L’efficience des marchés de changes et des marchés du pétrole (cadre empirique)

Test Des Runs289 :

Le test des runs est un test non paramétrique (utilisés afin de voir si les échantillons suivent la même distribution) également connu comme le test de conformité. Un runs au sein d’un marché de matières premières est une série de variation des prix de matières premières dans une même direction (c’est-à-dire une série de valeurs croissantes ou une série de valeurs décroissantes) de n’importe quelle longueur (Czekaj et al, 2001). Dans ce cas, les fractions seront comparées à la distribution que les données suivraient si le processus étudié était une marche aléatoire. Si les changements de prix sont aléatoires, la probabilité d’une nouvelle baisse, après la baisse des prix, devrait être égale à la probabilité d’une augmentation. Cela signifierait que dans un large échantillon d’observations, on devrait s’attendre à un nombre similaire de passages et de changements de signe.

Les Résultats :

Le test des runs a été effectué sur les données présentées plus haut, les résultats obtenus ont été calculés par le logiciel excel (2010) avec les fonctions données ci-dessus.
Les résultats du test des runs présentés dans le tableau ci-dessus montrent que les Z-statistics du Brent, WTI, Heating Oil ainsi que le Regular Gaz sont tous inferieurs à la valeur critique au niveau de 5% (1.96), ce qui nous pousse à accepter l’hypothèse nulle celle de bruit blanc (c’est-à-dire l’existence de relations d’indépendance entre les rendements des séries et donc la présence d’une marche aléatoire) entre les différents rendements des séries. Cependant pour le Propane, la valeur du Z-statistics est largement inférieure à la valeur critique au seuil de 5% (1.96) ce qui nous pousse à rejeter la présence de marche aléatoire (existence de dépendance entre les rendements de série) au sein de la série de rendement du Propane. Nous concluons donc que les marchés du Brent, WTI, Heating Oil et le Regular Gaz sont efficients au sens faible tandis que le marché du Propane ne l’est pas au seuil de significativité de 5%.

Tests De Corrélation290 :

Ce test est simplement un calcul des coefficients de corrélation entre les variations de rendements décalées de 1, 2, 3, etc., périodes de temps. Ce test vérifie l’hypothèse nulle suivante :
Les résultats du tableau ci-dessus montrent que la statistique du test de corrélation classique est inférieure à la valeur de la T-statistique tabulée pour toutes les matières premières (Brent, WTI, Heating Oil, Propane, ainsi que le Regular Gaz) et pour tous les retards (k), mis à part pour le huitième retard de la matière du Propane ou la statistique calculée est supérieure à la statistique tabulée (2.351>1.96). Ces résultats nous permettent d’accepter l’hypothèse nulle celle d’absence de corrélation et donc d’indépendance entre les différents rendements des séries pour toutes les matières premières à un niveau de significativité de 5%, mis à part pour le huitième retard de la matière du Propane ou les rendements semblent être corrélés. On peut donc affirmer l’existence d’une efficience sous la forme faible au sein du marché pétrolier selon le test classique de corrélation.
Les résultats des tests de Box-Pierce et de Ljung-Box quant à eux, présentent des résultats différents par rapport au test de corrélation classique. En effet, on remarque que les valeurs des statistiques calculées (B-P), ′ (L-B) sont largement supérieures aux valeurs des statistiques tabulées Qtabulée pour les marchés des matières premières (Heating Oil, Propane, et le Regular Gaz) pour toutes les valeurs de k (retards) à un niveau de significativité de 5%. Cependant pour ce qui est du Brent et du WTI, on remarque que les valeurs des statistiques calculées (B-P), ′ (L-B) sont inférieures aux statistiques Qtabulée tabulées à tous les niveau de k pour le Brent et à partir du dixième retard (k=10) pour le WTI au niveau de significativité de 5%. Ces résultats nous permettent d’accepter l’hypothèse nulle celle d’absence de corrélation et donc d’indépendances entre les rendements des séries pour le Brent à tous les retards et pour le WTI à partir du dixième retard et de la rejeter pour tous les autres marchés et à tous les niveaux de retard. On peut donc dire que l’efficience dans sa forme faible est acceptée pour le marché du Brent ainsi que pour le marché du WTI à partir du dixième retard et rejetée pour les autres marchés (Heating Oil, Propane, et le Regular Gaz).
Les tests de la forme faible d’efficience des marchés des matières premières pétrolières (Brent, WTI, Heating Oil, Propane, le Regular Gaz) qu’on a présenté (test de rapport de variance, test des runs et tests de corrélations) ont donné des résultats divergents concernant l’acceptation ou le rejet de l’hypothèse d’efficience. Effectivement, on remarque que le test de rapport de variance de Lo et MacKinlay (1988) l’a rejeté pour tous les marchés de matières premières, le test des Runs l’a accepté pour tous les marchés mis à part celui du Propane et les tests de corrélation quant à eux, l’ont accepté pour tous les marchés par le test de corrélation classique et rejeté pour les marchés du (Heating Oil, Propane, et le Regular Gaz) par les tests de Box-Pierce et de Ljung-Box.

Test De L’Efficience Des Marchés Futures Des Prix Du Pétrole (Est-Ce Que Les Prix Des Contrats Futures Des Matières Premières Sont Des Prédicateurs Non Biaisés Des Prix Au Comptant Futurs ?) :

Le marché à terme (forward) et le marché au comptant (spot) du pétrole ont fait parler beaucoup d’eux dans la littérature économique énergétique ces dernières décennies, cette attention est dû aux raisons suivantes : la connaissance des mécanismes des prix des marchés au comptant et à terme (Yousefi et al, 2005)291 et l’enquête sur l’efficience des marchés avec l’analyse des écarts entre les prix au comptant et les prix des contrats à terme (Bekiros et Diks, 2008; Lee et Zeng, 2011).
L’idée d’exploiter l’information contenue dans les prix des contrats à terme des matières premières (le pétrole en l’occurrence) afin de prévoir les prix au comptant futurs a été largement utilisée par la littérature sur l’efficience des marchés pétroliers. Plusieurs études ont affirmé en utilisant la méthode de cointegration que les prix des contrats à terme étaient des prédicteurs optimaux des prix au comptant futurs (Crowder et Hamed, 1993292) tandis que d’autres études ayant fait une distinction entre l’efficience sur le long terme et sur le court terme ont affirmé l’existence d’efficience sur le long terme et infirmé son existence sur le court terme au sein des marchés pétroliers.
La méthodologie empirique suivie dans cette étude repose sur celle de Low, Muthuswamy, Sakar et Terry (2002) 293concernant le model sur les coûts du carry trade (potage) appliqué ensuite par Sarno et Valente (2005) 294dans une approche similaire. Le modèle du coût de portage (carry trade) implique l’existence d’un équilibre de long terme entre les prix au comptant et à terme. La stationnarité de cette relation spot-forward suggère que les écarts à court terme par rapport à l’équilibre à long terme seront compensés par un comportement de retour à la moyenne. En conséquence, un modèle de correction d’erreur vectorielle (VECM) serait approprié pour expliquer et prévoir les mouvements des prix du pétrole295.