PRÉLIMINAIRES

I. Épistémologie et Enjeux Scientifiques du Domaine

L’avènement de la donnée massive a transformé la statistique sectorielle, la faisant muter d’une simple technique descriptive à un puissant outil d’ingénierie prédictive et prescriptive. Cette unité d’enseignement acte cette rupture ontologique. Elle abandonne la vision compartimentée des statistiques pour embrasser une approche systémique où les flux économiques, les pressions environnementales et les volatilités financières sont analysés comme un tout interdépendant. L’enjeu scientifique est de forger des analystes capables de modéliser ces interactions complexes pour produire des diagnostics robustes et des scénarios d’aide à la décision qui intègrent les externalités, une compétence vitale pour la planification stratégique en Afrique.

II. Cartographie des Compétences et Transversalité

Au-delà de la simple compilation de chiffres, cette UE vise la maîtrise de trois compétences analytiques profondes et synergiques. Le calcul des agrégats macroéconomiques et de l’inflation constitue le socle de la lecture conjoncturelle. L’évaluation quantitative des impacts environnementaux injecte une dimension de durabilité, essentielle à l’analyse coût-bénéfice des projets de développement. Enfin, la modélisation des risques financiers fournit les outils pour naviguer dans un système économique globalisé et volatile. La transversalité réside dans la capacité de l’étudiant à fusionner ces trois perspectives pour produire une analyse intégrée, capable d’éclairer aussi bien une politique publique qu’une stratégie d’investissement privée.

III. Alignement Stratégique avec les Réalités Opérationnelles

Ancrés dans les Objectifs de Développement Durable et les stratégies de transformation économique des nations africaines, les savoirs dispensés sont directement monnayables. L’expert en conjoncture économique formé ici répondra aux besoins des instituts nationaux de statistique, des banques centrales et des ministères de la planification. Le statisticien de l’environnement sera un atout majeur pour les agences environnementales, les bureaux d’études d’impact et les industries extractives soumises à des normes RSE. L’analyste financier quantitatif, enfin, trouvera sa place dans les banques commerciales, les sociétés de gestion d’actifs et les marchés financiers régionaux en pleine structuration.

Chapitre I. Fondations de la Statistique Sectorielle : De la Donnée Brute à l’Indicateur Fiable

I.1 Épistémologie de la Donnée Économique et Sociale

Fondamentalement, la statistique sectorielle repose sur un acte de construction sociale de la réalité. Ce sous-chapitre déconstruit la notion de “donnée brute” en explorant les conventions, les classifications (telles que la NAF ou la CITI) et les choix méthodologiques qui président à sa collecte. L’analyse se concentre sur la généalogie des grands systèmes de comptabilité et les biais inhérents à chaque paradigme. L’étudiant apprendra à questionner la source, la portée et la validité d’un chiffre avant toute manipulation, développant ainsi un scepticisme méthodologique indispensable à toute analyse rigoureuse.

I.2 Instrumentation et Collecte : Protocoles et Outils

Sous l’angle de la reproductibilité, la maîtrise des outils de collecte et de prétraitement est non-négociable. Cette section offre une immersion technique dans les logiciels R et Python, en se focalisant sur les bibliothèques dédiées à l’importation, au nettoyage et à la structuration des données (Pandas, Tidyverse). Des protocoles stricts pour la gestion des données manquantes, la détection des valeurs aberrantes et l’harmonisation des séries temporelles sont établis. L’objectif est de standardiser le flux de travail pour garantir la traçabilité et la robustesse des analyses produites en aval.

I.3 Critique des Sources et Gestion de l’Incertitude

Face à l’hétérogénéité des données sur le continent africain, une analyse critique des sources est une compétence de survie. Ce segment examine les forces et faiblesses des données d’enquête (ménages, entreprises) face aux données administratives et aux nouvelles sources (Big Data, données satellitaires). La problématique centrale du secteur informel, souvent un angle mort des statistiques officielles, est disséquée en profondeur. L’étudiant apprendra des techniques d’estimation et d’imputation pour quantifier l’incertitude et construire des indicateurs composites qui reflètent plus fidèlement la complexité des économies locales.

I.4 Mise en Situation : Construction d’un Indice de Prix Local

Pour répondre au besoin criant de granularité, ce cas pratique guide l’étudiant dans la construction de bout en bout d’un indice des prix à la consommation pour une ville secondaire congolaise. Partant d’une enquête de terrain simulée pour définir un panier de biens représentatif, l’exercice couvre la collecte des prix, le choix des pondérations, le calcul des indices élémentaires et leur agrégation selon les formules de Laspeyres et Paasche. Le résultat est un outil de pilotage concret, démontrant l’utilité immédiate de la compétence pour les autorités locales et les acteurs économiques.

Chapitre II. Agrégats de la Comptabilité Nationale : Mesurer la Production et le Revenu

II.1 Le Système de Comptabilité Nationale (SCN 2008) comme Langage Universel

Issu d’un consensus international, le SCN 2008 constitue la grammaire de la macroéconomie moderne. Ce sous-chapitre en expose l’architecture conceptuelle, en articulant les trois approches du Produit Intérieur Brut (production, revenu, dépense) comme des perspectives sur un même flux économique circulaire. L’accent est mis sur la logique des comptes intégrés, des comptes de secteurs institutionnels au tableau des ressources et emplois. L’étudiant saisira la cohérence interne du système, condition sine qua non pour interpréter correctement les agrégats et diagnostiquer une économie.

II.2 Mécanique du Calcul : De la Valeur Ajoutée au Revenu National

Plongeant au cœur de la machine, cette section détaille les opérations de calcul permettant de passer des données comptables d’entreprise aux grands agrégats. La distinction entre production marchande et non marchande, le traitement des impôts et subventions sur les produits, et le passage du PIB au Revenu National Brut (RNB) sont méthodiquement expliqués. Des exercices pratiques basés sur des données anonymisées de l’Institut National de la Statistique (INS) permettent de maîtriser la chaîne de calcul, transformant la théorie abstraite en une compétence technique vérifiable.

II.3 Au-delà du PIB : Critiques et Indicateurs Alternatifs

La critique d’Amartya Sen sur l’incapacité du PIB à mesurer le bien-être a initié une recherche fertile pour des indicateurs plus holistiques. Ce segment analyse de manière critique les limites conceptuelles du PIB, notamment son indifférence à la répartition des revenus, à la dégradation environnementale et au travail non rémunéré. Les fondements de l’Indice de Développement Humain (IDH), du Bonheur National Brut ou des indicateurs d’inégalité (Gini, Palma) sont présentés comme des compléments indispensables pour une analyse socio-économique équilibrée et pertinente.

II.4 Application : Réévaluation du PIB d’un Secteur Informel

Confronté à la réalité de l’économie populaire, l’analyste africain doit savoir quantifier ce que les systèmes classiques ignorent. Ce cas d’étude se concentre sur l’estimation de la valeur ajoutée du secteur du transport par moto-taxi (“wewa”) à Kinshasa. En utilisant des méthodes indirectes (enquêtes légères, données sur la consommation de carburant, nombre de véhicules immatriculés), l’étudiant est guidé pour produire une estimation chiffrée et argumentée de la contribution de ce secteur au PIB, démontrant la capacité de la statistique à rendre visible l’invisible.

Chapitre III. Dynamique des Prix et Politique Monétaire : Mesurer et Anticiper l’Inflation

III.1 Théories et Mécanismes de l’Inflation

Au carrefour de la théorie monétariste et des approches keynésiennes par les coûts, la compréhension de l’inflation exige une vision multifactorielle. Ce sous-chapitre expose les différentes causes de la hausse généralisée des prix : chocs de demande, chocs d’offre, spirales prix-salaires et anticipations des agents. La courbe de Phillips et ses évolutions contemporaines sont mobilisées pour analyser l’arbitrage potentiel entre inflation et chômage. L’objectif est de fournir à l’étudiant un cadre analytique robuste pour diagnostiquer la nature d’un choc inflationniste.

III.2 Construction et Interprétation des Indices de Prix

La mesure de l’inflation est un défi technique majeur, objet de ce segment. Les subtilités de la construction de l’Indice des Prix à la Consommation (IPC) sont décortiquées : constitution du panier, enquête de budget des ménages, choix de la formule d’agrégation (Laspeyres, Paasche, Fisher) et gestion des effets qualité. La distinction entre inflation globale et inflation sous-jacente est établie comme un outil crucial pour les banques centrales afin de séparer le “signal” de la tendance du “bruit” des chocs volatils.

III.3 Controverses et Biais de Mesure : Le Débat Post-Commission Boskin

Depuis les travaux de la Commission Boskin aux États-Unis, la reconnaissance des biais de mesure de l’IPC (biais de substitution, d’introduction de nouveaux produits) est un acquis. Cette section transpose ce débat critique au contexte africain, où la forte volatilité des prix alimentaires et l’importance des circuits informels exacerbent ces difficultés. L’analyse porte sur les conséquences de ces biais sur l’indexation des salaires, les taux d’intérêt réels et la mesure de la pauvreté, soulignant les enjeux politiques d’une mesure statistique apparemment neutre.

I.4 Simulation d’Impact : Dévaluation Monétaire et Prix à la Consommation

Dans un exercice de prospective, l’étudiant modélise l’impact d’une dévaluation de 20% du Franc Congolais sur l’IPC. Le modèle intègre des élasticités d’importation différenciées par produit et des hypothèses sur le comportement de marge des importateurs. Ce travail de simulation, basé sur un tableau d’échanges intersectoriels simplifié, permet de quantifier l’effet “pass-through” du taux de change sur les prix domestiques. Il s’agit d’une compétence clé pour tout expert en conjoncture conseillant une banque centrale ou un gouvernement sur sa politique de change.

Chapitre IV. Analyse Conjoncturelle et Prévision Économique : Modéliser les Cycles

IV.1 Les Cycles Économiques : Théories et Stylisation des Faits

Schumpeter voyait dans les cycles la pulsation même du capitalisme, rythmée par des vagues d’innovation. Ce sous-chapitre explore les grandes théories des fluctuations économiques, des cycles longs de Kondratiev aux cycles d’affaires plus courts. L’accent est mis sur la méthodologie de la stylisation des faits : comment identifier et caractériser les régularités empiriques (procyclicité, amplitude, persistance) des variables macroéconomiques clés (consommation, investissement) au cours d’un cycle. Cette étape est cruciale pour valider et calibrer les modèles de prévision ultérieurs.

IV.2 Outillage de la Prévision : Modèles de Séries Temporelles

La prévision économique exige un arsenal technique précis pour extraire des signaux d’un historique de données. Cette section est une formation intensive aux modèles univariés de type ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), incluant les étapes d’identification, d’estimation et de validation (tests de Box-Jenkins). Les modèles multivariés (VAR/VECM) sont ensuite introduits pour capturer les interdépendances entre plusieurs variables. L’étudiant apprendra à construire, estimer et interpréter ces modèles à l’aide du logiciel Gretl, un outil open-source puissant et accessible.

IV.3 La Critique de Lucas et les Limites de la Prévision Économétrique

En 1976, Robert Lucas a porté un coup sévère à la prévision macroéconomique naïve, arguant que les paramètres des modèles changent lorsque les politiques changent, car les agents adaptent leurs anticipations. Ce segment dissèque cette critique fondamentale et ses implications. Il explore les limites de la prévision face aux ruptures structurelles, aux crises financières et aux “cygnes noirs”. L’objectif est de cultiver une humilité intellectuelle chez le prévisionniste, en l’incitant à privilégier les prévisions par intervalle et l’analyse de scénarios.

IV.4 Cas Pratique : Prévision à Court Terme du Cours du Cobalt

Ancré dans l’économie de la RDC, ce projet vise à construire un modèle de prévision à 3 et 6 mois du prix du cobalt. L’étudiant devra d’abord collecter et nettoyer les données pertinentes (prix spot, stocks du LME, indicateurs de la production industrielle chinoise, annonces de politiques sur les véhicules électriques). Ensuite, il testera différentes spécifications de modèles (ARIMA, VAR) pour sélectionner le plus performant. Le livrable est une note de conjoncture argumentée, destinée à un décideur public ou un opérateur minier, illustrant la valeur ajoutée de l’analyse quantitative.

Chapitre V. Statistiques Environnementales : Quantifier l’Interaction Économie-Nature

V.1 Le Système de Comptabilité Économique et Environnementale (SCEE)

Validé par les Nations Unies, le SCEE étend le cadre de la comptabilité nationale pour y intégrer l’environnement. Ce sous-chapitre présente sa structure, articulant les comptes de flux physiques (matières, énergie, eau) et les comptes d’actifs environnementaux (stocks de forêts, de ressources minérales, de sols). L’objectif est de rendre visibles les contributions de la nature à l’économie et les impacts de l’économie sur la nature. L’étudiant apprend à lire et interpréter ces comptes pour diagnostiquer la soutenabilité d’un modèle de croissance.

V.2 Indicateurs de Pression et d’Impact : Empreintes et Analyses de Cycle de Vie

Pour opérationnaliser la mesure, une batterie d’indicateurs a été développée. Cette section se concentre sur la méthodologie de calcul de l’empreinte carbone et de l’empreinte eau, en suivant les standards internationaux (protocoles du GHG, ISO 14046). Les principes de l’Analyse de Cycle de Vie (ACV) sont également introduits pour évaluer l’impact environnemental d’un produit ou service “du berceau à la tombe”. Ces outils permettent de dépasser la simple mesure des émissions directes pour intégrer les impacts indirects tout au long de la chaîne de valeur.

V.3 Le Paradoxe de Jevons et les Limites de l’Éco-Efficacité

William Stanley Jevons observait dès 1865 que l’amélioration de l’efficacité énergétique du charbon menait à une augmentation de sa consommation totale. Ce paradoxe constitue une critique fondamentale de l’approche purement technologique de la durabilité. Ce segment analyse les “effets rebond” où les gains d’efficacité sont annulés par des changements de comportement. L’étudiant est ainsi mis en garde contre une vision simpliste et apprend à intégrer les dimensions comportementales et systémiques dans son évaluation des politiques environnementales.

V.4 Application : Évaluation de l’Impact Hydrologique de l’Orpaillage en Ituri

Ce cas d’étude concret charge l’étudiant d’évaluer l’impact de l’exploitation minière artisanale de l’or sur un bassin versant de la province de l’Ituri. En combinant des données satellitaires (pour mesurer la déforestation et la turbidité de l’eau via Google Earth Engine) et des données d’enquêtes de terrain (sur les techniques utilisées et les volumes de sédiments rejetés), il devra produire une estimation quantitative de la dégradation. Ce diagnostic chiffré est un outil d’aide à la décision pour les autorités locales cherchant à réguler le secteur.

Chapitre VI. Statistiques Financières : Modéliser le Risque et le Rendement

VI.1 L’Hypothèse d’Efficience des Marchés de Fama

Au cœur de la finance moderne, l’hypothèse d’Eugene Fama postule que les prix des actifs reflètent à tout moment toute l’information disponible. Ce sous-chapitre expose les trois formes de cette hypothèse (faible, semi-forte, forte) et leurs implications radicales pour les stratégies d’investissement. L’analyse des tests empiriques (études d’événements, tests sur la prédictibilité des rendements) permet de nuancer ce cadre théorique. L’étudiant saisira pourquoi ce concept, même critiqué, reste le point de départ obligé de toute analyse quantitative des marchés financiers.

VI.2 Outils de Mesure du Risque : Volatilité, Bêta et Value at Risk (VaR)

Quantifier le risque est la mission première de l’analyste financier. Cette section présente l’arsenal standard, de la simple volatilité (écart-type des rendements) au Bêta du MEDAF (Modèle d’Évaluation Des Actifs Financiers) qui mesure le risque systématique. La Value at Risk (VaR) est ensuite introduite comme un indicateur synthétique de la perte potentielle maximale sur un horizon donné. Les différentes méthodes de calcul de la VaR (paramétrique, historique, Monte-Carlo) sont expliquées et comparées, armant l’étudiant d’un outil de gestion des risques universellement reconnu.

VI.3 La Révolution Comportementale : Critique des Modèles de Rationalité

Face aux anomalies persistantes des marchés, la finance comportementale initiée par Kahneman et Tversky propose une alternative puissante. Ce segment critique l’axiome de l’agent rationnel en exposant les biais cognitifs (excès de confiance, aversion aux pertes, comportement grégaire) qui affectent systématiquement les décisions des investisseurs. L’analyse des bulles spéculatives et des krachs montre les limites des modèles classiques dans les situations extrêmes. L’étudiant apprend ainsi à tempérer les certitudes des modèles mathématiques par une compréhension des ressorts psychologiques des marchés.

VI.4 Cas d’Étude : Construction d’un Portefeuille Optimal sur la BRVM

L’étudiant est mis en situation d’analyste pour un fonds d’investissement souhaitant s’exposer à la Bourse Régionale des Valeurs Mobilières (BRVM) d’Abidjan. À partir des données historiques des cours des principales capitalisations, il devra calculer la matrice de variance-covariance des rendements. En utilisant un optimiseur (par exemple, le solveur d’Excel ou une bibliothèque Python), il déterminera la frontière efficiente et proposera un portefeuille optimal (tangent) en fonction d’un niveau de risque cible, matérialisant ainsi la théorie de Markowitz dans un contexte africain.

ANNEXES

A. Guide Pratique de l’Analyse de Séries Temporelles avec Gretl

Cette annexe est un manuel opérationnel destiné au futur expert en conjoncture économique. Elle détaille, pas à pas et sur la base d’un jeu de données macroéconomiques réelles (PIB, inflation, taux de change de la RDC), la mise en œuvre d’une analyse complète dans le logiciel open-source Gretl. De l’importation des données à la réalisation des tests de stationnarité (Dickey-Fuller, KPSS), en passant par l’estimation d’un modèle VAR et la génération de fonctions de réponse impulsionnelle, ce guide assure l’autonomie technique de l’analyste pour ses missions de prévision et de diagnostic conjoncturel.

B. Protocole d’Analyse Spatiale Environnementale avec QGIS et Google Earth Engine

Destinée au statisticien de l’environnement, cette annexe fournit une méthodologie robuste pour l’analyse des interactions économie-environnement à l’échelle territoriale. Elle explique comment combiner le logiciel SIG de bureau QGIS avec la puissance de calcul du cloud de Google Earth Engine. Le protocole guide l’utilisateur pour croiser des couches de données socio-économiques (localisation d’entreprises, densité de population) avec des données d’observation de la Terre (déforestation, expansion urbaine, qualité de l’eau) afin de produire des cartes de pression environnementale et des indicateurs spatialisés, outils essentiels pour l’aménagement du territoire et l’évaluation d’impact.

C. Modèle de Calcul de la Value at Risk (VaR) d’un Portefeuille en Python

Cette ressource est un outil clé en main pour l’analyste financier quantitatif. Elle consiste en un script Python commenté qui implémente les trois méthodes de calcul de la VaR (historique, paramétrique, Monte-Carlo) pour un portefeuille d’actions. Le script, facilement adaptable, prend en entrée un fichier de séries de prix et un vecteur de pondérations, et retourne les indicateurs de risque ainsi que des visualisations graphiques. En maîtrisant cet outil, l’analyste peut immédiatement évaluer et suivre le risque de marché d’un portefeuille, une compétence fondamentale pour la gestion d’actifs et la conformité réglementaire.

Lire aussi :

Cours de Programmation Web-2, licence-2, PIA1242

Cours de Traceurs Géochimiques, master-2, TGC2231

Cours de Projet, master-2, PAC2233

Cours de Mathématique Pour L'ingénierie de La Communication, master-1, MIC2111

Cours de Allométrie Forestière, master-1, ALF2426

Cours de Atelier de radio et télévision, master-1, ART2121