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7/28/2019 march financier marocain
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Lefficience des marchs financiers des pays mergents : lexemple de la
bourse de Casablanca
Khalid BAKIR
Universit dOrlans
Laboratoire dEconomie dOrlansFacult de Droit, dEconomie et de Gestion
E-Mail : [email protected]
Rsum : Les marchs financiers des pays mergents dAsie, dAmrique Latine et dEuropede lEst ont suscit une littrature importante, destine comprendre leurs fonctionnements,
leurs organisations et leurs perspectives futures. Toutefois, peu dtudes ont t consacres au
march financier marocain. Cest la raison pour laquelle ce travail a pour objectif principal
danalyser lefficience informationnelle de la bourse de Casablanca. Nous avons montr que
le march boursier marocain na pas encore atteint le stade de maturit des pays dvelopps.
En effet, bien que les autorits publiques aient entrepris dimportantes rformes de
libralisation financire, cela na pas entran une amlioration significative de lefficience de
ce march.
Je tiens remercier tout particulirement le Professeur Georges Gallais-Hamonno pour ses lectures attentivesainsi que pour ses conseils. Toutes erreurs ou omissions restantes me sont pleinement imputables.
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1 - Introduction
A linstar de nombreux pays en dveloppement, le Maroc cherche accder aux
marchs financiers globaliss et intgrer une dynamique de croissance qui caractrise les
dragons asiatiques et les pays dAmrique Latine. Pour ce faire, ds 1983, il adopte un plan
dajustement structurel qui vise le rtablissement des quilibres macro-conomiquesnotamment le dficit budgtaire, ainsi que le dveloppement dune conomie de march
librale et comptitive. De ce fait, quatre sries de moyens sont mises en uvre : la baisse des
dpenses publiques, la libralisation de lconomie (les programmes de privatisations, la
rforme du systme bancaire et financier), la libralisation du commerce extrieur (la
suppression des interdictions dimportation, la rduction des droits de douanes) et lincitation
linvestissement national et tranger.
Le lancement des programmes de libralisation, notamment les oprations de
privatisations, ncessite la mise en place pralable dun ensemble de rformes dans le sens de
la modernisation et de la dynamisation du march boursier marocain. Les rformes sont
inities par les textes de la loi de 1993 et compltes en 1997. Ces derniers modifientprofondment les rles et les modalits dintervention des diffrents acteurs du march
financier et mettent en place un certain nombre de principes fondamentaux :
- La cration de la Socit de la Bourse des Valeurs de Casablanca (SBVC), comme socit
prive gestionnaire de la bourse de Casablanca ;
- La cration du Conseil Dontologique des Valeurs Mobilires (CDVM) en tant quautorit
de contrle des transactions et de protection des pargnants ;
- Linstitution des socits de bourse dotes du monopole des transactions sur les valeurs
mobilires au Maroc ;
- Linstitution de lAssociation Professionnelle des Socits de Bourse (APSB) pour veiller au
respect par ses membres (les socits de bourse) de la rglementation en vigueur ;
- La cration des Organismes de Placement Collectif des Valeurs Mobilires (OPCVM) pour
orienter lpargne vers le march boursier ;
- Linstitution de lAssociation des Socits de Gestion et Fonds dInvestissements Marocains
(AFSIM) pour amliorer et dvelopper les services lis aux produits et aux placements de
lpargne quoffrent les OPCVM.
- Linstitution du dpositaire central (MAROCLEAR) pour amliorer les procdures de
dnouement des transactions ;
Ces rformes ont pour objectif de dynamiser le march des valeurs mobilires et de
faire passer le Maroc dune conomie dendettement une conomie de march plus saine etplus viable. Nous pouvons conclure que cest un pari russi puisque le Maroc est considr,
depuis le milieu des annes 90, par la communaut financire internationale1, comme tant
un pays mergent.
En comparant les modes de cotation sur le plan international, on constate quil existe
deux grands types dorganisation de march : les marchs dirigs par les ordres et les marchs
dirigs par les prix. Dans le systme dirig par les ordres, ce sont les ordres introduits sur le
march par les participants qui dterminent les cours auxquels les actifs doivent tre
changs. Lorganisation des changes rsulte donc de la confrontation gnrale des ordres
1Le 3 novembre 1996, la Socit Financire Internationale (SFI) intgre le Maroc dans sa liste des pays
mergents.
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des clients par lintermdiaire des socits de bourse. Dans le systme dirig par les prix, le
march est dit dcentralis puisque chaque teneur de march market-maker propose
ses propres conditions de prix dachat et de vente. Ce sont donc les prix proposs par les
teneurs de march qui suscitent lintroduction des ordres de la clientle et entranent les
changes de titres.
La bourse de Casablanca a adopt le systme dun march dirig par les ordres. Pour
comprendre son fonctionnement, nous analysons brivement sa structure, son systme de
cotation, son degr dautomatisation, ses procdures dchanges.
La modernisation de la Socit de Bourse des Valeurs de Casablanca a entran le
dmarrage de son systme de cotation lectronique en mars 1997. Le passage de la cotation
la crie la cotation lectronique a eu lieu entre le 4 mars 1997 et le 15 juin 1998.
Aujourdhui toutes les valeurs mobilires cotes la bourse de Casablanca sont ngocies sur
le systme de cotation lectronique partir des stations de ngociation mises la disposition
des socits de bourse par lautorit de march.
La bourse de Casablanca est caractrise par lexistence dune fragmentation de son
march boursier : le march central et le march de blocs. Le premier est conu pour la
confrontation des ordres dachat et de vente pour les valeurs mobilires admises la cote
officielle. Le second est caractris par la ngociation directe des valeurs mobilires inscrites
la cote de la bourse mais qui portent sur des volumes dchanges importants.
Les actions admises la cote officielle de la bourse de Casablanca sont dtermines en
fonction de leur liquidit. La dtermination du cours des valeurs les moins liquides se fait par
le mcanisme du fixing, alors que celle des valeurs les plus liquides par une cotation en
continu. Le mcanisme du fixing permet, au cours dune sance de bourse, de dterminer un
cours quotidien des titres cots en respectant, au mieux, lquilibre de loffre et la demande.
Inversement, les valeurs qui connaissent un traitement en continu peuvent avoir plusieurs
cours durant une sance boursire.
Le Maroc est, aujourdhui, dot dune bourse de valeurs fonctionnant selon des
standards reconnus par la communaut financire internationale. Cependant, les rgles de
fonctionnement et dorganisation ne sont pas les seuls facteurs dterminants dans lattrait
dinvestissements locaux et trangers. La recherche, lanalyse et lexploitation de
linformation disponible remplissent aussi un rle primordial dans la dcision de placement
des investisseurs. Ces derniers sintressent la pertinence de linformation publique rvle
sur le march, linformation prive quils dtiennent, lanticipation des informationsprives dtenues par les autres agents conomiques et la dtermination du degr de rapidit
avec lequel le march intgre dans le cours des titres chaque catgorie dinformation.
Dans un march financier efficient, lensemble des informations disponibles sur le
march est instantanment reflt dans le cours des actifs financiers concerns. Aucun actif
nest alors sous-valu ou sur-valu, et la recherche dinformations devient inutile puisque
lensemble de linformation est dj contenu dans le cours des titres concerns. Lobjectif de
ce travail est dtudier lefficience informationnelle de la bourse de Casablanca.
2 - La base de donnes
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La collecte, le traitement et la prparation des donnes pour les tests empiriques ont
t effectus, en grande partie, partir des donnes fournies par la socit de la bourse des
valeurs de Casablanca SBVC . La constitution de notre base de donnes a t une tche
trs difficile raliser et cela pour plusieurs raisons. Parmi celles-ci, nous citons : ltroitesse
de la place de Casablanca, la faible frquence des cotations sur certains titres et le manque
dune banque de donnes comme celle de lAFFI-SBF en France.
Le nombre de titres cots au 31 dcembre 2000 est de 53 valeurs. Toutefois, notre
chantillon est compos uniquement de 28 valeurs2 pour lesquelles nous disposons de
donnes quotidiennes sur une priode de 5 ans allant de janvier 1996 dcembre 2000. Cette
priode dtude reprsente environ 36 000 donnes en prenant en compte les donnes
concernant lindice gnral de la bourse de Casablanca. Nous disposons galement des dates
de paiements et des montants de dividendes pour chaque valeur ainsi que des informations
concernant les augmentations de capital.
Les titres qui composent notre chantillon assure une reprsentativit significative et
de lensemble des valeurs marocaines cotes la bourse de Casablanca. Le tableau ci-dessous(tableau 1) prsente lensemble de ces titres ainsi que les secteurs auxquels ils appartiennent.
Tableau 1 : Titres composants notre chantillon
Titres Abrviations Secteurs
Acred ACR Financement
Auto-Hall ATH Commerce
Banque Commerciale du Maroc BCM Banque
Banque Marocaine du Commerce Extrieur BCE Banque
Banque Marocaine du Commerce et de lIndustrie BCI Banque
Banque Nationale pour le Dveloppement Economique BDE Banque
Branoma BNM Agro-alimentaire
Brasseries du Maroc SBM Brasserie
Carnaud CRN Emballage / Impression
Crdit du Maroc CDM Banque
Centrale Laitire CLT Brasserie
Crdit Immobilier et Htelier CIH Banque / Crdit
Ciment du Maroc CMA Construction / Matriaux
Cior CIO Construction / Matriaux
Cosumar CSR Industrie sucrire
Compagnie de Transport au Maroc CTM Transport
Diac Equipement DIE Financement / Crdit
Diac Salaf DIS Crdits la consommation
Crdit Eqdom EQD Socit FinancireGeneral Tire Maroc GTM Industrie pneumatique
Lesieur LES Agro-alimentaire
Longometal LGT Commerce
ONA ONA Socit de portefeuille
Samir SAM Ptrole et Mines
Socit Nationale dInvestissement SNI Socit dinvestissement
Sofac Crdit SOF Financement / Crdit
Sonasid SID Industrie Mtallurgique
Wafabank WFB Banque
2
Les donnes manquantes de notre srie sont remplaces par la mthode du prdcesseur cest dire par lesderniers cours cots disponibles. Par ailleurs, les titres qui connaissent un grand nombre de donnes manquantesont t supprims de notre chantillon.
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Les rentabilits des titres sont calcules de la manire suivante :
+=
1,
,,
, lnti
titi
tiS
DSR
avec :tiR , : la rentabilit du titre i la priode t ;
tiS, :le cours du titre i la priode t ;
1, tiS : le cours du titre i la priode t-1 ;
tiD , :le dividende du titre i encaiss pendant la priode t.
Quant la rentabilit de lindice, elle est mesure comme suit :
=
1, ln
t
ttm
I
IR
avec :
tI : la valeur de lindice la priode t ;
1tI : la valeur de lindice la priode t-1.
Graphique 1 : Evolution et rentabilits journalires de lindice gnral de la bourse de
Casablanca
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
02/01/96
20/03/96
07/06/96
28/08/96
12/11/96
28/01/97
15/04/97
03/07/97
22/09/97
08/12/97
23/02/98
14/05/98
31/07/98
16/10/98
04/01/99
24/03/99
08/06/99
25
/08/1999
08
/11/1999
25
/01/2000
10
/04/2000
27
/06/2000
12
/09/2000
27
/11/2000
chelle
de
l'indice
enn
iveau
-0,04
-0,03
-0,02
-0,01
0
0,01
0,02
0,03
0,04
0,05
rentabilit
de
l'indice
cours R = ln(cours t / cours t-1)
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Lvolution de lindice gnral de la bourse de Casablanca a connu une volution en
deux phases principales. La premire est celle de la hausse rgulire allant de 1993 (date de la
rforme boursire de 1993) jusquau milieu de lanne 1998 (date de la fin des principales
rformes concernant le march financier marocain). La deuxime phase est caractrise par
une dpression boursire rsultante de lpuisement du potentiel quoffre la rforme de 1993complte par celle de 1997.
3 - Ltude des caractristiques de la distribution des rentabilits
La prsence dune srie de taux de rentabilit qui suit une loi normale nous permet de
conclure que la rpartition de ces taux de rentabilit autour de la moyenne est symtrique et
ne dpend que de lcart type. Dans un tel cas, les deux tiers des observations sont un cart
type autour de la moyenne, et plus de 95 % des taux de rentabilit sont compris entre 2 carts
types par rapport la moyenne. Ltude de la normalit des rentabilits est vrifie partir de
tests qui sont bass sur les coefficients de symtrie (appel Skewness) not Sk et
daplatissement (appel Kurtosis) not Ku. Pour avoir des distributions de taux de rentabilits
qui suivent des lois normales, il faut que la distribution soit symtrique cest dire la
skewness nulle, et que le coefficient de kurtosis gale 3.
Le coefficient de symtrie se mesure par le rapport du moment centr dordre 3 au
cube de lcart type. Le coefficient de kurtosis se mesure par le rapport entre le moment
centr dordre 4 et le carr du moment centr dordre 2.
( )
( )23
2
1
,
1
3,
1
1
=
=
=
N
t
iti
N
t
iti
i
RRN
RR
NSk
( )
( )2
2
1
,
1
4,
1
1
=
=
=
N
t
iti
N
t
iti
i
RRN
RR
NKu
avec :
N : le nombre dobservations
=
=N
t
tii RN
R1
,1 : la moyenne arithmtique des rentabilits du titre i.
Lacceptation de lhypothse de normalit des taux de rentabilits des titres cots surla place de Casablanca consiste vrifier si la skewness et la kurtosis sont proches
respectivement de 0 et 3. Plusieurs tests peuvent vrifier cela, le plus connu dans la littrature
financire tant celui de Bera-Jarque. Il sintresse aux indicateurs de la mesure de la forme
de la distribution cest dire la skewness et la kurtosis. Il est bas sur le fait que les
distributions asymptotiques de ces coefficients suivent une loi normale centre rduite :
SkNkS6
~= N(0,1)
)3(24
~ = KuNuK N(0,1)
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Le test joint de Bera-Jarque construit partir de ces deux variables normales et indpendantes
suit une distribution de Chi-deux deux degrs de libert. Il est dfinit par :
BJ = ( ) ( )22 324
+ KuNSk6
N
Si la statistique de Bera-jarque est infrieure la valeur thorique du Chi-deux, lhypothse de
normalit est accepte, sinon elle est rejete.
Le tableau ci-dessous rsume les statistiques concernant lindice gnral de la bourse
de Casablanca sur la priode allant de 1994 2000.
Tableau 2: Moments statistiques des rentabilits quotidiennes de lindice IGB
Priodes Moyenne Ecart-type Skewness Kurtosis Bera-
jarque
Normalit
5%
1994-1995 0.00056 0.0035 -0.6804 25.2098 10232 rejet1996 0.00109 0.00282 1.73193 7.08555 295.26 rejet
1997 0.00161 0.00493 -0.10225* 5.84104 83.5 rejet
1998 0.00074 0.00404 0.13147* 3.83418 35.2 rejet
1999 -0.00014 0.00501 -0.41299 11.2017 705 rejet
2000 -0.00066 0.00628 1.99589 14.1516 1455.54 rejet
1996-2000 0.00053 0.00482 0.64762 11.8209 4026.6 rejet* : indique que le coefficient de skewness est significativement gal 0 au seuil de 5 %
Au regard des valeurs des paramtres de forme et de leur significativit, la distribution
des rentabilits quotidiennes de lindice gnral de la place de Casablanca sloigne de ladistribution normale. En effet, lhypothse de symtrie est globalement rejete sauf pour
lanne 1997 et 1998 et la valeur de kurtosis est significativement suprieure 3 quel que soit
la priode retenue. Le test de Bera-Jarque rejette pour lensemble des priodes considres
lhypothse de normalit des distributions des rentabilits de lindice (la valeur thorique du
Chi-deux 5 % est gale 5.99). Cette dviation par rapport la normalit signale donc la
prsence dun sommet plus pointu.
Par ailleurs, nous constatons que lessentiel du caractre leptokurtique de notre srie se
situe entre 1994 et 1995 (Ku = 25.21) cest dire la priode qui suit la grande rforme du
march boursier marocain. Quant la priode 1997-1998, elle est caractrise par des
coefficients de kurtosis qui sont proche de 3 (non significative) et des coefficients de symtriequi sont significativement nuls. Bien que les rsultats de 1997 et 1998 laissent penser que le
march devient de plus en plus mature, ils ne permettent pas de valider lhypothse de
normalit ni en 1997 ni en 1998 puisque la statistique de Bera-jarque est respectivement de
83.5 et 35.2.
La statistique de BJ tant trs sensible la prsence des valeurs extrmes, le test de
Chi-deux, considr comme plus robuste, permet daffiner les conclusions concernant la
normalit des rentabilits. Ce test permet de faire la comparaison de la distribution empirique
dune variable alatoire dans un chantillon par rapport la distribution thorique suppose
tre celle de la loi normale. Les rsultats trouvs vont dans le mme sens que ceux de BJ cest
dire le rejet de la normalit de la distribution des rentabilits de lindice. A titre dexemple,le calcul pour lindice IGB sur la priode allant du 01/01/1996 au 29/12/2000 est de2
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972.56, alors que pour accepter lhypothse de normalit, il faut quil soit infrieur au
thorique (37.65 avec 5% de risque et 44.31 avec 1% de risque).
2
Graphique 2: Distribution des rentabilits journalires de lindice IGB
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
-3,25
-2,75
-2,25
-1,75
-1,25
-0,75
-0,25
0,25
0,75
1,25
1,75
2,25
2,75
3,25
cart type par rapport la moyenne (0)
nombred'obse
rvations
Srie observe
srie thorique
Graphiquement, il est clair que la distribution des rentabilits de lindice gnral de la
bourse de Casablanca sloigne de la loi normale. Ainsi, nous pouvons constater la trs forte
concentration de la distribution des rentabilits dans les deux classes modales situes autour
de la moyenne soit entre 0 et 0.25 fois lcart type. Cette forme leptokurtique est la
caractristique non pas que de lindice gnral IGB mais aussi de lensemble des titrescots sur la place de Casablanca.
Le tableau ci-dessous nous donne les rsultats de lanalyse de normalit (les
coefficients de skewness et de kurtosis) des rentabilits journalires des titres marocains sur la
priode allant du 01 janvier 1996 au 29 dcembre 2000. Les conclusions sont semblables
celles obtenues pour lindice IGB cest dire la non-normalit de lensemble des titres
cots sur la place de Casablanca. En effet, le caractre leptokurtique est significatif pour
lensemble des titres puisque le coefficient de kurtosis atteint des valeurs largement
suprieures 3 (kurtosis allant de 7.18 pour le titre BMCI 898 pour le titre Auto Hall).
Quant au coefficient de symtrie, il est significativement nul pour trois titres seulement qui
sont : BMCE, BMCI, et LESIEUR. Par ailleurs, le test de BJ et le test de rejettent
constamment lhypothse de normalit et cela quel que soit le titre considr.
2
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Tableau 3: Moments statistiques des rentabilits quotidiennes des titres marocains
Titres Moyenne Ecart type Skewness Kurtosis
ACRED 0.0005 0.01825 2.03028 69
AUTO-HALL -0.00115 0.04965 -27.7747 897
BCM 0.00058 0.00933 0.73932 11.48
BMCE 0.00043 0.01168 -0.00004* 21.69
BMCI 0.00088 0.01451 -0.03032* 7.18
BNDE 0.00038 0.02500 17.085 477.22
BRANOMA 0.00021 0.01554 0.31547 21.7
BRASSERIE 0.00054 0.01517 1.01066 16.07
CARNAUD 0.00068 0.01239 6.39999 126.99
CDM 0.00014 0.01357 0.53178 11.33
CENTRALE L. 0.00078 0.01408 0.18220 17.31
CIH -0.00048 0.02134 -0.31456 15.84
CIMAR 0.00051 0.01472 -0.22875 19.29
CIOR 0.00082 0.01308 0.55938 11.44
COSUMAR -0.00038 0.01663 -0.25320 11.33
CTM 0.00007 0.01411 0.35220 10.17
DIAC EQUIPEMENT 0.00053 0.02134 6.80752 168.83
DIAC SALAF 0.00077 0.02412 7.83378 164.60
EQDOM 0.00042 0.01780 0.01779 8.52
G. TIRE -0.00132 0.01803 -0.28692 12.11
LESIEUR 0.00033 0.01504 -0.06046* 12.69
LONGOMETAL -0.00117 0.02392 -0.71173 16.28ONA 0.00107 0.00990 0.47811 9.31
SAMIR 0.00037 0.01372 4.65768 75.60
SNI 0.00073 0.01062 0.30702 10.56
SOFAC CREDIT 0.00038 0.04739 -0.10034 467.47
SONASID 0.00055 0.01456 0.83379 9.96
WAFABANK 0.00070 0.01244 0.54315 7.92
* : indique que le coefficient de skewness est significativement gal 0 au seuil de 5 %.
4 - La stationnarit des rentabilits
Pour quune variable alatoire soit prvisible, il faut quelle soit stationnaire. Dans
notre cas, la stationnarit des sries de rentabilits des titres marocains est tudie en utilisant
le test de racine unitaire propos par Dickey-Fuller (DF) et le test de Dickey-Fuller augment
(ADF). Les 4 rgressions suivantes sont testes :
(DF sans trend)tititi RR ,1,, ++=
(DF avec trend)tititi RtR ,1,, ++= +
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(ADF sans trend)tij
jtijtiti RRR ,
4
1
,1,, +++= =
(ADF avec trend)tij
jtijtiti RRtR ,
4
1
,1,, ++++= =
avec : 1,,, = tititi RRR
Les rsultats de ces tests de DF et ADF sont reports dans les deux tableaux suivants :
Tableau 4 : Tests DF de stationnarit des rentabilits journalires des actions marocaines
(1996-2000)
Sans trend Avec trend
TITRES T-Stat T-Stat
ACRED -1.034 -36.25 -1.037 -36.42AUTO-HALL -0.994 -34.84 -0.995 -34.91
BCM -0.880 -31.12 -0.886 -31.41
BMCE -0.888 -31.42 -0.897 -31.84
BMCI -0.963 -33.89 -0.970 -34.22
BNDE -1.007 -35.39 -1.006 -35.38
BRANOMA -0.958 -33.59 -0.965 -33.98
BRASSERIE -0.904 -32.15 -0.913 -32.39
CARNAUD -0.942 -33.08 -0.949 -33.45
CDM -1.079 -38.05 -1.080 -38.13
CIH -1.027 -36.36 -1.031 -36.59
CENTRALE L. -0.996 -34.99 -1.017 -36.08
CTM -0.922 -32.47 -0.924 -32.54
CIOR -0.884 -31.16 -0.888 -31.40
CIMAR -0.977 -34.22 -0.981 -34.43
COSUMAR -0.949 -33.29 -0.950 -33.32
DIAC EQUIPEMENT -0.978 -34.27 -0.983 -34.57
DIAC SALAF -0.945 -33.19 -0.958 -33.89
EQDOM -0.935 -32.92 -0.954 -33.93
G. TIRE -1.013 -35.60 -1.016 -35.81
LESIEUR -1.013 -35.60 -1.018 -35.86
LONGOMETAL -0.913 -32.20 -0.915 -32.30
ONA -0.787 -28.31 -0.794 -28.66
SAMIR -0.962 -33.14 -0.963 -33.20
SNI -0.813 -29.09 -0.818 -29.37
SOFAC CREDIT -1.461 -57.81 -1.461 -57.83
SONASID -0.938 -31.38 -0.944 -31.66
WAFABANK -0.902 -31.88 -0.911 -32.32
INDICE (IGB) -0.588 -22.72 -0.607 -23.61
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Tableau 5 : Tests ADF de stationnarit des rentabilits journalires des titres marocains
(1996-2000)
Sans trend Avec trend
TITRES T-Stat T-StatACRED -1.029 -36.16 -1.046 -36.85
AUTO-HALL -1.001 -35.09 -1.008 -35.35
BCM -0.924 -33.05 -0.945 -33.87
BMCE -0.983 -34.98 -1.023 -36.60
BMCI -0.805 -28.58 -0.827 -29.43
BNDE -1.080 -38.07 -1.081 -38.08
BRANOMA -0.859 -30.24 -0.890 -31.39
BRASSERIE -0.671 -23.94 -0.697 -24.92
CARNAUD -0.813 -28.66 -0.840 -29.68
CDM -1.050 -37.11 -1.057 -37.39
CIH -0.945 -33.67 -0.959 -34.23
CENTRALE L. -0.874 -30.82 -0.960 -34.18
CTM -0.862 -30.45 -0.866 -30.62
CIOR -0.725 -25.75 -0.739 -26.32
CIMAR -0.860 -30.22 -0.876 -30.81
COSUMAR -1.019 -35.82 -1.023 -35.97
DIAC EQUIPEMENT -0.961 -33.68 -0.988 -34.71
DIAC SALAF -0.915 -32.19 -0.977 -34.59
EQDOM -0.726 -25.85 -0.788 -28.21G. TIRE -1.101 -38.83 -1.123 -39.68
LESIEUR -0.994 -34.96 -1.018 -35.91
LONGOMETAL -0.898 -31.75 -0.905 -32.05
ONA -0.844 -30.48 -0.875 -31.70
SAMIR -1.004 -34.63 -1.032 -35.61
SNI -0.989 -35.70 -1.019 -36.89
SOFAC CREDIT -1.919 -78.84 -1.922 -78.94
SONASID -0.976 -32.69 -1.003 -33.70
WAFABANK -0.872 -30.85 -0.908 -32.26
INDICE (IGB) -0.465 -18.09 -0.503 -19.65
Dans ces rgressions, lhypothse nulle : = 0 (processus non stationnaire) est testcontre lhypothse alternative : < 0 (processus stationnaire). Si la statistique du coefficient
est infrieure la valeur critique (ou suprieure en valeur absolue), nous rejettons
lhypothse dexistence dune racine unitaire (la srie sera donc stationnaire). Si la statistique
est suprieure la valeur critique (ou infrieur en valeur absolue) puisquelle est toujours
ngative), le coefficient est significativement non diffrent de zro au seuil de risque choisiet par consquent lhypothse de racine unitaire est accepte. Dans notre travail, le coefficient
est significativement ngatif et diffrent de zro pour lensemble des valeurs (pour des
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seuils de risque de 1 % et 5 %). Les sries de rentabilits observes sur le march marocain
sont donc stables et stationnaires et par consquent prvisibles.
5 - La dpendance des rentabilits
La prvisibilit des rentabilits des titres et de lindice peut tre examine en estimant
les coefficients de corrlation. Ces derniers mesurent la relation qui existe entre la valeur prise
par une variable alatoire la priode t et la valeur prise par cette mme variable k priodes
auparavant. Formellement :
=
=
=N
t
iti
kN
t
iktiiti
i
RRN
RRRRkN
k
1
,
1
,,
)(1
)()(1
)(
avec :
=
=N
t
tii RN
R1
,1
Le tableau ci-dessous permet danalyser les autocorrlations des rentabilits
quotidiennes de lindice gnral de la bourse de Casablanca. Pour chaque ordre k
(k = 1,20), nous calculons le coefficient dautocorrlation ainsi que la statistique de Student
correspondante.
Tableau 6 : Autocorrlations des rentabilits quotidiennes de lIGB (1996-2000)
Retards )(k T-Stat1 0.412 8.376
2 0.222 6.736
3 0.155 4.536
4 0.121 3.495
5 0.137 3.929
6 0.078 2.191
7 0.047* 1.322
8 0.057* 1.605
9 0.105 2.945
10 0.110 3.05711 0.102 2.811
12 0.074 2.034
13 0.083 2.267
14 0.117 3.194
15 0.085 2.311
16 0.081 2.187
17 0.041* 1.087
18 0.049* 1.303
19 0.054* 1.434
20 0.103 2.745
* : indique que le coefficient de corrlation est significativement nul au seuil de 5%
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Si le march est efficient au sens faible, nous devrons obtenir des coefficients
dautocorrlations non significativement diffrents de zro. Cette constatation nest pas
valide sur le march marocain puisque lautocorrlation dordre 1 est suprieure 40 % pour
lindice IGB . Cela signifie que les rentabilits quotidiennes sont prvisibles en utilisant
uniquement les rentabilits quotidiennes du jour prcdent t-1. En revanche, partir de lordre
7, on constate quelques coefficients significativement nuls. Ce rsultat montre, par exemple,quon ne peut pas prvoir les rentabilits de la priode t par les rentabilits de la priode t-7.
Ce dernier rsultat ne signifie pas que le march est imprvisible lorsquon prend en
considration les rentabilits de plusieurs jours auparavant pour prvoir celles daujourdhui.
Dailleurs, les coefficients dautocorrlation mesures partir de donnes hebdomadaires
donnent des rsultats significativement diffrent de zro confirmant ainsi lhypothse de la
dpendance des rentabilits.
Par ailleurs, nous constatons que ces coefficients de corrlation srielles sont
constamment positifs et cela quel que soit lordre dautocorrlation. Cela signifie quune
hausse des rentabilits succde la plupart du temps une hausse, et inversement. Pour
complter notre tude concernant la dpendance des rentabilits des valeurs marocaines, nouscalculons, pour un dcalage dordre 1, les autocorrlations pour les titres individuels.
Tableau 7: Coefficients dautocorrlation dordre 1 et le t-stat correspondant des rentabilits
des titres marocains
TITRES )1( T-Stat TITRES )1( T-StatACRED -0.034* -0.679 CIMAR 0.023* 0.472
AUTO-HALL 0.006* 0.125 COSUMAR 0.051* 1.035
BCM 0.120 2.434 DIAC EQUIPEMENT 0.022* 0.447BMCE 0.112 2.261 DIAC SALAF 0.055* 1.122
BMCI 0.037* 0.743 EQDOM 0.065* 1.323
BNDE -0.007* -0.135 G. TIRE -0.013* -0.254
BRANOMA 0.042* 0.850 LESIEUR -0.013* -0.259
BRASSERIE 0.096* 1.949 LONGOMETAL 0.087* 1.762
CARNAUD 0.058* 1.184 ONA 0.213 4.330
CDM -0.078* -1.589 SAMIR 0.038* 0.767
CIH -0.027* -0.549 SNI 0.187 3.798
CENTRALE L. 0.004* 0.071 SOFAC CREDIT -0.461 -9.324
CTM 0.078* 1.581 SONASID 0.061* 1.247
CIOR 0.116 2.352 WAFABANK 0.098 1.987
* : indique que le coefficient dautocorrlation est significativement gal zro au seuil de 5%
Nous constatons que 21 titres sur 28 sont caractriss par des coefficients
dautocorrlation dordre 1 significativement nuls. Ce rsultat laisse penser que la plupart
des titres marocains sont caractriss par des variations alatoires. Nanmoins, on ne peut pas
conclure rapidement lindpendance des rentabilits des valeurs cotes sur la place de
Casablanca. Plusieurs raisons peuvent tre lorigine de cette indpendance des rentabilits.
Nous pouvons citer principalement les problmes dasynchronisme et de la faible frquence
de transaction.
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Nous compltons notre tude par deux tests supplmentaires : le premier est un test
paramtrique test du Portemanteau et le deuxime est un test non paramtrique test des
runs . Le premier consiste mesurer lautocorrlation des K premiers ordres en vrifiant la
nullit de lautocorrlation globale, reprsente dans notre cas par les 20 premiers
coefficients. La corrlation nulle nous permet de conclure que les rentabilits sont
indpendantes et cela ds quelles sont distribues selon une loi normale, ce qui nest pas lecas avec les rentabilits journaliers de nos titres. Dailleurs, cest la raison pour laquelle, Nous
utilisons un deuxime test appel test des runs qui sapplique indpendamment de la
forme de la distribution tudie.
Lautocorrlation des K premiers ordres
La statistique de portemanteau mesure lautocorrlation des K premiers ordres et elle
se calcule de la manire suivante :
[ ]=
=K
k
kNKQ1
2)()(
avec :
N : le nombre dobservations
:)( k le coefficient dautocorrlation dordre k
En pratique si Q(k) < (K) on accepte lhypothse dindpendance des rentabilits
(cest dire la marche alatoire) et cela pour un risque de %. Dans le cas contraire, onrefuse lhypothse de marche au hasard et par consquent lhypothse de dpendance des
rentabilits est accepte.
2
1
Nous avons calcul la statistique de portemanteau pour K gal 5, 10, 15 et 20 de
chacun des 28 titres retenus dans notre chantillon ainsi que pour lindice IGB et cela
toujours sur la mme priode cest dire celle allant du 02 janvier 1996 au 29 dcembre 2000.
Les statistiques de Portemanteau Q(K) permettent de rejeter lhypothse
dindpendance des rentabilits quotidiennes pour la plupart des valeurs. Ce rejet saffirme au
fur et mesure de laugmentation de la valeur de K prise en considration. Ainsi, pour un
K=15 ou K=20, 23 valeurs sur 28 rejettent lhypothse de la marche alatoire alors que pour
un K=5 et K=10, le rejet de lhypothse dindpendance est significative respectivement quesur 16 et 18 valeurs. Lhypothse dindpendance est rejete aussi pour les rentabilits du
march calcules sur la base de lindice gnral de la bourse de Casablanca et cela quel que
soit la valeur de K. Ces rsultats confirment donc lexistence de corrlations srielles dans les
sries de rentabilits des titres marocains.
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Tableau 8 : Rsultats du test portemanteau (Q) pour K=5, 10, 15, 20
Q
TITRES K=5 K=10 K=15 K=20
ACRED 7.66 10.37 19.23 20.99
AUTO-HALL 0.33 0.46 0.63 3.39BCM 50.01* 58.07* 65.47* 71.06*
BMCE 32.70* 36.95* 39.28* 44.06*
BMCI 26.46* 31.21* 39.94* 50.74*
BNDE 5.64 7.90 9.04 9.62
BRANOMA 10.24 24.61* 28.91* 45.80*
BRASSERIE 50.26* 53.39* 55.86* 56.99*
CARNAUD 14.16* 39.40* 43.74* 48.68*
CDM 12.85* 15.70 29.05* 43.03*
CIH 15.99* 21.80* 32.20* 37*
CENTRALE L. 11.81* 23.23* 39.21* 56.37*CTM 15.85* 37.61* 54.56* 58.61*
CIOR 44.22* 59.54* 68.92* 75.70*
CIMAR 6.40 9.45 29.18* 33.75*
COSUMAR 8.629 11.11 14.80 18.68
DIAC EQUIPEMENT 1.004 2.69 4.48 21
DIAC SALAF 6.71 10.50 48.55* 54.81*
EQDOM 37.14* 45.79* 54.32* 56.47*
G. TIRE 6.69 53.63* 62.65* 65.31*
LESIEUR 3.27 15.97 28.71* 37.34*
LONGOMETAL 18.56* 31.81* 50.99* 56.56*ONA 67.67* 72.26* 88.14* 90.19*
SAMIR 5.57 29.89* 36.10* 53.69*
SNI 66.64* 68.33* 75.41* 76.71*
SOFAC CREDIT 263.41* 263.78* 265.21* 265.54*
SONASID 9.31 22.81* 34.65* 37.68*
WAFABANK 13.98* 16.16 35.66* 38.71*
INDICE 342.84* 385.77* 440.05* 469.90*
* :indique que la statistique est significative au seuil de 5 %
Les tests dautocorrlation constituent les principaux tests defficience faible des
marchs financiers. Ainsi des coefficients dautocorrlation nuls quivaut lindpendance
des rentabilits condition que les variables soient normales. Toutefois, les rsultats des tests
de normalit montrent que la distribution des rentabilits des titres cots sur le march
marocain dvie fortement de celle dune loi normale. Cest la raison pour laquelle, nous
compltons notre tude par un test non paramtrique : le test des runs appel test de
squences.
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Le test des runs
Le test non paramtrique des squences homognes ( test des runs ) mesure le degr de
dpendance existant travers des sries historiques de cours ou de rentabilits, et cela
indpendamment de leur distribution. Il sintresse uniquement aux suites de signes (+/-) des
variations (positives/ngatives) des cours ou des rentabilits des actifs.
Un run positif est une squence de fluctuations des cours positifs prcde par une
fluctuation nulle ou ngative et inversement pour un run ngatif. Le test statistique est bas
sur lapprciation de manire probabiliste de la diffrence ventuelle entre le nombre de runs
esprs dans un contexte alatoire et le nombre de runs effectivement observs pour
lchantillon slectionn.
Dans le cas o les changements de cours des actifs seraient positivement corrls, on
devrait observer de longs runs (des sries longues de signes positifs ou de signes ngatifs),
alors que si les changements de cours des actifs sont ngativement corrls, on devrait avoir
des runs courts cest dire des changements rpts de signes. Si les changements sontindpendants, aucun des deux cas ne devrait tre observ.
Si dans une srie de changements de cours ou de rentabilits, les signes de ces derniers
sont distribus de manire alatoire, le nombre total de runs suit une distribution normale dont
on peut facilement calculer lesprance et lcart type . Formellement :
N
nNNi
i=
+=
3
1
2)1(
2
1
2
3
1
333
1
23
1
2
)1(
2)1(
++
=
===
NN
NnNNNnni
i
i
i
i
i
avec :
in : le nombre de rentabilits pour chaque signe (positifs, nuls, et ngatifs).
N : le nombre dobservations.
Lhypothse nulle de marche au hasard est : H0 : P1=P2
avec :
P1 : est la probabilit quun signe positif succde un signe ngatif ou inversement.
P2 : est la probabilit quun signe positif succde un signe positif ou un signe ngatif un
signe ngatif.
Lhypothse alternative est H1 : P1>P2 (autocorrlation ngative), P1
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=
XZ
avec :
X : le nombre de runs observ.
Le rejet ou lacceptation du comportement alatoire des fluctuations des cours, et parconsquent de lefficience du march, repose sur la valeur de Z. Si P(Z)>0.05 (dans le casdun niveau de confiance de 5 %), on ne peut rejeter lhypothse dindpendance.
Nous prsentons dans le tableau ci dessous les rsultats obtenus par le test des runs
pour chacun des titres de notre chantillon ainsi que pour lindice gnral. Nous avons ainsi
calcul le nombre de runs observ, le nombre de runs espr, lcart type des runs et la
Z-statistique.
Tableau 9: Rsultats du test des runs (Z)
TITRES Nombre de runs
observ (X)
Nombre de runs
espr ( )Evart-type des
runs
Z-statistic
ACRED 220 252 5.56 -5.77
AUTO-HALL 348 382 8.32 -4.10
BCM 653 808.82 16.35 -9.53
BMCE 694 808.38 16.46 -6.95
BMCI 721 803.75 16.29 -5.08
BNDE 648 769.74 15.77 -7.72
BRANOMA 362 417.85 9.07 -6.15
BRASSERIE 639 713.54 14.82 -5.03
CARNAUD 107 126.04 2.69 -7.09
CDM 610 692.36 14.45 -5.7
CIH 726 805 16.32 -4.85CENTRALE L. 435 456.23 9.88 -2.15
CTM 670 781.65 15.95 -6.99
CIOR 725 826 16.57 -6.10
CIMAR 588 703.75 14.64 -7.90
COSUMAR 513 622.64 13.19 -8.31
DIAC EQUIPEMENT 171 188.70 4.19 -4.22
DIAC SALAF 451 538 11.52 -7.55
EQDOM 730 824 16.55 -5.68
G. TIRE 713 722.91 15 -0.66*
LESIEUR 502 549.83 11.76 -4.07
LONGOMETAL 505 599 12.77 -7.43
ONA 669 821.22 16.52 -9.22SAMIR 667 783 16.16 -7.19
SNI 692 816.28 16.49 -7.54
SOFAC CREDIT 472 520 11.26 -4.28
SONASID 665 727.17 15.61 -3.98
WAFABANK 716 822.49 16.54 -6.44
INDICE (IGB) 449 626.37 17.41 -10.19
* :indique que la statistique est significative au seuil de 5 %
Les valeurs de Z sont pour lensemble des titres ngatives puisque le nombre de runs
thorique est toujours suprieur au nombre de runs calcul. Ce rsultat correspond
lexistence de dpendances positives dans les sries de rentabilits. Par ailleurs, la seule
statistique significative au seuil de 5 % est celle du titre G.Tire. Pour les autres valeurs, nous
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obtenons des coefficients non significatifs ce qui nous permet de rejeter lhypothse
dindpendance des rentabilits pour 27 titres sur 28 ainsi que pour lindice gnral.
6 - Anomalies boursires sur le march marocain des actions
Depuis la fin des annes 70, les travaux empiriques se sont multiplis pour dtecter
lexistence danomalies ou de saisonnalits dans les rentabilits des actifs boursiers. Ces
travaux ont t raliss principalement sur les marchs financiers des pays dvelopps.
Toutefois, cette dernire dcennie, nous avons constat lapparition de plusieurs travaux
concernant les pays mergents. Ces tudes ont, bien sr, remis en cause lhypothse
defficience informationnelle des marchs financiers. En effet, dans le cas dexistence
danomalies, les prix des titres ne refltent pas correctement lensemble de linformation
disponible.
Leffet taille
Pour identifier leffet taille, les valeurs de notre chantillon vont tre classes par
niveau de capitalisation boursire. Et pour chaque date, 3 portefeuilles sont construit. Le
premier est form des titres de forte capitalisation, le deuxime de capitalisation moyenne, et
le troisime portefeuille des titres de faible capitalisation boursire. Lanalyse de leffet taille
est tudie en examinant les rentabilits quotidiennes des trois portefeuilles de capitalisation.
Le tableau ci-dessous reprend les caractristiques des rentabilits quotidiennes des
trois classes de capitalisation. Le nombre de donnes correspond au nombre total des
rentabilits quotidiennes empiles par portefeuille sur toute la priode dtude. Quant au
pourcentage des rentabilits ngatives (respectivement positives et nulles), il correspond au
rapport du nombre de rentabilits ngatives (respectivement le nombre de rentabilitspositives et nulles) par le nombre total des rentabilits. Parmi les autres statistiques tudies,
on trouve la performance moyenne annuelle (rentabilit moyenne annuelle) de chaque
portefeuille, ainsi que la volatilit annuelle (mesure par lcart type multipli par 252 ). La
dernire statistique analyse est le risque systmatique. Ce dernier est obtenu par la rgression
des moindres carrs ordinaires des rentabilits quotidiennes des titres empils sur celles de
lindice gnral de la bourse de Casablanca.
Tableau 10 : Statistiques par classe de capitalisation sur le march marocain
(2/01/96 au 29/12/00)
Portefeuille 1 2 3
Nombre de donnes 12 338 11 014 11 106
Rentabilits nulles 37.15 % 58.85 % 73.66 %
Rentabilits ngatives 30.30 % 21.13 % 13.05 %
Rentabilits positives 32.55 % 20.02 % 13.29 %
Rentabilit moyenne annuelle 16.78 % 6.53 % -3.31 %
Volatilit annuelle 19.87 % 27.26 % 45.52 %
Le risque systmatique (Bta) 0.716 0.551 0.446
Le pourcentage des rentabilits nulles est un indicateur de liquidit du march. A titre
d'exemple, le portefeuille 3 compos de titres de faible capitalisation boursire connat un
pourcentage trs lev de rentabilits nulles (73.66 %). En fait, les cours varient trs peu
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dune sance lautre en raison du faible volume des transactions. Ce phnomne est une
caractristique des marchs boursiers mergent les moins avancs.
En ce qui concerne les rentabilits positives, elles sont croissantes par rapport la
capitalisation boursire. Plus la capitalisation du portefeuille est importante, plus le
pourcentage des rentabilits positives est lev. Ce rsultat ne signifie pas quen dtenant destitres forte capitalisation boursire, nous raliserons automatiquement plus de rentabilits
positives que si nous dtenions des titres faible capitalisation. Dailleurs, le pourcentage des
rentabilits ngatives est plus lev pour le portefeuille de forte capitalisation boursire
(portefeuille1) que pour le portefeuille de faible capitalisation (portefeuille 3).
La volatilit annuelle du portefeuille forte capitalisation boursire est moins leve
que celle du portefeuille capitalisation moyenne et faible. Par ailleurs, les petites
capitalisations ont un risque systmatique (bta) infrieur celui des fortes capitalisations. Le
portefeuille 1 a une sensibilit de 0.7165 contre 0.5509 pour le portefeuille 2 et 0.4463 pour le
portefeuille 3.
Leffet mois de lanne
Plusieurs travaux raliss sur les marchs boursiers des pays dvelopps ont montr
lexistence dun effet mois de lanne notamment au mois de janvier. Ils ont montr que les
rentabilits boursires sont, en moyenne, plus leves au mois de janvier que durant les autres
mois de lanne.
En ce qui concerne les marchs boursiers des pays mergents, leffet mois de lanne
na pas toujours t dcel. Et quand il existe, il nest pas spcifique au mois de janvier. Ainsi,
notre travail sur le march marocain se focalisera sur lensemble des mois de lanne et non
pas seulement sur le mois de janvier.
Leffet du mois de lanne est tudi par lquation de la rgression suivante :
=
++=12
2
,,1,
k
titkkm
ti DR
avec :mtiR , : la rentabilit mensuelle du titre i
tkD , : une variable dichotomique qui prend la valeur de 1 si la date est le mois k et 0 sinon.
k = 2 pour le mois de fvrier, 3 pour mars, etc.
1 : mesure la rentabilit moyenne du mois de janvier.
k : reprsente lexcdent de rentabilit du mois k relativement au mois de janvier.
La rentabilit moyenne du mois k est la somme de . Ainsi, les statistiques qui
en dcoulent pour les coefficients reflteront la significativit de la diffrence des mois kpar rapport au mois de janvier. Si la rentabilit espre est identique pour chaque mois de
lanne, on obtiendra des coefficients nuls. Le rejet de cette hypothse suppose quela rentabilit moyenne dun des mois de lanne est significativement diffrente de celle du
mois de janvier.
ket1
k
122 ......
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Lquation de rgression ci-dessus est applique lensemble des titres ainsi qu
lindice gnral de la bourse de Casablanca sur la priode allant de janvier 1996 dcembre
2000. Les rsultats (cf. annexe 1) indiquent quil nexiste pas deffet significatif du mois de
lanne comme celui observ sur de nombreux pays dvelopps. Toutefois, lindice gnral de
la bourse de Casablanca connat une hausse importante principalement au mois de mars,
davril et daot. En outre, des baisses de rentabilits sont observes les trois derniers mois delanne. Dailleurs, 23 titres (respectivement 21 et 15 titres) de notre chantillon connaissent
des rentabilits ngatives au mois doctobre (respectivement au mois de novembre et
dcembre) contre uniquement 6 pour le mois de janvier.
Dans notre travail, nous nous sommes aussi intresss lexistence ventuelle dun
effet Ramadan . Entre 1996 et 2000, le mois du Ramadan a eu lieu entre le mois de
dcembre et le mois de mars. Les rentabilits spcifiques de ce mois pendant la priode allant
de janvier 1996 dcembre 2000 ne permet de dtecter aucun rsultat significatif.
Leffet jour de la semaine
De la mme manire que pour leffet mois de lanne, limpact du jour de la semaine
est tudi en analysant lquation de la rgression suivante :
=
++=5
2
,,1,
k
titkkti DR
o :
tkD , =1 si t est le jour k et 0 sinon
k=2 pour le mardi, k=3 pour le mercredi, etc.
1 : mesure la rentabilit moyenne du lundi
k : reprsente lexcdent de rentabilit des autres jours de la semaine par rapport au lundi.
La rentabilit moyenne des autres jours (autre que le lundi) de la semaine est obtenue en
additionnant les coefficients .1etk
Lquation de rgression ci-dessus est donc applique lensemble lensemble des
titres, ainsi qu lindice gnral de la bourse de Casablanca et cela sur la priode allant de
janvier 1996 dcembre 2000. Les rsultats (cf. annexe 2) de leffet jour de semaine sur les
rentabilits napportent pas de conclusions significatives. Toutefois, des rentabilits leves,
par rapport aux autres jours de la semaine, sont observes le lundi notamment pour lindice
gnral de la bourse de Casablanca. A titre dexemple, la rentabilit quotidienne moyenne delindice est de 0.0928 % le lundi alors quelle est de 0.0103 % le mardi, 0.0048 % le mercredi
et 0.0639 % le jeudi. Nous constatons que le vendredi est caractris aussi par des rentabilits
quotidiennes leves. Dailleurs 21 titres de notre chantillon ont des rentabilits positives le
vendredi contre 12 titres le mardi par exemple.
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7 - Conclusion
A linstar de la plupart des pays en dveloppement, le Maroc na pas chapp aux
transformations radicales concernant lorganisation et le fonctionnement des marchs
financiers. Les rformes adoptes depuis 1993 ont t dterminantes dans le dveloppementde son march boursier mais cela na pas entran une amlioration significative de
lefficience informationnelle de ce march.
Les rsultats de nos travaux empiriques montrent bien que le march boursier
marocain na pas encore atteint le stade de maturit. Les principaux rsultats obtenus sont les
suivants :
- La distribution des rentabilits quotidiennes de lindice gnral de la bourse de Casablanca
et des titres marocains dvie de celle de la loi normale.
- Les tests de stationnarit montrent que les sries de rentabilits observes sur le march
marocain sont stationnaires et, par consquent, prvisibles.
- Lhypothse dindpendance des rentabilits est rejete pour la plupart des titres ainsi que
pour lindice gnral.
- La volatilit annuelle du portefeuille forte capitalisation boursire est moins leve que
celle du portefeuille faible capitalisation.
- Le portefeuille compos de titres forte capitalisation boursire a un risque systmatique
suprieur celui compos de titres faible capitalisation.
- Il nexiste pas deffet significatif du mois de lanne bien que lindice gnral de la bourse
de Casablanca connaisse une hausse importante au mois de mars, davril et daot.
- Il nexiste pas deffet significatif au mois du ramadan.
- Leffet jour de la semaine nest pas significatif bien que des rentabilits leves soient
observes le lundi et le vendredi.
- Le march ne sajuste que lentement aux nouvelles informations (distribution de dividendes
et modifications de capital).
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Annexe 1 :
Effet mois de lanne (1)
Janvier 1 Fvrier 2 Mars 3 Avril 4 Mai 5 Juin 6ACRED 0.158 (0.314) -0.214 (-0.592) -0.181 (-0.323) 0.275 (0.245) 0.087 (0.105) 0.002 (0.003)
AUTO-HALL -0.232 (-0.703) 0.251 (0.764) 0.371 (1.274) 0.582 (0.648) 0.114 (0.192) 0.107 (0.180)
BCM 0.834 (0.687) -0.085 (-0.296) 0.055 (0.150) 0.033 (0.128) -0.139 (-0.371) 0.077 (0.290)
BMCE 0.095 (0.396) 0.210 (0.522) 0.150 (0.205) 0.059 (0.175) -0.217 (-0.359) 0.050 (0.264)
BMCI 0.233 (0.819) -0.078 (-0.184) 0.065 (0.124) -0.170 (-0.209) -0.291 (-0.562) -0.075 (-0.119)
BNDE -0.086 (-0.189) 0.053 (0.143) 0.186 (0.824) -0.070 (-0.199) 0.041 (0.105) -0.101 (-0.207)
BRANOMA -0.078 (-0.341) -0.026 (-0.185) 0.197 (0.549) 0.386 (0.944) 0.116 (0.133) -0.022 (-0.050)
BRASSERIE 0.223 (0.005) -0.206 (-0.712) -0.105 (-0.199) -0.014 (-0.014) -0.183 (-0.174) 0.049 (0.106)
CARNAUD 0.026 (0.447) 0.187 (0.567) -0.002 (-0.030) -0.003 (0.033) 0.432 (0.585) 0.071 (0.201)
CDM 0.021 (0.081) 0.011 (0.043) 0.202 (0.438) -0.024 (-0.072) -0.239 (-0.403) 0.248 (0.848)
CENTRALE L. 0.018 (0.055) 0.052 (0.177) 0.192 (0.516) 0.293 (0.811) -0.064 (-0.087) 0.031 (0.058)
CIH 0.093 (0.126) -0.316 (-0.455) -0.465 (-0.845) -0.201 (0.267) -0.115 (-0.106) -0.013 (-0.014)
CIMAR 0.211 (0.003) 0.094 (0.175) -0.027 (-0.069) 0.061 (0.129) -0.187 (-0.195) -0.318 (-1.319)
CIOR 0.239 (0.695) -0.209 (-0.532) 0.101 (0.137) 0.013 (0.033) -0.397 (-0.509) -0.279 (-0.873)
COSUMAR -0.087 (-0.219) -0.075 (-0.317) 0.142 (0.401) 0.099 (0.609) -0.233 (-0.276) 0.260 (0.409)
CTM -0.004 (-0.003) 0.166 (0.441) 0.099 (0.149) 0.222 (0.330) -0.160 (-0.497) -0.046 (-0.117)
DIAC EQUIP 0.089 (0.447) 0.194 (0.848) -0.144 (-0.404) 0.193 (0.359) 0.026 (0.059) 0.229 (0.204)
DIAC SALAF 0.137 (0.207) -0.156 (-0.280) -0.209 (-0.377) 0.805 (0.684) 0.008 (0.071) -0.412 (-0.458)
EQDOM 0.217 (0.750) -0.297 (-0.755) 0.063 (0.095) 0.241 (0.179) -0.431 (-0.457) -0.174 (1.086)
G.TIRE -0.108 (-1.047) 0.045 (0.164) 0.007 (0.048) -0.075 (-0.248) 0.112 (0.602) -0.256 (-0.765)
LESIEUR 0.029 (0.166) -0.017 (-0.048) 0.162 (0.649) 0.415 (0.548) -0.123 (-0.203) 0.049 (0.130)
LONGOMETAL 0.097 (0.166) -0.628 (-1.301) 0.176 (0.230) -0.126 (-0.287) -0.418 (-0.457) -0.373 (-0.534)
ONA 0.283 (0.829) -0.235 (-0.725) -0.142 (-0.336) -0.043 (-0.083) -0.307 (-0.492) -0.122 (-0.284)
SAMIR 0.184 (0.689) -0.147 (-0.349) 0.234 (1.289) -0.035 (-0.072) 0.099 (0.247) -0.149 (-0.473)
SNI 0.123 (0.572) -0.019 (-0.034) -0.025 (-0.086) 0.093 (0.201) -0.113 (-0.231) -0.025 (-0.137)
SOFAC CREDIT 0.098 (0.275) -0.070 (-0.485) 0.224 (0.614) 0.048 (0.088) -0.016 (-0.033) -0.249 (-0.711)
SONASID 0.192 (0.663) -0.181 (-0.353) 0.065 (0.094) -0.081 (-0.144) -0.249 (-0.353) -0.132 (-0.347)
WAFABANK 0.244 (0.680) -0.226 (-0.721) -0.175 (-0.257) -0.192 (-0.355) -0.233 (-0.299) -0.116 (-0.379)
INDICE 0.146 (0.682) -0.068 (-0.285) 0.017 (0.053) 0.016 (0.043) -0.172 (-0.332) -0.196 (-0.637)
Les coefficients sont exprims en pourcentageEntre parenthse : le T-Statistique de chaque coefficient
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Effet mois de lanne (2)
Juillet 7 Aot 8 Sept 9 Oct 10 Nov 11 Dc 12ACRED -0.084 (-0.178) -0.304 (-0.589) -0.237 (-0.342) -0.226 (-0.493) -0.227(-0.452) -0.204 (-0.321)
AUTO-HALL 0.154 (0.422) 0.331 (0.842) 0.246 (0.528) 0.162 (0.548) -1.391 (-0.394) 0.404 (0.985)
BCM 0.071 (0.398) 0.033 (0.111) -0.036 (-0.122) -0.081 (-0.510) -0.091 (-0.667) -0.087 (-0.399)
BMCE -0.240 (-0.581) -0.210 (-0.522) -0.061 (-0.229) -0.185 (-0.730) -0.163 (-0.911) -0.145 (-0.686)
BMCI -0.164 (-1.081) 0.100 (0.289) -0.134 (-0.216) -0.324 (-1.296) -0.247 (-0.598) -0.403 (-1.201)
BNDE 0.086 (0.246) 0.082 (0.166) 0.097 (0.162) -0.109 (-0.259) -0.005 (-0.009) 0.105 (0.593)
BRANOMA 0.089 (0.283) 0.104 (0.313) 0.154 (0.631) 0.014 (0.093) 0.034 (0.105) 0.091 (0.273)
BRASSERIE -0.318 (-1.198) -0.022 (-0.049) -0.090 (-0.184) -0.350 (-0.721) -0.458 (-1.076) -0.226 (-0.545)
CARNAUD -0.245 (-0.261) -0.068 (0.489) -0.018 (-0.127) -0.138 (-0.570) 0.063 (0.269) 0.104 (0.489)
CDM -0.033 (-0.159) 0.184 (0.606) -0.125 (-0.361) -0.164 (-0.568) -0.079 (-0.271) -0.111 (-0.348)
CENTRALE L. 0.052 (0.164) 0.014 (0.329) 0.034 (0.458) -0.065 (-0.336) 0.066 (0.202) -0.071 (-0.147)
CIH -0.103 (-0.207) -0.030 (-0.033) -0.036 (-0.033) -0.125 (-0.163) -0.172 (-0.259) -0.096 (-0.118)
CIMAR -0.261 (-1.426) 0.158 (0.337) -0.243 (-0.772) -0.324 (-1.214) -0.312 (-1.504) -0.462 (-1.318)
CIOR -0.188 (-0.616) 0.262 (0.631) -0.281 (-0.553) -0.257 (-0.717) 0.331 (-1.561) -0.301 (-0.765)
COSUMAR 0.131 (0.331) 0.088 (0.169) 0.085 (0.139) -0.173 (-0.267) 0.033 (0.081) 0.165 (0.399)
CTM 0.104 (0.302) 0.051 (0.225) -0.026 (-0.079) -0.126 (-0.609) -0.204 (-0.499) 0.005 (0.020)
DIAC EQUIP -0.361 (-0.839) 0.262 (0.613) -0.124 ( -0.475) -0.102 (-0.519) -0.423 (-0.834) -0.089 (-0.332)
DIAC SALAF -0.225 (-0.324) 0.056 (0.089) -0.248 (-0.513) -0.055 (-0.072) -0.173 (-0.225) -0.105 (-0.128)
EQDOM -0.199 (-0.954) 0.046 (0.099) -0.349 (-0.620) -0.192 (-0.424) -0.648 (-1.415) -0.191 (-0.444)
G.TIRE 0.079 (0.286) 0.441 (0.976) -0.283 (-0.864) -0.180 (-0.547) 0.035 (0.215) -0.209 (-0.332)
LESIEUR -0.081 (-0.286) 0.059 (0.207) -0.235 (-0.492) -0.132 (-0.510) 0.084 (0.179) -0.115 (-0.477)
LONGOMETAL -0.075 (-0.094) -0.233 (-0.542) -0.134 (-0.262) -0.629 (-1.169) -0.051 (-0.074) -0.126 (-0.241)
ONA -0.182 (-0.685) 0.006 (0.015) -0.248 (-0.644) -0.186 (-0.514) -0.467 (1.842) -0.239 (-0.610)
SAMIR -0.249 (-1.215) 0.121 (0.419) -0.284 (-1.432) -0.203 (-0.997) -0.107 (-0.307) -0.255 (-1.888)
SNI -0.026 (-0.110) 0.188 (0.392) -0.125 (-0.516) -0.195 (-1.105) -0.215 (-1.287) -0.141 (-0.510)
SOFAC CREDIT -0.248 (-0.333) -0.019 (-0.056) 0.058 (0.113) -0.119 (-0.231) -0.129 (-0.272) -0.176 (-0.381)
SONASID -0.116 (-0.575) 0.246 (0.503) -0.269 (0.949) -0.371 (-1.244) -0.378 (-1.676) -0.189(-0.546)
WAFABANK -0.154 (-0.609) 0.082 (0.169) -0.242 (-0416) -0.230 (-0.517) -0.401 (-1.543) -0.231 (-0.646)
INDICE -0.137 (-0.867) 0.053 (0.195) -0.153 (-0.500) -0.183 (-0.889) -0.230 (1.34) -0.167 (-0.688)
Les coefficients sont exprims en pourcentageEntre parenthse : le T-Statistique de chaque coefficient
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Annexe 2 :
Effet jour de semaine
Lundi 1 Mardi 2 Mercredi 3 Jeudi 4 Vendredi 5ACRED 0.0159 -0.0424 0.1120 0.0736 -0.0405
AUTO-HALL -0.8917 0.8491 0.9061 1.0176 0.8421
BCM -0.0112 -0.0272 0.1186 0.1226 0.1020
BMCE -0.1329 0.1442 0.1554 0.1601 0.3041
BMCI 0.0390 0.0341 0.0796 0.0173 0.1412
BNDE -0.0091 -0.1485 0.1303 0.6241 0.0740
BRANOMA 0.0496 -0.2469 -0.0721 0.0168 0.1352
BRASSERIE 0.1010 -0.1075 -0.0252 -0.1774 0.0891
CARNAUD 0.0272 0.0786 0.2273 0.1768 0.2522
CDM 0.1011 -0.1744 -0.1920 0.0376 0.0013
CENTRALE L. 0.1225 0.0289 -0.1131 -0.1523 0.0482
CIH 0.0486 -0.0703 0.0398 -0.1109 -0.0491
CIOR 0.1232 -0.1991 -0.0990 0.0985 0.0097
CIMAR 0.0874 -0.2124 0.0364 -0.0474 0.0051
COSUMAR -0.0118 -0.1088 0.0387 0.0120 -0.1490
CTM -0.1433 0.1814 0.1590 0.1029 0.2542
DIAC EQUIP -0.0339 -0.1319 0.2090 0.1908 0.0463
DIAC SALAF 0.0753 0.0383 0.3598 -0.2055 -0.0561
EQDOM -0.2173 0.2591 0.3319 0.3041 0.6252
G.TIRE -0.2758 0.0818 0.2657 -0.0037 0.1250
LESIEUR -0.0129 0.0856 -0.0763 0.2146 0.0896
LONGOMETAL -0.0089 -0.1188 -0.0224 -0.2554 -0.1792
ONA 0.0079 0.0228 0.0871 0.1404 0.1760
SAMIR -0.0629 0.1212 0.0399 0.0634 0.0271
SNI -0.0491 0.1858 0.0418 0.1604 0.1720
SOFAC CREDIT 0.3149 -0.7315 -0.2302 -0.1539 -0.1760
SONASID -0.0888 0.1271 -0.0762 0.2009 0.2292
WAFABANK -0.0476 -0.0003 0.0546 0.3368 0.1852
INDICE (IGB) 0.0928 -0.0825 -0.0880 -0.0289 -0.0031
Note : Les coefficients sont non significativement diffrent de zro au seuil de 5 %.Les coefficients sont exprims en pourcentage.
24
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