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
:
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Significance level
|
t-stat
|
Critical value
|
P-value
|
|
1%
|
21.9477
|
6.6349
|
0.0000
|
|
5%
|
21.9477
|
3.8415
|
0.0000
|
|
10%
|
21.9477
|
2.7055
|
0.0000
|
Tableau 49 : Test
d'hétéroscédasticité LM-ARCH pour la série
des résidus des rendements
géométriques de l'indice
sectoriel « Transport ».
Les résultats du test montrent que la T-Statistique de
21.9477est largement supérieure aux valeurs critiques aux niveaux de 1%,
5% et 10%, donc on rejette l'hypothèse nulle.
Conclusion : on accepte alors
l'hypothèse alternative de
l'hétéroscédasticité des résidus.
2.3.4.9. Test
d'hétéroscédasticité des résidus des
rendements géométriques de l'indice sectoriel « Loisirs
& Hôtellerie » :
Les résultats du test sont présentés dans le
tableau 50 :
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Significance level
|
t-stat
|
Critical value
|
P-value
|
|
1%
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131.7507
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6.6349
|
0.0000
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|
5%
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131.7507
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3.8415
|
0.0000
|
|
10%
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131.7507
|
2.7055
|
0.0000
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Tableau 50 : Test
d'hétéroscédasticité LM-ARCH pour la série
des résidus des rendements de l'indice « Loisirs &
Hôtellerie ».
Les résultats du test montrent que la T-Statistique de
131.7507 est largement supérieure aux valeurs critiques aux niveaux de
1%, 5% et 10%, donc on rejette l'hypothèse nulle.
Conclusion : on accepte alors
l'hypothèse alternative de
l'hétéroscédasticité des résidus.
Mohammed EL MASSAADI FSJES-Agdal MSDG/Finance 2021-2022
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