Clive Granger : L'homme qui a brisé l'économétrie pour la réparer

En 1974, Clive Granger et Paul Newbold ont publié un résultat qui aurait dû être humiliant pour leur profession. Appliquées au type de données avec lesquelles les économistes travaillent réellement, les méthodes de régression standard que tout le monde utilisait pouvaient signaler des relations fortes et statistiquement convaincantes entre des variables qui n'avaient aucun lien. Comme le comité Nobel le dira plus tard, les approches conventionnelles "pouvaient produire des résultats totalement trompeurs lorsqu'elles étaient appliquées à l'analyse de données non stationnaires". Une grande partie de l'économie publiée ne mesurait, en fait, rien du tout.

Le garçon que l'enseignant avait écarté

Clive William John Granger est né à Swansea le 4 septembre 1934, au sein d'une famille qui a déménagé fréquemment durant son enfance. Un instituteur a rendu un verdict décourageant sur ses perspectives — le genre de jugement qui tranche généralement la question. Ce ne fut pas le cas : encouragé par son père et ses amis, il est allé à l'université quand même.

Il a étudié les mathématiques à l'université de Nottingham, obtenant son diplôme en 1955, et est resté pour ses travaux de doctorat sous la direction de Harry Pitt. Sa thèse, terminée en 1959, s'intitulait "Testing for Non-stationarity" (Test de non-stationnarité), et le choix du sujet était stratégique plutôt qu'accidentel. L'analyse des séries temporelles était un domaine qui, selon lui, avait besoin d'être développé, et il s'y est investi délibérément. Il avait obtenu un poste de maître de conférences à Nottingham à vingt-trois ans.

Princeton et le détour spectral

Une année postdoctorale à Princeton de 1959 à 1960 l'a mis aux côtés de John Tukey, l'un des grands statisticiens du XXe siècle, travaillant sur l'analyse spectrale — la décomposition d'un signal en ses fréquences composantes. C'est une boîte à outils d'ingénieur plutôt que d'économiste, et son importation en économie est un bon exemple précoce de ce que Granger faisait habituellement : prendre une technique d'un domaine doté de meilleures mathématiques et l'appliquer aux données économiques.

Il est retourné à Nottingham, où il a passé plus de deux décennies en tant que professeur de statistique appliquée et d'économétrie, avant de rejoindre l'université de Californie à San Diego, où il restera pendant trois décennies et collaborera avec Robert Engle.

Causalité de Granger

Son article de 1969 dans Econometrica a donné au domaine l'idée qui porte encore son nom. La question qu'il aborde est ancienne et complexe : que signifie dire qu'une variable économique en entraîne une autre ? La réponse de Granger était opérationnelle plutôt que philosophique. Si la connaissance du passé de la série X améliore votre prévision de la série Y au-delà de ce que le passé de Y vous indique déjà, alors on dit que X cause Y au sens de Granger. C'est une définition entièrement construite sur le contenu prédictif, et sa vertu est qu'elle peut réellement être testée sur des données plutôt que de faire l'objet de débats.

Le problème de la régression fallacieuse

L'article de 1974 avec Paul Newbold fut la démolition. Les séries économiques — prix, production, masse monétaire — ont généralement une tendance. Elles sont non stationnaires : leurs propriétés statistiques changent avec le temps. Introduisez deux séries de ce type dans une régression conventionnelle et la machine annoncera fréquemment une relation forte là où il n'en existe aucune, parce que les deux dérivent et que le test n'est pas conçu pour distinguer la dérive de la dépendance. Granger, selon les termes de sa nécrologie, a "découvert le phénomène de la régression fallacieuse", et a ainsi jeté le doute sur un vaste ensemble de travaux empiriques existants.

Beaucoup de carrières ont été bâties sur ce genre de résultat destructeur. La particularité de Granger est qu'il ne s'est pas arrêté là.

Cointégration

La réponse constructive est arrivée en 1987, dans un article d'Econometrica écrit avec Robert Engle. L'idée est que deux séries non stationnaires peuvent néanmoins être liées l'une à l'autre, errant individuellement mais ne s'éloignant jamais trop l'une de l'autre — partageant une tendance commune, de sorte qu'une certaine combinaison d'entre elles soit stable. Granger a appelé ces séries cointégrées, et l'article a fourni la machinerie pour tester cette condition et pour modéliser la relation correctement lorsqu'elle se vérifie.

Cela a résolu le problème que l'article de 1974 avait créé. Là où auparavant le choix se limitait entre une méthode qui mentait et aucune méthode du tout, les économistes pouvaient désormais distinguer une véritable relation à long terme d'une coïncidence de tendances. Il s'est avéré que cela s'appliquait bien au-delà de la finance : Granger a démontré sa pertinence pour les prix des matières premières, les taux d'intérêt, la demande en électricité, la déforestation, les inondations fluviales et les taches solaires.

En 2003, lui et Engle ont partagé le Prix de la Banque de Suède en sciences économiques en mémoire d'Alfred Nobel, en reconnaissance de leurs contributions à l'analyse des données de séries temporelles ; sa moitié a été décernée spécifiquement "pour des méthodes d'analyse des séries temporelles économiques avec des tendances communes (cointégration)". Il a été fait chevalier en 2005. Nottingham a créé le Granger Centre for Time Series Econometrics en 2006. Il est décédé à San Diego le 27 mai 2009, à l'âge de soixante-quatorze ans, laissant dans le deuil sa femme Patricia et deux enfants.

Pourquoi Clive est qualifié de génie

La faculté particulière ici est facile à exprimer et rare à trouver : Granger a remarqué qu'une procédure universellement approuvée était cassée, puis a construit ce qui l'a réparée. Chacune des deux moitiés suffirait à faire une carrière substantielle. Repérer la régression fallacieuse nécessitait la suspicion d'un mathématicien envers un résultat que tout le monde trouvait confortable — la volonté de demander si un test qui renvoie continuellement des résultats significatifs détecte la vérité ou la fabrique. Construire la cointégration nécessitait le tempérament opposé : un travail constructif patient, treize ans plus tard, sur le problème spécifique que sa propre critique avait exposé. Très peu de personnes qui brisent un domaine restent pour le réparer.

Il y a aussi la question de ce sur quoi il a choisi de travailler. À vingt-trois ans, il a choisi l'analyse des séries temporelles parce qu'il jugeait le domaine sous-développé, et a passé cinquante ans à importer des outils de disciplines mieux équipées — les méthodes spectrales de Tukey parmi elles — dans une zone aux données désordonnées et aux mathématiques faibles. C'est une intelligence stratégique sur l'endroit où l'effort sera payant, ce qui n'est pas la même chose qu'un brillant brut et est sans doute plus rare.

Le contre-argument est réel et Granger en a fait l'essentiel lui-même. Dans ses mémoires pour le prix Nobel, il s'est décrit comme "naturellement chanceux", avec un don pour découvrir des informations utiles — pas l'autoportrait d'un homme qui pensait être un génie. Le mot n'apparaît pas dans les citations ; le directeur du centre qui porte son nom a parlé de "talent énorme" et de "générosité d'esprit", ce qui est un éloge d'un autre genre. Chacun de ses résultats phares est partagé : régression fallacieuse avec Newbold, cointégration avec Engle, le prix Nobel lui-même partagé en deux. Et ses contributions sont méthodologiques. Granger n'a pas produit de théorie sur le fonctionnement des économies ; il a produit des instruments pour le découvrir, ce qui signifie que son influence est énorme mais entièrement médiatisée par les personnes qui les ont bien ou mal utilisés.

Héritage

Les outils de Granger sont désormais si ancrés dans l'économie empirique que leur utilisation est banale, ce qui est la forme d'influence la plus forte disponible pour un méthodologue. La cointégration et la modélisation à correction d'erreurs sont des équipements standards pour quiconque étudie les taux d'intérêt, les taux de change ou la consommation ; les tests de causalité de Granger apparaissent dans des domaines bien éloignés de l'économie, notamment les neurosciences et la science du climat. Il a également laissé à la discipline une leçon permanente d'hygiène intellectuelle : qu'une procédure statistique renvoyant des réponses confiantes n'en renvoie pas pour autant des réponses correctes, et qu'il incombe au chercheur de savoir faire la différence. Le Granger Centre de Nottingham porte le nom d'un homme dont un instituteur a un jour jugé qu'il ne ferait probablement pas grand-chose.