Memoire Online - Mesure de l'interdépendance du marché boursier marocain par le modèle DCC-GARCH

Le tableau 3 affiche l'estimation de l'équation de la moyenne conditionnelle, l'équation de la variance et l'équation de la corrélation pour la série des rendements géométriques de l'indice du « Télécom ».

Variable	Paramètre	Value	Std. Error	t-stat	Pr(>\|t\|)
MASI Index	Equation de la moyenne
	ø1	0.000451	0.000136	3.3139	0.000920
	Equation de la variance
	Ù	0.000005	0.000001	8.8340
		0.203335	0.000000á1 0.023818	8.5370	0.000000
	â₁	0.691917	0.031119	22.2342	0.000000
	Persistance : á₁ + â₁	0.895252
Secteur Télécommunications	Equation de la moyenne
	ø₁	0.000317	0.000181	1.7522	0.079746
	Equation de la variance
	Ù	0.000003	0.000001	2.8802	0.003974
	á₁	0.111326	0.025743	4.3246	0.000015
	â1	0.856596	0.032048	26.6982	0.000000
	Persistance : á1 + â1	0.967922
MASI/ Télécommunications	Equation de la corrélation
	á??????	0.075614	0.038143	1.9824	0.047440
	â??????	0.764581	0.147708	5.1763	0.000000
	Persistance : á?????? + â??????	0.840195

Tableau 3 : Estimation du modèle DCC-GARCH pour le « MASI » et l'indice « Télécommunications ».

Nous remarquons d'après le tableau 3 exhibant les paramètres du modèle DCC-GARCH (1.1) entre l'indice « MASI », le principal indice de la Bourse marocaine et l'indice sectoriel « Télécommunications », que les coefficients du modèle de corrélation conditionnelle DCC-GARCH sont statistiquement significatifs au seuil de 1%.

Les paramètres conjoints á?????? ???? â?????? sont plus significatifs que les paramètres individuels ?? et ?? qui sont estimés du modèle GARCH univarié. Cela montre que la volatilité capturée par la méthode GARCH (1,1) est sous-estimée, mais la volatilité capturée par le modèle DCC-GARCH est plus traitée et estimée avec plus de précision.

Cependant, les paramètres de corrélation DCC-GARCH pour la période étudiée sont également différents de zéro, ce qui implique que la corrélation entre les deux cours est dynamique.

Nos résultats sont cohérents avec ceux de la théorie. Le coefficient est approximativement égal à zéro (á?????? 0), le coefficient â?????? est largement supérieur à zéro (â?????? ??? 0), et la somme de deux qui est inférieure à 1 ( _á?????? + â?????? < 1).

De plus, Ces paramètres de corrélation stimulés montrent une adhésion à la restriction qui leur est imposée, à savoir aocc + I3occ = 0.075614 + 0.764581 = 0.840195 < 1, ce qui suggère que la matrice de corrélation estimée D_t est définie positive.

Le coefficient I³occ étant égal à 0.841095 est proche de la valeur de 1, cette valeur du coefficient beta montre une forte corrélation conditionnelle entre les deux indices. Le coefficient aocc étant égal à 0.075614 est proche de 0. D'autre part, les deux coefficients sont statistiquement significatifs( p - value < 5%), cette significativité des coefficients confirme la sensibilité de l'indice « Télécom » au « MASI ».

La persistance de la corrélation conditionnelle calculée à travers la somme est très importante, elle atteint 0.840195 est proche de 1.

Nos résultats montrent que le rendement de l'indice sectoriel « Télécommunications » est influencé par la volatilité de l'indice principal « MASI ». Les chocs de volatilité du marché ont un effet persistant sur le rendement de l'indice sectoriel « Télécommunications ».

Au vu de ces résultats concluants, nous pouvons conclure que les deux indices sont fortement interdépendants.

La figure 3 affiche la corrélation conditionnelle dynamique entre l'indice principal « MASI » et l'indice sectoriel «Télécommunications », estimée par le modèle DCC-GARCH (1,1) :

Figure 3 : Corrélation conditionnelle dynamique entre l'indice « Télécom » et le « MASI » estimée par le modèle DCC-GARCH(1,1).

La figure 3 illustre la corrélation conditionnelle entre l'indice sectoriel « Télécommunications » et le « MASI », la corrélation conditionnelle estimée entre les deux indices reste en général non stable avec de faibles fluctuations, elle fluctue dans l'ensemble entre 0.5 et 0.7. On remarque aussi que la corrélation diminue vers le début de l'année 2018 jusqu'au 0.3.

Il est clair qu'il existe une corrélation dynamique conditionnelle entre les deux indices qui évolue en fonction du temps bien le coefficient est parfois grand et parfois petit.

Mesure de l'interdépendance du marché boursier marocain par le modèle DCC-GARCH

3.3.1.3. Estimation du modèle DCC-GARCH (??, ??) pour les rendements géométriques de l'indice sectoriel « Télécommunications » et l'indice principal « MASI ».