Abstract (FR)

Le but de cet article est de profiter de récentes découvertes en économétrie (processus ARCH) pour reformuler les tests classiques d'efficience des marchés financiers. Il est tenté, également, d'améliorer la qualité de la prévision des indices boursiers. Les tests classiques d'efficience sont réalisés à partir du modèle de la marche aléatoire. Le changement intervient, ici, en posant l'innovation du processus de marche aléatoire non plus comme un bruit blanc mais comme un processus ARCH dont les caractéristiques sont telles qu'elles respectent les conditions posées par Granger et Morgenstern (1970) pour tester l'efficience des marchés. Ce modèle, la Quasi Marche Aléatoire, permet une approche moins restrictive de la notion d'efficience. L'autre avantage de la Quasi Marche Aléatoire est qu'il va permettre d'affiner la prévision, grâce aux intervalles de confiance de prévision qui ne sont plus constants. Une étude empirique basée sur cinq indices boursiers mondiaux (Allemagne, États-Unis, France, Grande-Bretagne et Japon) va mettre à jour une plus grande tolérance de la Quasi Marche Aléatoire dans les tests d'efficience des marchés financiers et une meilleure appréhension de la prévision.