MODELISATION COGNITIVE ECONOMIQUE : APPLICATION SUR LA PREVISION DE L’INFLATION

Inflation

Définitions Le mot inflation possède plusieurs définitions. Etymologiquement, le mot inflation vient du mot latin « inflation » qui signifie enflure. Partant du dictionnaire d’Economie et des faits économiques, l’inflation est comme une « hausse continue plus ou moins rapide et auto-entretenue du niveau général du prix » [8]. Selon le dictionnaire d’économie et des sciences sociales, « l’inflation désigne une hausse durable des prix » [9]. Cette définition nous mène à dire que lorsque l’augmentation du prix d’un bien ou de quelques biens apparaît, cela ne veut pas forcément impliquer qu’il y a inflation. Mais tout simplement, ce sont les prix des biens qui fluctuent suivant le mécanisme du marché. L’inflation est alors synchronisée à la hausse des prix de tous les biens et services, mais il faut que cette variation soit durable. De même, J. Paul THOMAS, explique l’inflation, tirée de son ouvrage les politiques économiques au XXème siècle, de façon que « l’inflation est une hausse des prix générale, cumulative et inégale » [10]. En somme, l’inflation se définit comme un déséquilibre économique se traduisant par une hausse durable et généralisée des prix, autrement dit, une dépréciation de la monnaie. Par ailleurs, si l’inflation caractérise la hausse des prix, le contraire de ce phénomène est la baisse de prix. Il s’agit alors de la déflation. Une déflation désigne la diminution générale des prix à cause de la baisse de la demande qui entraîne aussi une baisse des activités économiques. Il se pourrait aussi qu’elle soit due à la baisse de la masse monétaire. En ce qui concerne la désinflation, il s’agit d’une augmentation toujours des prix, mais à un rythme moins important qu’auparavant.

Inflation par la demande

   La théorie classique de l’économie du marché stipule que la demande est fonction décroissante du prix. La demande baisse quand le prix grimpe. La hausse des prix exprime l’écart inflationniste. Si le revenu d’équilibre est supérieur au revenu du plein emploi, la demande globale est supérieure à l’offre globale et l’ajustement se fait par l’augmentation des prix, faute d’être quantitatif. De ce fait, une hausse de la demande entraîne mécaniquement une hausse de prix. La hausse au niveau de la demande pourrait être entraînée par une augmentation rapide des revenus, comme les salaires ou les transferts sociaux. Compte tenu du délai nécessaire pour l’adaptation du niveau de l’offre par rapport au niveau de la demande, la hausse du prix permettrait d’épuiser la demande surabondante. Cette situation peut avoir pour cause : Une demande trop élevée à un moment donné. Un choc sur la demande crée un déséquilibre temporaire puisque les producteurs ne peuvent pas réagir immédiatement. La hausse des prix est donc tout simplement la conséquence de l’insuffisance de l’offre par rapport à la demande. La hausse de la demande pourrait également être attribuée à une politique budgétaire expansionniste. L’Etat, via cette politique peut dans certains cas alimenter le phénomène inflationniste puisque sa demande s’ajoute à celle émanant du secteur privé. Cette relation a été mise en évidence par la courbe de Phillips. En étudiant la relation entre le chômage et l’inflation sur une longue période, Phillips a montré qu’une politique de relance de la part de l’Etat se traduit par une hausse de prix [13].

Objectif de l’économétrie

   L’Econométrie est souvent décrite comme la partie de l’Economie qui s’occupe de la mesure, du quantitatif. Elle applique les méthodes statistiques aux données empiriques issues de l’Economie. Héritière à la fois des mathématiques, de l’Economie et des statistiques, elle se fonde sur des modèles Economiques qu’elle vient confronter à un ensemble de données observées (données de panel, série temporelle, etc.). L’Econométrie vise donc à estimer les paramètres de ces modèles et à en vérifier la validité [19]. D’après Christopher DOUGHERTY, dans son livre intitulé « Introduction à l’économétrie » publié en 2002, la méthodologie classique en économétrie est la suivante :
1. écriture de la théorie ou de l’hypothèse
2. spécification en modèle mathématique de la théorie
3. recherche des données et analyse des données collectées
4. estimation des paramètres du modèle
5. tests d’hypothèse
6. prédiction ou prévision
7. utilisation du modèle à des fins de contrôle ou de politique économique.

Justification du choix série temporelle

   Les méthodes de prévision les plus populaires depuis une trentaine d’années sont celles liées à la modélisation série temporelle (modélisation ARMA) [24]. Elles consistent en gros à dégager les tendances évidentes dans le phénomène qu’on observe (croissance, périodicités etc) et à se concentrer sur ce qui reste lorsqu’on les a supprimées. On procède à une modélisation fine du résidu obtenu et on s’appuie sur cette modélisation pour obtenir la prévision. Ces méthodes, plus sophistiquées mais plus performantes que la régression et que les lissages exponentiels, sont coûteuses en temps calcul. Leur utilisation systématique dans tous les domaines, que ce soit économique, industriel, météorologique, physique etc.…, est due au développement exponentiellement rapide de l’outil informatique. Elles seront l’un de l’objet principal de ce mémoire.

Les Indices des Prix à la Consommation (IPC)

   Le suivi mensuel des évolutions des prix ont débuté depuis la mise en place d’un service statistique en 1947. Pour la présente étude, nous avons recherché et raccordé les séries d’IPC de 1987 à 2015. A cause des disponibilités limitées des autres séries concernant les variables potentiellement explicatives des variations des prix, la partie économétrique traite les années postérieures à 1987. Selon les résumés méthodologiques qui se trouvent dans Razafimanantena (2003) et la publication mensuelle de l’INSTAT,les IPC sont calculés à partir de plus de 9000 relevés auprès de 1400 points de vente repartis dans les 6 ex-chefs lieu de province de Madagascar. Grâce aux achats des denrées vendues en unités non standard (fruits et légumes en tas, volaille vivante en unité, baguette de pain…), les poids et volumes sont convertis en leurs équivalences en unités standard. Cette approche permet de tenir compte d’une partie importante des éventuelles variations masquées des prix et des possibles marchandages entre vendeur et consommateur (représenté par l’agent de collecte). L’IPC est un indice de type Laspeyres dont le panier de consommation provient essentiellement des Enquêtes Périodiques auprès des Ménages (EPM). La nomenclature retenue dérive de la classification internationale COICOP. Actuellement, les prix de base ont été calculés à partir des moyennes des prix de janvier à décembre. L’indice d’ensemble est la moyenne pondérée, selon les valeurs des consommations, des indices au niveau élémentaire. Les publications mensuelles des IPC et les statistiques par regroupement sont accessibles sur le site web de l’INSTAT : www.instat.mg. L’IPC mesure la variation des niveaux des prix de détail des biens et services par rapport à des niveaux de prix pendant la période de base. Il s’agit donc d’une variation moyenne des variations des prix des produits d’un panier de consommation pondérées par les valeurs monétaires de ces produits consommés par les ménages pendant la période de base. Il peut être assimilé à la variation du coût de la vie pour la partie dépense des ménages.Actuellement, il exclut les paiements des intérêts des emprunts. Comme il s’agit des consommations des ménages, il exclut aussi les achats de biens immobiliers (le plus souvent les terrains et les logements) qui sont classés parmi les investissements des ménages. Il ne mesure la variation du pouvoir d’achat que pour les ménages dont tous les types de revenus nominaux ne varient pas avec l’inflation. Il mesure plutôt l’évolution du pouvoir d’achat d’une unité monétaire, en l’occurrence l’Ariary (MGA). Le taux d’inflation calculé à partir de l’IPC est la variation de l’IPC entre deux périodes. On a ainsi, les inflations mensuelles, les inflations trimestrielles, les glissements annuels (variation entre l’IPC d’un mois donné et l’IPC du même mois l’année dernière), l’inflation annuelle (variation entre la moyenne des 12 IPC d’une année et la moyenne des 12 IPC de l’année dernière), l’inflation depuis le début de l’année (variation entre l’IPC d’un mois donné et l’IPC du mois de décembre de l’année dernière)… A partir de 2011, l’INSTAT a lancé une opération de refonte de l’IPC par:
 l’extension des suivis des prix des PPN dans les 16 chefs lieu de région (autres que les 6 ex chefs lieu de province),
 l’inclusion des nouveaux produits tels que les appels par téléphone portable, l’internet, les voitures et habits de deuxième main…
 l’adoption de l’approche domestique par l’inclusion des consommations des nonrésidents (en particulier les touristes),
 la mise à jour des pondérations par les données de l’EPM 2010,
 la mise à jour des prix de base pour l’année 2010,
 la mise à jour des méthodes de calcul des indices au niveau élémentaire

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Table des matières

Introduction
1 . Inflation et sa modélisation
1.1. Inflation
1.1.1. Définitions
1.1.2. Origine de l’inflation
1.1.3. Mesure de l’inflation
1.2. Concepts et base économétrique
1.2.1. Définition
1.2.2. Objectif de l’économétrie
1.2.3. Principaux modèles en économétrie
2 . Analyse empirique
2.1. Approche série temporelle
2.1.1 Justification du choix série temporelle
2.1.2 Processus temporels
2.1.3 Tendance, saisonnalité, résidus
2.1.4 Etapes et objectifs de l’analyse d’une série temporelle
2.1.5 Opération retard
2.1.6 Stationnarité
2.2. Approche ARIMA
2.2.1. Définitions
2.2.2. La stationnarité et l’invisibilité des processus ARMA
2.2.3. Estimation des modèles ARMA(p,q) par l’ACF et le PACF
2.2.4. Optimisation des paramètres (p,q) par le critère AIC
2.2.5. Processus non stationnaire : ARIMA (p,d,q)
3 . Applications
3.1. Cadre de l’étude : l’inflation
3.1.1. Méthode de suivi de l’inflation
3.1.2. Evolutions des déterminants potentiels de l’inflation à Madagascar
3.2. Etudes et modélisation du taux d’inflation
3.2.1. Exploration
3.2.2. Modélisation des données
Conclusion
Bibliographie
Abstract

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