Etude empirique de l’impact de la faillite de Lehman brothers sur l’économie réelle et financière

1. Rappels
2. L’efficience de marché

Les marchés financiers font le centre d’inspiration des auteurs célèbres comme Fama, Lucas et French. D’après leur analyse, l’efficience de ce type de marché dépend indubitablement des informations publiées par les entreprises cotées en bourse ou par les puissances publiques que les surveillent. Fama a exposé une thèse concernant cette efficience en distinguant trois degrés dont efficience faible, semi-forte et forte. L’étude de Fama entre dans le cadre de l’efficience informationnelle, tandis que pour Lucas, il se focalisait sur l’efficience allocative. Ainsi, le marché est efficient informationnellement si les informations publiées intègrent tous les paramètres nécessaires à l’évaluation d’un actif financier. En effet, les informations entrainent des décisions de vente et d’achat selon le cas.

Dans le cadre de l’étude de l’évènement, la réalité contraint d’éviter toute illusion d’opter pour l’efficience forte, au contraire, les analystes s’inspirent de la théorie d’efficience semi-forte de Fama. À ce sujet, les informations publiées comprennent les informations réglementaires comme les bilans, les rapports divers, seulement quelques analyses techniques n’y sont pas figurées.

1. Etude d’évènements

L’étude d’évènement est une méthodologie servant à vérifier statistiquement l’objectivité d’un évènement et son impact sur d’autres évènements ou d’autres variables. En d’autres termes, cette méthodologie sert à mesurer l’effet d’un évènement économiquement signifiant sur un marché ou un agrégat économique. Son principe est l’évaluation des rendements ou des écarts anormaux entre une situation observée ou empirique et une situation normale estimé à partir d’un modèle économétrique usuel.

2. Principe et méthodologie

Les étapes d’une étude d’évènements

En général, une étude d’évènement suit trois étapes importantes à savoir la détermination d’un modèle théorique de base, la détermination des écarts anormaux (ou des rendements anormaux) et enfin le test de significativité statistique de ces écarts ou ces rendements.

Dans le travail ci-présent, nous entamons la même démarche méthodologique. D’abord, il faut déterminer la fenêtre d’évènements, ensuite, la collecte des données, suivie par la détermination d’un modèle économétrique de base en recourant à la méthode de moindres carrées. Après, le tableau sur les écarts anormaux serait édité et enfin, le test de significativité des écarts anormaux seront proposés. En outre, d’autres illustrations graphiques aideront beaucoup pour la compréhension de certaines situations.

3. Etude de cas : ANALYSE DE L’EFFET DE LA FAILLITE
4. Premier cas : Impact de la faillite sur l’indice boursier S&P500.

Pour analyser l’effet de la déclaration de la faillite de Lehman Brothers sur la variation de l’indice boursier S&P500, il est nécessaire de choisir quelques compagnies qui figurent parmi les mieux cotés en bourse. À cet égard, nous choisissons la Bank of America parce qu’elle figurait parmi les 10 premières compagnies les mieux cotées du S&P500 en 2008[1].

1. Source de données

Les données utilisées dans l’étude sont extraites de l’historique de Boursorama en aout et en septembre 2008 sous le code Bank of America Corporation, US060505 1046-BAC. Les informations boursières du mois d’aout 2008 servent à l’élaboration d’un modèle de marché qui servira comme base d’estimation des cours normaux de BAC. En outre, les données enregistrées pendant le mois de septembre 2008 constituent la valeur des cours normaux observés.

1. Construction d’un modèle économétrique du marché de S&P 500

Le modèle économique concernant l’indice S&P 500 est construit à partir de données enregistrées pendant le mois d’aout 2008. Le tableau 1 suivant affiche les données relatives à ce sujet.

AOUT 2008	Y : COURS BANK OF AMERICA	X : COURS S&P 500
01-août	32,6	1260,15
04-août	33,48	1254,85
05-août	32,81	1284
06-août	32,46	1286,5
07-août	30,95	1266,3
08-août	32,15	1294,4
11-août	32,97	1304,8
12-août	29,8	1287,3
13-août	28,67	1282,1
14-août	30,4	1293,85
15-août	30,51	1298,15
18-août	28,84	1267,5
19-août	28,53	1267,35
20-août	28,44	1271,05
21-août	29,94	1277,6
22-août	29,98	1290,45
25-août	29,05	1267,05
26-août	29,01	1271,3
27-août	30	1283,8
28-août	30,91	1296,5
29-août	33	1287,8

Le modèle linéaire relative à la relation existant entre le cours de la Bank of América et le cours du S&P 500 s’écrit de la manière suivante :

Y représente le cours de la Bank of America

X représente le cours du S&P 500

Les paramètres du modèle sont a et b, et ils sont à estimer

iii. Estimations de a et b

La méthode des moindres carrés aboutit aux formules suivantes

La droite de régression s’écrit :

1. Analyse des cours anormaux

Les cours anormaux sont obtenus par la différence entre les cours observés sur les informations publiées sur le marché et les cours normaux estimés en recourant au modèle de marché établi ci-dessus.

La fenêtre d’événements

Le cas étudié ici prendra comme fenêtre d’événements l’intervalle allant de -10 à +10 de part et d’autre de la date 0 où la banque Lehman Brothers a déclaré sa faillite. Ainsi, l’amplitude de l’intervalle est de 21 jours pendant le mois de septembre sans compter les jours sans cotation comme le 1^er septembre et les samedis et les dimanches.

Le choix de l’amplitude de la fenêtre d’événements est basé sur le raisonnement de Hubler & Meschi selon le quel les 10 jours avant la date 0 permettent d’intégrer les anticipations sur le marché tandis que les 10 jours après correspondent à la période d’éventuelles corrections.[2] En effet, la fenêtre d’évènements est représentée comme suit :

 

T-10

T+10

T=0

15/09/2008

 

 

 

 

 

 

Les cours anormaux

La formule qui donne la série des cours anormaux est :

CAN i représente les cours anormaux à la date i

Cobs i représente les cours observés à la date i, Cobs i est extrait de Boursorama

Cnorm i est les cours estimés de la Bank of America en utilisant le modèle de marché.

Le tableau 2 illustre les données relatives à la détermination des cours anormaux.

sept-08	Cobs i	S&P 500 sept 08	C norm i	CAN i*	CAN i²
2-sept.	32,26	1287,8	30,8499055	1,41009455	1,98836664
3-sept.	32,53	1276,6	30,6015807	1,92841927	3,718800881
4-sept.	30,01	1271,8	30,4951559	-0,48515585	0,235376199
5-sept.	35,32	1233,2	29,6393224	5,68067756	32,27009754
8-sept.	34,35	1249,5	30,0007236	4,349276405	18,91620525
9-sept.	33,03	1268	30,4109028	2,61909718	6,859670038
10-sept.	33,8	1227,5	29,5129429	4,287057105	18,37885862
11-sept.	32,19	1229,05	29,5473093	2,642690738	6,983814334
12-sept.	28,41	1245,9	29,9209049	-1,51090494	2,282833723
15-sept.	25,1	1244,4	29,8876472	-4,78764716	22,92156533
16-sept.	28,87	1188,3	28,6438064	0,226193625	0,051163556
17-sept.	28,63	1210,35	29,1326957	-0,50269567	0,252702934
18-sept.	38,82	1157,05	27,9509361	10,86906394	118,1365509
19-sept.	35,5	1213,1	29,1936683	6,306331745	39,76982008
22-sept.	35,4	1255,35	30,1304289	5,269571083	27,76837939
23-sept.	33,26	1207,6	29,0717231	4,18827692	17,54166356
24-sept.	34,65	1188,8	28,6548923	5,9951077	35,94131633
25-sept.	33,95	1187,85	28,633829	5,316170958	28,26167365
26-sept.	36,3	1204,45	29,0018818	7,298118248	53,26252995
29-sept.	32	1209,05	29,1038723	2,896127738	8,387555872
30-sept	34,39	1113,8	26,9920036	7,39799645	54,73035147
somme				71,3938676	498,6592962

*obtenus en utilisant  où X est remplacé par la deuxième colonne

Test de significativité des paramètres

Ce test implique en premier le calcul des variances et des écarts-type de chaque paramètre, ensuite, le calcul des coefficients de Student pour la comparaison.

Les variances estimées de a et de b sont respectivement 0.0007 et 1112,801. Ce qui donne les écarts-types estimés 0.2727 et 33,3586.  Alors les deux coefficients de Student donnent Ta=0.0006, Tb=83.1122. En outre, la table de Student indique que pour être significatif, le coefficient doit au moins dépasser 2.306. Or b est largement au dessous de 2.306, alors il n’est pas significatif.

Décision : A un niveau de confiance de 95%, la faillite de Lehman Brothers n’a pas d’impact significatif au sens statistique du terme sur le cours boursier de la Bank of America et par extension sur le cours boursier de l’indice S&P 500 aux Etats-Unis. La représentativité de la Bank of America est justifiée par deux arguments, d’abord, elle est une institution financière, et ensuite elle est parmi les mieux cotés en bourse dans le classement 2008. Pourtant, la méthode d’analyse utilisée dans ce premier cas n’est qu’à court terme, ainsi, d’autres tests seront faisable en utilisant la logique de moyen et de long terme.

 

1. Deuxième cas : Impact sur le taux Libor-ois

Le choix du taux de libor-ois repose sur le fait que les grandes banques américaines comme Citigroup Inc., USB, Bank of America et JP Morgan Chase jouent un rôle prépondérant sur la variation de son cours et sa détermination. Malgré le fait qu’il y a d’autres grandes banques internationales qui s’y opèrent, mais comme nous étudions le marché américain, il est plus pratique de choisir les banques américaines et l’unité monétaire dollar.

1. Source de données

Les données qui servent à la conception du modèle de marché proviennent de la base de données de Bankhawk.co.uk et de celle de Boursorama pendant le mois d’aout et de septembre 2008.

1. Construction du modèle économétrique du taux libor

Dans ce travail, le modèle économétrique explique la relation linéaire existante entre le cours du libor sur le marché londonien et le cours de l’USD 3M BBA LIBOR sur le marché américain. Pour cela les chiffres sont exposés dans le tableau 4 ci-dessous.

 

	X: USD 3m bba libor	Y : libor marche
01/08/2008	2,798	5,78
04/08/2008	2,802	5,779
05/08/2008	2,803	5,778
06/08/2008	2,803	5,778
07/08/2008	2,804	5,776
08/08/2008	2,804	5,775
11/08/2008	2,804	5,779
12/08/2008	2,804	5,778
13/08/2008	2,807	5,768
14/08/2008	2,809	5,761
15/08/2008	2,809	5,762
16/08/2008	2,811	5,762
19/08/2008	2,812	5,761
20/08/2008	2,811	5,761
21/08/2008	2,81	5,76
22/08/2008	2,81	5,759
27/08/2008	2,81	5,754
28/08/2008	2,811	5,754
29/08/2008	2,81	5,753
somme	53,332	109,578

Il faut remarquer que la date prise en compte pour l’élaboration du modèle est le mois d’aout 2008, un mois avant celui de la déclaration de faillite de Lehman Brothers. Ce choix est justifié par le fait que le modèle servira ultérieurement à l’estimation du cours normal de libor.

iii. Estimations des paramètres

Le modèle d’écrit

X représente le cours d’USD 3M BBA LIBOR

Y représente le cours du libor selon l’observation de Bankhawk

Les paramètres a et b constituent les coefficients qui relient les deux taux.

Les valeurs de a et de b s’obtiennent à partir des formules suivantes :

 

La droite de régression qui exprime la relation entre le cours de libor sur le marché américain et celui observé sur le marché international s’écrit :

1. Détermination des cours anormaux du libor sur le marché interbancaire

Les cours anormaux sont obtenus par la soustraction des cours observés sur le marché de libor et les cours théoriques assortis de l’application du modèle de marché.

La formule qui donne la série des cours anormaux est :

CAN i représente les cours anormaux à la date i

Cobs i représente les cours observés à la date i

Cnorm i est les cours estimés

Le tableau 4 illustre les données relatives à la détermination des cours anormaux du libor

Sept 2008	x’ observe	y’théorique	y’sur le marche	écart anormaux	Ecart²
01/09/2008	2,813	5,754115	5,749	-0,005115	2,61632E-05
02/09/2008	2,814	5,75197	5,746	-0,00597	3,56409E-05
03/09/2008	2,815	5,749825	5,744	-0,005825	3,39306E-05
04/09/2008	2,814	5,75197	5,741	-0,01097	0,000120341
05/09/2008	2,817	5,745535	5,739	-0,006535	4,27062E-05
08/09/2008	2,818	5,74339	5,737	-0,00639	4,08321E-05
09/09/2008	2,819	5,741245	5,727	-0,014245	0,00020292
10/09/2008	2,819	5,741245	5,717	-0,024245	0,00058782
11/09/2008	2,819	5,741245	5,708	-0,033245	0,00110523
12/09/2008	2,816	5,74768	5,704	-0,04368	0,001907942
15/09/2008	2,876	5,61898	5,715	0,09602	0,00921984
16/09/2008	3,063	5,217865	5,791	0,573135	0,328483728
17/09/2008	3,204	4,91542	5,871	0,95558	0,913133136
18/09/2008	3,21	4,90255	5,978	1,07545	1,156592703
19/09/2008	3,198	4,92829	6	1,07171	1,148562324
22/09/2008	3,211	4,900405	6,01	1,109595	1,231201064
23/09/2008	3,476	4,33198	6,056	1,72402	2,97224496
24/09/2008	3,769	3,703495	6,2	2,496505	6,232537215
25/09/2008	3,762	3,71851	6,276	2,55749	6,5407551
26/09/2008	3,883	3,458965	6,255	2,796035	7,817811721
29/09/2008	4,053	3,094315	6,261	3,166685	10,02789389

La colonne 5 représente les cours anormaux du libor.

La fenêtre d’événement est similaire à la première expérience c’est-à-dire de -10 à +10 de part et d’autre de la date 0 (15 septembre 2008)

Test de significativité des paramètres

Les variances et les écarts-types des paramètres a et b sont : 0,59 ; 5.906 ; 0.768 ; 2.43

Les coefficients estimés de a et b sont respectivement : 15,43 et -0.882

La table de Student indique 2.093 pour un degré de liberté 16 et un niveau de confiance de 95%. Pour le paramètre a, la valeur 15,43 est statistiquement significatif et pour le paramètre b, il faudra encore déterminer la différence entre -0.882 et -2.1449 pour avoir 1.26. Ainsi, la comparaison avec la table de Student démontre b n’est pas significatif à court terme, il faudra encore augmenter le nombre de jours d’observation des cours.

Récapitulation : L’impact de la faillite de Lehman n’est significatif que sur une période relativement long sur le taux libor. Dans ce cas, il faudra augmenter la fenêtre d’évènement de l’expérience. Pourtant, à premier vue, la tendance du cours de libor affiche une tendance haussière après 15 septembre 2008. Cette situation peut être expliquée de différentes manières et peut être influencée par d’autres banques que les banques américaines. En tout, l’analyse de l’effet de la faillite de Lehman Brothers devrait tenir compte des cours du libor sur les marchés européens, américaines et asiatiques pour avoir plus de précision.

Par ailleurs, la représentation graphique permet de voir plus claire sur les tendances du cours de Libor observé sur deux panels géographiquement éloignés.

En observant ce graphique, il apparait d’un coup d’œil qu’après le 15 septembre, la faillite de Lehman entraine une augmentation de l’USD 3M libor qui entraine ensuite une augmentation du libor observé sur le marché londonien. Cette variation est notable pour un taux d’intérêt comme le libor. En tout, le modèle théorique ne représente pas vraiment la réalité pour le cas étudié ici.

1. Troisième cas : Impact de la faillite sur le PIB américain entre 2008 et 2009

L’étude de l’impact de la faillite sur les agrégats économiques prend une nouvelle forme, elle ne se concentre pas vraiment sur l’évènement de 15 septembre 2008 comme l’étude des marchés financiers. En principe, la réactivité du PIB par un tel évènement n’est pas aussi spontanée que celle des cours boursiers, en plus, la période d’appréciation du PIB aux Etats-Unis se fait par trimestre. A cet égard, une année comporte 4 publication du PIB soient le 29 et le 28 février, le 31 mai, le 31 aout et le 29 novembre.

Dans ce troisième cas, nous prenons la variable investissement national brut comme variable explicative du modèle économétrique initial. En outre, le période d’observation sur le quel les données sont extraites est le trimestre pour une raison de commodité, mais aussi, la période de l’étude de l’évènement est relativement courte pour les publications annuelles du PIB.

1. Source de données

Les données utilisés provient du bea.gov pour les PIB trimestriels allant de 2007 jusqu’à la fin de l’année 2009. Quant aux données relatives aux investissements, elles sont issues du site de Hill College concernant de l’investissement.

1. Construction du modèle économétrique initial du PIB   

L’évènement de la faillite est le 15 septembre 2008, alors, les données observées sur les investissements et le PIB commencent à 5 observations qui le précédent. En d’autres termes, il faut considérer les publications effectuées le 31 mai 2007 jusqu’au 31 mai 2008.

Le tableau 5 renferme ces données concernant le PIB et l’investissement national brut.

année	trimestre	Y : PIB	X : inv.
2007	TRIM. 1	13758,5	2301,7
	TRIM. 2	13976,8	2636,5
	TRIM. 3	14126,2	2671,7
	TRIM. 4	14253,2	3208,9
2008	TRIM. 1	14273,9	3242,9
	TRIM. 2	14415,5	4267,1
	TRIM. 3	14395,1	4292,8
	TRIM. 4	14081,7	4316,9
2009	TRIM. 1	13893,7	4329,6
	TRIM. 2	13854,1	4336,01
	TRIM. 3	13920,5	4501,5
	TRIM. 4	14087,4	6093,3

iii. Estimation des paramètres du modèle économétrique

Le modèle exprime la relation entre le PIB et l’investissement, autrement dit, il exprime la variation du PIB en fonction de la variation de l’investissement. L’expression du modèle est comme suit :

Y représente le PIB trimestriel

X représente l’investissement national brut

Et les paramètres a et b sont à estimer.

L’utilisation de la méthode des moindres carrées ordinaires permet d’obtenir les formules et les résultats suivants.

Ainsi, le modèle s’écrit

Cette relation est une relation classique très utilisée en analyse économétrique. Elle devrait toujours être une relation positive.

1. Détermination des écarts anormaux entre le PIB observé et théorique

Pour la seconde partie de l’étude du PIB, nous utilisons la partie inferieure des données sur le tableau 4. Ces données ont été enregistrées entre le troisième trimestre du mois d’aout 2008 et le troisième trimestre de l’année 2009.

Le raisonnement sur la détermination des écarts anormaux est le même que précédent.  Théoriquement, cet écart s’obtient par la formule suivante.

Epib est l’écart entre le PIB observé et théorique

PIBobs représente le PIB extrait des données

PIBestimé représente le PIB estimé par l’utilisation du modèle économétrique, c’est-à-dire le PIB normal.

Le tableau 5 représente les informations concernant l’étude des écarts anormaux du PIB

 

 

Année	Trimestre	Y : PIB	X : inv.	Y estimé	Ecart PIB	Ecart ²
	TRIM. 3	14395,1	4292,8	14408,4885	-13,3885348	179,252865
	TRIM. 4	14081,7	4316,9	14412,9072	-331,207213	109698,218
2009	TRIM. 1	13893,7	4329,6	14415,2357	-521,535729	271999,516
	TRIM. 2	13854,1	4336,01	14416,411	-562,310987	316193,646
	TRIM. 3	13920,5	4501,5	14446,7532	-526,253191	276942,422

1. Test de significativité

Le test de significativité de Student appliqué à cette étude du PIB se construit comme suivant.

Calcul des deux coefficients de Student

Les écarts-types des deux paramètres a et b sont respectivement 3,303 et 14388,418

Les deux coefficients de Student qui serviront à la comparaison sont : a’=4005.3 et b’=0.000127.

Résultats du test : Avec un niveau de confiance de 95% et un effectif de 5 enregistrements, seul le paramètre a est statistiquement significatif selon le principe de Student. Le non significativité de b peut être expliqué de différentes manières. Premièrement, le modèle initialement établi implique des données enregistrées pendant plusieurs périodes pour être plus représentative et standard. Deuxièmement, la composition du PIB américain ne dépend principalement pas des investissements nationaux mais il existe d’autres variables plus prépondérants sur sa composition. Troisièmement, le test de Student peut être remplacé par d’autres tests utilisés sur l’étude d’évènement. Et quatrièmement, la période entre 15 septembre 2008 et 2009 n’est pas opportun pour pouvoir tester la décroissance du PIB par l’investissement. Néanmoins, le test de Student sur les investissements ne permet pas d’affirmer que la faillite de Lehman Brothers aurait des impacts sur le PIB.

En outre, la relation entre le PIB et l’investissement national brut peut être appréciée par le graphique suivant.

D’après le graphique, la relation entre l’investissement et le PIB peut être mis en exergue. Cela se voit par les deux tendances baissières des variables surtout après le quatrième trimèstre de l’année 2008. En d’autres termes, il faut recourir à l’utilisation des autres agrégats comme les bénéfices des sociétés ou la balance de paiements pour mettre en évidence cette relation.

 

1. Quatrième cas : Analyse de l’impact sur le chômage

L’étude de l’impact de la faillite sur le chômage part de la relation entre le chômage et le PIB après l’évènement du 15 septembre 2008.

1. Source de données

Les données concernant les statistiques du chômage proviennent du Bureau of Labour Statistic des Etats-Unis. En réalité, le chômage est évalué mensuellement mais pour une question de commodité, ces données font l’objet d’une synthèse par 3 mois comme le PIB. En outre, les données sur le PIB trimestriel sont celles utilisées précédemment. Le tableau 6 représente dans la deuxième colonne, les taux mensuels de chômage tandis que la troisième colonne représente les moyennes des taux par trois mois.

 

Période	Taux	Moyenne
sept.-08	6,2	6,5
oct.-08	6,6
nov.-08	6,8
déc.-08	7,3	7,8
janv.-09	7,8
févr.-09	8,2
mars-09	8,6	9,0
avr.-09	8,9
mai-09	9,4
juin-09	9,5	9,6
juil.-09	9,5
août-09	9,7

 

1. Construction du modèle théorique

Le modèle théorique forme une relation entre le chômage et le PIB. En principe, le chômage est une fonction décroissante du PIB, lorsque le PIB augmente, le chômage diminue certainement et il diminue au sens inverse. Le tableau ci-dessous montre les données correspondantes à l’étude.

 

Période	X : Pib	Y : Taux moyen
4 ème trim. 2008	14081,7	6,5
1 er trim. 2009	13893,7	7,8
2 ème trim. 2009	13854,1	9,0
3 ème trim. 2009	13920,5	9,6

iii. Estimation des paramètres du modèle

Les valeurs des paramètres a et b après le recours à la méthode des moindres carrées sont les suivantes :

Ainsi, le modèle s’écrit :

Y représente le chômage

X représente le PIB

Les paramètres a et b sont ceux du modèle de régression linéaire

La relation démontre une fonction négative entre le chômage et le PIB, alors le principe est vérifié.

1. Calcul des taux anormaux

Les taux de chômage normaux ou estimés sont obtenus à la différence entre les taux observés ou taux empiriques et les taux théoriques. Ces derniers sont issus du modèle théorique formulé précédemment. Ces taux suivent la suivante formule.

Le tableau suivant montre les informations concernant cette étude.

 

Période	Taux	PIB	Taux normaux	Taux anormaux	Taux anormaux ²
4 ème trim. 2008	6,5	14081,7	7,510015	-1,010015	1,0201303
1 er trim. 2009	7,8	13893,7	8,835415	-1,035415	1,07208422
2 ème trim. 2009	9,0	13854,1	9,114595	-0,114595	0,01313201
3 ème trim. 2009	9,6	13920,5	8,646475	0,953525	0,90920993
Somme		13937,5			3,01455646

 

1. Test de significativité

Les écarts entre les taux observés et les taux normaux servent au calcul des écarts-types estimés des paramètres du modèle a et b. Ces derniers subissent ensuite un test de Student afin de vérifier significativité.

Après les calculs, la variance estimé des écarts donne 1.507, l’écart-type estimé du paramètre à vaut 0.707 et celui de b égale à 9855.49.

Ensuite, les deux coefficients Student sont 220,95 pour a’ et -1.07 x 10^-6. En outre, la table de Student indique une valeur de 4.303 pour deux degrés de liberté et 95% de confiance. Ainsi, la comparaison donne les mêmes résultats que précédents, c’est-à-dire que seul a est significatif au sens statistique du terme tandis que b ne l’est pas.

 

1. Interprétation des résultats du test

Le non significativité du paramètre b n’explique pas forcement l’impertinence de la relation économétrique entre le chômage et le PIB parce que dans le modèle économétrique initial, cette relation est vérifié même pour un échantillon de petite taille. Par contre, il est facile de verifier cette relation en procédant à une analyse graphique. A cet égard, le graphique suivant essaie de démontrer les deux tendances du taux de chômage et du PIB entre le mois de septembre 2008 et le mois de septembre 2009 aux Etats-Unis.

 

Ces deux graphiques démontrent la disparité entre la tendance du PIB et celle du taux de chômage pendant les quatre trimestres de l’observation. Pendant le dernier trimestre de l’année 2008, le PIB prend une allure descendante brusque tandis que le chômage s’apprête à monter.

5. Interprétation générale

D’une façon expérimentale, les propos énoncés dans l’article de Cochrane et Zingales ne sont pas vérifiés que ce soit pour les indices boursiers que pour les variables économiques. En effet, il faudra tenir compte des autres évènements et étendre la période d’observation au plus d’un an pour apprécier les impacts de la faillite de Lehman sur l’économie. Il ne faudra non plus oublier que les différents marchés ont des élasticités différentes les uns des autres. A ce sujet, le marché financier est le plus réactif des marchés, il peut succomber facilement à la panique, c’est la raison de son instabilité depuis toujours. Par contre, le marché du travail est plus rigide. Logiquement, le licenciement ne prend pas un caractère spontané et général d’un mois à un autre.

[1] Wikipedia : classement des fortunes 500 américains en 2008

[2] Hubler & Meschi, Alliances, Acquisitions et Valorisations Boursières : Application d’une méthode d’étude d’évènements, page 5