Dans ce point, il s’agit de tester la véracité de nos différentes affirmations théoriques en faisant usage des tests statistiques de régression. Nous essayons de tester aussi si les prix du litre d’essence vendu à la pompe sont saisonniers ou pas par rapport aux facteurs mois et années mais stables ou instables.
II.1.3.1. Test Global de la Chronique
Ce test nous permet de vérifier si l’explication du prix dans le temps est valide. En d’autre terme, il s’agit de tester si le coefficient de détermination R2 est significativement non nul. Nous partons des étapes ci-après :
Tableau 4 Test Global de la Chronique de prix sur le modèle linéaire
Source : Nos Calculs sur Ms Excel dans l’Utilitaire d’Analyse-Régression
5°) Décision et Conclusion : Nous constatons que F cal= 564,690755 est de loin supérieur à Fth= 4,0061. Nous concluons que le modèle est globalement valide ; d’où le coefficient de détermination est significativement non nul.
II.1.3.2. Test Individuel de la Chronique
Ce test nous permet de vérifier si la pente et le terme indépendant sont significatifs. Les résultats sont regroupés dans le tableau suivant :
Tableau 5 Test individuel du Chronique de prix sur le modèle linéaire
Source : Nos Calculs sur Ms Excel dans l’Utilitaire d’Analyse- Régression
De ce tableau nous envisageons le test aux étapes suivantes :
Par rapport au terme constant, il faut cependant noter qu’il représente la valeur que prendrait le prix que temps x=0. Il importe aussi de vérifier si ces prix subissent l’influence saisonnière.
II.1.3.3. Test de Saisonnalité du prix
Ce test nous permet de vérifier si la composante saisonnière existe pour expliquer la variation dans le temps. Ce test est basé sur l’analyse de la variance à deux facteurs. Nous y allons du tableau ci-après :
Tableau 6 ANOVA II pour test de saisonnalité des prix
Source : Nos Calculs sur Ms Excel dans l’Utilitaire d’Analyse-Régression sur base des différents prix repris au tableau à double entrée.
De ce tableau nous envisageons le test aux étapes suivantes :
D’où nous concluons que le prix du litre de l’essence vendu à la pompe n’est pas influencé significativement par les facteurs mois ; tandis qu’ils le sont par les facteurs années. Le prix est donc saisonnier aux années et non aux mois. Il importe maintenant de tester leur stabilité générale.
II.1.3.4. Test de Stabilité du prix
Ce test examine si le phénomène sous étude est resté stable au cours du temps d’observation. Dans le cas qui nous concerne nous allons utiliser le test de CHOW qui consiste à scinder les observations en deux ; d’une part de janvier 2006 à juin 2008 et d’autre part de juillet 2008 à décembre 2010 ; les basant sur l’analyse des variances. Pour le prix des carburants, nous avons deux situations graphiques ci-après :
Graphiques 3 Les Chroniques Scindées pour le prix du litre d’essence
En vue de procéder au test de stabilité, il faut nous rassurer de la validité de ces deux modèles car de chaque tableau de test Global ressortira les sommes des carrés des erreurs ; qui nous sont utiles pour le test de CHOW. D’où le tableau suivant :
Tableau 7 Les ANOVA I pour les deux modèles scindés
Source : Nos Calculs sur Ms Excel dans l’Utilitaire d’Analyse-Régression sur base d’une scission du modèle général.
De ce tableau nous envisageons le test aux étapes suivantes :
Après l’approche chronologique et de stabilité du prix, nous envisageons d’appréhender les incidences d’autres variables sur le prix ; et ce, successivement d’une manière mono factorielle et de l’autre multifactorielle.
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