Intégration financière internationale face à une stratégie de diversification de portefeuille

3.3.3 : Statistique descriptive des rendements des pays émergents.

	Cas de l'Europe et de l'Amérique latine.
pays		Brésil	Mexique	Argentine	Belgique
Indice		BOVESPA	IPC	MERVAL	BEL20
Mean		0.000505	0.000426	-0.000176	-0.000344
Median		0.001386	0.001557	0.001036	0.000383
Maximum		0.136766	0.104407	0.104316	0.092213
Minimum		-0.120961	-0.072661	-0.129516	-0.083193
Std. Dev.		0.021347	0.016467	0.020048	0.014474
Skewness		-0.045771	0.120414	-0.715403	-0.297856
Kurtosis		8.297069	7.568743	8.843892	9.397980
Jarque-Bera		1378.807	954.1235	1650.038	2028.323
Probability		0.000000	0.000000	0.000000	0.000000
Sum		0.595092	0.466160	-0.192161	-0.405414
Sum Sq. Dev.		0.536829	0.296367	0.439321	0.246776
Observations		1250	1250	1250	1250

Tableau 5 : Statistique descriptive des rendements des pays émergents : l?Europe et de l?Amérique latine.

Le tableau (5) regroupe les statistiques descriptives des rendements journaliers des indices boursiers, libellés en dollar américain, des marchés émergents retenus dans l?échantillon. On constate d?après ce tableau que pour les marchés de l?Amérique Latine et l?Europe, le rendement moyen le plus élevé est attribué à la bourse du Brésil 0.000505 tandis que celui le plus faible est enregistré en Belgique, soit -0.000344 .Le rendement maximal varie de 0.136766 ou Brésil à 0.092213 en Belgique alors que le rendement minimal fluctue entre -0.083193 et -0.129516. En terme de risque, la bourse de Belgique possède le risque le moins élevé ; soit 0.014474, alors que celui le plus élevé est marqué à la bourse du Brésil avec un écart type de 0.021347.

En ce qui concerne l?aplatissement, les valeurs de Kurtosis sont toutes positives, la distribution correspondante est leptokurtique par rapport à une distribution normale, ce qui se traduit graphiquement par des queues de distributions relativement épaisses. Les valeurs de la statistique de Kurtosis indiquent que les séries d?indices boursiers présentent un caractère épaisse ou leptokurtique. Les coefficients de Skewness indiquent que la distribution est asymétrique à gauche et rejettent la distribution normale pour la majorité des séries. Par conséquent, l?hypothèse de normalité n?est pas vérifié et le test de Jarque-Béra confirme bien

ce résultat et rejette significativement la distribution normale des rendements des indices boursiers pour tous les marchés formant cette zone.

	&as de l'Asie.
Pays		Australie	Inde	Indonésie	Malaisie	Singapour	Corée	Chine
Indice		ALLORDINARIES	BSE30	JKSE	KLSE	STI	KS11	SHANGCOMP
Mean		3.89E-05	0.000603	0.000517	0.000188	7.11E-05	-1.98E-05	0.000490
Median		0.000608	0.001292	0.001433	0.000521	0.000659	0.001218	0.001100
Maximum		0.053601	0.159900	0.076234	0.198605	0.075305	0.112844	0.099603
Minimum		-0.085536	-0.116044	-0.109539	-0.192464	-0.092155	-0.111720	-0.092562
Std. Dev.		0.012985	0.019706	0.016876	0.012622	0.014966	0.016532	0.020715
Skewness		-0.574728	0.082154	-0.691188	-0.286785	-0.326623	-0.574911	-0.287002
Kurtosis		7.856285	8.887322	9.079709	110.8972	8.304624	10.13952	5.652760
Jarque-Bera		1223.446	1704.026	1771.998	530687.0	1346.162	2383.771	347.1517
Probability		0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000
Sum		0.045909	0.711224	0.566145	0.205810	0.080438	-0.021641	0.554468
Sum Sq. Dev.		0.198628	0.457431	0.311284	0.174120	0.253110	0.298741	0.484908
Observations		1250	1250	1250	1250	1250	1250	1250

Tableau 6 : Statistique descriptive des rendements des pays émergents : cas de l?Asie.

D?après les résultats présentés dans, Tableau (6) les rendements journaliers varient entre 7.11E-05 en Singapour et -1.98E-05 en Corée. Par ailleurs la volatilité des marchés de capitaux est mesurée par l?écart-type des rendements des indices boursiers. En effet, le marché le moins risqué est le marché de Malaisie soit 0.012622 et le marché le plus risqué est le marché de la Chine ave un écart type de 0.020715 .Les coefficients d?asymétrie, généralement significativement négatifs, indiquent que la distribution des séries est étalée vers la gauche, ce qui illustre bien le fait qu?un choc négatif a plus d?impact qu?un choc positif. On signale également le caractère leptokurtique des séries des rentabilités étudiées. En effet, le Kurtosis est positif (k >3) pour toutes les séries. L?excès de Kurtosis témoigne d?une probabilité des points extrêmes, donc une distribution à queue épaisse. Les résultats montrent une certaine réserve quant à la validité de l?hypothèse normalité. Cette conclusion est renforcée par le test de Jaque Bera.

	&as de l'Afrflue.
pays		Tunisie	Egypte
indice		TUNINDEX	EGX30
Mean		0.001005	0.000880
Median		0.000840	0.000000
Maximum		0.360477	1.076939
Minimum		-0.357687	-1.068751
Std. Dev.		0.016158	0.049646
Skewness		0.042204	0.406581
Kurtosis		432.2329	373.2062
Jarque-Bera		8682350.	6732743.
Probability		0.000000	0.000000
Sum		1.137040	1.037575
Sum Sq. Dev.		0.295039	2.903405
Observations		1250	1250

Tableau 7 : Statistique descriptive des rendements des pays émergents : cas de l?Afrique.

D?après, le tableau (7) le rendement le plus important a été réalisé sur le marché Tunisien avec une moyenne de 0.001005, et le plus faible en Egypte avec une moyenne de 0.000880 ; le marché de Tunisien est le moins volatil avec un écart -type de 0.016158, en revanche, le marché le plus risqué est celui de l?Egypte 0.049646 vu qu?il réalise l?écart-type le plus élevé. Les distributions de rendements présentent toutes, une asymétrie (Skewness) négative, les distributions des rendements des indices étant étirés vers la gauche ou oblique à droite, le coefficient daplatissement (Kurtosis) est positif et supérieur à trois quel que soit le pays étudié, la distribution correspondante est leptokurtique par rapport à une distribution normale, ce qui se traduit graphiquement par des queues de distribution relativement épaisses.