L’objectif principal de ce papier est d’évaluer les effets de la mise en place du cordon sanitaire de lutte contre la COVID-19 sur les dynamiques migratoires et l’attractivité locale de certaines régions inscrites au cordon sanitaire au Bénin. Les approches méthodologiques utilisées se basent d’une part sur le suivi des déplacements/mouvements des individus à l’entrée et sortie ainsi qu’à l’intérieur d’une zone et d’autre part sur le calcul de l’indice synthétique réseaux et territoires. Les données proviennent essentiellement du « Movement Range Maps » développés par Facebook Data for Good et des bases de données nationales et administratives. Les résultats montrent qu’il y a eu d’importants effets sur la migration interne dans les régions du cordon sanitaire durant la période de mise en place du cordon sanitaire. En conséquence, cette baisse des flux migratoires internes aurait engendré une dégradation de l’indice d’attractivité des territoire des zones des départements de l’Atlantique, du Littoral et de l’Ouémé comparativement à leur niveau de 2015 toute chose égale par ailleurs. Toutefois, bien qu’il y ait une baisse substantielle des mouvements internes, elle n’est pas significative de part et d’autre du cordon sanitaire. Ce qui traduit une inefficacité de la mise en place du cordon sanitaire. En termes d’implications de politiques, il importe donc que les mesures sociales d’aide à la résilience cible l’ensemble de la population. De plus, il faudrait accompagner particulièrement les communes et les entreprises qui tirent les sources leur source de revenu du tourisme et les activités relatives au tourisme et enfin d’évaluer l’efficacité et documenter les effets réels de la mise en place du cordon sanitaire sur l’ensemble de l’économie Bénin.

Mots clés : COVID-19, Cordon sanitaire, attractivité des territoires, ISRT, Bénin

Cette note étudie l'impact d'un choc du prix du pétrole au Bénin, analyse les conséquences qui en découlent et fait des recommandations de politiques publiques sur le court, moyen et long terme via l'étude de quatre scénarii. 

L’objectif de ce papier est d’analyser l’effet des fluctuations des prix du pétrole et du cacao sur les cours boursiers de la BRVM et de la bourse de valeurs du Nigeria (NSE). À l’aide d’une analyse en ondelette en cohérence sur les données quotidiennes de Janvier 2015 à Novembre 2022. Nos résultats montrent que les cours boursiers de la BRVM et du NSE sont affectés par les prix du pétrole. De plus, une preuve de contagion de volatilité bidirectionnelle a été mise évidence entre les cours du cacao et les cours de la BRVM.

Mots-clés : Ondelettes, volatilité, cours boursiers.

Ce papier compare le modèle VAR et le modèle BVAR en terme de prévision sur les  données togolaises . Les variables considérées sont : le taux de croissance du PIB réel, le taux de chômage et l’inflation. Notre métrique d’évaluation des modèles est l’erreur quadratique moyenne de prévision (RMSEP).

Les résultats montrent que le modèle BVAR performe mieux sur tous les horizons de prévision lorsqu’il s’agit de prévoir l’inflation. En ce qui concerne les deux autres variables, la performance des deux modèles est similaire.

MOTS CLÉS : Modèle vectoriel autorégressif (VAR) ;Modèle bayésien autorégressif vectoriel (BVAR) ;Modèle de Moyenne historique ;Modèle Autorégressif Itératif ; Modèle Autoregressif Direct.

L’objectif du présent article est d’identifier le modèle de prévision le plus efficace pour prédire le taux de croissance du PIB du TOGO par le biais d’une évaluation de performance hors échantillon.

Pour cela nous avons passé en revue trois modèles univariés de prévision : Modèle de Moyenne historique (Mean), Modèle Autorégressif Itératif (ARI), Modèle Autoregressif Direct (ARD).

Il ressort de notre étude que le modèle de Moyenne historique performe le mieux. Aussi, la prévision de l’année 2021 est proche de celui de la Banque Africaine de Développement (BAD).

MOTS CLÉS : Modèle de Moyenne historique ; Modèle Autorégressif Itératif ; Modèle Auto-regressif Direct ; Taux de croissance .