3.3.1.7. Estimation du modèle DCC-GARCH (??, ??)
pour les rendements géométriques de l'indice sectoriel «
Transport» et l'indice principal « MASI ».
Le tableau 7 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 « Transport ».
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Variable
|
Paramètre
|
Value
|
Std. Error
|
t-stat
|
Pr(>|t|)
|
|
MASI
Index
|
Equation de la moyenne
|
|
ø1
|
0.000451
|
0.000136
|
3.30986
|
0.000933
|
|
Equation de la variance
|
|
Ù
|
0.000005
|
0.000001
|
8.89789
|
0.000000
|
|
á1
|
0.203335
|
0.023785
|
8.62075
|
0.000000
|
|
â1
|
0.691917
|
0.030876
|
22.44095
5
|
0.000000
|
|
Persistance : á1 + â1
|
0.895252
|
|
Secteur
Transport
|
Equation de la moyenne
|
|
ø1
|
0.000026
|
0.000376
|
0.68097
|
0.495893
|
|
Equation de la variance
|
|
Ù
|
0.000026
|
0.000010
|
2.59330
|
0.009506
|
|
á1
|
0.077027
|
0.019475
|
3.95524
|
0.000076
|
|
â1
|
0.824760
|
0.043992
|
18.74779
|
0.000000
|
|
Persistance : á1 + â1
|
0.901787
|
|
MASI/
Transport
|
Equation de la corrélation
|
|
á??????
|
0.011222
|
0.008117
|
1.38258
|
0.166793
|
|
â??????
|
0.970774
|
0.026907
|
36.07836
|
0.000000
|
|
Persistance : á?????? + â??????
|
0.981996
|
Tableau 7 : Estimation du
modèle DCC-GARCH pour le « MASI » et l'indice «
Transport».
Nous remarquons d'après le tableau 7 exhibant les
paramètres du modèle DCC-GARCH (1.1) entre le « MASI »,
et l'indice « Transport», 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).
Mohammed EL MASSAADI FSJES-Agdal MSDG/Finance 2021-2022
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Mohammed EL MASSAADI FSJES-Agdal MSDG/Finance 2021-2022
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De plus, Ces paramètres de corrélation
stimulés montrent une adhésion à la restriction qui leur
est imposée, à savoir aocc + I3occ = 0.011222 + 0.970774
= 0.981996 < 1, ce qui suggère que la matrice de
corrélation estimée Dt est
définie positive.
Le coefficient I3occ étant
égal à 0. 981996est 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 0.011222 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 sectoriel « Transport» à l'indice principal «
MASI ».
La persistance de la corrélation conditionnelle
calculée à travers la somme est très importante, elle
atteint 0.981996 est proche de 1.
Nos résultats montrent que le rendement de l'indice
sectoriel « Transport» 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
« Transport».
Au vu de ces résultats concluants, nous pouvons
conclure que les deux indices sont fortement interdépendants.
La figure 7 affiche la corrélation conditionnelle
dynamique entre l'indice principal « MASI » et l'indice sectoriel
«Transport», estimée par le modèle DCC-GARCH (1,1) :
MASI/TRANS
|
.5 .4 .3 .2
.1 .0
-.1
-.2
|
|
|
16 17 18 19 20 21 22
|
Figure 7 : Corrélation
conditionnelle dynamique entre l'indice « Transport » et le «
MASI » estimée par DCC-GARCH(1,1).
La figure 7 illustre la corrélation conditionnelle
entre l'indice sectoriel « Transport» et l'indice principal «
MASI », la corrélation conditionnelle estimée entre les deux
indices reste en général non stable avec de faibles fluctuations,
elle fluctue dans l'ensemble entre -0.05 et 0.15. On remarque aussi que la
corrélation diminue vers Le 2éme trimestre de
l'année 2018 jusqu'au -0.15.
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.
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