Chapitre 4. L’application des techniques de la co-intégration ou l’estimation d’un modèle à correction d’erreur

Le premier chapitre de ce travail a souligné que l’application des techniques de la co-intégration est un important facteur de renouvellement pour la modélisation de la demande de transport de marchandises à long terme. D’autre part, le chapitre 3 montre que l’estimation d’un modèle à élasticité variable n’est pas pleinement satisfaisante en raison d’un biais d’auto-corrélation temporelle des erreurs. Cet élément justifie l’application des techniques économétriques issues de la co-intégration pour estimer la relation entre la demande de transport de marchandises à travers les Alpes et l’activité industrielle.

L’économétrie des séries temporelles a connu d’importants développements depuis les années 1960 et 1970 (Bresson et Pirotte, 1995). L’essor de l’analyse économétrique des séries temporelles a en premier lieu consisté au développement des processus autorégressifs popularisés par George Box et Gwilym Jenkins. Ces modèles reposent sur l’idée selon laquelle il existe des méthodes simples permettant de rendre stationnaires des séries temporelles qui ne le sont pas.

Dans les années 1980, ces modèles seront partiellement remis en cause par des travaux montrant que l’hypothèse de stationnarité des séries temporelles est, en pratique, fréquemment violée. Cette observation popularise de nouvelles procédures d’estimation faisant intervenir les notions de co-intégration ou de modélisation à correction d’erreur. Ces modèles ont connu de nombreuses applications dans différentes sous-disciplines de l’économie appliquée. En macroéconomie, ces techniques sont par exemple utilisées pour estimer les déterminants de la consommation des ménages. En finance, elles le sont pour expliquer l’évolution du prix des actifs. En économie internationale, ces modèles sont appliqués à l’évolution des taux de change. Bien d’autres applications pourraient encore être évoquées. Le développement de ces modèles représente donc une des principales avancées de l’analyse économétrique ces deux dernières décennies. Ils ont d’ailleurs été récompensés lors de l’attribution en 2003 du prix de la Banque de Suède en sciences économiques en mémoire d'Alfred Nobel à deux de ses principaux auteurs, Robert F. Engle et Clive W. J. Granger.

Le présent chapitre propose d’estimer la relation entre la demande de transport de marchandises à travers les Alpes et l’activité industrielle italienne en utilisant ces techniques économétriques. Deux sections composent ce chapitre. La première section montre que ces techniques offrent un cadre cohérent pour estimer la relation entre la demande agrégée de transport de marchandises et l’activité industrielle en utilisant la donne Alpinfo. La seconde section estime un modèle à correction d’erreur au niveau désagrégé (par catégorie de produits) en utilisant la donne Eurostat.