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
Valeurpropre
0
20
40
60
80
100
Variabilitécumulée(%)
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(26,19%)
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(26,19%)
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(26,19%)

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
.2002et2001,2000,1999de coté positive ou ils se présentent les individuF1avec 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 économiqueen 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.

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

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