L EFFET ANNONCE DE BENEFICE «REVISITE» SUR LE MARCHE FINANCIER FRANÇAIS

L EFFET ANNONCE DE BENEFICE «REVISITE» SUR LE MARCHE FINANCIER FRANÇAIS Simon ATRON 1 Résumé Ce papier traite la réaction des cours boursiers à l annonce des bénéfices. Précisément, elle revisite l effet annonce de bénéfice par l utilisation de différentes mesures de surprise de bénéfice. Par ailleurs, ce travail tente d expliquer l effet annonce de bénéfice persistant sur les marchés financiers en utilisant une méthodologie propre. Cette étude empirique (sur le marché financier français) montre que la persistance de l effet annonce de bénéfice sur la période de 1988 à 1999. Elle semble montrer que l effet annonce de bénéfice observé sur le marché français semble être un effet «surprise de résultat» où les titres à surprise de bénéfice élevée enregistreraient des rentabilités supérieures à celles des titres à surprise de bénéfice faible. En outre, contrairement à l étude de Bernard et Thomas (1989), l effet annonce de bénéfice semble s expliquer par les fondamentaux des titres, en occurrence, la sensibilité à trois facteurs de Fama et French (1993). Cette spécificité française semble s expliquer par le rôle très considérable joué par les investisseurs institutionnels dans la gestion de l épargne des ménages et des banques et des compagnies d assurance. Mots-clés : Anomalies, Effet annonce de bénéfice, surprise de bénéfice, efficience des marchés financiers, finance comportementale, sous-réaction, performance à court terme. Abstract This paper treats the post-earnings announcement drift. Precisely, it revisits the benefits announcement effect by using various measurements of surprise unexpected earnings. In addition, this work tries to explain the persistence of post-earnings announcement drift on the financial markets by using an adapted methodology. This empirical study (on the French stock market) shows that the persistence of the post-earnings announcement drift over the period of 1988 to 1999. It seems to show that the post-earnings announcement drift observed on the French market seems to be an arbitrage risk effect. Moreover, this work seem to contradict the Bernard and Thomas (1989 ) explanation. This French specificity seem to be explained by the considerable part played by the institutional investors in the Paris financial place. Keywords: Anomalies, post-earnings announcement drift, earnings surprise, market efficiency, behavioural finance, under-reaction, short performance. 1 Institut de Recherche en Gestion (IRG) Pôle Finance. Université Paris 12 Val de Marne E-mail adresse : e_atron@hotmail.com. Je tiens à remercier Professeur Pascal Grandin, Selmi Farhat, Florence Amans, les doctorants et membres de l IRG pour leurs commentaires et suggestions sans oublier la société Thomson Financial pour la base de données IBES et DATASTREAM. 0

1. Introduction Plusieurs études ont mis en évidence la réaction des cours boursiers à l annonce des résultats. Ces travaux stipulent qu il existe une association positive entre l erreur de prévision de bénéfice et les rentabilités anormales. Ils mettent en évidence ce qu on a appelé l effet annonce de bénéfice ou l effet «SUE» 2. L effet annonce de bénéfice ou «post-earnings-announcements» (PEAD) dans le terme anglo-saxon est défini comme la supériorité en valeur absolue des rentabilités anormales des portefeuilles composés de titres dont le bénéfice par action (BPA) est surestimé, de celles des portefeuilles des titres dont le BPA est sous-estimé. Les études de base sur le PEAD sont les études de Ball et Brown (1968), Foster, Ohlsen et Shevlin (1984), Bernard et Thomas (1989, 1990). En France, l étude pionnière sur les surprises de bénéfice est celle de Grandin et al. (1989). Elle a analysé les révisions de prévisions de bénéfice des analystes. Leur étude a concerné l apport informationnel des prévisions de bénéfice des analystes à la gestion quantitative des portefeuilles. Plusieurs explications ont été données à l effet annonce de bénéfice. Il convient de considérer trois périodes d explications : les années ex-ante 90, 90 et ex-post 90. La période antérieure aux années 90 concerne les explications liées à l orthodoxie financière. Quant à la période des années 90, elle concerne une remise en cause de l orthodoxie financière à l explication de l effet annonce de bénéfice avec l étude de Bernard et Thomas (1989, 1990). Et enfin, la période postérieure à l année 90 avec le débat entre les tenants de l orthodoxie financière et les avocats de la finance comportementale sur les explications de l effet annonce de bénéfice 3. Les explications de l effet annonce de bénéfice, malgré de nombreux travaux sur ce phénomène demeure un «mystère» comme l a attesté Fama (1998). Dans ce travail empirique, nous essayons de ré-examiner l effet annonce de bénéfice sur le marché français sous les hypothèses liées aux approches comportementales versus celles de l orthodoxie financière. La suite de ce papier est organisée de la manière suivante. La section 2 relate la revue de littérature et les hypothèses de recherche. La section 3 présente la méthodologie de travail. La section 4 présente les résultats et discussions de l effet annonce de bénéfice examiné sur une base uni-variée et bi-variée. Dans un premier temps, les portefeuilles sont constitués sur un critère unique c est-à-dire sur la base d une variable de surprise de résultat. Dans un deuxième temps, l effet annonce de bénéfice est analysé sur une base bi-variée. En d autres termes, les 2 Lors de la publication du bénéfice, on calcule la différence entre la prévision et la réalisation, et on peut la normaliser en la divisant par l écart type de la prévision. On peut aussi la normaliser en divisant par le cours. La division par l écart type explique le nom de «Standardized Unexpected Earnings» ou «SUE» donné à cette méthodologie. 3 Voir par exemple DeBondt et Thaler (1985. 1987, 1990), Bernard (1993), Fama et French (1993, 1996), Lakonishok, Shleifer et Vishny (1994) et Fama (1998). 1

portefeuilles de titres sont classifiés sur le critère de deux variables différentes de surprise de bénéfice. Cette section nous permet d examiner l interaction de l effet annonce de bénéfice à d autres anomalies mises en évidence sur le marché financier français. Enfin, nous concluons. 2. La revue de la littérature et les hypothèses de recherche L effet annonce de bénéfice ou l effet «SUE» 4 a été beaucoup documenté sur les marchés financiers internationaux et émergents. Voici plus de trente ans que Ball et Brown (1968) ont mis en évidence l association entre les rentabilités anormales et les erreurs de bénéfices. Ils constatent une dérive ou «drift» vers le haut (respectivement bas) des rentabilités anormales des titres à taux de croissance des bénéfices élevés (respectivement faibles). Cependant, en dépit d une quantité d études et d efforts consacrée à l effet annonce des bénéfices 5, ce phénomène demeure un mystère [Fama et French, 1996 et Fama (1998)]. Même, la réaction de Ball et Brown (1968) était sceptique. Plusieurs explications ont été données à l effet annonce de bénéfice. Les diverses études ont montré un certain nombre de failles méthodologiques. Ces failles concernent les contraintes de données ou l échantillon d étude, la période d étude et la mesure des rentabilités anormales. Elles pourraient expliquer l effet publication de résultat. Foster, Ohlsen et Shevlin (1984) stipulent que l effet annonce des bénéfices pourrait être expliqué par ces contraintes méthodologiques. Au début des années 80, plusieurs études ont expliqué l effet annonce de bénéfice par les facteurs de risque. Ces explications concernent le facteur de risque «bêta» 6, l effet PER 7, taille 8. Ces études ont donc montré que les explications de l effet annonce de bénéfice sont rationnelles liées aux attributs des titres. En particuliers, l effet annonce de bénéfice est plus significatif pour les sociétés dont la capitalisation boursière est faible. Certains travaux suggèrent que les explications de l effet publication de résultat sont d ordre rationnel liées à la microstructure des marchés financiers notamment, les coûts de transaction (Watts, 1978). Des travaux récents sur le marché financier français vont dans ce sens (Gajewski, 2000). Des études ont mis en évidence l énigme «Value Line» dans l avènement de l effet annonce de bénéfice où les bureaux d études influencent les marchés boursiers à partir des recommandations des analystes (Affleck-Graves et Mendenhall, 1992). Bernard et Thomas (1989, 1990) étudient l effet annonce des bénéfices en tenant compte des critiques. Précisément, ils étudient l évolution des rentabilités anormales de dix portefeuilles dans les 60 jours qui précédent et qui suivent 84 192 annonces par des sociétés américaines de leurs résultats 4 Lors de la publication du 5 Au moins une soixante d études (celles qui ont été publiées dans les revues) ont été consacrées à l effet annonce de bénéfice. 6 Kothari, Balls et Watts (1988, 1990). 7 Basu (1983), Kim (1987), Bidwell (1979, 1981) et Wiggins (1991). 8 Foster, Olsen et Shevlin (1984), Mott et Coker (1993). 2

entre 1974 et 1986. Ces portefeuilles sont construits selon l ampleur du phénomène de surprise (positive, nulle ou négative) de ces résultats, la surprise étant mesurée par la différence entre les résultats annoncés et les résultats tels qu ils étaient anticipés par le marché. Ces auteurs montrent que malgré les corrections, l effet publication des résultats demeure sur le marché financier américain. Le portefeuille pour lequel les surprises de bénéfice sont les plus élevées ont une rentabilité anormale supérieure à 4% pendant la période précédant les annonces, et celui pour lesquels elles sont le plus négative de 6%, soit un différentiel de performance de 10%. Ces rentabilités différentielles subsistent dans les 60 jours qui suivent l annonce des résultats, dans une moindre mesure de +2% et 2% respectivement pour les titres à surprise de bénéfice élevée et faible. De même, Arnabanell et Bernard (1992), en appliquant la méthodologie de Ball, Kothari et Watts (1993) montrent que les titres à surprise positive (négative) ne sont pas aussi (moins) risqués comme l ont suggéré Ball et al. (1990). En étudiant la période 1979 1986, Alexander, Goff et Peterson (1989) ont trouvé, pendant la première moitié de la période, un effet «earnings surprises» qui permet la constitution de portefeuilles battant le marché de 3,2% sur les 40 jours qui suivent les annonces et ceci après frais de transaction de 0,50% pour un achat et vente. Si les frais de transaction sont supposés être de 1% pour un achat vente, la stratégie étudiée donne des «excess returns» négatifs. Pendant la seconde moitié de la période, l effet ne peut plus être exploité avec succès selon les auteurs, bien qu il soit toujours faiblement présent avant frais de transaction. Pour Bernard et Thomas (1989, 1990) et Abarbanell et Bernard (1992), l effet annonce de bénéfice est en contradiction à la théorie de l efficience des marchés financiers au sens semi-fort dans la mesure où les cours ne reflètent pas toute l information publique disponible des firmes. La publication des résultats n est donc pas immédiatement incorporée dans les cours boursiers des titres. Une stratégie de gestion de portefeuille issue de l effet annonce des bénéfices par l achat de titres à bonne nouvelle et la vente de titres à mauvaise nouvelle procure des profits considérables sur le court terme. Ils expliquent l effet «SUE» par la sous-réaction des investisseurs à l annonce des bénéfices par le fait qu ils ne réagissent pas correctement aux publications de résultats qu ils reçoivent. DeBondt et Thaler (1985, 1987) et Ou et Penman (1989a, 1989b) vont dans ce sens mais ils expliquent l effet annonce de bénéfice par la sur-réaction des investisseurs. Une étude de synthèse de Bernard (1993) montre que l effet surprise de résultat serait dû au comportement biaisé des investisseurs, précisément, à une sous-réaction et non à une sur-réaction comme le suggère De Bondt et Thaler (1987). On croirait accepter définitivement les explications de Bernard et Thomas (1989) sur l effet annonce de bénéfice mais, les études de Fama et French (1992, 1993, 1995) ont relancé le débat entre les orthodoxes et hétérodoxes sur l effet annonce de bénéfice. L effet annonce des résultats est expliqué par les défenseurs de l efficience des marchés financiers comme un ajustement insuffisant des rentabilités anormales des titres aux facteurs de risque 3

des fondamentaux. Pour les orthodoxes, les titres à surprise négative seraient des titres moins risqués alors que les titres à surprise de bénéfice élevée seraient des titres très risqués sur le court terme. Face à ce risque inhérent et visible, les investisseurs exigent une prime de risque d où les rentabilités anormales observées. Il est donc important de songer à de meilleures méthodologies d évaluation de ces titres. Fama et French (1995) ont constaté une difficulté de leur modèle tri-factoriel à facteurs préspécifiés à capturer l effet annonce des résultats sur le marché américain. Néanmoins, Leur modèle c est-à-dire le modèle de Fama et French (1993) explique une majorité des anomalies des marchés financiers 9. Ball et Bastov (1996) considèrent les investisseurs plus que rationnels et non irrationnels comme le suggèrent Bernard et Thomas (1989, 1990) et Bernard (1993). Rangan et Sloan (1998) confirment le caractère saisonnier aléatoire des revenus. Leurs travaux semblent contredire les résultats de l étude synthétique de Bernard (1993) et corroborer aux travaux de Ball et Bastov (1996). Une étude de Soffer et Lys (1999) réconcilient les travaux conflictuels de Bernard et Thomas (1989, 1990) et Ball et Bastov (1996). Quant aux défenseurs de la finance comportementale, ils justifient l effet annonce de bénéfice par les biais cognitifs des investisseurs. Ils se focalisent sur les phénomènes de la sous-réaction de Bernard et Thomas (1989) et Jegadeesh et Titman (1993) et de la sur-réaction de DeBondt et Thaler (1985, 1987) des investisseurs. Jegadeesh et Titman (1993) ont mis en évidence l effet «momentum» où les titres dont les performances ont été bonnes au cours de l exercice écoulé continueront leur lancée sur l exercice suivant et que ceux dont les performances ont été médiocres ne redresseront pas la situation l année suivante. Chan, Lakonishok et Jegadeesh (1996) relie l effet «momentum» de Jegadeesh et Titman (1993) à l effet annonce de bénéfice. En examinant l effet ratio «book-tomarket» mis en évidence par Fama et French (1992), Chan et al. (1996) montrent la prédominance de l effet «momentum» sur l effet «book-to-market» autour de la date d annonce des bénéfices. Cet effet est nommé par Chan et al. (1996) l effet «earnings momentum». Pour ces auteurs, l effet «earnings momentum» serait peut-être lié à la sous-réaction des investisseurs. De même, des études récentes se sont focalisées sur les effets «momentum» et sur-réaction pour créer des modèles comportementaux. L approche générale de ces études est l utilisation de certains biais cognitifs mis en évidence chez les individus en sciences sociales telles que la psychologie sociale et cognitive. Les biais cognitifs causeraient des jugements erronés de la part des individus dans leur prise de décision. Les psychologues qualifient les individus comme des gens non rationnels dans leur jugement alors qu ils pensent être rationnels. Ces biais cognitifs peuvent être les heuristiques (Kahneman et Tversky, 1973, 1979, 1982), les biais d attribution et de satisfaction personnelle, le «overconfidence», etc. Les modèles comportementaux intègrent les biais cognitifs des investisseurs dans la modélisation des prix des actifs. Ainsi, les modèles dynamiques des cours des actifs sont créés. Les principaux modèles 9 Tels que l effet taille (Banz, 1981), l effet ratio book-to-market (Fama et French, 1992), le phénomène de la sur-réaction (DeBondt et Thaler, 1985), l effet PER (Basu, 1977). 4

récents sont les modèles de Delong Shleifer, Summers et Waldman (1991), Barberis, Shleifer et Vishny (1998), Daniel, Hirshleifer et Subrahmanyam (1998) et Hong et Stein (1999) pour les actifs actions et le modèle de Poteshman (2001) pour les options. Les modèles comportementaux tentent d expliquer l effet annonce de bénéfice dans une approche comportementale. Ils réconcilient les phénomènes de la sous-réaction et sur-réaction à l annonce de bénéfice. Ces études innovent en créant un champ nouveau en finance : la finance comportementale. Pour Fama (1998), les résultats des modèles comportementaux ne sont pas convaincants. Les raisons avancées par Fama (1998) peuvent être récapitulées de la manière suivante. D abords, selon Fama (1998), il y a à peu près autant de sur-réactions que de sous-réactions observées dans les études, alors que les modèles comportementaux évoqués ci-dessus modélisent intelligemment soit la sur-réaction, soit la sous-réaction mais pas les deux en même temps. Le modèle des marchés efficients n auraient donc pas de modèle alternatif «pour toutes les saisons». De ce fait, les phénomènes de sous- et sur-réaction observés seraient des phénomènes hasardeux. En second lieu, les effets de sur-réaction et sous-réaction constatés seraient très sensibles aux méthodologies utilisées. Avec des méthodes d évaluation des titres sur les horizons à court, moyen et long terme plus adaptées, toutes les anomalies apparentes disparaîtraient, en particuliers sur le long terme. La discussion ci-dessus montre que les explications liées à l efficience des marchés versus celles de la finance comportementale et vice versa restent fortes. Le débat reste donc ouvert. Dans cet travail empirique, nous essayons de ré-examiner l effet annonce de bénéfice sur le marché financier français sous les hypothèses des approches comportementales versus celles de l orthodoxie financière. D où les hypothèses de recherche suivantes. H 1 : Si l effet annonce de bénéfice est validé alors les rentabilités anormales cumulées du portefeuille des titres dont le bénéfice par action (BPA) est surestimé sont supérieures à celles des titres dont le BPA est sous-estimé (sur le court terme). H 1 : Si l effet annonce de bénéfice est validé alors les rentabilités anormales cumulées du portefeuille des titres à surprise de bénéfice élevée sont supérieures à celles des titres à surprise de bénéfice faible (sur le court terme). H 2 : Si l incorporation du bénéfice annoncé est graduelle dans les cours boursiers ou les investisseurs sous-réagissent aux annonces des bénéfices alors les titres à surprise de bénéfice élevée ont des performances supérieures à celles des titres à surprise de bénéfice faible. 5

H 3 : Si les investisseurs sont sous biais psychologiques alors les différences des fondamentaux des tels que la taille et le ratio «book-to-market» entre les titres à surprise de bénéfice élevée et des titres à surprise de bénéfice faible sont non significatives. Les méthodes de régression de Fama et French (1993) 10 infirmer nos résultats d où les hypothèses à tester suivantes. sont utilisées pour confirmer ou H 4 : Si l effet annonce de bénéfice est validé alors les constantes du modèle de Fama et French (1993) des portefeuilles d arbitrage constitués suivant les surprises de bénéfice sont statistiquement significatifs. H 5 : Si l effet annonce de bénéfice est expliqué par les comportements biaisés des investisseurs sur le marché financier (français) alors les coefficients des facteurs de risque évalués au sens de Fama et French (1993) des portefeuilles d arbitrage constitués suivant les surprises de bénéfice ne sont pas statistiquement significatifs. Et les hypothèses alternatives sont : H 0 : Si l effet annonce de bénéfice n est pas validé alors les constantes du modèle de Fama et French (1993) des portefeuilles d arbitrage constitué suivant les surprises de bénéfice ne sont pas statistiquement significatifs. H 0 : Si l effet surprise est expliqué par l orthodoxie financière alors les coefficients des facteurs de risque au sens de Fama et French (1993) des portefeuilles d arbitrage constitués suivant les surprises de résultat sont statistiquement significatifs. 3. Méthodologie et données 3.1 L échantillon et les variables Notre étude concerne la période de janvier 1988 à décembre 1999. Les données comptables et financières c est-à-dire les cours des titres (COURS), les ratios market-to-book ou ratios valeur marchande sur valeur comptable de la firme (MTBV), les bénéfices par action (EPS), les ratios «price-earnings», les capitalisations boursières du titre (MV) proviennent de la base de données Datastream International. Les ratios «book-to-market» ou valeur comptable sur valeur marchande sont obtenus par l inverse des ratios «market-to-book». Les cours sont ajustés aux modifications du capital. Le placement à taux sans risque (R f ) est le taux moyen annuel du marché monétaire, 10 Voir la méthodologie pour un résumé succincte du modèle de Fama et French (1993). 6

disponible dans la base de données Datastream. Le portefeuille de référence est le portefeuille du marché (l indice SBF 250). Les bénéfices prévisionnels et réalisés sans oublier le nombre d analystes suivant un titre (N_AF) proviennent de la base de données IBES et l historique s étend de 1988 à 1999. Dans notre travail empirique, nous incluons toutes les sociétés non financières ayant été suivies au moins par deux analystes financiers différents. Notre échantillon composé initialement de 412 firmes est finalement, de 253 firmes après notre sélection selon les critères mentionnés plus haut. Nous utilisons différentes mesures pour l évaluation des surprises de bénéfice. Celles-ci sont liées aux prévisions des analystes financiers. Nous considérons les prévisions de bénéfice individuelles que nous agrégeons par le calcul des surprises de bénéfice suivant la date d annonce de résultat pour chaque titre. Ces surprises de bénéfice reposent sur des comparaisons systématiques d une réalisation et d une prévision ou de deux prévisions à horizons divers. Toutes ces comparaisons sont standardisées au cours du titre [Derrien et Degeorges (2001) et Liu, Strong et Xu (2003)]. Nous avons la variable SUE adaptée de (Derrien et Degeorges, 2001): SUE = (BPA CONS) / P (1) De même, nous définissons la variable révision de prévisions de bénéfice sur M mois. Elle est adaptée de Chan, Jegadeesh et Lakonishok (1996) et Liu, Strong et Xu (2003). REV M = [(CONS CONS)/P i,t-1 ] (2) Nous définissons la variable REV 12 comme le cumul de révision de prévision de bénéfice sur les 12 mois passés avant l annonce du résultat. Nous utilisons la variable REV 12 au lieu de la variable REV 6, allusion faite au bénéfice prévisionnel annuel annoncé par la majorité des firmes cotées sur le marché boursier français. Ces surprises de bénéfice permettent de savoir si les investisseurs ont tendance à sous-estimer ou sur-estimer ou estimer correctement les annonces de bénéfice selon l erreur moyenne constatée pour chaque horizon. Par ailleurs, le variable SUE (respectivement REV 12 ) donne une information complémentaire en indiquant la proportion du prix du titre que représente la différence entre la réalisation et la prévision de bénéfice (respectivement entre deux prévisions de bénéfice). Les rentabilités en début de chaque période sont calculées de la maniè re suivante : R it = Log[P i,t+1 + D i,t+1 / P i,t ] (3) Où P i,t (respectivement P i,t+1 ) est le cours ajusté du titre i au début de la période t (respectivement t+1) et D i,t+1 est le dividende distribué à la période t+1. Le rendement anormal moyen de notre échantillon requiert une mesure sur l horizon de court, moyen et long terme. Les firmes composant notre échantillon partagent une caractéristique commune : celle d avoir annoncé un résultat. En effet, pour déterminer le rendement anormal moyen d un 7

échantillon de firmes, il importe de procéder préalablement à la sélection : d une perspective temporelle, d un benchmarch, d une mesure de performance anormale moyenne et d un mode de pondération des rendements. Il n existe cependant aucun consensus en ce qui a trait à la combinaison perspective temporelle benchmark, mesure mode de pondération la plus appropriée en particulier celle à long terme suite à un événement. Le rendement anormal moyen d un échantillon de firmes peut être calculé en temps événementiel (event time) ou en temps réel (calendar time). A travers la panoplie de benchmarks proposés dans la littérature, 3 catégories se dessinent : la catégorie des firmes de contrôle, celle des portefeuilles de référence et celle des modèles à facteurs. L utilisation des catégories des firmes de contrôle et des portefeuilles de référence est répertoriée dans les études en temps événementiel. Les modèles à facteurs semblent avoir été privilégiés par les auteurs qui ont choisi de réaliser leur étude en temps réel. Ainsi, dans notre étude événementielle, nous privilégions les modèles à facteurs. Il s agit du modèle à 3 facteurs de Fama et French (1993). Selon le modèle de Fama et French (1993) présenté à l équation (3), le rendement excédentaire d un portefeuille de titres, (R p,t R f,t ), serait fonction de sa sensibilité à trois facteurs de risque : le facteur de marché (RMRF t ), le facteur relié à la taille (SMB t ) et le facteur relié au ratio valeur comptable sur valeur marchande du titre (HML t ). Les coefficients de sensibilité à ces facteurs s estiment par une régression en séries chronologiques. La variable dépendante de cette régression équivaut aux rendements excédentaires de portefeuilles mensuels de titres (R p,t R f,t ), alors que les variables explicatives sont des portefeuilles à investissement nul, construits de manière à mimer les facteurs de risque communs à l ensemble des titres. R p,t R f,t = α p + β p RMRF t + φ p SMB t + γ p HML t + ε p,t (3) Pour un mois t donné, le rendement excédentaire d un portefeuille correspond à la différence entre le rendement excédentaire de ce portefeuille (R p,t ) et le taux sans risque estimé par le rendement sur les bons du trésor américains à un mois (R f,t ). Les variables explicatives SMB t et HML t représentent des portefeuilles à investissement nul, construits de manière à mimer les facteurs de risque dans les rendements qui sont reliés respectivement à la taille et au ratio valeur comptable sur valeur marchande du titre. Pour bâtir ces deux variables, Fama et French (1993) se sont servis des rendements mensuels de six portefeuilles (S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H) qu ils ont formés. Pour un mois t donné, la variable SMB t correspond à la différence entre la moyenne des rendements sur les 3 portefeuilles de petite taille (S/L, S/M et S/H) et la moyenne des rendements sur les 3 portefeuilles de grande taille (B/L, B/M et B/H). Autrement dit, SMB t (Small Minus Big) représente la différence entre le rendement d un portefeuille de titres de petite taille et le rendement 8

d un portefeuille de titres de grande taille. Ces deux portefeuilles de tailles extrêmes ont par contre sensiblement le même ratio BE/ME moyen. Pour un mois t donné, la variable HML t correspond à la différence entre la moyenne des rendements sur les 2 portefeuilles contenant des firmes à ratios BE/ME élevés (S/H et B/H) et la moyenne des rendements sur les 2 portefeuilles composés de firmes à ratios BE/ME bas (S/L et B/L). En d autres termes, HML t (High Minus Low) se définit comme la différence entre le rendement d un portefeuille de titres dont les ratios BE/ME sont élevés et le rendement d un portefeuille de titres dont les ratios BE/ME sont bas. Ces deux portefeuilles formés de firmes dont les ratios BE/ME sont extrêmes ont par ailleurs relativement la même taille moyenne. Outre les facteurs de risque reliés à la taille et au ratio BE/ME, Fama et French (1993) considèrent également le facteur de risque de marché dans leur modèle. La variable RM-RF t est construite de façon à mimer ce facteur de risque. Pour un mois t donné, cette variable s obtient en soustrayant le rendement sur les bons du trésor à un mois (r f,t ) du rendement d un portefeuille de marché, pondéré par la valeur marchande des titres qui le composent (RM t ). Ce portefeuille de marché comprend toutes les firmes figurant dans les six portefeuilles formés initialement pour construire les variables explicatives SMB t et HML t. Dans notre cas, nous considérons l indice SBF 250 comme le portefeuille référentiel du marché financier français. 3.2 Le design de recherche Nous suivons les approches de Bernard et Thomas (1989) et Chan, Jegadeesh et Lakonishok (1996). Les portefeuilles en décile suivant les variables de surprise de bénéfice sont constitués. Nous nous intéressons aux portefeuilles extrêmes c est-à-dire aux portefeuilles de titres à faibles et fortes surprises de bénéfice. Cette première analyse constitue l analyse uni-dimensionnelle car les portefeuilles sont analysées les variables SUE et REV 12. Nous faisons également une analyse nommée bi-dimensionnelle où les portefeuilles sont analysées suivant l interaction des variables SUE et REV 12. Dans ce cas, une première formation des portefeuilles est effectuée en «tiercile» de la première variable de surprise de bénéfice. De même, une seconde classification des titres en «tiercile» est effectuée selon la deuxième variable de surprise de bénéfice. Enfin, les portefeuilles sont croisés entre elles pour constituer neuf portefeuilles. Nous nous focalisons comme dans le cas d une analyse unidimensionnelle sur les portefeuilles extrêmes. Pour chaque portefeuille constitué, nous évaluons les performances anormales, les surprises de bénéfice et les caractéristiques moyennes. Ces portefeuilles sont les portefeuilles extrêmes et les portefeuilles d arbitrage résultant du différentiel des portefeuilles à faible et forte surprise de bénéfice. Les modèles de régression de Fama et French (1993) sur toute la période d étude sont utilisés pour faire un contrôle robuste de nos résultats. Nous appliquons la méthode de rééchantillonnage à la régression de la manière suivante. Nous générons un nombre d échantillons «bootstrap» (100). Nous 9

évaluons les moyennes respectives des variables R p,t R f,t, RMRF t, SMB t et HML t déjà évaluées par la méthode de Fama et French (1992, 1993) 11. Nous avons crée ainsi un pseudo-échantillon (N = 100) à partir de la population initiale. Ensuite, nous régressons le rendement excédentaire moyen de portefeuilles mensuels de titres titres (R p,t R f,t ) sur les variables explicatives moyennes RMRF t, SMB t et HML t. Nous corrigeons l hétéroscédasticité en appliquant le test de White (1980). Modèle de Fama et French (1993) : R p,t R f,t = α p + β p RMRF t + φ p SMB t + γ p HML t + ε p,t L effet annonce de bénéfice sera validé par une valeur non nulle de la constante α. L explication de l effet annonce de bénéfice par le comportement des investisseurs sous biais psychologiques sera validée par des valeurs nulles simultanées statistiquement des coefficients des trois facteurs de risque de Fama et French (1993) c est-à-dire â = φ = ã = 0. L explication de l effet annonce de bénéfice par les facteurs de risque sera validée par au moins par une valeur non nulle des coefficients des facteurs de risque de Fama et French (1993) c està-dire â 0 ou φ 0 ou ã 0. 4. Les résultats, interprétations et discussions Cette section présente, analyse et interprète les résultats suivant chaque variable servant de critère de formation des portefeuilles, à savoir, les variables SUE 12, REV 12 13 et SUE&REV 12 14 4.1 Effet d annonce de bénéfice suivant la variable de surprise de bénéfice SUE 4.1.1 Persistance de l effet d annonce de bénéfice suivant la variable de surprise de bénéfice SUE Les résultats sont résumés dans le tableau 1.A Tableaux 1.A: Le portefeuille SUE_L (respectivement SUE_H) représente les titres à SUE faible (respectivement élevée) c-à-d le décile 10 (respectivement 1). Quant au portefeuille SUE_L&H, il représente le portefeuille d arbitrage c est-à-dire le portefeuille issu de la différence entre SUE_L et SUE_H. Le test d homogénéité des portefeuilles SUE_L et SUE_H est effectué par le test z non paramétrique de Mann- Withney. Les valeurs entre les parenthèses indiquent les p-value. Les symboles ***, ** et * indiquent les significations des statistiques de 0% à 4,99%, 5% à 7,49% et 7,5% et 10%. Variables SUE_L SUE_H SUE_L&H Tableau 1.A: Rentabilités anormales cumulées ex-ante et ex-post moyennes sur le court terme cara12-1,39%* (0,09) 0,75% (0,23) -2,14%** (0,05) cara6 0,82% (0,17) 0,17% (0,81) -0,94% (0,14) cara1-0,15% (0,82) 0,05% (0,91) -0,20% (0,78) car0-0,19% (0,80) 0,13% (0,85) -0,31% (0,65) 11 Voir la méthodologie concernant le calcul des rentabilités anormales. 12 La variable de mesure d erreur relative de prévision de bénéfice standardisée au cours du titre. 13 La variable révision des bénéfices sur 12 mois passés. 14 La variable résultant de l interaction des variables SUE et REV 12. 10

carp1-0,36% (0,62) 0,33% (0,69) -0,70% (0,29) carp6-1,39%* (0,09) 1,22%* (0,10) -2,61%*** (0,03) carp12-1,62%* (0,00) 3,04%*** (0,00) -4,66%*** (0,01) Les résultats du tableau 1.A semblent valider l hypothèse H 1, à savoir, l existence de l effet annonce de bénéfice suivant la variable surprise de bénéfice SUE sur le marché financier français durant la période 1988 à 1999. Néanmoins, cet effet publication de bénéfice semble être faible. Les différences de rentabilité anormales cumulées ex-post (respectivement ex-ante) sur 1 mois, 6 mois et 12 mois à l annonce des bénéfices entre les titres à faible et forte surprise de bénéfice sont de l ordre de 0,70% ; -2,61% et 4,66% (respectivement 0,20% ; -0,94% et 2,14%). Elles sont ne que significatives sur les périodes 6 mois et 12 mois. Par exemple, nous avons des performances ex-post sur 6 et 12 mois sont respectivement significatives à 3% et 1%. De même, l hypothèse H 2 semble être validée, à savoir, la continuité des performances. Elle met en évidence une possible sous-réaction des investisseurs mais, elle est de faible amplitude. et H 2. Le graphique 1 suivant illustre les résultats du tableau 1.A. 20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00% -5,00% CUMAFF60-10,00% -15,00% -20,00% Graphique 1: Evolution des rentabilités anormales cumulées moyennes exante et ex-post, observées suite à l'annonce des bénéfices, des portefeuilles composés selon le sens de la surprise de bénéfice (SUE) SUE_L SUE_H CUMAFF55 CUMAFF50 CUMAFF45 CUMAFF40 CUMAFF35 CUMAFF30 CUMAFF25 CUMAFF20 CUMAFF15 CUMAFF10 CUMAFF5 CUMFF0 CUMPFF5 CUMPFF10 CUMPFF15 CUMPFF20 CUMPFF25 CUMPFF30 CUMPFF35 CUMPFF40 CUMPFF45 CUMPFF50 SUE_L&H CUMPFF55 CUMPFF60 Le graphique 1 semble confirmer nos résultats précédents, à savoir, les hypothèses H 1 (ou H 1 ) Nos résultats semblent corroborer à l étude de Levasseur, L Her et Suret (2002) où ils ont constaté un effet annonce de bénéfice significatif mais faible sur le marché boursier français. De même, nos travaux montrent la persistance de l effet annonce sur les marchés financiers correspondants depuis l étude pionnière de Ball et Brown (1968). En effet, des études récentes effectuées sur d autres marchés internationaux vont dans ce sens. Par exemple, nous avons l étude de Liu, Strong et Xu (2003) sur le marché anglais et Johnson et Schwartz (2001), Mendenhall (2003), Hirshleifer, Myers J., Myers L. et Teoh (2003) sur le marché américain. La question est de savoir si la cause de cet effet annonce de bénéfice sur le marché boursier français est dû aux comportements biaisés des investisseurs sur le marché financier français. La partie suivant essaie de répondre à cette interrogation. 11

4.1.2 Les caractéristiques des portefeuilles suivant la variable surprise de bénéfice SUE Le travail précédent semble montrer que l effet annonce de bénéfice observé sur le marché financier français est une sous-réaction. Cette sous-réaction résulterait-elle d un comportement irrationnel des investisseurs sous biais psychologiques 15 ou d un risque d arbitrage 16. Pour cela, nous analysons les caractéristiques le portefeuille d arbitrage constitué suivant la variable surprise de bénéfice SUE. Si le phénomène de sous-réaction observée des investisseurs suite à l annonce de bénéfice est expliqué par leur comportement biaisé sous biais psychologiques alors les caractéristiques du portefeuille d arbitrage sont statistiquement non significatives sinon il résulte d un risque d arbitrage suivant les fondamentaux des titres. Les tableaux 1.B et 1.C suivant récapitulent nos résultats. Tableaux 1.B et 1.C: Récapitulatif des surprises de bénéfice (SUE et REV 12) et des caractéristiques des portefeuilles (EPS, PER, PCF, Bêta, LnMV, LnMBTMV et N_AF). Le portefeuille SUE_L (respectivement SUE_H) représente les titres à SUE faible (respectivement élevée) c-à-d le décile 10 (respectivement 1). Quant au portefeuille SUE_L&H, il représente le portefeuille d arbitrage c est-à-dire le portefeuille issu de la différence entre SUE_L et SUE_H. Le test d homogénéité des portefeuilles SUE_L et SUE_H est effectué par le test z non paramétrique de Mann-Withney. Les valeurs entre les parenthèses indiquent les p-value. Les symboles ***, ** et * indiquent les significations des statistiques de 0% à 4,99%, 5% à 7,49% et 7,5% et 10%. Variables SUE_L SUE_H SUE_L&H Tableau 1.B: Surprises de bénéfice SUE -1,760*** (0,00) 0,337*** (0,00) -2,106*** (0,01) REV 12-0,667*** (0,00) 0,287*** (0,00) -0,954*** (0,03) Tableau 1.C: Caractéristiques des portefeuilles EPS 0,402*** (0,00) 0,432*** (0,00) -0,030 (0,61) PER 5,149*** (0,00) 11,574*** (0,00) -6,425** (0,05) PCF 1,233*** (0,00) 3,029*** (0,00) -1,796* (0,08) Bêta 0,303*** (0,00) 0,312*** (0,00) -0,009 (0,84) LnMV 2,418*** (0,00) 2,459*** (0,00) -0,041 (0,84) LnBTMV -0,521*** (0,00) -0,178*** (0,00) -0,343* (0,09) N_AF 3,878*** (0,00) 6,641*** (0,00) -2,763** (0,06) Les résultats du tableau 1.B montrent une signification statistique certaine des variables «surprise de bénéfice» SUE et REV 12 entre les portefeuilles à faible et forte SUE. En effet, la différence des «surprise de bénéfice» SUE et REV 12 entre les portefeuilles à faible et forte SUE sont respectivement 2,106 et 0,954. De même, les «p-value» de la statistique de Mann-Withney du portefeuille d arbitrage sont respectivement 0,01 et 0,03. Ces résultats montrent donc que une certaine hétérogénéité entre les portefeuilles extrêmes formés suivant la variable surprise de bénéfice SUE. 15 Voir par exemple Barberis, Shleifer et Vishny (1998), Daniel, Hirshleifer et Subrahmanyam (1999) et Hong et Stein (1999). 16 Voir Mendenhall (2003). 12

Quant au tableau 1.B, il semble montrer une signification statistique de certaines caractéristiques. Ces caractéristiques statistiquement significatives du titre sont le «price earning ratio» (PER), le ratio cash-flow par action (PCF), le ratio «market-to-book» (LnMTBV) et le nombre d analystes suivant un titre donné (N_AF). En effet, la différence des variables PER, PCF, LnMTBV et N_AF entre les portefeuilles à faible SUE et forte SUE sont respectivement de 6,425 ; -1,796 ; -0,343 et 2,763 et les «p-value» respectives sont 5% ; 8% ; 9% et 6%. Ces résultats montrent que l effet annonce de bénéfice observé sur le marché financier français semble être expliqué par les caractéristiques des titres. Ces observations semblent être en contradiction aux résultats récents trouvés sur les marchés anglais [Liu, Strong et Xu (2003)] et sur le marché américain [Johnson et Schwartz (2001), Hirshleifer, Myers J., Myers L. et Teoh (2003)]. Néanmoins, ils semblent corroborer aux résultats de Mendenhall (2003) sur le marché américain où il montre que l effet annonce de résultat résulterait d un risque d arbitrage. La différence significative statistiquement du nombre d analystes financiers suivant un titre donné (N_AF) entre les portefeuilles à surprise de bénéfice faible et forte SUE semble corroborer aux études de Hong et Stein (1999) et Hong, Lim et Stein (2000). Ces auteurs expliquent la sous-réaction du marché à l information récente par les comportements rationnellement limités des investisseurs. Hong et Stein (1999) et Hong, Lim et Stein (2000) relient les profits des stratégies d investissement «momentum» à la taille et à la couverture des titres par les analystes financiers. De ce fait, l effet annonce de bénéfice ne résulterait-il pas du comportement des analystes? Cette interrogation fera l objet d une étude ultérieure. Afin de valider ou d infirmer nos hypothèses, nous effectuons un contrôle robuste de nos résultats par le modèle de régression de Fama et French (1993). 4.1.3 Le contrôle robuste des résultats par le modèle de régression de Fama et French (1993) Nous testons les hypothèses suivantes. Si l effet annonce de bénéfice n est pas validé alors les constantes du modèle de Fama et French (1993) des portefeuilles d arbitrage constitué suivant les surprises de bénéfice ne sont pas statistiquement significatifs (H 4 ). De même, si l effet surprise est expliqué par l orthodoxie financière alors les coefficients des facteurs de risque au sens de Fama et French (1993) des portefeuilles d arbitrage constitués suivant les surprises de résultat sont statistiquement significatifs (H 5 ). Nos résultats sont résumés dans le tableaux 1.E suivant. Nous nous intéressons au portefeuille d arbitrage SUE_L&H. Tableau 1.D : Le tableau ci-dessous présente les résultats du modèle de Fama et French (1993) pour l échantillon global sur la période 1988 1999, soit 144 mois. La variable Rentabilité R p,t R f,t est la variable dépendante et les variables facteur de Marché (R m R f ), facteur Taille (SMB) et facteur ratio market-to-book ou facteur de détresse financière (HML) sont les variables explicatives. Le portefeuille SUE_L 13

(respectivement SUE_H) représente les titres à SUE faible (respectivement élevée) c-à-d le décile 10 (respectivement 1). Quant au portefeuille SUE_L&H, il représente le portefeuille d arbitrage c est-à-dire le portefeuille issu de la différence entre SUE_L et SUE_H. Les valeurs du test T de Student sont indiquées entre les parenthèses et les symboles ***, ** et * indiquent la signification des statistiques T resp. aux seuils 1 à 4,99% ; 5 à 9,99% et 10 à 12%. Tableau 1.D: Coefficients du modèle de Fama et French (1993): R p,t R f,t = α p + β prmrf t + φ psmb t + γ phml t + ε p,t Variables SUE_L SUE_H SUE_L&H Constante 0,013*** (2,03) 0,011*** (2,72) -0,0085*** (-3,57) RM_RF 0,385*** (2,83) -0,054 (-0,12) 0,231 (1,42) SMB 4,248*** (3,16) 7,550*** (2,27) -1,056 (-0,69) HML -5,043*** (-6,31) -1,943 (-0,81) 3,563*** (2,87) R² 74,9% 17,5% 35,0% R² ajusté 72,0% 10,2% 27,5% F 25,88*** 1,83* 4,66*** N 100 100 100 Nos résultats semblent montrer que l hypothèse de l effet annonce de bénéfice (H 4 ) est validée. La constante du portefeuille arbitrage SUE_L&H est de -0,0085 et elle est statistiquement significative à l ordre de 1% avec un t de Student de -3,57. Les coefficients de sensibilité à des facteurs de risque : le facteur de marché (RMRF t ), le facteur relié à la taille (SMB t ) et le facteur relié au ratio valeur comptable sur valeur marchande du titre (HML t ) ne sont pas tous nuls. En effet, les coefficients de sensibilité aux facteurs de marché, de la taille et du ratio valeur comptable sur valeur marchande du titre ou ratio «book-to-market» sont respectivement 0,231 ; -1,056 et 3,565 avec des t de Student respectives de 1,53 ; 0,32 et 2,28. Ces observations montrent que l effet annonce de bénéfice observé sur le marché financier français ne semble pas être expliqué par le comportement biaisé des investisseurs sous biais psychologiques. L hypothèse (H 5 ) est donc validée. De plus, la valeur significative du coefficient du facteur ratio «book-to-market» semble montrer que l effet annonce de bénéfice est dû au facteur de la détresse financière, le ratio «book-to-market» mis en évidence par Fama et French (1992). L observation des coefficients des portefeuilles extrêmes c est-à-dire les portefeuilles SUE_L et SUE_H semble montrer que le modèle de Fama et French (1993) capture les anomalies du marché. Précisément, le rendement excédentaire d un portefeuille de titres, (R p,t R f,t ), serait fonction de sa sensibilité à trois facteurs de risque : le facteur de marché (RMRF t ), le facteur relié à la taille (SMB t ) et le facteur relié au ratio valeur comptable sur valeur marchande du titre (HML t ). Par exemple, pour le portefeuille SUE_L, nous avons des coefficients tous significatifs avec un coefficient de corrélation R² de 74,9%. Ce résultat semble corroborer à l étude de Molay (2001). Afin d affirmer ou d infirmer nos résultats précédents, nous analysons l effet surprise de bénéfice sous la variable révision de prévisions de bénéfice sur douze mois. 4.2 L effet d annonce de bénéfice suivant la variable REV 12 14

Dans cette partie, nous ré-analysons l effet surprise de bénéfice suivant la variable révision de prévision de bénéfice sur douze mois (REV 12 ). Nous utilisons la même méthodologie que celle appliquée dans l étude précédente. Dans une première section, nous examinons la persistance ou non de l effet annonce de bénéfice suivant la variable révision de prévision de bénéfice sur douze mois (REV 12 ). Dans une deuxième section, nous analysons les caractéristiques des portefeuilles extrêmes et d arbitrage en vue d expliquer la persistance de cet effet annonce de bénéfice. Enfin, en troisième section, nous contrôlons nos résultats par le modèle de régression de Fama et French (1993). 4.2.1 La persistance de l effet d annonce de bénéfice suivant la variable REV 12 Les tableaux 2.A récapitulent nos résultats. Tableau 2.A : Le portefeuille REV 12_L (respectivement REV 12_H) représente les titres à REV 12 faible (respectivement élevée) c-à-d le décile 10 (respectivement 1). Quant au portefeuille REV 12_L&H, il représente le portefeuille d arbitrage c est-à-dire le portefeuille issu de la différence entre REV 12_L et REV 12_H. Le test d homogénéité des portefeuilles REV 12_L et REV 12_H est effectué par le test z non paramétrique de Mann-Withney. Les valeurs entre les parenthèses indiquent les p-value. Les symboles ***, ** et * indiquent les significations des statistiques de 0% à 4,99%, 5% à 7,49% et 7,5% et 10%. Tableau 2.A: Rentabilités anormales cumulées ex-ante et ex-post moyennes sur le court terme Variables REV 12_L REV 12_H REV 12_L&H cara12-1,65%* (0,09) -0,10% (0,88) -1,55%* (0,09) cara9-1,73%** (0,08) -0,49% (0,50) -1,23%* (0,10) cara6-1,36%* (0,10) -0,51% (0,50) -0,84% (0,14) cara3-0,65% (0,38) -0,16% (0,81) -0,49% (0,51) cara1-0,50% (0,51) -0,07% (0,92) -0,44% (0,53) car0-0,14% (0,85) -0,09% (0,91) -0,05% (0,94) carp1-0,32% (0,68) -0,21% (0,76) -0,11% (0,87) carp3-0,76% (0,24) -0,50% (0,50) -0,27% (0,70) carp6-1,81%** (0,06) -1,08% (0,12) -0,73% (0,23) carp9-2,61%*** (0,00) -0,83% (0,20) -1,79%* (0,08) carp12-3,12%*** (0,00) -0,53% (0,49) -2,59%*** (0,03) Les résultats du tableau ci-dessus semblent valider l effet annonce de bénéfice suivant les révisions de prévisions de bénéfice (REV 12 ) sur le marché financier français. En effet, la différence de rentabilités anormales cumulées ex-post (ex-ante) sur 1 mois, 6 mois, 9 mois et 12 mois entre les portefeuilles à faible et forte révision de bénéfice sont respectivement 0,11% ; -0,73% ; -1,79% et 2,59% (-0,44% ; -0,84% ; -1,23% et 1,55%). Elles sont statistiquement significatives pour les rentabilités anormales cumulées sur 9 mois et 12 mois respectivement à l ordre de 10% et 1%. Donc, les titres à révision de prévisions de bénéfice élevée sur-performent les titres à révision de prévision de bénéfice faible. Le graphique ci-dessous illustre nos résultats. 15

10,00% 8,00% 6,00% 4,00% 2,00% 0,00% -2,00% CUMAFF60-4,00% -6,00% -8,00% -10,00% Graphique 2: Evolution des rentabilités anormales cumulées moyenens exante et ex-post observées des portefeuilles composés selon le sens des révisions des prévisions de bénéfice REV12 CUMAFF56 CUMAFF52 CUMAFF48 CUMAFF44 CUMAFF40 CUMAFF36 CUMAFF32 CUMAFF28 CUMAFF24 CUMAFF20 CUMAFF16 CUMAFF12 CUMAFF8 CUMAFF4 CUMFF0 CUMPFF4 CUMPFF8 CUMPFF12 CUMPFF16 CUMPFF20 CUMPFF24 CUMPFF28 REV12_L REV12_H REV12_L&H CUMPFF32 CUMPFF36 CUMPFF40 CUMPFF44 CUMPFF48 CUMPFF52 CUMPFF56 CUMPFF60 Le graphique 2 précédent semble confirmer l effet annonce de résultat suivant la variable surprise de bénéfice REV 12. Cette seconde étude empirique sur la ré-visite de l effet annonce de bénéfice suivant la variable révision de prévisions de bénéfice (REV 12 ), semble montrer sa persistance sur le marché financier français. L information apportée par l annonce des révisions de prévisions de bénéfice n est pas incorporée immédiatement dans les cours et des rentabilités anormales sont observées après la composition des portefeuilles suivant la variable REV 12. Des écarts moyens de rentabilités anormales sont observés entre les portefeuilles à faible et forte révision de prévisions de bénéfice. Ce travail semble donc corroborer aux études de Grandin et al. (1989), Grandin (1995) sur le marché boursier français et aux travaux de Liu, Strong et Xu, (2003) sur le marché anglais, à savoir, la sous-réaction du marché à l annonce de bénéfice. Comme le travail précédent sur l effet annonce de bénéfice suivant la variable SUE, nous nous interrogeons sur les explications probables de la persistance de l effet annonce de bénéfice suivant la variable révision de prévisions de bénéfice (REV 12 ). La partie qui suit essaie de répondre à cette interrogation. 4.2.2 Analyse des caractéristiques des portefeuilles suivant la variable surprise de bénéfice (REV 12 ) La partie précédente semble montrer une persistance de l effet annonce de bénéfice suivant les révisions de prévisions de bénéfice sur le marché financier français. Cet effet annonce de bénéfice est apparemment une sous-réaction des investisseurs à l annonce de bénéfice récent. Cette sous-réaction est-elle due aux comportements des investisseurs sous-biais psychologiques ou serait simplement une manifestation des facteurs de risque des titres. 16

Nous appliquons une méthodologie similaire à l étude précédente mais, les portefeuilles sont composés suivant la variable de surprise de bénéfice REV 12 en décile. Nous reportons, ensuite les surprises de bénéfice et les caractéristiques [le ratio PER, le bénéfice net par action (EPS), la taille (LnMV), le ratio «book-to-market», l actif par action (APS), le facteur risque bêta et le nombre d analystes financiers (N_AF)] des portefeuilles extrêmes et d arbitrage. Les résultats sont récapitulés dans les tableaux 2.B et 2.C suivant. Tableaux 2.B et 2.C: Récapitulatif des surprises de bénéfice (SUE et REV 12) et des caractéristiques des portefeuilles (EPS, PER, Bêta, LnMV, LnMBTMV, N_AF et APS). Le portefeuille REV 12_L (respectivement REV 12_H) représente les titres à REV 12 faible (respectivement élevée) c-à-d le décile 10 (respectivement 1). Quant au portefeuille REV 12_L&H, il représente le portefeuille d arbitrage c est-à-dire le portefeuille issu de la différence entre REV 12_L et REV 12_H. Le test d homogénéité des portefeuilles REV 12_L et REV 12_H est effectué par le test z non paramétrique de Mann-Withney. Les valeurs entre les parenthèses indiquent les p-value. Les symboles ***, ** et * indiquent les significations des statistiques de 0% à 4,99%, 5% à 7,49% et 7,5% et 10%. Tableau 2.C: Surprises de bénéfice Variables REV 12_L REV 12_H REV 12_L&H SUE -1,011*** (0,00) -0,201*** (0,00) -0,810*** (0,00) REV 12-0,185*** (0,00) 0,395*** (0,00) -0,580*** (0,01) Tableau 2.D: Caractéristiques des portefeuilles Variables REV 12_L REV 12_H REV 12_L&H EPS 0,634*** (0,00) 1,069*** (0,00) -0,435*** (0,00) PER 4,607*** (0,00) 5,015*** (0,00) -0,407*** (0,00) Bêta 0,295*** (0,00) 0,329*** (0,00) -0,033 (0,47) LnMV 2,067*** (0,00) 3,418*** (0,00) -1,351*** (0,00) LnBTMV -0,237*** (0,00) -0,414*** (0,00) 0,177 (0,17) N_AF 3,611*** (0,00) 3,997*** (0,00) -0,385 (0,30) APS 7,525*** (0,00) 9,783*** (0,00) -2,258*** (0,00) Les résultats du tableau 2.B montrent l hétérogénéité des portefeuilles suivant la surprise de bénéfice REV 12. En effet, le portefeuille d arbitrage (REV 12 _L&H) présente une révision de prévisions de bénéfice de l ordre de 0,580 et la statistique de Mann-Withney indique une statistique significative de 1%. De même, nous constatons que la valeur SUE du portefeuille d arbitrage est de 0,810 et elle est significative à l ordre de 1%. Ainsi, le portefeuille à faible (forte) révision de prévisions de bénéfice a une faible (forte) SUE. Ces deux indicateurs de mesure de surprise de bénéfice sont donc corrélés. La valeur de la corrélation est de l ordre de 61%. L analyse du tableau 2.C semble montrer une signification des caractéristiques EPS, PER, taille et actif par action (APS) dans les rentabilités anormales observées du portefeuille d arbitrage. En effet, l observation du tableau 2.C montre que les titres à faible (forte) révision de prévisions de bénéfice ont des rentabilités anormales faibles (élevées). Néanmoins, il faut noter que notre essai ne fait ressortir la signification du facteur de sensibilité bêta comme dans les études de Grandin (1995). L étude de Fama et French (1992) montre la prédominance des facteurs de risque liés au ratio «bookto-market» et à la taille sur la sensibilité bêta. Donc, nos résultats ne sauraient contredire l étude de Grandin (1995) car elle met en évidence le contenu informationnel des révisions de prévisions des analystes financiers. De même, elle justifie les rentabilités anormales observées des titres à révision 17

positive et négative par le fait qu ils sont risqués mais à des degrés distincts. Il est à noter que nos bêtas proviennent de la base de données DATASTREAM. Ainsi, ces résultats suggèrent que l effet annonce de bénéfice observé sur le marché financier français ne serait qu un effet surprise de bénéfice. La sous-réaction des investisseurs à l annonce des bénéfices semble s appréhender comme une manifestation des facteurs de risque liés aux fondamentaux des titres. De ce fait, la sous-réaction des investisseurs suite aux annonces des bénéfices sur le marché français n est pas la caractéristique d une inefficience du marché due aux biais psychologiques de ceux-ci. Donc, les titres fondamentalement risqués expérimenteraient des rentabilités anormales élevées. Ces résultats semblent corroborer à l étude de Mendenhall (2002) et contredire les explications de Bernard (1993) et récemment les travaux de Liu, Strong et Xinzhong (2003) à la sous-réaction des investisseurs. Nos résultats semblent être en accord à notre travail empirique précédent. Afin d infirmer ou de confirmer nos résultats, nous effectuons un contrôle de ceux-ci par le modèle de régression de Fama et French (1993). 4.2.3 Le contrôle robuste des résultats par le modèle de régression de Fama et French (1993) Nos résultats sont synthétisés dans le tableau 2.D ci-dessous. Tableau 2.D : Le tableau ci-dessous présente les résultats du modèle de Fama et French (1993) pour l échantillon global sur la période 1988 1999, soit 144 mois. La variable Rentabilité R p,t R f,t est la variable dépendante et les variables facteur de Marché (R m R f ), facteur Taille (SMB) et facteur ratio market-to-book ou facteur de détresse financière (HML) sont les variables explicatives. Le portefeuille REV 12_L (respectivement REV 12_H) représente les titres à REV 12 faible (respectivement élevée) c-à-d le décile 10 (respectivement 1). Quant au portefeuille REV 12_L&H, il représente le portefeuille d arbitrage c est-à-dire le portefeuille issu de la différence entre REV 12_L et REV 12_H. Les valeurs du test T de Student sont indiquées entre les parenthèses et les symboles ***, ** et * indiquent la signification des statistiques T resp. aux seuils 1 à 4,99% ; 5 à 9,99% et 10 à 12%. Tableau 2.D: Coefficients du modèle Fama et French (1993) : R p,t R f,t = α p + β prmrf t + φ psmb t + γ phml t + ε p,t Variables REV 12_L REV 12_H REV 12_L&H Constante 0,0119*** (10,67) 0,017*** (10,87) -0,0047*** (-3,54) RM_RF 0,719 (1,56) 0,700 (1,62) 2,753*** (6,31) HML 2,732 (1,28) -7,402*** (-3,12) 4,094** (2,03) SMB -0,836 (-0,34) -3,166 (-0,94) -13,933*** (-5,26) R² 10,2% 51,6% 75,0% R² ajusté -0,1% 46,0% 72,1% F 0,98 9,22*** 25,97*** N 100 100 100 Les résultats du modèle de régression de Fama et French (1993) des tableaux 2.D semblent confirmer nos observations précédentes. En effet, nos tests semblent valider la sous-réaction du marché à l annonce des bénéfices. La constante du modèle de régression du portefeuille d arbitrage est 0,0047 et significative avec un t de Student de 3,54. De plus, le rendement excédentaire du portefeuille d arbitrage semble être fonction de sa sensibilité à trois facteurs : le facteur de marché (RMRF t ), le facteur relié à la taille (SMB t ) et le facteur relié au ratio valeur comptable sur valeur 18

marchande du titre (HML t ). Par exemple, le portefeuille d arbitrage présente des coefficients tous significatifs avec un coefficient de corrélation R² de 75% et même un R² ajusté de 72,1%. Ce coefficient de corrélation R² est proche de celui de Fama et French (1993, 1997). Ces résultats corroborent donc aux résultats de Mendenhall (2003). Ce second essai sur l effet annonce de bénéfice vient de plus, confirmer nos résultats précédents lorsque l effet annonce de bénéfice a été analysé suivant la variable surprise de bénéfice REV 12 _L&H. Nous examinons de nouveau l effet annonce de bénéfice sous l interaction des variables surprise de bénéfice SUE et REV 12. 4.3 L effet annonce de bénéfice suivant l interaction des variables SUE et REV 12 Nous adoptons une méthodologie similaire aux méthodologies précédentes mais, les portefeuilles sont composés suivant les surprises de bénéfice SUE et REV 12. Comme les études précédentes, nous nous intéressons aux portefeuilles extrêmes et au portefeuille d arbitrage. Nous évaluons leurs rentabilités anormales cumulées et «buy-and-hold», leurs surprises de bénéfice et leurs caractéristiques que nous analysons. Et nous concluons par un contrôle robuste des analyses par le modèle de régression de Fama et French (1993). 4.3.1 L effet annonce de bénéfice suivant l interaction des surprises de bénéfices SUE et REV 12 (SUE&REV 12 ) Les rentabilités anormales cumulées sont récapitulées dans les tableaux 3.A ci-dessous. Tableau 3.A : Le portefeuille SUE&REV 12_L (respectivement SUE&REV 12_H) représente les titres à SUE&REV 12 faible (respectivement élevée). Quant au portefeuille SUE&REV 12_L_H, il représente le portefeuille d arbitrage c est-à-dire le portefeuille issu de la différence entre SUE&REV 12_L et SUE&REV 12_H. Le test d homogénéité des portefeuilles SUE_L et SUE_H est effectué par le test z non paramétrique de Mann-Withney. Les valeurs entre les parenthèses indiquent les p-value. Les symboles ***, ** et * indiquent les significations des statistiques de 0% à 4,99%, 5% à 7,49% et 7,5% et 10%. Tableau 3.A: Rentabilités anormales cumulées ex-ante et ex-post moyennes sur le court terme Variables SUE&REV 12_L SUE&REV 12_H SUE&REV 12_L_H cara12-1,15%* (0,10) 0,34% (0,63) -1,48%* (0,09) cara9-1,27%* (0,09) -0,33% (0,63) -0,94% (0,11) cara6-0,83% (0,14) -0,54% (0,45) -0,28% (0,65) cara3-0,38% (0,59) -0,22% (0,65) -0,16% (0,71) cara1-0,22% (0,60) -0,04% (0,94) -0,18% (0,71) car0-0,29% (0,56) -0,07% (0,91) -0,22% (0,67) carp1-0,47% (0,51) 0,09% (0,90) -0,56% (0,47) carp3-0,57% (0,41) 0,16% (0,72) -0,73% (0,17) carp6-0,98%* (0,10) -0,29% (0,61) -0,69% (0,26) carp9-0,88% (0,12) -0,64% (0,28) -0,24% (0,60) carp12-0,97%* (0,10) -0,86% (0,13) -0,10% (0,75) 19