Trafic aérien de passagers et les entrées des touristes internationaux au Maroc : quelle relation ?

Université Hassan II Mohammédia

Faculté des Sciences Juridiques Economiques et Sociales

Master : Techniques de Modélisation Economiques et Econométrie

Mémoire de Master d'université sous le thème

Trafic aérien de passagers et les entrées des touristes internationaux au Maroc : Quelle relation ?

Préparé par :

Elmostafa ERRAITAB

Sous la supervision de : Ahmed HEFNAOUI

M. Ahmed Hefanoui, professeur d'enseignement supérieur à la faculté des sciences juridiques, économiques et sociales de Mohammédia

Membres de jury :

Président : Ahmed HEFNAOUI

Suffragants :

M. Aziz OUIA : Professeur à la fsjes Mohammédia

M. Mohammed MOUTMIHI : Professeur à la fsjes Mohammédia

Année universitaire : 2012/2013

Remerciements

Je tiens, tout d'abord, à exprimer mes remerciements à M. Hefnaoui Ahmed pour la confiance qu'il a placé en moi dès le début de ce travail. Il m'a toujours incité à donner de mon mieux. Je le remercie aussi pour la bienveillante attention qu'il n'a cessé de me témoigner au cours de mes recherches.

Mes remerciements vont également aux membres du jury pour avoir voulu juger ce travail, messieurs Ouia et Moutmihi, je les remercie pour ses aides et pour ses précieux conseils.

Au terme de ce travail, il m'est agréable d'exprimer ma reconnaissance à toute personne, qui a contribué, de près ou de loin, à l'accomplissement de ce travail.

Avant propos :

Ce présent travail est élaboré comme mémoire de fin d'étude dans le cadre des études supérieures de troisième cycle, en master intitulé `'Techniques de modélisation économiques et économétrie'' au sein de la faculté des sciences juridiques, économiques et sociales de Mohammédia.

Ce mémoire a pris comme thème `' Trafic aérien de passagers et les entrées des touristes internationaux au Maroc : quelle relation ? L'utilisation de la modélisation VAR, la conception et la mise en oeuvre d'un modèle à correction d'erreur nous permettra de déterminer l'existence et le sens de causalité entre ces deux variables.

Les opinions émises dans ce travail sont propres à l'auteur, le laboratoire, la faculté et l'université n'entendent donner aucune approbation, ni improbation auxdites opinions.

Sommaire

Remerciements

Avant propos

Introduction générale

CHAPITRE I : Description du trafic aérien international et national

Section I : Evolution du trafic aérien mondial de passagers

Section II : Développement du transport aérien au Maroc.

CHAPITRE II : Modélisation univariée du trafic aérien

Section I : Introduction aux processus aléatoires non stationnaires

Section II : Schéma d'analyse des séries chronologiques et correction des variations saisonnières

Section III : Application aux données du trafic mensuel régulier de passagers au Maroc

CHAPITRE III : Modélisation multivariée du trafic aérien : Les processus VAR

Section I : La modélisation VAR

Conclusion générale

Annexes

Liste des figures

Figure 1 : Variation annuelle du trafic aérien mondial de passagers 2

Figure 2 : Evolution comparée du trafic mondial de passagers et du PIB mondial 10

Figure 3 : Evolution du volume de trafic passagers de 2002 à 2012. 12

Figure 4 : Répartition de la capacité par type d'établissement 13

Figure 5 : Evolution du volume des entrées des touristes étrangers de 2000 à 2012 14

Figure 6 : Traduction du plan stratégique en matière des développements des infrastructures 15

Figure 7 : Augmentation de l'offre des compagnies aériennes desservant le Maroc 16

Figure 8 : Evolution du trafic aérien par segment entre 2002 et 2912 18

Figure 9 : Liaisons régulières internationales de la RAM depuis Casablanca 19

Figure 10 : Distribution de l'offre du trafic aérien au départ du Maroc 19

Figure 11 : Evolution du Yield sur le marché Maroc-Union européenne 20

Figure 12 : Evolution du part de marché des compagnies a bas prix (LCC) 21

Figure 13 : développement de l'offre de siège par aéroport 22

Figure 14 : Evolution du trafic charter 23

Figure 15 : Evolution du nombre de passagers en mode charter transportés par type de compagnie 24

Figure 16 : Evolution du trafic charter par aéroport 24

Figure 17 : Répartition des passagers transportés par des vols charter par provenance 25

Figure 18 : Evolution de la part (%) du trafic domestique 25

Figure 19 : Répartition du trafic domestique par aéroport 26

Figure 20 : Exemple d'un processus non stationnaire (changement de tendance) 29

Figure 21 : Simulation d'un processus avec tendance déterministe 29

Figure 22 : Simulation d'un processus de marche aléatoire (Random Walk) 31

Figure 23 : Histogramme des estimations de l'estimateur rho 37

Figure 24 : Stratégie de test de Dickey Fuller 39

Figure 25 : Evolution mensuelle du trafic régulier de passagers 47

Figure 26 : Moyenne de la série du trafic par saison (mois) 48

Figure 27 : la méthode de la bande appliquée sur la série du trafic régulier 50

Figure 28 : Série corrigée des variations saisonnières 53

Figure 29 : Autocorrélogramme d'ordre 12 de la série des résidus. 56

Figure 30 : Corrélogramme de la série en différence première. 63

Figure 31 : Evolution comparée de la chronique empirique (actuel) et la chronique calculée (fitted) 65

Figure 32 : Histogramme de la série des réalisations des résidus 67

Figure 33 : Le corrélogramme de la série des résidus 68

Figure 34 : Lien entre le volume de trafic passagers et le volume des touristes 73

Figure 35 : Evolution des la série mensuelle des entrées des touristes par voie aérienne, poste frontière Med V 74

Figure 36 : Moyenne des entrées des touristes par saison (mois), poste frontière Med V. 74

Figure 37 : Evolution comparée da série brute et la série ajustée des variations saisonnières 75

Figure 38 : Fonctions d'autocorrélation simple et partielle de la série des entrées des touristes pour un retard de 12. 76

Figure 39 : Fonctions de réponses impulsionnelles 83

Liste des tableaux

Tableau 1 : Evolution du nombre de fréquences mensuelles entre 2003 et 2009 par type de compagnie 2

Tableau 2 : Evolution du trafic aérien au Maroc sur la période 2002-2012. 17

Tableau 3 : Développement du nombre de sièges (milliers) par aéroport entre 2005 et 2010 22

Tableau 4 : Répartition de l'offre de trafic entre les compagnies traditionnelles et LCC 23

Tableau 5 : Tableau de Buys et Ballot 51

Tableau 6 : Résumé des des calculs des deux critères pour les retards de 1 à 3. 79

Tableau 7 : Résumé des prévisions pour le premier trimestre 2013 pour les deux variables. 80

Tableau 8 : Prévisions avec prise en compte des variations saisonnières 80

Tableau 9 : Analyse des chocs sur les varables pax_adj et tour_adj 82

Tableau 10 : Décomposition de la variance 83

Tableau 11 : Résultats des testes de Dickey et Fuller appliqués sur les deux variables 89

Introduction générale

Le transport par la voie aérienne est devenue incontournable, tant par sa vitesse que par sa flexibilité. L'avion a révolutionné le transport transatlantique, permettant de relier touts les continents en une même journée. Il a permis de relier des régions extrêmement reculées, qui auraient nécessité d'énormes investissements en infrastructure pour des moyens de transport terrestre.

Sur les 20 dernières années, le volume mondial de passagers transportés par voie aérienne a augmenté de 127%, soit un taux de croissance annuel moyen de 4,96%, sensiblement proche du TCAM du PIB mondial sur la même période, qui était de l'ordre de 5,78%.

En 2001, le ministère du tourisme au Maroc a adopté la vision de 2010, qui avait pour ambition de faire du Maroc l'une des principales destinations touristiques au niveau de la méditerranée, cette vision avait comme objectif principal l'attraction de 10 millions de touristes à l'horizon 2010, pour ce faire, le Maroc s'est engagé sur une politique de libéralisation du trafic aérien par la signature d'un accord d'open sky en 2006 avec l'union européenne. Comme conséquence, le volume du trafic passager transité par les différents aéroports du Maroc a augmenté de 64,26% entre 2005 et 2012, soit un TCAM de 7,35%.

Profitant de l'accord de libéralisation du trafic aérien entre le Maroc et l'UE, les compagnies aériennes ont augmenté sensiblement leur offre, ainsi, entre 2003 et 2009, les compagnies aériennes desservant le marché marocain ont augmenté leur offre de 1685 fréquences mensuelles supplémentaires, les compagnies low cost européennes ont contribué activement à cette augmentation d'offre, sur les 1685 fréquences mensuelle supplémentaires, les compagnies LC ont crée 960 fréquences supplémentaires, soit 57% de l'offre de trafic au Maroc.

Face aux changements de l'offre en matière de trafic aérien au Maroc, la demande a changé en conséquence. Au moment où le trafic international régulier a réalisé une bonne performance sur la période 2002-2012, avec un TCAM de 9,68%, le trafic en mode charter, transit et le domestique ont connu des baisses sur la même période, ceci est expliqué, en partie, par la stratégie des compagnies LC qui optent pour des lignes courtes et pointes à pointe.

L'introduction des compagnies LC a reconfiguré le marché du trafic aérien au Maroc, elles ont contribué à la diversification des choix des consommateurs par la création de nouvelles lignes et de nouvelles fréquences. Aussi, les compagnies LC ont réduit les tarifs des billets, rendant ainsi le service de transport aérien accessible à un large public.

La reconfiguration du marché de transport aérien suite à l'accord d'open sky nécessite une étude académique sérieuse, servant comme base théorique et pratique pour les intervenants du secteur. En effet, la croissance significative du volume de trafic aérien nécessite des installations aéronautiques et aéroportuaires adaptées. En absence d'une modélisation du trafic adaptée, difficile de comprendre et de prévoir son évolution future, ceci étant dit, les planificateurs du secteur n'auront pas assez de moyens pour bien adapter les installations aéroportuaires à la demande actuelle et future. Faire des prévisions erronées de la demande du trafic peut s'avérer très couteuses, en effet, des prévisions de la demande de trafic sous-estimé peuvent causer des congestions, des retards et un turnover élevé des installations. Aussi, des prévisions de la demande de trafic surestimées causent de sérieux problèmes budgétaires pour les autorités gestionnaires. Ainsi, il s'avère cruciale de mettre à la disposition des planificateurs des aéroports des modèles de demande de trafic aérien. L'intérêt de ce travail est double, premièrement, il constitue un travail théorique pionnier de modélisation du trafic au Maroc, à notre connaissance, et jusqu'à la rédaction de ce travail, il n'y a pas un document de recherche en matière de modélisation de la demande de trafic au Maroc. Deuxièmement, ce travail a un intérêt pratique, il servira comme document de base pour les décideurs, et surtout les planificateurs des installations aéroportuaires au Maroc.

Au niveau de ce travail, pour modéliser la demande de trafic aérien, on a utilisé dans un premier temps les modèles de type ARIMA, ce choix est justifié par la difficulté d'accès aux variables explicatives de la demande de trafic aérien au Maroc, à titre d'exemple, le prix est une variable essentielle pour l'explication de la demande de trafic^1(*), au Maroc, malheureusement, on a pas encore un indicateur spécifique du transport aérien^2(*), permettant le suivi du prix des services aériens. Les données sur cette variable `'Tarifs par route'' est disponible au niveau de la base des données OAG, néanmoins, l'abonnement à cette base de données est très cher. Dans un deuxième temps, on a utilisé la modélisation VAR, en fait, en absence des théories économiques explicatives du sens de la relation entre la demande de trafic aérien et le volume des touristes transités par la voie aérienne, la modélisation de type VAR semble l'approche la plus adaptée.

L'objectif de ce travail consiste à répondre à la question problématique suivante : Dans quelle mesure les modélisations de type ARMA et VAR permettent de comprendre et prévoir la demande de trafic aérien au Maroc ?

Afin de répondre à cette question, on va essayer d'analyser les caractéristiques du trafic aérien au Maroc dans le premier chapitre. Notre analyse du marché de transport aérien au Maroc nous a permis de détecter les stratégies des compagnies desservant le marché marocain, ainsi, on a trouvé que les compagnies traditionnelles, comme la RAM et Air France, se concentrent sur des destinations lointaines et utilisent l'aéroport Mohammed V comme hub de ses opérations, par contre, les compagnies low cost (LC), préfèrent des lignes courtes de pointe à pointe entre les aéroports marocains à vocation touristique, comme Marrakech et Agadir et les aéroports secondaires d'Europe.

Au niveau du deuxième chapitre de ce travail, on a essayé d'appliquer l'approche de Box&Jenkins sur la chronique du trafic aérien de passagers au Maroc, l'approche de Box&Jenkins s'applique sur des séries stationnaires et corrigées des variations saisonnières, or, la stationnarité peut être de deux types, TS ou bien DS^3(*), la nuance entre ces deux types de non stationnarité à de fortes implications économiques et statistiques. Notre analyse préliminaire de la série du trafic de passagers a montré que celle-ci est affectée d'une tendance saisonnière, de plus, les deux approches de décomposition de la série se convergent et donnent le même résultat, le schéma de décomposition de notre série est de type multiplicatif, afin de lisser la série des variations saisonnières, on a utilisé la méthode des moyennes mobiles.

L'application de la stratégie de Dickey&Fuller sur la série du trafic passagers a montré que celle-ci est une réalisation d'un processus stationnaire en tendance, cette conclusion contraires aux intuitions, nous a poussé à approfondir l'analyse, afin de statuer sur la nature du processus générateur de la série, si il est stationnaire en tendance, une condition s'avère nécessaire, il faut que l'aléa soit un bruit blanc, or, l'analyse des réalisations des aléas a montré que celles-ci sont autocorrélés, ceci remet en cause la validité des distributions asymptotiques des tests de D&F. les tests de D&F augmentés surmontent cette contrainte, ils prennent en compte l'éventuelle autocorrélation des résidus par l'inclusion d'un ou plusieurs termes autorégressifs différenciés. Le nombre de termes autorégressifs retardés a été déterminé par les deux critères d'Akaike et Shwartz, selon ces deux critères, pour blanchir les résidus, il faut inclure trois termes autorégressifs différenciés. L'application du test d'ADF a montré cette fois que la série est non stationnaire de type stochastique, elle est une réalisation d'un processus de type marche au hasard. L'identification selon l'approche de Box&Jenkins par les deux fonctions d'autocorrélation simple et partielle a montré que le processus est une réalisation d'un SARIMA(1,1,1), avec s=12. Par différents tests sur les paramètres estimés et la série des résidus, on a validé le modèle estimé.

La modélisation univariée consiste à détecter la logique d'évolution passée par l'analyse des l'historique des réalisations de la série, et puis, on suppose que cette logique d'évolution se reproduira plus au moins de la même manière, or, à moyen et long terme, le phénomène étudié peut subir de profonds changements, ainsi, cette approche de modélisation devient inefficace.

Dans l'objectif de surmonter les limites de la modélisation univariée, on a essayé d'utiliser au niveau du troisième chapitre la modélisation multivariée (VAR). En absence d'une théorie économique d'identification du sens de causalité entre les variables, la modélisation VAR s'avère la plus adaptée dans ce contexte, pour le cas de notre variable, qui est le volume de trafic passagers, elle est à la fois une variable expliquée et explicative des entrées des touristes internationaux. L'identification de notre modèle VAR nous a permis de retenir un modèle à deux retards (p=2), ce modèle a été utilisé pour calculer des prévisions d'un horizon de trois mois pour les deux variables.

La décomposition de la variance et l'analyse de la causalité au sens de Granger nous a permis de tirer la conclusion que la variable des entrées des touristes cause au sens de Granger le volume de trafic passagers, selon la même terminologie de Granger, on a trouvé que la variable du trafic passagers ne cause pas les entrées des touristes.

Lorsque les variables ont une tendance d'évolution commune, le risque de tomber dans le problème de régression fallacieuse est élevée quand on veut chercher l'existence d'une relation linéaire entres les dites variables, au niveau du dernier chapitre, on a utilisé le test d'Engle et Granger pour tester l'éventuelle existence d'une relation de cointégration entre la variable du trafic aérien et les entrées des touristes au Maroc, les résultats de ce test confirment la cointégration de ces deux variables, à cet effet, on a spécifié et estimé un modèle à correction d'erreur, dans le même sens, le test de Johansen nous a permis de confirmer les résultats du test d'Engel et Granger.

* ¹ Le prix constitue la variable clé pour l'explication de la demande du trafic, surtout pour le segment de la demande du trafic type touriste, où la demande est très élastique au prix.

* ² L'indice des prix à la consommation IPC, calculé mensuellement par le HCP utilise une division consacrée au secteur de transport avec toutes ses variantes (maritime, routier, ferroviaire et aérien).

* ³ La stationnarité de type TS désigne la non stationnarité de type déterministe (Time stationnary), la non stationnarité de type DS désigne la non stationnarité de type aléatoire (Differency stationnary).