Le tableau n°1 présentes les
résultats du test de normalité selon Jarque-Bera.
Ce tableau contient les statistiques de Jarque-Bera permettant
d'apprécier la normalité
4-3-4-test d'autocorrélation
Les statistiques de Durbin-Watson présentées
dans le tableau n°2 constituent les résultats du test
d'autocorrélation.
4-3-5-test de stabilité
fonctionnelle
Les statistiques de Fischer présentées dans le
tableau n°2 ainsi que les ratios de similitude présentés
dans le tableau n°3 constituent les résultats du test de
stabilité.
4-4-TEST EN COUPE TRANSVERSALE DU CAPM
Tableau n° 5 : coefficients de la
régression en coupe transversale des rendements moyens sur
les bêtas estimés
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RAPPORT DÉTAILLÉ
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Statistiques de la régression
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Coefficient de détermination multiple
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0,13581808
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Coefficient de détermination R^2
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0,01844655
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Coefficient de détermination R^2
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-0,00438027
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Erreur-type
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0,00116964
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Observations
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45
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ANALYSE DE VARIANCE
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Degré de liberté
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Somme des carrés
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Moyenne des carrés
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F
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Régression
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1
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1,1055E-06
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1,1055E-06
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0,80810854
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Résidus
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43
|
5,8827E-05
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1,3681E-06
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Total
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44
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5,9932E-05
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Coefficients
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Erreur-type
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Statistique t
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Probabilité
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Constante
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-8,5208E-06
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0,00027496
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-0,03098929
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0,97542148
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Variable X 1
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-0,00020055
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0,00022309
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-0,89894857
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0,3736866
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Source : Réalisé à
partir des données des marchés boursier et monétaire
Description du Tableau
Ce tableau comprend les coefficients issus de la
régression des rendements moyens de chaque titre sur leur bêta
respectif estimés précédemment.
Il présente aussi les statistiques de Student ainsi que
le coefficient de détermination de la régression en coupe
transversale.
CHAPITRE 3 : ANALYSE DES RESULTATS ET
IMPLICATIONS
4.1-ANALYSE DES RESULTATS
4.1.1-Analyse statistique des rendements
Le tableau n°1 présente une description
statistique des rendements des actions côtées à la bourse
de Nairobi. Sur un total de 45 titres, 20 titres, soit 44% affichent un
rendement moyen négatif. Les actions à la bourse de Nairobi sont
donc peu performantes en terme de rendement. Elles sont également
très risquées avec une volatilité excessive (écarts
types très grands).
Tous ces résultats sont en concordance avec ceux
obtenus des études antérieures sur les marchés
émergents. En effet, pour Amato et ali (1999), `18 des 20 marchés
au monde les plus performantes étaient émergents alors que 8 des
10 plus mauvais l'étaient aussi'.
Par ailleurs Assoé et ali (1999) ont dans leur
étude abouti à la conclusion selon laquelle `les rendements des
marchés émergents sont relativement peu élevés et
ont une grande volatilité, ceci en comparaison avec les marchés
développés'.
Ces résultats ont été confirmé par
Bourguinat H., Menai (1996).
4.1.2-Estimation des risques systématiques et
des risques spécifiques
Le tableau n° 2 présente les bêtas et les
alphas (risques spécifiques) estimés par le modèle de
marché ainsi que leurs statistiques. Sur les 45 titres, 30 soit (66%) on
un bêta statistiquement valide signifiant ainsi que le modèle de
marché qui est utilisé pour estimer ces coefficients bêtas
serait à priori un modèle adapté à cet effet, mais
ceci en entendant les résultats des tests des hypothèses
fondamentales de ce modèle utilisé.
Sur les 45 titres ayant fait l'objet de notre étude, 26
soit 57,77%, ont un bêta supérieur à
l'unité (titres offensifs); ces titres répercutent de
manière amplifiée les fluctuation du return du
marché les 42,23% restant ont des bêtas de valeur
inférieure à l'unité. On peut conclure alors que ces
titres sont défensifs. Ils suivent donc le mouvement du
marché.
Quant aux alphas estimés, ils sont statistiquement
nuls, et ceci sans exception. Le marché de Nairobi ne
rémunère donc pas le risque spécifique. Ce qui semble
être très intéressant à plus d'un titre. En effet la
non significativité des coefficients alphas (risques spécifiques
nuls) prédispose les bêtas obtenus à être
utilisés valablement pour le CAPM et semble être un bon indicateur
pour la validité modèle. En effet la version traditionnelle du
CAPM opte pour une nullité du risque spécifique.
4.1.3- Test sur la violation des hypothèses
fondamentales du modèle de
marché
4.1.3.1- Spécificité
Le tableau n°3 présente les résultats issus
du test pour l'appréciation de la spécification. Il s'agit d'un
test paramétrique de Ramsey qui utilise le ratio de similitude (LR) qui
est distribuée comme . Sur les 45 actions ayant fait l'objet d'analyse, plus de la
moitié sont mal spécifiées.
4.1.3.2-
Hétéroscédasticité
Le tableau n°4 présente les résultats du
test d'hétéroscédasticité de white. Il s'agit d'un
test qui permet de comparer la statistique NR² ou N est le nombre
d'observations, R² le coefficient de détermination à .
Il ressort des résultats du tableau n°4 que le
statistique NR² est plus petite que  à un niveau de signification de 0.05.
Nous pouvons conclure que le modèle n `est pas
homoscédastique. Il est donc hétéroscédastique pour
tous les titres.
Ce résultat est conforme à ceux obtenus
ultérieurement sur les petites places financières. Il s'agit de
ceux obtenus par Belkaoui (1997) et par Fowler et ali (1979) qui ont
respectivement utilisé un échantillon de 45
sociétés et de 69 sociétés cotées à
la bourse de Toronto. Il s'agit aussi des résultats des études de
Giaccotto et ali (1982) et Karathanassis et Philipas (1993) sur les
données grecques
4.1.3.3-Normalité
Le tableau n°1 présente les statistiques du test
de Jarque-Bera ainsi que leur probabilité, Sous l'hypothèse nulle
de normalité, cette statistique de Jarque-Bera est distribuée
selon .
Les résultats de notre étude ont apporté
la preuve de la non normalité du modèle de marché pour
tous les 45 titres.
Cette question de la non normalité des rendements des
titres, même si elle a tendance à concerner plusieurs places
financières et ceci sans distinction de tailles, il faut noter
néanmoins qu'elle est plus accentuée sur les petites bourses
financières. Cette non normalité des rendements ne semble pas
rendre pertinent le critère de moyenne variance (Amato et ali, 1999)
4.1.3.4-Autocorrélation
Le tableau n°2 présente les résultats des
tests d'autocorrélation de DurbinWatson. Il apparaît qu'il existe
un nombre important de titres qui sont autocorrélés.
En effet sur un total de 45 actions ayant fait objet
d'analyse, 40 actions soit environ 89% sont autocorrées.
4.1.3.5-Stabilité
Les tableaux n°2 et 3 présentent respectivement
les statistiques de Fisher et les ratios de similitude issus du test de
stabilité du modèle. Les résultats de chacun de ces deux
différents tests révèlent qu'il apparaît ne pas
avoir des bêtas stables dans le temps.
4.1.4-Test en coupe transversale du CAPM
La dernière étape de notre recherche est un
test en coupe transversale qui consiste à régresser par moindre
carrée ordinaire, les rendements moyens de chaque titre sur leur
bêta respectif obtenu précédemment par le modèle de
marché. Il s'agit d'un test évident de la forme traditionnelle du
CAPM qui consiste à ajuster l'équation :
Cette forme traditionnelle du modèle impliquerait que
le retard  devrait être nul et la pente  devrait être égale à  soit 0,00161.
Les résultats nous donnent :
 =0,586
 =1,06
On trouve par ailleurs :  =0,0001014 et  =0 ,0002005 R²=13,58%
Les coefficients  et obtenus sont statistiquement égales à
zéro.
Il ressort donc que les résultats obtenus sont
défavorables au CAPM dans sa version traditionnelle. En effet, la
relation entre les rentabilités et les bêtas n'est pas
significative, car le coefficient vaut en moyenne 0,0002005 et sa statistique de student est de 1,06,
aboutissant à la conclusion que cette moyenne n'est pas
significativement différente de zéro, par conséquent le
marché boursier de Nairobi ne rémunère pas le prix du
risque. Il apparaît clair que nous n'arrivons donc pas à mettre en
évidence une relation statistique linéaire entre les rendements
et les risques systématiques.
Enfin, le pouvoir explicatif des rendements par les risques
systématiques n'est pas très élevé puisque R²
moyen vaut 13,58%, ce qui est très faible puisque les bêtas sont
supposés être le seul facteur qui détermine les
rentabilités et devraient donc les expliquer à 100%.
La principale conclusion qui se dégage de cette
analyse semble s'oriente en faveur de la non vérification de
l'hypothèse n°2 de notre recherche selon laquelle il existe une
relation linéaire positive entre les rendements des titres et leur
risque mesuré par le risque systématique.
Ce résultat s'inscrit dans le cadre de quelques uns
obtenus pour différentes études réalisées beaucoup
plus récemment sur les marchés développés.
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