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La prise en compte de variables explicatives dans les modèles de séries temporelles : application à la demande de transport et au risque routier, The use of explanatory variables in time series modelling : applications to transport demand and road risk

De
276 pages
Sous la direction de Georges Oppenheim
Thèse soutenue le 25 juin 2008: Paris Est
L’objet de la thèse est d’exposer une démarche méthodologique qui vise à prendre en compte, dans les modèles de séries temporelles, des effets exogènes mesurés à l’aide de variables additionnelles, et de l’illustrer par un certain nombre d’applications au secteur des transports. Dans ces applications, le pas de temps est le jour, le mois, le trimestre voire le semestre : il s’est agi de prendre en compte des effets exogènes, de nature transitoire ou de nature durable, qui se manifestent dans le court terme. La première partie de la thèse traite de la modélisation des séries temporelles. Nous situons le cadre formel des modèles auxquels nous nous intéressons, nous exposons la démarche suivie dans le cadre des modèles ARMA avec variables explicatives, puis dans le cadre des modèles markoviens avec variables explicatives en y détaillant le cas particulier des modèles structurels. Les deuxième et troisième parties de la thèse regroupent deux ensembles d’applications. Le premier porte sur des données de trafics, de voyageurs et de marchandises, agrégées par mode de transport ou par grande catégorie de réseau, et le second sur des données d’accidents corporels et de victimes de la circulation routière, agrégées par grande catégorie de réseau routier. La période couverte la plus large est 1970-2000. La plupart des applications intègre la prise en compte des effets transitoires, de nature climatique et calendaire, sur la demande de transport et sur le risque routier, et nous donnons dans la thèse les premiers résultats détaillés démontrant pour la France la significativité du facteur climatique sur le bilan routier national, mesuré en nombres d’accidents corporels et de tués
-ARMA
-Calendrier
-Demande de transport
-Variables explicatives
The aim of the thesis is to set out a methodology that includes in time-series modelling exogenous effects measured by additional variables. This methodology is illustrated by a number of applications relating to transport. In these applications, time is measured in days, months, quarters and semesters (half years). We aim to take account of exogenous effects which are either transitory or durable lasting and which manifest themselves in the short term The first part of the thesis deals with time-series modelling. We provide a typology of timeseries models and place our approach within it. We describe the approach used in ARMA modelling with explanatory variables and then in state space modelling with explanatory variables, paying special attention to structural time-series modelling. The second and third parts bring together two groups of applications. The first group considers traffic datasets, for passengers and for freight, aggregated by mode and by main network type. The second group considers numbers of road injury accidents and casualties, aggregated by main network type. The largest period covered is 1970-2000. Most of the applications address the transitory effects on transport demand and road risk of weather and calendar factors. We provide the first detailed results that demonstrate the significance of weather factor on road safety in France, measured by numbers of injury accidents and fatalities
Source: http://www.theses.fr/2008PEST0203/document
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UNIVERSITE PARIS-EST
ECOLE DOCTORALE ICMS


THÈSE
pour obtenir le grade de
Docteur de l’Université Paris-Est
Discipline : Mathématiques
présentée et soutenue publiquement par
Ruth Bergel-Hayat
le 25 juin 2008

LA PRISE EN COMPTE DE VARIABLES EXPLICATIVES
DANS LES MODELES DE SERIES TEMPORELLES

APPLICATIONS A LA DEMANDE DE TRANSPORT
ET AU RISQUE ROUTIER


Directeur de thèse
Georges Oppenheim

Jury Directeur de thèse : Georges Oppenheim
Rapporteur : Robert Azencott
Rapporteur : Jacqueline Pradel
Examinateur : Jean Chapelon
inateur : Jean Laterrasse
Examinateur : Jean-Patrick Lebacque



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A la mémoire de mes parents Maurice Hayat et Herta Antonia Kaiserova

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Remerciements




Mes remerciements s’adressent d’abord aux membres du jury :

A Jean Laterrasse pour l’amitié qu’il m’a faite d’examiner ce document et de présider le
jury,
A Georges Oppenheim pour avoir accepté de diriger ce travail et m’avoir patiemment
amenée à en formuler le questionnement,
A Robert Azencott pour m’avoir fait, de longue date, découvrir l’intérêt de l’analyse des
séries chronologiques et de leurs applications, pour m’avoir aidée à dégager les axes de
réflexion et avoir accepté de rapporter ce travail,
A Jacqueline Pradel pour avoir accepté de rapporter ce travail et pour m’avoir prodigué
critiques justifiées et conseils avisés,
A Jean-Patrick Lebacque pour m’avoir fait profiter de son observation constructive nourrie
par un intérêt déjà ancien pour l’analyse des séries chronologiques,
A Jean Chapelon pour son intérêt à se joindre au jury, et pour avoir consacré des moyens
financiers afin que les connaissances en sécurité routière puissent progresser.


Ils s’adressent ensuite à celles et ceux qui ont permis que ce travail de thèse puisse aboutir :

A Bernard Girard, qui m’a continûment conseillée et soutenue dans l’effort, et auquel je
dois, entre autres, ma curiosité pour les applications des analyses de séries chronologiques ;
A Yvonne Girard, qui m’a grandement facilité l’utilisation du système SAS ;

Aux étudiants et aux chercheurs non permanents, qui ont mis en pratique leurs connaissances
dans le secteur des transports et de la sécurité routière, parmi lesquels Véronique Mignot,
Valérie Nespoux et Cécile Vizatelle, ainsi que Mohammed Debbarh et Alexandre Depire
auxquels je suis tout particulièrement redevable ;



tel-00432051, version 1 - 13 Nov 2009A mes collègues du Ministère de l’Equipement :
A Christian Reynaud et Patrice Salini qui m’ont encouragée et soutenue dans les premiers
exercices de projection, à Pierre Sélosse, Maurice Girault, Georges Malamoud et Jean
Villette qui s’y sont associés, mes autres collègues m’excuseront de ne pas tous les citer ;
A Elvyne Février et Annick Haudebourg, ainsi qu’à Marie-Claire de Franclieu, Marie-Laure
Garcin, Jean-Claude Meteyer et Olivier Noël pour avoir facilité les décisions de financement
de certains de ces travaux ;

A mes collègues de l’INRETS, et en particulier :
A mes anciens collègues du Département Evaluation et Recherche en Accidentologie qui
m’ont fait partager leurs connaissances en accidentologie, dont Sylvain Lassarre et Nicole
Muhlrad pour nos échanges fructueux, et Jean-François Peytavin pour sa contribution à la
production du document ;
A Ariane Dupont et Akli Berri du Département Economie et Sociologie des Transports pour
la relecture, le soutien motivant et les conseils ;
A mes collègues du laboratoire Génie des Réseaux de Transport et Informatique Avancée :
en tout premier lieu à son directeur Gérard Scemama pour m’y avoir accueillie et m’avoir
laissé le temps de finaliser ce travail de thèse, et à Maurice Aron et à Sophie Midenet, en
particulier, pour m’avoir motivée et aidée afin de le mener à terme ;
A mes collègues du Centre Informatique Recherche, enfin, que j’ai beaucoup sollicités ;

A mes collègues étrangers :
A Marc Gaudry pour l’intérêt qu’il a manifesté à mes recherches,
Aux doctorants et chercheurs de réseaux européens, et en particulier à mes collègues du
SWOV, l’Institut national de recherche en sécurité routière des Pays-Bas, dont Frits
Bijleveld et Jacques Commandeur pour nos discussions animées sur les avantages comparés
des méthodes d’analyse temporelle appliquées au risque routier ;

A mes amis :
A Paul Bassat qui a bien voulu jouer le rôle de candide éclairé, et qui a rendu ce document
plus accessible ;
A Cristina Howick pour sa contribution importante au travail de traduction en anglais, et
dont les conseils précieux seront toujours bienvenus ;

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A Sylvie Deguy et Arnauld Ménager, Elvyne Février et Nicole Muhlrad, dont l’amitié et le
soutien indéfectibles m’ont accompagnée dans les moments incertains ;

Enfin à ma famille :
A Jean-Paul qui a partagé avec moi le chemin de la thèse, pour l’attention et la patience,
pour la relecture critique, et sans le soutien duquel je n’aurais pas pu mener ce travail,
et à nos enfants Karen, Antoine et Samuel auxquels j’ai volé tant de temps qu’il me reste
maintenant à rattraper.

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Résumé


L’objet de la thèse est d’exposer une démarche méthodologique qui vise à prendre en compte,
dans les modèles de séries temporelles, des effets exogènes mesurés à l’aide de variables
additionnelles, et de l’illustrer par un certain nombre d’applications au secteur des transports.
Dans ces applications, le pas de temps est le jour, le mois, le trimestre voire le semestre : il
s’est agi de prendre en compte des effets exogènes, de nature transitoire ou de nature durable,
qui se manifestent dans le court terme.

La première partie de la thèse traite de la modélisation des séries temporelles. Nous situons le
cadre formel des modèles auxquels nous nous intéressons, nous exposons la démarche suivie
dans le cadre des modèles ARMA avec variables explicatives, puis dans le cadre des modèles
markoviens avec variables explicatives en y détaillant le cas particulier des modèles
structurels.

Les deuxième et troisième parties de la thèse regroupent deux ensembles d’applications. Le
premier porte sur des données de trafics, de voyageurs et de marchandises, agrégées par mode
de transport ou par grande catégorie de réseau, et le second sur des données d’accidents
corporels et de victimes de la circulation routière, agrégées par grande catégorie de réseau
routier. La période couverte la plus large est 1970-2000.

La plupart des applications intègre la prise en compte des effets transitoires, de nature
climatique et calendaire, sur la demande de transport et sur le risque routier, et nous donnons
dans la thèse les premiers résultats détaillés démontrant pour la France la significativité du
facteur climatique sur le bilan routier national, mesuré en nombres d’accidents corporels et de
tués.

Mots-clefs
Modèles de séries temporelles. ARMA, espace état, variables explicatives, climat, calendrier,
demande de transport, risque routier.


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