REPUBLIQUE DEMOCRATIQUE DU CONGO
ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET UNIVERSITAIRE
INSTITUT SUPERIEUR DE STATISTIQUE ET DE NOUVELLES
TECHNOLOGIES
ETUDE STATISTIQUE DE L'EVOLUTION DU PRIX DES PRODUITS
PETROLIERS FACE AU TAUX DE CHANGE DANS LA VILLE DE GOMA.
« Cas de l'essence de 2005 à
2008 »
Par : SENZIGE KWITONDA
Benjamin
Travail de fin de cycle présenté et
défendu en vue de l'obtention du diplôme de graduat en
statistique
Option : Technique mathématique de
Gestion
Directeur : Ass. Lecturer KABASELE
DYCKOBA
Année Académique : 2008 - 2009
EPIGRAPHE
«Fais un peu de statistique, science assez utile quand on
n'en abuse pas».
Honoré de BALZAC, Les Illusions perdues,
1843.
DEDICACE
A vous SENZIGE Augustin mon cher grand-père ;
Au couple KWITONDA Barthélemy et N'RUGENDO
Françoise mes très chers parents, qui, leurs fatigues, ont
consenti d'énormes sacrifices pour la réussite de notre
éducation, que ce travail soit pour vous le couronnement de votre
labeur.
A vous NDIZEYE Aaron, BARAK Jonathan, UWAMAHORO
Béatrice, MUHAWENIMANA Esther mes très chers frères et
soeurs.
A toutes les familles descentes de SENZIGE.
A celle que Dieu me prépare pour épouse et
à mes enfants.
A tous nos lecteurs.
Benjamin KWITONDA SENZIGE
REMERCIEMENTS
Ce travail n'ayant pas été l'oeuvre de nos
seuls efforts, l'ayant été par conjugaison de plusieurs
volontés de différentes personnalités, il nous revient en
impératif de remercier tous ceux-là qui, de près ou de
loin, ont contribué à la réalisation de ce travail de fin
du premier cycle.
Nous remercions notre Seigneur Dieu pour sa protection
à notre égard pendant toutes nos études, période
qui n'est pas facile à traverser.
Nous exprimons nos sentiments de gratitude en premier lieu au
charmant Papa Assistant Lecturer Richard DYCKOBA, qui, en dépit de ses
multiples occupations a bien voulu accepter la direction de ce présent
travail. Ses remarques pertinentes nous ont permis d'aboutir à la forme
finale de ce travail.
En plus, nous adressons les remerciements aux
autorités académiques de l'Institut Supérieur de
Statistique et de Nouvelles Technologies qui ont fait de leur mieux pour que
nous ayons les enseignements.
Que nos frères et soeurs, neveux et nièces,
cousins et cousines, beaux-frères et belles soeurs trouvent ici notre
profonde gratitude en ce qu'ils nous ont soutenu matériellement, par des
conseils, encouragements et prières, nous leur sommes très
reconnaissant. Nous citerons en particulier : Nicolas SEBUNYENZI, Jonas
NIYONZIMA, mes frères ; Emmanuel BIGIRIMANA, mon
beaux-frère.
Notre profonde gratitude s'adresse également à
la famille MASHUKANE, en particulier Papa Claude MASHUKANE et son épouse
ZANAZOSE Elisabeth pour nous avoir assuré un sous logement au cours de
nos études universitaires ; Adrien MASHUKANE pour ces riches
conseils, qu'ils trouvent ici l'expression de notre profonde gratitude.
Nous serions finalement ingrat de terminer nos remerciements
sans adresser, à titre particulier, nos reconnaissances à nos
ami(e)s, connaissances et camarades qui ont toujours été à
nos côtés. C'est à ce titre qu'il nous est agréable
de gratifier : NSENGIYUNVA, Paulin, Jean de Dieu UWIMANA, Patrick BANDEMA,
BONANE, Fénelon UWIMANA. A mes camarades : Oscar REMEZO, KATEMBO
Norbert, NIRERE Pacifique, BUGUZI Herman, Fiston MUKAMBA, VINCENT Owen, MIGISHA
Anitha, RIZIKI Justine, HAKUZIMANA Alphonse, Alice UWIMANA, TWAHIRWA Evariste.
Que vous puissiez trouver dans ce travail, l'expression de la victoire de nos
coudes bien serrés.
Une fois de plus, nous disons grand merci à tous, et
que tous ceux qui n'ont pas vu leurs noms marques dans ce travail, qu'ils ne
nous tiennent pas de rigueur parce qu'ils restent stigmatises dans le fond de
notre Coeur.
A tous ceux qui nous ont aidé, de près ou de
loin, et dont leurs noms ne sont pas cités dans ce travail, nous
réitérons nos sincères remerciements.
Que Dieu nous bénisse!
SENZIGE KWITONDA Benjamin
SIGLES ET ABREVIATIONS
BCC : Banque Centrale du Congo
BIC : Banque Internationale de Crédit
UBC : Union des Banques Congolaises
BIAC : Banque Internationale pour l'Afrique au Congo
BCDC : Banque Commerciale de Développement du Congo
Dl : Degré de liberté
H0 : Hypothèse nulle
H1 : hypothèse alternative
FCal : Statistique de Fichier calculée
FTable : Statistique de Fichier dans la table
Ets : Etablissement
E/se : Entreprise
ISSNT : Institut Supérieur de Statistique et de
Nouvelles Technologies
RDC : République Démocratique du Congo
S.P : Société Pétrolière
S.S : Station Service
S.J.S : Station Jambo Safari
TMK : Transport de Messagerie au Kivu
TCal : Statistique de Student calculée
TTable : Statistique de Student dans la table
0. INTRODUCTION
GENERALE
Le pétrole est une ressource non renouvelable, donc
épuisable. Cette définition, confère à l'offre de
pétrole un caractère particulier puisque les pays producteurs de
cette ressource doivent prendre en compte le fait qu'extraire un baril
aujourd'hui c'est renoncer à l'extraire demain.1(*)
Ainsi, les producteurs doivent choisir une stratégie
de contrôle de la production permettant de gérer la durée
d'exploitation de cette ressource. En effet, le pétrole est une
énergie indispensable pour le bon fonctionnement de l'économie.
C'est ainsi qu'aucun pays au monde ne peut se passer de cette
énergie.
Le commerce du pétrole est le plus important de la
planète, en valeur comme en volume. Or, son prix sur le marché
mondial ne cesse d'augmenter et fait l'actualité. Elle suscite non
seulement des commentaires divers mais également d'inquiétude
chez les pouvoirs publics, les entreprises et ménages.
La hausse des prix des produits pétroliers
touché le panier de la ménagère qui s'amincit davantage.
Ainsi, dans un pays où le pouvoir d'achat est très faible avec un
taux de chômage le plus élevé de la sous-région, la
hausse des prix du pétrole a des effets négatifs sur les
ménages car elle a des répercussion sur le prix de revient des
autres produits, notamment produits de première nécessité,
rendant ainsi la vie de la population intenable.
Par ailleurs, la hausse des prix du pétrole constitue
un véritable danger pour un pays et les conséquences sont
perceptibles même au niveau des entreprises qui par la suite chercheront
à réduire les effectifs et envoyer de nombreuses familles dans le
chômage.
Également, des perspectives d'emplois
aléatoires et des taux d'inflation élevés affectent
déjà le pouvoir d'achat des populations démunies, et par
ricochet, aura des effets multiplicateurs sur l'économie entière.
Evidemment, la hausse des prix du pétrole fait accroître les
coûts de transport.
Dans les pays en voie de développement, à
l'instar de la RDC, la hausse des prix du pétrole signifie moins
d'éclairage et moins d'aliments chauds, car le pétrole est
souvent la seule source d'énergie domestique disponible, à cause
de délestage intempestif du courant électrique.
Le pétrole est utilisé dans toutes les
industries mécanisées comme énergie de base, ses
dérivés chimiques servent à la fabrication de toutes
sortes de produits, qu'ils soient hygiéniques, alimentaires, de
protection, de contenant ou matière plastique, tissues, etc. Ce faisant,
le pétrole est devenu indispensable et par conséquent très
sensible stratégiquement dans l'économie actuelle.
La RDC, en dépit de ses ressources hydrauliques,
minières, forestières et pétrolières, le
marché local, lui, représente près de 60 millions
d'habitants et plus de 80% de l'économie relève du secteur
informel.
Le présent travail voudrait comprendre
l'instabilité des prix des produits pétroliers en occurrence
l'essence dans la ville de Goma pour la période allant de 2005 à
2008.
0.1. PROBLEMATIQUE
A lumière de ce qui précède, sachant que
le domaine du pétrole est un domaine très sensible depuis la
production, la commercialisation, la fixation du prix sur le marché
mondial... des éléments qui sont hors de contrôle du
consommateur, des importateurs comme ceux de la RDC, particulièrement
ceux de Goma, car disait le Secrétaire des Nations Unies lors de la
crise de l'année dernière que la crise n'était pas une
pénurie ou un déséquilibre entre l'offre et la demande
mais une situation de spéculation sur le marché international.
Considérant tous ces effets constants a l'entrée des produits
pétroliers a Goma.
Dans cette situation de bras de fer presque de ce marche
stratégique, il sied de savoir au niveau de Goma comment se comporte le
marché des produits pétrolier, en particulier celui de l'essence,
quant nous estimons d'autre facteurs peuvent jouer un rôle pour une
tendance a la hausse ou a la baisse du prix au niveau local.
Pour mieux mener nos recherches, nous nous sommes pose les
questions suivantes :
- Quelle est la tendance actuelle de l'évolution des
prix de l'essence dans la ville de Goma?
- Le taux de change a-t-il une influence sur les prix de
l'essence?
0.2. HYPOTHES DE TRAVAIL
L'hypothèse de travail est une proportion des
réponses aux questions que l'on se pose à propos de l'objet de la
recherché formule en des termes tels que l'observation et l'analyse
puissant fournir la réponse.2(*)
Les hypothèses de notre travail seront
formulées dans le sens que soit retrouvée cette
sensibilité des produits pétroliers dans la situation de Goma
avec la tendance de l'évolution des prix de l'essence répondant
à l'environnement économique. Egalement, nous estimons que le
taux de change aurait une influence significative sur le prix de l'essence.
0.3. OBJECTIFS
L'objectif général
assigné dans le cadre de cette étude est de mesurer l'influence
du taux de change sur l'évolution des prix produits pétroliers en
occurrence l'essence. Toute chose restant égale par ailleurs.
0.4. INTERETS ET CHOIX DU SUJET
Ce travail est intéressant à plusieurs
égards comme il en est question d'étudier l'un des facteurs
d'instabilité des prix des produits pétroliers en occurrence
l'essence en tant qu'un produit stratégique pour lequel la hausse du
prix a un impact négatif sur la vie socio-économique de la
population. De ce fait, les résultants de l'étude permettront aux
pouvoirs publics et décideurs politiques une prise des décisions,
et aux entreprises de bien orienter leurs politiques économiques.
En outré, son choix est motivé par
l'application de la théorie de l'ajustement, régression et
corrélation simple au phénomène économique
étudié.
0.5. METHODOLOGIE
Dans cette partie du présent travail,
nous décrivons la façon dont nous avons procédé
pour aborder scientifiquement notre sujet. On y trouvera donc, l'ensemble des
opérations intellectuelles par lesquelles nous sommes passées
pour atteindre les vérités que nous poursuivons.
Ainsi, nous avons utilisé les méthodes
statistiques qui ont permis de faire la collecte, la présentation,
l'analyse et l'interprétations des données.
Egalement, les techniques ci-après ont
été utilisées :
1°) La technique d'observation : c'est
à partir de cette dernière qu'est venue l'inspiration du sujet de
notre travail. En effet, en observant les difficultés que la population
de la ville de Goma rencontraient face à l'accroissement des
coûts de transport, nous avons voulu, à partir de ces pures et
simples raisons en faire une étude tout en dégageant les facteurs
d'instabilité des prix des produits pétroliers en occurrence
l'essence.
2°) La technique documentaire : celle-ci
a été utilisée pour consulter les documents et rapports
annuels des différentes institutions fréquentes pour un
prélèvement des données chiffrées. Cette
documentation a été faite à la à la Division
Provinciale de l'Economie et aux stations services de la place.
Ainsi donc, là où, la documentation n'a pas
répondu complément à toutes nos attentes, il nous a fallu
utiliser l'interview pour compléter les données recueillies par
la technique documentaire.
Notons que, dans le présent travail, la
technique d'interview a surtout servi à fournir le
complément d'information nécessaire pour comprendre les
données chiffrées ou tout simplement pour expliquer certains
faits.
Nous avons également les logiciels ou programmes
informatiques suivants :
ü WORD pour la saisie ou traitement des
textes ;
ü EXCELL pour le traitement et l'analyse
des données ;
ü SPSS pour l'analyse des
données.
0.6. DELIMITATION DU SUJET
La délimitation du sujet de notre
travail est faite selon un double point de vue, à savoir :
- Du point de vue temporal, notre étude est
menée sur une période allant de janvier 2005 au décembre
2008 ;
- Du point de vue spatial, il s'agit les faits qui ont
suscité notre curiosité scientifique. Ainsi, le champ
d'investigation de notre étude est la ville de Goma.
O.7. DIFFICULTES RENCONTREES
Le présent travail n'a pas été
facile. En effet, non seulement son champ est vaste et complexe, mais
également, il a posé un problème la récolte de
certaines données utiles à son réalisation, notamment les
données chiffrées ou les statistiques.
Egalement une autre difficulté sue laquelle
nous sommes buté est celle des divergences des données
chiffrées selon les services contactés et même à
l'intérieur des services pour des raisons inconnues.
O.8. PRESENTATION SOMMAIRE DU TRAVAIL
Hormis l'introduction et la conclusion
générale, notre travail s'articule sur quatre chapitres. Le
premier chapitre porte sur les concepts généraux, le
deuxième sur le marché des changes et le marché des
produits pétroliers dans la ville de Goma, le troisième aux
méthodes statistiques d'analyse des données et enfin le dernier
chapitre lui est consacré à la présentation des
données, analyse et interprétation des résultants.
CHAP.I. QUELQUES CONCEPTS
GENERAUX
I.1. CONCEPTS DE BASE
I.1.1. LE PETROLE3(*)
Connu depuis l'Antiquité dans la
presqu'île d'Apchéron (Mer Caspienne), le pétrole est
devenu au XXe siècle, l'une des bases de l'économie mondiale. La
découverte de Drake en Pennsylvanie (1859) aux Etats-Unis, marqua ses
débuts ; le développement du moteur à explosion dès
1900;, consacra son essor. On produisit alors 21 millions de tonnes, dans le
monde ; en 1959, on a extrait environ 975 millions de tonnes ; en 1964,
près de 1.300 millions.
Mélange complexe d'hydrocarbures, le pétrole
est un liquide huileux de teinte brun-noirâtre.
Géologiquement, il fut formé
par la fermentation microbienne des algues unicellulaires et organismes
microscopiques qui constituent le plankton marin.
Ces éléments organiques se sont
déposés et accumulés au fond des eaux salées dans
des lagunes et mers intérieures, sous un climat sec : beaucoup de
gisements pétroliers sont en effet accompagnés d'importants
dépôts de sel.
Par la fermentation sous l'eau, les
débris organiques ont donné naissance à une boue putride,
dite sapropèle. Sous l'action de bactéries, celui-ci a subi une
transformation chimique profonde, accompagnée de la descente de la masse
visqueuse vers le fond du basin de sédimentation.
Mais le pétrole poussé par le gaz qu'il
dégage, se déplace dans les terrains sédimentaires : il
quitte les roches mères où s'est accumulé, et tend
à s'élever dans les roches poreuses surincombantes qui deviennent
ainsi des roches-magasins. Aussi, dans les terrains plissés, le
pétrole se rassemble-t-il sous pression dans les roches poreuses qui
constituent des voûtes ou dômes anticlinaux ; un chapeau gazeux
recouvre alors le gisement, lui-même contenu sous une couche
imperméable.
Parmi les produits pétroliers, on peut citer :
- L'essence : c'est un liquide très
inflammable provenant de la distillation des pétroles bruts et utilise
comme carburant ou solvant ;
- Le gasoil ou mazout : est un liquide
légèrement visqueux, il est utilise en même temps comme
combustible et comme carburant. Il est formé d'un mélange
d'hycarbures de couleur jaune pale ;
- Le Kérosène (pétrole lampant)
: il joue le rôle important sur le plan socio-économique
tant pour les milieux ruraux que les milieux urbains ;
- L'AVGAZ : c'est une catégorie de
produits pétroliers plus raffinée et sensible. Il est utilise
pour les moteurs à réacteur de petits porteurs, ainsi que des
appareils du type Fakker ;
- Le JET A1 : vient juste après
l'AVGAZ et est utilisé pour faire tourner les avions à 5O
porteurs.
I.1.2. LE PRIX
Le prix est le rapport entre deux
quantités de marchandises proposes à l'échange ou ce qui
revient au même, quantité d'un bien que l'on doit donner en
échange d'une unité d'un autre bien, service ou facteur de
production.
Dans une économie monétarisée, le prix
est la quantité de monnaie que l'on doit donner en échange d'une
unité d'un bien ou d'un service.
Dans la théorie de la valeur objective reposant sur la
quantité de travail socialement nécessaire (théorie de la
valeur travail), le prix ne constitue pas la valeur d'échange. Il en est
l'expression. Il oscille autour de la valeur en fonction des conditions du
marché.
I.1.3. LE TAUX DE CHANGE
Le taux de change est un rapport entre deux monnaies qui
résulte d'une confrontation entre l'offre et la demande. C'est un prix
de marché susceptible d'évoluer au gré des besoins, des
arbitrages et de la spéculation.4(*)
Il est la valeur de la monnaie nationale exprimée en
monnaie étrangère. Le taux de change se fixe sur le marché
des changes où les devises sont offertes et demandées contre la
monnaie nationale.
Les offres de devises proviennent des exportations et des
entrées de capitaux de l'étranger (conversation de devises en
monnaie nationale), les demandes de devises proviennent des importations et des
sorties de capitaux (conversation de la monnaie nationale en devises).
Ainsi, les variations du taux de change proviennent de la
situation de la balance des paiements, un déficit de la balance des
paiements entraînera une tendance à la baisse de la monnaie
nationale, un excédent, une tendance à la hausse.
I.2. PRESENTATION DE LA VILLE DE GOMA
I.2.1. SITUATION GEOGRAPHIQUE
La ville de Goma est construite dans le lift
valley africain. Elle est située à l'Est de la RDC et plus
précisément dans la province du Nord-Kivu.
Elle se situe à une altitude de 1640 m au bord du lac
Kivu et 20°14' de latitude sud. Elle est limitée :
§ Au nord par le territoire de Nyiragongo
§ Au sud par le lac Kivu
§ A l'Est par le République Rwandaise
§ A l'Ouest par le territoire de Masisi
I.2.2. HISTORIQUE5(*)
Traditionnellement Goma est la déformation du mot
«NGOMA» qui signifie en Swahili tambour. Ce même mot aurait
été donné en référence du bruit assimilable
à celui du tambour qui résonne. La résonance dont il est
question ici, était le grand bruit similaire au son du tambour,
provoqué par l'éruption volcanique. C'est ainsi qu'en
mémoire de ce grand bruit, le premier village qui était
implanté surnommé «NGOMA».
Selon cette légende, l'on a tendance à affirmer
qu'après l'éruption volcanique primitive, ce village a disparu et
ses habitants se sont disperses et ont construit trois nouveaux villages :
Mungoma (l'actuel Goma), Matcha (le village de Sake) et Munti (le village de
Munigi).
Vers 1900, Goma a eu des contacts avec les colonisateurs. Vers
les années 1912 fut fondé le poste de Goma en face du poste
Allemand de Gisenyi et devrait jouer le rôle militaire. Plus tard, il
pourrait devenir un office de l'Etat-civil. Dans les mêmes perspectives,
vers les années 1930, son site actuel correspondait aux camps des
travailleurs et du chemin de fer de l'Etat (CFE). Ce camp aurait
été initialement établi au bord du lac Kivu vers l'Est du
site.
A l'époque, Goma était le point d'aboutissement
du réseau du VICE-CONGO et servait de port d'étage pour le
transbordement des produits agricoles et de matériels de construction
provenant de Bukavu ou à destination de Bukavu.
En 1945, Goma fonctionnait comme un poste d'Etat en
dépendance du territoire de Rutshuru. Après cette période,
ce poste fut une entité autonome, détachée de la
juridiction de Rutshuru. Par la suite, Goma grandissait rapidement, ainsi avec
une population de 1000 habitants en 1948, il sera déjà
identifié comme un petit centre actif capable d'abriter les services
d'un parquet de Grande Instance et d'autres éléments marquants.
C'est le décret du 03 septembre 1954 qui donnant à la ville de
Goma le statut de centre extra-coutumier d'une population estimée
à 8600 habitants.
En 1951, cette entité a été
élevée à la fois au niveau du territoire et du chef-lieu
du district du Nord-Kivu. Le fait de reconnaître le Nord-Kivu comme
district trouvait sa raison d'être dans le rôle économique
combine important reconnu à Goma en 1950. a cela il faut ajouter
l'arriver massive des colons blancs vers les années 1945-1950 dans
l'ex-Kivu et l'extension de l'exploitation minière dans le Nord-Kivu.
Ces facteurs ont conduit au mouvement en faveur de la dislocation
administrative entre Goma et Bukavu.
Le 25 décembre 1966, le Nord-Kivu est encore devenu
district qua,d fut décidé le retour aux anciennes provinces et
districts avant le référendum constitutionnel de juin 1967.
Le Nord-Kivu est élevé au rang de la
région test par l'ordonnance loi n°88-031 du 20 juillet 1988 et
après le découpage de la région du Kivu en trios provinces
autonomes. Son chef lieu de la ville de Goma selon l'esprit de l'ordonnance loi
n°88-170 du 15 novembre 1988 portant création de la ville de
Goma.
La Mairie de Goma est une entité administrative
décentralisée dotée d'une personnalité juridique et
d'une autonomie de gestion. Sous son autorité fonctionnent deux communes
à savoir : la commune de Goma et la commune de Karisimbi.
I.2.3. SUPERFICIE ET CLIMAT
La ville de Goma s'étend sur une
superficie de 66.450,18Km2 ; son climat est
tempéré et adouci par les vents qui soufflent du Lac Kivu et des
montagnes volcaniques situées dans le parc de Virunga. La ville de Goma
deux saisons :
- Du 01 janvier au 15 février : une petite saison
sèche
- Du 15 février au 15 mai : une petite saison de
pluie
- Du 15 mai au 15 septembre : une grande saison
sèche
- Du 15 septembre au 15 décembre : une grande
saison de pluie.
I.2.4. POPULATION
La ville de Goma est peuplée en
grande partie par les ethnies autochtones de la province du Nord-Kivu à
savoir : Nande, Hutu, Tutsi, Hunde, Nyanga, Tembo et Bakano.
Outre ces ethnies, elle est peuplée par d'autres tribus
d'origines différentes : rwandais, européens,
américains, asiatiques, ...
I.2.5. SUBDIVISION ADMINISTRATIVE
La ville Goma est subdivisée en deux
communes, celle de Goma et celle de Karisimbi, séparée par la
route Goma-Sake.
A. COMMUNE DE GOMA
La commune de Goma occupe la partie du sud de la ville de
Goma. Elle abrite presque la quas-totalité des affaires
politico-administratives grâce à son emplacement et les maisons
qui y sont construites (les organismes internationaux, les institutions
publiques, les usines, les agences de voyage et douanières, les grands
magasins, les institutions financières, ...)
Elle est limitée de manière suivante :
- Au nord par la commune de Karisimbi
- Au sud par le lac Kivu
- A l'Est et à l'Ouest ses limites correspondent
à celle de la ville en général.
Cette commune est subdivisée en sept quartiers à
savoir : Mikeno, Les Volcans, Katindo, Keshero, Lac vert, Mapendo et
Himbi.
B. COMMUNE DE KARISIMBI
Elle est essentiellement résidentielle et située
à l'extrême sud de la zone rural de Nyiragongo au nord de la
commune de Goma. De l'Est ses limites correspondent à celles de la ville
de Goma également. Elle est subdivisée en onze quartiers :
Virunga, Majengo, Mabanga Nord-Sud, Katoyi, Ndosho, Mugunga, Murara, Kasika,
Kahembe et Bujovu.
I.2.7. SOL ET HYDROGRAPHIE
La ville de Goma est couverte entièrement du sol
volcanique. Quant à l'hydrographie, la ville est baignée dans la
partie sud par le lac Kivu. Elle est traversée par aucune rivière
ni cours d'eau.
CHAP.II. LE MARCHE DES
CHANGES ET LE MARCHE DES PRODUITS PETROLIERS DANS LA VILLE DE GOMA
II.1. INTRODUCTION
Les agents économiques ayant une activité
internationale (commerce de biens, de services ou d'actifs financiers,
investissements internationaux) doivent souvent échanger leur monnaie
nationale contre les devises étrangères. Le marché des
changes est précisément le marché où les
différentes devises sont échangées. On définit
alors par taux de change, le prix d'une devise par rapport à une
autre.6(*)
En matière d'un marché interbancaire, trois
groupes d'agents économiques contribuent au fonctionnement du
marché des changes :
- Les entreprises, les gestionnaires de fonds et les
particuliers qui se situent en amont du marché ;
- Les autorités monétaires, et plus
particulièrement les banques centrales ;
- Les banques et les courtiers qui assurent le fonctionnement
quotidien du marché : ce sont les
« professionnels » du marché.
Les premiers transmettent aux banques et au courtiers des
ordres dits « de clientèle » pour l'achat ou la
vente de devises. Les autorités monétaires interviennent
éventuellement sur le marché pour régulariser ses
fluctuations.
Les banques opèrent sur le marché des changes
pour exécuter les ordres de leur clientèle et pour leur propre
compte. Dans la plupart des pays développés, les agents non
bancaires, entreprises et particuliers n'accèdent pas directement au
marché des changes ; les banques sont des intermédiaires
obligés pour les opérations de change.
Une grande part des opérations cambiaires sont en effet
effectuées entre intermédiaires (banques, courtiers, etc.) et
sont de nature largement financière. Il en résulte que le
marché des changes est d'abord un marché de gros sur lequel la
valeur unitaire des transactions est élevée, auquel on oppose le
marché de détail qui concerne les transactions des banques avec
leurs clients individuels. Toutefois, au cours de la période
récente, cette frontière entre les banques et les entreprises
s'est estompée. Toutes les firmes multinationales effectuent, en effet,
des opérations de change pour leur propre compte, notamment dans le
cadre des transactions entre maisons mères et filiales.
Au siège de la banque, les opérations de change
sont exécutées par les cambistes. Ceux-ci centralisent les ordres
de la clientèle, établissent des compensations et transmettent
sur le marché des changes les offres et demandes excédentaires de
devises.
La fonction du cambiste est de traiter au meilleur cours, au
moment le plus propice. Il lui faut donc bien sentir le marché afin
d'anticiper son évolution, si possible avant la concurrence. Le cambiste
est là pour réaliser au mieux les ordres de la clientèle,
et aussi pour faire gagner de l'argent à sa banque en engageant celle-ci
quotidiennement pour plusieurs millions, voire plusieurs dizaines de millions
de dollars. La vitesse de réaction des cambistes doit être
très élevée depuis que se généralise l'usage
du courtage électronique.7(*)
Sur le marché des changes, le prix d'une devise
évolue en fonction des variations de l'offre et de la demande qui
portent sur cette devise. Les déterminants des taux de change sont donc
les facteurs qui agissent sur l'offre et la demande de devises.8(*)
Le taux de change d'une monnaie nationale varie tout d'abord
en fonction de l'évolution du solde de la balance des transactions
courantes. C'est la simple loi de l'offre et de la demande qui s'applique
ici : lorsque l'offre est supérieure à la demande, le prix
sur le marché a tendance à baisser.
En conséquence, un excédant ou déficit
des transactions courantes conduit à une hausse de la demande ou l'offre
de la monnaie nationale et amène à une appréciation ou
dépréciation du taux de change.
Les offres et les demandes de devises sur le marché des
changes proviennent également des mouvements de capitaux sensibles aux
taux d'intérêt.
Toutefois, le taux de change peut s'écarter durablement
de la valeur que l'on serait en droit d'attendre à la lecture des
données fondamentales de l'économie (ensemble des
déterminants qui précèdent : solde des transactions
courantes, taux d'inflation, taux d'intérêt) en raison de la
spéculation sur le marché des changes.
II.2. LE MARCHE DES CHANGES A GOMA
Le change est l'acte par lequel on échange les monnaies
de différentes nations. Les monnaies prennent les mêmes formes que
la monnaie à l'intérieur d'un pays. La majeure partie des actifs
monétaires échangés sur les marchés des changes est
des dépôts à vue dans des banques.
Le taux de change est le prix de la monnaie d'un pays en
termes de la monnaie d'un autre. Les taux de changes donnent l'information sur
l'offre et la demande effective (portée) relatives de deux monnaies
entre les pays ayant des relations commerciales. On entend parler de deux taux
au moins: le taux officiel et le taux parallèle.
Dans les pays développés, on a tendance à
ne pas avoir de différence entre le taux officiel et le taux
parallèle (ou le taux du marché) d'autant plus que les taux sont
fixés par le marché entre la demande à l'importation et
l'offre à l'exportation de la monnaie en question. Ceci ne signifie pas
que les responsables de la gestion de la monnaie n'interviennent pas dans la
formation du taux de change, mais quand ils le font, il s'agit le plus souvent
des interventions souvent au niveau du marché.
Dans un pays à économie faible, n'ayant pas une
monnaie forte, il y a souvent un grand écart entre le taux officiel et
le taux parallèle appelé aussi taux réel, taux du
marché noir ou encore taux du marché. C'est au taux
parallèle qu'on recourt le plus souvent pour mieux apprécier la
vraie demande de la monnaie en question, ou alors à l'écart entre
le taux parallèle et le taux officiel pour trouver les distorsions
économiques et financières provoquées par les responsables
de la politique monétaire ou autres responsables économiques.
En République Démocratique du Congo,
particulièrement dans la ville de Goma, le marché de change n'est
pas organisé, en ce sens qu'il existe des combistes
incontrôlés par la BCC qui travaillent dans l'informel, qui sont
des intervenants sur le marché de change. La Banque Centrale du Congo
fixe le taux de change à appliquer au lendemain, suivant les
transactions faites au cours de la journée. C'est le taux de change
officiel.
Cependant les cambistes qui travaillent à leurs propres
comptes, disposant des informations nécessaires en matière des
opérations de change, augmentent une certaine marge sur le taux
fixé par la Banque Centrale pour constituer le taux qu'ils appliquent,
étant donné que ces derniers sont à la recherche d'un
profit. Les cambistes de la ville de Goma oeuvrent dans une association et
chaque matin se consultent pour fixer le taux parallèle en fonction du
taux officiel. Une fois ce taux fixé, les combistes se communiquent pour
l'appliquer. Nous disons que le taux fixé par les cambistes est
réel, car il est celui qui est beaucoup appliqué sur le
marché.
Outre les cambistes, les banques autres que la Banque Centrale
sont également les intervenants sur le marché de change. Les
banques appliquent un taux non loin du taux officiel. Parmi les banques
opérationnelles dans la ville de Goma, nous pouvons citer : BIAC,
BIC, BCDC, UBC, etc.
II.3. LE MARCHE PETROLIER A GOMA
II.3.1. PROVENANCE
La ville de Goma a comme source d'approvisionnement en
produits pétroliers le port de Mombasa. Les produits pétroliers
importés à Goma sont : l'Essence, le Gasoil et le
Kérosène ou pétrole.
Le transport des produits pétroliers est fait par les
voies routières à bord de Camion Wagon de Citerne et de Camion
Conteneur, qui passent le Rwanda et l'Ouganda ; via de transitaire de
Kenya et de la Tanzanie en provenance de l'Arabie Saoudite.
II.3.2. CONDITIONS D'EXERCICER LE COMMERCE DE CARBURANT
Pour exercer la profession pétrolière,
l'exploitant doit avoir à sa possession les documents suivants :
1) Arrêté du ministre de l'énergie et
hydrocarbure ;
2) Permi d'exploitation du secrétaire
général de l'énergie et hydrocarbure ;
3) Permi d'exploitation délivré par le
superviseur provincial de l'environnement, conservation de la nature et
tourisme ;
4) L'autorisation de la ville.
Les deux premiers documents concernent les
sociétés ou les entreprises de vente de carburant à
succursale multiple en RDC, tandis que les deux derniers sont requis pour les
pétroliers occasionnels n'ayant pas de succursales.
II.3.3. STATIONS SERVICES ET DEPOTS PRODUITS PETROLIERS A
GOMA9(*)
Tableau n°1
N°
|
Stations Services Ou Depots
|
Capacite en m3
|
Proprietaire
|
Exploitant
|
I. GROUPEMENT PROFESSIONNEL
|
01
|
SEP-CONGO
|
1400
|
SEP-CONGO
|
SEP-CONGO
|
02
|
S.S. CONGO-OIL
|
120
|
CONGO-OIL
|
CONGO-OIL
|
II. IMPORTATEURS INDEPENDANT
|
03
|
S.J.S
|
180
|
S.J.S
|
S.J.S
|
04
|
S.J.S II
|
30
|
S.J.S
|
KOMAYOMBI
|
05
|
Dépôt Pétrolier S.J.S
|
1000
|
S.J.S
|
-
|
06
|
S.S. NR
|
120
|
NDAYAMBAJE
|
NDAYAMBAJE
|
07
|
S.S FAKAM
|
214
|
FAKAM
|
Ets FITINA
|
08
|
S.S MBA
|
122
|
MUHINDO
|
MUHINDO
|
09
|
S.S. K.S
|
150
|
KALINDA
|
KALINDA
|
10
|
S.S AFRICOM
|
110
|
UMURERWA
|
UMURERWA
|
11
|
S.S KMS
|
75
|
KASHABANA
|
KASHABANA
|
12
|
S.S SHELL
|
290
|
SHELL-CONGO
|
Ets MUNSAD
|
13
|
SUPER S.S
|
20
|
AKILIMALI
|
SSP KIVU
|
14
|
TMK
|
30
|
TMK
|
TMK
|
15
|
NEW S.S
|
35
|
Ets FURAHA
|
Ets FURAHA
|
16
|
S.S NIYETU
|
40
|
KAMBALE
|
KAMBALE
|
17
|
S.S IBB I
|
120
|
ISSA BALUME
|
ISSA BALUME
|
18
|
S.S IBB II
|
200
|
ISSA BALUME
|
E/se SERKAS
|
19
|
S.S O.M
|
170
|
S.P de l'Est
|
MAGANYA
|
20
|
S.S GR-GL
|
60
|
RUSANGIZA
|
RUSANGIZA
|
III. STATIONS
SERVICES PRIVEES
|
21
|
DOMAINE DE KATALE
|
50
|
DOMAINE DE KATALE
|
MONUC
|
22
|
OFFICE DE ROUTE (Dépôt)
|
80
|
OFFICE DE ROUTE
|
OFFICE DE ROUTE
|
23
|
ACTION AGRO-ALLEMANDE
|
80
|
ACTION AGRO-ALLEMANDE
|
ACTION AGRO-ALLEMANDE
|
IV. NOUVELLES STATIONS
|
24
|
S.J.S III
|
-
|
S.J.S
|
-
|
25
|
S.S CONGO PETROLE
|
50
|
LOGO
|
-
|
26
|
Ets FURAHA
|
150
|
Ets FURAHA
|
Ets FURAHA
|
27
|
Ets MUNSAD
|
60
|
Damien
|
-
|
28
|
RWABAGHENDA Désiré
|
-
|
Désiré
|
-
|
29
|
KATEMBO
|
62
|
KATEMBO
|
-
|
Source : Rapport annuel 2006
CHAP.III. METHODES
STATISTIQUES D'ANALYSE
II.1. LE MODELE DE REGRESSION LINEAIRE
II.1.1. ENONCE DU MODELE
La relation statistique entre les variables Y et X est dite
linéaire simple si le modèle s'écrit comme suit : Y =
ax + b + ; où Y est la variable dépendante, X la variable
indépendante, a et b sont des paramètres du modèle
estimés à l'aide des données tirées de
l'échantillon et est l'erreur aléatoire associée à
la variable dépendante.
II.1.2. ESTIMATION DES PARAMETRES DE REGRESSION
Pour déterminer les expressions des estimateurs de a et
b que nous notons â0 et â1, nous avons fait appel à la
méthode des moindres carrés qui minimisent la somme des
carrés des erreurs
v Où et C'est un estimateur convergent sans biais de a, il prend la valeur
a0 déduite de la régression linéaire par la
méthode des moindres carrés ordinaires. Sa distribution est
normale :
v est un estimateur convergent sans biais de b ; il prend la
valeur b0 déduite de la régression linéaire par
la méthode des moindres carrés ordinaires, sa distribution est
normale :Après expérimentation, â1 prend la valeur
b0.
v La variable aléatoire, où = yi - ; qui prend pour valeur VR(y) la variance
résiduelle déduite de la régression linéaire, est
un estimateur biaisé de Á02. Elle est
indépendante de â0 et â1. La
statistique suit la loi du Khi-deux à (n-2) degré de liberté et
est utilisée pour obtenir des intervalles de confiance de
Á02. La variable aléatoire est quant elle un estimateur convergent sans biais de la variance
Á02 ; soit
II.1.3. VALIDITE GLOBALE DU MODELE
En construisant le modèle de régression, nous
avons supposé que Y dépendait de X. il convient de tester cette
hypothèse en la comparant avec l'hypothèse nulle selon laquelle Y
est indépendante de X, c'est-à-dire quelle que soit la valeur de
X, nous obtenons toujours approximativement la même valeur de Y.
Etude des erreurs se trouve ainsi au centre de la
qualité de la représentation, aussi bien dans le cas des
coefficients de détermination et de corrélation que celui de
l'analyse de la variance (Test de Ficher).
a)
Lois des écarts
La loi des écarts permet de relier l'erreur
associée à l'hypothèses nulle et l'erreur associée
à l'hypothèse alternative « Y dépend de
X ». L'erreur attachée à l'hypothèse nulle est
mesurée par la dispersion totale des Yi par rapport à la moyenne
L'erreur attachée à l'hypothèse
alternative appelée « erreur résiduelle » est
donnée par la somme des carrés des écarts entre les
observations Yi et les valeurs estimées ... par le
modèle s'agit là de l'erreur associée au modèle
notée
La différence entre la dispersion totale et la
dispersion résiduelle correspond à la dispersion explique par le
modèle de régression.
De ces relations, nous pouvons donc déduire
l'équation fondamentale d'analyse de la variance. .La variabilité totale (SCT) est égale à la
variabilité expliquée (SCE) plus la variabilité des
résidus (SCR).
b) Coefficient détermination
Un premier indicateur de qualité de la
représentation consiste à mettre en relation la dispersion
expliquée par le modèle et la dispersion totale des
données. Le coefficient de détermination R2 mesure le
pouvoir explicatif du modèle en évaluant le pourcentage de
l'information restituée par le modèle par rapport à la
quantité d'information initiale.
c) Test de Ficher
Ce test appelé analyse de la variance, permet
d'intégrer la taille de l'échantillon dans l'appréciation
de la qualité de la représentation.
Où K est le nombre de variables explicatives du
modèle.
Cette valeur doit être comparée à celle
qui est lue dans la table de Ficher pour k degré de liberté au
numérateur et n-k-1 degré de liberté au
dénominateur à un seuil donné.
Si Fcal > Ftable, on conclut que le
modèle est globalement explicatif et on adopte H1,
l'hypothèse selon laquelle le modèle est explicatif.
Le tableau ci-après présente l'analyse de la
variance pour un modèle de régression simple.
Tableau n°1. Analyse de la variance
Source de variation
|
Degré de liberté
|
Somme des carrés
|
Carrés moyens
|
F calculé
|
Régression
|
K = 1
|
SCE
|
|
|
Résidu
|
n-k-1
|
SCR
|
|
Total
|
n-1
|
SCT
|
-
|
F Table
|
F&, k, n-k-1
|
II.1.4. TESTS ET INTERVALLES DE CONFIANCE DES PARAMETRES DE
REGRESSION
a) Tests de signification des
paramètres
Les tests précédents permettent d'avoir une
idée de la validité de la régression dans son ensemble. Il
importe de connaître également la validité des
paramètres estimés afin que ces derniers soient
interprétables. Cette validité est vérifiée par le
biais du test T de Student.
Ainsi, il s'agit de tester l'hypothèse selon laquelle
les paramètres estimés sont statistiques différent de
zéro. Pour ce faire, on pose l'hypothèse que chaque
paramètre est nul, indépendamment des autres, à l'aide de
la distribution de Student à (n-2) degré de liberté.
L'hypothèse alternative est une valeur positive ou négative,
selon le paramètre concerné par le test.
Les hypothèses sont donc formulées de la
manière suivante :
On tester HO : contre H1 : ou
Si la statistique TCal sur le paramètre est
supérieur, en valeur absolue, à la statistique TTable
de Student, on rejette l'hypothèse nulle. Cela veut dire que le
coefficient est statistiquement significatif.
Le calcul de T associé aux paramètres se fait
par la formule :
ü Pour â0, avec
ü Pour â1, avec
L'estimateur sans biais de l'écart-type de l'erreur
est obtenu par la formule :
b)
Intervalle de confiance des coefficients10(*)
Dans l'estimation des paramètres de régression,
on ne doit pas ignorer le fait que les estimateurs ont été
calculés à partir d'un échantillon de données et
qu'il existe de toute façon une certaine différence entre les
valeurs estimées (â0 et â1) et les
vraies valeurs des paramètres (a et b).
D'où l'intérêt de construire les
intervalles de confiance qui nous donnent l'intervalle de variations pouvant
contenir les vraies valeurs des paramètres à un seuil de
confiance donnée.
- L'intervalle de confiance de a est obtenu par : avec
- L'intervalle de confiance de b est obtenu par : avec
II.3.3. PREVISION DANS LE MODELE DE REGRESSION
Lorsque les coefficients du modèle ont
été estimés, il est possible de calculer une
prévision à un horizon du travail. La prévision sans biais
est donc obtenue par l'application directe du modèle de
régression estimée. Cependant, dans la pratique, il faut d'abord
connaître le degré de confiance à accorder aux
données qui ont permis de faire la régression. Pour cela, il faut
calculer la variance de l'erreur de prévision qui nous permet de
déterminer un intervalle de confiance ou de prédiction bornant la
prévision. La variance de l'erreur de prévision est donnée
par la formule suivante :
L'intervalle de prédiction sera égal :
CHAP.IV. APPLICATION DU
MODELE DE REGRESSION SUR LES PRIX DES PRODUITS PETROLIERS ET LES TAUX DE
CHANGE
IV.1. PRESENTATION DES DONNEES
Dans la présente partie, nous présenterons les
données qui seront également analysées. Notre étude
porte sur deux variables à savoir : l'évolution des prix de
l'essence à la pompe et l'évolution du taux de change
parallèle. Toutes ces données ont été
collectées à la Division Provinciale de l'Economique.
L'unité utilisée pour les deux variables est exprimée en
franc congolais.
Tableau n°2. Evolution du prix de
l'essence
ANNEES
MOIS
|
2005
|
2006
|
2007
|
2007
|
Janvier
|
456
|
500
|
550
|
1000
|
Février
|
456
|
500
|
600
|
850
|
Mars
|
456
|
500
|
600
|
800
|
Avril
|
456
|
650
|
650
|
850
|
Mai
|
456
|
650
|
650
|
700
|
Juin
|
456
|
650
|
650
|
1000
|
Juillet
|
456
|
650
|
650
|
1000
|
Août
|
456
|
650
|
650
|
1000
|
Septembre
|
550
|
600
|
650
|
1000
|
Octobre
|
550
|
600
|
650
|
910
|
Novembre
|
550
|
600
|
700
|
950
|
Décembre
|
500
|
600
|
1000
|
800
|
Ce graphique montre que le prix de l'essence a une tendance
croissante au cours de 4 années observées.
Tableau n°3. Evolution de taux de change sur le
marché
ANNEES
MOIS
|
2005
|
2006
|
2007
|
2007
|
Janvier
|
450
|
450
|
550
|
550
|
Février
|
480
|
450
|
560
|
560
|
Mars
|
500
|
450
|
570
|
570
|
Avril
|
520
|
450
|
570
|
580
|
Mai
|
530
|
470
|
500
|
580
|
Juin
|
450
|
470
|
520
|
580
|
Juillet
|
520
|
460
|
520
|
580
|
Août
|
500
|
480
|
520
|
580
|
Septembre
|
500
|
500
|
520
|
580
|
Octobre
|
500
|
520
|
520
|
580
|
Novembre
|
480
|
550
|
520
|
600
|
Décembre
|
470
|
550
|
530
|
650
|
Pour passer à l'analyse de ces
données ci-haut présentées, nous utilisons la
régression simple pour écrire modèle et mesurer le niveau
dépendance entre la variable expliquée et la variable
explicative.
IV.2. TECHNIQUE DE REGRESSION SIMPLE
IV.2.1. ESTIMATION DES PARAMETRES DE REGRESSION
Pour estimer les paramètres de
régression, nous avons fait appel à la méthode de moindres
carrés. La pente et l'ordonnée à l'origine de
l'équation estimée de régression
sont respectivement :
ü ü Le modèle de régression est
donné par l'équation suivante :
IV.2.2. VALIDITE GLOBALE DU MODELE
v Test avec l'ANOVA
Pour réaliser ce test, nous sommes amenés
à formules les hypothèses de la manière suivante :
testons H0 l'hypothèse selon laquelle le modèle n'est
pas explicatif, contre l'hypothèse H1 selon laquelle le
modèle est explicatif.
Règle de décision : rejeter
H0 si FCal > au FTable
Le tableau ci-après présente
l'analyse de la variance pour le modèle de régression simple.
Tableau n°4. Analyse de la variance
Source de variation
|
Somme des carrés
|
Degré de liberté
|
Carrés moyens
|
FCalculé
|
Régression
|
632527,731
|
1
|
632527,731
|
35,121
|
Résidu
|
828458,935
|
46
|
18009,977
|
Total
|
1460986,667
|
47
|
|
FTable F0.05 ; 1 ; 46
= 4,05
|
Interprétation
Comme au seuil de signification ; FCal = 35,121 est supérieur à
FTable = 4,05 ; on rejete l'hypothèse H0 et
on accepte l'hypothèse H1 selon laquelle le modèle de
régression explicatif.
v Calcul du coefficient de
détermination
, Soit 43%.
Interprétation
Ce résultat montre le modèle de
régression est explicatif. Cela signifie que la variable explicative X,
explique le comportement de la variable dépendante Y en concurrence 43%.
Les 57% d'évolution restante de la variable dépendante sont
dû à l'erreur, c'est-à-dire aux variables explicatives
ignorées dans le modèle spécifié.
IV.2.3. TESTS ET INTERVALLES DE CONFIANCE DES PARAMETRES
Tests de signification des paramètres de
régression
Nous testons les hypothèses suivantes :
ü HO : contre H1 : pour â0
ü H0 :contre H1 : pour â1
La statistique TCal est :
ü Pour â0 : Tcal =
5,926
ü Pour â1 : TCal = -
2.77
Interprétation
Comme TCal > T0.05 = 2.012 à
46 degré de liberté, pour â0 on accepté
l'hypothèse H1 selon laquelle . Et pour â1 ; comme TCal en valeur
absolue est égale à 2,777 supérieur à
T0.05 = 2,012 ; nous rejetons l'hypothèse H0
et acceptons H1 l'hypothèse selon laquelle.
Intervalles de confiance des paramètres de
régression
Nous disons qu'il y a 95% de chance que les vraies valeurs de
a et b soient comprises respectivement entre
ü -1015,643 et -161,944
ü 1,581 et 3,207
CONCLUSION GENERALE
Nous sommes à la fin de notre travail qui porte sur
« l'étude statistique de l'évolution du prix des
produits pétroliers face au taux de change dans la ville de
Goma », dont sa délimitation temporelle est de 2005 à
2008.
La motivation du choix de ce sujet était de fournir des
informations relatives aux phénomènes d'instabilité du
prix de l'essence dans la ville de Goma.
Pour mener nos investigations, nous sommes partis de la
problématique suivante :
ü Quelle est la tendance générale du prix
de l'essence dans la ville de Goma ?
ü Le taux de change a-t-il l'influence sur le prix de
l'essence ?
A côté de cette problématique, les
hypothèses suivantes ont été émises :
ü la tendance de l'évolution du prix de l'essence
était à la hausse ;
ü Nous avons également estimons que le taux de
change aurait une influence significative sur le prix de l'essence.
Pour vérifier ces hypothèses, nous avons fait
recours à la technique documentaire pour récolter les
données. Là où cette dernière n'avait pas
répondu, nous nous sommes de la technique d'interview. Nous avons aussi
utilisé les méthodes statistiques comme outils d'analyse. Le
logiciel Word a permis le traitement des textes, alors que EXCEL et SPSS ont
été utilisé pour l'analyse des données.
Hormis l'introduction et la conclusion générale,
notre travail s'articule sur quatre chapitres. Le premier chapitre porte sur
les concepts généraux, le deuxième sur le marché
des changes et le marche des produits pétroliers dans la ville de Goma,
le troisième aux méthodes statistiques d'analyse des
données et enfin le dernier chapitre lui est consacré à
la présentation des données, analyse et interprétation des
résultants.
A l'issue de la collecte des données administratives au
bureau de la division provinciale de l'économie, l'analyse nous donne
les résultats suivants :
ü La présentation et l'analyse de
l'évolution des prix de l'essence dans la ville de Goma montrent une
tendance à la hausse.
ü Analyse de la régression, montre que le taux de
change a une influence sur les prix de l'essence. Le modèle de
régression avait comme équation : . Le test du modèle a montré que la régression est
significative et le niveau d'explication du modèle a été
mesuré à 43% par le coefficient de détermination.
En rapport avec tout ce qui précède, la part
d'explication du taux de change sur les prix de l'essence, n'est pas
négligeable. De ce fait, je suggère que l'Etat
règlement le marché de change à Goma en instaurant le
système de bureau de change pour éviter le marché
parallèle de change qui entraine de cours de change arbitraire
fixé par les cambistes qui travaillent dans l'informel.
BIBLIOGRAPHIE
I. OUVRAGES
1. DUPAYS, S., Déchiffrer les statistiques
économiques et sociales, Ed. DUNOD, Paris, 2008, 141P
2. Anderson, Sweeney et Williams, Statistiques pour
l'économie et la gestion, 2e édition De Boeck,
Bruxelles, 2007, 803P
3. PUPION, P-C, Statistique pour la gestion :
applications avec EXCELL et SPSS, 2e édition, Ed. DUNOD,
Paris, 2008, 389P
4. TILMONT, J. et DE ROECK, M., Géographique
économique, Ed. AD. WESMAEL-CHARLIER S.A. -NAMUR, 1965, 218P
5. BLIEK, G., La Microéconomie en Fiches, Ed.
Ellipses, Paris, 2002, 204P
6. DOHNI, L. et HAINAUT, C., Les taux de change, Ed. De
Boeck, Bruxelles, 2004, P14-15
7. Dominique Plihon, Les taux de change, Ed. La
Découverte, Paris, 2004, P7-9
8. COULOMB, F. et Alui, Economie manuel et
applications, Ed. DUNOT, Paris, 2007, P303-306
9. DAVID HOWELLE C., Méthodes statistique en sciences
humaines, Ed. de Boeck, Bruxelles, 2004, 821P
II. RAPPORTS
10. Rapport annuel, exercice 2006, Ministère de
l'économie nationale, Division provinciale du Nord-Kivu
III. NOTES DE COURS
11. Ass. Recturer KABASELE DUCKOBA, Cours de modèle
linéaire, G3 ISSNT, 2008-2009
12. CT POLO FUETA, Cours d'économétrie, G3
ISSNT, 2008-2009
13. CT RURIHO KIMANUKA, Cours de statistique appliquée,
G2 ISSNT, 2007-2008
14. CT. Beaujolais BOFOYA KOMBA, Notes de cours de Principes
d'économétrie, L1 Economie/UNIGOM, Cours inédits,
Février 2001, P110
TABLE DES MATIERES
EPIGRAPHE
i
DEDICACE
ii
REMERCIEMENTS
iii
SIGLES ET ABREVIATIONS
v
0. INTRODUCTION GENERALE
1
0.1. PROBLEMATIQUE
3
0.2. HYPOTHES DE TRAVAIL
4
0.3. OBJECTIFS
4
0.4. INTERETS ET CHOIX DU
SUJET
4
0.5. METHODOLOGIE
5
0.6. DELIMITATION DU SUJET
6
O.7. DIFFICULTES RENCONTREES
6
O.8. PRESENTATION SOMMAIRE DU
TRAVAIL
7
CHAP.I. QUELQUES CONCEPTS GENERAUX
8
I.1. CONCEPTS DE BASE
8
I.1.1. LE PETROLE
8
I.1.2. LE PRIX
10
I.1.3. LE TAUX DE CHANGE
10
I.2. PRESENTATION DE LA VILLE DE
GOMA
11
I.2.1. SITUATION GEOGRAPHIQUE
11
I.2.2. HISTORIQUE
11
I.2.3. SUPERFICIE ET CLIMAT
13
I.2.4. POPULATION
14
I.2.5. SUBDIVISION
ADMINISTRATIVE
14
I.2.7. SOL ET HYDROGRAPHIE
15
CHAP.II. LE MARCHE DES CHANGES ET LE MARCHE
DES PRODUITS PETROLIERS DANS LA VILLE DE GOMA
16
II.1. INTRODUCTION
16
II.2. LE MARCHE DES CHANGES A
GOMA
19
II.3. LE MARCHE PETROLIER A
GOMA
21
II.3.1. PROVENANCE
21
II.3.2. CONDITIONS D'EXERCICER LE COMMERCE
DE CARBURANT
21
II.3.3. STATIONS SERVICES ET DEPOTS
PRODUITS PETROLIERS A GOMA
22
CHAP.III. METHODES STATISTIQUES D'ANALYSE
24
II.1. LE MODELE DE REGRESSION
LINEAIRE
24
II.1.1. ENONCE DU MODELE
24
II.1.2. ESTIMATION DES PARAMETRES DE
REGRESSION
24
II.1.3. VALIDITE GLOBALE DU
MODELE
25
II.1.4. TESTS ET INTERVALLES DE CONFIANCE
DES PARAMETRES DE REGRESSION
28
II.3.3. PREVISION DANS LE MODELE DE
REGRESSION
30
CHAP.IV. APPLICATION DU MODELE DE REGRESSION SUR
LES PRIX DES PRODUITS PETROLIERS ET LES TAUX DE CHANGE
31
IV.1. PRESENTATION DES DONNEES
31
IV.2. TECHNIQUE DE REGRESSION
SIMPLE
34
IV.2.1. ESTIMATION DES PARAMETRES DE
REGRESSION
34
IV.2.2. VALIDITE GLOBALE DU
MODELE
34
IV.2.3. TESTS ET INTERVALLES DE CONFIANCE
DES PARAMETRES
36
CONCLUSION GENERALE
37
BIBLIOGRAPHIE
39
I. OUVRAGES
39
II. RAPPORTS
39
III. NOTES DE COURS
40
TABLE DES MATIERES
41
* 1 Website :
www.memoireonline.com,
consulté le 22 février 2009 à 16h30'
* 2 P. INTRO : Cité par
MULUMBA KING, un manuel de sociologie générale, L'shi, éd.
Africa, 1980
* 3 TILMONT, J. et DE ROECK, M.,
Géographique économique, Ed. AD. WESMAEL-CHARLIER S.A.
-NAMUR, 1965, 218P
* 4 BLIEK, G., La
Microéconomie en Fiches, Ed. Ellipses, Paris, 2002, 204P
* 5 Rapport, Gouvernorat
Provincial du Nord-Kivu.
* 6 DOHNI, L. et HAINAUT, C.,
Les taux de change, Ed. De Boeck, Bruxelles, 2004, P14-15
* 7 Dominique Plihon, Les
taux de change, Ed. La Découverte, Paris, 2004, P7-9
* 8 COULOMB, F. et Alui,
Economie manuel et applications, Ed. DUNOT, Paris, 2007, P303-306
* 9 R18apport annuel, exercice
2006, Ministère de l'économie nationale, Division provinciale du
Nord-Kivu
* 10 CT. Beaujolais BOFOYA
KOMBA, Notes de cours de Principes d'économétrie, L1
Economie/UNIGOM, Cours inédits, Février 2001, P110