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

Bien que la liquidité des actions ait des répercussions économiques et financières, ses prévisions sont négligées par les chercheurs. Les prévisions de la liquidité des actions est une tâche très difficile en raison de l’irrégularité et la fluctuation des mesures de la liquidité. Cette contribution consiste à prédire la liquidité des actions cotées à la Bourse des Valeurs de Casablanca en se basant sur un échantillon composé de 70 sociétés pour la période allant de janvier 2007 à décembre 2016. Des modèles ARIMA sont d’abord utilisés pour générer des prévisions linéaires ; puis nous développons un réseau de neurone artificiel NARX pour corriger d’éventuelles erreurs d’estimation dans les prévisions ARIMA. Les résultats empiriques démontrent que le réseau de neurone NARX est le modèle le plus performant pour prédire la liquidité des actions.