1.1 Test ARCH-LM
C'est un test basé sur le maximum de vraisemblance qui
traite la linéarité. Si la probabilité du test est
inférieure à 5%, alors on rejette l'hypothèse nulle de
l'absence de l'effet non linéaire.
Si la plupart des tests rejettent l'hypothèse de
l'absence de l'effet ARCH, on passe à estimer le modèle GARCH.
H0 = absence d'effet ARCH
Selon le tableau 3, on remarque que seulement 4 banques sur
les 11 cotées sont significatives au seuil de 5% et les 7 banques
restantes rejettent cette hypothèse de non linéarité.
? Selon cette analyse, on remarque que le modèle MCO
n'arrive pas a bien estimer la relation des variables ce qui nous conduit vers
le modèle GARCH.
1.2 Test de stationnarité
Les résultats obtenus par ce test (au seuil de 5%) sur
les variables macroéconomiques et financières sont
résumés dans le tableau 2.
? Après application des tests ADF sur la série
du rendement, les résultats empiriques indiquent que toutes les
séries sont stationnaires.
2. Modèle GARCH
Tableau 5:Estimation modèle GARCH par
banque
variables
|
Yo
|
Y1
|
Y 2
|
Y 3
|
Y 4
|
a o
|
a 1
|
â
|
AMEN
|
0.02048
|
-0.7147
|
0.28296
|
0.1457
|
-0.0026
|
0.001
|
1.1596
|
-0.006
|
BANK
|
(0.295)
|
(0.000)*
|
(0.416)
|
(0.354)
|
(0.544)
|
(0.00)*
|
(0.000)*
|
(0.90)
|
ATB
|
-0.0641
|
0.90373
|
0.32161
|
0.182721
|
0.01283
|
0.000
|
3.3113
|
0.2855
|
|
(0.000)*
|
(0.000)*
|
(0.049)**
|
(0.125)
|
(0.00)*
|
(0.881)
|
(0.000)*
|
(0.00)*
|
64
ATTIJARI
|
-0.0771
|
0.95766
|
0.46545
|
0.246069
|
0.01765
|
0.000
|
0.1136
|
0.8518
|
|
(0.030)**
|
(0.000)*
|
(0.271)
|
(0.326)
|
(0.015)**
|
|
(0.031)*
|
(0.00)*
|
BH
|
-0.0708
|
1.09151
|
-0.9654
|
0.243755
|
0.01140
|
0.000(0
|
0.4579
|
0.5222
|
|
(0.146)
|
(0.000)*
|
(0.020)**
|
(0.339)
|
(0.271)
|
.088)*
|
(0.025)*
|
(0.00)*
|
BIAT
|
0.06389
|
0.92411
|
0.9876
|
0.09876
|
-0.0145
|
0.000(0
|
0.3492
|
-0.022
|
|
(0.188)
|
(0.000)*
|
(0.08)*
|
(0.681)
|
(0.175)
|
.000)*
|
(0.000)*
|
(0.84)
|
BT
|
-0.0089
|
0.46399
|
-0.0786
|
0.065572
|
0.00212
|
0.000
|
0.8332
|
0.1772
|
|
(0.815)
|
(0.000)*
|
(0.852)
|
(0.782)
|
(0.799)
|
(0.00)*
|
(0.000)*
|
(0.12)
|
BNA
|
0.0147
|
0.72244
|
-0.0032
|
0.71851
|
0.0354
|
0.000
|
0.5835
|
-0.034
|
|
(0810)
|
(0.000)*
|
(0.795)
|
(0.215)
|
(0.021)
|
(0.00)*
|
(0.002)*
|
(0.32)
|
BTE____
|
|
_____
|
_____
|
_____
|
______
|
____
|
____
|
_____
|
STB
|
0.2784
|
1.52313
|
0.32320
|
0.038399
|
-0.1005
|
0.000
|
1.6420
|
0.0721
|
|
(0.429)
|
(0.000)*
|
(0.447)
|
(0.792)
|
(0.193)
|
(0.00)*
|
(0.000)*
|
(0.07)
|
UIB
|
0.0352
|
0.6432
|
0.9210
|
-0.0469
|
-0.0086
|
0.000
|
0.1364
|
0.7690
|
|
(0.279)
|
(0.000)*
|
(0.013)*
|
(0.758)
|
(0.208)
|
(0.31)
|
(0.180)
|
(0.00)*
|
UBCI
|
0.0345
|
0.4498
|
0.57020
|
0.18001
|
-00085
|
0.002
|
0.3555
|
0.1046
|
|
(0.605)
|
(0.046)*
|
(0.566)
|
(0.692)
|
(0.544)
|
(0.00)*
|
(0.006)*
|
(0.03)*
|
Le GARCH (1, 1) est une estimation du rendement conditionnel
figurant dans le tableau 4. Nous constatons que le coefficient (y1) qui mesure
l'effet des rendements du marché sur chacune des rendements des actions
bancaires est positif dans toutes les banques sauf AMEN BANK et leurs
probabilités sont statistiquement significatives dans toutes les banques
avec un effet positif.
? En outre, les résultats indiquent que le rendement du
marché à un impact positif sur les rendements boursiers
banque.
Concernant l'indice du marché , on remarque que toutes
les banques sont positives au seuil de 1%.
Concernant le rendement du taux d'intérêt avec le
coefficient , les résultats montrent que toutes les banques sont
négatives dans 5 cas sur 11 et significatives dans 2 banques
seulement..
Concernant le taux de change EUR/TND avec le coefficient on
remarque que les
rendements du taux de change EUR/TND sont négatives
seulement dans 3 banques sur 11 et significatives dans 4/11 banques.
65
Concernant le taux de change USD/TND avec le coefficient , on
remarque que les banques sont positives sauf une seule banque UIB et non
significatives dans tous les cas.
Ces résultats sont conforment avec l'étude de
(Ryan, 2002) «Les résultats suggèrent que le risque de
marché est un déterminant important des rendements bancaires
d'achat d'actions, ainsi que des niveaux de taux d'intérêt
à court et moyen terme et leur volatilité . Cependant, les taux
d'intérêt à long terme et le taux de change ne semblent pas
être des facteurs importants dans le processus de
génération des rendements des banques australienne sur la
période considérée. "
? La principale raison de la relation négative avec le
taux de change peut être expliquée par la forte
dépréciation du taux de change qui aura un effet négatif
sur les effets économiques de la détérioration de l'actif
en devise dans les banques et les entreprises. D'autre part, la
dépréciation de la monnaie locale peut entraîner des
dommages dans le bilan de la banque et la détérioration des fonds
propres de la banque qui peut se traduire par une baisse des rendement des
actions bancaires, ce qui rend les exportations des pays qui utilisent la
monnaie plus compétitives. Cela signifie qu'il est moins cher sur le
marché international et le prix des importations augmente.
? Pour le paramètre ARCH (á1) et le
paramètre GARCH f3. Le paramètre ARCH est statistiquement
significatif dans tous les rendements boursiers des banques sauf UIB. En outre,
nous notons que la condition de l'arrêt de la variance pour GARCH (1, 1)
, à savoir f3 est valable pour 6 banques sur 11 sauf (BNA, BT, BIAT,
AMEN BANK). Les variations de la volatilité des marchés de chaque
banque peuvent être considérées comme les
éléments d'un processus stationnaire. D'autre part, les
résultats sont associés à des estimations de ces
procédés montrant que les coefficients sont statistiquement
significatifs à 5 à 10 et à 1%. La persistance de la
volatilité est très importante c'est à dire f3 = 1 a une
forte persistance des chocs de volatilité. Selon l'équation de la
variance conditionnelle, toutes les banques sont positives et statistiquement
significative (7 banques) cela indique qu'il y a une composante invariante dans
le temps. En particulier, la sensibilité des rendements des actions des
banques se trouve être plus forte pour le rendement de l'indice de
marché que les taux d'intérêt, ce qui implique que le
rendement du marché joue un rôle important dans la
détermination de la dynamique des actions des banques conditionnelle.
66
? L'explication possible de l'augmentation de la
volatilité bancaire boursier suite à une augmentation de la
volatilité des taux d'intérêt c'est que les banques sont
incapables d'éliminer le risque de taux d'intérêt, parce
qu'ils ne peuvent détenir des titres dérivés.
3. Estimation MCO par variable
Tableau 6: Estimation MCO par variable
Variables
|
coefficient
|
ó
|
T -student
|
MRK
|
0.08047471
|
0.06070486
|
13.25
|
|
(0.0000)*
|
|
|
FX1
|
0.1281837
|
0.199382
|
0.64
|
|
(0.520)
|
|
|
FX2
|
0.0909324
|
0.0711271
|
1.28
|
|
(0.201)
|
|
|
INT
|
0.0064899
|
0.003664
|
1.77
|
|
(0.077)*
|
|
|
|
0.0326429
|
0.017632
|
-1.91
|
Dans le tableau 6, les résultats montrent que la
variable MRK est significative au seuil de 1% sur le rendement des actions des
banques, alors que pour les 2 taux de change FX1 et FX2 on remarque que ces
deux variables sont non significatives. Concernant la variable de taux
d'intérêt INT les résultats montre une signification au
seuil de 10%.
Vue la non linéarité du taux de change, le
résultat de la régression MCO donne des effets non significatives
des taux de change sur le rendement des actions. Pour cette raison nous somme
parti a la régression non linéaire du modèle GARCH
Pour mieux comprendre, on va effectuer le test ARCH-LM
67
|