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Impact du taux d'interet et du taux de change sur la volatilité des banques tunisiennes

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par Zied Zagrouba
faculté des sciences economiques et de gestion de Tunis - Mastere de recherche en finance 2016
  

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1.1 Test ARCH-LM

C'est un test basé sur le maximum de vraisemblance qui traite la linéarité. Si la probabilité du test est inférieure à 5%, alors on rejette l'hypothèse nulle de l'absence de l'effet non linéaire.

Si la plupart des tests rejettent l'hypothèse de l'absence de l'effet ARCH, on passe à estimer le modèle GARCH.

H0 = absence d'effet ARCH

Selon le tableau 3, on remarque que seulement 4 banques sur les 11 cotées sont significatives au seuil de 5% et les 7 banques restantes rejettent cette hypothèse de non linéarité.

? Selon cette analyse, on remarque que le modèle MCO n'arrive pas a bien estimer la relation des variables ce qui nous conduit vers le modèle GARCH.

1.2 Test de stationnarité

Les résultats obtenus par ce test (au seuil de 5%) sur les variables macroéconomiques et financières sont résumés dans le tableau 2.

? Après application des tests ADF sur la série du rendement, les résultats empiriques indiquent que toutes les séries sont stationnaires.

2. Modèle GARCH

Tableau 5:Estimation modèle GARCH par banque

variables

Yo

Y1

Y 2

Y 3

Y 4

a o

a 1

â

AMEN

0.02048

-0.7147

0.28296

0.1457

-0.0026

0.001

1.1596

-0.006

BANK

(0.295)

(0.000)*

(0.416)

(0.354)

(0.544)

(0.00)*

(0.000)*

(0.90)

ATB

-0.0641

0.90373

0.32161

0.182721

0.01283

0.000

3.3113

0.2855

 

(0.000)*

(0.000)*

(0.049)**

(0.125)

(0.00)*

(0.881)

(0.000)*

(0.00)*

64

ATTIJARI

 

-0.0771

0.95766

0.46545

0.246069

0.01765

0.000

0.1136

0.8518

 

(0.030)**

(0.000)*

(0.271)

(0.326)

(0.015)**

 

(0.031)*

(0.00)*

BH

-0.0708

1.09151

-0.9654

0.243755

0.01140

0.000(0

0.4579

0.5222

 

(0.146)

(0.000)*

(0.020)**

(0.339)

(0.271)

.088)*

(0.025)*

(0.00)*

BIAT

0.06389

0.92411

0.9876

0.09876

-0.0145

0.000(0

0.3492

-0.022

 

(0.188)

(0.000)*

(0.08)*

(0.681)

(0.175)

.000)*

(0.000)*

(0.84)

BT

-0.0089

0.46399

-0.0786

0.065572

0.00212

0.000

0.8332

0.1772

 

(0.815)

(0.000)*

(0.852)

(0.782)

(0.799)

(0.00)*

(0.000)*

(0.12)

BNA

0.0147

0.72244

-0.0032

0.71851

0.0354

0.000

0.5835

-0.034

 

(0810)

(0.000)*

(0.795)

(0.215)

(0.021)

(0.00)*

(0.002)*

(0.32)

BTE____

 

_____

_____

_____

______

____

____

_____

STB

0.2784

1.52313

0.32320

0.038399

-0.1005

0.000

1.6420

0.0721

 

(0.429)

(0.000)*

(0.447)

(0.792)

(0.193)

(0.00)*

(0.000)*

(0.07)

UIB

0.0352

0.6432

0.9210

-0.0469

-0.0086

0.000

0.1364

0.7690

 

(0.279)

(0.000)*

(0.013)*

(0.758)

(0.208)

(0.31)

(0.180)

(0.00)*

UBCI

0.0345

0.4498

0.57020

0.18001

-00085

0.002

0.3555

0.1046

 

(0.605)

(0.046)*

(0.566)

(0.692)

(0.544)

(0.00)*

(0.006)*

(0.03)*

Le GARCH (1, 1) est une estimation du rendement conditionnel figurant dans le tableau 4. Nous constatons que le coefficient (y1) qui mesure l'effet des rendements du marché sur chacune des rendements des actions bancaires est positif dans toutes les banques sauf AMEN BANK et leurs probabilités sont statistiquement significatives dans toutes les banques avec un effet positif.

? En outre, les résultats indiquent que le rendement du marché à un impact positif sur les rendements boursiers banque.

Concernant l'indice du marché , on remarque que toutes les banques sont positives au seuil de 1%.

Concernant le rendement du taux d'intérêt avec le coefficient , les résultats montrent que toutes les banques sont négatives dans 5 cas sur 11 et significatives dans 2 banques seulement..

Concernant le taux de change EUR/TND avec le coefficient on remarque que les

rendements du taux de change EUR/TND sont négatives seulement dans 3 banques sur 11 et significatives dans 4/11 banques.

65

Concernant le taux de change USD/TND avec le coefficient , on remarque que les banques sont positives sauf une seule banque UIB et non significatives dans tous les cas.

Ces résultats sont conforment avec l'étude de (Ryan, 2002) «Les résultats suggèrent que le risque de marché est un déterminant important des rendements bancaires d'achat d'actions, ainsi que des niveaux de taux d'intérêt à court et moyen terme et leur volatilité . Cependant, les taux d'intérêt à long terme et le taux de change ne semblent pas être des facteurs importants dans le processus de génération des rendements des banques australienne sur la période considérée. "

? La principale raison de la relation négative avec le taux de change peut être expliquée par la forte dépréciation du taux de change qui aura un effet négatif sur les effets économiques de la détérioration de l'actif en devise dans les banques et les entreprises. D'autre part, la dépréciation de la monnaie locale peut entraîner des dommages dans le bilan de la banque et la détérioration des fonds propres de la banque qui peut se traduire par une baisse des rendement des actions bancaires, ce qui rend les exportations des pays qui utilisent la monnaie plus compétitives. Cela signifie qu'il est moins cher sur le marché international et le prix des importations augmente.

? Pour le paramètre ARCH (á1) et le paramètre GARCH f3. Le paramètre ARCH est statistiquement significatif dans tous les rendements boursiers des banques sauf UIB. En outre, nous notons que la condition de l'arrêt de la variance pour GARCH (1, 1) , à savoir f3 est valable pour 6 banques sur 11 sauf (BNA, BT, BIAT, AMEN BANK). Les variations de la volatilité des marchés de chaque banque peuvent être considérées comme les éléments d'un processus stationnaire. D'autre part, les résultats sont associés à des estimations de ces procédés montrant que les coefficients sont statistiquement significatifs à 5 à 10 et à 1%. La persistance de la volatilité est très importante c'est à dire f3 = 1 a une forte persistance des chocs de volatilité. Selon l'équation de la variance conditionnelle, toutes les banques sont positives et statistiquement significative (7 banques) cela indique qu'il y a une composante invariante dans le temps. En particulier, la sensibilité des rendements des actions des banques se trouve être plus forte pour le rendement de l'indice de marché que les taux d'intérêt, ce qui implique que le rendement du marché joue un rôle important dans la détermination de la dynamique des actions des banques conditionnelle.

66

? L'explication possible de l'augmentation de la volatilité bancaire boursier suite à une augmentation de la volatilité des taux d'intérêt c'est que les banques sont incapables d'éliminer le risque de taux d'intérêt, parce qu'ils ne peuvent détenir des titres dérivés.

3. Estimation MCO par variable

Tableau 6: Estimation MCO par variable

Variables

coefficient

ó

T -student

MRK

0.08047471

0.06070486

13.25

 

(0.0000)*

 
 

FX1

0.1281837

0.199382

0.64

 

(0.520)

 
 

FX2

0.0909324

0.0711271

1.28

 

(0.201)

 
 

INT

0.0064899

0.003664

1.77

 

(0.077)*

 
 
 

0.0326429

0.017632

-1.91

Dans le tableau 6, les résultats montrent que la variable MRK est significative au seuil de 1% sur le rendement des actions des banques, alors que pour les 2 taux de change FX1 et FX2 on remarque que ces deux variables sont non significatives. Concernant la variable de taux d'intérêt INT les résultats montre une signification au seuil de 10%.

Vue la non linéarité du taux de change, le résultat de la régression MCO donne des effets non significatives des taux de change sur le rendement des actions. Pour cette raison nous somme parti a la régression non linéaire du modèle GARCH

Pour mieux comprendre, on va effectuer le test ARCH-LM

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