Rendement et volatilité en présence de noise traders

2.2. Données et modèle à estimer

2.2.1 Données

Notre échantillon couvre la période de 1^er janvier 2002 au 31 décembre 2012. Le choix de cette date est arbitraire dans le but de confirmer ou à infirmer la théorie de l'impact du changement de sentiment sur le rendement dans la dernière décennie. On va vérifier si cette théorie existe encore sans oublier que cette période est caractérisée par diverses crises. Les données sont hebdomadaires. L'étude est faite sur 20 titres des entreprises incluses dans l'indice boursier américain DJIA « Dow Jones Industrial Average » de 2002 jusqu'en 2011. Notre indice est la pondération moyenne de ces 20 entreprises. Le poids de chaque entreprise (wi) est mesuré par le rapport prix de clôture de l'entreprise (pi) divisé par le prix total (pt).

(10)

On obtient ainsi une moyenne pondérée des prix qui représente dans ce travail notre indice, on la note par (pmoyi). On calcule ensuite le rendement de l'indice sous cette forme.

  . (11)

L'actif sans risque à 3 mois rft (T-Bill yield) est utilisé pour calculer l'excès du rendement hebdomadaire de l'indice.

Tableau 2 : Présentation des actions utilisées

Titre	nom		Titre	nom
MMM	3M company	0,09409339	HPQ	Hewleh-Packard Company	0,03553179
AA	Alcola Incorporated	0,02715935	HD	Home Depot Incorp	0,03668123
AXP	American Express Company	0,04901317	INTC	Intel Corporation	0,02395522
DIS	Walt Diseney Company	0,03054425	JPM	J P Morgan chase	0,04148182
BA	Boeing Company	0,06574756	JNJ	Johnson & Johnson	0,06576257
CAT	Caterpillar Incorporated	0,07367697	MCD	McDonal's corporation	0,05026782
KO	Coca-Cola Company	0,05506914	MRK	Merck & Company	0,04412439
DD	Du Pont	0,04624855	MSFT	Microsoft Corporation	0,03219783
XOM	Mobil Company	0,0678419	PG	Procter & Ganble corporation	0,07424427
GE	Gener Electric Company	0,02991268	WMT	Walt-Marts Stores Incorportaed	0,0564461

2.2.2 Le modèle à estimer

Le modèle prend cette forme :

ï : C'est la mesure de risque de noise traders associée aux changements hebdomadaires de sentiment de l'investisseur. Notre travail met en évidence deux mesures différentes du sentiment. Donc pour la première régression alors que pour la deuxième régression . A l'ordre d'analyser l'impact différent d'un changement positif ou négatif du sentiment de l'investisseur, on ajoute une variable binaire . Quand le changement de sentiment est strictement positif, cette variable binaire prend la valeur de 1, sinon elle prend zéro.

Dans ce cas si :

Le coefficient reflète l'impact net des effets friedman et create space dans l'excès du rendement. Il signifie aussi la relation entre rendement et risque. Le coefficient indique l'impact du changement de sentiment sur la volatilité des rendements. L'impact net de deux effets « hold more » et price pressure dans l'excès du rendement est reflété par le signe et la signification de ce coefficient .Les coefficients décrivent respectivement l'impact d'un changement positif et négatif du sentiment sur la volatilité des rendements.

Après avoir défini le modèle théorique et les différentes variables à estimer, on va discuter le résultat empirique.