Masterarbeit, 2019
76 Seiten, Note: 50
INTRODUCTION
Chapitre 1 : Cadre théorique de l’étude
SECTION 1 : Problématique
1- Questions de Recherche
2- Objectifs de l’étude
3- Hypothèses :
SECTION 2 : Revue de littérature
Chapitre 2 : Cadre Méthodologique et Empirique
SECTION 1 : Cadre méthodologique
I. Les variables d’analyse :
1- Productions cotonnière
2- Production vivrière
3- Superficie en ha cultivée
II. Méthode d’analyse
1- Etude de la Stationnarité
2- Causalité au sens de Granger
3- Méthode d’estimation d’un PVAR
4- Présentation du modèle à estimer
5- Echantillonnage
SECTION 2 : Cadre Empirique
I. Analyse Univariée
1- Evolution de la production Cotonnière par département
2- Evolution de la production vivrière par département
3- Statistiques descriptives
II. Analyse bivariée
1- Evolution de la production cotonnière par rapport à la superficie
2- Evolution de la production vivrière par rapport la superficie cultivée
III. Résultats Empiriques
1- Tests de Stationnarité
2- Tests de spécificité sur données de Panel
2.1 Test de Fisher
2.2 Test de Breusch-Pagan
2.3 Test de Hausman
3- Estimation du PVAR
3.1 Choix du nombre de décalage
3.2 Causalité au sens de Granger
3.3 Stabilité du modèle
4- Effets du coton sur le vivrier
5- Effets du vivrier sur le coton
6- Décomposition de la variance
7- Recommandations
Conclusion
Références Bibliographiques
L'étude examine la relation complexe entre la production cotonnière (culture de rente) et la production vivrière (cultures alimentaires) au Bénin. L'objectif principal est de déterminer, à travers une analyse de causalité en utilisant une modélisation VAR sur Panel (PVAR), s'il existe une relation de complémentarité ou de concurrence entre ces deux secteurs agricoles, tout en tenant compte de la diversité climatique des régions béninoises.
3- Méthode d’estimation d’un PVAR
L’estimation d’un panel VAR (PVAR) nous permettra d’analyser l’effet de chaque variable exogène sur les variables endogènes. Ainsi, comme son nom l’indique, cette technique combine l'approche VAR traditionnelle, qui traite toutes les variables du système comme étant endogène, et l'approche par panel, qui permet de tenir compte de l’hétérogénéité individuelle non observée (Love, Zicchino, 2006). Le Vecteur Autoregressif (VAR) est un modèle statistique développé par Christopher Sims au début des années 1980 qui permet de capturer les interdépendances entre plusieurs séries temporelles.
Depuis les travaux pionniers de Sims (1980), les modèles VAR ont largement été utilisés dans les études empiriques. L’un des avantages de ces modèles en comparaison aux modèles structurels réside dans leur capacité à pouvoir analyser les interactions entre plusieurs variables, sans aucune distinction a priori. Au-delà des séries chronologiques, plusieurs études utilisent les modèles VAR sur données de panel. La littérature économique montre que l’introduction des modèles VAR sur données de panel n’est pas récente. En effet, le travail pionnier remonte à HoltzEakin et al (1988). Les études récentes utilisant les modèles VAR sur données de panel sont nombreuses. À titre d’exemple, on peut citer Carstensen et al (2009) qui ont analysé les effets des facteurs institutionnels sur la transmission de la politique monétaire dans un marché de prêt hypothécaire dans les pays de l’OCDE.
Selon Canova et Ciccarelli (2013), les panels VAR sont construits avec la même logique que les VAR standards. Cependant, contrairement aux VAR standards, la prise en compte de la dimension transversale augmente la puissance des modèles VAR sur données de panel dans l’explication des phénomènes économiques. En effet, ces modèles sont en mesure de saisir les interdépendances à la fois statiques et dynamiques. Aussi, ils permettent de traiter les liens entre les unités sans aucune restriction a priori, etc. De plus, ils sont particulièrement adaptés à l'analyse de la transmission des chocs entre les unités dans le temps. Voilà autant de raison qui justifie notre choix du modèle PVAR comme modèle d’estimation dans ce présent travail.
Chapitre 1 : Cadre théorique de l’étude : Ce chapitre expose la problématique, les questions de recherche ainsi que la revue de littérature concernant la relation entre cultures de rente et cultures vivrières.
Chapitre 2 : Cadre Méthodologique et Empirique : Ce chapitre présente les variables utilisées, les données, la méthodologie économétrique PVAR appliquée aux données béninoises, ainsi que les résultats empiriques et les recommandations de politique agricole.
Cultures de rente, cultures vivrières, coton, Bénin, analyse de causalité, Panel VAR, PVAR, superficie cultivée, sécurité alimentaire, compétitivité, économie agricole, modélisation économétrique, rendements, zone agro-climatique, développement rural.
Cette étude analyse la dynamique de causalité et la relation entre la production cotonnière et la production vivrière au Bénin au cours de la période 2002-2016.
Les thèmes principaux incluent la concurrence pour l'accès aux terres et aux intrants, la sécurité alimentaire, la rentabilité des exploitations et l'impact du coton sur les cultures vivrières.
La recherche cherche à savoir si la production cotonnière cause la production vivrière ou inversement, et si cette relation est de nature concurrentielle ou complémentaire.
L'auteur a utilisé un modèle vectoriel autorégressif sur données de panel (PVAR) pour tester la causalité au sens de Granger et estimer les fonctions d'impulsion-réponse.
Le document détaille le cadre théorique, les tests de stationnarité, la spécificité du modèle panel (tests de Fisher, Breusch-Pagan, Hausman) et l'estimation des interactions dynamiques.
Les mots-clés principaux sont : cultures de rente, vivriers, coton, Panel VAR et causalité.
L'étude révèle une causalité bidirectionnelle entre la production cotonnière et vivrière dans le Nord, avec des relations souvent négatives en termes de production mais parfois complémentaires en termes de superficies.
Le travail divise le pays en deux échantillons : les zones à une seule saison (Nord) et les zones à deux saisons (Centre et Sud), constatant des comportements différenciés dans l'arbitrage des cultures.
Pour le Sud et le Centre, l'auteur suggère une spécialisation dans la culture vivrière et une diversification des cultures de rapport en raison de la rareté des terres cultivables.
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