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Econométrie financiere : Air Liquide

TD : Econométrie financiere : Air Liquide. Recherche parmi 300 000+ dissertations

Par   •  15 Février 2022  •  TD  •  2 187 Mots (9 Pages)  •  294 Vues

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ÉCONOMETRIE FINANCIERE

MAMADOU DIALLO

Master 1 CAEGR 2021-2022

  1. Introduction : période 2020
  1. Description des titres

AIR LIQUIDE[pic 1]

[pic 2]

[pic 3]

SAFRAN

[pic 4]

[pic 5]

b) graphique des rentabilités des titres

Air Liquide

[pic 6]

Commentaire :

[pic 7]

Commentaire :

c) coefficient de corrélation :

[pic 8]

Commentaire :

  • Corrélation (Rentabilité Safrenta, Rentabilité CAC40) = 0,8043 pour n=255

Entre les deux actifs, Safran et CAC40 le coefficient de variation est supérieure à 0.5 et proche de 1 donc il Ya une forte corrélation positive entre les deux actifs.

  • Corrélation (Rentabilité Ailirenta, Rentabilité CAC40) = 0,8008 pour n = 255, également le coefficient de variation est supérieur à 0.5 et proche de 1 donc une forte corrélation positive entre les deux actifs.

  • Corrélation (Ailirenta, Safrenta) = 5.005 pour n= 245, le coefficient est supérieur à 0.5 donc forte corrélation positive entre les deux actifs.

 

d) Statistiques descriptives des rentabilités et caractéristiques statistiques des rentabilités de chaque titre et celles du titre de référence.

Air Liquide :

[pic 9]

Commentaire :

  • La rentabilité espéré (la moyenne) est de 0.034
  • L’écart-type est : 1.91. L’écart-type des volatilités est plutôt grand, donc il est plutôt volatile et donc risqué.
  • Le coefficient de variation est plutôt élevé, donc la dispersion autour de la moyenne est plutôt grande. La rentabilité espérée est faible avec un risque élevé.
  • La covariance entre les rentabilités d’Air Liquide et de Safran : 4.29
  • Le coefficient de corrélation entre les rentabilités d’Air Liquide et de Safran : 0.5. Il n’y a pas de corrélation entre les deux titres, les deux titres ne sont pas liés.
  • Skewness = coefficient d’asymétrie v1 = donc la statistique de skewness est différente de 0, on accepte l’hypothèse 1 de distribution asymétrique des rentabilités. Pour un risque de 1ère espèce alpha= 5%, -6.90 en valeur absolue est supérieur à la valeur critique à 5%=1.96, et v1 est inférieur à 0 donc on a une distribution asymétrique négative. La rentabilité négative, c’est-à-dire les pertes sont plus grandes que la rentabilité positive, donc les gains. RDD (48/55)[pic 10]
  • Kurtosis ou coefficient d’aplatissement : . On accepte l’hypothèse H1 de distribution non normale. 23.191 en valeur absolu est supérieur à la valeur critique à 5%=1.96. Donc on rejette H0 au seuil de 5%. La distribution est donc non normale. 23.191 est supérieur à 0, donc la distribution est leptokurtique. La distribution des rentabilités est plus élevée et avec une extrémité plus épaisse. [pic 11]
  • Test de Jarque BERRA= test de normalité du X² :  [pic 12]
  • Or avec le graphique de fréquence et la loi normale, on a un X² (2) : 100.476 et une p-critique =0 donc inférieur à 5%. On rejette l’hypothèse de normalité des résidus. Au seuil de 5%.

[pic 13]

[pic 14]

CAC40 :

[pic 15]

Commentaire :

  • La rentabilité espéré (la moyenne) est de -0.0298
  • L’écart-type est : 2.0643. L’écart-type des volatilités est plutôt grand, donc il est plutôt volatile et donc risqué.
  • Le coefficient de variation est plutôt élevé, donc la dispersion autour de la moyenne est plutôt grande. La rentabilité espérée est faible avec un risque élevé.
  • La covariance entre les rentabilités d’Air Liquide et celles du cac 40 = 3.16
  • Le coefficient de corrélation entre les rentabilités d’Air Liquide et du cac 40: 0.8. Il y a une corrélation positive entre Air Liquide et le CAC 40, les deux titres sont liés positivement.
  • Skewness= -1.1165 t v1= -7.27. -7, 27 est supérieur en valeur absolue à la valeur critique à 5% =1.96. V1 est inférieur à 0 donc on a une distribution asymétrique négative. La rentabilité négative, c’est-à-dire les pertes sont plus grandes que la rentabilité positive, donc les gains.
  • Kurtosis= 11.26. Et v2=26.93. On accepte l’hypothèse H1 de distribution non normale. 26.93 en valeur absolu est supérieur à la valeur critique à 5%=1.96. Donc on rejette H0 au seuil de 5%. La distribution est donc non normale. 26.93 est supérieur à 0, donc la distribution est leptokurtique. La distribution des rentabilités est plus élevée et avec une extrémité plus épaisse.
  • Test de Jarque BERRA= test de normalité du X² =777.65. Or avec le graphique de fréquence et la loi normale, on a un X² (2) : 121.678 et une p-critique =0 donc inférieur à 5%. On rejette l’hypothèse de normalité des résidus. Au seuil de 5%.

[pic 16]

SAFRAN

[pic 17]

SAFRAN

T ou N

255

Skewness

-0.57821

Kurtosis

8.4707

V1

-3.76946

V2

27.6111

● Test d’asymétrie (Skewness)

On test l’hypothèse que Ho : Skew = 0 (c.-à-d., que ma distribution est symétrique) sinon la distribution est asymétrique (H1 : Skew ≠ 0). Ici, le seuil de significativité du test sera de 95% et donc le risque de 1ère espèce α = 5%. Avec 2.5% de chaque côté de la distribution, car il se porte sur un test bilatéral.

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