les déterminants de la volatilité des cours boursiers.Cas du marché boursier tunisien

Section 4 : Echantillon et statistiques descriptives

Notre échantillon est constitué d'un Panel de dix banques tunisiennes cotées en bourse constituant ainsi le secteur bancaire tunisien. Ces banques sont: AB, ATB, ATTIJARI BANK, BH, BIAT, BNA, BT, STB, UBCI, et UIB.

Notre période d'étude s'étale sur la période allant du 01//02/2006 jusqu'au 3 1/12/2008 tout en considérant des données mensuelles des variables utilisées.

Les statistiques descriptives sont représentées dans le tableau suivant :

	TUNINDEX	PER	LIQ	INF	DIV	BETA
Moyenne	2986.528	1.481187	223101.9	1.873333	0.484593	0.227869
Médiane	2575.802	1.262692	66733.55	1.780000	0.482434	0.227394
Maximum	19644.18	4.32923 1	10188660	3.020000	0.700812	0.286216
Minimum	1652.063	0.288615	2572.501	1.210000	0.341036	0.214535
I 'écaIt-type	2851.178	0.801037	828620.4	0.523588	0.057657	0.011128

Tableau 1 : les statistiques descriptives

Section 5 : Choix et estimation du modèle 1. Test d'homogénéité

Dans ce qui suit nous testons l'homogénéité du modèle, nous testons donc l'effet individuel des banques afin de déterminer la forme (l'expression) adéquate du modèle, c'est-à-dire, si ce dernier comporte un coefficient commun à toutes les banques ou bien, s'il représente des spécificités différentes pour chacune d'entre elles. Pour cela, nous avons eu recours au test d'homogénéité.

· Test d'hypothèses: : = a

: ? a

Nous rejetons Ho si la valeur de F calculée est > à celle de F tabulée où la probabilité associée à F calculée est < 0.05.

Test d'effet	t-Statistiques	P-value
Coupe transversale Fisher	3.964712	0.0001
Coupe transversale Khi-deux	35.43 1574	0.0000

Tableau 2 : Test d'homogénéité

Le Tableau 2 montre, que la valeur de probabilité associée à la statistique F est de l'ordre de 0.0001 (< à 0.05). Ceci prouve qu'il existe un effet individuel des banques. En d'autre terme notre modèle présente des spécificités individuelles et par conséquent il est hétérogène.

2. Choix du modèle

Afin de tester la relation entre la volatilité et les différentes variables explicatives, nous avons utilisé le modèle à effets fixes. En effet, les deux modèles utilisés dans la littérature empirique sont le modèle à effets fixes et le modèles à effets aléatoires. Le test de Hausman permet de comparer l'estimation avec effets aléatoires (voir annexe Tableau 2). à celle par les moindres carrés ordinaires (voir annexe Tableau 3). L'élaboration du test de Hausman nous a permis de retenir le modèle à effets fixes.

Test de Hausman

La valeur de la statistique calculée du test de Haussman et inférieur à la valeur tabulée

(la probabilité est égale à 1 > à 0.05) (voir annexe Tableau 4). Dans ce cas nous devons choisir le modèle à effet fixe, c'est-à-dire nous allons tenir compte de l'effet spécifique des banques.

3. 5 p\2ltEte0iSl0ffiel? ENPQ0iS20? PiSe

Variable	Coefficient	P-Value
C	0.201395***	0.0000
LIQ	-1.11x10^-10	0.6550
TUNINDEX	3.67x10^-6***	0.0000
INF	0.001977***	0.0000
PER	0.002205***	0.0000
DIV	0.017674***	0.0001
2^2 = 0.921566
2^2 ajusté = 0.918383
Durbin-Watson stat = 0.172385
Prob(F-statistique) = 0,000000
F-statistique = 289.5425

Tableau 3 : Modèle à effet fixe

Avec N (nombre d'observations)= 360

*significative à 10%	<	0,1
**significative à 5%	<	0,05
***significative à 1%	<	0,01

Un signe positif des coefficients au niveau de la première colonne indique un effet positif de la variable concernée sur la volatilité des cours boursiers. D'après le tableau ci-dessus, toutes les variables ont un effet positif sur la volatilité des cours et sont significatives à 99% (la probabilité de toutes les variables est inférieure à 0,01). Nous pouvons donc conclure que nos variables ont un effet significatif, mise à part la variable liquidité, qui est prise comme variable de contrôle pour améliorer le pouvoir explicatif du modèle.

R ²

On dit que le modèle est bon si est proche de 1. Par ailleurs, la qualité de l'ajustement

du modèle est satisfaisante car la valeur de R 2=0,92.