Conception d’un modèle microscopique adapté aux marchés financiers émergents
cas du marché financier marocain
DOI :
https://doi.org/10.59051/joaf.v13i1.514Mots-clés :
Hypothèse d’Efficience des Marchés (EMH), Hypothèse des Marchés Adaptatifs (AMH), faits stylisés, degré d’efficience variable au cours du temps, Modèle à base d’agents (ABM)Résumé
Objectif : L’objectif de cet article est de concevoir un modèle microscopique, sous l'Hypothèse des Marchés Adaptatifs (AMH), capable d'expliquer la formation des prix d'équilibre et la dynamique d'efficience du marché financier marocain.
Méthodes : Notre modèle combine le comportement des investisseurs et la microstructure du marché. Pour valider le modèle, nous avons réalisé des simulations sous deux scénarios. Le premier scénario intègre les deux compartiments du modèle. Le deuxième scénario étudie uniquement l’effet de la microstructure.
Résultats : Les simulations numériques montrent que le modèle est validé empiriquement par rapport aux faits observés sur le marché marocain.
Originalité/Implications : C’est le premier modèle réalisé sous l’AMH qui tient compte des spécificités des marchés financiers émergents comme le marché financier marocain. Le modèle a des implications importantes aussi bien pour les politiques de régulation que pour la construction des stratégies d’investissement.
Téléchargements
Références
Almudhaf, F., Aroul, R. R., & Hansz, J. A. (2020). Are markets adaptive? Evidence of predictability and market efficiency of lodging/resort reits. International Journal of Strategic Property Management, 24(2), 130‑139. https://doi.org/10.3846/ijspm.2020.11547
Arthur, W. B., Holland, J. H., LeBaron, B., Palmer, R., & Tayler, P. (1996). Asset pricing under endogenous expectations in an artificial stock market. The economy as an evolving complex system II, 27.
Box, G. E., & Pierce, D. A. (1970). Distribution of residual autocorrelations in autoregressive-integrated moving average time series models. Journal of the American statistical Association, 65(332), 1509‑1526.
Challet, D., Chessa, A., Marsili, M., & Zhang, Y.-C. (2001). From minority games to real markets.
Chiarella, C., & Iori, G. (2002). A simulation analysis of the microstructure of double auction markets*. Quantitative finance, 2(5), 346‑353.
Chiarella, C., Iori, G., & Perelló, J. (2009). The impact of heterogeneous trading rules on the limit order book and order flows. Journal of Economic Dynamics and Control, 33(3), 525‑537.
Cont, R. (1999). Modeling economic randomness : Statistical mechanics of market phenomena. in: M. Batchelor & LT Wille (Eds.) Statistical Physics on the eve of the 21st century, Singapore: World Scienti.
Cont, R. (2001). Empirical properties of asset returns : Stylized facts and statistical issues. Quantitative Finance, 1(2), 223‑236. https://doi.org/10.1080/713665670
Cross, R., Grinfeld, M., Lamba, H., & Seaman, T. (2005). A threshold model of investor psychology. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 354, 463‑478.
El Oubani, A., & Lekhal, M. (2021). An agent-based model of financial market efficiency dynamics. Borsa ̇Istanbul Review. https://doi.org/10.1016/j.bir.2021.10.005
Farmer, J. D., & Joshi, S. (2002). The price dynamics of common trading strategies. Journal of Economic Behavior & Organization, 49(2), 149‑171.
Ghazani, M. M., & Araghi, M. K. (2014). Evaluation of the adaptive market hypothesis as an evolutionary perspective on market efficiency : Evidence from the Tehran stock exchange. Research in International Business and Finance, 32, 50‑59. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2014.03.002
Ghazani, M. M., & Ebrahimi, S. B. (2019). Testing the adaptive market hypothesis as an evolutionary perspective on market efficiency : Evidence from the crude oil prices. Finance Research Letters, 30, 60‑68. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.03.032
Ghoulmie, F., Cont, R., & Nadal, J.-P. (2005). Heterogeneity and feedback in an agent-based market model. Journal of Physics: Condensed Matter, 17(14), S1259‑S1268. https://doi.org/10.1088/0953-8984/17/14/015
Giardina, I., & Bouchaud, J.-P. (2003). Bubbles, crashes and intermittency in agent based market models. The European Physical Journal B-Condensed Matter and Complex Systems, 31(3), 421‑437.
Guillaume, D. M., Dacorogna, M. M., Davé, R. R., Müller, U. A., Olsen, R. B., & Pictet, O. V. (1997). From the bird’s eye to the microscope : A survey of new stylized facts of the intra-daily foreign exchange markets. Finance and stochastics, 1(2), 95‑129.
Hall, A. D., & Hautsch, N. (2006). Order aggressiveness and order book dynamics. Empirical Economics, 30(4), 973‑1005.
Iori, G. (2002). A microsimulation of traders activity in the stock market : The role of heterogeneity, agents’ interactions and trade frictions. Journal of Economic Behavior & Organization, 49(2), 269‑285.
Jarque, C. M., & Bera, A. K. (1980). Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals. Economics letters, 6(3), 255‑259.
Kim, J. H. (2009). Automatic variance ratio test under conditional heteroskedasticity. Finance Research Letters, 6(3), 179‑185. https://doi.org/10.1016/j.frl.2009.04.003
Kirman, A., & Teyssiere, G. (2002). Microeconomic models for long memory in the volatility of financial time series. Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 5(4).
Konté, M. A. (2011). A link between random coefficient autoregressive models and some agent based models. Journal of Economic Interaction and Coordination, 6(1), 83‑92.
LeBaron, B. (1999). Evolution and time horizons in an agent based stock market. Available at SSRN 218309.
LeBaron, B. (2006). Agent-based computational finance. Handbook of computational economics, 2, 1187‑1233.
Lekhal, M., & El Oubani, A. (2020). Does the Adaptive Market Hypothesis explain the evolution of emerging markets efficiency ? Evidence from the Moroccan financial market. Heliyon, 6(7), e04429.
Lim, K.-P., & Brooks, R. (2011). The evolution of stock market efficiency over time : a survey of the empirical literature. Journal of Economic Surveys, 25(1), 69‑108. https://doi.org/10.1111/j.1467-6419.2009.00611.x
Lo, A. W. (2004). The adaptive markets hypothesis. The Journal of Portfolio Management, 30(5), 15‑29.
Lo, A. W. (2005). Reconciling Efficient Markets with Behavioral Finance : The Adaptive Markets Hypothesis. Journal of Investment Consulting, 7(2), 21‑44.
Lux, T., & Marchesi, M. (2000). Volatility clustering in financial markets : A microsimulation of interacting agents. International journal of theoretical and applied finance, 3(04), 675‑702.
McLeod, A. I., & Li, W. K. (1983). Diagnostic checking ARMA time series models using squared-residual autocorrelations. Journal of Time Series Analysis, 4(4), 269‑273. https://doi.org/10.1111/j.1467-9892.1983.tb00373.x
Shahid, M. N., Coronado, S., & Sattar, A. (2019). Stock market behaviour : Efficient or adaptive ? Evidence from the Pakistan Stock Exchange. 26.
Zovko, I. I., & Farmer, J. D. (2002). The power of patience : A behavioural regularity in limit-order placement. Quantitative finance, 2(5), 387.
Téléchargements
Publié-e
Comment citer
Numéro
Rubrique
Licence
(c) Tous droits réservés Ahmed El Oubani, Mostafa Lekhal 2022
Cette œuvre est sous licence Creative Commons Attribution - Pas d'Utilisation Commerciale - Pas de Modification 4.0 International.
Les auteurs qui publient dans cette revue acceptent les termes suivants :
- Les auteurs conservent le droit d'auteur et accordent à la revue le droit de première publication, l'ouvrage étant alors disponible simultanément, sous la licence Licence d’attribution Creative Commons permettant à d'autres de partager l'ouvrage tout en en reconnaissant la paternité et la publication initiale dans cette revue.
- Les auteurs peuvent conclure des ententes contractuelles additionnelles et séparées pour la diffusion non exclusive de la version imprimée de l'ouvrage par la revue (par ex., le dépôt institutionnel ou la publication dans un livre), accompagné d'une mention reconnaissant sa publication initiale dans cette revue.
- Les auteurs ont le droit et sont encouragés à publier leur ouvrage en ligne (par ex., dans un dépôt institutionnel ou sur le site Web d'une institution) avant et pendant le processus de soumission, car cela peut mener à des échanges fructueux ainsi qu'à un nombre plus important, plus rapidement, de références à l’ouvrage publié (Voir The Effect of Open Access).
