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INSTITUT AFRICAIN DE MANAGEMENT

Projet Econométrie Financière sur Eviews

Année académique : 2012/2013 PROFESSEUR : Mr BABACAR SENE

EXPOSANTS

Mamadou Moustapha DIAGNE 208968 MASTER 1 FINANCE

Mass CISS 206305 MASTER 1 FINANCE

Abdou NDIAYE 206201 MASTER 1 FINANCE

Daouda FAYE 208705 MASTER 1 FINANCE

Mamadou Moustapha DIAGNE 208968 MASTER 1 FINANCE

Année académique : 2013/2014 PROFESSEUR : Mr BABACAR SENE

PROFESSEUR DE FINANCE

THEME : EVALUATION DU TAUX DE RENTABILITE EXIGE PAR LES ACTIONNAIRES

DANS LE MODELE DU MEDAF

SOMMAIRE

INTRODUCTION

I. ETUDE DU PROJET

II. RECOMMANDATIONS AUX INVESTISSEURS

CONCLUSION

BIBLIOGRAPHIE

INTRODUCTION

Considérée comme un outil d’aide financière, l’économétrie intervient dans plusieurs domaines notamment dans la gestion des portefeuilles, la gestion des risques ou la prévision des marchés et des actifs par l’emploi des tests de modélisations économiques.

C’est dans ce sens que certains investisseurs utilisent le Béta qui leur permet de procéder à l’étude de la volatilité du prix d’un actif sur celle des prix du marché .Le Béta est aussi considéré comme un indicateur utile pour mettre en place une stratégie de diversification des risques.

Les opportunités d’investissements dans l’UEMOA : L’Union Economique et Monétaire Ouest Africaine (UEMOA) représente un marché de plus de 80 millions de consommateurs et dotée d’une monnaie unique, le Franc CFA. L’UEMOA a un PIB de plus de 18 000 milliards de FCFA et un taux de croissance supérieur à 4%. (Source hodar conseil).

Le CAC 40 (Cotation Assistée en Continu) est le principal indice boursier de la place de Paris. Son code ISIN est FR0003500008 et son code mnémonique est PX1.

Créé avec 1 000 points de base au 31 décembre 1987 par la Compagnie des agents de change, l'indice CAC 40 est déterminé à partir des cours de quarante actions cotées en continu sur le premier marché parmi les cent sociétés dont les échanges sont les plus abondants sur Euronext Paris qui fait partie de Euronext, la première Bourse européenne. Ces sociétés, représentatives des différentes branches d'activités, reflètent en principe la tendance globale de l'économie des grandes entreprises françaises et leur liste est revue régulièrement pour maintenir cette représentativité

Le CAC 40 a repassé à la hausse les 6 000 points le 2 mai 2007, après une hausse de 150 % en quatre ans environ puis atteint le 1er juin 2007 6 168,15 points. Mi-juillet 2007, l'indice représentait environ 70 % de la capitalisation totale de la Place de Paris, soit 1 300 milliards d'euros. Au début 2008, la capitalisation est d'un peu moins de 1 000 milliards d'euros.

Le lundi 21 janvier 2008, le CAC 40 chute fortement et il revient sous les 4 200 en juillet puis sous les 3 200 au 10 octobre. On peut parler d'unecrise boursière puisque le CAC 40 a cédé plus de 43,5 % depuis début janvier 2008 et près de 22 % dans la seule semaine du 6 au10 octobre 2008.

Le lundi 13 octobre 2008 l'indice progressait de 11,18 % à 3 531,50 points, la plus forte progression quotidienne depuis sa création. Ce record survenait peu après le record inverse de la plus forte chute : le lundi 6 octobre 2008, le CAC 40 clôturait en baisse de 9,04 % à 3 711,98 points. Le 24 novembre 2008, le CAC 40 enregistre la deuxième meilleure progression de son histoire (+ 10,09 %) à 3 172,11 points. Cependant, avec une chute de 42,68 % sur l'ensemble de l'année 2008, le CAC 40 a connu la pire année de son histoire3. Sa capitalisation boursière au3 août 2011 est de 873 milliards d'euros.

Pour faire l’étude du projet, nous mettrons l’accent sur le taux de rentabilité moyen et ensuite présenter le MEDAF et pour terminer donner quelques recommandations aux investisseurs avant de conclure.

http://fr.wikipedia.org/wiki/2011

http://fr.wikipedia.org/wiki/Ao%C3%BBt_2011

http://fr.wikipedia.org/wiki/3_ao%C3%BBt

http://fr.wikipedia.org/wiki/CAC_40#cite_note-3


http://fr.wikipedia.org/wiki/Octobre_2008

http://fr.wikipedia.org/wiki/6_octobre







http://fr.wikipedia.org/wiki/Krach


http://fr.wikipedia.org/wiki/Janvier_2008

http://fr.wikipedia.org/wiki/21_janvier

http://fr.wikipedia.org/wiki/Euronext

http://fr.wikipedia.org/wiki/Euronext_Paris

http://fr.wikipedia.org/wiki/Premier_march%C3%A9

http://fr.wikipedia.org/wiki/Compagnie_des_agents_de_change


http://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9cembre_1987

http://fr.wikipedia.org/wiki/31_d%C3%A9cembre

http://fr.wikipedia.org/wiki/Code_mn%C3%A9monique

http://fr.wikipedia.org/wiki/ISIN

http://fr.wikipedia.org/wiki/Bourse_de_Paris

http://fr.wikipedia.org/wiki/Bourse_de_Paris

http://fr.wikipedia.org/wiki/Indice_boursier

1. Estimation du rendement moyen et le risque de chaque entreprise et de l’indice

Rt-1,t = Pt –Pt-1+Dt/Pt-1 , dans ce cas Dt=0 donc Rt-1,t = Pt –Pt-1 /Pt-1

RRENAULT

RORANGE RTOTAL RCREDITAGRICOL

RCAC40 RAXA

Mean -0.000557 0.000189 0.003500 -0.000576 -0.000527 -0.000669 Median 0.000000 0.000000 -0.000925 -0.000338 -0.000845 -0.000990 Maximum 0.051515 0.086760 3.105572 0.068776 0.032799 0.053679 Minimum -0.066268 -0.050420 -0.033414 -0.068340 -0.024736 -0.042790 Std. Dev. 0.013802 0.013333 0.111731 0.013504 0.008339 0.013760 Skewness -0.040134 0.612875 27.48893 0.179370 0.428020 0.291261 Kurtosis 4.369045 6.936174 763.7051 5.975822 4.132149 3.803711

Jarque-Bera 61.12365 552.3679 18905080 291.9868 64.63396 31.81640 Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

Observations 780 780 780 780 770 775

2. Tests de normalité pour chaque variable

Elements ORANGE CREDITAGRICOL

CAC40 AXA TOTAL RENAULT

Skewness -0.195349 0.636084 0.305073 0.345004 -0.832746 0.365608 Kurtosis 2.029718 1.899346 1.662747 1.575838 2.438475 2.017808

D’après Skewness et Kurtosis de chaque variable, la loi normale n’est pas vérifiée.

3. Calcul des différentes primes de risque

On a taux annuel= 3% ,

taux journalier : rjaaa=(1+ra

aaa)1/252-1

Pour les primes de risque soit

Si Pi¿0 le titre bat l’actif sans risque

Si Pi<¿0 l’actif sans risque bat le titre

Elements PTOTAL PRENAULT

PORANGE PCREDITAGRICOL

PCAC40 PAXA

Mean 0.003383 -0.000674 7.16E-05 -0.000694 -0.000644 -0.000786

a/ Total : le titre bat l’actif sans risque

b/Renault : l’actif sans risque bat le titre

c/ Orange : le titre bat l’actif sans risque

d/ Creditagricol : l’actif sans risque bat le titre

e/ Axa : l’actif sans risque bat le titre

4. Estimation des Bêtas des entreprises

Rti-rm

aaa=β(Rtm-raaa

m)+α+£t

a/ Dependent Variable: PAXAMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 16:18Sample(adjusted): 2 771Included observations: 770 after adjusting endpoints

Variable Coefficient

Std. Error t-Statistic Prob.

PCAC40 0.594246 0.055576 10.69252 0.0000C -0.000349 0.000465 -0.750798 0.4530

R-squared 0.129577 Mean dependent var -0.000731

Adjusted R-squared 0.128444 S.D. dependent var 0.013766S.E. of regression 0.012852 Akaike info criterion -

5.868079Sum squared resid 0.126849 Schwarz criterion -

5.856010Log likelihood 2261.210 F-statistic 114.3301Durbin-Watson stat 1.976930 Prob(F-statistic) 0.000000

βaxa=0,59

b/ Dependent Variable: PCREDITAGRICOLMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 16:19Sample(adjusted): 2 771Included observations: 770 after adjusting endpoints

Variable Coefficien Std. Error t-Statistic Prob.

tPCAC40 -0.029017 0.058652 -0.494729 0.6209

C -0.000702 0.000490 -1.432874 0.1523R-squared 0.000319 Mean dependent var -

0.000684Adjusted R-squared -0.000983 S.D. dependent var 0.013556S.E. of regression 0.013563 Akaike info criterion -



βcreditagricol=-0,029

c/ Dependent Variable: PORANGEMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 16:20Sample(adjusted): 2 771Included observations: 770 after adjusting endpoints



PCAC40 -0.146171 0.057305 -2.550735 0.0109C 2.62E-05 0.000479 0.054642 0.9564

R-squared 0.008401 Mean dependent var 0.000120Adjusted R-squared 0.007109 S.D. dependent var 0.013299S.E. of regression 0.013252 Akaike info criterion -



βorange=-0,14

d/ Dependent Variable: PRENAULTMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 16:21Sample(adjusted): 2 771Included observations: 770 after adjusting endpoints



PCAC40 -0.008610 0.059925 -0.143672 0.8858C -0.000704 0.000501 -1.406506 0.1600


Adjusted R-squared -0.001275 S.D. dependent var 0.013849S.E. of regression 0.013857 Akaike info criterion -



βrenault=-0,008

e/

βDependent Variable: PTOTALMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 16:23Sample(adjusted): 2 771Included observations: 770 after adjusting endpoints



PCAC40 -0.214479 0.486512 -0.440850 0.6594C 0.003267 0.004066 0.803451 0.4220

R-squared 0.000253 Mean dependent var 0.003405Adjusted R-squared -0.001049 S.D. dependent var 0.112446S.E. of regression 0.112505 Akaike info criterion -



total=-0,21

Présentation du MEDAF

Le MEDAF est utilisé pour calculer le taux de rentabilité exigé par les actionnaires, et plus généralement le taux de rentabilité sur un actif (en particulier les actions) compte tenu de son risque. Il se fonde sur l'hypothèse de base que les investisseurs cherchent à maximiser la rentabilité de leur investissement en portefeuille en minimisant leur risque, ce dernier étant approché au travers de la volatilité de la rentabilité.

Le cours d'une action fluctue sous l'influence de deux facteurs de risques :- le risque de marché (ou risque systématique ou risque non diversifiable) qui est dû au fait que le cours d'une action a tendance à suivre le mouvement général observé sur le marché.- le risque spécifique (ou risque intrinsèque ou risque diversifiable), correspondant à l'ensemble des évènements qui sont propres à une entreprise donnée (situation sociale, qualité de la gestion, départ du dirigeant, société non cotée (prime d’illiquidité,…).

Un portefeuille composé de titres d'un seul émetteur est nettement plus volatil qu'un portefeuille diversifié, puisque l'évolution du portefeuille en valeur dépend uniquement de celle du titre de l'émetteur.La détention d'un nombre important de titres diversifiés permet donc aux investisseurs de réduire le risque au maximum en éliminant les risques spécifiques à une entreprise.Le risque de marché "actions", ne pouvant être éliminé, sera déterminé par le MEDAF.Ce modèle pose en effet comme hypothèse l'existence d'un portefeuille diversifié.

Le coût moyen pondéré du capital est le taux de rentabilité minimal exigé par les pourvoyeurs de fonds (actionnaires et créanciers financiers) pour financer les projets d'une entreprise. C'est le coût de financement global de l'entreprise.

Le MEDAF repose tout de même sur la théorie des marchés à l'équilibre dans lequel un investisseur dispose d'un portefeuille diversifié, éliminant ainsi le risque propre à chaque entreprise.Dans le cadre d'une évaluation, il convient de rajouter le risque spécifique de l'entreprise (facteur humain, concurrentiel, sociétés non cotées, taille,…).

Le bêta représente la sensibilité de la rentabilité de l'action considérée en fonction de l'évolution de la rentabilité moyenne du marché. Il reflète la façon dont la société réagit aux aléas de la conjoncture.

Pour valider le MEDAF sur les données du marché il faut faire des tests d’hypothèses

1er test :Significativité de β

H0 :β=0 Si on accepte H0, β est non significatif

H1 :β≠0 Si on accepte H1, β est significatif

2eme test : Significativité de α

H0 :α=0 Si on accepte H0, α est non significatif

H1 : :α≠0 Si on accepte H1, α est significatif

Pour valider le Medaf il faut que β soit significatif et α soit non significatif

Le MEDAF explique la réalisation de l’équilibre du marché par l’offre et la demande pour chaque titre. Il permet de déterminer la rentabilité d’un actif par son risque systémique.

5. Tests de significativité

H0 : β=0 Si on accepte H0, β est non significatif

H1 :β≠0 Si on accepte H1, β est significatif

.βaxa=0,59

Probabilité β =0.00 < 5% on accepte β≠0 α= -0.00034

Probabilité α= 0.4530 >5%

On dira que β est significatif ; α est non significatif, alors le MEDAF est valide pour le titre axa..βcreditagricol =-0,02

Probabilité β=0.62 > 5% on accepte β=0

α= -0.0007 Probabilité α= 0.1523 > 5%

On dira que β n’est pas significatif alors le MEDAF n’est pas valide pour le titre crédit agricol.

.βorange=-0,14

Probabilité β= 0.0109 < 5% on accepte β≠0

α= 2.62E-05Probabilité α= 0.9564 > 5%

On dira que β est significatif ; α est non significatif, alors le MEDAF est valide pour le titre orange.

.βrenault=-0,008

Probabilité β= 0.88 > 5%

α= -0.0007Pro α= 0.16 > 5%

on dira que β n’est pas significatif alors le MEDAF n’est pas valide pour le titre Renault.

.βtotal=-0,21

probabilité β= 0.6594 > 5%

α= 0.003267pro α= 0.003267 < 5%On dira que β est non significatif ; α est significatif, alors le MEDAF n’est pas valide pour le titre total.

6. Elaboration des modèles robustes

.Pour Axa



PCAC40 0.594246 0.055576 10.69252 0.0000C -0.000349 0.000465 -0.750798 0.4530

. Pour Orange



PCAC40 -0.146171 0.057305 -2.550735 0.0109C 2.62E-05 0.000479 0.054642 0.9564

7. Ecriture linéaire des deux modèles

.Pour Axa : PAXA = 0.5942458414*PCAC40 - 0.0003487649621

. Pour Orange : PORANGE = -0.1461707151*PCAC40 + 2.617226395e-05

8. Caractères des titres On a : βaxa=0,59

βcreditagricol=-0,02

βorange=-0,14

βrenault=-0,008

βtotal=-0,21

D’où tous les titres sont défensifs car leur β<1, par conclusion on peut dire que leur rendement évolue plus lentement que celui du marché.

9. Evaluation du risque systématique et du risque spécifique de chaque action

Risque Systématique de l‘action Axa

0

20

40

60

80

-0.025 0.000 0.025

Series: ResidualsSample 2 771Observations 770

Mean -4.60E-19Median 4.65E-05Maximum 0.045283Minimum -0.044637Std. Dev. 0.012843Skewness 0.003003Kurtosis 3.802704

Jarque-Bera 20.67352Probability 0.000032

La volatilité de l’action Axa est égal 0.012

Risque spécifique de l’action Axa

0

20

40

60

80

16 18 20 22 24 26 28 30

Series: AXASample 1 776Observations 776

Mean 22.43914Median 20.85500Maximum 31.13000Minimum 15.77000Std. Dev. 4.805355Skewness 0.345004Kurtosis 1.575838


Risque systématique de l’action crédit agricol

0

20

40

60

80

100

120

140

-0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06


Mean 1.31E-18Median 0.000242Maximum 0.069848Minimum -0.067851Std. Dev. 0.013554Skewness 0.182723Kurtosis 6.003234


Risque spécifique de l’action Crédit Agricol

0

20

40

60

80

20 22 24 26 28 30 32 34 36

Series: CREDITAGRICOLSample 1 781Observations 781



Risque systématique de l’action Orange

0

20

40

60

80

100

120

140

-0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08


Mean -4.39E-19Median -0.000166Maximum 0.085637Minimum -0.050841Std. Dev. 0.013243Skewness 0.637992Kurtosis 6.954453


Risque spécifique de l’action Orange

0

20

40

60

80

16 18 20 22 24 26

Series: ORANGESample 1 781Observations 781

Mean 20.99451Median 20.99000Maximum 25.83000Minimum 15.73000Std. Dev. 2.489515Skewness -0.195349Kurtosis 2.029718


Risque systématique de l’action Renault

0

20

40

60

80

100

120

140

-0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04


Mean -1.71E-19Median 0.000498Maximum 0.052103Minimum -0.065757Std. Dev. 0.013848Skewness -0.036746Kurtosis 4.361227


Risque spécifique de l’action Renault

0

20

40

60

80

100

50 60 70 80 90 100

Series: RENAULTSample 1 781Observations 781



Risque systématique de l’action Total

0

100

200

300

400

500

600

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0


Mean 1.10E-18Median -0.004338Maximum 3.101451Minimum -0.039050Std. Dev. 0.112431Skewness 27.31342Kurtosis 753.9599

Jarque-Bera 18188841Probability 0.000000

Risque spécifique de l’action Total

0

20

40

60

80

100

120

140

60 80 100 120 140 160 180 200 220

Series: TOTALSample 1 781Observations 781

Mean 155.5146Median 164.3000Maximum 228.4000Minimum 46.85000Std. Dev. 58.07161Skewness -0.832746Kurtosis 2.438475


Le risque spécifique de chaque titre

RTOTAL RRENAULT

RORANGE RCREDITAGRICOL

RCAC40 RAXA

Mean 0.003500 -0.000557 0.000189 -0.000576 -0.000527 -0.000669 Median -0.000925 0.000000 0.000000 -0.000338 -0.000845 -0.000990 Maximum 3.105572 0.051515 0.086760 0.068776 0.032799 0.053679 Minimum -0.033414 -0.066268 -0.050420 -0.068340 -0.024736 -0.042790 Std. Dev. 0.111731 0.013802 0.013333 0.013504 0.008339 0.013760 Skewness 27.48893 -0.040134 0.612875 0.179370 0.428020 0.291261 Kurtosis 763.7051 4.369045 6.936174 5.975822 4.132149 3.803711

Jarque-Bera 18905080 61.12365 552.3679 291.9868 64.63396 31.81640

Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

Observations 780 780 780 780 770 775

-1

0

1

2

3

4

100 200 300 400 500 600 700

RTOTAL

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

100 200 300 400 500 600 700

RRENAULT

-0.06

-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

100 200 300 400 500 600 700

RORANGE

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

100 200 300 400 500 600 700

RCREDITAGRICOL

-0.03

-0.02

-0.01

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

100 200 300 400 500 600 700

RCAC40

-0.06

-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

100 200 300 400 500 600 700

RAXA

On a Ecart-type (Total=11,17%) > Ecart-type (Renault=1,38%) > Ecart-type(Axa=1, 37%)> Ecart-type(Creditagricol=1,35%)> Ecart-type(Orange=1,33%)> Ecart-type(CAC40=0,83%)

10/L’action la plus liée au marché en matière de risque :

Dans cette étude, l’action la plus liée au marché en matière de risque est l’action Total étant donné qu’elle a l’écart-type le plus élevé.

11/ le taux de rentabilité exigé moyen de chaque action

RTOTAL RRENAUL

TRORANGE RCREDITA

GRICOLRCAC40 RAXA

Mean 0.003500 -0.000557 0.000189 -0.000576 -0.000527 -0.000669

Moyenne RTotal=0,35% journalierMoyenne RRenault= -0,055% journalierMoyenne ROrange= 0,018% journalierMoyenne RCrédit agricol=-0,057% journalierMoyenne RCac40= -0,052% journalierMoyenne RAxa= -0,066% journalier

Moyenne RTotal> moyenne ROrange> moyenne RCac40> moyenne RRenault> moyenne RCréditagricol> moyenne RAxa

12/ les titres les plus rémunérés

Les titres les plus rémunérés que nous pouvons citer sont: les titres TOTAL et Orange.

13/ Estimation des bêtas annuels

A/ AXA 2004Dependent Variable: PAXAMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 13:01Sample(adjusted): 2 252Included observations: 251 after adjusting endpoints



PCAC40 0.085017 0.107228 0.792859 0.4286C -0.000109 0.000940 -0.116279 0.9075





2005Dependent Variable: PAXAMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 13:28Sample(adjusted): 2 260Included observations: 259 after adjusting endpoints



PCAC40 1.130244 0.084101 13.43911 0.0000C -0.000616 0.000577 -1.067051 0.2869





2006Dependent Variable: PAXAMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 13:43Sample(adjusted): 2 259Included observations: 258 after adjusting endpoints



PCAC40 0.744675 0.084654 8.796652 0.0000C 0.000112 0.000786 0.142730 0.8866





Commentaire

Le Bêta de la variable Axa a augmenté entre 2004 et 2005 passant de 0,085 à 1,13. Il va chuter de 2005 à 2006 pour se retrouver à 0,74. Le bêta est offensif en 2005 et Défensifs en 2004 et 2006.

B/ Créditagricol

2004Dependent Variable: PCREDITAGRICOLMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 13:04Sample(adjusted): 2 252Included observations: 251 after adjusting endpoints



PCAC40 -0.141519 0.096033 -1.473648 0.1418C -0.000652 0.000842 -0.773727 0.4398





2005Dependent Variable: PCREDITAGRICOLMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 13:29Sample(adjusted): 2 260Included observations: 259 after adjusting endpoints



PCAC40 0.022322 0.108565 0.205611 0.8373C -0.000699 0.000745 -0.938188 0.3490





2006Dependent Variable: PCREDITAGRICOLMethod: Least Squares

Date: 03/27/14 Time: 13:44Sample(adjusted): 2 259Included observations: 258 after adjusting endpoints



PCAC40 0.039050 0.103048 0.378949 0.7050C -0.000636 0.000957 -0.663925 0.5073




5.481874Log likelihood 712.7148 F-statistic 0.143603

CommentaireLes bêtas du secteur Créditagricol augmente au fil des périodes et traduisent une tendance haussière allant de -0,14 en 2004 à 0,039 en 2006. Ils sont tous défensifs.

C/TOTAL

2004Dependent Variable: PTOTALMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 13:06Sample(adjusted): 2 252Included observations: 251 after adjusting endpoints



PCAC40 -0.028776 0.072244 -0.398322 0.6907C -0.000488 0.000634 -0.770796 0.4416








PCAC40 -0.206310 0.097281 -2.120752 0.0349C -0.001329 0.000668 -1.990803 0.0476








PCAC40 -0.382215 1.303703 -0.293176 0.7696C 0.011546 0.012110 0.953428 0.3413




Commentaire Les bêtas du secteur total diminuent au fil des périodes et traduisent une tendance baissière ; passant de -0,028 en 2004 à -0,38 en 2006. Ils sont tous défensifs.D/Orange

2004Dependent Variable: PORANGEMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 13:07Sample(adjusted): 2 252Included observations: 251 after adjusting endpoints



PCAC40 -0.179436 0.105459 -1.701474 0.0901C -0.000206 0.000925 -0.222872 0.8238








PCAC40 -0.092547 0.107997 -0.856936 0.3923C 0.000470 0.000741 0.633748 0.5268







PCAC40 -0.146080 0.089345 -1.635007 0.1033C -7.75E-05 0.000830 -0.093349 0.9257

R-squared 0.010334 Mean dependent var 1.84E-05Adjusted R-squared 0.006469 S.D. dependent var 0.013341S.E. of regression 0.013297 Akaike info criterion -



CommentaireLes bêtas du secteur Orange ont augmenté au fil des périodes, de 2004 à 2005 respectivement de -0,179 à -0,092 mais il diminue en 2006 pour être de -0,146.Ils sont tous défensifs.

E/Renault

2004Dependent Variable: PRENAULTMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 13:08Sample(adjusted): 2 252Included observations: 251 after adjusting endpoints



PCAC40 -0.033535 0.098611 -0.340074 0.7341C -0.000556 0.000865 -0.642501 0.5211








PCAC40 0.038779 0.115102 0.336910 0.7365C -0.000372 0.000790 -0.471247 0.6379








PCAC40 -0.017350 0.101549 -0.170853 0.8645C -0.000955 0.000943 -1.011995 0.3125





CommentaireLes bêtas du secteur Renault ont augmenté entre 2004 et 2005 passant de -0,033 à 0,38, ce bêta chutera en 2006 pour devenir -0,017. Ils sont tous défensifs.

14 /Evaluation du taux de rentabilité exigé pour chaque période

2004 Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur AXA : Mean=-0 ,000196

0

5

10

15

20

25

30

-0.025 0.000 0.025

Series: RAXASample 2 257Observations 256

Mean -0.000196Median 0.000000Maximum 0.047483Minimum -0.042790Std. Dev. 0.014848Skewness 0.261362Kurtosis 3.656142


Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur Creditagricol : Mean = -0,000523

0

10

20

30

40

50

-0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06

Series: RCREDITAGRICOLSample 2 262Observations 261

Mean -0.000523Median -0.000892Maximum 0.064270Minimum -0.068340Std. Dev. 0.013214Skewness 0.089513Kurtosis 7.036427


Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur Orange : Mean= -0,000169

0

10

20

30

40

-0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06

Series: RORANGESample 2 262Observations 261



Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur Total : Mean=-0,000280

0

10

20

30

40

-0.0250 -0.0125 0.0000 0.0125 0.0250

Series: RTOTALSample 2 262Observations 261



Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur Renault : Mean=-0,000361

0

10

20

30

40

50

-0.050 -0.025 0.000 0.025

Series: RRENAULTSample 2 262Observations 261



En se basant sur le taux de rentabilité moyen des actionnaires le secteur Orange (-0, 016%) représente le meilleur investissement mais il reste tout de même largement inférieur au taux sans risques.

2005 Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur Axa: Mean= -0.001563

0

5

10

15

20

25

30

-0.0250 -0.0125 0.0000 0.0125 0.0250 0.0375




Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur créditagricol: Mean= -0.000603

0

20

40

60

80

-0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04


Mean -0.000603Median 0.000907Maximum 0.044485Minimum -0.056866Std. Dev. 0.011859Skewness -0.602463Kurtosis 5.465803


Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur orange: Mean= 0.000674

0

10

20

30

40

50

60

-0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06


Mean 0.000674Median 0.000825Maximum 0.066207Minimum -0.050420Std. Dev. 0.011812Skewness 0.456304Kurtosis 7.219296


Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur renault: Mean= -0.000292

0

5

10

15

20

25

30

-0.025 0.000 0.025 0.050




Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur total: Mean= -0.001018

0

10

20

30

40

-0.0250 -0.0125 0.0000 0.0125 0.0250




En se basant sur le taux de rentabilité moyen des actionnaires, le secteur orange (0.067%) représente le meilleur investissement mais il reste tout de même inférieur au taux sans risque.

2006Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur axa: Mean= -0.000259

0

5

10

15

20

25

30

-0.025 0.000 0.025 0.050




Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur crédit agricol: Mean= -0.000544

0

10

20

30

40

50

-0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06




Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur orange: Mean= 0.000136

0

10

20

30

40

50

60

-0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08


Mean 0.000136Median 0.000000Maximum 0.086760Minimum -0.040664Std. Dev. 0.013341Skewness 1.066639Kurtosis 10.27702


Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur renault: Mean= -0.000826

0

10

20

30

40

50

-0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04


Mean -0.000826Median -0.001659Maximum 0.040134Minimum -0.066268Std. Dev. 0.015085Skewness -0.281489Kurtosis 4.537947


Taux de rentabilité exigé par les actionnaires du secteur total: Mean=0.011914

0

20

40

60

80

100

120

140

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0


Mean 0.011914Median -0.000986Maximum 3.105572Minimum -0.032824Std. Dev. 0.193685Skewness 15.88600Kurtosis 254.2467


En se basant sur le taux de rentabilité moyen des actionnaires, le secteur total (1.19%) représente le meilleur investissement mais il reste tout de même largement inférieur au taux sans risque.

15/ a/ recommandations pour les investisseurs

Après avoir fait l’étude de la situation de chaque titre par la méthode du MEDAF, pour évaluer le taux de rentabilité exigé par les actionnaires et le risque encouru, nous pouvons proposer quelques recommandations aux investisseurs de la CAC40 suivant les résultats obtenus dans chaque titre :

Les actionnaires doivent adopter une stratégie de diversification pour réduire leur risque encouru en investissant sur plusieurs secteurs et en les pondérant selon leur taux de rentabilité moyen. Cependant, pour maîtriser le risque de défaillance et de marché, il faut faire une classification des titres en ordre décroissant des taux de rentabilité des actionnaires.La gestion d’un portefeuille de titre nécessite une diversification plus ou moins prononcée selon la rentabilité recherchée. Elle est aussi une bonne garantie contre les aléas de la conjoncture. Un portefeuille équilibré doit comprendre à la fois des actions et des obligations, leur part respective variant en fonction de la conjoncture économique.La diversification passe aussi par les valeurs internationales, en prenant garde à la qualité des actions (savoir lire les comptes des entreprises, des monnaies et de la situation économique et politique du pays).

Comment sélectionner ses titres

o Eviter les achats impulsifs, privilégiez l’analyse fondamentale pour vous faire une idée de la véritable valeur de l’entreprise. Avant d’acheter, il est par exemple recommandé de surveiller pendant un certain temps le cours de l’action. Les actions peuvent être réparties en plusieurs types non pas en fonction de l’activité des sociétés. On peut aussi subdiviser les valeurs de rendement en deux grandes catégories : Les titres solides et à risques.

o Cela permet une meilleure surveillance des titres afin de pouvoir remanier son portefeuille selon la conjoncture.En effet, une gestion n’est efficace que si elle est active et que le propriétaire n’hésite pas à procéder aux arbitrages nécessaires, quitte même à changer d’orientation en passant par exemple d’action d’emprunt à des valeurs étrangères.

La gestion nécessite aussi un temps de réaction rapide en fonction des nouvelles économiques (bonnes ou mauvaises).

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUE:

Harry Markowitz a écrit dans un article de 2005 du Financial Analysts Journal

La Géométrie des Moindres Carrées → bs.bsene.net

Economie 08 : LES FLUCTUATIONS ÉCONOMIQUES ET LA POTILITQUE DE CROISSANCE→ bs.bsene.net

Bourbonnais, R 2007, économétrie édition duodi 3éme édition université paris dauphin

Claude Broquet, Robert Cobbaut, Roland Gillet - 2004 - Aperçu - Autres éditions

Gestion de portefeuille: actions, obligations, options books.google.sn/books?isbn=2804113981Claude Broquet, André Van Den Berg - 1992 - Aucun aperçu - Autres

Sites internet:

https://www.google.sn/search?q=d%C3%A9finition+du+mot+MEDAF&oq=d%C3%A9finition+du+mot+MEDAF&aqs=chrome..69i57.10399j0j8&sourceid=chrome&espv=210&es_sm=93&ie=UTF-8

http://fr.wikipedia.org/wiki/CAC_40

http://www.linternaute.com/dictionnaire/fr/definition/beta/

https://ecogestion.unistra.fr/formation/masters/analyse-et-politiques-economiques/statistique-et-econometrie/



http://www.linternaute.com/dictionnaire/fr/definition/beta/

http://fr.wikipedia.org/wiki/CAC_40




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