"Modèles Macroéconomiques"

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1 QUELLES SONT LES VARIABLES QUI AFFECTENT LES SECTEURS DU SPI 1? "Modèles Macroéconomiques" Professeur Jean-Chrisian Lambele Assisan : Alexander Mihailov ABSTRACT La présene éude uilise le modèle à faceurs muliples pour expliquer le lien enre les rendemens des différens seceurs du SPI e cerains indicaeurs macroéconomiques. On rouve que les variables S&P 5, le cours du baril de bren ainsi que le aux de change CHF/USD son souven significaives. Néanmoins, les résulas des régressions monren que les aures variables macroéconomiques à savoir, le aux de chômage, le prix des obligaions des enreprises suisses, l inflaion e la producion indusrielle, on des effes neemen plus ambigus. Une explicaion proposée sera d évoquer le caracère inernaional des sociéés suisses, don les revenus se fon esseniellemen à l éranger e son ainsi moins affecés par la conjoncure économique de la Suisse. Il sera égalemen monré qu il exise un lien de causalié enre l indice américain S&P 5 e le SPI. 1 Suje proposé e présené par Philippe Ziegler, le 15 mai.

2 TABLES DES MATIERES I. INTRODUCTION... 3 II. SURVOL DE LA LITTÉRATURE... 4 III. ELÉMENTS THÉORIQUES SINGLE INDEX MARKET MODEL (SIMM) DÉCOMPOSITION DU RISQUE MULTIPLE INDEX MARKET MODEL (MIMM) Descripion du modèle Consaaions empiriques... 9 IV. RÉSULTATS EMPIRIQUES INDICES ET DONNÉES UTILISÉS ESTIMATION DU MODÈLE À FACTEUR UNIQUE TYPES DE DONNÉES UTILISÉES POUR LE MODÈLE À FACTEURS MULTIPLES RÉSULTATS EMPIRIQUES DU MODÈLE À FACTEURS MULTIPLES SPI Banks SPI Buildings SPI Chemicals & Pharmaceuical SPI Food SPI Indusry e SPI Oher Indusrials SPI Insurance SPI Ligh Elecric and Elecronics SPI Machinery SPI Miscellaneous services SPI Services SPI Uiliy Indice SPI COMMENTAIRES GÉNÉRAUX SUR LES RÉSULTATS... V. CONCLUSION... VI. ANNEXES COMPOSITION DE L INDICE SPI REPRÉSENTATION GRAPHIQUE DES SECTEURS DU SPI REPRÉSENTATION GRAPHIQUE DES VARIABLES MACROECONOMIQUES RÉSULTATS DES RÉGRESSIONS... 7 VII. BIBLIOGRAPHIE... 8

3 I. INTRODUCTION De nos jours, il es de plus en plus fréquen d'enendre, par le biais des médias, que la publicaion de bons ou de mauvais indicaeurs économiques donne la endance journalière des marchés financiers. Par exemple, combien de fois a--on pu lire ou enendre des phrases du ype : " U.S. socks soared Friday morning afer a repor showing an end o more han six monhs of job cus gave invesors hope ha an economic recovery may finally be under way." - CNN, Mars - Il semblerai donc, que cerains indicaeurs économiques aien une influence plus au moins imporane sur les marchés financiers. L éude suivane a pour bu de déerminer les faceurs macroéconomiques qui influencen les différens seceurs du Swiss Performance Index. Dans cee éude, il sera esseniellemen quesion d'uiliser des indicaeurs macroéconomiques pour essayer d'expliquer les rendemens des acifs financiers suisses. La démarche uilisée sera dans un premier emps de présener un rapide survol liéraire, puis d'expliquer les divers modèles évoqués ci-dessus e enfin de eser ces modèles e de commener les résulas obenus. L'approche uilisée sera basée sur le modèle à faceurs muliples, ou Muli-Index Model, qui es une généralisaion du Single Index Marke Model (SIMM). Comme on le verra plus loin, l'indice du marché suisse, le Swiss Performance Index es esseniellemen un indice composé par des enreprises apparenan aux seceurs bancaire, pharmaceuique & chimique, de l'alimenaion e de l'assurance. Une approche secorielle sera uilisé puisqu'il parai normal que des enreprises d'un même seceur réagissen de la même façon à des variaions économiques. Une esimaion de ces seceurs reviendra plus au moins à esimer l'ensemble du marché puisqu'on rerouve dans ces seceurs les dix plus grandes enreprises en Suisse qui consiuen environ 8% de la capialisaion boursière oale de la Suisse. 3

4 II. Survol de la Liéraure Le modèle à faceurs muliples, ou Muli-Index Model, es une généralisaion du Single Index Marke Model (SIMM), modèle développé par Sharpe (1964), mais imaginé par Markowiz 3. Le modèle à faceur unique se caracérise par le fai que le seul faceur à influencer le rendemen d un ire es sa sensibilié par rappor au marché. En d'aures ermes, il s'agi simplemen de voir qu'elle es la sensibilié d'un ire par rappor au marché. Ce modèle sera rès vie amélioré par de nombreuses éudes empiriques monran que d aures élémens peuven égalemen affecer les rendemens des acifs financiers. Fama e French 4 monren par exemple que des paramères els que la aille de l'enreprise, la croissance des acifs, le niveau d'endeemen ou encore la volailié des bénéfices peuven aussi êre envisagés. La démarche de l approche secorielle es moivée par plusieurs éudes économériques, comme par exemple celle de King 5 en 1966, qui monre que les variaions de prix d acifs dans une même indusrie son influencées par des effes au-delà de celui du marché. En uilisan des données mensuelles pour 63 firmes américaines sur la période de 197 à 196, il rouve que 5% de la volailié de ces ires es expliquée par l'indice du marché, e que % de la variance résiduelle peu-êre expliquée par une affiliaion secorielle. Meyers (1973) e Livingson (1977) confirmeron ces résulas quelques années plus ard. Ces consaaions conduiron au développemen de modèles mulifaceurs, qui incorporen des faceurs aures que le marché. Diverses éudes on par la suie essayé de déerminer des faceurs aures que celui du marché pouvan affecer les prix des acifs. Pari e Chen 6 (1984) esen le modèle du Arbirage Pricing Theory (APT) sur '9 firmes enre 1975 e 198. Ils rouven que des faceurs els que la volailié des prix du pérole ou le risque de défau. Dans une éude relaivemen similaire, Bae e Duvall 7 (1996) appliquen le modèle à faceurs muliples au seceur de l aéronauique des USA. En uilisan des faceurs els que le S&P, l'indice des prix à la consommaion, l'indice de producion indusrielle e le nombre d'avions livrés, ils Sharpe, W., "Capial Asse Prices: A Theory of Marke Equilibrium under Condiions of Risk", Journal of Finance, Vol. 19, N 3, Sepember 1964, pp Ce modèle es égalemen plus connu sous le nom de modèle de marché 4 Fama, E. and K. French, "The Cross-Secion of Expeced Sock Reurns", Journal of Finance, vol. 4, pp , King, Benjamin F., " Marke and Indusry Facors in Sock Price Behaviour ", Journal of Business 39, N 1, Pari, Rober A. and Son-Nan Chen, " An Empirical es of he Arbirage Pricing Theory", Journal of Financial Research 7, N, Summer 1984, pp

5 rouven que seul l'indice du marché, le nombre d'avions livrés e parfois l'indice des prix à la consommaion jouen un rôle significaif. Ils en concluen néanmoins, que le modèle à faceurs muliples a un pouvoir explicaif supplémenaire que le simple modèle à faceur unique. C es en s inspiran principalemen de leur éude que l on va essayer de déerminer les variables macroéconomiques affecan les seceurs du SPI. III. ELÉMENTS THÉORIQUES Puisque le modèle employé dans nore éude es direcemen dérivé du Single Index Marke Model, il parai judicieux de commencer par inroduire ce modèle avan d'aborder le Muli-Index Marke Model. Une fois le modèle de marché expliqué, on rappellera brièvemen les différens ypes de risques que les marchés financiers encouren e ceci, pour mieux comprendre les moivaions derrières les modèles à faceurs muliples Single Index Marke Model (SIMM) L'observaion de l'évoluion des prix des acions révèle que lorsque le marché a une endance à la hausse, le prix de la plupar des acions a égalemen endance à moner. A l'inverse lorsque la endance es à la baisse, le prix des acifs financiers es aussi à la baisse. Cee simple considéraion suggère qu'il exiserai une relaion enre le rendemen d'un acif financier e le rendemen du marché. Le SIMM suppose que cee relaion es de ype linéaire e peu s'écrire de la façon suivane : R D E u r H i, i i m, i, avec E( H E V > H u ( r E( r )@ i ) E m i, uv E( H m m ) V Hi V H e E( H H i j ) si i z j où R i,, es le rendemen de l'acif "i", r m,, es le rendemen du marché, i es la sensibilié du ire "i" par rappor au marché i l écar-ype ou volailié de l'acif "i" Equaion N 1 7 Bae, Duvall, "An empirical analysis of marke and indusry facors in sock reurns of U.S. aerospace indusry", Journal of Financial and Sraegic Decisions, Summer

6 Quan à HW, il s'agi des composanes de rendemen indépendanes du marché où es un brui blanc gaussien. Ces deux ermes peuven êre assimilés au rendemen spécifique de l'acif, GDQV OHTXHO UHSUésene le rendemen spécifique espérée e la composane aléaoire du rendemen spécifique. Il es imporan de noer que le paramère HVWWHOTXHODYDOHXUHVSéré de soi nulle. On consae donc, que l'équaion du SIMM scinde en deux paries le rendemen d'un acif, à savoir une parie qui es due au marché e une aure qui lui es indépendane. L hypohèse cruciale dans ce modèle e que i HW j son indépendans, ce qui revien à dire que E( H H ) si i z j. En d aures ermes, l'unique raison à la variaion commune de l acif "i" e i j l acif "j" provien exclusivemen du fai de leur variaion commune avec le marché. Il n exise pas d aures effes que celui du marché qui expliquerai que deux acifs varien dans le même sens. Par exemple, on ne pourra pas invoquer que l évoluion du ire UBS e Crédi-Suisse, suie à une baisse des aux d inérês, soi due à ce changemen. Cela signifie que la covariance enre le ire UBS (=i) e Crédi-Suisse (=j) sera donnée par l expression suivane : V E u E uv. i, j i j m D'un poin de vu mahémaique ajouons aussi que le paramère i, c'es-à-dire la sensibilié du ire "i" par rappor au marché, représene la pene de la droie de régression e que celle-ci es donnée à l'aide de la formule: i Cov(Marché, Acioni ) Var(Marché) V V m, i m Equaion N 6

7 Ã 3.. Décomposiion du risque Le modèle de marché décompose le risque en deux paries, comme indiqué sur le graphique cidessous, à savoir le risque du marché e le risque spécifique. 77$/5,6. 9DULDELOLW\ $5.(75,6. %HWD 63(&,),&5,6. Ã 'LYHUVLILDEOH5LVN Ã (;75$$5.(7 Ã 5,6. &RPPRQ)DFWRU5LVN 81,48(5,6. ),5 Ã 6SHFLILF5LVN,1'8675<5,6. Ã $&5)$&755,6. Ã *'3,QIODWLRQHWF Ã,&5)$&755,6. Ã 6L]H3(HWF Le risque de marché ou risque sysémaique es dû, comme son nom l'indique, à l'influence du marché. Ce risque es aussi appelé risque non diversifiable. Le risque spécifique ou risque diversifiable es composé d aures ype des risques liés aux caracérisiques du seceur ou de l'indusrie à laquelle apparien l'acion. Ce risque peu êre mesuré dans le modèle de marché à l'aide de l'écar-ype des résidus. Au vu de la décomposiion du risque ci-dessus, il semble normale de vouloir essayer d'enrichir le modèle à faceur unique classique en lui rajouan des faceurs supplémenaires en vue de réduire le risque spécifique qui n es pas pris en compe par le modèle de marché Muliple Index Marke Model (MIMM) Descripion du modèle Comme on l a vu, le marché n'es pas le seul faceur influençan simulanémen un groupe d acifs boursiers. Il semblerai que ce faceur explique environ 3 à 5% des variaions de prix de chaque ire. Ceci suggère que d'aures faceurs influencen périodiquemen l'évoluion des cours d'un ensemble de ires. Ainsi, cerains ires von êre plus sensibles aux mouvemens du aux d'inérês que d'aures e ce, quelle que soi l'évoluion du marché. Bien que la noion de seceur d'acivié soi floue pour un bon nombre d'enreprises diversifiées, il n'empêche que les cours des sociéés apparenan à un seceur rès spécifique on endance à êre influencés par des causes communes. L'exemple classique es le cours des pérolières qui a endance à subir l'évoluion du 7

8 cours de pérole. Dès lors, il parai légiime de vouloir décrire le comporemen du cours d'un ire ou d'un groupe de ires par un modèle mulifaceurs. Chaque ire ou seceur aura un rendemen qui sera influencé par plusieurs faceurs communs, mais avec une sensibilié différene. En d'aures ermes, il n'exise plus un seul faceur commun le marché (voir SIMM), mais plusieurs faceurs els que l'inflaion, le aux d'inérês, la aille de la sociéé ou encore sa capialisaion boursière. Les modèles à faceurs muliples expliquen donc le rendemen d un ire par sa sensibilié au marché ainsi que par des sensibiliés aures que cee dernière. De ce fai, il s agira de déerminer les variables macroéconomiques, financières ou indusrielles, qui influencen le cours d un ire. Cee approche peu êre modélisée pour un acif "i" au emps, par l'équaion à J faceurs suivane : R V i, i D E i i,1 E uv i,1 I1 u I 1, E E i, i, uv u I I,... E... E i, J i, J uv u I I, J J, V H, i i, J k 1 D i J k 1 E i, k u I Ei, k uv H I, k V H k,, i Equaion N 3 La significaion des variables es la même que dans le modèle à faceur unique. Les hypohèses DXQLYHDXGH, son aussi ideniques à savoir que H ~ N(, V H ) e que le erme d erreur n es pas corrélé avec un quelconque indice E> H u ( I E( I )@, j spécifique de l'acif es composé par les ermes HW. j j. De plus, le rendemen On suppose que les indices ne son pas corrélés enre eux, c es-à-dire que E > ( I E( I )) u ( I E( I ))@, j e i el que i z j j j i i. Ceci n es bien enendu pas le cas en réalié, mais comme le suggère Elon e Gruber 8, il es possible de ransformer un groupe d indices corrélés en un ensemble non corrélés. Ainsi pour des quesions de simplificaions d écriure le modèle présené ici compore cee hypohèse supplémenaire. Enfin, on relèvera que l ensemble des bêas son consans e ne dépenden pas de l unié emps 9. 8 Elon, Edwin J., and Gruber, Marin J. "Modern Porfolio Theory and Invesmen Analysis", John Wiley & Sons, 4ème édiion, pp Une aure approche aurai éé de modéliser des bêas variables, comme le suggère Krueger e Rahbar, dans leur papier "Explanaion of Indusry Reurns Using he Variable Bea Model", Journal of Financial and Sraegic Decisions, Summer

9 3.3.. Consaaions empiriques Il es inéressan de noer l efficacié de ce ype de modèles, car ils se siuen enre le modèle à faceur unique e "le vrai modèle", puisqu il s agi de rouver des élémens qui amélioren le modèle à faceur unique e qui permeen d expliquer au mieux la variaion des prix des acifs financiers. Elon e Gruber 1 (1971) rouven qu en ajouan des indices au Single Index Model, cela condui à une diminuion de la performance prévisionnelle de ces modèles. Même si ajouer des indices significaifs au modèle à faceur unique enraîne une meilleure explicaion des variaions hisoriques du prix des acifs financiers, il en es ou aure au niveau de la prédicion. En effe, ils monren que la marice de corrélaion prédie es moins bonne e qu il exise une sous-évaluaion au niveau des rendemens prédis par ce ype de modèles. Ils en concluen que l appor de nouveaux indices dans le modèle à faceur unique inrodui, en général, plus de brui que d informaions réelles au niveau de la prédicion. IV. RÉSULTATS EMPIRIQUES 4.1. Indices e données uilisés Avan d'aborder la méhodologie employée, il es imporan de relevé qu'en Suisse, il exise deux grands indices boursiers, le Swiss Marke Index 11 (SMI) e le Swiss Performance Index 1 (SPI). Si aujourd hui on enend plus souven parler du SMI, le SPI a l avanage de comporer plusieurs sous-indices éabli selon divers crières, comme par exemple le seceur économique ou encore le ype d'indusrie. Puisqu il semblerai à priori que les cours des sociéés apparenan à un seceur spécifique on endance à êre influencés par des causes communes, une approche secorielle sera uilisée. Ainsi, on uilisera les différens sous-indices du SPI, pour essayer de déerminer les élémens qui influencen ces mouvemens. La répariion secorielle définie par le Swiss Exchange (SWX) pour l indice SPI, es indiquée dans le ableau ci-dessous. Les chiffres enre parenhèses corresponden à la pondéraion des ires dans le SPI : 1 Elon, Edwin J., and Gruber, Marin J. "Improved Forecasing Through he Design of Homogenous Groups", Journal of Business, 44, N 4 (1971) 11 Le SMI es un indice non corrigé des dividendes e pondéré en foncion de la capialisaion boursière. Il compe jusqu'à 3 ires liquides d'enreprises à fore capialisaion du marché suisse des acions (dénommés blue chips), ires qui représenen environ 8% de la capialisaion oale 1 Le SPI es un indice corrigé des dividendes qui conien oues les acions coées des sociéés suisses (ainsi que de la Principaué du Liechensein) sur les marchés principal e secondaire de la SWX (sans les sociéés d'invesissemen). Le SPI reflèe ainsi l'évoluion de la valeur d'un porefeuille largemen diversifié. Ses principaux composans son dans l annexe. 9

10 SWISS PERFORMANCE INDEX TITRES LES PLUS IMPORTANTS 13 SPI BANKS UBS (1.7%), CS Group (7.8%) SPI BUILDINGS Holcim (1.53%), Zschokke SPI CHEMICALS & PHARMACEUTICAL Novaris (19.36%), Roche (11.14%), Syngena (1.18%) SPI FOOD Neslé (16.48%) SPI INDUSTRY Geberi (.18%) SPI INSURANCE Swiss Re (5.15%), Zurich F.S. (3.5%), Renenansal (.6) SPI LIGHT ELEC & ELECTRON ABB (1.69%) SPI MACHINERY Sulzer (.15%) SPI MISCELLANEOUS SERVICES SGS Surveillance (.%)) SPI OTHER INDUSTRIAL Lonza (.45%) SPI SERVICES Richemon (1.73%) SPI TRANSPORT SairGroup (n.a) SPI UTILITIES Moor Colombus (.49%) Malheureusemen, elle ne correspond pas à la nouvelle répariion secorielle inroduie par le Swiss Exchange en aoû. Ceci s'explique par le fai que Daasream, source de oues les données uilisées dans cee éude, ne soi pas encore passé à cee mise à jour. Pour les données secorielles, deux ypes d'échanillons on éé uilisés pour esimer le modèle de marché e le modèle à faceurs muliples: A) Le premier échanillon de données a éé collecé de façon mensuelle, sur une période allan du mois de janvier 199 au mois de juille 1. L'échanillon conien donc 138 observaions qui corresponden au dernier jour ouvrable à la fin de chaque mois. Ces données on éé uilisés uniquemen pour l'esimaion du modèle de marché. B) Le deuxième conien aussi 138 données mais ce son des données moyennes. En effe pour chaque mois, il a éé calculé la valeur moyenne de l indice e ceci dans le bu que les effes des indicaeurs macroéconomiques soien mieux refléés à ravers les cours boursiers. En prenan simplemen la valeur du dernier jour ouvrable de l indice secoriel, une pere d informaion imporane se serai faie 14. Cee base de donnée sera donc uilisée pour esimer le modèle à faceurs muliples. Pour des raisons qui paraissen évidenes, le seceur des ranspors don le principal composan éai SairGroup, ne sera pas raié. Ainsi, on a exacemen douze seceurs e par conséquence douze régressions. 13 On ien à faire remarquer que les enreprises indiquées on énormémen évoluée e que par le biais des fusions e acquisiions, cee lise correspond à la siuaion prévalan ces dernières années. 14 Précisons qu un grand nombre de variables macroéconomquies n éaien pas significaifs avec l'échanillon (A) e que le résula a éé sensiblemen amélioré à l aide de l échanillon des moyennes mensuelles. 1

11 4.. Esimaion du modèle à faceur unique A l'aide d'une simple régression de ype OLS, il es possible d'esimer le modèle à faceur unique. Pour chacun des seceurs du SPI, on esime l influence du rendemen du marché (indice SPI), sur le rendemen du seceur. On a vu que le SIMM s écrivai comme : R D E u r H avec H ~ N(, ). Les i, i i m, i, V H résulas obenus son les suivans : SPI EQUATION R DW SPI BANKS SPI BUILDINGS SPI CHEMICALS & PHARMA. SPI FOOD SPI INDUSTRY SPI INSURANCE SPI LIGHT ELEC & ELECTRON SPI MACHINERY SPI MISC. SERVICES SPI OTHER INDUSTRIAL SPI SERVICES SPI UTILITIES Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C P_SPI Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C P_SPI Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C P_SPI Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C P_SPI Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C P_SPI Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C P_SPI Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C P_SPI Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C P_SPI Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C P_SPI Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C P_SPI Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C P_SPI Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. C P_SPI

12 Les rendemens des indices pour chaque seceur on éé calculés en prenan la différence du logarihme naurel. Ainsi, pour chaque indice on a défini le rendemen mensuel pour la période comme r Ln P ) Ln( P ) ( ' '. On consae que la relaion esimée semble êre plausible puisque ous les bêas son significaifs e que l'on ne se rouve pas en présence de corrélaion sérielle du premier ordre, puisque la saisique du Durbin-Wason pour cee régression se siue enre [1.5;1.56] 15. Un examen plus approfondi des résidus, à l'aide d'un corrélogramme, confirme cee hypohèse ainsi que la non exisence de corrélaion d'ordres supérieures. Néanmoins, on peu êre assez dubiaif quan aux valeurs rouvées pour le seceur énergéique (SPI UTILITIES) qui pose problème. Les bêas calculés son économiquemen cohérens dans la mesure ou les seceurs les plus sensibles aux variaions du marché son ceux qui on eu les rendemens les plus imporans (voir graphique des indices secoriels, dans l annexe), à savoir, les banques (1.3), les assurances (1.3). les services (1.4), l'élecronique e élecroechnique (1.14), les machines (1.), la consrucion (.95), les aures indusries (.94), les aures services (.91), les pharmaceuiques & chimiques (.86), la consrucion (.85), l'alimenaion (.76) e l'énergie (.4). En effe, les ires à fores croissances comme par exemple les echnologiques, les banques, les assurances devraien héoriquemen avoir des bêas plus élevés que les seceurs plus "défensifs", comme l'alimenaion ou les pharmaceuiques. Ceci s'explique par le fai que les revenus de ces seceurs son relaivemen consans e moins sensibles à la conjoncure économique, ce qui n'es évidemmen pas le cas des seceurs echnologiques ou des banques par exemple. Une discussion plus approfondie de ces résulas se fera aussi dans la parie concernan l esimaion du modèle à faceurs muliples. Une aure manière de calculer ces valeurs es d'uiliser simplemen la définiion des bêas. On voi, à l'aide du ableau de la page suivane, que les deux manières de calculer les bêas conduisen à des valeurs proches e cohérens, malgré le fai que la variable indépendane ne soi pas oalemen exogène. En effe, l indice SPI n éan pas foremen diversifié le seceur le plus imporan, c es-à-dire celui de la chimie e pharmacie, représene ou de même plus 3% du SPI. 15 &HVYDOHXUVVRQWSULVHVSRXUXQN Q HWXQ (QIDLW aucune able donnai la valeur exace pour n=138 e k=1. Il faudrai donc légèremen exrapoler ce inervalle vers le hau pour qu il soi un peu plus juse. 1

13 Cov( Xi ; SPI) Bêa selon équaion N Bêa esimé par l'équaion N 1 BANKS BUILD FOOD INDUSTRY INSURANCE LIGHT MACHINERY MISCSERVICES OTHERINDUSTRIALS PHARMA SERVICES UTILITY SPI Types de données uilisées pour le modèle à faceurs muliples Il a éé évoqué dans la parie héorique, que le faceur de marché n'es pas le seul faceur influençan simulanémen un ensemble de ires boursiers. Il semblerai que d'aures faceurs influencen périodiquemen l'évoluion du cours d'un ensemble de ires. Ces faceurs peuven êre muliples, mais on ne considérera que des variables macroéconomiques ainsi que l indice boursier américain S&P 5. Les indicaeurs reenus se rouven ci-dessous e on éé choisis selon les différenes éudes empiriques, ciées noammen lors du survol liéraire. A cela, on a pris la liberé d ajouer deux variables, la balance des biens e services e le aux de chômage. Leur représenaion graphique se rouve dans l'annexe, e l'équaion à esimer es la suivane : R 5 1 u SNP5 u CORPORATE u BBSERVICES 6 u INFLATION 3 u BRENT 7 u IP 8 4 u CHOMAGE u USD i, Equaion N 4 Hui variables exogènes son uilisées dans cee équaion pour expliquer le rendemen de chaque seceur. Elles proviennen oues de la base de donnée de Daasream. Les variables son donc les suivanes : - SNP5: Il s'agi du rendemen de l'indice américain S&P 5 pris à la fin de chaque PRLV/HFRHIILFLHQW 1 mesure donc la sensibilié du seceur par rappor au rendemen du S&P 5. On s'aend à ce que le signe du coefficien soi posiif. En d'aures ermes, qu'il exise une relaion posiive enre les rendemens du S&P 5 e ceux des différens seceurs suisses. - BBSERVICES: Cee variable représene la balance des biens e services de la Suisse exprimée en cenaine de millions de francs suisses. Sa fréquence éan 13

14 normalemen rimesrielle, il a fallu la ransformer pour obenir une série mensuelle. Ceci a éé fai à l'aide de la méhode "cubic spline", don le bu es de lisser une série de poins (un peu comme on le ferai avec une moyenne mobile) e non pas de rouver un polynôme représenan le mieux ces poins. On s'aend à ce que le coefficien esimé, soi aussi de signe posiif dans la mesure où plus les enreprises naionales exporen e plus leurs revenus seron imporans. - BRENT: Comme son nom l'indique cee variable mesure la variaion du prix du baril GH EUHQW HQ GROODU /H FRHIILFLHQW 3, devrai avoir un signe négaif car une augmenaion du prix enraîne un coû supplémenaire pour les enreprises. - CHOMAGE: Il s'agi simplemen de la variaion du aux de chômage mensuel en Suisse. Il es légiime de penser que plus le niveau de chômage es élevé e plus l'économie ourne au raleni, ce qui signifie que le coefficien, 4, devrai êre de signe négaif. - CORPORTATE Cee variable exprime la variaion mensuelle des prix moyens des obligaions des enreprises suisses. Il s'agi d'un indice composie de chez Merill Lynch. A première vue, on s'aend à ce que le coefficien, 5, soi de signe négaif, car lorsque les marchés des acions son à la baisses le prix des obligaions augmene. - INFLATION: Cee variable représene une mesure de l'inflaion. Celle-ci es faie à l'aide de l'indice des prix à la consommaion. D'imporanes augmenaions causeraien de l'inflaion, qui a un effe négaif sur les bénéfices des enreprises. Ainsi, OHFRHIILFLHQW 6, devrai êre de signe négaif. - IP: Représene la producion indusrielle suisse. Cee mesure a éé préféré au PIB, car ce dernier n'éan publié que rimesriellemen, une inerpolaion aurai de ce fai éé nécessaire, alors que la producion indusrielle es publiée mensuellemen. Le FRHIILFLHQW 7, devrai êre de signe posiif éan donné qu'une augmenaion de IP signifie que l'économie se pore pluô bien. - USD:,OVDJLW GX WDX[ GH FKDQJH&+)86'/H FRHIILFLHQW 8, devrai êre de signe posiif puisqu une dépréciaion du franc suisse rend la Suisse plus compéiive à l'éranger. De plus, une dépréciaion du franc suisse augmene sensiblemen les revenus des sociéés Suisse, qui négocien une grande parie de leur affaires en $ US. Les variables choisies permeen de enir compe de deux effes. Premièremen, elles permeen de refléer une siuaion naionale, à ravers les variables BBSERVICES, INFLATION, CHOMAGE, CORPORATE e IP. Deuxièmemen, elles dépenden égalemen de la conjoncure inernaionale 14

15 via les variables BRENT, SNP5 e USD. On verra que cee disincion apparemmen anodine sera imporane 16. Avan d'esimer le modèle, la marice de corrélaions des différenes variables exogènes es examinée. D'après le ableau ci-dessous, on consae que des problèmes de mulicollinéarié ne devraien pas êre imporans dans nore modèle: BBSERVICE BRENT CHOMAGE CORPORATE INFLATION USD SNP5 IP BBSERVICE BRENT CHOMAGE CORPORATE INFLATION USD SNP IP Résulas empiriques du Modèle à faceurs muliples Comme, il a éé menionné auparavan l'équaion à esimer pour l'ensemble des seceurs du SPI es la suivane: R 5 1 u SNP5 u CORPORATE u BBSERVICES 6 u INFLATION 3 u BRENT 7 u IP 8 4 u CHOMAGE u USD i, Les résulas figuren à la fin de l éude, dans l annexe. A ire de rappel, les rendemens uilisés pour chaque seceur son des moyennes mensuelles. Afin d analyser les résulas de cee régression, il parai plus aisé de discuer chacune de ces équaions séparémen, puis d en irer une conclusion générale. Cee façon de faire peu paraîre répéiive, mais elle perme de mieux caracériser chaque seceur. Rassurez-vous, les seceurs les moins imporans seron rapidemen analysés! 17 Il paraissai imporan à ce sade d évoquer la variable INFLATION qui par son signe e son coefficien élevé pose problème, même si parfois, elle es significaive à 1%. Après avoir longuemen cherché les causes de ce problème, on a préféré, faue de mieux, garder cee variable dans le modèle par honnêeé «scienifique». Aucune explicaion raionnelle n a éé rouvée e on en fera absracion. 16 Il es claire que la classificaion de ces variables pourrai êre suje de discussion, puisque cela a éé fai de façon subjecive. Néanmoins, on a sélecionné ces variables en paran de la héorie e de la spécificié de l'économie e de la bourse Suisse. 17 De plus, le leceur pourra direcemen passer au poin 4.5, si celui-ci rouve la lecure longue e fasidieuse. 15

16 On évoquera égalemen ici le problème d'auocorrélaion des résidus. Comme, on peu le consaer le es du Durbin-Wason se rouve pour l'ensemble des régressions, hormis pour SPI UTILITIES, dans la région criique. Ainsi aucune conclusion peu êre direcemen irée de ce es. Un examen approfondi des résidus, par le biais d'un corrélogramme suggère qu'il n'exise pas de corrélaion des résidus, excepé pour SPI UTILITIES SPI Banks A ire de rappel, ce seceur es principalemen composé des sociéés UBS e Crédi- Suisse Groupe. Il s agi du deuxième seceur le plus imporan en Suisse, derrière l indusrie pharmaceuique. On consae que rois variables son significaives à un niveau de 1%. L indice S&P 5 américain es de signe posiif ce qui éai aendu. Par rappor aux aures seceurs, il a le coefficien le plus élevé, ce qui confirme le résula obenu lors de l esimaion du modèle de marché, où le seceur des banques éaien déjà le seceur avec la sensibilié la plus élevée par rappor au marché Suisse. Les changemens de prix du baril de bren affece aussi e de façon négaive le seceur des banques. Si le signe es logique, il es assez difficile de comprendre pourquoi une elle variable influence de manière significaive des enreprises esseniellemen orienées vers le seceur des services. Il semblerai aussi qu il exise une relaion posiive avec le aux de change CHF/USD. Une explicaion possible serai que ces banques, don la principale acivié se rouve endehors de la Suisse, bénéficien lors d une dépréciaion du franc suisse une amélioraion sensible de leurs résulas éan donné qu elles publien oues leurs résulas en franc suisse. Il es éonnan de consaer que la balance des biens e services ainsi que la variaion du prix des obligaions ne son pas significaives, puisque ce seceur es à la fois rès oriené vers les services, e qu une bonne parie du chiffre d affaires des banques es éroiemen liée à la bonne enue des marchés financiers SPI Buildings Le seceur de la consrucion es un pei seceur en Suisse, don les ires les plus imporans son Holcim (fabrican de cimen) e Zschokke. Malgré que Holcim soi une enreprise inernaionale, les aures son pluô naionales e il n es pas éonnan de consaer que oues les variables économiques soien significaives, hormis l indice de producion, ce qui peu paraîre érange. 16

17 Les signes de l ensemble des paramères son en concordance avec l inuiion donnée, lors de la descripion des variables. Noons aussi que c es une des rares régressions pour laquelle la variable CHOMAGE es significaive SPI Chemicals & Pharmaceuical Le seceur de la chimie e de la pharmacie es le seceur le plus imporan en Suisse. Par conséquence, il es aussi le seceur le plus imporan du SPI. A lui seul, il représene plus de 3% de oues les capialisaions boursières en Suisse. Avec l indusrie alimenaire, c es un seceur qualifié de défensif, car sa croissance ne dépend que faiblemen de l acivié économique mondiale. De ce fai, il es peu sensible par rappor aux variaions du S&P 5 e du SPI, car les aceurs financiers auraien plus endance à acheer ces ires en présence de signe de ralenissemen économique. C es pourquoi, le coefficien du S&P 5 rouvé es aussi l un des plus faible. Par ailleurs, une aure caracérisique es que ce seceur soi aussi à fore exporaion, inensif en capial e consommaeur de pérole (surou le seceur chimique). Dès lors, il n es pas éonnan de voir que les variables significaives son le SNP5, BRENT, CORPORATE, IP e USD. Il parai éviden que si le cours du baril augmene, les marges bénéficiaires des enreprises diminuen. Une parie des médicamens son produis en Suisse e il en va de même pour l indusrie chimique, ce qui expliquerai que IP soi significaif. En revanche, cela n explique pas pourquoi BBSERVICES ne l es pas. Quan à CORPORATE e USD, l explicaion es la même que pour le seceur des banques SPI Food Cee indusrie es esseniellemen composé par le leader mondial de l alimenaion, Neslé. Ce manque de diversificaion peu êre à l origine du faible R, de cee régression. Neslé produi la quasi oalié de ces produis à l éranger e le marché Suisse ne représene qu une peie parie de ses revenus. Normalemen, le modèle uilisé ne devrai pas êre des meilleurs. On s aendrai à ce que les variables "naionales" jouen un faible rôle. En regardan nos résulas, on consae que c es l une des moins bonnes régressions. Les variables significaives son SNP5, CORPORATE, IP e USD. Il es difficile de irer des conclusions pour IP, d après ce qui vien d êre di. En ce qui concerne les rois aures, ces résulas son conformes aux aenes. 18 Pour êre plus précis, il es claire qu avec des marchés en fore baisse une bonne parie des aciviés des banques son affecées (IPO ). De plus, on consae que le prix des obligaions augmenen lorsque les marchés des acions baissen, car les aceurs financiers on endance à se ourner vers le marché obligaaire. 17

18 SPI Indusry e SPI Oher Indusrials On considère ici les deux seceurs ensembles, car ils son rès semblables e pas rès imporans. Ainsi, on se s'aardera pas rop longemps sur ces deux indices. On s'aend à ce que ces seceurs soien sensibles à la conjoncure e donc sensibles aux variables CHOMAGE, IP e BRENT. Malheureusemen, on consae que ce n'es pas le cas pour le SPI OTHER INDUSTRIAL e que la variable CHOMAGE n'es pas significaive pour les deux seceurs SPI Insurance Aure seceur phare de l économie Suisse, le seceur des assurances. Ce seceur es rès similaire à celui des banques e on s aendrai donc à avoir ceraines ressemblances au niveau des variables significaives. En effe, de plus en plus d assurances offren des services financiers e couren donc les mêmes risques que les banques. Il n es donc pas éonnan de consaer que la sensibilié de ce seceur par rappor au S&P 5 soi plus au mois la même que celle du seceur des banques. D ailleurs ce fu déjà le cas lors de l esimaion des bêas à l aide du modèle de marché. Si CORPORATE n éai pas significaif lors de l analyse du seceur bancaire, ce n es plus le cas ici, ce qui es rassuran. En conre parie, la variable USD n es plus significaive, alors que IP l es devenue sans vériables explicaions, éan donné que ces sociéés prodiguen des services SPI Ligh Elecric and Elecronics A nouveau, il s agi d un seceur relaivemen pei don le ire le plus imporan es le groupe ABB. Les aures sociéés son neemen plus peies e même négligeables par rappor au groupe ABB. C es peu-êre ce qui explique que seuls les variables BBSERVICES e USD son significaives. Il es inéressan de noer que c es le seul seceur avec celui des Uiliies qui n es pas sensible aux variaions du prix du pérole. Ces résulas doiven aussi êre pris avec précauion, puisque le ire ABB a connu d imporanes hausses suie à sa créaion, lors d une fusion, mais égalemen une imporane correcion ces dernières années. On voi rès clairemen ce effe sur le graphique SPIELECTRIC de l annexe. 18

19 SPI Machinery L indusrie des machines es peu imporan en Suisse, mais par définiion dépend de la sané de l économie mondiale. C es un seceur à croissance limiée e de ce fai peu suivi par les analyses financiers 19. De manière générale, il es un peu surprenan de voir que ce seceur ne soi pas sensible à ceraines variables, comme le CHOMAGE e IP SPI Miscellaneous services L un des ires principaux es SGS Surveillance, enreprise qui comme son nom l indique prodigue de la «surveillance» aux enreprises. Sans vouloir faire quelconque publicié, ils son à l origine du label ISO. En dehors de cee sociéé, on rouve des enreprises comme Edipresse ou encore Kuoni. On remarque que seuls CORPORATE e IP ne son pas significaifs. Cee dernière consaaion n es pas anormale dans la mesure où ces enreprises offren des services. Ces enreprises n offran que des «biens de luxes», qui par définiion ne son pas biens indispensables, il es normal qu elles soien sensibles à la croissance e au bon foncionnemen de l économie, ce qui es clairemen le cas SPI Services Les résulas son presque ideniques au SPI Aures Services. Il n es donc pas éonnan que l on rerouve une majorié des variables significaives similaires. CHOMAGE n es plus significaif e ceci es peu-êre dû au fai que le principal composan de ce seceur es la sociéé Richemon, qui a une grande parie de ces aciviés en-dehors de la Suisse, hormis peu-êre la fabricaion de cigarees e de monres. Malgré cela, on remarque que la balance des biens e services n es ou juse pas significaives à 1%, mais qu elle joue ou de même un rôle SPI Uiliy Il s agi esseniellemen du seceur de l énergie en Suisse e compe enu des résulas relaivemen mauvais e de par sa peie aille, il serai osé d en irer des conclusions. Le volume de ires échangés es égalemen rès faible, voire même nul cerains jours. Ainsi, on préfère mere de côé ce seceur e ne pas l analyser Indice SPI On voi que pour l'indice de marché le modèle spécifié donne les meilleurs résulas. En effe, on observe que seul la variable CHOMAGE e la consane ne son pas 19 Voir aussi le graphique dans l annexe, pour voir que c es un indice à faible rendemen. 19

20 significaives à 1%, mais aussi que le R ajusé es égalemen l'un des plus élevés. Une explicaion sera évoquée dans le chapire suivan. Les coefficiens ainsi que leurs signes son conformes aux aenes e à ce sade, il serai rébarbaif de les rediscuer, éan donné qu'ils affecen de la même façon les sociéés Commenaires généraux sur les résulas On s'aperçoi que les résulas son relaivemen différens selon les seceurs considérés. Néanmoins, on consae qu'il exise une seule variable, l'indice S&P 5, qui es significaive pour l'ensemble des onze seceurs. De plus, le signe es à chaque fois posiif, ceci suggère donc, que les marchés financiers son liés enre eux e que le marché américain influence foremen le marché Suisse. Cee conclusion se vérifie aisémen en appliquan le es de causalié de Granger au SPI e au S&P 5. En effe, d'après le ableau ci-dessous on rejee l'hypohèse nulle que le S&P 5 ne cause pas d'effe sur le SPI selon Granger : Pairwise Granger Causaliy Tess Sample: 1989:1 1:1 Lags: 1 Null Hypohesis: Obs F-Saisic Probabiliy SNP5 does no Granger Cause SPI SPI does no Granger Cause SNP De plus, ceraines variables comme le baril de pérole bren ainsi que le aux de change CHF/USD, son significaifs dans de nombreux cas, conrairemen au aux de chômage ou à la producion indusrielle, que l on rappelle a éé préférée au PIB. Une explicaion serai qu aujourd hui les sociéés suisses, e en pariculier les grandes mulinaionales comme l UBS, Novaris ou Neslé, son des enreprises don l acivié principale réside en dehors de la Suisse. La conjoncure Suisse n es donc pas d une grande imporance pour ces grandes sociéés don les revenus se fon esseniellemen à l éranger. Ainsi, les indicaeurs économiques suisses ne son pas primordiaux pour la croissance de ces sociéés, ce qui se reflèe à ravers ces résulas. En effe les variables les plus significaives, à savoir S&P 5, BRENT e USD, son des variables «mondiales» e pas uniquemen «suisses». Plusieurs remarques s imposen. Premièremen, le es de causalié a éé fai sur la série don on a pris en compe que les dernières valeurs mensuelles. En prenan la série des valeurs moyennes, on perd de l informaion e le es de Granger ne perme pas de rejeer l une des deux hypohèses nulles. Deuxièmemen, en appliquan le es de Granger aux variables secorielles (i.e. SPI Banks avec S&P 5 ), on rouve des résulas difficilemen accepable, dans la mesure où l on doi rejeer la plupar du emps l hypohèse nulle SPI Seceurs does no Granger Cause SNP5.

21 Conrairemen au marché domesique américain qui es l'un des plus grands au monde e ou ceraines variables naionales semblen jouer un rôle, peu-êre parce que celui-ci représene pour de nombreuses sociéés un marché clef, cela ne semble pas êre le cas en Suisse. Une aure explicaion serai de différencier le ype d invesisseurs. La Suisse es mondialemen répuée pour la gesion privée. Ces ypes invesisseurs se basen avan ou sur des anicipaions au niveau des fondamenaux 1 des enreprises que sur les variables macroéconomiques. Ceci es peu-êre moins le cas dans les aures pays, e pariculièremen aux Eas-Unis où les spéculaeurs jouen cerainemen un rôle plus imporan. On évoquera égalemen la composiion des indices uilisés. Comme il a déjà éé di à ravers cee éude, il exise pour un grand nombre de seceurs deux ou rois enreprises majeures. La pondéraion dans chaque seceur sera dominée en grande parie par ces sociéés, qui son la plupar du emps de grandes mulinaionales. Le cas exrême éan le SPI Food, où Neslé a une pondéraion dépassan les 95%! Dès lors, il es claire que les aures enreprises, moins imporanes mais peu-êre plus sensibles à la conjoncure suisse, ne réussissen pas à affecer de manière déerminane l indice secoriel. Le manque de diversificaion des indices secoriels biaiseraien les résulas, dans la mesure ou l'évoluion de l'indice dépendrai esseniellemen de la croissance d'une seule sociéé. Cee dernière remarque expliquerai peu-êre pourquoi les résulas obenus lors de l'uilisaion du modèle à faceurs muliples pour le Swiss Performance Index son neemen meilleurs. La "diversificaion" de l'indice perme d'éliminer le risque qualifié de "Micro Facor", lors de la décomposiion du risque. Ainsi, l'effe des indicaeurs macroéconomiques es plus imporan e par conséquen mieux modélisable. 1 On enend par fondamenaux, des caracérisiques spécifiques aux enreprises, comme par exemple les cash flows fuurs, la croissance inerne, la marge bénéficiaire ou encore le niveau de dividende. 1

22 V. Conclusion Dans ce papier, on a pu répondre pariellemen à une quesion qui nous inriguai depuis un cerain emps, à savoir si les indicaeurs macroéconomiques on des effes sur les marchés financiers ou pas. On qualifie nore réponse comme parielle, puisque l on a considéré uniquemen le marché Suisse e que l on a la convicion qu aux USA, il doi cerainemen exiser un lien enre les variables macroéconomiques e les indices boursiers. Pour démonrer cela, il aurai cerainemen fallu développer un modèle plus complexe incluan les anicipaions des individus, un peu comme le fai la héorie de l Arbirage Pricing Theroy (APT), ou considérer des données journalières en sachan le jour e l heure à laquelle les indicaeurs deviennen connus par les agens. De nombreuses façons permeen de modéliser e de considérer "le risque macroéconomique", comme cela a éé évoqué à ravers cee éude, e il n exise pas de méhodes opimales. Néanmoins à l aide d un modèle cerainemen des plus modeses, le modèle à faceurs muliples, les résulas obenus son ou de même saisfaisans. En effe, on consae que les variaions du S&P 5, les changemens de prix du baril de pérole e le aux de change son souven significaifs à 1%. Quan aux aures variables, il semblerai qu elles jouen un rôle dans cerains seceurs, sans ouefois pouvoir en irer de conclusion générale. Je iens à remercier ou pariculièremen l assisan du cours, Alexander Mihailov, ainsi que le Professeur Jean-Chrisian Lambele, pour leurs nombreux conseils e le emps mis à ma disposiion.

23 VI. Annexes 6.. Composiion de l indice SPI Rang Sociéé Prix Capialisaion Boursière Poids 1 NOVARTIS CHF NESTLE 63.5 CHF UBS 8.8 CHF ROCHE GS+I 18.5 CHF CS GROUP 6.6 CHF SWISS RE 156. CHF ZURICH FINANCIAL CHF RICHEMONT CHF ABB LTD N CHF SWISSCOM N 495. CHF ADECCO N CHF HOLCIM I 78.5 CHF SYNGENTA N 97.6 CHF SERONO -B- I CHF CIBA SC N 1.5 CHF BALOISE N 19.5 CHF RENTENANSTALT N 55. CHF SWATCH I CHF CLARIANT N 35.8 CHF GIVAUDAN N 54. CHF TOTAL CHF Source : données prises le On consae donc que les plus grandes capialisaions boursières en Suisse représenen environ 9% de la capialisaion oale en Suisse. 3

24 6.1. Représenaion graphique des Seceurs du SPI SPI SPIBANKS SPIBUILD SPIELECTRIC SPIFOOD SPIINDUSTRY SPIINSURANCE SPIMACH 4

25 SPIMISC SPIOTHER SPIPHARMA SPISERVICES SPITRANSPORT SPIUTILITIES SNP SPI 5

26 6.. Représenaion graphique des variables macroéconomiques UC PC BBSN USD IP BRENT CORPORATE 6

27 6.3. Résulas des régressions R 1 u u BBSERVICES 3 u BRENT 4 u CHOMAGE 5 u CORPORATE 6 u INFLATION 7 u IP 8 u USD SNP5 i, INDUSTRIE SPI BANKS ( ) ( ) * 6.1E-6 ( ) (-.3534) ** (-.6595) ( ) ( ) (1.3175) R AJUSTÉ DW.3975 ( ) *** SPI BUILDINGS ( ) *** ( ) * 6.66E-6 ( ) *** (-.636) ** (-.567) ** ( ) ***.678 (.6477) ** (.35163) (.9891) * SPI CHEMICALS & PHARMA (-.771) (4.881) * 3.91E-6 ( ) ( ) *.734 (.9513) ( ) ** ( ) (1.861) *** ( ) *** SPI FOOD.9368 ( ) ( ) * 1.41E-7 (.5875) ( ) ( ) ( ) *** ( ).9813 (1.6585) ***.54 ( ) * SPI INDUSTRY ( ) ( ) * 4.79E-6 (.1379) ** ( ) * (-.577) (-.3167) ** ( ) ***.1464 ( ).4753 (.84336) * SPI INSURANCE -.68 ( ) ( ) * 1.7E-6 (.47944) ( ) * ( ) ( ) **.5434 (.5373) (.74835) ** (1.388) SPI LIGHT ELEC & ELECTRON ( ) * ( ) * 1.16E-5 ( ) * -.53 ( ) ( ) -.83 (-.755) ( ) * ( ) ( ) * SPI MACHINERY -.61 ( ) * ( ) *.13 ( ) * ( ) ** ( ) ( ) (3.3656) * ( ) ( ) ** SPI MISC. SERVICES -.46 ( ) *** (6.9894) * 5.48E-6 (1.8813) *** ( ) ** ( ) *** ( ) ( ) *** (-.515) ( ) * SPI OTHER INDUSTRIAL ( ) * ( ) * 1.36E-5 ( ) * ( ) * ( ) ( ) (3.6619) ( ) (3.1) * SPI SERVICES ( ).678 ( ) * 4.71E-6 ( ) ( ) * (-1.758) ( ) *** ( ).4373 ( ) *** (.8377) ** SPI UTILITIES ( ) (.356) * 4.7E-6 (1.658) *** ( ) ( ) ( ) * ( ) (1.5358) (.186) ** INDICE SPI ( ) ( ) * 4.81E-6 (.1817) ** ( ) * ( ) ( ) * (1.8891) *** ( ) *** ( ) * Les -sa son enre parenhèses - Les valeurs avec (*) son significaives à 1 %, avec (**) son significaives à 5 %, avec (***) son significaives à 1 % - Pour le es du DW, pour v=1 e n=1, l'inervalle es de (1.46;1.9) e pour v=5 e n=1 (1.57;1.78) 7

28 VII. Bibliographie x Bae, Duvall, "An empirical analysis of marke and indusry facors in sock reurns of U.S. aerospace indusry", Journal of Financial and Sraegic Decisions, Summer 1996 x Elon, Edwin J., and Gruber, Marin J. "Modern Porfolio Theory and Invesmen Analysis", John Wiley & Sons, 4ème édiion x Elon, Edwin J., and Gruber, Marin J. "Improved Forecasing Through he Design of Homogenous Groups", Journal of Business, 44, N 4 (1971) x Fama, E. and K. French, "The Cross-Secion of Expeced Sock reurns", Journal of Finance, vol. 4, pp , 199 x King, Benjamin F., " Marke and Indusry Facors in Sock Price Behaviour ", Journal of Business 39, N 1, 1966 x Krueger e Rahbar, "Explanaion of Indusry reurns Using he Variable Bea Model", Journal of Financial and Sraegic Decisions, Summer 1995 x Pari, Rober A. and Son-Nan Chen, " An Empirical es of he Arbirage Pricing Theory", Journal of Financial Research 7, N, Summer 1984, pp x Sharpe, W., "Capial Asse Prices: A Theory of Marke Equilibrium under Condiions of Risk", Journal of Finance, Vol. 19, N 3, Sepember 1964, pp