Marché du maà¯s au Bénin : une analyse des prix

SECTION 2 : Présentation des résultats et recommandations

Cette section présentera les résultats et les recommandations de la présente étude.

Paragraphe 1 : Présentation des résultats et validation des hypothèses A- Présentation des résultats

Stationnarité des variables

Avant toute démarche, les séries de prix ont été linéarisées.

Le test de stationnarité a été réalisé pour les variables price, lnprice, price_1, lnprice_1, rainfall et e_rainfall. A l'issue de ce test le p-value des six variables est égale à 0.000 < 0.05% ce qui traduit qu'elles sont toutes stationnaires. (Annexe 1)

Tableau 2: Récapitulatif des tests

Test	Probabilité	Décision
Présence d'effets individuels	Prob>F = 0.0068	Effets individuels nécessaires
Test de Hausman	Prob>chi2= 0.0059	Effets fixes

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Test de normalité des résidus

Prob>chi2= 0.0000

Distribution non normale

Source : Réalisé par les auteurs, 2017

D'après ce test on lit Prob>F = 0,0068 < 0,05. Alors l'hypothèse H0 est rejetée et donc l'introduction des effets individuels est nécessaire. (Annexe 2)

D'après le test de spécification de Hausman, la probabilité Prob>chi2 = 0,0059 < 0,05 alors les effets fixes sont les plus appropriés. (Annexe 3)

La probabilité du test est 0,0000 < 0,05 on rejette l'hypothèse nulle H0 de normalité des résidus. Les résidus ne suivent donc pas une loi normale. (Annexe 4)

Tableau 3 : Présentation et analyse des résultats du test d'hétéroscédasticité

La statistique Chi2 à 5 degré de liberté de 5 % (1 ,145) est inférieure à 822*0.9992=821,3424 (n*R²). On en déduit que le modèle est hétéroscédastique. Ensuite nous estimons le modèle à effets fixes. (Annexe 5)

Les résultats se présentent comme suit :

Variables explicatives	Coefficient	P> | t |	Décision
lnprice_1	0.8649829	0.000	Significatif
Rainfall	-0.0001625	0.376	Non Significatif
e_rainfall	0.0001694	0.384	Non Significatif
d0810	0.0269763	0.017	Significatif
dsais	-0.0724945	0.000	Significatif
constant	0.7240706	0.000	Significatif
F test that all u_i = 0 : F(5, 811) = 3.23 Prob > F = 0.0068

Source : Réalisé par les auteurs, 2017

On lit des résultats que les variables explicatives lnprice_1, d0810 et dsais sont

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significatives au seuil de 5%, de même que la constante.

On en déduit donc que les prix retardés d'un mois du maïs constituent des éléments déterminants dans la détermination des prix suivants sur les principaux marchés au Bénin. Le coefficient associé à cette variable est de 86,50% environ. Il en ressort donc que le prix retardé explique à 86,50% le prix suivant du maïs sur les principaux marchés au Bénin.

Le coefficient associé à la variable muette d0810 est de 2,70% ce qui implique que les flambées de prix de 2008 et de 2010 ont eu un impact important et positif sur les prix de maïs sur les principaux marchés du Bénin.

Le coefficient associé à la variable muette dsais est de -7,50% ce qui implique que les périodes de récoltes et de soudures ont eu un impact important et négatif sur les prix de maïs sur les principaux marchés du Bénin.

Par contre les variables relatives à la pluviométrie (rainfall et e_rainfall) ne sont pas significatives au seuil de 5%.

Il ressort de l'estimation, l'équation suivante :

Lnprice = 0.7240706 + 0,8649829lnprice_1 - 0,0001625rainfall + 0,0001694e_rainfall + 0,0269763d0810 - 0,0724945 dsais

Cette équation est valable pour les différents marchés étudiés.

B- Validation des hypothèses

Au terme des résultats, il est impératif de vérifier les hypothèses que nous avons émises au début de cette étude.

Hypothèse 1 :

Dans le but d'analyser l'évolution des prix du maïs sur les principaux marchés du Bénin, nous avons utilisé la mesure de la volatilité des prix sur les différentes périodes, qui se présentent d'après nos données, pour vérifier l'hypothèse n°1 qui stipule que les prix ont significativement augmenté après la crise de 2008. A l'issue des analyses ci-dessus présentées cette hypothèse est donc validée ;

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Hypothèse 2 :

Selon la deuxième hypothèse, les prix antérieurs, et les chocs alimentaires tels que la

crise de 2008 expliquent les niveaux des prix du maïs au Bénin. Les résultats de l'estimation et des calculs sous stata révèlent qu'il existe une relation positive entre le prix du maïs et le prix antérieur et la période de crise alimentaire, d'où la deuxième hypothèse est confirmée.