Modèles dynamiques et prévisions de la demande de transport aérien

Dynamic models and air transportation demand forecasting

• Auteur / Autrice : Pascale Duchemin
• Direction : Jean-Pierre Florens
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance en 2004
• Etablissement(s) : Toulouse 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Prévision

Aspect économique

Modèles économétriques

France

Transports aériens

Résumé

L'objectif de cette thèse est d'analyser la demande de trafic aérien afin de fournir des modèles de prévisions à moyen terme (cinq ans) du trafic de la France et des principaux aéroports français, modèles pouvant s'interpréter en terme de comportement économique structurel. Le premier chapitre présente la demande et l'offre de transport aérien. Les différentes variables influençant la demande sont définies dans le chapitre 2. Afin d'analyser la demande, nous utilisons des modèles log linéaires dynamiques de type autorégressifs, non stationnaires, admettant une relation de cointégration et conditionnels à un ensemble de variables exogènes (chapitre 3). Les estimations permettent d'identifier les effets des principaux déterminants de la demande de transport (chapitre 4). Le chapitre 5 présente quelques résultats de prévisions ainsi que la pertinence de ces prévisions pour l'année 2002. Pour finir, le chapitre 6 analyse les conséquences des attentats du 11-09-2001 sur le trafic français.

In this thesis, we analyse the demand for airline traffic in order to obtain forecasting middle-term models of French domestic and international traffic. One interesting feature of these models is in their ability to be interpreted in terms of structural economic behavior. The first chapter exposes and characterizes air demand and supply. The different factors influencing demand are defined in chapter 2. The aggregated models used to analyze air transportation demand of AR-type log-linear non-stationary dynamic models conditional to a set of exogenous variables (see chapter 3). Estimation results allow us to identify the main determinants of transportation demand (see chapter 4). The relevance of the results is tested for the year 2002, which are found very close to the observed data (see chapter 5). Finally the last chapter focuses on the consequences of 09-11-2001 terrorist attacks on both French domestic and international traffic.