Les déterminants informationnels de la liquidité et de la volatilité sur le marché de la BRVM

The liquidity and volatility informational determining in the securities, stocks and shares market of the West Africa

• Auteur / Autrice : Mamadou Mbaye
• Direction : Aimé Scannavino
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Paris 2

Mots clés

Mots clés contrôlés

Bourse Régionale des Valeurs Mobilières (Afrique de l'Ouest)

Volatilité (finances)

Afrique occidentale

Bourse

Résumé

L’objet de cette thèse est d’étudier les déterminants informationnels de la liquidité et de la volatilité et d’appliquer les modèles d’estimation de liquidité et de volatilité sur la BRVM (Bourse Régionale des valeurs Mobilières). Le besoin de définition et d’analyse approfondie des concepts de liquidité et de volatilité des marchés boursiers, nous a conduit à étudier les concepts de la liquidité et de la volatilité et d’étendre le champ d’analyse à l’environnement des marchés boursiers et de leurs différents modèles, en étudiant notamment les différents impacts des variables clés sur les déterminants de la liquidité de marché et de la théorie de l’intermédiation. L’importance stratégique de la liquidité et de la volatilité pour les marchés boursiers rend nécessaire et même vital le besoin de quantification de ces concepts. Pour la détermination des composantes principales de la liquidité de la BRVM, nous avons utilisé le modèle d’analyse en composantes principales. La détermination des facteurs communs de liquidité du marché est faite avec des modèles de régressions simples. Nous avons proposé une mesure factuelle de la liquidité des marchés boursiers en général et du marché des actions de la BRVM en particulier, notamment en mettant en profit les enseignements tirés des études empiriques mises en exergue par l’analyse transversale du concept et l’analyse critique des mesures classiques de la liquidité des marchés. Concernant la volatilité du marché, nous avons utilisé la modélisation stochastique pour étudier la variabilité de certains actifs financiers. Ainsi, les modèles GARCH et les modèles à Volatilité Stochastique nous ont permis de capter certaines caractéristiques essentielles des actifs financiers du marché telles que les grappes de volatilité, l’effet de levier ou la génération de distribution leptokurtique.