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

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

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2.2.3. Interprétation économétrique

À la lumière de ces statistiques descriptives nous remarquons que le coefficient de Skewness est positif pour 17 valeurs. Ce qui signifie que la partie épaisse de leurs distributions est à droite, alors que les 3 autres valeurs, la partie épaisse de leurs distributions est à gauche. Ceci prouve l'existence d'un comportement asymétrique des séries étudiées. Les séries ont aussi un comportement non gaussien, puisqu'il n'y a aucune valeur de Skewness qui est égale à 0. En d'autre terme, les séries oscillent de manière aléatoire autour d'une valeur moyenne.

En se référant au test de kurtosis, nous constatons un coefficient élevé de kurtosis pour la majorité des cas et même très élevé pour quelques valeurs. En effet, les kurtosis des rendements sont tous supérieures à 3, et donc, ces séries sont leptokurtiques, c'est-à-dire que les distributions sont plus concentrées autour de la moyenne et présentent des queues plus épaisses que la distribution gaussienne.

Nous constatons donc une asymétrie qui fait preuve quant à la présence de non normalité dans le processus des variations des rendements mensuels des titres du Tunindex20. Les résultats des Tests de Skewness et Kurtosis peuvent être appuyés à travers le test de normalité de Jarque-Bera. En observant les résultats nous constatons que 15 titres présentent, pour un niveau de confiance de 95%, une valeur de Jarque Bera supérieure à 5,99 (prob < 5%), et pour les titres restants, elles présentent une valeur de Jarque-Bera inférieure à 5,99 ceci nous laisse penser que ces titres se rapproche d'une distribution normale vu que leurs valeurs de Skewness sont proches de 0 et ceux de Kurtosis sont proches de 3.

Nous pouvons dire que les séries rejettent globalement la distribution normale, elles présentent un comportement non gaussien, en d'autre terme les séries oscillent de manière aléatoire autour d'une valeur moyenne, dans ce cas nous pouvons conclure qu'il y a une quasi-absence de l'auto-corrélation dans les séries.

Pour ce qui est de la stationnarité des séries, le tableau, présenté auparavant, nous indique que les rentabilités boursières, objet de notre étude, montrent une certaine stationnarité. En effet, toutes les valeurs de t-statistique, sans exception, sont significatives à moins de 5%, ainsi que toutes les probabilités obtenues sont inférieures au seuil de 5%. L'hypothèse de stationnarité est donc vérifiée. Les tendances sont ainsi supprimées et les rentabilités se situent sur une droite parallèle à l'axe des abscisses.

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9Impact, le film from Onalukusu Luambo on Vimeo.



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