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

Les résultats présentés ci-dessus montrent que la persistance des chocs à court terme sur les corrélations dynamiques est plus grande entre le « MASI » et l'indices bancaire en raison de sa valeur de á élevée.

Les graphes (1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 5 ; 6 ; 7 et 8) présentés ci-dessus affichent les niveaux des corrélations conditionnelles dynamiques estimés selon l'approche DCC-GARCH de Engle (2002). Il semble que l'évolution de ces corrélations dynamiques affiche des tendances variées. Ainsi, les résultats précédents prouvent l'existence d'une forte interdépendance entre l'indice principal « MASI » et les indices des huit indices étudiés. Nous avons utilisé le modèle DCC-GARCH (1,1) pour cerner le phénomène de contagion financière.

Les graphes nous montrent que la corrélation dynamique du rendement géométrique de chaque indice sectoriel avec l'indice principal varie d'un secteur à autre, nous allons ainsi calculer les moyennes et les valeurs minimales et maximales des coefficients de corrélation pour nous informer sur le niveau de corrélation entre chaque secteur individuel et l'indice principal de la BVC.

Dans le tableau 9 nous présentons les statistiques descriptives (moyenne, minimum et maximum) des corrélations dynamiques entre chaque indice et l'indice du marché pour cerner le phénomène de contagion financière.

Secteurs	Moyenne	Maximum	Minimum
Banques	0.809092	0.911272	0.701961
Bâtiments et MC	0.667164	0.793439	0.545538
Télécommunications	0.600051	0.762447	0.305706
Pétroles & Gaz	0.310235	0.591341	0.126238
Assurances	0.323488	0.575857	0.154174
Parti et Promo Immobilières	0.353694	0.542060	0.147765
Transport	0.082714	0.412827	-0.152203
Loisirs & Hôtellerie	0.119340	0.305948	-0.042059

Les résultats présentés dans le tableau 9 nous montrent que la contagion financière est assez évidente pour l'indice bancaire, moyenne pour les indices sectoriels « Bâtiments et MC » « Télécom », et moins évidente pour les cinq autres indices sectoriels (Assur, Pétroles & Gaz, P.P Immo, Transport et Hôtellerie).

Interprétation des résultats de la modélisation de la contagion financière pour chaque paire (Indice du secteur - Indice principal).

La valeur moyenne du coefficient de corrélation conditionnelle entre l'indice bancaire et l'indice « MASI » est de 0.809092. Il s'agit d'un "effet de liaison" très net. Ce qui implique que les deux indices ne sont pas indépendants dans le temps. Les résultats DCC-GARCH mettent en évidence une contagion du marché à l'indice bancaire. La corrélation conditionnelle entre le marché et l'indice bancaire fluctue entre 0,70 (Min) et 0,91 (Max) ce qui montre que cet indice présente une forte corrélation dynamique avec le marché.

La valeur moyenne du coefficient de corrélation conditionnelle entre l'indice Bâtiments et MC et l'indice « MASI » est de 0.667164 largement supérieur à 5. Ce qui implique que les deux indices sont dépendants dans le temps. La corrélation conditionnelle entre le marché et l'indice bancaire fluctue entre 0,55 (Min) et 0,79 (Max) ce qui montre que cet indice présente une forte corrélation dynamique avec le marché.

La valeur moyenne du coefficient de corrélation conditionnelle entre l'indice Télécommu et le « MASI » est de 0.600051. Ce qui implique que les deux indices sont dépendants dans le temps. La corrélation conditionnelle entre le marché et l'indice Télécommunications fluctue entre 0,31 (Min) et 0,76 (Max) ce qui montre que cet indice présente une forte corrélation dynamique avec le marché.

La valeur moyenne du coefficient de corrélation conditionnelle entre l'indice Pétroles & Gaz et l'indice « MASI » est de 0.310235. Ce qui implique que les deux indices sont faiblement dépendants dans le temps, la corrélation conditionnelle entre le marché et l'indice Pétroles & Gaz fluctue entre 0,13 (Min) et 0,6 (Max) ce qui montre que cet indice présente une moyenne corrélation dynamique avec le marché.

La valeur moyenne du coefficient de corrélation conditionnelle entre l'indice Assurances et l'indice « MASI » est de 0.323488. Ce qui implique que les deux indices sont faiblement dépendants dans le temps, la corrélation conditionnelle entre le marché et l'indice Assurances fluctue entre 0,15 (Min) et 0,58 (Max) ce qui montre que cet indice présente une moyenne corrélation dynamique avec le marché.

Indice Participation et Promotion Immobilières-Indice principal «MASI» :

La valeur moyenne du coefficient de corrélation conditionnelle entre l'indice Participation et Promotion Immobilières et l'indice « MASI » est de 0.353694. Ce qui implique que les deux indices sont faiblement dépendants dans le temps, la corrélation conditionnelle entre le marché et l'indice Participation et Promotion Immobilières fluctue entre 0,15 (Min) et 0,54 (Max) ce qui montre que cet indice présente une moyenne corrélation dynamique avec le marché.

La valeur moyenne du coefficient de corrélation conditionnelle entre l'indice Transport et l'indice « MASI » est de 0.082714. Ce qui implique que les deux indices sont très faiblement dépendants dans le temps, la corrélation conditionnelle entre le marché et l'indice Transport fluctue entre -0,15 (Min) et 0,41 (Max) ce qui montre que cet indice présente une faible corrélation dynamique avec le marché.

La valeur moyenne du coefficient de corrélation conditionnelle entre l'indice Loisirs & Hôtellerie et l'indice « MASI » est de 0.119340 proche de zéro. Ce qui implique que les deux indices sont faiblement dépendants dans le temps. La corrélation conditionnelle entre le marché et l'indice Loisirs & Hôtellerie fluctue entre -0,04 (Min) et 0,31 (Max) ce qui montre que cet indice présente une faible corrélation dynamique avec le marché.

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

3.4. Analyse de l'interdépendance du marché boursier (MASI et ses principaux secteurs).