Prévisions de la liquidité des actions cotées à la bourse des valeurs de Casablanca. Comparaison entre la modélisation ARIMA et les réseaux de neurones NARX

Abstract

Resume Bien que la liquidite des actions ait des repercussions economiques et financieres, ses previsions sont negligees par les chercheurs. Les previsions de la liquidite des actions est une tâche tres difficile en raison de l’irregularite et la fluctuation des mesures de la liquidite. Cette contribution consiste a predire la liquidite des actions cotees a la Bourse des Valeurs de Casablanca en se basant sur un echantillon compose de 70 societes pour la periode allant de janvier 2007 a decembre 2016. Des modeles ARIMA sont d’abord utilises pour generer des previsions lineaires ; puis nous developpons un reseau de neurone artificiel NARX pour corriger d’eventuelles erreurs d’estimation dans les previsions ARIMA. Les resultats empiriques demontrent que le reseau de neurone NARX est le modele le plus performant pour predire la liquidite des actions.