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Intégration financière et diversification

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par Khalil Tichichte
Université du Québec à  Montréal-ESG - Master 2 finances appliquées 2008
  

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Conclusion

Dans ce travail nous avons dans une première étape exploré l'état de l'intégration financière mondiale en recourant au modèle simple développé par Akdogan. Puis nous avons procédé à un test du modèle conditionnel international d'évaluation des actions. Pour ce faire, nous avons employé une spécification GARCH multivarié asymétrique présentant l'avantage de tester concomitamment 6 marchés : 4 développés et 2 émergents. Ainsi, avec cette spécification les primes de risque et les corrélations conditionnelles sont autorisées à osciller suivant les dates et de réagir aux chocs en fonction de leurs importances et leurs signes. Le prix de risque de covariance est déterminé par un ensemble de variables économiques et financières. Cette démarche nous a permis de ressortir des résultats qui appuient l'hypothèse de l'intégration des marchés nationaux étudiés. Ensuite, par analogie aux études antérieures nous avons dérivé une mesure ex ante des gains de la diversification internationale de portefeuille.

Les résultats finaux montrent que les corrélations ont effectivement augmenté au cours de cette dernière décennie. Ceci est tout à fait logique suite aux mouvements de libéralisation et de déréglementation entamés par les gouvernements à partir des années 80 d'une part et d'autre part grâce au développement des nouvelles technologies de l'information et des télécommunications. De l'avis de nombreux auteurs l'augmentation des corrélations des marchés domestiques aurait diminué les gains émanant de la stratégie de la diversification internationale. Paradoxalement nos résultats ne soutiennent pas cette vison. En effet, comme cela a été empiriquement prouvé les gains de la diversification sont significativement positifs pour tous les marchés. Mieux encore ces gains ne présentent à première vue aucune tendance à la baisse.

ANNEXE 1

A-Prix de risque constant

Estimation des paramètres du modèle BEKK-GARCH

System: SYS01

 
 
 

Estimation Method: ARCH Maximum Likelihood (BHHH)

Covariance specification: BEKK

 
 

Date: 03/23/08 Time: 08:02

 
 

Sample: 2 420

 
 
 

Included observations: 419

 
 

Total system (balanced) observations 2933

 

Presample covariance: backcast (parameter =0.7)

 

Failure to improve Likelihood after 80 iterations

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

C(1)

0.046024

0.004991

9.221509

0.0000

C(2)

-0.075050

0.005967

-12.57786

0.0000

C(3)

-0.006498

0.005148

-1.262357

0.2068

C(4)

0.030996

0.003139

9.875507

0.0000

C(5)

-0.047768

0.003403

-14.03854

0.0000

C(6)

0.002852

0.002934

0.971972

0.3311

C(7)

0.047435

0.005874

8.074804

0.0000

C(8)

-0.085911

0.006557

-13.10308

0.0000

C(9)

0.006508

0.004440

1.465713

0.1427

C(10)

0.042997

0.004072

10.55867

0.0000

C(11)

-0.070826

0.004662

-15.19320

0.0000

C(12)

0.003505

0.003885

0.902059

0.3670

C(13)

0.041240

0.005053

8.161565

0.0000

C(14)

-0.078895

0.005150

-15.31924

0.0000

C(15)

0.006930

0.003491

1.984867

0.0472

C(16)

0.025124

0.002860

8.783271

0.0000

C(17)

-0.037350

0.002600

-14.36754

0.0000

C(18)

0.002740

0.002348

1.167062

0.2432

C(19)

0.021992

0.002623

8.384783

0.0000

C(20)

-0.029376

0.001962

-14.97105

0.0000

C(21)

0.001225

0.001953

0.627263

0.5305

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Variance Equation Coefficients

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

C(22)

0.000888

0.000389

2.282864

0.0224

 

C(23)

0.000136

7.26E-05

1.878019

0.0604

C(24)

0.000265

0.000136

1.951052

0.0511

C(25)

0.000283

8.35E-05

3.389485

0.0007

C(26)

0.000186

9.89E-05

1.885435

0.0594

C(27)

0.000620

0.000110

5.656050

0.0000

C(28)

0.000376

6.35E-05

5.925279

0.0000

C(29)

1.50E-05

4.94E-06

3.034326

0.0024

C(30)

1.18E-05

3.54E-06

3.339570

0.0008

C(31)

0.000156

6.26E-05

2.487610

0.0129

C(32)

1.47E-05

3.57E-06

4.104440

0.0000

C(33)

0.000756

9.18E-05

8.242172

0.0000

C(34)

0.000347

5.84E-05

5.947349

0.0000

C(35)

-2.51E-05

4.04E-06

-6.208897

0.0000

C(36)

0.000260

0.000103

2.533522

0.0113

C(37)

7.63E-06

3.65E-06

2.089688

0.0366

C(38)

0.001063

0.000135

7.862996

0.0000

C(39)

0.000434

8.26E-05

5.254514

0.0000

C(40)

0.000871

0.000272

3.204591

0.0014

C(41)

0.000239

8.98E-05

2.664710

0.0077

C(42)

0.000498

8.54E-05

5.831705

0.0000

C(43)

0.000429

7.46E-05

5.752422

0.0000

C(44)

3.40E-05

4.07E-06

8.370732

0.0000

C(45)

0.000917

0.000114

8.016151

0.0000

C(46)

0.000382

6.77E-05

5.649168

0.0000

C(47)

0.000641

0.000152

4.206620

0.0000

C(48)

0.000808

5.48E-05

14.75263

0.0000

C(49)

0.000640

7.79E-05

8.219700

0.0000

C(50)

0.125869

0.051058

2.465218

0.0137

C(51)

0.147739

0.014775

9.999079

0.0000

C(52)

-0.002630

0.024784

-0.106135

0.9155

C(53)

0.414981

0.054764

7.577636

0.0000

C(54)

-0.004905

0.025140

-0.195123

0.8453

C(55)

0.282168

0.038123

7.401528

0.0000

C(56)

0.389388

0.033801

11.51990

0.0000

C(57)

0.724636

0.140469

5.158700

0.0000

C(58)

0.980468

0.003414

287.1624

0.0000

C(59)

0.999715

0.000244

4098.390

0.0000

C(60)

0.589198

0.135784

4.339229

0.0000

C(61)

0.992528

0.000627

1581.760

0.0000

C(62)

-0.484822

0.165108

-2.936393

0.0033

C(63)

0.441090

0.085917

5.133895

0.0000

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Log likelihood

5843.607

Schwarz criterion

-26.98527

Avg. log likelihood

1.992365

Hannan-Quinn criter.

-27.35241

Akaike info criterion

-27.59240

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Equation: DLOG(FRANCE)=C(1)+C(2)*SF+C(3)*TF

 

R-squared

0.518285

Mean dependent var

0.007204

Adjusted R-squared

0.515969

S.D. dependent var

0.065663

S.E. of regression

0.045684

Sum squared resid

0.868187

Prob(F-statistic)

1.948219

 
 
 
 
 
 
 
 

Equation: DLOG(GB)=C(4)+C(5)*SG+C(6)*TG

 

R-squared

0.418904

Mean dependent var

0.006003

Adjusted R-squared

0.416110

S.D. dependent var

0.059061

S.E. of regression

0.045130

Sum squared resid

0.847281

Prob(F-statistic)

2.033734

 
 
 
 
 
 
 
 

Equation: DLOG(H_KONG )=C(7)+C(8)*SH+C(9)*TH

 

R-squared

0.412699

Mean dependent var

0.007196

Adjusted R-squared

0.409876

S.D. dependent var

0.095514

S.E. of regression

0.073374

Sum squared resid

2.239612

Prob(F-statistic)

1.846122

 
 
 
 
 
 
 
 

Equation: DLOG(JAPAN )=C(10)+C(11)*SJ+C(12)*TJ

 

R-squared

0.551221

Mean dependent var

0.005680

Adjusted R-squared

0.549064

S.D. dependent var

0.062824

S.E. of regression

0.042188

Sum squared resid

0.740395

Prob(F-statistic)

1.921386

 
 
 
 
 
 
 
 

Equation: DLOG(SINGAPOUR )=C(13)+C(14)*SSIG+C(15)*TSIG

R-squared

0.446412

Mean dependent var

0.004888

Adjusted R-squared

0.443750

S.D. dependent var

0.081329

S.E. of regression

0.060657

Sum squared resid

1.530591

Prob(F-statistic)

1.943161

 
 
 
 
 
 
 
 

Equation: DLOG(USA )=C(16)+C(17)*SU+C(18)*TU

 

R-squared

0.425057

Mean dependent var

0.005830

Adjusted R-squared

0.422293

S.D. dependent var

0.045459

S.E. of regression

0.034552

Sum squared resid

0.496638

Prob(F-statistic)

2.028161

 
 
 
 
 
 
 
 

Equation: DLOG(MONDE )=C(19)+C(20)*SM+C(21)*TM

 

R-squared

0.340022

Mean dependent var

0.005970

Adjusted R-squared

0.336849

S.D. dependent var

0.045652

S.E. of regression

0.037176

Sum squared resid

0.574945

Prob(F-statistic)

2.256448

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Covariance specification: BEKK

 
 

GARCH = M + A1*RESID(-1)*RESID(-1)'*A1 + B1*GARCH(-1)*B1

M is an indefinite matrix

 
 

A1 is diagonal matrix

 
 

B1 is diagonal matrix

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Tranformed Variance Coefficients

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

M(1,1)

0.000888

0.000389

2.282864

0.0224

M(1,2)

0.000136

7.26E-05

1.878019

0.0604

M(1,3)

0.000265

0.000136

1.951052

0.0511

M(1,4)

0.000283

8.35E-05

3.389485

0.0007

M(1,5)

0.000186

9.89E-05

1.885435

0.0594

M(1,6)

0.000620

0.000110

5.656050

0.0000

M(1,7)

0.000376

6.35E-05

5.925279

0.0000

M(2,2)

1.50E-05

4.94E-06

3.034326

0.0024

M(2,3)

1.18E-05

3.54E-06

3.339570

0.0008

M(2,4)

0.000156

6.26E-05

2.487610

0.0129

M(2,5)

1.47E-05

3.57E-06

4.104440

0.0000

M(2,6)

0.000756

9.18E-05

8.242172

0.0000

M(2,7)

0.000347

5.84E-05

5.947349

0.0000

M(3,3)

-2.51E-05

4.04E-06

-6.208897

0.0000

M(3,4)

0.000260

0.000103

2.533522

0.0113

M(3,5)

7.63E-06

3.65E-06

2.089688

0.0366

M(3,6)

0.001063

0.000135

7.862996

0.0000

M(3,7)

0.000434

8.26E-05

5.254514

0.0000

M(4,4)

0.000871

0.000272

3.204591

0.0014

M(4,5)

0.000239

8.98E-05

2.664710

0.0077

M(4,6)

0.000498

8.54E-05

5.831705

0.0000

M(4,7)

0.000429

7.46E-05

5.752422

0.0000

M(5,5)

3.40E-05

4.07E-06

8.370732

0.0000

M(5,6)

0.000917

0.000114

8.016151

0.0000

M(5,7)

0.000382

6.77E-05

5.649168

0.0000

M(6,6)

0.000641

0.000152

4.206620

0.0000

M(6,7)

0.000808

5.48E-05

14.75263

0.0000

M(7,7)

0.000640

7.79E-05

8.219700

0.0000

A1(1,1)

0.125869

0.051058

2.465218

0.0137

A1(2,2)

0.147739

0.014775

9.999079

0.0000

A1(3,3)

-0.002630

0.024784

-0.106135

0.9155

A1(4,4)

0.414981

0.054764

7.577636

0.0000

A1(5,5)

-0.004905

0.025140

-0.195123

0.8453

A1(6,6)

0.282168

0.038123

7.401528

0.0000

A1(7,7)

0.389388

0.033801

11.51990

0.0000

B1(1,1)

0.724636

0.140469

5.158700

0.0000

B1(2,2)

0.980468

0.003414

287.1624

0.0000

B1(3,3)

0.999715

0.000244

4098.390

0.0000

B1(4,4)

0.589198

0.135784

4.339229

0.0000

B1(5,5)

0.992528

0.000627

1581.760

0.0000

B1(6,6)

-0.484822

0.165108

-2.936393

0.0033

B1(7,7)

0.441090

0.085917

5.133895

0.0000

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Tests de spécification du MEDAF à prix du risque constant

Test de wald Variante 1

Wald Test:

 
 

System: SYS4

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Test Statistic

Value

df

Probability

 
 
 
 
 
 
 
 

Chi-square

7.637098

6

0.2659

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Null Hypothesis Summary:

 
 
 
 
 
 
 
 
 

Normalized Restriction (= 0)

Value

Std. Err.

 
 
 
 
 
 
 
 

C(1)

-0.040657

0.029731

C(4)

-0.014589

0.009651

C(7)

0.203577

0.214285

C(10)

0.001894

0.006214

C(13)

0.160557

0.159290

C(16)

0.098468

0.105580

 
 
 
 
 
 
 
 

Restrictions are linear in coefficients.

Test de wald Variante 2

Wald Test: System: SYS4

Test Statistic Value df Probability

Chi-square 3.696326 6 0.5939

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.

C(3) - C(18) 21.23442 18.20960

C(6) - C(18) -3.773720 7.029277

C(9) - C(18) -5.684867 6.343819

C(12) - C(18) -2.628210 8.972324

C(15) - C(18) -5.538799 6.559892

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"Il faudrait pour le bonheur des états que les philosophes fussent roi ou que les rois fussent philosophes"   Platon