In this study seventeen various relationships between yields of three-month, six-month, and twelve-month maturity negotiable CD's and U.S. Government T-Bills were analyzed to find a leading indicator of short-term interest rates. Each of the seventeen relationships was tested for correlation with actual three-, six-, and twelve-month yields from zero to twenty-six weeks in the future. Only one relationship was found to be significant as a leading indicator. This was the twelve-month yield minus the six-month yield adjusted for scale and accumulated where the result was positive. This indicator (variable nineteen in the study) was further tested for usefulness as a trend indicator by transforming it into a function consisting of +1 (when its slope was positive), 0 (when its slope was zero), and -1 (when its slope was negative). Stage II of the study consisted of constructing a computer-aided model employing variable nineteen as a forecasting device. The model accepts a week-by-week minimum cash balance forecast, and the past thirteen weeks' yields of three-, six-, and twelve-month CD's as input. The output of the model consists of a cash time availability schedule, a numerical listing of variable nineteen values, the thirteen-week history of three-, six-, and twelve-month CD yields, a plot of variable nineteen for the next thirteen weeks, and a suggested investment strategy for cash available for investment in the current period.

La crise financière de ces dernières années a relancé le débat sur le caractère dit « sans risque de défaut » des obligations souveraines. Face aux enjeux économiques et financiers, les établissements de crédit et les Institutions Financières ont du revoir les méthodes d’évaluation des obligations. Cette thèse a pour objectif la modélisation et la Gestion des prix obligataires et s’articule autour de quatre points. Dans le premier point, nous avons présenté les approches théoriques portant sur les modèles traditionnels des taux d’intérêt. Dans le second point, nous avons conçu un modèle test nommé M-M en discrétisant les modèles à temps continu du taux d’intérêt court et en recourant aux modèles de la famille GARCH. Ce modèle est construit en incorporant les effets niveau des taux d’intérêt à court terme et GARCH (1,1). Les résultats de l’estimation du modèle M-M suggère la nécessité de tenir compte des deux effets pour la modélisation des rendements des bons du Trésor américain. Le troisième point consiste à extraire les facteurs que l’on peut interpréter comme le niveau, la pente et la courbure. Ces facteurs sont extraits à partir de deux modèles qui sont des extensions dynamiques de la fonctionnelle de Nelson et Siegel. Les courbes des taux utilisés sont celles des Etats-Unis, de la France et de l’Afrique du Sud. La présence de l’Afrique du Sud dans cette étude est due à notre envie de traiter la structure par terme des taux d’intérêt d’un pays africain et aussi son économie émergente. A l’aide des proxies, et d’une ACP sur la courbe des taux de ces trois pays, ces facteurs ont été analysés sur la base de leur qualité d’ajustement. Le dernier point a pour but de traiter les indicateurs macroéconomiques et financiers qui peuvent expliquer les facteurs endogènes extraits. / The financial crisis of recent years has re-opened the debate of the so-called "risk-free" government bonds. Faced with economic and financial issues, credit institutions and financial institutions had reviewed the methods of bonds evaluation. The aim of this thesis is the modeling and management of the bonds prices and is organized on four points. In the first point, we present theoretical approaches on traditional models of interest rates. In the second point, we design a test model named M-M by discretizing the continuous-time models of the short interest rate and using the GARCH family models. This model is constructed by incorporating the level effect of the short term interest rates and GARCH (1,1) effect. The M-M estimation results suggest considering both effects for modeling Treasury bills yields. The third point determines the factors that can be interpreted as the level, slope and curvature, these factors are extracted from two models that are dynamics extensions of the Nelson and Siegel functional. We use Yield Curves of the United States, France and South Africa. The presence of South Africa in this study is due to our desire to treat the term structure of interest rates in an African country which is an emerging economy as well. These factors were analyzed on the basis of their goodness of fit. The last point aims to address macroeconomic and financial indicators that can explain the endogenous factors.

Les choses avancent de plus en plus rapidement autour de nous. Les systèmes évoluent et nous permettent même dans certains domaines de prédire l’avenir, ce que plusieurs scientifiques s’avèrent à tenter dans le monde économique. Différents modèles sont pensés de façon à prévoir les variations à venir dans l’économie et ainsi pouvoir s’y préparer, mais ces modèles prévus pour lire l’avenir sont-ils vraiment efficaces? Les points de vue varient selon l’auteur. Alors que certains pensent qu’il est impossible que les prédictions soient précises, d’autres demeurent plus optimistes et croient en la capacité des modèles de prédictions de s’adapter. Afin de tester le tout nous avons sélectionner un ensemble de 44 pays à travers le monde et tester l’efficacité des prédictions à travers les années sur 4 facteurs macroéconomiques. Les facteurs choisis furent les variations du taux d’intérêt, le taux de chômage, la balance économique et les taux d’intérêt à court terme. Nous avons basé nos tests sur deux hypothèses, soit une valeur de 1 pour le coefficient de notre variable dans notre régression linéaire ainsi qu’une valeur de zéro pour le coefficient de la constante. Une fois les tests effectués nous nous apercevons que pour aucun de nos facteurs l’ensemble d’observations présentées ne permettait de ne pas rejeter l’une ou l’autre de nos hypothèses démontrant une inefficacité du marché virtuel dans notre étude. En testant uniquement pour des données plus récentes pour le taux de chômage nous avons également pu remarquer que le tout améliorait l’efficacité des prédictions sans pour autant permettre de répondre aux hypothèses. / Things are moving faster and faster around us. Systems evolve and even allow us in some areas to predict the future, which many scientists are trying to do in the economic world. Different models are designed to predict future variations in the economy and thus be able to prepare for them, but are these models designed to read the future really efficient? Views vary by author. While some believe it is impossible for predictions to be accurate, others remain more optimistic and believe in the ability of prediction models to adapt. In order to test everything, we selected a set of 44 countries around the world and tested the effectiveness of the predictions over the years on 4 macroeconomic factors. The factors chosen were changes in the interest rate, the unemployment rate, the economic balance and short-term interest rates. We based our tests on two assumptions, namely a value of 1 for the coefficient of our variable in our linear regression as well as a value of zero for the coefficient of the constant. Once the tests have been carried out, we realize that for none of our factors the set of observations presented did not allow us to reject one or the other of our hypotheses demonstrating an inefficiency of the virtual market in our study. By testing only for more recent data for the unemployment rate, we also noticed that the whole change improved the effectiveness of the predictions without making it possible to meet the hypotheses.