GESTION DU RÉSULTAT : MESURE ET DÉMESURE 1 2 ème version révisée, août 2003

GESTION DU RÉSULTAT : MESURE ET DÉMESURE 1 2 ème version révisée, aoû 2003 Thomas JEANJEAN 2 Cahier de recherche du CEREG n 2003-13 Résumé : Depuis une vingaine d années, la noion d accruals discréionnaires s es imposée comme mesure de la gesion du résula. Plusieurs modèles on éé proposés par la liéraure e son courammen uilisés par les chercheurs en compabilié financière. Ce aricle vise à évaluer la qualié des modèles les plus courans e à proposer une nouvelle approche de la mesure de la gesion du résula reposan sur l analyse facorielle. Les appors de ce aricle son les suivans : (1) un nouveau modèle d accruals discréionnaires es proposé. (2) L inérê d uiliser des éas financiers simulés pour eser la spécificaion puissance des modèles es souligné. (3) De nouveaux déerminans de la qualié des modèles son mis en évidence grâce aux éas financiers simulés : la srucure de coû e la croissance de la firme. Il en résule que la qualié d un modèle es foncion des caracérisiques de la firme e qu aucun modèle ne surclasse les aures. (4) L inérê des méhodes d analyse facorielle pour mesurer la gesion du résula es souligné e démonré. Mos clefs : gesion du résula, accruals. 1 Ce documen es issu de ma hèse de docora «Gesion du résula e gouvernemen d enreprise» réalisée au sein CEREG sous la direcion de monsieur le Professeur Jean-François CASTA. Je voudrais remercier les membres de mon Jury de hèse pour leurs commenaires e leur remarques : Messieurs les Professeurs André (rapporeur), Casa (direceur de hèse) Colasse (présiden du jury), Munier (rapporeur) e Raffournier (suffragan). Ce documen a aussi bénéficié des remarques d Anne Cazavan-Jeny, Hervé Solowy, Yuan Ding, Michael Earmes ainsi que des paricipans aux séminaires de l IRG (Paris XII-Val-de-Marne), d HEC Paris e de l ESSEC e du colloque 2002 de l EAA (European Accouning Associaion). Toues les imperfecions e erreurs qui subsisen son de ma responsabilié. 2 Professeur assisan à HEC Paris, chercheur associé au CEREG, Universié Paris IX Dauphine, adresse mel : jeanjean@hec.fr 1

Inroducion Une abondane liéraure s es développée pour expliquer les moivaions e les inciaions à la gesion du résula (Healy e Whalen, 1999, par la suie HW). Un grand nombre d hypohèses esables on éé élaborées par les chercheurs à parir des héories conracuelles (Was e Zimmerman, 1986 ; Degeorge, Pael & Zeckhauser, 1999), psychologiques (Burgsahler e Dichev, 1997) voire même insiuionnalises (Mezias, 1990). La validaion (ou pluô la réfuaion) de ces approches repose sur l hypohèse qu il es possible de mesurer la gesion du résula. A ce égard, il es clair que la mesure de la gesion du résula se défini par rappor aux noions de résula e de gesion du résula. Beaver (1998) fai remarquer que le sysème compable ransforme les flux de résorerie en grandeurs compables. Il es ainsi possible d écrire : Flux_ de_ résoreriepublié+ ajusemens_ compablespubliés résula publié Quan à la gesion du résula, il exise une grande variéé de définiions : (1) «une inervenion délibérée dans le processus d informaion financière exerne dans le bu de s approprier des gains personnels», Schipper (1989) (2) «inervien lorsque les managers uilisen leur laiude discréionnaire dans le processus de compabilié financière e dans la srucuraion des ransacions pour modifier les éas financiers soi pour induire en erreur ceraines paries prenanes sur les performances économiques réelles de l enreprise, soi pour influencer les enjeux conracuels qui reposen sur les nombres compables» HW (1999). (3) [es] «l uilisaion de la discréion managériale pour influencer le résula diffusé auprès des paries prenanes», Degeorge, Pael e Zeckhauser (1999). Ces définiions illusren un manque de consensus sur l inerpréaion des éudes qui cherchen à quanifier la gesion du résula e à fournir des indicaions sur sa naure (opporunise ou non) e son éendue. Du poin de vue de la mesure de la gesion du résula, deux concepions s opposen clairemen. Healy e Whalen (1999) ainsi que Degeorge, Pael e Zeckhauser (1999, par la suie DPZ) reiennen une définiion exensive des modes d acions du manager pour gérer le résula : l acion sur les ajusemens compables (poliique d amorissemen, de provisionnemen, voir Casa, 1997 ou Solowy, 1994) e sur les cash-flows (déplacemen d un exercice à l aure de dépenses, enregisremen anicipé du chiffre d affaires). Schipper ne reien que la gesion compable (référence au processus d informaion exerne) comme mode d acion du manager pour gérer le résula. Le cadre d analyse de Beaver perme de préciser les différences d approche enre ces deux concepions. Si le résula es «géré», alors il exise héoriquemen deux niveaux de résula. Oure le résula publié, il exise(rai) un résula «normal» c es à dire le résula qui serai obenu sans l inervenion du dirigean : Flux_ de_ résoreriepublié+ ajusemens_ compablespubliés résula publié Flux_ de_ résorerienormal+ ajusemens_ compablesnormal résulanormal Pour DPZ e HW, la différence enre les deux résulas correspond à la gesion du résula. Auremen di : Flux_ de_ résoreriepublié normal+ accrualspublié normal= résula publié normal= gesion_ du_ résula 2

Pour Schipper (1989), seule la gesion des accruals es qualifiée de gesion du résula : accruals publié normal= gesion_ du_ résula L évaluaion de la gesion du résula nécessie donc de déerminer un niveau d accruals «normal» e un flux de résorerie «normal» pour la concepion exensive. Du fai de la difficulé d esimer le flux de résorerie «normal», la liéraure n évalue pas ou peu la gesion «réelle» du résula mais seulemen la gesion compable. En effe, Beneish (2001) fai remarquer que seules les décisions prises peu de emps avan la clôure de l exercice peuven êre qualifiées de «gesion du résula», sinon il serai impossible de faire la par enre une voloné de gérer le flux d informaion avec les iers (la gesion du résula) e un comporemen d invesisseur raionnel. La déerminaion de la gesion réelle pose donc deux difficulés : la première es d ordre opéraionnel (déerminaion d un indicaeur de ce flux normal), la seconde relève de l épisémologie (quel es le champ de la recherche compable? 3 ). La concepion de la gesion du résula reenue dans ce aricle sera donc resricive : elle consise en une modificaion des ajusemens compables (accruals). Concrèemen, un niveau «normal» d accruals es déerminé compe enu des caracérisiques de la firme. L évaluaion de la gesion du résula se fai par différence les accruals oaux consaés e les accruals «normaux» ou pluô anicipés : Accruals_ discréionnaires= accruals_ oaux accruals_" normaux" Bien que largemen accepée e uilisée, il es possible de s inerroger sur les fondemens de cee mesure. Carmines e Zeller (1979) appellen mesure «le processus qui perme de relier un concep absrai à des indicaeurs empiriques» (p. 10), ils décomposen une mesure de la manière suivane : M = V + Es + mesure obenue vraie valeur Erreur sysémaiq ue Ea Erreur aléaoire La «vraie valeur» consiue la mesure idéale, celle qui correspond parfaiemen au phénomène éudié, l erreur sysémaique provien d un biais de l insrumen de mesure, e l erreur aléaoire résule des aléas qui peuven enacher la mesure (circonsances pariculières, ). Une mesure es die fiable si l erreur aléaoire es faible, elle es valide si la mesure obenue es proche de la «vraie valeur» (i.e. l erreur sysémaique es faible, il y a adéquaion enre la mesure e son consrui). L'obenion d'une mesure valide es délicae car la «vraie valeur» es en général inconnue. Un premier niveau d'assurance sur la validié d'une mesure peu êre aein en examinan sa validié faciale (ou validié de consensus) : elle es fondée sur une accepaion par la communaué scienifique de la mesure 4. La validié faciale n es ouefois pas oujours perinene car elle ne perme pas de comparer la validié d une mesure enre deux groupes de chercheurs qui s ignoreraien e uiliseraien la même mesure pour deux consruis différens. Il semble donc nécessaire de recourir à la validié de rai ou de consrui (Drucker-Godard, Ehlinger & Grenier, [1999]) c es à dire par à la capacié d'un indicaeur à mesurer un consrui de manière exhausive (validié convergene) e uniquemen ce consrui (validié discriminane). 3 Cohen (1997) fai en effe remarquer que l éude des décisions liées au comporemen raionnel relève davanage du champ de l économie ou de la sociologie. 4 Cronbach (1971, cié par Carmines e Zeller [1979]) fai remarquer [qu on]«valide, non pas un es, mais une inerpréaion des données provenan d une procédure pariculière». 3

L obje de ce aricle es de discuer la perinence des principaux indicaeurs de la gesion du résula ainsi que des amélioraions possibles de la validié de la mesure. Par rappor à la liéraure exisane sur le suje (Dechow, Sloan e Sweeney, 1995 ; Guay, Kohari e Was, 1996 ; Young, 1999 ; McNichols, 2000) les conribuions se siuen à quare niveaux. Tou d abord, un nouveau modèle d accruals discréionnaires issu du modèle de Jones modifié par Dechow, Sloan e Sweeney (1995) es proposé. En second lieu, l appor de la simulaion d éas financiers pour eser la qualié des modèles es explicié (parfaie maîrise des faceurs économiques, déerminaion aisée d un résula «normal»). En roisième lieu, de nouveaux déerminans de la validié des modèles son présenés : la srucure de coû e la croissance de la firme. La capacié des modèles à saisir la gesion du résula dépend de l inensié de ces faceurs. Il résule qu aucun modèle ne surclasse les aures si les caracérisiques économiques de la firme ne son pas connues avec ceriude par le chercheur. Nous monrons enfin, e c es le dernier appor, commen l uilisaion les méhodes d analyse facorielle permeen de purifier la mesure de la gesion du résula en siuaion d asymérie d informaion sur les caracérisiques de la firme e de la naure de la gesion du résula. Ce aricle es organisé de la manière suivane : la première parie présene les modèles les plus courans e en propose un nouveau : le modèle de Jones généralisé. Les méhodologies d évaluaion de la qualié des modèles son ensuie discuées. La roisième parie expose l uilié des éas financiers simulés pour eser la qualié e explicie de nouveaux déerminans de la qualié des modèles. Enfin, l inérê du recours à l analyse facorielle es démonré. 1. Des accruals oaux aux accruals discréionnaires. Après avoir présené la noion d accruals oaux, nous raierons des modèles d accruals discréionnaires. 1.A. LES ACCRUALS TOTAUX. L obje de ce paragraphe es de préciser les modaliés de calcul des accruals oaux e la manière don ils peuven êre uilisés pour gérer le résula. Monrons que les accruals corresponden à la somme de la variaion du besoin en fonds de roulemen, des reprises de doaions aux amorissemens e aux provisions e des compes de régularisaion (producion immobilisée e sockée), moins celle des doaions. Par définiion : résula = Flux _ de _ résorerie + Accruals Or, RN = Produis encaissés ou encaissables charges décaissables ou décaissées + produis calculés charges calculées. Soi en abrégé : RN = PEE CDD + PC CC En reranchan e ajouan la variaion au besoin en fonds de roulemen ( BFR), il vien : (I) 4

RN = [(PEE CDD) - BFR] + BFR + PC CC RN = Flux de résorerie 5 + BFR + PC CC Par idenificaion avec (I), il vien : Accruals = BFR + PC CC Soi encore : Accruals = BFR doaions + reprise de doaions + producionsockée & immobilisée (II) (III) égalié (IV) Dans la praique, le calcul des accruals se fai soi par différence enre le résula e le flux de résorerie d exploiaion (méhode sousracive) soi par évaluaion de chacune de ses composanes (BFR e doaions nees des reprises). Au-delà de ces aspecs calculaoires, il convien de s inerroger sur les modes d acion du manager sur les accruals pour gérer le résula. Les accruals son uilisés en an que mesure de la gesion sraégique du résula. L équaion (I) monre ouefois qu une modificaion du niveau des accruals n aura d impac sur le résula que si la gesion d un élémen des accruals ne produi pas d effe en sens inverse sur le flux de résorerie ou sur un aure accrual (condiion de non compensaion). Pour analyser cee condiion, il es commode de disinguer les accruals longs e cours. Les accruals longs comprennen les reprises e les doaions aux amorissemens sur immobilisaion, la producion immobilisée. Les accruals cours regroupen les doaions e les reprises sur acifs circulans, la variaion du BFR. Les doaions nees des reprises aux provisions pour risques e charges peuven relever d une caégorie ou d une aure selon leur naure. Cee condiion de non compensaion ne pose pas de problèmes pariculiers pour les accruals longs car ils n on pas de conreparie dans le flux de résorerie d acivié. L éude des élémens cours des accruals se révèle plus complexe pour la variaion du BFR. En effe, les égaliés (II) e (III) monren que la variaion du BFR apparaî à la fois dans le calcul du flux de résorerie e des accruals. Ainsi, oues choses égales par ailleurs une variaion du BFR ne modifie pas le monan du résula. Le BFR n explique la gesion du résula qu à la condiion que la CAF soi modifiée par une modulaion du BFR. Ce serai par exemple le cas si des délais de paiemen plus généreux permeen d accélérer la prise de commande. Auremen di, il fau que l élasicié du chiffre d affaires aux délais de paiemen soi non nulle. Faisons l hypohèse que l élasicié de la demande aux condiions de paiemen soi de 0,5 : une augmenaion de 0,5% des venes peu êre obenue en augmenan de 1% les délais de paiemen. Par simplificaion, l ensemble des charges es fixe. En l absence de manipulaion, le BFR représene 10% du chiffre d affaires. Dans le ableau 1, la siuaion 1 es caracérisée par une absence de gesion du résula, la siuaion 1bis correspond à une manipulaion des venes par les délais de paiemen. 5 Le solde (PEE-CDD) représene un flux de résorerie poeniellemen encaissable ou décaissable. En l ajusan par la variaion du besoin en fonds de roulemen, on ien compe du monan ne des sommes non encore encaissées (créances e socks) e décaissées (dees cour erme). 5

Siuaion en 0 Siuaion 1 Siuaion 1bis CA 3600 3720 3800 - charges fixes 3500 3500 3500 Résula 100 220 300 BFR 360 372 388,59 Flux de résorerie 208 6 271,41 Accruals 12 7 28,59 Augmenaion du CA +3,33% +5,56% Manipulaion du CA +2,23% 8 Augmenaion nécessaire du BFR +4,46% 9 Tableau 1 : Analyse de l impac d une variaion des délais de paiemen sur le résula. Ce ableau monre que la prise en compe de la gesion du BFR pour gérer le résula pose un problème concepuel. En effe, la modulaion des délais de paiemen a non seulemen un impac sur les accruals mais aussi sur le flux de résorerie (le flux passe de 208 à 271,41). Dès lors, es-il possible de qualifier de manipulaion puremen «compable» la gesion du BFR? En dépi du champ d analyse reenu en inroducion (la gesion compable du résula), nous inclurons la variaion du BFR dans nore mesure de la gesion du résula. Trois ypes de manipulaion son habiuellemen éudiés par la liéraure (Dechow, Sloan e Sweeney, 1995 ; Peasnell, Pope e Young, 2000 ; Nelson, Elio e Tarpley, 2002): (1) La gesion des produis (revenue manipulaion) : elle consise à accorder des délais de paiemen plus généreux. Techniquemen, elle es obenue en augmenan les venes e les créances cliens (e donc les accruals oaux). (2) La gesion des charges (expense manipulaion) consise à rearder la compabilisaion d une charge, ce qui diminue les dees fournisseurs. Techniquemen, cela revien à augmener les accruals oaux. Une hypohèse implicie de ces modèles es la fixié des charges (voir par exemple : Dechow, Sloan e Sweeney, 1995 ; Peasnell, Pope e Young, 2000). (3) La gesion des provisions sur créances doueuses (bad deb expense) consise à sousesimer le monan des provisions nécessaires, ainsi les créances nees son suresimées. Le monan des accruals oaux augmene. Mainenan que le conenu des accruals e les modes d acion sur les accruals on éé précisés, il es nécessaire d éudier les moyens d isoler la composane discréionnaire des accruals. 6 Le flux de résorerie es égal au résula diminué de la variaion du besoin en fonds de roulemen car les doaions aux amorissemen on éé négligées par simplificaion. 7 Les accruals corresponden à la variaion du besoin en fonds de roulemen. 8 C es à dire la différence enre l augmenaion du chiffre d affaires de la siuaion 1bis e l augmenaion naurelle du chiffre d affaires (siuaion 1). 2,23% = 5,56% - 3,33%. 9 L élasicié es de 0,5 : pour obenir une manipulaion de 2,23% du chiffre d affaires, il fau une augmenaion du BFR de (2,23/0,5) soi 4,46%. 6

1.B. LES ACCRUALS DISCRÉTIONNAIRES. La gesion du résula ne pore pas sur les accruals oaux mais sur une fracion de ceux-ci. En effe, une par des accruals (ayan un impac sur le résula) peu êre qualifiée de normale 10 en ce sens qu elle correspond à une applicaion sincère e régulière des principes de la compabilié d engagemen dans un pays donné. Accruals oaux (AT) = Accruals normaux (AN) + accruals discréionnaires (AD). Les méhodes d évaluaion de la gesion du résula déerminen un processus normal d accruals, la accruals discréionnaires son déerminés par différence. AD = AT AN Deux approches exisen pour l évaluaion des accruals (ableau 2). La première consise à éudier le comporemen d un accrual pariculier, c es par exemple la soluion reenue par McNichols e Wilson (1988). D aures aueurs cherchen à capurer l ensemble des manipulaions en éudian les accruals discréionnaires oaux (Jones, 1991 par exemple). Approche AVANTAGES INCONVÉNIENTS ACCRUALS DISCRÉTIONNAIRES TOTAUX ACCRUALS DISCRÉTIONNAIRES Tableau 2 : SPÉCIFIQUES Mesure de la sraégie du résula dans son ensemble. Grands échanillons Mesure fine de la gesion du résula. Les différenes approches pour le calcul des accruals. 7 Erreur de mesure imporane car le modèle explicaif es globalisan. Résulas spécifiques à un seceur économique (en général, les banques ou les assurances). Taille de l échanillon réduie. Compe enu de leur imporance dans la liéraure sur la gesion du résula, nous allons nous concenrer sur les modèles d accruals discréionnaires oaux. Les premiers modèles d accruals dis «normaux» peuven êre qualifiés de «naïfs» en ce sens que ces algorihmes calculen les accruals normaux à parir des accruals oaux des années précédenes sans faire référence aux déerminans économiques de ces accruals : il s agi des modèles de Healy (1985) e de DeAngelo (1986). Healy (1985) fai l hypohèse que : «le manager observe les cash-flows de l acivié e les accruals non discréionnaires à la fin de chaque année, e il sélecionne les procédures compables e les accruals de manière à maximiser son uilié» 11. Les accruals discréionnaires éan nuls en moyenne, Healy (1985) considère qu il es possible d approcher les accruals normaux en faisan la moyenne des accruals oaux des années précédenes : H k= 1 1 AN = Accruals _ H Toaux k Le modèle proposé par DeAngelo (1986) es une spécificaion pariculière du modèle de Healy (1985) avec H=1. En effe, les résulas suivan une marche aléaoire (random walk), il vien : Résula Résula = 1 10 La liéraure parle aussi d accruals non discréionnaires ou d accruals anicipés. 11 The manager observes cash-flows from operaions and non discreionary accruals a he end of each year and selecs discreionary accouning procedures and accruals o maximize is uiliy (Healy, 1985, p. 89). + ε

Avec ε N( 0; σ), où N désigne la loi normale. Ainsi, le meilleur esimaeur du résula d une année es celui de l année précédene. DeAngelo (1986) fai l hypohèse que chaque composane du résula sui une marche aléaoire, ainsi : Accruals = Accruals avec : ε 1 1 N (0; σ), d ' où : E( Accruals ) = E( Accruals AN = AT Ces modèles «naïfs» représenen-ils correcemen le processus des accruals normaux? La réponse peu se faire en deux emps. Si la logique sous-jacene à ces modèles es correce alors ils ne saisissen correcemen la gesion des accruals que si l horizon de calcul H coïncide avec celui de la gesion du résula. Dans le cas conraire il y a une erreur de mesure. Touefois, rien ne garani que les accruals normaux obéissen à la logique décrie par Healy e DeAngelo. En effe, une hypohèse implicie es que les accruals oaux son saionnaires en moyenne sur la période où qu ils ne son affecés que par un brui blanc. Dans le cas conraire, les accruals discréionnaires calculés incorporen la variaion («normale») des accruals oaux. Ainsi, une voie d amélioraion des modèles d accruals a éé d idenifier les déerminans économiques (economic drivers) des accruals oaux (Kaplan, 1985). Jennifer Jones a éé la première à renouveler l approche en proposan un modèle d accruals normaux fondé sur deux faceurs économiques [Jones, 1991] : (1) Les accruals normaux son foncion du niveau des immobilisaions corporelles via les doaions aux amorissemens. (2) Si le BFR es proporionnel au chiffre d affaires alors la variaion du BFR es proporionnelle à la variaion du CA. Le modèle d accruals normaux proposé par Jones (1991) es donc le suivan : AN + ε ) 1 i, = i + β1 * CAi, + β2 * IMMOCORPi, α + ε Une hypohèse implicie du modèle de Jones es que la variaion du chiffre d affaires n es pas discréionnaire (Dechow, Sloan e Sweeney, 1995) : ou changemen de chiffre d affaires modifie le niveau des accruals normaux saisis par le modèle e donc les accruals discréionnaires. Supposons qu une enreprise accroisse ses venes en accordan des condiions de paiemen plus généreuses. Dès lors, les accruals normaux saisis par le modèle augmenen, e, oues choses égales par ailleurs, les accruals discréionnaires baissen. Ce modèle prédi une gesion du résula à la baisse alors que la réalié es différene. Cee limie a condui à la formulaion d une version amendée de ce modèle où la variaion du chiffre d affaires es ajusée de la variaion des créances cliens (Dechow, Sloan e Sweeney, 1995). Seule l augmenaion des venes n ayan pas de conreparie immédiae dans les créances cliens es explicaive des accruals non discréionnaires. L effe d une évenuelle manipulaion des délais de paiemen pour accroîre les venes (e donc le résula) es ainsi neuralisé : AN i, = i + βi * ( CAi, CREANCESi, ) + β2 * IMMOCORPi, α + ε Enfin, Dechow e Sloan (1991) proposen un modèle où les accruals normaux son foncion de la moyenne secorielle : AN i, = α + β* medianacctot + εi, 8

Ce modèle considère que le seul faceur de différenciaion des accruals es le seceur économique. Cee hypohèse n es valide que si l acif économique des firmes au sein d une même indusrie es homogène. Peasnell, Pope e Young (2000) on proposé le modèle de la marge (margin model). Ils expliquen la variaion du BFR par les venes oales de l exercice e le chiffre d affaires encaissé au cours de l exercice 12. BFR i, = λ 0 + λ1 * CAi, + λ2 * CA _ cashi, + ηi, Ces modèles économiques permeen de calculer les accruals normaux anicipés. Pour cela, il fau préalablemen déerminer les coefficiens de régression. Les chercheurs disposen de plusieurs possibiliés, résumées dans le ableau 3. Esimaion des coefficiens (période d esimaion) Sur les années [T-k ;T-1] pour chaque firme (approche longiudinale ime series) L année T-1 en regroupan les observaions par indusrie (cross secional) Sur la période [T-k ;T-1] en regroupan les observaions par indusrie (pooled regression) Tableau 3 : Uilisaion du modèle (période d observaion) L année T L année T pour une ou plusieurs enreprises apparenan à la même indusrie. L année T ou la période [Tk ;T] pour une firme de l indusrie non comprise dans l échanillon de la période d observaion. Synhèse de mises en œuvre des modèles d accruals discréionnaires. Inérês - limies Le biais du survivan (requier une série longue) Hypohèse de consance des coefficiens de régression sur une période longue. Perme de réduire les exigences en maière de données. Problème de la cohérence du regroupemen secoriel. Idem + possibilié d une modificaion des paramères srucurels en cours de période (aux de capial, délais de paiemen). Beneish (1998) fai remarquer que le modèle corrigé de Jones peu s écrire : AN AN i, i, = α où, CA _ cash i = α i + β * IMMOCORP i + β * IMMOCORP i i, i, i, + β + β *( CA i, *( CA _ Cash = CA encaissé encaissé au cours 2 2 CREANCES i, CA i, 1 i, del' exercice. CA Ainsi, le roisième erme du membre de droie es difficilemen inerpréable du poin de vue économique. Il revien à expliquer la variaion du BFR, d une par par le chiffre d affaires de l exercice précéden, e d aure par par le chiffre d affaire encaissé. Touefois, rien ne perme de supposer l égalié des coefficiens de régression sur ces deux élémens. Aussi es-il possible de proposer le modèle suivan pour expliquer la variaion du BFR : ) + ε BFR i, = λ 0 + λ1 * CAi, + λ2 * CA _ cashi, + ηi, Il es possible de la qualifier de modèle de Jones généralisé. Il es rès proche du modèle de la marge. Deux différences apparaissen ouefois : i, 1 ) + ε 12 Peasnell, Pope e Young se concenren sur les accruals cours (la variaion du BFR ne). Le erme relaif à l acif immobilisé corporel amorissable n apparaî pas. 9

(1) Quan à la jusificaion de la spécificaion : le modèle de la marge repose sur une jusificaion en erme de manipulaion de aux de marge. Le modèle proposé ici repose sur une généralisaion de l approche de Jones. (2) Quan à la spécificaion, le modèle de la marge reien le chiffre d affaires couran, le modèle de Jones généralisé le chiffre d affaires de l année précédene. 2. L évaluaion de la qualié des modèles d accruals discréionnaires. Après avoir déaillé les principales modaliés d évaluaion de la gesion du résula, nous aborderons les déerminans de la qualié des modèles. 2.A. MÉTHODOLOGIE D ÉVALUATION DE LA QUALITÉ DES MODÈLES. Une quesion récurrene dans la liéraure sur la gesion du résula consise à déerminer l apiude des modèles à déecer la gesion du résula. A ce égard, rois perspecives peuven êre disinguées. La première consise à évaluer les modèles d accruals discréionnaires au regard des performances du marché (Guay, Kohari e Was, 1996). Cee approche repose sur l hypohèse criiquable d efficience fore des marchés financiers (Healy, 1996). Une seconde méhodologie d évaluaion de la qualié repose sur la recherche d erreurs de mesure sysémaiques, auremen di de corrélaions enre les accruals discréionnaires e ceraines variables. Par exemple, McNichols (2000) me en évidence une associaion enre les différenes mesures des accruals discréionnaires e le rendemen économique (reurn on asses) e la croissance des résulas de la firme. De même, Young (1999) monre que les accruals discréionnaires son sysémaiquemen associés au monan des immobilisaions corporelles, au aux d usure de ces immobilisaions e au cash-flow d exploiaion. La principale limie de cee approche ien à l inerpréaion en erme de causalié des corrélaions : une associaion sysémaique enre croissance des résulas e niveau des accruals discréionnaires ien-il au fai que les modèles son mal spécifiés ou que la croissance des résulas es obenue (au moins pariellemen) par une gesion acive des résulas? Dechow, Sloan e Sweeney (1995) évaluen la qualié des modèles d accruals discréionnaires en ermes de spécificaion e de puissance. La spécificaion des modèles renvoie à la noion d erreur de ype I: les modèles déecen-ils une gesion du résula alors qu il n y en a pas? La puissance des modèles es leur capacié à déecer la gesion du résula lorsque celle-ci exise (la puissance es donc inversemen proporionnelle à l erreur de ype II). La mise en œuvre des ess de spécificaion e de puissance es empiriquemen délicae dans la mesure où elle suppose l exisence d un échanillon libre de oue gesion du résula (es de spécificaion) ou avec une gesion du résula significaive (es de puissance). Cerains aueurs on choisi de mere en œuvre une logique qu il es possible de qualifier «d évènemenielle», en ce qu elle ese l associaion enre un événemen (gesion significaive à la hausse où à la baisse) e le monan des accruals discréionnaires déecés. Par exemple, Barov, Gul e Tsui (2001) on sélecionné un échanillon de 173 firmes (groupe 1) don les compes n on pas éé cerifiés sans réserves (qualified opinion). L exisence d une gesion à la hausse ou à la baisse es ainsi connue dans ce échanillon. Un échanillon apparié selon la aille e le seceur d acivié es consiué (groupe 2). Les aueurs évaluen alors la capacié des différens modèles d accruals discréionnaires à déecer la gesion du résula au 10

sein du groupe 1 e ne pas en déecer au sein du groupe 2. Cee approche présene l avanage de reposer sur des données réelles. Une limie majeure ien à l absence de généralié de l analyse. En effe, la capacié à déecer la gesion du résula dans un conexe pariculier ne perme pas d inférer que, de manière générale, les modèles soien puissans. Par ailleurs, cee approche ne perme que de eser la puissance des modèles d accruals e non leur spécificaion. Dechow, Sloan e Sweeney (1995) on conçu une procédure pour consiuer un échanillon sans gesion du résula. Ils peuven ainsi eser la spécificaion des modèles. Dans un deuxième emps, ils inroduisen ensuie une gesion du résula connue au sein de leur échanillon e vérifien la puissance des modèles. A la différence de l approche évènemenielle, cee méhode repose sur un monan de gesion du résula arificiellemen indui. Qualié des modèles Evaluaion par le marché. Principe : Eude des corrélaions enre valeur de marché e accruals discréionnaires. Limies : Repose sur l hypohèse fore d efficience des marchés. Eude des biais sysémaiques. Principe : Analyse des corrélaions enre accruals discréionnaires e ceraines variables (en général liées à la performance). Limies : Inerpréaion de corrélaions en erme de causalié (mauvaise spécificaion ou signe d une gesion plus acive de la par des firmes «performanes»). Analyse spécificaion - puissance. Principe : Recherche des erreurs de ype 1 e de ype 2. Limies : Consiuion d un échanillon ad hoc (biais de l analyse). figure 1. Les différenes approches de la qualié. 2.B. La méhodologie spécificaion - puissance. L analyse de la spécificaion des modèles pose un problème empirique dans la mesure où son évaluaion suppose la consiuion d un échanillon libre de oue gesion du résula. Or, la sélecion d enreprises sur une base de données ne perme pas de s assurer de cee absence de gesion du résula. Ainsi, Dechow, Sloan e Sweeney (1995) on développé la procédure suivane : (1) Un ensemble de firmes es sélecionné (par exemple 500 sur 5 ans). (2) Parmi ces enreprises quelques-unes unes son sélecionnées (par exemple 100 ou celles d une année donnée), une variable PART es créée. Elle es codée 1 pour les enreprises reenues, 0 pour les aures. (3) Le modèle d accruals discréionnaire à eser es uilisé pour évaluer la gesion du résula (AD) des enreprises sélecionnées à l éape 1. (4) Le modèle «ADi= α * PART + erreur» es mis en œuvre ; 11

(5) Les éapes (2) à (4) son répéées 100 ou 1000 fois. A chaque fois, la significaivié du coefficien α au seuil de 1 ou 5% es éudiée. Les enreprises codées 1 éan choisies au hasard, α ne devrai pas êre significaif. (6) Si le coefficien n es pas significaif dans plus de 5% des cas (ou 1% selon le seuil reenu), alors le modèle es correcemen spécifié. Le bu de cee procédure es de créer un échanillon pour lequel il n y a pas de gesion du résula, ce qui jusifie l aribuion au hasard de la variable PART. L éape 5 se jusifie par le fai que la gesion du résula de l échanillon pourrai biaiser l analyse de la spécificaion. L évaluaion de la puissance repose sur une procédure similaire avec une éape supplémenaire pour l inroducion des manipulaions compables : (1) Un ensemble de firme es sélecionné (par exemple 500 sur 5 ans). (2) Parmi ces enreprises quelques-unes unes son sélecionnées (par exemple 100 ou celles d une année donnée). (3) Une forme prédéerminée de gesion du résula es inégrée au résula e aux accruals à un sous-ensemble des firmes sélecionnées (par exemple 25). (4) Un modèle d accruals discréionnaire es uilisé pour évaluer la gesion du résula (AD) des enreprises sélecionnées à l éape 2. (5) Le modèle «ADi= α * PART + erreur» es mis en œuvre ; PART prend la valeur 1 si la firme a éé reenue à l éape rois. (6) Les éapes (2) à (5) son répéées 100 ou 1000 fois. A chaque fois, la significaivié du coefficien α au seuil de 1 ou 5% es éudiée. Les firmes avec PART=1 éan celles où le chercheur a éé inrodui la gesion du résula, α devrai oujours êre significaif. Si le coefficien n es pas significaif dans plus de 95% des cas (ou 99% selon le seuil reenu), alors le modèle n es pas ape à déecer de la gesion du résula : il n es pas puissan. Les éapes 2 à 6 son répéées pour différens niveaux de gesion du résula e pour les différens modèles. Si le cadre général d analyse des ess de spécificaion puissance es simple, les procédures à mere en œuvre son rès lourdes. Cee difficulé provien de la nécessié d obenir un échanillon avec une gesion du résula non significaive pour mener les ess de spécificaion e de puissance. 2.A.2. Les déerminans empiriques de la qualié. Plusieurs aricles se son inéressés à l éude de la qualié des modèles d accruals (Dechow, Sloan e Sweeney, 1995 ; Guay, Kohari e Was, 1996 ; Beneish, 1997 ; Young, 1999 ; Peasnell, Pope e Young, 2000 ; McMichols, 2000 ; Thomas e Zhang, 2000). Ces éudes enden à monrer que rois faceurs son imporans dans la déerminaion de la spécificaion e de la puissance des ess : (1) Les modaliés de mise en œuvre des modèles : l approche longiudinale (ime series) semble à écarer en raison d une spécificaion défaillane (Dechow, Sloan e Sweeney, 1995 ; Peasnell, Pope e Young, 1998). (2) La naure de la gesion du résula : le modèle de Jones (e sa variane) semblen plus performan pour déecer la gesion du résula par les produis que le modèle de la marge, qui en revanche s avère plus performan pour déecer une gesion des charges (résulas conradicoires à ce suje de Dechow, Sloan e Sweeney (1995) e de Peasnell, Pope e Young, 2000). 12

(3) La performance de la firme : les enreprises avec une performance financière exrême enden à avoir des accruals exrêmes (Dechow, Sloan e Sweeney, 1995 ; McNichols, 2000 ; Beneish, 1997 ; Thomas e Zhang, 2000). 3. Evaluaion de la qualié des modèles grâce à la simulaion. L approche de l évaluaion de la qualié des modèles repose sur des éas financiers simulés. Nous allons d abord présener l inérê du recours à cee méhode (3.1). Ensuie, nous évaluerons la puissance e la spécificaion des principaux modèles (3.2) avan de mere en avan les déerminans économiques de la qualié des éas financiers (3.3). 3.1. INTÉRÊT DU RECOURS AUX ÉTATS FINANCIERS SIMULÉS. Plusieurs argumens plaiden en faveur du recours aux éas financiers 13 simulés dans le cadre des ess spécificaion puissance : (1) Les procédures proposées par Dechow, Sloan e Sweeney (1995) visen à conrôler parfaiemen le niveau e la naure de la gesion du résula. Les données de l échanillon ne son exploiées que pour déerminer la valeur des paramères nécessaires au calcul des accruals discréionnaires. Le ravail sur données simulées perme d obenir le même résula avec une économie de moyens subsanielle puisque les éapes 5 pour le es de spécificaion e 6 pour les ess de puissance deviennen superflues. (2) La noion d absence de gesion du résula devien plus claire. En effe, les définiions de la gesion du résula fon référence de manière plus où moins explicie à un résula «idéal» obenu par l applicaion «neure» des principes compables en vigueur. Un problème empirique majeur dans l évaluaion de la qualié des modèles d accruals discréionnaires es que ce résula «neure» es inconnu (Guay, Kohari e Was, 1996). La généraion d éas financiers simulés perme de conourner cee difficulé puisqu il es possible de spécifier dans un modèle compable «neure» puis d y inroduire une dose connue de gesion du résula. (3) Les éas financiers permeen de conrôler parfaiemen les faceurs d évoluion des accruals grâce à la spécificaion des lois de probabilié des variables. Cee propriéé des simulaions es imporane dans la mesure où des biais significaifs on éé idenifiés par la liéraure. (4) Pour les ess de puissance, le coefficien α peu s inerpréer comme la gesion déecée. Ainsi, il es non seulemen possible de déerminer la capacié de déecion 14 des modèles mais aussi leur capacié à idenifier l éendue de la gesion du résula. La différence enre α e la gesion effecivemen inroduie indique donc le monan de la gesion du résula non déecé. Du poin de vue empirique, il n es pas neure de ravailler avec un modèle qui déece une gesion de 2% de l acif oal alors que la gesion réelle es de 5% (dans ce cas, la gesion es déecée mais sous-esimée). Le modèle servan à générer les éas financiers prévisionnels présene les caracérisiques suivanes : 13 L annexe 1 présene la base des simulaions de Mone-Carlo e une applicaion au modèle compable. 14 La capacié de déecion es mesurée par le pourcenage de reje de l hypohèse nulle en foncion de l inensié de la gesion du résula (la raio idéal éan de 100% dès que la gesion du résula es non nulle). 13

Le CA es fixé à 1000 la première année avec une progression moyenne de 20% par an, les 3 premières années, puis de 10% pendan 3 ans avan de diminuer à 5% puis à 0%. La croissance du CA suie une loi normale. Les charges (achas, provisions pour risques e charges) son à la fois fixes e variables en foncion du chiffre d affaires. L acif immobilisé es foncion du chiffre d affaires (inférieur ou supérieur à 1200). Le BFR es déerminé en foncion de délais d écoulemen e de roaion. A parir de ces hypohèses, il es possible de générer des éas financiers sur dix ans pour 300 firmes, soi 3000 firmes années. Compe enu des données nécessaires au calcul de la variaion du BFR, la première année (année 0) n es pas disponible pour l analyse qui pore donc sur 2700 observaions. Deux procédures son évaluées pour éudier la qualié des modèles d accruals discréionnaires en l absence de gesion du résula : (1) Les paramères des modèles classiques son esimés sur les données des années 1 à 8. La gesion du résula es évaluée pour l année 9 (approche ime series). (2) 300 firmes années son sélecionnées au hasard. Les paramères des modèles son esimés sur les 2400 observaions resanes. L exisence d une gesion du résula es ensuie esée sur les 300 enregisremens iniialemen sélecionnés. Les ableaux suivans (4 e 5) présenen les ess de Suden relaifs aux accruals discréionnaires calculés par les modèles de Jones, Jones modifié, de Jones modifié généralisé, de DeAngelo e de Healy (deux spécificaions H=3 e H=4) d abord pour l approche longiudinale puis pour l approche «poolée». Valeur du es = 0 Sig. (bilaérale) Différence moyenne Inervalle de confiance 95% de la différence Inférieure Supérieure Modèle de Jones -3.1338 0.19% -0.0042-0.69% -0.16% Modèle de Jones Modifié -3.1427 0.18% -0.0042-0.69% -0.16% Modèle de Jones généralisé -0.4098 68.23% -0.0007-0.42% 0.28% Modèle de DeAngelo -100.2190 0.00% -0.1392-14.19% -13.65% Modèle d'healy (H=3) -60.8471 0.00% -0.0701-7.24% -6.78% Modèle d'healy (H=4) -125.2213 0.00% -0.2690-27.32% -26.47% Tableau 4 : Résula de l approche longiudinale. 14

Valeur du es = 0 Sig. (bilaérale) Différence moyenne Inervalle de confiance 95% de la différence Inférieure Supérieure Modèle de Jones 0.7301526 46.59% 0.0013-0.22% 0.48% Modèle de Jones Modifié 0.6243304 53.29% 0.0011-0.24% 0.46% Modèle de Jones généralisé 0.9921778 32.20% 0.0020-0.19% 0.59% Modèle de DeAngelo -48.65379 0.00% -0.2151-22.38% -20.64% Modèle d'healy (H=3) -37.00107 0.00% -0.1021-10.76% -9.67% Modèle d'healy (H=4) -70.77907 0.00% -0.3564-36.63% -34.64% Tableau 5 : Résula pour un échanillon aléaoire. L inerpréaion des ableaux se fai de la manière suivane : la première colonne présene le nom du modèle, la seconde la valeur du es d égalié à zéro des accruals discréionnaires esimés par le modèle, le seuil de significaion du es es ensuie évalué ainsi que la différence moyenne. Enfin, l inervalle de confiance des accruals discréionnaires au seuil de 5% es menionné. Lorsque les seuils où les inervalles son significaifs, les chiffres son indiqués en gras. Par exemple, dans le ableau 4, le modèle de Jones généralisé es le seul à fournir des accruals discréionnaires non significaivemen différens de zéro (seuil de significaion supérieur à 5%) ; les accruals discréionnaires moyens son compris enre moins 0.42% e plus 0.28%. Trois résulas mérien d êre soulignés : (1) Les modèles «naïfs» ne permeen pas de prédire correcemen la gesion du résula. En effe, ils déecen une gesion à la baisse alors qu il n y a pas de manipulaions compables. Ainsi, les accruals anicipés par ces modèles son suresimés par rappor à la réalié. Ce résula provien en parie de l hypohèse sur l évoluion du chiffre d affaires (hypohèse de cycle de vie) : la croissance des revenus (e donc des accruals) décroî avec le emps, ce qui explique la suresimaion des accruals normaux. (2) L approche longiudinale ne semble pas appropriée pour évaluer la gesion du résula car les modèles déecen une gesion à la baisse alors qu il n y a pas de gesion du résula. Là encore ce résula es lié aux hypohèses d évoluion du chiffre d affaires que ni les modèles naïfs, ni les modèles économiques (sauf le modèle de Jones généralisé) ne réussissen à conrôler. (3) Globalemen, ces modèles ne semblen ouefois pas rès puissans car l inervalle de confiance de la moyenne (de 0.2% à +0.5% de l acif ne oal) es relaivemen large au regard d un monan de gesion du résula économiquemen raisonnable (de l ordre de 1 à 2% de l acif oal). Après avoir esé les modèles en l absence de gesion du résula, il convien d évaluer leur puissance, c es à dire leur apiude à déecer une gesion du résula lorsque celle-ci inervien. Trois ypes de gesion du résula (comme pour Peasnell, Pope e Young, 2000) son disingués : Par la gesion des charges : les charges son différées d un exercice à l aure. Les dees fournisseurs diminuen. Par le chiffre d affaires : celui ci es augmené en conreparie d une augmenaion des créances cliens. Des provisions sur acif circulan : celles-ci son reprises de manière à augmener le résula (le monan ne des créances diminue). 15

Pour l inroducion d une dose de gesion du résula (de 0 à 100% de l acif oal), 300 firmes son choisies au hasard parmi les 2700 observaions de l échanillon simulé. Les modèles d accruals discréionnaires son paramérés sur les 2400 firmes resanes. En l absence de gesion du résula (manipulaion 0), aucun modèle ne déece de gesion significaive (au seuil de 5%). L annexe 2 reprend les ableaux exhausifs des ess de puissance pour chaque ype de manipulaion. Le ableau 6 présene une synhèse des résulas. Seuil minimum à parir duquel la gesion du résula es déecée Manipulaion des charges Manipulaion du chiffre d'affaires Manipulaion des provisions accruals discréionnaires de Jones 0.6356% 1.4827% 1.3835% accruals discréionnaires de Jones modifié 0.6579% 1.3600% 1.34% accruals discréionnaires de Jones généralisé 0.6555% 0.6555% 0.68% Tableau 6 : Synhèse des ess de puissance. Comme les modèles de déecion de la gesion du résula son linéaires, ce ableau signifie que la gesion du résula es sysémaiquemen sous évaluée des chiffres indiqués dans le ableau 6. Par exemple, le modèle de Jones généralisé n es pas capable de déecer une manipulaion des charges d un monan inférieur à 0,6555% : en deçà de ce seuil, les accruals discréionnaires moyens ne son pas significaivemen différens de zéro. Si la gesion du résula réelle es de 2%, elle sera évaluée à 1,3445% (2% moins 0,6555%). Plusieurs résulas significaifs apparaissen : (2) Tous les modèles esés sous-esimen la gesion du résula réelle. (3) Les modèles de Jones e de Jones modifié ne semblen pas apes à déecer une gesion du résula d un monan économiquemen raisonnable (1-2%). (4) Seul le modèle de Jones généralisé perme de déecer une gesion du résula quelle que soi sa naure, même si la gesion réelle du résula es siuée dans le hau de l inervalle de confiance de la gesion déecée. 3.3. LES DÉTERMINANTS DE LA QUALITÉ. Une criique possible à l éude précédene es que ces conclusions peuven êre conenues dans les hypohèses : l ensemble des hypohèses «économiques» peu condiionner les résulas. Pour éudier cee possibilié, nous allons nous concenrer sur les accruals cours. Ces derniers son en effe les plus suscepibles d êre manipulés (DeFond e Jiambalvo, 1994 ; Jeanjean, 2001). Deux faceurs von êre pariculièremen éudiés : (1) La srucure de coû de la firme : c es-à-dire la répariion enre coûs fixes e coûs variables. En effe, l exisence de coûs fixes créé un effe de levier sur le résula qui peu fausser l inerpréaion des résulas. Si les firmes on le choix enre deux echnologies de producion : l une sans coûs fixes, l aure avec des coûs fixes mais avec un coû variable uniaire plus faible qu avec la première soluion echnique. Pour un même niveau de chiffre d affaires, les accruals oaux normés des deux firmes seron différens ce qui peu générer des accruals discréionnaires différens. 16

(2) Le aux de croissance du chiffre d affaires es aussi à prendre en compe en raison des effes disorifs sur les accruals oaux de la croissance (dès lors que la oalié des coûs n es pas fixe). Le ableau 7 illusre les effes de ces deux variables sur les accruals. Coûs variables Coûs fixes Croissance de 10% du chiffre d affaires. Coûs variables Coûs fixes Chiffres d affaires 1000 1000 1100 1100 Coûs 900 950 990 950 Résula 100 50 110 150 BFR iniial 0 0 115 107.5 BFR fin de période 115 107.5 126.5 132.5 δ BFR 115 15 107.5 11.5 25 Tableau 7 : Effes de la srucure de coû e du aux de croissance sur les accruals oaux. Pour eser ces hypohèses, des éas financiers son simulés. Les différens modèles d accruals discréionnaires son esés. Quare séries d éas financiers son esés (ableau 8 ci-après) selon la srucure de coû (que des coûs fixes ou que des coûs variables) e le aux de croissance du chiffre d affaires. CARACTÉRISTIQUES COMMUNES : CA N (1000;100) Cliens N (x ;y) Fournisseurs N (z ; z ) Socks = 0 Coûs fixes Croissance nulle du CA Cas 1 Coûs N (800 ;80) Croissance de 10% du CA Cas 2 Coûs N (800 ;80) Tableau 8 : Coûs variables Cas 3 Coûs = CV * CA CV N (80%;8%) Caracérisiques des quare séries d éas financiers simulés. Cas 4 Coûs = CV * CA CV N (80%;8%) La concepion des simulaions es elle qu en moyenne la performance des firmes ne soi pas significaivemen différene (pour les cas 1 e 3) afin de ne pas créer de biais lié à la performance de la firme. Les deux ableaux ci-dessus résumen les résulas obenus. 15 Par hypohèse, il n y a pas de socks. Les créances représenen 20% du chiffre d affaires, les dees fournisseurs 15% des charges. 17

Srucure de coûs fixes Croissance nulle croissance du CA de 10% Accruals inervalle de confiance, borne Accruals discréionnaires inervalle de confiance, borne inférieure supérieure moyens inférieure supérieure discréionnaires moyens Jones Sandard -0,42% -0,66% -0,17% -0,22% -0,40% -0,04% Jones modifié -0,42% -0,66% -0,17% -0,22% -0,40% -0,03% Jones généralisé -0,38% -0,62% -0,15% -0,06% -0,24% 0,12% Modèle de la marge -0,41% -0,66% -0,16% -0,54% -0,72% -0,36% Tableau 9 : Spécificaion des modèles pour une srucure de coûs fixes. Srucure en coûs variables Croissance nulle croissance du CA de 10% Accruals inervalle de Accruals inervalle de confiance, discréionnaires confiance, borne discréionnaires borne moyens inférieure supérieure moyens inférieure supérieure Jones Sandard -0,015% -0,222% 0,191% -0,17% -0,40% 0,06% Jones modifié -0,015% -0,222% 0,191% -0,17% -0,40% 0,06% Jones généralisé -0,046% -0,254% 0,163% 0,49% 0,26% 0,72% Modèle de la marge -0,044% -0,253% 0,164% 0,04% -0,19% 0,27% Tableau 10 : Spécificaion des modèles pour une srucure de coûs variables. Deux résulas son remarquables. D une par, aucun modèle ne surclasse les aures. Par exemple, dans le cas 2 (coûs fixes e croissance du chiffre d affaires) le modèle de Jones généralisé semble préférable à ous les aures modèles, alors que dans le cas 4 (coûs variables e la siuaion inverse prévau. D aure par, la srucure de coû influence rès largemen les résulas. Si les modèles de la marge e de Jones son performans pour saisir la gesion du résula si les coûs son variables, ce n es pas le cas si les coûs son fixes. 3. Proposiion d un modèle facoriel. Après avoir jusifié l inérê d un modèle facoriel, le modèle de simulaion uilisé es présené e les résulas discués. 3.A. INTÉRÊT DE LA PROPOSITION Au cours de la parie précédene, il a éé monré qu aucun modèle ne surclasse les aures. En effe, la qualié d un modèle (au sens spécificaion puissance) semble dépendre de la naure de la gesion du résula, de la performance de la firme, de la srucure de coû, de la croissance des venes e de l ineracion enre ces paramères. L exisence de biais sysémaiques es problémaique e ce à deux niveaux : (4) Elle peu fausser les résulas des éudes sur la gesion du résula. Supposons qu une des variables reenues pour expliquer la gesion du résula (par exemple, la aille) soi non significaive si la gesion es correcemen évaluée. Faisons par ailleurs l hypohèse que la aille soi négaivemen corrélée avec le aux de croissance des venes. Si le aux de 18

croissance des venes biaise la mesure de la gesion du résula alors une corrélaion significaive pourra êre obenue enre les accruals discréionnaires e la aille alors que la réalié es différene. (5) L impossibilié d observer l origine des biais rend le problème délica à résoudre. Cerains déerminans de la qualié ne son pas direcemen observables (noammen la srucure de coû e la naure de la gesion du résula) : il n es donc pas possible de déerminer à priori le meilleur ype de modèle d accruals à appliquer. Il es donc nécessaire d obenir une mesure synhéique de la gesion du résula pour conrôler les biais des différenes mesures. Une soluion possible es d avoir recours à l analyse en faceurs communs e spécifiques. Cee démarche consise à idenifier les faceurs communs e spécifiques (FCS) à chaque mesure d un même phénomène. Supposons qu un chercheur dispose de N mesures d un phénomène. Une analyse FCS va chercher à décomposer chaque mesure de la manière suivane 16 : mesurei = λi * faceur_ commun + faceur _ specifique+ εi mesure j = λj * faceur_ commun + faceur_ specifique + ε... mesurez = λz * faceur_ commun + faceur_ specifique+ ε Une analyse FCS perme donc d exraire de la mesure le biais sysémaique spécifique à chaque mesure. Le (ou les) faceur(s) commun(s) représene(n) les consruis sous - jacens évalué(s) par les mesures. Appliqué au champ compable, cee approche revien à considérer la gesion du résula comme une variable laene don les indicaeurs son les différenes mesures obenues par les modèles d accruals discréionnaires. 3.B. MISE EN ŒUVRE. Pour démonrer la perinence de cee approche, nous allons procéder de la manière suivane : (1) Simulaion d un échanillon aléaoire d enreprises en erme de srucure de coû, de croissance des venes e de performance opéraionnelle. (2) Une gesion du résula aléaoire (an en naure qu en monan) es inroduie. (3) Les modèles de gesion du résula son mis en œuvre sur ce échanillon (en régression poolée). (4) Une analyse FCS es menée sur les différenes mesures des accruals discréionnaires. Un seul faceur commun es anicipé. (5) Les firmes son ensuie classées selon deux procédures 17 : le classemen 1 numéroe les firmes selon la gesion réelle du résula. Un second classemen es réalisé selon la gesion déecée par chaque modèle. Ce second classemen exise donc pour chaque modèle uilisé : Healy, DeAngelo, Jones, Jones Modifié, Jones modifié généralisé e le modèle facoriel. (6) Les coefficiens de corrélaion enre les classemens (Corrélaion de Spearmann) son calculés pour chaque mesure. Plus le coefficien de corrélaion es élevé, plus le modèle es ape à rendre compe de la gesion du résula. (7) Les éapes 1 à 6 son répéées 100 fois. j z 16 Une analyse FCS es donc «l opposé» d une analyse en composanes principales. En effe, une ACP cherche à déerminer les faceurs, deux à deux orhogonaux, els que : Faceur 1 = λ i * mesure i + erreur i. 17 Il es nécessaire de recourir à un classemen pour comparer les différenes méhodes car l analyse en FCS impose, pour calculer les λi, de normer e de réduire le faceur commun. L échelle des différenes mesures (accruals discréionnaires de Healy, Jones, DeAngelo, ) es donc différene. 19

Si le modèle facoriel es effecivemen plus performan, il doi permere d obenir en moyenne le coefficien de corrélaion le plus élevé. Le ableau 11 présene les résulas. Globalemen, ous les modèles semblen déecer correcemen la gesion du résula : avec des coefficiens de corrélaion compris enre 0,7 e 0,85. Les différens modèles de base son comparés avec le modèle facoriel (es T). Le modèle facoriel es celui qui présene effecivemen le coefficien le plus élevé : l inérê de cee echnique saisique es alors validé. Healy De Angelo Jones Jones M Jones - G marge facoriel coefficien de corrélaion 0,70 0,65 0,73 0,74 0,79 0,78 0,85 écar ype 0,30 0,35 0,28 0,27 0,30 0,30 0,31 N 100 100 100 100 100 100 100 valeur du es 18-11,40-12,94-9,73-9,20-4,56-5,32 seuil de significaion <1% <1% <1% <1% <1% <1% Tableau 11 : Comparaison des modèles. CONCLUSION. La qualié de la mesure de la gesion du résula condiionne pour une large par la perinence de la liéraure sur la gesion du résula. Nous avons essayé d exploier dans ce aricle la fécondié du cadre d analyse proposé par Dechow, Sloan e Sweeney (1995) grâce à l uilisaion d éas financiers simulés. Cee approche nous a noammen permis de monrer que la qualié des modèles d accruals discréionnaires es largemen ribuaire de la naure de la gesion du résula e de la srucure de coû de la firme. Ces deux caracérisiques éan largemen non direcemen observables, il n y a pas de «meilleur» modèle à la disposiion du chercheur. Le recours à l analyse en faceurs communs e spécifiques perme d éliminer ces biais sysémaiques e ainsi d améliorer la mesure de la gesion du résula. Ces résulas son criiquables à au moins deux égards. La première concerne l uilisaion d éas financiers simulés. Elle pose un problème de réalisme : quelle es l applicabilié de résulas obenus à parir de firmes «imaginaires»? Sans nier ce problème, il apparaî ouefois que l analyse coû bénéfice de cee approche plaide en sa faveur (parfaie maîrise des faceurs d évoluion des accruals, possibilié de créer des échanillons ad hoc à l infini 19 ). Une seconde criique concerne l uilisaion de l analyse en faceurs communs e spécifiques. Dans ce aricle, le faceur commun es inerpréé comme représenan la gesion du résula. Or, les saisiciens s inerrogen sur la naure du ou des faceurs communs : permeen-ils vraimen de mesurer un phénomène non observable ou s agi-il seulemen d une représenaion saisique commode de l informaion conenue dans plusieurs indicaeurs (Cibois, 1994). Au-delà de ces criiques, ces premiers résulas peuven êre approfondis dans au moins deux direcions. Une première voie d amélioraion consise à reprendre les ess de qualié à parir d éas financiers simulés en inroduisan des formes plus subiles de gesion du résula que 18 Tes de différence significaive enre le coefficien de corrélaion de chaque modèle e le coefficien du modèle facoriel. 19 Cee possibilié apparaî comme rès significaive dans le cas de la France. En effe, l échanillon de firmes françaises es rès limié en raison du faible nombre de sociéés coées (de l ordre du millier) e de l inroducion récene des firmes françaises dans les bases de données (en général depuis 1995). 20

celles considérées ici (gesion du chiffre d affaires, des charges e des provisions) : monages déconsolidans, effes sur les variables de la consolidaion (Pourrier, 1996) Il serai alors possible de eser la puissance e la spécificaion des modèles pour ces formes «plus réalises» de la gesion du résula. Une deuxième pise de recherche consiserai à rianguler les résulas obenus par un modèle facoriel grâce un panel de spécialises de la compabilié (analyses financiers, compables, audieurs, ). Concrèemen, il s agirai d éablir un classemen d un ensemble de firmes selon leur gesion du résula par les méhodes d accruals e par ce panel de spécialises de manière à comparer les résulas obenus. 21

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[32] Thiéar R.A. (sous la direcion de) (1999), Méhodes de recherche en managemen, DUNOD, p.535. [33] Thomas J., Zhang XJ, (2000), Idenifying unexpeced accruals: a comparison of curren approaches, Journal of accouning and public policy, vol. 19, p. 347-376. [34] Was R., Zimmerman J. (1986), Posiive accouning heory, prenice Hall. [35] Young S. (1999), Sysemaic measuremen error in he esimaion of discreionary accruals: an evaluaion of alernaive modelling procedures, Journal of business, finance and accouning, vol. 26, pp. 833-862. ANNEXE 1 : PRÉSENTATION DES SIMULATIONS DE MONTE-CARLO APPLIQUÉES AUX ÉTATS FINANCIERS. La simulaion es une «echnique descripive qui perme au décideur d évaluer le comporemen d un modèle sous différenes condiions, par l uilisaion de nombres aléaoires» [Delaloye, Fragnière e Hoesli, 2001]. La démarche de simulaion consise à (1) spécifier un modèle d évoluion, (2) le comporemen des variables du modèle e (3) à produire un nombre de simulaions déerminé. Par exemple, il es possible de poser les relaions du modèle compable (enre résula e flux de résorerie d exploiaion, enre chiffre d affaires e créances cliens, ), puis des lois de probabilié pour chaque variable du modèle. Le ableau suivan résume quelques hypohèses du modèle compable avec les lois de probabilié possibles pour chaque variable. Eape 1 Eape 2 CA CA N (1000 ; 100) F = 300 α Loi riangulaire (10% ; 15% ; 20%) Charges = F + α * CA Résula = CA Charges Créances cliens = β * CA β N (10% ;1%) Dees fournisseurs = δ*charges δ N (5% ; 3%) BFR=Créances cliens dees fournisseurs Flux de résorerie d exploiaion = résula variaion du BFR Tableau 12 : Modélisaion des éas financiers NB : N (M ; sigma) désigne la loi normale de moyenne M e d écar ype sigma, F : les coûs fixes ; CA : le chiffre d affaires ; BFR : le besoin en fonds de roulemen. A parir de ces données, il es possible auan de variables dépendanes (ici le résula ne : RN, le BFR e le flux de résorerie d exploiaion) que nécessaire. Une disribuion de probabilié peu êre obenue (ce qui n es pas rivial lorsque plusieurs lois de probabilié différenes son combinées) ainsi qu un ensemble de données générées au hasard. Ainsi, dans l exemple ci-dessus, la disribuion obenue pour le résula ne e le flux de résorerie d exploiaion es : 23

Forecas: rn 983 Trials Frequency Char.030 29.022 21.75.015 14.5.007 7.25.000 0 300.00 425.00 550.00 675.00 800.00 figure 2. disribuion du résula ne Les données simulées uilisées pour consruire ce hisogramme peuven êre édiées e servir de base pour le es des modèles d accruals discréionnaires. 24

ANNEXE 2 : LES TABLEAUX DE PUIS SANCE DES MODÈLES. Ces ableaux se lisen de la manière suivane : La colonne de droie indique le monan de gesion du résula inrodui dans les compes. Les deux colonnes immédiaemen à droie donnen l inervalle de confiance de la gesion déecé par le modèle esé (colonne de gauche). Lorsque la gesion déecée es nulle, l inervalle de confiance es indiqué en ialique, en gras si l inervalle de confiance comprend le niveau réel de gesion. Manipulaion des provisions sur acif circulan Inervalle de confiance 95% de la différence Gesion réelle Accruals discréionnaires de Jones Accruals discréionnaires de Jones modifié Accruals discréionnaires de Jones modifié généralisé Tableau 13 : Moyenne Ecar - ype Erreur sandard moyenne Inférieure Supérieure -0.03% 3.11% 0.0017828-0.38% 0.32% 1% 1.97% 3.11% 0.0017828 1.62% 2.32% 3% 3.97% 3.11% 0.0017828 3.62% 4.32% 5% 8.97% 3.11% 0.0017828 8.62% 9.32% 10% 18.97% 3.11% 0.0017828 18.62% 19.32% 20% 48.97% 3.11% 0.0017828 48.62% 49.32% 50% 98.97% 3.11% 0.0017828 98.62% 99.32% 100% 0.01% 3.10% 0.0017772-0.34% 0.36% 1% 2.01% 3.10% 0.0017772 1.66% 2.36% 3% 4.01% 3.10% 0.0017772 3.66% 4.36% 5% 9.01% 3.10% 0.0017772 8.66% 9.36% 10% 19.01% 3.10% 0.0017772 18.66% 19.36% 20% 49.01% 3.10% 0.0017772 48.66% 49.36% 50% 99.01% 3.10% 0.0017772 98.66% 99.36% 100% 0.69% 3.01% 0.001856 0.32% 1.05% 1% 2.69% 3.01% 0.001856 2.32% 3.05% 3% 4.69% 3.01% 0.001856 4.32% 5.05% 5% 9.69% 3.01% 0.001856 9.32% 10.05% 10% 19.69% 3.01% 0.001856 19.32% 20.05% 20% 49.69% 3.01% 0.001856 49.32% 50.05% 50% 99.69% 3.01% 0.001856 99.32% 100.05% 100% La gesion déecée par chaque modèle en manipulan les provisions sur acif circulan. 25

Manipulaion du chiffre d'affaires Inervalle de confiance 95% de la différence accruals discréionnaires de Jones accruals discréionnaires de Jones modifié accruals discréionnaires de Jones modifié généralisé Tableau 14 : Moyenne Ecar - ype Erreur sandard moyenne Inférieure Supérieure gesion réelle -0.05% 3.11% 0.0017828-0.44% 0.26% 1% 1.91% 3.11% 0.0017828 1.56% 2.26% 3% 3.87% 3.11% 0.0017828 3.52% 4.22% 5% 8.77% 3.11% 0.0017828 8.42% 9.12% 10% 18.57% 3.11% 0.0017828 18.22% 18.92% 20% 47.98% 3.11% 0.0017828 47.62% 48.92% 50% 96.98% 3.11% 0.0017828 97.62% 98.92% 100% -0.01% 3.10% 0.0017772-0.36% 0.34% 1% 1.99% 3.10% 0.0017772 1.64% 2.34% 3% 3.99% 3.10% 0.0017772 3.64% 4.34% 5% 8.99% 3.10% 0.0017772 8.64% 9.34% 10% 18.99% 3.10% 0.0017772 18.64% 19.34% 20% 48.99% 3.10% 0.0017772 48.64% 49.34% 50% 98.99% 3.10% 0.0017772 98.64% 99.34% 100% 0.71% 3.01% 0.001856 0.34% 1.08% 1% 2.71% 3.01% 0.001856 2.34% 3.08% 3% 4.71% 3.01% 0.001856 4.34% 5.08% 5% 9.71% 3.01% 0.001856 9.34% 10.08% 10% 19.71% 3.01% 0.001856 19.34% 20.08% 20% 49.71% 3.01% 0.001856 49.34% 50.08% 50% 99.71% 3.01% 0.001856 99.34% 100.08% 100% La gesion déecée par chaque modèle en manipulan le CA e les délais de paiemen. 26

Manipulaion des charges Accruals discréionnaires de Jones Accruals discréionnaires de Jones modifié Accruals discréionnaires de Jones modifié généralisé Tableau 15 : charges. Moyenne Ecar - ype Erreur sandard moyenne Inervalle de confiance 95% de la différence Inférieure Supérieure gesion réelle 0.70% 2.94% 0.0016834 0.36% 1.03% 1% 2.70% 2.94% 0.0016834 2.36% 3.03% 3% 4.70% 2.94% 0.0016834 4.36% 5.03% 5% 9.70% 2.94% 0.0016834 9.36% 10.03% 10% 19.70% 2.94% 0.0016834 19.36% 20.03% 20% 33.03% 2.94% 0.0016834 49.36% 50.03% 50% 99.70% 2.94% 0.0016834 99.36% 100.03% 100% 12.40% 5.56% 0.0031862 0.34% 1.00% 1% 2.67% 2.93% 0.0016833 2.34% 3.00% 3% 4.67% 2.93% 0.0016833 4.34% 5.00% 5% 9.67% 2.93% 0.0016833 9.34% 10.00% 10% 19.67% 2.93% 0.0016833 19.34% 20.00% 20% 33.01% 2.93% 0.0016833 49.34% 50.34% 50% 99.67% 2.93% 0.0016833 99.34% 100.00% 100% 0.71% 3.01% 0.001856 0.34% 1.08% 1% 2.71% 3.01% 0.001856 2.34% 3.08% 3% 4.71% 3.01% 0.001856 4.34% 5.08% 5% 9.71% 3.01% 0.001856 9.34% 10.08% 10% 19.71% 3.01% 0.001856 19.34% 20.08% 20% 33.04% 3.01% 0.001856 32.68% 33.41% 50% 99.71% 3.01% 0.001856 99.34% 100.08% 100% La gesion déecée par chaque modèle en manipulan la dae d enregisremen des 27