Evolution des exportations de marchandises en Algérie de de 1992 à 2004

REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE

MINISTERE D’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR

ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE

Faculté Des Sciences Et De L’ingénierie

Institue De Génie Informatique

Module Analyse de Données

4 éme Année Informatique

Année Universitaire

2006-2007

Réalisé par :

BENYAMMI Bachir

HASSANI Mustapha

Encadré par :

Madame CHETTIH

Analyse ACP de l'Evolution des exportations de marchandises en ALGERIE

1

Sommaire

Sommaire _________________________________________________________________ 1 Résumé ___________________________________________________________________ 2

Introduction _______________________________________________________________ 3

Le Tableau des données _____________________________________________________ 4

Signification des variables (colonnes) ________________________________________ 4

Statistiques simples : ______________________________________________________ 5

Analyse de l’écart type des différentes variables : ______________________________ 5

Matrice de corrélation_______________________________________________________ 5

Analyse de la matrice de corrélation : ________________________________________ 6

Les valeurs propres _________________________________________________________ 7

Les vectrices principales normes en colonne : _________________________________ 8

Analyse du tableau des vecteurs propres : ____________________________________ 8

L’axe F1 : _____________________________________________________________ 8

L’axe F2 : _____________________________________________________________ 8

L’axe F3 : _____________________________________________________________ 9

Etude des variables du tableau _______________________________________________ 9

Corrélations entre les variables et les facteurs : ________________________________ 9

Contributions des variables (%) : ___________________________________________ 9

Cosinus carrés des variables : _____________________________________________ 10

Analyse des variables : ___________________________________________________ 10

L’axe F1 : ____________________________________________________________ 10

L’axe F2 : ____________________________________________________________ 10

L’axe F3 : ____________________________________________________________ 11

Plan des composants principaux : __________________________________________ 12

Représentation des variables : ___________________________________________ 12

Analyse du plan : ______________________________________________________ 12

Etude des individus du tableau ______________________________________________ 13

Coordonnées des observations : ___________________________________________ 13

Contributions des observations (%) : _______________________________________ 13

Cosinus carrés des observations : __________________________________________ 14

Analyse des individus : ___________________________________________________ 14

L’axe F1: _____________________________________________________________ 14

L’axe F2 : ____________________________________________________________ 14

L’axe F3 : ____________________________________________________________ 14

Représentation des individus : ___________________________________________ 15

Représentation des individus par rapport aux variables : ____________________ 15

Analyse du plan : ________________________________________________________ 16


2

Résumé

Le commerce extérieur représente le noyau de l’économie algérienne.

Le but de notre mini projet est d’étudier et d’analyser l’évolution des

exportations des marchandises en Algérie pendant 12 ans, de 1992 jusqu’au

2004, tel que le montant total des marchandes à attendre 1 314 400 millions

dinars algériens.

Cette étude est basée sur les statistiques de l’ONS (Office National de

Statistique) (http://www.ons.dz).

Dans notre analyse, on a intéressé par 08 domaines d’activités, sont les

suivants :

Alimentation, boissons, tabacs, Energie et lubrifiants, Matières premières,

Produits bruts, Demi-produits, Equipements agricoles, Equipements industriels

et Biens de consommation.

Le tableau suivant résume l’évolution des exportations de marchandise en

Millions de DA:

Années /

Libellés

Alimentation,

boissons, tabacs

Énergie et

lubrifiants

Matières

premières

Produits

bruts

Demi-

produits

Equipements

agricoles

Equipements

industriels

Biens de

consommation

1992 1766,8 238931,8 35 678,9 5077 34,5 1490,3 995,5

1993 2305,1 228387,8 15,3 595,3 6666,5 5,9 406,8 1169

1994 1209,1 314203,8 257,2 737,7 6721,6 94,2 318,3 796,9

1995 5255,8 473656,8 285,1 1674,5 12963,5 237,8 861,1 3516,2

1996 7439,7 692533,4 409 1978 27189,9 194,1 2493,8 8573

1997 2147,8 762630,4 376,2 1960,3 21944,7 37,4 1339,2 1331,5

1998 1567 567870,1 628,3 2023,2 14937,1 358,9 571,6 919,4

1999 1566,8 811172,5 617,9 2142,3 18840,3 1675,9 3165,6 1335,4

2000 2430,5 1611145 1110,6 2169,4 35010 836,8 3566,4 947,4

2001 2170,1 1430668 924,8 1927,1 38637,8 1713,2 3384,1 910,7

2002 2769,6 1445000 921,8 3078,6 41653,1 1621,7 4016,9 2130,1

2003 3702,7 1850000 756,4 3098,9 39419,1 42,8 2290,8 2742,8

2004 4749 2276827 408,4 6457,8 44311,6 24,4 3582,7 1087


3

Introduction

La plupart des résultats d'enquêtes ou de mesures se présentent sous forme de tableaux

de données avec en ligne les individus mesurés, et en colonnes chacune des valeurs mesurées.

On se place ici dans le cas où les mesures sont des nombres (valeurs quantitatives).

L’analyse en composantes principales, communément appelée ACP, est une

méthode statistique multidimensionnelle qui a pour but de remplacer les nombreux questions

par quelques axes qui seront à la fois interprétables facilement et représentatifs de

l'information contenue dans le nuage de points. L’ACP permet de synthétiser un ensemble de

données en identifiant la redondance dans celles-ci. Elle fournit notamment une synthèse

graphique des résultats.

Notre étude et d’analyser l’évolution des exportations des marchandises en Algérie

pendant 12 ans, de 1992 jusqu’au 2004, tel que le montant total des marchandes à attendre

1 314 400 millions dinars algériens, l’outil utilisé pour réalisé cette analyse est un logiciel

dénommé XLSTAT intégré dans l’Excel de Microsoft.

Cette étude est basée sur les statistiques de l’ONS (Office National de Statistique)

(http://www.ons.dz).


4

Le Tableau des données

Dans notre analyse, on a intéressé par 8 domaines d’activités, sont les suivants :

Alimentation, boissons, tabacs, Energie et lubrifiants, Matières premières, Produits bruts,

Demi-produits, Equipements agricoles, Equipements industriels et Biens de consommation.

Le tableau des données brutes suivant résume l’évolution des exportations de marchandise en

Millions de DA :

ABT EL MP PB DP EAG EIN BC

1992 1766,8 238931,8 35 678,9 5077 34,5 1490,3 995,5

1993 2305,1 228387,8 15,3 595,3 6666,5 5,9 406,8 1169

1994 1209,1 314203,8 257,2 737,7 6721,6 94,2 318,3 796,9

1995 5255,8 473656,8 285,1 1674,5 12963,5 237,8 861,1 3516,2

1996 7439,7 692533,4 409 1978 27189,9 194,1 2493,8 8573

1997 2147,8 762630,4 376,2 1960,3 21944,7 37,4 1339,2 1331,5

1998 1567 567870,1 628,3 2023,2 14937,1 358,9 571,6 919,4

1999 1566,8 811172,5 617,9 2142,3 18840,3 1675,9 3165,6 1335,4

2000 2430,5 1611145 1110,6 2169,4 35010 836,8 3566,4 947,4

2001 2170,1 1430668 924,8 1927,1 38637,8 1713,2 3384,1 910,7

2002 2769,6 1445000 921,8 3078,6 41653,1 1621,7 4016,9 2130,1

2003 3702,7 1850000 756,4 3098,9 39419,1 42,8 2290,8 2742,8

2004 4749 2276827 408,4 6457,8 44311,6 24,4 3582,7 1087

Signification des variables (colonnes)

D’après le tableau on a :

la population :

Ω={1992,1993,1994,1995,1996,1997,1998,1999,2000,2001,2002,2003,2004}.

les variables statistiques définies sur la population :

ABT, EL, MP, PB, DP, EAG, EIN, BC.

On a utilisé comme type d’ACP : Pearson (n).

ABT Alimentation, boissons, tabac

EL Énergie et lubrifiants

MP Matières premières

PB Produits bruts

DP Demi-produits

EAG Equipements agricoles

EIN Equipements industriels

BC Biens de consommation


5

Statistiques simples :

Variable Observations

Obs. avec données

manquantes

Obs. sans données

manquantes Minimum Maximum Moyenne Ecart-type

ABT 13 0 13 1209,100 7439,700 3006,154 1813,441

EL 13 0 13 228387,800 2276827,000 977155,892 670710,887

MP 13 0 13 15,300 1110,600 518,923 342,897

PB 13 0 13 595,300 6457,800 2194,000 1506,330

DP 13 0 13 5077,000 44311,600 24105,554 14431,788

EAG 13 0 13 5,900 1713,200 529,046 687,522

EIN 13 0 13 318,300 4016,900 2114,431 1349,668

BC 13 0 13 796,900 8573,000 2034,992 2128,915

Analyse de l’écart type des différentes variables :

Pour l’analyse de l’écart type, on remarque que la valeur de sigma qui est égale à

670710,887 pour la variable (EL : Énergie et lubrifiants) est importante c'est-à-dire que la

visibilité au tour de cette moyenne est importante ce qui veut dire que l’exportation de

l’énergie et lubrifiants est plus éminence et important que les autres marchandises car l’état est

basé sur elle.

On allusion qu’il n’y a pas une variable que son écart-type est très petite cela signifie

que touts les marchandises exportés sont en évolution et non stables dans les années

(1992..2004) mais par a port à la plus grande valeur qu’est celle de EL on tire la variable MP

qui a comme valeur 342,897 de son écart-type c à d que les marchandises de type matières

premières ne sont pas vraiment importantes a cause de sont raretés.

Matrice de corrélation

Variables ABT EL MP PB DP EAG EIN BC

ABT 1 0,224 -0,076 0,369 0,323 -0,268 0,196 0,864

EL 0,224 1 0,666 0,853 0,945 0,259 0,785 -0,083

MP -0,076 0,666 1 0,331 0,748 0,682 0,711 -0,078

PB 0,369 0,853 0,331 1 0,770 0,047 0,614 0,000

DP 0,323 0,945 0,748 0,770 1 0,395 0,849 0,110

EAG -0,268 0,259 0,682 0,047 0,395 1 0,653 -0,160

EIN 0,196 0,785 0,711 0,614 0,849 0,653 1 0,070

BC 0,864 -0,083 -0,078 0,000 0,110 -0,160 0,070 1


6

Analyse de la matrice de corrélation :

Selon cette analyse il ne montre vraiment des fortes corrélations entre certaines

variables donc il y a des marchandises qui ont le même comportement :

1. La meilleure corrélation est entre la variable DP et la variable EL de 0,945 qui indique

qu’ils sont positivement corrélés c à d ils sont le même comportement en d’autre terme

si les Demi-produits DP augmente l’Énergie et lubrifiants EL augmente lui aussi.

2. la valeur 0,864 indique qu’il y a une forte corrélation entre BC et ABT, alors ils sont

positivement corrélés.

3. la valeur 0,853 indique qu’il y a une forte corrélation entre PB et EL, alors ils sont


4. la valeur 0,849 indique qu’il y a une forte corrélation entre EIN et DP, alors ils sont


5. la valeur 0,785 indique qu’il y a une forte corrélation entre EIN et EL, alors ils sont


6. la valeur 0,770 indique qu’il y a une forte corrélation entre DP et PB, alors ils sont


7. la valeur 0,748 indique qu’il y a une forte corrélation entre DP et MP, alors ils sont


8. la valeur 0,711 indique qu’il y a une forte corrélation entre EIN et MP, alors ils sont


9. la valeur 0,682 indique qu’il y a une forte corrélation entre EAG et MP, alors ils sont


10. la valeur 0,666 indique qu’il y a une forte corrélation entre MP et EL, alors ils sont


11. la valeur 0,653 indique qu’il y a une forte corrélation entre EIN et EAG, alors ils sont


12. la valeur 0,614 indique qu’il y a une forte corrélation entre EIN et PB, alors ils sont


On remarque qu'il n’y a pas une forte corrélation de coté négative.


7

Les valeurs propres

La diagonalisation de la matrice de corrélation donne les résultats dans le tableau suivant :

F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8

Valeur propre 4,246 2,095 1,093 0,332 0,120 0,055 0,046 0,012

Variabilité (%) 53,075 26,187 13,666 4,155 1,503 0,689 0,572 0,152

% cumulé 53,075 79,263 92,929 97,084 98,587 99,276 99,848 100,000

L’inertie total = 8

Nombre de lambda =8 (8 variables)

% Cumulé c’est pour avoir le maximum d’axes ou le nombre d’axes à apprendre.

Deux composantes principales suffisantes pour représenter plus de (79%) de l’inertie

initiale ; mais ont prend trois axes F1, F2, F3 qui reconstituants (92,929%) de l’information

contenue dans la matrice initiale.

Cumulé = 53,075: c'est-à-dire 53% des informations est représenté sur l’axe F1.



Voici le plant suivant qui illustre la représentation des valeurs propres :

Scree plot

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8

axe

Vale

ur

pro

pre

0

20

40

60

80

100V

ari

ab

ilit

é c

um

ulé

e (

%)

Graphe de représentation des valeurs propres.


8

Les vectrices principales normes en colonne :

Dans ce point, on analyse l’effet des valeurs sur les vecteurs Fi, alors on a 3 vecteurs

propres U1’, U2’, U3’ qui sont représentées ci-dessous en 3 colonnes :

F1 F2 F3

ABT 0,124 0,649 0,143

EL 0,452 0,027 -0,313

MP 0,388 -0,231 0,275

PB 0,373 0,179 -0,487

DP 0,471 0,071 -0,066

EAG 0,259 -0,376 0,548

EIN 0,448 -0,045 0,167

BC 0,025 0,586 0,485

Analyse du tableau des vecteurs propres :

F1 = 0,124ABT + 0,452EL + 0,388MP + 0,373PB + 0,471DP + 0,259EAG

+ 0,448EIN + 0,025BC

F2 = 0,649ABT + 0,027EL - 0,231MP - 0,179PB + 0,071DP - 0,376EAG

0,045EIN + 0,586BC

F3 = 0,143ABT - 0,313EL + 0,275MP - 0,487PB - 0,066DP + 0,548EAG

+ 0,167EIN + 0,485BC

L’axe F1 :

On remarque que la valeur 0,471 de DP, a un fort coefficient, cette variable augmente

F1 de coté > 0 (positif) donc elle est importante, même chose pour les deux valeurs 0,452 de

EL et 0,448 de EIN. Par contre la variable BC (=0,025) à un faible coefficient elle se

rapproche de 0 donc elle n’a pas d’influence sur l’axe F1, ainsi la valeur 0,124 de ABT.

L’axe F2 :

On remarque que les deux variables ABT (0,649), et BC (0,586) ont un fort

coefficient, ils augmentent la vecteur F2 de coté > 0 (positif). Mais les variables MP (0,027),

DP (0,071) et PB (0,179) n’ont pas d’effet sur cet axe car elles se rapprochent de 0 de coté

positive. Ainsi EIN (-0,045) et MP (-0,231) n’ont pas d’effet, elles se rapprochent de 0 (mais

de coté négative).


9

L’axe F3 :

On remarque que EAG (0,548), a un fort coefficient, il augmente F3 de coté > 0

(positif), ainsi BC (0,485). Mais en d’autre part on remarque que PB (-0,487), a un fort

coefficient, c’est la plus faible négativement, elle diminue F3 de coté < 0.On remarque aussi

qu’il y a un faible coefficient de coté négative de l’axe F3 se présenté par la valeur -0,066 de

DP, ainsi les valeurs 0,143 de ABT, 0,167 de EIN et la valeur 0,275 de MP ont un faible

coefficient mais de coté positive.

Etude des variables du tableau

Corrélations entre les variables et les facteurs :

F1 F2 F3

ABT 0,255 0,940 0,150

EL 0,931 0,039 -0,327

MP 0,800 -0,335 0,288

PB 0,768 0,259 -0,509

DP 0,971 0,103 -0,069

EAG 0,534 -0,544 0,573

EIN 0,924 -0,066 0,175

BC 0,052 0,848 0,508

Contributions des variables (%) :

F1 F2 F3

ABT 1,532 42,181 2,058

EL 20,413 0,074 9,766

MP 15,087 5,349 7,575

PB 13,890 3,194 23,719

DP 22,214 0,510 0,438

EAG 6,713 14,130 30,077

EIN 20,088 0,206 2,803

BC 0,062 34,355 23,564


11

Cosinus carrés des variables :

F1 F2 F3

ABT 0,065 0,884 0,022

EL 0,867 0,002 0,107

MP 0,641 0,112 0,083

PB 0,590 0,067 0,259

DP 0,943 0,011 0,005

EAG 0,285 0,296 0,329

EIN 0,853 0,004 0,031

BC 0,003 0,720 0,258

Analyse des variables :

L’axe F1 :

La qualité de représentation pour la variable DP est très bien représenter sur le plan,

l’axe F1 lui seul 0,943 (Cosinus carrés = 0,943), cette variable a la Contribution de

22,21% comme l’indique le tableau précédant (Contributions des variables (%)),

C’est-à-dire que cette variable est à la meilleure corrélation avec l’axe 1 que l’axe 2 et

l’axe 3.

La qualité de représentation pour la variable EL est très bien représentée sur le plan,

l’axe F1 à lui seul 0,867 son contribution vaux 20,41% c'est-à-dire que cette variable

est à la meilleure corrélation avec l’axe 1 que l’axe 2 et l’axe 3, même chose pour la

variable EIN, l’axe F1 à lui seul 0,853.

Ainsi les variables MP et PB sont bien représentés sur l’axe F1 qui a lui seul

respectivement les valeurs 0,641 et 0,590 pour ces deux variables.

Par contre on a deux variables qui sont mal représentés sur l’axe F1 : BC qui a la valeur

0,003 et ABT qui a la valeur 0,065.

L’axe F2 :

La qualité de représentation pour la variable ABT est très bien représentée sur le plan,

l’axe F2 a lui seul 0,884 c'est-à-dire que cette variable est mieux corrélée avec l’axe F2

que l’axe F1 et F3.

Ainsi la variable BC est bien représentée sur l’axe F2 qui a lui seul 0,720.


11

Le reste des variables sont mal représentés sur l’axe F2.

L’axe F3 : On remarque que toutes les variables sont mal représentées sur l’axe F3.

Dans notre exemple on a pour valeurs propres :

Lamda 1 = 4,246

Lamda 2 = 2,095

Lamda 3 = 1,093

Lamda 4 = 0,332

Lamda 5 = 0,120

Lamda 6 = 0,055

Lamda 7 = 0,046

Lamda 8 = 0,012.

On prenant le sous-espace F de dimension q =1 correspondant à la plus grande valeur propre

Et on a m=8 (8 variables), donc on obtient :

IQG(F) = 4,246/(4,246 + 2,095 +1,093 + 0,332 + 0,120 + 0,055 + 0,046 + 0,012)= 0,53.

Ce qui veut dire que le premier axe de l’analyse apporte 53% d’information.


12

Plan des composants principaux :

Représentation des variables :

Variables (axes F1 et F2 : 79,26 %)

BC

EIN

EAG

DP

PB

MP

EL

ABT

-1

-0,75

-0,5

-0,25

0

0,25

0,5

0,75

1

-1 -0,75 -0,5 -0,25 0 0,25 0,5 0,75 1

F1 (53,08 %)

F2

(2

6,1

9 %

)

Analyse du plan :

A partir du plan des composantes principales qu’on a obtenu, on peut faire l’interprétation

suivant :

Chacune des variables DP, EL et EIN sont très bien représentés sur la composante

principale1 (axe F1 ), parce qu’ils augmente F1 de coté positif, ainsi ils sont proche

de circonférence car ils ont le même comportement puis qu’ils ont très corrélés entre

eux, et ces variables variées dans le même sens, c’est-à-dire que les individus qui se

trouvent adroite de F1 sont ceux dont ces variables DP, EL et EIN sont les plus

fortes, et inversement ceux de gauche sont dont ces variables sont les plus faibles.

Les variable BC et ABT sont fortement corrélée avec l’axe 2, elles augmentent F2

positivement et elles sont proche de circonférence et sont en coté l’un de l’autre ce

qui signifie qu’ils sont le même comportement, en d’autre terme ces variables variées

dans le même sens, c’est-à-dire que les individus qui se trouvent adroite de F2 sont

ceux dont les variables BC et ABT sont les plus fortes.


13

Les variables MP et EAG sont fortement corrélés avec l’axe 1, c'est-à-dire qu’ils sont


La variable PB est corrélée positivement avec l’axe 1.

Etude des individus du tableau Coordonnées des observations :

Observation F1 F2 F3

1992 -2,636 -0,433 -0,285

1993 -2,979 -0,117 -0,354

1994 -2,673 -0,828 -0,359

1995 -1,511 1,494 0,410

1996 0,115 3,758 1,792

1997 -0,983 -0,163 -0,672

1998 -1,230 -0,868 -0,333

1999 0,510 -1,536 1,009

2000 2,075 -1,088 0,280

2001 2,052 -1,576 0,951

2002 2,698 -0,813 0,884

2003 1,574 0,794 -0,758

2004 2,988 1,377 -2,565

Contributions des observations (%) :

F1 F2 F3

1992 12,584 0,689 0,573

1993 16,078 0,050 0,884

1994 12,949 2,517 0,906

1995 4,135 8,196 1,183

1996 0,024 51,852 22,587

1997 1,749 0,098 3,179

1998 2,739 2,764 0,778

1999 0,472 8,668 7,164

2000 7,799 4,344 0,554

2001 7,628 9,121 6,363

2002 13,186 2,426 5,499

2003 4,488 2,313 4,044

2004 16,170 6,961 46,287


14

Cosinus carrés des observations :

F1 F2 F3

1992 0,868 0,023 0,010

1993 0,966 0,001 0,014

1994 0,887 0,085 0,016

1995 0,438 0,429 0,032

1996 0,001 0,811 0,184

1997 0,596 0,016 0,279

1998 0,441 0,220 0,032

1999 0,055 0,495 0,213

2000 0,645 0,177 0,012

2001 0,536 0,316 0,115

2002 0,817 0,074 0,088

2003 0,516 0,131 0,120

2004 0,494 0,105 0,364

Analyse des individus :

L’axe F1:

La meilleure qualité de représentation c’est pour l’individu 1993, elle est très bien

représentée sur le plan, l’axe F1 a lui seul à 0,966 c'est-à-dire que cet individu est

mieux corrélé avec l’axe F1 que l’axe F2 et F3.

La qualité de représentation pour l’individu 1994 est très bien représentée sur le plan,

l’axe F1 lui seul à 0,887 son contribution vaux 12,949% c'est-à-dire que cette

variable est à la meilleure corrélation avec l’axe 1 que l’axe 2 et l’axe 3, même chose

pour les individus 1992, 2000,2002 et 2003.

Par contre on a deux individus qui sont mal représentés sur l’axe F1 : 1996 qui a les

valeurs 0,001 et 1999 qui a la valeur 0,065.

L’axe F2 :

La qualité de représentation pour l’individu 1996 est très bien représentée sur le plan,

l’axe F2 a lui seul 0,811 c'est-à-dire que cet individu est mieux corrélé avec l’axe F2

que l’axe F1 et F3.

Ainsi l’individu 1999 est bien représenté sur l’axe F2 qui a lui seul 0,495.

Le reste des variables sont un peu mal représentés sur l’axe F2.

L’axe F3 : On remarque que tous les individus sont mal représentés sur l’axe F3.


15

Représentation des individus :

Observations (axes F1 et F2 : 79,26 %)

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993 1992

-2

-1

0

1

2

3

4

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5

F1 (53,08 %)

F2

(2

6,1

9 %

)

Représentation des individus par rapport aux variables :

Biplot (axes F1 et F2 : 79,26 %)

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993 1992

BC

EIN

EAG

DP

PB

MP

EL

ABT

-2

-1

0

1

2

3

4

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5

F1 (53,08 %)

F2

(2

6,1

9 %

)


16

Analyse du plan :

A partir du plan de caractérisation des individus par rapport aux variables, on

remarque qu’on peut diviser l’opération d’exportation des différents produits par ordre

chronologique pendant les années 1992 jusqu'à 2004 à cinq étapes importantes qui sont :

La première étape :1992,1993 et 1994

Pendant cette étape on remarque d’une façon général que l’Algérie n’a pas fait aucun

agissement vraiment important pour l’exportation des marchandises qu’on a cités

précédemment, et ça due à la crise politique, sociale et sécuritaire que l’Algérie a

reconnue dans ces années. En effet cette crise a influe négativement sur la situation

économique de l’état d’une façon général, surtout les produits indispensables dans les

domaines de l’industrie et l’agriculture qui rendent compte à l’état de véritables

bénéfices : MP (Matières premières), EAG (Equipements agricoles), EIN (Equipements

industriels), EL (Énergie et lubrifiants), DP (Demi-produits) et PB (Produits bruts) car les

années 1992,1993 et 1994 de ces variables sont corrélées négativement avec l’axe F1.

La deuxième étape : 1995 et 1996

Ces deux années 1995 et surtout l’année 1996 ont reconnu une importante opération

d’exportation des produits BC (Biens de consommation) et ABT (Alimentation, boissons,

tabac), car celant l’axe F2, on remarque que les variables BC et ABT sont fortement

corrélés positivement avec cet axe où se trouvent les individus 1995 et 1996.

La troisième étape : 1997 et 1998

Ces deux années ont reconnu un retour en arrière par a port aux deux années

précédentes (1995 et 1996) concernant les produits BC (Biens de consommation) et ABT

(Alimentation, boissons, tabac) qui ont diminuent d’environ en moyen 400 m DA car ces

variables BC et ABT ont une forte corrélation avec l’axe F2 mais en d’autre coté (coté

négative <0) on trouve les deux individus 1997 et 1998.


17

La quatrième étape : 1999, 2000, 2001 et 2002

Dans cette phase le développement d’exportation des marchandises a reconnu un

croissement considérable se présente par les produits EAG (Equipements agricoles), MP

(Matières premières), EIN (Equipements industriels), EL (Énergie et lubrifiants), DP

(Demi-produits), PB (Produits bruts), celant le plan de représentation des individus par

rapport aux variables on remarque que ces variables sont fortement corrélées entre eux et

.2002et 2001, 2000,1999de coté positive ou ils se présentent les individu F1avec l’axe

Donc on constate ces quatre années ont données la priorité à rendue la paie a

l’Algérie, pour donner une belle image a notre pays d’un coté national et étrangère, en

plus de préparé l’Algérie pour le transfère économique en particulier les domaines de

l’industrie et l’agriculture, c'est-à-dire un transfère de l’économie qui est géré par le pays

vers l’économie du marché qui est géré par les échelles du marché.

La cinquième étape : 2003 et 2004

Ces deux années ont rencontrés un développement important au niveau de l’industrie :

production de pétrole brut et de gaz naturel, énergie, …etc. car celant le plan on remarque

que les variables EL (Énergie et lubrifiants), DP (Demi-produits) et PB (Produits bruts)

sont corrélées positivement avec l’axe F1 et sont proches entre eux, alors les individus

qui se trouvent à droite de cet axe sont les plus fortes ce qui est le cas ces deux années

(1993 et 1994). En plus de ça l’état a donnée aussi de l’importance aux

produits d’alimentation, boissons et les Biens de consommation car il y a une

augmentation des produits ABT (Alimentation, boissons, tabac) et BC (Biens de

consommation) par a la phase précédente car les deux années 2003 et 2004 sont corrélées

positivement avec l’axe F2 où de même les variables ABT et BC sont elles sont corrélés

positivement.

Mais en cotre parti l’état a baissé l’exportation des produits d’alimentation, boissons et

tabac car la variable EAG à une forte corrélation de coté négative avec les individus

2003 et 2004 sur l’axe F2. Cela est dû au décroissement reproduction de type de produits

d’une coté quantitative ou d’une coté qualitative.

Economy & Finance

Evolution des exportations de marchandises en Algérie de de 1992 à 2004