3.4.1.4 : Le test de Philips, Perron, Kwiatkowski,
Schnidt et Shin (KPSS).
Le test de KPSS (1992) est testé sous
l?hypothèse nulle d?absence de racine unitaire contre l?hypothèse
de racine unitaire. D?ailleurs Kwiatkowski et al (1992) décompose la
série en une somme déterministe : d?un marché
aléatoire et d?un terme d?erreur stationnaire sous l?hypothèse
nulle et la variance de marché égal à zéro.
Puis - que est stationnaire, autour d?une tendance sous
= 0 alors est stationnaire autour d?un niveau sous
3.4.1.4 : Analyse des tests de racine unitaire.
Analyse de test de Ducky- Fuller simple pour les pays
développés
|
Statistique ADF
|
|
Pays
|
Indice boursiers
|
ADF en niveau
|
ADF en différence première
|
|
Etats-Unis
|
S&P 500
|
-1,994
|
-60,791
|
|
Canada
|
S&P / TSX
|
-2,401
|
-58,175
|
|
Royaume -Uni
|
FTSE 100
|
-1,826
|
-60,494
|
|
France
|
CAC 40
|
-1,816
|
-6,937
|
|
Allemagne
|
DAX
|
-1,660
|
-58,957
|
|
Italie
|
MIB 30
|
-1,764
|
-58,966
|
|
Suisse
|
SSMI
|
-1,910
|
-58,813
|
|
Pays Bad
|
AEX
|
-1,604
|
-6,253
|
|
Australie
|
All Ordinaries
|
-1,467
|
-59,636
|
|
Japon
|
Nikkei 225
|
-2,276
|
-59,210
|
|
Hong Kong
|
Hang Seng
|
-1,850
|
-54,177
|
Tableau 8 : résultats du test ADF pour les pays
développés.
L?annexe (3) relatif au test ADF au sein de la zone
développée fait ressortir une valeur de t statistique
inférieure en valeur absolue aux valeurs critiques pour les trois seuils
(1%,5% et 10%). Les indices boursiers de ces pays sont donc non stationnaires.
En conséquence à cette non stationnarité, nous passons du
test niveau à la première différenciation (variation de
l?indice). Les t statistiques des pays de l?Europe de l?Est
étudiés sont largement supérieures en valeur absolue aux
différents seuils critiques déjà
énumérés. Nous concluons que les indices relatifs à
ces pays sont intégrés d?ordre (1) ou I(1).
Le test PP suit la même procédure que le test
ADF. Nous retrouvons les mêmes résultats que ceux du paragraphe
précédent. Le test ADF et le test PP montrent que notre variable
étudiée, soit lindice ne devient stationnaire que
suite à une première différenciation. Notre variable est
intégrée dordre 1 dans les deux cas ci
précédemment étudiés. Le test KPSS se base sur le
test de multiplicateur de Lagrange (LM) fondé sur
lhypothèse nulle de stationnarité. Nous rejetons H0 si
cette statistique est supérieure aux valeurs critiques.
|
Analyse de test de Ducky- Fuller simple pour les pays
émergents.
|
|
Statistique ADF
|
|
Pays
|
Indice boursiers
|
ADF en niveau
|
ADF en différence première
|
|
Brésil
|
Bovespa
|
-1,544
|
-56,534
|
|
Mexique
|
IPC
|
-2,058
|
-60,195
|
|
Argentine
|
Merval
|
-1,961
|
-58,934
|
|
Egypte
|
EGX/30
|
-1,944
|
-34,813
|
|
Tunisie
|
TUNINDEX
|
-2,335
|
-49,653
|
|
Chine
|
Shang. Comp
|
-1,862
|
-42,844
|
|
Inde
|
BSE 30
|
-1,922
|
-60,479
|
|
Indonésie
|
JKSE
|
-2,013
|
-56,170
|
|
Malaisie
|
KLSE
|
-1,698
|
-59,871
|
|
Corée
|
KS11
|
-2,054
|
-60,648
|
|
Singapour
|
STI
|
-1,612
|
-60,364
|
|
Belgique
|
BEL20
|
-1,562
|
-6,540
|
Tableau 9 : résultats du test ADF pour les pays
émergents.
L?annexe (3) relatif au test ADF au sein de la zone
émergente fait ressortir une valeur de t statistique inférieure
en valeur absolue aux valeurs critiques pour les trois seuils (1%,5% et 10%)
à l?exception de la chine et linde qui furent stationnaires
en niveau. Les indices boursiers de ces pays sont donc non stationnaires. En
conséquence à cette non stationnarité, nous passons au
test en niveau à la première différenciation (variation de
lindice). Les t statistiques des pays de lEurope de
lEst étudiés sont largement supérieurs en
valeur absolue aux différents seuils critiques déjà
énumérés. Nous concluons que les indices relatifs à
ces pays sont intégrés dordre (1) ou I(1).
Le test PP suit la même procédure que le test
ADF. Nous retrouvons les mêmes résultats (Annexes 3) que ceux du
paragraphe précédent. Le test ADF et le test PP montrent que
notre variable étudiée, soit l?indice ne devient stationnaire que
suite à une première différenciation. Notre variable est
intégrée dordre 1 dans les deux cas ci
précédemment étudiés. Le test KPSS se base sur le
test de multiplicateur de Lagrange (LM) fondé sur l?hypothèse
nulle de stationnarité. Nous rejetons H0 si cette statistique est
supérieure aux valeurs critiques.
|
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