REVUE DES SCIENCES ÉCONOMIQUES DE GESTION ET DE … · Pr. Ammar SEKHRI Professeur - Ex Ministre Pr. Mohamed El Hocine BENISAAD ... 2015 9 LE PROCESSUS DE ... 1979. How competitive

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DES SCIENCES ÉCONOMIQUES

DE GESTION ET DE COMMERCE

Revue internationale spécialisée publiée par la Faculté des Sciences

Économiques, Sciences Commerciales et des Sciences de Gestion

Université d’Alger 3

N° 31 - 2015

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ISSN : 1112 – 2382

N° du dépôt légal : 2004 - 832

REVUE DES SCIENCES ÉCONOMIQUES

DE GESTION ET DE COMMERCE

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Sommaire

1- Dans Le Processus De Liberalisation De La Filiere Sucre En Algerie: Impacts Et Enjeux

Mr. BENZOHRA Benyoucef……………………………………..…………………………………………….………………………………………………………………………………………. 9

2- Are the Arabic Financial Markets Efficient Under The Weak Form?

Mr. GUEBLI Zoheir ………………………………………..………………………………………….………………………………………………………………………………………………………………. 23

Revue des Sciences Économiques de Gestion et de Commerce / N° 31 - 2015

9

LE PROCESSUS DE LIBERALISATION DE LA FILIERE SUCRE EN ALGERIE: IMPACTS ET ENJEUX

Mr. BENZOHRA Benyoucef * Résumé :

Le processus de libéralisation économique dans les années quatre vingt dix en Algérie, a favorisé l’émergence d’entreprises sucrières privées de raffinage de sucre roux d’importation, dont le développement s’explique principalement par une protection douanière contre l’importation de sucre blanc. Ces entreprises font face aujourd’hui à une concurrence internationale intense, due au pouvoir de négociation des grandes firmes d’approvisionnent en sucre roux. Cette situation montre que le défi pour les entreprises sucrières algériennes est leur aptitude à maîtriser leurs approvisionnements en matière première, d’où la nécessité d’élaborer des stratégies d’internationalisation pour la production de sucre roux (sucre de cannes) en Afrique ou en Amérique latine, à l’instar des firmes mondiales du sucre.

due to the power of market of the large firms, in particular those who supply brown sugar. This situation shows that the challenge for the Algerian sugar companies is their aptitude to control their raw material supplies. From where need for these companies for working out strategies of internationalization for the production of brown sugar (cane sugar) in Africa or Latin America, like the example of certain world firms of sugar.

Abstract: The process of economic liberalization engaged in the years four twenty ten in Algeria, has fostered the emergence of private sugar companies of brown sugar refining of importation. This caused a fast increase of the total capacity of production, because of a customs protection against the white sugar importation. These companies cope today with an intense international competition,

* Maître de conférences A, Université de Khemis-Miliana.

LE PROCESSUS DE LIBERALISATION DE LA FILIERE SUCRE EN ALGERIE/Mr. BENZOHRA Benyoucef

10

1. PROBLEMATIQUE ET DEMARCHE

La filière sucrière en Algérie est actuellement totalement dépendante du marché mondial (1), puisque la production de betterave sucrière a été suspendue en 1982 par l’Etat, en raison de plusieurs de plusieurs contraintes technico-économiques. La consommation de sucre par habitant est l’une des plus importantes dans le monde avec 36 Kg par an 2012 et une consommation totale d’environ 1,2 millions de tonnes. Dans le contexte des réformes économiques engagées à partir de 1993, les raffineries sucrières publiques ont été privatisées (il s’agit des raffineries de l’Enasucre - entreprise publique ayant produit du sucre de betterave entre 1966 et 1982 et raffiner du sucre roux d’importation depuis 1970-) et d’autres relevant de l’investissement privé ont été mises en service à partir de 2002 (raffineries de Cevital). La demande locale a été totalement satisfaite et le surplus de production est destiné à l’exportation. Le pays est devenu ainsi un pôle régional en matière de raffinage de sucre roux, sachant que cette matière première est importée. L'objectif de cet article est d’apporter un éclairage sur l’essor actuel de l’industrie sucrière algérienne, ainsi que sur les contraintes à son développement futur. Il s’agit de s’interroger notamment sur l’environnement concurrentiel qui caractérise cette industrie, en partant de l’hypothèse que le contexte interne lui est favorable, mais que son avenir est compromis à cause de la concurrence internationale.

La réflexion que nous proposons dans cet article s'appuie sur le modèle des cinq forces de la concurrence (Porter, 1979) (2) et ce d’une part pour mettre en évidence l'intensité concurrentielle et d’autre part pour détecter d’éventuelles forces et éléments stratégiques qui peuvent procurer à cette industrie un avantage concurrentiel. Cette approche a été enrichie dans le cadre de ce travail en présentant d’abord le contexte institutionnel pour montrer particulièrement quel rôle joue l’Etat dans la régulation du marché.

_____________________________________ (1) Boukella M, 1999. Les industries agro-alimentaires en Algérie » : politiques, structures et performances depuis l’indépendance. Cahiers options Meditérranéennes –CIHEAM/CREAD volume 19.

(2) Porter M., 1979. How competitive forces shape strategy. Harvard Business Review.


11

«Le modèle des cinq forces de Porter » est utilisé pour analyser la structure concurrentielle d’une industrie. C’est un outil d’analyse stratégique privilégié qui permet d’examiner les forces majeures qu’exerce la concurrence à travers le comportement des principaux acteurs qui sont les fournisseurs, les clients, les concurrents, les nouveaux entrants et les produits de substitution, et aux quels en ajoute souvent l’Etat.

Cet article est articulé autour de deux parties :

- la première aborde l’environnement concurrentiel de l’industrie algérienne du sucre,

- et la deuxième discute des principaux résultats obtenus.

2. RESULTATS

2.1. Le contexte institutionnel : le rôle régulateur de l’Etat

2.1.1. Protection de la production nationale

Les importations de sucre roux ont connues un accroissement considérable, en raison de la croissance de l’industrie de raffinage (voir graphes 1 et 2). Mais les importations de sucre blanc ont également enregistrées une augmentation remarquable, suite à l’application de l'Accord d'association entre l'Algérie et l'Union européen (UE).

Graphe 1 : Evolution de la quantité de sucre roux transformée en Algérie entre 1990 et

2009 (en tonnes)

Source : Elaboré par nous-mêmes

0100000200000300000400000500000600000700000800000900000

1990 2009

Années

Quantités


12

Graphe 2 : Evolution de la facture des importations algériennes de sucre (en millions de dinars algériens)

Source : Office Nationale des Statistiques

La politique des pouvoirs publics visant la protection de l’industrie sucrière nationale, se traduit par :

- une taxation des importations de sucre blanc à un taux largement supérieur à celui appliqué au sucre roux (voir graphe 3),

- des tarifs douaniers à l'importation de sucre blanc (hors accord avec l’UE) qui sont restés relativement élevés, alors que ceux relatifs à l'importation de sucre roux montrent une tendance à la diminution.

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

1983 1990 1995 2000 2002 2006

Années

Millions de dinars


13

Graphe 3 : Evolution des barrières douanières à l'importation de sucre en Algérie entre 2000 et 2010 (en %)

* : Hors Accord d'association Algérie-UE.

Source: Ministère du commerce

Cependant, la volonté de l’Etat de se diriger vers le libre échange, représente une sérieuse menace pour cette industrie. L’Accord d’association « Algérie-UE » et le projet d’adhésion à l’OMC en témoignent.

2.1.2. Les engagements vis-à-vis de l’UE

L’application de l’Accord d’association entre l’Algérie et l’UE a commencé à partir du 1er septembre 2005. Il stipule l’entrée sur le marché algérien d’un contingent de 150 000 tonnes de sucre blanc par an d’origine européenne, exonérées de taxes douanières. Cet accord entre dans la perspective d’une zone de libre échange à l’horizon 2020.

Face à cette nouvelle situation, l’entreprise Cevital (3) a fait recours à l’achat d’une partie de ce contingent, en justifiant cette action par le fait de vouloir contrer d’éventuelles opérations de dumping (vente de sucre blanc –produit fini- au même prix que le sucre roux qui est une matière première soumise à 5% de droits de douanes).

Pour le moment, cet accord a plutôt des conséquences négatives sur le marché sucrier algérien (Achabou, 2007) (4) :

05

101520253035

1997 2000 2002 2004 2006 2008

Années

%

*Sucre blanc sucre roux


14

- absence de réciprocité dans les relations commerciales en termes de quotas de produits. Ceci est induit par les barrières tarifaires puisque l’UE applique au sucre algérien une taxe spécifique de 400 euros par tonne. A cela s’ajoute des barrières non tarifaires (par exemple la teneur en sucre des confitures de produits tropicaux exportés vers l’UE ne doit pas dépasser 13%).

- dépassement du quota fixé au préalable puisqu'en 2005 environ 220 000 tonnes de sucre blanc ont été importées en l'espace de quelques jours, soit 70 000 tonnes de plus.

- l'utilisation par l’UE du système FIFO comme moyen d'attribution des contingents, a eu des conséquences négatives sur le marché algérien. Ainsi, l'engouement des importateurs algériens vers le marché européen, s'est traduit en 2005 par une augmentation de 30% des prix

du sucre à l'importation et ce en moins d'une semaine (Le Point Economique, 2006b) (5).

- concentration des quantités importées entre les mains d'un nombre réduit d'opérateurs, ce qui encourage la spéculation et donc l'augmentation des prix sur le marché local.

2.1.3. Les exigences d’adhésion à l’OMC

Dans la perspective de devenir membre de l’Organisation mondiale du commerce (OMC), l’Etat a adopté en 2007 une loi interdisant aux entreprises de disposer de plus de 45% du marché. L’entreprise Cevital fait exception à cette règle puisqu’elle dispose actuellement d'environ 60% du marché, conformément à une dérogation accordée par les pouvoirs publics réglementaire ou celles qui peuvent justifier qu’elles ont notamment pour

_____________________________________ (3) Cheriet F, Tozanli S, 2010. L’agrobusiness en méditerranée : tendances actuelles et perspectives, cahiers du CREAD, Alger.

(4) Achabou M A, 2007. Mise en application de l'accord d'association UE-Algérie : les conséquences sur l'industrie sucrière algérienne. Barcelone : Coférence méditerannéenne sur l'agro-alimentaire du 23 au 25 avril.

(5) Point éco, 2006b. Controverse autour du sucre : Fini ou demi fini, telle est la question. Strasbourg : CCI.


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effet d’améliorer aux concentrations d’entreprises qui résultent de l’application d’un texte législatif ou leur compétitivité ou de développer l’emploi ou de permettre aux petites et moyennes entreprises (PME) de consolider leur position concurrentielle.

Dans la même perspective l’Etat à promulguer une loi qui a servis à l’installation en 2008 d’un Conseil de la concurrence, dont la mission est l’organisation du contrôle pour la lutte contre les monopoles.

Face à cette réglementation qui encourage la concurrence sur le marché local, Cevital a dû renforcer sa stratégie d’exportation pour écouler le surplus de sa production.

L’éventuelle adhésion de l'Algérie à l’OMC, pourrait aboutir à une levée totale de la taxe douanière sur les importations de sucre blanc, ce qui représente une menace pour l’industrie sucrière algérienne, même si elle utilise un sucre roux exonéré à l'importation.

2.2. Le contexte structurel : le défi de la concurrence selon le « modèle des cinq forces de Porter »

2.2.1. Les concurrents

La privatisation de l’Enasucre en 2007 au profit d’investisseurs privés locaux, a donné lieu à trois entreprises privées de raffinage de sucre d’une capacité de transformation de 330 T/jour et 99 000 T/an chacune : d’une part "Ram Sucre" à Mostaganem et "Rassila Sucre" à Sidi-Lakhdar qui font partie de la filiale « Ouest Import » du « Groupe Berrahal » ; et d’autre part « Sorasucre » à Guelma faisant partie du « Groupe Pro Lipid ». Par ailleurs, le mouvement de libéralisation de l’économie algérienne à partir de 1993, a favorisé la création en 1998 du groupe privé Cevital qui réalise le raffinage du sucre roux par deux raffineries : l'une installée en 2002 d'une capacité de transformation de 1 600 T/jour, et l'autre installée en 2008 d'une capacité de transformation de 3000 T/jour ; soit au total 4 600 T/jour et environ 1.5 millions de tonnes par an. Cette entreprise satisfait l’essentiel des besoins du marché local et d’exporter une quantité limitée vers des pays du Maghreb et certains pays d’Afrique.

L’émergence de Cevital et son développement, s’expliquent par la politique protectionniste de l’Etat ainsi que par les opportunités offertes par le marché local. On peut citer : l’environnement concurrentiel favorable, puisque l’ENASucre était en grosses difficultés ; l’importance de la


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demande ; et le faible pouvoir de négociation des clients (entreprises de petite taille représentant seulement 30% de la demande nationale) (Achabou, 2007) (6). D’où la performance de cette entreprise dont les leviers peuvent être résumés par : l’utilisation d’une technologie moderne, le recours à des ressources humaines qualifiées, et l’application de stratégies de concentration et de diversification puisque cette entreprise dispose de onze filiales auxquelles s’ajoute l'activité d’importation de sucre blanc.

2.2.2. Les nouveaux entrants

La croissance de l’industrie de raffinage de sucre se poursuit aujourd'hui, avec des projets d'installation de raffineries de sucre privées. Ainsi, deux projets de raffineries sont en cours de réalisation : l’une à Blida par le groupe agro-alimentaire algérien « La Belle » et ce en partenariat avec l’entreprise sucrière française « Cristal Union », il permettra la production de 350 000 T de sucre par an ; l’autre à Oran par le « Groupe Berrahal ».

« La Belle » et « Groupe Berrahal » viendraient donc concurrencer les entreprises déjà existantes, mais à l’instar de Cevital, elles sont appelées à conquérir le marché mondial. Ce dernier est caractérisé par une concurrence qui a tendance à s'intensifier, en raison de l'orientation vers la libéralisation de la filière mondiale du sucre (Pouch, 2005) (7).

2.2.3. Les fournisseurs

Parmi les plus grandes entreprises productrices de sucre à l’échelle mondiale, on trouve surtout des firmes européennes : le leader mondial SUDZUCKER (Allemagne), ASSOCIATED BRITISH FOODS (Royaume-Uni), EUROSUGAR (France/Allemagne), TEREOS (France). Dans l’objectif de compenser les pertes induites par la réforme du régime sucrier de l’UE, certaines de ces firmes se sont lancées ces dernières années dans un processus de rachat d’entreprises sucrières situées dans les pays producteurs de sucre de canne. Ces acquisitions leur permettent d’augmenter leurs capacités de production et de s’introduire sur des marchés fortement compétitifs notamment celui du Brésil (Benzohra, 2010) (8).

_____________________________________ (6) op.cit. Face à « Ram Sucre », « Rassila Sucre » et « Sorasucre », ainsi que les importateurs privés de sucre blanc, Cevital s’impose comme leader du marché sucrier local.


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En raison de cette stratégie, le marché mondial du sucre est de plus en plus contrôlé par un nombre réduit de firmes multinationales. Cette situation confère un grand pouvoir aux entreprises

productrices de la matière première (sucre roux), face à celles qui en font le raffinage pour la production du produit fini (sucre blanc) comme c’est le cas des entreprises sucrières en Algérie.

2.2.4. Les clients

Les entreprises utilisatrices de sucre en Algérie reprochent au Groupe Cevital de contrôler les prix du sucre et parlent d'abus de position dominante. En outre, ils réclament en permanence la suppression des 30% de droits de douane appliqués aux importations de sucre blanc qu’ils considèrent comme une matière première dans leurs activités (Le Point économique, 2006a) (9).

En effet, la réglementation algérienne en matière de taxation des importations, se base sur la nature du produit et non pas sur son utilisation. 5% de droits de douanes pour les matières premières (c’est le cas du sucre roux), 15% pour les produits semi-finis et 30% pour les produits finis (c’est le cas du sucre blanc).

Afin de renforcer leur pouvoir, certaines entreprises de la deuxième transformation (utilisatrices de sucre) se sont organisées en lobbies. Le plus important est l'Association des producteurs algériens de boissons (APAB). Le marché des boissons est en situation d’oligopole puisque trois entreprises se partagent 60% du marché. Il s’agit de Coca-cola (24%), Pepsi-cola (20%), et Hamoud Boualem (16%) (Boidin, 2005) (10). En revanche, ces entreprises ne consomment que 8% de la demande nationale de sucre.

_____________________________________ (7) Pouch T, 2005. Mutation sur le marché mondial du sucre. Chambres d’agriculture.

(8) Benzohra B, Bencharif A, Boukella M, 2010. La filière mondiale des édulcorants : une introduction. Cahiers Agricultures 19 : 210-219.

(9) Point éco, 2006a. Issad Rebrab, P-DG de Cevital : "Nous allons faire passer le pays du stade d'importateur de sucre à celui d'exportateur". Strasbourg : CCI.

(10) Boidin M, Abtroun A, 2005. Etude de la filière boissons. Alger : Euro Développement Pme.


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2.2.5. Les produits de substitution

L'industrie agro-alimentaire en Algérie fait souvent recours à l'utilisation massive des édulcorants de substitution, c’est notamment le cas de la fabrication de boissons lorsque le prix du sucre augmente fortement comme c’est le cas en 2005 et 2007. Cependant,

l'exploitation de ces produits est négligeable par rapport au sucre, en raison de la réglementation algérienne en vigueur (11) qui limite leur utilisation.

Cette réglementation autorise l’utilisation de quatre types d’édulcorants qui sont importés et dont l’emploi obéit à des doses maximales précises et dans des produits bien déterminés. Il s’agit des édulcorants suivants :

- les polyols (sorbitol, mannitol, isomalt, maltitol, lactitol et xilitol),

- l’acésulfame de potassium,

- l’aspartame,

- et la saccharine (et ses sels de sodium, de potassium et de calcium).

Les premiers sont utilisés dans la confiserie et la fabrication des desserts, alors que l’utilisation des autres est permise principalement dans la confiserie ainsi que dans la fabrication des desserts et des boissons (alcoolisées et non alcoolisées).

3. DISCUSSION

L’essor actuel de l’industrie de raffinage du sucre en Algérie s’explique par le mouvement de privatisation qui a touché cette filière et l’importance du rôle régulateur de l’Etat, grâce notamment à la taxation des importations de sucre blanc. Mais cette activité de raffinage du sucre fait face à deux principales contraintes :

- l’ouverture progressive du marché (application de l’Accord d'association "Algérie-UE" et projet d'adhésion à l'OMC),

- et la dépendance totale des entreprises sucrières vis-à-vis du marché mondial en matière d’approvisionnement en matière première.

____________________________________ (11) Journal Officiel N°94 du 19/12/1999


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L'analyse des forces de la concurrence, a permis de déduire que la principale pression concurrentielle à pour origine le pouvoir de négociation des fournisseurs en sucre roux.

Selon Porter (1997) (12) toute tentative d'élaboration d'une stratégie globale doit émaner d'une compréhension de la nature de la compétition internationale. Il ajoute que les entreprises désirant de s'adapter à leur environnement, doivent suivre les changements technologiques, législatifs, etc. Pour cela, elles doivent acquérir des ressources stratégiques leur permettant de maintenir ou obtenir un avantage concurrentiel durable. Selon Ingham (1995) (13) l'avantage concurrentiel est basé sur les ressources et compétences de l'entreprise. Or, les entreprises sucrières en Algérie profitent dans leur gestion de paramètres externes, représentés par des variables institutionnelles (notamment la protection douanière).

Dans un tel contexte, il nous semble que l’industrie sucrière algérienne tend à évoluer vers une logique qui se dessine progressivement, et qui est basée sur les données suivantes :

- dans plusieurs pays de la méditerranée et notamment la rive Sud (Algérie, Tunisie, Maroc, Egypte, Syrie), il existe une tendance à la privatisation de l’industrie sucrière et à l’investissement dans des raffineries de sucre roux de grandes capacités. Ces capacités dépassent les besoins locaux, offrant la possibilité d’exporter (c’est actuellement le cas de l’Algérie, la Tunisie et la Syrie), contribuant ainsi à la formation d’une importante demande en sucre roux.

___________________________________ (12) Porter M, eds, 1997. L’analyse concurrentielle. Paris : Dunod.

(13) Ingham M, eds, 1995. Management stratégique et compétitivité. Paris : De Boeck Université.

(14) Schweitzer C, 2006. Conversion of a sugar factory into a bioethanol plant. Zuckerindustrie 131: 186-189.


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- dans la rive Nord, parmi les conséquences de la réforme de l’Organisation commune du marché du sucre dans l’UE, il y a la baisse de la production de sucre en raison de la réduction des subventions à l'exportation. En parallèle, on assiste à une reconversion partielle de l’industrie sucrière vers la production de bioéthanol à partir de la betterave sucrière (Schweitzer, 2006) (14). En outre, cette réforme a incité des entreprises sucrières européennes

à s’installer au Brésil et en Afrique où la production de sucre est compétitive (Benzohra, 2010) (15).

Ces entreprises tendent à contrôler la matière première (la canne à sucre) et donc la production de sucre roux qu'elles peuvent exporter vers l’Europe et d’autres pays du Sud de la méditerranée comme l'Algérie.

- face à une concurrence qui s’intensifie au Maghreb et dans la méditerranée, et en absence d’une politique protectionniste suffisante, les raffineries de sucre en Algérie auront deux alternatives pour assurer un débouché à leur surplus de production et pérenniser ainsi leur activité :

* soit élargir leurs exportations de sucre, ce qui exige une capacité à concurrencer les autres

entreprises sucrières sur le marché mondial,

* soit approvisionner le marché européen en bioéthanol produit à partir du sucre, ce qui nécessite une maîtrise techno-économique et des investissements importants,

Or, ces deux alternatives semblent être difficiles à concrétiser, du moins à court et moyen terme.

4. CONCLUSION

La croissance de l’industrie de raffinage du sucre roux d’importation en Algérie, est caractérisée par une politique protectionniste de l’Etat. Ceci montre que les entreprises sucrières locales ne disposent pas encore de stratégies basées sur leurs ressources et compétences, vue la contrainte

_____________________________________ (15) op.cit.


21

majeure représentée par le pouvoir de négociation des grandes firmes en matière d’approvisionnement en sucre roux. Ainsi, ces entreprises sont menacées d’être à long terme sous le contrôle des puissantes firmes multinationales du sucre, s’ils n’acquièrent pas des stratégies d’internationalisation pour produire la matière première nécessaire à leurs activités.

BIBLIOGRAPHIE Achabou M A, 2007. Mise en application de l'accord d'association UE-Algérie : les conséquences sur l'industrie sucrière algérienne. Barcelone : Conférence méditerannéenne sur l'agro-alimentaire du 23 au 25 avril. Benzohra B, Bencharif A, Boukella M, 2010. La filière mondiale des édulcorants : une introduction. Cahiers Agricultures 19 : 210-219. Boidin M, Abtroun A, 2005. Etude de la filière boissons. Alger : Euro Développement Pme. Boukella M, 1999. Les industries agro-alimentaires en Algérie » : politiques, structures et performances depuis l’indépendance. Cahiers options Meditérranéennes –CIHEAM/CREAD volume 19. Cheriet F, Tozanli S, 2010. L’agrobusiness en méditerranée : tendances actuelles et perspectives, cahiers du CREAD, Alger. Ingham M, eds, 1995. Management stratégique et compétitivité. Paris : De Boeck Université. Porter M., 1979. How competitive forces shape strategy. Harvard Business Review. Porter M, eds, 1997. L’analyse concurrentielle. Paris : Dunod. Pouch T, 2005. Mutation sur le marché mondial du sucre. Chambres d’agriculture. Schweitzer C, 2006. Conversion of a sugar factory into a bioethanol plant. Zuckerindustrie 131: 186-189. Point éco, 2006a. Issad Rebrab, P-DG de Cevital : "Nous allons faire passer le pays du stade d'importateur de sucre à celui d'exportateur". Strasbourg : CCI. Point éco, 2006b. Controverse autour du sucre : Fini ou demi fini, telle est la question. Strasbourg : CCI. Ministère du commerce. Office Nationale des Statistiques (ONS). Journal Officiel N°94 du 19/12/1999.


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Are the Arabic Financial Markets Efficient Under The Weak Form?

Mr. GUEBLI Zoheir *

Résumé :

Cette étude examine l'hypothèse de marche aléatoire ou exactement la prévisibilité des rendements boursiers pour déterminer la validité de la forme faible de l'efficience pour un ensemble de marchés boursiers arabes. L'efficience des marchés financiers dépend de la rapidité avec laquelle le marché assimile de nouvelles informations. En forme faible de marché efficient, le prix actuel reflète toute l'information contenue dans le prix passé. Les résultats empiriques de cette étude montrent la non-normalité des distributions des rendements des indices boursiers arabes. Ils confirment aussi le caractère non aléatoire dans leur l'évolution, ce qui signifie le rejet de la forme faible de l’efficience informationnelle pour cet ensemble de marché.

JEL classification : C12, G1, G14, G15.

The empirical results of this study show the non-normality of the return distributions on the Arab stock indexes selected in this study. They also confirm the non-randomness in their evolution, which means the rejection of the weak form of this set of market. Keywords: Market efficiency, random walk, Auto correlation test for normality, serial correlation, unit root tests.

Abstract: This study examines the random walk hypothesis or exactly the predictability of stock returns to determine the validity of the weak form of the efficiency of a set of Arabs stock markets. The efficiency of financial markets depends on the speed which the market assimilates new information.

In weak form of efficient market, the current price reflects all the information contained in the past prices.

* Assistant professor A -University of Alger 3.

Are the Arabic Financial Markets Efficient Under The Weak Form? / Mr. Guebli Zoheir

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1. Introduction

The capital market plays a strategic role in the economic growth of a country. It facilitates the exchange of funds between applicant and investor. The existence of a capital market allows a company to obtain another source of funding. In another way, it offers the investor the possibility to choose the investments according to their preference. The financial market thus has an essential and important role in the world economy. That is why it is at the heart of many empirical studies. The theme of the informational efficiency of the market has been hotly debated for over 50 years. Efficiency has been tested in the form of two related theories, namely the random walk and the efficient market hypothesis (EMH), the latter being hypothesis which has opened the way for so much research on the theory of capital markets.

Market efficiency is a relationship between the information and the process of stock prices. The random walk hypothesis can be attributed to Louis Bachelier (1900) in his thesis entitled " Speculation ". It assumes that prices are quite stochastic in nature, thus the market price of the shares cannot be predicted. Eugene F. Fama (1965) was the first to defined the term "efficient market" in financial literature describing it as a market where prices always completely reflect all the available information. A market is efficient if the reaction of market prices to the new information is instantaneous and unbiased.

According to Fama (1970), financial markets present three forms of informational efficiency as a function of the nature of the information which is incorporated into the prices. The market is the weak form of efficiency when the current price reflects the information from only past prices. The market is considered as having the semi-strong form of efficiency when the current price reflects the information provided from past prices as well as public information, and when there is no approach which being able to predict the use of this information. The market is said to have the strong form of efficiency when the current price reflects all public information, private as well as information contained in past prices.

After the article of the Eugene F. Fama (1991), several researchers tested the forms of efficiency on a set of financial markets. Chowdhury (1991) examined the efficiency of the market for four non-ferrous metals - copper, lead, tin, and zinc - traded in the London Metal Exchange (LME), by the


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application of cointegration tests. Bekaert and Hodrick (1992) sought to characterise the predictable components in the rates upper to the returns on the main stock markets of exchange rates (US, Japan, Germany, and the United Kingdom) by using returns excess delayed, dividend returns and the futures premiums as instruments. To do this they used vector autoregression models (VAR). On the French stock market, J. J. Lilti (1994) used cointegration to assess the variability of stock prices and the degree of market segmentation spot and future. Laurence Martin, and al. (1997) tested the weak form of efficiency of the two Chinese stock markets in Shanghai and Shenzhen and explore the statistical relationships and the causality between these Chinese stock markets with each other and with the US markets each and Hong Kong. The main purpose of the study Varamini and Kalash (2008) was to use the Sharpe ratio to test the efficient market hypothesis for different market capitalisations and investment styles of mutual funds, for the period 1994-2007, as well as two sub-periods (1994-1999 and 2000-2007) in the US market.

However, the markets of the Arab region have not been looked at as much in such studies because of the insufficient data and information, and due to the nature of Arab capital markets. Indeed, several problems can be identified:

defects in the legislative and regulatory framework: Frequents issue of sometimes contradictory decisions, multiplicity of laws without consistency, heavy bureaucracy and restrictions on foreign investment;

defects in the mechanisms of the Arab financial markets: ineffectiveness of brokers in the securities transactions, ineffectiveness of financial brokerage firms, absence of innovation in the tools of investment and savings;

a lack of link between Arabic stock markets: informational restrictions such as weakness of the information system on the Arab stock markets , absence of a predictive information network on the indicators and lack of complete and accurate information in financial reports, financial restrictions such as taxes on the securities traded on the market and the impact of inflation on bonds.

This study focuses on the tests of the weak form of efficiency. The main objective of this study is to examine the efficiency of the capital market


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following the assumption of random walk or not. The research is divided into five sections. After the introduction in the first section, section two, consists of a review of the literature relative to the random walk and the efficiency of the market. Section three examines the data and the methodology of the study. Section four presents the results of the models and discussions there concerned finally section five proposes a conclusion which returns to the essential reports of this study.

2. Literature Review

The efficient market hypothesis (EMH) is of major importance in modern financial theory. Many studies have been conducted to understand the different levels of market efficiency. Unfortunately, the conclusions of these studies are often contradictory.

There are many research results concerning the efficiency in its weak form, in both developed and developing countries. Alexander (1961) is the first to have tested the nonlinear dependence between an industrial group, on two of the American stock markets (NYSE and Chicago). He concluded that spurious autocorrelation could be introduced by the mean and the random walk model corresponded best fits the data. He founds nevertheless a lepto-kurtosis in the distribution of the returns. Osborne (1962) investigated the deviations of stock prices on the NYSE from a simple random walk, and his results include the fact that stocks tend to be traded in concentrated propulsion. Still on the same market, Granger and Morgenstern (1963) performed a spectral analysis on the market prices and found that short-term movements of the series obey the simple random walk hypothesis, that the movements of long-term movements do not follow this random walk, and that the "business cycle" is not important. Godfrey, Granger and Morgenstern (1964) found no relationship between changes in weekly prices and volume. Rather, they noticed that the price changes followed a random walk.

Steiger (1964) tested the non-random process of stock prices and concluded that they did not follow a random walk. Fama (1965) concluded that the market price actions followed this random walk well. Otherwise, he explained how the random walk theory of the stock market prices present significant challenges for the partisans of both technical analysis and fundamental analysis. For his part, Samuelson (1965) provided the first formal economic argument of "efficient markets". His contribution is


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carefully summarised by the title of his article "Proof That Properly Anticipated prices Fluctuate Randomly." He focused on the concept of a martingale, rather than a simple random walk. Cooper (1982) examined the validity of the random walk hypothesis by using the correlation analysis, the Runs test and spectral analysis using monthly, weekly and daily data for 36 countries. De Bondt and Thaler (1985) found that the price of 35 stocks on the NYSE overreact and thus they noticed the inefficiency of the market. Lo and Mac Kinlay (1988) strongly rejected the random walk hypothesis for weekly stock market returns of the NYSE by using the test of variance-report. Jegadeesh (1990) documented solid proof of predictable behaviour of the stock returns and therefore rejected the random walk hypothesis. Chan and al. (1997) concluded, in turn, that the world stock markets are weak form.

Butler and Malaikah (1992) examined the stock returns in Saudi Arabia and Kuwait during the period from 1985 to 1989. They found autocorrelation statistically significant correlations for a large part of the individual actions of Kuwait. In contrast, the 35 Saudi actions showed a significant deviation from the random walk. The institutional factors that contributed to the inefficiencies in the market included lack of liquidity, fragmentation of the market, equity trading, deadline delays and the absence of officials responsible for the market. By using the auto-correlation test to study correlation in the series of stock returns, and by looking to identify factors which limit the efficiency of the Amman Stock Exchange, Mokabala and Barehoma (2002) found that stock prices in the banking sector do not follow a random walk. Unlike most previous studies in this field, and using the index of the Amman market for the period from 1993 to 2000, Fayoumi (2003) applied the methodology based on the correction effect of frequent trading in order to take into account the non-linear behaviour of the stock returns and market evolution. His results indicate the inefficiency of the Amman Stock Exchange until 1996, probably because of the characteristics of the market during this period. His results also show that there were important institutional, technical and organisational changes prior to 1996 that could have contributed to increased the efficiency of the market. Moustafa (2004) examined the behaviour of the daily stock prices for 43 securities included in the index of the UAE market for the period 2001 to 2003. The results show that some stock returns of the sample did not follow a normal distribution and that the returns of 40 of the shares were random at a significance level of 5%. Therefore, the empirical study


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supports the weak form EMH of the United Arab Emirates stock market. Using daily sectoral indexes in the four sectors of the Amman Stock Exchange between 1992 and 2004, a ratio of variance and Runs tests, Rawashdeh and Squalli (2006) found that the random walk hypothesis and the weak form of efficiency is rejected for all the sectors. Hokroh (2013) offers a more detailed investigation into the behavioural finance for daily index returns of the Saudi Arabian stock prices. In his study he used autocorrelation and random walk tests from 1st January 2007 to 18th+++ March 2007 (before Tadawul) and 19th March 2007 to 29 May 2007 (after Tadawul).

3. Methodology and Data

This study applies the tests on the normality of returns and the efficiency of the market for a set of Arab financial markets. The aim is to determine whether the time series of Arab stock returns are predictable or not by attempting to determine whether these returns follow a random walk model. The empirical analysis is based on daily, weekly, and monthly data on the indexes of Arab markets namely:

● The ADX of the United Arab Emirates,

● The EGX30 of Egypt,

● The MASI of Morocco,

● The QE of Qatar,

● The TADAWUL of Saudi Arabia, and

● The TUNINDEX of Tunisia.

The period covered by this study is from 1st January 2007 to 16th June 2014. The database was constructed from the base of Thomson Reuters data. The returns on the daily, weekly and monthly indexes were calculated as follows:

푅 , = 퐿푛 ,

,,(1)

where:

● 푅 , is the market return for country 푖 at time 푡,

● 퐼 , represents the value of the stock market index 푖 at time 푡.


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The equation of the random walk process with a drift is:

푅 , = 푐 + 푅 , + 휀 , (2)

Where 휀 , is a white noise process. Using random walk models means that the efficiency of financial markets can be accepted or rejected. If the efficiency of financial markets is accepted, means that the market price of the actions cannot be predicted. This study seeks to test the random walk hypothesis for the Arab stock markets, against the alternative, the efficiency of the weak form of these markets is not accepted.

These random walk models assume that stock returns follow a normal distribution. As a consequence, the Jarque-Bera test and Anderson-Darling test were chosen to test the normality of the series of Arab stock returns. The Anderson-Darling test is a nonparametric test considered as a variant of the Kolmogorov-Smirnov test, with the difference that gives more importance to the tails of the distribution. The normality test of Jarque-Bera is also based on the coefficients of skewness and kurtosis. It assesses the simultaneous deviations of these coefficients with the reference values of normal distribution. Serial correlation is apprehended via the Ljung-Box test based on the autocorrelation coefficients. The Ljung-Box tests if the auto correlations of a series, up to a given delay 푘, are different from zero over time. However, unit root tests should be performed to find whether the series are stationary or not. Thus, if a series is said to be qualified non-stationary, this implies the implementation of the efficient market.

4. Empirical results and discussions

The empirical results, stemming from the use of the software EVIEWS 7.2, are classified according to the different statistical techniques used for all the Arab stock exchanges conducted in this study for the period from January 2007 to June 2014 on daily, weekly, and monthly data.

4 a. Descriptive statistics and normality

Table 1 presents a statistical description for all the series of index returns of six Arab stock exchanges. It can be seen that, except for the MASI index of Morocco, all the indexes have a positive average return. The QE index has the highest daily, weekly and monthly average returns (0.0006, 0.0031, and 0.0143, respectively). The MASI index presents the weakest values of


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average returns, and for the three types of series (daily, weekly and monthly), with negative values of -0.00007, -0.0001, -0.0012 respectively.

On the basis of the value of the standard deviation, the EGX30 index takes the greatest values whether it is by considering the daily, weekly, or monthly data (0.018, 0.0444 and 0.1003 respectively). The weakest values of the standard deviation are those of both indexes of the Maghreb countries, namely Morocco and Tunisia, with 0.0081 and 0.0062 respectively for daily data, 0.0186, 0.0171 respectively for weekly data, and .0394, 0.0401 for monthly data. On this basis, the MASI and TUNINDEX appear to be the least volatile, while the EGX30 index appears to be the most volatile.

4 b. The normality of returns

From the point of view of the normality of the distributions of returns for the stock market indexes studied, it was found that the skewness is negative for all indexes. This means that the heads of the distribution curves of returns bend towards the right, and that, therefore, most of the values of the indexes of all returns are above average, but with a small difference. However, there is less value below the average, but with a larger difference than those which are above the average. The smallest negative value is found in the EGX30 index, with a value of -1.1803 for the daily data, a value of -2.0488 in the ADX index for the weekly data, and -1.4893 for the QE index for the monthly data. For kurtosis all the values are above the value three, there is, therefore, certain concentration of the returns towards the average for all the indexes. For the daily and weekly data, the largest values of kurtosis can be found in the TUNINDEX index, with values of 14.2017 and 19.0734, for the daily and weekly data, respectively. On the other hand, these larger values of kurtosis are found in the QE index when the returns are calculated monthly. It is easy to see that the values of the kurtosis coefficients of all the indexes, for daily data, are higher compared to other data (weekly and monthly). In contrast, the values of the monthly skewness coefficients are the weakest. This phenomenon can be seen as a consequence of the low liquidity the Arab financial markets and their transactions. Strong values of kurtosis can be seen in all the equity markets, namely those of Qatar, the United Arab Emirates and Tunisia. This is not valid for the Moroccan stock market for monthly data. The values of skewness and kurtosis indicate that the returns


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of the stock market indexes studied were not normally distributed. After, attempts will be made to confirm this result from the tests of normality.

Table 1. Descriptive statistics of daily, weekly and monthly index returns

Indexes N mean Maximum Minimum Standard deviation Skewness Kurtosis Jarque-Bera Anderson-

Darling

United Arab Emirates (ADX)

daily 1860 0.0002 0.0762 -0.0867 0.0113 -0.3069 12.3838 6853.583 47.5575

weekly 386 0.0012 0.1032 -0.2099 0.0301 -2.0488 14.9219 2556.020 7.8252

monthly 89 0.0059 0.1828 -0.1808 0.0622 -0.3820 4.3950 9.3886 0.9669

Egypte (EGX30)

daily 1782 0.0001 0.0731 -0.1799 0.0180 -1.1803 11.9130 6312.3500 23.5094

weekly 380 0.0004 0.1552 -0.2195 0.0444 -1.1322 7.5642 411.0406 7.5506

monthly 88 0.0028 0.2403 -0.4033 0.1003 -0.8116 5.0943 25.7441 0.8009

Morocco (MASI)

daily 1853 -0.00007

0.0446 -0.0466 0.0081 -0.3718 8.2405 2163.126 24.2278

weekly 387 -0.0001 0.0498 -0.0980 0.0186 -0.5988 6.5693 228.5729 4.6606

monthly 89 -0.0012 0.1009 -0.1136 0.0394 0.1181 3.3891 0.7686 0.4761

Qatar (QE)

daily 1868 0.0006 0.0833 -0.0922 0.0132 -0.7317 13.6420 8981.610 77.2092

weekly 386 0.0031 0.1244 -0.0338 0.0338 -1.5775 13.6415 1981.4260 14.2331

monthly 89 0.0143 0.0170 -0.1765 0.0743 -1.4893 8.8431 159.5163 2.6410

Saudi Arabia (TADAWUL)

daily 1856 0.0001 0.0908 -0.1032 0.0144 -0.9569 13.6649 9079.248 76.1560

weekly 376 0.0006 0.1376 -0.2086 0.0364 -1.1858 9.6866 788.6029 9.7915

monthly 89 0.0037 0.1789 -0.2977 0.0717 -0.8018 5.9807 42.4853 1.2191

Tunisia (TUNINDEX)

daily 1837 0.0003 0.0410 -0.0500 0.0062 -0.6478 14.2107 9748.2320 47.8620

weekly 385 0.0016 0.0791 -0.1362 0.0171 -1.7710 19.0734 434.7330 10.8824

monthly 89 0.0063 0.0904 -0.1426 0.0401 -0.6441 4.9897 20.8357 1.0173


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The table presents descriptive statistics (number of observations N, average, minimum, maximum value and standard deviation) and also the coefficients of skewness, kurtosis the normality tests (Jarque-Bera, Anderson-Darling) for the returns on six Arab financial markets, for daily , weekly, and monthly data, and for the period January 2007-June 2014.

The statistics calculated by Jarque-Bera and by Anderson-Darling which appear in Table 1, are used, to test the null hypotheses relative to the normality of the daily, weekly, and monthly data distributions of Arab index returns. All the calculated values of the Jarque-Bera statistics (except as regards the monthly return on the MASI index) are greater than the critical value of khi-two for 5% critical value. The Anderson-Darling test confirms the conclusions of the Jarque-Bera test, for a critical value at 5% which equals 0.752. Consequently, none of these series of returns is then well approximated by the normal distribution.

4 c. Serial correlations

If a market is efficient in the weak form, then there is no correlation between the successive prices. The auto-correlations are used to test the linear independence of random variables in a series. If any auto-correlation is not found in a series, then the series is considered random. If the returns are identically and independently distributed (IID), then all auto-correlations should be close to zero. To do this, the Ljung-Box test, which is a powerful test to test the random walk hypothesis, was used as it takes into account both the set of auto-correlations coefficients until a delayℎ. The formula of this test is given by:

푄 = 푛(푛 + 2)휌푛 − 푗(3)

where:

● 휌 is the autocorrelation of the sample in the lag,

● ℎ is the total number of lags.

If 푄 > 휒 , , then, the random walk hypothesis is rejected.

The results of the first twelve coefficients of auto-correlations and the Ljung-Box statistics of daily, weekly, and monthly returns for each series of


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Arab financial markets for the period from the 1st January 2007 to the 16th June 2014 are presented in Table 2.

For the daily data, the first two (three for some) coefficients of auto-correlations are positive, then become negative. This implies the non-predictability of daily returns of Arab financial markets, because the negative auto-correlation indicates the return to the average yields. For weekly data, a constant tendency of the positive auto-correlation can be seen clearly until lag five, for the EGX30, MASI, and TUNINDEX returns. In contrast, for monthly data, two indexes the ADX and QE have positive coefficients for lags 7 and 5 respectively.

The Ljung-Box statistics show that, for daily data, the null hypothesis of no auto-correlation is rejected for all the index returns of Arab markets, in the lags from 1 to 12, and for the 99% and 95% of significance level. The same thing can be noted for the weekly data, but only for the returns of EGX30, MASI, QE, and Tadawul except for lags 8 and 9. The null hypothesis is, however, accepted at a 5% level, for the last two indexes, the ADX and TUNINDEX. Thus, the Ljung-Box statistic shows that the null hypothesis auto-correlation independence is rejected from the lag 6 for the ADX index, and from the lag 11 for the index TUNINDEX. Similarly, for the monthly data, the hypothesis of the random walk hypothesis is accepted for the EGX30, the MASI, the EQ (only at 1% error level for lags 1, 6, 7, 8, 9, 10, 11, and 12 for QE) and Tadawul. The results show that the hypothesis according to which the distribution of returns of Arab indexes is independent and identically distributed is rejected for all the series in six markets. The random walk hypothesis is accepted for time series EGX30 and MASI at 1% and 5% and it is accepted at 1% only for time series for QE and Tadawul.


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Table 2. The values of the autocorrelation coefficient and Statistics Ljung-Box test

Indexes 휌 휌 휌 휌 휌 휌 휌 휌 휌 휌 휌 휌

ADX

D 0.228

(97.16)

0.051

(102.0)

-0.024

(103.0)

-0.027

(104.5)

-0.007

(104.6)

-0.029

(106.1)

-0.051

(111.0)

-0.003

(111.0)

0.012

(111.3)

-0.031

(113.1)

0.019

(113.8)

0.009

(114.0)

W -0.004

(0.007)

-0.053

(1.122)

0.100

(5.030)

0.114

(10.15)

0.108

(14.77)

0.085

(17.64)

0.033

(18.07)

0.107

(22.61)

0.015

(22.70)

0.037

(23.24)

0.107

(27.85)

0.016

(27.96)

M 0.329

(9.965)

0.253

(15.92)

0.119

(17.25)

0.006

(17.26)

0.052

(17.52)

0.004

(17.52)

0.015

(17.54)

-0.088

(18.32)

-0.121

(19.81)

-0.138

(21.77)

-0.099

(22.78)

0.033

(22.89)

EGX3

0

D 0.189

(63.88)

0.037

(66.36)

0.033

(68.30)

-0.016

(68.73)

0.018

(69.28)

-0.004

(69.31)

-0.047

(73.27)

-0.004

(73.30)

-0.004

(73.32)

0.047

(77.30)

0.010

(95.43)

0.042

(98.57)

W 0.063

(1.505)

0.055

(2.648)

0.049

(3.571)

0.028

(3.880)

0.067

(5.619)

0.034

(6.064)

-0.063

(7.630)

0.079

(10.06)

0.035

(10.54)

-0.035

(10.74)

-0.021

(10.92)

0.032

(11.31)

M 0.187

(3.169)

-0.005

(3.171)

0.138

(4.947)

0.139

(6.762)

0.048

(6.978)

-0.227

(11.95)

-0.046

(12.16)

-0.031

(12.25)

-0.102

(13.30)

-0.187

(16.85)

-0.199

(20.94)

-0.065

(21.38)

MAS

I

D 0.244

(110.2)

0.036

(112.7)

-0.071

(122.1)

-0.056

(128.1)

-0.029

(129.6)

-0.029

(131.2)

-0.022

(132.1)

-0.013

(132.4)

-0.015

(132.9)

0.014

(133.2)

0.029

(134.8)

0.017

(135.3)

W 0.017

(0.115)

0.021

(0.290)

0.041

(0.964)

0.019

(1.101)

0.086

(3.983)

0.066

(5.684)

-0.054

(6.856)

-0.019

(6.993)

0.083

(9.768)

-0.048

(10.69)

0.036

(11.21)

-0.088

(14.35)

M 0.029

(0.077)

0.095

(0.920)

-0.099

(1.849)

0.191

(5.329)

-0.049

(5.564)

0.133

(7.281)

-0.131

(8.963)

-0.077

(9.557)

-0.063

(9.954)

0.143

(12.06)

0.058

(12.40)

-0.015

(12.42)

QE

D 0.196

(72.20)

0.094

(88.68)

0.006

(88.74)

-0.048

(93.14)

-0.024

(94.26)

-0.014

(94.65)

-0.032

(96.56)

0.038

(99.20)

-0.010

(99.40)

-0.014

(99.78)

0.026

(101.0)

0.030

(102.7)

W 0.023

(0.201)

0.055

(1.366)

0.073

(3.464)

-0.012

(3.520)

0.077

(5.853)

0.099

(9.749)

-0.048

(10.65)

0.151

(19.63)

-0.006

(19.65)

0.051

(20.68)

-0.060

(22.13)

0.030

(22.49)

M 0.240

(5.287)

0.027

(5.355)

0.151

(7.492)

0.099

(8.427)

0.008

(8.434)

-0.237

(13.91)

-0.135

(15.72)

-0.136

(17.57)

-0.166

(20.38)

-0.089

(21.18)

0.053

(21.47)

-0.026

(21.54)

TAD

AWU

L D 0.089

(14.79)

0.056

(20.63)

0.004

(20.66)

-0.013

(20.97)

0.029

(22.55)

-0.026

(23.83)

-0.029

(25.39)

-0.025

(26.53)

0.029

(28.53)

-0.044

(31.69)

0.071

(41.22)

0.010

(41.40)

W -0.045

(0.780)

0.006

(0.796)

0.134

(7.681)

-0.057

(8.914)

0.039

(9.497)

-0.062

(10.96)

0.066

(12.63)

0.052

(13.68)

-0.096

(17.21)

0.070

(19.14)

0.033

(19.53)

-0.094

(22.99)


35

M 0.139

(1.781)

0.069

(2.222)

-0.046

(2.423)

-0.057

(8.914)

-0.045

(5.112)

-0.073

(5.631)

-0.185

(8.999)

-0.010

(9.009)

0.084

(9.717)

-0.084

(10.43)

-0.210

(15.01)

-0.060

(15.38)

TUN

IND

EX

D 0.265

(129.6)

0.091

(145.0)

0.018

(145.6)

-0.009

(145.7)

-0.020

(146.4)

-0.065

(154.2)

-0.067

(162.4)

0.027

(163.7)

0.059

(170.1)

0.036

(172.5)

0.062

(179.6)

0.007

(179.6)

W 0.054

(1.149)

0.079

(3.562)

0.026

(3.836)

0.112

(8.752)

-0.068

(10.58)

-0.082

(13.24)

0.099

(17.10)

-0.026

(17.36)

0.018

(17.49)

-0.003

(17.50)

0.160

(27.75)

-0.057

(29.05)

M 0.082

(0.615)

-0.014

(0.633)

0.196

(4.262)

0.101

(5.231)

-0.092

(6.056)

-0.136

(7.866)

0.058

(8.199)

0.009

(8.206)

-0.094

(9.093)

0.070

(9.598)

-0.044

(9.801)

0.034

(9.923)

This table shows the results of the first twelve coefficients of the autocorrelation of the sample and their statistics of Ljung-Box test (.) To daily returns (D), weekly (W), and monthly data (M) on the indexes of the United Arab Emirates market (ADX), Egypt (EGX30), Morocco (MASI), Qatar (EQ), Saudi Arabia (Tadawul) and Tunisia (TUNINDEX) for a complete sample, for the period from January 2007-June 2014.

These analysis results of auto-correlation are consistent with the previous conclusions on the markets of Kirt C. Butler and S. J. Malaikah on the Saudi market and Walid Abdmoulah (2010).

4 d. Unit roots

The stationarity is fundamental in the implementation of the hypothesis of the market efficiency. To find the stationary, the unit root tests must be committed. In order to test the stationarity of the series, the Dickey and Fuller test (ADF) (a test for the unit root in a sample of time series ) was used, by applying autoregressive (AR) models. The null hypothesis of this test is that the series is non-stationary (the series with a unit root 휙 = 0, or even more 휌 = 1, with 휌 = 1 −휙). Dickey and Fuller propose three models to test the stationarity of a series. Let 푦 is a time series of the type 퐴푅(푝):

Δ푦 = 휙 푦 + 휙 Δ푦 + 휀 (4)

Δ푦 = 푐 + 휙 푦 + 휙 Δ푦 + 휀 (5)


36

Δ푦 = 푐 + 훽푡 + 휙 푦 + 휙 Δ푦 + 휀 (6)

Before proceeding with the test, it is first necessary to determine the order of the delay (p) by using the Akaike information criterion (AIC), Schwarz (SIC) and Hannan-Quinn (HQ). The table 3 presents these information criteria. The implementation of the test is as follows: first of all the model is estimated 6) for each series of Arab markets and for each horizon (daily, weekly, and monthly data). Then testing is done to find the presence of the trend in the series. If the null hypothesis (훽 = 0) is rejected, the null hypothesis is tested in the same model using (푐 = 0) and (휙 = 0) respectively. However, if the null hypothesis (훽 = 0) is accepted, model (5) is used. Then the null hypothesis is tested on the drift (푐 = 0). If this hypothesis is rejected, the null hypothesis of a unit root (휙 = 0) is tested. In contrast, if it is the alternative hypothesis which is rejected, model (4) is then used. After estimating this model, the null hypothesis of a unit root (휙 = 0) is tested.

Table 3. The information criteria AIC, SIC and HQ for the choice of lag,

Indexes ADX EGX30 MASI QE TADAWUL TUNINDEX

Type

of

se

ries

D W M D W M D W M D W M D W M D W M

The

max

imum

la

g us

ed

25 17 12 25 17 12 25 17 12 25 17 12 25 17 12 25 17 12

AIC 25 17 1 11 1 1 3 1 2 25 8 1 21 3 1 19 7 1

SIC 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

HQ 19 5 1 1 1 1 3 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1

Lag retained 25 17 1 1 1 1 3 1 1 25 1 1 21 1 1 1 1 1

To apply the information AIC, SIC, and HB criteria, a maximum lag was used, which is 24 for daily data, 16 for weekly data, and finally 11 for the monthly data. The decision in the choice of the lag was based on the idea that if these criteria are different, the one that gives most number of lags must be chosen to avoid any autocorrelation of residuals. In the case of two criteria which give the same lag value, the decision was to refer this lag for the series under consideration. The last line represents the decision for the lag of each series.


37

The results from Table 4 show that the series of stock indexes in the six markets are stationary in levels, whether at 1% or 5% threshold of the error. The ADF test rejects the null hypothesis for all thresholds of the index, which implies that all price indexes examined are stationary and cannot be represented as a random walk. This means that, the Share Returns are predictable. Therefore, by using the ADF test, it can be concluded that the Arab financial markets are not efficient in the weak form.

Table 4. The unit root test of Dickey-Fuller for index returns of Arab financial markets

Indexess Type of series N° of observations 훽 푐 휙

ADX Daily 1860 0.092∗∗∗ 0.650∗∗ −6.227∗ Weekly 386 0.871∗∗∗ 0.490∗∗ −3.774∗ Monthly 89 0.958∗∗∗ 0.593∗∗ −4.488∗

EGX30 Daily 1782 0.845∗∗∗ 0.196∗∗ −34.740∗ Weekly 380 −18.233∗∗∗ 0.201∗∗ −18.246∗ Monthly 88 0.710∗∗∗ 0.141∗∗ −7.692∗

MASI Daily 1853 3.42푒 ∗∗∗ −0.146∗∗ −24.029∗ Weekly 387 −1.332∗∗∗ −0.133∗∗ −19.276∗ Monthly 89 −0.888∗∗∗ −0.355∗∗ −9.062∗

QE Daily 1868 0.253∗∗∗ 1.653∗∗ −7.975∗ Weekly 386 0.134∗∗∗ 1.287∗∗ −5.165∗ Monthly 89 0.138∗∗∗ 1.368∗∗ −7.077∗

TADAWUL Daily 1856 0.782∗∗∗ 0.417∗∗ −8.591∗ Weekly 376 0.715∗∗∗ 0.448∗∗ −9.816∗ Monthly 89 1.196∗∗∗ 0.196∗∗ −8.342∗

TUNINDEX Daily 1837 −1.234∗∗∗ 1.356∗∗ −8.270∗ Weekly 385 −1.167∗∗∗ 1.294∗∗ −6.640∗ Monthly 89 −1.230∗∗∗ 1.323∗∗ −8.402∗

The values of 훽, 푐 and 휙 in the last three columns show the t-statistic calculated for each coefficient estimated in the three models presented above in equations (4), (5) , and (6) for the period from January 2007 to June 2014. (*) indicates the t-statistic of the estimated coefficients from model (4), (**) indicates the t-statistic of the estimated coefficients from model (5), (* **) indicates the t-statistic of the estimated coefficients from model (6).


38

5. Conclusion

The main objective of this study was to determine if the Arab stock markets, in some major Arab countries, have a weak form of efficiency or, in a different way, if they present a random walk. The period studied was from January 2007 to June 2014, which was marked by the world financial crisis. In order to achieve the objective a certain number of tests were used, namely normality tests (Jarque-Bera and Anderson-Darling), serial correlation tests (Ljung-Box), and unit root tests (ADF). The empirical results of the efficient market hypothesis, and exactly on the question of the normality of distributions of returns, under its weak form, indicate that returns are not independent and identically distributed according to both tests (Jarque-Bera and Anderson-Darling). The the Ljung-Box statistic shows a dependence on the level of auto-correlations coefficients, for the daily data, for all countries integrated in this study. This serial correlation is a consequence of the liquidity problem and the difficulty of valuing actions. However, the null hypothesis of independence is accepted for the weekly data, for both the EGX30 and MASI indexes for a threshold of 1% and 5%. The same is the case for the QE and Tadawul indexes, but only at 1%. Except that both indexes remain, namely ADX and TUNINDEX suffer always the problem of independence. The same conclusion can be fired, at the level of monthly data.

Finally, the unit root test of Dickey and Fuller (ADF) demonstrates the stationarity of all series of returns and at all levels, this implies the non-random walk of the returns, and, therefore, the refusal of the weak form efficiency in these markets. Consequently, stock prices can be predicted from its past values.

Overall, the results of this study show that the Arab stock markets are not efficient in the weak form. Because of the political environment (government intervention on the market a policy that economically), poor organisation of the market, and the ineffectiveness of dealers in securities transactions, all these problems may be the cause of market inefficiencies. In addition, these markets are highly sensitive to previous shocks indicating that undesirable shocks exert their influence over a long period.


39

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41

A 1. Rendements des indices journaliers des marchés boursiers Arabes

A 2. Rendements des indices hebdomadaires des marchés boursiers Arabes

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

ADX

-.20

-.15

-.10

-.05

.00

.05

.10

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

EGX30

-.06

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

MASI

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

.12

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

TADAWUL

-.100

-.075

-.050

-.025

.000

.025

.050

.075

.100

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

QE

-.06

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

TUNINDEX

-.25

-.20

-.15

-.10

-.05

.00

.05

.10

.15

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

ADX

-.24

-.20

-.16

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

.12

.16

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

EGX30

-.10

-.08

-.06

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

MASI

-.25

-.20

-.15

-.10

-.05

.00

.05

.10

.15

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

TADAWUL


42

-.4

-.3

-.2

-.1

.0

.1

.2

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

TADAWUL

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

9,000

10,000

11,000

12,000

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

TADAWULM

-.4

-.3

-.2

-.1

.0

.1

.2

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

QE

A 3. Rendements des indices mensuelles des marchés boursiers Arabes

-.25

-.20

-.15

-.10

-.05

.00

.05

.10

.15

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

QE

-.16

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

.12

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

TUNINDEX

-.20

-.15

-.10

-.05

.00

.05

.10

.15

.20

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

ADX

-.5

-.4

-.3

-.2

-.1

.0

.1

.2

.3

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

EGX30

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

.12

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

MASI

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