analyse des déterminants de la consommation des ménages au bénin : une approche par le modele a...

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REPUBLIQUE DU BENIN *=*=*=*=*=*= MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA FORMATION PROFESSIONNELLE *=*=*=*=*= UNIVERSITE D’ABOMEY-CALAVI *=*=*=*=*= FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE GESTION *=*=*=*=**=**= OPTION : ECONOMIE Réalisé et soutenu par : Ghislain Wilfrid BOHOUN & Gbègni ALLADASSI-BATTO Thème Sous la direction de : Dr Achille G. DJOGNI Enseignant à l’UAC Année universitaire 2005-2006 Février 2007

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La consommation des ménages est la principale composante du PIB. Au Bénin, son poids est supérieur à 70% . Beaucoup d’observateurs de la vie économique se polarisent sur ce déterminant. Dès que les ménages dépensent plus, un optimisme s’empare des commentateurs. La demande est certes importante car son augmentation est le signe d’un regain de confiance des ménages dans l’avenir et, surtout, elle incite les entreprises à produire plus pour la satisfaire, faisant ainsi fonctionner l’économie plus fortement. L’étude des comportements de consommation est donc un enjeu majeur de l’analyse économique. La littérature économique révèle que cet agrégat dépend fondamentalement du revenu, du niveau des prix et du taux d’intérêt. Le présent travail de recherche se propose d’analyser l’impact de ces variables sur la consommation des ménages à travers une étude économétrique intitulée : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d’erreur ».BOHOUN Ghislain Wilfrid

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Partenariat Public - Privé dans la Gestion des activités de

Transport : Bilan des Réformes du Projet Sectoriel du Bénin

REPUBLIQUE DU BENIN

*=*=*=*=*=*=

MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET

DE LA FORMATION PROFESSIONNELLE

*=*=*=*=*=

UNIVERSITE D’ABOMEY-CALAVI

*=*=*=*=*=

FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE GESTION

*=*=*=*=**=**=

OPTION : ECONOMIE

Réalisé et soutenu par : Ghislain Wilfrid BOHOUN & Gbègni ALLADASSI-BATTO

Thème

Sous la direction de :

Dr Achille G. DJOGNI Enseignant à l’UAC

Année universitaire 2005-2006 Février 2007

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LA FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE

GESTION N’ENTEND DONNER AUCUNE APPROBATION NI

IMPROBATION AUX OPINIONS EMISES DANS CE

MEMOIRE ; CES OPINIONS DOIVENT ETRE CONSIDEREES

COMME PROPRES A LEURS AUTEURS.

Page 3: Analyse Des Déterminants De La Consommation Des Ménages Au Bénin : Une Approche Par Le Modele A Correction d'Erreur

i

DEDICACE

A l’éternel qui ne cesse de nous combler de son amour et de sa grâce,

A tous nos parents et à tous ceux qui manifestent de l’estime à notre

égard. Recevez ici l’expression de notre vive reconnaissance.

Ghislain Wilfrid BOHOUN & Gbègni ALLADASSI-BATTO

Page 4: Analyse Des Déterminants De La Consommation Des Ménages Au Bénin : Une Approche Par Le Modele A Correction d'Erreur

ii

REMERCIEMENTS

Une œuvre est toujours le résultat des efforts conjugués de plusieurs

personnes. Nos remerciements vont en premier lieu à Monsieur Achille

DJOGNI, enseignant à l’Université d’Abomey-Calavi qui nous a beaucoup

orienté dans notre travail, et à tous nos professeurs qui ont contribué à son

amélioration.

Nous tenons également à remercier le Directeur de l’Institut National de la

Statistique et de l’Analyse Economique Monsieur Cosme VODOUNOU, son

Adjoint Monsieur Pierre EKUE, le Directeur de la Statistique et des Etudes

Economiques Monsieur Michel SOEDE, le chef service des comptes nationaux

Madame Esther KINSOU et tout le personnel administratif de l’Institut.

Aussi, saisissons-nous l'occasion d'adresser nos remerciements à tous

ceux qui ont contribué à la réalisation de cette étude. Nous tenons

particulièrement à être reconnaissant envers Messieurs Lazare KILLOUEZAN,

Constant VITODEGNI, Paul LAOUROU, Sylvestre DANSOU pour leurs divers

soutiens ainsi que tous nos parents et amis.

Page 5: Analyse Des Déterminants De La Consommation Des Ménages Au Bénin : Une Approche Par Le Modele A Correction d'Erreur

iii

LISTE DES ABREVIATIONS ET SIGLES

BCEAO: Banque Centrale des Etats de l’Afrique de l’Ouest

FASEG: Faculté des Sciences Economiques et de Gestion

FMI : Fonds Monétaire International

INSAE : Institut National de la Statistique et de l’analyse Economique

INSEE : Institut National de la Statique et d’Etudes Economiques

UMOA : Union Monétaire Ouest Africaine

Page 6: Analyse Des Déterminants De La Consommation Des Ménages Au Bénin : Une Approche Par Le Modele A Correction d'Erreur

iv

LISTE DES FIGURES Pages Figure 1 : Evolution de la consommation des biens non durables 24

Figure 2: Evolution de la consommation des biens durables 25

Figure 3: Evolution du revenu réel des ménages 26

Figure 4: Evolution du taux d’inflation des biens non durables 27

Figure 5: Evolution du taux d’inflation des biens durables 28

Figure 6: Evolution du taux d’intérêt créditeur 29

Figure 7 : Simulation du modèle de la consommation des biens non durables 45

Figure 8 : Simulation du modèle de la consommation des biens durables 46

Figure 9 : Prévision de la consommation des biens non durables 48

Figure 10 : Prévision de la consommation des biens non durables et intervalle de

confiance au seuil de 5%

48

Figure 11 : Prévision de la consommation des biens durables 49

Figure 12 : Prévision de la consommation des biens durables et intervalle de

confiance au seuil de 5%

49

Page 7: Analyse Des Déterminants De La Consommation Des Ménages Au Bénin : Une Approche Par Le Modele A Correction d'Erreur

v

LISTE DES TABLEAUX

Pages Tableau 1 : Classification des groupes de produits en deux catégories 14

Tableau 2 : Statistiques descriptives de la consommation des biens non durables 24

Tableau 3: Statistiques descriptives de la consommation des biens durables 25

Tableau 4: Statistiques descriptives du revenu réel des ménages 26

Tableau 5: Statistiques descriptives du taux d’inflation des biens non durables 27

Tableau 6: Statistiques descriptives du taux d’inflation des biens durables 28

Tableau 7: Statistiques descriptives du taux d’intérêt créditeur 29

Tableau 8: Conclusion des tests de racine unitaire 31

Tableau 9 : Résultats du test de causalité 32

Tableau 10 : Résultats des tests de cointégration 33

Tableau 11 : Synthèse des tests de validation des modèles 36

Tableau 12 : Comparaison des effets attendus aux effets obtenus 42

Tableau 13 : Valeurs prévisionnelles du revenu disponible réel et des inflations 47

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Sommaire

Introduction

1

Chapitre 1 : Cadre théorique de l’étude

Section 1 : Problématique, intérêt, objectifs et hypothèses 4

Section 2 : Revue de littérature 7

Section 3 : Méthodologie

11

Chapitre 2 : Analyse des séries et estimation des modèles

Section 1 : Analyse descriptive des séries 23

Section 2 : Analyse des caractéristiques stochastiques des séries 30

Section 3 : Estimation et validation des modèles

34

Chapitre 3 : Vérification des hypothèses, simulation et prévision

Section 1 : Interprétation des modèles et vérification des hypothèses 38

Section 2 : Simulation des modèles 43

Section 3 : Prévision des consommations

45

Conclusion 48

Page 9: Analyse Des Déterminants De La Consommation Des Ménages Au Bénin : Une Approche Par Le Modele A Correction d'Erreur

L’objectif primordial de toute politique demeure le développement

économique et social. Ce développement est généralement conditionné par la

croissance de l’économie.

La croissance économique est mesurée par l’évolution du Produit Intérieur

Brut (PIB). Le PIB est égal à la somme des valeurs ajoutées produites par un

pays en un an. Il peut être également défini comme la somme de la

consommation des ménages, des investissements, de la dépense publique et du

solde du commerce extérieur (exportations moins importations). A court terme,

les déterminants de la croissance économique sont donc les composants du PIB.

La consommation des ménages est la principale composante du PIB. Au

Bénin, son poids est supérieur à 70%1. Beaucoup d’observateurs de la vie

économique se polarisent sur ce déterminant. Dès que les ménages dépensent

plus, un optimisme s’empare des commentateurs. La demande est certes

importante car son augmentation est le signe d’un regain de confiance des

ménages dans l’avenir et, surtout, elle incite les entreprises à produire plus pour

la satisfaire, faisant ainsi fonctionner l’économie plus fortement. L’étude des

comportements de consommation est donc un enjeu majeur de l’analyse

économique.

La littérature économique révèle que cet agrégat dépend

fondamentalement du revenu, du niveau des prix et du taux d’intérêt. Le présent

travail de recherche se propose d’analyser l’impact de ces variables sur la

consommation des ménages à travers une étude économétrique intitulée :

« Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une

approche par le modèle à correction d’erreur ».

1 Nos calculs sur la base des statistiques des Comptes Nationaux de l’INSAE de 1982 à 2005

INTRODUCTION

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Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d’erreur »

Réalisé et soutenu par Ghislain Wilfrid BOHOUN & Gbègni ALLADASSI-BATTO 2

Cette étude s’articulera autour de trois chapitres. Le premier traitera du

cadre théorique, le deuxième aborde l’analyse des données et l’estimation des

modèles et le troisième est consacré à la vérification des hypothèses, la

simulation et la prévision.

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Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d’erreur »

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Chapitre 1 :

Cadre théorique de l’étude

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Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d’erreur »

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Section 1 : Problématique, intérêt, objectifs et hypothèses

Paragraphe 1 : Problématique et intérêt de l’étude A- Problématique

Désignée comme « l’objectif unique et ultime de toute production »2, la

consommation des ménages occupe une place particulière dans le

fonctionnement de l'économie. Au Bénin sa proportion par rapport au produit

intérieur brut varie entre 72% et 77%3. Cette forte prépondérance dans l’activité

économique, explique l’intérêt de son analyse.

Les déterminants primordiaux de cet agrégat sont : le revenu, le niveau

général des prix et le taux d’intérêt. La question est de savoir l’effet de chacune

de ces variables sur la consommation.

Depuis les travaux de Keynes, il est admis que le revenu est le principal

facteur de consommation et que son augmentation a un effet positif sur elle.

Dans le cas du Bénin, quelle est la nature de cet effet ?

Traditionnellement deux effets opposés de l’inflation sont distingués: un

effet de fuite devant la monnaie (en cas de hausse des prix, les ménages

anticipent leurs dépenses car celles-ci deviendront plus onéreuses dans le futur)

et un effet d’encaisses réelles (en cas de hausse des prix, les ménages

restreignent leur consommation afin de préserver le pouvoir d’achat de leurs

encaisses réelles). Lequel des deux effets est dominant au vu des réalités du

Bénin ?

En théorie économique, une hausse du taux d’intérêt a un effet ambigu sur

la consommation : d’une part, elle augmente la charge d’intérêts des ménages

endettés à taux variable et contraint les ménages à recourir à des crédits plus

chers entraînant ainsi une hausse du taux d’épargne (effet de substitution), 2 Adam Smith cité dans : Gregory N. MANKIW « Macroéconomie » 3ème édition, page 512 3 Nos calculs sur la base des statistiques des Comptes Nationaux de l’INSAE de 1982 à 2005

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Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d’erreur »

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d’autre part, elle induit une hausse des revenus de leur patrimoine (effet

richesse). Dans le cas du Bénin quel effet l’emporte ? Autrement dit une hausse

du taux d’intérêt se traduit-elle par une diminution ou une augmentation de la

consommation ?

Ces effets sont-ils différents selon qu’il s’agit du long terme ou du court

terme ?

Au regard de toutes ces préoccupations, nous nous proposons d’analyser

les déterminants de la consommation à travers l’approche du modèle à

correction d’erreur. Les variables du modèle seront transformées par la fonction

logarithme afin de pouvoir mesurer directement les élasticités.

Par ailleurs, étant donné que la consommation peut être analysée à trois

niveaux que sont :

l'approche globale qui englobe tous les groupes de produits ;

l'approche semi-globale qui distingue à l'intérieur de la variable

consommation les biens non durables et les biens durables;

l'approche par catégorie de produits qui distingue les différents groupes de

produits afin de tenir compte de la sensibilité de chacun d'eux aux

variations des déterminants,

nous nous s'intéresserons à l'approche semi-globale afin de mener un examen

plus approfondi que celui guidé par l’approche globale sans faire des

manipulations trop fastidieuses.

B- Intérêt de l’étude En choisissant d’axer nos réflexions sur le thème « Analyse des

déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le

modèle à correction d’erreur », nous avons pour ambition de construire un

modèle économétrique des consommations des ménages. Ce modèle, faisant

ressortir l’influence de chaque déterminant sur cet agrégat, sera un outil

d’analyse pour formuler et mener une politique économique nationale adéquate.

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Paragraphe 2 : Objectifs et hypothèses de l’étude A- Objectifs de l’étude

L’objectif principal de ce travail est d’analyser les déterminants des

consommations des ménages, à partir des modèles à correction d’erreur.

Cet objectif principal se décompose en trois objectifs spécifiques :

Objectif n° 1 : évaluer l’effet du revenu sur la consommation,

Objectif n° 2 : évaluer l’effet des prix sur la consommation,

Objectif n° 3 : évaluer l’effet du taux d’intérêt sur les consommations.

B- Hypothèses de l’étude

Des objectifs spécifiques fixés, il découle des hypothèses suivantes :

Hypothèse n° 1 : le revenu a un effet positif sur la consommation, Hypothèse n° 2 : le prix d’un type de bien a un effet négatif sur sa

consommation et un effet positif sur la consommation de l’autre,

Hypothèse n° 3 : le taux d’intérêt a un effet négatif sur la consommation.

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Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d’erreur »

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Section 2 : Revue de littérature

Paragraphe 1 : Définition de quelques concepts A- Modélisation

En économie, la modélisation est une démarche qui consiste en une

représentation formalisée d’un phénomène sous forme d’équations dont les

variables sont des grandeurs économiques. Son objectif est de représenter les

traits les plus marquants d’une réalité afin de comprendre et d’expliquer les

phénomènes qui la caractérisent. Pour ce faire, le chercheur émet des hypothèses

et explicite les relations.

B- Consommation finale des ménages La consommation, au sens économique du terme, c'est l'action d'utiliser ou

de détruire, immédiatement ou progressivement, des biens ou des services, dans

le but de satisfaire un besoin. La consommation est donc motivée par les besoins

qu’un individu cherche à satisfaire, à l’aide d’un bien ou d’un service prévu à

cet effet.

On distingue généralement deux formes de consommation : la

consommation intermédiaire et la consommation finale.

La consommation intermédiaire, qui est le fait des entreprises, concerne

les matières premières ou les produits semi-finis qui sont détruits, transformés

ou incorporés, au cours du processus de production, pour réaliser le produit final

(l'énergie et la farine utilisées pour fabriquer une baguette de pain).

La consommation finale, qui est majoritairement le fait des ménages, est

composée des biens et des services destinés à la satisfaction directe des besoins,

ainsi que de l’autoconsommation, c'est-à-dire de la consommation que les

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Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d’erreur »

Réalisé et soutenu par Ghislain Wilfrid BOHOUN & Gbègni ALLADASSI-BATTO 8

individus font de leur propre production (produits des jardins, utilisation des

logements dont ils sont propriétaires...).

Les biens de consommation finale peuvent être classés notamment en

fonction de leur durée de vie :

biens non durables (produits alimentaires, cosmétiques, carburants,

papeterie, café instantané, ...) ;

biens durables (automobiles, électroménager, télévision, informatique,

ameublement, décoration, livres, jouets, vêtements, ...).

Dans la suite de ce travail, le terme consommation désigne la consommation finale des ménages.

Paragraphe 2 : Revue critique de littérature

Plusieurs auteurs se sont intéressés à l’agrégat consommation en élaborant

des modèles explicatifs de son évolution. Les références ci-dessous présentent

quelques travaux sur la modélisation de la consommation.

KEYNES (1936) a développé dans la théorie générale le concept de

fonction de consommation afin d’argumenter son rejet de la loi de SAY, d’après

laquelle « toute offre crée ses propres débouchés ». Son idée fondamentale,

connue sous le nom de loi psychologique, est que lorsque le revenu (Y)

s’accroît, la consommation (C) s’accroît mais dans une moindre mesure.

Constatant que certains ménages consomment quand bien même ceux-ci ne

disposent pas de revenus, KEYNES conclut qu’il existe une consommation

incompressible C0 qui ne dépend pas du revenu. Cette loi se formule par :

C = C0 + cY (0 < c < 1) ; avec c la propension marginale à consommation.

Des critiques ont été avancées à l’encontre de cette formulation.

Notamment, BROWN4 a montré que la consommation des ménages dépend des

4 Cité par DJINKPO dans « Prévision de la consommation des ménages au TOGO », octobre 2002

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Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d’erreur »

Réalisé et soutenu par Ghislain Wilfrid BOHOUN & Gbègni ALLADASSI-BATTO 9

habitudes en introduisant dans sa fonction de consommation le retard d'une

période pour tenir compte de ces habitudes de consommation.

FRIEDMAN (1957) va approfondir l’approche introduite par BROWN de

la consommation à court terme. Selon cet auteur, la consommation n’est pas

déterminée par le revenu courant mais par le revenu moyen anticipé, appelé

revenu permanent. Ce revenu permanent, économiquement pertinent pour

analyser les décisions de consommation, n’est pas observable statistiquement. Il

diffère notamment du revenu courant observable et est soumis à des fluctuations

conjoncturelles sans grande importance pour les décisions de consommation.

FRIEDMAN va montrer que la véritable fonction de consommation est

avec C la consommation, Yp le revenu permanent et k un coefficient

positif.

Pour MODIGLIANI (1963), la consommation d’un individu est étudiée en

fonction de son âge. D’où l’approche du cycle de vie selon laquelle le revenu

est élevé en début d’activité et diminue lorsque l’individu prend sa retraite ou ne

peut plus travailler physiquement. Ainsi, DEATON (1982), a montré que la

consommation est essentiellement fonction croissante d’une variable « active »

qui est la proportion de la population âgée de 15 à 64 ans.

De nos jours, des estimations de la consommation sont faites à partir de la

théorie moderne des déséquilibres sous forme de modèle à correction d’erreur

permettant de spécifier certaines équations structurelles de comportement, qui

peuvent à court terme être non vérifiées du fait de coûts d’ajustement.

En 2002, dans le cadre de l’élaboration d’un modèle de prévision pour la

Direction de l’Economie du Togo, DJINKPO a construit un modèle à correction

d’erreur de la consommation finale des ménages qui accorde un intérêt aux

différents biens en incluant dans la fonction, toutes les variables qui influencent

la consommation de chaque catégorie de biens. Partant du fait que les biens

durables sont plus sensibles aux variables monétaires que les biens non durables

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Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d’erreur »

Réalisé et soutenu par Ghislain Wilfrid BOHOUN & Gbègni ALLADASSI-BATTO 10

et que leur consommation exige la constitution d'une épargne assez consistante

ou un emprunt, il ajoute le taux d’intérêt créditeur aux autres variables exogènes

que sont le revenu réel des ménages, le niveau général des prix.

BEFFY, BONNET et al (2003), à partir des comptes trimestriels pour la

zone euro construits par Eurostat, ont élaboré un modèle macroéconométrique

dans le but d’enrichir les outils de prévision et d’analyse de l’économie de la

zone. L’équation de la consommation est estimée sous forme d’un modèle à

correction d’erreur. À long terme, la consommation est indexée de manière

unitaire sur le revenu auquel s’ajoutent le taux d’intérêt réel à long terme et

l’inflation qui ont des effets négatifs. A court terme, on trouve dans la

dynamique les déterminants de long terme des dépenses de consommation des

ménages ainsi que le taux de chômage qui a une influence négative.

La Direction de la Prévision et de l’Analyse Economique du Ministère

français de l’Économie, des Finances et de l’Industrie a effectué en avril 2004

une estimation des comportements de dépense des ménages américains. Le

modèle à correction d'erreur estimé, sous forme logarithmique, relie la

consommation au revenu, à la richesse nette (richesses financière et

immobilière), au taux d'intérêt de long terme et au taux de chômage. Les deux

premières variables ont un effet positif tandis les deux autres ont une influence

contraire. Cette modélisation tout en ignorant la variable inflation intègre la

richesse nette dans l’explication de la consommation.

Il ressort de cette revue que les variables explicatives de la consommation

utilisées sont : le revenu réel des ménages, l’inflation qui est appréhendée à

partir du niveau général des prix, le taux d’intérêt créditeur et le taux de

chômage. Le dernier n’étant pas disponible annuellement au Bénin, nous

retenons seulement les trois premiers.

Page 19: Analyse Des Déterminants De La Consommation Des Ménages Au Bénin : Une Approche Par Le Modele A Correction d'Erreur

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d’erreur »

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Section 3 : Méthodologie

Paragraphe 1 : Spécification du modèle

Cette première étape comprend l’identification des variables et la

formulation mathématique du modèle.

A- Identification des variables

1) Variables endogènes Comme évoqué au terme de la problématique, notre étude s'intéresse à

l'approche semi-globale de l’analyse économétrique de la consommation afin de

mener un examen plus approfondi que celui guidé par l’approche globale sans

toutefois faire des manipulations trop fastidieuses. De cette approche, nous

retenons deux variables dépendantes :

- la consommation finale des biens non durables des ménages et

- la consommation finale des biens durables des ménages.

2) Variables exogènes De notre revue de littérature, le revenu réel des ménages, le niveau

général des prix de chaque type de biens et le taux d’intérêt créditeur

apparaissent comme variables explicatives de la consommation.

Le revenu réel des ménages a été établi comme expliquant la

consommation par Keynes dans son idée fondamentale connue sous le nom de

« loi psychologique ». Il constitue depuis lors, le principal déterminant de la

consommation.

Le taux d’intérêt a été introduit dans l’analyse de la consommation par les

Néo-Classiques. Ils ont fait observer que le partage consommation/épargne ne

Page 20: Analyse Des Déterminants De La Consommation Des Ménages Au Bénin : Une Approche Par Le Modele A Correction d'Erreur

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d’erreur »

Réalisé et soutenu par Ghislain Wilfrid BOHOUN & Gbègni ALLADASSI-BATTO 12

dépend pas seulement d’un flux de revenu, mais également du prix du temps

c'est-à-dire le taux d’intérêt.

Par le biais de l’effet d’encaisse réel, l’inflation serait défavorable à la

consommation et favorable à l’épargne. Ceci motive la prise en compte de

l’inflation parmi les déterminants de la consommation. Il est mesuré par

l’évolution du niveau général des prix.

De plus, le choix des variables prix et taux d’intérêt est motivé par le

souci de ne pas ignorer l’hypothèse du revenu permanent. En effet selon cette

hypothèse, les ménages anticipent parfaitement et opèrent leurs choix en matière

de consommation en tenant compte des valeurs du revenu, de la variation des

prix et du taux d’intérêt de chaque période.

Le taux d’intérêt dont il s’agit ici est le taux d’intérêt créditeur parce que

ce dernier est l’élément fondamental qui conduit les ménages à décider de

consommer ou d’épargner leur revenu.

B- Formulation mathématique des modèles Certaines équations structurelles de comportement (dites équations de

long terme) peuvent être non vérifiées à court terme. Afin de tenir compte de ce

déséquilibre nous adoptons une spécification de type modèle à correction

d’erreur. Etant donné que nous avons deux variables dépendantes, les modèles à

étudier sont les suivants :

ΔLog(Cnt) = λ [Log(Cnt-1) - α0 - α1LogRt-1 - α2Log(Pn t-1) - α3Log(Pd t-1) - α4Log it-1 – α5 t]

p p p p p + ∑β0kΔLog(Cnt-k) + ∑β1kΔLogRt-k + ∑β2kΔLog(Pnt-k) + ∑β3kΔLog(Pdt-k) + ∑β4kΔLogit-k + µt k=0 k=0 k=0 k=0 k=0 avec λ < 0 ΔLog(Cdt) = γ [Log(Cdt-1) - a0 – a1LogRt-1 – a2Log(Pn t-1) – a3 Log(Pd t-1) - a4 Logit-1 - a5 t] q q q q q +∑b0kΔLog(Cdt-k) + ∑b1kΔLogRt-k + ∑b2kΔLog(Pnt-k) + ∑b3kΔLog(Pd t-k) + ∑b4kΔLogit-k + εt k=0 k=0 k=0 k=0 k=0 avec γ < 0

Page 21: Analyse Des Déterminants De La Consommation Des Ménages Au Bénin : Une Approche Par Le Modele A Correction d'Erreur

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d’erreur »

Réalisé et soutenu par Ghislain Wilfrid BOHOUN & Gbègni ALLADASSI-BATTO 13

Avec

Cn : consommation des biens non

durables des ménages ;

Pn : Prix des biens non durables ;

Cd : consommation des biens durables

des ménages ;

Pd : Prix des biens durables ;

R : Revenu réel des ménages ; i : Taux d’intérêt créditeur.

p, q: les décalages temporels

Paragraphe 2 : Données et Procédure d’estimation A- Les données

Les données sont annuelles et s'étendent sur la période allant de 1982 à

2005. Elles proviennent des comptes nationaux de l’INSAE et du FMI (voir

annexe 1)

1) Consommation finale des ménages Les comptes nationaux nous fournissent les séries de dépenses en

consommation des ménages à prix constant de l’année 1985. Ces données sont

présentées par produit. On distingue dans les comptes nationaux neuf groupes de

produits. Sur la base des travaux de l’INSEE relatifs aux comptes nationaux

publiés en juin 2006, nous avons rangé ces derniers en deux catégories : biens

durables et biens non durables. Le tableau suivant présente la répartition des

neuf groupes de produits en ces deux secteurs.

Page 22: Analyse Des Déterminants De La Consommation Des Ménages Au Bénin : Une Approche Par Le Modele A Correction d'Erreur

Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d’erreur »

Réalisé et soutenu par Ghislain Wilfrid BOHOUN & Gbègni ALLADASSI-BATTO 14

Tableau 1 : Classification des groupes de produits en deux catégories Catégories Groupes de produits

Biens non durables

o Produits alimentaires (végétaux, animaux, corps gras, boissons, tabac, …)

o Produits chimiques (produits pharmaceutiques, cosmétiques, …)

o Energie (produits pétroliers, électricité, …..) o Transport (transport terrestre, ferroviaire, ……) o Autres services (assurances, services bancaires, …)

Biens durables

o Logement (Matériaux de construction, loyer, …) o Habillement (vêtements, chaussures,….) o Produits mécaniques (automobile, motocycle, …) o Autres produits industriels (électroménager, télévision,

informatique, ameublement, décoration, jouets, ..) Source : Regroupement effectué par les auteurs à partir des comptes

économiques de l’INSAE

2) Revenu disponible réel des ménages En Comptabilité Nationale, le revenu national au prix du marché est

obtenu en ajoutant à la somme des revenus issus des facteurs de production

(salaires, rentes, intérêt, profits) les impôts indirects net des subventions

d'exploitation. A ce revenu, on ajoute le solde des autres transferts courants en

provenance du reste du monde pour obtenir le revenu national disponible.

Etant donné qu’il s’agit pour nous de construire un modèle portant sur la

consommation des ménages, il serait intéressant d'aborder un autre concept du

revenu qui est celui du revenu disponible des ménages. Il désigne le revenu

courant dont disposent les ménages pour leur consommation et l'épargne c'est-à-

dire le revenu personnel après déduction de l'impôt sur le revenu. C'est ce

revenu qui selon Keynes détermine la consommation des ménages. Pour calculer

ce revenu, on apporte certaines modifications au revenu aux coûts des facteurs

(la somme des quatre composantes du revenu des facteurs, soit les salaires, les

rentes, les intérêts et les profits) : on en soustrait les bénéfices non répartis et

impôts des entreprises et on y ajoute le paiement de transfert de l'Etat aux

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ménages5. Mais ne disposant pas de tous ces éléments dans les comptes

nationaux, la série des revenus disponibles des ménages est obtenue en

déduisant du revenu national disponible les impôts indirects prélevés par l'Etat et

en ajoutant les subventions.

Signalons que le revenu disponible utilisé dans les modèles est à prix

constant. C’est le revenu disponible des ménages calculé en volume en le

déflatant par le déflateur de la consommation des ménages.

3) Niveau général des prix

Pour analyser l’évolution des prix on utilise le taux d’inflation. Le taux

d’inflation désigne la variation relative des prix entre deux périodes. Etant donné

que les prix sont appréhendés à travers les indices de prix, il s’obtient par la

forme suivante :

avec In-1 et In les indices de prix respectifs des années n et n-1.

Les indices de prix indiquent la moyenne d'un ensemble de prix à un

moment précis, qualifié de période courante, par rapport à ce qu'ils étaient

précédemment au cours d’une période appelée période de base. L’INSAE, pour

calculer l'indice des prix à la consommation, procède à une enquête sur les prix

des différents groupes de produits et affecte un poids à chaque prix selon

l'importance de chaque groupe de produits dans le panier de la ménagère.

Les premiers indices de prix disponibles à l’INSAE ont été calculés en

prenant comme base l’année 1985 et couvrent la période 1882 à 1991. De 1992

5 Lipsey, Purvis, Steiner: Macroéconomique 2ème édition p115

In - In-1 π =

In-1

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à 1997, d’autres sont établis sur la base de l’année 1991. Les tous derniers sont

calculés sur la base de 1996 et sont disponibles depuis 1998. Nous avons dû

donc procéder à une harmonisation de ces indices en les rapportant à une même

base. Etant donné que les consommations finales des ménages sont évaluées aux

prix de 1985, nous avons jugé bon de retenir cette année comme base dans

l’harmonisation des indices.

La formule utilisée pour effectuer ces changements de base est la

suivante :

(Indice X, base 1985)*(Indice t, base X) Indice t, base 1985 = 100

t > 1991 ;

X étant l’année de base des indices qu’on désire ramener dans la base 1985.

L’annexe 2 présente les indices rapportés aux différentes bases ainsi ceux

obtenus suite à l’harmonisation (à l’année de base 1985).

4) Taux d'intérêt créditeur Le taux d'intérêt constitue l'un des principaux instruments de transmission

des impulsions de la politique monétaire au secteur réel de l'économie. Il

constitue un outil fondamental de la politique monétaire dont est chargée la

BCEAO.

Le taux d'intérêt créditeur désigne le taux appliqué par les banques sur les

dépôts. La représentation du FMI au Bénin publie chaque année la valeur de ce

taux au niveau national. L’influence de la BCEAO sur ce taux a beaucoup

évolué dans le temps.

De 1975 à 1989, les conditions applicables par les banques et

établissements financiers à leur clientèle s'inséraient dans un barème de taux.

Mais c’est la réforme de 1989 qui a introduit une grille simplifiée des conditions

de banque, comportant une administration minimale qui se limite à l'instauration

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de taux créditeurs planchers. La libéralisation des conditions de banque

intervenue à partir du 1er octobre 1993 va au-delà et se traduit par la suppression

de plusieurs taux directeurs planchers.

B- Procédure d’estimation des modèles La procédure adoptée est celle d’Engle Granger. Elle comporte deux étapes

fondamentales. La première concerne la relation de cointégration et la deuxième,

l’estimation du modèle à correction d’erreur. Ces deux étapes sont précédées par

l’étude de la stationnarité des séries.

1)- Stationnarité

Avant le traitement d’une série chronologique, il convient de déterminer si

elle est stationnaire ou non.

a) Définition

Une série est dite stationnaire lorsqu’elle est caractérisée par la

constance de ces deux premiers moments dans le temps. De manière formalisée

une série Xt , ( t > 0) est stationnaire si :

E(Xt ) = m = constante ;

Var (Xt )= σ² = constante ;

Cov(Xt , Xt + h)= γ(h) (indépendant du temps).

Les séries ne vérifiant pas ces propriétés sont non stationnaires.

Pour vérifier ces propriétés sur les séries, deux processus à partir desquels

cette stationnarité peut être étudiée sont distingués :

Les processus TS (trend stationnary) qui représentent une non stationnarité

du type déterministe. Les processus stationnaires qui en résulte sont obtenus

en retranchant de leurs valeurs la partie déterministe estimée par les

moindres carrés ordinaires (MCO) ;

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Les processus DS (differency stationnary) qui sont des processus non

stationnaires aléatoires. Les processus stationnaires qui en résultent sont

obtenus par un filtre aux différences premières. Si Xt est non stationnaire et

de type DS, (1-L)Xt est stationnaire ; où L désigne l'opérateur retard.

b) Test de stationnarité

L’étude de stationnarité s’est faite à partir de l’analyse des

corrélogrammes et des tests DF (Dickey-Fuller) ou ADF (Augmented Dickey-

Fuller).

L’analyse des corrélogrammes permet d’identifier s’il s’agit d’un

processus TS. Lorsque les termes du corrélogramme simple sont élevés même

pour les décalages importants mais diminuent très lentement, alors la série est de

type TS. Dans le cas contraire, les tests DF ou ADF permettent de savoir s’il

s’agit d’un processus stationnaire ou DS.

Les modèles servant de base à la construction de ces tests sont au nombre

de six. Pour une série Xt, on a :

où ηt est un processus de bruit blanc

Les trois premiers modèles sont ceux utilisés pour effectuer les tests de

Dickey-Fuller simples. L’existence des trois derniers, utilisés pour les tests

d’ADF), se justifie par le fait que le processus ηt qui était par hypothèse un bruit

blanc, n’avait aucune raison d’être non corrélé.

Le principe du test consiste à tester l'hypothèse H0 : ρ=1 contre H1 : ρ<1

dans les modèles estimés par les MCO. La valeur de p peut être déterminée

selon les critères de Akaike ou de Schwarz en partant d’une valeur suffisamment

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importante de p. Si l'hypothèse Ho est retenue alors le processus n'est pas

stationnaire. Il faudrait ensuite considérer sa différence première et reprendre les

tests. Lorsque cette dernière est stationnaire on conclut que la série est

stationnaire en différence.

A l’issu du test de stationnarité, lorsque les variables sont intégrées du

même ordre, on passe à l’examen de la cointégration.

2- Relation de cointégration

Avant tester l’existence d’une relation cointégration (ou de long terme),

on procède à l’identification des variables pouvant intervenir dans cette relation

par les tests de causalité de Granger.

a) Tests de causalité de Granger

Le test de causalité à la Granger permet de déterminer les variables

économiques qui interviennent dans la relation de long terme.

Pour tester la causalité entre deux variables y1t et y2t on estime un modèle

VAR(p).

p

i

p

ititiitit ycybay

1 11211111

p

i

p

ititiitit ycybay

1 12221222

La détermination du retard p est effectuée à l’aide du critères AIC ou SC.

y2t ne cause pas y1t si l’hypothèse suivante est acceptée :

H0: c11 = c12 = ……. = c1p = 0.

y1t ne cause pas y2t si l’hypothèse suivante est acceptée :

H0: b21 = b22 = ……. = b2p = 0.

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Ces tests peuvent être conduits à l’aide d’un test de Fisher classique de

nullité des coefficients, équation par équation. Lorsque la statistique de Fisher

calculée est supérieure à la valeur tabulée on rejette l’hypothèse H0.

b) Test de cointégration.

. Le concept de cointégration permet de définir statistiquement la notion

économique d’équilibre ou de long terme entre variables intégrées de même

ordre.

Une fois que les variables devant entrer dans cette relation sont identifiées

par le test de causalité, on estime, par les MCO, la relation suivante :

Les Xi sont les variables

Y est la variable endogène (c’est-à-dire Log(Cn) ou Log(Cd)) ; Xi (1≤ i ≤n) sont les variables causant Y. La relation estimée est une relation de cointégration si εt est stationnaire

(I(0)). Le test de cointégration se ramène donc à un test de racine unitaire. La

régression qui sert au test est la suivante :

où on teste H0 : ρ = 0 contre H1 : ρ < 0 à partir de la statistique de Student

du coefficient ρ. Pour accepter la cointégration, il faut accepter H1. Mais on ne

peut pas utiliser la table de Fuller car εt est un résidu d’estimation.

Il faut noter qu’on ne peut pas réaliser de test de significativité sur les

coefficients de la relation.

n

ititit XY

10

ou

n

ititit tXY

10 , lorsque les variables comportent une tendance

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3- Modèle à correction d’erreur

Lorsque le test de cointégration est concluant, on passe à la seconde étape

de la procédure d’Engle et Granger, qui est l’estimation du modèle à correction

d’erreur pour la consommation de chaque type de biens:

Les coefficients λ et γ (forces de rappel vers l’équilibre) doivent être

significativement négatifs ; dans le cas contraire, il convient de rejeter une

spécification de type « modèle à correction d’erreur».

Après l’estimation des modèles on procède à leur validation. Elle

concerne essentiellement la significativité des paramètres de court terme, la

valeur du coefficient de détermination, les tests sur les résidus et le test de

stabilité.

Une fois les modèles validés, ils sont objets de simulations avant qu’on ne

passe à la prévision. Si S désigne l'écart type des erreurs et Ŷt+h la valeur prévue,

l’intervalle de confiance au seuil de 5% est [Ŷt+h – t*S ; Ŷt+h + t*S]. La

statistique t étant celle de Student lue dans la table de Student.

p

iiti

p

i

p

iiti

p

iitiiti

p

iitit LogiPdLogPnLogLogRCnLogCnLog

14

1 13

121

10 )()()()(

tte 1

p

iiti

p

i

p

iiti

p

iitiiti

p

iitit LogibPdLogbPnLogbLogRbCdLogbCdLog

14

1 13

121

10 )()()()(

tte 1'

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Chapitre 2 :

Analyse des données et estimation des modèles

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Section 1 : Analyse descriptive des séries

Paragraphe 1 : Evolution des consommations Pour mieux analyser l’évolution dans le temps des consommations des

ménages, il convient de représenter leurs séries afin de distinguer leurs

différentes phases.

A- Evolution de la consommation des biens non durables La figure ci-dessous montre que la consommation des biens non durables

est globalement croissante sur toute la période d’étude. Cependant, elle a connu

une augmentation annuelle moins élevée (1,90%) sur la sous-période 1982 à

1990 et une croissance annuelle plus forte (3,78%) sur la sous-période 1991 à

2005. Ceci est dû au fait que le libéralisme économique qu’a connu le pays

depuis 1991 a favorisé le développement des activités économiques. Mais il faut

noter une baisse remarquable de la consommation (chute de 5,23%) en 1994 du

fait de la dévaluation intervenue au début de cette année.

Par ailleurs, les statistiques montrent que la consommation moyenne

réelle des ménages des biens non durables est de 460,650 millions sur la période

d’étude. Toutefois, la tendance est à la hausse sur toute la période. On enregistre

la plus forte consommation en 2005 et le plus faible niveau de consommation

correspond à celle de l’année 1983.

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B- Evolution de la consommation des biens durables L’analyse du graphique conduit à distinguer deux sous-périodes. La

première allant de 1982 à 1990 est caractérisée par une baisse (-3,39%

annuellement) de la consommation des biens durables tandis qu’au cours de la

deuxième (1991 à 2005), elle a connu une hausse (+3,48% annuellement).

Les statistiques indiquent que la consommation moyenne réelle des

ménages en biens durables est de 39,609 millions sur la période. La dispersion

autour de la moyenne est relativement faible (6,837 contre 121,543 dans le cas

de la consommation de l’autre type de biens). On enregistre la plus forte

consommation en 2005 et la plus faible en 1990.

Figure 1 : Evolution de la consommation des biens non durables

0

100

200

300

400

500

600

700

800

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

Tableau 2 : Statistiques descriptives de la consommation des biens non durables (en millions) Statistiques valeurs Moyenne 460,650 Maximum 698,952 Minimum 308,97 Ecart type 121,543 Source : Calculs des auteurs

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Paragraphe 2 : Evolution du revenu disponible réel des

ménages L’évolution du revenu réel des ménages est marquée par une stabilité

relative de 1982 à 1993 autour d’une moyenne égale à 478,025 millions.

Toutefois, les années 1983, 1986, 1987, 1989 sont caractérisées par des taux de

croissance négatifs. A partir de 1994, il a connu une augmentation régulière de

10,37% l’an. Ce changement de tendances serait imputable au nouveau climat

économique survenu progressivement à partir de 1991.

De manière globale, la moyenne de cet agrégat est 922,617 millions avec

une dispersion assez élevée (530,645 millions). Son niveau le plus élevé est

atteint en 2005, tandis que le plus faible correspond à celui de l’année 1983,

année marquée par une grande sécheresse qui a engendré une faible productivité

agricole tant au niveau des cultures de rente que des cultures vivrières et par

conséquent une baisse du revenu des ménages.

Figure 2: Evolution de la consommation des biens durables

0

10

20

30

40

50

60

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

Tableau 3: Statistiques descriptives de la consommation des biens durables (en millions) Statistiques valeurs Moyenne 36,609 Maximum 49,047 Minimum 25,123 Ecart type 6,837 Source : Calculs des auteurs

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Paragraphe 3 : Evolution des taux d'inflation Pour analyser l’évolution du niveau des prix, le taux d’inflation est

habituellement utilisé. C’est pourquoi, nous représentons dans ce paragraphe les

taux d’inflation des secteurs biens non durables et biens durables.

A- Evolution du taux d'inflation des biens non durables Le graphique indique des fluctuations régulières du taux d’inflation des

biens non durables autour d’un taux égal à 0,86% sur la période 1983 à 1993.

Notons que sur cette période il a chuté et atteint des valeurs négatives (déflation)

en 1985 et en 1988. En 1994, il a subi une forte augmentation du fait de la

dévaluation du FCFA intervenue au premier mois de l’année. Il s’en est suivi

une désinflation jusqu’à 1999. Cette baisse traduit la volonté des autorités

monétaires de maîtriser l'inflation. A partir de l’an 2000, il fluctue autour de

3,13%.

Figure 3: Evolution du revenu réel des ménages

0

500

1000

1500

2000

250019

82

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

Tableau 4: Statistiques descriptives du revenu réel des ménages (en millions) Statistiques valeurs

Moyenne 922,617 Maximum 1960,867 Minimum 398,698 Ecart type 530,645 Source : Calculs des auteurs

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Le tableau ci-dessus montre qu’en moyenne, le taux d’inflation sur toute

la période d’étude est de 3.74%. La plus forte inflation enregistrée sur la période

est de 34,16% et correspond à celui de l’année 1994. Par contre le plus faible

taux d’inflation enregistré est négatif (une déflation 4,12%) et correspond à celui

de l’année 1985.

B- Evolution du taux d'inflation des biens durables L’évolution du taux d’inflation des biens durables est marquée par des

fluctuations autour d’une valeur égale à 0,41% de 1983 à 1993 ; période au

cours de laquelle des déflations sont apparues en 1985 et en 1988. Mais il a

fortement augmenté au cours de l’année 1994 en raison de la dévaluation du

FCFA. Après cette année, les efforts des autorités publiques ont entraîné sa

chute jusqu’en 1996 où il a atteint une valeur négative.

Figure 4: Evolution du taux d’inflation des biens non durables

-0,1

-0,05

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,419

82

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

Tableau 5: Statistiques descriptives du taux d’inflation des biens non durables Statistiques valeurs

Moyenne (géométrique) 0,0374 Maximum 0,3416 Minimum -0,0412 Source : Calculs des auteurs

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Le tableau des statistiques indique qu’en moyenne, le taux d’inflation sur

toute la période considérée est de 3,36%. Son niveau le plus élevé (46,42%) est

atteint en 1994, tandis que le plus faible (déflation de 5,31%) correspond à celui

de l’année 1996.

Paragraphe 4 : Evolution du taux d'intérêt créditeur Le graphique montre des fluctuations irrégulières du taux d’intérêt

créditeur de 1982 à 1993. Après 1993, il entame une grande chute qui le conduit

en 1997 à un plancher de 3,5% ; valeur qu’il garde jusqu’en 2005. Cet état de

chose pourrait s’expliquer par la volonté des autorités monétaires de favoriser

l’augmentation de la consommation.

Figure 5: Evolution du taux d’inflation des biens durables

-0,1

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

Tableau 6: Statistiques descriptives du taux d’inflation des biens durables Statistiques valeurs

Moyenne (géométrique) 0,0336 Maximum 0,4642 Minimum -0,0531 Source : Calculs des auteurs

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Les statistiques indiquent que la moyenne de ce ratio est de 5,12% sur la

période, avec une dispersion assez faible (1,58%). Son niveau le plus faible est

celui de 1997 à 2005 ; tandis que le plus élevé enregistré en 1993, année au

cours de laquelle est intervenue la libéralisation des conditions de banque qui

s’est traduit par la suppression de plusieurs taux directeurs planchers.

Figure 6: Evolution du taux d’intérêt créditeur

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

Tableau 7: Statistiques descriptives du taux d’intérêt créditeur (en pourcentage) Statistiques valeurs

Moyenne 5,298 Maximum 8,420 Minimum 3,500 Ecart type 1,764 Source : Calculs des auteurs

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Section 2 : Analyse des caractéristiques stochastiques des séries

Afin d’éviter des régressions fallacieuses qui peuvent affecter le pouvoir

prédictif des modèles élaborés et d'identifier clairement la relation véritable

entre les séries, il est indispensable d'étudier les propriétés stochastiques qui les

caractérisent. Ces propriétés se résument aux tests de stationnarité et de

cointégration sur les séries en niveau comme en différence. En effet, la plupart

des séries économiques sont rarement des réalisations de processus aléatoires

stationnaires.

Paragraphe 1 : Tests de stationnarité Pour tester la stationnarité des séries nous analysons leurs corrélogrammes

avant de procéder aux tests DF (Dickey-Fuller) ou ADF (Augmented Dickey-

Fuller).

A- Analyse des corrélogrammes des séries L’analyse des corrélogrammes des séries montre qu’elles ne comportent

pas de tendance déterministe (voir à titre illustratif l’annexe 3).

Pour chaque série, les termes du corrélogramme simple ne sont pas élevés

pour les décalages importants. Il n’est donc pas typique d’une série affectée

d’une tendance. Nous en concluons que les séries Log(Cn), Log(Cd), LogR,

Log(Pn), Log(Pd) et Logi ne présentent pas de tendance. Nous procédons alors

directement au test de racine unitaire.

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B- Résultats des tests de racine unitaire Nous avons effectué sur chacune des séries les tests de Dickey-Fuller

(DF) ou Augmented Dickey-Fuller (ADF). Lorsque le test sur la série en niveau

aboutit à la présence de racine unitaire, nous reprenons celui-ci sur la différence

première de la série pour vérifier si cette dernière est stationnaire. Les résultats

des tests sont présentés en annexe (voir annexe 4). Le tableau suivant en donne

le résumé.

Tableau 8: Conclusion des tests de racine unitaire

Série Conclusion

LogCn LogCn possède une racine unitaire

ΔLogCn ΔLogCn est stationnaire

LogCd LogCd possède une racine unitaire

ΔLogCd ΔLogCd est stationnaire

LogR LogR possède une racine unitaire

ΔLogR ΔLogR est stationnaire

LogPn LogPn possède une racine unitaire

ΔLogPn ΔLogPn est stationnaire

LogPd LogPd possède une racine unitaire

ΔLogPd ΔLogPd est stationnaire

Logi Logi possède une racine unitaire

ΔLogi ΔLogi est stationnaire Source : Tests effectués à partir du logiciel Eviews

Au terme des tests, il ressort que toutes les séries sont stationnaires en

différence première.

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Les tests de stationnarité ayant révélé que les séries sont toutes intégrées

d'ordre un, on pourrait soupçonner une éventuelle cointégration entre elles.

Paragraphe 2 : Tests de causalité et de cointégration A. Test de causalité

Avant d’examiner la cointégration sur les séries, nous allons procéder au

test de causalité à la Granger afin de spécifier les variables qui pourraient

intervenir dans la relation de long terme. Par conséquent, il a été procédé à des

régressions entre chaque catégorie de consommation et chacune des variables

explicatives. En effet, puisque la relation de long terme traduit l'équilibre de

long terme du système, cet équilibre, s'il existe, doit pouvoir conduire à une

bonne régression dont les résidus sont alors des bruits blancs.

Le tableau ci-dessous présente les résultats obtenus, grace au logiciel

Eviews, avec deux retards. Ce nombre de retards est déterminé par le critère

d’Akaike.

Tableau 9 : Résultats du test de causalité

Hypothèse nulle: F-Statistic Probabilité Hypothèse nulle: F-Statistic Probabilité

LogR ne Cause pas LogCd 4.31056 0.03060 LogR ne Cause pas LogCn 3.36176 0.05886

LogCd ne Cause pas LogR 0.96183 0.40204 LogCn ne Cause pas LogR 7.40036 0.05500

LogPn ne Cause pas LogCd 7.07251 0.00582 LogPn ne Cause pas LogCn 2.73837 0.09313

LogCd ne Cause pas LogPn 0.38962 0.68321 LogCn ne Cause pas LogPn 3.25791 0.06342

LogPd ne Cause pas LogCd 10.9599 0.00088 LogPd ne Cause pas LogCn 2.64040 0.10032

LogCd ne Cause pas LogPd 1.21189 0.32208 LogCn ne Cause pas LogPd 3.42235 0.05636

Logi ne Cause pas LogCd 1.29727 0.29900 Logi ne Cause pas LogCn 1.06213 0.36757

LogCd ne Cause pas Logi 2.64538 0.09994 LogCn ne Cause pas Logi 1.43948 0.26453

Source : Tests effectués à partir du logiciel Eviews

Pour le test entre les variables LogR et LogCd, l’hypothèse H0 : « LogCd

ne Cause pas LogR » a une probabilité associée à la statistique de Fisher qui est

supérieure à 5%. Donc on accepte H0. Il y a causalité au sens de Granger de

LogR vers LogCd. Ce qui signifie que le revenu disponible des ménages

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explique significativement la consommation finale des biens durables des

ménages. De même l’interprétation des résultats du test entre la variable Cd et

les autres variables montre qu’elles sont toutes explicatives de celle-ci au seuil

de 5%.

Au niveau de la consommation finale des biens non durables des

ménages, les résultats sont similaires.

B. Test de cointégration Le test précédent ayant révélé que tous les déterminants causent les

variables endogènes, on procède à présent à l’estimation des relations de long terme afin d’analyser la stationnarité des résidus.

Tableau 10: Résultats des tests de cointégration

Sans trend Avec trend Relation de la consommation non durable

Résidu non stationnaire

Résidu stationnaire

Relation de la consommation durable

Résidu non stationnaire

Résidu stationnaire

Source : Tests effectués à partir du logiciel Eviews

Les résidus stationnaires sont obtenus avec les relations comportant le

trend. Les résultats du test de stationnarité des résidus se trouvent en annexe 5.

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Section 3 : Estimation et validation des modèles

Le test précédent ayant révélé la cointégration pour les deux type de

consommation, nous passons à l’estimation des modèles suivant l’approche de

Engle et Granger.

Paragraphe 1 : Estimation du modèle de la consommation des biens non durables A- Relation de cointégration

Au terme de l’estimation de la forme structurelle de l’équation, le résultat

ci-après est obtenu : Log(Cnt) = 4,41 + 0,38LogRt - 0,53Log(Pnt) + 0,28Log(Pdt) + 0,06Logit + 0,02t + et R² = 0,995 JB = 0,952

L’estimation a été faite avec l’introduction d’une variable indicatrice

valant - 1 pour l’année 1990; 1 pour 1993 et 0 pour les autres années.

B- Modèle à correction d’erreur Le résultat de l’estimation se présente comme suit :

ΔLog(Cnt) = -0,66et-1 + 0,64ΔLog(Cnt-1) + 0,27ΔLogRt – 0,42ΔLog(Pnt) (-3,78) (8,64) (3,87) (-8,13)

+ 0,24ΔLog(Pnt-1) + µt (2,68)

R² = 0,86 JB = 0,1642

Une variable indicatrice a été introduite dans cette estimation. Elle vaut 1 pour l’année 1988, 1991 et 2005 ; -1 pour 1989, 1996 et 1999 puis 0 pour les autres années.

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Paragraphe 2 : Estimation du modèle de la consommation des biens durables A- Relation de cointégration

L’estimation de la relation de long terme donne le résultat ci-après : Log(Cdt) = 0,70 + 0,40LogRt + 0,05Log(Pnt) - 0,03Log(Pdt) + 0,11Logit - 0,01t + et

R² = 0,960 JB = 1,904

Ce résultat est obtenu avec l’utilisation d’une variable indicatrice qui

prend la valeur 1 en 1989, 1990 et 1991 puis 0 les autres années.

B- Modèle à correction d’erreur Le modèle obtenu est le suivant :

ΔLog(Cdt) = -0,96et-1 + 0,58ΔLog(Cdt-1) + 0,16ΔLogRt – 0,69ΔLog(Pnt) (-7,53) (8,58) (2,45) (-3.86)

+ 0,36ΔLog(Pdt) + 0,54ΔLog(Pdt-1) + µt (2,70) (6,12)

R² = 0,9627 JB = 0,0211

Ce résultat est obtenu avec l’utilisation de deux variables indicatrices :

Dum1 : - 1 pour 1985 et 1 pour 2005 puis 0 pour les autres années ;

DUM2 : -1 pour 1989, 1993, 1998 et 2000; 1 pour 1991, 1992 puis 0 pour

les autres années.

Paragraphe 3 : Validation des modèles Les tests de validation des modèles sont satisfaisants à un seuil de 5%.

Les résultats des tests sont présentés en annexes 6 et 7 respectivement pour le modèle de la consommation des biens non durables et celui des biens durables. Le tableau suivant en donne le résumé.

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Tableau 11 : Synthèse des tests de validation des modèles

Significativité Signe, et valeur du

coefficient du terme de rappel vers

l’équilibre

Significativité des coefficients des variables explicatives

Tests des résidus

Stabilité des coefficients

Auto-corrélation

(corrélogramme, Q-statistique de

Ljung-Box)

Normalité (histogramme et statistique

de Jarque-Bera)

Hétéroscédasticité (test de White)

Mod

èle

de la

cons

omm

atio

n no

n du

rabl

e Coefficient de la

force de rappel

significativement

négatif et sa valeur

absolue est inférieure

à 1.

Coefficients

significatifs à un

seuil de 5%

0,9147 Pas

d’autocorrélation

Résidus

normaux

Pas

d’hétéros-

cédasticité

Stabilité des

coefficients

sur toute la

période

d’estimation

Mod

èle

de la

cons

omm

atio

n d

urab

le Coefficient de la

force de rappel

significativement

négatif et sa valeur

absolue est inférieure

à 1.

Coefficients

significatifs à un

seuil de 5%

0,9627 Pas

d’autocorrélation

Résidus

normaux

Pas

d’hétéros-

cédasticité

Stabilité des

coefficients

sur toute la

période

d’estimation

Source : Tests effectués à partir du logiciel Eviews

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Chapitre 3 :

Vérification des hypothèses, simulation et prévision

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Section 1 : Interprétation des modèles et vérification des hypothèses

Paragraphe 1 : Interprétation et analyse comparative des modèles

Après l’estimation et la validation des modèles, il est nécessaire d’évoquer

leurs implications sur le plan économique.

A- Interprétation des modèles

1) Modèle de la consommation des biens non durables Le modèle obtenu s’écrit :

L’équation estimée traduit des dynamiques d’ajustements à l’équilibre

réalisé dans le long terme. À long terme, la consommation des biens non

durables dépend du revenu disponible des ménages, des prix et du taux d’intérêt

auxquelles s’ajoute une consommation incompressible. Lorsque le revenu

augmente de 1%, la consommation des biens non durables augmente de 0,38%.

Une hausse de 1% des prix des biens non durables (respectivement des biens

durables) entraîne une baisse de 0,53% (respectivement une hausse de 0,28%)

de la consommation de ce type de biens. De plus une augmentation de 1% du

taux d’intérêt se traduit par une augmentation de 0,06% de cette consommation.

À court terme, la consommation courante dépend de celle de l’année

précédente : une accélération de 1% de la consommation d’une période entraîne

une accélération de 0,64% de celle de la période suivante. On trouve également

dans la dynamique le revenu, et le prix relatif à ce type de biens. Une

ΔLog(Cnt) = -0,66[Log(Cnt-1)- 4,41 - 0,38LogRt-1 + 0,53Log(Pnt-1) - 0,28Log(Pdt-1) - 0,06Logit-1 - 0,02trend]

+0,64ΔLog(Cnt-1) + 0,27ΔLogRt - 0,42ΔLog(Pnt) + 0,24ΔLog(Pnt-1)+ µt

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accélération de 1% du revenu provoque une accélération de 0,27% de la

consommation. Un renchérissement de 1% des prix des biens non durables

entraîne une baisse de 0,42% de la variation de la consommation courante et

une hausse de 0,24% de la variation de la consommation de l’année suivante.

2) Modèle de la consommation des biens durables La représentation à correction d’erreur s’écrit :

Le modèle traduit des dynamiques d’ajustements à l’équilibre réalisé

dans le long terme. À long terme, la consommation des biens durables est

déterminée par le revenu disponible des ménages, les prix et le taux d’intérêt

auxquels s’ajoute une consommation autonome. Lorsque le revenu augmente de

1% la consommation augmente de 0,70%. Une hausse de 1% des prix des biens

non durables (respectivement des biens durables) entraîne une hausse de 0,05%

(respectivement une baisse de 0,58%) de la consommation de cette catégorie de

biens.

À court terme, la consommation courante dépend de celle de l’année

précédente : un accroissement de 1% de la consommation d’une période

provoque un accroissement de 0,64% de celle de la période suivante. On trouve

également dans la dynamique le revenu et les prix des deux catégories de biens.

Une augmentation de 1% de la variation des prix des biens non durables se

traduit par une diminution de 0,69% de la consommation. Une accélération de

1% des prix des biens durables entraîne une hausse de 0,36% (respectivement de

0,54%) de la consommation courante (respectivement de la consommation de

l’année suivante).

Nous constatons que le taux d'intérêt n'apparaît pas dans les relations de

court terme. Cela pourrait provenir d’une raison fondamentale: les ménages en

ΔLog(Cdt) = -0,96[Log(Cdt) - 0,70 - 0,40LogRt -0,05Log(Pnt) +0,03Log(Pdt) -0,11Logit + 0,01trend] + 0,58ΔLog(Cdt-1) + 0,16ΔLogRt – 0,69ΔLog(Pnt) + 0,36ΔLog(Pdt) + 0,54ΔLog(Pdt-1) + µt

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général n'ont pas tellement la culture spéculative. L'une des caractéristiques

des pays sous-développés est la difficulté que les banques ont à mobiliser

l'épargne pour le financement de l'économie. En effet les ménages ont plus de

préférence pour la thésaurisation (détention improductive de valeurs ou de

créances par un agent économique) et ceci en raison des coûts et des formalités

auxquels ils sont assujettis de la part des institutions financières. En outre, le

secteur informel occupant une place importante dans les économies sous-

développées, les agents économiques ont tendance à développer les activités

informelles au détriment de l'épargne même si le taux d'intérêt est attrayant.

B- Analyse comparative des modèles Les résultats de l’estimation des modèles des deux catégories de biens

sont différents. L’analyse comparative se fera au niveau de chaque déterminant.

1) Revenu

Les élasticités-revenu dans les deux modèles sont positives. Les biens sont

donc tous normaux.

Les résultats révèlent que l’élasticité-revenu de la consommation des

biens durables est toujours plus importante et atteint, à long terme, le double de

celle de l’autre. Cela montre que les ménages, sous l’effet de l’augmentation de

leur revenu, s’intéressent plus aux biens durables qu’aux biens non durables. Ce

fait pourrait s’expliquer entre autre par l’importance accordée au logement. En

effet, l’un des premiers soucis des Béninois après l’alimentation est l’acquisition

d’une parcelle et la construction d’un logement.

2) Les prix

Les modèles obtenus indiquent que toute variation du niveau des prix d’un

type de biens modifie la structure des dépenses des ménages.

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a) Prix des biens non durables

Les élasticités par rapport à ce déterminant montrent qu’à court terme,

sous l’effet d’une augmentation du prix des biens non durables, les ménages

restreignent la consommation de chaque type de biens mais celle des biens non

durables dans une moindre mesure (-0,42 pour les biens non durables contre

-0,69 pour l’autre). Aucune substitution n’est donc faite à court terme.

A long terme, une hausse de 1% du niveau de cette variable est suivie

d’une réduction de la consommation des biens non durables (-0,53%) et d’une

légère augmentation (+0,05%) de la consommation des biens durables. A ce

niveau, il y a substitution des biens non durables aux biens durables.

b) Prix des biens durables

A court terme, suite à l’augmentation des prix des biens durables, les

ménages augmentent leur consommation courante en biens durables. Ces biens

sont donc des biens de GIFFEN de manière conjoncturelle.

A long terme, les ménages diminuent considérablement leur

consommation de ce type de bien et consacrent la moitié de cette baisse à la

consommation des biens non durables. Cette faible substitution témoigne de

l’importance accordée aux biens durables à long terme.

3) Taux d’intérêt

Cette variable n’a aucun effet sur les consommations des ménages à court.

Mais à long terme, elle a un effet positif sur la consommation des deux types de

biens. Les ménages béninois accroissent leur consommation des biens durables à

un niveau correspondant au double de l’augmentation de celle des biens non

durables.

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Au terme de cette analyse, deux remarques se dégagent :

à court terme, les biens durables sont des biens de GIFFEN ;

à long terme, l’analyse des effets du revenu et du taux d’intérêt révèle

une préférence des ménages aux biens durables.

En dehors de ces variables, le terme de l’erreur explique les effets des

variables qui n’ont pas été pris dans le modèle. La constante quant à elle, traduit

les effets à l’origine, c’est-à-dire ceux avant 1982.

Paragraphe 2 : Vérification des hypothèses A partir des estimations faites, nous procédons à la vérification des trois

hypothèses énoncées ci-haut. Le tableau suivant compare les hypothèses aux

résultats.

Tableau 12 : Comparaison des effets attendus aux effets obtenus

Variables exogènes Effets attendus

Effets obtenus A long terme

A court terme

Mod

èle

rela

tif a

ux

bien

s non

dur

able

s Revenu Positif Positif Positif

Prix des biens non durables Négatif Négatif Négatif et Positif

Prix des biens durables Positif Positif ----

Taux d’intérêt Négatif Positif ----

Mod

èle

rela

tif a

ux

bien

s dur

able

s Revenu Positif Positif Positif

Prix des biens non durables Positif Positif Négatif

Prix des biens durables Négatif Négatif Positif

Taux d’intérêt Négatif Positif ---- Source : Estimations effectuées à partir du logiciel Eviews

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A- Vérification de l’hypothèse n°1 Les coefficients du revenu sont positifs dans les deux modèles. Ces

résultats signifient que le revenu a un effet positif sur les consommations des

deux types de biens. L’hypothèse n°1 est donc totalement vérifiée.

B- Vérification de l’hypothèse n°2 Comme le montre le tableau 12, à court terme, les effets induits par les

prix ne sont pas compatibles avec l’hypothèse faite. Mais à long terme cette

hypothèse est bel et bien vérifiée.

Il résulte de ces deux résultats, que l’hypothèse n°2 est partiellement

vérifiée. Mais l’action contraire de la variation des prix sur la consommation,

observée à court terme, n’est pas économiquement inexplicable. En effet, deux

effets opposés de l’inflation sont traditionnellement distingués: un effet de fuite

devant la monnaie (en cas de hausse des prix, les ménages anticipent leurs

dépenses car celles-ci deviendront plus onéreuses dans le futur) et un effet

d’encaisses réelles (en cas de hausse des prix, les ménages restreignent leur

consommation afin de préserver le pouvoir d’achat de leurs encaisses réelles).

Dans les relations de court terme obtenues, c’est le premier qui l’emporte sur le

second.

C- Vérification de l’hypothèse n°3 D’après le tableau 12, le taux d’intérêt apparaît seulement dans les

relations de long terme et a un effet positif sur la consommation des deux

catégories de biens. L’hypothèse n°3 n’est donc pas vérifiée.

Mais ce fait n’est pas sans explication. En effet, en théorie économique,

une hausse du taux d’intérêt a un effet ambigu sur la consommation : d’une part,

elle augmente la charge d’intérêts des ménages endettés à taux variable et

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contraint les ménages à recourir à des crédits plus chers entraînant ainsi une

hausse du taux d’épargne (effet de substitution), d’autre part, elle induit une

hausse des revenus de leur patrimoine (effet richesse). Ici, c’est l’effet richesse

qui l’emporte sur l’effet de substitution.

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Section 2 : Simulation des modèles

Il s'agit d'analyser comment les équations du modèle ont retracé

l'évolution de la consommation au cours de cette période pour décider de

conserver ou non un modèle pour des prévisions.

Paragraphe 1 : Simulation du modèle de la consommation des biens non durables

Nous constatons que les valeurs simulées par les modèles s'écartent très

peu des valeurs observées. Le modèle, dans son ensemble, semble retracer

l'évolution de la consommation des biens non durables sur la période

d’estimation.

Figure 7 : Simulation du modèle de la consommation des biens non durables

-0,1

-0,05

0

0,05

0,11984

1987

1990

1993

1996

1999

2002

2005

Simulé Observé

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Paragraphe 2 : Simulation du modèle de la consommation des biens durables

Le graphique montre que les valeurs simulées par les modèles s'écartent

très peu des valeurs observées. Globalement, le modèle semble retracer

l'évolution de la consommation des biens durables sur la période d’estimation.

Figure 8 : Simulation du modèle de la consommation des biens durables

-0,2-0,15

-0,1-0,05

00,05

0,10,15

0,2

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

Simulé Observé

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Section 3 : Prévision des consommations

La prévision des consommations concerne les années 2006 et 2007 à

partir des modèles obtenus. Pour ce faire il nous faut partir des valeurs futures

connues des variables exogènes. A ce titre nous nous référons d’une part à

l’INSAE qui a prévues des taux de croissances de du Revenu disponible et des

prix à la consommation et d’autre part au FMI en ce qui concerne le taux

d’intérêt.

Le FMI prévoit que le taux d’intérêt sur les années reste constant et égale

à la valeur de 2005. Pour les autres variables explicatives, leurs valeurs sont

déduites de leurs taux de croissance respectifs.

Tableau 13 : Valeurs prévisionnelles du revenu disponible réel et des inflations 2006 2007

Biens non durables Taux d’inflation 3,05% 2,37% Indice des prix6 243,536 249,308

Biens non durables Taux d’inflation 3,05% 2,37% Indice des prix7 238,226 243,873

Revenu disponible réel

Taux de croissance 3,61% 6,00% Valeur8 (en millions de FCFA) 2031,65473 2153,55402

Source : INSAE et calculs des auteurs Une fois les valeurs des variables exogènes connues, nous pouvons passer

à la phase de prévision des consommations.

Paragraphe 1 : Prévision de la consommation des biens non durables

La consommation prévue en volume pour les années 2006 et 2007 s’élève

respectivement à 710,9890 millions et 738,2721 millions. Etant donnée que les 6 Indice calculé à partir de la valeur de l’indice en 2005 qui est 236,328 7 Indice calculé à partir de la valeur de l’indice en 2005 qui est 231,176 8 valeur calculée à partir du montant à prix constant en 2005 qui vaut 1960,86742 millions FCFA

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taux d’accroissement des prix des biens non durables de consommation depuis

1985 sont 150,48% et 156,41% respectivement pour 2006 et 2007, les

consommations en valeurs correspondantes sont 1780,88525 millions et

1893,00349 millions.

La figure 10 représente la série prévue et l'intervalle de confiance au seuil

de 5%. Si S désigne l'écart type des erreurs et Ŷt+h la valeur prévue, l’intervalle

de confiance au seuil de 5% est [Ŷt+h – 2,14*S ; Ŷt+h + 2,14*S].

Selon les résultats obtenus, il existe 95% de chance pour les volumes de

consommation des biens non durables soient compris entre 616,7902 millions et

805,1892 millions pour l’année 2006 puis 642,1861 millions et 834,3621

millions pour l’année 2007.

Paragraphe 2 : Prévision de la consommation des biens

durables Les volumes de consommation en biens durables prévus pour les années

2006 et 2007 sont respectivement de 49,21995 millions et 50,33401 millions.

Partant du fait que les taux d’accroissement des prix des biens durables de

consommation depuis 1985 sont 127,65% et 133,04% respectivement pour

Figure 9 : Prévision de la consommation des biens non durables

300

400

500

600

700

800

1985 1990 1995 2000 2005

PREVUE OBSERVE

Figure 10 : Prévision de la consommation des biens non durables et intervalle de confiance au seuil de 5%

300

400

500

600

700

800

900

1985 1990 1995 2000 2005

: Intervalle de confiance : valeur observée

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Thème : « Analyse des déterminants de la consommation des ménages au Bénin : une approche par le modèle à correction d’erreur »

Réalisé et soutenu par Ghislain Wilfrid BOHOUN & Gbègni ALLADASSI-BATTO 49

2006 et 2007 ; les consommations en valeurs correspondantes sont 112,049216

millions et 117,298377 millions.

La figure 12 représente la série prévue et l'intervalle de confiance au seuil

de 5%. Si S désigne l'écart type des erreurs et Ŷt+h la valeur prévue, l’intervalle

de confiance au seuil de 5% est [Ŷt+h – 2,11*S ; Ŷt+h + 2,11*S].

Au vu des résultats obtenus, il existe 95% de chance pour le volume de

consommation en biens durables de l’année 2006 soit compris entre 37,99793

millions et 60,44207 millions puis 95% de chance pour que celui de 2007 se

situe entre 38,89663 millions et 61,77141 millions.

Le volume prévisionnel de la consommation finale globale des

ménages se déduit à partir des prévisions des deux catégories de

consommation. Nous pouvons donc affirmer avec un risque de 5% que la

consommation finale réelle des ménages sera comprise entre 654,78813

millions et 865,63127 millions pour 2006 puis entre 681,08273 millions et

896,13351 millions pour 2007. En valeur, les intervalles sont : 1631,43838

millions à 2154,43428 millions en 2006 et 1737,27409 millions à 2283,33995

millions en 2007.

Figure 11 : Prévision de la consommation des biens durables

24

28

32

36

40

44

48

52

1985 1990 1995 2000 2005

PREVUE OBSERVE

Figure 12 : Prévision de la consommation des biens durables et intervalle de confiance au seuil de 5%

10

20

30

40

50

60

70

1985 1990 1995 2000 2005

: Intervalle de confiance : valeur observée

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Réalisé et soutenu par Ghislain Wilfrid BOHOUN & Gbègni ALLADASSI-BATTO 50

Au terme de cette étude, il apparaît que les théories économiques

s’accordent aux réalités à long terme. La particularité des réalités béninoises

réside essentiellement dans l’effet positif du taux d’intérêt sur la consommation.

A cette spécificité de long terme s’ajoute le caractère conjoncturel de biens de

GIFFEN des biens durables.

Les résultats révèlent que la caractéristique fondamentale de la fonction

de consommation développée dans la littérature économique tant par les

keynésiens que par les néo-classiques selon laquelle le revenu est le principal

déterminant de la consommation est vérifiée. Les études économétriques nous

ont révélé qu'en dehors du revenu (qui a un effet positif) d'autres variables tels

que les prix à la consommation exercent également une influence négative ou

positive sur la consommation exprimant les effets d’élasticités prix direct ou

prix croisé.

En plus des prix, le taux d’intérêt est également apparu comme variable

explicative. Il intervient seulement à long terme et a un effet positif sur la

consommation. Son absence dans les relations de court terme pourrait provenir

du manque de culture spéculative au niveau des ménages et de l’importance du

secteur informel dans l’économie. En effet les agents économiques ont tendance

à développer les activités informelles au détriment de l'épargne même si le taux

d'intérêt est attrayant.

Le modèle de consommation des biens non durables et celui des biens

durables ne comportent pas les mêmes variables exogènes à court terme. Ce

constat vient confirmer l’importance de la désagrégation de la consommation

dans une approche de modélisation.

CONCLUSION

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Réalisé et soutenu par Ghislain Wilfrid BOHOUN & Gbègni ALLADASSI-BATTO 51

Les tests et simulations effectués montrent que les modèles peuvent servir

d'instrument de prévision. Ils ont permis de déterminer des intervalles pour les

valeurs futures de la consommation finale des ménages. Par ailleurs, les outils

d’aide à la décision que fournissent ces modèles sont essentiellement de deux

ordres :

- A long terme, le revenu disponible des ménages, constitue le

principal déterminant de la consommation auxquels s’ajoutent les prix et le

taux d’intérêt: pour augmenter la consommation finale à long terme, les

autorités peuvent, entre autre, penser à augmenter le revenu dont dispose les

ménages ;

- A court terme, les instruments pour modifier la consommation sont

réduits au revenu et aux prix : pour agir sur la consommation des ménages de

manière conjoncturelle, les autorités pourrait orienter leurs politiques sur ces

variables.

Nous n'avons pas la prétention d'avoir abordé tous les contours de

l’analyse de la consommation à travers notre étude. Plusieurs extensions de ce

travail sont envisageables. En effet, cette analyse pourrait par exemple être

approfondie dans une approche multivariée par des modèles vectoriels à

correction d’erreurs pour analyser les interactions entre les catégories de

consommation.

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Réalisé et soutenu par Gbègni ALLADASSI-BATTO & Ghislain Wilfrid BOHOUN

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Quantitative Micro Software, « Eviews 4 User’s Guide » février 2002.

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ANNEXES Pages

Annexe 1: LISTE DES DONNEES RELATIVES AUX VARIABLES ..…………….

Annexe 2 : RESULTATS DE L’HARMONISATION DE LA BASE DES INDICES DE PRIX A LA CONSOMMATION ….

Annexe 3 : CORRELOGRAMME DE LA SERIE Log(Cn) …..

Annexe 4: RESULTATS DES TESTS DE RACINE UNITAIRE SUR LES SERIES ………………….

Annexe 5: RESULTATS DES TESTS DE STATIONNARITE …………………………..

Annexe 6 : TESTS DE VALIDATION DU MCE RELATIF A LA CONSOMMATION DES BIENS NON DURABLES …………

Annexe 7 : TESTS DE VALIDATION DU MCE RELATIF A LA CONSOMMATION DES BIENS DURABLES……………

ii

iii

iv

v

viii

ix

xi

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ii

Annexe 1: LISTE DES DONNEES RELATIVES AUX VARIABLES Source INSAE FMI

Consommation finale des biens non

durables des ménages

(en millions)

Consommation finale des

biens durables des ménages (en millions)

Revenu disponible

réel des Ménages

(en millions)

Taux d’inflation des biens

non durables

Taux d’inflation des biens durables

Taux d’intérêt créditeur (en %)

Année

1982 309,8650 34,2520 413,6148 0,0211 0,0171 7,75 1983 308,9700 31,9710 398,6987 0,0441 0,0336 7,50 1984 327,2080 30,9770 454,2038 0,0000 0,0000 7,25 1985 342,7210 31,4060 484,9957 -0,0412 -0,0317 7,25 1986 355,9770 32,1130 468,2791 -0,0198 -0,0151 6,08 1987 348,0890 31,2990 451,2876 0,0360 0,0273 5,25 1988 370,0470 31,6300 484,7133 -0,0152 -0,0116 5,25 1989 354,7977 27,0219 469,9246 0,0239 0,0182 6,42 1990 366,9777 25,1231 499,1424 0,0095 0,0073 7,00 1991 400,7321 29,3399 529,9348 -0,0020 -0,0016 7,00 1992 421,5563 32,7153 547,2592 0,0632 0,0021 7,75 1993 444,8458 33,2683 534,2493 -0,0039 0,0164 8,42 1994 421,5762 32,1272 600,4363 0,3417 0,4642 4,50 1995 435,3450 37,5360 826,6930 0,1905 0,1054 4,50 1996 458,5701 40,5700 1 025,9345 0,0890 -0,0532 3,73 1997 484,2196 39,7743 1 121,8762 0,0413 0,0359 3,50 1998 514,8964 37,8651 1 219,8407 0,0203 0,1164 3,50 1999 538,9062 43,2490 1 359,5616 0,0016 0,0085 3,50 2000 571,4994 42,4006 1 456,5024 0,0412 0,0464 3,50 2001 602,4814 44,0186 1 485,1221 0,0476 0,0169 3,50 2002 636,8846 45,8154 1 672,0332 0,0212 0,0325 3,50 2003 668,8169 47,4831 1 823,2427 0,0100 0,0311 3,50 2004 671,6680 47,6320 1 854,3968 0,0123 -0,0018 3,50 2005 698,9526 49,0474 1 960,8674 0,0555 0,0478 3,50

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iii

Annexe 2 : RESULTATS DE L’HARMONISATION DE LA BASE

DES INDICES DE PRIX A LA CONSOMMATION Indices rapportés à différentes

bases Indices rapportés à la même

base : 1985 Indice des Prix Indice des Prix Année biens

non durables

biens durables

Année biens non durables

biens durables

1982 97,12 104,56

Base 1985

Bas

e 19

85

1982 97,12 104,56 1983 101,41 108,07 1983 101,41 108,07 1984 101,41 108,07 1984 101,41 108,07 1985 97,23 104,65 1985 97,23 104,65 1986 95,30 103,07 1986 95,30 103,07 1987 98,73 105,88 1987 98,73 105,88 1988 97,23 104,65 1988 97,23 104,65 1989 99,56 106,56 1989 99,56 106,56 1990 100,51 107,34 1990 100,51 107,34 1991 100,30 107,17 1991 100,30 107,17 1992 106,32 100,21 B

ase 1991

1992 106,64 107,40 1993 105,91 101,86 1993 106,23 109,16 1994 142,09 149,14 1994 142,53 159,84 1995 169,16 164,86 1995 169,68 176,68 1996 184,23 156,09 1996 184,79 167,28 1997 191,83 161,69 1997 192,41 173,28 1998 106,24 115,64

Base 1996

1998 196,32 193,44 1999 106,41 116,63 1999 196,63 195,10 2000 110,79 122,04 2000 204,72 204,15 2001 116,06 124,11 2001 214,46 207,61 2002 118,51 128,15 2002 219,00 214,37 2003 119,70 132,14 2003 221,19 221,04 2004 121,17 131,90 2004 223,90 220,64 2005 127,89 138,20 2005 236,33 231,18

NB : Formule utilisée pour effectuer ces changements de base:

(Indice X, base 1985)*(Indice t, base X) Indice t, base 1985 = 100

Pour 1992 ≤ t ≤ 1997, X= 1991 et pour 1998 ≤ t ≤ 2005, X= 1996.

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iv

Annexe 3 : CORRELOGRAMME DE LA SERIE Log(Cn)

Sample: 1982 2005 Included observations: 24 Autocorrelation Partial

Correlation AC PAC Q-Stat Prob

. |*******| . |*******| 1 0.871 0.871 20.565 0.000 . |****** | . *| . | 2 0.740 -0.076 36.077 0.000 . |***** | . *| . | 3 0.598 -0.118 46.705 0.000 . |**** | . | . | 4 0.469 -0.038 53.556 0.000 . |*** | . | . | 5 0.353 -0.029 57.642 0.000 . |**. | . *| . | 6 0.236 -0.096 59.565 0.000 . |* . | . | . | 7 0.137 -0.019 60.253 0.000 . | . | . *| . | 8 0.033 -0.109 60.295 0.000 . | . | . | . | 9 -0.055 -0.038 60.422 0.000 . *| . | . | . | 10 -0.120 0.007 61.062 0.000 . *| . | . | . | 11 -0.169 -0.027 62.441 0.000 .**| . | . | . | 12 -0.207 -0.038 64.664 0.000 .**| . | .**| . | 13 -0.279 -0.220 69.091 0.000 ***| . | . | . | 14 -0.337 -0.045 76.162 0.000 ***| . | . | . | 15 -0.377 -0.010 85.992 0.000

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v

Annexe 4 : RESULTATS DES TESTS DE RACINE UNITAIRE SUR LES SERIES

ADF obtenu supérieur à la valeur critique : on accepte Ho (la série possède une racine unitaire )

Variables ADF test stat Valeur critique Akaike

Retards Retards Retards 1 2 3 1 2 3 1 2 3

LCn

constante 0,37 0,63 1,30 -3,00 -3,01 -3,02 -3,66 -3,53 -3,30 Trend et constante -1,70 -1,82 -1,56 -3,63 -3,64 -3,66 -3,73 -3,66 -3,63

Sans trend ni

constante 3,80 2,75 2,80 -1,96 -1,96 -1,96 -3,75 -3,62 -3,54

D(LCn)

constante -3,26 -3,11 -2,78 -3,01 -3,01 -3,03 -3,61 -3,61 -3,37 Trend et constante -3,39 -3,64 -3,94 -3,64 -3,66 -3,67 -3,56 -3,57 -3,61

Sans trend ni

constante -1,58 -1,36 -1,00 -1,96 -1,96 -1,96 -3,36 -3,24 -3,10

LCd

constante -0,42 0,17 0,13 -3,00 -3,01 -3,02 -2,13 -2,12 -1,96 Trend et constante -2,37 -1,95 -2,00 -3,63 -3,64 -3,66 -2,34 -2,33 -2,21

Sans trend ni

constante 1,06 1,50 1,42 -1,96 -1,96 -1,96 -2,21 -2,22 -2,06

D(LCd)

constante -4,30 -2,89 -1,71 -3,01 -3,02 -3,03 -2,21 -1,86 -1,98 Trend et constante -4,56 -3,16 -1,80 -3,64 -3,65 -3,67 -2,21 -2,05 -1,92

Sans trend ni

constante -3,91 -2,46 -1,33 -1,96 -1,96 -1,96 -2,19 -2,05 -2,00

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vi

RESULTATS DES TESTS DE RACINE UNITAIRE SUR LES SERIES (suite 1)

Variables ADF test stat Valeur critique Akaike

Retards Retards Retards 1 2 3 1 2 3 1 2 3

LR

constante -0,17 0,58 -0,07 -3,00 -3,01 -3,02 -2,08 -2,10 -2,06 Trend et constante -1,82 -2,32 -2,51 -3,63 -3,64 -3,66 -2,16 -2,37 -2,35

Sans trend ni

constante 2,18 2,08 1,45 -1,96 -1,96 -1,96 -2,16 -2,19 -2,16

D(LR)

constante -3,03 -1,79 -1,62 -3,01 -3,02 -3,03 -2,18 -2,16 -2,02

Trend et constante -3,72 -1,82 -1,50 -3,64 -3,66 -3,67 -2,18 -2,09 -1,92

Sans trend ni

constante -2,08 -1,00 -0,76 -1,96 -1,96 -1,96 -2,07 -2,14 -1,98

LPn

constante -0,25 -0,43 -0,49 -3,00 -3,01 -3,02 -2,34 -2,21 -2,14 Trend et constante -2,49 -2,72 -2,27 -3,63 -3,64 -3,66 -2,56 -2,50 -2,33

Sans trend ni

constante 1,44 1,31 1,57 -1,96 -1,96 -1,96 -2,43 -2,30 -2,21

D(LPn)

constante -3,09 -2,32 -2,21 -3,01 -3,02 -3,03 -2,30 -2,22 -2,07

Trend et constante -3,75 -2,19 -2,03 -3,64 -3,66 -3,67 -2,21 -2,12 -1,96

Sans trend ni

constante -1,99 -1,61 -1,38 -1,96 -1,96 -1,96 -2,30 -2,17 -2,00

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vii

RESULTATS DES TESTS DE RACINE UNITAIRE SUR LES SERIES (suite 2)

Variables ADF test stat Valeur critique Akaike

Retards Retards Retards 1 2 3 1 2 3 1 2 3

LPd

constante -0,25 -0,01 -0,25 -3,00 -3,01 -3,02 -1,86 -1,80 -1,62 Trend et constante -2,52 -2,19 -2,20 -3,63 -3,64 -3,65 -2,09 -2,00 -1,87

Sans trend ni

constante 1,50 1,88 1,61 -1,96 -1,96 -1,96 -195 -1,89 -1,76

D(LPd)

constante -3,78 -2,52 -2,02 -3,01 -3,02 -3,03 -1,89 -1,76 -1,61 Trend et constante -3,79 -2,45 -1,86 -3,64 -3,65 -3,67 -1,83 -1,68 -1,51

Sans trend ni

constante -3,08 -1,84 -1,31 -1,96 -1,96 -1,96 -1,81 -1,71 -1,57

Li

constante -1,20 -1,25 -1,32 -3,00 -3,01 -3,02 -0,70 -0,56 -0,42 Trend et constante -2,08 -2,34 -2,61 -3,63 -3,64 -3,66 -0,75 -0,67 -0,61

Sans trend ni

constante -1,24 -1,12 -1,11 -1,96 -1,96 -1,96 -0,74 -0,59 -0,43

D(Li)

constante -3,07 -2,35 -2,30 -3,01 -3,02 -3,03 -0,57 -0,41 -0,31

Trend et constante -3,69 -2,28 -2,22 -3,64 -3,66 -3,67 -0,47 -0,31 -0,20

Sans trend ni

constante -2,85 -2,20 -2,18 -1,96 -1,96 -1,96 -0,62 -0,46 -0,37

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viii

Annexe 5: RESULTATS DES TESTS DE STATIONNARITE SUR LES RESIDUS

Sans trend Avec trend Relation de la consommation non durable (1,07) (2,01)

Relation de la consommation durable (0,98) (3,04)

NOTE : Les valeurs entre parenthèses désignent les statistiques de Student du coefficient ρ suite à l’estimation du modèle :

où on teste H0 : ρ = 0 contre H1 : ρ < 0.

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ix

Annexe 6 : TESTS DE VALIDATION DU MCE RELATIF A LA

CONSOMMATION DES BIENS NON DURABLES

Corrélogramme des résidus

Date: 06/03/07 Time: 11:59 Sample: 1984 2005 Included observations: 22

Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . *| . | . *| . | 1 -0.108 -0.108 0.2926 0.589 . | . | . | . | 2 0.045 0.034 0.3460 0.841 . *| . | . *| . | 3 -0.180 -0.174 1.2503 0.741 .**| . | .**| . | 4 -0.205 -0.253 2.4863 0.647 .**| . | ***| . | 5 -0.264 -0.344 4.6584 0.459 . | . | . *| . | 6 -0.014 -0.182 4.6651 0.587 . |* . | . | . | 7 0.157 0.027 5.5380 0.595 . | . | . *| . | 8 0.019 -0.152 5.5516 0.697 . |**. | . |* . | 9 0.278 0.095 8.6953 0.466 . |* . | . |* . | 10 0.075 0.093 8.9406 0.538 . *| . | . *| . | 11 -0.156 -0.145 10.111 0.520 . | . | . |* . | 12 -0.012 0.076 10.118 0.606

Graphe des résidus du modèle

0

1

2

3

4

5

6

7

-0.02 0.00 0.02

Series: ResidualsSample 1984 2005Observations 22

Mean 0.001414Median 0.002196Maximum 0.028240Minimum -0.026529Std. Dev. 0.012803Skewness -0.194298Kurtosis 3.167682

Jarque-Bera 0.164197Probability 0.921181

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x

TESTS DE VALIDATION DU MCE RELATIF A LA CONSOMMATION DES BIENS NON DURABLES (Suite)

Résultat du test d’Hétéroscédasticité de White

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.185490 Probability 0.407062 Obs*R-squared 13.47503 Probability 0.335479

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/03/07 Time: 14:40 Sample: 1984 2005 Included observations: 22

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000361 0.000188 1.913141 0.0880

RESIDC01(-1) -0.000782 0.004047 -0.193148 0.8511 RESIDC01(-1)^2 -0.061460 0.162000 -0.379386 0.7132

D(LCN(-1)) -6.89E-05 0.003012 -0.022880 0.9822 (D(LCN(-1)))^2 -0.011320 0.053983 -0.209700 0.8386

D(LRDM) -0.002236 0.004124 -0.542256 0.6008 (D(LRDM))^2 0.003864 0.040260 0.095986 0.9256

D(LPN) -0.005739 0.002401 -2.390744 0.0405 (D(LPN))^2 0.018681 0.008741 2.137250 0.0613 D(LPN(-1)) 0.005054 0.003444 1.467506 0.1763

(D(LPN(-1)))^2 -0.011794 0.041185 -0.286375 0.7811 DUM_M01 -6.45E-05 0.000183 -0.352678 0.7324

DUM_M01^2 -0.000182 0.000130 -1.407265 0.1929 R-squared 0.612501 Mean dependent var 0.000158 Adjusted R-squared 0.095836 S.D. dependent var 0.000234 S.E. of regression 0.000222 Akaike info criterion -13.69710 Sum squared resid 4.45E-07 Schwarz criterion -13.05240 Log likelihood 163.6682 F-statistic 1.185490 Durbin-Watson stat 1.392104 Prob(F-statistic) 0.407062

Résultat du test de stabilité des coefficients du modèle (test de Chow)

H0 :Chow Breakpoint Test: 1994 F-statistic 1.039076 Probability 0.455115 Log likelihood ratio 10.66012 Probability 0.099466

Page 71: Analyse Des Déterminants De La Consommation Des Ménages Au Bénin : Une Approche Par Le Modele A Correction d'Erreur

xi

Annexe 7 : TESTS DE VALIDATION DU MCE RELATIF A LA

CONSOMMATION DES BIENS DURABLES

Corrélogramme des résidus

Date: 01/28/07 Time: 23:07 Sample: 1984 2005 Included observations: 22

Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob .**| . | .**| . | 1 -0.265 -0.265 1.7651 0.184 . | . | . *| . | 2 -0.007 -0.083 1.7663 0.413 . |* . | . |* . | 3 0.155 0.142 2.4307 0.488 . *| . | . *| . | 4 -0.186 -0.117 3.4456 0.486 . | . | . | . | 5 0.057 -0.015 3.5483 0.616 . *| . | . *| . | 6 -0.074 -0.099 3.7269 0.714 . *| . | . *| . | 7 -0.145 -0.165 4.4650 0.725 . |* . | . | . | 8 0.122 0.017 5.0257 0.755 .**| . | .**| . | 9 -0.216 -0.189 6.9214 0.645 . | . | . *| . | 10 0.016 -0.086 6.9330 0.732

Graphe des résidus

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

-2 -1 0 1 2

Series: ResidualsSample 1984 2005Observations 22

Mean 0.024501Median 0.210760Maximum 1.659196Minimum -1.885847Std. Dev. 0.903562Skewness -0.678703Kurtosis 2.876669

Jarque-Bera 1.702948Probability 0.426785

Page 72: Analyse Des Déterminants De La Consommation Des Ménages Au Bénin : Une Approche Par Le Modele A Correction d'Erreur

xii

TESTS DE VALIDATION DU MCE RELATIF A LA CONSOMMATION DES BIENS DURABLES (Suite)

Résultat du test d’Hétéroscédasticité de White

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.370332 Probability 0.388588 Obs*R-squared 17.91462 Probability 0.328920

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/03/07 Time: 14:56 Sample: 1984 2005 Included observations: 22

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000377 0.000144 2.611666 0.0476

RESIDC02(-1) -0.001668 0.003632 -0.459164 0.6654 RESIDC02(-1)^2 -0.040484 0.072695 -0.556906 0.6016

D(LCD(-1)) -0.000531 0.001087 -0.488723 0.6457 (D(LCD(-1)))^2 0.006624 0.010328 0.641410 0.5495

D(LRDM) -0.001472 0.003051 -0.482238 0.6500 (D(LRDM))^2 -0.004522 0.023696 -0.190844 0.8562

D(LPD) -0.001437 0.007211 -0.199263 0.8499 (D(LPD))^2 -0.035007 0.060178 -0.581725 0.5860 D(LPD(-1)) 0.000150 0.002794 0.053519 0.9594

(D(LPD(-1)))^2 -0.004375 0.025495 -0.171617 0.8705 D(LPN) -0.004633 0.005791 -0.800091 0.4600

(D(LPN))^2 0.079493 0.088932 0.893859 0.4124 DUM1_M02 0.000266 0.000253 1.050568 0.3416

DUM1_M02^2 -0.000313 0.000235 -1.329515 0.2411 DUM2_M02 -0.000275 0.000198 -1.383801 0.2250

DUM2_M02^2 0.000123 0.000186 0.661779 0.5374 R-squared 0.814301 Mean dependent var 0.000200 Adjusted R-squared 0.220065 S.D. dependent var 0.000278 S.E. of regression 0.000246 Akaike info criterion -13.71998 Sum squared resid 3.02E-07 Schwarz criterion -12.87691 Log likelihood 167.9198 F-statistic 1.370332 Durbin-Watson stat 2.045688 Prob(F-statistic) 0.388588

Résultat du test de stabilité des coefficients du modèle (test de Chow)

H0 :Chow Breakpoint Test: 1994 F-statistic 1.093189 Probability 0.469993 Log likelihood ratio 19.78195 Probability 0.011193

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TABLE DES MATIERES

Dédicace ……………………………………………………………......................... Remerciements …………………………………………………………................... Liste des abréviations et sigles ……………………………………........................... Liste des figures ……………………………………………...................................... Liste des tableaux ………………………………………………............................... Sommaire …………………………………………………………............................ Introduction ……………………………………………………………......................... Chapitre 1 : Cadre théorique de l’étude Section 1 : Problématique, intérêt, objectifs et hypothèses .…………..…………..... Paragraphe 1 : Problématique et intérêt de l’étude .….………………………….... A- Problématique ……………….......................................................................... B- Intérêt de l’étude ..…………………………………………………………… Paragraphe 2 : Objectifs et hypothèses de l’étude ………………………............... A- Objectifs de l’étude ...……………………………………………………….. B- Hypothèses de l’étude ……………………………………………………...... Section 2 : Revue de littérature ……………………………………………............... Paragraphe 1 : Définition de quelques concepts ...………..................................... A- Modélisation ………………………………………………………………… B- Consommation finale des ménages …………………………………………. Paragraphe 2 : Revue critique de littérature .......................................................... Section 3 : Méthodologie ………...………………………………………………….. Paragraphe 1 : Spécification du modèle …………………………………………. A- Identification des variables ………………………………………………….. 1) Variables endogènes ……………………………………………………… 2) Variables exogènes ……………………………………………………….. B- Formulation mathématique des modèles ……………………………………. Paragraphe 2 : Données et procédure d’estimation ……………………………… A- Les données …………………………………………………………………. 1) Consommation finale des ménages ………………………………………. 2) Revenu disponible réel des ménages …………………………………….. 3) Niveau général des prix …………………………………………………... 4) Taux d’intérêt créditeur …………………………………………………... B- Procédure d’estimation des modèles ………………………………………... 1) Stationnarité …………………………….................................................... a) Définition.................................................................................................. b) Test de stationnarité.................................................................................. 2) Relation de cointégration ………………………………………………… a) Test de causalité de Granger ................................................................... b) Test de cointégration ................................................................................ 3) Modèle à correction d’erreur ....................................................................... Chapitre 2 : Analyse des données et estimation des modèles Section 1 : Analyse descriptive des séries ................................................................. Paragraphe 1 : Evolution des consommations………...........................................

A- Evolution de la consommation des biens non durables …………………... B- Evolution de la consommation des biens durables ………………………..

Paragraphe 2 : Evolution du revenu disponible réel des ménages .......................

i

ii iii iv v

vi 1

4 4 4 5 6 6 6 7 7 7 7 8

11 11 11 11 11 12 13 13 13 14 15 16 17 17 17 18 19 19 20 21

23 23 23 24 25

Page 74: Analyse Des Déterminants De La Consommation Des Ménages Au Bénin : Une Approche Par Le Modele A Correction d'Erreur

Paragraphe 3 : Evolution des taux d’inflation………... ....................................... A- Evolution du taux d’inflation des biens non durables …….………………. B- Evolution du taux d’inflation des biens durables ……...….………………. Paragraphe 4 : Evolution du taux d'intérêt créditeur ............................................ Section 2 : Analyse des caractéristiques stochastiques des séries ........................... Paragraphe 1 : Tests de stationnarité .................................................................. A- Analyse des corrélogrammes des séries ..................................................... B- Résultats des tests de racine unitaire .......................................................... Paragraphe 2 : Tests de causalité et de cointégration ........................................ A- Test de causalité ........................................................................................ B- Test de cointégration ................................................................................. Section 3 : Estimation et validation des modèles ................................................... Paragraphe 1 : Estimation du modèle de la consommation des biens non durables .............................................. A- Relation de cointégration ......................................................................... B- Modèle à correction d’erreur ................................................................... Paragraphe 2 : Estimation du modèle de la consommation des biens durables .................................................... A- Relation de cointégration ......................................................................... B- Modèle à correction d’erreur ................................................................... Paragraphe 3 Validation des modèles ………………………………………… Chapitre 3 : Vérification des hypothèses, simulation et prévision Section 1 : Interprétation des modèles et vérification des hypothèses ………….. Paragraphe 1 : Interprétation et analyse des modèles ........................................ A- Interprétation des modèles ……………………………………………... 1) Modèle de la consommation des biens non durables .......................... 2) Modèle de la consommation des biens durables ................................. B- Analyse des modèles …………………………………………………… 1) Revenu ………………………………………………………………. 2) Les prix ……………………………………………………………… a) Prix des biens non durables ………………………………………... b) Prix des biens durables …………………………………………….. 3) Taux d’intérêt ……………………………………………………….. Paragraphe 2 : Vérification des hypothèses ………………………………….. A- Vérification de l’hypothèse n°1 ………………………………………... B- Vérification de l’hypothèse n°2 ………………………………………... C- Vérification de l’hypothèse n°3 ………………………………………... Section 2 : Simulation des modèles ...................................................................... Paragraphe 1 : Simulation du modèle de la consommation des biens non durables ................................................................ Paragraphe 2 : Simulation du modèle de la consommation des biens durables. Section 3 : Prévision des consommations ............................................................ Paragraphe 1 : Prévision de la consommation des biens non durables ........... Paragraphe 2 : Prévision de la consommation des biens durables ................... Conclusion ....................................................................................................................... Bibliographie Annexes

26 26 27 28 30 30 30 31 32 32 33 34

34 34 34

35 35 35 35

38 38 38 38 39 40 40 40 41 41 41 42 43 43 43 45

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50