Analyse valeurs bourse type

Pages: 12 (2806 mots) Publié le: 30 janvier 2011
Analyse AQT
Choix des variables :
CAC 40 : prend son nom du système de cotation assistée en continue il est le principal indice boursier de la place de Paris. On y retrouve Michelin, d’où l’intérêt de prendre cette indice comme variable.
Plastic Omnium : Société spécialisée dans la transformation et la commercialisation des matières plastiques, principale matière à la création des pneus, pneusqui est l’activité principale de Michelin.
BELIER : Société spécialisée dans la production et la commercialisation de composant de sécurité moulée en aluminium destinés principalement aux équipementiers et aux constructeurs automobiles, activité similaire a Michelin mais rattaché au secteur de l’automobile.
BURELLE : Société spécialisé dans la transformation de matières plastiques, mêmeproblématique que Plastic Omnium.
MONTUPET SA : Société spécialisée dans la conception, la fabrication et la commercialisation de produits moulés en alliages d’aluminium destinés à l’industrie automobile, même problématique que BELIER.
RENAULT : 2ème constructeur automobile français, Michelin fournit des pneus à Renault donc activité lié.
PEUGEOT SA : 1er constructeur automobile français mêmeproblématique que Renault.
TOTAL SA : Société pétrolière française, matières premières nécessaire à la création des pneus, fait parti du CAC 40, d’où l’intérêt de prendre cette variable.

A) Force de la liaison entre Y (Michelin) et les variables (Cac40, Plastic Omnium, Belier, Burelle, Montupet SA, Renault, Peugeot, Total)

On observe le coefficient de détermination R², il faut qu’il soit comprisentre 0 < R²< 1, dans notre cas le coefficient de détermination R² est de 0.6479. Le modèle restitue donc 64.79% de l’information total, il est au dessus de 50%, l’on peut donc dire que le modèle est bon.

B) On lit les coefficients de la régression linéaire.

RMIi = Bo + B1 RCA + B2 RPO + B3 RBE + B4 RBU + B5 RMO + B6 RRE + B7 RPE + B8 RTO+ Ei
RMIi = -0.000599967+ 0.621873436 RCA +0.022889252 RPO+ 0.043568524 RBE+ 0.025839744 RBU+ 0.059137463 RMO+ 0.187446685 RRE + 0.216384177 RPE + 0.037207457 RTO.
C) Test de la liaison significative globale entre Y (Michelin) et les autres variables.
On pose l’hypothèse HO : si R² = 0 modèle peu significatif
H1 : si R² ≠ 0 modèle significatif.
But rejeté H0, afin de pouvoir dire que le modèleest significatif.

Dans notre cas Michelin : F = 58.96.
On compare F, avec la table de Fisher (K = 8, n-k-1) n-k-1 = 253-8-1 =244
On lit sur la table de Fisher = 1.94
Donc le F Excel > table Fisher 58.96 > 1.94
On peut donc rejeter H0, le modèle est donc significatif.
D) Test de chaque variable une par une.

1er test: Test RCA (CAC 40)
H0: RCA =0, H1: RCA≠0
On peut rejeter H0si Statistique T > 1.96 (Table de Student)
Ici statistique T = 3.74 on peut donc rejeter H0
Il faut que la Pvalue < 0.05, pour pouvoir rejeter HO
Ici la probabilité est de 0.000231527, donc la variable est significative.
2ème test: Test RPO (Plastic Omnium)
H0: RPO =0, H1: RPO≠0
On peut rejeter H0 si Statistique T > 1.96 (Table de Student)
Ici statistique T = 0.58 on peut doncpas rejeter H0
Il faut que la Pvalue < 0.05
Ici la probabilité est de 0.56, donc la variable n’est pas significative.
3ème test: Test RBE (Belier)
H0: RBE =0, H1: RBE≠0
On peut rejeter H0 si Statistique T > 1.96 (Tableau de Student)
Ici statistique T = 3.12 on peut donc rejeter H0
Il faut que la Pvalue < 0.05
Ici la probabilité est de 0.0020 donc la variable est significative.4ème test: TEST RBU (Burelle)
H0: RBU=0, H1: RBU≠0
On peut rejeter H0 si Statistique T > 1.96 (Table de Student)
Ici statistique T = 1.40 on peut donc rejeter pas H0
Il faut que la Pvalue < 0.05
Ici la probabilité est de 0.16, donc la variable n’est pas significative.

5ème test: TEST RMO (Montupet SA)
H0: RBU =0, H1: RBU≠0
On peut rejeter H0 si Statistique T > 1.96...
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