Mesure de l'interdépendance du marché boursier marocain par le modèle DCC-GARCH

• Résumé
  
• Abstract
  
• Introduction
  
• Introduction Générale
  
  • 1. Chapitre 1 : Revue de littérature
    
  • 1.1. La volatilité
    
  • 1.2. La transmission de la volatilité
    
  • 1.3. La corrélation
    
  • 1.4. Modèle de corrélation dynamique (DCC-GARCH)
    
  • 2. Chapitre 2 : les faits stylisés du marché boursier
    
• Introduction
  
  • 2.1. Complexité de la modélisation des séries financières
    
  • 2.2. Faits stylisés du marché financier
    
  • 2.2.1 Analyse graphique :
    
  • 2.2.2 Analyse descriptive
    
  • 2.2.3 Analyse économétrique
    
  • 2.2.3.1. Accumulation de la volatilité (Volatility clustering)
    
  • 2.2.3.2. Analyse de l'interdépendance
    
  • 2.3.1 Test de non stationnarité des séries des prix journaliers :
    
  • 2.3.1.1. Test de non stationnarité des valeurs de l'indice « MASI » :
    
• Conclusion : la série de valeurs journalières de l'indice MASI n'est pas stationnaire.
  
  • 2.3.1.2. Test de non stationnarité des valeurs du secteur « Assurances ».
    
  • 2.3.1.3. Test de non stationnarité des valeurs du secteur Bancaire.
    
  • 2.3.1.4. Test de non stationnarité des valeurs du secteur des Télécommunications.
    
• Conclusion : la série de valeurs journalières du secteur des Télécom n'est pas stationnaire au seuil de 1%.
  
  • 2.3.1.5. Test de non stationnarité des valeurs du secteur « Bâtiments et Mat de construction »
    
  • 2.3.1.6. Test de non stationnarité des valeurs du secteur « Pétroles et Gaz ».
    
  • 2.3.1.7. Test de non stationnarité des valeurs du secteur « Participation et Promotion Immobilières »
    
  • 2.3.1.8. Test de non stationnarité des valeurs du secteur « Transport ».
    
  • 2.3.1.9. Test de non stationnarité des valeurs du secteur « Loisirs et Hôtellerie ».
    
  • 2.3.2 Test de stationnarité des séries des rendements géométriques (log-return)
    
  • 2.3.3 Test d'autocorrélation des rendements géométriques
    
• Conclusion : il y a une autocorrélation entre les rendements de l'indice « MASI ».
  
  • 2.3.4 Test d'hétéroscédasticité
    
  • 2.3.4.1. Test d'hétéroscédasticité des résidus des rendements géométriques de l'indice « MASI » : Les résultats du test sont présentés dans le tableau 42 :
    
  • 2.3.4.2. Test d'hétéroscédasticité des résidus des rendements géométriques de l'indice « Assurances » : Les résultats du test sont présentés dans le tableau 43 :
    
  • 2.3.4.3. Test d'hétéroscédasticité des résidus des rendements géométriques de l'indice « Télécom » : Les résultats du test sont présentés dans le tableau 44 :
    
  • 2.3.4.4. Test d'hétéroscédasticité des résidus des rendements géométriques de l'indice « P .P Immobilières » : Les résultats du test sont présentés dans le tableau 45 :
    
  • 2.3.4.5. Test d'hétéroscédasticité des résidus des rendements géométriques de l'indice « Pétroles& Gaz » : Les résultats du test sont présentés dans le tableau 46 :
    
  • 2.3.4.6. Test d'hétéroscédasticité des résidus des rendements géométriques de l'indice sectoriel « Bâtiments & Matériaux de Construction » :
    
  • 2.3.4.7. Test d'hétéroscédasticité des résidus des rendements géométriques de l'indice bancaire : Les résultats du test sont présentés dans le tableau 48 :
    
  • 2.3.4.8. Test d'hétéroscédasticité des résidus des rendements géométriques de l'indice « Transport » : Les résultats du test sont présentés dans le tableau 49 :
    
  • 2.3.4.9. Test d'hétéroscédasticité des résidus des rendements géométriques de l'indice sectoriel « Loisirs & Hôtellerie » :
    
• Conclusion
  
  • 3. Chapitr3 : Mesure de l'interdépendance
    
• Introduction
  
  • 3.1. Modèles GARCH univariés
    
  • 3.1.1 Modèle moyenne mobile ????(??) d'ordre q
    
  • 3.1.2 Modèle autorégressif ????(??) d'ordre p
    
  • 3.1.3 Modèle autorégressif moyenne mobile ???????? (??, ??)
    
  • 3.1.4 Modèle autorégressif héteroscedastique ????CH (??, ??)
    
  • 3.2. Modèles GARCH multivariés
    
  • 3.2.1 Modèle CCC-GARCH
    
  • 3.2.2 Modèle DCC-GARCH
    
  • 3.3. Modélisation de la corrélation conditionnelle:
    
  • 3.3.1 Modélisation de l'interdépendance de l'indice « MAST » et les huit indices sectoriels: Résultats empiriques du modèle DCC-GARCH (??, ??) :
    
  • 3.3.1.1. Estimation du modèle DCC-GARCH (??, ??) pour les rendements géométriques de l'indice sectoriel « Assurances » et l'indice « MAST ».
    
  • 3.3.1.2. Estimation du modèle DCC-GARCH (1, 1) pour les rendements géométriques de l'indice du secteur bancaire et l'indice « MASI ».
    
  • 3.3.1.3. Estimation du modèle DCC-GARCH (??, ??) pour les rendements géométriques de l'indice sectoriel « Télécommunications » et l'indice principal « MASI ».
    
  • 3.3.1.4. Estimation du modèle DCC-GARCH (1, 1) pour les rendements géométriques de l'indice sectoriel « Bâtiments et MC» et l'indice principal « MASI ».
    
  • 3.3.1.5. Estimation du modèle DCC-GARCH (??, ??) pour les rendements géométriques de l'indice sectoriel « Pétroles & Gaz» et l'indice principal « MASI ».
    
  • 3.3.1.6. Estimation du modèle DCC-GARCH (1, 1) pour les rendements géométriques de l'indice sectoriel « Participation et Promotion Immobilières» et l'indice principal « MASI ».
    
  • 3.3.1.7. Estimation du modèle DCC-GARCH (??, ??) pour les rendements géométriques de l'indice sectoriel « Transport» et l'indice principal « MASI ».
    
  • 3.3.1.8. Estimation du modèle DCC-GARCH (??, ??) pour les rendements géométriques de l'indice sectoriel « Loisirs & Hôtellerie» et l'indice principal « MASI ».
    
  • 3.4. Analyse de l'interdépendance du marché boursier (MASI et ses principaux secteurs).
    
  • 3.5. Prévisions de l'interdépendance
    
• Conclusion générale
  
  • 2.3. PRE-ESTIMATION DES SERIES DES RENDEMENTS DE L'INDICE « MASI » ET DES HUIT INDICES
    
• Annexe A : Programme Eviews
  
• Annexe B : Programme Matlab
  
• Annexe C : Programme R
  
• Bibliographie