Intégration financière internationale face à une stratégie de diversification de portefeuille

3.6 : Analyse de la Co-intégration

La détermination du nombre de retard (P) du modèle vectoriel autorégressif VAR(P) est une étape importante dans notre étude empirique sur l?intégration des marchés. Pour le cas des marchés développés, on a un VAR dordre 4 puisque les critères AIC (Akaike information criterion) et SC (Schwarz criterion) sont minimaux pour un P = 4. Pour ce qui concerne les pays émergents on a aussi un VAR d?ordre 4 puisque les critères sont nominaux pour un P= 4

3.6.1 : Détermination du nombre optimal de retard

Lors de la détermination du nombre optimal de retard on va ce limité au VAR (4). Zone de l'Afrique

	VAR 1	VAR 2	VAR 3	VAR 4
AIC	28.522	28.447	28.279	28.245
SC	28.547	28.488	28.336	28.319

Tableau n°10 : nombre optimal de retard du modèle VAR : Zone de l?Afrique

D?après ce tableau, on constate que le nombre de retard qui minimise les critères « Al C » et « SC » est P =4

Zone de l'Europe

	VAR 1	VAR 2	VAR 3	VAR 4
AIC	84.418	83.89	83.63	84.328
SC	84.648	84.328	84.269	84.164

Tableau n°11 : nombre optimal de retard du modèle VAR : Zone de Europe

D?après ce tableau, on constate que le nombre de retard qui minimise les critères « Al C » et « SC » est P =4

	Zone de l'Amérique du Nord
		VAR 1	VAR 2	VAR 3	VAR 4
AIC		30.42	30.149	30.042	29.97
SC		30.44	30.19	30.10	30.05

Tableau n°12 : nombre optimal de retard du modèle VAR : Zone de l?Amérique du Nord

D?après ce tableau, on constate que le nombre de retard qui minimise les critères « Al C » et « SC » est P =4

	Zone de l'Asie
		VAR 1	VAR 2	VAR 3	VAR 4
AIC		133.77	133.07	132.789	132.54
SC		137.14	133.77	133.826	133.91

Tableau n°13 : nombre optimal de retard du modèle VAR : Zone de l?Asie

D?après ce tableau, on constate que le nombre de retard qui minimise les critères « AIC » et « SC » est P =4

3.6.2 : Test de Co-intégration.

Zones géographiques	Nombre de relation de Co-intégration
Amérique de nord	1
Europe	4
Asie	7
Afrique	1

Tableau 14 : Résultat du test de Co-intégration.

Le test de Co-intégration multi - variée pour l?indice S&P 500 et les autres indices boursiers des différents marchés de notre échantillons sera effectué pour un nombre de retard .Les résultats montrent qu?il ya une relation de co-intégration (Annexe 4) cela s?explique par les réformes mises en place de ces dernières années dans les différents marchés et la levée des restrictions visons la globalisation des marchés.

D?ailleurs la détermination des tests de causalité au sens de Granger a montré que les couples des marchés S&P 500 et les différents marchés présente des relations bidirectionnelles sur le long terme, donc tout choc se répercutera sur chaque pays, ainsi le recours au test de causalité de Granger nous nous permet d?identifier le sens de la causalité entre ces marchés Cointégrés. En fait, ces diverses relations de Co-intégration peuvent avoir une autre explication qui prend origine de crises financières où on peut parler d?une augmentation de l?intégration financière pour effet de Co-intégration.

3.6.3 : L'analyse du test de causalité

On dit que la variable X couse au sens de Granger la variable Y si et seulement si la connaissance du passé de X améliore la prévision de Y à tout horizon. Dans notre étude on va tester le lieu de causalité entre le rendement de l?indice S&P 500 et les autres rendements des indices boursiers, pour ce faire on va comparer la probabilité obtenue ci-dessous de test de Granger par rapport à 5%.

En comparent par exemple l?indice S&P 500 et l?indice SPTSX on déduit les résultats suivants.

Pairwise Granger Causality Tests Date: 05/30/11 Time: 12:29 Sample: 1 1249

Lags: 2

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.

SPTSX does not Granger Cause SP500 1126 2.68042 0.0690

SP500 does not Granger Cause SPTSX 43.2690 8.E-19

Si P < 0,1 on rejette donc il ya un sens de cousalité

Sens de causalité	causalité
SPTSX ? SP500	Oui
SP500 ? SPTSX	Oui

Tableau 15 : Résultat du test decausalité : cas de l?Amérique du Nord.