Indices boursiers internationaux et la crise des nouvelles technologies : approches switching et DCC-MVGARCH
Résumé
Since the New Technology crisis of the year 2000 and the big rise in the volatility of stock markets across the world with respect to before the year 2000, the modelling of this volatility and its contagion effect across stock markets in the world, has drawn many discussions and research on this subject. As a consequence, we model the volatility of three technological indexes : NASDAQ-100, IT.CAC and NEMAX and five global indexes : Dow Jones Industrial Average, Standard & Poor 500, NASDAQ Composite, DAX and CAC40, in order to check if the investment risk, measured using the value at risk (VaR), has changed following the New Technology crisis. We also show that the New Technology crisis, among all the other stock market crises, is the one that affected the most, stock markets across the world. Our calculation of the VaR requires a precise modelling of the examined series' volatility and the identification of the presence of dynamic conditional correlations or not. We use different models to estimate this volatility, in particular, changing regime models (SWARCH, SWGARCH and MSVECM) and a dynamic conditional correlation multivariate GARCH model (DCC-MVGARCH). We use the switching regime models and VAR models in order to show the existence of co-mouvement and contagion effects between the eight indexes. Then, we use the CC-MVGARCH model in order to show the effect of the New Technology crisis on the rise in stock markets' volatility and the presence of dynamic conditional correlations that link those major indexes, in addition to its use for the VaR calculation. Finally, we compare the DCC-MVGARCH VaR with the VaR calculated using the non-parametric method of copulas.
Depuis la crise boursi`ere du secteur des Nouvelles Technologies en 2000 et la croissance très grande de la volatilité des actifs boursiers par rapport à ce qui a précédé cette année, la modélisation de cette volatilité et son effet de contagion à travers les marchés boursiers dans le monde, a suscité beaucoup de discussions et de recherches. Nous nous intéressons par conséquent, à la modélisation de la volatilité de trois indices technologiques : NASDAQ-100, IT.CAC et NEMAX et cinq indices globaux : Dow Jones Industrial Average, Standard & Poor 500, NASDAQ Composite, DAX et CAC40, afin de vérifier si le risque d'investissement, mesuré par la valeur à risque (VaR) a changé suite à la crise technologique et afin de montrer que la crise technologique, parmi toutes les crises boursières vécues, est la crise qui a le plus affecté les marchés boursiers à travers le monde. Notre calcul de la VaR exige une modélisation précise de la volatilité des séries étudiées et l'identification de la présence de corrélations conditionnelles dynamiques ou non. Nous utilisons différents modèles pour modéliser la volatilité des indices étudiés, notamment différents modèles à changements de régimes (SWARCH, SWGARCH et MSVECM) et le modèle GARCH multivari é à corrélations conditionnelles dynamiques (DCC-MVGARCH). Nous utilisons les modèles à changements de régimes et les modèles VAR afin de montrer l'existence d'effets de co-mouvements et de contagion entre les indices étudiés et le modèle DCC-MVGARCH afin de montrer l'effet de la crise technologique sur l'augmentation de la volatilité des marchés boursiers et la présence de corrélations dynamiques qui les lient, ainsi que pour le calcul de la VaR. Nous comparons à la fin les VaR calculées par le modèle DCC-MVGARCH avec des VaR calculée par la méthode non-paramétrique des copules.
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