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Intégration financière et diversification

( Télécharger le fichier original )
par Khalil Tichichte
Université du Québec à  Montréal-ESG - Master 2 finances appliquées 2008
  

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H-KONG

.3 .2 .1 .0

-.1

-.2

-.3

-.4

 

1 9 7 5 1 9 8 0 1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5

.3 .2 .1 .0

-.1

-.2

-.3

-.4

 

1 9 7 5 1 9 8 0 1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5

.3 .2 .1 .0

-.1

-.2

 

1 9 7 5 1 9 8 0 1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5

.6 .4 .2 .0 -.2 -.4 -.6

 

1 9 7 5 1 9 8 0 1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5

.6 .4 .2 .0 -.2 -.4 -.6

 

1 9 7 5 1 9 8 0 1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5

.2
.1
.0

-.1

-.2

-.3

-.4

 
 

1 9 7 5 1 9 8 0 1 9 8 5 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5

USA

SING POUR

On constate à la figure 5 que l'indice japonais à une allure différente de celle des autres pays. En effet, de 1990 environ à 2007, aucune tendance ne semble se détacher de la série, celle-ci atteignant une sorte de plateforme. Étant donné que cette tranche représente plus de la moitié de l'échantillon, cela pourrait s'avérer un élément important au niveau des tests de normalité qui seront effectués. De plus, on constate que le marché japonais a connu une croissance spectaculaire parmi tous les pays, toutes les époques confondues, sans indices passant d'environ 1000 à 4500 au cours de la période 1985-1989.

Tableau 5 : récapitulatif des statistiques descriptives des rendements

 

France

G.B

USA

Japan

Singapour

H.Kong

Monde

Moyenne (%parannée)

8.64

7.20

6.99

6.61

5.86

5.68

7.16

Écart type (%parannée)

22.75

20.45

15.74

21.76

28.17

33.08

15.81

Asymétrie

-0.66*

-0.57*

-0.98*

0.12

-0.41*

0.42*

-0.68*

Aplatissemet

6.03*

5.88*

8.85*

3.50

7.38*

10.62*

8.79*

Minimum en%

-32.07

-31.34

-30.95

-18.26

-45.23

-47.86

-24.54

Maximum en %

23.27

19.91

15.95

23.83

42.42

58.13

21.54

JB

192.00*

168.29*

666.67*

557

347.86*

1026*

61904*

Q12

13.27

32.16

13.00

18.89

18.13

33.93

15.20

* significatif au seuil de 1%

** significatif au seuil de 5%

*** significatif au seuil de 10%

JB. test de normalité de Jaque-Bera Q(12) : test de Ljung-Box d'ordre 12

La lecture de ce tableau nous renseigne que les coefficients d'asymétrie sont majoritairement significativement négatifs, la distribution des séries est étalée vers la gauche, ce qui prouve que, dans la plupart du temps, l'effet d'un choc négatif est plus important que celui d'un choc positif. On remarque aussi le caractère leptokurtique des séries de rendements car le coefficient d'aplatissement centré est supérieur à trois pour toutes les séries. L'aplatissement excédentaire témoigne d'une forte occurrence des points extrêmes, donc une distribution à queues épaisses. En définitive, exception faite du Japon, l'hypothèse de la normalité est rejetée pour tous les marchés nationaux y compris le marché mondial comme l'illustre le test de Jaque et Berra. Ceci nous conforte dans l'estimation d'un modèle non linéaire et plus particulièrement d'un modèle de type GARCH multivarié asymétrique présenté plus haut qui permet de capter ces propriétés.

En scrutant aussi ce tableau, il est manifeste que la France a le rendement mensuel moyen le plus important, Hong Kong a le score le plus bas. En terme de volatilité ce sont les États-Unis qui sont le marché le moins volatil ce qui pourrait s'expliquer par le fait que les rentabilités sont toutes converties en dollar américain et par conséquent la variance non conditionnelle n'inclue pas pour le cas américain le risque de change. Sans surprise, les marchés les plus volatils sont les deux marchés émergents à savoir : Singapour et Hong Kong.

Le test de Ljung-Box nous confirme l'absence d'autocorrélation sérielle pour tous les indices financiers, raison pour laquelle l'inclusion d'un ajustement autorégressif (AR) dans le processus régissant la moyenne ne s'impose pas.

Le tableau 2 quant à lui nous éclaire sur les corrélations des rendements des différents marchés étudiés et l'indice mondial.

Tableau 6 : Corrélations des rentabilités

CORRÉLATION

FRANCE

SINGAPOUR

JAPAN

GB

USA

H,KONG

MONDE

FRANCE

1

 
 
 
 
 
 

SINGAPOUR

0,37603521

1

 
 
 
 
 

JAPAN

0,40092226

0,38312411

1

 
 
 
 

GB

0,54666827

0,41430782

0,38622527

1

 
 
 

USA

0,525724

0,51581535

0,3579113

0,55481716

1

 
 

H,KONG

0,34048409

0,64804139

0,33385661

0,38316968

0,47313219

1

 

MONDE

0,61877033

0,50502593

0,66077484

0,67499472

0,7956911

0,46160933

1

Ce tableau nous indique que les marchés industrialisés occidentaux et le Japon sont fortement corrélés avec l'indice mondial comme le témoigne la dernière ligne. Sans surprise la corrélation la plus consistante avec l'indice mondial est celle des Etats-Unis qui s'élève à presque 80%. H.Kong présente une corrélation de 64% avec le Singapour.

L'analyse de ces corrélations inconditionnelles suggère a priori que l'intérêt de la stratégie de la diversification demeure alléchant de point de vue de l'optimisation du rapport rendement risque.

Nous savons, d autre part, que le processus GARCH (1,1) est le mieux adaptable pour la modélisation des séries financières. Ceci est un fait stylisé très bien documenté dans la littérature empirique de Bollerslev (1986), Pour nous en convaincre, nous établirons dans le tableau 7 les autocorrélations et les corrélations croisées des carrés des excès de rentabilités.

Tableau 7 : Autocorrélations et corrélations croisées des excès de rentabilités

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"Il faut répondre au mal par la rectitude, au bien par le bien."   Confucius