WOW !! MUCH LOVE ! SO WORLD PEACE !
Fond bitcoin pour l'amélioration du site: 1memzGeKS7CB3ECNkzSn2qHwxU6NZoJ8o
  Dogecoin (tips/pourboires): DCLoo9Dd4qECqpMLurdgGnaoqbftj16Nvp


Home | Publier un mémoire | Une page au hasard

 > 

Etude de l'efficience des marchés financiers; applications au tunindex 20.

( Télécharger le fichier original )
par Firas /Ghalia BACCAR / MAHBOULI
Institut des hautes études commerciales de Carthage (IHEC Carthage) Tunisie. - Master finance d'entreprises et des marchés 2012
  

précédent sommaire suivant

2.2. Etude descriptive des séries utilisées

Les rendements ont depuis longtemps été considérés comme suivant une distribution normale. Or, la prétention erronée à cette loi, a conduit certains travaux à des résultats non fiables, que ce soit pour la prévision des valeurs futures des rendements que pour les décisions d'investissement. En observant quelques études antérieures la plupart des travaux traitant du sujet des rendements boursiers ont rejeté l'hypothèse de la normalité.

Il convient aussi d'étudier les caractéristiques stochastiques avant de traiter une série chronologique et ce afin de déterminer la stationnarité des séries, le degré de modification de son espérance et sa variance dans le temps.

2.2.1. Normalité des séries

Pour déterminer les caractéristiques du modèle à estimer, il est nécessaire d'étudier les propriétés statistiques des séries. En effet les distributions des séries de rentabilité ont été, pendant longtemps, considérées comme suivant une loi normale. Pourtant, quelques études sur ces séries ont montré que leurs distributions ne sont pas normales. Ces distributions sont souvent asymétriques et affichent un leptokurtosis. Elles sont souvent plus épaisses aux extrémités et font apparaître des « queues épaisses ».

La normalité des rentabilités est vérifiée par des tests économétriques qui se basent sur la détermination des coefficients de symétrie (Skewness) et d'aplatissement (Kurtosis) et la statistique de Jarque et Bera qui synthétise les deux propriétés.

a. Présentation des tests
i. Test de Skewness 

Skewness est une mesure de l'asymétrie de la distribution d'une série autour de sa moyenne, c'est le moment centré d'ordre 3. Un Skewness supérieur à la valeur critique qui est 0 indique que la distribution présente une asymétrie vers la droite, alors qu'un Skewness < 0 implique que la série est asymétrique vers la gauche. La formule de Skewness se présente comme suit 

ii. Test de Kurtosis 

Afin de mesurer l'aplatissement des séries, nous pouvons recourir à une comparaison des kurtosis k avec la valeur que prend ce coefficient. La distribution est jugée normale lorsque (k=3). S'il excède ce chiffre, la série est leptokurtique; elle est plus pointue avec des queues de distribution plus épaisses que celle de la loi normale. Sinon si (k<3), la distribution est platykurtique, c'est-à-dire que celle-ci est plus aplatie que la distribution normale. La formule de Kurtosis se présente comme suit :

On exprime le degré d'excès de Kurtosis de la façon suivante :

précédent sommaire suivant











9Impact, le film from Onalukusu Luambo on Vimeo.