marché financier marocain

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.

4


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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)

5


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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)

6


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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

8


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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,, ++= +

9


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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

10


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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

11


12/26

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%

12


13/26

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.

13


14/26

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.

14


15/26

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.

15


16/26

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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18/26

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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19/26

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 ......

19


20/26

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.

20


21/26

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).

21


22/26

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

22


23/26

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

23


24/26

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.

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