2.3. Limites du test DCC

Certes, le test DCC dans l’article de Rigobon (2003) a pu résoudre maints problèmes économétriques qui se sont manifesté dans les tests antérieurs dans le changement structurel comme le test de Chow. Parmi ces problèmes, citons l’hétéroscédasticité, l’endogénéité et l’omission des variables. Toutefois, plusieurs travaux ultérieurs ont présenté diverses limites aussi bien économétriques qu’économiques du travail de Rigobon (2003) et du test DCC. Ces limites se situent à deux niveaux :

• Sur le plan économique, l’utilisation des prix ou des rendements des actifs financiers ne permet pas d’appréhender correctement le comportement des spéculateurs. En examinant l’application que fait Rigobon du test DCC, nous constatons que l’auteur étudiait seulement le comportement des prix ou des rendements des actifs financiers autour des crises. Cependant, Rigobon (2000) lui-même a indiqué qu’il est possible que le comportement des prix ne change pas durant la période de crise. Ainsi, les prix ne permettent pas de distinguer entre la période de tranquillité et l’épisode de crise. D’après Van Royen (2002), ce rôle pourrait être attribué aux quantités des flux de capitaux ou aux volumes des investissements portefeuille qui reflètent directement la décision des investisseurs. En effet, les travaux antérieurs sur les flux de capitaux, ont montré que ces derniers tendent à avoir des co-mouvements excessifs entre les pays de la même région. Toutefois, Rigobon (2001) a mentionné que l’utilisation des quantités engendrera plus de problèmes économétriques que les prix.
• Sur un plan technique, les limites du test concernant le choix exogène des points du changement structurel ainsi que la méthode d’estimation utilisée :
• • L’utilisation des modèles statiques comme les modèles (13) et (14), permet de se concentrer seulement sur les réactions simultanées entre les pays. Cependant, d’après Rigobon (2001), les mécanismes de propagation peuvent avoir des effets via d’importants retards qui ne sont pas tous saisis par la matrice A du modèle (14). En revanche, ces effets ne seront saisis que par des variables retardées. Rigobon (2001) a affirmé que le test DCC est aussi capable de détecter les changements dans les paramètres des variables retardées. Donc, il serait plus intéressant de développer le test DCC vers une analyse dynamique.
  • Le plus important problème est l’influence de la durée de la période de crise sur la fiabilité des résultats. En effet, pour Billio et Pelizzon (2003), une longue période de crise doit comporter des observations engendrées par d’autres régimes, et non pas seulement par le régime de crise. Le coefficient de corrélation entre les marchés financiers durant la période de crise devient une combinaison linéaire des coefficients des différents régimes. Dans ce cas, la différence entre les coefficients de corrélation estimés pour les périodes de stabilité et de crise, est moins marquée et la probabilité de rejet de l’hypothèse nulle de stabilité baisse. En revanche, si la période de crise est assez courte, le risque d’inclure d’autres régimes, est très faible. Cependant, les estimations deviennent moins efficaces, augmentant par la même l’écart-type de la statistique utilisée, vu la faiblesse de la taille de l’échantillon (Dungey et Zhumabekova, 2001), ce qui risque d’amenuiser la puissance du test. Une autre limite concerne le choix subjectif et arbitraire des points de changements structurels qui définissent le début et la fin de la période de crise (Gravello et alii 2005). Il en résulte un biais dans la mesure où ces dates sont déterminées d’une manière ad hoc.

Afin de contourner ce problème de définition des périodes de crise, Caporale et alii (2005) ont testé la stabilité des mécanismes de propagation (représentés par les paramètres  et  du système 2) par une approche fondée sur une estimation comprenant la totalité de l’échantillon. Des restrictions relativement plausibles ont été imposées pour l’identification du système. L’hétéroscédasticité est ainsi corrigée en supposant que les chocs structurels suivent un processus GARCH (1,1). Leurs résultats suggèrent l’existence de la contagion entre les marchés boursiers asiatiques, ce qui est vérifié entre les marchés des changes asiatiques par McAleer et Wei Nam (2005) en utilisant la même approche.

Dans la même logique, Favero et Giavazzi (2000, 2002) ont proposé une nouvelle méthodologie basée sur une estimation à information complète du système (2) sans la composante des variables omises. En fait, ils ont testé la contagion en identifiant la non-linéarité dans la volatilité des chocs structurels à l’origine des mécanismes de propagation. Pour ce faire, ils ont fait appel à des variables dummies qui permettent de détecter les périodes de haute volatilité. En s’inspirant de cette même méthodologie, Wälti (2003) a introduit explicitement une variable proxy des chocs internationaux communs (Monsoonal Effect). Contrairement à Rigobon (2003), il a trouvé que l’hypothèse nulle de non contagion entre les marchés boursiers asiatiques durant la crise asiatique est largement rejetée.

Bonfiglioli et Favero (2005) distinguent entre la dynamique de long terme et celle de court terme des co-mouvements entre les marchés boursiers. A la manière de Favero et Giavazzi (2002), ils ont testé l’hypothèse nulle de non contagion à travers une estimation à information complète d’un modèle structurel co-intégré des deux marchés boursiers allemand et américain sur la période de 1980 à 2002. Il en découle que l’hypothèse de non interdépendance de long terme entre ces deux marchés ne peut pas être rejetée. Par ailleurs, ils ont pu vérifier la non-linéarité des chocs structurels du système en utilisant un VECM (Vector Error Correction Model) pour la forme réduite.

Dans ce qui suit, nous proposons une nouvelle approche économétrique pour tester la stabilité des mécanismes de propagation. Nous testons ainsi la non-linéarité des chocs structurels à l’instar de Favero et Giavazzi (2002). Toutefois, nous estimons ces chocs à travers une relation de co-intégration de long terme entre les marchés financiers. Par comparaison avec les travaux antérieurs ayant trait au débat interdépendance/contagion, cette nouvelle approche met l’accent sur l’utilisation de l’interdépendance de long terme dans l’identification de la contagion. Elle nous permet aussi de résoudre les problèmes de la définition des périodes de crise en utilisant la totalité de la période dans nos estimations.