Prévoir la demande de transport de marchandises à long terme : estimation économétrique du couplage transport/économie, le cas des traversées alpines

par Julien Brunel

Thèse de doctorat en Sciences économiques. Economie des transports

Sous la direction de Alain Bonnafous.

Soutenue en 2007

à Lyon 2 .


  • Résumé

    Le présent travail tente de prévoir la demande de transport de marchandises à travers les Alpes à long terme. La première partie de ce travail rappelle les fondements des fonctions de demande de transport de marchandises à long terme. Elle insiste sur le rôle de l'activité économique comme principal déterminant de la demande de transport de marchandises à long terme en introduisant le concept de couplage appliqué au transport de marchandises. La seconde partie de ce travail estime la relation entre la demande de transport de marchandises à travers les Alpes et l'activité industrielle ou économique italienne. Deux spécifications économétriques sont alternativement utilisées. Le chapitre trois estime un modèle linéaire en taux de croissance prolongeant la modélisation quin-quin fret (Gabella-Latreille, 1997). Le chapitre quatre utilise un modèle à correction d'erreur en suivant la méthode d'Engle et Granger (1987) en raison de la co-intégration des séries temporelles étudiées. Il ressort de ce travail que les résultats des deux estimations économétriques proposées sont globalement cohérents. Dans la troisième partie, les résultats de ces estimations sont combinés en suivant une idée proposée par Bates et Granger (1969) pour prévoir la demande de transport de marchandises à travers les Alpes. La sensibilité de la demande de transport à travers les Alpes estimée par le présent travail est inférieure à la sensibilité estimée par de précédents modèles de prévision de la demande de transport à travers les Alpes. Les précédents modèles de prévision utilisent des techniques économétriques standards pour estimer une relation log-linéaire. Ces modèles ont de fortes chances d'être des régressions fallacieuses (Granger et Newbold, 1974). Ce travail montre par exemple que l'utilisation du modèle log-linéraire plutôt que celle de modèles économétriques plus sophistiqués pour estimer la relation entre la demande de transport transalpin et l'activité industrielle conduit à surestimer la demande de transport de marchandises d'environ vingt pour-cent.

  • Titre traduit

    Forecasting freight transport demand in the long term or the econometric estimates of the coupling transport/economy, the case of Alpine crossings


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    The current research aims to produce long-term forecasts of freight transport demand across the Alps. A first part introduces the literature related to forecast freight transport demand in the long-term. It highlights the role of economic activity as a main determinant of freight transport demand. Then, this issue is discussed using the concept of coupling for freight transport. The second part estimates the relationship between freight transport demand across the Alps and Italian industrial activity. We apply two alternative econometric specifications, a model in rate of growth following quin-quin fret models (Gabella-Latreille, 1997) and an error-correction model following Engel and Granger (1987) procedure in reason of the co-integrated nature of time-series. It shows that the model in rate of growth and the error-correction model results are globally coherent. In a third part, these estimates are combined following an idea purposed by Bates and Granger (1969) in order to produce long-term forecasts of freight transport demand across the Alps. It suggests that these estimates differ from those obtained by previous models. One can observe that previous models generally estimate log-linear models using standard econometric tools in spite of a high risk of being spurious regressions (Granger and Newbold, 1974). More precisely, this research assumes that the estimation of standard models, rather than more advanced techniques, is likely to produce an over-estimation of traffic forecasts of twenty percent.

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  • Détails : 1 vol. (347 f.)
  • Annexes : Bibliogr. f. 325-339

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