Vous voulez améliorez vos prévisions boursières de 4 % ?....
introduisez des variables politiques !
Nous présentons un modèle politico économique pour la prévision boursière, ici celle de la place New York.
Nous régressons notre modèle sur la période 1929 – 1992 afin d’établir des prévisions semestrielles pour la période 1993 - 2010.
Notre objectif est pédagogique. Nous considérons que la transposée de moyennes passées, ou l’analyse graphique, sont les meilleurs moyens de prévoir à l’aide de la théorise du cycle électoral. Cependant, la pratique de la prévision se réalisant avant tout par la modélisation et les régressions….nous nous soumettons en quelque sorte à impératif.
Dans un article précédant, nous avions souligné à travers la ‘méthode des corrélations’ que des évolutions semestrielles s’effectuent souvent en réaction à d’autres précédentes, et que l’on peut en la matière observer des régularités politiques. Ainsi la façon de réagir du premier semestre d’un nouveau mandat, n’est pas la même que celle du dernier, moins sensible…
I) Présentation du modèle.
Nous introduisons donc dans notre modèle les évolutions boursières des trois précédents semestres, ainsi que le présente notre Tableau en annexe.
Notre tableau nous montre ainsi que la réaction inverse aux évolutions en cours il y a 3 semestres (-18) est significative pour le second semestre (B) de la première année (1). On observera également que le premier semestre de la seconde année (2A) réagit positivement aux évolutions des semestres précédents…
A coté de ces variables de réaction, nous avons introduit plus classiquement des variables muettes prenant la valeur 1 pour le semestre concerné. Ainsi le premier semestre de la troisième année (3A) apparaît généralement positif, c’est l’inverse pour le premier de la quatrième année (4A).
En effectuant une régression sur plus de 120 semestres, nous donnons quelque valeur à notre travail. Mais peu de variables apparaissent comme significatives sur une si longue période, nous en obtenons au total 6.
II) comparaison des qualités prévisionnelles.
La projection de ce modèle obtient un coefficient de corrélation de 0.25 avec les évolutions à prévoir entre 1993 et 2008. Ce n’est pas élevé, mais nous n’avons jamais prétendu que les variables politique devait remplacer les autres, mais pas totalement inintéressant.
En effet, nous avons sur la même période 1929 / 1992 régressé un modèle économique constitué des mêmes données , les cours des 3 précédents semestres, mais sans faire de distinctions politiques. Nous obtenons des projections de meilleures qualités, car le coefficient de corrélation est de 0.32.
Cependant si on additionne les prévisions de ces 2 modèles, on aboutit à une corrélation de 0.36….0.4 de mieux, ce n’est pas très conséquent, mais cela souligne qu’en ignorant l’introduction de variables politiques on se prive d’améliorer la qualité des prévisions…0.04 point de corrélation, cela peut se traduire en sommes conséquentes dans des opérations boursières….
Christian Guy – Juillet 2011
Annexe
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