Chapitre 3 : Gestion de la dette publique en
Tunisie
y' Résultat n°1 : le coefficient de
corrélation 0.9009 entre le TND/USD et le TND/EUR signifie qu'une
dépréciation du dinar vise à vis du dollar est suivie
d'une dépréciation du dinar par rapport à l'euro et vice
versa ça.
y' Résultat n°2 : le coefficient de
corrélation 0.6780 entre le TND/USD et le TND/1000JPY est
positif, autrement dit, une variation du dinar vise à vis du dollar
qu'elle que soit une hausse ou une baisse est accompagnée d'une
variation dans le même sens du dinar vise à vis du yen.
y' Résultat n°3 : le coefficient de
corrélation 0.7153 entre le TND/EUR et TND/1000JPY est aussi
positif par conséquent, même conclusion que les deux premiers
résultats. Comme la dépréciation du dinar par rapport
à l'euro est supérieure à la dépréciation du
dinar vis-à-vis du dollar, on suppose alors que l'euro est la devise la
plus risquée. En effet Selon Ftiti et Chaouachi (2017), le taux de
change en Tunisie a déprécié de plus de 69% vis à
vis de l'euro. Nous aurons par conséquent ;
L'hypothèse 2 : l'euro est la devise la plus
risquée en Tunisie.
II. Estimation de la Value at Risque du portefeuille de
la dette publique
La Value at Risque qui sera utilisée est la VAR
paramétrique. Le choix de cette méthode s'est fait par
élimination. En effet, la méthode historique est peu robuste vu
qu'elle suppose que ce qui a été produit dans le passé va
se reproduire de la même manière dans le futur, or sur le plan
pratique c'est rare. D'autre part, la méthode de Monte Carlo se base sur
la réalisation de plusieurs scénarios d'une manière
arbitraire, d'où sa lourdeur pour arriver à un résultat
précis. Il nous reste alors que d'appliquer la VAR paramétrique.
Pour appliquer cette méthode il faut d'abord vérifier trois
testes à savoir ; le test de stationnarité entre les rendements,
la linéarité et la normalité de la distribution. Ces tests
seront appliqués sur le rendement géométrique
associé aux trois devises.
????????????????= ln (TND/??????????????) - ln
(TND/??????????????-1)
Le log est utilisé car les trois devises ne sont pas de
même unité ; le yen Japonais est exprimé en 1000
unités.
II.1 Test de stationnarité
La stationnarité est une condition nécessaire
pour pouvoir appliquer la VAR paramétrique, la stratégie
séquentielle de ce test est la même appliquée au niveau du
deuxième chapitre, voir annexe C.3.
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Chapitre 3 : Gestion de la dette publique en
Tunisie
Tableau 16 : Test de stationnarité ADF des trois
rendements
|
Variable
|
Test
|
Hypothèse nulle
|
Trend
|
Constante
|
Test de racine unitaire
|
Résultat
|
|
RG USD
|
ADF
|
Non stationnarité
|
Non significatif
|
significatif
|
-37.277<-3.430
|
Stationnarité
|
|
RG EUR
|
ADF
|
Non stationnarité
|
Non significatif
|
significatif
|
-38.947<-3.430
|
Stationnarité
|
|
RG JPY
|
ADF
|
Non stationnarité
|
Non significatif
|
Non
significatif
|
-43.770<-2.58
|
Stationnarité
|
D'après ce tableau, nous pouvons conclure que les trois
rendements des devises sont
stationnaires. En effet, pour les trois cas le t statistique
est inférieure à la valeur critique. Cette condition est alors
vérifiée, passant maintenant à la deuxième
condition celle de la linéarité.
II.2 Test de linéarité
D'une manière générale, nous pouvons
vérifier la corrélation linéaire entre les variables
lorsqu'ils sont alignés sur une même droite et non pas sur
n'importe quelle allure.
Figure 24 : Corrélation linéaire entre
les trois rendements
Source : Banque Centrale de Tunisie
D'après ce graphique, nous remarquons une augmentation
simultanée des trois rendements,
par conséquent ils sont positivement
corrélés. La deuxième condition est aussi
vérifiée, il nous reste alors que de tester la
normalité.
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