Performance prévisionnelle de modèles de taux de change fondés sur la valeur actualisée.

4.6 Performance prévisionnelle des modèles :analyse du critère

La statistique est le critère utilisé pour l'étude des performances des modèles et

leurs trois approches de prévision. Le modèle de référence demeure la marche

aléatoire. Une valeur de la statistique qui est positive et proche de un est
l'indication que le modèle (auquel est appliquée une approche) est plus performant que la marche aléatoire. L'analyse se fait suivant douze horizons, d'une part. D'autre part, l'échantillon de prévision est subdivisé en deux ou trois parties selon les modèles. Sur chacune des parties, on déterminera, pour un modèle donné, l'approche

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qui est la plus performante. Soulignons que l'approche la plus performante est celle

dont la série affiche des valeurs de plus proches de l'unité.

4.6.1 Le modèle POTI modifié

Figure 4.15 Séries du modèle POTI modifié par approche et horizon

Les horizons h = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 et 12 de la figure 4.15 montrent que les trois approches appliquées au modèle POTI modifié battent la marche aléatoire. Toutes les

trois séries de sont en effet positives pour ces horizons et leurs valeurs tendent
vers 0.5, en général. Par contre, sur les horizons h= 9, 10, 11, de la période 19861988, la marche aléatoire fait mieux. Ainsi pour h = 9, les trois séries ont des valeurs négatives en 1986, environ -0.85. Pour h=10, de 1986 à 1988, les trois séries ont les valeurs négatives oscillant entre -0.80 et -0.04. Enfin pour h=11 de l'année 1987, les trois séries prennent des valeurs négatives comprises entre -0.11 et -0.06.

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La comparaison des trois approches du modèle POTI modifié permet de constater que de janvier 1986 à décembre 1991, l'approche roulante 5 ans performe plus que les deux autres approches pour les horizons 3 à 12. Pour la période de janvier 1992 à décembre 2008, l'approche récursive performe plus que les deux autres approches. au niveau de tous les douze horizons. Pour la période 2009-2014, c'est encore l'approche récursive qui domine sur tous les horizons sauf sur les horizons 9 et 10.

4.6.2 Le modèle PPA modifié

Figure 4.16 Séries du modèle PPA modifié par approche et horizon

Les horizons h = 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 et 12 de la figure 4.16 permettent de constater que les trois approches appliquées au modèle PPA modifié font mieux que la marche

aléatoire. Pour ces horizons, toutes les trois séries de ont des valeurs positives.
Celles-ci avoisinent 0.4 en moyenne, pendant le dernier quinquenat de l'échantillon de prévision. Par contre, sur les horizons h= 1, 9, 10, 11, de la période 1986-1988, le modèle PPA modifié ne fait pas toujours mieux que la marche aléaoire. En effet, durant 1986, pour h = 1, 9, les trois séries ont des valeurs négatives comprises entre - 0.9 et -0.37. Pour h=10, de 1986 à 1988, les trois séries ont les valeurs négatives

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oscillant entre -0.84 et -0.014. Enfin pour h=11 de l'année 1987, les trois séries prennent des valeurs négatives comprises entre -0.13 et -0.06.

Sur la période janvier 1986-décembre 1991, la comparaison des trois approches du modèle PPA modifié permet de constater que l'approche roulante 5 ans performe mieux que les deux autres approches, au niveau de tous les douze horizons. Concernant la période 1992-2008, l'approche récursive et l'appoche roulante 10 ans ont des performances proches. On remarque toutefois une légère prééminence de l'approche récursive sur les horizons h = 2, 3, 4, 5, 6,, 11, 12. Pour la période 20092014, sur les huit premiers horizons, l'approche récursive a une légere supériorité de prévision.