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

LISTE DES TABLEAUX

Tableau	Page
2.1	Estimation des modèles de James, Marsh et Sarno (2012)	20
4.1	Statistiques descriptives(fréquence mensuelle)	36
4.2	Tableau des Tests ADF et KPSS à niveau (fréquence mensuelle)	39
4.3	Estimations MCO des modèles (fréquence mensuelle)	42
A.1	Coefficients de corrélation (fréquence mensuelle)	84
A.2	Tests de racine unitaire et stationnarité en différence première (fréquence
	mensuelle)	85
A.3	Indicateurs IPA et IPM (fréquence mensuelle)	86
B.1	Statistiques descriptives(fréquence trimestrielle)	88
B.2	Tableau des Tests ADF et KPSS à niveau (fréquence trimestrielle)	89
B.3	Tests de racine unitaire et stationnarité en différence première (fréquence
	trimestrielle)	90
B.4	Estimations MCO des modèles (fréquence trimestrielle)	91
B.5	Indicateurs IPA et IPM(fréquence trimestrielle)	96

LISTE DES ABRÉVIATIONS, SIGLES ET ACRONYMES

ADF Augmented Dickey Fuller

CAD Dollar canadien

IPA Indicateur de Performance par Approche

IPM Indicateur de Performance par Modèle

KPSS Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin

Kurt kurtosis

MCO Moindre carré ordinaire

MF Modèle financier

PE Prix de l'énergie; soit le modèle PE

PIB Produit intérieur brut

POTI Parité ouverte des taux d'intérêt

PPA Parité des pouvoirs d'achat

R Statistique R² hors échantillon

E

Skew Skewness

Stati Stationnaire

xi

USD Dollar américain

VAR Vecteur auto régressif

ÄREQM Variation de la racine de l'erreur quadratique moyenne

RÉSUMÉ

Ce travail étudie la performance prévisionnelle, hors échantillon, de plusieurs modèles¹ de taux de change fondés sur la valeur actualisée. La période d'étude est de 1976 à 2014. Étant donné l'évidence de racine unitaire, les modèles initiaux ont été modifiés en différenciant les variables explicatives. L'étude a été faite sur la base des fréquences mensuelle et trimestrielle. Les horizons de prévision sont de 1 à 12 mois et 1 à 4 trimestres selon les fréquences. Les approches de prévision appliquées sont l'approche récursive, les approches roulantes 5 ans et 10 ans. Les résultats empiriques montrent qu'avec la fréquence mensuelle, tous les modèles font mieux que la marche aléatoire sur les horizons 2 à 8 et 12. Il ressort aussi de l'étude que l'approche récursive appliquée au modèle financier obtient la meilleure performance prévisionnelle avec la fréquence mensuelle. Pour la fréquence trimestrielle, c'est l'approche récursive appliquée au modèle POTI qui détient la meilleure performance. En plus, pour chaque modèle, l'étude révèle que la justesse de prévision s'est détériorée pendant 2008, l'année de la crise financière.

Mots clés: Canada, prévision, approches, horizons.

¹ POTI modifié : Parité Ouverte des Taux d'Intérêt/ PPA modifié : Parité des Pouvoirs d'Achat / MF modifié : Modèle financier/ PE modifié : modèle avec le Prix de l'Énergie/ modèle VAR.