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\begin{document}

             \author[1]{Chiny  Faycal}

\renewcommand\Authands{ and }

\date{\small \em Received: 3 February 2015 Accepted: 4 March 2015 Published: 15 March 2015}

\maketitle


\begin{abstract}
        


The Moroccan financial market experienced a major modernization wave resulting in an increasing capitalization, a significant ?volume & value? of business and a growing number of new IPOs in order to transform the Moroccan economy from a debt economy to a capital market economy and therefore achieve an optimal state of resources allocation. The informational efficiency of the Moroccan financial market has recently become a serious topic that arouses much interest among researchers and practitioners leading to an increasing number of studies in this area. The objective of our paper work is to investigate the weak form efficiency of the Moroccan stock market. We first remind what we mean by ?market efficiency? and also the debate on this issue in developed and emerging markets, African markets and Morocco stock market. We then explain in depth the main Author ?: Doctorant, Ecole Nationale des Sciences Appliquées (ENSA), Agadir, Maroc. Laboratoire de Génie Informatique et Industriel (L.G.I.I) Groupe de Recherche en Ingénierie de la Décision (G.R.I.D). e-mail: faycal.chiny@gmail.com Author ?: Directeur du L.G.I.I, ENSA Agadir, Maroc. empirical tests of market efficiency: autocorrelations, unit root, variance ration and the runs test. The time series considered consist of daily data of four stock indexes: MASI (Moroccan All Shares Index), BNQ (Banking sector index), ASSUR (Insurance sector index) and IMMO (Real Estate sector index) from January 1st 2002 to December 31st 2013. The results of these various tests strongly reject the weak form efficiency hypothesis and an analysis of this inefficiency and its potential sources is given in conclusion that highlights causes that might be the origin to the markets dysfunction anomalies.

\end{abstract}


\keywords{markets efficiency, casablanca stock market, econometric tests.}

\begin{textblock*}{18cm}(1cm,1cm) % {block width} (coords) 
\textcolor{GJBlue}{\LARGE Global Journals \LaTeX\ JournalKaleidoscope\texttrademark}
\end{textblock*}

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\textcolor{GJBlue}{\footnotesize \\ Artificial Intelligence formulated this projection for compatibility purposes from the original article published at Global Journals. However, this technology is currently in beta. \emph{Therefore, kindly ignore odd layouts, missed formulae, text, tables, or figures.}}
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\let\tabcellsep& 	 	 		 
\section[{Chiny Faycal ? \& MIR Ahmed ?}]{Chiny Faycal ? \& MIR Ahmed ?}\par
Résumé-Le marché financier marocain, a connu un mouvement de modernisation important, traduit par une capitalisation en hausse, une valeur et un volume de transactions important et un nombre en nette croissance des nouvelles introductions en bourse, dans le but de faire passer le Maroc d'une économie d'endettement à une économie des marchés financiers et atteindre par conséquent une situation d'allocation optimale des ressources. L'efficience informationnelle du marché financier marocain est devenue aujourd'hui un sujet d'actualité qui suscite beaucoup d'intérêt auprès des chercheures et des professionnels donnants lieux à des publications de plus en plus importantes sur le sujet. Notre article s'inscrit dans ce contexte et a pour objectif d'analyser l'efficience faible du marché boursier marocain. On rappelle dans une partie la notion d'efficience et le débat autour de cette question au niveau des marchés développés, émergents, africain et marocain. On explique ensuite d'une manière détaillée les principaux tests empiriques d'efficience : auto-corrélations, racine unitaire, rapport de variances et test des « runs ». Les séries chronologiques considérées sont constituées des données quotidiennes de 4 indices : Masi (indice de la bourse de Casablanca), BNQ (indice du secteur bancaire), ASSUR (indice du secteur des assurances) et IMMO (indice du secteur de l'immobilier), sur une période allant du 1er Janvier 2002 au 31 Décembre 2013. Les résultats des différents tests rejettent formellement l'hypothèse d'efficience au sens faible de ces marchés. Une analyse de cette inefficience est donnée en conclusion qui met en avant les anomalies et les causes qui biaisent le bon fonctionnement du marché.\par
Motsclés: efficience des marchés financiers, bourse des valeurs de casablanca, tests économétriques.\par
Abstract-The Moroccan financial market experienced a major modernization wave resulting in an increasing capitalization, a significant "volume \& value" of business and a growing number of new IPOs in order to transform the Moroccan economy from a debt economy to a capital market economy and therefore achieve an optimal state of resources allocation. The informational efficiency of the Moroccan financial market has recently become a serious topic that arouses much interest among researchers and practitioners leading to an increasing number of studies in this area. The objective of our paper work is to investigate the weak form efficiency of the Moroccan stock market. We first remind what we mean by "market efficiency" and also the debate on this issue in developed and emerging markets, African markets and Morocco stock market. We then explain in depth the main empirical tests of market efficiency: autocorrelations, unit root, variance ration and the runs test. The time series considered consist of daily data of four stock indexes: MASI (Moroccan All Shares Index), BNQ (Banking sector index), ASSUR (Insurance sector index) and IMMO (Real Estate sector index) from January 1st 2002 to December 31st 2013. The results of these various tests strongly reject the weak form efficiency hypothesis and an analysis of this inefficiency and its potential sources is given in conclusion that highlights causes that might be the origin to the markets dysfunction anomalies. 
\section[{I. Introduction}]{I. Introduction}\par
Du concept à la controverse es marchés financiers sont fondamentalement associés aux prix des actifs financiers qui constituent les vecteurs de transmission de l'information, censés représenter la « valeur juste » des actifs, permettant aux investisseurs de fonder leur décision d'acquisition ou de cession. L'information utile, concerne les données historiques, les données publiques présentes révélée sur le marché (dividendes, taux d'intérêt, compte de résultat, PER, etc.) et enfin l'information privée des entreprises qui constituent les anticipations futures connues que des investisseurs avertis (projets d'acquisition, ouverture du capital, pertes dissimulées, etc.). Dans le cas idéal où les prix reflètent instantanément l'ensemble de ces trois strates d'informations disponibles, c'est-à-dire les conséquences des événements passés, présents et les anticipations sur les événements futurs, celui-ci est qualifié de marché efficient du point de vue informationnel.\par
Ce caractère d'efficience informationnelle est fondamental dans le fonctionnement des marchés car il les crédibilise et contribue à attirer les investisseurs. C'est la raison pour laquelle toutes les autorités des marchés et places boursières cherchent à créer les conditions réglementaires et organisationnelles pour se rapprocher de cet état d'efficience informationnelle. Cependant, dans la réalité, la transmission de l'information utile par le canal des prix, n'est que partielle et les investisseurs se trouvent souvent dans une situation de déficit informationnel et agissent d'une manière inefficiente. Dans ce cas de marché inefficient, les investisseurs ne disposent pas de la « valeur juste » des actifs et sont constamment à l'affut de toute information pouvant les aider à évaluer les risques et les gains des opportunités qui leur sont offertes par le marché. L'étendue de l'information mise à la disposition des acteurs du marché, permet de distinguer trois degrés d'efficience. L'efficience, dite « faible », désigne la situation où toute l'information passée est disponible et où le prix actuel se fonde uniquement sur les prix passés. Dans ce cas, l'analyse technique (chartisme) n'est alors d'aucune utilité pour procurer un rendement supérieur à celui du marché. Il y a ensuite l'efficience « semi-forte », lorsque le prix de l'actif reflète intégralement l'information diffusée publiquement et dans ce cas l'analyse fondamentale (pour sélectionner les actifs sous-évalués) n'apporte pas de valeur ajoutée. Enfin l'efficience «forte», concerne le cas où le prix traduit toute l'information disponible, même privée. Une telle situation enlève tout intérêt aux opérations d'initié.\par
Eugene Fama, est considéré comme le père de la théorie de l'efficience des marchés depuis sa publication fondatrice «  {\ref Fama [1965]} », dans la quelle il affirme que le prix des actions est imprévisible et suit une marche aléatoire conduisant ainsi à l'efficience du marché. Depuis, plusieurs chercheurs se sont intéressés au sujet :  {\ref Malkiel [1973]}, \hyperref[b18]{Jensen [1978]}, \hyperref[b13]{French et Roll [1986]}, \hyperref[b26]{Roll [1994]}, qui ont confirmé l'efficience des marchés des actions, obligations, options, matières premières dans les pays développés (Etats unis, Europe et Australie). Toutes ces études empiriques réalisées sur de nombreux marchés, n'ont pas pu rejeter l'hypothèse de la marche aléatoire des marchés ce qui a fait dire à \hyperref[b10]{Fama [1998]}, que l'hypothèse de l'efficience des marchés a survécu à tous les défis lancés. C'est ainsi qu'au fil des temps, les preuves scientifiques de la marche aléatoire des cours boursiers, se sont accumulées et que l'hypothèse d'efficience faible a progressivement fait son chemin et est devenue un véritable paradigme dans la communauté académique. Pourtant, cette conclusion ne fait pas l'unanimité auprès de la communié scientifique. Un autre courant de chercheurs qui s'appuie sur la finance comportementale, estime que l'hypothèse d'efficience des marchés n'est pas justifiée: \hyperref[b15]{Grossman et Stiglitz [1980]}, \hyperref[b27]{Shiller [1989]}, \hyperref[b19]{Lo et MacKinlay [1999]}. L'efficience des marchés qui était indiscutable au début, est aujourd'hui un sujet de controverse qui continue entre ceux pour qui cette hypothèse reste largement vérifiée et ceux pour qui les preuves d'inefficience sont suffisantes pour la remettre en cause. 
\section[{II. Les Tests D'efficience dans les}]{II. Les Tests D'efficience dans les}\par
Marchés Émergents et Africains\par
La question de l'efficience dans les marchés des pays émergents a été étudiée par plusieurs auteurs pour comprendre l'influence de l'environnement économique et politique de ces pays sur l'efficience de leur marché. Plusieurs auteurs, Harvey [1995], Urrutia  {\ref [1995]}, Bekaert et Harvey  {\ref [2002]}, ont pu montrer que les marchés des pays émergents sont moins efficients que ceux des pays développés. On constate en effet que les rendements des marchés émergents ont des corrélations sérielles plus élevées que celles observées dans les marchés développés en raison de la faible fréquence des transactions, de la lenteur des ajustements et de l'environnement juridique. L'analyse technique dans les marchés émergents, possède encore un pouvoir prédictif qui rapporte des bénéfices.\par
Cependant, certains auteurs estiment que cette prévisibilité n'est pas trop statistiquement significative. Ces tests, sont fondés sur l'idée intuitive qu'il est possible de concevoir des stratégies actives basées sur l'exploitation graphiques des évolutions du cours (chartisme) pouvant battre le marché. Ces stratégies actives, sont donc censées procurer des gains supérieurs à ceux obtenus à l'aide d'une stratégie passive (naïve) consistant à acheter l'ensemble du portefeuille à un instant donné et à le revendre entièrement à la fin de la période du test (by and hold strategy). Fama et Blume  {\ref [1966]}, ont réalisé ce type de test sur le marché américain en utilisant une méthode active de filtres, consistant à acheter lorsque le prix augmente de X\% ou plus et de le revendre lorsque le cours baisse de plus de X\%.\par
Ils ont essayé plusieurs filtres allant de 0,5\% à 20\% et sont arrivés à la conclusion que seul le filtre de 0.5\% donne une rentabilité supérieure à celle du portefeuille passif (en absence des coûts des transactions). Ce résultat ne relève pas d'inefficience captée par cette technique de filtrage et semble donc en faveur de l'efficience de ce marché. Dumontier  {\ref [1989]}, a testé la méthode sur le marché des actions de Paris. Il a comparé la rentabilité d'un portefeuille géré de façon passive avec des portefeuilles gérés de manière active grâce aux moyennes mobiles. Il a obtenu des résultats inférieurs à la stratégie passive ce qui ne contredit pas non plus l'efficience du marché. 
\section[{b) Test des Auto-corrélations}]{b) Test des Auto-corrélations}\par
Ce test traduit une façon intuitive de vérifier la marche aléatoire en testant si les corrélations sérielles ? ? k sont nulles.?? ? ?? = ? (?? ?? ? ?? ? )(?? ????? ? ?? ? ) ?? ??=?? +1 ? (?? ?? ? ?? ? ) 2 ?? ??=1 ; 0 ? ?? ? ?? ? 1, ?? ? = 1 ?? ? (?? ?? ) ?? ??=??+1\par
Ce qui revient à tester l'hypothèse nulle H 0 :? 1 = ? 2 = ? ? k ? = ? T = 0 , Si les séries sont indépendantes et identiquement distribuées, la distribution asymptotique de ?T? ? k ? N(0,1) ce qui permet d'en déduire que la statistique T ? ? ? k 2 q k=1\par
, tend vers une loi Khi deux à q degré de liberté. Cette statistique, est désignée par la statistique de Box Pierce, connu également sous le nom de test de Portemanteau : Où T est le nombre d'observations de la série et q le nombre de retard. En pratique, si BP(q) < ? 2 (q), alors on accepte l'hypothèse de la marche aléatoire. Il y a aussi la version de la statistique de Ljung-Box :????(??) = ?? ? ?? ? ??????(??) = ??. (?? + 2) ? ? ?? ? ?? 2 ?? ? ?? ? ? ?? ?? =1\par
c) Test de la racine unitaire (ou de non stationnarité) pour les processus ARMA (p,q)\par
Ce test suppose que les séries chronologiques obéissent à un modèle ARMA(p,q). Cependant ce type de modèle nécessite la stationnarité des séries chronologiques, pour garantir la pertinence des prévisions. La stationnarité traduit l'invariance de la loi de distribution des processus. Cela ne veut pas dire que les réalisations soient invariantes mais qu'il s'agisse du même processus qui se répète dans le temps avec, naturellement, des réalisations fluctuantes. La stationnarité, est une propriété fondamentale dans les modèles ARMA car en cas de non stationnarité, les techniques de modélisation par régression peuvent conduire à des de fausses régressions (régressions fallacieuses ou factices) qui n'ont aucun sens économiquement. D'autre part ces modèles sont sensibles aux chocs dus à des événements imprévisibles, les effets de ces chocs sont amortis et absorbés en cas de stationnarité alors qu'ils restent permanents dans le cas contraire. C'est la raison pour laquelle les chercheurs ont développé des techniques de filtrage en vue de stationnariser les séries étudiées.\par
La stationnarité, telle qu'elle est définies précédemment, est difficile à démontrer pour les données statistiques du marché, car il faut pour cela que tous les moments (une infinité) soient constants (par rapport au temps). Usuellement, on se limite à la stationnarité faible, ou d'ordre 2, qui est définie par la constance des moments d'ordre un et deux. De tels processus, possèdent donc une espérance (moment d'ordre un) et une variance et auto covariances (moments d'ordre deux) indépendantes du temps. Ces processus stationnaires, sont appelés aussi processus intégrés d'ordre 0 et notés I(0) pour signifier qu'ils n'ont besoin d'aucune transformation (filtre) pour les stationnariser. La difficulté réside alors dans le fait qu'il existe différentes sources de non stationnarité et qu'à chaque origine de la non stationnarité, est associée une méthode de stationnarisation. Les deux classes de processus non stationnaires sont les processus TS (Trend stationnary) et les processus DS (Differency stationnary).\par
i. Les processus TS Pour ces processus, c'est la moyenne (moment d'ordre 1) qui est évolutive, on parle alors de non stationnarité de type déterministe. De tels processus s'écrivent: X t = f(t) + ? t , où f(t) , est un une fonction polynomiale du temps et ? t , un processus stationnaire.\par
Dans ce cas, X t ? f(t) = I(0) c'est-à-dire un processus intégré d'ordre 0. Les cas les plus fréquents en séries économiques et financières, sont ceux pour les quels f(t) est un polynôme d'ordre 1 et ? t = ? t :?? ?? = ?? 0 + ?? 1 ?? + ?? ?? , ??(?? ?? ) = ??(?? 0 + ?? 1 ?? + ?? ?? ) = ?? 0 + ?? 1 ??, ??(?? ?? ) = ??[(?? ?? ? ??(?? ?? ) 2 ] = ??[(?? ?? ) 2 ] = ?? ?? 2 , ??????(?? ?? , ?? ?? ) = ???(?? ?? ? ??(?? ?? ). ??? ?? ? ??(?? ?? )?? = ??[?? ?? .\par
?? ?? ] = ?? ???? 2 ; ? ?? ? ?? . Le processus TS, traduit l'existence de fluctuations stationnaires représentées par sa variance autour d'une tendance déterministe estimée par les coefficients de l'ordonnée à l'origine et la pente. Si a 0 = a 1 = 0, le processus TS sans dérive est stationnaire, le processus est intégré d'ordre 0 et il est désigné par I(0). Si a 0 ? 0 et a 1 = 0, le processus est noté I(0) + C (dérive constante). Si a 0 ? 0 et a 1 ? 0 , il est noté I(0) + T, (dérive linéaire avec le temps). Pour stationnariser un processus TS, il suffit de lui appliquer une transformation qui consiste à lui retirer la composante déterministe. On appelle cela, un filtre TS. Cette composante déterministe est estimée par une régression de type MCO de la série (X t ) sur un polynôme en t. Par exemple, pour stationnariser le processus X t = a 0 + a 1 t + ? t , il suffit de déterminer les deux estimateurs a ? 0 et a ? 1 des deux coefficients, pour obtenir le processus stationnaire X t ? a ? 0 ? a ? 1 t.\par
ii. Les processus DS Une série est dite intégrée d'ordre d (notée X t ? I(d)), s'il est possible de la différencier (d) fois, afin de la stationnariser. De tels processus sont désignés par processus DS(d). Ils sont stationnarisés par l'application d'un filtre de d retards :?1 ? L d ?X t = X t ? X t?d . Ils sont donc de la forme X t = X t?d + u t , avec u t un processus stationnaire. Les processus DS les plus utilisés, sont ceux d'ordre 1, et parmi eux, la marche aléatoire (au hasard) :X t = X t?1 + ? t avec ? t = B. B(0, ? ? 2 )\par
. Par récurrence, on obtient :X t = X 0 + ? ? i t i=1 , E(X t ) = X 0 et Var(X t ) = ? ? i t i=1 = ? ? ? 2 = t t i=1\par
? ? 2 . De tels processus, possèdent une moyenne constante mais une variance qui croit dans le temps. Ils ont donc, une non stationnarité stochastique. On les noteI (1). Cas de la marche aléatoire avec dérive constante:  \hyperref[formula_11]{1}) avec dérive : X t = ?X t?1 + a 1 t + a 0 + ? t avec ? t = iid(0, s 2 ). Si ?=1, alors on a à faire à un processus DS avec dérive : I(1) + T 2 qui peut être stationnarisé par retrait de la dérive et l'application d'un filtre DS. Si ???<1, on a un processus TS avec dérive : I(0) + T 2 qui peut être stationnarisé par le retrait de la dérive. D'où les hypothèses nulle H 0 du test (DF): ? = 1 , contre H 1 : | ?| < 1. En fait, dans la démarche DF, on étudie les variations ?X t au lieu de X t . On retire alors X t?1 des deux côtés de la régression et on considère trois modèles selon la dérive : . Cette statistique de Student, est tabulée par Dickey et Fuller et la règle de décision du test est la suivante : Si la valeur empirique de la statistique est supérieure à la valeur critique de la table, alors on accepte l'hypothèse nulle de non stationnarité de type stochastique (DS) et dans ce cas on stationnarise le processus par différenciation (application d'un filtre DS). Si la valeur empirique de la statistique est inférieure à la valeur critique de la table, alors on rejette l'hypothèse nulle de non stationnarité de type stochastique (DS). On a alors une non stationnarité de type TS qui, par retrait de la dérive, conduit à un processus AR(1) stationnaire.X t = X t?1 + a 0 + ? t , X t = X 0 + a 0 t + ? ? i Global Journal of?X t = ?X t?1 + ? t , ?X t = ?X t?1 + a 0 + ? t , ?X t = ?X t?1 + a 1 t + a 0 + ? t , Avec ? = ? ? 1. Le test devient alors H 0 : ? = 0, contre H 1 : ? < 0.\par
On teste ensuite les coefficients a 0 et a 1 à l'aide la statistique de Fisher. Pour le test amélioré de Dickey-Fuller (ADF test), on considère un modèle ARMA(p,q) de la forme :X t = ? 1 X t?1 + ? 2 X t?2 + ? + ? p X t?p + ? 1 ? t?1 + ? 2 ? t?2 + ? + ? q ? t?q , X t = ? ? i X t?i p i=1 + ? ? j ? t?j q j=1\par
Le choix optimal des paramètres p et q est capital dans la sélection du modèle. Pour ce faire, deux grandes méthodes sont utilisées: La méthode de Box et Jenkins: identification, estimation et diagnostic (1976), qui se base sur l'analyse des fonctions des autocorrélations et auto-corrélations partielles. Le calcul des critères de choix : minimiser les critères AIC (Akaike Information Criterion) et BIC (Bayesien Information Criterion). Autrement dit, nous retenons le modèles ARMA(p,q) qui minimise ces critères en utilisant différentes valeurs pour p et q. Une fois les paramètres p et q déterminés, on écrit le terme d'erreur ?X t sous l'une des trois formes suivantes :?X t = ?X t?1 + ? ? j ?X t?j + p j=1 ? t ,?X t = ?X t?1 + a 0 + ? ? j ?X t?j + p j=1 ? t ,?X t = ?X t?1 + a 1 t + a 0 + ? ? j ?X t?j + p j=1 ? t\par
Et on teste selon la même procédure qu'avant, l'hypothèse ? = 1. 
\section[{d) Test du rapport de la variance (variance ratio test)}]{d) Test du rapport de la variance (variance ratio test)}\par
Une autre approche aussi fréquemment utilisée pour tester si les cours des actifs financiers sont prévisibles, est le test du rapport de la variance (variance ratio test)  {\ref de Lo et MacKinlay (1988}\hyperref[b27]{, 1989)}. Le principe de ce test, est basé sur un résultat caractéristique de la marche aléatoire, qui fait que la variance sur une suite de « q » périodes, est la variance d'une seul période multipliée par « q ». Autrement dit : Var?P t ? P t?q ? = q. Var(P t ? P t?1 ). Le ratio de la variance (VR), est alors défini comme suit :VR(q) = 1 q ?Var?P t ? P t?q ?? Var(P t ? P t?1 ) = ? (q) 2 ?\textbf{(1)}\par
2\par
Pour un échantillon de taille ? q+1 ( ? q+1 observations), le calcule de ? (q) 2 et ? (1) 2 , est obtenu en utilisant les formules:? (q) 2 = ? ?P t ? P t?q ? qu ?? 2 ? q i=q ? ? . Avec : 1. h = q(nq + 1 ? q)(1 ? ? q nq ? ?) 2. U ? = 1 nq ? ??(P t ? P t?1 ) nq t=1 ? = 1 nq ? ?P nq ? P 0 ?, ?\textbf{(1) 2}= ? (P t ? P t?1 ? u ?) 2 nq t=1\par
nq ? 1 Sous l'hypothèse de l'homoscédasticité ou de l'hétéroscédasticité, deux statistiques, Z(q) et Z * (q) sont calculées par Lo et MacKinlay  {\ref [1988]}, en utilisant les formules suivantes :Z(q) = VR(q) ? 1 [?(q)] 1/2 \textasciitilde N(0,1) Z * (q) = VR(q) ? 1 [? * (q)] 1/2 \textasciitilde N(0,1)\par
Où ?(q), est la variance asymptotique au ratio de la variance sous l'hypothèse d'homoscédasticité et ? * (q) , la variance asymptotique au ratio de la variance sous l'hypothèse d'hétéroscédasticité, que nous pouvons définir par :?(q) = 2(2q ? 1)(q ? 1) 3n(q) 2 ? ? * (q) = ? ? 2(q ? j) q ? ? 2 . ?(j) q?1 j=1\par
Avec ?(j), est l'estimateur de la consistance de l'hétéroscédasticité calculé par :?(j) = ? (P t ? P t?1 ? u ?) 2 . ?P t?1 ? P t?j?1 ? u ?? 2 nq j+1 ?? [P t ? P t?1 ? u ?] 2 nq t=1\par
? 2 e) Les tests de changements de signe (runs test) Ce test (largement utilisé dans la littérature sur l'efficience (Christine Stachowiak,  {\ref [2002]}), mesure le degré de dépendance existant à travers des séries historiques de rentabilité indépendamment de leur distribution. Il s'appuie uniquement sur les suites de signes (+/-) des variations (positives/négatives) des rentabilités. On le qualifie de non paramétrique pour signifier qu'il ne prend pas en compte les paramètres liés à la forme de la distribution, ni aux amplitudes des réalisations. Son avantage est qu'il évite que l'analyse de régression ne conduise à un coefficient de corrélation fortement modifié, suite à des variations extrêmes. Un « run » positif, est une séquence de fluctuations précédée par une fluctuation nulle ou négative et inversement pour un run négatif. Le nombre total des runs, est la somme du nombre de runs positifs et de runs négatifs. Ces trois nombres caractérisent l'aspect aléatoire de la série. Dans le cas où les changements de cours des actifs seraient positivement corrélés, on devrait observer de longs runs positifs ou négatifs (chaque run contient un nombre important de signes identiques), alors que si les changements de cours sont négativement corrélés, on devrait avoir des runs courts, c'est-à-dire des changements répétés de signe. Si les changements sont indépendants, aucun des deux cas ne devrait être observé. Dans un marché efficient, les séries sont sans corrélations (distribuées au hasard), les signes des changements de cours sont distribués de manière aléatoire, le nombre de runs positifs et le nombre de runs négatifs sont approximativement égaux, et le nombre total de runs suit une distribution normale dont on peut calculer l'espérance et l'écart type :? r = (2N + . N ? ) N + 1 Et ? r 2 = 2N + . N ? (2N + . N ? ? N) N 2 (N ? 1)\par
Où N est le nombre d'échantillons, N+ le nombre total de + et N? le nombre total de ?, alors N= N + + N ? . Le test statistique est donc basé sur l'appréciation de manière statistique de la différence entre le nombre de runs espérés dans un contexte purement aléatoire ? r et le nombre de runs R effectivement observés pour l'échantillon. Il suffit ensuite de calculer avec quelle probabilité le nombre R de runs observés tombe dans l'intervalle: ? r ? a? r ? R ? ? r + a? r . Cela revient donc à faire un test d'hypothèse avec a=1,96 pour un test à 5\%. Pour simplifier le test, nous utiliserons la statistique z = (R ? ? r ) ? r ? . Rejeter ou accepter l'hypothèse nulle du comportement aléatoire et indépendant des rendements, repose donc sur la valeur de la statistique z. Si P(z)>5\% (P-value), on ne peut donc qu'accepter l'hypothèse nulle, si non on la rejette.\par
V. 
\section[{Statistiques Descriptives des Séries Étudiées}]{Statistiques Descriptives des Séries Étudiées}\par
Le tableau1 suivant, présente les statistiques descriptives des rendements des 4 indices étudiés. Conformément à la règle de décision (IV.B), les rendements des 4 séries sont auto-corrélés, car il existe au moins un pas pour lequel BP(q)>?\textasciicircum 2 (q). Par ailleurs, nous constatons que les coefficients de corrélation sérielles, sont en général positifs et cela, quel que soit l'ordre d'auto-corrélation. La seule interprétation que nous pouvons donner à ce phénomène, est qu'une hausse des rendements, est souvent suivie par une autre hausse, et inversement, ce qui laisse entendre que l'évolution de ces indices, dépond de leur état actuel et passé, chose qui est tout à fait contradictoire avec le principe de base de la forme faible de l'efficience des marchés financiers. b) Test de racine unitaire (test de stationnarité) Pour pouvoir identifier le nombre optimal des retards à prendre en considération pour les modèle ARMA(p,q), nous avons pris en considération deux approches: les critères d'informations et l'analyses des Pour remédier à ce problème qualifié de « Bad model problem», (FAMA, 1969), nous avons utilisé le critère d'information d'Akaike et Schwartz pour un ensemble de retard (1 à 4 pour p et 1 à 4 pour q). Nous nous sommes alors retrouvés avec 32 modèles pour chaque variable. Les résultats de ces calcules sont exposés dans le l'annexe A2. Conformément à cette approche, nous utiliserons les modèles ARMA(p,q) suivants :AIC BIC p q p q RMASI 1 1 1 1 RBNQ 1 1 1 1 RASSUR 2 4 2 4 RIMMO 4 2 3 2\par
Le graphique de la fonction d'auto-corrélation comme celui de la fonction d'auto-corrélation partielle des résidus, ne contiennent pas de pics significativement différents de zéro, sauf pour l'indice du secteur de l'immobilier. Par conséquent, les résidus ?\textunderscore (i,t) issus des 3 autres modèles (y compris l'indice général du marché marocain), forment un bruit blanc. Nous pouvons donc juger sur la base d'une spécification ARMA, que la marche  {\ref de}  \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{}\includegraphics[]{image-2.png}
\caption{\label{fig_1}}\end{figure}
  \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.5401869158878504\textwidth}P{0.30981308411214953\textwidth}}
Toutes les bourses arabes étudiés, étaient inefficientes au sens faible et expriment une grande sensibilité aux chocs passés. Omran et Farrar [2006], ont examiné les\tabcellsep IV. La Méthodologie des Tests D'efficience Faible\\
marchés de l'Egypte, la Jordanie, le Maroc, la Turquie et\tabcellsep a) Les tests directs\\
l'Israël en utilisant les principaux indices boursiers. Ils\tabcellsep \\
ont utilisé les données hebdomadaires à partir de\tabcellsep \\
Janvier 1996 à Avril 2000. Les résultats, ont rejeté\tabcellsep \\
l'hypothèse de la marche aléatoire pour tous les\tabcellsep \\
marchés, à l'exception de l'indice du marché boursier\tabcellsep \\
d'Israël (TA100), qui semble suivre une marche\tabcellsep \\
aléatoire.\tabcellsep \\
III. Le cas du Marché Marocain\tabcellsep \\
Les études plus spécifiques au marché\tabcellsep \\
marocain, sont peu nombreuses. Rahaoui [2007], a\tabcellsep \\
étudié des séries de données mensuelles et journalières\tabcellsep \\
de certaines sociétés cotées sur la bourse de\tabcellsep \\
Casablanca (MADEX) sur une période du 1 Janvier 2003\tabcellsep \\
au 31 Décembre 2006 en appliquant un modèle\tabcellsep \\
simpliste AR(1). Il conclut à l'efficience du marché\tabcellsep \\
financier marocain. Cette conclusion semble hâtive, car\tabcellsep \\
elle nécessite d'être étayée par d'autres tests\tabcellsep \\
paramétriques et non paramétriques pour appuyer,\tabcellsep \\
surtout que l'hypothèse du « modèle inadéquat » de\tabcellsep \\
Fama [1991, « Bad model »], peut être soulevée.\tabcellsep \\
Khalid Bakir [2002], en travaillant sur les\tabcellsep \\
données quotidiennes de 28 valeurs cotées sur la\tabcellsep \\
bourse des valeurs de Casablanca pour une durée allant de Janvier 1996 à Décembre 2000 et en s'appuyant sur un ensemble de tests (les auto-corrélations, le test des runs,?), rejette aussi l'hypothèse de l'efficience au sens faible du marché financier marocain. Plus récemment dans leur travail, El Khattab et Moudine [2014], ont utilisé une modélisation ARIMA(p,d,q), puis les tests des auto-covariances pour tester la forme faible de l'efficience du marché financier marocain. En utilisant les données journalières sur l'indice MASI pour une période allant de 2004 à 2012 et en se basant sur le test de Ljung-Box, ils rejettent l'hypothèse nulle de l'efficience du marché financier marocain au sens faible. Ils ajoutent aussi, que les deux autres formes de l'efficience, semi-forte et forte, sont systématiquement rejetées. Notre étude a pour objectif d'étudier la forme faible de l'efficience de la bourse de Casablanca (BVC), à l'aide de tests sur les données journalières de 4 indices : MASI (Moroccan All Shares Indexe) qui est l'indice général de la bourse marocaine, l'indice du secteur des banques (BNQ), l'indice du secteur des assurances (ASSUR) et l'indice de secteur de l'immobilier (IMMO), et ce pour une période qui s'étale sur 12 ans (du 01/01/2002 au 31/12/2013). Nous rappellerons dans un premier temps les différents tests utilisés dans la littérature pour étudier l'efficience faible des marchés. Puis nous présenterons les séries chronologiques relatives aux quatre indices, pour enfin commenter les résultats des tests réalisés.\tabcellsep Botswana et la Côte d'Ivoire. A l'exception de la Namibie, le Kenya et le Zimbabwe, pour tous les autres marchés boursiers (y compris le Maroc), l'hypothèse de la marche aléatoire, et donc de l'efficience, est rejetée. Enowbi et al. [2009], ont aussi examiné la forme faible de l'efficience de quatre marchés boursiers africains à savoir l'Egypte, le Maroc, l'Afrique du Sud et la Tunisie, en utilisant les données quotidiennes du 4 Janvier 2000 au 26 Mars 2009. Les résultats indiquent, qu'à l'exception de la bourse sud-africaine, l'hypothèse d'efficience est rejetée. Al-Khazali et al. [2007], ont étudié le comportement des principaux indices de huit marchés boursiers de la région MENA (le Bahreïn, la Jordanie, le Koweït, le Maroc, Oman, l'Arabie Saoudite, la Tunisie et l'Egypte). Ils ont utilisé les données hebdomadaires allant d'Octobre 1994 à Décembre 2003. Ils ont constaté qu'aucun de ces marchés, ne répond positivement à l'hypothèse de la marche aléatoire. Ils imputent leurs résultats au faible nombre des opérations de négociation et aussi à la jeunesse de ces marchés. Cependant, lorsque les rendements des indices ont été corrigés (biais statistiques), ils ne pouvaient plus rejeter l'hypothèse de l'efficience au sens faible pour aucun de ces marché. Abdmoulah [2009], a étudié les marchés financiers de 11 pays arabes, l'Arabie Saoudite, le Koweït, la Tunisie, Dubaï, l'Egypte, le Qatar, la Jordanie, Abou Dhabi, le Bahreïn, le Maroc et Oman, en utilisant les données quotidiennes de leurs indices principaux.\end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_0}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.85\textwidth}}
iii.\\
Year\\
Volume XV Issue II Version I\\
)\\
(\\
Management and Business Research\end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_1}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.017007558915073363\textwidth}P{0.6797354379724322\textwidth}P{0.013039128501556247\textwidth}P{0.08862827923521564\textwidth}P{0.022487772343263674\textwidth}P{0.009448643841707426\textwidth}P{0.003023566029346376\textwidth}P{0.016629613161405068\textwidth}}
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{3}{l}{a) Test des auto-corrélations}\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{3}{l}{Si un marché financier est qualifié d'efficient au}\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{sens faible, nous devrons obtenir des coefficients}\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{d'auto-corrélations nulles ou significativement non}\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{différents de zéro. Cette constatation n'est pas validée}\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{sur le marché marocain puisque l'auto -corrélation}\\
\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{VI. Tests de L'efficience du Marché Financier Marocain}\tabcellsep \multicolumn{4}{l}{d'ordre 1 est supérieure à 30\% pour l'indice général du marché marocain MASI (>15\% pour l'indice BNQ, >6\% pour l'indice ASSUR et >25\% pour l'indice IMMO). Cela,}\\
6 Global Journal of Management and Business Research Volume XV Issue II Version I Year ( )\tabcellsep \multicolumn{6}{l}{Tableau 1: Statistiques Descriptives Des Indices Boursiers En Niveau MASI BNQ ASSUR IMMO 8526.206 7977.112 2478.555 9484.853 9435.610 10054.98 2919.105 9649.045 14925.99 14713.45 5277.260 19204.01 Figure 1 : Représentation des indices boursiers en niveau Puisque les investisseurs sont plus intéressés Mean Median Maximum dans les rendements des actifs que de leurs évolutions en niveau (brute) et par ce que ces rendements sont à R i,t = ln ? C i,t C i,t?1 ? ? = ln?C i,t ? ? ln?C i,t?1 ? 0 4,000 8,000 12,000 16,000 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 MASI 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 BNQ 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 ASSUR 0 4,000 8,000 12,000 16,000 20,000 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 IMMO signifie que les rendements quotidiens du jour « j », sont Comme nous l'avions énoncé, afin de tester la prévisibles en utilisant uniquement les rendements forme faible de l'efficience du marché financier quotidiennes du jour précédent « j-1». marocain, nous appliquerons les 4 tests suivants: tout Pourtant, se fier seulement à l'inspection du d'abord un modèle ARMA(p,q) qui sera appliquer aux 4 corrélorgamme, n'est pas suffisant pour tirer des séries, le test des auto-corrélations des rendements, le jugements en faveur ou contre la significativité des test du rapport de la variance et finalement le test des coefficients. Pour cette raison, nous appliquerons le test runs. Pourtant et avant de passer à la concrétisation des de Box-Pierce discuté dans le paragraphe (4.2) ci-différents tests (surtout le modèle ARMA), nous dessus. Le tableau suivant, résume les résultats de ce procéderons tout d'abord par l'identification des paramètres « p » et « q », par la method convention-nelle des critères de choix, AIC (Akaike Information Criterion) et SC (Schwartz Criterion). test : Tableau 3 : Résultats du test de BOX-PIERCE Statistique de Box Pierce (q) q RMASI RBNQ RASSUR RIMMO ?? (??) ?? * 1 275.151573 0.026973 15.971013 33.041925 3.8415 2 284.550165 11.547441 21.773205 33.908058 5.9915 3 1.726272 0.674325 23.094882 36.428535 7.8147 la base de tous les calculs et les tests réalisés par la suite, nous définissons les quatre nouvelles séries suivantes : RMASI (rendement du MASI), RBNQ (Rendement de BNQ), (RASSUR, rendements de l'ASSUR) et RIMMO (Rendements de l'IMMO). Nous rappelons aussi que les rendements sont calculés en utilisant la formule suivante: 4 1.774224 0.974025 23.121855 37.015947 9.4877 5 0.674325 2.184813 24.443532 37.603359 11.0705 Avec, R\textunderscore (i,t) Le rendement de l'indice (i) à l'instant (t) et C\textunderscore (i,t) le cours de l'actif (i) à l'instant (t). Les statistiques descriptives des nouvelles séries, sont résumées dans le tableau 2 suivant : Tableau 2 : Statistiques descriptives des rendements des indices boursiers. RMASI RBNQ RASSUR RIMMO Mean 0.000328 0.000468 0.000393 0.000351 Median 0.000417 0.000444 0.000000 0.000000 Maximum 0.044635 0.052905 0.070967 0.054112 Minimum -0.050167 -0.057728 -0.059765 -0.107205 Std. Dev. 0.008050 0.010289 0.014250 0.014894 Skewness -0.358008 -0.187211 -0.014256 -0.380275 Kurtosis 8.050844 7.326665 5.117408 8.065712 6 2.124873 2.376621 24.950025 46.021932 12.5916 7 0.674325 0.011988 25.096878 57.173769 14.0671 8 0.722277 0.014985 25.459515 65.913021 15.5073 9 0.242757 1.726272 25.462512 68.097834 16.9190 10 3.50649 8.346645 26.544429 74.439486 18.3070}\tabcellsep Year Volume XV Issue II Version I ( ) Global Journal of Management and Business Research\\
\tabcellsep Minimum Std. Dev. Jarque-Bera\tabcellsep 2786.440 3609.364 3246.457\tabcellsep 2201.370 3957.719 2352.812\tabcellsep 570.6900 1182.500 559.4076\tabcellsep 3746.790 3025.436\tabcellsep 3273.425\\
\tabcellsep Skewness Kurtosis Probability\tabcellsep -0.221906 1.633169 0.000000\tabcellsep -0.320209 1.402149 0.000000\tabcellsep -0.211592 1.582188 0.000000\tabcellsep 0.149784 2.925843\tabcellsep 0.000000\\
\tabcellsep Jarque-Bera\tabcellsep 257.8053\tabcellsep 369.9139\tabcellsep 273.2945\tabcellsep 11.88921\\
\tabcellsep Probability\tabcellsep 0.000000\tabcellsep 0.000000\tabcellsep 0.000000\tabcellsep 0.002620\end{longtable} \par
  {\small\itshape [Note: Cà nos attentes* Table de Chi2 au seuil de 5\%.]} 
\caption{\label{tab_2}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.8331995945603514\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.011056677084213195\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00043077962665765687\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}P{0.0024410845510600557\textwidth}P{0.00014359320888588563\textwidth}}
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{17}{l}{Tests Del' Efficience Du Marché Financier Marocain Tests Del' Efficience Du Marché Financier Marocain Tests Del' Efficience Du Marché Financier Marocain}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{24}{l}{3 parmi 4 rendements d'actifs spécifiés, ne correspond pas à l'hypothèse d'une marche aléatoire. Ci-après, les résultats du test de Dickey Fuller Augmenté sur les séries des rendements du MASI, BNQ, ASSUR et IMMO, définies précédemment: -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 .06 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 RMASI -.04 .00 .04 .08 RASSUR IMMO 1112 1345,19 Test de rapport de la variance (VR) Le présent test, emploi à la fois l'hypothèse d'homoscédasticité et d'hétéroscédasticité avec des Puisque les rendements des séries ne suivent une distribution normale (analyse statistiques RBNQ 2. RIMMO 4. Null Hypothesis: RMASI is a random walk Date: 06/09/14 Time: 17:56 Sample: 01/01/2002 31/12/2013 Included observations: 2994 (after adjustments) Joint Tests Value Df Probability Max |z| (at period 1) 18.59992 2994 0.0000 Wald (Chi-Square) 374.3226 6 0.0000 Individual Tests Period Var. Ratio Std. Error z-Statistic Probability 2 0.660073 0.018276 -18.59992 0.0000 4 0.382931 0.034191 -18.04785 0.0000 8 0.244917 0.054060 -13.96744 0.0000 16 0.194535 0.080444 -10.01271 0.0000 32 0.169135 0.116575 -7.127314 0.0000 64 0.168185 0.166844 -4.985583 0.0000 Null Hypothesis: RASSUR is a random walk Date: 06/09/14 Time: 17:56 Sample: 01/01/2002 31/12/2013 Included observations: 2994 (after adjustments) Joint Tests Value Df Probability Max |z| (at period 1) 24.81339 2994 0.0000 Wald (Chi-Square) 615.9437 6 0.0000 Individual Tests Period Var. Ratio Std. Error z-Statistic Probability 2 0.546518 0.018276 -24.81339 0.0000 4 0.315602 0.034191 -20.01706 0.0000 8 0.190120 0.054060 -14.98105 0.0000 16 0.133216 0.080444 -10.77497 0.0000 32 0.102522 0.116575 -7.698731 0.0000 64 0.091763 0.166844 -5.443632 0.0000 Des preuves empiriques obtenues suite au test du ratio de la variance pour les 4 séries des rendements quotidiens, indiquent que l'hypothèse nulle de la marche aléatoire, est rejetée sous les 2 hypothèses (homoscédasticité et hétéroscédasticité) pour toutes les séries. Pour la séries MASI par exemple, la z-statistique suggère que le ration de la variance, est significativement différent de 1 pour toutes les valeurs de « q » au seuil de 1, 5 et 10\%, par conséquent, d) Test des runs Null Hypothesis: RMASI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic -based on SIC, maxlag=22) t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic -29.54808 Test critical values: 1\% level -3.435381 5\% level -2.863649 10\% level -2.567943 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: RASSUR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic -based on SIC, maxlag=22) t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic -29.45189 Test critical values: 1\% level -3.435385 5\% level -2.863651 10\% level -2.567944 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: RBANK has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic -based on SIC, maxlag=22) t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic -31.89287 Test critical values: 1\% level -3.435381 5\% level -2.863649 10\% level -2.567943 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: RIMMO has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic -based on SIC, maxlag=22) t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic -31.63364 Test critical values: 1\% level -3.435381 5\% level -2.863649 10\% level -2.567943 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. En inspectant les différentes « t-statistic », nous Prob.* 0.0000 Prob.* 0.0000 Prob.* 0.0000 Prob.* 0.0000 pouvons rejeter au seuil de 1\%, 5\% et 10\%, l'hypothèse nulle de l'existence d'une racine unitaire dans les 4 séries des rendements. Autrement dit et conformément aux graphiques des rendements ci-dessus, nous pouvons confirmer que les 4 séries de rendements sont stationnaires. Cette stationnarité des 4 séries des rendements est facilement détectable sur les graphiques des rendements ci-dessous où on remarque des fluctuations autour d'une moyenne et que la variance semble être contenue. . -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 .06 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 RBNQ -.08 24,55 -9,49 0,00000 -.04 .00 .04 .08 RIMMO intervalles (q) de 2, 4, 8, 16 et 32 observations dont les résultats sont résumés dans les tableaux ci-après : Null Hypothesis: RBNQ is a random walk Date: 06/09/14 Time: 17:56 Sample: 01/01/2002 31/12/2013 Included observations: 2994 (after adjustments) Joint Tests Value df Probability Max |z| (at period 1) 21.56034 2994 0.0000 Wald (Chi-Square) 476.6040 6 0.0000 Individual Tests Period Var. Ratio Std. Error z-Statistic Probability 2 0.605970 0.018276 -21.56034 0.0000 4 0.341824 0.034191 -19.25014 0.0000 8 0.219158 0.054060 -14.44392 0.0000 16 0.151630 0.080444 -10.54606 0.0000 32 0.127436 0.116575 -7.485016 0.0000 64 0.120620 0.166844 -5.270672 0.0000 Null Hypothesis: RIMMO is a random walk Date: 06/09/14 Time: 17:56 Sample: 01/01/2002 31/12/2013 Included observations: 2994 (after adjustments) Joint Tests Value df Probability Max |z| (at period 1) 19.93292 2994 0.0000 Wald (Chi-Square) 400.2388 6 0.0000 Individual Tests Period Var. Ratio Std. Error z-Statistic Probability 2 0.635712 0.018276 -19.93292 0.0000 4 0.420487 0.034191 -16.94942 0.0000 8 0.314050 0.054060 -12.68862 0.0000 16 0.250265 0.080444 -9.319934 0.0000 32 0.199777 0.116575 -6.864461 0.0000 64 0.169352 0.166844 -4.978592 0.0000 l'hypothèse nulle est fortement rejetée pour l'indice du marché. De façon similaire, le test pour les 3 autres indices sectoriels, rejette aussi l'hypothèse nulle de la marche aléatoire pour les niveaux de « q » aux mêmes seuils de significativité. Afin de détecter si le marché financier marocain respecte les conditions dictées par la forme faible de l'efficience, le test des runs est mis en place et les résultats sont résumés dans le tableau suivant : Tableau 4 : Résultats du test des runs Indice (rendements) Nombre des runs observés (R) Nombre des runs espérés (?? ?? ) Ecart type des runs (ð??"ð??" ?? ) z-statistic* P-value MASI 1226 1454,56 26,55 -8,60 0,00000 BNQ 1426 1472,29 26,87 -1,72 0,04247 ASSUR 1516 1494,06 27,27 0,80 0,78940 0.200 0.250 0.300 0.350 AC -0.050 0.000 0.050 0.100 0.150 0.200 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 25.00 26.00 27.00 28.00 29.00 30.00 31.00 32.00 33.00 34.00 35.00 36.00 AC k 0.150 0.200 PAC -0.050 0.000 0.050 0.150 0.200 0.250 0.300 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 25.00 26.00 27.00 28.00 29.00 30.00 31.00 32.00 33.00 34.00 35.00 36.00 AC k 0.300 PAC des données)VII. Conclusion de cession de valeurs mobilières. La perte de cet avantage fiscal, réduit la marge de manoeuvre des investisseurs institutionnels, et limite l'efficacité de leur rôle dans la stabilisation du marché et l'amélioration de son efficience. Leur comportement risque de devenir spéculatif en visant le court terme (car les placements à 0.000 0.050 0.150 0.100 0.250 0.100 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 25.00 26.00 27.00 28.00 29.00 30.00 31.00 32.00 33.00 34.00 35.00 36.00 k 0.150 0.200 0.250 0.300 0.350 PAC -0.100 -0.050 0.000 0.050 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 25.00 26.00 27.00 28.00 29.00 30.00 31.00 32.00 33.00 34.00 35.00 36.00 k RASSUR 3. -0.050 0.000 0.050 0.100 0.150 0.200 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 25.00 26.00 27.00 28.00 29.00 30.00 31.00 32.00 33.00 34.00 35.00 36.00 k This page intentionally left blank long terme ne sont plus fiscalement avantageux pour Tous ces tests rejettent l'hypothèse d'efficience du marché financier marocain et les causes de cette inefficience sont multiples. Il y a en premier lieu la jeunesse du marché marocain, même si des réformes de la place boursière ont vu le jour depuis 1993, de même le niveau de capitalisation qui demeure faible ainsi que le volume des transactions qui reste assez limité. Plusieurs sources d'inefficience (plus complexes), peuvent être soulevées (les mêmes citées par El Khattab et Chourouk, 2014): a) L'inefficacité des organismes de contrôle Le manque d'indépendance du Conseil Déontologique des Valeurs Mobilières (CDVM) vis-à-vis de l'exécutif et le champ étroit de ses prérogatives, constituent une poche d'inefficience pour la bourse de Casablanca. Dans ces conditions, l'intervention des autorités de surveillance reste peu efficace. Or, l'efficacité des organismes de contrôle est un élément clé pour le renforcement de la transparence du marché. b) La diffusion de l'information Au Maroc, les sociétés de bourse occupent une place importante comme canaux de diffusion de l'information, ces sociétés monopolisent la formulation -0.040 k des recommandations dGlobal Journal of Management and Business Research Global Journal of Management and Business Research Volume XV Issue II Version I Year ( ) Year 2015 Year 2015 Year 2015 Volume XV Issue II Version I Volume XV Issue II Version I 15 Volume XV Issue II Version I ( ) C eux). Le Royaume du Maroc, tout comme les autres marchés boursiers depuis le début des années 1990, ce qui explique les nombreuses réformes entreprises pour améliorer, pourtant, la qualité informationnelle de la bourse de Casablanca, peut être améliorée par la mise en place d'un programme ambitieux axé sur les points suivants : 1. Le lancement, par la société gestionnaire de la place en partenariat avec les sociétés de bourse, d'une vaste campagne de communication dans le but de sensibiliser les investisseurs individuels aux principes fondamentaux de la gestion du portefeuille (adopter une attitude proactive), car l'amélioration de la rationalité des avoirs des investisseurs particuliers, passe par leur sensibilisation à la nécessité d'investir sur le long terme au lieu d'adopter un comportement spéculatif (à court terme), l'importance de la diversification du portefeuille et la nécessité de fonder les décisions d'investissement sur des informations pertinentes, telles que l'activité de -0.020 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 25.00 26.00 27.00 28.00 29.00 30.00 31.00 32.00 33.00 34.00 35.00 36.00 l'entrepriseGlobal Journal of Management and Business Research 10 Global Journal of Management and Business Research Volume XV Issue II Version I Year ( ) Year Year 2015 3 Year Volume XV Issue II Version I 14 16 Volume XV Issue II Version I Volume XV Issue II Version I Global Journal of Management and Business Research -0.100 -0.050 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 25.00 26.00 27.00 28.00 29.00 30.00 31.00 32.00 33.00 34.00 35.00 36.00 k Global Journal of Management and Business Research -0.040 -0.020 0.000 0.020 0.040 0.060 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00 25.00 26.00 27.00 28.00 29.00 30.00 31.00 32.00 33.00 34.00 35.00 36.00 k 0.000 0.020 0.040 0.060 0.080 PAC Global Journal of Management and Business Research Global Journal of Management and Business Research 0.000 pays émergents, ont montré un intérêt croissant pour les ( ) ( ) C 0.050 0.100 ( ) C 0.080 AC C ( ( ) )}\\
\multicolumn{2}{l}{-.08 * seuil de 5\%}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep -.12\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
02\tabcellsep 03\tabcellsep 04\tabcellsep 05\tabcellsep 06\tabcellsep 07\tabcellsep 08\tabcellsep 09\tabcellsep 10\tabcellsep 11\tabcellsep 12\tabcellsep 13\tabcellsep 02\tabcellsep 03\tabcellsep 04\tabcellsep 05\tabcellsep 06\tabcellsep 07\tabcellsep 08\tabcellsep 09\tabcellsep 10\tabcellsep 11\tabcellsep 12\tabcellsep 13\\
© 2015 Global Journals Inc. (US) 1\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{© 2015 Global Journals Inc. (US)}\end{longtable} \par
  {\small\itshape [Note: C Figure 2 : Représentation des rendements des indices boursiers L]} 
\caption{\label{tab_3}}\end{figure}
 			\footnote{Tests Del' Efficience Du Marché Financier Marocain} 			\footnote{t i=1 . Ces processus, en plus de la non constance de la variance, ont une espérance E(X t ) = X 0 + a 0 t, qui croit avec le temps. On les note I(1) + T, pour marquer que la moyenne dérive en t . Ca de dérive croissante avec le temps : X t = X t?1 + a 0 + a 1 t + ? t , alors X t = X 0 + a 0 t + a 1 t 2 + ? ? i t i=1 . On les note, I(1) + T 2 pour marquer que la moyenne dérive en t 2 .} 			\footnote{© 2015 Global Journals Inc. (US) 1} 			\footnote{© 2015 Global Journals Inc. (US)} 			\footnote{© 2015 Global Journals Inc. (US) Tests Del' Efficience Du Marché Financier Marocain} 		 		\backmatter  			  				\begin{bibitemlist}{1}
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\end{document}
