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

En analysant les courbes des cours de clôture et des rendements géométriques du secteur « Loisirs et Hôtellerie » (Figure7), nous remarquons que la courbe de la valeur ce secteur montre tantôt une tendance baissière, tantôt une tendance haussière avec des pics récurrents, ainsi ce type de courbe ne reflète pas la stationnarité. On voit clairement sur le graphe de la série des valeurs du secteur « Loisirs et Hôtellerie », présenté dans la figure 7 que ce processus est non stationnaire.

Le tableau 23 affiche les résultats obtenus du test de stationnarité ADF pour les valeurs quotidiennes du secteur « Loisirs et Hôtellerie ».

Null Hypothesis: Sector Hôtellerie has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=23)
	t-Statistic	Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic	-2.314519	0.4252
Test critical values: 1% level 5% level 10% level	-3.963807 -3.412629 -3.128280
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Tableau 23 : Test de stationnarité ADF pour la série des valeurs du secteur « Loisirs et Hôtellerie ».

Le tableau 23 montre que la valeur statistique ADF est -2.314519 et que la p-value associée est

0.4252. Notons que la valeur statistique est supérieure aux valeurs critiques aux niveaux de 1%, 5% et 10%. Nous rejetons ainsi l'hypothèse de stationnarité.

Conclusion : la série de valeurs journalières du secteur « Loisirs et Hôtellerie » n'est pas stationnaire.

Les résultats précédents affirment que toutes les séries des prix des cours sont non stationnaires. Pour rendre les séries stationnaires, nous procédons au calcul du rendement logarithmique (log-return) de valeurs quotidiennes des séries.

2.3.2 Test de stationnarité des séries des rendements géométriques (log-return)

En analysant les courbes des séries des rendements géométriques semblent stationnaires autour d'une moyenne constante, et des variations qui prennent des valeurs tant positives que négatives autour de la moyenne, ce qui est une propriété principale des séries de rendements géométriques.

On voit clairement sur ces graphes des rendements géométriques (log-return) présentés dans les figures 1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 5 ; 6 ; 7 ; 8 et 9, que ces processus sont stationnaires

Pour confirmer statistiquement la stationnarité des séries des rendements géométriques, nous allons appliquer les tests de stationnarité Augmented-Dickey Fuller ADF (Dickey et Fuller (1979)). ? L'hypothèse nulle : la série des rendements géométriques est stationnaire.

? L'hypothèse alternative : la série des rendements géométriques est non stationnaire. Nous choisissons les seuils de signification 1%, 5% et 10%.

2.3.2.1. Test de stationnarité des rendements géométriques (log-return) de l'indice « MASI » :

Le tableau 24 affiche les résultats obtenus du test de stationnarité ADF pour les rendements géométriques de l'indice « MASI ».

Null Hypothesis: MASI Log-return has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=23)
t-Statistic	Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -33.99381	0.0000
Test critical values: 1% level -3.963811 5% level -3.412631 10% level -3.128281
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Tableau 24 : Test de stationnarité ADF pour la série des rendements de l'indice « MASI ».

Le tableau 24 montre que la valeur statistique ADF est -33.99381 et que la p-value associée est 0,0000. Notons que la valeur t-statistique est inférieure aux valeurs critiques aux niveaux de 1%, 5% et 10%. Donc l'hypothèse nulle de la racine unitaire est rejetée.

Conclusion : la série des rendements géométriques de l'indice « MASI » est générée par un processus stationnaire.

2.3.2.2. Test de stationnarité des rendements géométriques (log-return) du secteur « Assurances ».

Le tableau 25 affiche les résultats obtenus du test de stationnarité ADF pour les rendements géométriques du secteur « Assurances ».

Null Hypothesis: Sector Assurances Log-return has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=23)
t-Statistic	Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -47.84054	0.0000
Test critical values: 1% level -3.963811 5% level -3.412631 10% level -3.128281
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Tableau 25 : Test de stationnarité ADF pour la série des rendements géométriques du secteur « Assurances ».

Le tableau 25 montre que la valeur statistique ADF est -47.84054 et que la p-value associée est 0,0000. Notons que la valeur t-statistique est inférieure aux valeurs critiques aux niveaux de 1%, 5% et 10%. Donc l'hypothèse nulle de la racine unitaire est rejetée.

Conclusion : la série des rendements géométriques du secteur « Assurances » est générée par un processus stationnaire.

2.3.2.3. Test de stationnarité des rendements géométriques (log-return) du secteur « Bancaire ».

Le tableau 26 affiche les résultats obtenus du test de stationnarité ADF pour les rendements géométriques du secteur Bancaire.

Null Hypothesis: Sector Banques Log-return has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=23)
	t-Statistic	Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic	-38.74156	0.0000
Test critical values: 1% level 5% level 10% level	-3.963811 -3.412631 -3.128281
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Tableau 26 : Test de stationnarité ADF pour la série des rendements géométriques du secteur bancaire.

Le tableau 26 montre que la valeur statistique ADF est -38.74156 et que la p-value associée est 0,0000. Notons que la valeur t-statistique est inférieure aux valeurs critiques aux niveaux de 1%, 5% et 10%. Donc l'hypothèse nulle de la racine unitaire est rejetée.

Conclusion : la série des rendements géométriques du secteur bancaire est générée par un processus stationnaire.

2.3.2.4. Test de stationnarité des rendements géométriques (log-return) du secteur « Télécommunications ».

Le tableau 27 affiche les résultats obtenus du test de stationnarité ADF pour les rendements géométriques du secteur des « Télécommunications ».

Null Hypothesis: Sector Télécommunications Log-return has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=23)
	t-Statistic	Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic	-36.74119	0.0000
Test critical values: 1% level 5% level 10% level	-3.963811 -3.412631 -3.128281
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Tableau 27 : Test de stationnarité ADF pour la série des rendements géométriques du secteur des « Télécommunications ».

Le tableau 27 montre que la valeur statistique ADF est -36.74119 et que la p-value associée est 0,0000. Notons que la valeur t-statistique est inférieure aux valeurs critiques aux niveaux de 1%, 5% et 10%. Donc l'hypothèse nulle de la racine unitaire est rejetée.

Conclusion : la série des rendements géométriques du secteur des « Télécommunications » est générée par un processus stationnaire.

2.3.2.5. Test de stationnarité des rendements géométriques (log-return) du secteur « Bâtiments et MC ».

Le tableau 28 affiche les résultats obtenus du test de stationnarité ADF pour les rendements géométriques du secteur « Bâtiments et MC ».

Null Hypothesis : Sector BAT_MC Log-return has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=23)
	t-Statistic	Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic	-42.42033	0.0000
Test critical values: 1% level 5% level 10% level	-3.963811 -3.412631 -3.128281

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Tableau 28 : test de stationnarité ADF pour la série des rendements géométriques du secteur « Bâtiments et MC ».

Le tableau 28 montre que la valeur statistique ADF est -42.42033 et que la p-value associée est 0,0000. Notons que la valeur t-statistique est inférieure aux valeurs critiques aux niveaux de 1%, 5% et 10%. Donc l'hypothèse nulle de la racine unitaire est rejetée.

Conclusion : la série des rendements géométriques du secteur « Bâtiments et MC » est générée par un processus stationnaire.

2.3.2.6. Test de stationnarité des rendements géométriques (log-return) du secteur « Pétroles et Gaz ». Le tableau 29 affiche les résultats obtenus du test de stationnarité ADF pour les rendements géométriques du secteur « Pétroles et Gaz ».

Null Hypothesis: Sector PET_GAZ Log-return has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=23)
	t-Statistic	Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic	-41.71974	0.0000
Test critical values: 1% level 5% level 10% level	-3.963811 -3.412631 -3.128281
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Tableau 29 : test de stationnarité ADF pour la série des rendements géométriques du secteur « Pétroles et Gaz ».

Le tableau 29 montre que la valeur statistique ADF est -41.71974 et que la p-value associée est 0,0000. Notons que la valeur t-statistique est inférieure aux valeurs critiques aux niveaux de 1%, 5% et 10%. Donc l'hypothèse nulle de la racine unitaire est rejetée.

Conclusion : la série des rendements géométriques du secteur « Pétroles et Gaz » est générée par un processus stationnaire.

2.3.2.7. Test de stationnarité des rendements géométriques (log-return) du secteur P.P Immobilières ».

Le tableau 30 affiche les résultats obtenus du test de stationnarité ADF pour les rendements géométriques du secteur « Participation et Promotion Immobilières ».

Null Hypothesis: Sector Part & Promo Immobilières Log-return has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=23)
	t-Statistic	Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic	-32.10782	0.0000
Test critical values: 1% level 5% level 10% level	-3.963811 -3.412631 -3.128281
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Tableau 30 : Test de stationnarité ADF pour la série des rendements géométriques du secteur « P.P Immobilières ».

Le tableau 30 montre que la valeur statistique ADF est -31.10782 et que la p-value associée est 0,0000. Notons que la valeur t-statistique est inférieure aux valeurs critiques aux niveaux de 1%, 5% et 10%. Donc l'hypothèse nulle de la racine unitaire est rejetée.

Conclusion : la série des rendements géométriques du secteur « P.P Immobilières » est générée par un processus stationnaire.

2.3.2.8. Test de stationnarité des rendements géométriques (log-return) du secteur « Transport ».

Le tableau 31 affiche les résultats obtenus du test de stationnarité ADF pour les rendements géométriques du secteur « Transport ».

Null Hypothesis: Sector Transport Log-return has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=23)
	t-Statistic	Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic	-41.66050	0.0000
Test critical values: 1% level 5% level 10% level	-3.963811 -3.412631 -3.128281
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Tableau 31 : test de stationnarité ADF pour la série des rendements géométriques du secteur « Transport ».

Le tableau 31 montre que la valeur statistique ADF est -41.66050 et que la p-value associée est 0,0000. Notons que la valeur t-statistique est inférieure aux valeurs critiques aux niveaux de 1%, 5% et 10%. Donc l'hypothèse nulle de la racine unitaire est rejetée.

Conclusion : la série des rendements géométriques du secteur « Transport » est générée par un processus stationnaire.

2.3.2.9. Test de stationnarité des rendements géométriques (log-return) du secteur « Loisirs et Hôtellerie ».

Le tableau 32 affiche les résultats obtenus du test de stationnarité ADF pour les rendements géométriques du secteur « Loisirs et Hôtellerie ».

Null Hypothesis: Sector Loisirs & Hôtellerie Log-return has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=23)
	t-Statistic	Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic	-41.88031	0.0000
Test critical values: 1% level 5% level 10% level	-3.963811 -3.412631 -3.128281
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Tableau 32 : Test de stationnarité ADF pour la série des rendements géométriques du secteur « Loisirs et Hôtellerie ».

Le tableau 32 montre que la valeur statistique ADF est -41.88031 et que la p-value associée est 0,0000. Notons que la valeur t-statistique est inférieure aux valeurs critiques aux niveaux de 1%, 5% et 10%. Donc l'hypothèse nulle de la racine unitaire est rejetée.

Conclusion : la série des rendements géométriques du secteur « « Loisirs et Hôtellerie » est générée par un processus stationnaire.

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

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)