La non stationnarité dans les séries saisonnières : Application au tourisme tunisien

L'objectif est de spécifier la nature des comportements saisonniers de la demande de séjours touristiques en Tunisie en utilisant les outils récents d'analyse des séries temporelles mensuelles. Les séries disponibles (dépenses touristiques, prix, revenus, nombre de nuitées, capacités d'accueil, ...) sont étudiées dans le cadre de la théorie classique de la demande et de la théorie de la demande induite par l'offre. Les résultats empiriques montrent que ces séries sont engendrées par des processus non stationnaires dont la saisonnalité est d'origine à la fois déterministe et stochastique. La généralisation de la procédure de Lee (1992) à des données mensuelles a permis de mettre en évidence l'existence de racines de modules unitaires et de relations de cointégration à certaines fréquences saisonnières. Les modèles à correction d'erreur en ont été déduits pour les variables à caractère endogène. L'utilisation de données brutes en logarithme conduit à l'estimation directe d'élasticités de court et de long terme ; ces dernières fournissent quelques éclairages particulièrement intéressants sur les comportements des touristes en Tunisie et sur les réponses apportées par l'offre des professionnels. Elles permettent également de proposer quelques interprétations quant à l'origine commune des sources de la saisonnalité en faisant intervenir des facteurs aussi bien climatiques qu'institutionnels ou économiques. / The purpose of the paper is to specify the nature of the seasonal behaviors of tourist stay demand in Tunisia by using recent tools of monthly time series analysis. The available series (tourist expenditures, prices, guest nights, reception capacities,...) are analyzed with the classical theory of demand and the theory of supply induced demand. Empirical results show that these series are generated by non stationary processes which seasonality is stochastic and deterministic. The extent of the maximum likelihood method proposed by Lee (1992) for monthly data emphasizes unit roots and cointegration relationships at some seasonal frequencies. Error correction models are derived for endogenous variables. The use of unadjusted series in logarithm leads to direct estimation of short and long run elasticities ; they provide a particularly interesting description of tourist behaviors in Tunisia and about the response possibility of supply by professionals. They suggest some interpretations in relation to the origin of common sources of seasonality that is probably due to climatic and institutional or economic factors.