Abstract

SOSA, Miriam; BUCIO, Christian  and  CALISTO, Edgar Ortiz. Dépendance boursière dynamique et variables monétaires aux États-Unis (2000- 2016): estimation par copulations et réseaux de neurones artificiels. Lect. Econ. [online]. 2022, n.96, pp.201-234.  Epub May 05, 2022. ISSN 0120-2596.  https://doi.org/10.17533/udea.le.n96a345321.

L’objectif de cette recherche est d’analyser la dépendance dynamique entre l’indice boursier américain S&P 500 et l’indice boursier mondial (MSCIW), ainsi que d’examiner si des variables monétaires clés (taux d’intérêt à court et à long terme, différentiels de taux d’intérêt et taux de change) expliquent les changements dans cette relation de dépendance. La période d’étude s’applique de janvier 2000 à juin 2016, ce qui comprend des périodes de calme et d’incertitude. La méthodologie comprend les méthodologies de la copule dynamique et du réseau de neurones perceptrons multicouches. Les résultats suggèrent qu’il existe un phénomène d’interdépendance entre les marchés boursiers. Les variations du rapport de dépendance s’expliquent par les variations de l’écart de taux d’intérêt à court terme (LIBOR 3 mois - 3 mois de T-bill).

Keywords : dépendance boursière; variables monétaires; méthodologie Copule; Réseaux de Neurones Artificiels.

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