Analyse quantitative financiere

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  • Publié le : 25 mai 2010
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SOMMAIRE

I Introduction
II Présentation Renault
III Présentation variables exogènes
IV Analyse de régression avec Excel
1) construction du modèle
2) Interprétation des résultats et prévisions
A) Le coefficient de détermination R²
B) Analyse de variance
a) Validité du modèle R²
b) Les coefficients de la variable, l’erreur type
C) Analyse des résidus
D)Prévisions
VI Conclusion


Introduction

Nous avions pour objectif de réaliser l’analyse d’une variable (thème économique ou financier) qui a une relation avérée avec plusieurs variables indépendante et d’en faire les prévisions. Notre travail consista donc dans un premier temps à choisir notre thème, la variable que nous souhaitions expliqués (Renault) et d’en trouver les variables dites« explicatives ». Pour cela nous avons effectué un travail de recherche et nous avons construit un modèle de régression linéaire multiple à l’aide d’Excel. Puis nous avons effectué différentes analyses de nos résultats, comme pour tout modèle, il est indispensable de se poser la question de savoir si le modèle construit est significatif. Si les variables exogènes sont suffisamment explicatives, si denouvelles variables peuvent être retenues. Suite à ça notre modèle a été revu et corrigé, puis nous avons établie des prévisions quant à l’évolution du cours Renault.

III Présentation variables exogènes.

Nous avons choisi comme variables exogènes :
* Peugeot (principal concurrent)
* BNP Paribas (actionnaires)
* Le cuivre (matière première)
* L’aluminium (matière première)
*Le pétrole (produit associé)
* Le CAC 40 (cotation en bourse)

Nous avons récolté les données journalières des différents cours boursiers de ces variables du 10 Juillet 2009 au 20 Avril 2010. (cf annexe 1)

Voici les courbes des cours du CAC 40, du pétrole (brent) et de Peugeot. Selon notre modèle, ce sont les trois variables explicatives. Nous les avons sélectionnées car elles illustrentbien la situation actuelle.
Sur ces trois courbes on constate que l’évolution des cours est négative. Il y a une tendance à la baisse. Par exemple, sur la période, le cours du pétrole a baissé de 40% passant de 85 en Juillet 2009 à 60 en Avril 2010. Celle du CAC 40 a perdu 35% de sa valeur, de 4026 à 2983. Cela est dû en partie par la crise financière et la morosité actuelle des marchésfinanciers.
Cette tendance générale à la baisse touche toutes les variables exogènes sélectionnées. Mais dans ce cas, ces trois variables sont représentatives de la situation.

IV Analyse de régression avec Excel.

1) Nous avons relevé les différents cours de nos variables de façon journalière durant la période [10 juillet 2009 ; 20 avril 2010]. (voir base de données annexe 1)
Afin d’effectuéla réalisation du modèle nous avons calculé les rendements* pour chacune des variables exogène puis à l’aide de l’utilitaire d’analyse nous obtenons les résultats suivants : (voir manipulation annexe 2)
*Formule pour les rendements : R Xi= (Xi t+1 - Xi t)/Xi t

2) Interprétation des résultats et analyse

A) Le coefficient de détermination R²
Statistiques de la régression |Coefficient de détermination multiple | 0,84408176 |
Coefficient de détermination R^2 | 0,71247403 |
Coefficient de détermination R^2 | 0,7034418 |
Erreur-type | 0,01492665 |
Observations | 198 |

Plus ce coefficient est proche de 1, meilleur est le modèle.
Dans notre cas, 70,34% de la variabilité est expliquée par les 6 variables exogènes. Le reste de la variabilité est dû à des effets (autresvariables explicatives) qui ne sont pas pris en compte.

B) Analyse de variance

a) Validité du modèle en testant le R²
Ho : R²=0
H1 : il existe au moins un coefficient non nul.

Si la valeur de F qui suit une distribution de Fisher est supérieur à la valeur critique de F lue dans la table on rejet Ho.

N=6 : nombre de variables explicatives
K=197 : nombre d’observations
DDL...
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