Modélisation de la fonction du production brute par les données de panel, étude et analyse

Abstract

Le travail que nous avons réalisé au sein de l’Office National des Statistiques (ONS), nous a permis de concrétiser nos connaissances théoriques acquises durant la période d’étude et de commencer une expérience professionnelle sur une problématique d’actualité. Au cours de la préparation de notre projet de fin d’étude, nous avons été amenés à faire de la modélisation sur le Produit Intérieur Brute(PIB) durant les premières 18 années de 2000 jusqu’à 2019, et une prévision sur les trois année suivantes (de 2019 jusqu’à 2021). En comparent avec l’état actuelles, 70% des résultats étaient identiques. Cette modélisation a été effectué en ce basant sur de la méthode de Box-Jenkins. Notre étude nous a permis de choisir le modèle ARIMA(0,1,2) qui a été validé par nos données. La deuxième partie de ce mémoire se concentre sur la modélisation de Production Brute(PB) de l’Algérie pour les secteurs marchands. Les résultats de cette analyse mettent en évidence les facteurs les plus significatifs qui influent sur le PB de l’Algérie, l’aspect essentiel de cette étude réside dans l’utilisation des données de panel, qui présentent de nombreux avantages par rapport aux autres types de données, notamment leur capacité à capturer la variation à la fois entre les unités individuelles (les secteurs marchands dans notre cas) et au fil du temps. Les techniques mathématiques clés que nous avons utilisées pour l’estimation des modèles économétriques à l’aide des différents méthodes tels que (Méthode MCG) et les tests (Haussman, Hsiao . . .etc). Nous avons réussi à mettre la lumière sur les effets spécifiques de chaque secteur. Cette analyse nous a permis de conclure que le facteur des Impôts ainsi que, les rémunérations salariés a une influence significative sur la production brute.L’ajout des variables explicatives telles que "l’importation" et "l’exportation" à notre modèle actuel peut se révéler pertinent. Néanmoins, notre modèle se transforme en un modèle aléatoires.. Dans le cadre de cette étude, nous avons fait le choix délibéré de ne pas inclure les variables d’importation et d’exportation dans notre modèle initial. Cette décision est basée sur le constat que la plupart des secteurs étudiés ne sont pas directement influencés par ces deux activités. Cependant, nous reconnaissons l’importance potentielle des variables d’importation et d’exportation dans l’analyse de notre variable dépendante. Par conséquent, dans une perspective future, il serait intéressant d’étudier un modèle à effets aléatoires qui permettra de prendre en compte à la fois l’autocorrélation et les variations individuelles non observées. Cette approche nous permettra d’explorer plus en détail l’impact des facteurs d’importation et d’exportation sur notre variable dépendante par rapport aux quatre facteurs considérés dans notre étude, en prenant en compte les spécificités de chaque unité de panel.