Chapitre I : Le comportement boursier des missions initiales

Université de Nice-Sophia Antipolis
Université de la manouba
Ecole Doctorale Marchés et
Organisations
Droit–Economie–Gestion (MODEG)
Institut Supérieur de Comptabilité et
d’Administration des Entreprises
(ISCAE)
Centre de Recherche en Ingénierie
Financière et Finances Publiques (CRIFP)
Laboratoire Interdisciplinaire de Gestion
Université-Entreprise (LIGUE)
COMMUNICATION FINANCIERE
ET PERFORMANCE DES ENTREPRISES
NOUVELLEMENT INTRODUITES EN BOURSE :
UNE APPLICATION DANS LE CONTEXTE
DU NOUVEAU MARCHE FRANÇAIS
THESE
Pour l’obtention du titre de :
DOCTEUR EN SCIENCES DE GESTION (Université de Nice Sophia Antipolis)
DOCTEUR EN SCIENCES COMPTABLES (Université de la Manouba)
Présentée et soutenue publiquement par
Sameh MEKAOUI
Le 5 juin 2009
JURY
Directeurs de thèse : Monsieur Patrick BOISSELIER
Professeur à l’IAE de Nice
Monsieur Hamadi MATOUSSI
Professeur à l’ISCAE de Tunis
Rapporteurs :
Monsieur Bernard GRAND
Professeur à l’IAE d’Aix-En-Provence
Monsieur Alain SCHATT
Professeur à Strasbourg
Suffragant :
Monsieur Robert TELLER
Professeur à l’IAE de Nice
6
« L’université n’entend donner aucune approbation ni improbation aux opinions émises
dans cette thèse. Ces écrits doivent être considérés comme propres à leur auteur ».
2
A la mémoire de mon père,
A ma mère,
A mon mari,
3
REMERCIEMENTS
Je tiens particulièrement à exprimer ma plus profonde gratitude au Professeur Patrick
BOISSELIER pour son encadrement, ses conseils avisés et ses encouragements. Son
appui constant, tout au long de cette période de recherche, m’a permis d’affronter, à
maintes occasions, les moments difficiles. Je suis très sensible à la gentillesse et la
générosité dont il a fait preuve envers moi lors de mes séjours à Nice.
Toute ma reconnaissance s’adresse également au Professeur Hamadi MATOUSSI d’avoir
accepté de diriger ce travail. Ses commentaires, ses aides précieuses et la pleine
confiance qu’il m’a accordée dès ma première année de DEA, ont été un atout pour
pouvoir mener à bien cette recherche.
Je remercie tout particulièrement Monsieur Robert TELLER, Professeur à l’Université de
Nice pour l’honneur qu’il m’a accordé d’avoir accepté d’être membre du jury de ma
soutenance.
Mes remerciements vont également à Monsieur Bernard GRAND, Professeur à l’IAE d’AixEn-Provence ainsi qu’à Monsieur Alain SCHATT, Professeur à l’Université de Strasbourg,
d’avoir accepté de juger ce travail et d’en être les rapporteurs.
Je tiens à exprimer toute ma gratitude à Monsieur Bernard OLIVERO, Professeur à l’IAE
de Nice et Monsieur Eric MOLAY, maître de conférences à l’IAE de Nice ainsi qu’à tous les
Professeurs, Maîtres de conférences et membres du CRIFP pour l'intérêt et le suivi qu'ils
ont portés à mon travail.
Ma reconnaissance s’adresse aussi à Monsieur Dominique DUFOUR, Maître de conférences
à l’IAE de Nice pour tous ses commentaires qui m’ont permis d’approfondir mes
réflexions.
Je tiens à remercier également tous les professeurs, maîtres de conférences et chercheurs
à l’ISCAE de Tunis, ainsi que tous les membres du LIGUE pour leurs conseils et
disponibilité.
4
LISTE DES ABREVIATIONS ET ACRONYMES
UTILISES
AICPA
: American Institute of Certified Public Accountants
AIMR
: Association for Investment Management and Research
AMF
: Autorité des Marchés Financiers
BALO
: Bulletin d’Annonces Légales Obligatoires
BHAR
: Buy and Hold Abnormal Return
CAR
: Cumulative Abnormal Return
CD
: Cotation Directe
CLIFF
: Cercle de Liaison des Informations Financières en France
COB
: Commission des Opérations de Bourse
IASC
: International Accounting Sandards Committee
ICCA
: Institut Canadien des Comptables Agréés
IFRS
: International Financial Reporting Standards
IPO
: Initial Public Offering
ISIN
: International Securities Identification Number
MEDAF : Modèle d’Evaluation des Actifs Financiers
NRE
: Nouvelles Régulations Economiques
OPF
: Offre à Prix Ferme
OPM
: Offre à Prix Minimum
OPO
: Offre à Prix Ouvert
R&D
: Recherche et Développement
SEC
: Securities and Exchange Commission
SFAF
: Société Française des Analystes Financiers
SRI
: Standard Research Institute
SSII
: Société de Services en Ingénierie Infomatique
5
SOMMAIRE
REMERCIEMENTS........................................................................................................................ 4
LISTE DES ABREVIATIONS ET ACRONYMES UTILISES...................................................... 5
SOMMAIRE .................................................................................................................................... 6
INTRODUCTION GENERALE……………………………………………………………………………….…7
PREMIÈRE PARTIE. CADRE CONCEPTUEL ET REVUE DE LA LITTÉRATURE……………………17
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse............................. 19
Section 1. L’organisation des introductions en bourse ...................................................................................... 20
Section 2. La sous-évaluation des émissions initiales........................................................................................ 34
Section 3. La sous-performance à long terme des émissions initiales ............................................................... 63
Conclusion du chapitre 1 ........................................................................................................................................ 81
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse ........................................................... 82
Section 1. Cadre réglementaire de la communication financière lors des introductions en bourse................... 83
Section 2 . Fondements théoriques de la communication financière lors des introductions en bourse.............. 96
Section 3. Communication financière, accès aux marchés financiers et évaluation des entreprises ................ 117
Conclusion du chapitre 2 ...................................................................................................................................... 140
DEUXIEME PARTIE. VALIDATION EMPIRIQUE SUR LE NOUVEAU MARCHE
FRANÇAIS….....................................................................................................................................................142
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification....................................................................................... 144
Section 1. Opérationnalisation des variables de l’étude.................................................................................... 145
Section 2. Stratégie de vérification................................................................................................................... 168
Section 3. Les outils d’analyses statistiques ..................................................................................................... 180
Conclusion du chapitre 3 ...................................................................................................................................... 182
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique ................................................................................. 183
Section 1. Analyse descriptive des variables ................................................................................................... 183
Section 2. Résultats des tests bivariés.............................................................................................................. 205
Section 3. Résultats des régressions multivariées ............................................................................................ 214
Conclusion du chapitre 4 ...................................................................................................................................... 237
CONCLUSION GENERALE…………………………………………………………………………………...239
Bibliographie............................................................................................................................. …247
Liste des annexes .......................................................................................................................... 270
Liste des tableaux.......................................................................................................................... 348
Table des matières......................................................................................................................... 349
6
INTRODUCTION GENERALE
7
Introduction Générale
Dans le contexte de la transformation profonde de nos économies, les marchés boursiers
semblent être le lieu privilégié du financement des entreprises. Par conséquent, les
introductions en bourse (« Initial Public Offerings, IPOs ») sont devenues un objectif à
moyen ou long terme et la consécration suprême pour de nombreuses entreprises. On
constate ainsi un nombre croissant d’introductions en bourse sur les différentes places
financières. L’actualité financière récente du tournant du siècle a révélé que sur la période
s’étendant de 1995 à 2002, plus de 23 000 entreprises se sont introduites en bourse à
travers le monde, avec un pic autour des années 1997, 1998 puis 2000 (Sentis, 2004)
correspondant à la bulle financière constatée à cette époque.
L’introduction en bourse représente une étape cruciale dont dépend fortement le futur de
l’entreprise. Néanmoins, à l’incertitude entourant cet événement correspondent des
avantages et des motivations variés démontrés théoriquement et empiriquement.
L’introduction en bourse a pour vocation première d’offrir aux entreprises les moyens de
se financer et de se développer. Elle donne immédiatement une nouvelle dimension à
l’entreprise et lui permet d’accéder rapidement à une notoriété institutionnelle forte. Les
sommes levées sont réparties entre une multitude d’investisseurs et il n’y a donc pas
d’actionnaire prépondérant. L’indépendance des actionnaires propriétaires est souvent
préservée, lorsqu’ils conservent une part importante du capital.
Parallèlement à ces avantages, l’opération comporte des contraintes qui pèsent lourd sur
tous les intervenants impliqués. L’introduction en bourse représente plus qu’une simple
opération financière. Elle exige généralement de profondes réorganisations des structures
organisationnelles, juridiques et comptables. L’adoption d’une stratégie de communication
financière adaptée aux contraintes légales et aux attentes du marché est perçue comme
l’une des principales contraintes à laquelle l’entreprise doit se plier. De plus, la fidélisation
des investisseurs, à travers une communication financière bien élaborée et opportunément
divulguée, constitue un enjeu majeur de l’accès à la bourse.
A l’ensemble de ces contraintes induisant généralement des coûts explicites, s’ajoutent
d’autres problèmes engendrant des coûts de nature implicite. Ceux-ci sont liés à
l’évaluation opérée par le marché à court et à moyen ou long terme en fonction des
perspectives d’évolution du nouveau titre. Ce sont ces questions qui fournissent matière à
réflexion de notre recherche.
8
Introduction Générale
Dans ce cadre, le phénomène de sous-évaluation (« underpricing », appelé encore décote à
l’introduction ou rentabilité anormale à court terme) est souvent abordé parmi les
problèmes liés aux introductions en bourse. Les travaux empiriques attestent de
l’universalité du phénomène sur la majorité des places financières (Loughran et Ritter,
1995 ; Faugeron-Crouzet et Ginglinger, 2001 ; Derrien et Womack, 2003 ; Kooli et Suret,
2003 ; Cassia et al. , 2004 ; Alvarez et Gonzàlez, 2005 ; Aussenegg, 2006 ; Adams et al.,
2008). Les chercheurs considèrent que la rentabilité anormale reflète une inefficience du
marché et que le premier cours doit refléter toutes les informations disponibles avant
l’introduction. Celui-ci ne devrait pas donc s’éloigner du prix d’introduction.
Une telle anomalie trouve ses origines essentiellement dans l’asymétrie informationnelle
entre les différents intervenants dans l’opération (l’entreprise candidate à l’introduction, les
intermédiaires qui organisent l’opération et les différents types d’investisseurs). Bien que
ces acteurs puissent détenir des informations différentes, la plupart des modèles explicatifs
de la sous-évaluation supposent d’emblée qu’un groupe d’acteurs est en possession d’une
information privilégiée.
La première catégorie des modèles issue des travaux d’Ibbotson (1975), privilégie
l’asymétrie informationnelle entre l’entreprise et les investisseurs. Le point commun à ces
modèles est d’attribuer à la sous-évaluation une vertu de signal positif. Autrement dit, les
entreprises qui s’introduisent en bourse signaleraient la valeur élevée de leurs actifs et de
leurs projets en acceptant de se sous-évaluer. Un tel comportement garantirait un recours
ultérieur au marché dans de bonnes conditions. Ces modèles sont souvent présentés dans le
contexte de l’asymétrie d’information plutôt que sous l’angle d’une approche de
signalisation (Allen et Faulhaber, 1989 ; Benveniste et Sprindt, 1989 ; Welch, 1989 ;
Grinblatt et Hwang, 1989 ; Chemmanur, 1993).
La seconde catégorie initiée par Baron (1982), considère comme prépondérante l’asymétrie
d’information entre le banquier introducteur et l’entreprise candidate. La banque conseille
l’entreprise lors de la fixation du prix d’offre et assure également la fonction de
distribution des titres. Toutefois, l’entreprise ne peut observer les efforts de l’introducteur.
De surcroît, la banque est mieux informée sur la demande du marché et elle peut être tentée
d’occulter ou de fausser son information privée, afin d’obtenir une meilleure rétribution.
De fait, en présence d’asymétrie informationnelle, un contrat optimal entre l’entreprise et
9
Introduction Générale
la banque nécessite que les titres soient sous-évalués (Muscarella et Vetsuypens, 1989 ;
Cheung et Krinsky, 1994 ; Sherman et Titman, 2002).
La troisième catégorie est celle qui découle des travaux de Rock (1986). Ces modèles
n’accordent qu’un rôle très passif à la banque, au détriment d’une plus grande importance à
l’asymétrie d’information entre différentes catégories d’investisseurs. La sous-évaluation
apparaît comme une conséquence de l’asymétrie informationnelle à laquelle sont
confrontés les investisseurs non informés. Ainsi, une prime d’émission est nécessaire pour
inciter ces investisseurs à participer à l’opération d’introduction (Beatty et Ritter, 1986 ;
Carter et Manaster, 1990 ; Keloharju, 1993 ; Amihud et al. , 2003).
Outre le phénomène de sous-évaluation, les entreprises fraîchement introduites en bourse
sont souvent caractérisées par une sous-performance à long terme (« underperformance »)
mesurée sur une période allant de 1 à 5 ans depuis la date d’introduction. Elle est
concrétisée par un déclin des performances boursières sur cet horizon. Les études
empiriques confirment ce phénomène sur le plan international, avec plus ou moins
d’homogénéité par rapport à la sous-évaluation. Le comportement de l’investisseur,
supposé entaché de biais psychologiques, est situé au centre des premières justifications. A
ce titre, l’un des arguments plausibles avancés est l’excès d’optimisme de la part des
investisseurs. En effet, les investisseurs les plus optimistes sont supposés acheter les
nouvelles actions à des niveaux de prix incohérents avec leur valeur réelle sous-jacente. A
travers le temps, le marché découvre ces évaluations erronées et corrige progressivement
les prix en conformité avec les niveaux appropriés, donnant ainsi lieu à la sousperformance observée (Miller, 1977, 2000). C’est dans ce sens que des études ont
démontré que les entreprises choisissent de s’introduire en bourse après avoir obtenu des
performances anormalement élevées. Si c’est le cas et si les investisseurs ne tiennent pas
compte de ce phénomène, le retour à la moyenne dans les années subséquentes à
l’introduction, pourrait les conduire à réviser à la baisse leurs anticipations. C’est ce qui
explique la dégradation ultérieure des performances boursières (Ritter, 1991 ; Loughran et
Ritter, 1995).
A la lumière des travaux entrepris pour appréhender et expliquer la sous-évaluation et la
sous-performance à long terme, nous en avons déduit que les justifications avancées sont
généralement restreintes à un seul volet. En effet, la plupart des explications sont focalisées
10
Introduction Générale
sur les caractéristiques de l’entreprise candidate à l’introduction (composition du capital
avant l’introduction, taille ou âge de l’entreprise, niveau d’endettement, etc.) ainsi que sur
les spécificités de l’opération d’introduction (nombre des titres émis, prix d’introduction,
notoriété de l’intermédiaire financier, procédure d’introduction, etc.). De fait, il ressort de
la revue de la littérature dédiée aux anomalies d’évaluation, que peu d’études ont tenté de
déceler des justifications à partir de la communication financière des entreprises
nouvellement introduites. Pourtant, certaines tentatives empiriques ont mis en évidence que
les entreprises qui divulguent un maximum d’informations financières préalablement à
l’introduction en bourse, sont correctement évaluées par le marché. Elles afficheraient par
conséquent de faibles taux de sous-évaluation (Muscarella et Vetsuypens, 1989 ; Ang et
Brau, 2002 ; Schrand et Verrecchia, 2005).
Quant à la sous-performance à long terme, une minorité d’études a tenté de la justifier à
partir des divulgations prévisionnelles. Explicitement, certains travaux ont démontré que
les entreprises ayant inséré volontairement des prévisions dans leurs prospectus
d’introduction, sont récompensées par le marché par une meilleure évaluation. Autrement
dit, elles bénéficient d’une meilleure performance boursière durant la période subséquente
à l’introduction que celles ayant renoncé à de telles divulgations (Clarkson et al., 1992 ;
Jog et McConomy, 2003 ; Labégorre et Boubaker, 2005). Néanmoins, ces investigations se
sont limitées aux divulgations prévisionnelles comme facteur explicatif de la sousperformance à long terme, sans considération de l’impact éventuel d’autres types
d’informations également disponibles au moment de l’introduction en bourse.
Ce travail de recherche s’inscrit dans le prolongement de ces investigations. Il paraît
intéressant de reprendre les mêmes postulats théoriques, mais d’élargir le champ de vision
à la panoplie d’informations offertes par les entreprises candidates à l’introduction et de là,
visualiser l’ensemble de la communication financière. Le passage de l’information à la
communication financière se fait lorsque l’entreprise décide de dépasser le strict cadre
réglementaire pour mettre en place une véritable stratégie de communication au même titre
qu’une stratégie de développement. Une stratégie de communication est définie comme
« une préférence relativement stable pour la façon dont la diffusion de l’information
financière est gérée » (Gibbins et al., 1990 ; p. 130).
11
Introduction Générale
Nous partons d’une déduction commune de la littérature comptable : la communication
financière n’est pas sans intérêt. Influer ou agir sur les cours boursiers et maximiser des
intérêts sociaux particuliers fait indéniablement partie intégrante de la politique stratégique
des entreprises. La communication financière induit de ce fait, des effets substantiels sur
les anticipations des investisseurs et par voie de conséquence sur la valorisation boursière
(Kablé, 2003). A ce titre, nous postulons que les entreprises ayant fait preuve de plus de
transparence informationnelle préalablement à l’introduction, devraient bénéficier d’une
meilleure évaluation par le marché.
Nous nous proposons ainsi d’apporter des éléments de réponse au questionnement suivant :
Quel est l’impact de l’effort informationnel déployé par les entreprises candidates à
l’introduction sur leur performance boursière ? Notre objectif est double :
- identifier, dans un premier temps, l’influence de la communication financière des
entreprises nouvellement introduites en bourse sur leur performance à court et à
long terme ;
- vérifier, dans un deuxième temps, si cette influence est associée à la présence
d’autres facteurs explicatifs classiques de la littérature.
A ce titre, les entreprises introduites sur le Nouveau Marché français, aujourd’hui disparu,
nous ont semblé bien se prêter à la vérification empirique pour les raisons suivantes. En
effet, le choix du Nouveau Marché français se justifie par l’intérêt accordé aux
divulgations financières, de part les caractéristiques des entreprises ayant postulé à ce
marché. De 1996, date de sa création, à 2005, date de sa disparition, ce compartiment du
marché français a ouvert l’accès aux jeunes entreprises à fort potentiel d’innovation et de
croissance, ayant besoin de capitaux importants pour se développer. L’absence d’un long
historique d’une part et l’incertitude caractérisant leur secteur d’activité d’autre part, sont
autant de facteurs qui auraient dû contribuer à valoriser les divulgations financières des
dites entreprises. De plus, c’est sur ce marché que les effets de la bulle financière,
généralisée sur la majorité des marchés financiers, sont les plus visibles. Concrètement, le
Nouveau Marché a connu une vague d’introductions durant la période 1999-2000,
accompagnée par une envolée spectaculaire des cours. Ce constat a été imputé, entre
autres, à l’enthousiasme accordé aux valeurs de la nouvelle économie. Une telle hypothèse
laisserait à penser que les investisseurs et la communauté financière d’une manière
générale, n’ont pas accordé d’intérêt à la communication financière des émetteurs. Cette
12
Introduction Générale
supposition mérite donc d’être testée, mais autrement formulée : si le marché a accordé un
prix à l’effort de transparence déployé par les entreprises candidates à l’introduction,
l’amélioration de la valorisation de leurs titres à court et à long terme devrait être la
récompense de cet effort. Par ailleurs, si les dernières années correspondent à des années
de reprise amorcée de l’activité sur les marchés financiers, avec l’éloignement de
l’incertitude qui a prévalu durant la bulle financière, il n’est pas inutile de revenir sur cette
période. Continuer à mener des études sur des périodes d’accalmie boursière, ne permet, en
aucun cas, de comprendre la réalité des circonstances particulières à conséquences souvent
désastreuses, telles que celles du krach boursier.
Différents postulats théoriques pourraient justifier la communication financière dans le
contexte particulier des introductions en bourse et soutenir de fait, le propos de cette étude.
De prime abord, la communication financière est souvent perçue comme un moyen
efficace d’atténuation de l’asymétrie informationnelle subséquente à l’accès aux marchés
financiers (Core, 2001 ; Healy et Palepu, 2001). Elle est également justifiée par la volonté
d’abaisser le coût du capital lié aux opérations de financement (Botosan, 1997 ; Botosan et
Plumlee, 2000). De même, elle peut être encadrée par les incitations d’agence et les
arguments de signalisation solidement conçus, depuis longtemps, pour asseoir l’offre
d’information financière. A cet égard, la volonté d’informer, concomitante à la décision
d’accéder à la bourse, est considérée comme un moyen de résolution des problèmes
d’agence (Jensen et Meckling, 1976 ; Bertrand, 2000 ; Labégorre, 2003) et un vecteur de
signalisation efficace révélant la vraie valeur de l’entreprise (Hughes, 1986 ; Labégorre,
2003 ; Labégorre et Boubaker, 2005).
Ce travail de recherche se distingue des études antérieures à trois titres. Tout d’abord, à
travers la revue de la littérature consacrée aux anomalies d’évaluation, nous avons constaté
que les investigations ont été effectuées de manière fragmentée. En d’autres termes, les
chercheurs ne prennent en compte que quelques justificatifs de l’anomalie et l’étudient de
manière isolée de l’environnement informationnel. Rares sont les études ayant tenté de
joindre l’offre d’information financière à l’évaluation de l’entreprise. Les quelques
tentatives à ce titre ont été restreintes aux divulgations prévisionnelles (Jog et McConomy,
2003 ; Labégorre, 2003 ; Labégorre et Boubaker, 2005). Nous adhérons parfaitement aux
propos selon lesquels la divulgation d’informations prévisionnelles peut affecter la
perception des investisseurs sur les flux futurs, réduire leur incertitude et améliorer la
13
Introduction Générale
valeur de l’entreprise (Firth, 1998). Toutefois, ces propos perdent toute valeur, lorsqu’on
les confronte aux événements d’une dimension exceptionnelle, tels que ceux qu’ont connus
les marchés financiers dans la période récente. Les déboires boursiers ont nécessité de
repenser la communication financière toute entière au regard des dommages qu’ils ont
engendrés en termes de crise de confiance. Se limiter à examiner l’opportunité de
divulgation d’une seule catégorie d’information telle que l’information prévisionnelle,
ainsi que son pouvoir informationnel, restreint donc à notre sens le problème.
Notre recherche se distingue ensuite, sur le plan méthodologique. En effet, les études ayant
examiné l’offre d’information financière préalablement à l’accès aux marchés financiers
n’ont développé aucun instrument de mesure de cette offre (Muscarella et Vetsuypens,
1989 ; Ang et Brau, 2002 ; Schrand et Verrecchia, 2005). En optant pour une approche
purement quantitative, les auteurs se sont contentés généralement de compter le nombre
d’informations publiées et/ou le nombre d’annonces effectuées par l’entreprise. S’agissant
de notre recherche, nous nous proposons d’appréhender la communication financière des
sociétés candidates à l’introduction en exploitant l’apport crucial du courant de recherches
consacrées aux scores ou indices de divulgation (Chow et Wong-Boren, 1987 ; Botosan,
1997 ; Bertrand, 2000…). La méthodologie de construction de ces indices est fondée sur
un recensement des informations (dénommées « items ») les plus utiles, dont le choix est
issu souvent de trois sources complémentaires. Le chercheur recourt généralement à une
revue de la littérature sur l’offre d’information financière, aux enquêtes sur les attentes des
investisseurs en matière d’information financière et au cadre réglementaire régissant les
pratiques de divulgations du contexte de l’étude. L’usage de la méthodologie des indices
de diffusion, favoriserait à notre sens une appréciation plus fiable de l’effort
informationnel dont les critères retenus répondent le plus aux attentes du marché.
Enfin, notre étude nous semble utile pour les investisseurs. Par la vérification du pouvoir
informationnel de la communication financière, nous présumons que les investisseurs
peuvent inférer la vraie valeur de la société introduite à partir de la panoplie d’informations
diffusées. Autrement formulé, nous pensons que les investisseurs sont capables de
discerner les bons placements des mauvais, à partir des seules informations offertes par les
entreprises candidates à l’introduction. En révélant les catégories d’informations ayant le
plus de poids dans l’explication de l’évaluation des entreprises, nous nous efforçons d’être
à l’écoute des investisseurs afin de scruter les éléments jugés les plus utiles à leurs yeux.
14
Introduction Générale
Ceci vise à infirmer l’idée, encore majoritaire, que les investisseurs n’accordent pas
d’intérêt à la communication financière, quand il s’agit d’entreprises telles que celles de la
nouvelle économie. En outre, notre recherche pourrait être utile aux managers, en tentant
de susciter leur intérêt à confronter ces informations à leurs préoccupations. Une telle
confrontation pourrait leur fournir des axes d’amélioration ou des éléments de réflexion
afin de réussir le cap d’introduction en bourse. Redonner à la communication financière sa
vocation première, avoir une cote de confiance auprès des investisseurs, constitue à notre
avis la clé de voûte de sortie de la crise actuelle de confiance envers l’information
financière.
Les principaux résultats de notre étude peuvent se résumer dans les propositions suivantes :
sur un échantillon de 75 entreprises introduites au Nouveau Marché français durant la
période 1997-2002, nous constatons en somme que leur communication financière affecte
la performance de leurs titres. Explicitement, les entreprises jugées transparentes selon
leurs scores de divulgations, sont mieux évaluées que celles moins transparentes. Elles
jouissent ainsi d’une faible sous-évaluation et une meilleure performance à long terme. Par
ailleurs, un tel impact est concomitant à l’influence d’autres facteurs ayant trait aux
caractéristiques des entreprises introduites et à l’opération d’introduction. La sousévaluation est influencée par la taille de l’entreprise, son niveau d’endettement, la
réputation de l’intermédiaire et l’appartenance au secteur de la nouvelle économie. Alors
que la sous-performance est affectée par le niveau d’endettement de l’entreprise, la
présence du capital-risqueur, le rang de l’intermédiaire et la réputation de l’auditeur.
La démarche retenue est la suivante : le travail est subdivisé en deux parties comprenant
chacune deux chapitres. Chaque chapitre est organisé autour de trois sections.
La première partie est scindée en deux chapitres reflétant le positionnement de la recherche
à la croisée de deux champs de recherche : la performance des sociétés nouvellement
introduites en bourse d’une part et leur communication financière d’autre part. Ainsi, le
premier chapitre se focalise sur la performance à court et à long terme des titres lors des
offres publiques initiales. Il est introduit par une première section qui traite de
l’organisation de l’opération d’introduction en bourse. Une deuxième section est consacrée
au phénomène de sous-évaluation. La troisième traite de la question de la sousperformance à long terme.
15
Introduction Générale
Le deuxième chapitre s’intéresse à la communication financière dans le contexte particulier
des introductions en bourse. La première section précise le cadre réglementaire de la
communication financière. La seconde se penche sur les fondements théoriques : elle
précise en particulier, les théories justifiant l’offre d’information lors des introductions en
bourse. Quant à la troisième section, elle rejoint plus la problématique posée et débat de
l’association entre l’accès aux marchés financiers, les divulgations financières et
l’évaluation des entreprises. Le chapitre s’achève par la présentation des hypothèses de
recherche.
L’objectif du troisième chapitre est la précision de la méthodologie de recherche. La
première section présente d’abord, la démarche d’appréciation de l’effort informationnel
des entreprises nouvellement introduites en bourse. Concrètement, nous détaillons les
étapes indispensables à la construction des indices de divulgation. Du choix des items, à la
procédure de leur pondération et allant à la présentation d’exemples de notation, nous nous
proposons d’expliciter d’abord, la manière avec laquelle nous avons approché la
communication financière des entreprises étudiées. Nous précisons ensuite, l’approche
empirique d’estimation de la performance à court et à long terme. La deuxième section
aborde d’autres volets empiriques de notre travail : elle spécifie la sélection de
l’échantillon, le choix des données et justifie la mesure des variables. La troisième section
expose les outils statistiques. Le quatrième et dernier chapitre est dédié aux résultats de
l’étude empirique. Nous débutons par une première section, où nous avançons les constats
des analyses descriptives. Nous réservons deux autres sections à la présentation et à la
discussion des résultats.
16
PREMIÈRE
EMIÈRE PARTIE. CADRE CONCEPTUEL
ET REVUE DE LA LITTÉRATURE
17
Première partie. Cadre conceptuel et revue de la littérature
La première partie de notre recherche est consacrée au cadre conceptuel régissant les
problèmes liés à l’évaluation des entreprises, ainsi que la communication financière dans le
contexte des introductions en bourse. Quelles sont les anomalies liées à l’évaluation des
entreprises lors des offres publiques initiales ? Quelles sont les principales explications
plausibles avancées ? Qu’est-ce qui fonde théoriquement les pratiques des entreprises en
matière de communication financière ? Comment peut-on appréhender et mesurer de telles
pratiques et enfin quelles peuvent être les interactions entre une meilleure communication
financière et la présence de telles anomalies ? Telles sont les principales questions
auxquelles nous allons tenter de répondre tout au long de cette partie. Les réponses seront
structurées autour de deux chapitres.
Le premier chapitre débute par un aperçu sur l’organisation de l’introduction en bourse,
pour aborder ensuite le comportement des cours lors des émissions initiales. L’objectif est
de comprendre et de cerner les origines des dysfonctionnements caractérisant un tel
comportement. Le second chapitre est focalisé sur le deuxième volet de notre thématique
de recherche, soit la communication financière. Nous récapitulons d’abord les obligations
qui régissent cette communication dans le contexte de l’introduction en bourse. Nous
dressons ensuite l’état des assises théoriques qui l’appuient, pour discuter enfin, de son
éventuel impact sur l’évaluation des entreprises introduites en bourse.
18
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des
titres lors des introductions en bourse
L’introduction en bourse attire ces derniers temps, de nombreuses entreprises qui y voient
souvent et à juste titre, la consécration de leur ambition d’être cotées. L’opération consiste
pour une entreprise à « accéder la première fois à un marché de capitaux et à obtenir une
cotation publique. Elle ne correspond pas forcément à un premier accès aux marchés
financiers réglementés 1 . D’autres marchés non réglementés accueillent des entreprises par
l’intermédiaire d’une introduction en bourse ; le transfert d’un marché non réglementé à un
marché réglementé ne constitue donc pas, à proprement parler, une introduction en bourse
sur ce dernier » (Sentis, 2004 ; pp. 9-10). Elle se concrétise par la diffusion d’un nombre
d’actions dans le public. Il peut s’agir d’actions nouvelles, créées pour l’occasion suite à
une augmentation de capital, ou d’actions existantes cédées par les actionnaires d’origine
ou les deux combinés.
La réussite de l’introduction en bourse n’est jamais évidente, comme en attestent les
déboires boursiers de bon nombre de valeurs moyennes fraîchement introduites ces
dernières années. Préalablement, le succès de l’opération exige, non seulement de poser les
bonnes questions, mais de leur avoir trouvé des réponses satisfaisantes. La première
question primordiale porte sur le but de l’introduction. A quoi sert d’entrer en bourse ?
S’agit-il de se financer la croissance, de réaliser une partie de son patrimoine, de devenir
plus notoire ? Face à ces motivations, quelles sont les réticences qui peuvent dissuader une
telle décision ? D’autres questions méritent également d’être posées et s’articulent autour
de la concrétisation du projet de l’introduction. Comment se déroule le parcours menant à
la première cotation ? Quels sont les acteurs impliqués dans ce parcours ? Quel est le
marché dont les conditions d’admission sont les plus accessibles ? Autant de questions
émergentes devant une étape cruciale de la vie de l’entreprise. Ainsi nous réservons la
première section de ce chapitre à présenter un aperçu sur ces différents volets.
1
Un marché réglementé doit remplir quatre prérogatives : la transparence de l’information, la liquidité des
titres, la sécurité, l’unicité de place (un titre d’une catégorie ne peut être coté que sur une place nationale).
Dès lors qu’un marché ne dispose pas de l’une de ces caractéristiques, il est considéré comme non réglementé
(Sentis, 2004 ; p. 9).
19
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Par ailleurs, la consultation de la littérature spécifique au contexte des introductions en
bourse, montre de nombreuses investigations focalisées sur les anomalies d’évaluation des
titres nouvellement introduits (« initial public offering puzzles »). En particulier, les études
se sont orientées vers trois plans d’expérimentation, à savoir : la sous-évaluation des
actions à l’introduction, la sous-performance à long terme et l’existence d’un phénomène
de regroupement des introductions. La sous-évaluation signifie que le prix d’offre auquel
sont vendues les actions aux investisseurs lors de l’introduction, est en moyenne inférieur
au premier cours coté, d’où une rentabilité initiale positive. Une telle anomalie est
commune à l’ensemble des bourses mondiales avec de plus ou moins grandes disparités.
S’agissant de la sous-performance à long terme, de nombreuses investigations constatent
une diminution significative des cours sur une période variant de 1 à 5 ans après
l’introduction. Contrairement au phénomène de sous-évaluation, certaines exceptions
apparaissent par pays et selon les méthodologies de mesure utilisées. Enfin, le
regroupement des introductions se manifeste par l’alternance de périodes marquées par un
nombre élevé d’introductions et par un niveau élevé de rentabilité initiale des titres émis
(« hot issue markets »), et de périodes de relative inactivité des introductions et de faible
rentabilité initiale (« cold issue markets »). Nous nous limitons dans ce chapitre à présenter
les travaux empiriques consacrés aux deux premiers phénomènes, objet de la recherche.
Nous abordons pour chacun d’entre eux les différentes investigations empiriques, ainsi que
les explications plausibles dans les deuxième et troisième sections.
Section 1. L’organisation des introductions en bourse
Evoluant dans un contexte contraignant, les entreprises doivent parfaitement comprendre et
maîtriser les règles de la vie boursière pour mettre tous les atouts de leur côté. Tout au
début, les managers sont amenés à appréhender les avantages escomptés de l’introduction
en bourse et songer également à ses inconvénients. De fait, l’opération présente pour une
entreprise, des avantages multiples. Néanmoins, elle marque le démarrage d’une nouvelle
vie, qui dicte également des règles et des contraintes, dont la méconnaissance altère les
chances d’un parcours boursier satisfaisant (§1.1). Les obligations d’information,
notamment financière, sont un exemple des contraintes qui s’imposent désormais depuis
les tous premiers temps de cotation. Par ailleurs, la réussite de l’opération est conditionnée
par une maîtrise parfaite de ses étapes (§1.2) et un choix mûrement réfléchi des différentes
procédures d’introduction (§1.3).
20
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
1. 1. Les avantages et les contraintes de l’introduction en bourse
L’introduction en bourse peut paraître un passage obligé, voire une simple étape dans la
vie de l’entreprise lorsque celle-ci a atteint une certaine maturité. Toutefois, plusieurs
investigations ont révélé qu’une telle décision résulte d’un véritable choix motivé par une
panoplie d’avantages et freiné par un ensemble d’inconvénients. Les déboires caractérisant
certaines introductions, pourraient témoigner du manque de conscience des entreprises, des
implications positives et négatives liées à l’opération. C’est pourquoi, il apparaît
intéressant d’élucider les motivations et les inconvénients de l’introduction en bourse,
empruntés de plusieurs travaux de recherche.
1. 1. 1. Les avantages de l’introduction en bourse
L’introduction en bourse ouvre de multiples perspectives pour les actionnaires d’origine et
l’entreprise candidate à la cote. Parmi les premiers facteurs qui militent en faveur de la
décision d’introduction, on compte l’accès à de nouvelles sources de financement. De fait,
l’introduction en bourse accroît et diversifie les sources de financement de l’entreprise
(Jacquillat, 1994). Ainsi, outre les avantages de l’augmentation de capital, l’entreprise
cotée peut accéder à des produits comme les obligations convertibles avec bons de
souscription ou remboursables en actions, qui permettent de concilier des objectifs
antagonistes entre actionnaires et dirigeants.
Par ailleurs, le renforcement du pouvoir de négociation auprès des banques et des
organismes de crédits est souvent cité comme un avantage escompté de l’opération
d’introduction. En effet, en raison de la disponibilité de l’information dictée par la
réglementation des marchés de capitaux, les banques ne disposent d’aucun avantage
informationnel vis-à-vis des autres pourvoyeurs de fonds. Une telle situation conduit, en
retour à assurer aux entreprises une levée de fonds à un moindre coût (Rajan, 1992 ;
Pagano et al., 1998).
De plus, l’introduction en bourse induit un accroissement de la liquidité des titres et une
meilleure diversification du patrimoine des anciens actionnaires. Grâce à la cotation de leur
entreprise, les actionnaires disposent de plus de facilités pour se désengager de la propriété
de leurs titres. Ils bénéficient de plus de privilèges par rapport aux actionnaires des
entreprises non cotées, puisqu’ils sont épargnés de plusieurs procédures telles que la
21
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
recherche d’acheteurs potentiels. Les fonds collectés peuvent ainsi être alloués à d’autres
placements. L’introduction en bourse offre également une opportunité de sortie pour
d’autres partenaires de l’entreprise, tels que les capitaux-risqueurs.
Par ailleurs, l’ouverture du capital peut faciliter la mise en place d’un système
d’intéressement des dirigeants, par exemple sous forme de stock options ou d’actions qui
leur seraient versées. Ce schéma de rémunération est efficace car il lie les salaires des
managers aux cours boursiers du titre, obligeant ces derniers à gérer dans l’intérêt d’une
maximisation de la valeur de la firme (Holmström et Tirole, 1993).
En outre, la décision d’introduction en bourse est fortement motivée par le souci du
renforcement de la notoriété. Cette hypothèse tire ses origines de la thèse de « la
connaissance des investisseurs » développée par Merton (1987). Ce dernier a formulé
l’idée du renforcement de la notoriété dans un modèle d’évaluation où le prix des titres
augmente avec le nombre d’investisseurs conscients de l’existence de la firme. Les
gestionnaires seront ainsi motivés à entreprendre les actions qui visent à étendre la base
d’actionnariat de la firme, notamment par une introduction sur une grande place boursière.
La thèse de Merton (ibid) a été testée différemment par Kadlec et McConnel (1994) qui ont
démontré une augmentation moyenne de 5 % du prix des actions des entreprises ayant
décidé de se faire coter à la bourse de New York.
De plus, l’accès à la bourse peut faciliter la cession du contrôle de l’entreprise par
l’actionnaire majoritaire. Pagano et al. (1998) confortent une telle hypothèse en
démontrant que les entreprises cotées ont une probabilité de prise de contrôle deux fois
plus élevée que les entreprises non cotées. Zingales (1995) a modélisé cette motivation et a
constaté que l’introduction en bourse est la procédure optimale qui permet de maximiser
les gains totaux de l’entrepreneur initial lors d’une vente éventuelle. La diffusion des parts
auprès de petits investisseurs engendre un prix supérieur auprès d’un éventuel acheteur
désirant prendre le contrôle. En conséquence, l’introduction est perçue comme la première
étape d’une stratégie de cession d’une entreprise.
Une autre motivation tient au souci des dirigeants de profiter d’une fenêtre d’opportunité
pour lever des capitaux à un coût avantageux (Jacquillat, 1994). Cette motivation s’inscrit
22
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
dans le cadre de la thèse des fenêtres d’opportunité ou « windows opportunity » 2 . Cette
dernière prévoit qu’en cas de surévaluation significative des titres, les dirigeants
deviennent plus motivés par de nouvelles émissions, afin de profiter de l’avantage de ces
périodes dites haussières (Ritter, 1991 ; Loughran et Ritter, 1995).
Enfin, d’autres arguments sont également perçus comme des incitations à l’ouverture du
capital. L’introduction en bourse offre une possibilité de diversification du risque pour les
managers des entreprises familiales (Grinblatt et Titman, 1998). Elle est synonyme de
pérennisation, puisque les problèmes des droits de succession peuvent se résoudre par une
simple opération de vente à des actionnaires extérieurs (Jacquillat, 1994). Des études plus
récentes révèlent que l’introduction en bourse renforce la notoriété de l’entreprise vis-à-vis
des clients, en signalant la bonne qualité des produits (Stoughton et al. , 2001). Elle induit
également une augmentation des visites des pages web des sociétés introduites (Demers et
Lewellen, 2003). Elle finance les activités d’investissement (Kim et Weisbach, 2008).
Enfin, elle réduit le coût du capital (Brau et Fawcett, 2006).
Une revue des principales motivations de l’introduction est présentée dans le tableau
suivant :
Tableau 1- 1. Les motivations de l’introduction en bourse
Facteurs
Modèles
Accroissement de la liquidité du patrimoine
Jacquillat
(1994),
Grinblatt
et
Titman (1998)
Diversification des sources de financement
Pagano (1993), Jacquillat (1994)
Accroissement du pouvoir de négociation avec les
Rajan (1992)
banques
Renforcement de la notoriété de l’entreprise
Merton (1987)
Méthode optimale pour le transfert de contrôle
Zingales (1995)
Moyen de faire participer les salariés au capital de
Holmström et Tirole (1993)
l’entreprise
Exploiter
les
fenêtres
haussières des cours)
d’opportunités
(périodes
Ritter (1991) , Loughran et Ritter
(1995)
Source : Extrait et adapté de Pagano, Panetta et Zingales (1998)
2
Nous revenons sur la définition de cette thèse lors de la présentation des explications de l’anomalie de la
sous-performance à long terme, au niveau du § 3.3.2. du présent chapitre.
23
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
1. 1. 2. Les contraintes liées à l’introduction en bourse
En dépit de la panoplie des avantages de l’introduction en bourse, plusieurs contraintes
peuvent dissuader les managers de ce choix crucial. Nous exposons celles les plus citées et
ayant fait plus de consensus dans la littérature.
La principale source de réticence la plus fréquemment avancée est celle du risque de perte
de contrôle. L’ouverture du capital entraîne un trait important à savoir la dispersion des
actions entre les mains des investisseurs extérieurs. Les effets d’une structure de propriété
dispersée ont été discutés depuis les travaux de Jensen et Meckling (1976) qui ont
démontré que les coûts d’agence sont la conséquence de la séparation entre la propriété et
le contrôle suite à des financements externes. De fait, les anciens propriétaires s’offrent à
un délicat arbitrage entre la rétention d’une participation importante après la cotation et la
diversification de leur patrimoine (Pagano, 1993 ; Bolthon et Von Thaden, 1998). De plus,
l’entreprise introduite en bourse pourrait être la cible d’une éventuelle prise de contrôle
hostile. Raison pour laquelle, l’adoption de mesures défensives contre une telle menace
s’imposent avant l’introduction (Schwert, 1995 ; Casares-Field et Karpoff, 2002).
Une deuxième contrainte qui pèse lourd est l’obligation imposée par les autorités
boursières de diffuser régulièrement des informations. Dès qu’une entreprise est cotée, elle
doit tenir le public constamment informé de sa situation et de toute décision pouvant
affecter son patrimoine. Cette obligation de transparence vis-à-vis du marché est une
contrainte coûteuse pour l’entreprise. Des dépenses additionnelles relatives à la tenue du
système d’information, à la mise en place du personnel spécialisé, aux honoraires de
certification des comptes, sont nécessaires pour se conformer aux exigences de lisibilité.
Par ailleurs, de telles exigences peuvent entraîner la perte de confidentialité vis-à-vis de la
concurrence, particulièrement lorsqu’il s’agit d’informations sensibles susceptibles de
déprécier l’avantage concurrentiel (Campbell, 1979 ; Yosha, 1995).
Plus amplement, l’introduction en bourse implique également des coûts considérables
(Barbaret, 1990). Ces coûts comprennent ceux engagés pour les restructurations juridiques
et structurelles dictées par les dispositions du marché. Ainsi, certaines entreprises se
trouvent dans l’obligation de modifier leur capital ou de réviser certaines clauses
statutaires. La rémunération des intermédiaires financiers, les frais de publicité, ainsi que
24
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
les autres frais de présence sur la cote sont aussi des dépenses qui dissuadent
l’introduction, notamment des petites entreprises (Corwin et Harris, 2001). A ces dépenses
directes ou explicites, s’ajoutent d’autres coûts implicites liés à la sous-évaluation initiale
des titres (Ritter, 1987) 3 .
Ainsi, on en déduit que la décision d’accéder à la bourse est tellement délicate qu’aucune
investigation à elle seule, n’a pu englober tous les coûts et les avantages pertinents relatifs
à une telle décision. Globalement présentées, en petit nombre relativement aux avantages,
les contraintes sont d’une grande importance lorsqu’il s’agit pour l’entreprise de s’attarder
sur un choix mûrement réfléchi. Le tableau 1-2 en récapitule les principales.
Tableau 1-2. Les réticences liées à la décision d’introduction en bourse
Facteurs
Modèles
Coûts de l’introduction en bourse (coûts directs : coûts de
Ritter (1987), Barbaret (1990)
l’opération et de la présence sur la cote et coûts indirects)
Perte de confidentialité à cause des exigences de
Campbell (1979), Yosha (1995)
transparence dictées par le marché
Diffusion d’informations (problème de sélection adverse)
Chemmanur et Fulghieri (1999)
Source : Extrait et adapté de Pagano, Panetta et Zingales (1998)
1. 2. Les étapes de l’introduction en bourse
Une introduction en bourse se prépare très en amont et sa réussite n’est pas un pari évident.
Avant même d’envisager la cotation, l’entreprise doit en général adapter son
environnement juridique, organisationnel, son système de reporting comptable, préparer sa
communication interne et externe et sensibiliser son personnel. Les managers ayant
introduit leurs sociétés en bourse témoignent que, même avertis, ils n’avaient pas estimé à
juste mesure l’ampleur de ces travaux préparatoires (Ravaz, 2003) 4 . Une fois la décision
prise, l’entreprise est appelée à choisir avec soin ses différents partenaires, afin de convenir
un calendrier précis du déroulement de l’opération.
3
L’ampleur et les explications de ce phénomène seront exposées dans la section suivante.
Dans son ouvrage intitulé « L’introduction en bourse, l’expérience des chefs d’entreprises », l’auteur relate
les témoignages de douze chefs d’entreprises ayant introduit leurs sociétés en bourse.
4
25
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
1. 2. 1. Choix des partenaires de l’introduction
L’entrée en bourse est avant tout le travail d’une équipe composée de dirigeants,
actionnaires principaux et partenaires externes. Ces derniers sont principalement
confrontés à un interlocuteur de confiance, avec lequel l’entreprise n’a pas eu l’occasion de
se familiariser, à savoir l’intermédiaire introducteur. A cet interlocuteur, il faut adjoindre
les compétences d’un conseiller traditionnel : le commissaire aux comptes. Enfin, pour
assurer une attention particulière de la communauté financière et du public, l’intervention
d’une agence de communication est indispensable.
1. 2. 1. 1. L’intermédiaire introducteur
Il peut être une banque ou une institution financière agréée par les autorités boursières,
dénommée banque « chef de fil » ou « leader ». L’intermédiaire joue un rôle central,
puisqu’il assure le déroulement des transactions pendant et après l’opération
d’introduction. Il participe à la préparation de la demande de cotation et des documents
prescrits, notamment du prospectus d’introduction 5 . De plus, il décide, en accord avec
l’entreprise, du prix d’introduction et du nombre des titres à placer. Sa mission est définie
dans un contrat précisant notamment les garanties apportées.
Compte tenu de son rôle clé, le choix de l’introducteur est d’une importance cruciale et
conditionne la réussite de l’introduction en bourse. En effet, le processus est long et parfois
fastidieux et c’est ce partenaire qui garantit son bon déroulement. Sa capacité de
placement, sa connaissance du domaine d’activité de l’entreprise, son expérience dans
l’organisation des tournées de présentation (« road-shows »), sont autant de critères qui
devraient guider le choix de cet intermédiaire. A ce titre, il est intéressant de rappeler que
les entreprises du Nouveau Marché bénéficient d’un Introducteur Teneur de Marché
(ITM). En plus des fonctions classiques d’un introducteur, il a la charge d’assurer la
liquidité des titres pendant les trois années qui suivent l’introduction, dénommé de ce fait
« apporteur de liquidités ». Il est également appelé à publier une analyse financière sur la
situation de l’entreprise lors du placement initial, puis à l’issue des deux exercices
suivants.
5
Le cadre réglementaire régissant la divulgation de ce document et son contenu sera abordé au niveau du
§1.2.1 (chapitre 2), traitant des obligations légales de publication lors de l’introduction en bourse.
26
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
1. 2. 1. 2. Les commissaires aux comptes
Le recours aux compétences d’un collaborateur expérimenté, notamment dans les
domaines financiers et comptables, est une nécessité, voire une obligation afin de garantir
le succès du processus d’introduction. En effet, les commissaires aux comptes sont
considérés comme les garants de la qualité et de la sincérité de toute information divulguée
sur l’opération auprès de la communauté financière. En particulier, leur contribution se
manifeste à travers la certification de la régularité et de la sincérité des informations
véhiculées dans le prospectus d’introduction. Leur responsabilité s’alourdit encore,
lorsqu’ils doivent se prononcer sur les prévisions formulées, ainsi que sur les hypothèses
sous-jacentes.
1. 2. 1. 3. L’agence de communication financière
Elle est perçue comme un véritable partenaire de l’opération. Elle accompagne et soutient
l’entreprise candidate à l’introduction dans les différentes étapes du processus. Son
intervention apparaît au niveau de la préparation des documents destinés au public et la
diffusion des supports d’information lors des réunions avec les journalistes et les analystes
financiers : brochures, communiqués, prospectus, etc. L’agence de communication
contribue également à vérifier la crédibilité des documents diffusés, du point de vue leur
conformité avec le faisceau d’informations insérées dans le prospectus d’introduction.
1. 2. 2. Processus d’introduction en bourse
Ce processus 6 débute par une demande d’admission formulée aux autorités de marché,
préparée conjointement par l’entreprise et ses différents partenaires. Principalement, il
convient de rédiger un prospectus préliminaire, document de base du dossier de demande
d’admission. Ce dernier présente l’entreprise, sa situation financière, son positionnement
sur le marché, ses perspectives de développement, une fourchette indicative du prix de
l’action, ainsi que les droits liés à la nouvelle valeur. Sa rédaction requiert du temps et une
quantité d’informations importante nécessitant généralement le recours à des experts. Ces
informations sont soumises aux autorités de marché, qui peuvent exiger tout document
estimé nécessaire à l’examen de la demande d’admission.
6
Voir tableau 1-3 pour les différentes conditions d’admission sur le marché français.
27
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Parallèlement à la préparation de la demande d’admission, l’introducteur intermédiaire doit
organiser des tournées de présentation afin de prendre contact avec les investisseurs et la
communauté financière en général. Les informations à communiquer doivent être
préparées avec soin, afin de convaincre les investisseurs du futur de l’entreprise et des
objectifs escomptés de l’introduction. Les réunions prennent le plus souvent la forme de
face à face personnalisés ou encore de séances plénières.
Ces présentations sont extrêmement importantes et permettent à l’entreprise et aux
investisseurs de s’évaluer mutuellement. Pour les investisseurs, c’est l’occasion de tout
savoir sur les éléments déterminants de l’opération et de là, se forger une idée conduisant à
leur décision finale. S’agissant de l’entreprise, c’est le moyen de récolter les premières
intentions de participation des investisseurs à l’introduction. Par ailleurs, il est à noter que
les intentions d’achat sont également issues des investigations du syndicat bancaire (appelé
également syndicat de placement) nommé par l’intermédiaire. Finalement, le prix définitif
d’introduction et le nombre de titres à placer seront fixés par l’introducteur en accord avec
l’entreprise et il ne reste qu’à diffuser les titres sur le marché, selon l’une des procédures
exposées dans le paragraphe qui suit.
28
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Tableau 1-3. Résumé des conditions d’accès au marché français
Eurolist 7
Alternext
Marché Libre
Nature du marché
Réglementé
Non réglementé
Non réglementé
Entreprises
Blue chips & Valeurs
PME & PMI
Petites entreprises
moyennes
Tous secteurs d’activité
Nature de
Appel Public à
Appel Public
Placement
l’introduction
l’Epargne (APE)
à l’Epargne
privé :
Cession et/ou
(APE)
5 M € auprès
APE ou non
d’au moins 5
augmentation de capital
investisseurs
qualifiés
Diffusion
25 % de titres dans le
Pas de
Pas de
minimum de titres
public ou 5 % minimum
minimum de
diffusion
au public
du capital représentant
titres mais au
au moins 5 M €
moins 2,5 M €
Historique
des -Comptes certifiés sur 3 -2 années de comptes certifiés
comptes
-Si admission plus de 9 mois
ans
-Comptes
Pas de minimum
2 ans si l’ancienneté
le permet
semestriels après clôture : dernier exercice
certifiés, si admission > certifié et comptes
intermédiaires
9 mois après clôture
Normes
IFRS obligatoires
Françaises
Françaises
comptables
Conseil d’admission d’Euronext
Décision
d’admission
Euronext dispose
d’un droit
d’opposition
et Comptes annuels audités et Seulement
Information
Comptes
financière
semestriels audités, CA semestriels non audités publiés information légale
annuels
trimestriel publiés au sur le site de la société et le site du droit des
Mode de cotation
sociétés.
BALO
Euronext (alternext.com)
Continu de 9h à 17h 30
Continu de 9h à 17h 30 ou Fixing à 15 h
ou fixing à 10h 30 et 16h
fixing à 15h 30
Source : Euronext
7
La création de l’Eurolist a permis de rassembler l’ensemble des valeurs en trois compartiments :
compartiment A (Valeurs dont la capitalisation boursière est supérieure à 1 Md €), compartiment B (Valeurs
dont la capitalisation boursière est comprise entre 150 M€ et 1Md €) et compartiment C (Valeurs dont la
capitalisation boursière est inférieure à 150 M€).
29
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
1. 3. Les procédures d’introduction en bourse
Sur les marchés français, les émetteurs ont le choix entre cinq procédures d’introduction :
l’offre à prix ferme (OPF), l’offre à prix minimal (OPM), la cotation directe (CD), l’offre à
prix ouvert (OPO) et le placement bancaire. Cette diversité caractérise le marché français,
en comparaison par exemple avec l’unique procédure américaine qui est le
« bookbuilding ». Les quatre premières sont des procédures de marché, c'est-à-dire qu’elles
sont accessibles à tous les investisseurs, tandis que la dernière procédure, celle de
placement, est réservée aux investisseurs institutionnels. Nous consacrons un premier
développement à les décrire et un deuxième développement à discuter des conséquences du
choix d’une procédure d’introduction sur la sous-évaluation des titres.
1. 3. 1. Description des procédures d’introduction
Ces différentes procédures sont mises en place par Euronext, qui a la mission de centraliser
les cours et les ordres d’achat, ainsi que la fixation du prix définitif d’introduction. Nous
définissons dans ce qui suit chacune de ces procédures.
L’offre à prix ferme (OPF) : l’entreprise fixe un prix de vente ferme et définitif ainsi que
le nombre de titres offerts quelques jours avant l’introduction. Les investisseurs doivent
libeller leurs ordres à ce prix et indiquer le nombre de titres demandés. Seuls les ordres
d’achat passés au prix d’offre sont recevables par Euronext. Si la demande est supérieure à
l’offre, les demandes sont rationnées. Toutefois, Euronext s’impose de servir au moins 1 %
de l’ensemble des ordres. Si ce seuil n’est pas atteint, l’introduction est reportée et une
nouvelles OPF est organisée dans un futur plus ou moins proche. Dans cette procédure, la
seule incertitude pour les investisseurs porte sur la quantité d’actions à recevoir.
La cotation directe (CD) : contrairement à l’OPF, l’entreprise décide un prix minimum et
non un prix ferme. Un ajustement du prix à la demande est possible, mais il demeure limité
à 10 % au dessus du prix d’offre initial. Les investisseurs peuvent soumettre des ordres
sans cours limité. Les ordres servis sont ceux dont le prix est supérieur ou égal au prix
d’introduction finalement retenu. Dans la plupart des cas, les demandes sont rationnées. Il
existe toutefois un taux de service minimal de 4 %, mais l’avis d’introduction peut
mentionner un pourcentage différent. Si le seuil fixé ne peut pas être respecté,
30
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
l’introduction est reportée et une OPF ou une nouvelle CD sera réalisée quelques jours plus
tard avec d’autres conditions.
L’offre à prix minimum (OPM) : cette procédure, appelée également « mise en vente »,
est proche d’un système d’enchère. L’entreprise fixe un prix d’offre minimum et la
quantité de titres qui seront offerts lors de l’introduction. Les ordres soumis par les
investisseurs doivent être impérativement des ordres à cours limité. Euronext centralise les
cours et recherche une fourchette de prix dans laquelle au moins 5 % des demandes seront
servies. Le cours coté est généralement la borne inférieure de la fourchette. Tous les ordres
qui figurent dans l’intervalle sont servis au prorata de la quantité demandée, les autres sont
éliminés. La logique sous-jacente à cette procédure est d’extraire de l’information à partir
de la demande du marché. La résultante est de déterminer un prix d’introduction mieux
ajusté aux attentes des investisseurs.
L’offre à prix ouvert (OPO) : c’est une procédure relativement récente par rapport aux
procédures précédentes, puisque sa mise en place remonte à 1999. Une fourchette de prix
est annoncée par l’entreprise et les investisseurs doivent soumettre des ordres limités dans
une telle fourchette. Le prix définitif est déterminé à l'issue de la centralisation des ordres
d’achat par Euronext et l’allocation est effectuée proportionnellement aux titres demandés.
Le taux de service minimum est de 1 % des ordres supérieurs ou égaux au prix retenu. La
différence essentielle entre l’OPM et l’OPO est que dans la première, l’investisseur qui
passerait un ordre à un prix très élevé pourrait se faire exclure, alors que la deuxième
procédure lui garantit d’être servi.
La procédure de placement : contrairement aux procédures précédemment décrites, la
procédure de placement confère à l’intermédiaire introducteur un rôle prépondérant, à la
fois au niveau du choix du prix d’émission et de l’allocation des titres. Elle débute lorsque
l’intermédiaire annonce la fourchette de prix et le nombre de titres offerts. Dans ce cas, la
fourchette est simplement indicative. L’intermédiaire consulte alors les investisseurs pour
recueillir leurs intentions d’achat : c’est la procédure de construction du livre d’ordres,
similaire au mécanisme de « bookbuilding ». Le livre d’ordres contient chaque demande
déposée en identifiant le nom de l’investisseur et le nombre de titres demandés. A l’issue
de cette période de pré-marketing, le prix de vente définitif est fixé, ainsi que la quantité
exacte de titres qui sera allouée. Finalement, l’intermédiaire alloue de manière
31
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
discrétionnaire les titres vendus dans le cadre du placement, disposant ainsi d’une grande
marge de manœuvre. Selon Faugeron-Crouzet (2001), la mise en place de la procédure de
placement s’inscrit dans la perspective d’une institutionnalisation croissante du marché.
Les grandes banques prennent le risque d’offrir une garantie de bonne fin du placement des
titres.
Un résumé des procédures d’introduction et de leurs caractéristiques est présenté dans le
tableau suivant :
Tableau 1- 4. Synthèse des procédures d’introduction sur le marché français
Placement
garanti (PG )
Prix d’offre
Annonce
Délai
d’annonce
Types
d’ordres
Centralisation
Taux de
service
minimal des
demandes
Type de
réduction
Prix
d’introduction
Fourchette de
prix
Lors du prémarketing
10 à 15 jours
de bourse
Technique de
construction
du livre
d’ordres
Etablissement
chef de file
Discrétionnaire
Non
proportionnelle
Ecart
minimum+5%
sur le prix de
placement
Cotation
directe
(CD)
Minimum
Offre à prix
minimum
(OPM)
Minimum
Offre à prix
ferme (OPF)
Ferme
8
Offre à prix
ouvert (OPO)
Fourchette de
prix 9
Avis de Euronext
2 jours de
bourse
A cours limités
ou au cours du
marché
5 jours de bourse
Limités au prix
d’offre
Limités au prix
d’offre
Limités dans la
fourchette
Euronext
5% sur les
ordres >= au
cours coté
5% dans la
fourchette
retenue
Proportionnelle
Proportionnelle
Ecart
minimum+10
% sur le prix
d’offre
Prix de l’offre
Ecart
maximum+20%
sur le prix
d’offre
1% sur
l’ensemble des
offres
1% sur
l’ensemble des
offres >=
Au prix
définitif
Proportionnelle Proportionnelle
Limite de la
plus basse
demande servie
dans la
fourchette
retenue
Source : Euronext
8
Le prix d’une OPF peut prendre la forme d’une fourchette provisoire annoncée au moins 5 jours avant la
centralisation des ordres.
9
Sous forme d’une fourchette de prix lors du pré-marketing. le prix définitif est fixé, soit au début, soit à la
fin du placement.
32
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
1. 3. 2. Choix d’une procédure d’introduction en bourse et sous-évaluation
initiale
Selon les motivations et les objectifs de cotation, l’entreprise va choisir une procédure ou
bien une combinaison de procédures parmi celles autorisées par les autorités de marché.
Les travaux empiriques consacrés aux déterminants du choix d’une procédure
d’introduction, soulignent que celui-ci est tributaire de la capacité de la procédure à révéler
de l’information privée, le coût qu’elle engendre et le degré de sous-évaluation
subséquente (Faugeron-Crouzet, 2001).
En se référant à ces critères, Biais et Faugeron-Crouzet (2002) comparent la performance
des différentes procédures d’introduction, sur la base d’un modèle unifié simple, construit
dans la lignée des modèles de Benveniste et Spindt (1989) et Benveniste et Wilhelm
(1990). Les auteurs visent à concevoir un mécanisme optimal d’introduction qui permet de
révéler l’information détenue par les investisseurs informés et de déterminer ainsi le prix
de vente des titres. La comparaison de ce mécanisme optimal avec les procédures
d’introduction utilisées sur le marché français, montre que l’offre à prix ferme ne paraît pas
un mécanisme souhaitable. En revanche, l’offre à prix minimum et le placement permettent
de limiter la sous-évaluation des titres. Les explications trouvent leur origine dans les
particularités de ces deux procédures. L’offre à prix ferme ne permet aucun ajustement
entre l’offre et la demande, le prix de vente des titres étant déterminé avant que la demande
des investisseurs ne soit connue. Cela étant, pour que l’ensemble des titres puissent être
vendus, les investisseurs informés doivent, nécessairement participer à l’introduction. Ils
seront alors récompensés par une large sous-évaluation. Par contre, L'offre à prix minimal
et le placement possèdent des caractéristiques intéressantes en permettant une révélation de
l'information privée détenue par certains investisseurs et en limitant la sous-évaluation des
titres. Les résultats de Biais et Faugeron-Crouzet (2002) sont conformes au constat de
Benveniste et Busaba (1997) qui ont montré que les entreprises tirent un profit plus élevé
lors d’une introduction en bourse, si elles optent plus pour un placement que pour une offre
à prix ferme.
33
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Section 2. La sous-évaluation des émissions initiales
La valorisation des entreprises introduites en bourse a généré, depuis les travaux
précurseurs d’Ibbotson (1975), une littérature abondante et a permis la mise d’une
évidence universelle sur la majorité des places financières. Les résultats de plusieurs
investigations sont presque concordants sur l’existence d’une sous-évaluation des titres lors
des premiers jours de cotation. Une telle anomalie constitue un coût supplémentaire pour
les entreprises émettrices et un transfert de richesse vers les investisseurs capables
d’acquérir les titres au prix d’introduction. Certes, l’ampleur du phénomène varie
généralement entre les pays, selon les procédures d’introduction et les caractéristiques des
entreprises, mais il reste cependant toujours présent.
Différentes explications sont avancées pour justifier la sous-évaluation. Parmi ces
explications, l’asymétrie informationnelle est celle qui a réuni le plus grand nombre de
preuves empiriques. Cette thèse considère qu’une catégorie d’intervenants sur le marché
possède une information privilégiée, ce qui leur permet de mieux apprécier les titres. Selon
les modèles théoriques, l’asymétrie d’information sous-tend les relations entre l’entreprise
et son intermédiaire financier, entre certaines catégories d’investisseurs et entre l’entreprise
et les investisseurs.
Une autre thèse attribue à la sous-évaluation un rôle de signalisation utilisée par les
intermédiaires pour discriminer les bonnes entreprises des mauvaises. En acceptant de se
sous-évaluer, les meilleures entreprises possédant une anticipation satisfaisante de leurs
évolutions, tentent de signaler la valeur élevée de leurs actifs. De surcroît, les anticipations
de profits et de dividendes sont révisées à la hausse et plus d’investisseurs sont attirés.
Par ailleurs, d’autres travaux de recherche ont exploré des hypothèses alternatives. La
sous-évaluation agirait comme la prime d’assurance, pour se prémunir contre l’éventuel
mécontentement de certains investisseurs de la qualité de l’entreprise. Elle garantirait
également l’atteinte d’une structure de propriété dispersée, ainsi qu’une liquidité des titres.
Enfin, la sous-évaluation est souvent expliquée par la présence d’un soutien des cours par
les intermédiaires lors des premiers jours de cotation du titre.
34
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Nous réservons cette section à appréhender d’abord, la notion de sous-évaluation (§2.1).
Nous dressons ensuite, l’état des recherches qui se sont focalisées sur ce phénomène
(§2.2). Enfin, nous dressons les principales explications discutées dans la littérature (§2.3).
2. 1. Qu’est-ce que la sous-évaluation ?
Lors de la première journée de cotation, la confrontation entre l’offre et la demande génère
le premier prix de transaction. Ce dernier récolte les intentions des investisseurs sur la
qualité de l’entreprise et renseigne sur l’accueil qu’ils lui réservent. En général, leurs
intentions sont captées à travers la notion de rentabilité initiale correspondant à l’écart
entre le premier cours coté et le prix d’offre. Afin de mieux expliciter ce phénomène, nous
avançons en premier lieu, une définition claire de ce concept. Nous expliquons en
deuxième lieu, l’idée selon laquelle la sous-évaluation des titres est perçue comme une
anomalie dans le contexte des marchés efficients. Néanmoins, avant d’étudier ce point, il
n’est pas inutile de présenter au préalable, un autre argument selon lequel la sousévaluation est un élément de coût implicite de l’introduction.
2. 1. 1. Définition
La sous-évaluation est définie comme étant l’écart entre le prix d’offre et le premier cours
coté. Ce dernier correspond au premier cours coté résultant d’un équilibre entre l’offre et la
demande sur le marché ou du cours de fermeture de la première journée de cotation10 . Bien
souvent, les émetteurs diffusent les actions dans le public à un prix plus faible que le
«juste» prix, c'est-à-dire que le premier cours de cotation s’avère largement supérieur aux
prix d’offre. On parle alors de rentabilité initiale positive 11 ou sous-évaluation, puisque
l’entreprise aurait pu offrir ses titres sur le marché à un prix plus élevé.
10
Lors de la première cotation du titre, deux situations sont envisageables : soit la demande est entièrement
servie, ce qui est extrêmement rare. Un prix d’équilibre est alors affiché, soit l’offre est trop faible et dans ce
cas, les intermédiaires vont jouer sur le prix jusqu’à éliminer l’excédent de demande.
11
Le rendement est qualifié de positif, car il représente le profit que réaliserait un investisseur capable
d’acheter les actions du souscripteur et de les vendre au cours de fermeture du premier jour de transaction.
35
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
2. 1. 2. La sous évaluation : un coût implicite d’introduction
L’opération d’introduction en bourse est exigeante, contraignante et coûteuse pour les
entreprises candidates. Les contraintes les plus souvent mentionnées sont dues aux coûts
liés à l’introduction. Selon Barbaret (1990), il existe quatre sources possibles de coûts : les
coûts préalables à l’opération (tels les coûts engendrés par les restructurations juridiques et
organisationnelles) ; les coûts directement liés à l’introduction au sens strict (telles les
commissions versées aux intermédiaires financiers) ; les coûts postérieurs à l’introduction
(essentiellement les coûts relatifs aux obligations de publication régulière) et les coûts de
sous-évaluation des titres à l’introduction. Contrairement aux trois premières catégories de
coûts, de nature généralement explicite, la sous-évaluation a aussi été perçue comme un
élément de coût implicite (Ritter, 1987).
La sous-évaluation s’avère relativement coûteuse pour les actionnaires d’origine,
puisqu’elle diminue la valeur de l’entreprise par la perte d’une partie des fonds collectés
(« money left on the table » dans la littérature anglo-saxonne). Schatt et Roy (2001)
rapportent pour 192 entreprises introduites en bourse entre 1996 et 2000 sur les Nouveau et
Second Marchés, une sous-évaluation d’environ 20 % au bout de cinq jours de cotation,
soit un manque à gagner pour les actionnaires d’origine, d’environ 4,8 millions d’euros en
moyenne par opération.
2. 1. 3. La sous-évaluation et l’hypothèse d’efficience de marché
Juger que la sous-évaluation reflète une efficience ou inefficience de marché est en grande
part guidé par la définition même de l’opération d’introduction en bourse. En effet, la
procédure d’introduction à la cote, consiste à mettre à la disposition du public des actions
déjà émises, mais jamais cotées préalablement à cette opération. Dans cette situation,
aucune information de marché n’existe comme aide à la détermination du cours pour
l’introduction. L’hypothèse d’efficience de marché suggère que le premier cours doit
refléter toutes les informations disponibles avant l’introduction. Par conséquent, le cours
d’une société nouvellement introduite devrait s’ajuster rapidement dans les premiers jours
de cotation et ne devrait pas s’éloigner du prix d’introduction. Il devrait traduire le prix
d’équilibre d’un marché financier efficient. De fait, la question est de connaître la vitesse
avec laquelle disparaît la sous-évaluation. Si elle est absorbée en totalité lors de la première
36
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
cotation, on ne peut rejeter l’efficience de marché. Si au contraire, elle n’est absorbée que
sur une période plus longue, alors il y a inefficience.
2. 2. La sous-évaluation : une revue de la littérature
Le phénomène de sous-évaluation a été mis en évidence sur différentes places financières.
Les premières investigations sont celles qui ont porté sur le marché américain. Nous
avançons donc les principales études selon qu’elles appartiennent ou non au marché
américain.
2. 2. 1. Les études américaines
La première étude est celle de Reilly et Hatfield (1969) qui a porté sur un échantillon de 53
introductions en bourse réalisées entre décembre 1963 et juin 1965. Ces deux auteurs ont
constaté un rendement anormal positif de 9,9 % sur la première semaine de cotation. Ils ont
remarqué également que ce rendement a persisté jusqu’à une année après l’introduction.
Stoll et Curley (1970) ont analysé le cas d’un échantillon plus large, soit 643 petites
entreprises introduites en bourse en 1957, 1959 et 1963 dans le cadre d’une réglementation
particulière (conçue spécialement pour les entreprises dont le montant de l’émission était
inférieur à 300.000 $, afin de leur permettre de présenter des informations financières
simplifiées). Les résultats de cette recherche indiquent clairement, que le rendement initial
des titres ajusté par le rendement du marché est de 42,4 %. Par ailleurs, en s’intéressant à la
différence de rentabilités initiales entres les petites entreprises et celles de taille plus
grande, les auteurs n’ont pas trouvé de différence significative.
McDonald et Fisher (1972) ont cherché quant à eux, à étudier le comportement boursier
des titres nouvellement introduits en bourse sur une période plus longue. A partir d’un
échantillon de 142 sociétés américaines introduites en bourse au cours du premier trimestre
de l’année 1969, le taux de rentabilité de l’ensemble de l’échantillon s’élève en moyenne à
28,5 % au cours de la première semaine et à 34,6 % et -3,2 %, respectivement la deuxième
et troisième semaine.
37
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
En 1975, Ibbotson a mis en évidence une rentabilité initiale de 11,4 % relative à une
période d’un mois depuis le premier jour de cotation, sur un échantillon de 128
introductions en bourse réalisées sur la période 1960-1969. La robustesse du résultat est
testée par l’auteur au moyen de différents ajustements pour le risque, en utilisant une
formule modifiée du MEDAF. Cette étude est considérée comme pionnière, dans la mesure
où l’auteur avance sa propre évaluation de l’anomalie ainsi décelée. Selon Ibbotson (1975),
la sous-évaluation permet de laisser « un bon goût dans la bouche des investisseurs »
(« leave a good taste in investors’mouth » selon l’expression anglo-saxonne) afin de
garantir le retour ultérieur au marché dans de bonnes conditions de prix.
L’étude d’Ibbotson et Jaffe (1975) s’est intéressée aux périodes haussières (« hot issues
markets ») à l’époque à savoir : les périodes (1959-1961) et (1968-1969) durant lesquelles
les Etats-Unis ont connu des vagues d’introductions en bourse. Au cours de ces périodes,
les rentabilités initiales ont été particulièrement importantes et les auteurs ont observé le
même phénomène pour des introductions réalisées dans un intervalle de temps rapproché.
De leur coté, Neuberger et Lachapelle (1983) ont obtenu un taux de rendement moyen
ajusté de 27,7 % au cours de la première semaine, et un taux de 33,6 % au cours du
premier mois après l’introduction en bourse de 118 entreprises américaines. Les auteurs
ont cherché de plus, à déterminer s’il y avait une différence dans la politique de fixation
des prix par des intermédiaires répartis en trois catégories selon leur degré de réputation.
Les résultats obtenus révèlent des différences significatives dans les rendements entre les
intermédiaires. La principale implication est que les entreprises qui cherchent à maximiser
le produit de leur émission, devraient choisir un intermédiaire prestigieux.
Dans une étude relativement plus récente, Ritter et Welch (2002) ont rapporté une sousévaluation moyenne de 18,8 % sur un échantillon de 6 249 sociétés introduites entre 1980
et 2001.
2. 2. 2. Les études réalisées ailleurs qu’aux Etats-Unis
Sur le marché français, on doit les premières études significatives à McDonald et Jacquillat
(1974) ; Jacquillat, McDonald et Rolfo (1978) et Husson et Jacquillat (1990). Dans la
première, sur un échantillon de 31 introductions réalisées entre 1968 et 1971, la sous38
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
évaluation moyenne est de 3 % le premier jour, 4,8 % la première semaine et 5 % le
premier mois. Les deux auteurs ont déduit que le marché réagit de manière efficiente,
puisque l’ajustement des cours s’est effectué rapidement dans les quelques jours qui
suivent l’introduction. La seconde étude a porté sur un échantillon plus étoffé, soit 60
introductions en bourse représentant l’ensemble de la population étudiée sur la période
1966-1974. La sous-évaluation obtenue est de l’ordre de 15 % sur les six premiers mois de
cotation. Enfin, la dernière étude a mesuré la sous-évaluation de 131 entreprises introduites
sur le Second Marché français de 1983 à 1986. Les résultats ont révélé que le degré de
sous-évaluation avoisinait les 4 %.
Le phénomène est corroboré par d’autres études plus récentes : Derrien et Degeorge (2001)
ont mis en évidence une sous-évaluation de 17,5 % pour 243 introductions en bourse
intervenues entre janvier 1991 et juillet 1998 sur les Second et Nouveau Marchés.
Faugeron-Crouzet et Ginglinger (2001) ont constaté une sous-évaluation moyenne de 18 %
sur 292 introductions entre 1983 et 1994. Par contre, cette rentabilité est deux fois
supérieure à celle rapportée par Sentis (2001) de 9,2 % pour le marché français, entre 1991
et 1995. Labégorre (2003) a calculé une sous-évaluation de 22 % pour un échantillon de
295 introductions en bourse opérées sur les Second et Nouveau Marchés entre 1994 et
2000.
Tout en demeurant dans les marchés européens et précisément en Allemagne, Ljungqvist
(1997) a mis en évidence un taux de sous-évaluation de 9,2 % pour 189 introductions
intervenues sur la période allant de 1970 à 1993. En Espagne, Alvarez et Gonzàlez (2005)
ont trouvé une sous-évaluation de 11,77 % pour 56 entreprises introduites entre 1987 et
1997. En Italie, Giudici (2001) a rapporté que les 93 introductions intervenues sur la
période 1990-2000 ont affiché un rendement à court terme de 15,37 %.
S’agissant du contexte canadien, les études sur les rentabilités initiales sont relativement
peu nombreuses. Le phénomène de sous-évaluation est initialement mis en évidence par
Jog et Riding (1987). Ces auteurs ont montré que sur la période 1971-1983, le rendement à
court terme suivant l’inscription initiale d’un titre se situait à 11,5 %. Suret et al. (1990)
ont révélé une sous-évaluation moyenne de 12 % pour 86 émissions initiales ontariennes
réalisées durant la période 1979-1985, mais la sous-évaluation n’apparaît pas pour 63
émissions admissibles au Régime d’épargne actions du Québec (REAQ) de la même
39
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
période. Ce résultat est vraisemblablement imputé aux avantages fiscaux attachés à ces
émissions.
Sur une période ultérieure soit la période qui s’étend de 1984 à 1992, Jog et Srivastava
(1994) ont signalé une sous-évaluation moyenne de 5,67 %. Cette étude a été prolongée par
Jog (1997) pour englober les introductions réalisées entre 1993 et 1994 et fait ressortir une
sous-évaluation moyenne de 7,89 %. En outre, l’auteur a constaté que la sous-évaluation
des émissions initiales au Canada semble diminuer. En effet, entre 1971 et 1983, 62 % des
émissions premières étaient sous-évaluées contre 47 % pour la période allant de 1984 à
1992.
En s’orientant vers l’étude de l’anomalie sur d’autres bourses canadiennes, Falk et
Thornton (1992) ont constaté que sur la période 1983-1988, la sous-évaluation initiale
moyenne ajustée est de 19 % pour les émissions initiales inscrites à la bourse de Toronto,
25 % pour les émissions inscrites à la bourse de Montréal et de 307 % pour les émissions
inscrites à la bourse d’Alberta. Enfin, une sous-évaluation de 20,57 % est mise en exergue
par Kooli et Suret (2003) sur un échantillon de 445 entreprises introduites sur la période
1991-1998.
En Grande Bretagne, le phénomène a été mis en évidence par Levis (1990) sur 123
entreprises introduites sur la bourse de Londres, de 1985 à 1988. Les résultats obtenus
indiquent que les titres introduits en bourse ont été vendus avec une décote de 8,6 %. De
plus, les rendements initiaux révèlent strictement le même degré de sous-évaluation, qu’ils
soient calculés à partir du prix d’ouverture ou du prix de clôture de la première séance de
cotation. La décote est de l’ordre de 14,3 % lors d’une étude subséquente menée par Levis
(1993) sur un échantillon de 712 entreprises introduites sur la période s’étalant de 1980 à
1988.
A Singapour, Saunders et Lim (1990) ont observé une sous-évaluation moyenne de 45,4 %
sur un échantillon de 17 titres introduits en bourse. Par ailleurs, deux résultats intéressants
émergent de l’étude : le degré de sous-évaluation varie entre les grandes et les petites
entreprises. Elle est de 56,2 % pour les entreprises de grande taille et de 35,7 % pour celles
de petite taille. De plus, bien que sept introductions soient réalisées sur un marché baissier
(« cold issues markets »), aucune d’entre elles n’a enregistré de rendement initial négatif,
40
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
toutes sont sous-évaluées. Aux termes de l’étude, Saunders et Lim (1990) ont proposé des
solutions afin d’atténuer le poids de la sous-évaluation lors des introductions en bourse. Un
système d’appel d’offres doit être introduit pour sélectionner les intermédiaires et instaurer
une compétitivité entre eux, contribuant à atténuer le degré de la décote initiale.
A Taiwan, une décote de l’ordre de 28,7 % a pu être observée par Chen et Pan (1999) sur
71 entreprises introduites sur la période 1992-1994. En Chine, Mok et Hui (1998) ont
analysé 101 introductions en bourse intervenues entre 1990 et 1993 et ont signalé une forte
sous-évaluation de l’ordre de 334 %.
Ainsi, nous constatons que, quoique le phénomène de sous-évaluation a fait l’objet d’une
large unanimité sur la majorité des places financières, son importance diffère selon les
pays, les périodes d’études et la taille de l’échantillon. Nous récapitulons les principales
études menées sur la sous-évaluation dans le tableau 1-5 ci-après :
Tableau 1- 5. Synthèse des principales études sur la sous-évaluation des sociétés introduites
en bourse
Pays
Auteurs
Echantillon
Période
Sous-
d’étude
évaluation
Allemagne
Ljungqvist (1997)
180
1970-1993
9,20 %
Australie
Lee, Taylor et Walter (1996)
266
1976-1989
11,86 %
Brésil
Aggarwal, Leal et Hernandez (1993)
62
1979-1990
78,50 %
Canada
Clarkson et Merkley (1994)
180
1984-1987
6,44 %
Canada
Kooli et Suret (2003)
445
1991-1998
20,57 %
Chili
Aggarwal, Leal et Hernandez (1993)
36
1982-1990
16,70 %
Chine
Su et Fleisher (1999)
308
1987-1995
948,50 %
Corée
Kim et Lee (1990)
41
1984-1986
37,00 %
Corée
Kim, Krinsky et Lee (1995)
169
1985-1989
57,56 %
Danemark
Jakobsen et Sorensen (2001)
76
1984-1992
3,90 %
Espagne
Alvarez et Gonzàlez (2005)
56
1987-1997
11,77 %
Etats Unis
Ritter (1991)
1526
1975-1984
14,06 %
Etats-Unis
Affleck-Graves, Hegde et Miller (1994)
1183
1975-1985
11,00 %
Etats-Unis
Ritter et Welch (2002)
6249
1980-2001
18,80 %
Finlande
Keloharju (1993)
80
1984-1989
9,50 %
41
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Pays
Auteurs
Echantillon
Période
Sous-
d’étude
évaluation
France
Degeorge et Derrien (2001)
243
1991-1998
18,00 %
France
Sentis (2001)
61
1991-1995
9,00 %
France
Faugeron-Crouzet et Ginglinger (2001)
292
1983-1994
18,00 %
France
Broye et Schatt (2003a)
402
1986-2000
20,30 %
France
Labégorre et Boubaker (2005)
185
1994-2000
14,70 %
Italie
Giudici (2001)
93
1990-2000
15,37 %
Italie
Cassia et al. (2004)
182
1985-2001
21,87 %
Japon
Cai et Wei (1997)
180
1971-1992
31,00 %
Malaisie
Paudyal, Saadouni et Briston (1998)
95
1984-1995
62,10 %
Malaisie
Jelic, Saadouni et Briston (2001)
182
1980-1995
99,04 %
Malaisie
Aussenegg (2006)
62
1984-1996
6,46%
Mexique
Hensler, Herrera et Lockwood (2000)
68
1987-1993
7 % à 41%
Portugal
Duque et Almeida (2006)
28
1992-1998
10,55 %
Royaume uni
Levis (1993)
712
1980-1988
14,30 %
Suisse
Kunz et Aggarwal (1994)
34
1983-1989
35,80 %
2. 3. Les explications à la sous-évaluation
Les explications à la sous-évaluation des titres à l’introduction sont variées. Plusieurs
thèses sont avancées, dont les plus couramment avancées invoquent l’asymétrie
d’information comme hypothèse centrale. Ces dernières seront explicitées dans un premier
temps. D’autres explications du phénomène, abordant différents aspects liés à l’opération
d’introduction, seront avancées dans un second temps.
2. 3. 1. Les explications liées aux asymétries d’informations
De nombreux modèles théoriques ont tenté d’expliquer la présence de la sous-évaluation
initiale à travers l’inégale répartition de l’information entre les partenaires impliqués dans
l’opération d’introduction. Selon le modèle envisagé, une place et un rôle différent sont
attribués à chacun de ces partenaires. Pour ces différents modèles, nous examinons
succinctement les tests empiriques et les hypothèses afférentes, afin de pouvoir évaluer
leur portée.
42
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
2. 3. 1. 1. Asymétrie d’information entre l’entreprise et les investisseurs
En 1975, Ibbotson émettait l’hypothèse que la sous-évaluation des titres est un acte
délibéré des dirigeants, représentant le prix à payer pour obtenir des conditions de
financement avantageuses lors d’une nouvelle émission.
D’autres chercheurs ont tenté, ensuite de formaliser cette approche, en s’appuyant sur la
même hypothèse en vertu de laquelle l’asymétrie informationnelle dominante est celle qui
existe entre les investisseurs et les dirigeants. Ce sont ces derniers qui détiennent des
informations privilégiées et essaient de transmettre une information favorable en sousévaluant les actions introduites. Trois modèles se sont focalisés sur ce type d’asymétrie, il
s’agit des modèles d’Allen et Faulhaber (1989), Grinblatt et Hwang (1989) et Welch
(1989).
Selon Allen et Faulhaber (1989), les dirigeants des entreprises de bonne qualité, peuvent
employer la sous-évaluation pour informer le marché sur la nature de leur entreprise. Ils
échangent un prix d’introduction en bourse plus faible contre une interprétation plus
favorable des flux de dividendes futurs. En particulier, les auteurs partent du principe que
les investisseurs révisent leur estimation sur la valeur de l’entreprise, en observant ses
résultats et sa politique de dividendes. C’est un signal crédible, car la prime ainsi offerte
correspond à un transfert de richesse au profit des investisseurs. Ce coût sera récupéré par
la suite, lorsque le marché aura appris à reconnaître les bonnes entreprises. Ainsi, le
modèle prédit que les entreprises de moindre qualité sont moins enclines à se sous-évaluer,
dans la mesure où il est moins probable qu’elles dégagent des flux de dividendes futurs
élevés.
Le modèle de Grinblatt et Hwang (1989) a été souvent perçu comme une généralisation du
modèle de Leland et Pyle (1977). Il considère que le risque de rentabilité des projets est
estimé grâce à un signal supplémentaire : un taux élevé de rétention du capital lors de
l’introduction. De fait, pour réduire l’asymétrie informationnelle dont pâtissent certains
investisseurs, les dirigeants pourraient signaler la valeur de l’entreprise à travers la
conservation d’une part significative de capital, ainsi qu’une sous-évaluation de leurs titres.
Le modèle prévoit qu’à un niveau de risque donné, la rentabilité initiale devrait être
positivement reliée à la fraction détenue par les actionnaires d’origine.
43
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Enfin, le modèle de Welch (1989) prétend que la principale raison de la sous-évaluation
des titres est la recherche de conditions de financement plus avantageuses lors d’émissions
ultérieures. Il considère que l’actionnaire dirigeant vend une fraction de l’entreprise lors de
l’introduction en bourse et le reste, lors d’une émission d’actions ultérieure. La principale
hypothèse du modèle est que le coût de la sous-évaluation permet de dissuader les
entreprises de mauvaise qualité d’imiter les entreprises de bonne qualité. Alors que sa
principale implication est que les entreprises les plus sous-évaluées, devraient être plus
enclines à augmenter leur capital ultérieurement.
Ainsi les trois modèles reposent sur le même constat, en vertu duquel les entreprises
performantes cherchent à se distinguer des entreprises moins performantes, en acceptant de
subir le coût de la sous-évaluation. Les implications des hypothèses sous-jacentes à ces
modèles ont été testées dans de nombreuses études.
La première étude est celle de Michaely et Shaw (1994) qui a porté sur un échantillon de
947 introductions réalisées entre 1984 et 1988 aux Etats-Unis. Les résultats obtenus vont à
l’encontre des prédictions du modèle d’Allen et Faulhaber (1989). Les auteurs ont observé
une corrélation négative entre la décote initiale et les performances futures en termes de
résultats et de dividendes. La relation ainsi validée révèle que les entreprises dont les
résultats sont importants et les dividendes élevés connaissent une moindre sous-évaluation
à l’introduction. De plus, le marché ne réagit pas différemment à l’annonce de dividendes
provenant d’entreprises sous-évaluées ou non.
Les résultats s’opposent également au modèle de Welch (1989) qui prédit que si la sousévaluation est un signal, elle doit être plus élevée pour les entreprises qui retournent sur le
marché. Michaely et Shaw (1994) ont prouvé que les entreprises qui se sous-évaluent plus
fortement, retournent au marché moins souvent et lèvent des montants de capitaux moins
importants que les autres entreprises. De plus, l’hypothèse selon laquelle le marché doit
réagir moins négativement à l’annonce d’une augmentation de capital réalisée par une
entreprise fortement sous-évaluée, est infirmée.
Enfin, leur investigation n’a pas validé le modèle de Grinblatt et Hwang (1989). La
fraction du capital retenue par les actionnaires initiaux ne semble pas constituer un signal
crédible de la qualité de l’entreprise, capable d’atténuer la décote initiale. Ni la sous44
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
évaluation, ni la fraction du capital retenue n’ont pu justifier la valorisation de l’entreprise
deux ans après son introduction. En résumé, les résultats empiriques avancés par Michaely
et Shaw (1994) n’apportent pas vraiment de soutien aux trois modèles de signalisation.
En revanche, Jegadeesh et al. (1993) ont constaté que les entreprises les plus sous-évaluées
sont celles qui sont susceptibles d’augmenter leur capital dans les trois ans qui suivent leur
introduction avec un montant plus élevé. De plus, comme les entreprises à fort rendement
initial sont celles qui devraient être les plus disposées à augmenter leur capital, la réaction
des cours suite à l’annonce d’une émission de titres est plus favorable pour ces entreprises.
Des explications alternatives sont avancées par les auteurs qui développent l’hypothèse de
réponse du marché (« market feedback hypothesis »). Cette dernière soutient l’idée d’un
transfert inversé de l’information du marché à l’émetteur. Ainsi, une forte sous-évaluation
lors de l’introduction véhicule l’information que le marché est confiant dans les prévisions
de l’entreprise. Ceci devrait l’inciter à développer la taille de son projet et augmenter son
capital par une émission d’actions ultérieure.
2. 3. 1. 2. Asymétrie d’information entre l’entreprise et l’intermédiaire
Agissant en qualité d’intermédiaire, le banquier introducteur a un rôle primordial dans la
procédure d’introduction en bourse. Ce partenaire est supposé être mieux informé que
l’entreprise sur le prix d’offre et le niveau de la demande des titres. Des asymétries
informationnelles peuvent alors caractériser les relations liant l’entreprise à son
intermédiaire financier, donnant naissance à une modélisation proposée par plusieurs
auteurs.
En 1982, Baron a mis au point un modèle centré sur l’asymétrie d’information entre
l’entreprise et son intermédiaire financier. Explicitement, il a analysé les relations qui
naissent entre une entreprise et sa banque lors d’une introduction en bourse. La banque
introductrice a pour mission de conseiller l’émetteur dans la fixation du prix d’émission et
la distribution des titres auprès des investisseurs. Or, de telles relations sont marquées par
une inégale répartition d’informations, puisque l’intermédiaire est supposé être mieux
informé que l’entreprise elle-même sur le niveau de la demande des titres. De fait, moins
l’entreprise est certaine du prix proposé, plus l’avis de l’intermédiaire apparaît
indispensable. Toutefois, les dirigeants ne peuvent observer les efforts consentis, ni vérifier
45
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
l’exactitude des informations fournies par le banquier sur la demande des titres. Par
conséquent, il s’agit de déterminer un contrat optimal qui inciterait la banque à augmenter
ses efforts de placement et à utiliser ses connaissances sur le marché pour fixer le prix
d’introduction. La sous-évaluation agirait comme une sorte de rémunération des
intermédiaires introducteurs pour les informations privilégiées diffusées et les coûts de
placement engagés, d’où la déduction du modèle : la sous-évaluation est une fonction
croissante de l’incertitude des émetteurs sur le niveau de la demande finale et du prix
d’équilibre.
Muscarella et Vetsuypens (1989) ont testé le modèle de Baron (1982) sur le marché
américain en examinant l’introduction en bourse de 38 banques d’investissement ayant
assuré elles-mêmes leur introduction sur la période allant de 1970 à 1987. Comme
l’intermédiaire et l’émetteur sont confondus, les offres ne se sont caractérisées par aucune
asymétrie d’information. Selon le modèle de Baron (1982), ces offres ne devraient pas être
sous-évaluées, ou à défaut, sous-évalués dans une moindre importance, si on suppose que
d’autres facteurs, outre l’asymétrie d’information, peuvent se greffer pour expliquer la
sous-évaluation. Les résultats de l’étude vont à l’encontre des prévisions du modèle de
Baron (ibid) puisque les auteurs ont constaté que les banques qui distribuent elles-mêmes
leurs titres enregistrent une sous-évaluation plus forte que celles qui ont engagé une autre
banque.
Cheung et Krinsky (1994) parviennent aux mêmes conclusions sur le marché canadien, où
l’environnement
juridique
diffère
de
celui
américain.
En
effet,
une
banque
d’investissement s’introduisant en bourse aux Etats-Unis peut être impliquée dans la
distribution de ses propres titres, dans la mesure où elle respecte certaines conditions. En
revanche, au Canada la bourse n’impose pas aux banques d’investissement de règles
spécifiques quant à la distribution de leurs propres titres. Pourtant, aucune banque
d’investissement n’a introduit ses propres titres en bourse. L’échantillon de l’étude est
composé de toutes les banques d’investissement qui se sont introduites sur la bourse de
Toronto entre 1982 et 1988. Contrairement à l’étude de Muscarella et Vetsuypens (1989),
les auteurs ont comparé le rendement initial des banques d’investissement avec le
rendement d’entreprises industrielles. Leur test repose sur l’hypothèse que l’asymétrie
d’information au profit du banquier introducteur est moins forte lorsque ce dernier
participe à la procédure impliquant une autre banque que lorsqu’il s’agit d’une entreprise
46
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
industrielle. Or, les résultats ont mis en exergue que les banques sont plus sous-évaluées
que l’échantillon de contrôle relatif aux entreprises industrielles, même si la différence
n’est pas significative.
A l’opposé, les résultats obtenus par Faugeron-Crouzet (1997) semblent pourtant valider le
modèle de Baron (1982) sur le Second Marché. L’auteur a étudié un échantillon de 18
filiales régionales du Crédit Agricole. L’intérêt de ces données réside dans le fait que
l’émetteur et la banque sont confondus dans la même entité. Par conséquent, le problème
d’agence dénoncé par Baron (ibid) est quasi-inexistant. Les résultats ont révélé que la sousévaluation moyenne des filiales du Crédit Agricole apparaît significativement plus faible
que celle des 40 sociétés ayant opté pour la procédure ordinaire. Faugeron-Crouzet (1997)
a justifié la divergence de ces résultats par rapport à ceux obtenus aux Etats-Unis par le fait
que sur le marché français, la concurrence entre les intermédiaires financiers est
pratiquement inexistante : quatre banques dominent le marché, alors que la concurrence est
très rude aux Etats-Unis. Il est donc évident que la concurrence et l’importance de la
réputation pour les banques américaines limitent les conséquences des conflits d’intérêts
entre l’émetteur et la banque d’investissement.
2. 3. 1. 3. Asymétrie d’information entre les investisseurs informés et non informés
Cette catégorie d’asymétrie d’information a été proposée par Rock (1986) qui postule
l’existence de deux types d’investisseurs : les investisseurs informés qui disposent d’une
information privilégiée sur la valeur de l’entreprise candidate à l’introduction et les
investisseurs non informés. En se référant aux informations privilégiées à leur disposition,
les investisseurs informés vont intervenir uniquement sur les émissions pour lesquelles ils
anticipent une rentabilité élevée. Inversement, ils n’envisagent aucune participation aux
introductions dont les titres sont surévalués. Les investisseurs non informés, sont alors
doublement pénalisés. Ils perdent de l’argent puisqu’ils sont rationnés pour les titres sousévalués du fait de la participation massive des investisseurs sur ces opérations. Tandis que,
ils se voient attribués la totalité des titres surévalués. Ainsi, ils subissent ce qu’il est
convenu d’appeler le problème de « malédiction du vainqueur » (« winner’s curse »). Les
investisseurs non informés risquent alors de ne plus participer aux introductions.
Cependant, leur présence est nécessaire pour permettre d’écouler l’ensemble des titres. La
47
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
sous-évaluation des titres constitue donc un moyen de maintenir ces derniers sur le marché
et de compenser l’asymétrie d’information dont ils pâtissent.
Une extension du modèle de Rock (ibid) est proposée par Beatty et Ritter (1986) qui
formulent et valident deux hypothèses. La première défend une relation positive entre le
niveau de l’incertitude sur la valeur de l’action et le degré de sous-évaluation. Autrement
dit, plus la valeur de l’entreprise est incertaine, plus les titres sont sous-évalués. La
deuxième explicite la manière avec laquelle un équilibre de sous-évaluation pourrait être
respecté. Ainsi, l’intermédiaire financier est appelé à fixer un niveau de sous-évaluation
optimal, satisfaisant aussi bien les entreprises que les investisseurs. Une forte sousévaluation risque de porter atteinte à la crédibilité de l’intermédiaire vis-à-vis des sociétés
clientes, alors qu’une faible sous-évaluation risque de perdre des investisseurs potentiels.
Une deuxième extension est celle fournie par Carter et Manaster (1990), qui soulignent le
rôle de la réputation du banquier introducteur lors des introductions en bourse. Ils font
reposer leur modèle sur l’implication du modèle de Rock (1986) qui stipule que plus les
investisseurs informés sont nombreux à participer à une introduction, plus la sousévaluation des titres est importante. Comme la sous-évaluation est coûteuse pour
l’émetteur, les entreprises peu risquées vont chercher à se signaler aux investisseurs par le
choix d’un intermédiaire réputé. De leur part, les banques réputées tentent de protéger leur
réputation en acceptant des émetteurs peu risqués. Il en résulte alors une relation négative
entre le prestige du banquier et le degré de sous-évaluation.
Le modèle de Rock (1986) et ses extensions ont été testés dans de nombreuses
investigations. Dans le contexte américain, Miller et Reilly (1987) ont montré que les
entreprises risquées sont plus enclines à sous-évaluer leurs titres que les entreprises moins
risquées. Les auteurs ont apprécié le risque par les volumes de transaction et la largeur de
la fourchette de prix (« bid-ask-spread »), ainsi que par la volatilité des cours lors des
premiers jours de cotation. En conformité avec les implications du modèle de Rock (ibid),
la pratique de la sous-évaluation vise à attirer les investisseurs non informés dont la
participation est nécessaire à la réussite de l’opération.
48
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Sur le marché de Singapour, présentant des caractéristiques institutionnelles proches du
cadre théorique défini dans le modèle de Rock (1986), Koh et Walter (1989) ont adopté
une méthodologie différente. Elle consiste à effectuer une simulation des profits d’un
investisseur qui souscrirait à des actions, pour chacune des émissions initiales et qui les
céderait le premier jour de cotation. Deux résultats émergent de l’étude et confirment le
phénomène de « malédiction du vainqueur ». La probabilité de recevoir une allocation
d’actions surévaluées est supérieure à trois fois la probabilité de recevoir une allocation
d’actions sous-évaluées. De plus, ce sont les investisseurs qui soumettent des ordres
importants qui bénéficient d’un rendement élevé. Le phénomène de « malédiction du
vainqueur » a été également confirmé sur le marché finlandais par Keloharju (1993) et sur
le marché israélien par Amihud et al. (2003).
Par ailleurs, Michaely et Shaw (1994) ont vérifié les prédictions du modèle de Rock (1986)
en assimilant les investisseurs institutionnels à des investisseurs informés. Les auteurs ont
procédé à la comparaison de la sous-évaluation de deux catégories d’entreprises : la
première comprenait des émissions initiales classiques et la seconde des émissions initiales
particulières où il y a une absence d’investisseurs institutionnels (MLP, « master limited
partnership »). La rétention des investisseurs à la participation dans ce type d’entreprises
est due à plusieurs contraintes en termes de fiscalité (impôts sur les dividendes), de
contrôle (les parts ne confèrent pas de droits de vote) et de coûts administratifs. Dans ce
type d’introductions, les investisseurs non informés sont persuadés qu’ils n’encourent pas
le problème de « malédiction du vainqueur », ils n’ont donc pas besoin de se dédommager
sous forme de sous-évaluation.
Enfin, Faugeron-Crouzet (1997) a testé le modèle de Rock (ibid) à l’aide de données
relatives à des introductions en bourse réalisées en France, effectuées par offre publique de
vente. L’étude est intéressante puisque l’auteur utilise deux démarches pour mener à bien
sa problématique. La première traite de la relation entre le taux de service et la sousévaluation des titres. La seconde mesure le profit moyen d’un investisseur non informé lors
des introductions en bourse. Il apparaît une relation inverse entre le taux de service et la
sous-évaluation des titres. Les résultats indiquent également qu’un investisseur non
informé obtient en moyenne un profit négatif, s’il demande 100 titres à chaque
introduction. En revanche, si celui-ci demande une quantité de titres comprise entre 200 et
500, son profit moyen n’est pas significativement différent de zéro. L’auteur explique le
49
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
profit négatif par le fait que la demande de 100 titres engendre des coûts fixes relativement
élevés. Globalement, les tests empiriques mentionnés tendent à reconnaître que la sousévaluation est destinée en partie à attirer les investisseurs non informés.
2. 3. 1. 4. Asymétrie d’information entre les investisseurs et révélation d’informations
privées
En comparaison avec l’asymétrie d’information entre les investisseurs informés et non
informés, le cadre institutionnel relatif à ce type d’asymétrie est très différent. En effet, le
rôle de la banque devient essentiel, celle-ci occupe désormais une position centrale. Elle
peut sonder le marché et discriminer entre les investisseurs, en garantissant un profit
supérieur aux investisseurs professionnels qui révèlent honnêtement leurs informations
privées. La sous-évaluation est perçue comme la récompense qui leur est accordée. Une
telle situation est valable dans le contexte français depuis l’introduction de la procédure de
placement, où le rôle du banquier introducteur apparaît crucial, particulièrement lors de la
procédure de pré-marketing.
Le modèle de Benveniste et Spindt (1989), dans un contexte d’asymétrie d’information, est
le premier à proposer un mécanisme optimal pour limiter la sous-évaluation des titres lors
des introductions en bourse. Il suggère que plus le prix et l’allocation des titres sont
déterminés au moyen des informations favorables détenues par les investisseurs
professionnels, plus l’entreprise retire des profits importants de son introduction.
L’approche retenue par le modèle considère deux types d’investisseurs qui interviennent
dans une introduction en bourse, à savoir les investisseurs professionnels et les
investisseurs occasionnels. Les premiers participent fréquemment aux introductions en
bourse et détiennent des informations privées sur les titres. Les seconds sont nombreux,
mais n’interviennent qu’exceptionnellement. Au sein de ces deux groupes, il y a des
investisseurs informés et des investisseurs non informés. La banque, perçue comme un
investisseur non informé, doit inciter les investisseurs professionnels à révéler
honnêtement leurs informations. Ce mécanisme d’incitation est étudié dans le cadre de la
procédure de pré-marketing, assimilée à une enchère menée par la banque. Les actions sont
prioritairement allouées aux investisseurs qui ont communiqué leurs informations privées.
Le manque à gagner résultant de la révélation de telles informations devrait être compensé
50
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
par des prix suffisamment attractifs. Le degré de sous-évaluation dépendrait alors de
l’espérance de gains des investisseurs qui n’auraient pas révélé leurs informations.
De manière similaire, Benveniste et Wilhelm (1990) ont repris le même cadre que celui de
Benveniste et Spindt (1989). Ils analysent les profits de l’entreprise introduite en bourse et
la sous-évaluation des titres dans des contextes institutionnels différents. Ils montrent que
lorsque les prix des titres et les quantités allouées aux investisseurs peuvent être déterminés
librement et discrétionnairement par la banque, les recettes de l’introduction sont
maximisées et la sous-évaluation est réduite. De fait, grâce aux informations recueillies
auprès des investisseurs, la banque détermine le schéma de fixation des prix et la règle
d’allocation des titres qui maximisent les revenus de l’entreprise. Les titres sont vendus
aux investisseurs, qu’ils soient professionnels ou occasionnels. Inversement, lorsqu’il y a
uniformité des prix (sans uniformité dans l’allocation des titres), les revenus de l’entreprise
sont plus faibles par rapport à la situation précédente. En fait, étant donné que l’entreprise
ne peut plus proposer un prix différent selon le type d’investisseurs, une prime d’émission
est alors accordée à tous les investisseurs indépendamment de la révélation ou non
d’information. Enfin, la banque ne peut discriminer les investisseurs ni par les prix ni par
les quantités, en pratiquant une uniformité des prix et des règles d’allocation, quelle que
soit l’information qui ait été communiquée. Dans ce cas, il n’est pas possible d’avantager
les investisseurs qui communiquent des informations favorables. L’entreprise doit donc, à
l’instar du modèle de Rock (1986) accorder une prime d’émission à tous les investisseurs
afin de réduire les conséquences négatives de la « malédiction du vainqueur ». La sousévaluation est ainsi accentuée dans ce cadre.
S’inscrivant dans cette optique, Welch (1992) considère la sous-évaluation comme un
moyen efficace, censé attirer les investisseurs informés. Il est le premier à proposer un
modèle dynamique qui favorise la nature séquentielle de la vente des actions à
l’introduction. Alors que les modèles explicatifs de la sous-évaluation supposent
généralement que l’achat des titres par les investisseurs se produit à un moment donné,
Welch (1992) fait remarquer qu’il constitue un processus initié par les investisseurs
informés. Dans ce cadre, la sous-évaluation lors de l’introduction en bourse peut être un
moyen de susciter des ordres importants des premiers investisseurs percevant cette décote.
L’information révélée par ces ordres implique l’arrivée de nouveaux ordres émanant
d’investisseurs moins informés. Un achat de titres effectué par les premiers investisseurs
51
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
peut inciter les derniers investisseurs à acheter, même si l’information est défavorable.
L’auteur parle alors de cascade pour désigner le comportement mimétique des
investisseurs 12 .
Hanley (1993) a testé empiriquement le modèle de Benveniste et Spindt (1989). L’étude
vise à déterminer si la relation entre le prix d’offre final d’introduction et la fourchette de
prix d’offre annoncée durant la phase de collecte des ordres est un bon indicateur de la
sous-évaluation initiale. Les résultats ont montré que plus la fourchette des prix est large,
plus les modifications du prix d’offre sont importantes, plus la sous-évaluation est
accentuée. De même, plus la participation des investisseurs institutionnels est forte et plus
les banquiers sont réputés, plus la révision des prix est prononcée. Enfin, il semblerait que
le nombre de titres offerts augmente lorsque les informations sont bonnes. De fait, les
introductions qui connaissent une révision de prix positive dénotant la révélation
d’informations favorables, présentent une hausse du nombre de parts émises. Ainsi, les
investisseurs professionnels sont récompensés conjointement par une sous-évaluation et
une allocation prioritaire du nombre de titres offerts.
Hanley et Wilhem (1995) ont cherché à expliquer pourquoi les banques d’investissement
aux Etats-Unis favorisent les investisseurs institutionnels dans l’allocation des titres des
sociétés introduites en bourse. Ils justifient ce comportement par l’hypothèse selon laquelle
les investisseurs institutionnels ont des allocations privilégiées lorsque les titres sont sousévalués, mais ils doivent également participer aux introductions dont les actions sont
surévaluées. Toutefois, les résultats révèlent que l’importance relative du nombre de titres
obtenus par les investisseurs professionnels est indépendante du rendement initial des
émissions. En effet, l’allocation accordée aux investisseurs institutionnels est presque
semblable, entre les introductions sous-évaluées et celles surévaluées : elle est de l’ordre de
70,4 % du total de l’offre pour les titres sous-évalués et 64,8 % pour les titres surévalués.
Par ailleurs, la participation notable de cette catégorie d’investisseurs aux introductions
surévaluées corrobore l’hypothèse de Benveniste et Spindt (1989), selon laquelle la banque
incite les investisseurs à participer à ces introductions, afin de leur donner un privilège
dans les offres sous-évaluées.
12
Le modèle de Welch (1992) pourrait s’inscrire dans le cadre de la théorie comportementale fondée sur
l’hypothèse de l’irrationalité des investisseurs, dont nous réservons un développement au niveau du § 3.3.1.1
de ce chapitre.
52
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Krigman et al. (1999) ont nuancé les résultats de Hanley et Wilhem (1995), en apportant
plus de précisions quant au comportement stratégique des investisseurs institutionnels. En
effet, leur étude a décelé que ces investisseurs participent à toutes les émissions,
indépendamment de leur rendement initial. Toutefois, en se référant aux informations
privées dont ils disposent, ils vendent dès le premier jour de cotation, les titres présentant
de mauvaises performances futures. Ainsi, leur allocation initiale d’actions se trouve
facilement modifiée.
La position privilégiée accordée aux investisseurs institutionnels a été également confirmée
dans l’étude de Aggarwal et al. (2002). Conformément au modèle de Benveniste et Spindt
(1989), les investisseurs institutionnels bénéficient d’un traitement favorable en matière
d’allocation des titres, en compensation des informations révélées. En effet, l’allocation de
ces investisseurs approche un pourcentage de 75 % pour les introductions en bourse
présentant une rentabilité initiale supérieure à 40 %. En revanche, pour les introductions en
bourse surévaluées, l’allocation des investisseurs institutionnels est inférieure à 60 %.
De même, Cornelli et Goldreich (2001, 2003) ont prouvé que les investisseurs
institutionnels sont récompensés pour leur révélation d’informations, en recevant 19 % de
titres de plus par rapport aux autres investisseurs. Toutefois, les résultats ont révélé que ces
allocations sont indépendantes du montant de leur offre.
Binay et Pirinsky (2003) ont constaté également que le pourcentage de détention des
investisseurs institutionnels est positivement corrélé avec la rentabilité initiale. Il dépend
également de la taille de l’entreprise et la réputation de l’intermédiaire introducteur. Par
ailleurs, leur étude s’est orientée vers l’examen de l’évolution de la participation des
investisseurs institutionnels dans les offres publiques initiales. Sur la base d’un échantillon
d’introductions effectuées aux Etats-Unis sur la période 1980-2000, le pourcentage de
détention du capital par les investisseurs institutionnels augmente significativement en
passant de 5 % à 30 %.
Enfin, sur le marché européen, Jenkinson et Jones (2004) ont infirmé l’idée de récompense
de l’information révélée au moyen des pratiques d’allocations préférentielles. Leur
investigation a montré que l’allocation des titres lors des introductions est indépendante de
l’information possédée par les investisseurs institutionnels.
53
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
2. 3. 2. Les explications alternatives à la sous-évaluation
Outre les explications fondées sur l’hypothèse des asymétries d’information, d’autres
justifications ont été avancées pour appréhender la sous-évaluation des titres. Les deux
premières sont souvent considérées comme institutionnelles : il s’agit de l’hypothèse de
risque de poursuites judiciaires et l’hypothèse de soutien des cours. Par ailleurs, les
conséquences de l’introduction sur la liquidité des titres et la composition de l’actionnariat,
ne peuvent être sans lien sur la sous-évaluation des titres. Il en est de même pour
l’hypothèse des conditions du marché. Nous présentons enfin d’autres hypothèses qui, bien
que soutenues théoriquement, n’ont pas résisté à la confrontation empirique.
2. 3. 2. 1. Sous-évaluation comme assurance contre le risque de poursuites judiciaires
En vertu de l’hypothèse de risque de poursuites judiciaires (« litigation-risk hypothesis »),
les entreprises ont intérêt à se sous-évaluer afin de réduire les dommages potentiels contre
le risque éventuel de poursuites judiciaires. Cette hypothèse a été défendue par Tinic
(1988) qui considère la sous-évaluation délibérée comme une prime d’assurance implicite
contre tout éventuel procès. Le contexte américain a offert à l’auteur un terrain propice
pour tester l’hypothèse à travers une législation stricte concernant la protection des
investisseurs lors des opérations d’introductions en bourse. Les textes de 1933 et 1934
(« Securities Acts ») 13 imposent à chaque professionnel intervenant dans une introduction,
de vérifier la pertinence et la véracité de toute information susceptible d’affecter la richesse
des investisseurs potentiels. Des informations fallacieuses ou incomplètes dans le
prospectus d’introduction peuvent conduire à des poursuites judiciaires pour compenser les
préjudices subis. Dans ce cadre, la sous-évaluation des titres est perçue comme est une
solution appropriée étant donné le manque d’expérience des dirigeants en matière de
communication financière d’une part et l’impossibilité pour les intermédiaires de détecter
tous les éléments servant de pièces à conviction, d’autre part.
Afin de tester empiriquement son hypothèse, Tinic (1988) s’est basé sur deux échantillons
relatifs à deux périodes différentes, c'est-à-dire avant et après la mise en place de la
réglementation de 1933. Les résultats corroborent l’hypothèse d’assurance. A partir de la
13
Il faut noter que cette réglementation a été modifiée par une réforme en 1995 (« Private Securities
Litigation Reform Act ») qui a réduit le risque des poursuites judiciaires, en prévoyant de nouvelles
dispositions d’engagement de procès plus souples.
54
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
mise en place de la réglementation, la sous-évaluation est plus élevée, dénotant l’intention
des entreprises et des intermédiaires de minimiser les risques éventuels de procès.
L’hypothèse d’assurance contre le risque de poursuites judiciaires a été validée par ailleurs,
par certains auteurs et infirmée par d’autres. En effet, le phénomène de sous-évaluation a
été confirmé dans plusieurs pays alors que la probabilité de poursuites est faible. C’est le
cas par exemple, de la Finlande (Keloharju, 1993), du Japon (Beller et al., 1992) ou encore
de l’Allemagne (Ljungqvist, 1997).
En outre, partant de l’hypothèse que l’exposition des dirigeants aux poursuites judiciaires
est très spécifique au marché américain, Loughran et al. (1994) se sont proposés de tester
implicitement le modèle de Tinic (1988). En comparant la sous-évaluation relative au
marché américain avec d’autres pays, les résultats infirment la proposition de Tinic (1988),
puisque la prime à l’émission n’est pas plus élevée aux Etats-Unis.
De même, Drake et Vetsuypens (1993) ont noté que si la sous-évaluation constitue une
assurance contre le risque de poursuites judiciaires, les entreprises poursuivies devraient
être surévaluées. Or, sur l’échantillon étudié de 93 introductions en bourse, les auteurs ont
montré que le degré de sous-évaluation des entreprises assignées en justice n’est pas
significativement différent de celui des entreprises non poursuivies. En revanche, Lowry et
Shu (2002) considèrent que le risque de poursuite et la sous-évaluation représentent des
variables endogènes l’une de l’autre. Pour tester leur hypothèse, ils se fondent sur un
échantillon de 1 841 introductions en bourse effectuées sur la période 1988-1995 dont 106
ayant fait l’objet de poursuites judiciaires. Les résultats révèlent que plus le risque de
procès est élevé, plus la sous-évaluation est accentuée. En conséquence, le recours de plus
en plus à une sous-évaluation importante lors des introductions, ne fait qu’atténuer le
risque de poursuites. Par ailleurs, Lowry et Shu (2002) reprennent le cadre de l’étude de
Drake et Vetsuypens (1993) et mettent l’accent sur le fait que c’est le risque de poursuite
lui-même qui devrait engendrer le recours à la sous-évaluation et non la survenance d’une
poursuite. Ce qui nuance les résultats de leur recherche et particulièrement les critiques
apportées à l’hypothèse d’assurance.
55
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
2. 3. 2. 2. Sous-évaluation comme conséquence du soutien des cours
Ruud (1993) a justifié les rentabilités initiales positives par la présence d’un soutien des
cours par les intermédiaires lors des premiers jours de cotation du titre. Une telle activité
est généralement pratiquée pour les entreprises dont les cours sont susceptibles de
s’effondrer après l’ouverture de leur capital. Il s’agit souvent d’une manipulation de cours,
interdite en principe par les organismes régulateurs, mais complètement légale dans
plusieurs pays tels que les Etats-Unis 14 .
Pour tester sa prédiction, Ruud (1993) a examiné la distribution des rentabilités initiales de
463 introductions en bourse sur la période 1982-1983. L’incidence de cette stabilisation
des cours réside dans une quasi-absence des rentabilités négatives qui auraient pu être
observées sur la courbe de la distribution. Cette censure des rentabilités négatives produit
une rentabilité moyenne positive, même si les titres introduits en bourse sont correctement
évalués. La non existence de processus de stabilisation des cours aurait donné une
distribution des rentabilités centrée autour de zéro. Les résultats fournis par Ruud (ibid)
révèlent alors que la sous-évaluation n’est que la résultante d’un maintien artificiel des
prix, assuré par les intermédiaires sur le marché secondaire.
En pratique, les activités de stabilisation des cours sont difficilement observables. Hanley
et al. (1993) ont tenté d’identifier ces activités à travers l’examen de la fourchette de
cotation. Les auteurs partent de l’hypothèse que les offres stabilisées sont celles dont la
fourchette est étroite. En effet, l’activité de soutien profite aux intermédiaires agissant en
tant que teneurs du marché, en limitant leur risque de perte, puisqu’ils disposent de la
possibilité de revendre les titres au prix de stabilisation. Leur étude a décelé que plus la
différence entre le prix de marché offert et le prix d’introduction est faible, plus l’activité
de stabilisation est supposée forte. Une telle corrélation est uniquement valable sur les dix
premiers jours de cotation, période au delà de laquelle la pratique de maintien des cours est
supposée cesser.
Toutefois, l’hypothèse de soutien des cours défendue par Ruud (1993) a été infirmée dans
l’étude d’Asquith et al. (1998). Leur méthodologie débute par une distinction entre les
distributions des introductions bénéficiant d’une activité de stabilisation des cours et celles
14
La SEC a publié une règle (« rule 10B-7 ») qui spécifie les conditions de la pratique de stabilisation des
cours ainsi que les risques afférents.
56
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
des introductions n’en bénéficiant pas. Elle s’enchaîne par le calcul des rentabilités
initiales des offres soutenues et celles des offres non soutenues. Les résultats montrent que
lorsque l’activité de soutien des prix est prise en compte dans la forme de distribution des
rentabilités initiales, les offres soutenues ne sont pas sous-évaluées.
2. 3. 2. 3. Hypothèse de liquidité et de structure de propriété
Lors d’une opération d’introduction en bourse, la liquidité espérée des titres ainsi que le
changement attendu dans la structure de propriété sont supposés dépendants. Plusieurs
travaux de recherche ont considéré ces deux volets comme des motivations sous-jacentes à
la sous-évaluation. De fait, l’accroissement de la liquidité des titres pourrait être une des
raisons qui motivent les émetteurs et les intermédiaires introducteurs à sous-évaluer les
titres. Selon Boehmer et Fishe (2004), les intermédiaires peuvent encourager la cession des
titres alloués lors des premières cotations 15 , afin d’assurer la liquidité des titres sur le
marché secondaire. Une telle incitation passe par une sous-évaluation des titres. Dans ce
contexte enrichissant, l’intermédiaire, l’émetteur ainsi que les investisseurs, tirent profit de
la liquidité des titres. L’intermédiaire renforce ses revenus par l’intermédiaire de la
fourchette de cotation et les frais de transactions sur le marché, l’émetteur négocie des
titres sur un marché actif et les investisseurs réalisent des plus-values sur leurs titres. Les
auteurs signalent par ailleurs, que la banque doit procéder à un arbitrage entre les revenus
retirés de l’introduction (moins de sous-évaluation) et ceux issus des négociations sur le
marché (plus de sous-évaluation). Sur un échantillon de 110 introductions en bourse,
Boehmer et Fishe (2004) ont obtenu des preuves sur l’existence d’un tel arbitrage. Les frais
d’introduction sont négativement corrélés à l’activité de « flipping » et à la sous-évaluation
initiale, alors que les revenus des transactions y sont au contraire positivement associés.
Par ailleurs, une meilleure liquidité des titres permet aux actionnaires de préserver leur
contrôle. Shleifer et Vishny (1986) soulignent que si les actionnaires d’origine préfèrent
garder le contrôle de leur société, ils peuvent promouvoir la liquidité par la dispersion de la
structure de propriété. Ils empêchent par conséquent, la formation de nouveaux blocs de
15
L’introduction en bourse peut être l’occasion d’enrichissement rapide et facile. Il en est ainsi pour les
investisseurs qui, ayant bénéficié de parts sous-évalués, peuvent procéder à leur vente dès le premier ou
second jour de cotation et empocher la plus-value correspondant à la rentabilité initiale. Il s’agit de l’activité
de « flipping » (Au sens américain) ou « stagging » (Au sens anglais), traduit par le terme d’activité
d’ « aller-retour ».
57
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
contrôle. Dans ce cadre, la sous-évaluation est perçue comme un moyen de se prémunir
contre le risque de perte de contrôle. Selon Brennan et Franks (1997), des titres fortement
sous-évalués favorisent une sursouscription par de nombreux investisseurs 16 . Une fois cet
objectif atteint, les agents introducteurs et les propriétaires disposent d’une large latitude
dans le processus d’allocation des actions. Ils procèdent à un rationnement lors de
l’attribution des titres en faveur des petits ordres afin d’éviter qu’un investisseur puisse
détenir un bloc de contrôle. Leur hypothèse est testée sur un échantillon de 69 entreprises
britanniques introduites en bourse sur la période 1986-1989. Les résultats empiriques
corroborent l’hypothèse et prouvent qu’une sous-évaluation élevée est fortement corrélée à
des petits blocs d’actions détenues par les nouveaux investisseurs.
De leur côté, Stoughton et Zechner (1998) ont étudié le processus de rationnement des
titres, en analysant l’effet des différents mécanismes d’allocation des titres sur la structure
de propriété des entreprises. Selon les auteurs, les mécanismes d’allocation devraient
privilégier les « gros » investisseurs ou les investisseurs institutionnels. Le reste des actions
est ensuite alloué aux « petits » investisseurs. La surveillance exercée par ces investisseurs
privilégiés évite le gaspillage des ressources en minimisant les coûts d’agence internes.
2. 3. 2. 4. Sous-évaluation et conditions de marché
La question de l’existence de périodes propices aux introductions est issue du constat selon
lequel il existe des périodes durant lesquelles les émissions sont plus nombreuses qu’à
d’autres périodes. Partant de là, les chercheurs ont alors tenté d’établir un lien entre la
sous-évaluation des titres et les conditions de marché. Ils recourent généralement à deux
variables : le nombre d’introductions réalisées sur la période précédente et les rendements
initiaux des dernières émissions.
En 1975, Ibbotson et Jaffe ont mis en lumière l’existence de périodes durant lesquelles les
rentabilités initiales des introductions en bourse étaient particulièrement élevées. Dans le
prolongement de cette étude, Ritter (1984) a confirmé ce phénomène à partir de l’examen
de 1 028 introductions en bourse réalisées sur la période 1977-1982. En effet, pour les
16
Le modèle théorique de Booth et Chua (1996) corrobore ce point de vue en montrant que la décote initiale
est utilisée par les banques d’investissement pour encourager la souscription. De plus, une telle décote
constitue un moyen de compenser les investisseurs des coûts de recherche d’informations. Le modèle de
Booth et Chua (1996) a été récemment corroboré dans l’étude de Zheng et Li (2008).
58
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
années 1980-1981, l’auteur a identifié un grand nombre d’introductions en bourse mettant
en lumière un phénomène de regroupement. Cette période qualifiée de « période chaude »
(« hot market ») se caractérise également par la présence de rentabilités initiales
anormalement élevées : la rentabilité initiale moyenne s’élève à 48 % contre 16 % sur le
reste de la période d’observation qualifiée de « période froide » (« cold market »).
Toutefois ces résultats ne confirment que partiellement le lien entre la sous-évaluation et
les conditions de marché, étant donné que la relation ainsi démontrée n’est significative
que pour les entreprises du secteur des « ressources naturelles » (telle que l’activité
d’extraction du pétrole, gaz, etc.).
Downes et Heinkel (1982) ont montré quant à eux, que lors d’une période considérée
comme « chaude », les multiples obtenus à l’émission sont significativement plus élevés.
Toutefois, leur étude ne permet cependant pas de conclure quant au degré de sousévaluation, même si l’on peut spéculer qu’en obtenant un prix plus élevé, la sousévaluation doit être plus faible. Une telle critique a été dépassée dans l’étude de Balvers,
McDonald et Miller (1988) dont les résultats corroborent parfaitement les observations
d’Ibbotson et Jaffe (1975). Leur méthodologie consiste à retenir les rentabilités initiales
des émissions précédentes comme mesure de l’état du marché. Ils ont montré ainsi, que le
degré de sous-évaluation est d’autant plus important que les primes offertes par les
émissions antérieures étaient élevées.
Par ailleurs, d’autres chercheurs ont tenté d’associer la sous-évaluation des titres à
l’évolution globale du marché, en se focalisant sur la prime de risque offerte par le marché
ou l’évolution d’un indice de marché sur la période précédant la date d’introduction. Dans
le contexte britannique, Holland et Horton (1993) ont étudié l’impact de la volatilité du
marché sur le degré de sous-évaluation durant la période 1986-1989. En choisissant
d’intégrer à leur modèle, la variation brute de l’indice de marché sur le mois qui précède
l’introduction, la sous-évaluation apparaît alors d’autant plus forte que le marché est
volatil. Ces résultats sont également confirmés dans le contexte américain par Balvers et
al. (1993). Sur la période 1975-1987, les tests plaident en faveur de l’influence de la
volatilité du marché sur le poids de la sous-évaluation : la décote à l’introduction est
d’autant plus forte que la prime offerte par le marché est élevée.
59
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Sur le Second Marché français, Barbaret (1990) signale que, quelle que soit la procédure
utilisée, le rendement de l’indice de marché sur les 100 jours qui précèdent l’introduction
influence le degré de sous-évaluation. De même, Belletante et Paliard (1993) déduisent que
la sous-évaluation apparaît moins forte dans les périodes froides : 11,8 % en moyenne
contre 26,7 % en périodes chaudes. Sur une période plus récente, soit la période allant de
1983 à 1994, Faugeron-Crouzet (1997) montre que le nombre d’opérations d’une année t
est positivement corrélé avec le degré de sous-évaluation de l’année antérieure.
A l’échelle internationale, Loughran, Ritter et Rydqvist (1994), constatent qu’il existe pour
tous les pays une relation positive entre l’indice de marché, le nombre d’introductions en
bourse et le degré de sous-évaluation.
Enfin, Lowry et Schwert (2002) signalent que le nombre d’introductions de leur étude
tendait à croître et suivre des périodes de forte sous-évaluation. Toutefois, les auteurs
montrent que suite à ces importants volumes d’introductions, le niveau des rentabilités
initiales est revenu à la normale. Ce phénomène est qualifié par les auteurs de « mean
reversion ».
2. 3. 2. 5. Autres hypothèses
Afin de dresser un état aussi exhaustif possible des explications de la sous-évaluation, les
hypothèses moins validées empiriquement sont également exposées, ayant trait au
comportement du banquier introducteur 17 , à l’état de marché et aux conditions de première
cotation.
A. Hypothèse de l’aversion au risque
Le risque auquel peut être confrontée une entreprise au moment de son introduction en
bourse est celui d’un désistement des investisseurs lors de la souscription des titres. Face à
ce risque, sous-évaluer les titres aurait pour objet de réduire la probabilité que la demande
de titres soit inférieure à l’offre. Ainsi en vertu de cette hypothèse, la sous-évaluation
résulte d’un acte délibéré par les banquiers afin de permettre à l’entreprise de réunir
17
Nous évoquons des hypothèses autres que celles fondées sur l’asymétrie d’information entre le banquier
introducteur et l’entreprise candidate, précédemment développées au niveau du § 2.3.1.2 du chapitre.
60
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
suffisamment d’ordres d’achat pour couvrir la souscription. Les risques d’échec de
l’introduction sont diminués, de même que les coûts qui en résultent.
Bien que séduisante, cette hypothèse souffre de certaines limites, ayant trait aux
spécificités de certaines procédures. En effet, le risque d’échec est éliminé dans la
procédure ordinaire et dans les contrats de prises fermes passés entre la société et sa
banque introductrice. Dans ces procédures, en raison du pré-placement des titres auprès des
intermédiaires financiers, le risque de non placement est plus important et est supporté par
ces derniers. Par conséquent, on devrait, toutes choses égales par ailleurs, assister à une
plus grande sous-évaluation. Or, en se focalisant sur les coûts de l’introduction, Ritter
(1987) affirme que la sous-évaluation est plus importante pour les procédures directes de
mise à la disposition au public. Ce résultat nuance ainsi l’explication sous-jacente à
l’aversion au risque du banquier introducteur.
B. Le pouvoir de monopsone du banquier
La sous-évaluation intentionnelle du banquier introducteur est également argumentée par
son pouvoir de monopsone. Selon cette hypothèse, les banquiers disposent d'un grand
pouvoir pour négocier avec l’entreprise postulante à l’introduction, compte tenu de
l’absence de compétition entre les intermédiaires. Profitant de son expérience notable en
matière d’introduction, le banquier sous-évalue les titres pour ensuite les placer auprès de
ses meilleurs clients institutionnels avec lesquels il cherche à renforcer les contacts. Ainsi,
en contrepartie des plus values tirées de la cession des titres lors de l’introduction, ces
clients doivent supporter des commissions et des frais supplémentaires. Selon Ritter
(1984), cette position de force des banquiers devrait affecter notamment les petites et
moyennes entreprises. De plus, elle est très spécifique à l’environnement institutionnel
américain.
C. La thèse des bulles spéculatives
La thèse repose sur le fait qu’à l’introduction, l’offre de titres est nettement inférieure à la
demande. Ainsi, les investisseurs qui n’ont pas réussi à avoir des titres au moment de
l’introduction, procéderaient à des achats spéculatifs après la cotation. Cette situation fait
augmenter les cours à des niveaux déraisonnablement élevés, raison pour laquelle une telle
61
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
situation est assimilée à l’existence d’une bulle spéculative18 . Il en résulte des rentabilités à
des niveaux anormales positives sur le marché des titres nouvellement cotés. La
conséquence est que les prix d’offre sont à leur vraie valeur. La validité de cette hypothèse
suppose que les rentabilités anormales positives soient suivies de rentabilités anormales
négatives, au fur et à mesure que la bulle se dégonfle. Ce qui semble avoir été vérifié par
exemple durant les années 1999-2000 sur les marchés accueillant les valeurs de la nouvelle
économie dont le Nouveau Marché français, où les effets de la bulle sont nettement
visibles.
D. Hypothèse du retard institutionnel
L’hypothèse prédit que la sous-évaluation pourrait être attribuée aux mouvements
haussiers du marché entre la date de fixation de l’introduction et le premier jour de
cotation. En effet, si le prix d’offre est fixé trop en avance dans le processus d’introduction
à cause des contrôles des autorités boursières et que le marché enregistre une hausse
importante avant l’introduction, il peut en résulter dans ce cas une sous-évaluation. Cette
hypothèse a été testée par Ritter (1984) qui a tenté d’expliquer la sous-évaluation par les
mouvements du marché entre la date où la candidature à la cotation est retenue par la SEC
et le jour où le titre est effectivement coté. Il a constaté que la sous-évaluation ne pouvait
être expliquée par la progression des cours sur cette période et infirme donc l’hypothèse du
retard institutionnel.
18
Une bulle spéculative est généralement définie comme « une phase pendant laquelle les prix négociés
s’affranchissent de leurs relations habituelles avec les données économiques dites fondamentales et
s’inscrivent dans une tendance fortement haussière autonome » (Ninet, 2004 ; p. 105).
62
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Section 3. La sous-performance à long terme des émissions
initiales
Face à la sous-évaluation non élucidée, la littérature financière a mis en évidence un
second phénomène relatif à l’évolution des cours des entreprises nouvellement cotées : il
s’agit de la sous-performance à long terme. Alors que les titres offrent des rentabilités
excessives les premiers jours de cotation, les tendances sont inversées sur le long terme. En
effet, les titres se démarquent par une performance plus faible que des titres comparables
les années qui suivent l’introduction. En conséquence, si la sous-évaluation initiale a été
l’un des thèmes majeurs de recherches des années précédentes, la sous-performance a
mobilisé plusieurs chercheurs à compter des années 90 à la suite de l’article séminal de
Ritter (1991). Ce dernier a montré sur une période de trois ans suivant l’introduction en
bourse, que les titres émis aux Etats-Unis affichent une performance boursière inférieure
de 29 % en moyenne à celles de sociétés comparables. Ce résultat ne semble pas propre à
l’environnement institutionnel américain, car le phénomène a été confirmé ultérieurement
sur d’autres places financières.
Plusieurs explications ont été proposées pour rendre compte de la dégradation des
performances boursières après l’introduction. En particulier, plusieurs auteurs ont défendu
l’hypothèse d’un excès d’optimisme des investisseurs qui valorisent l’entreprise à un prix
plus élevé lors de l’introduction. Le titre progresse donc au-delà de sa valeur et le déclin
futur des performances est le résultat de la convergence des opinions optimistes et
pessimistes (Miller, 1977, 2000 ; Houge et al., 2001). Ces explications sont soutenues par
les teneurs de la finance comportementale, qui imputent l’évolution cyclique des cours à la
rationalité limitée de l’investisseur (De Bondt et Thaler, 1985, 1987 ; Hirshleifer, 2001).
Un second courant de recherche défend l’hypothèse des fenêtres d’opportunité, selon
laquelle les dirigeants sont motivés à introduire leurs entreprises au cours des périodes
profitables en termes de coût de capital (Ritter, 1991; Loughran et Ritter, 1995). Par
ailleurs, de nouvelles pistes sont explorées. La sous-performance est argumentée par
l’incapacité des investisseurs de décrypter les manipulations de résultats opérées par les
dirigeants qui s’apprêtent à introduire leurs entreprises en bourse (Teoch et al., 1998). Elle
63
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
est également perçue en association avec les changements organisationnels induits par
l’introduction, le risque du retrait de la cote et l’excès d’optimisme des analystes.
Le déclin des performances boursières à long terme est le deuxième phénomène auquel
nous nous intéressons. Nous partons dans cette section d’une délimitation des différents
aspects de ce phénomène (§3.1). Ensuite, au vu de la littérature, nous exposons les
principales recherches y relatives (§3.2). Nous finissons notre développement par une
synthèse des théories justificatives de la sous-performance à long terme (§3.3).
3. 1. Qu’est-ce que la sous-performance à long terme ?
La sous-performance est observée quand le rendement à long ou moyen terme d’un titre
nouvellement introduit en bourse est plus faible que celui d’un rendement comparable.
Selon les cas, les investissements comparables sont généralement des portefeuilles de
référence ou des entreprises de contrôle ayant les mêmes caractéristiques que les sociétés
candidates à l’introduction. Autrement dit, un investisseur achetant le titre au moment de
l’introduction en bourse ou après la période de rendement initial et le conserve pendant une
période de un à cinq ans 19 , réalisera un rendement anormal négatif.
3. 1. 1. Sous-performance : conséquence d’une surévaluation ?
La sous-performance définie comme étant un rendement anormal négatif semble en
première analyse contraire à la sous-évaluation appréhendée par un rendement anormal
positif. Néanmoins, une telle présomption ne serait plus fondée, si on reconsidère
autrement la décote initiale. En effet, la sous-évaluation est souvent perçue, beaucoup plus
comme le résultat d’une surévaluation de la part des investisseurs conduisant à un premier
cours d’équilibre anormalement élevé, que d’un prix d’émission anormalement faible.
Ainsi, en offrant une prime initiale aux investisseurs, une apparence de demande
excédentaire est créée, ce qui entraîne des rendements très élevés à court terme et des
rendements anormaux négatifs à long terme. La dégradation des performances dans le
temps, n’est alors que le reflet du retour des cours à la tendance normale.
19
Cette définition correspond à la stratégie de détention passive sous-jacente à l’une des méthodes de calcul
de la sous-performance (méthode des rendements anormaux composés, « buy and hold abnormal returns »)
qui sera présentée au niveau du chapitre1 de la deuxième partie.
64
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
3. 1. 2. Dilemme de la sous-performance à long terme
Le constat de la dégradation de la performance boursière des titres nouvellement introduits
pose un dilemme quant à l’opportunité d’investissement dans ces titres. Il est d’autant
accentué si on associe le phénomène de contre-performance à long terme aux rentabilités
initiales largement positives. Les investisseurs sont souvent avides de s’inscrire le premier
jour de cotation, même s’ils sont parfaitement conscients du prix fort qu’ils vont décaisser.
Leur attitude pourrait être défendue, si on raisonnait sur un horizon court terme. Or, la
réalité des faits impose d’intégrer en ligne de compte le rendement de l’investisseur à
moyen et long terme. On est alors confronté à une question fondamentale : pourquoi les
investisseurs acceptent-ils de subir le coût de la sous-évaluation, sachant qu’il ne sera pas
récupéré par les performances futures des titres. Ce dilemme est encadré par les théories
explicatives de la sous-performance.
3. 2. La sous-performance à long terme : une revue de la littérature
Les recherches internationales sur la performance à long terme des introductions en bourse
ont conduit à des résultats différents dans le signe des rendements anormaux. La plupart
des études effectuées dans les pays anglo-saxons montrent que la performance des
introductions en bourse se dégrade à long terme. En comparaison, du coté européen, nous
manquons de preuves empiriques qui confirmeraient le déclin de la performance à long
terme, alors que certaines montrent une amélioration de la performance subséquente à
l’introduction. Nous avançons d’abord, les investigations empiriques portant sur le marché
américain. Les études effectuées sur les autres marchés internationaux feront l’objet d’un
deuxième développement.
3. 2. 1. Les études américaines
Dans l’une des premières études sur le sujet, Ibbotson (1975) soutient l’hypothèse selon
laquelle les rendements subséquents à l’introduction en bourse sont différents de zéro. En
prenant pour base, une offre par mois sur la décennie 1960-1969, l’auteur a observé des
performances positives à la première et cinquième année après la cotation, et des
performances négatives à la deuxième et quatrième année de bourse. Stern et Bornstein
(1985) ont montré que de la date d’introduction au 24ème mois, la rentabilité moyenne des
titres nouvellement émis était inférieure de 22 % par rapport à l’indice de Standard &
65
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Poor’s 500. Buser et Chan (1987) ont rejeté l’hypothèse de sous-performance sur le marché
américain entre 1981 et 1985, en mesurant la performance par rapport à l’indice Nasdaq
composite.
A la lumière de ces constats, Ritter (1991) a essayé de vérifier l’intuition d’une sousperformance des titres sur un échantillon de 1 526 introductions en bourse sur la période
1975-1984. En utilisant plusieurs indices d’ajustement des rendements bruts, il a montré
que la détention du portefeuille de sociétés nouvellement introduites conduit à une
rentabilité moyenne de 34 % au troisième anniversaire de la cotation, contre 62 % pour les
entreprises témoins. Le test basé sur la recomposition mensuelle du portefeuille conduit
aux mêmes conclusions. Une rentabilité anormale cumulée négative apparaît dès le
troisième mois qui suit l’introduction et ne cesse de s’accentuer. De même, Aggarwal et
Rivoli (1990) ont confirmé l’existence d’une dégradation de la performance boursière de
l’ordre de -13,73 % trois ans après l’introduction, sur un échantillon de 1 435 offres
publiques initiales réalisées entre 1977 et 1987.
Par ailleurs, Loughran et Ritter (1995) ont réexaminé les résultats de Ritter (1991), à partir
d’un échantillon plus important renfermant 4 753 sociétés introduites entre 1970 et 1990.
Les résultats révèlent que la détention du portefeuille de titres nouvellement introduits,
offre une rémunération brute moyenne sur 3 années de 8,4 %, nettement inférieure à celle
procurée par la détention des titres du portefeuille de contrôle égale à 35,3 %. Le même
constat est confirmé sur une période de 5 ans où la rentabilité propre aux titres
nouvellement introduits s’élève à 15,7 % contre 66,4 % pour l’échantillon de contrôle. Sur
une période plus récente, Ritter et Welch (2002) ont calculé une sous-performance
comprise entre -32 % à -34 % pour des introductions réalisées entre 1980 et 2000, à
l’exclusion de la sous-période 1990-1994 où elle n’est que de -7 %.
En conclusion, les résultats portant sur les rendements à long terme des émissions initiales
effectuées sur le marché américain sont très concordants et corroborent le déclin
significatif des performances boursières durant les années subséquentes à l’introduction.
66
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
3. 2. 2. Les études réalisées autres qu’aux Etats-Unis
L’anomalie de la sous-performance n’a pas été identifiée uniquement aux Etats-Unis, mais
elle a été constatée dans plusieurs pays. Levis (1993) a examiné un échantillon de 712
entreprises introduites sur la bourse de Londres entre 1980 et 1988. En utilisant plusieurs
benchmarks, la sous-performance variait entre -8,3 % et -23 %. Sur le marché allemand,
Ljungqvist (1997) a observé une performance négative de -12,1 % en moyenne sur un
échantillon de 180 introductions effectuées sur la période 1970-1993. Néanmoins, ses
résultats n’étaient pas statistiquement significatifs. Par contre, le niveau de sousperformance observé s’apparente avec celui apporté par Bessler et Thies (2007) sur 218
entreprises allemandes introduites entre 1977 et 1995, qui ont mis en évidence un
pourcentage de déclin de performance de -12,7 %. Jakobsen et Sorenson (2001) ont calculé
une sous-performance de -13,1 % pour un échantillon de 76 entreprises danoises
introduites entre 1984 et 1992. En Australie, Lee et al. (1996) ont observé une sousperformance accentuée de -51,26 % pour 266 entreprises australiennes dont la période
d’introduction s’étend de 1976 à 1989. Dans le cadre d’une comparaison à l’échelle
internationale et précisément dans l’étude de Aggarwal et al. (1993), la dégradation des
rentabilités est de l’ordre de -47 %, -19,6 % et -23,7 % respectivement sur le marché
brésilien, mexicain et chilien.
En revanche, les résultats restent moins concordants dans d’autres études. Sur un
échantillon de 169 introductions réalisées en Corée entre 1985 et 1989, Kim et al. (1995)
ont mis en évidence une sur-performance des émissions initiales. Les auteurs ont imputé ce
résultat à l’âge d’introduction et à la sous-évaluation. En effet, en accédant plus
tardivement au marché, les firmes émettrices coréennes ont un historique d’opérations plus
long que les américaines et auraient de fait, des chances de survie plus importantes. La
deuxième explication possible est liée au niveau élevé de sous-évaluation en Corée
(dépassant un pourcentage de 50 %) et à l’appréciation importante des prix durant le
premier mois suivant l’introduction. Paudyal et al. (1998) ont également observé que la
performance des entreprises qui s’introduisent en bourse en Malaisie n’est pas différente de
celle du portefeuille du marché. Du coté européen et sur le marché français, Sentis (2001) a
affirmé l’absence de performances négatives sur toute la période d’observation de son
étude. Toutefois, il signale que la performance boursière calculée augmente
67
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
continuellement sur deux ans puis commence à s’infléchir à partir de la troisième année.
Ces résultats ont été corroborés par Degeorge et Derrien (2001).
A la lumière de cet aperçu indicatif, nous en déduisons que, contrairement au marché
américain, les résultats sur l’anomalie de la sous-performance sont contrastés sur les
marchés européens et émergents. Le tableau 1-6 recense les travaux empiriques menés sur
cette anomalie dans différents pays, ainsi que les résultats obtenus.
Tableau 1-6. Synthèse des études internationales sur la performance à long terme
Pays
Auteurs
Echantillon
Période
Performance
d’étude
à long terme
Allemagne
Ljungqvist (1997)
180
1970-1993
-12,10 %
Allemagne
Bessler et Thies (2007)
218
1977-1995
-12,70 %
Australie
Lee, Taylor et Walter (1996)
266
1976-1989
-51,26 %
Australie
Aussenegg (2006)
57
1984-1993
-47,42 %
Canada
Kooli et Suret (2004)
445
1991-1998
-24,66 %
Chili
Aggarwal, Leal et Hernandez (1993)
28
1982-1990
-23,70 %
Corée
Kim, Krinsky et Lee (1995)
169
1985-1989
4,64 % (ns)
Danemark
Jakobsen et Sorensen (2001)
76
1984-1992
-13,10 %
Espagne
Alvarez et Gonzàlez (2005)
56
1987-1997
-24,19 %
Etats-Unis
Aggarwal et Rivoli (1990)
1 598
1977-1987
-13,70 %
Etats-Unis
Ritter (1991)
1 526
1975-1984
-29,10 %
Etats-Unis
Loughran (1993)
3 656
1967-1987
-33,30 %
Etats-Unis
Loughran et Ritter (1995)
4 753
1970-1990
-30,00 %
Etats-Unis
Brav et Gompers (1997)
934
1972-1992
43,40 %
Etats-Unis
Ritter et Welch (2002)
6 249
1980-2001
-23,4 %
France
Leleux et Muzyka (1997)
56
1987-1991
-29,2 %
France
Degeorge et Derrien (2001)
243
1991-198
10 % à -50 %
France
Sentis (2001)
61
1991-1995
1,4 % (ns)
Finlande
Keloharju (1993)
80
1984-1989
-21,10 %
Hong Kong
Mazouz et al. (2008)
537
1990-2002
-17,78 %
Italie
Giudici (2001)
93
1990-2000
-78,63 %
Japon
Cai et Wei (1997)
180
1971-1992
-49,00 %
Malaisie
Paudyal, Saadouni et Briston (1998)
95
1984-1995
0,00 %
Malaisie
Jelic, Saadouni et Briston (2001)
182
1980-1995
21,98 %
68
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Pays
Auteurs
Echantillon
Période
Performance
d’étude
à long terme
Mexique
Hensler, Herrera et Lockwood (2000)
68
1987-1993
-21,00 %
Portugal
Duque et Almeida (2006)
28
1992-1998
19,46 %
Royaume uni Levis (1993)
712
1980-1988
-22,96 %
Singapore
Lee, Taylor et Walter (1996)
132
1973-1992
1,1% à 7,84%
Suisse
Kunz et Aggarwal (1994)
34
1983-1989
-6,10 %
Taiwan
Chen et Pan (1999)
71
1992-1994
0,00 %
3. 3. Proposition des facteurs explicatifs de la sous-performance à long
terme
Plusieurs études fournissent des explications au phénomène constaté de sous-performance
à long terme. A ce niveau, Miller (1977, 2000) confirme l’existence des divergences des
thèses pour appréhender une telle anomalie. Toutefois, trois groupes d’explications
pourraient être distingués. Le premier groupe fournit des explications fondées sur le
comportement de l’investisseur lors des offres publiques initiales. Le second fait référence
aux conditions de marché propices aux décisions d’ouverture de capital. Enfin, une
troisième explication tire ses fondements du comportement opportuniste des dirigeants
d’entreprises postulant à l’introduction.
3. 3. 1. Attitude des investisseurs et sous-performance à long terme
La justification de l’anomalie de la sous-performance à long terme à partir du
comportement des investisseurs, pourrait s’inscrire dans le cadre de la mise en évidence
des entorses à la rationalité de ces acteurs. En effet, une littérature abondante du champ de
la psychologie cognitive a montré qu’un excès de confiance en sa capacité de traitement de
l’information, peut induire un investisseur en erreur. De manière similaire, un excès
d’optimisme sur les perspectives de la rentabilité du titre, conduirait à une déception future
reflétée dans la baisse des cours. De telles attitudes sont souvent analysées dans le cadre de
la théorie comportementale dont les fondements seront présentés dans un premier
développement. Nous analysons les conséquences des différentes attitudes irrationnelles de
l’investisseur sur la performance à long terme dans les deux développements qui suivent.
69
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
3. 3. 1. 1. Théorie de la finance comportementale
Il s’agit d’un courant de recherche novateur, aujourd’hui en plein développement, désigné
par les termes de finance comportementale (« behavioral finance »). En effet depuis le
début des années 2000, un corpus théorique issu de travaux menés à l’origine par des
psychologues, a été repris par des chercheurs en finance et enrichi d’investigations et
d’analyses propres à cette discipline. Ce nouveau courant de recherche propose un
paradigme, qui s’appuie sur la prédiction que les individus commettent souvent des erreurs
systématiques dans la façon de traiter l’information. Une telle hypothèse vient à l’encontre
des axiomes classiques de l’efficience des marchés financiers et notamment, la rationalité
des investisseurs, qui sont supposés agir dans leur intérêt et maximiser leur bien-être
(Hirshleifer, 2001).
Néanmoins, confronté à plusieurs situations, ce comportement est loin d’être observé. Les
agents ne réagissent pas correctement à l’information qu’ils reçoivent et commettent des
erreurs cognitives qui peuvent fausser leurs décisions. A cet effet, parmi les axiomes de la
psychologie repris par les chercheurs en finance, « la loi des petits nombres » est l’exemple
le plus souvent cité. Selon cette loi, les individus ont tendance à extrapoler la distribution
statistique d’une série d’événements à partir d’un petit nombre d’événements. Ce
phénomène est observé lorsqu’une entreprise publie plusieurs années de suite de bonnes
performances et que les investisseurs projettent leur continuité les années suivantes. Ces
extrapolations naïves les poussent à acheter les titres concernés (De Bondt et Thaler, 1985 ;
Shiller, 1990).
Ainsi, en se basant sur la rationalité limitée, voire l’irrationalité des acteurs, les tenants de
la théorie comportementale tentent d’expliquer les anomalies caractérisant les réactions
boursières. La sous-performance à long terme lors des introductions en bourse, en étroite
relation avec le comportement des investisseurs, a été justifiée par deux biais
psychologiques à savoir : l’excès de confiance et l’excès d’optimisme des investisseurs.
3. 3. 1. 2. L’excès de confiance
Plusieurs expériences en psychologie révèlent que la plupart des individus ont une nette
tendance à surestimer leur capacité à prendre les bonnes décisions. Il s’agit du biais
d’excès de confiance (« overconfidence »). Il est renforcé par le fait que l’on s’attribue plus
70
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
facilement les conséquences positives d’une décision alors que les conséquences négatives
sont volontiers rejetées sur les circonstances extérieures (biais de « self-attribution »). Ce
qui explique le penchant des investisseurs à minorer par excès de confiance, les risques
auxquels ils sont exposés. Ils ont également tendance à croire que leur information est
meilleure que celle des autres sur le marché et à surestimer leur capacité à faire les bons
investissements.
Daniel et al. (1998) montrent que l’excès de confiance entraîne l’excès de réaction des
investisseurs à leurs informations privées aux dépens des informations publiques. En
prenant des positions contraires à celles dictées par l’information publique, ils font
diverger les cours de leur valeur fondamentale. Typiquement, ils achètent un titre qui a
progressé en pensant que le marché ne l’a pas suffisamment valorisé par rapport aux
informations privées qu’ils détiennent. Le titre progresse donc au delà de sa valeur
suggérée par l’information publique. Le retournement de tendance (lorsque l’évaluation de
l’action devient proche de la valeur fondamentale) intervient à long terme, quand
l’information publique devient telle qu’elle éclipse les signaux privés.
Une telle attitude des investisseurs fondée sur un excès de confiance, a été avancée comme
argument de la sous-performance à long terme dans l’étude de Purnanandam et
Swaminathan (2004). Selon ces auteurs, les fortes rentabilités à court terme et les faibles
rentabilités à long terme sont imputées à un prix d’offre surestimé par le marché. L’excès
de confiance des investisseurs dans la valeur de l’entreprise est à l’origine de l’évaluation
initiale erronée. Ce constat a été également vérifié dans l’étude de Baker et Wurgler (2006,
2007) qui déduisent que le comportement des investisseurs influence considérablement
l’évaluation des titres lors des offres publiques initiales, notamment en présence d’une
forte asymétrie informationnelle. D’une manière similaire, Agarwal et al. (2008) imputent
les anomalies de sous-évaluation et de sous-performance à la demande excessive des
investisseurs confiants dans la valeur du nouveau titre.
3. 3. 1. 3. L’excès d’optimisme des investisseurs
L’excès d’optimisme est le biais comportemental qui a été le plus validé par les études
empiriques. Pour De Bondt et Thaler (1985), c’est l’élément le plus robuste de la
71
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
psychologie du jugement. Il est largement relaté chez les investisseurs qui pensent presque
tous comprendre le marché et anticiper ses fluctuations.
Miller (1977, 2000) a suggéré l’hypothèse de divergence d’opinions entre les investisseurs
pessimistes et les investisseurs optimistes. Cette divergence est imputée à l’incertitude
caractérisant les nouvelles introductions. La sous-performance à long-terme est alors
d’autant plus accentuée que cette divergence est importante. Selon cette théorie, les
évaluations prévisionnelles des investisseurs optimistes seront beaucoup plus élevées (en
termes de rendements espérés) que celles établies par les investisseurs pessimistes. Au fil
du temps, après le premier jour de cotation et suite à l’accroissement des flux
d’informations, la divergence d’opinions entre les deux catégories d’investisseurs diminue.
La baisse du cours du titre en est la conséquence. Selon Miller (ibid), le prix de marché
d’équilibre lors du premier jour de cotation, reflète les anticipations de la minorité très
optimiste des investisseurs. Ces derniers tendent à acheter les titres même si la majorité des
investisseurs s’entend sur le fait qu’ils ne sont pas profitables.
A la lumière de ces constats, le modèle de Miller (1977, 2000) avance deux hypothèses : la
première suppose une corrélation négative entre la sous-performance à long terme et le
degré d’hétérogénéité des opinions ; la seconde suggère une association également
négative entre la sous-performance à long terme et la vitesse de réduction de cette
hétérogénéité par l’arrivée de nouvelles informations.
Ces hypothèses ont été confirmées par plusieurs auteurs, dont la plupart examinent la
corrélation entre le degré de la sous-performance et des estimateurs de la divergence des
opinions. Sur un échantillon de 2 025 introductions en bourse réalisées sur le marché
américain entre 1993 et 1996, Houge et al. (2001) confortent le modèle de Miller (ibid).
Leurs résultats ont révélé que plus la première cotation est retardée, plus l’incertitude sur
les prix est grande, et plus la sous-performance à long terme sera prononcée. De même,
une augmentation du ratio d’aller-retour a engendré une atténuation des rentabilités
anormales subséquentes à l’introduction. Ce deuxième estimateur de la divergence des
opinions est censé capter les attitudes des investisseurs institutionnels sur la valeur de
l’entreprise. En outre, les auteurs ont complété leurs analyses par le recours à un estimateur
fréquemment utilisé pour approximer l’incertitude entourant la valorisation d’un titre, soit
la fourchette de cotation. Lorsque celle-ci est large, elle indiquerait une incertitude plus
72
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
grande et donc une divergence d’opinions importante. Les résultats relatifs à ce troisième
estimateur, ont validé également la thèse de Miller (1977, 2000) puisque les rentabilités
anormales ont baissé, presque dans la même proportion qu’une baisse de la fourchette de
cotation.
De manière similaire et s’intégrant dans la même lignée d’études, Gao et al. (2006) se sont
référés à la volatilité du titre mesurée sur les 20 premiers jours de cotation comme mesure
de la divergence d’opinions. Ils partent de l’hypothèse selon laquelle, plus cette volatilité
est importante, plus la divergence d’opinions est forte. Les auteurs ont souligné que la
performance boursière à long terme de 2 327 introductions en bourse intervenues entre
1986 et 1996, est négativement corrélée à la volatilité des titres.
3. 3. 2. Hypothèse des fenêtres d’opportunité (« windows opportunity »)
Cette hypothèse a été soutenue par Ritter (1991), ainsi que Loughran et Ritter (1995) qui
montrent l’existence d’une relation directe entre le choix des périodes d’introduction et le
faible rendement anormal à long terme. De même, Schultz (2003) se fonde sur le même
argument et postule l’idée suivante : si les entreprises observent une période propice à
l’introduction en bourse, elles seront plus enclines à s’introduire et à subir ensuite, les
déconvenues d’une future baisse des cours. Une telle intuition est à l’origine de son
hypothèse qu’il qualifie de « pseudo market timing ».
La thèse des fenêtres d’opportunité a été également avancée dans les études portant sur les
performances économiques subséquentes à l’introduction, évoquée souvent sous
l’appellation de « l’hypothèse du timing » (Jain et Kini, 1994 ; Mikkelson et al., 1997 ; Cai
et Wei, 1997 ; Pagano et al. , 1998). Le constat commun de ces études est que les managers
font coïncider la date d’introduction en bourse avec les périodes au cours desquelles les
performances économiques et financières des entreprises sont naturellement, mais
significativement favorables. Les dirigeants disposant d’informations privilégiées sur la
progression de telles performances, ainsi que le moment de leur baisse, souhaitent profiter
de ces périodes pour céder leur entreprise.
73
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
La première étude validant l’hypothèse du timing comme justificatif de la dégradation des
performances opérationnelles après l’introduction en bourse est celle de Jain et Kini
(1994). Leur étude a été menée sur un échantillon de 682 introductions réalisées aux EtatsUnis sur la période 1976-1988. La fenêtre d’étude s’étend de t-1 à t+3 (t-1 étant le dernier
exercice fiscal clos avant l’introduction). Les auteurs avaient obtenu un déclin significatif
des performances opérationnelles sur les trois ans suivant l’introduction, mesurées par la
rentabilité des actifs (« return on assets ») et le ratio flux de liquidité d’exploitation
diminué des dépenses d’investissement sur total des actifs (« operating cash-flows deflated
by total assets »).
Des évolutions similaires ont été constatées par Cai et Wei (1997) sur un échantillon de
180 entreprises japonaises introduites entre 1971 et 1992. Leur étude a également mis en
exergue un déclin significatif des performances économiques, exprimées par le taux de
rentabilité des actifs, de l’ordre de 3 %. De même et s’agissant du contexte italien, Pagano
et al. (1998) ont constaté que le niveau d’investissement et celui d’endettement des 69
entreprises étudiées se sont réduits après leur introduction en bourse. Ce qui montre que les
entreprises cessent leur effort d’investissement et en même temps assainissent leur
structure financière après leur accès à la bourse. Enfin, Sentis (2001) a rapporté une légère
dégradation des performances opérationnelles sur les deux années suivant l’introduction en
bourse de 61 entreprises françaises sur la période 1991-1995.
Ces investigations montrent donc, qu’une fois introduites en bourse, les entreprises sont
incapables de maintenir le niveau de performances économiques connu auparavant, amené
à se dégrader au fil du temps 20 . En apprenant un tel déclin, les investisseurs réduisent leur
estimation de la valeur de l’entreprise, provoquant en retour, la diminution des rentabilités
boursières.
A l’hypothèse des fenêtres d’opportunité, d’autres auteurs lui associent également une
autre hypothèse, celle d’« euphories » (ou « fads » 21 ) se fondant toutes les deux sur le
même phénomène de surévaluation temporaire des titres. En effet, De Bondt et Thaler
20
Le déclin des performances opérationnelles est également cohérent avec l’hypothèse de gestion des
résultats au cours de la période antérieure à l’introduction. Une telle hypothèse sera discutée au niveau du
paragraphe subséquent (§ 3.3.3).
21
Le concept anglais « fads » est défini par Camerer (1989) comme la surévaluation temporaire provoquée
par l’excès d’optimisme d’une classe d’investisseurs.
74
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
(1985) et Shiller (1990) pensent que quand les marchés financiers sont euphoriques, ceci a
un effet sur les prix du marché. Explicitement, les auteurs signalent que les titres
nouvellement introduits en bourse sont sous-évalués par les banquiers introducteurs, afin
de faire apparaître un excès de la demande. Par conséquent, plus le niveau de la décote
initiale est grand, plus importantes seront les corrections ultérieures opérées par les
investisseurs, et donc plus les rentabilités des titres déclineront dans le futur. Ainsi, durant
les périodes d’euphorie boursière, la rationalité des investisseurs est remise en cause
puisqu’ils portent un intérêt exagéré à toute nouvelle introduction. C’est dans ce sens que
Lerner (1994) a soutenu l’hypothèse des fenêtres d’opportunité en confirmant que les
capitaux-investisseurs tentent souvent de faire coïncider la date d’introduction en bourse
avec l’avènement d’une période haussière sur le marché financier.
En revanche, les résultats d’autres études vont à l’encontre de l’hypothèse des fenêtres
d’opportunité. Selon Jung, Kim et Stulz (1996), il est improbable que la surévaluation
temporaire des titres soit corrigée par le marché dans le temps. En ajustant les rendements
des titres introduits par les rendements de portefeuille de référence (avec le ratio MTBV
« Market-to-Book-Value »), les résultats concluent à la persistance de la sous-performance
à long terme. Dans un autre contexte, Lee (1997) invalide l’hypothèse des fenêtres
d’opportunité lors de son étude sur les augmentations de capital. Selon l’auteur, les
dirigeants des entreprises émettrices d’actions ne connaissent pas forcément le degré de
surévaluation de leurs titres et n’auraient alors aucun intérêt à profiter des périodes
haussières.
De leur côté, Helwege et Liang (2004) rejettent également l’hypothèse dans leur étude
portant sur les tendances des performances économiques postérieures à l’introduction. En
effet, les auteurs rapportent que les entreprises introduites pendant les périodes haussières
ne sont pas caractérisées par de moins bonnes performances opérationnelles, que les
entreprises introduites durant les périodes baissières. De plus, l’analyse du profil des
entreprises introduites pendant les périodes baissières, montre qu’elles présentent en
moyenne de bonnes perspectives de croissance, ainsi qu’un certain degré d’innovation.
75
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
3. 3. 3. Hypothèse de gestion des résultats
La majorité des études se focalisant sur la gestion des résultats, postulent que les
entreprises gèrent leurs résultats en réponse à des contextes économiques spécifiques.
L’introduction en bourse représente un de ces contextes, où les managers des entreprises
nouvellement introduites pourraient être tentés de s’engager dans la gestion stratégique des
résultats. Leur fin est de surévaluer le prix d’émission des titres et d’augmenter par
conséquent les fonds issus de l’introduction. C’est dans cet ordre d’idées que Healy et
Wahlen (1999, p. 368) ont noté que « la survalorisation observée lors des émissions
d’actions nouvelles peut être en partie attribuable à des pratiques de gestion de résultats
dans la période précédant l’introduction ».
Ainsi, divers travaux de recherche menés dans le contexte américain ont montré que les
managers déploient des efforts considérables afin de gérer les résultats, préalablement à
l’introduction en bourse (Friedlan, 1994 ; Cormier et Magnan, 1995 ; Teoch, Welch et
Wong, 1998 ; Teoch, Wong et Rao, 1998). A travers ces investigations, les chercheurs
tentent de savoir si les dirigeants possèdent la latitude suffisante pour modifier les comptes
de manière à amener les investisseurs à adopter des comportements excessivement
optimistes à l’égard des perspectives de l’entreprise.
Selon Aharony et al. (1993), certaines catégories d’entreprises sont plus susceptibles que
d’autres de gérer leurs résultats lors des émissions initiales. Il s’agit des entreprises de
petite taille, lourdement endettées et qui font appel à des vérificateurs et courtiers non
réputés. Alors que pour Friedlan (1994), une telle pratique est en partie facilitée par
l’incapacité des intermédiaires de détecter tous les choix comptables effectués par les
émetteurs et s’appuient plutôt sur l’opinion des auditeurs. Teoch et Wong (2002) imputent
de leur part, la responsabilité de décoder la pratique de gestion à d’autres acteurs
intervenant lors des offres publiques initiales. Selon ces auteurs, l’association entre la
gestion des résultats et la sous-performance future semble signaler plutôt que ce sont les
investisseurs et les analystes qui ne sont pas en mesure de détecter les traitements
comptables opérés avant l’introduction.
76
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Cormier et Magnan (1995) ont montré que les entreprises gèrent leurs résultats à la hausse
lors d’un premier appel public à l’épargne, afin d’augmenter le prix d’émission des titres.
En particulier, ces deux auteurs ont analysé la gestion des résultats des firmes qui insèrent
des prévisions dans leurs prospectus d’émission. L’échantillon de l’étude comprend 71
entreprises ayant publié des prévisions dans leurs notices d’introduction déposées auprès
de la Commission des Valeurs Mobilières du Québec au cours de la période comprise entre
1985 et 1992. Quant au groupe de contrôle, il inclut 49 entreprises ayant fait un premier
appel public à l’épargne au cours de la même période, mais n’ayant pas inséré des
prévisions dans leurs prospectus d’émission. Les résultats obtenus ont montré que les
managers des entreprises publiant des prévisions, procèdent à la gestion de leurs résultats
afin de minimiser les fluctuations entre les performances réelles et les prévisions publiées.
Teoch, Welch et Wong (1998) sont les premiers à associer l’intensité de la manipulation
des résultats aux performances boursières subséquentes à l’introduction. Les auteurs ont
analysé cette association en fonction des ajustements sur les flux de liquidités pratiqués par
1 649 entreprises autour de leurs dates d’introduction, sur la période 1980-1992. En
décomposant le résultat net en flux de revenus d’exploitation (« cash-flows from
operations ») et en comptes de régularisations discrétionnaires (« discretionary
accruals »), les auteurs ont rapporté une corrélation positive entre la sous-performance
relative à une période de trois ans et la taille de ces comptes. Explicitement, les résultats
ont montré que plus les managers augmentent les résultats par la manipulation des comptes
de régularisations discrétionnaires, plus les performances boursières déclinent juste après
l’offre. Une telle conséquence corrobore l’idée que le marché sanctionne ultérieurement les
dirigeants qui ont cherché à duper les investisseurs au moment de l’introduction, en leur
fournissant des informations trop optimistes. Les déductions de Teoch et al. (1998) sont
sujettes au respect de deux hypothèses : la première postule que la pratique de gestion des
résultats n’est pas transparente pour les investisseurs externes ; la seconde défend le fait
que les investisseurs font confiance aux rapports financiers des sociétés candidates à
l’introduction.
Dans un contexte similaire, Marquardt et Wiedman (2002) ont montré qu’à l’occasion des
émissions initiales, les entreprises accélèrent la reconnaissance de leurs produits et
augmentent la valeur de leurs créances. Les analystes et les investisseurs ne seraient
généralement pas en mesure de décrypter rapidement ces manipulations. Subséquemment,
77
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
leur découverte pourrait expliquer la performance relativement faible des nouvelles
émissions sur le marché secondaire.
3. 3. 4. Les hypothèses alternatives de la sous-performance à long terme
Nous ne pouvions bien entendu clore ce développement dédié aux courants justificatifs de
la sous-performance à long terme, sans faire appel à d’autres explications sous-jacentes à
l’anomalie. Il s’agit des hypothèses associant la sous-performance au retrait de la cote, aux
changements organisationnels et enfin, aux coûts d’agence.
3. 3. 4. 1. Retrait du marché et sous-performance à long terme
Hormis les cas de radiation de marché suite au non respect des critères de cotation, le
retrait du marché pourrait provenir d’un acte délibéré de l’entreprise. Le transfert à un
autre marché offrant des conditions plus assouplies de présence à la cote, pourrait susciter
ce retrait. Sur le marché américain, Seguin et Smoller (1997) ont rapporté que 25,5 % des
entreprises introduites sur le Nasdaq entre 1974 et 1988 ont choisi de se retirer
volontairement de la cote.
Dans ce contexte, Benninga, Helmantel et Sarig (2004) ont exploré une nouvelle
explication du déclin des performances financières, en se fondant sur la possibilité de
retrait volontaire du marché. Selon les auteurs, une telle possibilité est similaire à une
option de vente sur la valeur de l’entreprise. Elle représenterait une plus grande part de la
valeur totale pour les entreprises récemment introduites en bourse que pour celles
anciennement cotées. Cette situation implique forcément la diminution de la rentabilité des
entreprises nouvellement cotées par rapport à la rentabilité des entreprises cotées sur le
marché depuis longtemps. Il paraît alors évident qu’elles affichent une sous-performance à
long terme.
Envisageant le cas du retrait involontaire de la cote pour cause de faillite, Lewis, Seward et
Foster-Johnson (2000) ont attribué le déclin des performances boursières subséquent à
l’introduction, à la présence d’entreprises défaillantes. Leur étude a été conduite sur un
échantillon de 1 955 introductions en bourse réalisées aux Etats-Unis sur la période 19881995. Les résultats ont mis en exergue que les entreprises ayant fait faillite, sont
78
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
caractérisées par des rentabilités à long terme plus faibles que les autres entreprises. A cet
égard, les auteurs postulent qu’en périodes haussières, des entreprises dont la situation est
douteuse sont introduites par des intermédiaires non réputés. De fait, ce sont ces
entreprises qui ensuite, font faillite et sont retirées de la cote après avoir contribué
significativement à la dégradation des rentabilités à long terme.
3. 3. 4. 2. Les changements organisationnels et sous-performance à long terme
L’introduction en bourse est un processus lourd qui nécessite de profondes adaptations
juridiques, comptables et organisationnelles, pouvant peser sur la performance des
entreprises récemment introduites en bourse. Ainsi, Von Eije, De Witte et Van der Zwan
(2004) ont le mérite d’aborder un aspect non exploré par les études antérieures : le volet
organisationnel. Leur étude a mis en œuvre que les changements opérés dans l’organisation
suite à l’introduction en bourse, pourraient être pertinents dans la justification du déclin de
la performance à long terme. En particulier, les auteurs se sont focalisés sur certains
changements organisationnels engendrés par une opération d’introduction, relatifs à la
gestion financière, à la communication et à l’innovation.
L’étude a été menée sur la base d’un entretien auprès des dirigeants de 27 entreprises
cotées sur la bourse d’Amsterdam entre 1987 et 1997. Von Eije et al. (2004) ont montré
que sur l’échantillon étudié, 19 ont réalisé de bonnes performances sur le moyen et le long
terme, contre 8 qui ont de moins bonnes performances. Par ailleurs, ils ont observé que les
répondants ont mentionné dans plus de la moitié des réponses, que des changements
notables sont intervenus dans quatre aspects organisationnels : l’efficacité et l’efficience
dans le mode de gestion, la planification et le contrôle des résultats, la budgétisation et la
communication interne. L’association de ces changements avec la performance à long
terme,
fait
apparaître
que
les
entreprises
concernées
par
ces
modifications
organisationnelles se ont distinguées par une meilleure performance à long terme. De plus,
la performance des entreprises était significativement plus élevée dans les entreprises où
les répondants ont noté des changements dans tous les domaines. Ainsi, bien que les
résultats de l’étude soient de portée limitée vu la faiblesse de la taille de l’échantillon,
l’étude de Von Eije et al. (ibid) pourrait ouvrir les pistes à d’autres investigations explorant
l’impact occulté du volet organisationnel.
.
79
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
3. 3. 4. 3. Excès d’optimisme des analystes
Force est de reconnaître que l’opinion des analystes, à travers les recommandations qu’ils
émettent, oriente les investisseurs dans leurs choix de participation aux nouvelles offres
d’actions. Particulièrement, la fiabilité des prévisions qu’ils formulent joue un rôle
déterminant dans la souscription des titres.
Selon, Michaely et Womack (1999), les recommandations des analystes affiliés aux
intermédiaires financiers sont exagérément positives au moment de l’introduction, ce qui
peut inciter les investisseurs à surestimer la valeur des titres. Sur un échantillon de 392
introductions en bourse réalisées aux Etats-Unis entre 1990 et 1991, les auteurs ont
examiné les recommandations des analystes financiers diffusées à la fin de la période dite
« calme » 22 . Sur un horizon d’un mois après cette période, les résultats ont révélé que les
analystes employés par les intermédiaires financiers ont émis des recommandations d’achat
extrêmement optimistes, de 50 % supérieures à celles des analystes indépendants. Par
ailleurs, le comportement opportuniste des analystes apparaît, lorsque la performance
boursière des entreprises recommandées par des analystes affiliés est presque 50 %
inférieure à celle des entreprises recommandées par des analystes indépendants.
L’hypothèse d’excès d’optimisme des analystes a été également validée dans l’étude de
Degeorge et Derrien (2001), menée sur un échantillon de 243 entreprises introduites sur les
Second et Nouveau Marchés français entre 1991 et 1998. Les résultas obtenus témoignent
que les prévisions émises par les analystes, notamment non affiliés, sont plus exactes que
les prévisions insérées dans les prospectus d’introduction. Ces dernières sont entachées
d’un biais d’optimisme significatif avec une moyenne de 2,52 % d’erreur de prévision sur
la première année. De plus, les auteurs confirment que le déclin observé des performances
boursières récolte les déconvenues des prévisions biaisées. Les prévisions des analystes
financiers étaient trouvées également largement optimistes dans l’étude de Labégorre
(2003) qui a apporté une erreur de 105 % pour les prévisions des analystes affiliés et 88 %
pour celles formulées par l’entreprise.
22
C’est la période dénommée « quiet period » durant laquelle l’entreprise et ses intermédiaires ne peuvent
émettre d’informations concernant les résultats réels ou prévisionnels de l’entreprise. La révélation de toute
opinion concernant la valeur de l’action est également interdite. Elle a été fixée par la SEC à 25 jours après
l’émission.
80
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse
Conclusion du chapitre 1
Nous avons consacré la première section de ce chapitre à présenter l’organisation d’une
introduction en bourse, ses différentes étapes, ainsi que les acteurs impliqués dans
l’opération. Les avantages et les inconvénients souvent associés à l’accès d’une entreprise
à la bourse ont été également élucidés. Notre objectif était de donner un aperçu sur le
contexte institutionnel sous-jacent aux offres publiques initiales, afin de préparer le terrain
à exposer les anomalies d’évaluation d’un nouveau titre.
Nous avons ensuite, réservé les deuxième et troisième sections à étudier respectivement le
phénomène de sous-évaluation et le phénomène de sous-performance à long terme,
approchés en suivant le même enchaînement des développements. Dans un premier temps,
nous nous sommes attardés sur la définition de l’anomalie, en évoquant certaines notions
souvent associées à une telle définition. Dans un second temps, nous avons procédé à une
synthèse des différentes recherches portant sur le phénomène. L’universalité des deux
anomalies sur la majorité des places financières ne peut qu’attester de leur poids
grandissant dans les problématiques liées à l’évaluation des entreprises fraîchement
introduites en bourse. Enfin, nous avons exposé pour chaque anomalie, les principales
explications avancées par les travaux empiriques. A la lumière de ces études, il semble que
l’asymétrie informationnelle dont pâtissent les partenaires de l’introduction, est au cœur
des théories explicatives de la décote initiale, alors que le comportement irrationnel des
investisseurs est à l’origine du déclin des performances boursières. Nous avons ainsi écarté
les justifications explorées à partir de l’offre d’information financière, afin de les présenter
dans le second chapitré dédié exclusivement à la communication financière dans le
contexte particulier des introductions en bourse.
81
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
Chapitre 2. La communication financière lors des
introductions en bourse
La communication financière a acquis au cours de ces dernières années une importance
accrue, favorisée à la fois par les évolutions technologiques et la demande croissante du
marché. A cet égard, Il est important de distinguer entre l’information financière qui
correspond aux obligations légales qu’une entreprise doit respecter et la communication
financière. Cette dernière est souvent non réglementée et vise à modeler l’image de
l’entreprise à travers par exemple, l’offre d’information volontaire (Michaïlesco, 1999 ;
Depoers, 2000). C’est dans la même lignée d’idées, que Marois et Bompoint (2004, p. 173)
argument que « la différence entre information financière et communication financière
s’explique dans le fait que l’information financière est brute, alors que la communication
financière est « orientée » par les sociétés émettrices pour faire passer des messages ».
Levier fondamental pour l’entreprise, la communication financière répond à la fois à des
obligations légales et à un besoin de visibilité pour les différents utilisateurs. Cette
évolution est justifiée dans le cadre des introductions en bourse, où les entreprises sont
souvent tentées de dépasser le strict cadre réglementaire pour mettre en place une véritable
politique de communication, afin de susciter et entretenir l’intérêt du marché.
L’amélioration de la valorisation du titre est incontestablement l’une des principales
retombées escomptées d’une telle politique. Ces propos ont été confirmés par Kablé (2003,
p. 159) qui a constaté que « l’analyse des valeurs qui réussissent leur parcours boursier
révèle que ces sociétés appliquent une véritable stratégie de communication, constante et
cohérente sur plusieurs années, qui conditionne, sans la garantir, la bonne tenue de leur
cours de bourse ».
En s’introduisant en bourse, une société est supposée accepter la logique du marché et
donc son adaptation aux exigences de transparence. Cette dernière est un principe
fondamental de la finance de marché : le marché ne fonctionne correctement que s’il
dispose de toute l’information pertinente. Autrement dit, sans information suffisante et de
qualité, les investisseurs ne peuvent prendre des décisions éclairées. La transparence de
82
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
l’information contribue à cet égard, à rendre le jugement rationnel, comme il est présumé
dans le cadre de la théorie néo-classique (Labégorre, 2003 ; p. 9).
De fait, l’événement de l’introduction en bourse modifie profondément l’environnement
informationnel des sociétés candidates. Nous réservons ainsi une première section, à
présenter les obligations légales en matière d’information comptable et financière qui
s’imposent sur les entreprises depuis leur accès à la bourse. Dans une seconde section,
nous faisons le point sur les fondements théoriques sous-jacents à la communication
financière lors des introductions en bourse. Enfin, nous passons en revue dans une
troisième section, les écrits sur l’association entre la communication financière, l’accès aux
marchés financiers et l’évaluation des entreprises.
Section 1. Cadre réglementaire de la communication financière
lors des introductions en bourse
L’adoption d’une stratégie de communication financière adaptée aux exigences du marché,
est souvent perçue comme la condition sine qua non pour qu’une entreprise réussisse son
introduction
en
bourse.
En
fait,
son
environnement
informationnel
diffère
significativement entre la période précédant l’introduction et celle qui lui succède (§1.1).
Le contenu de l’information, mais également ses délais de publication et ses modes de
diffusion, sont fortement encadrés par les textes légaux et les règlements des autorités
boursières (§1.2). Par ailleurs, on assiste ces derniers temps, à des évolutions structurelles
profondes qui impactent les marchés boursiers et tentent de renforcer la sécurité et la
transparence des entreprises (§1.3).
1. 1. L’environnement informationnel des introductions en bourse
L’introduction en bourse implique un changement profond de l’environnement
informationnel. Une société qui entre sur le marché financier est supposée accepter ses
principes de fonctionnement. L’adaptation aux exigences de transparence est la condition
primordiale de la réussite d’un tel accès. Contempler cet environnement, amène tout
observateur à décrypter son changement entre la période précédant l’introduction et la
période postérieure.
83
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
1. 1. 1. Période antérieure à l’introduction
Préalablement à l’introduction en bourse, l’entreprise prépare via ses services comptables
et financiers, des informations conçues principalement pour les besoins de sa gestion
interne. D’autres fonctions peuvent être assignées à ces informations. Objectives, elles
constituent un moyen de preuve entre les partenaires commerciaux. Elles forment le
principal support pour les actionnaires et les salariés, puisqu’elles les rassurent sur la bonne
conduite financière de l’entreprise. De même, elles permettent aux banquiers pourvoyeurs
de fonds, de statuer sur la solvabilité de l’entreprise et aident les administrations,
notamment fiscales, dans leurs investigations ou contrôles. Teller (1998) parle dans ce
cadre d’une véritable « consommation » de l’information comptable qui répond à des
besoins aussi multiples qu’hétérogènes. Dans ce cadre, de nombreuses entreprises
choisissent de limiter leur communication financière au strict cadre réglementaire, en
optant pour la confidentialité de certaines informations. Ainsi, la non cotation met
l’entreprise à l’abri de toute perte d’avantage concurrentiel et garantit une certaine opacité
de ses opérations et échanges.
S’intégrant dans cette logique, des auteurs ont tenté d’analyser la sensibilité des entreprises
à la divulgation de certaines informations et son influence sur leur décision d’entrée en
bourse. En classant les informations internes d’une firme en informations technologiques
d’une part et stratégiques d’autre part, Campbell (1979) a montré dans son modèle que la
révélation de la deuxième catégorie d’informations implique systématiquement une
destruction de la valeur de l’entreprise. Il en résulte que les entreprises dans lesquelles les
informations stratégiques sont importantes pour leurs développements sur le marché, sont
les moins enclines à envisager une introduction en bourse.
De manière similaire, Yosha (1995) a essayé de détecter la sensibilité des entreprises à la
divulgation d’informations sur leur fonction de recherche et développement. Son modèle a
révélé une corrélation négative entre le degré d’importance d’une telle fonction et la
probabilité d’une introduction en bourse. Par ailleurs, les validations empiriques ont mis en
exergue que la diffusion de plus d’informations suite aux offres publiques initiales a un
impact sur le changement de la politique d’impôt. En effet, les entreprises introduites en
bourse n’ont plus la possibilité de réduire l’impôt puisqu’elles sont tenues de publier
périodiquement leurs états financiers. L’hypothèse de l’impact de la diffusion
84
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
d’information sur l’impôt a été également testée et corroborée par Pagano, Panetta et
Zingales (1998). Ces auteurs ont rapporté une augmentation du taux d’impôt de 2 % suite à
l’accès en bourse des entreprises étudiées. Une telle augmentation est due à l’absence de la
possibilité d’évasion d’impôt.
En conclusion, ces études corroborent le fait que la perte de confidentialité, engendrée par
les exigences informationnelles du marché, pourrait freiner toute décision d’accès à la
bourse.
1. 1. 2. Période postérieure à l’introduction
L’ouverture du capital multiplie les cibles de l’information financière. D’autres
destinataires plus exigeants sont désormais présents : les investisseurs, les intermédiaires
financiers, les gestionnaires de fonds, les journalistes, les agences de notation, les instances
réglementaires. La présence de ces nouveaux destinataires n’exclut pas pour autant les
autres utilisateurs préexistants à l’introduction (actionnaires, pourvoyeurs de fonds,
administrations, etc.). La société fraîchement introduite à la cote doit soigner toutes ces
cibles et tenter de répondre efficacement et rapidement à leurs besoins, régis tous par
l’urgence à des degrés variés. A cet effet, Kablé (2003, p. 189) note que « ces différents
acteurs ont une conscience aiguë de leurs rôles, de leurs droits, de leurs prérogatives, et de
leur légitimité qui n’est ni contestable ni contestée. Ils participent tous au même système,
et chacun est interdépendant des autres. Certains, comme les analystes et les journalistes,
sont des prescripteurs, tandis que les investisseurs professionnels et particuliers sont
décideurs. Le mode d’information, la compréhension, la hiérarchisation des priorités, les
délais varient d’un public à l’autre ». Des propos similaires sur la diversité des
destinataires de la communication financière, sont avancés par Marois et Bompoint (2004)
qui qualifient ces destinataires de « cibles interactives » car elles ont de nombreux liens
entre elles. Selon les auteurs, la société est le « centre de gravité » autour duquel plusieurs
acteurs gravitent, en ayant chacun un rôle bien précis à jouer.
85
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
1. 2. L’environnement institutionnel des introductions en bourse
En se référant au volet chronologique des obligations d’informations, nous exposons dans
un premier temps les obligations de publication au moment de l’introduction en bourse,
puis dans un second temps, celles caractérisant la période postérieure.
1. 2. 1. Les obligations légales de publication lors de l’introduction en bourse
Elles se déclinent presque systématiquement dans un document officiel publié à l’occasion
de l’opération, appelé prospectus d’introduction. Il est considéré dans une certaine mesure,
comme le point d’orgue et le support d’information le plus complet, en permettant aux
investisseurs de se forger une opinion sur la société et corollairement, sur le prix d’offre
proposé. Il est préparé conformément aux exigences de la législation sur les valeurs
mobilières. S’agissant du contexte français, l’obligation de sa publication est prévue par le
règlement général de l’Autorité des Marchés Financiers (AMF) 23 (Livre II-Emetteurs et
information financière 24 , article 212-1).
La rédaction du prospectus est assurée par les banquiers introducteurs, en étroite
concertation avec l’entreprise. Quoique les textes régissant son contenu n’aient pas cessé
de changer 25 , son contenu a respecté à peu près la même architecture, fondée sur les sept
chapitres suivants :
1- Renseignements généraux concernant les responsables du prospectus et les
responsables du contrôle des comptes ;
2- Renseignements relatifs aux titres émis ;
3- Renseignements de caractère général concernant l’émetteur et son capital ;
4- Renseignements concernant l’activité de l’émetteur, l’évolution récente et les
perspectives d’avenir ;
5- Renseignements concernant le patrimoine, la situation financière et les résultats de
l’émetteur ;
23
Rappelons que la loi de sécurité financière du 1er août 2003 a instauré un régulateur unique des marchés
réglementés en fusionnant la COB (Commission des opérations de bourse) et le CMF (Conseil des marchés
financiers) pour créer l’AMF (Autorité des marchés financiers).
24
Le règlement général de l’AMF (Livre II) remplace le règlement de la COB no 98-01 relatif à l’information
à diffuser, lors de l’admission aux négociations sur un marché réglementé d’instruments financiers ainsi que
le règlement n° 95-01 traitant de l’information à diffuser à l’occasion d’opérations réalisées sur le Nouveau
Marché (complété par l’instruction de la COB de décembre 2001). Le règlement général de l’AMF a été
modifié, pour la dernière fois, par arrêté du 2 avril 2009.
25
Actuellement, le contenu est régi par les articles 212-1 à 212-12 du règlement général de l’AMF.
86
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
6- Renseignements concernant l’administration, la direction et la surveillance de la
société ;
7- Renseignements sur l’évolution récente de la société et les perspectives d’avenir.
Le prospectus est établi selon l’un des schémas et modules figurant dans le règlement
européen n° 809/2004 du 29 avril 2004 qui est d’applicabilité directe en droit français
depuis le 1er juillet 2005. Par ailleurs, conformément à la loi no 2005-842 pour la confiance
et la modernisation de l’économie, le prospectus publié à l’occasion d’une opération par
appel public à l’épargne doit comprendre un résumé. Toutefois, la loi limite les cas dans
lesquels une action en responsabilité civile peut être intentée sur la base de ce seul résumé.
S’agissant de la langue de rédaction, lorsqu’une offre au public est faite en France, le
prospectus doit être rédigé en français. Il peut cependant être établi en anglais avec une
traduction du résumé en français lorsque l’offre porte sur certains titres de créance. Il en est
de même, lorsque l’émetteur a son siège dans un pays tiers et que l’offre est réservée aux
salariés des filiales françaises du groupe. Au cas où l’admission sur un marché réglementé
est prévue en France, le prospectus visé par l’AMF doit être rédigé en français ou en
anglais et le résumé traduit en français.
Tout en demeurant dans le cadre réglementaire régissant la diffusion du prospectus, les
commissaires aux comptes jouissent d’un rôle important, puisqu’ils se portent garants de la
régularité et la complétude des informations contenues dans ce document. Ils présentent
leurs conclusions sur la sincérité des informations comptables et financières et le cas
échéant, leur concordance avec les comptes annuels dans un avis intégré dans le premier
chapitre. S’agissant des éléments prévisionnels, les commissaires aux comptes sont amenés
à vérifier la concordance entre les hypothèses retenues et les divers calculs effectués, sans
pour autant se prononcer sur la pertinence et la cohérence de ces hypothèses 26 . Un extrait
de l’attestation des commissaires aux comptes, recueilli à partir du prospectus
d’introduction de la société Cyberdeck (introduite au Nouveau Marché le 27/06/2000),
révèle leur déni de toute responsabilité à l’égard des informations prévisionnelles dans les
propos suivants : « il est précisé qu'il ne nous appartient pas de nous prononcer sur les
hypothèses sous-tendant les informations prévisionnelles et que, s'agissant de prévisions
présentant par nature un caractère incertain, les réalisations sont susceptibles de différer
26
La responsabilité des commissaires aux comptes quant aux informations prévisionnelles est régie par
l’article 212-15 du règlement général de l’AMF.
87
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
des informations prévisionnelles présentées... Nos diligences sur les autres informations
prévisionnelles ont consisté à vérifier que les divers calculs ont été effectués conformément
aux hypothèses telles qu'elles sont décrites au paragraphe 4.6.2 du prospectus, sans avoir à
apprécier les objectifs économiques ou la pertinence de ces hypothèses ».
Par ailleurs, la régularité de la panoplie d’informations insérées dans le prospectus est
assurée dans une certaine mesure, par le contrôle effectué par les autorités de marché. En
effet, une fois préparé, le prospectus d’introduction est instruit par les deux instances
réglementaires, auprès d’Euronext et de l’AMF, chacune ayant un rôle spécifique.
Euronext s’assure que l’entreprise est pérenne et saine juridiquement, en envisageant tous
les risques que peuvent subir les futurs investisseurs. Tandis que l’AMF veille à vérifier la
qualité et la sincérité de l’information fournie et peut indiquer, le cas échéant, des éléments
à modifier et/ou des données complémentaires à ajouter. Mais toutes les deux s’attachent à
préserver les droits des futurs actionnaires. A cet effet, le règlement général de l’AMF
interdit explicitement de diffuser des informations erronées pouvant porter atteinte à la
protection des investisseurs. Cette interdiction est mentionnée dans l’article 632-1 qui
précise que « toute personne doit s’abstenir de communiquer, ou de diffuser sciemment des
informations, quel que soit le support utilisé, qui donnent ou sont susceptibles de donner
des indications inexactes, imprécises ou trompeuses sur des instruments financiers émis par
voie d’appel public à l’épargne au sens de l’article L. 411-1 du code monétaire et financier,
y compris en répandant des rumeurs ou en diffusant des informations inexactes ou
trompeuses, alors que cette personne savait ou aurait dû savoir que les informations étaient
inexactes ou trompeuses ». Par ailleurs, la rigueur de l’AMF s’étend jusqu’à infliger des
sanctions lourdes sur les personnes physiques et morales.
En opposant son visa, l’AMF n’approuve ni l’opportunité de l’opération, ni
l’authentification des éléments comptables et financiers présentés. Elle se prononce plutôt
sur la pertinence et la cohérence de l’information présentée aux investisseurs. La
possibilité pour l’AMF d’assortir son visa d’un avertissement rédigé par ses soins est
supprimée par la loi pour la confiance et la modernisation de l’économie 27 . Cependant, les
27
Avant l’instauration de la loi pour la confiance et la modernisation de l’économie, le visa délivré par
l’AMF (ou par l’ancienne instance de réglementation, la COB), est parfois assorti d’un avertissement, qui
figure sur la première page du prospectus. Les exemples d’avertissement sont multiples. Il peut s’agir de
facteurs internes (trop grande dépendance par rapport à certains clients, activités ou marchés), de risques de
dilution liés à l’attribution d’options sur les actions, d’incertitudes liées à la prolongation d’un contrat, etc.
88
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
communications à caractère promotionnel doivent comporter une mention attirant
l’attention du public sur la rubrique « facteurs de risques » du prospectus et le cas échéant,
inclure à la demande de l’AMF un avertissement plus spécifique.
Le prospectus doit être mis à la disposition du public, au plus tard cinq jours de bourse
avant le lancement effectif de l’opération, selon l’un des moyens de diffusion suivants 28 :
- soit par publication dans un journal d’informations économiques et financières à
diffusion nationale ou à large diffusion ;
- soit par mise à disposition gratuite au siège social de la société ou auprès des
agents intervenant lors de l’opération d’introduction tels que l’intermédiaire
introducteur ;
- soit par mise en ligne sur le site internet de la société ou sur celui du marché
réglementé ou celui des intermédiaires financiers qui placent ou négocient les
instruments concernés.
La société a la possibilité, si les moyens le permettent, de réunir entre ces différentes
formes de diffusion. Si le prospectus est mis à disposition gratuite ou mis en ligne sur
internet, la société doit également publier le résumé du prospectus dans la presse écrite ou
publier un communiqué – dont elle s’assure de la diffusion effective et intégrale dans la
presse – précisant les modalités de mise à disposition du prospectus.
1. 2. 2. Les obligations légales de publication lors de la vie boursière
Les obligations de publication lors des offres publiques initiales ne se limitent pas à la
préparation et à la publication du prospectus d’introduction, mais s’étendent pour couvrir
d’autres obligations légales caractérisant la vie boursière. Ces dernières portent sur la
diffusion des informations comptables, essentiellement les états financiers, ayant pour
vocation de s’adresser au public le plus large (information dite périodique). Or, par
essence, cette catégorie d’informations intervient a posteriori, parfois bien après
l’occurrence d’événements modifiant la situation de la société. Le régulateur a donc
introduit la notion d’information permanente, qui porte sur l’obligation d’information du
public à propos des faits significatifs susceptibles d’influer sur le cours du titre. Les
28
Article 212-27 du règlement général de l’AMF.
89
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
sociétés cotées doivent également produire une information occasionnelle lors d’opérations
particulières, notamment lorsqu’elles font appel public à l’épargne 29 .
S’agissant de l’information périodique, les sociétés cotées sur un marché réglementé sont
tenues de publier au Bulletin d’Annonces Légales Obligatoires (BALO) 30 le chiffre
d’affaires trimestriel et les comptes annuels provisoires et définitifs, ainsi que les comptes
semestriels. L’AMF insiste sur la nécessité d’assortir les informations publiées de notes
explicatives et de commentaires permettant à la fois d’apprécier leur contenu et de faire
apparaître, le cas échéant, les éléments exceptionnels qui auraient pu intervenir. La
publication d’information périodique au BALO, ne concerne toutefois pas, les sociétés du
Marché Libre, réputées non cotées. Cela étant, en matière d’information financière, elles
sont soumises aux règles du Code de Commerce qui leur impose de déposer leurs comptes
au Greffe du Tribunal de Commerce 31 . Par ailleurs, outre la publication au BALO, les
sociétés divulguent également ces informations à l’ensemble de la communauté financière,
en diffusant un communiqué de presse.
Au delà de ces obligations de divulgations, les sociétés cotées doivent organiser des
réunions de présentation de leurs résultats annuels (et souvent semestriels) aux analystes et
journalistes financiers. La Société Française des Analystes Financiers (SFAF) et le Cercle
de Liaison des Informations Financières en France (CLIFF) préconisent ainsi, un minimum
de deux réunions de présentation des résultats semestriels par an. Ces réunions sont
considérées utiles par les dirigeants pour expliquer leur politique, justifier les résultats de
leur entreprise et répondre à des demandes d’informations parfois plus détaillées que celles
communiquées au BALO. Au même moment, les analystes et les journalistes sont un relais
d’opinion majeur et contribuent de façon très active au faisceau d’informations véhiculées
au marché. Les dirigeants des sociétés introduites sont de plus, astreints à d’autres
obligations d’informations vis-à-vis des investisseurs institutionnels. Leur rencontre
29
Selon l’article L. 411-1 du Code Monétaire et Financier, la notion d’appel public à l’épargne (APE) se
définit par deux types d’opérations (Ogien, 2007; p. 86) :
- « l’admission d’un instrument financier aux négociations sur un marché réglementé », c'est-à-dire tous
les instruments financiers négociables cotés en bourse ;
- « l’émission ou la cession d’instruments financiers dans le public en ayant recours, soit à la publicité,
soit au démarchage, soit à des établissements de crédit ou à des prestataires de service
d’investissement », c'est-à-dire les instruments financiers négociables mais non cotés en bourse.
30
Le BALO est le support légal de l’information financière des sociétés cotées.
31
Le Greffe du Tribunal de Commerce constitue le deuxième support légal de l’information financière après
le BALO.
90
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
s’effectue collectivement lors de « road shows », ou individuellement lors des « one-to-one
meetings ».
Figure également dans l’information périodique le document de référence, qui est un
instrument d’information de format standardisé, ayant le même plan que le prospectus
d’introduction et soumis au visa de l’AMF. Sa publication est recommandée, mais non
imposée pour les sociétés des Premier et Second Marchés. Elle a été rendue obligatoire
pour les sociétés du Nouveau Marché. Les entreprises publiant un document de référence
en retirent un double avantage : d’une part, leurs informations comptables et financières
sont présentées selon des normes reconnues par la communauté financière ; d’autre part,
leurs levées de capitaux ultérieures pourraient s’effectuer dans des délais plus brefs. En
effet, selon l’article 212-10 du règlement général de l’AMF, une fois ce document
enregistré, la société n’aura plus à établir qu’une simple note sur l’opération envisagée et
un résumé du prospectus.
Une synthèse des principales obligations d’informations périodiques (présentées sous
forme chronologique) dans le tableau 2-1 permet d’en mesurer la densité et le caractère
quasi-continu.
Tableau 2-1. Principales obligations relatives à l’information périodique
Types de publication
Chiffre d’affaires trimestriel (4ème
trimestre n-1)
Comptes annuels provisoires n-1
Chiffre d’affaires (1er trimestre n)
Tenue de l’assemblée générale (AG)
Date limite de publication au
BALO
J + 45 j
Emetteurs concernés
J + 4 mois
J + 3 mois + 45 j
J + 6 mois 1
Marchés réglementés
Marchés réglementés
Tous marchés
Marchés réglementés
Annonce de l’assemblée générale
Avis de réunion : AGO 2 – 30 j
Tous marchés 3
Avis de convocation : AGO –15j
Comptes annules définitifs
AGO + 45 j
Marchés réglementés
e
Chiffre d’affaires (2 trimestre n)
J + 6 mois + 45 j
Marchés réglementés
Comptes semestriels
J + 10 mois
Marchés réglementés
Marchés réglementés
Document de référence
Si prend la forme du rapport
annuel :
J + 5 mois
Sinon, pas de date limite.
Source : Règlement de l’AMF (Livre II. Emetteurs et information financière)
Pas de publication au BALO
Date de tenue de l’assemblée générale ordinaire
3
Pour les sociétés inscrites sur le Marché Libre, réputées non cotées, la publication est recommandée au
BALO et obligatoire dans un journal d’annonces publiques.
1
2
91
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
S’agissant de l’information permanente, elle porte sur les événements, positifs ou négatifs,
de la vie de l’entreprise, susceptibles d’avoir une incidence significative sur le cours du
titre ou sur les droits des porteurs de ce titre. Constituent par exemple, des faits devant faire
l’objet d’une communication : la proposition de dividendes, la signature d’un contrat
important, l’acquisition ou la cession de sociétés, les opérations juridiques telles les
augmentations de capital, les opérations de fusions et autres restructurations juridiques.
Toutefois, la société peut prendre la responsabilité de différer la publication de telles
informations. Pourtant, leur communication est parfois incontestablement délicate entre
d’une part, le devoir d’informer le marché (en particulier lorsque des rumeurs circulent) et
d’autre part, la nécessité de confidentialité dictée par la nature de l’opération. A cet effet, il
est toléré pour une société de ne pas communiquer ce type d’informations, si ces dernières
sont de nature à porter atteinte à ses intérêts légitimes et si elle est en mesure d’en assurer
la parfaite discrétion. A noter également, que ces obligations s’imposent à toutes les
sociétés des marchés réglementés et celles inscrites au Marché Libre qui font appel public
à l’épargne.
Enfin, l’information occasionnelle est celle qui devrait être publiée à l’occasion d’une
opération financière telle que l’introduction en bourse. L’AMF exige dans ce cadre, un
document d’information qui contient à la fois des informations sur la société émettrice (ou
les sociétés dans le cas d’une offre publique) et sur l’opération envisagée. La procédure est,
comme nous l’avons mentionnée précédemment, allégée pour les sociétés qui ont déjà
enregistré un document de référence, puisqu’elles peuvent se contenter de déposer auprès
de l’AMF une simple note d’information. L’obligation quant à l’information occasionnelle
est désormais obligatoire, aussi bien pour les sociétés des marchés réglementés que celles
inscrites au Marché Libre faisant appel public à l’épargne.
1. 3. Les évolutions récentes en matière de communication financière
Les évolutions qu’ont connues les marchés financiers ces dernières années ne sont pas sans
conséquence sur la communication financière des entreprises. L’enchaînement d’une
hausse exceptionnelle des cours et d’une baisse qui ne l’est pas moins, a engendré une crise
de confiance qui s’est répercutée sur toutes les entreprises cotées et plus fortement encore
92
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
sur les valeurs moyennes. Néanmoins, cette crise ne doit pas masquer plusieurs
changements entrepris par les instances de réglementation, pour réformer la structure des
marchés financiers et redonner à la communication financière de nouveaux « métiers ».
1. 3. 1. Des évolutions structurelles des marchés financiers
Par souci de simplification, la loi de sécurité financière du 1er août 2003 a instauré un
régulateur unique des marchés réglementés, doté d’une personnalité morale 32 : l’AMF
(Autorités des Marchés Financiers). Cette dernière a pour mission de réglementer et
contrôler l’ensemble des opérations financières portant sur des sociétés cotées :
introduction en bourse, émission ou cession de titres, offres publiques, fusions ou scissions.
Elle veille également à la protection de l’épargne investie en produits financiers, à
l’information des investisseurs et au bon fonctionnement des marchés. Une telle autorité
contribue à améliorer la communication financière des sociétés cotées, par le contrôle de la
qualité et de la sincérité des informations diffusées à l’occasion d’opérations financières.
Elle est habilitée à recevoir toute plainte du public portant sur les instruments et marchés
financiers et procède à cet effet à des enquêtes et contrôles. En cas de pratiques
contradictoires à ses réglementations ou aux obligations légales, elle dispose du plein droit
d’infliger des sanctions.
Le deuxième changement structurel est celui de la fin de la spécialisation des marchés
financiers depuis le 21 février 2005. En effet après cette date, la segmentation de la bourse
de Paris en quatre compartiments (Premier Marché, Second Marché, Nouveau Marché et
Marché libre) a été abondonnée au profit d’une fusion au sein d’un seul marché
réglementé : l’Eurolist et deux autres non réglementés : l’Alternext et le Marché Libre.
L’objet de la réforme de la cote est « d’améliorer la visibilité et la liquidité des PME au
sein de ces marchés et d’offrir de nouvelles opportunités de financement aux sociétés
européennes » (Ogien, 2007 ; p. 94).
32
Doter l’Autorité des Marchés Financiers (AMF) d’une personnalité morale lui permet de recruter ses
collaborateurs librement, afin qu’elle ne fonctionne pas comme une autorité administrative. De même, elle
peut bénéficier directement des ressources prélevées sur les opérations qu’elle contrôle. Cette personnalité
morale lui confère également la mission d’un « gendarme efficace » veillant au respect des règles du
fonctionnement du marché (Marois et Bompoint, 2004 ; pp. 200-201).
93
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
Les valeurs françaises sont ainsi réunies au sein d’une seule liste selon un classement
alphabétique. Celles cotées sur le marché réglementé disposent d’un corps de règles
uniques dictées par le règlement général de l’AMF, ainsi que le cadre réglementaire
européen qui s’applique pour toutes les nouvelles introductions.
1. 3. 2. Un renforcement de la sécurité des épargnants et de la transparence des
entreprises
La modernisation des autorités de contrôle à travers la naissance de l’Autorité des Marchés
Financiers, n’est que le premier volet de la loi de sécurité financière du 1er août 2003. Son
deuxième volet a été le renforcement de la sécurité des épargnants et la transparence des
entreprises. Ce volet prône l’instauration d’un contrôle externe sur la profession de
commissaire aux comptes avec la création du Haut Conseil du Commissariat aux Comptes.
Composé de professionnels qualifiés et de personnes représentant les autorités. Ce conseil
veille à vérifier le respect de l’indépendance et la déontologie des commissaires aux
comptes lors de leur exercice professionnel. Explicitement, il leur interdit de vendre aux
sociétés qu’ils auditent des prestations de conseil. De même, il renforce les pouvoirs des
actionnaires, grâce à plus d’informations et plus de contrôle. Ceci apparaît à travers
l’obligation du président du conseil d’administration de rendre compte à l’assemblée
générale, des informations sur l’organisation des travaux, y compris les procédures de
contrôle interne.
Par ailleurs, cette loi a imposé plus de transparence sur le gouvernement d’entreprise. En
effet, les sociétés cotées sont amenées à publier les éléments relatifs à leurs pratiques en
matière de gouvernement. Visés par l’AMF, ces éléments sont ensuite diffusés au marché
dans un rapport annuel. A cet égard, il faut rappeler que la loi NRE (Nouvelles Régulations
Economiques) du 15 mai 2001 a contribué à renforcer l’information des actionnaires des
sociétés cotées, notamment par l’obligation de communiquer l’information sur la
rémunération globale des dirigeants mandataires sociaux et sur le mode et les conditions
d’attribution des stock-options. De plus, les sociétés cotées sur un marché réglementé
doivent, dès la publication du rapport annuel 2002, préciser la manière dont elles prennent
en compte les conséquences sociales et environnementales de leur activité. Le décret
94
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
n°2002-221 du 20 février 2002 33 a fourni la liste exhaustive des informations à
communiquer. Celles qui relèvent du champ social sont proches de l’ancien bilan social,
tandis que les informations se rapportant à la gestion des risques environnementaux sont
totalement novatrices.
Enfin, pour en terminer sur les évolutions récentes caractérisant la communication
financière des sociétés cotées, il est intéressant de souligner les conséquences de la
réadaptation du référentiel comptable par l’instauration des normes IFRS (« International
Financial Reporting Standards »). Le basculement vers ces normes illustre l’impact de
l’influence des marchés sur la normalisation comptable (Boisselier et Dufour, 2007b). Ces
normes devraient imposer une plus grande transparence34 dans les comptes afin de mieux
répondre aux attentes des investisseurs et marquent ainsi le passage à une information
financière davantage économique.
1. 3. 3. De nouveaux « métiers » pour la communication financière
Les exigences accrues des marchés financiers en terme d’information financière ont poussé
les entreprises à doter la communication financière d’autres fonctions. Il est devenu
indispensable d’être à l’écoute des perceptions des acteurs qui ont des attentes différentes,
afin de promouvoir le titre, ainsi que la notoriété et l’image de la société. Dans ce cadre, la
communication financière est aujourd’hui une démarche de plus en plus « marketing »,
d’où l’apparition du terme « marketing boursier » ou « marketing du titre ». Comme l’ont
constaté Marois et Bompoint (2004, p. 177), « la communication financière est une arme
stratégique et tactique : en marketing, il y a un produit qui est le centre de toute réflexion
stratégique. L’action correspond au produit que la société cotée cherche à promouvoir. Le
cours de l’action dépend en partie de l’image de l’entreprise et son capital de confiance ».
Par ailleurs, la notion de « marketing du titre » est souvent encadrée par un terme plus
général, celui de « l’intelligence du marché » définie comme la capacité à appréhender le
fonctionnement du marché à travers une compréhension des besoins de ses acteurs. Selon
33
Ce décret est pris pour l’application de l’article L.225-102-1 du code de commerce et modifiant le décret
n°67-236 du 23 mars 1967 sur les sociétés commerciales.
34
Cette transparence se traduit notamment par la comptabilisation de certains éléments qui, selon l’ancien
référentiel comptable français, ne figurent pas au bilan, comme par exemple les crédits-baux et les stockoptions. Elle apparaît également à travers la multiplication des informations qui doivent figurer en annexes,
concernant les postes du bilan, du compte de résultat, certaines lignes de flux de trésorerie et les actifs et
passifs éventuels.
95
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
Kablé (2003, p. 195), « l’intelligence du marché repose sur la connaissance des
investisseurs actuels et potentiels, de leurs stratégies d’investissement ou de
désinvestissement, des valeurs « concurrentes », avec pour objectif d’optimiser son
actionnariat et le cours de son titre ».
Cette nouvelle orientation de la communication financière a suscité ces dernières années,
de nouvelles fonctions au sein des sociétés. En effet, les relations investisseurs sont
devenues fonction à part entière et les grandes entreprises se voient mettre en place des
services dédiés à la communication financière. Leur gestion est assurée par des
interlocuteurs, constamment à l’écoute des investisseurs, appelés « informateurs
financiers » (« investors relations managers »), ou « responsables de la communication
financière ». Dans les petites et moyennes entreprises, ces services sont assurés par une
agence de communication financière, qui soutient la direction générale ou financière dans
ses relations avec les investisseurs.
Section 2. Fondements théoriques de la communication financière
lors des introductions en bourse
Les travaux de recherche portant sur la communication financière représentent un courant
de recherche fécond. L’ensemble de ces travaux s’appuie en général, sur des assises
théoriques justifiant l’offre d’information financière. Nous procédons de la même manière
et nous réservons cette section à la délimitation des fondements conceptuels sous-jacents
aux propos de l’étude.
Le premier fondement repose sur la théorie de l’agence. En s’attachant aux différents
conflits qui coexistent au sein de l’entreprise, cette théorie propose un cadre d’analyse pour
justifier les stratégies de communication financière. Sous cet angle, la publication
d’information de qualité, apparaît comme un mécanisme de gouvernance efficace, destiné
à atténuer les coûts d’agence (Jensen et Meckling, 1976 ; Forker, 1992). Ainsi, dans le
contexte spécifique des introductions en bourse, les divulgations des entreprises candidates
pourraient être analysées sous l’angle de la théorie d’agence.
96
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
Les modèles de signal offrent également un terrain riche et intéressant pour analyser l’offre
d’information lors des introductions en bourse. En effet, plusieurs travaux de recherche ont
mis en exergue une forte asymétrie d’information dont pâtissent plusieurs acteurs lors des
offres publiques initiales (Cf. Chapitre 1). Or, c’est justement cette inégale répartition des
informations qui fonde la théorie des signaux. Sur les marchés financiers, les dirigeants des
bonnes entreprises développent des mécanismes de signalisation pour améliorer la
perception de la qualité de leurs entreprises. A cet effet, l’élargissement de l’éventail des
informations à publier, semble constituer un signal efficace pour les entreprises désirant
lever des capitaux. En particulier, dans le contexte des introductions en bourse, cette
attitude des dirigeants est justifiée par la volonté d’informer les investisseurs sur la vraie
valeur de l’entreprise. Enfin, la justification de la communication financière dans le cadre
de notre travail de recherche, ne pourrait être exhaustive sans se référer aux études
s’intéressant aux transactions sur le marché financier. Selon celles-ci, la diffusion
d’information financière améliore la liquidité des titres et par conséquent, a un effet
bénéfique sur le coût du capital (Amihud et Mendelson, 1986 ; Diamond et Verrecchia,
1991).
Nous allons, dans ce qui suit, développer en premier lieu, les fondements de la théorie de
l’agence et leur transposition au contexte des introductions en bourse (§ 2.1). Les assises
de la signalisation et leur intégration dans le même contexte, sont évoquées en second lieu
(§ 2.2). Nous achevons la section en présentant les fondements relatifs aux transactions sur
le marché financier (§ 2.3).
2. 1. Les fondements de la théorie de l’agence
La théorie de l’agence est souvent perçue comme le cadre théorique cantonnant l’offre
d’information financière. Elle place l’information au cœur de la réflexion sur la résolution
des conflits d’intérêts au sein des entreprises. Or, il nous semble au préalable nécessaire
d’évoquer brièvement ses principaux éléments.
2. 1. 1. Principes
Les relations d’agence naissent de la séparation des pouvoirs, notamment de la délégation
d’une tâche par un principal à un agent (Ross, 1973). Ces propos ont été repris par Jensen
97
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
et Meckling (1976) qui perçoivent l’entreprise comme un nœud de contrats. Selon ces
auteurs, la relation d’agence n’est qu’une relation contractuelle et conflictuelle entre le
principal (ou le mandant) et l’agent (ou le mandataire). Ce dernier est désigné pour
accomplir des services en son nom, ce qui implique une délégation d’un pouvoir de
décision. A cet effet, la théorie retient que tous les agents sont supposés agir de façon à
maximiser leur fonction d’utilité. Ces divergences pourraient être résolues en supposant
qu’on puisse établir un contrat qui les incite à agir conformément aux vœux du principal.
Une telle perspective d’agence s’applique parfaitement aux relations régnantes au sein des
entreprises. De fait, le dirigeant est chargé, pour le compte des actionnaires, de la fonction
de prise de décision en matière d’investissement et de financement. En cherchant
cependant à satisfaire ses propres intérêts, le dirigeant peut être tenté d’user de son pouvoir
de gestion pour détourner une partie de la richesse des actionnaires et des créanciers à son
profit. Ces tentations sont d’autant renforcées qu’aucun contrat ne peut spécifier
l’ensemble des obligations du dirigeant et qu’aucun système de mesure de performance ne
peut permettre d’évaluer les efforts fournis. Ainsi, l’opportunisme du dirigeant apparaît au
centre des relations d’agence.
Par ailleurs, les conflits d’intérêts entre les actionnaires et les créanciers font généralement
l’objet d’un intérêt particulier dans l’étude des relations d’agence. Dans ce lien contractuel,
le dirigeant aligne ses intérêts sur ceux des actionnaires afin de diminuer son
opportunisme. Il veille à prendre des décisions de financement et d’investissement ayant
toutes pour effet de transférer aux actionnaires une partie de la valeur de marché de
l’entreprise aux dépens des obligataires (Tremblay et al., 1993). A ce titre, deux problèmes
sont souvent soulevés : la substitution des actifs et le sous-investissement. Selon (Myers,
1977), la substitution des actifs se traduit par un comportement opportuniste du dirigeant
consistant à opter pour des actifs risqués susceptibles d’accroître de façon significative le
patrimoine des actionnaires, en leur transférant la richesse des créanciers 35 . Quant au sousinvestissement, il implique une politique sous-optimale d’investissement qui consiste à
rejeter des projets à valeur actuelle nette (VAN) positive, lorsque les avantages
bénéficieront aux créditeurs. Dans ses développements, Myers (1977) définit la valeur
35
Concrètement, la substitution des actifs se traduit par le fait que des actifs à forte variance sont substitués à
des actifs de plus faible variance, c'est-à-dire des actifs moins risqués. En cas de réussite du projet,
l’entreprise s’approprie la majorité des gains. En revanche, en cas d’échec, se sont les créanciers qui
subissent la majorité des coûts (Myers, 1977).
98
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
d’une entreprise comme étant la somme de la valeur des actifs déjà en place et de celle des
opportunités d’investissement (options de croissance). La valeur des actifs déjà en place est
indépendante des choix discrétionnaires futurs du dirigeant, alors que les opportunités
d’investissement sont, par définition, discrétionnaires 36 . Enfin, il importe de signaler que
dans les deux problèmes évoqués dans la fonction d’investissement, les créanciers sont
supposés irrationnels et n’anticipent pas le comportement opportuniste du dirigeant.
Pris ensemble et dans un contexte d’asymétrie d’information, les problèmes d’agence
existent parce qu’il est coûteux de rédiger et de faire respecter les contrats. Un moyen de
discipliner les comportements et de remédier aux failles des contrats est d’engager des
coûts d’agence. Jensen et Meckling (1976) les définissent comme étant la somme des trois
catégories de coûts suivantes :
- les coûts de surveillance ou de contrôle (« monitoring costs ») représentent
l’ensemble des dépenses engagées par le principal pour limiter le comportement
opportuniste de l’agent (les coûts liés à la mise en place de systèmes pour s’assurer
d’une bonne communication financière, à la gestion et la surveillance de
l’information, etc.) ;
- les coûts d’obligation ou de dédouanement (« bonding costs ») englobent les coûts
supportés par l’agent pour convaincre le principal qu’il oeuvre aux mieux de ses
intérêts ;
- la perte résiduelle correspondant à la perte d’utilité subie par le principal par suite
des divergences d’intérêts avec l’agent. Il subsistera toujours en effet, une certaine
divergence entre les décisions de l’agent et celles que le principal aurait prises pour
maximiser sa richesse. Contrairement aux autres coûts d’agence réels, la perte
résiduelle est un coût d’opportunité.
2. 1. 2. les relations d’agence dans le cadre des introductions en bourse
L’introduction en bourse est considérée comme étant un contexte propice à l’étude des
relations d’agence, puisque les différentes parties prenantes à l’opération sont souvent
inégalement informées. Leurs intérêts peuvent également diverger. Or, avant même
d’évoquer l’inégale répartition de l’information et la divergence des intérêts entre les
36
Myers (1977) compare les opportunités d’investissement à des « options d’achat ». Le prix de l’exercice de
l’option est constitué par l’investissement futur nécessaire à l’acquisition de l’actif.
99
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
acteurs, il est indispensable de s’attarder au préalable, sur les changements de la structure
de propriété induits par l’opération.
En effet, préalablement à l’offre publique initiale, la structure de propriété de l’entreprise
est caractérisée par une très grande concentration de la propriété entre les mains du
propriétaire ou des actionnaires d’origine. Après la cotation, deux situations sont souvent
envisageables. Dans la première, les actionnaires d’origine préfèrent garder le contrôle de
l’entreprise et choisissent en contrepartie, de liquider une petite partie du capital. Dans la
seconde situation, les actionnaires d’origine ne souhaitent plus garder le contrôle de leur
société et choisissent de se désinvestir partiellement ou complètement de celle-ci. Pour ce
faire, les actionnaires d’origine peuvent liquider leurs participations progressivement. Il en
résulte dans ce cas, une structure de propriété largement dispersée. De même, le
désengagement des actionnaires d’origine peut s’effectuer par le transfert de la propriété à
un autre investisseur, par une prise de contrôle ou encore par une vente de bloc de
participations.
Dans le contexte français, la structure de propriété est plutôt concentrée suite à
l’introduction en bourse. Broye et Schatt (2003b) recensent 402 introductions en bourse
entre 1986 et 2000 où le principal actionnaire détient environ 50 % du capital après
l’opération. En tenant compte des actions détenues par le second actionnaire, qui est
souvent membre de la famille ou co-fondateur de l’entreprise, les deux principaux
actionnaires conservent même les deux tiers des actions de l’entreprise. Leurs constats sont
en conformité avec ceux de Shleifer et Vishny (1997). Ces deux auteurs ont rappelé qu’à
l’exception des Etats-Unis et de l’Angleterre, où l’actionnariat est relativement dispersé, la
concentration de l’actionnariat des entreprises cotées en bourse constitue plutôt la règle.
Dans des pays tels que le Japon et l’Allemagne, une fraction élevée des actions se trouve
entre les mains des banquiers, alors qu’en Italie et ailleurs, elle est plutôt détenue par les
membres d’une même famille.
Transposés au contexte des introductions en bourse, les conflits d’agence peuvent émaner
de la relation actionnaires/dirigeant ou bien de la relation actionnaires-dirigeant/créanciers.
S’agissant de la première relation, l’origine des conflits est souvent imputée à la séparation
entre les fonctions de propriété et de décision au sein de l’entreprise. Comme il a été
précédemment avancé au niveau des fondements théoriques de la théorie d’agence, cette
100
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
séparation confère au dirigeant, un avantage informationnel sur les actionnaires. Il peut
alors s’approprier une partie de la valeur de l’entreprise au détriment des actionnaires en
prenant des décisions contraires à leurs intérêts, telles que des décisions d’investissements
sous-optimaux. Les actionnaires ont donc intérêt à contrôler l’emploi des fonds collectés,
en incitant le dirigeant à rendre publiques toutes les informations dont il dispose.
Sur un même plan, la relation entre le groupe dirigeant/actionnaires et les créanciers
pourrait être altérée suite à l’introduction en bourse. De fait, durant la période subséquente
à l’introduction, le dirigeant et les actionnaires peuvent prendre des décisions
préjudiciables aux créanciers. Par exemple, Les fonds levés peuvent être distribués sous
forme de dividendes, lesquelles distributions amputent souvent le capital économique de
l’entreprise. Ils peuvent être également investis dans des projets très risqués.
L’accroissement du risque de l’entreprise est dommageable pour les créanciers, dans la
mesure où il augmente la probabilité de non-remboursement, sans les associer aux
bénéfices correspondants. A cet effet, plus la valeur de l’entreprise repose sur d’importants
projets d’investissements et de faibles actifs corporels, plus la situation des créanciers est
profitable aux actionnaires (Myers, 1977). Dans de telles conditions, les créanciers peuvent
réduire l’espace discrétionnaire en lui imposant des contraintes d’informations sévères.
Ces différentes situations conflictuelles au détriment des actionnaires dans la première
relation d’agence et des créanciers dans la seconde, imposent l’institution de mécanismes
disciplinaires permettant d’éviter des transferts de richesse préjudiciables. L’offre
d’information pourrait être considérée comme l’un de ces mécanismes.
2. 1. 3. La gestion des relations d’agence à travers l’offre d’information
financière
En étudiant les conflits potentiels ou réels qui, au sein d’une entreprise, opposent les
dirigeants aux actionnaires et les actionnaires aux créanciers, la théorie de l’agence accorde
un rôle crucial à l’information dans la résolution de ces conflits. Jensen et Meckling (1976)
envisagent l’offre d’information financière comme un mode de gouvernance. Pour eux, la
publication d’information de qualité par le dirigeant est un moyen efficace d’atténuer les
conflits entre les créanciers et le dirigeant. Un tel moyen jouit d’une réelle supériorité, s’il
est comparé à la solution des clauses restrictives prévues dans le contrat de prêt. En effet,
101
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
soucieux d’allouer leur argent à des projets peu ou non rentables, les créanciers peuvent
prévoir des conditions (sous formes de clauses) protégeant leurs intérêts. Les emprunts
supplémentaires, les dividendes, les ventes d’actifs peuvent par exemple, restreindre le
pouvoir décisionnel des dirigeants, de manière à limiter les coûts d’agence (Schipper,
1981).
Toutefois, ces clauses présentent des limites. D’une part, l’incomplétude du contrat n’est
que partiellement palliée, vu l’impossibilité d’anticiper toutes situations génératrices de
conflits. D’autre part, comme tout mécanisme de surveillance, ces clauses entraînent des
coûts comme la rémunération d’experts judiciaires ou la baisse de la profitabilité de
l’entreprise en renonçant à des projets rentables. Or, le dirigeant a intérêt à ce que la
surveillance se fasse au moindre coût, puisque des coûts excessifs affectent la valeur de
l’entreprise et donc la richesse de toutes les parties prenantes. Jensen et Meckling (1976)
suggèrent alors que le dirigeant opte pour une stratégie de communication financière de
qualité. En particulier, la publication d’information financière détaillée sur l’évolution des
politiques de dividendes, d’investissement et d’endettement permet de gagner la confiance
des obligataires. Ces derniers peuvent désormais contrôler plus aisément l’emploi des
ressources et évaluer correctement les risques de transfert de richesse. Cette solution est
peu coûteuse puisque les informations additionnelles à divulguer sont déjà préparées pour
les besoins de gestion interne.
A ce titre, Labégorre (2003) constate que la publication des prévisions de résultat devrait
modérer les tentations d’opportunisme du dirigeant. Le contrôle de la gestion par les
actionnaires deviendrait plus facile, en rapprochant les réalisations des prévisions. Le rôle
de cette catégorie d’information est également justifié par le fait que lorsque le dirigeant
établit ses prévisions sur les résultats futurs, il intègre les bénéfices attendus des fonds
levés. La diffusion de l’information prévisionnelle pourrait dans ce cas, rassurer les
actionnaires sur le sort de l’opération. Cette incitation est d’autant plus accentuée que le
dirigeant est moins impliqué dans le capital après l’introduction, rendant difficile le
contrôle de ses efforts. Cette prédiction découle directement de la théorie de l’agence, en
vertu de laquelle les coûts de dédouanement, qui se traduisent en particulier par ceux d’une
meilleure communication financière, devraient augmenter avec la dilution de l’actionnariat
ou réciproquement, avec la diminution de la proportion des actions détenues par les
dirigeants.
102
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
Cette hypothèse a été testée et vérifiée par Gelb (2000) aux Etats-Unis, à partir des scores
accordés par les analystes financiers aux entreprises dans le cadre du concours du meilleur
rapport annuel organisé par l’AIMR (« Association for Investment Management and
Research »). Il démontre que la qualité des informations varie selon la structure de
propriété. Les firmes dont la participation des dirigeants est faible ont tendance à diffuser
plus d’informations dans le rapport annuel et dans les rapports trimestriels. Or, si les
dirigeants ne possèdent qu’une faible partie des actions, l’augmentation de valeur liée à
une meilleure communication financière ne leur profite pas directement. Leur attitude est
donc souvent justifiée par le risque que l’entreprise fasse l’objet d’une prise de contrôle et
donc le risque de leur remplacement, notamment lorsque l’entreprise affiche une faible
performance (Martin et McConnell, 1991).
La suggestion de Jensen et Meckling (1976) quant au rôle de la publication d’une
information de qualité dans la résolution des positions d’agence conflictuelles, a été
corroborée ultérieurement par d’autres prises de position. La divulgation de toute
information additionnelle sur les actions de l’agent contribue à améliorer la richesse des
contractants (Holmström, 1979). De même, elle est susceptible d’influencer les conditions
des contrats futurs (Lev, 1992). Elle représente également, une nouvelle règle de jeu
garantissant la pérennité de l’entreprise (Michaïlesco, 1999). Enfin, elle rend l’entreprise
visible à son environnement et stabilise ses relations avec ses partenaires (Labégorre,
2003).
2. 2. Les fondements de signalisation
Outre la théorie de l’agence, la panoplie des études relatives à l’offre d’information
financière s’est référée aux apports de la théorie des signaux. Partant de l’asymétrie
d’information entre offreurs et demandeurs de capitaux, les modèles de signal supposent
implicitement que l’avantage informationnel du dirigeant le prédispose à agir. Il limiterait
l’incertitude des investisseurs en émettant des signaux, qui peuvent être de différentes
natures.
L’analyse fait d’abord référence aux premiers travaux qui posent les fondements et les
caractéristiques de la signalisation. Les conclusions de ces travaux sont ensuite transposées
au cadre des introductions en bourse.
103
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
2. 2. 1. Principes
Toute activité de signalisation se produit en présence d’une information imparfaite dont
pâtit un acheteur face aux produits offerts. Les signaux sont émis pour résoudre le
phénomène induit par l’asymétrie d’information sur un marché, à savoir la « sélection
adverse ». Les travaux qui relèvent de la théorie des signaux trouvent leur origine dans les
travaux d’Akerlof (1970). En prenant l’exemple du marché des voitures d’occasion,
l’auteur présume que les acheteurs disposant d’une information imparfaite sur la qualité
des voitures, ne peuvent pas discerner les bonnes occasions des mauvaises. Ils n’acceptent,
par conséquent, de payer qu’un prix moyen fondé sur leurs connaissances a priori de la
distribution de probabilité de la qualité des voitures. Quant aux vendeurs des produits de
bonne qualité, ils ne peuvent ainsi espérer vendre leurs biens qu’à un prix inférieur à celui
auquel ils s’attendaient. Ils sont donc incités à quitter le marché sur lequel ne subsistent
que des produits de mauvaise qualité. Les acheteurs vont alors déserter le marché. Il en
résulte alors le phénomène de « sélection adverse » qui aboutit, en absence de mécanisme
ou d’organisme de régulation, à la disparition du marché. Les vendeurs disposant de
voitures de bonne qualité ont donc intérêt à entreprendre des actions permettant de signaler
leurs informations favorables au marché.
Transposés aux marchés financiers, les premiers modèles de signalisation suggèrent que les
managers des firmes performantes ont intérêt à révéler au marché la qualité de leur firme,
afin de se discriminer des firmes qui le sont moins. En se comportant ainsi, les dirigeants
permettent aux investisseurs d’évaluer correctement les titres proposés. Conformément au
principe de signalisation, ces dirigeants sont conscients que la rétention d’informations
privées conduit le marché financier à juger leur entreprise en fonction de la qualité
moyenne.
Dans cet ordre d’idées, Spence (1974) et Riley (1975) ont spécifié les conditions de la
signalisation. Le signal émis doit être crédible. Autrement dit, les dirigeants des moins
bonnes entreprises doivent être dissuadés de communiquer aux partenaires extérieurs de
« fausses » informations. Ce faisant, le marché peut leur infliger de graves sanctions. De là
découle la deuxième condition : l’émission du signal est coûteuse. Elle implique des coûts
explicites qui affectent la rémunération des dirigeants ou les revenus des actionnaires. De
plus, elle engendre d’autres coûts implicites se traduisant par la baisse de valeur des
104
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
actions en cas de pénalisation des faux signaux par le marché. Enfin, la dernière condition
tient à l’efficacité du signal. La satisfaction d’une telle condition requiert que son imitation
par des entreprises non performantes ne soit pas profitable.
Etant donné le caractère restrictif de telles conditions, peu de variables sont susceptibles de
servir de signal. Les premiers modèles proposés dans la littérature concernent le niveau de
participation des dirigeants dans le capital de leur société (Leland et Pyle, 1977), le niveau
d’endettement (Ross, 1977) et la politique de dividendes (Bhattacharya, 1979). Les
conditions de coût sont ainsi spécifiées dans chacun de ces modèles.
Dans le modèle de Leland et Pyle (1977) et dans le contexte d’asymétrie d’information
caractérisant le marché financier, la valeur de l’entreprise est positivement corrélée avec le
niveau de participation des dirigeants dans le capital. En effet, les managers investissent
davantage dans leur propre projet pour signaler au marché la qualité de leur entreprise. Le
coût de signalisation est représenté par la perte d’utilité induite par la nécessité d’investir
au-delà de ce qu’exigerait une diversification optimale du capital. Le niveau d’endettement
est plutôt la variable de signalisation dans le modèle de Ross (1977), où la valeur d’une
entreprise dépend de son taux d’endettement. En effet, en augmentant ce ratio, la firme se
signale comme étant plus performante. Le principe de base est qu’une entreprise pourra
supporter un niveau d’endettement d’autant plus élevé que ses cash-flows sont importants
et certains. En revanche, toute réduction de la dette est considérée par le marché comme un
signal négatif sur les cash-flows futurs. Le coût d’une telle activité de signalisation est,
bien entendu, l’augmentation du risque de l’entreprise suite à l’augmentation du niveau
d’endettement.
Enfin, Bhattacharya (1979) a conçu les dividendes comme signal des flux de liquidités
futurs de l’entreprise dans un cadre d’information imparfaite. Dans son modèle, il spécifie
la nature des coûts associés à cette activité de signalisation. D’une part, les dividendes sont
imposés à un taux supérieur aux gains en capitaux. D’autre part, s’ils dépassent le bénéfice
engendré, les dividendes sont financés par un endettement contracté à un taux supérieur
aux conditions normales du marché.
105
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
2. 2. 2. La signalisation dans le cadre des introductions en bourse
Le corpus théorique de la théorie des signaux s’est très vite étendu aux marchés financiers
et le cadre des introductions en bourse a constitué un terrain de recherches de prédilection.
Toutefois, force est de constater que les travaux ayant émergé dans ce contexte ont connu
une évolution remarquable. Les premiers modèles se sont focalisés sur des variables
traditionnelles liées aux caractéristiques des sociétés introduites et/ou aux caractéristiques
de l’opération d’introduction. De nouveaux travaux ont ensuite été élaborés en s’orientant
vers la publication directe d’information.
2. 2. 2. 1. Les variables traditionnelles
A l’origine, les premiers modèles de signalisation considèrent que le degré d’implication
des dirigeants dans un projet constitue un gage de sa qualité. D’autres modèles se sont
intéressés au choix des acteurs de qualité, lors du processus d’introduction. Enfin, une
dernière catégorie de modèles de signal perçoit que l’avantage informationnel du candidat
à l’introduction, le prédispose à sous-évaluer les actions introduites, afin de signaler aux
investisseurs la qualité de son entreprise 37 .
A. Signalisation par le pourcentage de propriété détenu par le propriétaire
Les modèles utilisant ce signal sont en majorité une application ou une réadaptation du
modèle de Leland et Pyle (1977). Ils partent tous du même principe : si les actionnaires
d’origine conservent peu d’actions suite à l’introduction, ils signalent aux investisseurs de
faibles perspectives de création de valeur, puisqu’ils ne cherchent pas à en profiter
personnellement. Au contraire, s’ils conservent une fraction importante d’actions, ils
véhiculent un signal crédible amenant à une augmentation de la valorisation de
l’entreprise.
Le premier modèle est celui de Downes et Heinkel (1982) dont l’application a porté sur un
échantillon de 297 introductions en bourse réalisées sur le marché américain durant la
période 1965-1969. En supposant que le risque spécifique est constant d’une firme à
37
Ces derniers modèles ne seront pas exposés dans les développements qui suivent, puisqu’ils ont été déjà
avancés au niveau des explications de la sous-évaluation, lors de la présentation des justificatifs fondés sur
l’asymétrie informationnelle entre l’entreprise et les investisseurs (Cf. Chapitre 1).
106
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
l’autre, les auteurs ont montré que le pourcentage de rétention du capital par l’entrepreneur
a un effet favorable et significatif sur la valeur de la firme.
Le modèle de Leland et Pyle n’a pas été validé dans le contexte canadien par Krinsky et
Retenberg (1989). En effet, grâce à un échantillon de firmes cotées à la bourse de Toronto,
les deux auteurs ont constaté qu’en tenant compte de l’effet d’autres variables, telles que la
qualité du souscripteur à forfait, le pourcentage de propriété conservé par le propriétaire
n’affecte pas la valeur de la firme à l’émission.
Ritter (1984) ne remet pas en cause la construction théorique de Leland et Pyle (1977),
mais souligne la difficulté d’interprétation des résultats observés en termes de signal. En
effet, la théorie de l’agence permet d’aboutir à la même conclusion sur le lien entre la
fraction d’actions détenues par les actionnaires d’origine et la valeur de l’entreprise. Ritter
(1984) se réfère aux propos de Jensen et Meckling (1976), selon lesquels un actionnaire
dirigeant ne supporte qu’une partie du coût de ses décisions lors de l’ouverture du capital
de son entreprise. A l’inverse, il peut bénéficier complètement de ses choix notamment, via
la consommation en nature. Ainsi, quand la fraction d’actions retenues par l’entrepreneur
est plus élevée, les coûts d’agence baissent et la valeur de l’entreprise augmente.
Sur le marché coréen, Kim, Krinsky et Lee (1995) ont souligné que les motivations à
l’introduction agissent sur le sens de l’influence de ce signal. Les résultats ont révélé que
dans les firmes qui émettent des actions préexistantes, le pourcentage retenu par les
dirigeants a un impact positif sur la valeur boursière, alors que pour les firmes qui
cherchent un financement, le pourcentage retenu réduit la prime à l’introduction.
Clarkson et al. (1992) ont obtenu dans le contexte canadien, un résultat similaire à celui
validé par Leland et Pyle (1977). Ils ont mis en exergue que le pourcentage de propriété
retenu par le propriétaire est perçu comme un signal positif par les investisseurs, étant
donné qu’il a un effet positif sur la valeur de l’entreprise. En outre, les auteurs ont affirmé
également, que le choix du courtier en valeurs mobilières constitue un signal positif pour la
souscription de l’émission des titres.
107
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
Sur le marché français, des résultats mitigés sont obtenus par Schatt et Roy (2001) lors de
leur étude menée sur 220 introductions sur la période 1996-2000. En effet, l’influence de la
détention d’actions par les actionnaires d’origine sur la valorisation de l’entreprise est
significative, si la variable expliquée est la valeur d’offre. Toutefois, ce lien n’est
cependant pas significatif dans les modèles utilisant une mesure de valorisation par le
marché. Selon les auteurs, il est possible que les investisseurs attachent une moindre
importance à ce signal, car les actionnaires d’origine des entreprises françaises conservent
généralement une fraction très élevée d’actions (Firth et Liau-Tan, 1997).
B. Signalisation par le choix des partenaires de l’introduction
S’insérant dans le cadre des recherches sur la signalisation à l’occasion de l’ouverture du
capital, plusieurs auteurs se sont intéressés aux rôles que peuvent jouer les acteurs
impliqués dans l’opération. Au delà de la diversité des prestations qu’ils présentent, le
même raisonnement s’applique. Les managers recourent aux services de partenaires
réputés qui apportent une information sur la valeur de l’entreprise et réduisent ainsi, une
partie de l’incertitude qui l’entoure.
Titman et Trueman (1986) ont développé un modèle cohérent qui porte sur la réaction des
investisseurs devant le choix de vérificateurs de meilleure réputation. Ce modèle démontre
qu’il existe une relation positive entre la réputation du vérificateur choisi et la valeur de
l’entreprise sur le marché. Pour ces auteurs, le choix du vérificateur serait un moyen, pour
les gestionnaires, de fournir des signaux favorables concernant la valeur de leur entreprise.
Ainsi, pour évaluer les nouvelles émissions, la présence d’un auditeur renommé a
essentiellement pour vocation de renforcer la crédibilité des informations comptables
fournies par les dirigeants. Or, compte tenu du peu d’informations disponibles, les
investisseurs doivent se fier aux états financiers publiés dans la note de présentation. La
vérification de la conformité de ces informations avec d’autres sources entraîne des coûts
d’autant plus importants et disproportionnés que le nombre de titres alloués est très faible.
Dans ces conditions, le recours à un auditeur renommé permet de transférer ces coûts des
investisseurs vers l’entreprise. La crédibilité de ce signal repose sur le supplément de coût
associé à la renommée des auditeurs que seules les bonnes entreprises sont capables
d’assumer. Autrement dit, seuls les managers qui détiennent des projets de meilleure
108
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
qualité et donc une information favorable, seront incités à débourser davantage pour cette
embauche. Dès lors, pour les firmes dont les informations sont défavorables, le coût d’un
auditeur réputé ne sera pas compensé par une valeur plus importante, puisqu’il y a une
forte probabilité que la note de présentation révèle toute pratique allant à l’encontre des
principes reconnus.
Balvers, McDonald et Miller (1988) s’inscrivent dans une autre logique. En effet, dans leur
modèle, le choix d’un auditeur de bonne réputation est suggéré ou imposé par le banquier.
Ce dernier, comme tout agent économique, cherche à maximiser son profit, en choisissant
conjointement le prix optimal d’introduction et le niveau de qualité de l’auditeur. A ce
titre, le prestige des auditeurs présente deux avantages pour le banquier introducteur. Il
aide à atténuer l’incertitude sur la valeur de l’entreprise et permet de fixer un prix d’offre
tolérant un certain niveau de sous-évaluation. A l’issue de leur étude, Balvers et al. (1988)
ont déduit que les banquiers réputés sont plus souvent associés à des auditeurs prestigieux
et les introductions auxquelles ils participent, sont moins sous-évaluées.
Menon et Williams (1991) ont étudié différemment la crédibilité du vérificateur externe
lors des offres publiques initiales. Pour ces auteurs, l’asymétrie informationnelle est
accentuée lors d’une émission initiale de titres, ce qui engendre une demande accrue de
vérificateurs crédibles. Les gestionnaires, conscients de cette réalité, ont intérêt à émettre
un signal favorable concernant leur propre connaissance des gains futurs par le choix de
vérificateurs renommés. De fait, on devrait s’attendre à des changements plus nombreux
dans le cas des introductions en bourse, signe d’une demande accrue de crédibilité. A
travers leur analyse empirique menée sur un échantillon de 1105 entreprises ayant accédé
au marché financier entre 1985 et 1986, Menon et Williams (1991) ont confirmé leurs
hypothèses. D’une part et pour la période étudiée, seulement quelques entreprises ont
changé de vérificateurs externes avant l’émission initiale de titres. D’autre part, parmi les
entreprises qui ont changé de vérificateurs externes, les auteurs ont constaté une nette
préférence pour le choix de vérificateurs externes de renom.
D’autres études ont évalué le signal procuré par la réputation du vérificateur à partir de son
impact sur le degré de sous-évaluation. Paliard (1993) a mené des tests portant sur un
échantillon de 165 introductions réalisées sur le Second Marché français entre 1983 et
1991. L’impact de la qualité du cabinet d’audit, mesurée par son appartenance aux « big
109
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
eight » de l’époque, ne semble cependant pas avoir d’influence sur la rentabilité initiale. En
demeurant toujours dans le contexte français, Broye (1998) a au contraire corroboré
l’hypothèse de l’impact positif de la qualité du cabinet d’audit sur l’évaluation de
l’entreprise. Son étude a porté sur un échantillon de 298 entreprises françaises introduites
en bourse sur la période 1983-1996. Les résultats ont révélé que le choix d’un auditeur
prestigieux est perçu par le marché comme un signal positif de la valeur de l’entreprise
puisqu’il réduit l’incertitude ex ante. Il en résulte alors une faible sous-évaluation lors de
l’introduction. Enfin, d’après Hogan (1997), bien que la réputation du vérificateur
représente un signal crédible, les dirigeants doivent arbitrer entre les bénéfices liés au
choix d’un auditeur réputé et les coûts qui en résultent. En effet, le choix d’un auditeur de
qualité par l’entreprise de mauvaise qualité peut lui faire courir le risque d’un échec de
l’opération, si ce dernier révèle sa situation réelle.
D’autres travaux se sont orientés vers la réputation de l’intermédiaire comme signal
garantissant la réussite de l’offre. En effet, ce dernier engage sa réputation lorsqu’il certifie
que le prix d’offre reflète toute l’information publique et privée concernant l’entreprise
candidate (Beatty et Ritter, 1986). Il est donc incité à fixer objectivement le prix d’offre
proposé puisqu’il reçoit des rentes sur son capital en termes de réputation. Puisque la
banque a intérêt à entretenir sa réputation, suivie de près par les investisseurs, la
certification apportée par la banque peut être considérée comme crédible (Chemmanur et
Fulghieri, 1999). A ce titre, Nanda et Yun (1997) discutent le risque de perte de parts de
marché pour les banquiers introducteurs qui ne proposent pas un prix d’offre optimal. Pour
Carter et Manaster (1990), les entreprises présentant un risque faible peuvent se signaler en
recourant à l’intervention d’un intermédiaire prestigieux. Selon, le modèle de Rock (1986),
ces entreprises attirent plus les investisseurs non informés contre une faible participation
des investisseurs informés. Or, afin d’assurer la réussite de leurs offres, celles-ci tentent de
se signaler en choisissant un introducteur renommé afin d’impliquer plus les investisseurs
informés.
Ces propos ont été confirmés par Carter, Dark et Singh (1998) sur un échantillon de 2 292
introductions en bourse réalisées sur la période 1979-1991. Ils ont démontré que les
entreprises ayant recouru à une banque introductrice prestigieuse sont moins sousévaluées, en comparaison avec les entreprises introduites par des intermédiaires moins
réputés. Pour Megginson et Weiss (1991), outre l’auditeur et l’intermédiaire, la présence
110
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
du capital-investisseur peut servir de mécanisme de signalisation. En effet, plus la
participation de ce partenaire dans le capital des sociétés candidates à l’introduction est
importante, plus la valeur des actions émises sera crédible.
2. 2. 2. 2. La signalisation par la présentation directe d’informations
En étendant le modèle de Leland et Pyle (1977) et en partant d’un modèle bi-varié, Hughes
(1986) a montré que le gestionnaire peut utiliser deux types de signaux : il peut recourir à
des signaux indirects, notamment le pourcentage de propriété conservé suite à l’appel
public à l’épargne ou à une présentation directe de l’information privée relative aux flux de
trésorerie de la firme. Ce second signal est considéré comme un signal crédible de la valeur
de la firme, compte tenu des pénalités associées à la présentation d’une information
erronée. Lors de la recherche de financement, le dirigeant conclut avec les investisseurs un
contrat fondé sur la valeur attendue des cash-flows futurs. Le contrat met en place une
probabilité pour le dirigeant, de payer une pénalité si la valeur effective du projet est
inférieure à sa valeur communiquée. Cette pénalité assure la véracité de l’information et
pour être crédible, elle doit pouvoir être susceptible de sanctionner le dirigeant, même si
l’information qui a été communiquée était vraie à l’origine. Dans le contrat établi, le coût
de la publication a deux composantes : le risque de se voir imposer une pénalité et le
montant pécuniaire de cette pénalité. Hughes (1986) propose de réduire ces coûts en
utilisant les services d’un intermédiaire : un syndicat de banques qui entreprend la
vérification des communications du dirigeant et met en œuvre sa responsabilité en cas de
pénalité.
Les implications du modèle de Hughes (1986) s’alignent avec les travaux de Penman
(1980) et Waymire (1984). Ces deux auteurs ont constaté que les managers des entreprises
ayant des perspectives intéressantes de rentabilité future sont incités à publier
volontairement leurs informations prévisionnelles. Ceci suppose que les managers des
entreprises, dont les prévisions impliquent une valeur moins élevée que celle initialement
attribuée par le marché, ne communiquent pas les informations dont ils disposent.
Trueman (1986) a perçu la valeur signalétique des divulgations financières à travers leur
calendrier ou acte de publication et non à travers leur contenu. Autrement dit, la réaction
favorable du marché financier s’explique par l’acte de publication, indépendamment du
111
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
contenu de l’information publiée. Cet argument est à l’origine du principe, selon lequel la
valeur de marché de l’entreprise dépend des perceptions des investisseurs quant à
l’aptitude des dirigeants à anticiper les changements de l’environnement économique et à
ajuster en conséquence leur plan de production. Ainsi, les investisseurs accorderaient
beaucoup plus d’importance à la diffusion ou non de l’information qu’à son contenu
informatif (Saada, 1994).
Lev et Penman (1990) ne confirment que partiellement les prédictions de Trueman (1986).
Ils concluent que si la publication volontaire d’informations prévisionnelles permet
généralement de discriminer les entreprises ayant des « nouvelles particulièrement
favorables » des autres entreprises appartenant à la même industrie, la non publication ne
reflète pas nécessairement des perspectives de rentabilité médiocres.
De même, Bowen et al. (1992), à travers l’étude du calendrier de publication des comptes
trimestriels, soulignent que la signalisation par l’acte de publication, ne s’explique pas
uniquement par le désir des dirigeants de minimiser les réactions défavorables du marché à
l’annonce de mauvaises nouvelles. A côté de ce facteur externe, d’autres motifs internes à
l’entreprise sont à l’origine de l’accélération de la publication d’informations favorables et
du report d’informations défavorables. Il s’agit, dans le cas de la divulgation des comptes
trimestriels, des délais de vérification et de justification des informations synthétisées dans
ces comptes.
Par ailleurs, d’autres chercheurs ont montré que la signalisation peut se faire à travers la
publication volontaire d’informations sectorielles. Ils ont montré que les dirigeants, ont la
possibilité d’effectuer des choix comptables susceptibles de modifier les anticipations du
marché sur les cash-flows attendus de la firme. Comme illustration, l’étude de Sannella
(1991) a révélé que les méthodes de répartition des coûts entre les différentes divisions de
l’entreprise, pouvaient être utilisées à des fins de signalisation. L’étude a été fondée à partir
de la réglementation sur la marge de manœuvre en matière d’allocation des coûts entre les
différents segments.
Enfin et dans le contexte actuel de l’émergence des entreprises de la nouvelle économie,
les recherches récentes se sont axées sur les caractéristiques des entreprises de haute
technologie comme nouveaux signaux. Selon Deeds, Decarolis et Coombs (1997), l’intérêt
112
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
des investisseurs pour les informations technologiques amène les managers à exploiter ces
informations pour signaler la qualité de leurs entreprises au marché financier. A ce titre,
Johnson (1999) a mis en évidence la valeur signalétique du capital immatériel à travers son
impact significatif sur la valeur de l’entreprise. Chahine et Mathieu (2003) ont étudié le
contenu des publications des entreprises introduites sur le Nouveau Marché français. Les
auteurs ont mis en exergue le rôle joué par les informations sur la technologie et le capital
humain dans la signalisation de la qualité de l’entreprise. De manière similaire et dans le
cas particulier des introductions d’entreprises biotechnologiques et pharmaceutiques, Guo,
Lev et Zhou (2005) ont validé le pouvoir informationnel des signaux « technologiques ».
Les entreprises étudiées semblent se signaler à travers les divulgations sur l’état
d’avancement de leurs produits pharmaceutiques et médicamenteux et sur les
caractéristiques de leurs droits de propriété intellectuelle.
2. 3. Les fondements relatifs aux transactions sur le marche financier
L’étude de la communication financière dans le contexte spécifique des introductions en
bourse impose d’aborder les fondements relatifs aux transactions sur le marché financier.
Selon ces fondements, l’offre d’information financière permet d’améliorer la liquidité des
titres et réduire le coût du capital.
2. 3. 1. Divulgations financières et coût du capital
Les conséquences économiques des divulgations financières représentent l’un des thèmes
fréquemment abordés dans la littérature sur la politique de communication financière des
entreprises. Sur ce point, plusieurs études ont révélé une corrélation négative entre les
divulgations financières et le coût du capital. Depuis les premiers constats, la divulgation
d’informations publiques rend les anticipations des investisseurs plus homogènes et
diminue toute éventuelle spéculation de la part des acteurs les plus informés (Leland et
Pyle, 1977). De surcroît, l’asymétrie d’information entre les managers et les investisseurs
est allégée, induisant une diminution du coût du capital (Botosan, 1997).
113
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
Firth (1984) a appréhendé la thèse de la réduction du coût de capital à travers le niveau du
risque systématique du titre. Explicitement, il a régressé le risque d’une action sur les
variables indépendantes suivantes : l’endettement, la taille, les dividendes, le bêta
comptable et un indice de divulgation volontaire. Ce dernier a été bâti à partir d’une liste
de 48 informations volontaires. Quant au risque de l’action, il a été appréhendé par trois
mesures : le risque systématique, le risque non systématique et le risque total. Les résultats
ont mis en exergue l’influence déterminante de l’endettement. Par conséquent, l’offre
volontaire d’information ne semble être d’aucune utilité aux lecteurs des rapports annuels,
car elle ne leur permet pas de mieux gérer le risque d’une action.
Dans un contexte international, Belkaoui (1994) a tenté d’expliquer le comportement des
entreprises de 12 pays européens, en matière de publication volontaire, par les différences
relatives aux rentabilités et risques. L’idée de base est que de telles publications constituent
un moyen destiné à contrôler les conflits créés par les signaux favorables et défavorables
concernant la qualité de l’investissement dans un pays donné. La variable dépendante de
l’étude correspond à un indice de publication calculé à partir d’une liste de 31 informations
volontaires, alors que parmi les variables indépendantes figure la qualité d’un
investissement dans un pays déterminé, mesurée par son risque et sa rentabilité. Les
résultats ont démontré que ces deux variables contribuent à expliquer de manière
significative les différents niveaux de publication entre les pays étudiés. Si la rentabilité
d’un pays est élevée, les entreprises ajustent en conséquence leur politique de
communication en diffusant le minimum d’informations.
Pour Botosan (1997), les recherches antérieures n’ont examiné que l’impact de la
divulgation d’information sur des variables censées être liées positivement au coût du
capital. De fait, ces recherches ont adopté une approche indirecte, car l’estimation du coût
de capital était difficile à obtenir. Pour cette raison, l’auteur a examiné l’association entre
le coût du capital et le niveau de divulgation pour 122 entreprises manufacturières, en
régressant le coût du capital estimé à partir de la formule d’évaluation comptable
développée dans le modèle d’Ohlson (1995), sur le risque du marché β (estimé à partir du
modèle de marché), la taille de l’entreprise (estimée par la valeur du marché) et l’étendue
de l’information financière (estimée par un score de publication). Par ailleurs, deux
hypothèses ont été posées : la première prévoit une association négative entre le niveau de
divulgation et le coût du capital ; la seconde postule que l’association négative entre le
114
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
niveau de divulgation et le coût du capital est d’autant plus soutenue que l’entreprise ne
fait pas l’objet d’un suivi régulier par les analystes financiers 38 . A la lumière des résultats
de régressions, Botosan (1997) a montré que le coût du capital diminue avec l’étendue des
communications, seulement pour les sociétés faiblement suivies par des analystes
financiers.
Des résultats mitigés ont été ensuite avancés dans une étude subséquente réalisée par
Botosan et Plumlee (2000) qui n’ont rapporté aucune association entre le coût du capital et
le niveau de divulgation, évalué à partir d’un score de notation fourni par l’AIMR. Ceci
étant, en décomposant le score total en scores secondaires attribués selon le support de
communication utilisé, les deux auteurs ont en revanche montré que le coût du capital est
négativement corrélé avec les scores calculés à partir du rapport annuel, alors qu’il est
positivement associé avec les scores calculés à partir d’autres sources de communication
(états financiers trimestriels, communiqués de presse, etc.).
Dans le contexte canadien, Richardson et Welker (2001) ont adopté la même méthodologie
que Botosan (1997) pour examiner la relation entre la qualité de l’information sociale et le
coût du capital. Leurs analyses confirment l’association négative entre la qualité de cette
catégorie d’information et le coût du capital pour les firmes peu suivies par les analystes
financiers. L’impact d’une communication financière de qualité sur l’atténuation du coût
de capital a été également mis en évidence dans l’étude récente de Lambert et al. (2007).
2. 3. 2. Divulgations financières et liquidité du marché
L’idée selon laquelle l’offre d’information financière renforce la liquidité des titres, dérive
du constat empirique de Myers et Majluf (1984). Les auteurs considèrent le cas des
entreprises émettant des actions pour financer une opportunité d’investissement. Les
managers sont supposés mieux informés que les investisseurs potentiels sur la valeur de
l’entreprise. De fait et préalablement à une offre de titres, les dirigeants tendent à
communiquer plus d’informations. Cette démarche vise à réduire l’asymétrie
informationnelle et permet aux investisseurs d’ajuster leurs distributions de probabilités
38
Notons que ces conclusions ont été déjà suggérées par le comité Jenkins en 1994 (Comité formé en 1991
par l’American Institute of Certified Public Accountants (AICPA) et dont la mission était d’étudier la nature
et l’étendue des informations publiées par les entreprises américaines.
115
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
subjectives. Il en résulte une augmentation de la demande des titres et donc une plus
grande liquidité des titres.
Ces constats ont été repris par Amihud et Mendelson (1986) qui ont soutenu que le coût du
capital est associé négativement à la liquidité, mesurée par l’écart entre le cours acheteur et
le cours vendeur (dénommé « fourchette de marché » ou « bid-ask-spread »). En effet,
lorsqu’un tel écart est élevé, les investisseurs cherchent à compenser les coûts de
transaction 39 supplémentaires qu’ils engagent. Ainsi, lorsqu’une entreprise divulgue son
information privée, elle réduit cet écart et améliore la liquidité du titre. A ce titre, Fishman
et Hagerty (1989) ont démontré que l’accroissement du nombre d’informations publiées
permet d’augmenter le nombre d’investisseurs potentiels, lors d’une émission de titres
nouveaux. Ceci engendre une demande accrue des titres et une plus grande liquidité.
Quant à Diamond et Verrecchia (1991), ils ont établi une relation entre le coût du capital
de la firme, la liquidité de ses titres et sa stratégie de communication financière. Ils
considèrent un marché composé de teneurs de marché averses au risque et d’investisseurs
institutionnels neutres au risque. La caractéristique des investisseurs institutionnels est
qu’ils sont capables de prendre des positions très importantes sur un titre. Dans cette
perspective, ils sont particulièrement sensibles à la liquidité future des titres dans lesquels
ils investissent. Les firmes cherchent à attirer cette catégorie d’investisseurs, en particulier
lorsqu’elles sont de grande taille. Diamond et Verrecchia (1991) montrent alors, qu’une
firme a intérêt à diffuser des informations privées de manière à réduire le risque des
teneurs de marché et améliorer ainsi la liquidité de ses titres.
Welker (1995) a pu également établir une corrélation négative et significative entre la
fourchette de cotation des titres et la qualité des divulgations des entreprises (mesurée à
partir d’une échelle de notation établie par l’AIMR). Les résultats de son étude ont
démontré que les écarts entre les cours acheteur et vendeur des entreprises, dont le score de
publication les place dans le tiers inférieur du classement (entreprises moins transparentes),
sont supérieurs d’environ 50 % aux écarts des entreprises situées dans le tiers supérieur du
classement (entreprises plus transparentes).
39
Les coûts de transaction correspondent notamment à tous les coûts engagés pour les investisseurs pour
rechercher des informations sur les titres d’une société.
116
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
De leur côté, Coller et Yohn (1997) ont obtenu des résultats équivalents en termes
d’impact de la politique d’information sur la liquidité du marché. Leur recherche a révélé
que les entreprises qui publient des prévisions de résultats, se caractérisent durant la
période précédant la publication par un niveau d’asymétrie d’information significativement
plus élevé que celles qui n’en publient pas. Une telle différence disparaît immédiatement
après l’annonce.
Section 3. Communication financière, accès aux marchés
financiers et évaluation des entreprises
Les effets recherchés lors de la mise en place d’une stratégie de communication financière
sont divers. Néanmoins, l’objectif principal qui émerge sur des marchés financiers par
nature très concurrentiels, est incontestablement d’améliorer la valorisation du titre. Or,
comme cela a été déjà vu dans le premier chapitre, l’évaluation des sociétés nouvellement
introduites est sujette à des anomalies à court, moyen et long terme (sous-évaluation et
sous-performance). Atténuer les conséquences parfois désastreuses et pesant lourd sur la
richesse des actionnaires d’origine, devrait amener les managers à optimiser les solutions
possibles.
A ce titre, certains travaux de recherche ont décelé qu’une meilleure communication
financière est un outil efficace atténuant les anomalies d’évaluation d’un nouveau titre.
Explicitement, leur déduction commune est que la volonté des entreprises de communiquer
et de convaincre ses partenaires, diminue les déconvenues supportées à court terme sous
forme de décote initiale et à moyen et long terme, suite au déclin des performances
financières (Muscarella et Vetsuypens, 1989 ; Ang et Brau, 2002). Il est intéressant de
souligner que ces travaux constituent le prolongement d’autres études dont l’objet était de
mettre en exergue le comportement des entreprises, préalablement à leur accès au marché
financier. Ces travaux ont montré la propension des entreprises à divulguer beaucoup plus
d’informations avant d’envisager un tel accès (Firth, 1980 ; Clarkson et al., 1994 ; Frankel
et al., 1995 ; Healy et al., 1999 ; Lang et Lundholm, 2000).
117
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
Par ailleurs et conformément à la problématique de notre recherche, nous aurons besoin
d’un autre corpus théorique explicitant les outils d’appréhension de l’effort informationnel
en matière de communication financière. Les méthodologies fondées sur l’usage des
indices ou scores de divulgation sont positionnées au centre de ce corpus. Enfin, bien que
nous nous focalisions particulièrement sur les interactions entre une « bonne »
communication financière et une meilleure évaluation des entreprises, nous ne réfutons pas
la présence d’autres explications alternatives à une telle évaluation.
Ces différents volets seront traités séparément, mais exposés logiquement en quatre
développements successifs. Nous résumons en premier lieu, les principales recherches
traitant de l’impact de l’accès aux marchés financiers sur le comportement des entreprises,
en matière de communication financière (§3.1). Nous poursuivons en présentant les études
examinant les effets de ce comportement sur l’évaluation des entreprises (§3.2). Nous nous
attardons ensuite, sur la méthodologie de mesure de l’effort informationnel par la
construction des indices de divulgation (§3.3). Nous finissons par avancer les autres
explications de l’évaluation des entreprises nouvellement introduites en bourse dans un
dernier temps (§3.4).
3. 1. Accès aux marchés financiers et opportunité de diffusion
Les premières recherches qui s’apparentent au contexte de notre étude sont celles portant
sur le lien entre la recherche de financement externe et la fréquence des publications
financières. Ces recherches soutiennent l’hypothèse compétitive de la divulgation, en vertu
de laquelle l’utilité de l’information financière est évoquée non pas du côté des utilisateurs,
mais du côté de ses producteurs, à savoir les managers, lors de leur recours au marché
financier. De fait, la divulgation d’information financière est perçue comme une source de
compétitivité entre les entreprises pour l’obtention des ressources financières au coût le
plus bas. Ainsi, la volonté d’abaisser le coût du capital incite le dirigeant à publier
davantage d’informations avant d’envisager un appel public à l’épargne (Healy et al.,
1999 ; Lang et Lundholm, 2000).
Dans cette optique, Choi (1973) a analysé la variation des pratiques de divulgation d’un
échantillon de 72 entreprises ayant choisi l’entrée au marché obligataire européen, en
comparaison avec un groupe d’entreprises qui n’a pas choisi cette option. L’auteur a pu
118
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
mettre en évidence que les entreprises de son échantillon publiaient beaucoup plus
d’informations volontaires, juste avant de lever des capitaux sur ce marché. Ce résultat est
fondé sur le constat des changements dans les scores attribués aux entreprises évaluant
l’étendue de leur divulgation. Le choix du marché obligataire européen a été argumenté par
Choi (1973), par le fait qu’il constitue un cadre pertinent car il est peu réglementé
(notamment par référence au marché américain). En outre, la demande d’information
apparaît plus intense dans un contexte international où les investisseurs ne sont pas assez
informés sur la situation financière des entreprises étrangères. Un tel contexte favorise les
incitations économiques inhérentes à l’esprit de compétitivité.
De même, Firth (1980) a examiné la variation du niveau de divulgation de six échantillons
différents (en termes de taille) d’entreprises industrielles britanniques. Il comparait à
chaque fois le niveau de divulgation d’un échantillon d’entreprises ayant réalisé des
émissions d’actions avec celui d’un échantillon de contrôle n’ayant pas réalisé des
émissions. Il ressort de la comparaison que pour les entreprises de petite taille
(capitalisation < 50 000£), le niveau de divulgation augmente significativement au moment
de l’émission. Une telle relation n’a pas été vérifiée pour les grandes entreprises.
Dans d’autres études, les chercheurs se sont orientés vers la publication particulière
d’informations prévisionnelles lors de l’accès au marché financier. A ce titre, Frankel,
McNichols et Wilson (1995) se sont penchés sur l’étude de la relation entre la fréquence de
publication des prévisions et la pratique de l’appel public à l’épargne. Leur étude a porté
sur 1880 sociétés cotées sur la période 1980-1984. Les résultats ont mis exergue, sans
ambiguïté, que la publication des prévisions est beaucoup plus fréquente pour les firmes
qui ont émis des titres. Clarkson, Kao et Richardson (1994) parviennent à des relations
relativement similaires sur un échantillon de 905 rapports annuels publiés entre 1989 et
1991. Avec 17,5 % des prévisions annonçant une baisse des bénéfices, leurs résultats
valident le scénario du « screening », selon lequel la publication d’informations favorables
est très largement majoritaire. Les diverses régressions logistiques montrent que pour les
entreprises dont l’information est favorable, la probabilité d’émettre des prévisions croît
lorsque l’entreprise a besoin de capitaux. Inversement, plus l’information est défavorable,
moins les firmes ayant des besoins de financement sont enclines à publier des prévisions.
119
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
3. 2. Contenu informatif de la communication financière
Dans ce paragraphe, nous passons en revue les principales études portant sur l’impact de la
communication financière sur l’évaluation des entreprises. Nous commençons à faire un
état de l’art sur cette question, dans un premier temps. Nous transposons leurs déductions
au cadre de l’étude, dans un second temps.
3. 2. 1. Revue de la littérature
Les travaux portant sur l’impact des divulgations financières sur l’évaluation des
entreprises ont tous pour origine, l’existence d’une asymétrie d’information entre
l’entreprise et ses différents partenaires. A ce titre, Healy et Palepu (2001) ont souligné que
les divulgations sont perçues comme un mécanisme efficace d’atténuation de l’asymétrie
informationnelle et des problèmes d’agence propres aux relations entre managers et
investisseurs. De même, et s’agissant du contexte particulier des introductions en bourse,
Core (2001, p. 447) a noté que « si l’asymétrie informationnelle affecte les rendements
attendus, les choix des divulgations peuvent avoir un effet économique de premier ordre
par la réduction de l’asymétrie informationnelle et la diminution des taux de remise de
fonds propres des entreprises ».
Dans ce même cadre, des travaux de recherches se sont focalisés sur l’impact de la
transparence informationnelle sur la réduction des coûts liés à la cotation en bourse.
Muscarella et Vetsuypens (1989) ont testé l’hypothèse selon laquelle la disponibilité de
plus d’informations financières atténue l’asymétrie informationnelle et de là, le coût
associé à la sous-évaluation. Leur méthodologie est fondée sur une comparaison entre un
échantillon de 74 entreprises introduites en bourse et ayant subi précédemment une
acquisition à l’aide d’un holding endetté (« Previous Leverage By Out, PLBO »), avec un
échantillon de contrôle de 1 174 entreprises introduites en bourse et n’ayant pas subi une
telle opération (« Non Leverage By Out, Non-LBO »). A la lumière de cette comparaison,
Muscarella et Vetsuypens (1989) ont montré que l’incertitude sur la valeur des entreprises
du premier échantillon est amoindrie, grâce à la diffusion d’informations publiques à
l’occasion de leurs acquisitions. De fait, la sous-évaluation moyenne n’est que de l’ordre
de 2,4 %, alors qu’elle avoisine 8 % pour l’échantillon de contrôle. Toutefois, bien que
l’étude confirme l’hypothèse de départ, elle n’apporte pas une réponse à la question de
120
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
savoir si l’accroissement de la transparence réduit le coût total de l’introduction. En effet, il
est possible que les différents coûts soient substituables et que la diminution de la sousévaluation soit compensée par une augmentation d’un ou plusieurs autres coûts de cotation.
Afin d’estimer l’asymétrie d’information entre l’entreprise et la communauté financière,
Muscarella et Vetsuypens (1989) se sont fondés sur la fourchette de cotation et la
dispersion des consensus de prévisions des analystes financiers. Plus ces variables
affichent de fortes valeurs, plus l’asymétrie d’information est supposée forte, et plus le
coût du capital s’avère élevé. Les résultats ont révélé que l’augmentation du nombre
d’annonces diffusées après la date d’introduction en bourse est associée à une diminution
de la fourchette de cotation et à une réduction dans la dispersion des prévisions des
analystes.
Dans ce même ordre d’idées, Ang et Brau (2002) ont analysé l’impact de la transparence
informationnelle sur chaque composante du coût total d’introduction, lequel est décomposé
en coût de sous-évaluation, rémunération du banquier introducteur, dépenses
administratives et commissions de placement. De manière similaire à Muscarella et
Vetsuypens (1989), les auteurs ont procédé à une comparaison entre un échantillon de 334
entreprises nouvellement introduites en bourse, ayant subi préalablement à l’introduction
une acquisition à l’aide d’un holding endetté, et un échantillon de contrôle de 270
entreprises n’ayant pas subi un telle acquisition. Ils en ont déduit que l’atténuation de
l’asymétrie informationnelle, à travers la diffusion d’informations financières à l’occasion
d’une opération d’une acquisition, allége la charge des coûts supportés lors d’une
introduction dont le coût de sous-évaluation.
De leur côté, Schrand et Verrecchia (2005) ont montré que les entreprises peuvent adopter
une stratégie de communication visant à abaisser significativement le coût engendré par la
sous-évaluation. Ils partent pour leur étude, de l’une des explications fondamentales à
l’origine de cette anomalie à savoir : l’asymétrie informationnelle. Sur un échantillon de 2
500 entreprises américaines introduites sur la période 1990-1999, les auteurs ont montré
que le nombre d’annonces effectuées par l’entreprise avant l’introduction en bourse est
négativement relié à la sous-évaluation. En revanche, le sens de l’association est inversé
durant la période subséquente à l’introduction : le nombre d’annonces est positivement
relié aux rentabilités initiales. Ce résultat suggère que les entreprises fortement sous121
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
évaluées modifient leur politique de communication dans le but d’abaisser le coût du
capital. De même, les résultats ont mis en exergue que ces entreprises continuent à
accroître leurs divulgations après l’introduction en bourse. Selon les auteurs, les managers
sont conscients que le renforcement des divulgations devrait perdurer afin d’atténuer la
sous-évaluation perçue comme un coût de capital perdu (« money left on the table »).
Par ailleurs, si les investisseurs disposent d’information ex ante sur l’utilisation des fonds
levés via le prospectus d’introduction, l’asymétrie d’information devrait diminuer et
l’introduction devrait présenter moins d’incertitude. Leone, Rock et Willenborg (2007) ont
vérifié cette hypothèse, sur un échantillon de 954 introductions en bourse. Les résultats de
l’étude ont mis en exergue une relation négative entre la sous-évaluation et l’indication de
l’objet de l’usage des fonds levés dans le prospectus. Autrement dit, plus l’entreprise
candidate à l’introduction est transparente sur ce type d’information, plus elle atténue
l’asymétrie informationnelle qui entoure l’opération. Une moindre sous-évaluation en est
la résultante. Cette relation a été validée notamment pour les entreprises annonçant une
réduction d’endettement ou un investissement pour le long terme.
D’autres études se sont penchées sur l’impact de la publication d’une catégorie particulière
d’informations - les prévisions de résultat - sur le niveau de la sous-évaluation. Ils partent,
dans l’ensemble, du modèle de Hughes (1986) selon lequel la publication volontaire de
prévisions est un signal efficace de la bonne qualité de l’entreprise. Dans le contexte
canadien, Clarkson, Donth et Richardson (1992) ont montré à partir d’un échantillon de
185 introductions en bourse que la publication volontaire de prévisions réduit
significativement le niveau de la sous-évaluation initiale des titres. Ces résultats sont
confirmés par la suite, dans l’étude de Jog et McConomy (2003). A partir d’un échantillon
de 258 introductions intervenues sur la bourse de Toronto, les auteurs ont vérifié que les
entreprises qui communiquent délibérément des informations prévisionnelles subissent une
moindre sous-évaluation.
Dans le contexte français, Labégorre (2003) s’est proposée de tester le modèle de Hughes
(1986) sur 139 entreprises introduites sur le Second Marché entre le premier janvier 1994
et le 30 juin 2000. Au vu des résultats, l’acte volontaire de publication ne semble pas
informatif pour les investisseurs, puisqu’il n’influence pas la sous-évaluation. En revanche,
lorsque les dirigeants choisissent de révéler des prévisions précises, les investisseurs
122
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
semblent réagir favorablement en acceptant une moindre décote du prix d’offre. Par
conséquent, l’hypothèse de l’étude postulant la diminution de la sous-évaluation, grâce à la
capacité du dirigeant à anticiper correctement les changements économiques, est
confirmée. Ce dernier résultat contredit les travaux de Keasy et McGuinness (1991) sur le
marché britannique et celui de Chen et al. (2001) sur le marché de Hong Kong. En effet,
dans ces deux études, plus le dirigeant est optimiste et moins les titres apparaissent sousévalués.
Sur un échantillon plus large, étendu de 139 à 185 introductions sur le Second Marché
durant la même période (Janvier 1994-juin 2000), Labégorre et Boubaker (2005) ont
montré que le marché récompense aussi bien l’acte de publication volontaire de prévisions
que la précision de ces prévisions. En effet, les entreprises faisant état de leurs prévisions
dans les prospectus d’introduction affichent de plus faibles rentabilités initiales que les
autres entreprises. En outre, celles dont les prévisions sont les plus précises sont
récompensées par une faible sous-évaluation.
S’agissant des travaux de recherche portant sur l’impact de la communication financière
sur la sous-performance à long terme, la majorité de ces travaux s’est orientée également
vers la diffusion d’informations prévisionnelles. Leur point de départ est le constat que les
informations financières contenues dans les prospectus d’introduction et notamment celles
prévisionnelles, font l’objet d’une attention particulière de la part des investisseurs. Selon
Firth (1998), ces derniers devraient en principe se focaliser davantage sur les résultats
prévisionnels que sur les résultats passés, en raison de la capacité des premiers à tenir
compte des modifications de l’environnement de l’entreprise et de ses choix stratégiques.
En particulier, les prévisions prennent en compte les flux de liquidité liés aux nouveaux
investissements, financés par les capitaux levés lors de l’introduction en bourse.
C’est dans ce sens que des études ont fixé pour objectif l’analyse de la pertinence des
prévisions de bénéfices à des fins de valorisation. Elles ont démontré que les entreprises
divulguant de telles informations sont mieux évaluées par le marché que celles qui y
renoncent (Hughes, 1986 ; Firth et Smith, 1991 ; Clarkson et al. 1992 ; Mak, 1994). Ainsi,
à la lumière de ces premiers constats, certains auteurs ont étudié l’impact de l’information
prévisionnelle, livrée dans les prospectus d’émission, sur les performances boursières
postérieures à l’introduction. A cet effet, Firth (1998) a vérifié empiriquement le modèle de
123
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
Hughes (1986) dans le contexte d’un premier appel public à l’épargne à Singapore. Il a
analysé la performance boursière de 116 firmes ayant procédé à l’émission initiale
d’actions sur la bourse de Singapore entre 1977 et 1992. Les résultats de cet auteur sont
conformes aux prédictions initiales et confirment la pertinence des prévisions de bénéfices
en tant que signal crédible de la valeur de la firme. Le lien est plus directement testé dans
l’étude de Jog et McConomy (2003). Outre l’impact démontré sur la sous-évaluation, les
auteurs ont mis en évidence un impact significatif de la présentation volontaire
d’information prévisionnelle sur les rendements à long terme. Les entreprises qui incluent
des prévisions dans leurs prospectus sont mieux évaluées par le marché que celles qui s’en
abstiennent. De fait, elles affichent une meilleure performance boursière durant la période
qui suit l’introduction.
De manière similaire et s’agissant d’une autre catégorie d’information, Leone et al. (2007)
ont montré que les entreprises divulguant des informations détaillées sur l’utilisation des
fonds collectés ont bénéficié d’un moindre déclin de performances boursières, constaté sur
une période de trois ans subséquemment à l’introduction.
3. 2. 2. Application au cadre de l’étude
Prises ensemble, les études portant sur l’impact de l’offre d’information financière sur
l’évaluation de l’entreprise partagent, dans l’intégralité, le même constat. Les entreprises
ayant fait état de diffusion de plus d’informations (Ang et Brau, 2002 ; Schrand et
Verrecchia, 2005) ou d’informations spécifiques, préalablement à l’accès aux marchés
financiers, telles que les informations prévisionnelles (Jog et McConomy, 2003 ;
Labégorre, 2003) ont réussi à améliorer la valorisation de leurs titres. L’atténuation, aussi
bien de la décote initiale que du déclin des performances boursières est la récompense que
le marché leur a réservée. Dans la même lignée des postulats théoriques, il a été constaté
que la divulgation d’information financière a été perçue comme « un moyen efficace qui
limite le coût du capital liés aux asymétries d’information » (Verrecchia, 2001). En effet,
depuis les travaux traitant des interactions entre l’offre d’information financière et les
transactions sur le marché financier, la réduction des asymétries informationnelles est
incontestablement l’objectif le plus escompté. Une faible asymétrie d’information est de
nature à renforcer la liquidité des titres et réduire le coût du capital à travers la diminution
124
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
des coûts de transaction ou l’accroissement de la demande des actions (Amihud et
Mendelson, 1986 ; Diamond et Verrecchia, 1991).
En rejoignant notre champ d’investigation et en se référant aux déductions précédentes, les
entreprises font souvent face à un problème d’asymétrie d’information lors d’une
introduction en bourse. La forte incertitude ex ante constitue l’un des obstacles majeurs qui
oblige les managers à fournir un effort informationnel pour convaincre les investisseurs
externes de la situation pérenne de leur entreprise. Ainsi, selon les développements
précédents, étant donné que la sous-évaluation est positivement associée avec l’asymétrie
informationnelle, on s’attend à ce que les entreprises les plus transparentes bénéficient
d’une faible asymétrie d’information et affichent de ce fait, une faible rentabilité initiale.
Par ailleurs, parmi les arguments avancés pour expliquer la sous-performance, les
chercheurs se sont orientés principalement vers l’examen des prévisions des managers et
s’entendent sur le fait que l’offre volontaire de ces informations contribue à enrichir
l’environnement informationnel des entreprises candidates. Un tel raisonnement pourrait à
notre sens, s’étendre parfaitement à l’ensemble de la communication financière diffusée à
l’occasion d’une introduction en bourse. Nous postulons ainsi qu’une communication riche
traduira un renforcement de la notoriété du nouveau titre et une meilleure valorisation
boursière. Une faible sous-évaluation et une meilleure performance à long terme en sont la
consécration.
A ce titre, nous dénommons « transparence informationnelle », l’effort informationnel
déployé par l’entreprise, pour divulguer une information de qualité afin d’atteindre une
meilleure visibilité. En conséquence, notre première hypothèse peut s’énoncer ainsi :
H1a : plus la transparence informationnelle de l’entreprise candidate à l’introduction est
importante, plus faible serait la sous-évaluation initiale.
H1b : la performance à long terme des titres serait d’autant meilleure que la
transparence informationnelle de l’entreprise candidate à l’introduction est importante.
Dans notre tentative d’apprécier la transparence informationnelle des entreprises
candidates à l’introduction, nous nous référons aux travaux ayant utilisé les indices de
divulgation. Nous prendrons le temps dans le développement qui suit, à décrire la
méthodologie de leur construction.
125
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
3. 3. Outils d’appréhension de la transparence informationnelle
La recherche en comptabilité financière a vu se développer, depuis un bon nombre
d’années, des études dédiées à l’évaluation de la communication financière des entreprises
(en termes de qualité ou de quantité d’informations financières divulguées). Le point
commun à ces travaux de recherche a trait aux outils de mesure employés : il s’agit de la
méthode des scores ou indices de publication. Une telle méthode s’est rapidement imposée
dans la littérature et est aujourd’hui l’instrument le plus utilisé par les chercheurs dans ce
domaine. Nous abordons d’abord, le principe d’utilisation des indices de divulgation, avant
de présenter ensuite, les principales études ayant utilisé un tel instrument.
3. 3. 1. Méthodologie de construction des indices de publication
Les indices de diffusion utilisés en recherche comptable procèdent tous de la même
démarche générale. La sélection des items représente la première étape de construction
d’un score ou indice de publication. Une présélection est généralement opérée à partir
d’une revue de la littérature sur l’offre d’information financière et à partir d’enquêtes sur
les besoins en informations des investisseurs. Un affinement du choix est ensuite effectué
afin d’éliminer parmi les items choisis, ceux non applicables en vertu des obligations
réglementaires du pays d’étude.
Si l’indice de divulgation vise à mesurer l’adéquation de l’information aux besoins d’un
groupe d’utilisateurs ciblés (tels que les analystes financiers), la liste des items sélectionnés
est ensuite validée par des consultations auprès de ces utilisateurs, dans le cadre
d’entretiens (Chow et Wong Boren, 1987 ; Michaïlesco, 1998) et/ou de questionnaires
(Buzby, 1974 ; Michaïlesco, 1998 ; Bertrand, 2000). Les résultats de ces consultations
permettent de révéler le poids ou l’importance de chaque item en lui affectant une valeur
ou un score. En revanche, si l’indice ne cible pas des utilisateurs spécifiques (Cooke, 1998,
1992 ; Depoers, 1999), aucune consultation pour validation de la sélection n’est alors
effectuée.
Après avoir choisi la liste des items, l’étape suivante consiste à les valoriser.
Explicitement, il faut attribuer une valeur à chaque élément d’information dans l’indice,
afin de refléter son poids par rapport au reste des informations. Ainsi, lorsqu’un indice ne
cible pas un groupe précis d’utilisateurs, la même valeur est attribuée à chaque item. Dans
126
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
son étude portant sur l’étendue des divulgations des entreprises suédoises, Cooke (1989,
1992) applique une procédure dichotomique de pondération (1 si l’information est
présente, 0 sinon). La même procédure a été également utilisée par Depeors (1999) lors de
son étude sur le niveau de publication des entreprises françaises. Alors que dans son étude
sur la divulgation des entreprises américaines, Botosan (1997) attribue un point, ou deux
points selon la catégorie, à chaque item diffusé et un point supplémentaire lorsque l’item
inclut des données quantitatives ou chiffrées.
Lorsque l’indice vise à répondre aux besoins d’un groupe spécifique d’utilisateurs, la
méthode de pondération retenue doit refléter l’importance relative accordée à chaque
élément d’information par les utilisateurs ciblés. Dans la majorité des cas, un questionnaire
est adressé à un échantillon de ces utilisateurs afin de recueillir leurs propres évaluations
(Buzby, 1974 ; Michaîlesco, 1998 ; Bertrand, 2000). Le répondant est amené souvent à
attribuer une note sur une échelle de Likert à cinq ou sept entrées (en général, la note est
échelonnée de « pas du tout important » à « très important »). A partir des réponses
obtenues, une note est attribuée à chaque item correspondant à l’évaluation moyenne des
répondants. A cet égard, la représentativité des réponses par la prise en compte du biais
éventuel de non réponse, est appréciée à l’aide du test d’Oppenheim (1966) 40 .
L’étape suivante est le choix du support d’évaluation et de la période d’étude. S’agissant
du support d’évaluation, il faut noter que dans la majorité des études, les indices de
divulgation sont appliqués exclusivement aux rapports annuels des entreprises. Le choix
d’un tel document se justifie par la primauté du rapport annuel comme source
d’information des investisseurs professionnels, sa cohérence entre les différents supports
de communication financière et la facilité d’accès à ce support (Bertrand, 2000). Quant à la
période d’étude, les investigations mesurent la qualité ou l’étendue de l’information en se
basant souvent sur une seule année (i.e. un seul rapport annuel). Ceci est justifié par la
stabilité de la politique de communication des sociétés dans le temps, mise en évidence
dans plusieurs études. En effet, Healy et al. (1999) ont étudié l’évolution de la politique de
communication de 595 entreprises, appréhendée par l’évolution de leurs indices de
40
Ce test repose sur le principe selon lequel les répondants qui envoient leurs réponses tardivement sont
représentatifs de la population des non répondants. Dans la majorité des cas, ce test est effectué sur les dix
premiers et les dix derniers questionnaires reçus. Il s’agit donc de vérifier l’existence de différences
significatives entre les deux groupes de questionnaires. L’absence de biais de non réponse permet de
considérer les réponses obtenues comme représentatives de l’attitude de l’ensemble de la population.
127
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
diffusion (publiés annuellement par l’AIMR). Ils ont constaté que parmi les entreprises
étudiées, seules 90 ont connu une augmentation importante et soutenue de leurs scores de
diffusion entre 1980 et 1990.
De manière similaire et en demeurant dans le contexte américain, Welker (1995) a testé la
variation du niveau de divulgation d’un échantillon de 891 entreprises sur la période 19831990. Il en a déduit une stabilité de diffusion, puisque plus de la moitié des entreprises de
son échantillon ont enregistré une légère variation de leur classement de -2,9 % à 3,5 %.
Un tel constat n’est pas réservé au contexte américain et est validé dans le contexte
français par Michaîlesco (1998). Sur une centaine d’entreprises françaises de grande taille,
l’auteur a noté une variation des taux de croissance annuels du score de qualité comprise
entre 1,5 % et 3 % sur la période 1991-1995. A ce titre, la stabilité des divulgations est
argumentée par le fait que la politique de communication financière est perçue comme une
démarche structurellement déterminée par des facteurs invariables tels que la culture,
l’historique et l’organisation de l’entreprise (Gibbins et al., 1990 ; Holland et Stoner,
1996).
Enfin, la méthodologie de construction des indices de divulgation est finalisée par le calcul
d’un score global pour chaque entreprise étudiée. Il consiste généralement à totaliser les
scores relatifs aux items, après la lecture du support de l’étude.
3. 3. 2. Synthèse des principales investigations
Dès les années 60, plusieurs travaux ont été consacrés à l’examen de l’étendue ou la qualité
de l’information dont les premiers furent menés dans le contexte américain. La majorité de
ces études s’est fixée également pour objectif, la détermination des facteurs à l’origine de
la variation des pratiques de divulgation. Cerf (1961) est le premier à avoir étudié la qualité
d’information financière diffusée dans les rapports financiers des entreprises. A la lumière
d’entretiens menés avec des analystes financiers, l’auteur a choisi comme grille
d’évaluation 31 items. La pondération est faite en accordant à chaque item des points
variant de 1 à 4. En partant d’un échantillon de 527 entreprises américaines, Cerf (ibid) a
démontré une corrélation positive entre le niveau de divulgation (mesuré par le score de
publication) d’une part et la taille de l’entreprise, sa rentabilité financière et sa structure de
propriété, d’autre part.
128
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
La piste de recherche initiée par Cerf (1961) a été étendue par Singhvi et Desai (1971) qui
ont élargi le nombre des items à 34 et se sont basés sur un échantillon de rapports annuels
relatifs à 155 sociétés (dont 100 ont été classées parmi les 500 plus grandes sociétés
américaines par Fortune et 55 en hors-cote). Les valeurs des items choisis ont été
pondérées, tout comme Cerf (ibid), sur la base des jugements des analystes financiers. Au
moyen d’une analyse de régression multiple, les auteurs ont tenté d’expliquer la qualité de
diffusion (définie par la complétude, la précision et la fiabilité des informations diffusées),
par six facteurs explicatifs : la taille de l’entreprise, le nombre des actionnaires, le statut de
cotation, le cabinet d’audit, le taux de profit et enfin, la marge bénéficiaire. Les résultats
ont révélé que les entreprises ayant une faible qualité de divulgation, sont de petite taille,
non contraintes par des obligations de cotation, contrôlées par des petits cabinets d’audit et
non rentables.
Dans une étude subséquente, Buzby (1974) a suggéré que la sélection des items nécessite
le choix d’un groupe d’utilisateurs et la spécification de leurs besoins en matière
d’information. De fait, il a établi 39 items sélectionnés à partir d’une revue de la littérature,
ainsi que de questionnaires adressés à 75 analystes financiers spécialistes dans
l’investissement en actions. L’échantillon de l’étude comprend 88 entreprises américaines
réparties en deux sous-échantillons de 44 sociétés cotées à la bourse de New York (et
autres bourses américaines) et 44 sociétés dont les actions sont échangées au marché horscote. Parmi les variables explicatives, seule la taille de l’entreprise semble influencer la
qualité de divulgation des entreprises étudiées.
De son côté, pour sélectionner les items de son étude, Firth (1980) s’est fondé sur la revue
de la littérature relative à l’offre d’information, l’examen des rapports annuels des
entreprises étudiées et un pré-test auprès d’un échantillon de 120 analystes financiers. Ce
qui lui a permis de retenir 48 items dont chacun doit satisfaire les deux qualités suivantes :
l’item doit être utile et sa publication n’est pas réglementé. Comme il a été précédemment
avancé 41 , Firth (1980) a démontré que l’émission des titres est l’événement à l’origine de
l’amélioration de l’étendue de divulgation, mais uniquement pour les entreprises de petite
taille.
41
Cf. §3.1.Accès aux marchés de capitaux et opportunité de diffusion.
129
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
Se focalisant sur la divulgation environnementale, Wiseman (1982) a développé une liste
de 18 items choisis à partir d’une revue de la littérature relative au reporting sur
l’environnement. Leur pondération n’est pas celle attribuée par un groupe particulier
d’utilisateurs, mais développée par l’auteur selon le degré de détails décrivant
l’information (Les notes varient de 0 à 3, la note 0 est attribuée si l’information est absente
et la note 3 correspond à l’information la plus transparente). Les relations entre la diffusion
volontaire d’information sur l’environnement et la performance environnementale
appréciée par le « Council on Economic Priorities », objet de l’étude, ne sont pas
significatives. La méthode des pondérations a été utilisée dans un contexte similaire de
divulgation sur l’environnement par Cormier et Magnan (1999).
Chow et Wong-Boren (1987) ont sélectionné une liste de 28 items tirés des travaux
antérieurs et adaptés au contexte mexicain. Explicitement, un item n’est retenu que si sa
divulgation n’est pas rendue obligatoire par les autorités réglementaires mexicaines. Ces
items ont été par la suite pondérés selon l’avis de 106 directeurs de crédit de banques
mexicaines. En partant d’un échantillon de 52 rapports annuels d’entreprises industrielles
mexicaines, le niveau de divulgation augmente avec la taille de l’entreprise et semble non
associé avec le levier financier et la proportion d’actif immobilisé.
De son côté, Botosan (1997) a enrichi les études antérieures en proposant une liste de 63
items regroupés en cinq rubriques, à savoir (1) les informations générales sur l’entreprise,
(2) le sommaire des résultats historiques, (3) les informations non financières, (4) les
informations à caractère prévisionnel et (5) l’analyse et la discussion de la direction. Ces
items sont tirés des scores antérieurs, des recommandations du rapport du Comité Jenkins,
des résultats de l’enquête menée par le Standard Research Institute (SRI) sur les besoins en
informations des investisseurs et de l’étude sur le rapport annuel de l’Institut Canadien des
Comptables Agréés (ICCA). La pondération des items respecte un système de valorisation
additionnelle selon que l’item comprend ou non des données quantitatives. Par ailleurs,
l’objet de son étude était de tester l’association entre l’offre d’information mesurée par
l’indice de divulgation et le coût des fonds propres pour 122 entreprises réparties en deux
groupes, selon le nombre d’analystes qui suivent l’entreprise. Les résultats ont montré une
association significative entre le niveau de diffusion et le coût des fonds propres pour le
groupe des entreprises faiblement suivies par les analystes. En revanche, aucune relation
significative n’a été validée pour l’autre groupe.
130
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
Michaïlesco (1998) a évalué la politique de communication financière de 100 des plus
grandes entreprises françaises. L’auteur a défini la qualité de l’information financière à
partir de trois critères. Selon son analyse, une information de qualité doit traduire avec
loyauté la réalité (critère de sincérité), avoir une utilité objective et subjective, compte tenu
de la réalité qu’elle est censée représenter et de la fonction qu’elle doit remplir (critère de
valeur). Enfin, elle doit être aisément compréhensible (critère d’intelligibilité).
L’évaluation de la qualité de l’information comptable a été fondée sur le calcul d’un score
de divulgation composé de 55 items dont la pondération était opérée conformément à
l’estimation des analystes financiers interrogés. Les résultats de l’étude ont montré que ce
sont les obligations de diffusion imposées par les marchés financiers qui affectaient la
qualité de l’information comptable.
S’agissant des études portant sur l’étendue ou le niveau de divulgation et utilisant une
mesure strictement quantitative, on peut citer l’étude de Cooke (1989). L’auteur a mesuré
l’étendue de l’information publiée dans les rapports annuels de 90 parmi les 2 000
premières sociétés suédoises. Pour cela, il a recouru à un indice composé d’items établis à
partir des études antérieures, des recommandations de l’IASC (« International Accounting
Sandards Committee ») et des propositions faites par deux comptables. Contrairement aux
études antérieures où les valeurs accordées aux items sont pondérées en fonction de
l’importance relative perçue par les analystes financiers, Cooke (1989) a utilisé pour la
première fois un système de grille équipondérée (1 si l’information est présente, 0 si elle
est absente). Une telle méthode de pondération a été ultérieurement répliquée par Cooke en
1992.
Evoquons également l’étude de Raffournier (1995), méthodologiquement semblable à celle
de Cooke (1989, 1992). L’auteur a choisi 30 items équipondérés et dont la diffusion est
volontaire. Il a défini les items volontaires comme ceux dont la publication n’est pas
rendue obligatoire par la loi, mais qui sont a priori utiles aux utilisateurs des rapports
financiers. Ces items ont été utilisés pour évaluer la performance de diffusion de 53
entreprises suisses cotées. Par ailleurs, l’auteur s’est penché sur l’analyse des déterminants
du niveau de divulgation à partir de six variables explicatives. Il s’agit de la taille de
l’entreprise, l’appartenance de son auditeur aux cabinets internationaux, le degré
d’internationalisation, le recours aux sources de financement externes, la rentabilité et la
structure de propriété. Les résultats obtenus ont révélé qu’il existe des effets liés à la taille
131
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
et au degré d’internationalisation. Les autres variables ne semblent avoir aucun effet sur le
comportement des entreprises en matière de communication financière.
Dans la même lignée de ces travaux, Depoers (1999) a examiné le niveau de divulgation de
70 sociétés françaises cotées à la bourse de Paris, sur la base d’une liste de 65 items
correspondant à des informations considérées comme facultatives par la réglementation
comptable. Les résultats de l’étude ont mis en exergue que les sociétés françaises publient
en moyenne plus du quart des informations de la liste des items sélectionnés. Explicitement
26,7 % des entreprises étudiées divulguent en moyenne 17 informations volontaires parmi
celles choisies. Le comportement des entreprises en matière de divulgation financière est
mitigé entre une propension et une réticence à la diffusion. Certaines entreprises ne
publient que quelques informations facultatives : le score le plus faible est de 7,7 %, soit
près de cinq items. D’autres beaucoup plus actives, présentant jusqu’à 58 % des éléments
de la liste, soit 38 informations.
Pour le cadre très spécifique de notre étude, nous nous proposons d’appliquer l’indice de
divulgation 42 , non pas aux rapports annuels mais à un autre support d’information
également plus complet qui est le prospectus d’introduction. Ce dernier est considéré dans
une certaine mesure, comme le point d’orgue entre l’entreprise candidate à l’introduction
et l’ensemble de la communauté financière. Beattie (1999) a mis l’accent sur le prospectus
comme étant un modèle pour les rapports traditionnels, grâce à son vaste contenu
informationnel relatif à la valeur de l’entreprise. Labégorre (2003) a révélé à partir de son
enquête réalisée auprès de 334 analystes financiers, les sources d’informations les utilisées
pour évaluer une introduction en bourse. La grande proportion des répondants interrogés
(21,3 %) déclare se fonder fréquemment sur le prospectus d’introduction. Explicitement,
62,5 % des répondants y recourent pour recueillir des informations sur la société et 37,5 %
pour prendre une décision d’investissement.
42
Les sources des choix des items ainsi que la procédure de leur pondération seront présentées au niveau de
la section 1 (chapitre 3) qui développe l’opérationnalisation des variables de l’étude.
132
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
3. 4. Les explications alternatives de l’évaluation des entreprises lors de
l’introduction en bourse
Outre leur justification à partir du volet de la communication financière, les anomalies
relatives à l’évaluation des titres nouvellement introduits en bourse sont souvent justifiées
par d’autres variables. Nous nous focalisons sur celles les plus fréquentes, ayant fait l’objet
de validations empiriques et susceptibles de justifier conjointement les deux anomalies
étudiées. Ainsi, nous optons pour le choix des mêmes variables, afin de tester l’existence et
la persévérance de leur impact, à travers le temps, sur l’évaluation d’un nouveau titre : la
sous-évaluation initiale (horizon à court) et la sous-performance (horizon à long terme).
3. 4. 1. Caractéristiques de l’entreprise candidate à l’introduction
Les premières explications exogènes liées aux anomalies sous-jacentes à l’évaluation de
l’entreprise, se rapportent aux caractéristiques de l’entreprise nouvellement introduite en
bourse. L’éventuelle influence de telles variables, nous permet de définir les autres
hypothèses de notre travail de recherche.
3. 4. 1. 1. L’âge
De nombreux arguments ont été avancés afin de corréler l’âge de l’entreprise à la
valorisation d’un nouveau titre. En effet, l’âge permet d’approximer le risque ex ante lié à
la valeur de l’entreprise (Ritter, 1991 ; Broye et Schatt, 2003b). Les entreprises ayant opéré
plusieurs années avant l’introduction, sont mieux positionnées pour réduire l’asymétrie
informationnelle résultante de l’opération, compte tenu de la disponibilité d’un historique
sur leurs perspectives financières. De même, la variable âge a été perçue comme une
estimation du risque d’échec lors de l’introduction en bourse. Les entreprises les plus âgées
sont supposées être moins risquées et auraient ainsi une faible probabilité d’échouer
l’opération d’introduction (Schultz, 1993). En outre, les jeunes entreprises ont peu de
transactions, moins de documents financiers divulgués, ainsi qu’une moindre probabilité de
suivi par les analystes financiers (Rasheed et al., 1997). Ces arguments nous laissent
penser que les entreprises les plus âgées ont une forte probabilité d’être correctement
évaluées par le marché, affichant ainsi une faible sous-évaluation et une meilleure
performance à long terme. Compte tenu de ces différents arguments, l’hypothèse suivante
est formulée :
133
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
H2a : la sous-évaluation initiale est d’autant plus faible que l’entreprise candidate à
l’introduction est âgée.
H2b : la performance à long terme des titres est d’autant meilleure que l’entreprise
candidate à l’introduction est âgée.
3. 4. 1. 2. La taille
Lors de l’introduction en bourse, l’incertitude est d’autant plus grande que la société est de
petite taille. Les études appréhendant cette variable confirment une relation inverse entre la
taille de l’entreprise et le niveau de risque (Ritter, 1984 ; Beatty et Ritter, 1986 ;
Megginson et Weiss, 1991 ; Ibbotson et al., 1994). Une telle relation est justifiée par la
facilité de diffusion de l’information comptable par les grandes entreprises. De même, le
faible niveau de risque associé aux grandes entreprises, est justifié par le rapport de force
que lui confère sa taille vis-à-vis des différentes parties prenantes.
S’agissant du lien direct avec la valorisation boursière, Carter et al. (1998) ont démontré
que les grandes entreprises attirent plus les intermédiaires prestigieux, lesquels
s’abstiennent souvent d’introduire les petites entreprises afin d’éviter l’échec de
l’opération. Ce rapport de force pourrait amener les grandes entreprises à fixer un prix
d’offre élevé, atténuant ainsi le degré de sous-évaluation. Par ailleurs, les grandes
entreprises sont présumées avoir de bonnes performances à long terme, compte tenu du fait
qu’elles subissent moins de risque et jouissent d’une faible incertitude. Nous nous
attendons alors à ce que :
H3a : la grande taille de l’entreprise candidate à l’introduction limite l’incertitude ex ante
sur sa valeur, et réduit la sous-évaluation initiale.
H3b : la grande taille de l’entreprise candidate à l’introduction atténue la sousperformance à long terme.
134
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
3. 4. 1. 3. Le niveau d’endettement
Depuis les travaux de Myers et Majluf (1984), une divergence existe entre les anticipations
des dirigeants et celles du marché sur la qualité du projet d’une entreprise faisant appel
public à l’épargne. Selon Ross (1977), le niveau d’endettement d’une entreprise peut servir
de signal de qualité émis par les managers. Concrètement, une augmentation de
l’endettement engendre une augmentation du risque, mais signale aussi une plus grande
productivité de l’entreprise. Levis (1990) souligne que les entreprises de mauvaise qualité
ne peuvent pas assumer les conséquences de forts taux d’endettement, sans être
confrontées au risque élevé de faillite. James et Weir (1990) montrent que l’existence d’un
niveau élevé d’endettement, préalablement à l’introduction en bourse, réduit le niveau de
l’asymétrie informationnelle dû au contrôle effectué par les créanciers. Par ailleurs, dans
une approche de signalisation, toute augmentation de dettes est considérée par le marché
comme un signal positif sur les cash-flows futurs. Autrement dit, une entreprise fortement
endettée se signale comme étant plus performante. L’asymétrie informationnelle présente
lors de l’accès au marché financier serait ainsi atténuée (Koh et Walter, 1989 ; Kim et
Ritter, 1999 ; Su et Fleisher, 1999). La réduction des asymétries d’information améliore la
valorisation des titres, approchée par de faibles degrés de sous-évaluation et de sousperformance à long terme. Par conséquent, nous postulons l’hypothèse suivante :
H4a : le niveau élevé d’endettement est un signal de qualité de l’entreprise candidate à
l’introduction et réduit ainsi la sous-évaluation initiale.
H4b : la sous-performance à long terme des titres est d’autant plus faible que l’entreprise
candidate à l’introduction est endettée.
3. 4. 1. 4. Le Pourcentage de propriété conservé par les propriétaires
Il représente l’un des signaux les plus utilisés dans la littérature sur les introductions en
bourse. Sa prise en compte parmi les facteurs explicatifs des anomalies d’évaluation des
nouveaux titres, est une extension des modèles de signalisation. Dans le modèle de Hughes
(1986), considéré comme une généralisation du modèle de Leland et Pyle (1977), deux
signaux crédibles peuvent être utilisés pour communiquer la qualité de l’entreprise au
marché. Outre la signalisation par la publication d’information volontaire, le dirigeant
135
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
permet aux investisseurs d’évaluer le niveau d’incertitude de son entreprise par la part de
capital qu’il conserve.
Dans la pratique, les managers sont généralement libres de choisir le pourcentage d’actions
à céder lors de l’opération d’introduction. Une telle information est généralement
divulguée dans les prospectus et donc constitue un signal qui ne pourrait être ni altéré ni
imité. En vertu de la théorie des signaux, nous considérons que la part de propriété
conservée par le manager est perçue comme un signal fiable de la bonne qualité de
l’entreprise. Toutes choses étant égales par ailleurs, on s’attend à ce que les entreprises
dont les propriétaires retiennent un pourcentage élevé d’actions, affichent une faible sousévaluation et une meilleure performance boursière à long terme. Un tel argument est
résumé dans l’hypothèse présentée ci-après :
H5a : la part élevée du capital conservée par les propriétaires traduit la qualité de
l’entreprise et limite la sous-évaluation initiale.
H5b : la part élevée du capital conservée par les propriétaires réduit les incertitudes sur
la valeur de l’entreprise et atténue le degré de sous-performance à long terme.
3. 4. 2. Caractéristiques de l’opération d’introduction
Une opération d’introduction se distingue aussi par ses propres spécificités, parmi
lesquelles figurent la taille de l’offre et la présence ou non d’un capital-risqueur. Celles-ci
sont supposées responsables aussi bien de la rentabilité initiale que de celle à long terme.
3. 4. 2 .1. La taille de l’offre
Plusieurs chercheurs ont utilisé la taille de l’offre comme une approximation du niveau de
risque (Jegadeech et al., 1993 ; Michaely et Shaw, 1994 ; Carter et al., 1998 ; Jain et Kini,
2000). Les offres importantes sont associées en moyenne à un faible niveau de risque et
affichent par conséquent, de meilleures performances boursières. Par ailleurs, et si on
raisonne à court terme, plus l’offre est de grande taille, approximée par un nombre élevé
d’actions émises, plus la liquidité devrait être importante. La sous-évaluation des actions
serait donc de moindre ampleur, puisqu’un équilibre entre l’offre et la demande devrait être
136
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
plus rapide à atteindre. Par ailleurs, plus une opération d’introduction est de grande taille,
mieux elle est couverte par les médias et les analystes. En conséquence, le niveau
d’asymétrie informationnelle et corollairement les degrés de la décote initiale et de la sousperformance sont présumés décroître avec le volume des fonds levés. Ce qui nous permet
de postuler l’association suivante :
H6a : la sous-évaluation initiale est d’autant plus faible que l’offre est de grande taille.
H6b : la sous-performance à long terme des titres est d’autant plus faible que l’offre est
de grande taille .
3 .4. 2. 3. La présence d’un capital-investisseur
La participation active du capital-investisseur à la création de valeur et son impact sur la
performance de la firme, a fait l’objet de plusieurs travaux empiriques (Megginson et
Weiss, 1991 ; Gompers et Lerner, 1999 ; Kaplan et Strömberg, 2004). Leur constat
commun est que ces partenaires influencent de manière positive la performance des firmes
qu’ils soutiennent par le biais des activités de sélection, de soutien au dirigeant et surtout
de contrôle. La qualité de surveillance exercée par le capital-investisseur est d’autant plus
reconnue par le marché, qu’elle se traduit dans la valorisation des titres lors de
l’introduction en bourse. Autrement formulé, les entreprises soutenues par un capitalinvestisseur bénéficieraient d’une meilleure performance par rapport aux autres firmes non
contrôlées par cet intermédiaire (Barry et al., 1990 ; Brav et Gompers, 1997 ; Jain et Kini,
1995 ; Megginson et Weiss, 1991 ; Loughran et Ritter, 2004 ; Chahine et Filatotchev,
2008). Leur soutien est responsable même, de la réussite de l’introduction (Jain et Kini,
2000). Nous nous attendons alors à ce que la présence de cette partie prenante lors de
l’introduction, soit de nature à améliorer l’évaluation de l’entreprise et atténuer ainsi les
anomalies
sous-jacentes.
Ceci
nous
amène
à
formuler
l’hypothèse
suivante :
H7a : la présence d’un capital-investisseur limite l’incertitude ex ante sur la valeur de
l’entreprise candidate à l’introduction, et réduit la sous-évaluation initiale.
H7b : la présence d’un capital-investisseur améliore la qualité de l’entreprise candidate à
l’introduction, et atténue la sous-peformance à long terme.
137
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
3. 4. 3. Qualité des acteurs intervenant dans l’opération d’introduction
Deux acteurs sont considérés comme les partenaires officiels d’une opération
d’introduction : l’auditeur et l’intermédiaire introducteur. Ces partenaires engagent leur
réputation dans les fonctions de certification et de contrôle qui leur sont attribuées. Une
telle réputation est censée avoir du poids dans l’explication de la sous-évaluation et de la
sous-performance à long terme.
3. 4. 3. 1. Le rang de l’intermédiaire
En introduisant une entreprise en bourse, l’intermédiaire introducteur engage sa réputation
lorsqu’il certifie que le prix d’offre reflète toute l’information publique et privée
concernant l’entreprise candidate (Beatty et Ritter, 1986). Puisque l’intermédiaire
introducteur, comme l’auditeur, reçoit des rentes sur son capital réputationnel, il est incité à
maintenir sa réputation en pratiquant des choix prudents en termes de prix d’introduction
(Nanda et Yun, 1997 ; Chemmanur et Paeglis, 2005). Si l’intermédiaire sous-évalue trop
les titres, il perd de futurs émetteurs. En revanche, s’il ne sous-évalue pas assez, il risque
de perdre des investisseurs potentiels. Ainsi, la certification qu’il apporte peut être
considérée comme un signal crédible, surtout si les investisseurs peuvent observer son
historique d’introduction (Chemmanur et Fulghieri, 1999). Par ailleurs, afin de préserver
leur réputation, les intermédiaires prestigieux n’introduisent que les sociétés peu risquées
et aisément évaluables avec l’information disponible (Carter et Manaster, 1990). Si c’est le
cas, les offres publiques initiales contrôlées par ces intermédiaires, auront en moyenne une
faible sous-évaluation et de bonnes performances à long terme. Il convient alors de tester la
proposition suivante :
H8a : la sous-évaluation initiale est d’autant plus faible que l’intermédiaire chargé de
l’introduction est réputé.
H8b : la réputation de l’intermédiaire chargé de l’introduction améliore la performance à
long terme des titres.
138
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
3. 4. 3 .2. La réputation de l’auditeur
Depuis les travaux de Titman et Trueman (1986), les émetteurs qui détiennent des
informations privées favorables sur leur entreprise, sont incités à sélectionner un cabinet
réputé pour crédibiliser cette information. Ainsi, la réputation de l’auditeur est un signal
crédible de la valeur de l’entreprise candidate à l’introduction, car il ne peut pas être imité
par un dirigeant détenant des informations défavorables. Dans un tel cas, en choisissant un
auditeur réputé, l’entreprise court le risque que l’auditeur détecte et révèle la véritable
situation de l’entreprise. Si les cabinets réputés réduisent la probabilité d'erreurs ou
d’irrégularités dans les prospectus d’introduction, ceux-ci devraient être perçus comme
plus crédibles par les investisseurs. Or, en atténuant l’incertitude des investisseurs, la
signature de l’auditeur permet donc de limiter la sous-évaluation à l’introduction et
d’atténuer le déclin des performances boursières futures (Beatty, 1989 ; Michaely et Shaw,
1994 ; Holland et Horton, 1993 ; Broye, 2001 ; Weber et Willenborg, 2003). En
conséquence, notre hypothèse peut s’énoncer comme suit :
H9a : la vérification des comptes de l’entreprise candidate à l’introduction par un
auditeur réputé, atténue la sous-évaluation initiale.
H9b : la réputation de l’auditeur chargé de la vérification des comptes de l’entreprise
candidate à l’introduction, améliore la performance à long terme des titres.
139
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
Conclusion du chapitre 2
Tout au long de ce chapitre, nous nous sommes intéressés à l’analyse de l’environnement
informationnel des entreprises candidates à l’introduction. Une telle analyse a été initiée
par la délimitation du cadre réglementaire régissant les obligations de publications. De fait,
l’adaptation de l’information financière aux contraintes légales et aux attentes du marché
constitue un enjeu de taille pour les entreprises accédant aux marchés de capitaux. De
même, la physionomie des entreprises en matière de communication financière a fortement
changé, pour répondre aux attentes de différents acteurs de la vie boursière. Ceux-ci se sont
également ajustés à la nouvelle donne, en scrutant toute information divulguée avec des
regards multiples et perspicaces.
Un tel changement de l’environnement informationnel a suscité notre intérêt pour
approfondir le corpus théorique consacré aux divulgations financières. En particulier, nous
nous sommes limités aux théories et courants de recherche justifiant l’offre d’information
lors des introductions en bourse. Nous en avons déduit que les divulgations financières
sont perçues comme un moyen de résolution des problèmes d’agence et un signal crédible
de la valeur de l’entreprise. De même, les arguments relatifs aux transactions sur le marché
financier défendent l’idée que le renforcement des divulgations contribue à améliorer la
liquidité des titres et diminuer le coût du capital.
Nous avons évoqué par ailleurs, les travaux qui se sont intéressés à l’association entre
l’accès aux marchés financiers, les divulgations financières et l’évaluation de l’entreprise.
Deux conclusions majeures émergent de ces travaux : la première est que l’accès au
marché financier incite les entreprises à diffuser plus d’informations préalablement à cet
événement ; la seconde est qu’un tel comportement associé à une divulgation de qualité
améliorent la valorisation de l’entreprise nouvellement introduite et en atténuent les
anomalies sous-jacentes. Ces travaux nous ont permis de postuler l’hypothèse qu’une
meilleure communication financière atténuerait la sous-évaluation initiale et la sousperformance à long terme.
140
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse
Or, dans la mesure où la communication financière a été appréciée au moyen de scores de
divulgation, la présentation de la revue de la littérature afférente était indispensable. A ce
titre, nous avons synthétisé les études portant sur l’usage, ainsi que la méthodologie de
construction des indices de divulgation. Les développements du chapitre sont enfin
achevés par l’exposé d’autres explications de l’évaluation des titres. Celles-ci englobent les
caractéristiques de l’entreprise introduite, les spécificités de l’opération d’introduction et la
qualité des acteurs impliqués dans ce processus. Ces explications alternatives fondent les
autres hypothèses de l’étude. Leur validation passe par une étude empirique, à laquelle est
dédiée la seconde partie de ce travail.
141
DEUXIEME PARTIE. VALIDATION EMPIRIQUE
SUR LE NOUVEAU MARCHE FRANÇAIS
142
Deuxième partie. Validation empirique sur le Nouveau Marché français
La seconde partie de la recherche est consacrée à l’étude empirique analysant l’association
entre la communication financière et la performance des entreprises introduites en bourse.
Dans un premier chapitre, nous nous proposons de préciser certains des volets empiriques
de l’étude. D’abord, nous explicitons les étapes de l’opérationnalisation des variables.
Ensuite, nous précisons la stratégie de vérification adoptée.
Le deuxième chapitre constitue le corps même de la validation empirique. Dans un premier
temps, nous avançons une analyse descriptive des variables, afin de mieux comprendre les
particularités de l’échantillon étudié. Une partie importante de cette analyse décrit les
pratiques de communication financière des entreprises lors de leur accès à la bourse. Dans
un deuxième temps, nous approfondissons les analyses statistiques en exposant et discutant
les principaux résultats obtenus.
143
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Tout au long des deux premiers chapitres, nous avons tenté de cerner le cadre théorique
sous-jacent à la thématique de recherche. Ce cadre nous a permis de préparer le passage au
terrain, puisqu’il nous a conduit à formuler les hypothèses à tester. La première hypothèse
porte sur la nature de l’association entre la transparence informationnelle des entreprises
nouvellement introduites en bourse d’une part, et la performance de leurs titres d’autre
part. Les autres hypothèses postulées s’inscrivent dans une optique d’appréhension globale
des anomalies d’évaluation d’un nouveau titre. Nous nous proposons de vérifier l’ensemble
de ces hypothèses à travers une validation empirique menée sur le Nouveau Marché
français.
En se référant aux orientations méthodologiques des deux champs de recherche délimitant
la problématique de l’étude, nous avons défini les mesures de nos variables d’intérêt.
Explicitement, nous empruntons aux études portant sur l’évaluation des sociétés
nouvellement introduites, la méthodologie des études d’événement. Une telle
méthodologie est souvent perçue comme l’approche la plus répandue pour l’estimation des
rendements à court et à long terme. Elle consiste à estimer le rendement d’un titre, de la
date d’introduction aux premiers jours de cotation (cas de la sous-évaluation), et à un
certain nombre d’années après cette période (cas de la sous-performance à long terme),
puis à le comparer à un rendement supposé normatif. L’événement n’est autre que celui de
l’introduction en bourse. Nous nous servons également de la méthodologie des indices de
divulgation, couramment utilisée dans les travaux de recherche traitant de la
communication financière. Adaptés au contexte de notre étude, ces indices appréhendent
l’effort informationnel des entreprises étudiées.
Dans un premier développement, nous précisons la démarche empirique permettant
d’apprécier l’effort informationnel des entreprises étudiées, ainsi que leur performance à
court et à long terme. Nous présentons, dans un deuxième développement, l’échantillon,
les données de l’étude et la mesure des variables. Enfin, nous exposons les outils
d’analyses statistiques.
144
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Section 1. Opérationnalisation des variables de l’étude
Nous nous attardons dans cette section, à présenter la démarche qui nous a guidée à
mesurer les variables de l’étude. Nous commençons dans un premier temps, par décrire les
étapes de construction des indices de divulgation, outils d’appréhension de la transparence
informationnelle (§1.1). Dans un second temps, nous présentons successivement les
méthodes d’estimation de la performance à court terme (§1.2) et de celle à long terme
(§1.3).
1. 1. La transparence informationnelle
Nous commençons d’abord par décrire le mode et les sources de sélection des items.
Ensuite, nous présentons la procédure de pondération de ces items. Enfin, à l’aide de
quelques exemples, nous illustrons notre démarche empirique, afin de mieux en
comprendre les mécanismes.
1. 1. 1. Choix des items
Les items ayant constitué notre indice de divulgation ont été présélectionnés au préalable, à
partir de la revue de la littérature portant sur l’usage des scores ou indices de publication
(Cf. §3.3.2 du chapitre 2). La présélection s’opère en choisissant les items ayant fait l’objet
d’un consensus dans les travaux de recherche.
Par ailleurs, afin de tenir compte le mieux possible des besoins réels des investisseurs, le
choix des items a été affiné en consultant les enquêtes sur leurs attentes en matière
d’information financière et non financière. Parmi celles les plus abouties, on peut citer
l’enquête réalisée par le Standard Research Institute (SRI), celle menée par l’Institut
Canadien des Comptables Agréés (ICCA) et le rapport du Comité Spécial sur la
Communication Financière de l’Institut Américain des Experts Comptables (AICPA).
S’agissant de la première enquête réalisée par le Standard Research Institute (SRI), celle-ci
a été menée aux Etats-Unis sur la période 1986-1987. Deux questionnaires ont été
administrés auprès de 712 investisseurs professionnels et individuels. Ils s’articulent autour
145
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
de deux objectifs : identifier les besoins en informations des investisseurs et comprendre
l’usage qu’ils font du rapport annuel pour leurs décisions d’investissement. L’enquête a
fait ressortir 87 éléments d’informations soulignant l’importance grandissante de
l’information non financière. Les professionnels interrogés ont montré une certaine
préférence pour les informations sur les objectifs et les orientations stratégiques. Ils sont
également très sensibles aux divulgations relatives aux évolutions récentes du secteur
d’activité et la part de marché de l’entreprise.
Parmi les 87 éléments d’informations mentionnés dans le rapport du Standard Research
Institute (SRI), les 18 informations les plus importantes aux yeux des investisseurs
professionnels, figurent dans le tableau suivant :
Tableau 3-1. Les besoins en informations des investisseurs institutionnels selon le SRI
Rang
1
Type d’information
Importance
Evénements récents et perspectives sur le (les) secteur (s) d’activité de
82,4 %
la société
2
Résultats annuels de la société
82,4 %
3
Part de marché de la société
80,4 %
4
Expositions aux risques
79,8 %
5
Evénements récents affectant la société
79,8 %
6
Situation financière annuelle
79,5 %
7
Situation de trésorerie (cash-flow)
74,0 %
8
Objectifs de la société et orientations stratégiques
70,2 %
9
Information sur les principaux segments d’activité de la société
67,0 %
10
Prévisions sur les performances de la société
62,5 %
11
Performance de l’action
61,2 %
12
Informations sur les produits
60,6 %
13
Données financières historiques
58,7 %
14
Résultats trimestriels
58,7 %
15
Situation financière trimestrielle
57,4 %
16
Perspectives sur l’économie
49,4 %
17
Information trimestrielle sur la trésorerie (cash-flow)
46,2 %
18
Opinions et analyses sur la société des autres analystes et
35,9 %
professionnels
Source : SRI (1987), p. 31
146
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Une enquête comparable a été menée en 1990 par l’Institut Canadien des Comptables
Agréés (ICCA) visant à déterminer les informations jugées pertinentes pour les utilisateurs
des rapports annuels. Au terme de l’étude, l’organisme a dressé une liste des éléments à
inclure dans les rapports annuels. Il s’agit de quatre grandes catégories d’informations
satisfaisant la qualité fondamentale d’une information, à savoir : l’utilité. Selon l’ICCA
(1990), une information est considérée comme utile, si elle est pertinente pour la prise de
décision, fiable, rapidement publiée, compréhensible et comparable.
La première catégorie d’informations renseigne sur l’entreprise dans son ensemble : son
profil, sa structure organisationnelle, ses produits, ses services et marchés, ses ressources
humaines, son secteur d’activité et ses perspectives générales. La deuxième catégorie
informe sur l’exploitation de l’entreprise. Elle porte sur sa gestion globale, ses résultats
passés, ses orientations futures et les ressources dont elle dispose pour y parvenir. Elle
comprend également des informations sur la fonction recherche et développement,
l’environnement concurrentiel et des données sur les risques et les incertitudes de
l’activité. La troisième catégorie fournit une analyse de la situation financière. Elle englobe
les états financiers vérifiés, des explications sur les méthodes et principes comptables, une
analyse des résultats d’exploitation, de la situation financière et de son évolution. Enfin,
l’ICCA (1990) recommande la publication d’une quatrième catégorie d’informations
supplémentaires : celle-ci comprend la liste des membres de la direction, des informations
sur la propriété et le contrôle de l’entreprise, ainsi que sur les relations avec les
investisseurs.
La troisième enquête menée par l’Institut Américain des Comptables Certifiés (AICPA) en
1994 (Rapport Jenkins) a permis d’abord, de cerner les différents besoins et attentes des
utilisateurs de l’information financière. A partir de ces besoins, le comité d’étude de
l’AICPA a dressé ensuite, une liste de dix éléments d’informations essentielles pour la
prise de décision, répartis en cinq catégories. Il s’agit des données financières et non
financières, l’analyse des dirigeants sur les données financières et non financières, des
informations prévisionnelles, des informations sur les dirigeants et les actionnaires et des
informations sur l’environnement de l’entreprise. Le tableau 3-2 détaille ces cinq
catégories, ainsi que les besoins qu’ils permettent de satisfaire.
147
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Tableau 3- 2. Les besoins en informations selon le rapport Jenkins
Nature de l’information
Eléments d’informations à produire
●
Globale
Besoins
Sectorielle
satisfaits 43
9
1,2,3,6,7
Données financières et non financières :
-Etats financiers
9
-Données opérationnelles et mesures de
9
1,2,3,4
performances utilisées par les dirigeants
●
9
Analyse des dirigeants sur les données
9
1,2,3,4
9
1,2,3,7
financières et non financières : raisons des
changements des performances et identification
des effets passés des tendances clefs.
● Informations
prévisionnelles/prospectives :
-Opportunités et risques y compris ceux
issus des tendances clefs.
-Objectifs et plans des dirigeants incluant les
9
4,7
facteurs clefs de succès.
9
-Comparaison de la performance actuelle
9
1,2,3,4,5,7
aux opportunités, risques et plans des
dirigeants antérieurement diffusés.
●
Informations sur les dirigeants et les
actionnaires :
directeurs,
dirigeants,
rémunérations,
actionnaires
principaux,
9
4
transactions et liens entre les parties.
●Informations
sur
l’environnement
de
la
société :
-Objectifs et données stratégiques
9
9
3,4
-Etendue et description de l’activité
9
9
1,2,6
-Impact de la structure de l’industrie sur la
9
9
2,6,7
société
Source : AICPA (1994), Ch. 3 et 5
43
Les notes de 1 à 7 se rapportent aux besoins suivants :
-1 : Analyser séparément chaque segment d’activité présentant des opportunités et risques différents ;
-2 : Comprendre la nature de l’activité (des activités) de la société ;
-3 : Avoir une perspective prévisionnelle ou prospective ;
-4 : Comprendre les perspectives et objectifs des dirigeants ;
-5 : Connaître la fiabilité relative des informations communiquées ;
-6 : Comprendre la performance de la société relativement à celle des concurrents;
-7 : Comprendre rapidement les changements majeurs affectant une société.
148
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Outre ces enquêtes, d’autres recherches ont mis en exergue les informations les plus
appréciées par les investisseurs. Dans leur enquête menée pour le compte d’Ernst & Young
Center for Business Innovation, Eccles et Mavrinac (1995) ont publié une liste des dix plus
intéressantes informations aux yeux des analystes et des investisseurs. En moyenne, ces
utilisateurs ont jugé que parmi les informations les plus valorisées, figurent la croissance
du marché, le succès stratégique, les investissements en recherche et développement, la
part de marché et le développement de nouveaux produits. Le tableau 3-3 résume ces
différents éléments d’informations.
Tableau 3-3. Les mesures les plus appréciées par les investisseurs selon Eccles & Mavrinac
(1995)
Rang
Analystes financiers
Gestionnaires de portefeuilles
1
Bénéfices
Croissance du marché
2
Cash-flow
Bénéfices
3
Croissance du marché
Cash-flow
4
Performance du segment
Développement de nouveaux produits
5
Part de marché
Coûts
6
Investissements
Part de marché
7
Coûts
Investissements
8
Investissements en R&D
Performances du segment
9
Succès stratégiques
Investissements en R&D
10
Développement de nouveaux produits
Productivité de la R&D
Source : Eccles & Mavrinac (1995)
Dans une étude subséquente, Mavrinac et Siesfeld (1997) ont montré que les investisseurs
valorisent plutôt plus les informations relatives aux ressources humaines, telles que les
informations sur la crédibilité des dirigeants, l’aptitude à attirer des salariés, la qualité des
politiques de rémunération, etc. Ces utilisateurs manifestent également de l’intérêt pour les
informations sur la stratégie de l’entreprise, l’innovation et la part de marché. L’étude a
ainsi mis en exergue une liste des informations les mieux et les moins bien appréciées
selon les notes attribuées par les investisseurs. Le tableau 3-4 récapitule ces informations.
149
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Tableau 3-4. Les besoins en informations selon Mavrinac et Siesfeld (1997)
Mesures les plus appréciées
● Exécution
de la stratégie
44
Mesures les moins appréciées
Note
6,26
● Qualité
4,48
6,16
● Taux
5,92
● Expérience
Note
de la direction
d’entreprise
● Crédibilité
● Qualité
des dirigeants
de la stratégie d’entreprise
du turnover des salariés
des services des
4,42
4,36
relations investisseurs
● Innovation
5,77
● Nombre
● Aptitude
5,61
●Qualité
du service clients
4,29
5,60
● Qualité
des informations publiées
3,91
5,54
● Récompense
qualité produit
3,53
5,48
● Récompense
qualité processus
3,39
5,40
● Politique
● Part
à attirer les salariés
de marché
● Expérience
● Qualité
des dirigeants
des politiques de
de réclamations clients
4,32
rémunération
● Position
dominante en
recherche
● Qualité
3,36
l’environnement
des processus
● Satisfaction
sociale et respect de
des clients
5,34
● Utilisation
5,33
● Ratios
des équipes salariées
de rémunération
3,26
3,22
Source : Mavrinac et Siesfeld (1997)
Dans le contexte particulier des introductions en bourse, le cabinet Calan Ramolino &
Associés (1995) 45 s’est focalisé sur les informations contenues dans les prospectus
d’introduction publiés par treize entreprises introduites au Second Marché français, durant
l’année 1994. Par ailleurs, le cabinet s’est limité dans son étude aux divulgations portant
sur l’activité des entreprises et leurs perspectives d’avenir, perçues comme des éléments
d’informations majeurs pour les investisseurs potentiels.
44
Le tableau rapporte la moyenne des notes qui varient de 1 à 7 correspondant à l’information la moins
appréciée à l’information la plus appréciée.
45
Calan Ramolino & Associés est l’un des premiers cabinets d’audit et de conseil en France et dans le monde
à travers le réseau Nexia International.
150
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Tableau 3-5. Informations communiquées dans les prospectus d’introduction selon le rapport
de Calan Ramolino & Associés (1995)
Eléments d’informations
Pourcentage de sociétés
donnant l’information
● Données
communiquées sur l’activité
-Présentation générale
38 %
-Chiffres-clés consolidés (ou sociaux en l’absence de filiales)
92 %
-Répartition du CA consolidé (par produit ou secteur d’activité)
92 %
-Contribution au résultat consolidé
33 %
-Structure et organigramme
100 %
-Description des flux intra-groupes
17 %
-Données caractéristiques sur les filiales et sous-filiales (activité,
58 %
chiffre clés, etc.)
-Marché (s)
100 %
-Concurrence
69 %
-Produits ou services
100 %
-Sites et installation
85 %
-Production
89 %
-Commercialisation
77 %
-Investissements (hors frais de recherche)
77 %
-Frais de recherche
54 %
-Effectifs
77 %
-Marques, brevets, licences
69 %
-Analyse des risques :
-Clients (nature, poids des grands comptes dans le CA, etc.)
100 %
-Fournisseurs (politique d’achat, répartition)
61 %
-Risque de change
50 %
-Faits exceptionnels ou litiges
54 %
● Données
communiquées sur les perspectives d’avenir
-Prévisions de chiffres d’affaires pour la période en cours
85 %
-Prévisions de résultat pour la période en cours
85 %
-Revue limitée des prévisions par les commissaires aux comptes
38 %
-Descriptif précis des hypothèses utilisées pour les prévisions
23 %
151
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Eléments d’informations
Pourcentage de sociétés
donnant l’information
-Précisions sur les investissements prévisionnels
54 %
-Politique de dividendes
54 %
Source : Calan Ramolino & Associés (1995)
En demeurant dans le même contexte, Labégorre (2003) a mené une enquête auprès de 334
analystes financiers 46 , destinée à révéler leurs attentes des informations divulguées dans les
prospectus d’introduction. Les répondants ont apprécié l’utilité des différents chapitres du
prospectus, sur une échelle de Thurstone à trois points (très important/important/utile). En
classant les chapitres sur la base de la note moyenne attribuée, les analystes semblent
accorder le plus d’intérêt au chapitre 7 (perspectives de développement de la société) suivi
du chapitre 4 (présentation de l’activité de la société) et du chapitre 5 (les derniers états
comptables certifiés). De plus, selon 40,6 % des répondants, les indicateurs prévisionnels
du prospectus, financiers ou stratégiques, gagneraient à être améliorés.
A la lumière de ces études et enquêtes, nous avons pu affiner la présélection des items. Le
choix final a été, enfin, guidé par une confrontation avec les pratiques de divulgations des
entreprises étudiées. Concrètement, l’examen des prospectus d’introduction nous a orienté
à se focaliser sur les divulgations d’information faisant l’objet de plus de disparité entre les
entreprises. Nous avons ainsi finalement dressé une liste de 43 items (Cf. Tableau 3-6),
répartis en cinq catégories :
-informations générales sur l’entreprise (6 items) ;
-informations sur l’activité de l’entreprise et son environnement (12 items) ;
-informations non financières (7 items) ;
-informations à caractère prévisionnel (10 items) ;
-informations financières et comptables (8 items).
46
L’auteur a ciblé la population étudiée. Il s’agit des analystes qui rédigent l’analyse financière jointe au
prospectus d’introduction.
152
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Tableau 3-6. Liste des items retenus dans l’étude
Catégories
● Informations
N° item
générales
Intitulé item
1
Données concernant l’historique de l’entreprise
2
Présentation des objectifs
3
Discussion sur les actions entreprises pour la réalisation
sur l’entreprise
des objectifs
4
Discussion sur les actions futures à entreprendre pour la
réalisation des objectifs
5
Présentation d’un échéancier pour atteindre les objectifs
6
Législations applicables dans le champ d'activité de
l'entreprise
●Informations
sur
7
Description du marché
8
Principaux produits et/ou services offerts
9
Positionnement sur le marché
10
Stratégie de l’entreprise
11
Atouts et facteurs clés de succès
12
Données sur la clientèle
13
Politique commerciale
14
Données sur la concurrence
15
Avantages concurrentiels
16
Discussion des barrières à l’entrée
17
Politique d’investissement
18
Activités de recherche et développement
19
Données sur l’effectif du personnel
20
Données sur la qualification du personnel
21
Données sur le degré d’implication du personnel dans la
l’activité de l’entreprise
et son environnement
●Informations
non
financières
gestion de l’entreprise
22
Présentation des actions de motivation
23
Informations sur les relations sociales (procédures
collectives, conflits sociaux, relations avec les instances
réglementaires, etc.)
153
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Catégories
N° item
24
Intitulé item
Discussion des différents problèmes de gestion intervenus
au cours de l’exercice
25
Discussion de la direction sur la situation financière de
l'entreprise
●Informations
à caractère
26
Discussion des perspectives d'évolution du marché
27
Description de la répartition du chiffre d'affaires
prévisionnel
prévisionnel par produit et/ou service
28
Présentation des hypothèses sous-jacentes aux prévisions
29
Informations
sur
le
programme
d'investissement
prévisionnel
30
Perspectives d'évolution de la part de marché
31
Prévisions des concurrents potentiels
32
Evolution prévisionnelle de l'effectif
33
Prévisions des activités de recherche et développement
34
Comparaison des prévisions antérieures aux réalisations et
explications des écarts
35
Discussion de l’incidence des risques sur le chiffre
d'affaires et le résultat prévisionnels
●Informations
comptables
36
et financières
Informations relatives à la ventilation du chiffre d’affaires
par produit et/ou branche d’activité
37
Informations relatives aux investissements financiers
38
Informations relatives aux variations des capitaux propres
39
Informations relatives aux dettes financières
40
Informations relatives aux créances clients
41
Informations relatives aux engagements et aux instruments
financiers
42
Informations sur les soldes du bilan (fonds de roulement,
besoin en fonds de roulement, etc.)
43
Principes et méthodes comptables utilisés
Une fois la liste établie, l’étape suivante consiste à valoriser chacun des items constitutifs.
C’est l’objet du développement qui suit.
154
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
1. 1. 2. Procédure de notation
La littérature consacrée à l’usage des indices de divulgation met en exergue l’existence de
deux procédures différentes de pondération des items (Cf. § 3.3.1 du chapitre 2). La
première est fondée sur l’opinion exprimée par des utilisateurs ciblés, généralement les
analystes financiers et les autres investisseurs professionnels (Buzby, 1974, 1975 ;
Michaïlesco, 1998 ; Bertrand, 2000). A la lumière des réponses d’un échantillon de ces
utilisateurs, différents poids sont accordés aux items sélectionnés. A l’opposé, la deuxième
procédure ne cible pas un groupe spécifique d’utilisateurs et une pondération
personnellement développée par le chercheur est alors opérée (Wiseman, 1982 ; Cooke,
1989, 1992 ; Botosan, 1997 ; Depoers, 1999 ; Cormier et Magnan, 1999).
La confrontation des deux procédures de pondération a mis en exergue plusieurs critiques
adressées à l’encontre de la première procédure. La subjectivité de l’appréciation est la
faiblesse majeure souvent citée. Les investisseurs professionnels constituent un groupe
d’utilisateurs qualifiés, alors que l’estimation de l’importance des items devrait varier selon
les groupes d’utilisateurs. « Il est clair qu’un groupe d’utilisateurs va attacher une
importance à un item, celle-ci sera différente pour un autre groupe. Cependant, l’accent de
cette recherche n’est pas mis sur un groupe particulier d’utilisateurs, mais sur tous les
utilisateurs des rapports financiers » (Cooke, 1989 ; p. 197). Par ailleurs, une autre critique
est également évoquée relevant des biais sous-jacents à l’usage des questionnaires pour le
recueil des opinions. A ce titre, Bertrand (2000) signale que parmi les indices recensés, le
nombre de questionnaires envoyés varie entre 106 et 576, ce qui soulève la contrainte des
coûts élevés des enquêtes. De plus, les taux de réponses sont souvent faibles : ils varient
entre 15 % et 34 %, avec une moyenne de 20 %. Cela étant, le biais de non réponse rend
difficile la généralisation des attitudes à l’ensemble de la population ciblée.
Compte tenu de ces insuffisances, nous avons écarté la procédure de pondération fondée
sur l’adéquation des informations diffusées par rapport aux besoins d’utilisateurs
spécifiques. De fait, nous nous alignons avec les travaux choisissant la pondération
personnelle et nous optons en particulier, pour une procédure de pondération semblable à
celle utilisée par Wiseman (1982) et Cormier et Magnan (1999) dans leurs études portant
sur l’appréciation de la qualité des divulgations environnementales. Le principe de
pondération est fondé sur une analyse de contenu des prospectus d’introduction. Une telle
155
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
analyse consiste à repérer la présence d’une information ou d’un item donné et à lui
affecter la notation suivante :
•
« 0 » s’il n’y a aucune information ;
•
« 1 » si l’information est décrite de manière générale ;
•
« 2 » si l’information est décrite de manière précise, c’est à dire qu’elle est
chiffrée mais pas détaillée ou détaillée mais non chiffrée ;
•
« 3 » si l’information est décrite de manière détaillée et chiffrée.
Nous avons opté pour une telle pondération, car elle permet de concilier approche
quantitative - approche qualitative. Nous avons ainsi écarté la procédure dichotomique
(accordant la valeur 1 si l’information est présente et la valeur 0 en cas d’absence de
l’information), puisqu’elle vise souvent à apprécier l’étendue de la divulgation et non sa
qualité. S’agissant de la procédure de pondération choisie, le passage d’une note à l’autre
est guidé par l’augmentation du degré de précision. La note « 1 » ne prête à aucune
confusion avec la note « 2 ». Elle est accordée lorsque l’entreprise présente uniquement
des généralités sur l’information. D’ailleurs, peu de développements lui sont dans ce cas,
réservés. Tandis que le passage de la note « 1 » à la note « 2 » est dicté par l’existence de
plus de détails décrivant l’item. Ces détails prennent une forme narrative (plus de
développements sont consacrés à l’item) ou une forme quantitative (l’information est
décrite de manière chiffrée). Enfin, la note « 3 » n’est accordée que si l’information est
bien précise (décrite sous les deux formes : narrative et quantitative).
Par ailleurs, afin d’assurer une certaine homogénéité dans la procédure de notation, nous
avons procédé à une lecture préalable d’une vingtaine de prospectus d’introduction.
L’objectif est de développer un « apprentissage » dans la manière de noter, afin d’assurer
une appréciation objective de l’effort informationnel déployé par chaque entreprise
étudiée. Nous avons passé ensuite, un temps considérable à l’analyse de contenu 47 des
prospectus, car un item peut être non cité explicitement dans le développement qu’il lui est
spécifique, alors qu’il est communiqué dans un autre développement. A titre d’illustration,
l’item relatif aux barrières à l’entrée pourrait être non cité en discutant de la concurrence à
47
L’analyse de contenu consiste à rechercher et à dénombrer des éléments préalablement précisés (les items)
dans les supports d’informations communiqués par les entreprises (rapport annuel, prospectus
d’introduction). Cette technique a souvent été utilisée en finance (Rogers et Grant, 1997 ; Breton et Taffler,
2001) puisque les conditions de sa validité sont de plus en plus standardisées (Bardin, 1998).
156
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
laquelle l’entreprise fait face. Or, il pourrait être inséré dans un autre développement
traitant par exemple de la stratégie de l’entreprise.
1. 1. 3. Exemples de notation
Nous avançons dans ce qui suit deux exemples de notation :
Le premier exemple est relatif à l’item « politique commerciale ». Dans son prospectus
d’introduction, la société Soft Computing décrit cette information dans les propos suivants :
« fortement impliquée dans le conseil, Soft Computing a appliqué l’organisation
commerciale traditionnelle des grands cabinets de conseil : les directeurs développent et
capitalisent un tissu relationnel auprès des directions générales et des directions marketing
et commerciales tandis que les responsables des missions identifient et remontent les
opportunités commerciales détectées pendant leurs missions. Les services d’ingénierie et
d’hébergement étaient jusqu’à récemment proposés dans la continuité des missions de
conseil. A cette approche relationnelle du commercial, Soft Computing a récemment ajouté
un modèle de commercialisation plus proche de celui des SSII pour appuyer le
développement des activités d’ingénierie et d’hébergement. Ce modèle repose sur une
force commerciale dédiée qui comptera trois personnes d’ici la fin de l’exercice 2000.
Cette force commerciale est épaulée par une cellule de télémarketing, responsable de
l’identification des opportunités sur des prospects qualifiés » 48 . Ainsi, nous remarquons
que l’information communiquée sur la politique commerciale est détaillée mais non
chiffrée, on lui attribue ainsi la note « 2 ».
Le même item est décrit dans le prospectus d’introduction de Medcost avec autant de
détails, mais également avec des données chiffrées : « Medcost gère depuis cinq ans une
base commerciale des clients et prospects de la société : industrie pharmaceutique,
assureurs, leaders d’opinion en santé, institutionnels, etc. Cette base comptait 3 500
contacts au 31 décembre 1999. Au second semestre 2000, Medcost organisera une nouvelle
base commerciale, comportant le profil électronique des contacts (équipement,
coordonnées mail, abonnements aux systèmes gérés par Medcost, etc.) ainsi que la
structure de leur patientèle, pour faciliter l’inclusion des investigateurs et de leurs patients
dans les essais cliniques. Le développement du chiffre d’affaires de Medcost et la venue de
48
Extrait du prospectus d’introduction de la société Soft Computing (introduite sur le Nouveau Marché le
26/04/2000), p. 54.
157
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
nouveaux clients se sont construits jusqu’ici par le "bouche à oreille" et la notoriété créée
par les efforts de promotion décrits ci-après. Une partie des fonds levés à l’introduction en
bourse permettra à Medcost de recruter une équipe commerciale pour mieux structurer
l’offre et mieux exploiter sa base commerciale. Medcost a consacré 1,5 million de francs à
la promotion en 1999 (à comparer à environ 1,2 million de francs en 1998), dont 80 % sont
représentés par des coûts salariaux. Ces dépenses recouvrent diverses actions :
• Intervention dans tous les grands événements du secteur (congrès, conférences,
séminaires).
• Site web Medcost.fr et newsletter (2 000 abonnés au 31 mars 2000). Le site de la
société et la liste de diffusion associée permettent d’entretenir des relations
régulières et privilégiées avec les cibles et les partenaires de Medcost.
• Revue Cybersanté (5 numéros parus au 31 décembre 1999, tirage à 5 000
exemplaires distribués gratuitement), exemples de sujets traités : essais cliniques et
recueil de données sur Internet et le RSS (Réseau Santé Social), l’internet médical
en 101 questions, les outils médico-économiques.
• Depuis 1995, Medcost a mis en place une stratégie de formation et
d’accompagnement de ses cibles à l’Internet médical. Près d’un millier de contacts
privilégiés ont ainsi bénéficié de cette offre gratuite, la plupart du temps dans le
cadre de programmes individuels. Grâce à ces initiatives, Medcost est reconnu
comme le leader de la réflexion et de l’innovation Internet dans le secteur santé,
fréquemment cité ou consulté par les professionnels de la santé » 49 . On attribue à
cet item la note « 3 ».
Le deuxième exemple est relatif à l’item « discussion des barrière à l’entrée ». Dans son
prospectus d’introduction, la société Cyberdeck ne communique que des généralités sur
cette information, citée d’ailleurs implicitement en abordant la fonction de recherche et de
développement : « Le département de R&D est fondamental pour Cyberdeck, dont l’offre
produit recèle un savoir-faire technologique qui constitue la véritable barrière d’entrée
pour un nouvel entrant » 50 . Etant donné le manque de détails fournis, on ne peut accorder
que la note « 1 ».
49
Extrait du prospectus d’introduction de la société Medcost (introduite sur le Nouveau Marché le
09/06/2000), p. 45.
50
Extrait du prospectus d’introduction de la société Cyberdeck (introduite sur le Nouveau Marché le
27/06/2000), p. 44.
158
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Le même item est amplement décrit dans le prospectus d’introduction de la société
Medcost, qui lui réserve un développement détaillé dans un paragraphe séparé (4.7.2 Barrières à l’entrée) : « le positionnement de MEDCOST génère beaucoup de partenaires
potentiels et peu de concurrents, parce que la fourniture de contenus et services aux
professionnels de santé implique une parfaite connaissance du secteur. L'acquisition de
cette connaissance est longue et difficile pour les prestataires étrangers au domaine.
4.7.2.1 - Prime au premier entrant : les phénomènes de "lock-in" offrent une prime au
premier entrant et dissuadent les nouveaux venus de développer à nouveau des applications
existantes. Par exemple, une fois l’annuaire hospitalier mis en ligne, il est peu probable que
de nouveaux opérateurs s’engagent à développer un service équivalent. Ils chercheront
plutôt à pouvoir exploiter, sur le mode de l’affiliation, les services existants. En effet, la
"copie" pure et simple de ce type d’application est impossible compte tenu de son
architecture dynamique : chaque écran d’information est constitué en temps réel par
recherche, dans la base de données dynamique, des données précises répondant aux critères
choisis par l’internaute.
L’ensemble de la base n’est pas accessible directement puisqu’elle est conservée dans un
volume privé protégé. Elle ne pourrait être reconstituée que par interrogations successives,
méthode longue et fastidieuse qui présente peu d’intérêt pour un pirate…§.4.7.2.2 Barrière à l’entrée d’un environnement institutionnel, relationnel, juridique et économique
complexe : le marché d’opérateur de services médicaux sur le web comporte de
nombreuses barrières à l’entrée. La maîtrise de l’environnement institutionnel, juridique et
économique, la connaissance des systèmes de financement, la constitution d’un tissu
relationnel ou l’organisation de systèmes de distribution adaptés constituent des tâches
complexes et de longue haleine… » 51 .
Compte tenu de ces détails, l’information sur les barrières à l’entrée est notée « 2 ».
51
Extrait du prospectus d’introduction de la société Medcost, p. 43.
159
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
1. 2. La performance à court terme
La performance à court terme d’un titre i le jour de cotation t n’est autre que sa rentabilité
initiale anormale (appelée également décote initiale). Celle-ci est définie comme étant la
différence entre le prix d’offre figurant dans le prospectus d’introduction et le cours de
clôture du jour de cotation t, rapportée au prix d’offre :
RI i ,t =
C i ,t
− POi
(1)
POi
Le titre i est sous-évalué si RI > 0 et surévalué si RI < 0.
Une telle mesure définit la rentabilité non ajustée du titre i le jour t. La prise en compte des
fluctuations du marché entre la date de fixation du prix d’offre et les premiers jours de
transaction du titre, exige l’ajustement de l’équation (1) par le rendement du marché. Pour
notre étude, nous ajustons le rendement initial par le rendement correspondant de l’indice
du Nouveau Marché. Nous obtenons l’équation suivante :
RIA i ,t =
C i ,t
− POi
POi
−
It
− I0
I0
(2)
Avec :
RI i, t
: rendement initial du titre i le jour de cotation t ;
RIA i, t
: rendement initial ajusté du titre i le jour de cotation t ;
PO i
: prix d’introduction du titre i ;
C i, t
: cours de clôture du titre i le jour de cotation t (t = 1, 5, 10, 20 et 30) ;
It
: valeur de l’indice du Nouveau Marché le jour de cotation t ;
Io
: valeur de l’indice du Nouveau Marché la veille de l’introduction
du titre i en bourse.
Une fois les rendements anormaux quotidiens de chaque titre calculés, l’étape suivante
consiste à calculer les rendements anomaux quotidiens pour l’ensemble des titres,
définissant ainsi la rentabilité initiale moyenne :
160
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
1
RI t =
N
RIA
t
1
N
=
N
∑ RI
i =1
i,t
N
∑ RIA
i =1
i ,t
Avec :
RI
: rentabilité initiale moyenne le jour de cotation t ;
t
: rentabilité initiale ajustée moyenne le jour de cotation t ;
RIAt
N
: taille de l’échantillon.
Finalement, afin d’examiner si la rentabilité initiale moyenne est significativement
différente de zéro, des statistiques t sont calculées de la façon suivante :
RI t
t=
σ ( RI t )
t=
RIA
t
σ ( RIA t )
N
avec
N
avec
(
σ RI
(
σ RIA
)
t
t
(
N
⎡ 1
=⎢
∑ RI
⎣ N − 1 i =1
)
t
t
_ RI
(
t
N
⎡ 1
=⎢
∑ RIA i , t _ RIA
⎣ N − 1 i =1
( ) et σ (RIA ) représentent les écarts-type respectifs de RI
Où σ RI
i,t
t et
)
2
t
⎤
⎥
⎦
)
RIA t estimés à
partir d’un échantillon en coupe transversale.
1. 3. La performance à long terme
La performance à long terme d’un titre i nouvellement introduit en bourse, sur une période
d’observation T, est estimée par sa rentabilité anormale sur la même période. Celle-ci
s’analyse souvent selon la méthodologie dite des événements, dont la première étape
consiste à calculer les rentabilités anormales des titres concernés. Or, la rentabilité
anormale d’un titre est définie comme étant la différence entre sa rentabilité « observée »
soit la rentabilité que le titre affiche et sa rentabilité « théorique » ou attendue. Nous
évoquons alors, dans ce qui suit, les différentes approches méthodologiques afférentes à
l’évaluation des rendements attendus et à la mesure des rentabilités anormales. Nous
affinons chaque développement pour expliciter les choix retenus dans notre étude.
161
1/ 2
2
⎤
⎥
⎦
1/ 2
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
1. 3. 1. Méthodologie d’évaluation des rendements attendus
Différentes approches sont proposées dans la littérature économique et financière pour
évaluer les rendements attendus. Selon Pécherot-Petitt (2002, p. 56), trois approches sont
principalement proposées par la littérature économique et financière pour calculer les
rentabilités anormales sur une longue période. La première, consiste à utiliser le modèle à
trois facteurs de Fama et French (1993) ; la deuxième, à ajuster la rentabilité d’un titre par
la rentabilité d’un portefeuille de référence ; la troisième, à ajuster la rentabilité d’un titre
par la rentabilité d’une entreprise de contrôle (« benchmark ») 52 . Dans le cadre de notre
étude, nous optons pour la troisième approche préconisée dans plusieurs études.
Barber et Lyon (1997, p. 354) préconisent cette méthode pour évaluer les rendements
anormaux à long terme : « l’approche de l’entreprise-contrôle élimine le biais du
survivant 53 (puisque les deux entreprises-l’échantillon et le contrôle-doivent être cotées au
moment de l’événement de l’étude), le biais de recomposition (puisque le rendement des
deux firmes est calculé sans recomposition), et le biais d’asymétrie (puisque les deux
firmes ont une probabilité égale de générer des rendements positifs importants) » 54 .
Ritter (1991) est le premier auteur à utiliser le modèle des entreprises de contrôle dans le
cadre des études d’événement sur longue période. Il choisit d’apparier chaque entreprise
impliquée dans une introduction en bourse entre 1975 et 1984 avec une entreprise de
contrôle, dont les caractéristiques en termes de secteur et de taille sont similaires. En
revanche, Loughran et Ritter (1995) se contentent de la taille comme unique critère pour
sélectionner les entreprises de contrôle. Dans des contextes similaires, les chercheurs
utilisent d’autres critères pour le principe d’appariement entre les entreprises étudiées et les
entreprises de contrôle. A titre d’illustration, Spiess et Affleck-Graves (1999) ainsi que
Loughran et Vijh (1997) utilisent deux critères, à savoir : la taille et le ratio valeur
comptable/valeur de marché (« book-to-market ») respectivement dans le contexte des
émissions de dettes et des fusions acquisitions.
52
Pour un aperçu sur chacune de ces méthodologies, se référer à l’article de Pécherot-Petitt (2002).
Ce biais se produit lorsque le rendement attendu est calculé en utilisant un portefeuille de marché. Sachant
que les entreprises nouvellement inscrites ont tendance à générer des rendements inférieurs à la moyenne du
marché (Ritter, 1991), le calcul des rendements anormaux est biaisé de façon positive puisque l’échantillon
des entreprises ne contient pas de nouvelles firmes après l’événement, d’où l’appellation de biais du
survivant (« survivor bias ou new listing bias »), alors que le portefeuille du marché en inclut
continuellement.
54
Une analyse très détaillée de ces biais est présentée par Lyon, Barber et Tsai (1999).
53
162
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Une synthèse des principaux travaux consacrés à l’étude des rentabilités anormales à long
terme, par l’approche des entreprises de contrôle, est reportée dans le tableau 3-7 ci-après :
Tableau 3-7. Synthèse des études utilisant le modèle des entreprises de contrôle dans le calcul
des rendements à long terme
Contextes des études
Auteurs
Critères
●Les
Barber et Lyon (1997)
Taille
Lyon, Barber et Tsai (1999)
Book-to-market
simulations
Taille et book-to-market
Taille et book-to-market
●Les
-
études d’événement
Les augmentations de capital
Loughran et Ritter (1995)
Taille
Spiess et Affleck-Graves (1995)
Taille
Secteur et Taille
Taille et book-to-market
- Les
dividendes
Michaely, Thaler et Womack (1995)
Secteur et Taille
- Les
émissions de dettes
Spiess et Affleck-Graves (1999)
Taille et book-to-market
- Les
fusions et acquisitions
Loughran et Vijh (1997)
Taille et book-to-market
- Les
introductions en bourse
Ritter (1991)
Secteur et Taille
Loughran et Ritter (1995)
Taille
- Les
leverage buy-outs (LBO)
Mian et Rosenfeld (1993)
Secteur et Taille
- Les
recommendations
Womack (1996)
Taille
d’analystes
- Les
Secteur et Taille
scissions d’actions
Cusatis, Miles et Woolridge (1993)
Secteur et Taille
Desai et Jain (1999)
Secteur et Taille
Source : Extrait et adapté de Pécherot-Petitt (2002)
Dans le cadre de notre étude, nous analysons la rentabilité à long terme des titres introduits
en utilisant deux benchmarks : des entreprises de contrôle introduites sur le Second
Marché,
appariées sur la base de deux critères (capitalisation boursière et secteur
163
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
d’activité) et l’indice du Nouveau Marché 55 . S’agissant du premier benchmark et à l’instar
de Ritter (1991), la méthode d’appariement pour une entreprise impliquée dans une
introduction en bourse entre 1997 et 2002, consiste à sélectionner toutes les entreprises
dont le code ISIN au 31/12/1996 est identique à celui de l’entreprise concernée. Puis, nous
choisissons comme entreprise de contrôle celle dont la capitalisation boursière est la plus
proche, à condition que la dite entreprise ne soit pas impliquée dans une introduction en
bourse durant les 36 mois qui précèdent. Si cette condition n’est pas respectée, on choisit la
deuxième entreprise dont la capitalisation boursière au 31/12/1996 est la plus proche de
celle de l’entreprise en question et ainsi de suite.
1. 3. 2. Méthode d’agrégation des rentabilités anormales
Deux méthodes sont couramment utilisées pour agréger les rentabilités anormales. La
première méthode est une méthode additive, qui consiste à calculer les rendements
anormaux cumulés appelés encore résidus cumulés (« Cumulative Abnormal Returns »,
CAR). La seconde est une méthode multiplicative, dénommée méthode de la détention
passive ou méthode « Achat-Conservation » qui consiste à calculer les rendements
anormaux composés (« Buy and Hold Abnormal Returns », BHAR) 56 .
Dans l’optique d’une comparaison entre les deux méthodes, Barber et Lyon (1997)
suggèrent l’utilisation de la méthode des rendements anormaux composés plutôt que celle
des rendements anormaux cumulés. Selon les auteurs, cette seconde méthode est un
estimateur biaisé pour mesurer les rendements anormaux à long terme, tandis que la
méthode de la détention passive offre l’avantage de mesurer l’expérience de l’investisseur
sur la période étudiée. A l’opposé, Brav (2000) considère que la méthode des rendements
anormaux composés est plus sensible au problème de dépendance entre les entreprises de
l’échantillon. De plus, il présume que le problème de skewness des rendements s’accentue
en fonction de la longueur de l’horizon de l’étude.
55
A l’instar de l’étude de Degeorge et Derrien (2001) qui a porté sur l’examen des rendements anormaux à
long terme sur les Nouveau et Second Marchés français, l’utilisation de certains indices pose le problème que
certaines introductions en bourse figurent dans ces indices, ce qui peut faire converger les performances des
introductions en bourse et celles de ces indices. De manière similaire, dans notre étude, l’utilisation du
deuxième benchmark des entreprises de contrôle vise à pallier l’éventuel biais sous-jacent à l’utilisation de
l’indice du Nouveau Marché.
56
Les CAR correspondent à une stratégie dans laquelle le portefeuille est rééquilibré quotidiennement. Au
contraire, les BHAR correspondent à une stratégie sans rééquilibrage, c’est-à dire d’achat du titre au début de
la période considérée et de vente de ce titre à la fin de la période.
164
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Par ailleurs, l’application des deux méthodes d’agrégation a engendré, dans certains
travaux de recherche, des résultats contradictoires. L’un d’entre eux est l’étude de
Gompers et Lerner (2003) menée sur un échantillon de 3 661 introductions en bourse sur la
période 1935-1972. Les résultats quant à l’existence ou non d’une sous-performance à long
terme diffèrent selon la méthode utilisée. Les auteurs constatent que l’anomalie de la sousperformance à long terme mesurée par la méthode « achat-conservation », disparaît lorsque
la méthode des rentabilités cumulées est utilisée. De fait, Gompers et Lerner (ibid)
montrent que la méthode de la détention passive tend à mesurer une sous-performance plus
importante que celle obtenue par les rendements cumulés 57 . De son côté, Sentis (2001, p.
95) constate que les études ne dégagent pas véritablement une méthode plus performante
qu’une autre dans les différentes variantes de calculs des rentabilités normatives et des test
utilisés. Elles concluent sur la nécessité de recourir à plusieurs méthodologies.
Ainsi, nous déduisons qu’aucune de ces deux méthodes ne bénéficie d’avantages décisifs
en termes de rigueur scientifique et de signification. Nous nous proposons donc, d’analyser
les rentabilités anormales à long terme au moyen des deux approches d’agrégation des
rentabilités : la méthode des rendements anormaux cumulés et celle des rendements
anormaux composés. Nous signalons enfin, que nous retenons une période d’observation
de 36 mois pour le calcul des rendements anormaux. Elle débute à partir du mois qui suit le
premier mois de négociation, afin de dissocier les effets éventuels de la décote initiale.
1. 3. 2. 1. Méthode des rendements anormaux cumulés (CAR)
Selon cette méthode, le calcul des rendements anormaux à long terme passe par les étapes
suivantes :
■
Les rendements anormaux de l’entreprise i, ajustés des rendements de son benchmark,
pour le mois événement t ( AR i, t ), se calculent selon l’équation suivante :
57
Ils partent pour leur conclusion d’un exemple dans lequel un titre dont la rentabilité est de -50 % la
première année et de 10 % les deux années suivantes, tandis que la rentabilité du benchmark est nulle la
première année et de 10 % également les deux années suivantes. La méthode « achat-conservation » met en
évidence une rentabilité anormale de - 60,5 % [(0,5 * 1,1*1,1) – (1* 1,1*1,1)] sur trois ans. Elle est de l’ordre
de –50 % [(-0,5-0) + (0,1-0,1) + (0,1-0,1)] selon la méthode des rentabilités cumulées. Pour comprendre
l’exemple, se référer au reste du développement du paragraphe, détaillant le mode de calcul des rendements
selon les deux méthodes.
165
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
AR i, t = R i, t
− E (R i , t )
(3)
Avec :
■
R i, t
: rendement de l’entreprise i durant le mois événement t ;
E (R i, t)
: rendement de son benchmark durant le mois événement t.
Les rendements anormaux moyens d’un portefeuille de N entreprises pour le mois
événement t (AR t), sont la moyenne arithmétique des rendements anormaux calculés
ainsi :
1
N
AR t =
N
∑
i =1
(4)
AR i , t
Avec :
: nombre d’introductions en bourse.
N
■
Les rendements anormaux cumulés d’un portefeuille de N entreprises durant la période T
(CAR T), sont définis comme étant la somme des rendements anormaux moyens (AR t). Ils
sont calculés par l’équation suivante :
CAR
=
T
T
∑
t =1
(5)
AR t
Avec :
: période d’observation des rendements anormaux.
T
Le test statistique 58 effectué sur les rendements anormaux cumulés est défini par :
t CAR
=
T
CAR T
σ ( CAR T )
Avec :
σ ( CAR
T
1 ⎡ N
) =
∑ ( CAR
N ⎢⎣ i =1
i ,T
− CAR
⎤
) ⎥
⎦
1/ 2
2
T
58
L’hypothèse nulle H0 énonce que les rendements anormaux cumulés pour la période T sont égaux à zéro,
H0 : CART = 0
166
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Où :
σ ( CAR
T
)
: écart- type des rendements anormaux pour l’échantillon
de N entreprises durant la période T ;
CAR
: rendements anormaux cumulés de l’entreprise i durant
i,T
la période T ;
: nombre d’introductions en bourse.
N
Pour interpréter également la performance anormale des entreprises sur l’ensemble de la
période d’étude, nous empruntons à Ritter (1991) son indicateur de « richesse relative »
(« Wealth relative ») (WR CAR) défini ainsi :
WR
CAR
⎞
⎛ 1 N T
1+ ⎜
R i ,t ⎟
∑
∑
⎠
⎝ N i =1 t =1
N
T
⎛ 1
⎞
1+ ⎜
E ( R i ,t ) ⎟
∑
∑
⎝ N i =1 t =1
⎠
=
Un indicateur de richesse relative (WR
CAR)
(6)
supérieure à 1 est synonyme de sur-
performance des entreprises étudiées par rapport à leurs benchmarks. En revanche,
lorsqu’un tel indicateur est inférieur à 1, les titres nouvellement introduits sont considérés
comme sous-performants.
1. 3. 2. 2. Méthode des rendements anormaux composés
Le calcul des rendements anormaux composés passe par les étapes suivantes :
■
Les rendements anormaux « achat-conservation » de l’entreprise i ajustés aux rendements
du benchmark durant la période T, (BHAR i,T ), sont définis ainsi :
BHAR
i ,T
=
T
∏
t =1
(1 + R i , t ) −
T
∏
(1 + E ( R i , t ))
(7)
t =1
167
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
■
La moyenne des rendements anormaux « achat-conservation » d’un portefeuille de N
entreprises, durant la période T (BHAR T ), est définie par la relation suivante :
BHAR
T
1
N
=
N
∑
BHAR
i =1
(8)
i ,T
De manière similaire à la méthode des rendements anormaux cumulés, nous utilisons deux
outils pour vérifier si les rendements anormaux sont significativement différents de zéro.
Nous recourons en premier lieu au test statistique défini par :
t BHAR
T
=
BHAR T
σ ( BHAR T )
Avec :
σ ( BHAR
T
1 ⎡ N
) =
∑ ( BHAR
N ⎢⎣ i =1
i ,T
− BHAR
⎤
) ⎥
⎦
1/ 2
2
T
Nous faisons également référence à l’indicateur de « richesse relative » (WR BHAR), défini
ainsi:
WR
BHAR
=
⎛ 1 N T
⎞
( R i ,t + 1 ) ⎟⎟
⎜⎜
∑
∏
⎝ N i =1 t =1
⎠
T
N
⎛ 1
⎞
( E ( R i ,t ) + 1 ) ⎟⎟
⎜⎜
∑
∏
⎝ N i =1 t =1
⎠
(9)
Section 2. Stratégie de vérification
La validité de la recherche dépend, entre autres, de la fiabilité des données, de la
représentativité de l’échantillon et de la mesure des variables. Dans cette section, nous
traitons ces différents aspects et nous présentons dans un premier temps, les principes de
constitution de l’échantillon et des données (§ 2.1) et dans un second temps, nous précisons
les variables et leurs mesures (§ 2.2).
168
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
2. 1. Echantillon et données de l’étude
Dans ce développement, nous argumentons le choix de l’échantillon et les principes de sa
constitution. Nous décrivons également les données de l’étude, ainsi que leurs sources de
collecte.
2. 1. 1. Sélection de l’échantillon
Comme nous l’avons précédemment signalé au niveau de l’introduction générale, nous
avons choisi de focaliser notre étude sur les entreprises introduites sur le Nouveau Marché.
Compartiment à part entière dédié aux valeurs de croissance, parfois même en phase de
démarrage, le Nouveau Marché a accueilli généralement des entreprises risquées. Il leur a
permis de lever des capitaux pour financer leur croissance, accélérer leur développement et
accéder à une liquidité importante. Ainsi, leur jeune âge et l’incertitude pesant sur leur
valorisation de part la nature de leur activité, auraient dû amener les investisseurs à se
focaliser davantage sur leur communication financière. Or, l’euphorie boursière
généralisée durant les années 1999 et 2000, entre autres sur le Nouveau Marché, a
engendré indéniablement une crise de confiance dans les valeurs de la nouvelle économie
et partant, dans l’information financière en général. Ces arguments ont ainsi suscité notre
intérêt à mener notre recherche sur ce compartiment du marché français.
Pour sélectionner les entreprises de notre échantillon, nous avons extrait du site de
l’Autorité des Marchés Financiers (AMF), la liste des introductions en bourse intervenues
sur le Nouveau Marché, durant la période allant de 1996 à 2002. Nous avons ensuite,
éliminé les entreprises financières et transférées. Par ailleurs, nous avons été obligés
d’écarter les entreprises pour lesquelles les prospectus d’introduction n’étaient pas
disponibles 59 . Eu égard à ces restrictions, l’échantillon final comprend 75 entreprises
introduites sur la période 1997-2002 60 . Les étapes de sélection de l’échantillon sont
décrites dans le tableau 3-8 ci-après :
59
En particulier, il nous a été imposible d’accéder aux prospectus relatifs aux introductions réalisées en 1996,
(année de démarrage de l’activité du Nouveau Marché français), raison pour laquelle aucune entreprise n’a
été sélectionnée en cette année. Nous revenons sur les sources de collecte des prospectus au niveau du
paragraphe (§ 2.1.2).
60
Voir annexe 1 pour la liste des entreprises de l’échantillon.
169
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Tableau 3-8 : Procédure de sélection de l’échantillon
Caractéristiques de l’échantillon
Entreprises introduites sur le Nouveau Marché (1996-2002)
-Exclusion de fusions et scissions
-Exclusion de transfert
-Exclusion des entreprises financières
-Exclusion des entreprises dont les prospectus ne sont pas disponibles
= Echantillon final
Nombre d’entreprises
165
34
4
14
38
75
La répartition des entreprises introduites par année est présentée dans le tableau 3-9. Une
telle répartition met en évidence l’engouement des introductions au cours de l’année 2000
(36 % des entreprises étudiées se sont introduites durant cette année). Si on considère les
dates du 1er janvier 1999 et du 30 juin 2000 61 comme dates de début et de fin du krach
boursier, 31 entreprises se sont introduites pendant la bulle Internet.
Tableau 3-9. Distribution des introductions en bourse
Panel A : Distribution par année
1997
1999
2000
2001
2002
Année
1998
Echantillon
8
16
27
5
2
17
Panel B : Distribution avant, pendant et après le Krach boursier
janvier 99-juin 00
Après juin 2000
Année
Avant janvier 99
Echantillon
31
19
25
Total
75
Total
75
La répartition sectorielle de l’échantillon est décrite dans le tableau 3-10, dénotant
l’appartenance de la majorité des entreprises étudiées au domaine informatique (30
entreprises soit un pourcentage de 40 %).
Tableau 3-10. Répartition sectorielle des entreprises de l’échantillon
Secteurs d’activité
Conseil en informatique, édition ou réalisation de logiciels
Télécommunication
Fabrication et commercialisation d’équipements informatiques
et de haute technologie (optique, imagerie médicale, etc.)
Recherche et développement, ingénierie et études techniques
Autres activités industrielles et commerciales
Autres activités de services
Total
Nombre
30
6
10
7
7
15
75
61
La période du Krach boursier est choisie différemment d’une étude à l’autre. Labégorre et Boubaker
(2005) retiennent le 1er janvier 1999 et le 31 mars comme date de début et de fin du Krach boursier. Mais, si
l’apogée de la bulle Internet a eu lieu en mars 2000, elle s’est étalée au moins sur trois mois jusqu’au juin
2000.
170
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
2. 1. 2. Les données de l’étude
Les données de l’étude sont des données boursières et des données comptables. Nous
précisons dans ce qui suit, leurs composantes et origines.
2. 1. 2. 1. Les données boursières
Les données boursières ont été téléchargées à partir des sites d’Euronext et de Boursorama,
lesquels fournissent les historiques de cours 62 . S’agissant des prix définitifs d’introduction,
ils sont disponibles aussi bien dans les prospectus d’introduction que sur le site financier
Newsinvest.fr.
Ces données sont structurées en trois fichiers :
-fichier 1
: les prix définitifs d’introduction ;
-fichier 2
: les cours de clôture des premiers jours de cotation des titres étudiés
et de l’indice du Nouveau Marché. Ces deux premiers fichiers
servent à calculer la rentabilité initiale ;
-fichier 3
: les cours de clôture mensuels des titres étudiés et de leurs
benchmarks (titres introduits sur le Second Marché et indice du
Nouveau Marché) 63 . Ce fichier est utilisé pour le calcul de la
rentabilité à long terme.
2. 1. 2. 2. Les données comptables
Les
données
comptables
proviennent
essentiellement
des
prospectus
définitifs
d’introduction. Ces derniers ont été téléchargés à partir du site de l’Autorité des Marchés
Financiers (AMF). Ce site est en principe dédié à toutes les informations relatives aux
sociétés introduites ainsi qu’aux opérations subséquentes à l’introduction, telles que les
augmentations du capital, les offres publiques d’achat, les offres publiques d’échange, etc.
Toutefois, seuls les prospectus correspondant à des introductions relativement récentes
(celles ayant lieu à partir de 1998) sont disponibles sur le site. Les prospectus relatifs aux
introductions ayant lieu préalablement à cette date ont été numérisés par l’ex-COB. Or, de
part la nature de notre travail, nécessitant l’analyse minutieuse du contenu des prospectus
62
Les cours sont ajustés aux opérations de capital et aux distributions de dividendes.
Le choix des benchmarks a été explicité supra au niveau du §1.3.1 dédié à l’opérationnalisation de la
variable performance à long terme.
63
171
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
(dont le volume atteint souvent des centaines de pages), la consultation directe des notices
d’introduction auprès de ce centre, n’était pas appropriée. De plus, nous avons constaté que
certains prospectus ne sont pas disponibles sur les sites web des sociétés concernées. De
telles contraintes nous ont amenées à contacter par courrier le responsable de la
communication financière de certaines sociétés, afin de tenter de compléter les prospectus
manquants. Certaines données comptables sont également complétées par les rapports
annuels des sociétés sélectionnées, téléchargées à partir de leurs sites web. Enfin, il importe
de signaler que les données comptables sont celles extraites à partir des derniers états
comptables certifiés relatifs à l’année précédant celle de l’introduction en bourse.
2. 2. Mesure des variables
Nous consacrons ce développement à expliciter les variables de l’étude tout en
argumentant le choix de leurs mesures. Nous définissons en premier lieu, les variables
dépendantes, puis en second lieu, celles indépendantes.
2. 2. 1. Variables dépendantes
Rappelons que nous nous proposons d’appréhender la rentabilité initiale anormale et celle
à long terme. Chacune d’entre elles constitue une variable dépendante.
2. 2. 1. 1. La rentabilité initiale anormale
Elle est estimée par les deux mesures suivantes :
RI
i, t
: rendement initial du titre i le jour de cotation t ;
RIA
i, t
: rendement initial ajusté du titre i le jour de cotation t.
2. 2. 1. 2. La rentabilité anormale à long terme
L’utilisation des deux méthodes d’agrégation des rendements anormaux et des deux
benchmarks fournit les mesures ci-après :
172
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
: rendements anormaux cumulés de l’entreprise i ajustés aux
CAR i,C
rendements de l’entreprise de contrôle ;
: rendements anormaux cumulés de l’entreprise i ajustés aux
CAR i, M
rendements du marché ;
: rendements anormaux composés de l’entreprise i ajustés aux
BHAR i,C
rendements de l’entreprise de contrôle ;
: rendements anormaux composés de l’entreprise i ajustés aux
BHAR i, M
rendements du marché.
2. 2. 2. Variables indépendantes
A l’instar des hypothèses postulées, ces variables incluent la transparence informationnelle
et d’autres variables d’intérêt. Ces dernières appréhendent les caractéristiques des sociétés
introduites, les spécificités de l’opération d’introduction et la qualité des intervenants dans
le processus.
2. 2. 2. 1. La transparence informationnelle
Nous approchons une telle variable par deux mesures. Nous calculons d’abord, pour
chaque entreprise de l’échantillon, un score global de transparence correspondant au total
des scores des items, tel que :
ST
i
=
n
∑
j =1
S
j
(10)
Avec :
ST i
n
Sj
: score global de transparence accordé à l’entreprise i ;
: nombre d’items dans l’indice (soit dans notre cas 43 items) ;
: score de l’item j tel que :
S j = 0 s’il n’y a aucune information ;
S j = 1 si l’information est décrite de manière générale ;
S j = 2 si l’information est décrite de manière précise, c’est à dire
qu’elle est chiffrée mais pas détaillée ou détaillée mais non chiffrée ;
S j = 3 si l’information est décrite de manière détaillée et chiffrée.
173
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Par ailleurs, le calcul d’un score global vise à renseigner sur la communication financière
des entreprises dans son ensemble. De fait, il risque de masquer l’information ou du moins
la catégorie d’information à l’origine de la variation du degré de transparence d’une
entreprise à l’autre. Afin de pallier une telle faiblesse, nous calculons pour chaque
entreprise de l’échantillon autant de scores que de catégories d’information divulguée, à
savoir cinq sous-scores définis ainsi :
SC1
: score relatif aux informations d’ordre général sur l’entreprise (6 items) ;
SC2
: score relatif aux informations sur l’activité de l’entreprise et son
environnement (12 items) ;
SC3
: score relatif aux informations non financières (7 items) ;
SC4
: score relatif aux informations à caractère prévisionnel (10 items) ;
SC5
: score relatif aux informations comptables et financières (8 items).
Nous calculons chaque sous-score conformément à l’équation (10), tels que :
SC 1 i =
SC 2
i
=
i
∑
S
j =1
=
SC 5 i =
(11)
j
18
∑
S
j
(12)
S
j
(13)
S
j
(14)
S
j
(15)
j=7
SC 3 i =
SC 4
6
25
∑
j = 19
35
∑
j = 26
43
∑
j = 36
Avec Sj : Score de l’item j respectant la notation précédemment avancée (0, 1, 2, 3).
174
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
2. 2. 2. 2. Les autres variables d’intérêt
Conformément à nos hypothèses, les variables d’intérêt incluent l’âge de l’entreprise, sa
taille, son niveau d’endettement, le pourcentage de propriété conservé par les propriétaires.
A ces variables, on associe également la taille de l’offre, la présence d’un capital-risqueur,
le rang de l’intermédiaire et la réputation de l’auditeur.
« AGE » : cette variable représente l’âge de l’entreprise en années à la date de son
introduction en bourse. Elle est égale au délai séparant les dates d’introduction et de
création de l’entreprise. Eu égard aux travaux de Loughran et Ritter (2002), Ljungqvist et
Wilhelm (2003) et Labégorre et Boubaker (2005), nous avons retenu la date de création de
l’entreprise et non son année d’immatriculation au registre du commerce. Une entreprise
peut avoir démarré son activité avant d’acquérir la personnalité morale.
« LnTAIL » : cette variable représente la taille de l’entreprise, appréhendée par le
logarithme népérien du total du passif de l’entreprise avant l’introduction (en milliers
d’euros). Cette mesure a été utilisée dans les études de Sentis (2001) et Broye et Schatt
(2003b) sur le marché français et dans les investigations de Bhabra et Pettway (2003) et
Leone et al. (2007) sur le marché américain.
« ENDET » : cette variable est utilisée pour approximer le niveau d’endettement de
l’entreprise candidate. A l’instar de Bhabra et Pettway (2003) et Labégorre et Boubaker
(2005), la variable est mesurée par le rapport entre les dettes financières et le total de l’actif
du dernier exercice certifié avant l’introduction.
« RET » : C’est la fraction d’actions retenues par les propriétaires de l’entreprise, égale au
nombre d’actions retenues par les deux actionnaires d’origine, rapporté au nombre total
d’actions de l’entreprise avant l’introduction. Cette mesure a été utilisée par Schatt et Roy
(2001) ainsi que Broye et Schatt (2003b).
« LnTAILOFF » : C’est la taille de l’offre égale au logarithme népérien du produit du
nombre total d’actions introduites par le prix d’introduction (en milliers d’euros). Cette
variable a été utilisée dans plusieurs études, nous citons notamment celles de Carter, Dark
175
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
et Singh (1998) ; Jain et Kini (2000) ; Sentis (2001) ; Faugeron-Crouzet et Ginglinger
(2001) ; Schrand et Verrecchia (2005) ainsi que Leone et al. (2007).
« CAPRIS » : variable binaire égale à 1 si l’introduction est contrôlée par un capitalrisqueur, 0 sinon. Cette variable a été utilisée dans les travaux de Barry et al. (1990) ;
Megginson et Weiss (1991); Jain et Kini (1995) et Brav et Gompers (1997).
« RANG » : variable mesurant le rang de l’intermédiaire égal, à l’instar de Degeorge et
Derrien (2001), au nombre d’introductions dans lesquelles l’intermédiaire concerné assure
le rôle de lead. L’intermédiaire impliqué dans le plus grand nombre d’introductions obtient
le rang 1.
« AUD » : variable binaire prenant la valeur 1 si l’entreprise candidate à l’introduction a
été auditée par un commissaire aux comptes appartenant aux « big 4, 5 ou 6 », 0 sinon.
Durant notre période d’étude, la période 1997-1998 est couverte par six auditeurs : Arthur
Andersen, Ernst & Young, KPMG, Coopers & Lybrand, Price Waterhouse et Deloitte. La
fusion entre Coopers & Lybrand et Price Waterhouse effective depuis le 01 juillet 1998 et
donnant naissance à « Pricewaterhouse Coopers » fait passer le nombre d’auditeurs à cinq.
La période 1999-2002 est couverte par Arthur Andersen, Ernst & Young, KPMG,
Pricewaterhouse Coopers et Deloitte 64 .
2. 2. 2. 3. Les variables de contrôle
En plus des variables d’intérêt précédemment définies, nous tenons compte de l’éventuel
impact d’autres variables de contrôle. Les deux premières contrôlent pour l’influence de la
période d’introduction. La troisième vise à tester l’influence du secteur d’activité.
« ACT » : variable appréhendant les conditions de marché et correspondant à la rentabilité
de l’indice du Nouveau Marché au cours des trois mois précédant l’introduction. Nous
considérons qu’une progression de cet indice est le signe d’un certain optimisme du
marché, alors qu’une baisse reflète un certain pessimisme (Firth et Liau-Tan, 1997 ; Schatt
64
Il importe de signaler que sur la période 2003-2004, période hors celle de l’étude, la cession d’Arthur
Andersen intervenue en 2002 réduit à nouveau le nombre d’auditeurs et les fait s’établir à quatre : Ernst and
Young, KPMG, Pricewaterhouse Coopers et Deloitte.
176
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
et Roy, 2001; Broye et Schatt, 2003b et Loughran et Ritter, 2004). Ces études sont
associées à d’autres travaux ayant mis en exergue l’importance des conditions de marché
pour expliquer la vague des introductions, ainsi que la valorisation des entreprises
(Ibbotson et Jaffee, 1975 ; Downes et Heinkel, 1982 ; Leleux, 1993 ; Loughran et Ritter,
1995 ; Alti, 2005 ; Yung et al. 2008). Leur déduction commune est que durant les périodes
de forte activité, les entreprises sont fortement plus sous-évaluées et subissent
ultérieurement une dégradation importante de leurs performances.
« KRACH » : variable binaire définissant la période durant laquelle l’entreprise est
introduite. L’introduction de cette variable vise à considérer les particularités de la période
par l’existence du krach boursier. Nous avons accordé à cette variable la valeur 1 pour les
entreprises introduites pendant la bulle Internet soit la période s’étendant du 1er janvier
1999 au 30 juin 2000 et la valeur 0 pour les entreprises introduites en dehors de cette
période.
« SECT » : variable binaire égale à 1 si l’entreprise appartient au secteur des nouvelles
technologies, des médias et des télécommunications (TMT). Les sociétés de ce secteur sont
censées être associées à un degré plus élevé d’asymétrie et partant, une plus forte
rentabilité initiale et une dégradation accentuée de leur performance à long terme
(Ljunqvist et Wilhelm, 2003 ; Labégorre et Boubaker, 2005).
Le tableau 3-11 résume toutes les variables étudiées et leurs relations prédites par rapport à
la rentabilité initiale et à la rentabilité à long terme. Les variables qui sont censées atténuer
la sous-évaluation initiale, mesurée en termes de rentabilité initiale sont supposées avoir
des coefficients de régression négatifs. Celles censées diminuer la sous-performance et
donc améliorer la rentabilité à long terme, sont supposées avoir des coefficients de
régression positifs 65 .
65
Le sens attendu de l’effet des variables indépendantes (négatif ou positif), supra présenté, sur chacune des
deux variables dépendantes (rentabilité initiale et rentabilité à long terme), est inversé pour la variable RANG.
Rappelons que nous mesurons cette variable ainsi : l’intermédiaire impliqué dans le plus grand nombre
d’introductions obtient le rang 1. De fait, nous estimons que plus cette variable augmente, plus
l’intermédiaire est moins réputé. En conséquence et en vertu des hypothèses H8a et H8b (Cf. §.3.4.3.1 du
chapitre 2), la sous-évaluation serait plus prononcée (effet positif sur la rentabilité initiale) et la sousperformance serait plus accentuée (effet négatif sur la rentabilité à long terme).
177
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Tableau 3-11. Variables explicatives et relations prédites
Hypothèses
Variables
Mesures
Indicateurs
H1a & H1b
Transparence
informationnelle
Score global
ST
Sous-scores
SC1, SC2, SC3, SC4,
SC5
H2a & H2b
Age
Délai séparant les dates d’introduction
et de création de l’entreprise
H3a & H3b
Taille
H4a & H4b
Valeurs prédites
Rentabilité
Rentabilité à
initiale
long terme
-
+
AGE
-
+
Logarithme népérien du total du passif
de l’entreprise avant l’introduction
LnTAIL
-
+
Endettement
Dettes financières/ Total de l’actif (du
dernier
exercice
certifié
avant
l’introduction)
ENDET
-
+
H5a & H5b
Fraction
d’actions
retenues par les
propriétaires
Nombre d’actions retenues par les
deux actionnaires d’origine/ nombre
total d’actions de l’entreprise avant
l’introduction
RET
-
+
H6a & H6b
Taille de l’offre
Logarithme népérien (Nombre total
d’actions
introduites
*
prix
d’introduction)
LnTAILOFF
-
+
178
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Hypothèses
Variables
Mesures
Indicateurs
H7a & H7b
Présence d’un
capital-risqueur
variable binaire égale à 1 si
l’introduction est contrôlée par un
capital-risqueur, 0 sinon
CAPRIS
-
+
H8a & H8b
Rang de
l’intermédiaire
L’intermédiaire impliqué dans le plus
grand nombre d’introductions obtient le
rang 1
RANG
+
-
H9a & H9b
Réputation de
l’auditeur
Variable binaire prenant la valeur 1 si
l’entreprise candidate à l’introduction a
été auditée par un commissaire aux
comptes appartenant aux « big 4, 5 ou 6
», 0 sinon
AUD
-
+
Activité du
marché
Rentabilité de l’indice du Nouveau
Marché au cours des trois mois
précédant l’introduction
ACT
+
-
KRACH
+
-
SECT
+
-
Krach boursier
Secteur
d’activité
Variable binaire prenant la valeur 1 si
l’entreprise est introduite entre le 1er
janvier 1999 et le 30 juin 2000, 0 sinon
Variable binaire prenant la valeur 1 si
l’entreprise appartient au secteur TMT,
0 sinon
Valeurs prédites
Rentabilité initiale
Rentabilité à long
terme
179
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Section 3. Les outils d’analyses statistiques
La méthodologie mise en œuvre repose sur trois types d’analyses : nous procédons
d’abord, à une analyse descriptive des variables de l’étude. Nous testons ensuite, nos
hypothèses de recherche avec des tests bivariés. Nous recourons enfin, à des tests
multivariés.
Les tests multivariés reposent sur une analyse de régression multiple employant la méthode
des Moindres Carrées Ordinaires (MCO). Chacune des deux variables endogènes (Y) : la
rentabilité initiale et la rentabilité à long terme, est régressée sur les différents scores de
divulgation, les variables reflétant les caractéristiques des sociétés introduites, les
caractéristiques de l’opération, la qualité des intervenants dans l’opération et les autres
variables de contrôle. Le premier modèle retenu est défini par l’équation de régression
suivante 66 :
Yi = α0 + β1ST i + β2 AGE i + β3 LnTAIL i + β4 ENDET i + β5 RET i + β 6LnTAILOFFi +
β 7 CAPRIS i + β 8 RANG i + β 9 AUD i + β 10 ACT i + β 11 KRACH i + β 12 SECT i + ε i
Par ailleurs, comme il a été précisé supra 67 , la considération d’un seul modèle incluant le
score global est de nature à informer sur l’association générale entre la transparence
informationnelle des entreprises étudiées et leur rentabilité à court et à long terme. Nous
affinons ainsi le premier modèle, en substituant au score global, les cinq sous-scores.
L’équation de régression du deuxième modèle est définie ainsi :
Yi = α0 + β1SC1 i + β2SC2 i + β3SC3 i + β4SC4 i + β5SC5 1 + β6 AGE i + β7 LnTAIL i
+ β8 ENDET i + β9 RET i + β 10 LnTAILOFF i + β 11 CAPRIS i + β 12 RANG i + β 13 AUD i
+ β 14 ACT i + β 15 KRACH i + β 16 SECT i + ε i
Avec :
66
Nous définissons la forme générale du modèle en faisant figurer simultanément toutes les variables. Lors
des régressions, le modèle tiendra compte des éventuelles corrélations détectées entre les variables,
présentées ultérieurement au niveau du chapitre 4.
67
Voir § 2.2.2.1 du présent chapitre.
180
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Yi
: rentabilité initiale (rentabilité à long terme) de l’entreprise i ;
ST i
: score global de transparence de l’entreprise i ;
SC1 i
: score relatif aux informations d’ordre général sur l’entreprise i ;
SC2 i
: score relatif aux informations sur l’activité de l’entreprise i et
son environnement ;
SC3 i
: score relatif aux informations non financières de l’entreprise i ;
SC4 i
: score relatif aux informations à caractère prévisionnel de l’entreprise i ;
SC5 i
: score relatif aux informations comptables et financières de l’entreprise i ;
AGE i
: âge de l’entreprise i en nombre d’années depuis la date création
jusqu’à la date d’introduction ;
LnTAIL i
: logarithme népérien du total du passif de l’entreprise i avant l’introduction (en
milliers d’euros) ;
ENDET i
: taux d’endettement de l’entreprise i mesuré en rapportant les dettes financières
au total de l’actif du dernier exercice certifié avant l’introduction ;
RET i
: fraction d’actions retenues par les propriétaires de l’entreprise i, égale au
nombre d’actions retenues par les deux actionnaires d’origine, rapporté au
nombre total d’actions de l’entreprise avant l’introduction ;
LnTAILOFF i
: logarithme népérien du produit du nombre total d’actions introduites par le
prix d’introduction (exprimé en milliers d’euros) ;
CAPRIS i
: variable binaire égale à 1 si l’entreprise i est contrôlée par un capital-risqueur
et 0 sinon ;
RANG i
: rang de l’intermédiaire chargé de l’introduction de l’entreprise i égal au
nombre d’introductions dans lesquelles l’intermédiaire concerné assure le
rôle de lead. L’intermédiaire impliqué dans le plus grand nombre
d’introductions obtient le rang 1;
AUD i
: variable binaire prenant la valeur 1 si l’entreprise i a été auditée par un
commissaire aux comptes appartenant aux « big 4, 5 ou 6 », 0 sinon ;
ACT i
: activité du marché approchée par la rentabilité de l’indice du Nouveau Marché
au cours des trois mois précédant l’introduction de l’entreprise i ;
KRACH i
: variable binaire égale à 1 si l’entreprise i est introduite entre le 1er janvier 1999
et le 30 juin 2000, 0 sinon ;
SECT i
: variable binaire égale à 1 si l’entreprise i appartient au secteur des
nouvelles technologies, des médias et des télécommunications, 0 sinon ;
εi
: terme d’erreur résiduel.
181
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification
Conclusion du chapitre 3
L’objectif de ce chapitre était de préparer le terrain à l’étude empirique. Dans un premier
temps, nous avons explicité la démarche de l’opérationnalisation des variables.
Explicitement, nous avons relaté les étapes primordiales d’évaluation de la transparence
informationnelle. S’agissant de la première étape, les items ont été sélectionnés en se
référant au corpus des études consacrées à l’évaluation de la transparence informationnelle
au moyen des scores de divulgation. Nous avons également consulté les résultats des
enquêtes menées sur les besoins en informations des investisseurs. Enfin, nous avons
consulté quelques prospectus d’introduction afin de s’apparenter de la pratique des
divulgations. Ces trois sources nous ont permis d’arrêter une liste de 43 items. Quant à la
procédure de notation, nous avons opté pour une notation similaire à celle utilisée par
Wiseman (1982) et Cormier et Magnan (1999), fondée sur le degré de précision afférent à
la présentation de l’item. Une telle procédure présente à notre sens, l’avantage de concilier
entre une approche quantitative et une approche qualitative. Deux exemples de notation ont
été présentés afin d’expliciter la procédure de codage des différents items. Par ailleurs,
nous avons détaillé l’approche d’estimation de la performance à court et à long terme,
fondée sur la méthodologie des études d’événement.
Successivement à l’exposé de l’opérationnalisation des variables de l’étude, nous avons
présenté dans un second temps, notre stratégie de vérification. A ce niveau, nous avons
justifié la procédure de sélection de l’échantillon et des données. Nous avons également,
proposé nos mesures de variables. Enfin, les développements dédiés à ce chapitre ont été
clos par la précision des outils d’analyses statistiques.
182
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Le propos de ce chapitre est de présenter et d’interpréter les résultats de l’étude empirique
menée sur 75 entreprises introduites sur le Nouveau Marché entre 1997 et 2002. Notre
approche s’intéresse en premier lieu, à vérifier la nature de l’association entre la
performance des entreprises nouvellement introduites (telle que celle approchée par la
rentabilité à court et à long terme) et leur transparence informationnelle (telle que celle
appréciée par les différents scores de divulgation). Nous cherchons à prouver en premier
lieu, l’existence d’une association entre la propension des entreprises à une plus grande
transparence et leur performance boursière. Nous tentons d’expliquer en deuxième lieu,
cette performance à partir des spécificités des entreprises candidates à l’introduction et des
caractéristiques du processus d’introduction. Nous présentons d’abord, une analyse
descriptive des variables. Nous rapportons ensuite, les résultats des tests bivariés pour
détailler enfin, les résultats des tests multivariés.
Section 1. Analyse descriptive des variables
L’analyse descriptive des variables constitue un outil indispensable pour une analyse
statistique plus approfondie. Elle permet non seulement de comprendre les particularités
des entreprises étudiées, mais de prédire également certaines hypothèses que nous
cherchons à confirmer ou infirmer. Nous avançons en premier lieu, un aperçu sur les
pratiques de divulgation de certaines informations ayant servi d’items dans la construction
des scores de divulgation (§1.1). Nous exposons en deuxième lieu, une analyse descriptive
des deux variables dépendantes (§1.2). Nous décrivons enfin, les variables indépendantes
(§1.3).
1. 1. Aperçu sur les pratiques de divulgation
La liste des items sélectionnés vise à appréhender la communication financière des
entreprises candidates à l’introduction dans son ensemble. La lecture des différents
prospectus d’introduction révèle une variation dans la précision de diffusion de certains
items. De plus, une attitude divergente apparaît, entre la tendance des entreprises à diffuser
183
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
certaines informations et leur réticence envers la publication d’autres. L’analyse
descriptive des scores de divulgation (Cf. Tableau 4-1) montre que les entreprises étudiées
ont un score global moyen approximant 57 points avec un minimum de 30 points et un
maximum de 68 points. Un tel écart apparent dénote des stratégies différentes, adoptées
par les entreprises nouvellement introduites, en matière de communication financière. Il
semble alors que les degrés de richesse et de précision apportées à toute information
divulguée varient d’une entreprise à une autre, en fonction de son aptitude à plus de
transparence. Ces constats sont également vérifiés pour la publication des différentes
catégories d’informations puisque les valeurs des sous-scores (SC1, SC2, SC3, SC4 et SC5)
varient amplement entre le minimum et le maximum. En particulier, le score moyen relatif
aux informations sur l’activité de l’entreprise et son environnement est de l’ordre de 22
points, avec un minimum de 9 points et un maximum de 30 points. Toutefois, ces résultats
doivent être interprétés avec précautions, puisque chaque sous-score renferme un nombre
différent d’items 68 .
Tableau 4-1. Statistiques descriptives des scores de divulgation
Variables
N
Moyenne
Médiane
Ecart-type
Minimum
Maximum
ST
75
56,890
58,000
6,910
30
68
SC1
75
8,590
8,000
2,287
4
13
SC2
75
22,070
22,500
4,166
9
30
SC3
75
6,390
7,000
2,558
3
13
SC4
75
8,550
9,000
2,586
5
15
SC5
75
11,280
11,000
2,646
6
16
ST, score global de transparence ; SC1, score relatif aux informations d’ordre général sur l’entreprise ; SC2,
score relatif aux informations sur l’activité de l’entreprise et son environnement ; SC3, score relatif aux
informations non financières ; SC4, score relatif aux informations à caractère prévisionnel ; SC5, score
relatif aux informations comptables et financières ; N, nombre d’entreprises introduites en bourse.
68
Rappelons que les sous-scores SC1, SC2, SC3, SC4 et SC5 incluent respectivement 6, 12, 7, 10 et 8 items.
Le score de chaque item prend les valeurs 0 s’il n’y a aucune information ; 1 si l’information est décrite de
manière générale ; 2 si l’information est décrite de manière précise, c’est à dire qu’elle est chiffrée mais pas
détaillée ou détaillée mais non chiffrée et 3 si l’information est décrite de manière détaillée et chiffrée.
184
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
En se plaçant dans la position d’un investisseur non spécialiste et en analysant le contenu
détaillé des 75 prospectus d’introduction, nous commentons les pratiques de divulgation
des différents items à travers leurs fréquences de publication. A la lumière de la
classification des items sélectionnés, nos commentaires s’articulent autour des cinq
catégories d’information.
1. 1. 1. Aperçu sur la divulgation des informations générales sur l’entreprise
Le tableau 4-2 rapporte les fréquences de publication des items relatifs aux renseignements
généraux sur l’émetteur. L’analyse du contenu des prospectus consacré à ces informations
débute souvent par une description de l’historique, dont l’information est diffusée presque
par toutes les entreprises étudiées. Une évolution détaillée et chiffrée de cet objectif est
divulguée par 62,7 % des entreprises. La communication sur les objectifs est relativement
moins satisfaisante, puisqu’une information détaillée et chiffrée n’est diffusée que par 24
% des entreprises, tandis que 65,3 % des entreprises s’attardent à relater leurs objectifs en
se limitant à les décrire brièvement sous forme chiffrée (exemple : par la fixation d’un
pourcentage d’augmentation du chiffre d’affaires) ou avec des précisions narratives. De
plus, 41,3 % des entreprises ne discutent pas des actions entreprises pour la réalisation de
leurs objectifs. En outre, même pour la majorité de celles ayant communiqué sur ces
actions, les entreprises se sont limitées à énoncer des généralités (38,7 %). En revanche,
elles communiquent plus sur les actions futures projetées sur l’accomplissement des
objectifs fixés. Elles sont détaillées ou chiffrées par 65,3 % des entreprises. Par ailleurs,
presque la moitié des entreprises (48 %) évite de préciser un échéancier pour l’atteinte de
leurs objectifs. Un manque d’informations est également apparent quant à la précision des
législations applicables dans le champ d’activité de l’entreprise. Un tel item est divulgué
uniquement par moins de 15 % des entreprises.
185
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Tableau 4-2. Pratiques de divulgation des informations générales sur l’entreprise
• Informations générales sur l’entreprise
Note
Effectifs
Fréquences
(%)
1-Données concernant l’historique de l’entreprise
0
1
1,3
1
1
1,3
2
26
34,7
3
47
62,7
0
2
2,7
1
6
8,0
2
49
65,3
3
18
24,0
3-Discussion sur les actions entreprises pour la
0
31
41,3
réalisation des objectifs
1
29
38,7
2
14
18,7
3
1
1,3
4-Discussion sur les actions futures à entreprendre
0
8
10,7
pour la réalisation des objectifs
1
7
9,3
2
49
65,3
3
11
14,7
5-Présentation d’un échéancier pour atteindre les
0
36
48,0
objectifs
1
18
24,0
2
17
22,7
3
4
5,3
0
64
85,3
1
2
2,7
2
3
4,0
3
6
8,0
2- Présentation des objectifs
6-Législations
applicables
dans
le
d'activité de l'entreprise
champ
1. 1. 2. Aperçu sur la divulgation des informations relatives à l’activité de
l’entreprise et son environnement
La deuxième catégorie d’informations est celle relative à l’activité de l’émetteur et son
environnement. Une analyse comparée des développements qui lui est consacrés dans le
prospectus, met en évidence la variation des contenus d’un prospectus à un autre. Ce
186
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
constat découle de l’interprétation des fréquences de divulgation récapitulées dans le
tableau 4-3. Ainsi, nous observons une nette discrétion à divulguer l’information
concernant le positionnement sur le marché par 44 % des entreprises. Celles se limitant à
divulguer des informations d’ordre général ont une proportion de 28 %. En outre, 65,3 %
des entreprises sont fortement réticentes à discuter des barrières à l’entrée : les entreprises
tentant de dévoiler une telle information (26,7 %) ne diffusent que des généralités. Une
moindre transparence est relativement constatée pour d’autres types de divulgations. Les
items sur la politique commerciale et la politique d’investissement sont absents
respectivement dans 21,3 % et 20 % des prospectus examinés.
En revanche, 61,3 %, 56 %, 70,7 % et 46,7 % des entreprises communiquent
respectivement une information détaillée et chiffrée sur le marché dans lequel elles
opèrent, les produits (et/ou les services) offerts, leur clientèle, ainsi que sur leur activité de
recherche et de développement. Par ailleurs et en dépit de la règle du secret qui prévaut en
général, dès lors qu’il s’agit de dévoiler sa stratégie (Dessertine, 2000), 40 % des
entreprises diffusent une information détaillée et chiffrée concernant leurs choix
stratégiques. De même, des informations que l’on pourrait qualifier de gênantes, comme
les avantages concurrentiels, sont souvent largement détaillées (42,7 %).
Tableau 4-3. Pratiques de divulgation des informations sur l’activité de l’entreprise et son
environnement
• Informations relatives à l’activité de
Note
Effectifs
Fréquences (%)
0
15
20,0
1
3
4,0
2
11
14,7
3
46
61,3
0
6
8,0
1
12
16,0
2
15
20,0
3
42
56,0
0
33
44,0
1
21
28,0
2
9
12,0
3
12
16,0
l’entreprise et son environnement
1-Description du marché
2- Principaux produits et/ou services offerts
3-Positionnement sur le marché
187
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
• Informations relatives à l’activité de
Note
Effectifs
Fréquences (%)
0
10
13,4
1
7
9,3
2
28
37,3
3
30
40,0
0
13
17,3
1
3
4,0
2
37
49,4
3
22
29,3
0
6
8,0
1
6
8,0
2
10
13,3
3
53
70,7
0
16
21,3
1
8
10,7
2
23
30,7
3
28
37,3
0
1
1,3
1
5
6,7
2
37
49,3
3
32
42,7
0
15
20,0
1
8
10,7
2
32
42,7
3
20
26,6
0
49
65,3
1
20
26,7
2
5
6,7
3
1
1,3
0
15
20,0
1
12
16,0
2
28
37,3
3
20
26,7
l’entreprise et son environnement
4-Stratégie de l’entreprise
5-Atouts et facteurs clés de succès
6-Données sur la clientèle
7-Politique commerciale
8-Données sur la concurrence
9-Avantages concurrentiels
10-Discussion des barrières à l’entrée
11-Politique d’investissement
188
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
• Informations relatives à l’activité de
Note
Effectifs
Fréquences (%)
0
16
21,3
1
8
10,7
2
16
21,3
3
35
46,7
l’entreprise et son environnement
12- Activités de recherche et développement
1. 1. 3. Aperçu sur la divulgation des informations non financières
Les détails relatifs aux informations non financières varient également d’une notice
d’introduction à l’autre (Cf. Tableau 4-4). En effet, nous avons constaté que les entreprises
divulguent une information détaillée ou chiffrée sur leur personnel. Explicitement, les
items relatifs à l’effectif de leur personnel et à leur qualification sont divulgués,
respectivement par 64 % et 76 % des entreprises. Toutefois, 42,7 % des entreprises
renoncent à communiquer sur leurs actions de motivation. L’information sur l’implication
du personnel dans la gestion de l’entreprise est également non divulguée par 56 % des
entreprises. De plus, une certaine latitude est fortement constatée quant aux informations
sur les relations sociales entretenues avec le personnel (74,7 %), ainsi que la discussion de
la direction sur la situation financière de l’entreprise (77,3 %).
Enfin, s’agissant de l’item relatif à la discussion des problèmes intervenus au cours de
l’année, les constats sont mitigés. Bien que 45,3 % des entreprises soient dissuadées de
communiquer sur cet item, 26,7 % lui réservent une simple information générale et 21,3 %
déploient un effort informationnel à sa description détaillée ou chiffrée.
189
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Tableau 4-4. Pratiques de divulgation des informations non financières
• Informations non financières
Note
Effectifs
Fréquences
(%)
0
4
5,3
1
17
22,7
2
48
64,0
3
6
8,0
0
7
9,3
1
6
8,0
2
57
76,0
3
5
6,7
3-Données sur l’implication du personnel dans la
0
42
56,0
gestion de l’entreprise
1
27
36,0
2
6
8,0
3
0
0
0
32
42,7
1
15
20,0
2
18
24,0
3
10
13,3
5-Informations sur les relations sociales (procédures
0
56
74,7
collectives, conflits sociaux, relations avec les
1
16
21,3
instances réglementaires, etc.)
2
1
1,3
3
2
2,7
6- Discussion des différents problèmes de gestion
0
34
45,3
intervenus au cours de l’exercice
1
20
26,7
2
16
21,3
3
5
6,7
0
58
77,3
1
1
1,3
2
4
5,4
3
12
16,0
1-Données sur l’effectif du personnel
2-Données sur la qualification du personnel
4- Présentation des actions de motivation
7- Discussion de la direction sur la situation
financière de l'entreprise
190
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
1. 1. 4. Aperçu sur la divulgation des informations à caractère prévisionnel
L’analyse détaillée du contenu des prospectus consacré à cette catégorie d’information (Cf.
Tableau 4-5) montre la réticence des entreprises à divulguer leurs prévisions en matière de
programmes d’investissement (69,3 %), sur l’évolution de la part de marché (88 %),
l’effectif de leur personnel (68 %) et leur activité de recherche et de développement
(85,3%). Une moindre latitude est constatée pour la discussion des perspectives
d’évolution du marché (49,3 %), la répartition du chiffre d’affaires prévisionnel sur les
produits et/ou services (48 %) et la prévision de concurrents potentiels (48 %).
Parallèlement à ces constats, 41,3 % des entreprises n’hésitent pas à dévoiler une
information précise sur les hypothèses sous-jacentes aux prévisions et 60 % diffusent une
information détaillée ou chiffrée quant à l’incidence des risques sur le chiffre d’affaires et
le résultat prévisionnels.
Tableau 4- 5. Pratiques de divulgation des informations à caractère prévisionnel
• Informations à caractère prévisionnel
Note
Effectifs
Fréquences
(%)
1-Discussion
des
perspectives
d'évolution
du
0
37
49,3
1
4
5,3
2
16
21,4
3
18
21,0
2-Description de la répartition du chiffre d'affaires
0
36
48,0
prévisionnel par produit et/ou service
1
8
10,7
2
24
32,0
3
7
9,3
3-Présentation des hypothèses sous-jacentes aux
0
17
22,7
prévisions
1
4
5,3
2
23
30,7
3
31
41,3
4-Informations sur le programme d'investissement
0
52
69,3
prévisionnel
1
17
22,7
2
4
5,3
3
2
2,7
marché
191
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
• Informations à caractère prévisionnel
Note
Effectifs
Fréquences
(%)
5-Perspectives d'évolution de la part de marché
0
66
88,0
1
5
6,7
2
3
4,0
3
1
1,3
0
36
48,0
1
30
40,0
2
8
10,7
3
1
1,3
0
51
68,0
1
16
21,4
2
4
5,3
3
4
5,3
0
64
85,3
1
9
12,0
2
2
2,7
3
0
0,0
9-Comparaison des prévisions antérieures aux
0
72
96,0
réalisations et explications des écarts
1
0
0
2
2
2,7
3
1
1,3
10-Discussion de l’incidence des risques sur le
0
12
16,0
chiffre d'affaires et le résultat prévisionnels
1
5
6,7
2
45
60,0
3
13
17,3
6- Prévisions de concurrents potentiels
7- Evolution prévisionnelle de l'effectif
8-Prévisions
des
activités
de
recherche
et
développement
1. 1. 5. Aperçu sur la divulgation des informations comptables et financières
L’examen de cette dernière catégorie d’items révèle que 21,3 % des candidats à
l’introduction n’avancent aucune explication sur leurs investissements financiers. La même
proportion des émetteurs n’avance aucune précision sur leurs créances clients. Les
entreprises sont également réticentes à communiquer sur les engagements et instruments
192
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
financiers (65,3 %), ainsi que sur les soldes du bilan (94,6 %). A l’opposé, 82,7 % des
entreprises divulguent plus de précisions sur la ventilation du chiffre d’affaires par
produits. De plus, 68 %, 62,7 % et 81,3 % des entreprises publient respectivement une
information détaillée ou chiffrée sur la variation de leurs capitaux propres, leurs dettes
financières et les principes et méthodes comptables utilisés.
Ces constats sont issus du tableau 4-6 ci-après, qui résume les fréquences de divulgation
des informations comptables et financières.
Tableau 4- 6. Pratiques de divulgation des informations comptables et financières
• Informations comptables et financières
Notes
Effectifs
Fréquences
(%)
1-Informations relatives à la ventilation du
0
2
2,7
chiffre d’affaires par produit et/ou branche
1
0
0,0
d’activité
2
62
82,7
3
11
14,6
2-Informations relatives aux investissements
0
16
21,3
financiers
1
16
21,3
2
39
52,0
3
4
5,4
3-Informations relatives aux variations des
0
12
16,0
capitaux propres
1
6
8,0
2
51
68,0
3
6
8,0
0
8
10,7
1
6
8,0
2
47
62,7
3
14
18,6
0
16
21,3
1
10
13,3
2
43
57,4
3
6
8,0
4-Informations relatives aux dettes financières
5-Informations relatives aux créances clients
193
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
• Informations comptables et financières
Notes
Effectifs
Fréquences
(%)
6-Informations relatives aux engagements et aux
0
49
65,3
instruments financiers
1
4
5,3
2
20
26,7
3
2
2,7
7-Informations sur les soldes du bilan (fonds de
0
71
94,6
roulement, besoin en fonds de roulement, etc.)
1
2
2,7
2
2
2,7
3
0
0
0
2
2,7
1
6
8,0
2
61
81,3
3
6
8,0
8-Principes et méthodes comptables utilisés
1. 2. Statistiques descriptives des variables explicatives
Les caractéristiques des entreprises étudiées sont résumées dans le tableau 4-7 ci-après qui
rapporte les statistiques descriptives des variables explicatives.
Tableau 4-7. Statistiques descriptives des variables explicatives
Panel A : Variables continues
Variables
N
Moyenne
Médiane
Ecart type
Minimum
Maximum
AGE
75
7,970
7,500
5,560
1
23
TAIL
75
22,640
14,384
25,701
1,355
169,063
ENDET
75
0,139
0,107
0,128
0,102
0,544
RET
75
0,673
0,719
0,175
0,018
0,931
TAILOFF
75
22,392
14,211
25,030
2,541
134,487
RANG
75
3,460
4,000
1,750
1
6
ACT
75
0,062
-0,012
0,289
-0,395
0,883
194
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Panel B : Variables dichotomiques
Variables
N
Echantillon
Effectif
Fréquences (%)
CAPRIS
75
CAPRIS = 1
35
46,67
CAPRIS = 0
40
53,33
AUD = 1
48
64,00
AUD = 0
27
36,00
KRACH = 1
31
41,33
KRACH = 0
44
58,67
SECT = 1
36
48,00
SECT = 0
39
52,00
AUD
KRACH
SECT
75
75
75
AGE, âge de l’entreprise mesuré par le nombre d’années depuis la création de l’entreprise jusqu’à la
date d’introduction ; TAIL, taille de l’entreprise égale au total du passif de l’entreprise avant
l’introduction (en milliers d’euros) ; ENDET, taux d’endettement de l’entreprise mesuré en
rapportant les dettes financières au total de l’actif du dernier exercice certifié avant l’introduction ;
RET, fraction d’actions retenues par les propriétaires de l’entreprise, égale au nombre d’actions
retenues par les deux actionnaires d’origine, rapporté au nombre total d’actions de l’entreprise avant
l’introduction ; TAILOFF, taille de l’offre égale au produit du nombre total d’actions introduites par
le prix d’introduction (en milliers d’euros) ; RANG, rang de l’intermédiaire égal au nombre
d’introductions dans lesquelles l’intermédiaire concerné assure le rôle de lead. L’intermédiaire
impliqué dans le plus grand nombre d’introductions obtient le rang 1; ACT, activité du marché est la
rentabilité de l’indice du Nouveau Marché au cours des trois mois précédant l’introduction ;
CAPRIS, variable binaire égale à 1 si l’entreprise est contrôlée par un capital-risqueur et 0 sinon ;
AUD, variable binaire égale à 1 si l’auditeur est réputé et 0 sinon ; KRACH, variable binaire égale à
1 si l’entreprise est introduite entre le 1er janvier 1999 et le 30 juin 2000 et 0 sinon ; SECT, secteur
d’activité prenant la valeur 1 si l’entreprise appartient au secteur des nouvelles technologies, des
médias et des télécommunications et 0 sinon ; N, nombre d’entreprises introduites en bourse.
Les entreprises de notre échantillon attendent en moyenne 8 ans avant de s’introduire en
bourse. Un tel constat n’est pas surprenant en principe, puisque ce marché a été
précisément créé dans cet esprit. Il a permis à des sociétés incapables de produire un
historique significatif de données financières, d’accéder tout de même à la cotation
boursière. Cette spécificité a été également constatée dans l’étude de Broye et Schatt
(2003b). Les 402 entreprises françaises de leur échantillon introduites entre 1986 et 2000
au Second Marché (320 entreprises) et au Nouveau Marché (82 entreprises) ont 18 ans en
moyenne. Toutefois, les entreprises du Nouveau Marché sont significativement plus
jeunes : moins de 8 ans contre plus de 20 ans pour les entreprises du Second Marché. De
manière similaire, dans l’étude de Schatt et Roy (2001), l’âge moyen des 220 entreprises
introduites aux Second et Nouveau Marchés entre 1996 et 2000 est de 13 ans. De leur côté,
Degeorge et Derrien (2001) identifient un âge moyen de 18 ans pour un échantillon de 243
195
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
entreprises introduites sur les Nouveau et Second Marchés entre 1991 et 1998 (21 ans pour
le Second Marché et 9 ans pour le Nouveau Marché). Enfin, Labégorre (2003) rapporte une
moyenne de 24,7 années sur un échantillon de 295 entreprises introduites sur les Nouveau
et Second Marchés entre 1994 et 2000.
Les entreprises étudiées ont une taille moyenne de 22,640 millions d’euros. Ce résultat est
comparable à celui obtenu par Broye et Schatt (2003b). Les 82 entreprises de leur
échantillon, introduites sur le Nouveau Marché entre 1996 et 2000, sont caractérisées par
une taille moyenne de 20,640 millions d’euros. Quant à la structure de financement des
entreprises de l’échantillon, les dettes financières représentent 14 % du total de l’actif.
Cette proportion est nettement inférieure à celle rapportée par Derrien et Degeorge (2001)
qui trouvent un taux d’endettement de 21 %. De même, Labégorre et Boubaker (2005)
notent que les dettes financières représentent 33,1 % de l’actif des entreprises étudiées.
Par ailleurs, les actionnaires d’origine semblent détenir une part importante dans le capital
des entreprises après leur introduction. De fait, les statistiques descriptives montrent un
taux de rétention de 67,3 %. Ce résultat est conforme à celui obtenu par Schatt et Roy
(2001). Ces auteurs constatent que les actionnaires d’origine détiennent 75,94 % des
actions après l’introduction en bourse. Ce constat est également confirmé dans d’autres
contextes. Sur le marché américain, un taux de rétention de 70,5 % est avancé par Jain et
Kini (1999) et une proportion similaire de 69,2 % est constatée par Pagano et al. (1998) sur
le marché italien.
S’agissant des autres caractéristiques, les émetteurs lèvent en moyenne 22,392 millions
d’euros au moment de l’introduction. Labégorre (2003) évalue en moyenne les
introductions sur les Nouveau et Second Marchés à 295 millions de franc (soit environ 44
millions d’euros). Spécialement sur le Second Marché, Faugeron-Crouzet (1997) note que
les 321 entreprises de son échantillon introduites entre 1983 et 1994, lèvent en moyenne 54
millions de francs (soit environ 8,23 millions d’euros). De même, Labégorre et Boubaker
(2005) notent que pour 185 entreprises introduites sur le Second Marché entre le 1er janvier
1994 et le 30 juin 2000, la taille moyenne des émissions est de l’ordre de 132 millions de
francs (soit environ 20 millions d’euros).
196
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Il apparaît également sur notre échantillon, que la rentabilité moyenne de l’indice du
Nouveau Marché sur trois mois précédant l’introduction en bourse excède 6 %. Un tel taux
est presque similaire à celui calculé par Broye et Schatt (2003b) qui établissent que la
rentabilité moyenne de l’indice SBF 250 au cours des trois mois précédant l’introduction
sur le Nouveau Marché est de 5,54 %. Elle est plus élevée que la rentabilité moyenne
constatée sur le Second Marché qui est de l’ordre de 2,38 %. Les auteurs imputent cette
différence à la tendance régulièrement haussière qui caractérise ce marché sur la période
étudiée (1996-2000). Enfin, 46,67 % des entreprises introduites sont financées par des
capitaux-risqueurs. De plus, 64 % des entreprises sont auditées par des auditeurs réputés,
48 % appartiennent au secteur des nouvelles technologies, des médias et des
télécommunications et 41,33 % se sont introduites pendant la bulle Internet 69 .
1. 3. Statistiques descriptives des variables à expliquer
Nous analysons les statistiques descriptives de la rentabilité à court terme et à long terme et
nous les commentons à la lumière des travaux antérieurs.
1. 3. 1. Statistiques descriptives de la rentabilité initiale anormale
Les statistiques descriptives de la rentabilité initiale anormale (Cf. Tableau 4-8, Panel A)
révèlent que les entreprises étudiées ont une sous-évaluation moyenne le premier jour de
cotation, de 7,577 %. Nous constatons également que 43,24 % des entreprises de
l’échantillon sont sous-évaluées. En tenant compte des fluctuations du marché entre le jour
de fixation du prix d’offre et le premier jour de cotation, la sous-évaluation atteint presque
le même pourcentage avec une moyenne de 7,642 % (64,86 % des entreprises sont sousévaluées). Les deux moyennes calculées de sous-évaluation sont statistiquement
significatives au seuil de 5 %. Par ailleurs, si nous poursuivons l’examen de la rentabilité
anormale sur une période plus longue, le prix d’introduction offre une décote initiale plus
importante par rapport aux cours prévalant après l’introduction. En effet, en retenant le
69
S’agissant des procédures d’introduction des entreprises étudiées (Cf. Annexe 3), la consultation de leurs
prospectus montre que la procédure de placement est la seule procédure utilisée. 89,33 % des placements ont
été suivis d’une procédure de marché (41,33 % d’une offre à prix ouvert et 48 % d’une offre à prix ferme),
alors que 10,67 % sont des placements secs.
197
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
cours de clôture du 5ème jour de cotation, la rentabilité initiale est de 9,380 % (celle ajustée
aux rendements du marché est de 8,439 %). Elle augmente de manière continue sur les
autres jours de cotation pour atteindre 17,539 % le 30ème jour de cotation (la rentabilité
ajustée aux rendements du marché est de 13,381 %).
Les études antérieures font état de coût du capital comparable. Degeorge et Derrien (2001)
trouvent une rentabilité initiale moyenne de 17,5 % (calculée au 10ème jour de cotation), sur
un échantillon de 243 entreprises introduites sur les Second et Nouveau Marchés entre
1991 et 1998. Elle est de l’ordre de 22,8 % pour les seules 61 entreprises introduites sur le
Nouveau Marché. Broye et Schatt (2003b) mettent en exergue une décote initiale moyenne
de 2,97 % et 20,05 % calculée respectivement aux 1er et 5ème jours de cotation pour 192
entreprises introduites en bourse entre 1996 et 2000 sur les Second et Nouveau Marchés.
Sur un échantillon plus large de 402 admissions à la cote des Nouveau et Second Marchés
entre 1986 et 2000, Broye et Schatt (2003a) obtiennent une sous-évaluation moyenne du
prix d’offre de 20,6 % par rapport au prix d’équilibre. Enfin, Labégorre (2003) rapporte
une rentabilité initiale anormale de l’ordre de 22 % sur un échantillon de 295 entreprises
introduites sur les Nouveau et Second Marchés entre 1994 et 2000.
Par ailleurs, l’observation de l’évolution de la sous-évaluation sur la période d’étude (Cf.
Tableau 4-8, Panel B) montre que la rentabilité initiale la plus forte est constatée en 2000,
avec une moyenne de 11,530 %. En tenant compte des fluctuations du marché, la sousévaluation moyenne approche un niveau de 12 % (les deux moyennes sont significatives au
seuil de 5 %). Un tel résultat est imputé à la vague des introductions qu’a connue ce
compartiment du marché français durant cette période. Ce constat a été également
confirmé sur le marché américain par Ljungqvist et Wilhelm (2003) qui établissent que les
titres de leur étude, introduits pendant la bulle Internet, sont caractérisés par des
rentabilités initiales plus élevées (73,3 % en 1999 et 57,7 % en 2000).
198
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Tableau 4- 8. La rentabilité initiale anormale des entreprises de l’échantillon
Panel A : Statistiques descriptives de la rentabilité initiale anormale
Moyenne
Médiane
Ecart type
Minimum
Maximum
Entreprises sousévaluées (%)
Moyenne
Médiane
Ecart type
Minimum
Maximum
Entreprises-sous
évaluées (%)
La rentabilité initiale : RI (%) (N=75)
5ème jour
10ème jour
1er jour
7,577**
9,380**
10,534**
0,000
1,313
1,319
27,022
29,988
31,961
-78,40
-93,70
-94,10
126,70
99,20
125,40
43,24
63,51
58,10
20ème jour
13,848**
5,647
38,026
-93,90
130,90
62,16
30ème jour
17,539**
4,707
46,437
-93,4
199,4
62,16
La rentabilité initiale anormale : RIA (%) (N=75)
5ème jour
10ème jour
20ème jour
1er jour
7,642**
8,439**
9,811**
11,864**
0,741
4,669
4,874
6,327
26,972
36,242
36,724
45,764
-78,00
-118,4
-107,7
-126,3
119,20
91,30
114,9
114,2
64,86
59,45
66,21
63,51
30ème jour
13,381**
7,492
49,201
-117,4
130,6
58,10
Panel B : Evolution de la rentabilité initiale anormale 70 sur la période d’étude
Moyenne
Médiane
Ecart type
Minimum
Maximum
Entreprises-sous
évaluées (%)
Moyenne
Médiane
Ecart type
Minimum
Maximum
Entreprises-sous
évaluées (%)
La rentabilité initiale : RI (%) (N=75)
1997
1998
1999
2000
11,187
5,978** 4,181 11,530**
0,000
0,000
0,000
1,266
31,699
11,443
38,40
28,262
-31,10
-10,20
-78,40
-21,40
64,90
33,80
126,70
111,80
37,50
47,05
62,50
51,85
La rentabilité initiale anormale : RIA (%) (N=75)
1997
1998
1999
2000
11,173
6,116** 3,741 11,982**
0,156
0,814
0,591
1,821
31,548
11,165 36,865
29,292
-30,50
-11,40
-78,00
-20,90
65,40
32,30
119,20
113,30
50,00
70,58
56,25
70,37
2001
-1,682
0,476
4,082
-8,80
0,80
60,00
2002
4,30
4,10
6,081
0,000
8,60
50,00
2001
1,186
-0,506
3,692
-2,20
6,90
40,00
2002
4,857
4,552
4,444
1,70
8,00
66,67
RI, rentabilité initiale; RIA, rentabilité initiale anormale, N, nombre d’entreprises introduites en bourse ;
***significatif au seuil de 1 % ; **significatif au seuil de 5 % ; * significatif au seuil de 10 %.
70
Nous reportons dans le tableau 4-8 (Panel B) l’évolution de la rentabilité initiale sur la période d’étude
calculée le premier jour de cotation. Se référer à l’annexe 2 pour l’évolution de la rentabilité initiale calculée
les 5ème, 10ème, 20ème et 30ème jours de cotation.
199
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
1. 3. 2. Statistiques descriptives des rendements anormaux
Rappelons que nous calculons les rendements anormaux à long terme au moyen de deux
benchmarks et deux méthodes de calcul. Nous ajustons les rendements des entreprises
étudiées aux rendements d’entreprises comparables introduites sur le compartiment du
Second Marché (appariées sur la base de deux critères : la taille et le secteur d’activité) et
aux rendements de l’indice du Nouveau Marché. Les rendements anormaux son calculés
selon la méthode des rendements anormaux cumulés (CAR) et la méthode des rendements
anormaux composés (BHAR).
Les résultats obtenus et rapportés dans le tableau 4-9 (panel A) mettent en évidence des
rendements anormaux négatifs. Conformément aux déductions de la littérature existante
(Ritter, 1991 ; Barber et Lyon, 1997), nous observons une grande disparité de la
performance moyenne des titres variant amplement entre -1,368 % (pour les rendements
anormaux cumulés ajustés aux rendements du marché, CARM) à -34,456 % (pour les
rendements anormaux composés ajustés aux rendements des entreprises de contrôle,
BHARC).
De fait, nous déduisons que sur les trois années qui suivent l’introduction, les titres
réalisent en moyenne de moins bonnes performances en comparaison avec les rendements
de marché et ceux des entreprises de contrôle. S’agissant de la significativité des
rendements calculés, seuls les rendements anormaux ajustés des rendements des
entreprises de contrôle (BHARC) sont significatifs au seuil de 5 %. En appariant ce résultat
avec l’interprétation du ratio de « richesse relative », un investisseur qui a acheté au prix
d’offre et qui a gardé les titres pendant les trois premières années de cotation, réaliserait
relativement 0,617 de sa mise initiale. La discordance des résultats obtenus a été souvent
soulignée dans les travaux antérieurs. Ritter (1991) affirme que le choix du portefeuille de
référence, la longueur de la fenêtre d’observation sur laquelle la performance est mesurée,
ainsi que le critère de sélection de l’échantillon peuvent expliquer la divergence des
résultats. Barber et Lyon (1997) notent que les méthodes d’évaluation des rendements
attendus et le mode de calcul de la performance affectent considérablement les résultats.
L’analyse de l’évolution de ces rendements sur la période de l’étude (tableau 4-9, panels
B&C et annexe 6) montre que la date du déclin des rendements anormaux mensuels diffère
200
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
selon la méthodologie employée, ainsi que le benchmark utilisé. En effet, les rendements
anormaux mensuels commencent à s’infléchir à partir du 33ème mois, en calculant les
rendements anormaux cumulés ajustés aux entreprises de contrôle (CARC = -0,277 % ;
WRCAR = 0,956). Tandis que les rendements anormaux cumulés ajustés aux rendements du
marché baissent à partir du 5ème mois (CARM = -1,775 % ; WRCAR = 0,918), augmentent
légèrement du 10ème au 14ème mois, puis se dégradent de manière continue sur le reste de la
période à compter du 15ème mois (CARM = -1,844 % ; WRCAR = 0,916).
S’agissant des rendements anormaux composés, le déclin commence à partir du 16ème mois
pour les rendements ajustés aux entreprises de contrôle (BHARC = -10,050 % ; WR BHAR =
0,854 ). Bien que sur cette période de déclin (du 16ème au 23ème mois et du 26ème au 36ème
mois), les rendements anormaux n’étaient pas tous significatifs, les ratios de « richesse
relative » relatifs sont tous inférieurs à 1 ; ce qui corrobore la significativité de la moyenne
des rendements anormaux sur toute la période (BHARC = -34,456, significative à 5 %).
Enfin, les rendements anormaux composés ajustés aux rendements du marché se dégradent
à partir du 24ème mois (BHARM = -0,314 % et WR BHAR = 0,997). Toutefois, les rendements
ne sont pas significatifs.
En comparaison avec les études menées sur le marché français, Degeorge et Derrien (2001)
constatent des résultats mitigés quant à l’existence d’une sous-performance moyenne sur
un horizon de trois ans après l’introduction. Leur étude révèle que les performances
boursières des 243 introductions étudiées sur les Nouveau et Second Marchés sont très
inférieures à celles des indices sectoriels, alors qu’elles sont comparables à celles de
l’indice MIDCAC et des portefeuilles de comparaison. Une performance moyenne sur 36
mois proche de 10 % est obtenue avec la méthodologie des rendements anormaux
composés (benchmark utilisé : indice MIDCAC), alors que la rentabilité moyenne obtenue
avec la même méthodologie (benchmark : indices sectoriels) est inférieure à -50 %. En
termes de significativité, seules les performances relatives aux indices sectoriels sont
significatives, à partir du douzième mois suivant l’introduction en bourse.
En demeurant dans le marché français, Sentis (2001) met en évidence que les 61
entreprises introduites sur les Premier et Second Marchés entre 1991 et 1995, ne
connaissent pas de dégradation de leurs performances boursières calculées avec différents
201
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
benchmarks. Lorsque la rentabilité normative est calculée à partir des entreprises de
référence ou de l’indice MIDCAC, l’auteur précise que la performance boursière des
entreprises étudiées augmente continuellement sur les deux ans subséquents à
l’introduction puis s’infléchit sur la troisième année. Toutefois, le calcul de la performance
boursière utilisant les indices SBF 250 et CAC 40 nuance un tel résultat et ne permet pas
de conclure à des performances boursières durablement élevées. A ce titre, les rendements
anormaux calculés à partir de l’indice SBF 250 et à partir du dixième jour de bourse sont
de 4 % à trois mois ; 6,9 % à 6 mois ; 16,5 % à 12 mois ; 15,8 % à 24 mois et 10,8 % à 36
mois. Seuls les rendements à 3 et 12 mois sont statistiquement significatifs. Aux termes de
ces résultats, Sentis (2001) conclut à l’absence de performances négatives sur l’ensemble
de la période d’observation.
De même, les résultats de Labégorre (2003) invalident l’existence de performances
boursières à long terme significativement négatives ou positives pour 295 entreprises
introduites sur les Nouveau et Second Marché entre 1994 et 2000. Les rentabilités
anormales composées calculées à 3, 6, 12 et 36 mois s’élèvent respectivement en moyenne
à 1,8 % ; 3,5 % ; 5,2 % et 29,6 %. Seules les rentabilités observées au bout de 24 mois
diffèrent significativement de 0. Ces résultats mitigés sur le marché français vont à
l’encontre de l’ensemble des études menées dans d’autres contextes. Ritter (1991) sur le
marché américain et Levis (1993) sur le marché britannique établissent que les entreprises
introduites en bourse sous-performent l’indice de marché dès la deuxième année suivant
l’introduction.
Tableau 4- 9. Les rendements anormaux à long terme des entreprises de l’échantillon
Panel A : Statistiques descriptives des rendements anormaux à long terme
Variables
N
WR
Moyenne
Médiane
Ecart type
CARC
75
0,886
-5,109 %
-5,526 %
0,279
CARM
75
0,967
-1,368 %
0,179
1,047
BHARC
75
0,617
-34,456 %**
-24,276 %
1,331
BHARM
75
0,951
-3,589 %
-9,754 %
0,748
202
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Panel B : Evolution des rendements anormaux cumulés (CAR) sur les 36 mois après l’introduction
Mois
N
CARC (%)
Test T
WRCAR
CARM (%)
1
75
9,496
2,778***
1,018
5,070
2
75
12,902
3,078***
1,020
2,300
3
75
15,172
2,815***
1,020
1,900
4
75
12,886
1,816**
1,019
0,961
5
75
12,015
1,535
1,019
-1,775
6
75
8,985
1,037
1,018
-6,503
7
75
13,470
1,377
1,019
-4,707
8
75
13,881
1,247
1,019
-5,122
9
75
16,410
1,467
1,020
-2,691
10
75
19,144
1,635*
1,021
2,283
11
75
19,238
1,542
1,021
3,349
12
75
19,100
1,480
1,021
5,249
13
75
19,492
1,421
1,021
4,983
14
75
13,206
0,971
1,019
3,969
15
75
13,799
0,933
1,019
-1,844
16
75
15,293
1,010
1,020
-6,632
17
75
18,469
1,216
1,021
-9,469
18
75
20,470
1,298
1,021
-11,379
19
75
22,543
1,411
1,022
-11,660
20
75
18,403
1,154
1,021
-14,928
21
75
13,479
0,833
1,019
-16,075
22
75
6,239
0,386
1,017
-19,959
23
75
2,374
0,147
1,016
-20,175
24
75
6,147
0,375
1,017
-17,279
25
75
9,032
0,558
1,018
-17,758
26
75
6,609
0,420
1,017
-16,939
27
75
8,787
0,552
1,018
-16,044
28
75
6,857
0,444
1,017
-14,827
29
75
7,427
0,494
1,018
-11,129
30
75
4,366
0,294
1,017
-8,043
31
75
3,968
0,267
1,017
-4,352
32
75
2,333
0,152
1,016
-3,040
33
75
-0,277
-0,018
0,956
-0,639
34
75
-4,020
-0,257
0,897
-4,629
35
75
-1,187
-0,275
0,945
-1,385
36
75
-5,109
-0,386
0,886
-1,368
Test T
1,624*
0,553
0,379
0,162
-0,277
-0,891
-0,615
-0,617
-0,348
0,267
0,373
0,595
0,551
0,454
-0,197
-0,713
-0,963
-1,125
-1,144
-1,430
-1,614*
-2,044**
-1,999**
-1,606
-1,617*
-1,522
-1,346
-1,230
-0,899
-0,677
-0,361
-0,252
-0,055
-0,410
-0,123
-0,118
WRCAR
1,008
1,004
1,003
1,001
0,918
0,824
0,876
0,856
0,897
1,007
1,007
1,008
1,009
1,010
0,916
0,804
0,796
0,734
0,713
0,675
0,686
0,654
0,643
0,669
0,665
0,678
0,698
0,702
0,716
0,812
0,864
0,877
0,978
0,852
0,954
0,967
203
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
CAR c , rendements anormaux cumulés ajustés aux rendements des entreprises de contrôle ; CARM, rendements anormaux cumulés
ajustés aux rendements du marché ; BHARc, rendements anormaux composés ajustés aux rendements des entreprises de contrôle ;
BHARM, rendements anormaux composés ajustés aux rendements du marché ; WR, ratio de « richesse relative » ; N, nombre
d’entreprises introduites en bourse, ***significatif au seuil de 1 % ; **significatif au seuil de 5 % ; *significatif au seuil de 10 %.
Panel C : Evolution des rendements anormaux composés (BHAR) sur les 36 mois après l’introduction
Mois
N
BHARC (%)
Test T
WRBHAR
BHARM (%)
1
75
9,495
2,778***
1,113
6,890
2
75
13,288
2,781***
1,145
4,031
3
75
20,583
2,797***
1,220
6,529
4
75
20,725
1,680*
1,237
13,185
5
75
20,376
1,529
1,251
16,580
6
75
21,357
1,417
1,258
19,113
7
75
32,222
1,351
1,267
28,196
8
75
37,841
1,460
1,279
33,401
9
75
29,403
1,256
1,254
23,333
10
75
31,614
1,301
1,263
27,910
11
75
24,870
1,053
1,258
26,846
12
75
20,768
0,866
1,225
30,720
13
75
20,133
0,683
1,223
39,545
14
75
10,230
0,347
1,123
31,004
15
75
6,126
0,151
1,146
51,098
16
75
-10,050
-0,212
0,854
53,933
17
75
-8,496
-0,205
0,889
43,057
18
75
-14,927
-0,333
0,867
46,094
19
75
-21,118
-0,424
0,776
45,383
20
75
-5,346
-0,157
0,948
27,002
21
75
-0,142
-0,005
0,956
18,000
22
75
-7,032
-0,296
0,914
11,697
23
75
-5,175
-0,247
0,954
8,024
24
75
3,213
0,172
1,057
-0,314
25
75
0,944
0,049
1,038
-1,852
26
75
-4,304
-0,239
0,963
-1,759
27
75
-2,712
-0,176
0,968
-0,638
28
75
-7,338
-0,515
0,906
-4,164
29
75
-23,800
-2,033**
0,763
-9,091
30
75
-19,081
-1,473*
0,771
-12,328
31
75
-20,845
-1,560*
0,783
-10,291
32
75
-20,468
-1,653*
0,769
-0,975
33
75
-29,885
-2,161**
0,676
-4,345
34
75
-34,563
-2,531**
0,620
-4,423
35
75
-35,292
-2,185**
0,614
-3,518
36
75
-34,456
-2,227**
0,617
-3,589
Test T
2,295**
0,970
1,043
1,319
1,485
1,474
1,375
1,697*
1,484
1,686*
1,501
1,660*
1,691*
1,274
1,510
1,268
1,173
1,121
0,981
0,876
0,777
0,561
0,438
-0,018
-0,101
-0,104
-0,042
-0,270
-0,640
-0,876
-0,783
-0,079
-0,389
-0,396
-0,310
-0,192
WRBHAR
1,068
1,037
1,058
1,120
1,163
1,190
1,278
1,315
1,202
1,242
1,237
1,283
1,361
1,269
1,434
1,454
1,361
1,393
1,369
1,218
1,152
1,103
1,071
0,997
0,984
0,984
0,994
0,956
0,904
0,871
0,885
0,988
0,941
0,940
0,952
0,951
204
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Section 2. Résultats des tests bivariés
Afin de se forger une première idée sur la nature de l’association entre nos deux variables à
expliquer et les différentes variables explicatives, nous nous appuyons sur des tests
bivariés. Nous consacrons le premier développement de cette section à présenter et
interpréter les résultats des tests bivariés relatifs aux variables explicatives continues
(§2.1). Nous dédions le second développement aux mêmes tests, mais appliqués aux
variables explicatives nominales (§2.2). Enfin, nous vérifions l’éventuelle présence de
multicolinéarité entre les différentes variables explicatives (§2.3).
2. 1. Tests bivariés des variables explicatives continues
Les résultats de ces tests sont résumés dans le tableau 4-10. Chacune des deux variables
endogènes 71 est régressée, à chaque fois, sur une seule variable explicative. S’agissant des
liaisons entre la première variable endogène à savoir la rentabilité initiale anormale et les
variables exogènes, des associations sont constatées avec la variable de premier intérêt à
savoir la transparence informationnelle ainsi que d’autres variables explicatives (Cf.
Tableau 4-10, panel A). En effet, la rentabilité initiale anormale apparaît négativement
corrélée avec le score global (ST). Le coefficient de régression afférent est de l’ordre de 0,019 significatif au seuil de 1 % (modèle1). En particulier, le modèle 2 révèle que la
décote initiale est négativement associée au score relatif aux informations relevant de
l’activité et de l’environnement de l’entreprise (SC2 est significatif au seuil de 1 %). Elle
est également négativement associée avec les scores relatifs aux informations générales et
aux informations prévisionnelles (SC1 et SC4 sont significatifs au seuil de 5 %). Ainsi, pris
isolément, il semble que la transparence informationnelle des entreprises candidates à
71
Lors des tests bivariés et multivariés, nous avons retenu la rentabilité initiale ajustée (RIA) calculée sur la
base du cours de clôture de la première journée de cotation, conformément à la majorité des travaux
antérieurs. Dans le contexte français, le lecteur peut consulter les études relativement récentes de Sentis
(2001), Chahine et Mathieu (2003), Labégorre (2003) et Labégorre et Boubaker (2005). De même, nous
avons retenu les rendements anormaux composés ajustés aux rendements des entreprises de contrôle
(BHARC) pour estimer la rentabilité à long terme, étant donné que les statistiques descriptives supra
avancées démontrent leur significativité par rapport aux autres rendements. Par ailleurs, les recherches
antérieures suggèrent que les rendements anormaux composés sont préférés aux rendements anormaux
cumulés (Barber et Lyon, 1997 ; Lyon, Barber et Tsai, 1999).
205
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
l’introduction agit favorablement dans le sens d’une atténuation du coût de la sousévaluation.
Les modèles de régression montrent également qu’il existe une association positive entre le
degré de sous-évaluation et le niveau d’endettement. Le coefficient de régression est de
0,405 significatif au seuil de 10 % (modèle 5). En outre, la décote initiale apparaît
négativement corrélée avec la taille de l’entreprise : le coefficient de régression est de 0,069, significatif au seuil de 5 % (modèle 4). Enfin, le coefficient de régression relatif à la
variable RANG est de 0,035, significatif au seuil de 5 % (modèle 8), dénotant une
association positive entre le niveau de la décote initiale et le rang de l’intermédiaire.
Quant à la performance à long terme, telle que mesurée par les rendements anormaux
composés (ajustés aux rendements des entreprises de contrôle), les régressions reportées
montrent qu’elle est positivement associée avec le score global, le score relatif aux
informations non financières et le score relatif aux informations prévisionnelles (Cf.
Tableau 4-10, panel B). En effet, les coefficients de régression associés aux variables ST,
SC3 et SC4 sont statistiquement significatives et prennent les valeurs respectives de 0,033 ;
0,082 et 0,102 (modèle 1# et 2#). Ainsi, un tel résultat préliminaire montre que les
entreprises les plus transparentes quant à la divulgation de leurs informations non
financières et prévisionnelles, subissent ultérieurement, un déclin moins prononcé de leurs
performances boursières. De plus, parmi les variables caractérisant les entreprises
candidates à l’introduction, seul le niveau d’endettement semble être significativement
corrélé aux rendements anormaux au seuil de 10 % (modèle 5#). Ces constats ne sauraient
cependant être définitifs avant leur confirmation au moyen des régressions multivariées.
Tableau 4-10. Résultats des tests bivariés des variables explicatives continues
Panel A : variable dépendante (RIA)
Modèles
1
2
3
Constante
T
P
ST
T
P
1,220
5,096
0,000*** 0,000***
-0,019
-5,040
0,000***
1,210
5,340
0,083
1,654
0,102
4
5
6
7
8
9
0,742
2,532
0,014**
0,020
0,437
0,663
0,238
1,913
0,060*
-0,247
-0,806
0,423
0,200
2,930
0,005**
0,088
2,972
0,004***
206
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Panel A : variable dépendante (RIA)
Modèles
1
2
3
4
5
6
7
9
-0,027
-2,183
0,032**
-0,022
-3,202
0,002***
-0,003
-0,288
0,774
-0,028
-2,455
0,017**
-0,012
-1,193
0,237
SC1
T
P
SC2
T
P
SC3
T
P
SC4
T
P
SC5
T
P
AGE
T
P
LnTAIL
T
P
ENDET
T
P
RET
T
P
LnTAILOFF
T
P
0,002
0,585
0,561
-0,069
-2,284
0,025**
0,405
1,665
0,100*
-0,239
-1,340
0,184
-0,032
-1,010
0,316
0,035
2,027
0,046**
RANG
T
P
ACT
T
P
0,250
0,261
0,220
R2 ajusté
N
75
75
75
Panel B : variable dépendante : BHARC
Modèles
1#
2#
3#
Constante
T
P
ST
T
P
SC1
T
P
8
1,558
1,875
0,065*
0,033
2,271
0,026**
1,663
1,894
0,063*
-0,382
-1,431
0,157
0,055
75
4#
-0,873
-0,609
0,545
0,024
75
0,011
75
5#
6#
-0,680
-1,158
-3,131
-1,965
0,003*** 0,053*
0,227
75
0,041
75
0,012
0,123
0,903
0,116
75
7#
8#
9#
-0,764
-0,458
0,649
-0,238
-0,716
0,476
-0,389
-2,598
0,011**
0,035
0,794
0,430
207
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Modèles
1#
2#
3#
4#
5#
6#
7#
8#
9#
SC2
0,013
T
0,504
P
0,616
SC3
0,082
T
1,865
P
0,067*
SC4
0,102
T
2,308
P
0,024**
SC5
0,052
T
1,317
P
0,193
AGE
-0,001
T
-0,042
P
0,966
LnTAIL
0,050
T
0,337
P
0,737
ENDET
-2,070
T
-1,803
P
0,076*
RET
1,137
T
1,344
P
0,183
LnTAILOFF
0,038
T
0,224
P
0,823
RANG
-0,044
T
-0,517
P
0,607
ACT
-0,465
T
-0,900
P
0,371
R2 ajusté
0,591
0,601
0,068
0,069
0,108
0,091
0,068
0,071
0,078
N
75
75
75
75
75
75
75
75
75
ST, score global de transparence ; SC1, score relatif aux informations d’ordre général sur l’entreprise ;
SC2, score relatif aux informations sur l’activité de l’entreprise et son environnement ; SC3, score relatif
aux informations non financières ; SC4, score relatif aux informations à caractère prévisionnel ; SC5, score
relatif aux informations comptables et financières ; AGE, âge de l’entreprise mesuré par le nombre
d’années depuis la création de l’entreprise jusqu’à la date d’introduction ; LnTAIL, taille de l’entreprise
égale au logarithme népérien du total du passif de l’entreprise avant l’introduction (en milliers d’euros) ;
ENDET, taux d’endettement de l’entreprise mesuré en rapportant les dettes financières au total de l’actif
du dernier exercice certifié avant l’introduction ; RET, fraction d’actions retenues par les propriétaires de
l’entreprise, égale au nombre d’actions retenues par les deux actionnaires d’origine, rapporté au nombre
total d’actions de l’entreprise avant l’introduction ; LnTAILOFF, taille de l’offre égale au logarithme
népérien du produit du nombre total d’actions introduites par le prix d’introduction (en milliers d’euros) ;
RANG, rang de l’intermédiaire égal au nombre d’introductions dans lesquelles l’intermédiaire concerné
assure le rôle de lead. L’intermédiaire impliqué dans le plus grand nombre d’introductions obtient le rang
1; ACT, activité du marché est la rentabilité de l’indice du Nouveau Marché au cours des trois mois
précédant l’introduction ; P, probabilité associée au test de Student (T) ; N, nombre d’entreprises
introduites en bourse ; ***significatif au seuil de 1 % ; **significatif au seuil de 5 % ; *significatif au seuil
de 10 %.
208
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
2. 2. Tests bivariés des variables explicatives nominales
L’impact éventuel de chaque variable nominale (CAPRIS, AUD, KRACH et SECT) sur la
rentabilité à court et à long terme est analysé au moyen du test de comparaison des
moyennes. La version paramétrique est le test de Student, la version non-paramétrique est
le test Mann-Whitney 72 . La démarche consiste à scinder les entreprises en deux groupes
selon les valeurs de la variable nominale (1, 0) et à comparer les moyennes de la rentabilité
initiale et celle à long terme entre les deux groupes d’observations. Le test paramétrique
requiert la distribution normale de la variable dépendante sur chaque groupe. Une telle
condition est vérifiée au moyen du test de Kolmogorov-Smirnov (K-S) 73 .
La lecture du tableau 4-11 récapitulant ces tests, montre que seule la variable dépendante :
la rentabilité à long terme (telle que mesurée par les BHARc) vérifie la normalité dans
chaque groupe, pour la distribution des variables CAPRIS et KRACH. Ainsi, le test
d’égalité des moyennes approprié est le test de Student. Pour le reste des variables, c’est le
test de Mann-Whitney qui est plutôt utilisé. Des résultats obtenus, nous déduisons que seule
la variable rentabilité initiale présente une différence significative entre les entreprises dont
l’auditeur est réputé et les entreprises dont l’auditeur n’est pas réputé (U = -1,886 ; sig.
0,059). En revanche, tous les autres seuils de signification dépassent le seuil de 10 %. Nous
en déduisons que les variables nominales CAPRIS, KRACH et SECT ne présentent pas de
différences significatives entre les deux groupes d’observations. En d’autres termes, pour
ces variables, les deux groupes ont la même moyenne et sont homogènes par rapport au
niveau moyen de rentabilité initiale. De même et s’agissant de la rentabilité à long terme,
les résultats ne révèlent aucune différence significative de moyennes entre les deux
groupes d’observations pour les quatre variables nominales.
72
Le test non-paramétrique de Mann-Whitney est fondé sur les rangs des variables contrairement au test
paramétrique de Student qui est plutôt fondé sur les valeurs observées des variables.
73
C’est un test basé sur la valeur absolue de la différence maximale entre la distribution cumulée observée et
celle théorique basée sur l’hypothèse de normalité.
209
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Tableau 4- 11. Résultats des tests bivariés des variables explicatives nominales
Variables
Test de normalité
Groupe1
Z
CAPRIS
Test de normalité
Groupe2
Sig
Z
CAPRIS = 1
Sig
T
Sig
Test de MannWhitney
U
Sig
CAPRIS =0
RIA
1,619
0,011**
1,826
0,003
BHARc
1,151
0,141
0,778
0,581
AUD
Test de Student
AUD = 1
-0,119
-0,566
0,905
0,573
AUD = 0
RIA
1,436
0,032**
1,996
0,001
-1,886
0,059*
BHARc
0,377
0,999
1,512
0,021**
-0,983
0,326
-1,587
0,113
KRACH
KRACH = 1
KRACH = 0
RIA
1,447
0,030**
2,069
0,000***
BHARc
0,591
0,876
1,162
0,134
SECT
SECT = 1
0,391
0,697
SECT = 0
RIA
1,945
0,001***
1,446
1,211
-0,146
-0,433
BHARc
0,992
0,279
0,031**
0,106
0,884
0,665
RIA, rentabilité initiale anormale ; BHARc, rendements anormaux composés ajustés aux rendements des
entreprises de contrôle, CAPRIS, variable binaire égale à 1 si l’entreprise est contrôlé par un capitalrisqueur et 0 sinon ; AUD, variable binaire égale à 1 si l’auditeur est réputé et 0 sinon ; KRACH, variable
binaire égale à 1 si l’entreprise est introduite pendant la bulle Internet et 0 sinon ; SECT, variable binaire
égale à 1 si l’entreprise appartient au secteur des nouvelles technologies, des médias et des
télécommunications et 0 sinon.
Z : test de Kolmogorov-Smirnov pour un échantillon (H0 : la fonction de répartition observée suit la loi
normale) ;
T : test de Student pour deux échantillons indépendant (H0 : les moyennes comparées sont égales) ;
U : test de Mann-Whitney pour deux échantillons indépendants (H0 : les rangs des données de deux groupes
sont uniformément distribués) ;*** significatif au seuil de 1 % ; ** significatif au seuil de 5 % ;
* significatif au seuil de 10 %.
2. 3. Analyse des corrélations
Le problème de corrélation tient au fait que certaines variables explicatives sont liées les
unes aux autres, ou « s’expliquent » partiellement les unes les autres. Elles offrent alors
une explication redondante de la variable dépendante. Ce problème, connu sous le terme de
multicolinéarité, rend instables et peu fiables les coefficients de régression des variables
corrélées entre elles, puisque leurs effets s’empiètent les uns sur les autres. Pour analyser
210
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
les liaisons entre les variables continues, il est fréquent d’utiliser les coefficients de
corrélation de Pearson ou de Spearman. Le premier coefficient est utilisé pour les
variables normalement distribuées. Il se base sur les valeurs exactes des données. Quant
aux variables ne satisfaisant pas l’hypothèse de normalité, on recourt souvent au
coefficient de corrélation de Spearman qui s’appuie plutôt sur le rang ou le classement des
données. Les valeurs d’un coefficient de corrélation varient entre -1 (les variables sont
corrélées négativement) et +1 (les variables sont corrélées positivement). Afin de vérifier
la normalité de la distribution des variables, nous nous référons aux résultats du test de
kolmogorov-Smirnov (K-S), résumés dans le tableau ci-après :
Tableau 4- 12. Résultats du test de normalité de Kolmogorov Smirnov
Variables
N
Z
Sig
SC1
75
1,115
0,166
ns
SC2
75
0,839
0,482
ns
SC3
75
1,273
0,078
*
SC4
75
1,271
0,081
*
SC5
75
1,376
0,045
**
ST
75
1,332
0,057
*
AGE
75
1,096
0,180
ns
LnTAIL
75
0,690
0,728
ns
ENDET
75
1,200
0,112
ns
RET
75
1,601
0,012
**
LnTAILOFF
75
0,794
0,554
ns
RANG
75
1,518
0,020
**
ACT
75
0,825
0,504
ns
Z : test de Kolmogorov-Smirnov pour un échantillon (H0 : la fonction de répartition observée suit la loi
normale) ; Rejet de H0 : *** significatif au seuil de 1 %, ** significatif au seuil de 5 %, *significatif au seuil
de 10 %, ns : non significatif, SC1, score relatif aux informations d’ordre général sur l’entreprise ; SC2, score
relatif aux informations relatives à l’activité de l’entreprise et son environnement ; SC3, score relatif aux
informations non financières ; SC4, score relatif aux informations à caractère prévisionnel ; SC5, score relatif
aux informations comptables et financières ; ST, score global de transparence ; AGE, âge de l’entreprise
mesuré par le nombre d’années depuis la création de l’entreprise jusqu’à la date d’introduction ; LnTAIL,
taille de l’entreprise égale au logarithme népérien du total du passif de l’entreprise avant l’introduction (en
milliers d’euros) ; ENDET, taux d’endettement de l’entreprise mesuré en rapportant les dettes financières au
total de l’actif du dernier exercice certifié avant l’introduction, RET, fraction d’actions retenues par les
propriétaires de l’entreprise, égale au nombre d’actions retenues par les deux actionnaires d’origine, rapporté
au nombre total d’actions de l’entreprise avant l’introduction ; LnTAILOFF, taille de l’offre égale au
logarithme népérien du produit du nombre total d’actions introduites par le prix d’introduction (en milliers
d’euros); RANG, rang de l’intermédiaire égal au nombre d’introductions dans lesquelles l’intermédiaire
concerné assure le rôle de lead. L’intermédiaire impliqué dans le plus grand nombre d’introductions obtient
le rang 1; ACT, activité du marché est la rentabilité de l’indice du Nouveau Marché au cours des trois mois
précédant l’introduction ; N, nombre d’entreprises introduites en bourse ;*** significatif au seuil de 1 %,**
significatif au seuil de 5 %,*significatif au seuil de 10 %.
211
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Les résultats du test de kolmogorov-Smirnov invalident l’hypothèse de normalité pour la
majorité des variables. En particulier, elle est rejetée pour les variables SC3, SC4, SC5, ST,
RET, et RANG.
S’agissant des variables normalement distribuées et en se référant aux coefficients de
Pearson (Tableau 4-13, Panel A), nous constatons généralement peu de corrélations. Nous
en tenons compte au niveau des modèles de régression. L’âge de l’entreprise candidate à
l’introduction (AGE) est positivement corrélé au score relatif aux informations concernant
l’activité de l’entreprise et son environnement (SC2). Le coefficient de corrélation est de
l’ordre de 0,230 et significatif au seuil de 5 %. En outre, la taille de l’offre est assez
fortement liée à la taille de l’entreprise postulante à la bourse. De fait, la corrélation entre
les variables LnTAILOFF et LnTAIL est positive (coefficient de corrélation est de 0,363) et
significative au seuil de 1 %. Un tel lien montre que ce sont les grandes entreprises qui
lèvent des montants considérables en s’introduisant en bourse. Nous constatons également
que la taille de l’offre est corrélée avec le score relatif aux informations générales de
l’entreprise. Ce résultat apparaît à travers le coefficient de corrélation négatif de -0,210,
significatif au seuil de 10 % entre les variables LnTAILOFF et SC1.
A ces associations, s’ajoutent d’autres corrélations mises en exergue au moyen du
coefficient de Spearman pour les variables qui ne sont pas normalement distribuées (Cf.
Tableau 4-13, Panel B). Les scores relatifs aux informations non financières (SC3), aux
informations prévisionnelles (SC4) et aux informations comptables et financières (SC5)
sont fortement associés au score global de transparence (ST). Les coefficients de
corrélation respectifs sont de l’ordre de 0,288 ; 0,292 et 0,250 significatifs au seuil de 5 %.
Néanmoins, de telles corrélations sont sans incidence sur les résultats des régressions, étant
donné que le score global de transparence et les scores qui le composent ne sauraient, bien
évidemment, être inclus simultanément dans les modèles de régression. En outre, il
apparaît que le rang de l’intermédiaire (RANG) est négativement associé au score relatif
aux informations comptables et financières (SC5) : le coefficient de corrélation est de 0,287, significatif au seuil de 5 %. De plus, le score relatif aux informations non
financières (SC3) et le score relatif aux informations prévisionnelles (SC4) sont
négativement corrélés. Une significativité de l’ordre de 5 % est reportée pour un
coefficient de corrélation de -0,256.
212
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Tableau 4- 13. Résultats des tests de corrélations entre les variables
Panel A : Corrélations paramétriques : Test de Pearson
AGE
LnTAIL
AGE
LnTAIL
ENDET
LnTAILOFF
ACT
SC1
SC2
1,000
0,071
-0,146
0,015
0,170
-0,028
0,230**
1,000
0,158
0,363***
-0,159
0,071
0,100
1,000
0,024
-0,118
0,022
-0,049
1,000
-0,183
-0,210*
-0,076
1,000
0,038
0,016
1,000
0,108
ENDET
LnTAILOFF
ACT
SC1
1,000
SC2
Panel B : Corrélations non paramétriques : Test de Spearman
RET
RANG
SC3
SC4
SC5
ST
RET
RANG
SC3
1,000
0,009
-0,053
1,000
SC4
SC5
ST
0,082
-0,134
-0,037
-0,040
0,032
-0,287**
0,039
1,000
-0,256**
-0,089
0,288**
1,000
-0,167
0,292**
1,000
0,250**
1,000
SC1, score relatif aux informations d’ordre général sur l’entreprise ; SC2, score relatif aux informations
concernant l’activité de l’entreprise et son environnement ; SC3, score relatif aux informations non
financières ; SC4, score relatif aux informations à caractère prévisionnel ; SC5, score relatif aux informations
comptables et financières ; ST, score global de transparence ; AGE, âge de l’entreprise mesuré par le nombre
d’années depuis la création de l’entreprise jusqu’à la date d’introduction ; LnTAIL, taille de l’entreprise
égale au logarithme népérien du total du passif de l’entreprise avant l’introduction (en milliers d’euros) ;
ENDET, taux d’endettement de l’entreprise mesuré en rapportant les dettes financières au total de l’actif du
dernier exercice certifié avant l’introduction, RET, fraction d’actions retenues par les propriétaires de
l’entreprise, égale au nombre d’actions retenues par les deux actionnaires d’origine, rapporté au nombre total
d’actions de l’entreprise avant l’introduction ; LnTAILOFF, taille de l’offre égale au logarithme népérien du
produit du nombre total d’actions introduites par le prix d’introduction (en milliers d’euros); RANG, rang de
l’intermédiaire égal au nombre d’introductions dans lesquelles l’intermédiaire concerné assure le rôle de
lead. L’intermédiaire impliqué dans le plus grand nombre d’introductions obtient le rang 1; ACT, activité du
marché est la rentabilité de l’indice du Nouveau Marché au cours des trois mois précédant l’introduction ;
*** significatif au seuil de 1 %, ** significatif au seuil de 5 %, *significatif au seuil de 10 %.
213
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Nous tenons compte de ces corrélations détectées lors des régressions multivariées, à
travers le choix de modèles réduits de régression 74 .
Section 3. Résultats des régressions multivariées
L’objet des régressions multivariées est d’étudier la nature des associations entre
l’ensemble des variables indépendantes et chacune des deux variables dépendante (la
rentabilité initiale et les rendements anormaux à long terme). Elles permettent ainsi, de
confirmer ou d’infirmer les résultats des tests bivariés. Nous consacrons cette section à
présenter les résultats des régressions multivariées. Nous avançons d’abord, une analyse
globale des résultats, à travers l’appréciation de la qualité des modèles de régression (§3.1).
Nous présentons ensuite, les résultats selon les hypothèses postulées (§3.2). Nous testons
enfin la robustesse des résultats obtenus (§3.3).
3. 1. Appréciation globale des modèles de régression
Les résultats des régressions sont récapitulés dans le tableau 4-4 (Panels A et B) ci-après :
Nous apprécions la qualité des modèles de régression au moyen du coefficient de
détermination ajusté 75 et de la statistique F 76 . S’agissant des modèles de régression relatifs
à la première variable endogène à savoir la sous-évaluation initiale des titres, ils sont
globalement très significatifs. En moyenne, 60 % de la variance de la décote initiale est
expliqué par la variance des variables explicatives. De fait, nous constatons que les
coefficients de détermination ajustés sont de 62,3 % et 60,7 % dans les modèles régressant
74
Il est fréquent d’utiliser dans les études, des modèles réduits. Ces modèles n’incluent pas toutes les
variables explicatives sélectionnées au départ, afin d’éviter les conséquences de la multicolinéarité générée
par les variables corrélées.
75
p (1 - R 2 ) , où R2 : le pourcentage de la variation totale de la variable endogène qui
R 2 ajusté = R 2 N - p -1
est expliquée par l'influence linéaire des variables exogènes. Le coefficient de détermination R2 ajusté est
davantage utilisé que le coefficient de détermination R2, car il ne dépend pas du nombre de variables. De part
sa formulation, le R2 augmente en fonction du nombre de variables qui composent le modèle, ce qui implique
que pour faire augmenter sa valeur, il suffirait d'augmenter le nombre de variables explicatives du modèle.
Or, l'objectif d'une bonne régression linéaire est d'avoir un modèle avec peu de variables explicatives, mais
significativement correctes.
76
Le test F (dit test de Fisher-Snedecor) est utilisé pour tester la significativité globale d’un modèle de
régression (H0: β1 = β2 = … = βk = 0).
214
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
la rentabilité initiale sur le score global (modèles 1 et 2, tableau 4-14, panel A) et ils sont
de 58,7 % et 58,6 % dans les modèles régressant la sous-évaluation sur les sous-scores
(modèles 1# et 2#, tableau 4-14, panel B).
Quant aux modèles expliquant les rendements à long terme, leur qualité est également très
satisfaisante. Les coefficients de détermination approchent 80 % dans les modèles incluant
le score global (modèles 3 et 4, tableau 4-14, panel A) et avoisinent 70 % dans les modèles
incluant les sous-scores (modèles 3#, 4# et 5#, tableau 4-14, panel B). De plus, la
statistique F est significative à hauteur de 1% dans tous ces modèles de régression. Ainsi,
une proportion significative des variances de la rentabilité initiale et de la rentabilité à long
terme est expliquée par les variables exogènes choisies.
Par ailleurs, bien que les modèles de régression choisis soient des modèles réduits (tenant
compte des corrélations détectées suite aux tests de Pearson et Spearman), nous recourons
également à une statistique proposée par SPSS à savoir : la Tolérance. Une telle statistique
est basée sur un calcul de corrélation multiple entre la variable explicative et les autres
variables explicatives du modèle. L’absence de colinéarité impliquerait de faibles valeurs
de ces coefficients. La Tolérance se définit comme étant égale à 1 moins ce coefficient de
corrélation multiple. Ainsi, plus les Tolérances sont élevées, plus l’absence de colinéarité
paraît évidente. Les résultats des régressions montrent que les valeurs des Tolérances sont
globalement élevées. De même, Les facteurs d’inflation de la variance (VIF) calculés dans
les différents modèles n’excèdent pas 1,542 (Cf. annexe 11, modèle 3 #). Il ne semble donc
pas y avoir de relations de colinéarité entre les variables.
Aussi considère t-on qu'il convient de vérifier, avant toute interprétation des résultats d'un
modèle de régression multiple, si les conditions préalables à l'utilisation du modèle sont
bien remplies. A défaut, les coefficients de régression obtenus seraient des estimateurs
biaisés des vrais coefficients associés au phénomène étudié, et les tests statistiques ne
seraient plus applicables.
215
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
L'essentiel de ces conditions 77 préalables porte sur les caractéristiques du terme d'erreur de
l'équation de référence (Malinvaud, 1978) :
-La normalité des résidus : aussi simpliste qu'il puisse paraître, le diagnostic graphique est
pourtant un outil puissant pour nous renseigner sur la distribution des résidus. Pour tous les
modèles de régression, nous constatons que la courbe gaussienne s’ajuste convenablement
à l’histogramme des résidus. De même, le « diagramme gaussien P-P » mettant en relation
la probabilité cumulée d’apparition d’une valeur avec sa probabilité théorique, montre que
le nuage des points se rapproche à chaque fois de la droite de normalité théorique. Par
conséquent, l’hypothèse de normalité des résidus est acceptée (Cf. annexe 11).
-L’homoscédasticité des résidus :
c’est le fait que la variance des résidus soit
homoscédastique, c'est-à-dire constante et indépendante des valeurs des variables
explicatives. Si la dispersion des résidus n’est pas homogène, on parle d’hétéroscédasticité.
Afin de détecter la présence d’une éventuelle hétéroscédasticité, nous recourons au test de
White. Il est fondé sur une relation significative entre le carré du résidu et une ou plusieurs
variables explicatives en niveau et au carré au sein d’une même équation de régression, tel
que :
e2t = a1X1t + b1X21t + a2X2t + b2X22t +…+ akXkt + bkX2kt + vt
Si l’un de ces coefficients de régression est significativement différent de 0, alors on
accepte l’hypothèse d’hétéroscédasticité. Nous pouvons procéder à ce test soit à l’aide d’un
test de Fisher classique de nullité des coefficients avec :
H0 : a1=b1=a2=b2=…=ak=bk=0
Soit recourir à la statistique LM qui est distribuée comme un χ2 à p=2K degrés de liberté
(autant que de coefficients que nous estimons, hormis le terme constant), si n * R2> χ2(p),
on rejette l’hypothèse d’homoscédasticité des erreurs. Les valeurs de la p-value pour
77
La condition relative à l’absence d’autocorrélation des erreurs (les erreurs associées aux différentes
observations doivent être indépendantes) n’est pas présentée, puisque ce problème se rencontre
essentiellement dans les modèles en série temporelle où l’influence d’une erreur d’une période sur l’autre est
plausible (Bourbonnais, 2005 ; p. 122). Il est donc non envisageable dans les modèles spécifiés en coupe
instantanée. D’ailleurs, les valeurs de la statistique du test de Durbin-Watson, DW (qui est l’un des tests
couramment utilisés afin de détecter ce problème) avoisinent toutes la valeur critique 2 dans les différents
modèles de régression (Cf. annexe 11), ce qui confirme l’absence du problème d’autocorrélation des erreurs.
216
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
l’ensemble des modèles, fournies par le logiciel STATA (Cf. Annexe 12), dépassent toutes
le seuil minimum de significativité de 10 %. On accepte alors l’hypothèse nulle selon
laquelle la variance des résidus est homoscédastique.
-Détection et traitement des points aberrants : un point atypique ou aberrant, est une
observation qui s'écarte résolument des autres et qui peut fortement perturber
l’interprétation des tests statistiques. La détection de sa présence repose sur la
représentation de la variabilité des entreprises. En somme, on considère qu’une entreprise a
une variabilité acceptable dans la mesure où elle est comprise dans l’intervalle]-3σ, +3σ [.
Les résultats des régressions ont montré la présence de deux points aberrants pour les
modèles régressant la rentabilité initiale anormale (observations 48 et 46) et cinq points
aberrants pour les modèles régressant la rentabilité à long terme (observations 55, 61, 46,
68 et 73). Le traitement des points atypiques est simple. Il consiste à neutraliser leurs effets
par l’introduction, parmi les variables explicatives, d’autant de variables muettes que de
points aberrants. Ainsi, nous introduisons par exemple la variable muette DUM1 dans les
régressions expliquant la rentabilité initiale, prenant la valeur 1 pour l’observation 48 et 0
sinon.
217
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Tableau 4-14. Résultats des régressions multivariées
Constante
T
P
ST
T
P
SC1
T
P
SC2
T
P
SC3
T
P
SC4
T
P
SC5
T
P
AGE
T
P
LnTAIL
T
P
ENDET
T
P
RET
T
P
LnTAILOFF
T
P
CAPRIS
T
P
RANG
T
P
AUD
T
P
ACT
T
P
SECT
T
P
Panel A : Modèles incluant le score global
4
1
2
3
(RIA)
(RIA)
(BHARc) (BHARc)
1,545
1,104
0,440
-0,166
5,933
3,156
0,446
-0,127
0,000*** 0,002***
0,657
0,899
-0,016
-0,016
0,021
0,021
-5,373
-5,313
1,771
1,792
0,000*** 0,002***
0,082*
0,079*
Panel B : Modèles incluant les sous-scores
1#
2#
3#
4#
5#
(RIA)
(RIA)
(BHARc) (BHARc) (BHARc)
1,349
1,232
0,004
0,250
0,195
5,214
4,815
0,005
0,241
0,167
0,000*** 0,000***
0,996
0,810
0,868
-0,011
-1,243
0,219
-0,020
-4,005
0,000***
-0,007
-0,713
0,478
-0,028
-4,285
0,000***
-0,001
-0,173
0,863
-0,017
-2,058
0,044**
-0,006
-0,762
0,449
0,002
0,552
0,583
-0,036
-1,717
0,091*
0,436
2,607
0,012**
-0,183
-1,573
0,121
-0,018
-0,411
0,682
0,030
2,477
0,016**
-0,012
-0,286
0,776
0,095
1,336
0,186
0,070
1,706
0,093*
0,001
0,351
0,727
0,383
2,250
0,028**
-0,191
-1,591
0,117
-0,015
-0,608
0,545
-0,033
-0,752
0,455
0,033
2,624
0,011**
-0,006
-0,163
0,871
0,071
0,957
0,343
0,077
1,817
0,074*
0,006
0,411
0,683
0,029
0,349
0,728
-1,719
-2,611
0,012**
0,406
0,918
0,362
0,288
1,714
0,092*
-0,158
-3,265
0,002***
0,374
2,135
0,037**
-0,180
-0,642
0,523
-0,072
-0,439
0,662
0,009
0,255
0,799
0,026
1,327
0,190
0,033
0,946
0,348
0,064
1,789
0,046**
0,004
0,319
0,751
-1,634
-2,488
0,016**
0,416
0,934
0,354
0,038
0,385
0,702
0,292
1,757
0,084*
-0,159
-3,256
0,002***
0,396
2,136
0,037**
-0,225
-0,775
0,441
-0,059
-0,363
0,718
-0,046
-2,086
0,041**
0,491
2,839
0,006***
-0,129
-1,035
0,305
-0,038
-1,721
0,090*
0,407
2,332
0,023**
-0,196
-1,570
0,122
0,012
0,149
0,882
-1,536
-2,268
0,027**
0,479
0,995
0,324
-0,028
-0,657
0,514
-0,001
-0,036
0,972
0,027
2,066
0,043**
-0,007
-0,170
0,866
0,052
0,689
0,494
0,071
1,684
0,098*
0,378
2,052
0,018**
-0,187
-3,052
0,001***
0,363
2,007
0,050**
-0,218
-0,754
0,454
-0,080
-0,445
0,658
-0,011
-0,248
0,805
0,051
0,699
0,488
0,060
1,696
0,095*
0,030
0,814
0,419
0,056
1,478
0,199
-0,007
-0,107
0,915
0,024
0,266
0,791
-1,574
-2,182
0,033**
0,074
0,149
0,882
0,437
2,454
0,017**
0,302
2,107
0,014**
0,089
0,295
0,769
-0,053
-0,294
0,770
218
-0,004
-0,285
0,777
0,328
0,617
0,539
0,052
0,481
0,632
0,338
1,799
0,077*
0,032
0,100
0,920
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Panel A : Modèles incluant le score global
4
1
2
3
(RIA)
(RIA)
(BHARc) (BHARc)
-0,035
-0,030
0,108
0,099
-0,847
-0,690
0,650
0,590
0,400
0,493
0,518
0,558
Panel B : Modèles incluant les sous-scores
1#
2#
3#
4#
5#
(RIA)
(RIA)
(BHARc) (BHARc) (BHARc)
-0,033
-0,037
0,161
0,096
0,027
KRACH
-0,765
-0,846
0,943
0,536
0,143
T
0,447
0,401
0,350
0,594
0,887
P
0,357
RIA
0,995
T
0,324
P
1,025
1,028
1,008
1,023
DUM1
5,705
5,593
5,237
5,270
T
0,000*** 0,000***
0,000*** 0,000***
P
-0,793
-0,841
-0,726
-0,848
DUM2
-4,449
-4,686
-3,945
-4,565
T
0,000*** 0,000***
0,000*** 0,000***
P
3,518
3,523
3,540
3,536
3,506
D1
5,231
5,238
5,038
4,847
4,524
T
0,000*** 0,000***
0,000*** 0,000*** 0,000***
P
-7,952
-8,046
-8,404
-7,614
-7,494
D2
-11,252
-11,118
-11,110
-10,134
-9,560
T
0,000*** 0,000***
0,000*** 0,000*** 0,000***
P
2,878
2,841
2,844
2,550
2,581
D3
4,264
4,279
3,980
3,541
3,151
T
0,000*** 0,000***
0,000*** 0,001*** 0,003***
P
-3,587
-3,547
-3,289
-3,536
-2,943
D4
-5,288
-5,278
-4,411
-4,866
-3,816
T
0,000*** 0,000***
0,000*** 0,000*** 0,000***
P
-3,080
-3,053
-3,017
-2,668
-2,625
D5
-4,386
-4,339
-4,211
-3,584
-3,313
T
0,000***
0,000
0,000*** 0,001*** 0,002***
P
10,271
10,860
15,349
15,357
8,426
8,382
13,557
12,045
12,770
F
0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,000***
P
0,623
0,607
0,780
0,780
0,587
0,586
0,756
0,742
0,693
R2 ajusté
75
75
75
75
75
75
75
75
75
N
RIA, rentabilité initiale anormale, BHAR c, rendements anormaux composés ajustés aux rendements des entreprises de
contrôle, SC1, score relatif aux informations d’ordre général sur l’entreprise ; SC2, score relatif aux informations
concernant l’activité de l’entreprise et son environnement ; SC3, score relatif aux informations non financières ; SC4,
score relatif aux informations à caractère prévisionnel ; SC5, score relatif aux informations comptables et financières ; ST,
score global de transparence ; AGE, âge de l’entreprise mesuré par le nombre d’années depuis la création de l’entreprise
jusqu’à la date d’introduction ; LnTAIL, taille de l’entreprise égale au logarithme népérien du total du passif de
l’entreprise avant l’introduction (en milliers d’euros) ; ENDET, taux d’endettement de l’entreprise mesuré en rapportant
les dettes financières au total de l’actif du dernier exercice certifié avant l’introduction, RET, fraction d’actions retenues
par les propriétaires de l’entreprise, égale au nombre d’actions retenues par les deux actionnaires d’origine, rapporté au
nombre total d’actions de l’entreprise avant l’introduction ; LnTAILOFF, taille de l’offre égale au logarithme népérien
du produit du nombre total d’actions introduites par le prix d’introduction (en milliers d’euros) ; CAPRIS, variable
binaire égale à 1 si l’entreprise est contrôlée par un capital-risqueur et 0 sinon ; RANG, rang de l’intermédiaire égal au
nombre d’introductions dans lesquelles l’intermédiaire concerné assure le rôle de lead. L’intermédiaire impliqué dans le
plus grand nombre d’introductions obtient le rang 1; AUD, variable binaire égale à 1 si l’auditeur est réputé et 0 sinon ;
SECT, variable binaire égale à 1 si l’entreprise appartient au secteur des TMT et 0 sinon, KRACH, variable binaire égale
à 1 si l’entreprise est introduite pendant la bulle Internet et 0 sinon ; ACT, activité du marché est la rentabilité de l’indice
du Nouveau Marché au cours des trois mois précédant l’introduction ; DUM1, variable indicatrice prenant la valeur 1
pour l’observation 48 et 0 sinon ; DUM2, variable indicatrice prenant la valeur 1 pour l’observation 46 et 0 sinon ; D1 ,
variable indicatrice prenant la valeur 1 pour l’observation 55 et 0 sinon ; D2 , variable indicatrice prenant la valeur 1 pour
l’observation 61 et 0 sinon ; D3 , variable indicatrice prenant la valeur 1 pour l’observation 46 et 0 sinon ; D4 , variable
indicatrice prenant la valeur 1 pour l’observation 68 et 0 sinon; D5 , variable indicatrice prenant la valeur 1 pour
l’observation 73 et 0 sinon ; P, probabilité associé au test de Student (T) et de Fischer (F) ; N, nombre d’entreprises
introduites en bourse ;*** significatif au seuil de 1 % ,**significatif au seuil de 5 %, *significatif au seuil de 10 %.
219
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
3. 2. Résultats des régressions par hypothèses
Dans ce paragraphe, nous présentons et interprétons les résultats des différentes régressions
eu égard aux hypothèses postulées. Nous mettons également en exergue, les divergences et
les convergences avec les travaux antérieurs.
3. 2. 1. Hypothèse relative à la transparence informationnelle
L’impact de la transparence informationnelle est apprécié à travers les coefficients de
régression associés aux variables score global de transparence (ST) et aux différents sousscores (SC1, SC2, SC3, SC4 et SC5). Les résultats des régressions des différents modèles
réduits plaident en faveur de l’influence de la communication financière des entreprises
candidates à l’introduction sur la rentabilité à court terme et à long terme. S’agissant de la
rentabilité initiale anormale, les coefficients de régression relatifs au score global (ST) sont
négatifs et significatifs à hauteur de 1 % (modèles 1 et 2, tableau 4-14, panel A). En
moyenne, une variation du score global de transparence d’un point, réduit le degré de la
décote initiale de 1,6 %. De fait, nous déduisons que les entreprises ayant déployé un effort
informationnel considérable, ont atténué l’incertitude qui pèse sur la valeur de leurs titres
et ont joui ainsi d’une asymétrie informationnelle réduite. Cela étant, elles ont été
récompensées par une moindre sous-évaluation. Du côté des investisseurs, un tel résultat
confirme les prédictions du modèle de Rock (1986) : en contrepartie d’une moindre
sélection adverse, les investisseurs acceptent de plus faibles rentabilités initiales.
De manière similaire, les modèles de régression incluant la rentabilité à long terme comme
variable dépendante (modèles 3 et 4, tableau 4-14, panel A), montrent également que cette
variable est positivement associée au score global (ST). Les coefficients de régression
afférents sont significatifs dans les deux modèles au seuil de 10 %. En effet, une variation
du score global d’un point augmente la rentabilité à long terme de 2,1 %. Ce résultat
laisserait penser, que quoi que fut l’enthousiasme manifesté envers les introductions de la
nouvelle économie, le marché n’a pas négligé l’effort informationnel consenti par les
entreprises introduites et a continué à le récompenser à long terme. Ainsi, celles ayant fait
preuve de plus de transparence informationnelle ont subi moins de déclin de leurs
performances boursières durant les trois années qui ont suivi leur introduction.
220
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Ainsi, nos résultats confirment la présomption selon laquelle, l’effort informationnel fourni
par les entreprises préalablement à l’opération d’introduction est imputé à leur volonté
d’abaisser le coût du capital (Firth, 1980 ; Frankel et al., 1995 ; Clarkson et al., 1994 ;
Healy et al., 1999 ; Lang et Lundholm, 2000). Ce coût est approché dans notre cas aussi
bien par la rentabilité initiale anormale que par la rentabilité à long terme. De plus, nos
résultats concordent avec la déduction de certaines recherches portant sur l’impact de la
transparence informationnelle sur les différents coûts d’introduction. Dans leurs études,
Muscarella et Vetsuypens (1989) ainsi que Ang et Brau (2002) ont montré que
l’atténuation de l’asymétrie informationnelle à travers la diffusion d’information
financière, allège la charge des coûts supportés lors d’une introduction en bourse et entre
autres, le coût de la décote initiale. De même, Schrand et Verrecchia (2005) ont montré que
le renforcement des divulgations financières, préalablement à une opération d’introduction,
pourrait abaisser significativement le coût engendré par la sous-évaluation.
Les résultats des régressions multivariées ont permis de mettre également en évidence, les
catégories d’informations les plus valorisées par le marché, ayant contribué à atténuer le
coût de la décote initiale (Cf. Tableau 4-14, panel B). En particulier, ce sont les entreprises
divulguant des informations riches sur leur activité et environnement ainsi que des
informations prévisionnelles détaillées, qui ont bénéficié d’une faible sous-évaluation. Ce
résultat apparaît à travers les coefficients de régression relatifs à la variable SC2 ayant les
valeurs respectives de -0,020 et -0,028 dans les modèles 1# et 2#. Leur significativité est de
l’ordre de 1 %. De même, le coefficient de régression relatif à la variable SC4 est de -0,017
significatif au seuil de risque de 5 % (modèle 1#).
Quant à la rentabilité à long terme, la substitution du score global de transparence par les
sous-scores (Cf. modèles 3 # et 4#), révèle la significativité du seul score relatif aux
informations à caractère prévisionnel. En effet, le coefficient relatif à la variable SC4 est de
l’ordre de 0,064, significatif au seuil de 5 % (modèle 3 #). Ainsi, si les résultats des
modèles 3 et 4 concrétisent l’effet de la « récompense durable » d’une communication
financière riche, le modèle 3# montre que le marché récompense spécifiquement l’effort de
transparence au sujet de l’information prospective.
221
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Ces derniers résultats validant l’impact significatif de la divulgation d’information
prévisionnelle sur la valorisation des titres, sont en conformité avec le constat des travaux
antérieurs. S’agissant du contexte canadien, Clarkson, Donth et Richardson (1992) ont
montré que les informations prévisionnelles diffusées volontairement par les dirigeants lors
d’une introduction en bourse, limitent l’incertitude des investisseurs et réduisent la décote
initiale. Leur résultat a été également corroboré par Jog et McConomy (2003) qui ont
souligné que la publication volontaire des prévisions atténue non seulement la sousévaluation initiale, mais améliore également la performance boursière à long terme. Dans
le contexte français, Labégorre et Boubaker (2005) ont confirmé le rôle informatif de l’acte
de publication volontaire de prévisions pour les investisseurs. En effet, leur étude a révélé
que les entreprises ayant divulgué leurs prévisions de résultats dans les prospectus
d’introduction, ont affiché de plus faibles rentabilités initiales. Selon les auteurs, ces
informations sont perçues comme un signal efficace témoignant de la qualité des titres
introduits.
Dans la même lignée de ces travaux, Leone et al. (2007) se sont orientés vers l’étude
particulière de la communication volontaire du détail de l’utilisation des fonds collectés de
l’opération d’introduction. Ils ont démontré que les entreprises divulguant le maximum de
détails concernant de telles informations, ont bénéficié d’un moindre coût de sousévaluation. En plus et particulièrement pour les entreprises technologiques, la diffusion de
ces informations atténue la sous-performance subséquente à l’introduction, mesurée sur
une période de trois ans.
Ainsi, pris dans leur ensemble, les résultats confirment nos deux premières hypothèses
postulées (H1a et H1b) et concluent à l’intérêt accordé à la communication financière des
entreprises candidates à l’introduction. De fait, les émetteurs jugés plus transparents eu
égard aux scores de divulgation, sont réconfortés à court terme par une moindre décote
initiale et à long terme par une meilleure performance boursière.
222
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
3. 2. 2. Hypothèses relatives aux caractéristiques des entreprises introduites
Les associations entre les caractéristiques des entreprises introduites d’une part et la
performance à court et à long terme d’autre part, sont analysées à partir du signe et de la
significativité des coefficients de régression relatifs aux variables : AGE, LnTAIL, ENDET
et RET.
S’agissant de la première variable, l’âge ne détermine pas significativement la rentabilité
initiale. D’ailleurs, le sens de son association est contraire à l’hypothèse postulée. En effet,
le coefficient de régression associé à la variable AGE est positif et non significatif dans les
modèles régressant la rentabilité initiale sur le score global (modèles 1 et 2). De même, il
semble que l’âge de l’entreprise n’explique pas sa rentabilité à long terme : le signe associé
à la variable est non significatif aussi bien dans les régressions incluant le score global
(modèles 3 et 4) que dans les régressions incluant les sous-scores (modèles 4# et 5#). La
non significativité de l’impact de cette variable aussi bien sur la rentabilité initiale que sur
la rentabilité à long terme, est probablement imputée à l’âge jeune des entreprises étudiées,
qui n’attendent en moyenne que 8 ans avant de s’introduire en bourse. A cet effet, nous
infirmons aussi bien l’hypothèse H2a que l’hypothèse H2b.
Un tel résultat conforte celui rapporté par Labégorre et Boubaker (2005) qui invalident
toute interaction entre l’âge des entreprises étudiées et la rentabilité initiale de 185
entreprises introduites sur le Second Marché entre 1994 et 2000. De façon similaire, selon
Degeorge et Derrien (2001), l’âge n’a aucune incidence significative sur la performance à
long terme de 243 entreprises introduites entre 1991 et 1998.
En revanche, la taille de l’entreprise influence négativement le degré de la décote initiale.
En effet, Conformément à l’hypothèse H3a, le coefficient de corrélation associé à la
variable LnTAIL est de -0,036 qui est significatif au seuil de 10 % dans le modèle 1. Il
prend les valeurs de -0,046 (significatif au seuil de 5 %) et -0,038 (significatif au seuil de
10 %) respectivement dans les modèles 1# et 2#. Nous déduisons alors que les grandes
entreprises semblent bénéficier d’une moindre sous-évaluation par rapport aux petites
entreprises. Néanmoins, l’association positive entre les variables LnTAIL et BHARc n’est
223
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
pas significative aussi dans le modèle 3 que dans les modèles 3# et 4#. En conséquence,
nous acceptons l’hypothèse H3a et nous rejetons l’hypothèse H3b.
A ce niveau, il importe de signaler que le premier résultat confirmant l’impact de la taille
de l’entreprise sur la décote initiale, s’aligne avec la déduction de plusieurs travaux
antérieurs (Megginson et Weiss, 1991 ; Schultz, 1993, Ibbotson et al. ,1994 ; Carter et al.,
1998). Les grandes entreprises, en comparaison avec celles de petite taille, sont
caractérisées par une faible incertitude pour les investisseurs potentiels et bénéficient de ce
fait d’une sous-évaluation atténuée. Par ailleurs, l’impact non significatif de la taille de
l’entreprise sur la performance à long terme, a été également souligné par Degeorge et
Derrien (2001) dans leur étude portant les facteurs explicatifs des rendements à long terme.
De même, Bhabra et Pettway (2003) n’ont constaté aucune association entre la taille de
l’entreprise et la rentabilité à long terme mesurée sur une période de trois ans.
L’association est par contre significative lorsque la rentabilité est mesurée sur un horizon
d’une année.
Les résultats des régressions mettent également en exergue, l’influence du niveau
d’endettement de l’entreprise aussi bien sur la rentabilité initiale que sur la rentabilité à
long terme. Toutefois, le signe de son association est contraire à nos prédictions. De fait,
nous constatons que la variable ENDET est positivement associée avec la sous-évaluation
dans les modèles renfermant le score global : les valeurs du coefficient sont de 0,436 et
0,383 respectivement dans les modèles 1 et 2. La même relation est vérifiée dans les
modèles incluant les sous-scores : les valeurs du coefficient de la variable ENDET sont de
l’ordre de 0,491 et 0,407 respectivement dans les modèles 1# et 2#. L’association est en
moyenne significative au seuil de 5 %. De plus, la variable ENDET est négativement
corrélée avec les rendements à long terme, au seuil significatif de 5 %. Les valeurs du
coefficient sont de -1,719 et -1,634 respectivement dans les modèles 3 et 4 régressant la
performance à long terme sur le score global. Elles sont de l’ordre de -1,536 et -1,574
respectivement dans les modèles 3# et 4# regressant la performance à long terme sur les
sous-scores (la significativité de ces coefficients est de 5 % dans quatre modèles). De fait,
il semble que les entreprises les plus endettées, pâtissent d’une forte décote initiale et
subissent un déclin plus accentué de leurs performances boursières, en comparaison avec
les entreprises moins endettées. Nous rejetons alors les deux hypothèses sous-jacentes H4a
224
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
et H4b. Le résultat obtenu est imputé aux explications mitigées de l’association entre le
niveau d’endettement et les mesures de risque de l’entreprise. En effet, le contrôle effectué
par les créanciers devrait atténuer l’asymétrie informationnelle, nettement accentuée dans
le contexte des introductions en bourse. Toutefois, en dépit de ces avantages, l’excès du
niveau d’endettement pourrait engendrer des coûts de détresse financière (Ross, 1977 ;
Levis, 1990). L’impact positif du niveau d’endettement a été également constaté par
Bhabra et Pettway (2003). Néanmoins, dans leur étude portant sur 242 entreprises
introduites sur le marché américain entre 1987 et 1991, la significativité de la variable
endettement n’a pas été confirmée dans toutes les régressions.
Enfin, l’impact du pourcentage de propriété conservé par les actionnaires d’origine n’a pas
été validé ni pour la rentabilité initiale, ni pour la rentabilité à long terme. En effet, les
signes associés à la variable RET, révèlent que les entreprises dont les actionnaires
d’origine sont fortement engagés dans l’opération d’introduction, sont caractérisées par
une faible sous-évaluation et une meilleure performance à long terme. Toutefois, la
significativité de la variable RET n’a pas été vérifiée aussi bien dans les régressions
incluant le score global (modèles 1, 2, 3 et 4) que dans celles renfermant les sous-scores
(modèles 1#, 2#, 3#, 4# et 5#). De fait, nous rejetons les hypothèses H5a et H5b.
En comparaison avec les travaux antérieurs, Beatty (1989) valide le lien entre la décote
initiale et l’implication du dirigeant dans le capital pour 2 215 introductions intervenues
sur le marché américain entre 1975 et 1984. De leur côté, Firth et Smith (1992) rapportent
une association négative mais non significative entre les deux variables pour 89
introductions opérées sur le marché néo-zélandais entre 1983 et 1986. En revanche, Lee et
al. (1993) ainsi que Labégorre et Boubaker (2005) établissent que la part de capital
conservé par les dirigent accroît significativement la décote initiale respectivement sur le
marché australien et le marché français. Enfin, Holland et Horton (1993) identifient une
telle association positive mais non significative sur le marché britannique.
225
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
3. 2. 3. Hypothèses relatives aux caractéristiques de l’opération d’introduction
L’impact des caractéristiques de l’opération d’introduction sur chacune des deux
anomalies, est apprécié à travers les coefficients de régression relatifs aux variables
LnTAILOFF et CAPRIS.
Les résultats des régressions révèlent que la taille de l’opération d’introduction est
négativement associée avec la décote initiale et positivement corrélée avec la rentabilité à
long terme. Toutefois, le coefficient de régression associé à la variable LnTAILOFF est
non significatif dans les modèles 2, 4 et 5#. Par conséquent, les résultats invalident les
hypothèses H6a et H6b. Un tel résultat s’aligne avec le constat de Bhabra et Pettway (2003).
Ces deux auteurs démontrent que le montant introduit n’est pas associé avec la
performance à long terme, mesurée sur une période de trois ans. En revanche, le montant
introduit est significativement corrélé avec la performance relative à une année depuis
l’introduction. A l’opposé, Faugeront-Crouzet et Ginglinger (2001) identifient une relation
négative et significative entre la taille de l’opération d’introduction et la sous-évaluation
initiale des titres, sur la période 1983-1994. Labégorre et Boubaker (2005) confirment la
même relation sur la période 1994-2000.
S’agissant de la variable CAPRIS, il semble que la présence de capital-risqueur lors des
introductions en bourse n’influence pas le niveau de sous-évaluation initiale des titres. Le
coefficient de régression associé à la variable CAPRIS est négatif et non significatif dans
les modèles régressant la sous-évaluation sur le score global (modèles 1 et 2) ainsi que
dans les modèles régressant la sous-évaluation sur les sous-scores (modèles 1# et 2#). De
fait l’hypothèse H7a est rejetée. En revanche, les résultats attestent que les entreprises
soutenues par ces intermédiaires affichent une meilleure performance boursière
subséquemment à l’introduction. Le coefficient relatif à la variable CAPRIS est positif et
significatif dans les modèles 3, 4, 3#, 4# et 5#. Nous validons ainsi l’hypothèse H7b. Ce
résultat est conforme aux études antérieures. Les entreprises soutenues par des capitauxrisqueurs, bénéficient d’une meilleure performance boursière par rapport aux autres
entreprises (Megginson et Weiss, 1991; Jain et Kini, 1995 ; Leone et al. , 2007). Brav et
Gompers (1997) ont même remis en cause l’anomalie de la sous-performance en analysant
226
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
l’influence de la présence du capital-risqueur. En distinguant les introductions en bourse
selon la détention préalable des parts par ces intermédiaires, les auteurs constatent que les
entreprises contrôlées par des capitaux- risqueurs, présentent des performances boursières
positives à long terme.
3. 2. 4. Hypothèses relatives à la qualité des intervenants
Les résultats des régressions montrent que les intermédiaires les plus réputés, réduisent
l’incertitude des investisseurs sur la valeur des titres introduits. De fait, leur présence
améliore la rentabilité initiale, ainsi que la rentabilité à long terme. Ce lien apparaît à
travers le coefficient associé à la variable RANG, positif et significatif au seuil de 5 % dans
les régressions relatives à la rentabilité initiale : les valeurs du coefficient sont de l’ordre de
0,030 ; 0,033 et 0,027 respectivement dans les modèles 1, 2 et 2#. Le signe est négatif et
également significatif au seuil de 1 % dans les régressions propres à la rentabilité à long
terme : le coefficient associé à la variable RANG prend les valeurs de -0,158 ; -0,159 et
-0,187 respectivement dans les modèles 3, 4 et 3#. De fait, les résultats nous amènent à
valider les hypothèses H8a et H8b.
Ce résultat est en conformité avec les constats de la théorie du signal. En effet, Afin de
préserver leur propre réputation, les banques prestigieuses n’introduisent en bourse que les
sociétés peu risquées et aisément évaluables avec l’information disponible (Carter et
Manaster, 1990). Leur réputation est engagée dans la certification du prix d’offre en
réduisant l’incertitude ex-ante sur la valeur de l’entreprise candidate à l’introduction et en
atténuant de fait, la sous-évaluation initiale. Ce lien a été clairement établi sur le marché
américain par Beatty et Ritter (1986). En France, Labégorre et Boubaker (2005) prouvent
que la réputation de l’intermédiaire introducteur s’accompagne de rentabilités initiales
significativement plus faibles. Alors que dans l’étude de Broye (1998), la présence d’un
chef de fil réputé ne semble pas avoir une incidence sur le niveau de sous-évaluation. Un
résultat contradictoire a été également mis en évidence par Van Der Zahn et Singh (2005).
En effet, sur 334 introductions en bourse réalisées sur le marché de Singapour entre 1997
et 2004, les auteurs constatent que la réputation de la banque introductrice accentue plutôt
les rentabilités initiales.
227
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
S’agissant de l’influence du deuxième partenaire de l’entreprise dans son processus
d’introduction, à savoir l’auditeur, les régressions relatives à la sous-évaluation ne révèlent
aucune association entre la réputation du commissaire aux comptes et la décote initiale. Ce
résultat est identifié dans les modèles incluant le score global (modèles 1 et 2) et dans les
modèles incluant les sous-scores (modèles 1# et 2#). En revanche, il apparaît que les
auditeurs réputés sont associés à de meilleures performances boursières des entreprises
introduites. En effet, les valeurs du coefficient sont de 0,374 ; 0,396 ; 0,363 et 0,302
respectivement dans les modèles 3, 4, 3# et 4# et sont significatives au seuil de 5 %. En
conséquence, nous acceptons l’hypothèse H9b contre un rejet de l’hypothèse H9a.
Les travaux antérieurs valident plutôt le rôle de la réputation de l’auditeur dans
l’atténuation de la sous-évaluation. Beatty (1989) ainsi que Clarkson et al. (1992)
soulignent que la notoriété du commissaire aux comptes est reliée négativement à la sousévaluation des titres respectivement sur le marché américain et le marché canadien. A
l’opposé, les résultats sur le marché français sont mitigés. Broye (2001) identifie que les
entreprises candidates à l’introduction contrôlées par un auditeur réputé, sont moins sousévaluées que celles contrôlées par un auditeur moins prestigieux. De leur côté, Labégorre
et Boubaker (2005) invalident ce lien.
3. 2. 5. Résultats relatifs aux variables de contrôle
Nous avons tenté de tester l’influence de la période d’introduction sur la rentabilité à court
et à long terme, en introduisant les variables ACT et KRACH. S’agissant des conditions de
marché, le coefficient de la variable ACT est positif mais non significatif dans tous les
modèles régressant la sous-évaluation (modèles 1, 2, 1# et 2#).
Une discordance caractérise les résultats quant à l’influence de cette variable. Leleux
(1993), Derrien et Womack (2003) ainsi que Labégorre et Boubaker (2005) établissent que
la sous-évaluation à l’introduction croît significativement avec le dynamisme du marché.
Leur déduction commune est que les entreprises semblent lever des fonds à un moindre
coût, lorsqu’elles s’introduisent en période de forte activité du marché primaire. Ce lien a
été également vérifié par Sentis (2001) sur la période 1991-1995, mais non statistiquement
significatif. En revanche, Faugeron-Crouzet et Ginglinger (2001) identifient une
228
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
association négative entre la rentabilité initiale et les conditions du marché sur la période
1983-1994. Par ailleurs, le signe associé au coefficient de régression de la variable ACT
n’est pas stable dans les modèles régressant la sous-performance (modèles 3, 4, 3#, 4# et
5#,). Toutefois, sa non significativité nous amène à invalider l’influence des conditions de
marché sur la rentabilité à long terme. A cet égard, Derrien et Degeorge (2001) ont montré
que les périodes favorables aux introductions, identifiées dans leur étude, sont associées à
des performances boursières moins bonnes que celles des périodes défavorables. Les
auteurs imputent ce résultat à l’existence de « fenêtres d’opportunité » lors desquelles les
investisseurs sont enclins à investir dans les titres nouvellement cotés à des prix élevés.
L’ajustement futur des cours implique ultérieurement la dégradation des performances
boursières.
Quant à la variable KRACH, sa corrélation n’est significative ni avec la rentabilité initiale,
ni avec la rentabilité à long terme. Toutefois, le résultat apparaît surprenant lorsqu’on
considère les signes associés à la variable. Autrement dit, les entreprises qui se sont
introduites pendant la bulle Internet, semblent afficher de moindres rentabilités initiales et
de meilleures performances à long terme. Néanmoins, une telle interprétation ne pourrait
être confirmée puisque le lien de la variable KRACH est non statistiquement significatif
dans toutes les régressions. Les régressions révèlent également que les entreprises
appartenant aux nouvelles technologies de l’information et de la communication sont
caractérisées par de fortes rentabilités initiales. Ceci apparaît à travers le coefficient de
régression positif et significatif associé à la variable SECT (modèles 1, 2, 1# et 2#). Tandis
que, ces entreprises ne diffèrent pas des entreprises des autres secteurs d’activité quant à
leurs performances boursières. Nos résultats sont conformes aux travaux antérieurs quant à
l’impact du secteur d’activité sur la décote initiale. Loughran et Ritter (2004) ainsi que
Ljunqvist et Wilhelm (2003) constatent sur le marché américain, de plus fortes rentabilités
initiales pour les entreprises de la nouvelle économie. Labégorre et Boubaker (2005)
valident le même lien sur le marché français.
Par ailleurs, afin de vérifier l’éventuelle interaction entre la rentabilité initiale et la
rentabilité à long terme, nous avons introduit la variable RIA dans le modèle 5# régressant
la sous-performance sur les sous-scores. Bien que les résultats montrent que la rentabilité
initiale est positivement associée avec la rentabilité à long terme, le signe n’est toutefois
229
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
pas significatif. Degeorge et Derrien (2001) ont trouvé que les titres fortement sousévalués tendent à sur-performer à long terme. Les auteurs justifient un tel résultat par le fait
que ces titres sont sous-évalués à l’introduction et que cette information n’est incorporée
que progressivement dans leur prix de marché.
Enfin, nous récapitulons ces constats issus des résultats de régressions multivariées et nous
les comparons aux résultats des tests bivariés dans le tableau 4-15 ci-après :
230
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Tableau 4-15. Résumé des résultats des tests bivariés et multivariés
ns
ns
RIA
+
*
KRACH
Tests
multivariés
SECT
ns
ACT
ns
AUD
+
RANG
+
CAPRIS
+
+
**
ns
LnTAILOFF
Prédiction
Tests
bivariés
ns
ns
RET
-
ENDET
***
***
LnTAIL
**
**
*
-
-
-
-
+
-
+
+
+
-
ns
ns
ns
ns
+**
-*
ns
ns
ns
+
**
ns
ns
ns
+**
ns
ns
+
*
ns
+
+
+
-
+
-
-
-
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
ns
+
*
***
+
**
ns
ns
ns
AGE
SC3
***
***
SC5
SC2
Prédiction
Tests
bivariés
Tests
multivariés
SC4
SC1
RIA
ST
Variable
dépendante
**
**
-
-
ns
ns
ns
ns
+
+
+
ns
ns
ns
ns
ns
ns
BHARc
+
+
*
+
+
**
ns
+
**
+
*
**
-
ns
RIA, rentabilité initiale anormale, BHAR c, rendements anormaux composés ajustés aux rendements des entreprises de contrôle, SC1,
score relatif aux informations d’ordre général sur l’entreprise ; SC2, score relatif aux informations concernant l’activité de
l’entreprise et son environnement ; SC3, score relatif aux informations non financières ; SC4, score relatif aux informations à
caractère prévisionnel ; SC5, score relatif aux informations comptables et financières ; ST, score global de transparence ; AGE, âge
de l’entreprise mesuré par le nombre d’années depuis la création de l’entreprise jusqu’à la date d’introduction ; LnTAIL, taille de
l’entreprise égale au logarithme népérien du total du passif de l’entreprise avant l’introduction (en milliers d’euros) ; ENDET, taux
d’endettement de l’entreprise mesuré en rapportant les dettes financières au total de l’actif du dernier exercice certifié avant
l’introduction, RET, fraction d’actions retenues par les propriétaires de l’entreprise, égale au nombre d’actions retenues par les deux
actionnaires d’origine, rapporté au nombre total d’actions de l’entreprise avant l’introduction ; LnTAILOFF, taille de l’offre égale
logarithme népérien du produit du nombre total d’actions introduites par le prix d’introduction (en milliers d’euros) ; CAPRIS,
variable binaire égale à 1 si l’entreprise est contrôlée par un capital-risqueur et 0 sinon ; RANG, rang de l’intermédiaire égal au
nombre d’introductions dans lesquelles l’intermédiaire concerné assure le rôle de lead. L’intermédiaire impliqué dans le plus grand
nombre d’introductions obtient le rang 1; AUD, variable binaire égale à 1 si l’auditeur est réputé et 0 sinon ; SECT, variable binaire
égale à 1 si l’entreprise appartient au secteur des nouvelles technologies, des médias et des télécommunications et 0 sinon ; KRACH,
variable binaire égale à 1 si l’entreprise est introduite pendant la bulle Internet et 0 sinon ; ACT, activité du marché est la rentabilité
de l’indice du Nouveau Marché au cours des trois mois précédant l’introduction ; ***significatif au seuil de 1 %,**significatif au
seuil de 5 %, *significatif au seuil de 10 %, ns : non significatif.
231
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
3-3-Tests de robustesse
Lors des régressions multivariées, la présence de certaines variables corrélées nous a
conduit à introduire sélectivement les variables explicatives. Cela étant, nous avons
développé des modèles réduits pour appréhender performance à court et à long terme. La
question se pose alors, de sélectionner le meilleur modèle pour chacune de ces deux
variables endogènes. Par ailleurs, la particularité de la période d’étude par l’existence du
Krach boursier, nous amène à nous interroger sur la stabilité des coefficients des modèles
sur la totalité de la période. Nous abordons successivement dans le paragraphe suivant, ces
deux aspects souvent soulevés lors des régressions multivariées.
3-3-1-Sélection du modèle optimal
La combinaison sélective des variables nous a conduit à retenir quatre modèles pour
régresser la rentabilité initiale (modèles 1, 2, 1# et 2#) et cinq modèles pour régresser la
rentabilité à long terme (modèles 3, 4, 3#, 4# et 5#). Un des critères qui pourrait être retenu
pour le choix du modèle optimal est celui de la maximisation du coefficient de
détermination R2 (ou le coefficient de détermination R2 ajusté). Selon Bourbonnais (2005,
p. 112), ce critère présente l’inconvénient de ne pas arbitrer entre la perte de degrés de
liberté du modèle et l’ajustement qui en résulte. Il propose alors d’utiliser les critères de
Akaike (1973) ou de Schwarz (1978) afin de comparer des modèles impliquant un nombre
différent de variables explicatives. Selon ces deux critères, le modèle retenu est celui qui
minimise la fonction de Akaike (Akaike Information Criterion), tel que :
⎛ SCR ⎞ 2 K
AIC = Ln ⎜
⎟+
n
⎝ n ⎠
Ou de Schwarz (Schwarz Criterion) :
⎛ SCR ⎞ k Ln ( n )
SC = Ln ⎜
⎟+
n
⎝ n ⎠
232
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Avec :
: logarithme népérien ;
Ln
SCR : somme des carrés des résidus du modèle ;
n
: nombre d’observations ;
k
: nombre de variables explicatives.
L’application de ces deux critères aux différents modèles de régression, fournit les résultats
suivants :
Tableau 4- 16. Application des critères de Akaike et de Schwarz aux modèles de régression
Modèles incluant le score global
Modèles incluant les sous-scores
1
2
3
4
1#
2#
3#
4#
5#
(RIA)
(RIA)
(BHARc)
(BHARc)
(RIA)
(RIA)
(BHARc)
(BHARc)
(BHARc)
1,647
1,717
21,476
21,466
1,771
1,777
23,071
24,694
32,096
n
75
75
75
75
75
75
75
75
75
K
11
11
11
11
12
12
12
12
12
AIC
-3,525
-3,483
-0,957
-0,958
-3,425
-3,422
-0,858
-0,790
-0,528
SC
-3,185
-3,143
-0,617
-0,618
-3,055
-3,051
-0,488
-0,420
-0,158
SCR
RIA, rentabilité initiale anormale ; BHARc , rendements anormaux composés ajustés aux rendements des
entreprises de contrôle ; SCR, somme des carrés des résidus du modèle, n, nombre total d’observations ; K,
nombre de variables ; AIC, fonction de Akaike ; SC, fonction de Schwarz.
Compte tenu de la règle de décision décrite supra (Minimisation des fonctions de Akaike et
de Schwarz), nous retenons finalement les modèles 1 et 1# pour expliquer la rentabilité
initiale et les modèles 4 et 3 # pour appréhender la rentabilité à long terme. Si nous voulons
affiner encore l’analyse en retenant moins de modèles, nous choisissons entre chacun des
deux modèles celui caractérisé par les valeurs de Akaike et de Schwarz les plus faibles. Par
conséquent, le modèle 1 est préféré au modèle 1# et le modèle 4 est préféré au modèle 3#.
3-3-2-Test de stabilité des coefficients
Afin de tester la sensibilité des résultats sur la période de l’étude, nous avons intégré dans
les modèles de régression un indicateur de l’année d’introduction (KRACH). Or, en plus de
ce traitement, peut-on considérer les modèles retenus comme étant stables sur la totalité de
la période, ou bien doit-on considérer deux sous-périodes distinctes d’estimation (périodes
233
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
avant et après le krach) ? Pour répondre à une telle question, nous recourons au test de
stabilité des coefficients : test de Chow. L’idée à la base du test est précisément de séparer
la période en deux sous-périodes, afin de tester si des différences importantes entre les
régressions apparaissent. Il se ramène à comparer la somme des carrés des résidus (SCR)
obtenus au moyen d’une régression sur l’ensemble de la période, avec la somme des carrés
des résidus obtenus sur les deux sous-périodes (SCR1+SCR2). Par construction, il s’agit de
comparer :
Le modèle estimé sur la période totale (P) :
yi = â0 + â1x1i + â2x2i+ â3x3i +…+ âpxpi+ ei (i=1,…, n)
Et les deux modèles estimés sur les deux sous-périodes (SP1 et SP2) 78 :
yi = â0,1 + â1,1 x1i + â2,1 x2i + â3,1 x3i +…+ âp,1 xpi + ei,1
(i =1,…,n1) (n1 obs.)
yi = â0,2 + â1,2 x1i + â2,2 x2i+ â3,2 x3i +…+ âp,2 xpi + ei,2 (i= n1+1,…,n) (n2 obs.)
Le test de Chow est ainsi un test d’hypothèses avec :
H
0
⎛ a0
⎜
⎜ a1
= ⎜⎜ a 2
⎜M
⎜⎜
⎝ap
⎞ ⎛ a 0 ,1
⎟ ⎜
⎟ ⎜ a 1 ,1
⎟ = ⎜a
⎟ ⎜ 2 ,1
⎟ ⎜M
⎟⎟ ⎜⎜
⎠ ⎝ a p ,1
⎞ ⎛ a 0,2
⎟ ⎜
⎟ ⎜ a 1, 2
⎟ ⎜
⎟ = ⎜ a 2,2
⎟ ⎜M
⎟ ⎜
⎟ ⎜a
⎠ ⎝ p ,2
⎞
⎟
⎟
⎟
⎟ H0 est acceptée si F* < F0,05 (ddl n , ddl d)
⎟
⎟
⎟
⎠
La statistique mise en œuvre est une statistique de Fisher définie par :
F* =
[SCR − (SCR 1 + SCR 2 )] ddl n
(SCR 1 + SCR 2 ) ddl d
Avec : ddl n = K+1 et
ddl d = n – 2(K+1)
Où :
K : nombre de variables explicatives
n : nombre total d’observations
n1 : nombre d’observations pendant la sous-période SP1
n2 : nombre d’observations pendant la sous-période SP2
78
Nous avons opté pour trois découpages de la période totale (D1, D2 et D3), donnant chacun deux souspériodes différentes : avant/après janvier 1999 (D1) , avant/après octobre 1999 (D2) et avant/après mars 2000
(D3). Nous avons renoncé à un découpage en trois sous-périodes correspondant aux trois phases qu’a
connues le Nouveau Marché (progression lente, emballement puis baisse) car le nombre d’introductions dans
chaque sous-période aurait été trop réduit.
234
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Les résultats du test de Chow appliqué aux modèles de régression 79 , sont résumés dans le
tableau ci-après :
Tableau 4-17 . Résumé des paramètres du test de stabilité des coefficients (test de Chow)
Panel A : Modèles incluant le score global
Modèles
1 (RIA)
4 (BHARc)
D1
D2
D3
D1
D2
D3
SCR
1,647
1,647
1,647
21,466
21,466
21,466
SCR1
0,083
0,697
1,764
69,003
84,805
93,846
SCR2
2,737
2,032
1,230
24,966
9,422
4,960
n
75
75
75
75
75
75
K
10
10
10
10
10
10
ddl n
11
11
11
11
11
11
ddl d
53
53
53
53
53
53
F*
-2,004
-1,910
-2,167
-3,717
-3,720
-3,771
Fc
≈2
≈2
≈2
≈2
≈2
≈2
Panel B : Modèles incluant les sous-scores
Modèles
1# (RIA)
3# (BHARc)
D1
D2
D3
D1
D2
D3
SCR
1,771
1,771
1,771
23,793
23,793
23,793
SCR1
0,065
2,050
1,389
67,980
91,798
91,011
SCR2
2,629
0,745
1,196
24,807
9,176
5,007
n
75
75
75
75
75
75
K
11
11
11
11
11
11
ddl n
12
12
12
12
12
12
ddl d
51
51
51
51
51
51
F*
-1,456
-1,557
-1,338
-3,160
-3,248
-3,197
Fc
≈2
≈2
≈2
≈2
≈2
≈2
RIA, rentabilité initiale anormale ; BHAR c, rendements anormaux composés ajustés aux rendements des
entreprises de contrôle ; D1, estimation selon le premier découpage (avant/après janvier 1999) ; D2,
estimation selon le deuxième découpage (avant/après octobre 1999) ; D3, estimation selon le premier
découpage (avant/après mars 2000) ; SCR, Somme des carrés des résidus sur la période totale (1997-2002) ;
SCR1, Somme des carrés des résidus relative à la période SP1 ; SCR2, Somme des carrés des résidus sur la
période SP2 ; n, nombre total d’observations ; K, nombre de variables explicatives retenus dans le modèle ;
ddl n = K+1 ; ddl d = n – 2(K+1), F * =
[SCR − (SCR 1 + SCR 2 )] ddl n
(SCR 1 + SCR 2 ) ddl d
, Fc = F0,05(ddl n , ddl d).
79
Nous avons limité l’application du test de Chow aux modèles optimaux retenus (sur la base des critères de
Akaike (1973) et Schwarz (1978)) pour expliquer la rentabilité initiale (modèles 1et 1#) et la rentabilité à
long terme (4 et 3#). Ce test n’est pas programmé ni sur SPSS ni sur STATA, nous calculons les paramètres
nécessaires à ce test à partir des résultats aussi bien des régressions sur la période totale (Cf. annexe 11) que
des régressions sur les sous-périodes (Cf. annexe 13).
235
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
La statistique F* calculée pour les quatre modèles de régression est inférieure à la
statistique Fc, l’hypothèse H0 est alors acceptée. De fait, nous déduisons qu’au risque de
5%, les coefficients sont significativement stables sur la totalité de la période (quel que soit
le découpage effectué) et le fait de scinder l’échantillon en deux sous-périodes n’améliore
pas la qualité des modèles. Plus particulièrement, la présence du Krach boursier n’affecte
pas la significativité des coefficients aussi bien dans les modèles régressant la rentabilité
initiale que dans les modèles régressant la rentabilité à long terme.
236
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
Conclusion du chapitre 4
Tout au long de ce chapitre, nous avons passé en revue les résultats de l’étude empirique.
Dans une première section, les résultats des analyses statistiques sont présentés. En premier
lieu, nous avons tenté d’identifier l’attitude des entreprises étudiées envers la publication
des items sélectionnés. Le simple calcul des fréquences de publication a révélé que cette
attitude est instable et elle varie entre une latitude envers certains items (non publication de
certaines informations) et une transparence parfaite envers d’autres (publication détaillée et
chiffrée d’autres informations). Un tel constat n’a fait que susciter plus encore notre intérêt
à tester l’impact de cette variation sur la valorisation boursière.
En second lieu, nous avons rapporté les statistiques descriptives des deux variables
dépendantes. S’agissant de la rentabilité initiale moyenne calculée au premier jour de
cotation, elle est de l’ordre de 7,544 %. En tenant compte des variations du marché, elle
atteint 7,642 %. Les deux moyennes sont significatives au seuil de 5 %. Quant à la
rentabilité à long terme, elle est calculée au moyen de la méthode des rendements
anormaux cumulés (CAR) et celle des rendements anormaux composés (BHAR) avec
l’usage de deux benchmarks : l’indice du Nouveau Marché et les entreprises introduites sur
le Second Marché appariées sur la base de la taille et du secteur d’activité. Sur une période
de trois ans subséquente à l’introduction, la rentabilité à long terme est de l’ordre de -5,109
% et -1,368 % en calculant respectivement les rendements anormaux cumulés ajustés aux
entreprises de contrôle (CARC) et les rendements anormaux ajustés aux rendements du
marché (CARM). Par ailleurs, le rendement à long terme atteint les valeurs respectives de 34,456 % et -3,589 % par l’application de la méthode des rendements anormaux composés
ajustés aux entreprises de contrôle (BHARC) et celle des rendements anormaux composés
ajustés aux rendements du marché (BHARM). Toutefois, seuls les rendements anormaux
composés ajustés aux entreprises de contrôle (BHARC) sont significativement différents de
zéro, au seuil de 5 %. En troisième lieu, nous avons présenté certaines statistiques
descriptives des variables exogènes afin d’identifier les particularités des entreprises de
l’échantillon.
237
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique
La deuxième section décrit les résultats des tests bivariés. Pris isolément, le score global de
transparence, le score relatif aux informations générales, le score relatif à l’activité de
l’entreprise et son environnement et le score relatif aux informations prévisionnelles sont
associés à la rentabilité initiale. De plus, la taille de l’entreprise et le rang de
l’intermédiaire chargé de l’opération, sont associés chacun à la décote initiale ; tandis que
le score global, les scores relevant des informations non financières et les informations
prévisionnelles, ainsi que le taux d’endettement expliquent séparément la rentabilité à long
terme. Certains de ces résultats sont validés dans les régressions multivariées et sont
reportés dans la troisième section.
Le premier constat corrobore l’idée selon laquelle les entreprises les plus transparentes sont
caractérisées par une faible sous-évaluation et une meilleure performance boursière.
Explicitement, un tel impact est vérifié pour celles communiquant une information
prévisionnelle riche et détaillée. Les entreprises déployant un effort informationnel
considérable quant à leur activité et environnement ne sont récompensées qu’à court terme,
par une faible décote initiale. Par ailleurs, en plus de la taille, le niveau d’endettement et le
rang de l’intermédiaire, la sous-évaluation est associée positivement au secteur d’activité.
En particulier, elle est plus accentuée pour les entreprises appartenant au secteur de la
nouvelle économie. De même, outre le niveau d’endettement de l’entreprise, la rentabilité à
long terme est également justifiée par le soutien du capital-risqueur, le rang de
l’intermédiaire et la présence d’un auditeur réputé. Par conséquent, en plus de l’hypothèse
relevant de la transparence informationnelle, seule la proposition relative au rang de
l’intermédiaire a été confirmée pour les deux anomalies. La proposition sous-jacente à
l’influence de la taille a été validée uniquement pour la rentabilité initiale, alors que les
propositions relevant de la présence d’un capital-risqueur et la réputation de l’auditeur ne
sont validées que pour la rentabilité à long terme. Enfin, nous avons affiné le choix des
modèles de régression, en optant pour un modèle optimal pour expliquer la rentabilité
initiale et un autre pour appréhender la rentabilité à long terme. La stabilité des coefficients
de régressions a été également validée, réfutant leur sensibilité à la présence du Krach
boursier au cours de la période d’étude.
238
CONCLUSION GENERALE
239
Conclusion Générale
Force est de reconnaître que les introductions en bourse constituent un vivier de recherches
particulièrement fécond depuis un bon nombre d’années. La performance des titres
nouvellement introduits, sur un horizon à court et à long terme, a suscité l’intérêt de
plusieurs chercheurs. Le coût de capital perdu (« money left on the table ») induit par la
décote initiale et les pertes engendrées par le déclin des performances subséquentes à
l’introduction, ne peuvent que mobiliser les chercheurs pour déceler les facteurs explicatifs
de ces deux anomalies. C’est dans ce courant de recherche que notre étude se situe, en
s’intéressant à l’association entre la communication financière des entreprises postulantes à
la bourse et leur évaluation par le marché (approchée par la rentabilité à court et à long
terme). Plus spécifiquement, nous nous sommes fixé comme premier objectif d’examiner
l’impact de l’effort informationnel déployé par les entreprises candidates à l’introduction
sur leur performance boursière. Le second objectif était de vérifier si un tel impact a été
associé à l’influence d’autres facteurs classiques de la littérature.
Ces propos ont été testés auprès de 75 entreprises introduites à la cote du Nouveau Marché
français durant la période 1997-2002. Les replis considérables qu’a connus ce
compartiment à l’instar des autres marchés financiers, suite à l’euphorie généralisée
envers les valeurs de la nouvelle économie, ont laissé croire que la communauté financière
n’a pas prêté attention aux informations divulguées par les émetteurs. De fait, nous avons
tenté de confirmer ou d’infirmer cette supposition. Si cette dernière est corroborée, les
entreprises les plus transparentes ne bénéficient d’aucun avantage par rapport aux
entreprises qui le sont moins, en termes d’une meilleure évaluation de leurs titres.
Afin d’asseoir notre problématique, nous avons justifié dans une première partie, les
fondements théoriques de notre recherche. Dans le premier chapitre dédié à l’étude du
comportement des cours lors des émissions initiales, nous nous sommes penché sur la
présentation détaillée des phénomènes de sous-évaluation et de sous-performance à long
terme. Une définition englobant les différents concepts associés et une synthèse des
théories justificatives et des travaux menés, ont été avancées pour chacun des deux
phénomènes. Au même moment, il nous a paru nécessaire de s’attarder au préalable, sur
l’organisation des opérations d’introduction sur le marché français. Les étapes, les acteurs
impliqués, mais également les avantages et les inconvénients ont été, nous l’espérons,
clairement exposés.
240
Conclusion Générale
Le second chapitre s’est intéressé au deuxième volet de la problématique de la recherche et
est consacré spécifiquement aux assises théoriques de la communication financière lors des
introductions en bourse. De ces assises, il ressort que la volonté de divulguer des
informations riches est motivée par la résolution des problèmes d’agence, la signalisation
de la bonne qualité de l’entreprise et la diminution du coût de capital. Nous avons dressé
également au cours de ce chapitre, l’état de la recherche traitant de l’attitude des
entreprises envers les divulgations financières lors des offres publiques initiales. Certaines
études ont mis en exergue le comportement d’une publication massive, préalablement à
l’accès aux marchés financiers. D’autres ont souligné l’impact de la diffusion de certaines
catégories d’informations sur l’amélioration de l’évaluation des entreprises.
Partant de ces travaux, notre première hypothèse a été formulée en défendant l’impact
d’une grande transparence informationnelle sur l’atténuation de la décote initiale et
l’amélioration de la performance boursière future. Par ailleurs, le recours à la méthodologie
de construction des indices de divulgations a imposé à l’évidence la synthèse des travaux
ayant utilisé une telle méthodologie. Enfin, les explications alternatives de l’évaluation des
entreprises lors des offres initiales relevant des caractéristiques des entreprises introduites,
des caractéristiques de l’opération d’introduction et de la qualité des intervenants dans
l’opération, ont fondé le reste des hypothèses de l’étude.
Dans une deuxième partie, nous avons procédé tout d’abord, à préciser la démarche
empirique de l’appréciation de la transparence informationnelle des entreprises étudiées.
La précision d’une telle démarche a porté sur le mode de sélection des items et la
procédure de leur notation. Le choix des 43 items a été guidé par les listes d’items
développées par les chercheurs ayant utilisé la méthodologie des indices de divulgation. De
même, un tel choix a été fondé sur les résultats des enquêtes sur les besoins en
informations des investisseurs. La procédure de notation, similaire à celle développée par
Wiseman (1982) ainsi que Cormier et Magnan (1999), accorde plus de poids à la richesse
de divulgation de l’information (le codage varie entre 0 en cas d’absence de l’information
et 3 lorsque l’information est détaillée et chiffrée). Ainsi, les scores calculés sont censés
apprécier la qualité et l’étendue de l’information publiée par l’entreprise candidate à
l’introduction. Dans un développement subséquent, nous avons également précisé la
démarche d’estimation de la performance à court et à long terme.
241
Conclusion Générale
Préalablement aux tests des hypothèses formulées, nous avons tenté de donner un aperçu
sur les pratiques de divulgation des entreprises étudiées, à travers une analyse descriptive.
Il ressort de cette analyse, que les entreprises sont plus transparentes lorsqu’il s’agit de
communiquer sur leur historique, la description du marché dans lequel elles opèrent, les
principaux produits et/ou services offerts et leur clientèle. De la même manière, les
entreprises sont dissuadées de donner des informations sur l’échéancier de réalisation des
objectifs, le positionnement sur le marché, les barrières à l’entrée, les relations sociales, les
perspectives d’évolution de la part de marché et l’explication des écarts entre les prévisions
et les réalisations. De fait, les entreprises ne semblent pas adopter la même stratégie de
divulgation envers tous les items. La propension à divulguer certaines informations et la
rétention envers d’autres sont capturées par les scores de divulgation.
La méthodologie de l’étude repose essentiellement sur des modèles de régression
multiples, visant à déceler la nature de l’association entre la rentabilité initiale et à long
terme des entreprises candidates à l’introduction, d’une part et leur communication
financière, d’autre part. Notre souci d’appréhender les origines des deux anomalies, nous a
conduit à tenir compte d’autres variables explicatives. Ces dernières incluent l’âge de
l’entreprise, la taille, le niveau d’endettement, le pourcentage de propriété conservé par les
actionnaires d’origine, la taille de l’offre, la présence d’un capital-risqueur, le rang de
l’intermédiaire et la présence d’un auditeur réputé. De plus, trois autres variables de
contrôle ont été prises en compte, dont deux tiennent compte des conditions du marché
régnantes au moment de l’introduction. La troisième tient compte de l’appartenance au
secteur de la nouvelle économie. Les premiers modèles de régression incluent ces variables
explicatives et le score global et visent à renseigner sur l’impact général de l’effort
informationnel, tandis que les seconds modèles renfermant les sous-scores, tendent à
renseigner sur la catégorie d’informations la plus appréciée par les investisseurs.
En ce qui concerne notre premier objectif de recherche, les résultats obtenus plaident en
faveur de l’influence de la communication financière des entreprises candidates à
l’introduction sur l’évaluation de leurs titres. De fait, nous avons constaté la significativité
du score global dans les modèles régressant aussi bien la rentabilité initiale que la
rentabilité à long terme. Ainsi, les entreprises ayant maîtrisé les règles de la vie boursière,
en se pliant à l’exigence de transparence, ont pu influer favorablement la performance de
leurs titres. Plus particulièrement, les entreprises diffusant une information riche et
242
Conclusion Générale
détaillée dans leurs prospectus d’introduction, pâtissent de faibles asymétries
d’information. Par conséquent, elles ont été récompensées par une faible sous-évaluation
initiale. De surcroît, par l’acquisition d’une visibilité suffisante, elles bénéficient d’un
moindre déclin de leurs performances boursières.
La décomposition du score global en sous-scores, nous a amené à affiner nos constats. Ce
sont les entreprises explicitant clairement les données sur leur activité et environnement et
celles communiquant les détails de leurs prévisions, qui ont pu atténuer le coût de
l’introduction approché par la décote initiale. Sur un horizon long terme, ce sont les
entreprises ayant fourni un effort informationnel considérable quant à leurs prévisions, qui
continuent de bénéficier d’une bonne cote auprès des investisseurs et affichent de ce fait,
une bonne performance boursière. Ainsi, l’effet d’une transparence appréciable quant à
l’activité de l’entreprise et son environnement n’est récompensé qu’à court terme et est
dissipé au fur et à mesure qu’on s’éloigne de la période d’introduction. A la lumière de ces
résultats, notre première hypothèse défendant l’impact « bénéfique » de la transparence
informationnelle conjointement sur les niveaux de rentabilité initiale et de celle à long
terme est validée.
En s’orientant vers l’impact des autres variables et par rapport à notre second objectif, les
résultats ont mis en évidence l’influence d’autres facteurs classiques de la littérature. En
effet, il ressort de nos analyses que la taille de l’entreprise, son niveau d’endettement, le
rang de l’intermédiaire et l’appartenance au secteur de la nouvelle économie agissent sur le
degré de la sous-évaluation initiale. Explicitement, les entreprises de grande taille,
faiblement endettées, introduites par un intermédiaire prestigieux sont caractérisées par une
faible sous-évaluation. En revanche, celles dont l’activité relève des nouvelles
technologies, des médias et des télécommunications sont fortement sous-évaluées. Quant à
la sous-performance, elle est affectée en grande partie, par la qualité des intervenants dans
l’opération d’introduction. En effet, les résultats décèlent que les entreprises contrôlées par
des capitaux-risqueurs, introduites par des intermédiaires réputés et auditées par des
vérificateurs renommés, sont caractérisées par une meilleure performance à long terme. En
outre, il apparaît que les entreprises les plus endettées sous-performent les entreprises de
l’échantillon de contrôle. Ainsi, nous constatons que l’impact aussi du niveau
d’endettement que du rang de l’intermédiaire est persévérant puisque l’influence de ces
243
Conclusion Générale
deux variables a été vérifiée aussi bien sur la rentabilité initiale que sur la rentabilité à long
terme.
Ces résultats contribuent nous semble t-il à enrichir les travaux antérieurs de la littérature
A plusieurs niveaux.
Notre travail de recherche se distingue des études antérieures sur le plan méthodologique.
De fait, nous avons constaté que les études ayant tenté d’analyser la communication
financière caractérisant la période antérieure à l’introduction, se sont restreintes à
approcher le volet quantitatif en dénombrant généralement les informations diffusées
(Muscarella et Vetsuypens, 1989 ; Ang et Brau, 2002 ; Schrand et Verrecchia, 2005). Dans
notre cas, nous nous sommes inspiré des travaux de recherches consacrés aux indices de
diffusion de l’information financière (Chow et Wong-Boren, 1987 ; Botosan, 1997 ;
Michaïlesco, 1998 ; Bertrand, 2000…). En exploitant leur méthodologie, nous avons
élaboré un indice composé de 43 items dont la procédure de notation respecte aussi bien
l’étendue que la qualité des divulgations financières. Cet outil de mesure utilisé n’a pas été
appliqué à notre connaissance, dans le contexte des introductions en bourse. A ce titre,
nous souhaitons enrichir la panoplie des études -abondantes- portant sur les indices de
divulgation, en étendant leur usage à un cadre particulier : celui des offres publiques
initiales.
Par ailleurs, d’autres recherches se sont restreintes à évaluer l’impact d’une seule catégorie
d’informations, à savoir les informations prévisionnelles sur la performance à long terme
des titres fraîchement introduits (Clarkson et al., 1992 ; Jog et McConomy, 2003 ;
Labégorre et Boubaker, 2005). Dans le cadre de notre étude, nous avons plutôt tenté
d’évaluer la communication financière des entreprises candidates à l’introduction dans son
ensemble. Néanmoins, il est crucial de noter que les items sélectionnés ne constituent en
aucun cas une liste exhaustive des informations communiquées. Ils sont censés représenter
uniquement les informations les plus utiles aux yeux des investisseurs. L’objectif est de
déceler les types d’informations qui influencent le plus l’image du titre et delà, sa
performance à court et à long terme. Par la confirmation de l’influence de l’effort
informationnel sur l’amélioration de l’évaluation de l’entreprise, nous soutenons l’idée que
le marché a récompensé les entreprises transparentes, sous forme d’une moindre sousévaluation et une meilleure rentabilité subséquente.
244
Conclusion Générale
Rappelons qu’un tel résultat est le fruit d’une recherche menée sur une période considérée
comme spécifique par la présence du krach boursier. Nous réfutons donc, l’idée fortement
répandue suite aux déconvenues qu’ont connues les marchés financiers, que les entreprises
n’ont pas apporté de l’information à travers leurs rapports. L’enthousiasme apparent envers
les introductions de la nouvelle économie s’est accompagné conjointement d’un intérêt
manifesté envers la communication financière. Ainsi, notre travail complète les études
antérieures sur les introductions en bourse, réalisées sur le marché français, mais portant
généralement sur des périodes d’accalmie boursière.
En dépit des apports mentionnés, notre recherche souffre de certaines limites pouvant
constituer de nouvelles perspectives de recherche.
La première limite relève de la méthodologie de mesure de la transparence
informationnelle au moyen des indices de divulgation. Une telle limite est souvent évoquée
dans les études portant sur l’usage de cet outil de mesure. En effet, bien que nous avions
précisé rigoureusement la méthode de codage des items, appuyé par un « apprentissage »
préalable à travers la lecture d’une vingtaine de prospectus, on pourrait reprocher à la
méthode une certaine subjectivité. En effet, comme nous l’avions précisé au niveau de la
démarche empirique de l’appréciation de la transparence informationnelle (Cf. Section 1
du chapitre 3), la méthode de notation est fondée sur une analyse de contenu. Cette analyse
exige de lui consacrer un temps considérable et dicte une évaluation rigoureuse, surtout du
degré de précision des informations diffusées (spécifiquement entre les notes 2 et 3). Un
deuxième codage pourrait être effectué ultérieurement, afin de s’assurer de la stabilité des
notes initialement attribuées.
La deuxième limite que nous pouvons soulever a trait à la taille de l’échantillon. La
difficulté d’accéder à certains prospectus, en particulier ceux relatifs aux anciennes
introductions, a constitué une entrave considérable à l’élargissement de l’échantillon
d’étude. L’accès aux prospectus manquants serait de nature à élargir l’échantillon de
l’étude. Par ailleurs, la nouvelle organisation des marchés français et la reprise de l’activité
entre 2005 et 2008, pourraient orienter des recherches futures et reproduire les propos de
l’étude avec des échantillons beaucoup plus importants.
245
Conclusion Générale
La troisième limite est liée aux variables introduites pour la justification de la rentabilité
initiale et la rentabilité à long terme. En effet, on a veillé à joindre aux scores de
divulgation les mêmes variables explicatives, afin d’évaluer leur pouvoir explicatif sur un
horizon court terme (à travers leurs corrélations avec la rentabilité initiale) et sur un
horizon à long terme (à travers leurs associations avec la rentabilité à long terme). Notre
objectif est d’apporter des éléments de réflexion communs aux origines de ces deux
anomalies. Néanmoins, on peut considérer que la rentabilité à long terme d’un titre n’est
pas forcément affectée par les mêmes facteurs déterminant sa rentabilité à court terme.
Ainsi, en creusant plus dans la littérature, d’autres variables d’intérêt pourraient être
explorées. Les changements induits par l’événement d’introduction, dans la structure
organisationnelle, les relations de pouvoir et le gouvernement de l’entreprise, pourraient
être à l’origine de la sous-performance à long terme. L’intégration de ces différents volets
dans la justification de la performance des titres introduits en bourse, pourrait offrir des
voies de recherche future.
246
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269
Annexes
Liste des annexes
Annexe 1. Liste des entreprises de l’échantillon...................................................................................................................................................... 271
Annexe 2. La rentabilité initiale anormale (Détails par année)................................................................................................................................ 272
Annexe 3. Les procédures d’introductions en bourse des entreprises de l’échantillon............................................................................................ 273
Annexe 4. Statistiques descriptives des variables exogènes .................................................................................................................................... 275
Annexe 5. Statistiques descriptives des variables endogènes .................................................................................................................................. 284
Annexe 6. Tests de significativité des variables endogènes.................................................................................................................................... 286
Annexe 7. Résultats des tests bivariés des variables explicatives continues............................................................................................................ 294
Annexe 8. Résultats des tests bivariés des variables explicatives nominales .......................................................................................................... 300
Annexe 9. Résultats du test de Kolmogorov Smirnov (variables continues).......................................................................................................... 306
Annexe 10. Résultats des tests de corrélations........................................................................................................................................................ 307
Annexe 11. Résultats des tests multivariés .............................................................................................................................................................. 309
Annexe 12. Résultats du test de White..................................................................................................................................................................... 327
Annexe 13. Résultats des régressions multivariées par périodes ............................................................................................................................. 332
270
Annexes
Annexe 1. Liste des entreprises de l’échantillon
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
AUFEMININ
AUTO MACH
BAC MAJESTIC
BUSINESS AND DECISION
CLIENT CENTER ALLIANCE
CROSS SYSTEMS
CYBERDECK
ACTEOS
EGIDE
EDITION MULTIMEDIA ELECTRONIQUE
ESI GROUP
GAMELOFT
SA HIGH WAVEOPTMALTECHNOLOGIES
GENERIX
HOLOGRAM INDUSTRIES
HUBWOO
INFOTEL
ITESOFT
ORCHESTRA-KAZIBAO
KEYRUS
LINEDATA SERVICES
MEDCOST
MEMSCAP
MICROPOLE UNIVERS
MILLIMAGES
NET 2S
NEURONES
NICOX SA
PHARMAGEST
RIBER
RISC GROUP
SOFT COMPUTING
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
SQLI
SWORD
CARRERE GROUP
ARTPRICE
ANOVO
ACCESS COMMERCE
OPTIMS
SODITECH INGENIERIE
BELVEDERE
COHERIS
DEVOTEAM
PROSODIE
CEREP
ILOG
BUSINESSI NTERACTIF
ALTI
CAST
CHEMUNEX
ESKER
EUROPEANCARGO SERVICES
FLOREANCE MEDICAL IMPLANTS
GENESIS SA
HF COMPANY
IGE+XAO
IB GROUP
IMECOM GROUP
INTERCALL
IT LINK
LA TETE DANS LES NUAGES
LEXIBOOK LINGUISTIC
PERFECT TECHNOLOGIES
PRISMAFLEX
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
PROLOGUE SOFTWARE
QUANTEL SA
RECIF SA
REGINA RUBENS
REPONSE
SAVEURS DE FRANCE BROSSARD
TRANSGENE
VISIODENT
WESTERN TELECOM
TELECOM RESEAUX SERVICES
UNIVERSAL MULTIMEDIA
271
Annexes
Annexe 2. La rentabilité initiale anormale (Détails par année)
1997
ier
1 jour
Moyenne
Médiane
Ecart type
Minimum
Maximum
Entreprises
sous évaluées
(%)
1998
Moyenne
Médiane
Ecart type
Minimum
Maximum
Entreprises
sous évaluées
(%)
1999
Moyenne
Médiane
Ecart type
Minimum
Maximum
Entreprises
sous évaluées
(%)
La rentabilité initiale anormale : RI (%)(RIA) (%)
5 jour
10ième jour
20ième jour
19,499 (18,436)
21,921 (21,280)
18,063 (18,207)
9,296 (10,170)
-0,768 (4,049)
3,774 (8,283)
29,854 (27,465)
40,180 (35,681)
52,807 (45,220)
-14,100 (-7,900)
-17,900 (-13,600)
-26,300 (-28,700)
65,700 (62,100)
75,900 (67,500)
130,900 (114,200)
62,500 (62,500)
37,500 (50,000)
50,000 (50,000)
30ième jour
24,945 (22,379)
2,220 (6,759)
54,743 (44,827)
-14,100 (-10,000)
149,400 (124,200)
50,000 (50,000)
5ième jour
12,828 (13,450)
9,504 (4,651)
39,045 (38,681)
-93,700 (-91,900)
99,200 (91,300)
76,470 (58,823)
10ième jour
11,952 (11,921)
2,712 (4,817)
42,045 (40,715)
-94,100 (-90,300)
125,400 (114,900)
64,700 (70,588)
20ième jour
11,645 (10,186)
7,614 (3,049)
39,492 (39,709)
-93,900 (-95,400)
108,000 (102,400)
76,470 (70,588)
30ième jour
10,090 (8,816)
4,652 (4,729)
38,907 (38,936)
-93,400 (-94,900)
96,700 (89,300)
76,470 (64,705)
5ième jour
0,936 (-4,533)
-0,023 (0,377)
26,670 (33,436)
-53,100 (-77,400)
42,900 (35,900)
56,250 (50,000)
10ième jour
9,800 (1,072)
0,969 (3,340)
30,577 (35,839)
-33,100 (-56,500)
98,100 (80,000)
62,500 (56,25)
20ième jour
14,914 (-2,315)
3,856 (-1,576)
38,203 (43,747)
-35,600 (-73,300)
129,800 (90,400)
56,250 (43,75)
30ième jour
25,048 (-4,076)
11,767 (-5,147)
56,863 (54,993)
-41,600 (-104,300)
199,400 (130,600)
68,750 (43,750)
ième
272
Annexes
2000
2001
2002
1ier jour
Moyenne
Médiane
Ecart type
Minimum
Maximum
Entreprises
sous évaluées
(%)
1ier jour
Moyenne
Médiane
Ecart type
Minimum
Maximum
Entreprises
sous évaluées
(%)
1ier jour
Moyenne
Médiane
Ecart type
Minimum
Maximum
Entreprises
sous évaluées
(%)
La rentabilité initiale anormale : RI (%)(RIA) (%)
5ième jour
10ième jour
20ième jour
10,255 (7,651)
9,007 (7,592)
17,975 (16,626)
1,176 (-0,125)
2,857 (9,835)
5,128 (18,588)
28,560 (13,482)
26,133 (38,157)
36,619 (54,366)
-59,500 (-9,900)
-61,500 (-107,700)
-61,400 (-126,300)
67,800 (25,900)
51,600 (60,300)
98,000 (111,200)
66,670 (62,962)
55,555 (66,670)
66,670 (66,670)
30ième jour
21,501 (20,803)
7,647 (12,087)
46,347 (56,132)
-75,800 (-117,400)
135,700 (126,900)
59,250 (59,259)
5ième jour
2,968 (9,808)
-0,125 (7,391)
13,482 (28,763)
-9,900 (-9,300)
25,900 (63,500)
20,000 (60,000)
10ième jour
-2,516 (2,960)
-6,237 (5,305)
15,173 (25,034)
-15,700 (0,600)
23,700 (60,300)
20,000 (100,000)
20ième jour
-8,392 (2,575)
-6,183 (2,341)
11,220 (25,415)
-22,500 (0,200)
7,400 (6,350)
20,000 (100,000)
30ième jour
-11,856 (3,001)
-7,581 (2,631)
13,001 (4,282)
-26,500 (2,800)
3,700 (6,710)
20,000 (100,000)
5ième jour
6,667 (10,014)
6,667 (10,014)
9,428 (7,427)
0,000 (4,800)
13,300 (15,300)
50,000 (100,000)
10ième jour
18,486 (15,740)
18,486 (15,740)
0,694 (0,670)
13,600 (15,300)
23,400 (16,200)
100,000 (100,00)
20ième jour
9,419 (16,899)
9,419 (16,899)
1,158 (2,309)
8,600 (15,300)
10,200 (18,500)
100,000 (100,000)
30ième jour
14,081 (14,987)
14,081 (14,987)
13,179 (0,394)
4,800 (14,700)
23,400 (15,300)
100,000 (100,000)
273
Annexes
Annexe 3. Les procédures d’introductions en bourse des entreprises de l’échantillon
Entreprises
AUFEMININ
AUTO MACH
BAC MAJESTIC
BUSINESS AND DECISION
CLIENT CENTER ALLIANCE
CROSS SYSTEMS
CYBERDECK
ACTEOS
EGIDE
EME
ESI GROUP
GAMELOFT
HIGH WAVE OPTTECHN
GENERIX
HOLOGRAM INDUSTRIES
HUBWOO
INFOTEL
ITESOFT
ORCHESTRA-KAZIBAO
KEYRUS
LINEDATA SERVICES
MEDCOST
MEMSCAP
MICROPOLE UNIVERS
MILLIMAGES
NET 2S
NEURONES
NICOX SA
PHARMAGEST
RIBER
RISC GROUP
SOFT COMPUTING
Procédure
PG+OPO
PG+OPF
PG/OPO
PG+OPO
PG+OPO
PG+OPF
PG+OPF
PG+OPO
PGG+OPF
PG+OPF
PG+OPF
PG+OPO
PG+OPO
OPF+PG
PG
PG+OPO
PGG+OPF
PG+OPO
PG+OPO
PG+OPO
PG+OPO
PG+OPO
PG+OPO
PG+OPO
PG+OPO
PG+OPO
PG+OPF
PG+OPF
PG+OPO
PG+OPO
PG+OPF
PG+OPO
Entreprises
SQLI
SWORD
CARRERE GROUP
ARTPRICE
ANOVO
ACCESS COMMERCE
OPTIMS
SODITECH INGENIERIE
BELVEDERE
COHERIS
DEVOTEAM
PROSODIE
CEREP
ILOG
BUSINESSI NTERACTIF
ALTI
CAST
CHEMUNEX
ESKER
EUROPEANCARGO SERVICES
FLOREANCE MEDICAL IMPLANTS
GENESIS SA
HF COMPANY
IGE+XAO
IB GROUP
IMECOM GROUP
INTERCALL
IT LINK
LA TETE DANS LES NUAGES
LEXIBOOK LINGUISTIC
PERFECT TECHNOLOGIES
PRISMAFLEX
Procédure
PG+OPO
PG+OPO
PG+OPO
PG+OPF
PG+OPO
PG+OPO
PG+OPF
PGG+OPF
PG+OPO
PG
PG
PG+OPO
PG+OPO
PGG+OPF
PG+OPF
PG+OPF
PGG+OPF
OPF+PG
PG+OPF
OPF+PG
OPF+PG
OPF+PG
OPF+PG
PG
OPO
PG+OPO
PGG+OPF
PGG+OPF
OPF+PG
PG
PG
PG+OPF
Entreprises
PROLOGUE SOFTWARE
QUANTEL SA
RECIF SA
REGINA RUBENS
REPONSE
BROSSARD
TRANSGENE
VISIODENT
WESTERN TELECOM
TELECOM RESEAUX SERVICES
UNIVERSAL MULTIMEDIA
Procédure
OPF+PG
OPF+PG
PG
OPF+PG
OPF+PG
OPF+PG
PG
PGG+OPF
OPF+PG
PG+OPF
PG+OPO
274
Annexes
Annexe 4. Statistiques descriptives des variables exogènes
Annexe 4. 1. Statistiques descriptives des items et scores de divulgation
Tableau de fréquences
J1
Valide
0
Fréquence
1
Pour cent
1,3
J2
Pourcentage
valide
1,3
Pourcentage
cumulé
1,3
Valide
0
Fréquence
2
Pourcentage
valide
2,7
Pourcentage
cumulé
2,7
1
1
1,3
1,3
2,6
1
6
8,0
8,0
10,7
2
26
34,7
34,7
37,3
2
49
65,3
65,3
76,0
3
47
62,7
62,7
100,0
3
18
24,0
24,0
100,0
Total
75
100,0
100,0
Total
75
100,0
100,0
J4
J3
Valide
Pour cent
2,7
0
1
2
3
Total
Fréquence
31
29
14
1
75
Pour cent
41,3
38,7
18,7
1,3
100,0
Pourcentage
valide
41,3
38,7
18,7
1,3
100,0
Pourcentage
cumulé
41,3
80,0
98,7
100,0
0
8
10,7
Pourcentage
valide
10,7
1
7
9,3
9,3
2
49
65,3
65,3
85,3
3
11
14,7
14,7
100,0
Total
75
100,0
100,0
Fréquence
Valide
Pour cent
Pourcentage
cumulé
10,7
20,0
275
Annexes
J6
J5
Valide
0
1
2
3
Total
Fréquence
36
18
17
4
75
Pour cent
48,0
24,0
22,7
5,3
100,0
Pourcentage
valide
48,0
24,0
22,7
5,3
100,0
Pourcentage
cumulé
48,0
72,0
94,7
100,0
Valide
0
Fréquence
64
Valide
0
Pour cent
20,0
Pourcentage
cumulé
85,3
88,0
2
2,7
2,7
2
3
4,0
4,0
92
3
6
8,0
8,0
100,0
75
100,0
100,0
Total
J8
Pourcentage
valide
20,0
Pourcentage
cumulé
20,0
Valide
0
Fréquence
7
Pour cent
8,0
Pourcentage
valide
8,0
Pourcentage
cumulé
8,0
1
3
4,0
4,0
24,0
1
12
16,0
16,0
24,0
2
11
14,7
14,7
38,7
2
15
20,0
20,0
44,0
3
46
61,3
61,3
100,0
3
42
56,0
56,0
100,0
Total
75
100,0
100,0
Total
75
100,0
100,0
J10
J9
Valide
Pourcentage
valide
85,3
1
J7
Fréquence
15
Pour cent
85,3
0
1
2
3
Total
Fréquence
33
21
9
12
75
Pour cent
44,0
28,0
12,0
16,0
100,0
Pourcentage
valide
44,0
28,0
12,0
16,0
100,0
Pourcentage
cumulé
44,0
72,0
84,0
100,0
Valide
0
Fréquence
10
Pour cent
13,4
Pourcentage
valide
13,4
Pourcentage
cumulé
13,4
22,7
1
7
9,3
9,3
2
28
37,3
37,3
60,0
3
30
40,0
40,0
100,0
Total
75
100,0
100,0
276
Annexes
J11
Valide
0
Fréquence
13
J12
Pour cent
17,3
Pourcentage
valide
17,3
Pourcentage
cumulé
17,3
21,3
1
Valide
0
Pour cent
8,0
Pourcentage
valide
8,0
Pourcentage
cumulé
8,0
6
8,0
8,0
16,0
Fréquence
6
1
3
4,0
4,0
2
37
49,4
49,4
70,7
2
10
13,3
13,3
29,3
3
22
29,3
29,3
100,0
3
53
70,7
70,7
100,0
Total
75
100,0
100,0
Total
75
100,0
100,0
J13
Valide
0
Fréquence
16
J14
Pour cent
21,3
Pourcentage
valide
21,3
Pourcentage
cumulé
21,3
32,0
1
Valide
0
Pour cent
1,3
Pourcentage
valide
1,3
Pourcentage
cumulé
1,3
5
6,7
6,7
8,0
Fréquence
1
1
8
10,7
10,7
2
23
30,7
30,7
62,7
2
37
49,3
49,3
57,3
3
28
37,3
37,3
100,0
3
32
42,7
42,7
100,0
Total
75
100,0
100,0
Total
75
100,0
100,0
J15
Valide
0
Fréquence
15
J16
Pour cent
20,0
Pourcentage
valide
20,0
Pourcentage
cumulé
20,0
30,7
1
8
10,7
10,7
2
32
42,7
42,7
73,4
3
20
26,6
26,6
100,0
Total
75
100,0
100,0
Valide
0
1
2
3
Total
Fréquence
49
20
5
1
75
Pour cent
65,3
26,7
6,7
1,3
100,0
Pourcentage
valide
65,3
26,7
6,7
1,3
100,0
Pourcentage
cumulé
65,3
92,0
98,7
100,0
277
Annexes
J17
Valide
J18
0
Fréquence
15
Pour cent
20,0
Pourcentage
valide
20,0
Pourcentage
cumulé
20,0
1
12
16,0
16,0
36,0
1
2
28
37,3
37,3
73,3
3
20
26,7
26,7
100,0
Total
75
100,0
100,0
Valide
Pour cent
21,3
Pourcentage
valide
21,3
Pourcentage
cumulé
21,3
8
10,7
10,7
32,0
2
16
21,3
21,3
53,3
3
35
46,7
46,7
100,0
Total
75
100,0
100,0
0
Fréquence
16
J19
Valide
J20
0
Fréquence
4
Pour cent
5,3
Pourcentage
valide
5,3
Pourcentage
cumulé
5,3
1
17
22,7
22,7
28,0
1
6
2
48
64,0
64,0
92,0
2
57
100,0
3
3
Total
6
8,0
8,0
75
100,0
100,0
Valide
0
Total
Fréquence
7
Pourcentage
valide
9,3
Pourcentage
cumulé
9,3
8,0
8,0
17,3
76,0
76,0
93,3
100,0
Pour cent
9,3
5
6,7
6,7
75
100,0
100,0
J22
J21
Valide
0
Fréquence
42
Pour cent
56,0
Pourcentage
valide
56,0
1
27
36,0
36,0
92,0
100,0
2
Total
6
8,0
8,0
75
100,0
100,0
Pourcentage
cumulé
56,0
Valide
0
1
2
3
Total
Fréquence
32
15
18
10
75
Pour cent
42,7
20,0
24,0
13,3
100,0
Pourcentage
valide
42,7
20,0
24,0
13,3
100,0
Pourcentage
cumulé
42,7
62,7
86,7
100,0
278
Annexes
J23
Valide
0
1
2
3
Total
Fréquence
56
16
1
2
75
Pour cent
74,7
21,3
1,3
2,7
100,0
J24
Pourcentage
valide
74,7
21,3
1,3
2,7
100,0
Pourcentage
cumulé
74,7
96,0
97,3
100,0
Valide
0
1
2
3
Total
Fréquence
34
20
16
5
75
J25
Valide
0
Fréquence
37
Pour cent
49,3
Pourcentage
valide
49,3
Pourcentage
cumulé
49,3
54,7
4
5,3
5,3
2
16
21,3
21,3
76,0
3
18
24,0
24,0
100,0
Total
75
100,0
100,0
Valide
0
1
2
3
Total
Fréquence
36
8
24
7
75
J27
Valide
0
Pour cent
22,7
Pourcentage
valide
45,3
26,7
21,3
6,7
100,0
Pourcentage
cumulé
45,3
72,0
93,3
100,0
Pourcentage
valide
48,0
10,7
32,0
9,3
100,0
Pourcentage
cumulé
48,0
58,7
90,7
100,0
J26
1
Fréquence
17
Pour cent
45,3
26,7
21,3
6,7
100,0
Pour cent
48,0
10,7
32,0
9,3
100,0
J28
Pourcentage
valide
22,7
Pourcentage
cumulé
22,7
Valide
0
Fréquence
52
Pour cent
69,3
Pourcentage
valide
69,3
Pourcentage
cumulé
69,3
1
4
5,3
5,3
28,0
1
17
22,7
22,7
92,0
2
23
30,7
30,7
58,7
2
4
5,3
5,3
97,3
3
31
41,3
41,3
100,0
3
100,0
Total
75
100,0
100,0
Total
2
2,7
2,7
75
100,0
100,0
279
Annexes
J29
Valide
0
1
2
3
Total
Fréquence
58
1
4
12
75
Pour cent
77,3
1,3
5,3
16,0
100,0
J30
Pourcentage
valide
77,3
1,3
5,3
16,0
100,0
Pourcentage
cumulé
77,3
78,7
84,0
100,0
Valide
0
1
2
3
Total
Fréquence
66
5
3
1
75
J31
Valide
0
1
2
3
Total
Fréquence
36
30
8
1
75
Pour cent
48,0
40,0
10,7
1,3
100,0
Valide
0
1
2
Total
Pour cent
85,3
12,0
2,7
100,0
Pourcentage
valide
88,0
6,7
4,0
1,3
100,0
Pourcentage
cumulé
88,0
94,7
98,7
100,0
Pourcentage
valide
68,0
21,3
5,3
5,3
100,0
Pourcentage
cumulé
68,0
89,3
94,7
100,0
Pourcentage
valide
96,0
2,7
1,3
100,0
Pourcentage
cumulé
96,0
98,7
100,0
J32
Pourcentage
valide
48,0
40,0
10,7
1,3
100,0
Pourcentage
cumulé
48,0
88,0
98,7
100,0
Valide
0
1
2
3
Total
Fréquence
51
16
4
4
75
J33
Fréquence
64
9
2
75
Pour cent
88,0
6,7
4,0
1,3
100,0
Pour cent
68,0
21,3
5,3
5,3
100,0
J34
Pourcentage
valide
85,3
12,0
2,7
100,0
Pourcentage
cumulé
85,3
97,3
100,0
Valide
0
2
3
Total
Fréquence
72
2
1
75
Pour cent
96,0
2,7
1,3
100,0
280
Annexes
J35
Valide
0
Fréquence
12
Pour cent
16,0
Pourcentage
valide
16,0
Pourcentage
cumulé
22,7
J36
0
Fréquence
2
Pour cent
2,7
Pourcentage
valide
2,7
16,0
Valide
1
5
6,7
6,7
2
45
60,0
60,0
82,7
2
62
82,7
82,7
85,4
3
13
17,3
17,3
100,0
3
11
14,6
14,6
100,0
Total
75
100,0
100,0
Total
75
100,0
100,0
J37
Valide
J38
0
Fréquence
16
Pour cent
21,3
Pourcentage
valide
21,3
Pourcentage
cumulé
21,3
1
16
21,3
21,3
42,6
1
6
2
39
52,0
52,0
94,6
2
51
100,0
3
3
Total
4
5,4
5,4
75
100,0
100,0
Valide
0
Total
Fréquence
12
0
Fréquence
8
Pourcentage
valide
17,3
Pourcentage
cumulé
17,3
8,0
8,0
25,3
68,0
66,7
92,0
100,0
Pour cent
16,0
6
8,0
8,0
75
100,0
100,0
J39
Valide
Pourcentage
cumulé
2,7
J40
Pour cent
10,7
Pourcentage
valide
10,7
Pourcentage
cumulé
10,7
18,7
Valide
0
Fréquence
16
Pour cent
21,3
Pourcentage
valide
21,3
Pourcentage
cumulé
21,3
1
10
13,3
13,3
34,6
1
6
8,0
8,0
2
47
62,7
62,7
81,4
2
43
57,4
57,4
92,0
3
14
18,6
18,6
100,0
3
6
8,0
8,0
100,0
Total
75
100,0
100,0
75
100,0
100,0
Total
281
Annexes
J41
Valide
0
1
2
3
Total
Fréquence
49
4
20
2
75
Pour cent
65,3
5,3
26,7
2,7
100,0
Pourcentage
valide
65,3
5,3
26,7
2,7
100,0
Pourcentage
cumulé
65,3
70,7
97,3
100,0
Pourcentage
valide
2,7
Pourcentage
cumulé
2,7
J42
Valide
0
1
2
Total
Fréquence
71
2
2
75
Pour cent
94,7
2,7
2,7
100,0
Pourcentage
valide
94,7
2,7
2,7
100,0
Pourcentage
cumulé
94,7
97,3
100,0
J43
Valide
0
Fréquence
2
Pour cent
2,7
1
6
8,0
8,0
10,7
2
61
81,3
81,3
92,0
100,0
3
Total
6
8,0
8,0
75
100,0
100,0
N. B : J1 à J43 correspondent aux items de 1 à 43.
282
Annexes
Statistiques
SC1
N
Valide
SC2
SC3
SC4
SC5
ST
75
75
75
75
75
75
0
0
0
0
0
0
Moyenne
8,59
22,07
6,39
8,55
11,28
56,89
Médiane
8,00
22,50
7,00
9,00
11,00
58,00
Manquante
Ecart-type
2,287
4,166
2,558
2,586
2,646
6,910
Minimum
4
9
3
5
6
30
Maximum
13
30
13
15
16
68
Annexe 4. 2. Statistiques descriptives des variables exogènes continues
Statistiques
N
Valide
Manquante
Moyenne
Médiane
AGE
75
0
TAILLE
75
0
7,97
22640,57
ENDET
75
0
,13907
RET
75
0
,67338
TAILOFF
75
0
22392,37
RANG
75
0
3,46
ACT
75
0
,06281
7,50
14384,93
,10731
,71982
14211,99
4,00
-,01280
5,559
25701,85
,128160
,175755
25030,643
1,753
,289424
Minimum
1
1355,000
,102
,018
2541
1
-,395
Maximum
23
169063,0
,544
,931
134487
6
,883
Ecart-type
283
Annexes
Annexe 4. 3. Statistiques descriptives des variables exogènes nominales
KRACH
Valide
Pour cent
CAPRIS
Pourcentage
valide
58,6
Pourcentage
cumulé
58,6
100,0
0
Fréquence
44
1
31
41,3
41,3
Total
75
100,0
100,0
58,6
Valide
0
1
Total
Fréquence
40
35
75
Pour cent
53,3
46,7
100,0
SECT
Valide
0
1
Total
Fréquence
39
36
75
Pour cent
52,0
48,0
100,0
Pourcentage
valide
53,3
46,7
100,0
Pourcentage
cumulé
53,3
100,0
Pourcentage
valide
36,0
64,0
100,0
Pourcentage
cumulé
36,0
100,0
AUD
Pourcentage
valide
52,0
48,0
100,0
Pourcentage
cumulé
52,0
100,0
Valide
0
1
Total
Fréquence
27
48
75
Pour cent
36,0
64,0
100,0
Annexe 5. Statistiques descriptives des variables endogènes
Annexe 5. 1. Statistiques descriptives de la rentabilité initiale
Statistiques
RI1
N
Valide
Manquante
75
RIA1
75
0
0
RI5
75
RIA5
75
RI10
75
RIA10
75
RI20
75
RIA20
75
RI30
75
RIA30
75
0
0
0
0
0
0
0
0
Moyenne
,07577
,07642
,09380
,08439
,10534
,09811
,13843
,11864
,17539
Médiane
,00000
,00741
,01313
,04669
,01319
,04874
,05647
,06327
,04707
,07492
,270228
,269722
,299881
,362426
,319015
,367245
,380261
,457647
,464372
,492017
Ecart-type
,13381
Minimum
-,784
-,780
-,937
-1,184
-,941
-1,077
-,939
-1,263
-,934
-1,174
Maximum
1,267
1,192
,992
,913
1,254
1,149
1,309
1,142
1,994
1,306
284
Annexes
Statistiques
RI 97
N
Valide
Manquante
8
RI 98
17
RI 99
16
RI 00
27
RI 02
5
3
0
0
0
0
0
Moyenne
,11187
,05978
,04181
,11530
-,01682
,04300
Médiane
,00000
,00000
,00000
,01266
,00476
,04300
Ecart-type
0
RI 01
,316990
,114439
,384003
,282624
,040828
,060811
Minimum
-,311
-,102
-,784
-,214
-,088
,000
Maximum
,649
,338
1,267
1,118
,008
,086
Statistiques
RIA 97
8
RIA 98
17
RIA 99
16
RIA 00
27
RIA 01
5
RIA 02
3
0
0
0
0
0
0
Moyenne
,11173
,06116
,03741
,11982
,01186
,04857
Médiane
,00156
,00814
,00591
,01821
-,00506
,04857
N
Valide
Manquante
Ecart-type
,315482
,111655
,368656
,292923
,036927
,044447
Minimum
-,305
-,114
-,780
-,209
-,022
,017
Maximum
,654
,323
1,192
1,133
,069
,080
285
Annexes
Annexe 5. 2. Statistiques descriptives de la rentabilité à long terme
Statistiques
N
per anormale
indice
75
Valide
Manquante
Moyenne
perf
composée
indice
75
0
-1,36817E-02
Médiane
,17985
perf anormale
entre
75
0
0
-3,58860E-02
-5,10938E-02
-9,75489E-03
-5,52616E-02
Ecart-type
1,04786
,74878
Minimum
-2,500
Maximum
1,818
perf
composée
entrep
75
0
-,34456
-,24276
,27914
1,33115
-2,800
-,848
-8,030
1,990
1,112
3,103
Annexe 6. Tests de significativité des variables endogènes
Annexe 6. 1. Tests de significativité de la rentabilité initiale
Test-t
Test sur échantillon unique
Statistiques sur échantillon unique
N
RI
75
Moyenne
,07577
RIA
75
,07642
Valeur du test = 0
Ecart-type
,270228
Erreur
standard
moyenne
,031413
,269722
,031355
RI
t
2,412
RIA
2,437
Intervalle de confiance
95% de la différence
74
Sig.
(bilatérale)
,018
Différence
moyenne
,07577
Inférieure
,01316
Supérieure
,13838
74
,017
,07642
,01393
,13891
ddl
286
Annexes
Test sur échantillon unique
Statistiques sur échantillon unique
Valeur du test = 0
1997(8)
8
Moyenne
,11187
Ecart-type
,31699
Erreur
standard
moyenne
,11207
1998(17)
17
5,98E-02
,11444
2,776E-02
1998(17)
1999(16))
16
4,18E-02
,38400
9,600E-02
1999(16))
,436
15
,669
2000(27)
27
,11530
,28262
5,439E-02
2000(27)
2,120
26
,044
2001(05)
5
-1,7E-02
4,08E-02
1,826E-02
2001(05)
-,921
4
2002(2)
2
4,30E-02
6,08E-02
4,300E-02
2002(2)
1,000
1
N
1997(8)
,998
7
Sig.
(bilatérale)
,351
2,154
16
,047
5,9776E-02
4,1813E-02
t
ddl
Différence
moyenne
,11187
Intervalle de confiance
95% de la différence
Inférieure
-,15314
Supérieure
,37688
9,37E-04
,11861
-,16281
,24643
,11530
3,50E-03
,22710
,409
-1,682E-02
-6,8E-02
,500
4,3000E-02
-,50337
3,3870E-02
,58937
Annexe 6. 2.Tests de significativité des rentabilités à long terme
Annexe 6. 2. 1. Tests de significativité des rentabilités à long terme sur trois ans
(calculées avec les méthodes « CAR » et « BHAR »)
Test sur échantillon unique
Statistiques sur échantillon unique
Valeur du test = 0
Intervalle de confiance
95% de la différence
75
Moyenne
-,01368
Ecart-type
1,047863
Erreur
standard
moyenne
,121812
74
Sig.
(bilatérale)
,911
75
-,03589
,748784
,087044
BHRM
-,412
74
,681
-,03589
-,20937
,13759
CARC
75
-,05109
,279139
,032449
CARC
-1,575
74
,120
-,05109
-,11577
,01358
BHRC
75
-,34456
1,331152
,154743
BHRC
-2,227
74
,029
-,34456
-,65296
-,03616
N
CARM
BHRM
CARM
t
-,112
ddl
Différence
moyenne
-,01368
Inférieure
-,25645
Supérieure
,22909
287
Annexes
Annexe 6. 2. 1. 1. Tests de significativité des rentabilités mensuelles (CARc)
sur 36 mois après l’introduction en bourse
Test sur échantillon unique
Valeur du test = 0
Intervalle de confiance
95% de la différence
74
Sig.
(bilatérale)
,007
Différence
moyenne
,09496
Inférieure
,02683
Supérieure
,16309
,04548
,21256
1
t
2,778
ddl
2
3,078
74
,003
,12902
3
2,815
74
,006
,15172
,04429
,25914
4
1,816
74
,073
,12886
-,01255
,27027
5
1,535
74
,129
,12015
-,03588
,27618
6
1,037
74
,303
,08985
-,08277
,26247
7
1,377
74
,173
,13470
-,06019
,32959
8
1,247
74
,216
,13881
-,08298
,36061
9
1,467
74
,147
,16410
-,05883
,38703
10
1,635
74
,106
,19144
-,04186
,42473
11
1,542
74
,127
,19238
-,05628
,44104
12
1,480
74
,143
,19100
-,06624
,44825
13
1,421
74
,160
,19492
-,07854
,46838
14
,971
74
,335
,13206
-,13908
,40320
15
,933
74
,354
,13799
-,15671
,43270
16
1,010
74
,316
,15293
-,14883
,45468
17
1,216
74
,228
,18469
-,11809
,48747
18
1,298
74
,199
,20470
-,10970
,51911
19
1,411
74
,162
,22543
-,09289
,54375
20
1,154
74
,252
,18403
-,13393
,50199
21
,833
74
,408
,13479
-,18787
,45744
22
,386
74
,700
,06239
-,25953
,38432
23
,147
74
,884
,02374
-,29871
,34619
24
,375
74
,709
,06147
-,26500
,38794
25
,558
74
,578
,09032
-,23219
,41282
26
,420
74
,676
,06609
-,24753
,37970
27
,552
74
,583
,08787
-,22949
,40524
28
,444
74
,658
,06857
-,23924
,37638
29
,494
74
,623
,07427
-,22526
,37381
30
,294
74
,770
,04366
-,25271
,34003
31
,267
74
,790
,03968
-,25681
,33616
32
,152
74
,879
,02333
-,28199
,32865
33
-,018
74
,986
-,00277
-,31357
,30803
34
-,257
74
,798
-,04020
-,35165
,27125
35
-,075
74
,941
-,01187
-,32862
,30488
36
-,386
74
,701
-,05109
-,38829
,26236
288
Annexes
Annexe 6. 2. 1. 2. Tests de significativité des rentabilités mensuelles (CARM)
sur 36 mois après l’introduction en bourse
Test sur échantillon unique
Valeur du test = 0
Intervalle de confiance
95% de la différence
1
t
1,624
74
Sig.
(bilatérale)
,110
2
,553
74
,583
,02300
-,06026
,10627
3
,379
74
,706
,01900
-,08140
,11940
4
,162
74
,872
,00961
-,10899
,12820
5
-,277
74
,783
-,01775
-,14586
,11036
6
-,891
74
,376
-,06503
-,21102
,08096
7
-,615
74
,541
-,04707
-,20025
,10611
8
-,617
74
,539
-,05122
-,21720
,11477
9
-,348
74
,729
-,02691
-,18147
,12765
10
,267
74
,791
,02283
-,14833
,19399
11
,373
74
,710
,03349
-,14610
,21308
12
,595
74
,554
,05249
-,12388
,22886
13
,551
74
,583
,04983
-,13092
,23058
14
,454
74
,651
,03969
-,13498
,21435
15
-,197
74
,845
-,01844
-,20585
,16898
16
-,713
74
,478
-,06632
-,25232
,11968
17
-,963
74
,339
-,09469
-,29134
,10197
18
-1,125
74
,265
-,11379
-,31615
,08857
19
-1,144
74
,257
-,11660
-,32051
,08732
20
-1,430
74
,158
-,14928
-,35814
,05957
21
-1,614
74
,112
-,16075
-,35999
,03849
22
-2,044
74
,045
-,19959
-,39491
-,00427
23
-1,999
74
,050
-,20175
-,40365
,00015
24
-1,606
74
,114
-,17279
-,38802
,04245
25
-1,617
74
,111
-,17758
-,39729
,04212
26
-1,522
74
,133
-,16939
-,39208
,05330
27
-1,346
74
,183
-,16044
-,39889
,07800
28
-1,230
74
,223
-,14827
-,38937
,09284
29
-,899
74
,372
-,11129
-,35879
,13621
30
-,677
74
,501
-,08043
-,31820
,15734
31
-,361
74
,719
-,04352
-,28450
,19746
32
-,252
74
,802
-,03040
-,27144
,21064
33
-,055
74
,957
-,00639
-,24109
,22830
34
-,410
74
,683
-,04629
-,27193
,17935
35
-,123
74
,902
-,01385
-,23846
,21075
36
-,118
74
,906
-,01368
-,24900
,22123
ddl
Différence
moyenne
,05070
Inférieure
-,01176
Supérieure
,11317
289
Annexes
Annexe 6. 2. 1. 3. Tests de significativité des rentabilités mensuelles (BHARc) sur 36 mois
après l’introduction en bourse
Test sur échantillon unique
Valeur du test = 0
74
Sig.
(bilatérale)
,007
2,781
74
,007
2,797
74
1,680
74
V5
1,529
V6
V7
V1
t
2,778
V2
V3
V4
ddl
Différence
moyenne
9,4960E-02
Intervalle de confiance
95% de la différence
Inférieure
2,68E-02
Supérieure
,16309
,13289
3,76E-02
,22813
,007
,20583
5,92E-02
,35247
,097
,20726
-3,9E-02
,45307
74
,131
,20376
-6,2E-02
,46939
1,417
74
,161
,21358
-8,7E-02
,51407
1,351
74
,181
,32222
-,15297
,79741
V8
1,460
74
,149
,37842
-,13823
,89506
V9
1,256
74
,213
,29404
-,17265
,76073
V10
1,301
74
,197
,31615
-,16827
,80057
V11
1,053
74
,296
,24870
-,22210
,71951
V12
,866
74
,389
,20769
-,27027
,68564
V13
,683
74
,497
,20133
-,38596
,78862
V14
,347
74
,729
,10231
-,48488
,68949
V15
,151
74
,881
V16
-,212
74
,832
-,10051
V17
-,205
74
,838
V18
-,333
74
,740
V19
-,424
74
V20
-,157
V21
-,005
V22
V23
V24
6,1268E-02
-,74832
,87086
-1,04391
,84289
-8,496E-02
-,91281
,74288
-,14928
-1,04314
,74459
,672
-,21118
-1,20281
,78045
74
,876
-5,346E-02
-,73332
,62639
74
,996
-1,423E-03
-,53349
,53064
-,296
74
,768
-7,032E-02
-,54416
,40352
-,247
74
,806
-5,176E-02
-,46998
,36647
,172
74
,864
3,2132E-02
-,33932
,40359
V25
,049
74
,961
9,4487E-03
-,37583
,39473
V26
-,239
74
,812
-4,304E-02
-,40262
,31654
V27
-,176
74
,861
-2,713E-02
-,33477
,28051
V28
-,515
74
,608
-7,338E-02
-,35715
,21039
V29
-2,033
74
,046
-,23800
-,47129
-4,715E-03
V30
-1,473
74
,145
-,19081
-,44898
6,7359E-02
V31
-1,560
74
,123
-,20846
-,47474
5,7831E-02
V32
-1,653
74
,103
-,20468
-,45143
4,2062E-02
V33
-2,161
74
,034
-,29885
-,57452
-2,318E-02
V34
-2,531
74
,014
-,34564
-,61776
-7,352E-02
V35
-2,185
74
,032
-,35293
-,67479
-3,107E-02
V36
-2,227
74
,029
-,34456
-,65296
-3,616E-02
290
Annexes
Annexe 6. 2. 1. 4. Tests de significativité des rentabilités mensuelles (BHARM)
sur 36 mois après l’introduction en bourse
Test sur échantillon unique
Valeur du test = 0
Intervalle de confiance
95% de la différence
74
Sig.
(bilatérale)
,025
Différence
moyenne
,06890
Inférieure
,00906
Supérieure
,12874
1
t
2,295
ddl
2
,970
74
,335
,04031
-,04247
,12309
3
1,043
74
,300
,06529
-,05944
,19002
4
1,319
74
,191
,13185
-,06731
,33101
5
1,485
74
,142
,16580
-,05675
,38835
6
1,474
74
,145
,19113
-,06734
,44960
7
1,375
74
,173
,28196
-,12667
,69060
8
1,697
74
,094
,33401
-,05827
,72630
9
1,484
74
,142
,23333
-,08004
,54669
10
1,686
74
,096
,27910
-,05082
,60902
11
1,501
74
,138
,26846
-,08789
,62480
12
1,660
74
,101
,30720
-,06168
,67608
13
1,691
74
,095
,39545
-,07063
,86152
14
1,274
74
,207
,31004
-,17507
,79515
15
1,510
74
,135
,51098
-,16329
1,18526
16
1,268
74
,209
,53933
-,30856
1,38723
17
1,173
74
,245
,43057
-,30093
1,16207
18
1,121
74
,266
,46094
-,35872
1,28060
19
,981
74
,330
,45383
-,46785
1,37551
20
,876
74
,384
,27002
-,34445
,88449
21
,777
74
,440
,18000
-,28166
,64165
22
,561
74
,577
,11697
-,29883
,53277
23
,438
74
,662
,08024
-,28461
,44509
24
-,018
74
,986
-,00314
-,35671
,35042
25
-,101
74
,920
-,01852
-,38384
,34680
26
-,104
74
,917
-,01759
-,35431
,31913
27
-,042
74
,967
-,00638
-,31258
,29982
28
-,270
74
,788
-,04164
-,34894
,26565
29
-,640
74
,524
-,09091
-,37413
,19230
30
-,876
74
,384
-,12328
-,40384
,15728
31
-,783
74
,436
-,10291
-,36496
,15914
32
-,079
74
,937
-,00975
-,25454
,23504
33
-,389
74
,698
-,04345
-,26602
,17912
34
-,396
74
,694
-,04423
-,26709
,17863
35
-,310
74
,757
-,03518
-,26105
,19069
36
-,192
74
,849
-,03589
-,23232
,19157
291
Annexes
Annexe 6. 2. 2. Distributions des rentabilités mensuelles sur 36 mois après l’introduction en bourse
Distribution des rendements anormaux cumulés
ajustés aux entreprises de contrôle (CAR c)
25
20
15
Rendements 10
5
0
-5
CAR C 100
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34
Mois
Distribution des rendements anormaux
composés ajustés aux entreprises de contrôle
(BHR C)
40
20
Rendements 0
-20
-40
BHR C
1 5 9 13 17 21 25 29 33
Mois
292
Annexes
Distribution des rendements anormaux cumulés
ajustés aux rendements du marché (CAR M)
10
5
0
-5
Rendements
-10
-15
-20
-25
CARM
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34
Mois
Distribution des rendem ents com posés
ajustés aux rendem ents du m arché (BHRM)
60
40
Rendem en
20
ts
0
-20
BHRM
1
6 11 16 21 26 31
Mois
293
Annexes
Annexe 7. Résultats des tests bivariés des variables explicatives continues
Annexe 7. 1. Résultats des tests bivariés relatifs à la rentabilité initiale (RIA)
Régression
Coefficientsa
Récapitulatif du
Modèle
1
R
,511a
R-deux
,261
modèleb
R-deux ajusté
,250
Erreur
standard de
l'estimation
,233509
a. Valeurs prédites : (constantes), ST
b. Variable dépendante : RIA
Modèle
1
(constante)
ST
Coefficients non
standardisés
Erreur
B
standard
1,210
,227
-1,99E-02
,004
Coefficients
standardisés
Bêta
-,511
t
5,340
-5,040
Signification
,000
,000
t
5,096
-2,183
-3,202
-,288
-2,455
-1,193
Signification
,000
,032
,002
,774
,017
,237
a. Variable dépendante : RIA
Régression
Coefficientsa
Modèle
1
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,558a
R-deux
,312
R-deux ajusté
,261
Erreur
standard de
l'estimation
,231861
a. Valeurs prédites : (constantes), SC5, SC3, SC1, SC4, SC2
b. Variable dépendante : RIA
(constante)
SC1
SC2
SC3
SC4
SC5
Coefficients non
standardisés
Erreur
B
standard
1,220
,239
-2,70E-02
,012
-2,29E-02
,007
-3,44E-03
,012
-2,80E-02
,011
-1,28E-02
,011
a. Variable dépendante : RIA
294
Coefficients
standardisés
Bêta
-,229
-,354
-,033
-,268
-,125
Annexes
Régression
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,491a
R-deux
,241
R-deux ajusté
,220
Erreur
standard de
l'estimation
,238269
a. Valeurs prédites : (constantes), DUM1, AGE
b. Variable dépendante : RIA
Modèle
1
Erreur
standard
,049
(constante)
B
8,487E-02
AGE
2,95E-03
,005
1,116
,241
DUM1
Coefficients
standardisés
Bêta
t
1,724
,061
,481
Signification
,089
,585
,561
4,624
,000
t
2,532
-2,284
Signification
,014
,025
a. Variable dépendante : RIA
Régression
Coefficientsa
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,260a
R-deux
,068
R-deux ajusté
,055
Erreur
standard de
l'estimation
,262254
a. Valeurs prédites : (constantes), LnTAIL
b. Variable dépendante : RIA
Modèle
1
(constante)
LnTAIL
Coefficients non
standardisés
Erreur
B
standard
,742
,293
-6,97E-02
,031
Coefficients
standardisés
Bêta
-,260
a. Variable dépendante : RIA
Régression
Coefficientsa
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,193a
R-deux
,037
R-deux ajusté
,024
a. Valeurs prédites : (constantes), ENDET
b. Variable dépendante : RIA
Erreur
standard de
l'estimation
,266508
Modèle
1
(constante)
ENDET
Coefficients non
standardisés
Erreur
B
standard
2,007E-02
,046
,405
,243
a. Variable dépendante : RIA
295
Coefficients
standardisés
Bêta
t
,193
,437
1,665
Signification
,663
,100
Annexes
Régression
Coefficientsa
Récapitulatif du
Modèle
1
R
,156a
R-deux
,024
modèleb
R-deux ajusté
,011
Erreur
standard de
l'estimation
,268262
a. Valeurs prédites : (constantes), RET
b. Variable dépendante : RIA
Modèle
1
(constante)
RET
Coefficients non
standardisés
Erreur
B
standard
,238
,124
-,239
,179
Coefficients
standardisés
Bêta
-,156
t
1,913
-1,340
Signification
,060
,184
t
-,806
Signification
a. Variable dépendante : RIA
Régression
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,498a
R-deux
,248
R-deux ajusté
,227
Erreur
standard de
l'estimation
,237145
a. Valeurs prédites : (constantes), DUM1, LnTAILOFF
b. Variable dépendante : RIA
Modèle
1
(constante)
LnTAILOFF
DUM1
B
-,247
-3,206E-02
1,143
Coefficients
standardisés
Erreur
standard
,306
Bêta
,423
,032
-,104
-1,010
,316
,239
,493
4,780
,000
t
2,930
2,027
Signification
,005
a. Variable dépendante : RIA
Régression
Coefficientsa
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,232a
R-deux
,054
R-deux ajusté
,041
a. Valeurs prédites : (constantes), RANG
b. Variable dépendante : RIA
Erreur
standard de
l'estimation
,264153
Coefficients non
standardisés
Modèle
1
,200
Erreur
standard
,068
3,58E-02
,018
B
(constante)
RANG
a. Variable dépendante : RIA
296
Coefficients
standardisés
Bêta
,232
,046
Annexes
Régression
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,374a
R-deux
,140
R-deux ajusté
,116
Erreur
standard de
l'estimation
,253601
a. Valeurs prédites : (constantes), DUM2, ACT
b. Variable dépendante : RIA
Modèle
1
Coefficients
standardisés
Erreur
standard
,030
(constante)
B
8,824E-02
ACT
1,26E-02
,103
,014
,123
,903
-,869
,255
-,375
-3,402
,001
t
1,875
Signification
,065
DUM2
Bêta
t
2,972
Signification
,004
a. Variable dépendante : RIA
Annexe 7. 2. Résultats des tests bivariés relatifs à la rentabilité à long terme (BHARc)
Régression
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,784a
R-deux
,614
R-deux ajusté
,591
a. Valeurs prédites : (constantes), D1, D2, D3, ST
b. Variable dépendante : BHRC
Erreur
standard de
l'estimation
,850803709
Modèle
1
Coefficients
standardisés
B
1,558
Erreur
standard
,831
ST
3,30E-02
,015
2,271
,026
D3
2,370
,863
,207
2,745
,008
D2
-7,707
,857
-,673
-8,995
,000
D1
3,492
,857
,305
4,073
,000
(constante)
a. Variable dépendante : BHRC
297
Bêta
,171
Annexes
Régression
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Modèle
1
Récapitulatif du
Modèle
1
R
,803a
R-deux
,645
modèleb
R-deux ajusté
,601
Erreur
standard de
l'estimation
,840334840
a. Valeurs prédites : (constantes), SC5, SC3, D1, D2, D3,
SC1, SC2, SC4
(constante)
B
1,663
Coefficients
standardisés
Erreur
standard
,878
Bêta
t
1,894
,794
Signification
,063
SC1
3,567E-02
,045
,061
SC2
1,34E-02
,027
042
,504
,616
SC3
8,29E-02
,044
,159
1,865
,067
SC4
,102
,044
,199
2,308
,024
SC5
,430
5,21E-02
,040
,104
1,317
,193
D3
2,575
,864
,225
2,979
,004
D2
-8,303
,905
-,725
-9,175
,000
D1
3,886
,865
,339
4,493
,000
a. Variable dépendante : BHRC
b. Variable dépendante : BHRC
Régression
Coefficientsa
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,305a
R-deux
,093
R-deux ajusté
,068
a. Valeurs prédites : (constantes), D1, AGE
b. Variable dépendante : BHRC
Erreur
standard de
l'estimation
1,285362130
Modèle
1
(constante)
AGE
D1
Coefficients non
standardisés
Erreur
B
standard
-,382
,267
-1,16E-03
,027
3,486
1,309
a. Variable dépendante : BHRC
298
Coefficients
standardisés
Bêta
-,005
,304
t
-1,431
-,042
2,664
Signification
,157
,966
,010
Annexes
Régression
Coefficientsa
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,308a
R-deux
,095
R-deux ajusté
,069
Erreur
standard de
l'estimation
1,284349124
a. Valeurs prédites : (constantes), D1, LnTAIL
b. Variable dépendante : BHRC
Modèle
1
(constante)
LnTAIL
D1
Coefficients non
standardisés
Erreur
B
standard
-,873
1,435
5,041E-02
,149
3,493
1,293
Coefficients
standardisés
Bêta
,038
,305
t
-,609
,337
2,701
Signification
,545
,737
,009
t
-3,131
Signification
,003
a. Variable dépendante : BHRC
Régression
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,364a
R-deux
,133
R-deux ajusté
,108
Erreur
standard de
l'estimation
1,256916218
a. Valeurs prédites : (constantes), D1, ENDET
b. Variable dépendante : BHRC
Modèle
1
Coefficients
standardisés
Erreur
standard
,217
(constante)
B
-,680
Bêta
ENDET
-2,070
1,148
-,199
-1,803
,076
D1
3,498
1,265
,305
2,764
,007
t
-1,965
1,344
2,785
Signification
,053
,183
,007
a. Variable dépendante : BHRC
Régression
Coefficientsa
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,340a
R-deux
,116
R-deux ajusté
,091
a. Valeurs prédites : (constantes), D1, RET
b. Variable dépendante : BHRC
Erreur
standard de
l'estimation
1,269336237
Modèle
1
(constante)
RET
D1
Coefficients non
standardisés
Erreur
B
standard
-1,158
,589
1,137
,846
3,561
1,279
a. Variable dépendante : BHRC
299
Coefficients
standardisés
Bêta
,150
,311
Annexes
Régression
Coefficientsa
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,306a
R-deux
,094
R-deux ajusté
,068
Erreur
standard de
l'estimation
1,284924860
a. Valeurs prédites : (constantes), D1, LnTAILOFF
b. Variable dépendante : BHRC
Modèle
1
(constante)
LnTAILOFF
D1
Coefficients non
standardisés
Erreur
standard
B
-,764
1,670
3,875E-02
,173
3,531
1,304
Coefficients
standardisés
Bêta
,025
,308
t
-,458
,224
2,708
Signification
,649
,823
,008
t
-,716
-,517
2,688
Signification
,476
,607
,009
t
-2,598
-,900
2,709
Signification
,011
,371
,008
a. Variable dépendante : BHRC
Régression
Coefficientsa
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,311a
R-deux
,097
R-deux ajusté
,071
Erreur
standard de
l'estimation
1,282969000
a. Valeurs prédites : (constantes), D1, RANG
b. Variable dépendante : BHRC
Modèle
1
(constante)
RANG
D1
Coefficients non
standardisés
Erreur
B
standard
-,238
,333
-4,43E-02
,086
3,474
1,292
Coefficients
standardisés
Bêta
-,058
,303
a. Variable dépendante : BHRC
Régression
Coefficientsa
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,322a
R-deux
,103
R-deux ajusté
,078
a. Valeurs prédites : (constantes), D1, ACT
b. Variable dépendante : BHRC
Erreur
standard de
l'estimation
1,278101879
Modèle
1
(constante)
ACT
D1
Coefficients non
standardisés
Erreur
standard
B
-,389
,150
-,465
,517
3,486
1,287
a. Variable dépendante : BHRC
300
Coefficients
standardisés
Bêta
-,101
,304
Annexes
Annexe 8. Résultats des tests bivariés des variables explicatives nominales
Annexe 8. 1. Résultats du test de Student
KRACH
Statistiques de groupe
BHRC
KRASH
1
31
Moyenne
-,233161
Ecart-type
********
Erreur
standard
moyenne
,26673271
44
-,377786
********
,18540727
N
0
Test d'échantillons indépendants
Test de Levene sur
l'égalité des variances
F
BHRC
Hypothèse de
variances égales
Hypothèse de
variances inégales
Sig.
,005
,943
Test-t pour égalité des moyennes
t
Sig.
(bilatérale)
ddl
Différence
moyenne
Différence
écart-type
Intervalle de confiance
95% de la différence
Inférieure
Supérieure
,391
73
,697
,14462517
,370012514
********
,882231634
,445
32,996
,659
,14462517
,324841796
********
,805523907
301
Annexes
CAPRIS
Statistiques de groupe
BHRC
CAPRIS
1
N
0
35
Moyenne
-,437527
Ecart-type
********
40
-,261130
********
Erreur
standard
moyenne
,28598799
,14567631
Test d'échantillons indépendants
Test de Levene sur
l'égalité des variances
F
BHRC
Hypothèse de
variances égales
Sig.
1,954
Test-t pour égalité des moyennes
t
,166
Hypothèse de
variances inégales
Sig.
(bilatérale)
ddl
Différence
moyenne
Différence
écart-type
,573
-,17639748
,311391377
********
,444349886
-,550
50,869
,585
-,17639748
,320952828
********
,467982622
Testa
RIA
N
40
Rang moyen
37,78
1
35
37,19
Total
75
Somme
des rangs
1473,50
1301,50
Supérieure
73
CAPRIS
CAPRIS
0
Inférieure
-,566
Annexe 8. 2. Résultats du test de Mann-Whitney
Rangs
Intervalle de confiance
95% de la différence
U de Mann-Whitney
W de Wilcoxon
Z
Signification
asymptotique (bilatérale)
RIA
671,500
1301,500
-,119
,905
a. Critère de regroupement : CAPRIS
302
Annexes
KRACH
Testa
Rangs
RIA
KRASH
0
N
31
Rang moyen
39,67
1
44
30,24
Total
75
Somme
des rangs
2261,00
514,00
RIA
361,000
514,000
-1,587
U de Mann-Whitney
W de Wilcoxon
Z
Signification
asymptotique (bilatérale)
,113
a. Critère de regroupement : KRASH
AUD
Rangs
RIA
BHRC
27
Rang moyen
43,72
Somme
des rangs
1180,50
1
48
33,93
1594,50
Total
75
0
27
40,74
1100,00
1
48
35,64
1675,00
Total
75
AUD
0
N
Testa
U de Mann-Whitney
W de Wilcoxon
Z
Signification
asymptotique (bilatérale)
RIA
466,500
1594,500
-1,886
BHRC
547,000
1675,000
-,983
,059
,326
a. Critère de regroupement : AUD
SECT
Rangs
RIA
BHRC
39
Rang moyen
37,86
Somme
des rangs
1438,50
1
36
37,13
1336,50
Total
75
0
39
36,45
1385,00
1
36
38,61
1390,00
Total
75
SECT
0
N
Testa
U de Mann-Whitney
W de Wilcoxon
Z
Signification
asymptotique (bilatérale)
RIA
670,500
1336,500
-,146
BHRC
644,000
1385,000
-,433
,884
,665
a. Critère de regroupement : SECT
303
Annexes
Annexe 8. 3. Résultats du test de Kolmogorov-Smirnov pour les distributions des variables nominales sur les deux groupes
Test de Kolmogorov-Smirnov à un échantcillon
c
Test de Kolmogorov-Smirnov à un échantillon
N
Paramètres normaux
a,b
Différences les plus
extrêmes
Moyenne
Ecart-type
Absolue
Positive
Négative
Z de Kolmogorov-Smirnov
Signification asymptotique (bilatérale)
SEM
44
9,34E-02
BHRC
44
-,377786
,23827
1,399794
,274
,274
-,191
2,069
,154
,147
-,154
1,162
,000
,134
N
Paramètres normaux
a,b
Différences les plus
extrêmes
Moyenne
Ecart-type
Absolue
Positive
Négative
Z de Kolmogorov-Smirnov
Signification asymptotique (bilatérale)
a. La distribution à tester est gaussienne.
a. La distribution à tester est gaussienne.
b. Calculée à partir des données.
b. Calculée à partir des données.
c. KRACH = 0
c. KRACH = 1
Test de Kolmogorov-Smirnov à un échantillonc
SEM
N
Paramètres normaux
Différences les plus
extrêmes
a,b
Moyenne
Ecart-type
Absolue
Positive
Négative
Z de Kolmogorov-Smirnov
Signification asymptotique (bilatérale)
SEM
31
1,95E-02
BHRC
31
-,233161
,35882
1,099767
,351
,351
-,317
1,447
,143
,115
-,143
,591
,030
,876
c
Test de Kolmogorov-Smirnov à un échantillon
27
,15847
BHRC
27
-,384681
,33818
1,914947
,384
,384
-,260
1,996
,291
,148
-,291
1,512
,001
,021
N
Paramètres normaux
Différences les plus
extrêmes
a,b
Moyenne
Ecart-type
Absolue
Positive
Négative
Z de Kolmogorov-Smirnov
Signification asymptotique (bilatérale)
a. La distribution à tester est gaussienne.
b. Calculée à partir des données.
a. La distribution à tester est gaussienne.
c. AUD = 0
c. AUD = 1
b. Calculée à partir des données.
304
SEM
48
2,93E-02
BHRC
48
-,321513
,21116
,85899872
,210
,210
-,190
1,436
,055
,055
-,047
,377
,032
,999
Annexes
Test de Kolmogorov-Smirnov à un échantcillon
N
Paramètres normaux
a,b
Différences les plus
extrêmes
Moyenne
Ecart-type
Absolue
Positive
Négative
Z de Kolmogorov-Smirnov
Signification asymptotique (bilatérale)
Test de Kolmogorov-Smirnov à un échantillon
SEM
40
7,82E-02
BHRC
40
-,261130
,24695
,90974832
,292
,292
-,217
1,826
,125
,068
-,125
,778
,003
,581
a. La distribution à tester est gaussienne.
SEM
N
Paramètres normaux
a,b
Différences les plus
extrêmes
Moyenne
Ecart-type
35
7,45E-02
BHRC
35
-,437527
,29670
1,691928
,274
,274
-,230
1,619
,195
,141
-,195
1,151
,011
,141
Absolue
Positive
Négative
Z de Kolmogorov-Smirnov
Signification asymptotique (bilatérale)
b. Calculée à partir des données.
a. La distribution à tester est gaussienne.
b. Calculée à partir des données.
c. CAPRIS = 0
c. CAPRIS = 1
Test de Kolmogorov-Smirnov à un échantcillon
Test de Kolmogorov-Smirnov à un échantillon
N
Paramètres normaux
Différences les plus
extrêmes
a,b
Moyenne
Ecart-type
Absolue
Positive
Négative
Z de Kolmogorov-Smirnov
Signification asymptotique (bilatérale)
a. La distribution à tester est gaussienne.
SEM
39
7,71E-02
BHRC
39
-,444829
,29943
1,727051
,234
,234
-,200
1,446
,197
,100
-,197
1,211
,031
,106
c
c
SEM
N
Paramètres normaux
a,b
Différences les plus
extrêmes
Moyenne
Ecart-type
Absolue
Positive
Négative
Z de Kolmogorov-Smirnov
Signification asymptotique (bilatérale)
b. Calculée à partir des données.
a. La distribution à tester est gaussienne.
b. Calculée à partir des données.
c. SECT = 0
c. SECT = 1
305
36
7,57E-02
BHRC
36
-,238723
,23864
,72126836
,324
,324
-,234
1,945
,165
,133
-,165
,992
,001
,279
Annexes
Annexe 9. Résultats du test de Kolmogorov Smirnov (variables continues)
Test de Kolmogorov-Smirnov à un échantillon
SC1
75
75
75
75
75
75
AGE
75
8,59
22,07
6,39
8,55
11,28
56,89
7,97
2,287
4,166
2,558
2,586
2,646
6,910
5,559
Absolue
,130
,098
,148
,123
,160
,155
,127
Positive
,130
,078
,089
,107
,096
,069
,127
N
Paramètres normaux
a,b
Moyenne
Ecart-type
Différences les plus
extrêmes
Négative
Z de Kolmogorov-Smirnov
Signification asymptotique (bilatérale)
SC2
SC3
SC4
SC5
ST
-,114
-,098
-,148
-,123
-,160
-,155
-,105
1,115
,839
1,273
1,271
1,376
1,332
1,096
,166
,482
,078
,081
,045
,057
,180
a. La distribution à tester est gaussienne.
b. Calculée à partir des données.
Test de Kolmogorov-Smirnov à un échantillon
LnTAIL
75
N
Paramètres normaux
a,b
Moyenne
Ecart-type
Différences les plus
extrêmes
ENDET
75
RET
75
LnTAILOFF
75
RANG
75
ACT
9,55412
,13907
,67338
9,59861
3,46
,00628
1,006130
,128160
,175755
,875772
1,753
,289424
75
Absolue
,080
,140
,186
,092
,176
,096
Positive
,080
,138
,137
,092
,176
,096
Négative
-,044
-,140
-,186
-,056
-,175
-,083
,690
1,200
1,601
,794
1,518
,825
,728
,112
,012
,554
,020
,504
Z de Kolmogorov-Smirnov
Signification asymptotique (bilatérale)
a. La distribution à tester est gaussienne.
b. Calculée à partir des données.
306
Annexes
Annexe 10. Résultats des tests de corrélations
Annexe 10. 1. Résultats du test de Pearson
Corrélations paramétriques
Corrélations
AGE
AGE
Corrélation de Pearson
Sig. (bilatérale)
SC2
,230 *
,898
,148
,814
75
75
75
75
75
Corrélation de Pearson
,071
1
,158
,363 **
-,159
,071
,100
Sig. (bilatérale)
,545
,
,179
,001
,175
,545
,395
75
75
75
75
75
75
75
-,146
,158
1
,024
-,118
,022
-,049
,215
,179
,
,836
,316
,851
,679
Corrélation de Pearson
75
,049
75
75
75
75
75
75
Corrélation de Pearson
,015
,363 **
,024
1
-,183
-,210
-,076
Sig. (bilatérale)
,898
,001
,836
,
,119
,073
,518
75
75
75
75
75
75
75
Corrélation de Pearson
,170
-,159
-,118
-,183
1
,038
,016
Sig. (bilatérale)
,148
,175
,316
,119
,
,750
,894
75
75
75
75
75
75
75
-,028
,071
,022
-,210
,038
1
,108
,814
,545
,851
,073
,750
,
,360
75
75
75
75
75
75
75
N
Corrélation de Pearson
Sig. (bilatérale)
N
SC2
SC1
-,028
,215
N
SC1
ACT
,170
75
N
ACT
LnTAILOFF
,015
,545
Sig. (bilatérale)
LnTAILOFF
ENDET
-,146
,
N
ENDET
LnTAIL
,071
75
N
LnTAIL
1
Corrélation de Pearson
,230 *
,100
-,049
-,076
,016
,108
1
Sig. (bilatérale)
,049
,395
,679
,518
,894
,360
,
75
75
75
75
75
75
74
N
*. La corrélation est significative au niveau 0.05 (bilatéral).
**. La corrélation est significative au niveau 0.01 (bilatéral).
307
Annexes
Annexe 10. 2. Résultats du test de Spearman
Corrélations non paramétriques
Corrélations
Rho de Spearman
RET
Coefficient de corrélation
Sig. (bilatérale)
N
RANG
SC5
-,134
ST
-,037
,
,937
,656
,488
,256
,754
75
75
75
1,000
-,040
,032
-,287 *
,039
Sig. (bilatérale)
,937
,
,738
,746
,013
,742
75
75
75
-,053
-,040
1,000
,656
,738
75
75
Coefficient de corrélation
,082
,032
-,256 *
Sig. (bilatérale)
,488
,746
75
75
Coefficient de corrélation
N
Coefficient de corrélation
Sig. (bilatérale)
N
ST
SC4
,082
75
N
SC5
SC3
-,053
,009
Sig. (bilatérale)
SC4
RANG
,009
Coefficient de corrélation
N
SC3
RET
1,000
Coefficient de corrélation
Sig. (bilatérale)
N
75
75
75
75
75
-,256 *
-,089
,288 *
,
,028
,448
,013
75
75
75
1,000
-,167
,292 *
,028
,
,156
,011
75
75
75
75
-,134
-,287 *
-,089
-,167
1,000
,256
,013
,448
,156
,
75
,250 *
,032
75
75
75
75
75
-,037
,039
,288 *
,292 *
,250 *
,754
,742
,013
,011
,032
,
75
75
75
75
75
75
*. La corrélation est significative au niveau .05 (bilatéral).
308
75
1,000
Annexes
Annexe 11. Résultats des tests multivariés
Régression
Modèle 1
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
DUM2,
ENDET,
RET,
DUM1,
ACT, SCT,
RANG,
KRACH,
AUD, AGE,
SECT,
LnTAIL, a
CAPRIS
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,831 a
R-deux
,690
R-deux ajusté
,623
Erreur
standard de
l'estimation
,165657
Durbin-W
atson
2,053
a. Valeurs prédites : (constantes), DUM2, ENDET, RET, DUM1, ACT, SCT,
RANG, KRACH, AUD, AGE, SECT, LnTAIL, CAPRIS
b. Variable dépendante : RIA
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Somme
des carrés
3,664
ddl
14
Carré moyen
,282
,027
Résidu
1,647
60
Total
5,311
74
F
10,271
Signification
,000 a
a. Valeurs prédites : (constantes), DUM2, ENDET, RET, DUM1, ACT, SCT, RANG, KRACH,
AUD, AGE, SECT, LnTAIL, CAPRIS
b. Variable dépendante : RIA
309
Annexes
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Modèle
1
B
1,545
Erreur
standard
,260
SCT
-1,62E-02
,003
AGE
2,066E-03
,004
LnTAIL
-3,63E-02
(constante)
ENDET
RET
Coefficients
standardisés
Statistiques de
colinéarité
Bêta
t
5,933
Signification
,000
Tolérance
VIF
-,415
-5,373
,000
,864
1,157
,043
,552
,583
,869
1,150
,021
-,135
-1,717
,091
,832
1,202
,436
,167
,207
2,607
,012
,816
1,225
-,183
,116
-,119
-1,573
,121
,902
1,109
CAPRIS
-1,81E-02
,044
-,034
-,411
,682
,765
1,307
RANG
3,06E-02
,012
,199
,016
,802
1,247
AUD
-1,22E-02
,043
-----,022
2,477
---,286
,776
,872
1,147
ACT
9,54E-02
,071
,102
1,336
,186
,882
1,134
KRACH
-3,57E-02
,042
-,065
-,847
,400
,866
1,155
SECT
7,09E-02
,042
,132
1,706
,093
,861
1,162
DUM1
1,025
,180
,442
5,705
,000
,862
1,159
DUM2
-,793
,178
-,342
-4,449
,000
,876
1,141
a. Variable dépendante : RIA
Histogramme
Diagramme gaussien P-P de régression
Variable dépendante: RIA
Variable dépendante : RIA
1,0
30
Fréquence
20
10
Sigma = ,97
Moyenne = 0,00
0
N = 75,00
50
4,00
4,50
3,00
3,50
2,00
2,50
1,00
1,0
,500
0, 0
-,5,00
-1,50
-1,00
-2,50
-2,00
-3
Régression Résidu standardisé
Probabilité observée théorique
40
,8
,5
,3
0,0
0,0
,3
,5
,8
1,0
Probabilité cumulée observée
310
Annexes
Modèle 2
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
DUM2,
ENDET,
RET,
DUM1,
ACT, SCT,
RANG,
KRACH,
AUD, AGE,
SECT,
CAPRIS, a
LnTAILOFF
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,823 a
R-deux
,677
R-deux ajusté
,607
Erreur
standard de
l'estimation
,169159
Durbin-W
atson
2,005
a. Valeurs prédites : (constantes), DUM2, ENDET, RET, DUM1, ACT, SCT,
RANG, KRACH, AUD, AGE, SECT, CAPRIS, LnTAILOFF
b. Variable dépendante : RIA
ANOVAb
Modèle
1
Somme
des carrés
3,594
14
Carré moyen
,276
Résidu
1,717
60
,029
Total
5,311
74
Régression
ddl
F
9,661
Signification
,000 a
a. Valeurs prédites : (constantes), DUM2, ENDET, RET, DUM1, ACT, SCT, RANG, KRACH,
AUD, AGE, SECT, CAPRIS, LnTAILOFF
b. Variable dépendante : RIA
311
Annexes
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Modèle
1
(constante)
SCT
AGE
B
1,104
Erreur
standard
,350
-1,65E-02
1,104
1,334E-03
ENDET
Coefficients
standardisés
Statistiques de
colinéarité
Bêta
t
3,156
Signification
,002
Tolérance
VIF
,003
-,422
-5,313
,000
,855
1,170
,004
,028
,351
,727
,876
1,142
,383
,170
,182
2,250
,028
,825
1,212
-,191
,120
-,124
-1,591
,117
,884
1,131
LnTAILOFF
-1,58E-02
,026
,545
,755
1,324
-3,32E-02
,044
-,051
-,062
-,608
CAPRIS
-,752
,455
,797
1,255
RANG
3,31E-02
,013
,215
2,624
,011
,800
1,250
AUD
-6,16 E-03
,046
,000
-,163
,871
,779
1,283
ACT
7,12E-02
,074
,076
,957
,343
,845
1,184
KRACH
-3,01E-02
,044
-,055
-,690
,493
,845
1,183
SECT
7,73E-02
,043
,144
1,817
,074
,854
1,171
DUM1
1,028
,184
,443
5,593
,000
,858
1,165
DUM2
-,841
,179
-,363
-4,686
,000
,900
1,111
RET
a. Variable dépendante : RIA
Histogramme
Diagramme gaussien P-P de régression
Variable dépendante : RIA
Variable dépendante: RIA
1,0
20
Fréquence
10
Sigma = ,93
Moyenne = 0,00
0
N = 75,00
50
4,00
4,50
3,00
3,50
2,00
2,50
1,00
1,0
,500
0, 0
-,5,00
-1,50
-1,00
-2,50
-2
Régression Résidu standardisé
Probabilité observée théorique
30
,8
,5
,3
0,0
0,0
,3
,5
,8
1,0
Probabilité cumulée observée
312
Annexes
Modèle 3
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
Variables
éliminées
Méthode
D5
D4, D3, D2,
D1, RET,
ACT,
ENDET,
SCT,
KRACH,
RANG,
SECT,
LnTAIL,
AGE,
CAPRIS,
a
AUD
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
R-deux
,834
,913 a
R-deux ajusté
,780
Erreur
standard de
l'estimation
,624878555
Durbin-W
Atson
1,880
a. Valeurs prédites : (constantes) D5, D4, D3, D2, D1, RET, ACT,
ENDET, SCT, KRACH, RANG, SECT, LnTAIL, AGE, CAPRIS, AUD
b. Variable dépendante : BHRC
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
107,877
ddl
18
Carré moyen
5,993
21,476
56
,390
129,353
74
F
15,349
Signification
,000 a
a. Valeurs prédites : (constantes), D5, D4, D3, D2, D1, RET, ACT, ENDET, SCT,
KRACH, RANG, SECT, LnTAIL, AGE, CAPRIS, AUD
b. Variable dépendante : BHRC
313
Annexes
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Modèle
1
B
(constante)
,440
Coefficients
standardisés
Erreur
standard
,987
Statistiques de
colinéarité
Bêta
t
Signification
,657
Tolérance
,446
VIF
SCT
2,12E-02
,012
,110
1,771
,082
,781
1,280
AGE
6,226E-03
,015
,026
,411
,683
,754
1,326
LnTAIL
2,92E-02
,084
,022
,349
,728
,754
1,326
ENDET
-1,719
,659
-,166
-2,611
,012
,751
1,332
RET
,406
,442
,054
,918
,362
,885
1,130
CAPRIS
,288
,168
,109
1,714
,092
,752
1,331
RANG
-,158
,048
-,208
-3,265
,002
,745
1,342
AUD
,374
,175
,136
2,135
,037
,741
1,350
ACT
-,180
,281
-,039
-,642
,523
,811
1,233
,108
,166
,040
,650
,518
,795
1,258
,164
-,027
-,439
,662
,784
1,275
KRACH
SECT
-7,209E-02
D1
3,518
,673
,307
5,231
,000
,875
1,143
D2
-7,952
,707
-,694
-11,251
,000
,792
1,262
D3
2,878
,675
,251
4,264
,000
,869
1,151
D4
-3,587
,678
-,313
-5,288
,000
,860
1,163
D5
-3,080
,702
-,269
-4,386
,000
,803
1,245
a. Variable dépendante : BHRC
Histogramme
Diagramme gaussien P-P de régression
Variable dépendante : BHRC
Variable dépendante: BHRC
1,0
20
Fréquence
10
Sigma = ,94
Moyenne = 0,00
0
N = 75,00
00
3,50
2,00
2,50
1,00
1,0
,500
0, 0
-,5,00
-1,50
-1,00
-2,50
-2,00
-3,50
-3,00
-4,50
-4,00
-5
Régression Résidu standardisé
Probabilité observée théorique
30
,8
,5
,3
0,0
0,0
,3
,5
,8
1,0
Probabilité cumulée observée
314
Annexes
Modèle 4
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
Variables
éliminées
Méthode
LnTAILOF
F,
ENDET,
D3, D2, D1,
SCT, D5,
RET, D4,
ACT,
CAPRIS,
KRACH,
SECT,
AGE,
RANG,
a
AUD
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,913 a
R-deux
,834
R-deux ajusté
,780
Erreur
standard de
l'estimation
,624730128
Durbin-W
atson
1,960
a. Valeurs prédites : (constantes), LnTAILOFF,ENDET, D3, D2, D1,
SCT, D5, RET, D4, , ACT, CAPRIS, KRACH, SECT, AGE, RANG, AUD
b. Variable dépendante : BHRC
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
107,888
ddl
18
Carré moyen
5,994
21,466
56
,390
129,353
74
F
15,357
Signification
,000 a
a. Valeurs prédites : (constantes), LnTAILOFF, ENDET, D3, D2, D1, SCT, D5, DET, D4,
ACT, CAPRIS, KRASH, SECT, AGE, RANG, AUD
b. Variable dépendante : BHRC
315
Annexes
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Modèle
1
B
-,166
Erreur
standard
1,303
SCT
2,13E-02
,012
AGE
4,813E-03
,015
(constante)
ENDET
Coefficients
standardisés
Statistiques de
colinéarité
Bêta
t
-,127
Signification
,899
Tolérance
VIF
,111
1,792
,079
,790
1,265
,020
,319
,751
,761
1,315
-1,634
,657
-,157
-2,488
,016
,755
1,325
DET
,416
,445
,055
,934
,354
,874
1,144
CAPRIS
,292
,166
,110
1,757
,084
,764
1,310
RANG
-,159
,049
-,210
-3,256
,002
,728
1,373
AUD
,396
,185
,144
2,136
,037
,663
1,507
ACT
-,225
,290
-,049
-,775
,441
,758
1,320
KRASH
9,999E-02
,170
,037
,590
,558
,761
1,314
SECT
-5,992E-02
,165
-,023
-,363
,718
,774
1,292
D1
3,523
,673
,308
5,238
,000
,874
1,144
D2
-8,046
,724
-,703
-11,118
,000
,755
1,324
D3
2,844
,665
,248
4,279
,000
,896
1,117
D4
-3,547
,672
-,310
-5,278
,000
,876
1,141
-3,017
,695
-,264
-4,339
,000
,818
1,222
,026
,385
,702
,686
1,457
D5
LnTAILOFF
3,880E-02
,101
a. Variable dépendante : BHRC
Histogramme
Diagramme gaussien P-P de régression
Variable dépendante : BHRC
Variable dépendante: BHRC
1,0
20
Fréquence
10
Sigma = ,96
Moyenne = 0,00
0
N = 75,00
00
3,50
2,00
2,50
1,00
1,0
,500
0, 0
-,5,00
-1,50
-1,00
-2,50
-2,00
-3,50
-3,00
-4,50
-4,00
-5,50
-5
Régression Résidu standardisé
Probabilité observée théorique
30
,8
,5
,3
0,0
0,0
,3
,5
,8
1,0
Probabilité cumulée observée
316
Annexes
Modèle 1#
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
DUM2,
ENDET,
RET, SC2,
ACT,
DUM1,
SC5,
KRACH,
AUD,
CAPRIS,
SC1, SC4,
LnTAIL,
a
SECT
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,816 a
R-deux
,667
R-deux ajusté
,587
Erreur
standard de
l'estimation
,173232
Durbin-W
atson
1,925
a. Valeurs prédites : (constantes), DUM2, ENDET, RET, SC2, ACT, DUM1,
SC5, KRACH, AUD, CAPRIS, SC1, SC4, LnTAIL, SECT
b. Variable dépendante : RIA
ANOVAb
Modèle
1
Somme
des carrés
3,540
15
Carré moyen
,253
Résidu
1,771
59
,030
Total
5,311
74
Régression
ddl
F
8,426
Signification
,000 a
a. Valeurs prédites : (constantes), DUM2, ENDET, RET, SC2, ACT, DUM1, SC5, KRACH,
AUD, CAPRIS, SC1, SC4, LnTAIL, SECT
b. Variable dépendante : RIA
317
Annexes
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Modèle
1
Coefficients
standardisés
Erreur
standard
,259
Statistiques de
colinéarité
SC1
B
1,349
-0,011
-1,19E-02
,010
-,101
-1,243
,219
,850
1,176
SC2
-2,08E-02
,005
-,322
-4,005
,000
,875
1,143
SC4
-1,77E-02
,009
-,170
-2,058
,044
,828
1,208
SC5
-6,48E-03
,009
-,064
-,762
,449
,811
1,232
LnTAIL
-4,64E-02
(constante)
ENDET
DET
Bêta
t
5,214
Signification
,000
Tolérance
VIF
,022
-,173
-2,086
,041
,820
1,219
,491
,173
,233
2,839
,006
,836
1,196
-,129
,125
-,084
-1,035
,305
,856
1,169
-,657
CAPRIS
-2,863E-02
,044
AUD
-1,11E-02
,045
ACT
5,15E-02
,074
KRASH
-3,36E-02
,044
SECT
6,02E-02
,046
DUM1
1,008
,193
DUM2
-,726
,184
-,053
,514
,857
1,167
-,248
,805
,871
1,148
,055
,699
,488
,905
1,105
-,062
-,765
,447
,870
1,150
,075
1,696
,095
,775
1,291
,435
5,237
,000
,820
1,219
-,313
-3,945
,000
,899
1,112
-,020
a. Variable dépendante : RIA
Histogramme
Diagramme gaussien P-P de régression
Variable dépendante : RIA
Variable dépendante: RIA
1,0
20
Fréquence
10
Sigma = ,93
Moyenne = 0,00
0
N = 75,00
00
4,50
3,00
3,50
2,00
2,50
1,00
1,0
,500
0, 0
-,5,00
-1,50
-1,00
-2,50
-2,00
-3,50
-3
Régression Résidu standardisé
Probabilité observée théorique
30
,8
,5
,3
0,0
0,0
,3
,5
,8
1,0
Probabilité cumulée observée
318
Annexes
Modèle 2#
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
DUM2,
ENDET,
RET, SC2,
ACT,
DUM1,
RANG,
AUD,
KRACH,
LnTAIL,
SECT,
SC1,
CAPRIS,
a
SC3
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,816 a
R-deux
,665
R-deux ajusté
,586
Erreur
standard de
l'estimation
,173536
Durbin-W
atson
1,982
a. Valeurs prédites : (constantes), DUM2, ENDET, RET, SC2, ACT, DUM1,
RANG, AUD, KRACH, LnTAIL, SECT, SC1, CAPRIS, SC3
b. Variable dépendante : RIA
ANOVAb
Modèle
1
Somme
des carrés
3,534
15
Carré moyen
,252
Résidu
1,777
59
,030
Total
5,311
74
Régression
ddl
F
8,382
Signification
,000 a
a. Valeurs prédites : (constantes), DUM2, ENDET, DET, SC2, ACT, DUM1, RANG, AUD,
KRASH, LnTAIL, SECT, SC1, CAPRIS, SC3
b. Variable dépendante : RIA
319
Annexes
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Modèle
1
B
1,236
Erreur
standard
,257
SC1
-7,06E-03
,010
SC2
-2,28E-02
,005
SC3
-1,61E-03
,009
LnTAIL
-3,80E-02
,022
,407
-,196
(constante)
ENDET
RET
CAPRIS
Coefficients
standardisés
Statistiques de
colinéarité
Bêta
t
4,815
Signification
,000
Tolérance
-,060
-,713
,478
,806
1,241
-,352
-4,285
,000
,840
1,190
-,015
-,173
,863
,722
1,386
-,142
-1,721
,090
,838
1,193
,175
,193
2,332
,023
,824
1,213
,125
-,128
-1,570
,122
,853
1,172
-,036
,972
,749
1,336
-,003
VIF
-1,671E-03
,047
RANG
2,75E-02
,013
,179
2,066
,043
,759
1,317
AUD
-7,84E-03
,046
-,014
-,170
,866
,825
1,212
ACT
5,20E-02
,075
,056
,689
,494
,865
1,156
KRACH
-3,74E-02
,044
-,068
-,846
,401
,866
1,155
SECT
7,11E-02
,045
,133
1,684
,098
,820
1,219
DUM1
1,023
,194
,441
5,270
,000
,811
1,233
DUM2
-,848
,186
-,366
-4,565
,000
,884
1,131
a. Variable dépendante : RIA
Histogramme
Diagramme gaussien P-P de régression
Variable dépendante : RIA
Variable dépendante: RIA
1,0
20
Fréquence
10
Sigma = ,92
Moyenne = 0,00
0
N = 75,00
00
4,50
3,00
3,50
2,00
2,50
1,00
1,0
,500
0, 0
-,5,00
-1,50
-1,00
-2,50
-2,00
-3
Régression Résidu standardisé
Probabilité observée théorique
30
,8
,5
,3
0,0
0,0
,3
,5
,8
1,0
Probabilité cumulée observée
320
Annexes
Modèle 3 #
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
Variables
éliminées
Méthode
D5, D4,
D3, D2, D1,
SC1, SC2,
ENDET,
RET, ACT,
KRACH,
CAPRIS,
LnTAIL,
SECT,
AUD, SC4,
a
RANG
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,903 a
R-deux
,816
R-deux ajusté
,756
Erreur
standard de
l'estimation
,657718880
Durbin-W
atson
1,909
a. Valeurs prédites : (constantes), D5, D4, D3, D2, D1, SC1, SC2,
ENDET, DET, ACT, KRASH, CAPRIS, LnTAIL, SECT, AUD, SC4, RANG
b. Variable dépendante : BHRC
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
105,561
ddl
18
Carré moyen
5,864
23,793
56
,433
129,353
74
F
13,557
Signification
,000 a
a. Valeurs prédites : (constantes), D5, D4, D3, D2, D1, SC1, SC2, ENDET, RET, ACT,
KRACH, CAPRIS, LnTAIL, SECT, AUD, SC4, RANG
b. Variable dépendante : BHRC
321
Annexes
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Modèle
1
Coefficients
standardisés
(constante)
B
4,653E-03
Erreur
standard
,954
SC1
9,330E-03
,037
SC2
2,68E-02
,020
SC4
6,44E-02
,037
LnTAIL
1,28E-02
,086
ENDET
-1,536
,677
RET
,479
,482
CAPRIS
,378
,176
RANG
-,187
,055
AUD
,363
,181
ACT
-,218
,289
KRASH
,161
,171
,181
SECT
-8,052E-02
Bêta
Statistiques de
colinéarité
t
Signification
,996
Tolérance
,005
VIF
,016
,255
,799
,849
1,177
,084
1,327
,190
,839
1,191
,125
1,789
,046
,654
1,530
,010
,149
,882
,798
1,253
-,148
-2,268
,027
,786
1,272
,063
,995
,324
,826
1,210
,067
2,052
,018
,757
1,321
-,246
-3,052
,001
,649
1,542
,132
2,007
,050
,773
1,294
-,047
-,754
,454
,845
1,184
,060
,943
,350
,834
1,199
,030
-,445
,658
,713
1,402
D1
3,540
,703
,309
5,038
,000
,888
1,126
D2
-8,404
,756
-,734
-11,110
,000
,766
1,305
D3
2,841
,714
,248
3,980
,000
,861
1,162
D4
-3,289
,746
-,287
-4,411
,000
,789
1,268
D5
-3,053
,725
-,267
-4,211
,000
,834
1,199
a. Variable dépendante : BHRC
Histogramme
Diagramme gaussien P-P de régression
Variable dépendante : BHRC
Variable dépendante: BHRC
1,0
20
Fréquence
10
Sigma = ,92
Moyenne = 0,00
0
N = 75,00
50
2,00
2,50
1,00
1,0
,500
0, 0
-,5,00
-1,50
-1,00
-2,50
-2,00
-3,50
-3,00
-4,50
-4
Régression Résidu standardisé
Probabilité observée théorique
30
,8
,5
,3
0,0
0,0
,3
,5
,8
1,0
Probabilité cumulée observée
322
Annexes
Modèle 4#
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
Variables
éliminées
Méthode
SC5,
D5, D1, D4,
D2, D3,
RET, ACT,
SC3,
KRACH,
SC1,
ENDET,
CAPRIS,
AGE, AUD,
LnTAIL,
a
SECT
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,899 a
R-deux
,809
R-deux ajusté
,742
Erreur
standard de
l'estimation
,676240293
Durbin-W
atson
1,914
a. Valeurs prédites : (constantes), SC5, D5, D1, D4, D2, D3, RET,
ACT, SC3, KRACH, SC1, ENDET, CAPRIS, AGE, AUD, LnTAIL, SECT
b. Variable dépendante : BHRC
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
104,659
ddl
19
Carré moyen
5,508
24,694
55
,457
129,353
74
F
12,045
Signification
,000 a
a. Valeurs prédites : (constantes), SC5, D5, D1, D4, D2, D3, RET, ACT, SC3,
KRACH, SC1, ENDET, CAPRIS, AGE, AUD, LnTAIL, SECT
b. Variable dépendante : BHRC
323
Annexes
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Modèle
1
B
(constante)
,250
Coefficients
standardisés
Erreur
standard
1,036
Statistiques de
colinéarité
Bêta
t
Signification
,810
Tolérance
,241
VIF
,814
,419
,875
1,143
SC1
3,013E-02
,037
,052
SC3
3,36E-02
,035
,065
,946
,348
,760
1,315
SC5
5,65E-02
,034
,112
1,478
,199
,788
1,269
AGE
-,74E-03
,016
-,007
-,107
,915
,769
1,300
LnTAIL
2,413E-02
,091
,018
,266
,791
,751
1,332
ENDET
-1,574
,721
-,151
-2,182
,033
,734
1,363
7,439E-02
RET
CAPRIS
AUD
,499
,010
,149
,882
,814
1,229
,437
,178
,165
2,454
,017
,780
1,282
,302
,188
,110
2,107
,014
,754
1,327
,295
,769
,804
1,243
ACT
8,985E-02
,305
KRACH
9,614E-02
,179
,036
,536
,594
,798
1,253
SECT
-5,39E-02
,184
-,020
-,294
,770
,735
1,361
D1
3,536
,730
,309
4,847
,000
,871
1,148
D2
-7,614
,751
-,665
-10,134
,000
,821
1,218
D3
2,550
,720
,223
3,541
,001
,894
1,118
D4
-3,536
,727
-,309
-4,866
,000
,878
1,139
D5
-2,668
,744
-,233
-3,584
,001
,837
1,195
D6
-1,702
,721
-,149
-2,363
,022
,893
1,120
D7
1,976
,754
,173
2,619
,011
,815
1,228
,020
a. Variable dépendante : BHRC
Histogramme
Diagramme gaussien P-P de régression
Variable dépendante : BHRC
Variable dépendante: BHRC
1,0
20
Fréquence
10
Sigma = ,96
Moyenne = 0,00
0
N = 75,00
00
3,,50
2 00
2,50
1,00
1,0
,500
0, 0
-,5,00
-1,50
-1,00
-2,50
-2,00
-3,50
-3,00
-4,50
-4,00
-5,50
-5
Régression Résidu standardisé
Probabilité observée théorique
30
,8
,5
,3
0,0
0,0
,3
,5
,8
1,0
Probabilité cumulée observée
324
Annexes
Modèle 5#
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
Variables
éliminées
Méthode
D5,
D4, D3, D2,
D1, RET,
ACT,
KRACH,
CAPRIS,
SEM,
LnTAILOF
a
F, AGE
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
Récapitulatif du modèleb
Modèle
1
R
,867 a
R-deux
,752
R-deux ajusté
,693
Erreur
standard de
l'estimation
,737565464
Durbin-W
atson
2,111
a. Valeurs prédites : (constantes), D5, D4, D3, D2, D1, RET, ACT,
KRACH, CAPRIS, SEM, LnTAILOFF, AGE
b. Variable dépendante : BHRC
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
97,257
ddl
15
Carré moyen
6,947
32,096
59
,544
129,353
74
F
12,770
Signification
,000 a
a. Valeurs prédites : (constantes), D5, D4, D3, D2, D1, RET, ACT, KRACH, CAPRIS,
SEM, LnTAILOFF, AGE
b. Variable dépendante : BHRC
325
Annexes
Coefficientsa
Coefficients non
standardisés
Modèle
1
B
(constante)
AGE
,195
CAPRIS
ACT
KRACH
Erreur
standard
1,164
-4,97E-03
RET
Coefficients
standardisés
Statistiques de
colinéarité
Bêta
t
Signification
,868
Tolérance
,167
VIF
,017
-,021
-,285
,777
,792
1,263
,328
,532
,043
,617
,539
,852
1,173
,338
,188
,128
1,799
,077
,834
1,199
3,27E-02
,326
,007
,100
,920
,835
1,198
2,745E-02
,192
,010
,143
,887
,828
1,208
RIA
,359
,072
,995
,324
,795
1,257
5,29E-02
,110
,035
,481
,632
,805
1,242
D1
3,506
,775
,306
4,524
,000
,918
1,089
D2
-7,494
,784
-,654
-9,560
,000
,897
1,114
D3
2,581
,819
,225
3,151
,003
,822
1,216
D4
-2,943
,771
-,257
-3,816
,000
,927
1,079
D5
-2,625
,793
-,229
-3,313
,002
,878
1,139
LnTAILOFF
,357
a. Variable dépendante : BHRC
Histogramme
Diagramme gaussien P-P de régression
Variable dépendante : BHRC
Variable dépendante: BHRC
1,0
20
Fréquence
10
Sigma = ,92
Moyenne = 0,00
0
N = 75,00
50
2,00
2,50
1,00
1,0
,500
0, 0
-,5,00
-1,50
-1,00
-2,50
-2,00
-3,50
-3,00
-4,50
-4
Régression Résidu standardisé
Probabilité observée théorique
30
,8
,5
,3
0,0
0,0
,3
,5
,8
1,0
Probabilité cumulée observée
326
Annexes
Annexe 12. Résultats du test de White
Modèle 1
imtest, white
White's test for Ho: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity
chi2(74) = 75.00
Prob > chi2 = 0.4453
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
Source
chi2
df
p
Heteroskedasticity
75.00 74 0.4453
Skewness
15.63 11 0.1554
Kurtosis
2.35 1 0.1254
Total
91.98
85
0.2836
Modèle 2
imtest, white
White's test for Ho: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity
chi2(74) = 75.00
Prob > chi2 = 0.4453
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
Source
chi2
df
p
Heteroskedasticity
75.00 74 0.4453
Skewness
14.49 11 0.2070
Kurtosis
2.77 1 0.0962
Total
91.26
85
0.3017
327
Annexes
Modèle 3
imtest, white
White's test for Ho: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity
chi2(74) = 75.00
Prob > chi2 = 0.4453
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
Source
chi2
df
p
Heteroskedasticity
75.00 74 0.4453
Skewness
11.88 11 0.3725
Kurtosis
1.44 1 0.2309
Total
87.32
85
0.4101
Modèle 4
imtest, white
White's test for Ho: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity
chi2(74) = 75.00
Prob > chi2 = 0.4453
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
Source
chi2
df
p
Heteroskedasticity
75.00 74 0.4453
Skewness
19.55 12 0.0760
Kurtosis
2.79 1 0.0949
Total
96.34
86
0.2091
328
Annexes
Modèle 1#
imtest, white
White's test for Ho: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity
chi2(74) = 75.00
Prob > chi2 = 0.4453
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
Source
chi2
df
p
Heteroskedasticity
75.00 74 0.4453
Skewness
17.97 12 0.1167
Kurtosis
3.33 1 0.0682
Total
95.29
86
0.2312
Modèle 2#
imtest, white
White's test for Ho: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity
chi2(74) = 75.00
Prob > chi2 = 0.4453
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
Source
chi2
df
p
Heteroskedasticity
75.00 74 0.4453
Skewness
14.57 11 0.2029
Kurtosis
1.51 1 0.2186
Total
90.09
85
0.3323
329
Annexes
Modèle 3#
imtest, white
White's test for Ho: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity
chi2(74) = 75.00
Prob > chi2 = 0.4453
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
--------------------------------------------------Source |
chi2 df p
---------------------+----------------------------Heteroskedasticity | 75.00 74 0.4453
Skewness |
14.03 12 0.2987
Kurtosis |
1.38 1 0.2403
---------------------+----------------------------Total | 89.41 86 0.3793
---------------------------------------------------
Modèle 4#
imtest, white
White's test for Ho: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity
chi2(74) = 75.00
Prob > chi2 = 0.4453
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
--------------------------------------------------Source |
chi2 df p
---------------------+----------------------------Heteroskedasticity | 75.00 74 0.4453
Skewness |
12.45 12 0.4105
Kurtosis |
1.36 1 0.2443
---------------------+----------------------------Total | 87.80 86 0.4257
--------------------------------------------------.
330
Annexes
Modèle 5#
imtest, white
White's test for Ho: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity
chi2(74) = 75.00
Prob > chi2 = 0.4453
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
Source
chi2
df
p
Heteroskedasticity
75.00 74 0.4453
Skewness
17.97 12 0.1167
Kurtosis
3.33 1 0.0682
Total
95.29
86
0.2312
331
Annexes
Annexe 13. Résultats des régressions multivariées par périodes
Annexe 13. 1. Résultats des régressions multivariées (Avant/Après Octobre 1999)
Régressions multivariées (Avant octobre 1999)
Modèle1
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
AGE, ACT,
CAPRIS,
RET,
LnTAILOF
F, ST,
ENDET,
AUD,
LnTAIL,
a
RANG
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
1,239
,697
1,936
ddl
11
25
36
Carré moyen
,113
,028
F
4,039
Signification
,002a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, AGE, ACT, CAPRIS, RET, LnTAILOFF, ST,
ENDET, AUD, LnTAIL, RANG
b. Variable dépendante : RIA
332
Annexes
Modèle 1#
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
LnTAIL,
SC1,
SECT,
RET, SC4,
ACT,
CAPRIS,
AUD, SC2,
SC5, a
ENDET
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
1,192
,745
1,936
ddl
11
25
36
Carré moyen
,108
,030
F
3,636
Signification
,004a
a. Valeurs prédites : (constantes), LnTAIL, SC1, SECT, RET, SC4, ACT, CAPRIS, AUD,
SC2, SC5, ENDET
b. Variable dépendante : RIA
Modèle 4
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
AGE, ACT,
CAPRIS,
RET,
LnTAILOF
F, ST,
ENDET,
AUD,
LnTAIL,
a
RANG
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
333
Annexes
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
31,223
84,805
116,028
ddl
11
25
36
Carré moyen
2,838
3,392
F
,837
Signification
,607a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, AGE, ACT, CAPRIS, RET, LnTAILOFF, ST,
ENDET, AUD, LnTAIL, RANG
b. Variable dépendante : BHRC
Modèle 3#
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
ACT, RET,
CAPRIS,
SC2, SC4,
AUD,
LnTAIL,
SC1,
ENDET,
a
RANG
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
24,230
91,798
116,028
ddl
11
25
36
Carré moyen
2,203
3,672
F
,600
Signification
,811a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, ACT, RET, CAPRIS, SC2, SC4, AUD, LnTAIL,
SC1, ENDET, RANG
b. Variable dépendante : BHRC
334
Annexes
Régressions multivariées (Après octobre 1999)
Modèle 1
Variables introduites/éliminéesb
Variables
introduites
SECT,
AGE,
LnTAIL,
ENDET,
ST,
CAPRIS,
ACT,
LnTAILOF
F, RANG, a
AUD, RET
Modèle
1
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
1,498
2,032
3,529
ddl
11
27
38
Carré moyen
,136
,075
F
1,809
Signification
,102a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, AGE, LnTAIL, ENDET, ST, CAPRIS, ACT,
LnTAILOFF, RANG, AUD, RET
b. Variable dépendante : RIA
Modèle 1#
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
LnTAIL,
ENDET,
SC1, SC2,
ACT,
CAPRIS,
SC5, SC4,a
AUD, RET
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
335
Annexes
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
1,479
2,050
3,529
ddl
11
27
38
Carré moyen
,134
,076
F
1,771
Signification
,110a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, LnTAIL, ENDET, SC1, SC2, ACT, CAPRIS, SC5,
SC4, AUD, RET
b. Variable dépendante : RIA
Modèle 4
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
AGE,
LnTAIL,
ENDET,
ST,
CAPRIS,
ACT,
LnTAILOF
F, RANG, a
AUD, RET
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
3,539
9,422
12,961
ddl
11
27
38
Carré moyen
,322
,349
F
,922
Signification
,534a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, AGE, LnTAIL, ENDET, ST, CAPRIS, ACT,
LnTAILOFF, RANG, AUD, RET
b. Variable dépendante : BHRC
336
Annexes
Modèle 3#
Variables introduites/éliminéesb
Variables
introduites
SECT,
RANG,
CAPRIS,
SC1, SC2,
LnTAIL,
ACT,
ENDET,
SC4,a AUD,
RET
Modèle
1
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
3,785
9,176
12,961
ddl
11
27
38
Carré moyen
,344
,340
F
1,013
Signification
,462a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, RANG, CAPRIS, SC1, SC2, LnTAIL, ACT, ENDET,
SC4, AUD, RET
b. Variable dépendante : BHRC
Annexe 13. 2. Résultats des régressions multivariées (Avant/Après janvier 1999)
Régressions multivariées (Avant janvier 1999)
Modèle 1
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
LnTAIL,
AGE,
CAPRIS,
RET, ACT,
ST, AUD,
ENDET,
a
RANG
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
337
Annexes
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
,841
,083
,925
ddl
10
15
25
Carré moyen
,084
,006
F
15,166
Signification
,000a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, LnTAIL, AGE, CAPRIS, RET, ACT, ST, AUD,
ENDET, RANG
b. Variable dépendante : RIA
Modèle 1#
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
LnTAIL,
CAPRIS,
RET, SC2,
ACT, SC4,
SC5, AUD,
SC1, a
ENDET
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
,859
,065
,925
ddl
11
14
25
Carré moyen
,078
,005
F
16,801
Signification
,000a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, LnTAIL, CAPRIS, RET, SC2, ACT, SC4, SC5,
AUD, SC1, ENDET
b. Variable dépendante : RIA
338
Annexes
Modèle 4
Variables introduites/éliminéesb
Variables
introduites
LnTAILOF
F, RET,
CAPRIS,
SECT,
AGE, ACT,
ST,
ENDET,
AUD, a
RANG
Modèle
1
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
30,697
69,003
99,699
ddl
10
15
25
Carré moyen
3,070
4,600
F
,667
Signification
,738a
a. Valeurs prédites : (constantes), LnTAILOFF, RET, CAPRIS, SECT, AGE, ACT, ST,
ENDET, AUD, RANG
b. Variable dépendante : BHRC
Modèle 3#
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
LnTAIL,
CAPRIS,
RET, SC2,
ACT, SC4,
SC5, AUD,
SC1,
ENDET,
a
RANG
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
339
Annexes
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
31,720
67,980
99,699
ddl
12
13
25
Carré moyen
2,643
5,229
F
,505
Signification
,876a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, LnTAIL, CAPRIS, RET, SC2, ACT, SC4, SC5,
AUD, SC1, ENDET, RANG
b. Variable dépendante : BHRC
Régressions multivariées (Après janvier 1999)
Modèle 1
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
LnTAIL,
AGE,
ENDET,
ST,
CAPRIS,
RANG,
AUD,a ACT,
RET
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
1,649
2,737
4,386
ddl
10
37
47
Carré moyen
,165
,074
F
2,229
Signification
,038a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, LnTAIL, AGE, ENDET, ST, CAPRIS, RANG, AUD,
ACT, RET
b. Variable dépendante : RIA
340
Annexes
Modèle 1#
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
LnTAIL,
AUD, SC4,
ACT, SC1,
ENDET,
SC2,
CAPRIS, a
SC5, RET
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
1,757
2,629
4,386
ddl
11
36
47
Carré moyen
,160
,073
F
2,187
Signification
,038a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, LnTAIL, AUD, SC4, ACT, SC1, ENDET, SC2,
CAPRIS, SC5, RET
b. Variable dépendante : RIA
Modèle 4
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
LnTAILOF
F, AGE,
SECT,
CAPRIS,
RANG,
AUD, ACT,
ENDET,a
ST, RET
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
341
Annexes
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
3,114
24,966
28,080
ddl
10
37
47
Carré moyen
,311
,675
F
,461
Signification
,904a
a. Valeurs prédites : (constantes), LnTAILOFF, AGE, SECT, CAPRIS, RANG, AUD, ACT,
ENDET, ST, RET
b. Variable dépendante : BHRC
Modèle 3#
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
LnTAIL,
RANG,
AUD, SC2,
CAPRIS,
SC1, ACT,
SC4,
ENDET, a
SC5, RET
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
Annexe 13. 3. Résultats des régressions multivariées (Avant/Après mars 1999)
Régressions multivariées (Avant mars 2000)
Modèle 1
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
CAPRIS,
ACT, RET,
AUD, AGE,
ST, LnTAIL,
RANG, a
ENDET
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
342
Annexes
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
1,240
1,764
3,004
ddl
10
31
41
Carré moyen
,124
,057
F
2,178
Signification
,048a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, CAPRIS, ACT, RET, AUD, AGE, ST, LnTAIL,
RANG, ENDET
b. Variable dépendante : RIA
Modèle 1#
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
SC1,
LnTAIL,
SC4,
CAPRIS,
RET, ACT,
SC5, SC2,
AUD, a
ENDET
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
1,615
1,389
3,004
ddl
11
30
41
Carré moyen
,147
,046
F
3,172
Signification
,006a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, SC1, LnTAIL, SC4, CAPRIS, RET, ACT, SC5,
SC2, AUD, ENDET
b. Variable dépendante : RIA
343
Annexes
Modèle 4
Variables introduites/éliminéesb
Variables
introduites
SECT,
CAPRIS,
ACT, RET,
LnTAILOF
F, AGE, ST,
AUD,
ENDET,
a
RANG
Modèle
1
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
25,716
93,846
119,562
ddl
10
31
41
Carré moyen
2,572
3,027
F
,849
Signification
,587a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, CAPRIS, ACT, RET, LnTAILOFF, AGE, ST, AUD,
ENDET, RANG
b. Variable dépendante : BHRC
Modèle 3#
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
SC1,
LnTAIL,
SC4,
CAPRIS,
RET, ACT,
SC5, SC2,
AUD,
ENDET,
a
RANG
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
344
Annexes
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
28,552
91,011
119,562
ddl
12
29
41
Carré moyen
2,379
3,138
F
,758
Signification
,686a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, SC1, LnTAIL, SC4, CAPRIS, RET, ACT, SC5,
SC2, AUD, ENDET, RANG
b. Variable dépendante : BHRC
Régressions multivariées (Après mars 2000)
Modèle 1
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
ACT,
RANG, ST,
CAPRIS,
LnTAIL,
ENDET,
AGE,a AUD,
RET
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
1,049
1,230
2,279
ddl
10
21
31
Carré moyen
,105
,059
F
1,791
Signification
,125a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, ACT, RANG, ST, CAPRIS, LnTAIL, ENDET, AGE,
AUD, RET
b. Variable dépendante : RIA
345
Annexes
Modèle 1 #
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
ACT, SC1,
ENDET,
SC2,
LnTAIL,
CAPRIS,
SC4, AUD,
a
SC5, RET
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : RIA
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
1,083
1,196
2,279
ddl
11
20
31
Carré moyen
,098
,060
F
1,646
Signification
,160a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, ACT, SC1, ENDET, SC2, LnTAIL, CAPRIS, SC4,
AUD, SC5, RET
b. Variable dépendante : RIA
Modèle 4
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
LnTAILOF
F, ACT, ST,
RANG,
SECT,
CAPRIS,
ENDET,
AGE,a AUD,
RET
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
4,304
4,960
9,264
ddl
10
21
31
Carré moyen
,430
,236
F
1,822
Signification
,119a
a. Valeurs prédites : (constantes), LnTAILOFF, ACT, ST, RANG, SECT, CAPRIS, ENDET,
AGE, AUD, RET
b. Variable dépendante : BHRC
346
Annexes
Modèle 3#
Variables introduites/éliminéesb
Modèle
1
Variables
introduites
SECT,
ACT, SC1,
ENDET,
SC2,
LnTAIL,
CAPRIS,
SC4, AUD,
SC5,
RANG,
a
RET
Variables
éliminées
Méthode
,
Introduire
a. Toutes variables requises introduites
b. Variable dépendante : BHRC
ANOVAb
Modèle
1
Régression
Résidu
Total
Somme
des carrés
4,257
5,007
9,264
ddl
12
19
31
Carré moyen
,355
,264
F
1,346
Signification
,272a
a. Valeurs prédites : (constantes), SECT, ACT, SC1, ENDET, SC2, LnTAIL, CAPRIS, SC4,
AUD, SC5, RANG, RET
b. Variable dépendante : BHRC
347
Liste des tableaux
chapitre 1
Tableau 1- 1. Les motivations de l’introduction en bourse ............................................................... 23
Tableau 1-2. Les réticences liées à la décision d’introduction en bourse.......................................... 25
Tableau 1-3. Résumé des conditions d’accès au marché français..................................................... 29
Tableau 1- 4. Synthèse des procédures d’introduction sur le marché français.................................. 32
Tableau 1- 5. Synthèse des principales études sur la sous-évaluation des sociétés introduites en
bourse ................................................................................................................................................ 41
Tableau 1-6. Synthèse des études internationales sur la performance à long terme ......................... 68
Chapitre 2
Tableau 2-1. Principales obligations relatives à l’information périodique........................................ 91
Chapitre 3
Tableau 3-1. Les besoins en informations des investisseurs institutionnels selon le SRI ............... 146
Tableau 3- 2. Les besoins en informations selon le rapport Jenkins ............................................... 148
Tableau 3-3. Les mesures les plus appréciées par les investisseurs selon Eccles & Mavrinac (1995)
......................................................................................................................................................... 149
Tableau 3-4. Les besoins en informations selon Mavrinac et Siesfeld (1997)................................ 150
Tableau 3-5. Informations communiquées dans les prospectus d’introduction selon le rapport de
Calan Ramolino & Associés (1995)................................................................................................ 151
Tableau 3-6. Liste des items retenus dans l’étude........................................................................... 153
Tableau 3-7. Synthèse des études utilisant le modèle des entreprises de contrôle dans le calcul des
rendements à long terme ................................................................................................................. 163
Tableau 3-8 : Procédure de sélection de l’échantillon .................................................................... 170
Tableau 3-9. Distribution des introductions en bourse.................................................................... 170
Tableau 3-10. Répartition sectorielle des entreprises de l’échantillon............................................ 170
Tableau 3-11. Variables explicatives et relations prédites .............................................................. 178
Chapitre 4
Tableau 4-1. Statistiques descriptives des scores de divulgation .................................................... 184
Tableau 4-2. Pratiques de divulgation des informations générales sur l’entreprise ........................ 186
Tableau 4-3. Pratiques de divulgation des informations sur l’activité de l’entreprise et son
environnement................................................................................................................................. 187
Tableau 4-4. Pratiques de divulgation des informations non financières........................................ 190
Tableau 4- 5. Pratiques de divulgation des informations à caractère prévisionnel ......................... 191
Tableau 4- 6. Pratiques de divulgation des informations comptables et financières....................... 193
Tableau 4-7. Statistiques descriptives des variables explicatives ................................................... 194
Tableau 4- 8. La rentabilité initiale anormale des entreprises de l’échantillon............................... 199
Tableau 4- 9. Les rendements anormaux à long terme des entreprises de l’échantillon ................. 202
Tableau 4- 10. Résultats des tests bivariés des variables explicatives continues ............................ 206
Tableau 4- 11. Résultats des tests bivariés des variables explicatives nominales........................... 210
Tableau 4- 12. Résultats du test de normalité de Kolmogorov Smirnov......................................... 211
Tableau 4- 13. Résultats des tests de corrélations entre les variables ............................................ 213
Tableau 4-14. Résultats des régressions multivariées ..................................................................... 218
Tableau 4-15. Résumé des résultats des tests bivariés et multivariés ............................................. 231
Tableau 4- 16. Application des critères de Akaike et de Schwarz aux modèles de régression........ 233
Tableau 4-17 . Résumé des paramètres du test de stabilité des coefficients (test de Chow) ........... 235
348
Table des matières
REMERCIEMENTS ........................................................................................................................... …4
LISTE DES ABREVIATIONS ET ACRONYMES UTILISES............................................................. 5
SOMMAIRE ........................................................................................................................................... 6
INTRODUCTION GENERALE………………………………………………………………………………….7
PREMIÈRE PARTIE. CADRE CONCEPTUEL ET REVUE DE LITTERATURE……………………… 17
Chapitre 1. La performance à court et à long terme des titres lors des introductions en bourse .............................19
Section 1. L’organisation des introductions en bourse.......................................................................................20
1. 1. Les avantages et les contraintes de l’introduction en bourse.................................................................21
1. 1. 1. Les avantages de l’introduction en bourse....................................................................................21
1. 1. 2. Les contraintes liées à l’introduction en bourse............................................................................24
1. 2. Les étapes de l’introduction en bourse ..................................................................................................25
1. 2. 1. Choix des partenaires de l’introduction ........................................................................................26
1. 2. 1. 1. L’intermédiaire introducteur................................................................................................26
1. 2. 1. 2. Les commissaires aux comptes............................................................................................27
1. 2. 1. 3. L’agence de communication financière ...............................................................................27
1. 2. 2. Processus d’introduction en bourse ..............................................................................................27
1. 3. Les procédures d’introduction en bourse...............................................................................................30
1. 3. 1. Description des procédures d’introduction ...................................................................................30
1. 3. 2. Choix d’une procédure d’introduction en bourse et sous-évaluation initiale................................33
Section 2. La sous-évaluation des émissions initiales........................................................................................34
2. 1. Qu’est-ce que la sous-évaluation ? ........................................................................................................35
2. 1. 1. Définition......................................................................................................................................35
2. 1. 2. La sous évaluation : un coût implicite d’introduction ..................................................................36
2. 1. 3. La sous-évaluation et l’hypothèse d’efficience de marché ...........................................................36
2. 2. La sous-évaluation : une revue de la littérature.....................................................................................37
2. 2. 1. Les études américaines .................................................................................................................37
2. 2. 2. Les études réalisées ailleurs qu’aux Etats-Unis ............................................................................38
2. 3. Les explications à la sous-évaluation ....................................................................................................42
2. 3. 1. Les explications liées aux asymétries d’informations...................................................................42
2. 3. 1. 1. Asymétrie d’information entre l’entreprise et les investisseurs ...........................................43
2. 3. 1. 2. Asymétrie d’information entre l’entreprise et l’intermédiaire .............................................45
349
2. 3. 1. 3. Asymétrie d’information entre les investisseurs informés et non informés .........................47
2. 3. 1. 4. Asymétrie d’information entre les investisseurs et révélation d’informations privées ........50
2. 3. 2. Les explications alternatives à la sous-évaluation ........................................................................54
2. 3. 2. 1. Sous-évaluation comme assurance contre le risque de poursuites judiciaires .....................54
2. 3. 2. 2. Sous-évaluation comme conséquence du soutien des cours ................................................56
2. 3. 2. 3. Hypothèse de liquidité et de structure de propriété..............................................................57
2. 3. 2. 4. Sous-évaluation et conditions de marché.............................................................................58
2. 3. 2. 5. Autres hypothèses ................................................................................................................60
A. Hypothèse de l’aversion au risque .............................................................................................60
B. Le pouvoir de monopsone du banquier ......................................................................................61
C. La thèse des bulles spéculatives .................................................................................................61
D. Hypothèse du retard institutionnel .............................................................................................62
Section 3. La sous-performance à long terme des émissions initiales................................................................63
3. 1. Qu’est-ce que la sous-performance à long terme ?................................................................................64
3. 1. 1. Sous-performance : conséquence d’une surévaluation ? ..............................................................64
3. 1. 2. Dilemme de la sous-performance à long terme ............................................................................65
3. 2. La sous-performance à long terme : une revue de la littérature.............................................................65
3. 2. 1. Les études américaines .................................................................................................................65
3. 2. 2. Les études réalisées autres qu’aux Etats-Unis ..............................................................................67
3. 3. Proposition des facteurs explicatifs de la sous-performance à long terme ............................................69
3.3.1. Attitude des investisseurs et sous-performance à long terme .........................................................69
3. 3. 1. 1. Théorie de la finance comportementale ...............................................................................70
3. 3. 1. 2. L’excès de confiance ...........................................................................................................70
3. 3. 1. 3. L’excès d’optimisme des investisseurs ................................................................................71
3. 3. 2. Hypothèse des fenêtres d’opportunité (« windows opportunity ») ...............................................73
3. 3. 3. Hypothèse de gestion des résultats ...............................................................................................75
3. 3. 4. Les hypothèses alternatives de la sous-performance à long terme ...............................................78
3. 3. 4. 1. Retrait du marché et sous-performance à long terme...........................................................78
3. 3. 4. 2. Les changements organisationnels et sous-performance à long terme................................79
3. 3. 4. 3. Excès d’optimisme des analystes........................................................................................80
Conclusion du chapitre 1 ........................................................................................................................................81
Chapitre 2. La communication financière lors des introductions en bourse ...........................................................82
Section 1. Cadre réglementaire de la communication financière lors des introductions en bourse...................83
1. 1. L’environnement informationnel des introductions en bourse ..............................................................83
1. 1. 1. Période antérieure à l’introduction ...............................................................................................84
1. 1. 2. Période postérieure à l’introduction..............................................................................................85
1. 2. L’environnement institutionnel des introductions en bourses ...............................................................86
350
1. 2. 1. Les obligations légales de publication lors de l’introduction en bourse .......................................86
1. 2. 2. Les obligations légales de publication lors de la vie boursière.....................................................89
1. 3. Les évolutions récentes en matière de communication financière.........................................................92
1. 3. 1. Des évolutions structurelles des marchés financiers.....................................................................93
1. 3. 2. Un renforcement de la sécurité des épargnants et de la transparence des entreprises...................94
1. 3. 3. De nouveaux « métiers » pour la communication financière........................................................95
Section 2. Fondements théoriques de la communication financière lors des introductions en bourse...............96
2. 1. Les fondements de la théorie de l’agence..............................................................................................97
2. 1. 1. Principes .......................................................................................................................................97
2. 1. 2. les relations d’agence dans le cadre des introductions en bourse .................................................99
2. 1. 3. La gestion des relations d’agence à travers l’offre d’information financière .............................101
2. 2. Les fondements de signalisation..........................................................................................................103
2. 2. 1. Principes .....................................................................................................................................104
2. 2. 2. La signalisation dans le cadre des introductions en bourse ........................................................105
2. 2. 2. 1. Les variables traditionnelles ..............................................................................................106
A. Signalisation par le pourcentage de propriété détenu par le propriétaire ................................106
B. Signalisation par le choix des partenaires de l’introduction ....................................................108
2. 2. 2. 2. La signalisation par la présentation directe d’informations ...............................................111
2. 3. Les fondements relatifs aux transactions sur le marche financier .......................................................113
2. 3. 1. Divulgations financières et coût du capital.................................................................................113
2. 3. 2. Divulgations financières et liquidité du marché .........................................................................115
Section 3. Communication financière, accès aux marchés financiers et évaluation des entreprises ................117
3. 1. Accès aux marchés financiers et opportunité de diffusion ..................................................................118
3. 2. Contenu informatif de la communication financière ...........................................................................120
3. 2. 1. Revue de la littérature.................................................................................................................120
3. 2. 2. Application au cadre de l’étude ..................................................................................................124
3. 3. Outils d’appréhension de la transparence informationnelle ................................................................126
3. 3. 1. Méthodologie de construction des indices de publication ..........................................................126
3. 3. 2. Synthèse des principales investigations......................................................................................128
3. 4. Les explications alternatives de l’évaluation des entreprises lors de l’introduction en bourse............133
3. 4. 1. Caractéristiques de l’entreprise candidate à l’introduction.........................................................133
3. 4. 1. 1. L’âge ..................................................................................................................................133
3. 4. 1. 2. La taille ..............................................................................................................................134
3. 4. 1. 3. Le niveau d’endettement....................................................................................................134
3. 4. 1. 4. Le Pourcentage de propriété conservé par les propriétaires...............................................135
3. 4. 2. Caractéristiques de l’opération d’introduction............................................................................136
3. 4. 2 .1. La taille de l’offre ..............................................................................................................136
3 .4. 2. 3. La présence d’un capital-investisseur ................................................................................137
351
3. 4. 3. Qualité des acteurs intervenant dans l’opération d’introduction.................................................138
3. 4. 3. 1. Le rang de l’intermédiaire..................................................................................................138
3. 4. 3 .2. La réputation de l’auditeur :...............................................................................................138
Conclusion du chapitre 2 ......................................................................................................................................140
DEUXIEME PARTIE. VALIDATION EMPIRIQUE SUR LE NOUVEAU MARCHE FRANÇAIS…….142
Chapitre 3. Cadre opératoire et stratégie de vérification.......................................................................................144
Section 1. Opérationnalisation des variables de l’étude........................................................................................145
1. 1. La transparence informationnelle ........................................................................................................145
1. 1. 1. Choix des items ..........................................................................................................................145
1. 1. 2. Procédure de notation .................................................................................................................155
1. 1. 3. Exemples de notation..................................................................................................................157
1. 2. La performance à court terme .............................................................................................................160
1. 3. La performance à long terme...............................................................................................................161
1. 3. 1. Méthodologie d’évaluation des rendements attendus .................................................................162
1. 3. 2. Méthode d’agrégation des rentabilités anormales.......................................................................164
1. 3. 2. 1. Méthode des rendements anormaux cumulés (CAR).........................................................165
1. 3. 2. 2. Méthode des rendements anormaux composés ..................................................................167
Section 2. Stratégie de vérification ..................................................................................................................168
2. 1. Echantillon et données de l’étude........................................................................................................169
2. 1. 1. Sélection de l’échantillon ...........................................................................................................169
2. 1. 2. Les données de l’étude ...............................................................................................................171
2. 1. 2. 1. Les données boursières ......................................................................................................171
2. 1. 2. 2. Les données comptables ....................................................................................................171
2. 2. Mesure des variables ...........................................................................................................................172
2. 2. 1. Variables dépendantes ................................................................................................................172
2. 2. 2. Variables indépendantes .............................................................................................................173
2. 2. 2. 1. La transparence informationnelle.......................................................................................173
Nous calculons chaque sous-score conformément à l’équation (11), tels que :.................................174
2. 2. 2. 2. Les autres variables d’intérêt .............................................................................................175
2. 2. 2. 3. Les variables de contrôle ...................................................................................................176
Section 3. Les outils d’analyses statistiques....................................................................................................180
Conclusion du chapitre 3 ......................................................................................................................................182
Chapitre 4. Présentation des résultats de l’étude empirique..................................................................................183
352
Section 1. Analyse descriptive des variables ...................................................................................................183
1. 1. Aperçu sur les pratiques de divulgation ..............................................................................................183
1. 1. 1. Aperçu sur la divulgation des informations générales sur l’entreprise .......................................185
1. 1. 2. Aperçu sur la divulgation des informations relatives à l’activité de l’entreprise et son
environnement ........................................................................................................................................186
1. 1. 3. Aperçu sur la divulgation des informations non financières.......................................................189
1. 1. 4. Aperçu sur la divulgation des informations à caractère prévisionnel .........................................191
1. 1. 5. Aperçu sur la divulgation des informations comptables et financières.......................................192
1. 2. Statistiques descriptives des variables explicatives.............................................................................194
1. 3. Statistiques descriptives des variables à expliquer ..............................................................................197
1. 3. 1. Statistiques descriptives de la rentabilité initiale anormale ........................................................197
1. 3. 2. Statistiques descriptives des rendements anormaux ...................................................................200
Section 2. Résultats des tests bivariés ..............................................................................................................205
2. 1. Tests bivariés des variables explicatives continues .............................................................................205
2. 2. Tests bivariés des variables explicatives nominales............................................................................209
2. 3. Analyse des corrélations......................................................................................................................210
Section 3. Résultats des régressions multivariées ............................................................................................214
3. 1. Appréciation globale des modèles de régression.................................................................................214
3. 2. Résultats des régressions par hypothèses ............................................................................................220
3. 2. 1. Hypothèse relative à la transparence informationnelle ...............................................................220
3. 2. 2. Hypothèses relatives aux caractéristiques des entreprises introduites ........................................223
3. 2. 3. Hypothèses relatives aux caractéristiques de l’opération d’introduction....................................226
3. 2. 4. Hypothèses relatives à la qualité des intervenants......................................................................227
3. 2. 5. Résultats relatifs aux variables de contrôle.................................................................................228
3-3-Tests de robustesse ...............................................................................................................................232
3-3-1-Sélection du modèle optimal ........................................................................................................232
3-3-2-Test de stabilité des coefficients ...................................................................................................233
Conclusion du chapitre 4 ...........................................................................................................................................237
CONCLUSION GENERALE……………………………………………………………………...……………239
Bibliographie.................................................................................................................................................. 247
Liste des annexes ........................................................................................................................................... 270
Liste des tableaux........................................................................................................................................... 348
Table des matières.......................................................................................................................................... 349
353
Communication Financière et Performance des Entreprises Nouvellement Introduites
en Bourse : Une Application dans le Contexte du Nouveau Marché Français
Résumé
La thèse vise à identifier, dans un premier temps, l’influence de la communication financière des entreprises
nouvellement introduites en bourse sur leur performance à court et à long terme. Elle tente de vérifier, dans un
deuxième temps, si cette influence est associée à la présence d’autres facteurs explicatifs classiques de la
littérature. La démarche retenue pour argumenter ces propos est la suivante : dans une première partie, nous
avons tenté de cerner notre cadre théorique. Le positionnement de la thèse à la croisée de deux champs de
recherche nous a orienté vers l’étude de la performance à court et à long terme dans un premier temps et la
communication financière des sociétés nouvellement introduites en bourse, dans un deuxième temps. La
seconde partie est consacrée à l’étude empirique réalisée auprès de 75 entreprises introduites au Nouveau
Marché français durant la période 1997-2002. S’agissant de notre premier objectif, le recours à la
méthodologie des indices de divulgation a révélé que les entreprises les plus transparentes ont bénéficié d’une
moindre sous-évaluation et une meilleure performance boursière. Quant à notre second objectif, les résultats
ont montré que la rentabilité initiale est également affectée par la taille de l’entreprise, le niveau
d’endettement, le rang de l’intermédiaire et le secteur d’activité. De même, la rentabilité à long terme est
justifiée par le niveau d’endettement, le soutien du capital-risqueur, le rang de l’intermédiaire et la réputation
de l’auditeur.
Mots clefs :
Introduction en bourse, Divulgation, Asymétrie d’information, Indices de divulgation, Sous-évaluation,
Performance à long terme.
Financial Disclosure and Performance of Recently Listed Companies : An Application in
The Context of New French Market
Abstract
The purpose of our study is to identify firstly, the impact of financial disclosure of recently listed companies
on their short and long-run performance and secondly, to investigate if such influence is associated with other
classic explanatory factors of the literature. We defend the arguments in the following way : in a first part, we
have tried to identify our theoretical framework. The location of the thesis between two fields of research
directed us to the study of the short and long-term performance at first and the financial communication of the
recently listed companies, secondly. The second part reports the empirical study conducted with a sample of
75 firms that went public on the French New Market over the period 1997-2002. As regards our first purpose,
the use of disclosure indexes methodology revealed that the most transparent firms are associated with low
underpricing and better long-run performance. As for our second purpose, the results showed that the initial
returns are also affected by the company size, the debts level, the underwriter quality and the sector of
activity. Similarly, the post-IPO returns are justified by the debts level, the presence of venture capital, the
underwriter quality and the auditor reputation.
Key words:
Initial public offering, Disclosure, Information asymmetry, Disclosure indexes, Underpricing, Long-run
performance.
354