I. Le cas du transport transalpin

La section qui précède a comparé la qualité des taux de croissance prévus en utilisant les résultats des modèles économétriques individuels. Dans ce qui suit, cette comparaison est élargie en l’étendant aux prévisions réalisées en combinant les prévisions des modèles individuels. Une technique de combinaison élémentaire est considérée puisque la combinaison retenue correspond à la moyenne des prévisions des modèles individuels.

Le Tableau 81 reproduit la valeur des indicateurs de qualité des prévisions individuelles et des combinaisons de prévisions. Il ressort de ce tableau que le meilleur modèle est un modèle individuel dans la moitié des cas et une combinaison de prévisions dans l’autre moitié des cas. En revanche, il est possible d’observer que le moins bon modèle est toujours un modèle de prévision individuel.

Tableau 81. L’exactitude des modèles individuels et des combinaisons de prévisions. Le meilleur modèle est représenté en gras, le pire en gris.

Ces observations montrent que la combinaison de prévisions n’entraîne pas systématiquement une amélioration de la qualité des prévisions par rapport au meilleur modèle individuel de prévision. En revanche, la combinaison de prévisions réduit l’incertitude des prévisions car la qualité des prévisions basées sur une combinaison de modèles est, dans la présente simulation, toujours meilleure que celle du pire modèle de prévision.

Cette simulation souligne la qualité des prévisions issues de la combinaison des modèles à correction d’erreur (E) et en taux de croissance de moyen terme (Q). Ces prévisions apparaissent en effet comme étant les meilleures prévisions dans trois des six situations étudiées. Cette observation tend alors à corroborer l’idée selon laquelle l’utilisation de ces deux modèles est préférable à celle du modèle double-logarithmique. Il est d’ailleurs possible d’observer que l’introduction du modèle double-logarithmique dans une combinaison de modèles dégrade généralement la qualité du modèle originel. Ces simulations tendent alors à s’accorder pour estimer que le modèle double logarithmique est un modèle qu’il convient d’écarter.