Weak-Form Market Efficiency in the Dhaka Stock Exchange: Evidence from a Multi-Test Approach Around the 2024 Political Transition

Dans le monde de la finance, il existe une idée de longue date appelée l'Hypothèse de l'Efficience du Marché. Elle suggère que les cours boursiers sont comme un lancer de pièce équitable : ils changent de manière aléatoire car ils absorbent instantanément chaque nouvelle et chaque information disponible pour tout le monde. Si cette idée est vraie, alors observer comment une action s'est déplacée hier ne peut pas vous aider à deviner où elle ira demain. Le passé ne détient aucun indice secret pour le futur. Ce concept est le socle de l'investissement moderne, mais il est souvent mis à l'épreuve là où les règles sont moins claires. Dans de nombreux pays en développement, les marchés peuvent être peu profonds, ce qui signifie que peu de personnes négocient chaque jour, et l'information peut ne pas se diffuser aussi rapidement que dans les pays riches. Lorsque les prix ne bougent pas de manière aléatoire, cela ouvre la porte aux investisseurs pour potentiellement repérer des modèles et gagner de l'argent en se basant uniquement sur l'histoire. Comprendre si un marché est véritablement aléatoire ou s'il suit des modèles cachés est crucial pour quiconque cherche à comprendre comment la valeur est déterminée dans ces économies.

Des chercheurs de l'Université de gestion de Bangladesh (Bangladesh University of Professionals) ont décidé de mettre cette idée à l'épreuve sur la Dhaka Stock Exchange, la principale bourse du Bangladesh. Ils s'intéressaient particulièrement à un moment précis de l'histoire : la transition politique qui s'est produite en août 2024, lorsque le gouvernement a démissionné et qu'une administration intérimaire a pris le pouvoir. Les marchés réagissent souvent violemment à de tels changements, et les chercheurs voulaient savoir si ce changement de direction avait également modifié le comportement du marché. Est-ce que le chaos de la transition a rendu le marché plus chaotique, ou est-ce que le nouvel ordre a apporté plus de prévisibilité ? Pour le savoir, ils ont recueilli les données de prix quotidiens de trente des entreprises les plus grandes et les plus actives de la bourse, ainsi que l'indice principal qui les suit, couvrant une période allant du début de 2016 jusqu'au milieu de 2025. Ils ne se sont pas contentés d'une seule méthode de vérification ; au contraire, ils ont utilisé une batterie de cinq méthodes statistiques différentes, chacune conçue pour détecter un type de modèle différent, allant des connexions simples entre les jours à des tendances plus complexes sur plusieurs semaines.

Les résultats des données à long terme, couvrant près d'une décennie, étaient clairs et cohérents : le marché ne se comportait pas de manière aléatoire. En fait, les tests ont montré que pour la grande majorité de ces actions, le passé influençait le futur. Lorsque les chercheurs ont examiné les variations de prix quotidiennes, ils ont constaté que les prix avaient tendance à se déplacer par grappes plutôt que selon une ligne droite et imprévisible. Si une action montait un jour, elle était plus susceptible de continuer à se déplacer dans une direction similaire pendant quelques jours suivants, ou elle présentait un modèle qui pouvait être détecté par leurs outils. Cela s'est produit pour environ quatre-vingt-quatre à quatre-vingt-dix-sept pour cent des actions étudiées, selon le test spécifique utilisé. Même l'indice principal, qui est censé représenter l'ensemble du marché, présentait ces modèles prévisibles. Cela suggère que le marché n'est pas encore efficient au sens strict, qu'il existe encore des frictions, telles qu'une circulation lente de l'information ou des règles de négociation, qui empêchent les prix de s'ajuster instantanément et de manière aléatoire.

Les chercheurs ont ensuite zoomé sur la période suivant la transition politique d'août 2024 pour voir si le nouveau gouvernement avait résolu ces problèmes. À première vue, les chiffres semblaient prometteurs. Lorsqu'ils ont appliqué les mêmes tests sur les données de l'année suivant la transition, le nombre d'actions présentant des modèles prévisibles a chuté de manière spectaculaire. Les tests qui avaient auparavant rejeté l'idée de l'aléas ont désormais majoritairement accepté l'aléas. Il semblait que le marché soit soudainement devenu plus efficient et plus aléatoire. Cependant, les chercheurs ont pris garde à ne pas sauter à cette conclusion. Ils ont creusé davantage et ont découvert que cette amélioration apparente était probablement une illusion causée par la courte durée de l'étude. La période après la transition ne durait qu'environ un an, ce qui est un échantillon très petit comparé aux neuf années de données qu'ils possédaient avant. Lorsqu'ils ont vérifié les chiffres réels en coulisses, ils ont trouvé que les modèles sous-jacents n'avaient pas réellement changé. Les coefficients mathématiques qui mesurent à quel point le prix d'hier affecte celui d'aujourd'hui n'ont pas diminué ; ils sont restés sensiblement les mêmes. Les tests n'ont simplement pas réussi à détecter les modèles parce qu'il n'y avait pas assez de données pour en être certain.

De plus, les chercheurs ont cherché une « rupture » spécifique dans les données, un moment où les règles du marché semblaient fondamentalement changer à cause du changement politique. Ils n'ont trouvé aucune preuve d'un tel changement. La façon dont les actions se comportaient avant la transition était statistiquement indiscernable de la façon dont elles se comportaient après. Le déclin du nombre de modèles détectés n'était pas dû à une amélioration du marché, mais au fait que les outils statistiques étaient moins puissants lorsqu'ils étaient appliqués à une chronologie plus courte. L'étude a conclu que les inefficiences de la Dhaka Stock Exchange sont ancrées dans des problèmes structurels profonds, tels que des volumes de transactions faibles et des contraintes réglementaires comme les limites de prix qui empêchent les actions de bouger librement, plutôt que dans la personne qui dirige le gouvernement. Un changement de leadership seul n'a pas suffi à réparer la capacité du marché à traiter l'information.

Un facteur spécifique a compliqué le tableau : l'utilisation de « prix planchers » par les régulateurs. Pendant un certain temps, les autorités ont fixé un prix minimum en dessous duquel certaines actions ne pouvaient pas être négociées. Cela signifiait que même si une action aurait dû perdre de la valeur, le prix restait bloqué, créant de longues séries de jours sans aucun changement. Cette stabilité artificielle a créé des modèles qui ressemblaient à de la prévisibilité, mais qui étaient en réalité le résultat d'une règle. Même après la transition politique, certaines de ces restrictions sont restées en place pour quelques grandes entreprises, brouillant davantage les pistes. Les chercheurs ont noté que bien que le marché présente certains signes statistiques de prévisibilité, ces modèles étaient faibles et probablement trop ténus pour être exploités à des fins de profit facile une fois les coûts de transaction et les frais pris en compte. Le marché n'était pas aléatoire, mais ce n'était pas non plus un endroit où une stratégie simple pouvait garantir une fortune.

En fin de compte, l'étude brosse le portrait d'un marché qui est encore en phase de maturation. La Dhaka Stock Exchange ne suit pas encore la marche aléatoire parfaite observée dans certains des centres financiers les plus développés du monde. Les modèles que les chercheurs ont trouvés sont typiques des marchés émergents où les transactions sont moins fréquentes et l'information circule plus lentement. La transition politique de 2024, bien qu'étant un événement historique pour le pays, n'a pas agi comme un interrupteur magique modernisant instantanément le marché boursier. Les inefficiences subsistent, dictées par la mécanique de fonctionnement du marché plutôt que par la politique du moment. Pour que le marché devienne véritablement efficient, les chercheurs suggèrent que l'attention doit se porter sur l'amélioration de la liquidité, la suppression des barrières de prix artificielles et la garantie d'une libre circulation de l'information, plutôt que d'attendre qu'un changement de gouvernement résolve le problème. Les données montrent que le marché écoute l'histoire, mais qu'il apprend encore à écouter le présent.