Volatilité et persistance des chocs sur les prix des métaux : application des modèles DGARCH à la Bourse des métaux de Londres

Résumé

Résumé

Cet article a eu pour objectif d’analyser la volatilité et la persistance des chocs sur les prix des principaux métaux cotés à la Bourse des métaux de Londres, en mobilisant le modèle DGARCH. La méthodologie a reposé sur l’exploitation de données journalières couvrant des périodes variables selon les métaux, allant de 2010 à 2025, et sur une modélisation économétrique intégrant des tests préliminaires (ADF, Jarque-Bera, ARCH-LM). Les variables principales étudiées ont été les rendements logarithmiques, la volatilité conditionnelle et les paramètres de persistance. Les résultats ont montré que le DGARCH surpasse le GARCH (1,1) en termes de critères d’information (AIC, BIC) et capte les effets asymétriques. La persistance élevée observée sur tous les métaux confirme que les chocs sur la volatilité se dissipent lentement, avec des pics marqués notamment pour le nickel et l’étain en 2022. Ces conclusions présentent des implications pratiques pour la gestion des risques et la prévision des marchés.

Mots clés : volatilité ; métaux ; DGARCH ; persistance ; LME

Abstract

This article aimed to analyze the volatility and persistence of shocks in the prices of major metals traded on the London Metal Exchange, using the DGARCH model. The methodology relied on daily data covering variable periods depending on the metal, ranging from 2010 to 2025, and on econometric modeling including preliminary tests (ADF, Jarque-Bera, ARCH-LM). The main variables examined were logarithmic returns, conditional volatility, and persistence parameters. The results showed that the DGARCH model outperformed the GARCH (1,1) in terms of information criteria (AIC, BIC) and better captured asymmetric effects. The high persistence observed across all metals confirmed that volatility shocks dissipate slowly, with significant peaks, particularly for nickel and tin in 2022. These findings provide practical implications for risk management and market forecasting.

Keywords: volatility; metals; DGARCH; persistence; LME