DEUXIÈME PARTIE
RÉSULTATS ET DÉFINITION DE
STRATÉGIE DE GESTION DE PORTEFEUILLE À LA BRVM
Introduction
Les variables ayant été soumises à
plusieurs estimations, les fonctions réponses du modèle de base
spécifié nous permet de dégager les résultats issus
des tests et de procéder à leurs interprétations. Le
premier chapitre présente les résultats des tests avec les
règles de décision recommandées par la théorie
ainsi que l'interprétation des résultats par rapport à
l'hypothèse de l'étude. Le deuxième chapitre renvoie
à la définition de stratégie de gestion de portefeuille
à la BRVM et les pistes de recherche issues des insuffisances
observées de l'étude.
CHAPITRE III : RESULTATS DES TESTS D'EFFICIENCE
À LA
BRVM
Les résultats des différentes estimations sont
présentés dans la première section suivant les
différents critères de validités et les analyses et
interprétations sont faites dans la deuxième section. La
vérification de l'hypothèse de l'étude qui est faite
également dans la deuxième section nous oriente d'ors et
déjà pour la définition de stratégies.
Section 1 : Présentation des résultats
des Tests
La présentation des résultats du modèle
proposé passe par plusieurs tests notamment les tests sur les variables
et des tests relatifs à l'équation elle même.
1.1 Analyse des variables
L' analyse des variables est très importante pour toute
étude rigoureuse car elle permet d'éliminer les variables non
pertinentes qui n'expliquent pas le phénomène. Cette analyse
porte essentiellement sur l'analyse graphique et sur certaines
caractéristiques des variables pour prouver leur pouvoir explicatif.
1.1.1 Analyse graphique
Figure No 8 :
Évolution trimestrielle de l'Indice BRVM Composite
L'évolution de l'indice BRVMC ( Figure 8 ) nous montre
que la première chute significative s'est produite au troisième
trimestre 1999 et atteint 87.13. Les analystes du marché de la BRVM ont
estimé tout simplement que cette période est la période
des vacances et donc un ralentissement de l'activité boursière en
générale. En suite une reprise en fin d'année 1999.
Cette reprise va s'arrêtera à partir du premier
trimestre de l'année 2000 et l'indice va connaître un recule
jusqu'au deuxième trimestre 2001 pour atteindre 68,65 et une reprise en
fin d'année 2001 pour s'établir à 77,46 mais qui ne va pas
persister mais va chuter jusqu'à 67,20 au troisième trimestre
2002. La dégression de l'indice BRVM Composite a commencé durant
le premier trimestre de l'année 2000.
En effet, la Côte d'Ivoire qui occupe plus de 90% de
l'activité du marché régional, avec 38
sociétés cotées sur les 39 inscrites à la cote, a
connu un changement de régime politique, le 24
décembre 1999. L'incertitude occasionné par ce
changement a eu pour conséquence de susciter dans un premier temps, des
ventes massives de titres sur le marché boursier et dans un second
temps, une rétention des ordres d'achat de la part des investisseurs.
Tout ceci combiné, a entraîné un fort recul des indicateurs
du marché ( indices, volumes et valeurs, capitalisation
boursière).
Figure No 9 :
Histogramme et Statistique descriptive de l'Indice BRVM Composite
La figure 9 nous montre que l'indice BRVM Composite a
évolué sur la période du dernier trimestre 1998 au
quatrième trimestre 2002 avec une moyenne de 80,12 et atteint un minimum
de 67,2 . Le coefficient d'aplatissement ( skewness) est de 0.6,
différent de 0, signifie que l'indice BRVM Composite ne suit pas une loi
normale et un kurtosis de 1,7 qui devait être égale à 3.
L'écart type est de 11,20 montre qu'il y existe une dispersion
significative de l'indice.
Figure No 10 :
Évolution Trimestrielle du nombre des transactions
Le nombre de transaction étant nominal il nous a
semblé nécessaire de transformer cette série avec la
norme logarithmique qui s'exprime en pourcentage et n'a pas d'incidence sur
l'évolution de la série.
Figure No 11 :
Évolution Trimestrielle du logarithme du nombre des transactions
Figure No12 :
Évolution trimestrielle du volume transigé
Le volume transigé étant également en
valeur nominale nous le transformons en pourcentage par logarithme et en
éliminer les fortes variations.
Figure No13 :
Évolution trimestrielle du logarithme du volume transigé
Figure No 14 :
Évolution trimestrielle du taux d'inflation dans l'UEMOA
Figure No 15 :
Évolution trimestrielle du taux d'inflation en Cote d'Ivoire
Figure No16 :
Évolution trimestrielle du taux de rendement du marché
Figure No17 :
Évolution trimestrielle du ratio cours/bénéfice du
marché
La variable PERM n'étant pas disponible
trimestriellement, sur la période de l'étude nous avions
procède à un ajustement saisonnier pour obtenir les
données ajustées additives PERMSA (Figure No18).
Figure No18 :
Évolution trimestrielle du ratio cours/bénéfice du
marché après ajustement saisonnier.
Figure No19 :
Évolution trimestrielle du PIB de l'UEMOA
Les données du PIB de l'UEMOA et du PIB de la Cote
d'Ivoire étant annuelle nous les avons ajusté par la
méthode d'ajustement saisonnier additive. TXPIBSA et TXPIBCSA (Figure
20) pour tenir compte uniquement du PIB de l'UEMOA.
Figure No20 :
Évolution trimestrielle du PIB de l'UEMOA par ajustement saisonnier
Figure No21 :
Évolution trimestrielle du taux de pension de la BECAO
1.1.2 Analyse de la multicolinéarités
Il y a multicolinéarités lorsque les variables
explicatives du modèle sont fortement corrélées entre
elles. Elles perturbent ainsi la résolution du modèle, dans ce
cas on doit éliminer l'une ou l'autre en constituant des sous
échantillons ou ces variables se retrouvent deux à deux.
L'analyse de multicolinéarité passe le calcul de la matrice des
colinéarités et ensuite sélectionner les variables qui
sont fortement corrélées c'est à dire qui ont un
coefficient de corrélation R2 = COV(XY)/ V(X)*V(Y)
supérieur à 0,80.
La lecture de l'Annexe I, nous montre que le Taux d'inflation
TXINF de l'Union est fortement corrélé avec le Taux d'inflation
de la Cote d'Ivoire TXINFC (0,98). Nous avons donc éliminé la
variable Taux d'inflation TXINF de notre modèle par ce que les deux
variables ont les mêmes pouvoirs explicatifs.
Le Taux de pension( TXPENS) et le Taux d'escompte ( TXINT)
sont parfaitement corrélés, nous enlevons le taux d'escompte du
modèle pour conserver le taux de pension.
Le Taux d'évolution du Produit Intérieur Brut de
l'Union (TXPIBSA) et le Taux d'évolution du Produit Intérieur
Brut de la Cote d'Ivoire (TXPIBCSA) sont également fortement
corrélés à (0,92). Ce qui exclut l'une des variables du
modèle. Nous avons choisi de sortir la variable Taux d'évolution
du Produit Intérieur Brut de l'Union (TXPIBSA) pour la qualité du
test.
En définitif, les variables conservées pour
continuer les tests sont les suivantes : BRVMC0, LNBRTR, TXINFC,
TXPIBCSA, TXREND, LVOLTR, TXPENS et le PERMSA. Nous avons donc en Annexe II la
matrice de corrélation qui révèle également des
indices d'autocorrelation entre les couples ( BRVMC0; TXPIBCSA), (PERMSA;
TXPIBCSA) et (TXPENS; TXINFC) qui sont donc à surveiller que nous
éliminerons ou conserverons par la suite par d'autres tests.
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