Nous avons pu constater en amont, sous l’hypothèse forte de corrélation constante, que l’indice de Gini, comme mesure de dispersion au lieu de l’écart-type, conduit à retenir le taux de couverture de 41,3% issu de la loi de student caractérisée par une queue plus épaisse que la normale parmi les autres modèles traitant l’épaisseur de queue y compris ceux des garch et tarch multi-variés dans un cadre économétrique. A – t- on remarqué que cet indice de Gini tend à valoriser respectivement le premier et le quatrième moment d’une variable aléatoire, et de fait l’écart-type et le coefficient d’asymétrie.
Le ratio de couverture, issu de l’hypothèse d’une corrélation dynamique, n’enregistre pas pour autant la moindre dispersion au regard de son indice de Gini, mais surclasse le modèle de couverture considérant la loi de student au regard de la moyenne et de la kurtosis, moments privilégiés par l’indice de Gini. La couverture peut être revue toujours dans un cadre dynamique en empruntant les prévisions singulières issues de l’étude unilatérale des prix spot et à terme du soja à la fois dans le domaine des processus autorégressifs et moyennes mobiles et dans le domaine du traitement de l’épaisseur de queue via les modèles arch linéaires et non linéaires.
On s’intéresse particulièrement à la première ligne de prévision. Se fiant aux prévisions, en dépit de leur qualité qui augure une hausse et non une baisse des prix du soja à la fois sur le marché à terme et sur le marché réel, le producteur possède trois options : soit il décide de ne pas se couvrir et profite en même temps de la hausse en dépit d’une incertitude quant au prix du baril de pétrole; soit il devient spéculateur en vendant des contrats à terme étant donnée la hausse du prix anticipé supérieure à celle du prix spot ; et enfin soit il se couvre en annulant la position résultante ce qui peut sembler irrationnel.
Ainsi nous obtenons respectivement trois ratio dont : 0%, -100% et 4,079% bien sûr sous l’hypothèse de corrélation constante. Le ratio de couverture, issu de l’hypothèse d’une corrélation dynamique, reste plus pertinent au sens où il prend en compte les variations du prix du pétrole déterminant dans la variation du prix du soja à la fois sur le marché à terme que sur le marché physique. Le ratio, découlant des prévisions respectivement des prix spot et à terme, ignore la corrélation existant entre ces mêmes prix sans compter la persistance des queues épaisses.
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