Les participants sur le marché financier utilisent les notes de conjoncture publiées par les différentes institutions financières pour réaliser les différentes transactions sur le marché. Ces notes contiennent les évolutions des différentes variables économiques et financières. Commençant avec Chen, N., Roll, R. et Ross, S. (1986), beaucoup d’auteurs ont essayé d’analyser la relation entre les indicateurs macroéconomiques et le prix des actions (Protopapadakis, A. et Flannery, M. (2002)).
Certains travaux ont analysé l’impact d’une seule variable macroéconomique sur le rendement des actions. Ils décrivent par exemple la relation entre le rendement d’un indice et le taux de change (Maysami, R. et Koh, S. (2000)). D’autres traitent le cas du taux de chômage (Boyd, J. Hu, J. et Jagannathan, R. (2002)). Alors que d’autres considèrent le cas du taux d’intérêt pour voir son impact sur le marché boursier ( Rapach, D. (2001)).
D’autres travaux s’intéressent à la relation entre un ensemble de variables macroéconomiques et le comportement d’un indice boursier. Ils vérifient alors l’état d’efficience informationnelle du marché. Pour se faire ils recourent au test de causalité de Granger ((1969) (1988)) (Hanousek, J. et Filer, K. (2000), Pras.I (1999)…) ou aussi à la relation de co-intégration. En effet, certains travaux ont cherché d’analyser la relation de long terme sur le marché boursier à travers la relation de co-intégration et le modèle à correction d’erreur (Podpiera, R. (2000)). Dans ce même cadre se présente ce mémoire.
L’objectif c’est de mettre en évidence la nature de la relation entre les indicateurs macroéconomiques et le rendement des actions. En considérant le cas des Etats-Unis représenté par l’indice Standard and Poor’s 500 (S&P 500) et sept annonces macroéconomiques à savoir : l’indices des prix à la consommation, le taux des fonds fédéraux, les importations, les exportations, la production industrielle, l’agrégat M3 et le taux de chômage, la problématique de ce travail s’intéresse au lien entre les indicateurs macroéconomiques et le rendement de l’indice S&P 500. Elle soulève les trois questions suivantes : Comment le rendement de l’indice Standard and Poor’s 500 réagit-il aux valeurs annoncées des variables macroéconomiques ? Comment le rendement de l’indice Standard and Poor’s 500 réagit-il aux valeurs anticipées des variables macroéconomiques ? Dans les deux cas est-ce que le comportement de ces indicateurs macroéconomiques semble efficient à l’égard de l’indice S&P 500?
C’est à travers deux chapitres que ce présent mémoire se propose de répondre à ces questions. Le premier chapitre s’intitule « L’impact des indicateurs macroéconomiques sur le cours des actions : Fondement théorique et revue de la littérature ». Il est composé de trois sections. Dans la première section, nous présenterons les résultats de différents travaux ultérieurs qui ont traité ce sujet tels que les travaux de : Maysami, R. et Koh, S. (2000), Protopapadakis, A. et Flannery, M. (2002), Hanousek, J. et Filer, K. (2000), Rapach, D. (2001), Boyd, J., Hu, J. et Jagannathan, R. (2002)… Ensuite, en se basant sur les travaux de Hurlin, C. (2004), Ambler, S. (2004) nous mettrons en évidence les différentes théories sous jacentes à savoir la théorie de l’efficience des marchés financiers et celle des anticipations rationnelles.
Cette partie sera ensuite enrichie par la présentation de quelques travaux empiriques, qui ont cherché à vérifier l’hypothèse d’efficience de marché et des anticipations rationnelles. Citons par exemple les travaux de Podpiera, R. (2000), Fortin, M. (1999)… La deuxième section traitera le cas uni varié de l’impact d’un seul indicateur macroéconomique sur le cours des actions. Dans une première étape, nous considérons le cas d’inflation. Nous présentons les théories sou jacentes qui ont étudié le lien entre l’inflation et les actions à savoir : l’hypothèse des anticipations politiques (PAH) et l’hypothèse de l’inflation attendue.
Ensuite nous analyserons l’impact d’annonce d’inflation, de news d’inflation et d’inflation anticipée sur les cours des actions et ce à travers les travaux de Reily, F. (1997), Geske, R. et Roll, R. (1983), Joyce, M. et Read, V. (2002),...
Dans une deuxième étape, nous prendrons comme exemple la variable taux de chômage. En se basant sur des travaux ultérieurs tels que : Blanchard, O. (1981), Orphanides, A. (1992) nous commencerons par mettre en évidence l’importance du cycle économique dans l’analyse de l’impact du taux de chômage sur les cours des actions. Ensuite, nous dériverons l’impact de nouvelles de taux de chômage sur les cours des actions en se referant aux travaux de Boyd, J., Hu, J. et Jagannathan, R. (2002)... Dans une troisième étape, le cas du taux des fonds fédéraux (taux FED) sera pris exemple. Nous commencerons par décrire les chenaux potentiels à travers lesquels la politique monétaire affecte la volatilité des actions dans le cadre du système Fédéral de Réserve des Etats-Unis (Vergnaud, E. (2000)).
Puis nous présenterons un cas étudié par Bomfin, A. (2003) qui traite l’impact d’annonce prévue et non prévue de taux FED sur le rendement et la volatilité de l’indice Standard and Poor’s 500. Enfin, la troisième section, discutera le cas multi varié de l’impact d’un ensemble d’indicateurs macroéconomiques sur le cours des actions. Dans une première étape, nous mettrons en évidence l’impact des indicateurs macroéconomiques sur le cours des actions en terme d’efficience informationnelle selon le test de causalité de Granger, W. (1988).Nous commencerons alors par présenter ce test et les résultats des quelques travaux qui ont appliqué ce test tels que : Mookerjee, R. et Yu, Q. (1997). Ensuite nous prendrons comme exemple un cas étudié par Hanousek, J. et Filer, K. (2000).
Dans une seconde étape nous aurons recours à la relative de co-intégration. Cette dernière, qui décrit une relative de long terme entre les variables, nous aidera à illustrer l’impact des indicateurs macroéconomiques sur le cours des actions en terme d’efficience informationnelle, nous nous référons alors aux travaux de Maysami, R. et Koh, S. (2000), Campbell, J.Y. et Shiller, R.J (1987), Podpiera, R. (2000), Leigh, L (1997) … et nous prendrons comme exemple le cas étudié par Pras, I (1999).
Le deuxième chapitre s’intitule : « L’impact des indicateurs macroéconomiques sur le cours des actions : étude empirique sur le marché américain ». Il est composé de deux sections.
La description des données sera élaborée dans la première section. Dans une première étape nous présenterons l’échantillon de l’étude. A ce niveau, nous justifierons en particulier le choix des Etats-Unis représenté par l’indice S&P500 selon l’avis des différents auteurs (Boyd, J., Hu, J. et Jagannathan, R. (2002), Bomfim, A. (2003), Anderson, T. Bollerslev, T. Diebold, F. et Vega, C. (2004)…). Ensuite, nous présenterons les sept variables macroéconomiques et l’indice S8P500 et nous justifierons ce choix en se referant à différents travaux (Spieser, P. (2000), Bomfim, A, (2003), Boyd, J., Hu, J. et Jagannathan, R. (2002), Protopapadakis, A. et Flannery, M. (2002) Vu que l’analyse des séries macroéconomiques nécessite la stationnarité comme condition, nous procéderons à cette analyse en deuxième étape. Nous analyserons les résultats à travers les graphiques et les tests de Dikey-Fuller Augnenté (1981) (Test de racine unitaire). Nous nous referons aux travaux de Bourbonnais, R. (2003), Hurlin, R. (2004). Dans une deuxième section nous étudierons l’impact des sept indicateurs macroéconomiques sur le rendement de l’indice S&P 500. A ce niveau trois tests seront élaborés. Le test de causalité de Granger, W. (1988) permettra de mettre en évidence la nature de la relation causale entre les variables.
Ensuite à travers le modèle à correction d’erreur, le mouvement dynamique entre les variables et le processus d’ajustement vers l’équilibre de long terme seront examinés. Ce modèle permettra de décrire la phase durant laquelle une variable converge vers sa cible d’équilibre, donc de long terme, déterminée par la relation de co-intégration. Enfin et vu l’importance des anticipations dans le processus d’élaboration de prix (Bomfim, A. (2003), Ambler, S.(2004)), nous étudierons l’impact des anticipations macroéconomiques sur le rendement de l’indice S&P 500 à travers le modèle VARMA-VECM ( Vector Autoregressive Moving Average- Vector Error Correction Model).

Chapitre I : L’IMPACT DES INDICATEURS MACROECONOMIQUES SUR LE COURS DES ACTIONS : REVUE DE LA LITTERATURE ET FONDEMENT THEORIQUE
SECTION -1- LES INDICATEURS MACROECONOMIQUES ET LE MARCHE DES ACTIONS
I-1- La Relation entre les indicateurs macroéconomiques et le cours des actions
I-1-1-L’importance des indicateurs macroéconomiques dans le processus d’élaboration des prix des actions
I-1-2-Différents résultats empiriques décrivant la relation entre les indicateurs macroéconomiques et le cours des actions
I-2- Les théories sous-jacentes
I-2-1- Théorie des anticipations rationnelles (rational expectations theory)
I-2-2- Théorie de l’efficience des marchés
I-3- Efficience et anticipations rationnelles : Relation et supports théoriques
I-3-1- La relation entre la théorie de l’efficience des marchés et la théorie des anticipations rationnelles
I-3-2- Efficience et anticipations rationnelles : supports théoriques
SECTION-2- APPROCHE UNI VARIÉE DE L’IMPACT D’UN SEUL INDICATEUR MACROECONOMIQUE SUR LE COURS DES ACTIONS
II-1-L’inflation
II-1-1-Définition et théories sous-jacentes
II-1-2- L’impact d’annonce d’inflation, de news d’inflation et d’inflation anticipée sur le cours des actions
II-2- Le taux de chômage
II-2-1-L’importance du cycle économique dans l’analyse de l’impact du taux de chômage sur le cours des actions
II-2-2- L’impact de nouvelles de taux de chômage sur le cours des actions
II-3- Taux des fonds fédéraux (The federal funds rate)
II-3-1- Les canaux potentiels à travers lesquels la politique monétaire affecte la volatilité du marché -Cas du système Fédéral de Réserve des Etats-Unis (Federal Reserve System : FED)
II-3-2- L’impact d’annonce prévue et non prévue du taux des fonds fédéraux sur le rendement et la volatilité des actions
SECTION-3- APPROCHE MULTI VARIEE DE L’IMPACT D’UN ENSEMLE D’INDICATEURS MACROECONOMIQUES SUR LE COURS DES ACTIONS
III-1-L’impact des indicateurs macroéconomiques sur le cours des actions en terme d’efficience informationnelle selon le test de causalité de Granger, W. (1988)
III-1-1-Relation de causalité entre les indicateurs macroéconomiques et le cours des actions
III-1-2- Cas étudié par Hanousek, J. et Filer, K. (2000)
III-2-L’impact des indicateurs macroéconomiques sur le cours des actions en terme d’efficience informationnelle selon le test de co-intégration
III-2-1-Relation de co-intégration entre les indicateurs macroéconomiques et le cours des actions
III-2-2-Cas étudié par Pras, I. (1999)
CHAPITRE 2 : L’IMPACT DES INDICATEURS MACROECONOMIQUES SUR LE COURS DES ACTIONS : ETUDE EMPIRIQUE SUR LE MARCHE AMERICAIN
SECTION-1- DESCRIPTION DES DONNEES
I-1-Présentation de l’échantillon
I-1-1-Justification de choix des données
I-1-2-Définition des variables de l’échantillon dans le cadre des Etats-Unis
I-2-Etude de la stationnarité des séries
I-2-1- définition et importance de l’étude de stationnarité
I-2-2-Présentation et interprétation des résultats issus des tests de racine unitaire
SECTION-2- L’IMPACT DES INDICATEURS MACROÉCONOMIQUES SUR LE RENDEMENT DE L’INDICE S&P 500
II-1-Test de causalité de Granger, W. (1988)
II-1-1- Présentation des résultats issus du test de causalité de Granger, W. (1988)
II-1-2- Interprétation des résultats issus du test de causalité de Granger, W. (1988
II-2-Estimation du modèle à correction d’erreur vectoriel : VECM
II-2-1- Présentation des résultats issus de la représentation VECM
II-2-2- Interprétation des résultats issus de la représentation VECM
II-2-3-Vérification de la stationnarité des résidus
II-3- Estimation du modèle VARMA-VECM (Vector AutoRegressive Moving Average- Vector Error Correction Model).
II-3-1- Présentation des résultats issus de la représentation VARMA-VECM
II-3-2- interprétation des résultats issus de la représentation VARMA-VECM