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Comptabilité - Contrôle - Audit

2007/1 (Tome 13)


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Introduction

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L’utilité de l’information comptable dans les prises de décision et son impact sur la valeur du rendement boursier attendue forment un sujet qui a été largement débattu dans les plus grandes revues académiques anglo-saxonnes depuis la fin des années soixante. La première étude effectuée dans ce sens était celle de Ball et Brown (1968) ; elle visait essentiellement à vérifier si l’information contenue dans le bénéfice net annuel d’une entreprise est utile au marché boursier. Le bénéfice net fut sélectionné comme donnée de la recherche de Ball et Brown puisqu’il représentait l’information comptable la plus pertinente pour les investisseurs et les analystes financiers à cette date et il fournissait une information relativement fiable quant aux perspectives futures de l’entreprise. Vingt ans après l’étude de Ball et Brown, Lev (1989) fait une analyse critique de la recherche portant sur le contenu informationnel des bénéfices comptables. Selon lui, malgré les améliorations apportées aux recherches méthodologiques, le bénéfice comptable explique moins de 10 % du rendement boursier d’un titre le jour de sa publication. De plus, la relation entre le bénéfice comptable et le rendement boursier est instable et empêche le développement d’un modèle d’équilibre général. D’après Lev, la recherche du contenu informationnel des bénéfices a atteint un très haut niveau de raffinement méthodologique, or peu d’attention a été apportée aux données comptables elles-mêmes qui ont servi au calcul de ce bénéfice net qu’il soient de bonne ou de mauvaise qualité, qu’ils aient été calculées selon les méthodes et conventions connues, etc.

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L’objectif de notre étude vise à tester empiriquement l’existence d’une relation entre les données comptables présentées par les entreprises tunisiennes et leurs rendements boursiers. Il s’agit d’identifier les variables comptables et financières produites par les entreprises cotées et qui pourraient expliquer les valeurs du rendement boursier, ceci nous aidera à mesurer le taux de la relation qui existe entre les variables comptables choisies et le rendement boursier.

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Nous supposons que plus la relation est forte et plus les données comptables et financières publiées sont utiles aux prises de décisions adéquates.

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Notre méthode consiste à tester le degré d’association entre le rendement boursier et les chiffres comptables à travers une régression pour un échantillon d’entreprises cotées à la Bourse de Tunis.

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Ce papier est organisé comme suit : la deuxième section présente une revue de la littérature, la troisième section décrit les hypothèses et la méthodologie, la quatrième est consacrée aux résultats et leur analyse.

1 - Revue de littérature

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La problématique traitant de la relation entre la valeur comptable et la valeur boursière a été évoqué par deux courants de recherches empiriques qui se basent ou bien sur une étude d’évènement ou bien sur une étude d’association. Le premier courant considère que si l’information comptable est utile pour apprécier la valeur de l’entreprise, les investisseurs l’utilisent effectivement à cet effet, en particulier pour évaluer les titres cotés en bourse. Par conséquent, toute publication comptable devrait entraîner une réaction systématique sur les cours boursiers des sociétés concernées, cette réaction atteste que les investisseurs adaptent leurs anticipations et modifient leur portefeuille lorsqu’ils prennent connaissance des chiffres comptables [Dumontier (1999)], ce changement doit s’effectuer en une période qui ne dépasse pas 2 à 3 jours autour du jour de la publication du résultat de l’exercice [Collins et Kothari (1989)]. Ce type d’étude se base la période qui entoure la date de l’annonce du résultat et des cash flows futurs [Zmijewsk et Shah (1984), et Wilson (1986 et 1987)].

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Les recherches du second courant consistent à rapprocher la réalité financière de l’entreprise, telle qu’elle est reflétée par la comptabilité, de la réalité perçue par les investisseurs. De ce fait, les rendements boursiers seront régressés au bénéfice imprévu ou à d’autres mesures de performance tel que le cash flow. Dans ce contexte, l’information comptable est jugée pertinente pour apprécier la valeur de l’entreprise si elle permet une valorisation identique ou étroitement reliée à celle qui apparaît à la lecture des cours sur le marché boursier. Ces études, dites études d’association, visent, d’une part, à déterminer si la valeur de la firme observée sur le marché financier est conforme à l’idée qu’on peut s’en faire à partir de l’analyse des états financiers et, d’autre part, à sélectionner les indicateurs comptables les plus aptes à refléter cette valeur.

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Notre étude s’intègre au niveau du deuxième courant de recherche qui englobe deux méthodes d’analyse de la relation données comptables-rendement boursier.

1.1 - Le bénéfice net et le rendement boursier

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Cette première méthode repose sur l’utilisation du bénéfice net, du bénéfice imprévu ou des dividendes distribuables (ou à distribuer) comme donnée comptable et financière explicative du rendement [ Ball et Brown (1968), Daniel. W, Collins et S. P. Kothari (1989)]

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Le modèle développé et testé dans l’étude de Beaver et al. (1997) vise à mesurer la relation entre les variations du prix de l’action et celles des bénéfices comptables. Les avantages d’une telle étude peuvent se résumer ainsi ; toutes les procédures alternatives d’estimation qui s’adressent aux issues fondamentales d’identification des variables sont développées et testées. En outre, les observations qui visent la faible relation (R2) constatée par les études ultérieures sont placées sur une perspective différente. D’après cette étude les bénéfices peuvent changer pour des raisons qui n’ont aucune relation avec le changement des prix, et le prix de l’action peut aussi changer suite à l’existence d’événements qui n’ont aucune relation avec les bénéfices comptables. Enfin, les prix et les bénéfices sont deux variables endogènes (Produits finis exploités de la même matière première).

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Kothari et al. (2003) ont utilisé, comme le cas de plusieurs autres recherches, les résultats comptables comme point de repère dans la relation rendement boursier-bénéfices. La spécifié de leur étude réside dans le fait qu’elle se base sur des résultats résumés ou agrégés (agregate earnings news). Selon cette étude, la relation rendement boursier-bénéfices est nettement différente lorsqu’il s’agit de données agrégées.

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Dans le même courant d’idées, Yan Bao (2004) a réalisé une étude d’association sur sept pays asiatiques : Hong Kong, Malaisie, Singapour, Thaïlande, Indonésie, Philippines et Corée. Il aboutit à deux conclusions, d’une part, le coefficient de corrélation ajusté (R2 adj) calculé dans la relation rendement-bénéfice est nettement supérieur lorsqu’il s’agit de bénéfices prévisibles que de ceux historiques. D’autre part, ce phénomène est plus visible dans les pays ou groupe de pays où l’intervention du gouvernement est plus importante dans la résolution des problèmes d’information qui peuvent exister entre les managers des entreprises et les investisseurs.

1.2 - Les données comptables et le rendement boursier

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La deuxième méthode repose sur l’utilisation de toutes les informations comptables et financières et mêmes celles non comptables pour étudier la relation valeurs comptables-rendement boursier. Et ce, en utilisant le plus grand nombre d’indicateurs ou ratios comptables dégagés à partir des états financiers et autres rapports comptables et mesurer la relation qui peut exister entre ces indicateurs et la valeur du rendement.

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Lev et Thiagarajan (1993) ont essayé de démontrer l’existence d’une relation significative entre la valeur appropriée et fondamentale de la firme guidée par les descriptions des analystes financiers et les deux principaux indicateurs de persistance : le ERC (earning response coefficient ou encore unexpected earning change [1][1] La traduction en français est : la variation des bénéfices...) et la croissance future des bénéfices comptables. Le résultat de cette étude montre l’existence d’une relation significative entre les agrégats (signaux) fondamentaux choisis et le ERC (dont le rendement est mesuré en fonction du MEDAF). Ce résultat peut se résumer ainsi :

Tableau 1 - Les indicateurs comptables de la création de valeur selon Lev et ThiagarajanTableau 1
Source : Lev et Thiagarajan 1993.
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Selon Lev et Thiagarajan (1993) les indicateurs les plus pertinents pour l’évaluation s’avèrent être : le résultat courant, les stocks, les investissements, la marge brute, les dépenses de R&D et la productivité salariale. Pour apprécier l’impact de la conjoncture économique sur la perception et l’interprétation des chiffres comptables, ils ont classé les quinze années étudiées en trois groupes selon la valeur d’un indicateur macro-économique particulier. Les trois indicateurs retenus sont : l’inflation, la croissance du PNB [Ali et Zarowin (1992) ; S, P, Kothari. (2001)] et la variation du niveau des stocks. Les résultats obtenus montrent que la conjoncture économique affecte l’interprétation des données comptables.

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Chan et Seow (1996) ont comparé la relation rendement / bénéfice en utilisant les informations comptables obtenues par application d’un côté des GAAP américains et de l’autre des GAAP étrangers. Les résultats de cette étude montrent que les états financiers obtenus à partir des GAAP étrangers contiennent une information meilleure que ceux obtenus en utilisant les GAAP américains. Dans le même courant d’idées Hung et Subramanyam (2004) tentent de comparer les rapports en chiffres comptables élaborés sur la base des règles comptables allemandes (HGB) avec ceux établis en utilisant les standards internationales (IAS), sous l’hypothèse que les HGB sont basés sur des chiffres comptables historiques alors que les standards de l’IAS permettent d’avoir une valeur réelle de l’actif de l’entreprise objet de l’étude. Le résultat de cet article montre que le total du bilan, la valeur des immobilisations, la valeur fondamentale ou mathématique et les bénéfices nets sont largement plus importants sous l’adoption de l’IAS que sous celle des HGB, en outre, la valeur fondamentale ou mathématique et les bénéfices nets admettent un rôle d’évaluation plus réel de la firme sous les normes de l’IAS. Enfin, Hung et Subramanyam (2004) constatent que les ajustements (augmentation) effectués sur la valeur fondamentale suite à l’adoption des normes internationales sont acceptés par les actionnaires des firmes allemandes, par contre, les ajustements réalisés sur les bénéfices nets sont inacceptables car l’IAS donne un champ plus vaste de choix et d’application des méthodes et normes alors que les HGB sont plus fermes et plus strictes.

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Selon Sean Cleary (1999), les états financiers d’une entreprise sont indispensables pour une prise de décision d’investissement dans un monde où le marché financier est parfait et complet Modigliani et Miller (1958). De ce fait, et, dans un marché incomplet et imparfait, les états financiers peuvent ne pas être les seules sources de prises de décision d’investissement. En conclusion, cette étude montre que les décisions d’investissement prises par les entreprises sont sensibles aux opportunités d’investissement proposées par le marché mais qu’elles sont beaucoup plus sensibles aux variables de liquidité de la firme.

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L’objectif de l’étude de Reuven Lehavy (1999) est d’analyser l’effet de la divulgation ou la publication des états financiers manipulés sur la relation qui existe ou qui peut exister entre le prix de l’action de la firme (ou rendement boursier) et ses chiffres comptables de la même période et qui se rapportent à l’adoption du FSR (French Start Reporting). Une relation explicite existe, alors, entre la valeur boursière de l’entreprise et sa valeur comptable dégagée par les états financiers manipulés. De même, l’étude montre que :

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? D’une part, les investisseurs sont conscients des effets de la publication des états financiers manipulés sur la valeur mathématique de la firme et, par conséquent, sur le résultat final.

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? D’autre part, les investisseurs ajustent leurs opinions selon ces effets et le phénomène d’ajustement est constant sur une période déterminée.

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Breton et Taffler (2001) étudient la masse et la nature de l’information comptable utile aux analystes financiers dans leurs recommandations et conseils ou décisions d’investissement en Bourse [Biggs (1984) ; Bouwman et al (1987et 1995) ; Mear et Firth (1987) ; Breton et Taffler (1995), Beaver, Mcanally et Stinson (1997) ; Ou, J and Penman, S. (1989a et 1989b)]. L’objectif est de savoir le degré d’importance des données comptables dans les décisions d’investissement sur le marché financier. Le résultat de cette étude montre que quatre thèmes seulement sont significatifs dans la majorité des recommandations de l’échantillon des rapports des analystes choisis. Trois thèmes concernent des informations de qualité non financière (la gestion, la stratégie, les conditions du marché…) et le quatrième thème concerne la position financière de l’entreprise dégagée par ses états financiers. C’est-à-dire, d’une part les variables de mesure du profit et des bénéfices futurs ne constituent pas les informations prioritaires pour les analystes financiers dans leurs décisions et recommandations, d’autre part, l’information non financière est cruciale et plus importante que celle financière.

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De même, le papier de recherche de Qiang Cheng (2005) admet un aspect critique. Il remet en cause la seule utilisation des analyses prévisibles (mesurables) dans l’évaluation des entreprises. Selon lui, il faut tenir compte d’autres informations explicites ou non mesurables dans l’analyse. Ces informations sont : Les éléments déterminants des taux économiques et du marché ; les conventions comptables ; la qualité des signaux des bénéfices comptables ; les éléments transitoires qui ont un effet sur l’évolution des bénéfices ; les caractéristiques industrielles des firmes et les éléments déterminants du risque et de la croissance de l’entreprise. Toutefois l’utilisation de ces éléments ou d’une partie d’entres eux, dépend du modèle choisi ainsi que de l’objectif de la recherche. En effet, les conventions comptables et les éléments transitoires, qui possèdent un effet directe sur la variation du bénéfice, sont généralement utilisés pour prévoir les résultats futurs ; alors que les autres éléments sont utilisés dans la mise en évidence de la relation valeur boursière-données comptables. Ces interprétations valident l’utilisation de l’analyse prévisible comme élément partiel de l’information nécessaire dans l’évaluation de la firme basée sur les données comptables. L’auteur cite deux limites quant à l’utilisation unique de l’analyse prévisible, d’abords, la majorité des études antérieures [Dechow et al (1999), Liu et Thomas (2000) et Lee et al (1999)] traitent de ces prévisions comme une « boite noire » et elles ne peuvent en aucun cas garantir la source de provenance et de composition de ces prévisions (Beaver 1999). Ensuite, l’analyse prévisible n’inclue pas certains types d’informations publiques [Dechow et al (2000) et Frankel et Lee (1998)]. Son analyse aboutit à trois résultats :

  • Pour prévoir les bénéfices futurs, l’information commune aux analyses prévisibles et les items de l’information explicite contribuent à raison de R2 ajustée égale à 0,047 représentant 45 % de la contribution totale des items de l’information explicite. Toutefois, l’analyse prévisible semble meilleure dans l’explication de la valeur réelle de la firme sur le marché, elle contribue seule à une augmentation du R2 adj de 0,272 représentant 83 % du total de la contribution des items de l’information explicite. En d’autres termes, l’analyse prévisible compte entre 45 % et 83 % de l’information émanant d’autres sources.

  • L’analyse prévisible inclue une information unique non examinée dans les items de l’information explicite, le pouvoir explicatif de l’analyse prévisible est de 0,046 dans les prévisions calculées pour les bénéfices futurs et de 0,22 dans les explications données pour évaluer la firme sur le marché. Cette contribution est beaucoup plus importante pour les entreprises ayant peu d’informations sur l’évolution de leurs bénéfices et plus particulièrement, celles ayant effectuées un grand investissement en R& D ou ayant un montant élevé « d’accruals » ainsi que pour les entreprises utilisant des machines très développées.

  • L’information explicite contribue à une augmentation du R2 adj de 0,06 dans les prévisions des bénéfices futurs et la valorisation des firmes. En conclusion, l’inefficacité de l’analyse prévisible est généralement, due à leur ignorance des effets des principes comptables, des taux économiques et du risque inhérent au marché.

Campbell (2004) a essayé de déterminer les facteurs clés, contenus dans les rapports annuels et les publications volontaires, qui orientent les décisions économiques sur les marchés de capitaux émergents. Le résultat montre que la majorité des entreprises considèrent que le facteur « bénéfice » est la clé métrique des utilisateurs externes plus que les cash flows. Et ce, à cause de la réaction très sévère du marché lors de l’inexistence ou du manque de la donnée « bénéfice » dans les rapports publiés. En outre, d’après cette étude, 78 % des entreprises appartenant à des marchés émergents sont prêtes à sacrifier de leur valeur économique pour publier des bénéfices qui répondent aux besoins des utilisateurs. Ceci ne veut pas dire que l’investissement sur ces marchés ne soit pas rentable, puisque, selon Campbell (1994), les nouveaux marchés émergeants tels que : l’Amérique Latine, l’Asie et l’Afrique, ouvrent de nouvelles opportunités aux investisseurs. Ces marchés procurent des rendements futurs importants mais à des risques élevés. Ces rendements futurs sont parfois beaucoup plus importants que ceux procurés par les marchés des pays développés. En effet, selon Campbell (2001), la relation entre le rendement attendu et le risque est négative sur une année d’étude. Toutefois, cette relation devient positive sur 10 ans, ce qui signifie que les marchés émergents sont très rentables à long terme. Leur rendement à court terme est très faible.

2 - Hypothèses données et modèle

2.1 - Hypothèses

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Les hypothèses de notre étude sont détaillées comme suit :

H1 :

Il existe une relation entre les données comptables et le rendement boursier.

H2 :

Le secteur financier a un impact sur la relation entre les variables comptables et le rendement boursier.

H3 :

La relation entre les variables comptable et le rendement boursier est plus importante en 2002.

H4 :

La relation entre le rendement boursier et les données comptables est assez faible.

2.2 - Les données

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Sur la base des entretiens effectués et des informations comptables économiques et financières collectées annuellement auprès des entreprises tunisiennes cotées, nous pouvons répartir les opérations réalisées au cours des six exercices comptables, objets de l’étude, en deux ensembles ; le premier, qui a trait à l’exploitation cyclique ou courante, permet d’isoler les concepts liés à la seule activité industrielle et commerciale : Chiffre d’affaire, valeur ajoutée, excédent brut d’exploitation, moyens d’exploitation. Le second, qui considère le comportement global, prend en compte, outre la fonction d’exploitation, les fonctions connexes liées à la croissance externe, à la gestion du portefeuille, à celle de la dette et de la trésorerie…, il permet notamment l’étude de la structure financière, des marges et résultats globaux et du financement. Les ratios peuvent se présenter sous la forme de coefficients, de délais ou de pourcentages.

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Parmi ces ratios, 28 ont été sélectionnés dans notre étude et ils constituent les points clés de l’analyse faite par les analystes financiers, soit au moment de l’introduction de l’entreprise en Bourse, soit, après son introduction. Ces ratios sont numérotés de 1 à 29 (restriction faite de la variable V28 qui correspond à la valeur du rendement boursier : variable expliquée du modèle).

Tableau 2 - les variables comptables sélectionnéesTableau 2
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Le rendement d’une action sur une période de temps t pourra être exprimé de la façon suivante :

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28

Pit est la valeur de l’investissement en début de période

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Pit+1 est la valeur de ce placement en fin de période

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Dit sont les dividendes versés au cours de la période

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datt représente les droits d’attribution

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dsous représente les droits de souscription

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La structure « données comptables » est formée par la majorité des ratios de liquidité, d’équilibre et de rentabilité que nous avons pu calculer à partir des données brutes collectées auprès des entreprises cotées d’une part et des analystes financiers d’autre part. Au total 6216 valeurs sont calculées et traitées pour les entreprises cotées sur le marché financier tunisien et introduites à la cote avant 1998 (lors de l’entrée en vigueur du nouveau système comptable des entreprises). Ces valeurs sont calculées sur une période de six ans de 1997 à 2002.

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Des 40 entreprises cotées en 1997 à la Bourse de Tunis, nous en avons gardé 37 entreprises qui représentent 92,5 % de notre population mère, les entreprises qui appartiennent au 7,5 % de la population sont : Soit des entreprises introduites en bourse après 1998, soit des entreprises dont les données sont incomplètes ou non cohérentes avec le reste de l’échantillon. En effet, la population est constituée de 53 % d’entreprises de service et 47 % d’autres types d’entreprises (distribution, commerce, industrie chimique et autres types d’industrie…).

2.3 - Modélisation du rendement boursier

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La validation empirique de la relation rendement boursier-valeurs comptables nécessite de mesurer à une date donnée la relation entre la valeur Yit ou le rendement boursière Rit d’une entreprise i et une ou plusieurs variables comptables censées refléter la capacité de la firme à créer de la richesse et à verser des dividendes :

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Avec :

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VCkit représente la variable comptable k (chiffre ou ratio) publiée par l’entreprise (j) à la date (t).

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Yit représente le rendement boursier

40

ui représente les effets spécifiques des entreprises

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et représente le terme d’erreur

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Les coefficients de détermination R2 des modèles précédents permettent d’apprécier l’intensité de la relation entre le niveau ou l’évolution des cours de l’action et les chiffres comptables.

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La plupart des études d’association ont retenu le seul résultat comptable comme variable explicative de la rentabilité ou de la valeur boursière de l’entreprise, bien qu’ils affichent des performances assez pauvres et que leurs coefficients de détermination soient faibles. Si nous sommes en train d’évoquer les recherches exclusivement faites sur des entreprises cotées c’est parce qu’il faut disposer d’un référentiel opportun pour juger de la pertinence de l’information comptable en matière d’évaluation. Toutefois, les résultats de ces études sont directement transposables à toutes les entreprises mêmes celles non cotées en Bourse. En effet, si l’analyse des états comptables permet de déterminer une valeur de l’entreprise cotée conforme à celle observée sur le marché boursier, alors, nous pouvons dire que, d’une manière générale, l’information comptable permet une valorisation satisfaisante des entreprises non cotées pour lesquelles les états financiers constituent la principale source d’information afin d’en apprécier la valeur.

2.4 - L’analyse en composante principale : ACP

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Pour réaliser ce choix, nous avons précisé dans le tableau ci-dessous les variables qui sont fortement corrélées aux facteurs de chaque exercice ou année étudiée, sans oublier l’analyse effectuée sur toute la période de six ans qui va nous aider dans ce choix.

Tableau 3 - Les variables comptables les plus corrélées aux facteurs des six annéesTableau 3
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D’après le tableau 3, deux remarques importantes doivent être signalées :

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Il y a des variables comptables qui se trouvent chaque année corrélées au facteur auquel elles appartiennent (V11, V12 et V1) [Reuven Lehavy (1999), Sean Cleary (1999) et Richard Frankel et Charles M.C. Lee (1998)], d’autres variables sont fortement corrélées à quatre facteurs sur six (V10 et V23), tandis que les variables V24, V17, V21 et V5 sont fortement corrélées à trois facteurs sur six.

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Le tableau montre aussi des variables que nous observons chaque année sur le même axe et dont le rang de l’une ou de l’autre est différent d’une année à l’autre. En effet, les variables V26 et V27 [Toms(1998) et (2001)], que nous avons déjà rencontrées dans l’analyse de la section précédente, se substituent l’une à l’autre sur le même facteur et nous observons alors V26 fortement corrélée aux facteurs de 1998 et 1999 alors que V27 est fortement corrélée aux facteurs de 1997 et 2002. Cette situation s’applique aussi pour les variables V2 et V6 qui se trouvent sur le même axe mais, parfois, nous observons V2 fortement corrélée au facteur et d’autres fois nous trouvons V6 au premier rang sur le même axe. En conclusion, nous trouvons chaque couple de ces variables appartenir à quatre analyses sur six ; nous les avons alors classées parmi les variables de la première remarque qui se trouvent fortement corrélées avec quatre facteurs sur six et nous devons, à cet égard, choisir une variable par couple à intégrer au modèle de régression et si la variable choisie n’aura pas d’effet positif sur la relation avec le rendement, nous la remplaçons par la deuxième qui appartient au même couple.

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À la fin de cette première interprétation et analyse, nous avons gardé huit variables V1, V6, V10, V11, V12, V23, V24 et V27. Ces variables feront l’objet d’une première tentative d’estimation économétrique de la relation données comptables-rendement boursier.

3 - Résultats de la régression

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Pour que le résultat de la régression effectuée entre le rendement boursier et les variables comptables soit valable et interprétable, il ne faut pas introduire toutes les variables en même temps au modèle, et ce, pour deux raisons :

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? Il y a des variables qui n’ont pas de relation homogène avec d’autres et donc elles forment des facteurs (dans l’ACP) à part avec des coefficients de corrélation très faibles (inférieur à 40 %°). Ces variables doivent être éliminées. Patrick Sevestre. (2002)

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? Il faut s’assurer que l’introduction d’une variable n’a pas d’effet sur la relation d’une autre avec le rendement. En effet, l’introduction de toutes les variables en même temps au modèle peut cacher une relation de certaines variables avec le rendement à cause de l’effet plus important des premières variables. Par conséquent, même si une relation (forte ou faible) existe entre le rendement et certaines variables, elle ne sera pas visible et peut induire en erreur. Par contre, si on introduit les variables une à une au modèle on peut remarquer et interpréter l’effet de cette introduction sur la relation avec le rendement.

3.1 - Premier panel de données : Investissements et chiffre d’affaire (CA)

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L’ACP (analyse en composante principale) effectuée sur les variables comptables calculées, nous a permit de choisir huit variables (V1 :rapport de l’actif courant sur les dettes courantes, V6 : rotation actif, V10 : rapport des dettes à long terme sur la marge brute, V11 : immobilisations nettes sur le total actif, V12 : actif courant sur le total actif, V23 : le rapport des amortissements sur le total des immobilisations, V24 : bénéfice net sur les capitaux propres, V27 : dividendes par action) qui vont nous aider à mesurer, dans un premier panel, la corrélation avec le rendement boursier.

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Les étoiles indiquent une significativité à 1 % (*), 5 % (**) et à 10 % (***). Et ?i représente les effets spécifiques.

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Selon les résultats présentés au tableau 5, le test de significativité globale chi2 montre que les coefficients ak sont différents de zéro (prob = 0,0018) et le test de Lagrangian montre l’existence d’une hétérogénéité entre les variables (prob = 0,000) corrigée par l’introduction dans le modèle d’un élément ?i qui exprime les effets spécifiques aux entreprises et non énumérés par les variables comptables choisies.

Tableau 5 - Les tests économétriques liés au panel A de donnéesTableau 5
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Les résultats de notre étude sont obtenus sur la base des estimations basées sur le modèle aléatoire (random effect) et ce, en se basant sur le test d’Hausman qui présente un chi2 d’une valeur de 4,00 avec une prob chi2 égale à 0,8572 ce qui signifie que le H0 est accepté et corr (ui, V) = 0 cette condition est indispensable pour que le MCG (moindre carré généralisé) soit BLUE (best linear unbiased estimator) et en plus convergent (si N tend vers ?, â tend vers a).

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Les résultats présentés au tableau 4 montrent que les huit variables choisies, pour faire part d’une première étape de l’analyse en panel de données, expliquent le rendement boursier à raison de 14 % (coefficient de corrélation ajusté R2). C’est un taux assez faible mais considéré comme intéressant dans une régression réalisée sur un nombre d’observations de 222 (37 entreprises observées sur 6 ans).

Tableau 4 - Résultats de la régression en utilisant Huit variables comptablesTableau 4
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Le pourcentage du coefficient de corrélation ajusté R2 calculé est très différent de zéro ce qui prouve l’existence d’une relation entre les variables comptables et le rendement, d’ailleurs, toutes les études empiriques réalisées dans ce sens ont prouvé la réalité de l’existence d’une corrélation entre ces deux types de variables (comptables et économiques) avec des pourcentages de corrélation qui diffèrent d’une étude à l’autre, depuis Ball et Brown (1968) jusqu’à Toms (2001), Qiang Cheng (2005) et Bao (2004) et aucune de ces études n’a infirmé l’existence de cette relation. En outre, nous avons pu remarquer que les coefficients des variables V6 et V23 sont significativement différents de zéro puisque leur seuil de significativité a est inférieur à 5 %. Ces deux ratios représentent respectivement la rotation actif et le rapport des amortissements sur le total des immobilisations, ce qui nous amène à conclure que le rendement du titre d’une entreprise tunisienne cotée peut être expliqué par la proportion de son CA par rapport au total bilan et la part des amortissements pratiqués par la firme.

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Ces ratios procurent des renseignements importants pour l’investisseur, le premier rapport (V6) lui permet d’avoir une idée sur la place de l’entreprise sur le marché, sa relation avec ses clients et ses concurrents ainsi que le degré d’importance de ses emplois. Toutefois, nous remarquons que le coefficient de la variable V6 se procure un signe négatif, or dans la pratique, nous avons tendance à constater que l’augmentation du CA augmente aussi le bénéfice net et par conséquent augmente le niveau du rendement de la firme.

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Cette relation logique entre ces trois valeurs ne vient pas contredire nos résultats puisque nous devons tenir compte de l’influence de certaines décisions liées à la gestion interne de l’entreprise et qui peuvent avoir un effet négatif sur le ratio V6 et un autre positif sur le rendement. Le deuxième rapport (V23) admet un coefficient positif et mesure le taux d’investissement en immobilisations, il permet de savoir si l’entreprise possède de nouvelles (taux faible) ou d’anciennes (taux élevé) immobilisations dans son actif et si elle est en mesure de suivre le progrès technologique qui évolue avec une vitesse tellement grande que la firme n’arrive pas à en trouver les fonds nécessaires.

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Selon les travaux de Lev et Thiagarajan (1993), les données comptables expliquent de 13 % à 35% la variation de la valeur boursière de l’entreprise. Les indicateurs les plus pertinents pour l’évaluation s’avèrent être le résultat courant, les stocks, les investissements, la marge brute, les dépenses de R&D (Cheng 2005) et la productivité des salariés.

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Concernant les autres items (variables) présentés au tableau-4 et dont le coefficient n’est pas significatif, nous pouvons constater que les variables explicatives V1 (rapport de l’actif courant sur les dettes courantes) et V10 (rapport des dettes à long terme sur la marge brute) permettent au lecteur d’avoir une idée claire sur la capacité de l’entreprise à honorer ses engagements à court et à long terme, V11 (immobilisations nettes sur le total actif ) et V12 (actif courant sur le total actif ) donnent aux utilisateurs les informations sur les parties non courantes et celles courantes que possède l’entreprise, enfin, V24 (bénéfices nets sur les capitaux propres) et V27 (dividendes par action) constituent, de part leur nature, les ratios les plus liés aux résultats de la firme.

62

Le premier item (V1) n’est pas significatif dans notre modèle (prob : 0,513), son coefficient est négatif mais sa valeur est très proche de zéro (– 0,008) ce qui signifie que son introduction dans le modèle n’a, presque, pas d’effet sur la variation du rendement, toutefois, nous ne pouvons pas l’écarter à ce stade du modèle et nous devons le garder jusqu’à la fin de l’analyse pour tester son influence sur la significativité des coefficients des autres items dans les sections suivantes et vice versa. De même, l’item V10 (prob 0,102) peut être accepté au modèle à un seuil de significativité de 10 %, son coefficient est positif mais faible (0,045).

63

Quant aux items V11 (rapport des immobilisations sur le total bilan) et V12 (rapport de l’actif courant sur le total bilan), ils présentent des coefficients peu significatifs (prob respective de 0,199 et 0,224) et ayant des signes négatifs. L’augmentation de V11 signifie que l’entreprise a effectué un nouvel investissement qui est généralement financé par des dettes, et l’augmentation de V12 signifie que l’entreprise vend plus à crédit ce qui augmente le risque de non recouvrement de ses créances.

64

Enfin, les items V24 (part des bénéfices par rapport aux capitaux propres) et V27 (dividendes par action) intègrent la part de la rentabilité financière et économique de l’entreprise cotée, la significativité de leurs coefficients est faible (Prob respective de 0,299 et 0,207) ces derniers admettent des signes positifs ce qui confirme la littérature qui a montré que les bénéfices et les dividendes forment les informations comptables les plus utiles aux utilisateurs finaux [Qiang Cheng (2005), Toms (1998) et (2001), William et al. (1997),].

65

Malgré que, la significativité de leur coefficient est faible, nous ne pouvons pas les écarter du modèle à ce stade de l’analyse puisque l’introduction ultérieure d’autres variables (panel B) peut influencer la valeur et le signe des coefficients des ratios ci-dessus et par conséquent, nous pouvons noter des variables dont les coefficients s’avèrent non significatifs au panel A et le seront au niveau de l’analyse qui suivra.

3.2 - Dernier panel de données : Marge brute, capitaux propres, dettes à long terme et bénéfices

66

Le but de cette section est de modifier le modèle du panel A en ajoutant à chaque fois une variable au modèle et observer son effet sur la régression et, par conséquent, sur la relation rendement boursier – données comptables [Baruch Lev et S. Ramu Thiagarajan (1993)]. L’ajout des variables au modèle ne va pas se faire au hasard mais nous allons suivre la même logique suivie dans la section précédente. En d’autres termes, introduire les variables selon l’importance de leur corrélation avec le facteur de l’ACP

67

D’après les résultats présentés au tableau 6, nous pouvons conclure que le test de significativité globale rejette le H0, en d’autres termes, les coefficients estimés ak et as sont différents de zéro. Ensuite, le test du multiplicateur de Lagrangian rejette aussi H0 dans la mesure où le phénomène d’hétérogénéité est présent et qu’il y a un effet spécifique – entreprise (?i) – qui doit être intégré au modèle. Enfin, le test d’Hausman accepte H0 et prouve l’inexistence d’une corrélation entre les effets spécifiques et les variables explicatives (corr(?, V) = 0) et il nous permet d’estimer le modèle par l’effet aléatoire (random effect).

Tableau 6 - Résultats de la régression en ajoutant à chaque fois une variable parmi huit restantesTableau 6

Test 1 : test de significativité globale des coefficients : H0 : a0 = a1 = … = 0 et la prob. chi2

Test 2 : test de Breusch et Pagan Lagrangian : H0 : var (u) = 0 et la prob. chi2

Test 3 : test d’Hausman : H0 : corr (u, V) = 0 et la prob. chi2.

Les étoiles indiquent une significativité à 1 % (*), 5 % (**) et à 10 % (***).

Z = {7, 8, 9,13, 16, 18, 20, 14}.

Avec :

V7 : Fond de roulement /CA

V8 : Dettes à long termes / Capitaux propres

V9 : Capitaux propres /Total passif

V13 : Dettes à long termes /Total bilan

V16 : Capitaux propres / Immobilisations

V18 : Bénéfices nets /CA

V20 : EBE /VA

V14 : Dettes à court termes / total bilan

V26 : Bénéfices par action

68

Avec les huit variables (tableau 4), nous avons obtenu un coefficient de corrélation ajusté R2 d’une valeur de 14 % et deux variables dont les coefficients sont significatives dans leur relation avec le rendement boursier (V6 et V23).

69

Les résultats du tableau 6 montrent qu’après l’ajout des nouvelles variables une à une, les coefficients de corrélation ajustés R2 varient entre 13 % et 17,5 %. En outre, les coefficients des cinq variables V5 (rotation des capitaux propres) et V25 (rapport entre la marge brute d’autofinancement et les capitaux propres), V9 (le rapport des capitaux propres sur le total des dettes) et le V16 (le rapport des capitaux propres sur les immobilisations) et V24 (bénéfices nets sur les capitaux propres), s’avèrent significativement différents de zéro puisque leur t-student est très proche du t critique (généralement sa valeur tourne autour de 2). Le coefficient de V5 est positif puisque le rapport du CA sur les capitaux propres mesure plus l’aptitude de l’entreprise à rendre à nouveau utilisable ses capitaux propres et à prévoir l’évolution de ses moyens financiers dégagés, l’augmentation de la valeur de ce ratio contribue à accroître la confiance des investisseurs vis-à-vis des décisions des dirigeants de l’entreprise et de sa gestion en terme général. Nous avons remarqué, en outre, que l’ajout du ratio V5 a un effet négatif sur la valeur du coefficient de corrélation ajusté.

70

Le coefficient de V25 est négatif puisque la notion de marge brute d’autofinancement (MBA) par rapport aux capitaux propres est négativement reliée au rendement ; la prudence de l’investisseur se base sur l’existence d’un risque de manipulation comptable (amortissements et provisions)et de gestion du résultat (lissage des bénéfices). Levasseur (1982) montre que les managers peuvent avoir intérêt à adopter leur politique comptable de manière à ce que les états qu’ils produisent « possèdent aux yeux des actionnaires un contenu informatif élevé, non pas parce qu’ils ont la qualité d’une mesure directe de tel ou tel fait économique et financier, mais justement parce q’ils peuvent être « manipulés » par les dirigeants ».

71

L’item (V9) est un ratio qui permet d’analyser la structure des ressources composées de fonds propres et de dettes extérieures en tenant compte des éventuelles réserves latentes de réévaluation de l’actif immobilier. Ce ratio peut être important dans le cas d’une analyse faite sur de grandes entreprises ayant effectuées d’importants investissements financés pour une grande partie par des dettes à long terme.

72

Le coefficient de la variable V9 est significatif ; toutefois, il présente un signe négatif et sa valeur est faible et très proche de zéro donc l’effet de l’introduction de cet item au modèle est presque nul sur la relation de corrélation, d’ailleurs, la valeur du coefficient de corrélation R2 ajusté a diminué après l’ajout de la variable V9.

73

Le coefficient de l’item V16 est significatif à 0,003 ; il permet de comparer le niveau des fonds propres avec celui des immobilisations. Si la valeur de ce rapport est importante (supérieure à 70 %), la majorité des immobilisations seront, alors, financées par les propres moyens de l’entreprise. Le coefficient de cette variable est négatif puisque sa diminution peut être causée principalement par la cession de certaines immobilisations, soit par manque de liquidité soit à cause de l’obsolescence du matériel et l’ajout de cette variable au modèle a contribué à améliorer la valeur du coefficient de corrélation R2 ajusté, ce qui prouve l’importance de cette information pour les investisseurs et utilisateurs dans leurs prévisions.

74

L’item V24 (part des bénéfices par rapport aux capitaux propres) intègre la part de la rentabilité financière et économique de l’entreprise cotée, son coefficient admet un signe positif ce qui confirme la littérature qui a montré que les bénéfices et les fonds propres forment les informations comptables les plus utiles aux utilisateurs finaux [Qiang Cheng (2005), Toms (1998) et (2001), William et al. (1997),].

75

Concernant les autres variables du tableau 6, nous remarquons l’effet positif de leur introduction dans le modèle ( augmente) ; toutefois, la significativité de leurs coefficients est très faible. Les variables V26 (bénéfice par action) les coefficients des items V7 (rapport du fonds de roulement sur le CA), V13 (rapport des dettes à long terme sur le total du bilan), V18 (rapport des bénéfices sur le CA) et V20 (EBE sur la VA) et V14 (passif courant sur le total bilan) ne sont pas significatifs dans le modèle et leur relation explicative avec le rendement boursier est très faible ; en effet, leur intégration au modèle engendre la diminution de la valeur du coefficient de corrélation R2 ajusté ( inférieur à 16 %). Ce résultat nous amène à conclure que ces ratios n’ont pas d’effet visible sur le rendement boursier malgré que la revue de littérature a montré le contenu informationnel non négligeable des bénéfices nets et des dividendes [Kam C. Chan et Gim S. Seow (1996), William H. Beaver et al (1997), Toms (1998) et (2001), Bao (2004)].

76

Toutefois, nous ne pouvons exclure ces ratios de notre analyse, leur faible relation d’association avec le rendement peut être expliquée par le fait que d’autres ratios ou items substitutionnels les ont remplacés puisque ces derniers possèdent un pouvoir explicatif plus important du rendement boursier. De ce fait, l’item V7 peut être substitué par V6 (rotation actif ) et/ou V5 (rotation capitaux propres), l’item V13 est substitué par le V10 (dettes à long terme sur la marge brute) et V18 par le V24 (bénéfices sur les capitaux propres). D’ailleurs, le coefficient de ce ratio est devenu significatif après l’introduction de nouvelles variables dans le panel C, ce qui prouve l’importance de la notion du bénéfice net dans l’évaluation du rendement [Lev (1989), Wilson (1986)].

77

Quant à l’item V20, la faible significativité de son coefficient émane de sa nature elle-même qui nous procure une valeur, toujours faible, de ce ratio puisque son numérateur (VA – charges de personnel) est très inférieur à son dénumérateur à cause du montant élevé des charges salariales que les entreprises payent chaque année. L’étude de Lev et Thiagarajan (1993) montre qu’il existe une relation entre la productivité salariale (variation du CA sur l’effectif des salariés) et le rendement, ils ont employé dans leur modèle le nombre des salariés et non pas leur charge payée et au lieu de l’excédent brut d’exploitation (EBE), ils ont utilisé la variation du CA entre deux exercices consécutifs. Nous avons opté pour la non considération des ratios qui introduisent la notion de variation calculée entre deux exercices pour éviter de diminuer le nombre d’observations collectées.

78

Malgré, la faible significativité de leurs coefficients dans le modèle, l’ajout des items V8 (rapport des dettes à long terme sur les capitaux propres) et V14 (rapport des dettes courantes sur le total du bilan) au modèle a engendré une nette amélioration du coefficient de corrélation R2 ajusté ( supérieur à 16 %), ce qui prouve encore l’importance de la notion des dettes, comme information comptable et financière, dans toute prise de décision.

79

Notre résultat ne semble pas très loin de la littérature. Selon Toms (2001), l’introduction de la variable bénéfice au modèle ne contribue pas à une bonne explication du rendement boursier, par contre, l’introduction des dividendes procure une meilleure relation. Toutefois, lorsqu’il a introduit la variable muette (Dummy variable) – année – le coefficient des bénéfices est devenu plus ou moins significatif et le contenu informationnel de la variable « bénéfice » est devenu plus important surtout pour l’année 1880 (d’après son étude). Ce résultat confirme nos explications qui montrent que la non significativité du coefficient d’une variable dans le modèle de régression n’exclue pas son contenu informationnel important mais caché pour des raisons internes ou externes à l’entreprise.

80

Selon Kothari et al (2003), le rendement n’est pas relié aux bénéfices historiques ou passés et il est négativement corrélé aux bénéfices courants.

81

Kothari (2001) suggère que la corrélation entre la valeur du marché et la valeur mathématique ou fondamentale de la firme peut être estimée directement en utilisant la valeur intrinsèque comme variable explicative ou indirectement en régressant la valeur du marché à certains déterminants de la valeur intrinsèque.

82

Selon Lee et al (1999), la tâche essentielle dans l’évaluation du titre est la prévision des éléments qui peuvent agir sur cette valeur tels que les revenus futurs, les cash flows nets futurs, les bénéfices et les dépenses. Toutefois, les résultats sont très sensibles à la période choisie pour étudier ce phénomène. En effet, le modèle de Penman et Sougiannis (1998) et Francis et al (1997) réalisé sur une période de cinq ans montre que les dividendes prévisionnels contribuent faiblement dans l’évaluation courante du titre. Ce résultat n’est pas surprenant puisque les dividendes représentent un petit pourcentage de la valeur de la firme. D’ailleurs, notre étude Effectuée sur le marché tunisien dégage presque le même résultat concernant l’item V26 (dividendes par action) que notre modèle prouve la très faible significativité de son coefficient (tableau-4). L’analyse empirique de Ou et Penman (1989a et b) ainsi que l’innovation de Lev et Thiagarajan (1993) et Abarbanell et Bushee (1997et 1998) démontrent que la variation du CA, la variation des capitaux propres et celle de la marge brute sont fortement associées et corrélées au rendement des titres et aident dans l’évaluation des bénéfices futurs.

83

Ces résultats confirment ceux de notre étude et montrent l’importance des notions de CA, de capitaux propres et de la marge brute d’autofinancement (tableau-4 et 6).

84

En conclusion, la revue de littérature qui porte sur la relation rendement boursier-données comptables se base sur le pouvoir caché des ratios financiers et leur habilité à prédire les revenus futurs des firmes cotées. Les analyses des auteurs mentionnés ci-dessus ainsi que celles de Piotroski (2000), Penman et Zhang (2000) et Bao (2004) montrent clairement que le contenu informationnel des données comptables et financières et surtout des bénéfices prévisibles aident énormément à mesurer les rendements anormaux des titres et, par conséquent, à détecter les causes de l’inefficience du marché financier.

85

À notre connaissance, la première étude exhaustive des indicateurs comptables les mieux aptes à apprécier la relation données comptables – rendement boursier est celle de O’ Connor (1973) ; en régressant la rentabilité de l’action sur plusieurs chiffres comptables, il retient cinq ratios qui permettent à eux seuls d’expliquer plus de 32 % de la valeur boursière des firmes de son échantillon.

86

Les variables comptables qui construisent notre modèle final et qui expliquent la valeur du rendement boursier dans le contexte tunisien sont présentées au tableau suivant :

Tableau 7 - Résultats de la régression en utilisant les variables comptables les plus significatives au modèle de régressionTableau 7

R2 ajustée : 20 %; chi 2 = 41,08 avec prob > 0,0000

Test de Breuch et Lagrangan : chi2 = 23,52 avec prob > 0,0000

Test d’Hausman chi 2 = 3,91 avec prob > 0,95

Les étoiles indiquent une significativité à 1% (*), 5% (**) et à 10 % (***). Et ui représente les effets spécifiques.

Les variables les plus associées au rendement sont :

?V6 : Rotation actif.

?V8 : Dettes à long terme sur les capitaux propres.

?V16 : Capitaux propres sur les immobilisations.

?V23 : Total des amortissements sur les immobilisations.

?V25 : Marge brute d’autofinancement sur les capitaux propres.

87

À ce stade de l’étude, nous pouvons valider notre première hypothèse (H1), puisque les résultats figurant dans les tableaux nos 4, 6 et 7 montre l’existence d’une relation entre les variables comptables et le rendement boursier.

88

Quant aux autres variables du modèle, nous remarquons que leur significativité est importante dans la mesure où, si nous éliminons l’une d’entre elles, la valeur du coefficient de corrélation ajusté R2 diminue. C’est ce pouvoir explicatif caché, de certaines données comptables et financières, que nous avons voulu mettre en évidence pour les investisseurs et les utilisateurs des données comptables. De ce fait, le contenu informationnel des états comptables et financiers publiés par les entreprises cotées tunisiennes ne peut être visible que si nous analysons tout un groupe de ratios dont leur composition est complémentaire sans oublier l’influence de certaines variables ou items qualitatifs liés à l’environnement économique et culturel de l’entreprise d’où la faible valeur du coefficient de corrélation ajusté R2 (20 %).

89

Notre modèle final s’écrira alors comme suit :

90

4 - Introduction des variables muettes (Dummy variables)

91

Afin de pousser encore plus notre analyse et essayer de dégager l’effet caché ou camouflé de certaines variables sur le rendement boursier, nous avons introduit dans notre modèle final (tableau 7) deux variables muettes à savoir : la variable « secteur d’activité » et celle « année » [Penman et Sougiannis (1998), Francis et al. (1997) et Toms (2001)]. L’effet de la variable « année » est beaucoup plus élevé que celui de la variable « secteur d’activité ». En effet, la contribution de cette dernière à la valeur du coefficient de corrélation R2 ajusté est de + 0,32 % alors que celle de la variable « année » est de + 20 %, surtout concernant les résultats de l’année 2002.

4.1 - Introduction de la variable muette « secteur d’activité »

92

Les entreprises tunisiennes cotées choisies dans notre étude appartiennent, selon une répartition propre à notre recherche, à deux secteurs d’activités : le « secteur 1 » représente les entreprises de services (banques, assurances et leasing) et le « secteur 2 » représente les autres entreprises (industrielles, de distribution, chimiques…).

93

L’introduction de cette variable muette au modèle admet un impact positif sur le R2 ajusté qui a augmenté de 0,32 % et son coefficient n’est pas significatif (prob 0,659). Malgré, le faible effet détecté suite à l’ajout de cette variable qualitative, le résultat de la régression nous permet de conclure que les entreprises appartenant au « secteur 1 » sont plus rentables, sur les six ans, que les entreprises appartenant au « secteur 2 » (tableau 8).

Tableau 8 - Résultats de la régression après l’introduction de la variable muette « secteur »Tableau 8

R2 ajustée : 20,32 % chi 2 = 41,12 avec prob > 0,0000

Test de Breuch et Lagrangan : chi2 = 22,52 avec prob > 0,0000

Test d’Hausman chi 2 = 3,85 avec prob > 0,944

94

En conclusion, le secteur d’activité de l’entreprise est très faiblement lié à la détermination de son rendement. Et même si une relation existe, elle reste sans effet. D’ailleurs, nous remarquons que les coefficients liés aux variables comptables quantitatives introduites dans le modèle, n’ont pas subi un changement important par rapport au panel C (tableau 7). Toutefois, le nombre de variables corrélées au rendement a diminué de cinq dans le panel C à trois dans le panel D (tableaux 7 et 8). Ce phénomène peut être expliqué par le caractère hétérogène de l’échantillon qui est formé de plus que 50 % de sociétés de services qui forme le « secteur financier : secteur 1 » et autres entreprises appartenant à des secteurs d’activité différents forment le « secteur autres : secteur 2 ».

95

Les résultats du tableau n° 8 ne confirment pas notre deuxième hypothèse qui veut que le secteur financier ai un impact sur la relation entre les variables comptables et le rendement boursier.

4.1 - Introduction de la variable muette « année »

96

Le but de ce paragraphe est de mesurer l’effet de la variable « année » sur le modèle et, par conséquent, sur le rendement boursier (Toms 2001). Notre étude se réalise sur une période de six ans (de 1997 à 2002) désignés par : anb1 jusqu’à anb6.

Tableau 9 - Résultats de la régression après l’introduction de la variable muette « année »Tableau 9
Tableau 10 - Les tests économétriques liés au panel E de donnéesTableau 10
97

Les tests économétriques liés au modèle nous procurent les mêmes résultats que les autres panels. Le chiffre le plus remarquable dans le panel D est celui du coefficient de corrélation R2 ajusté qui a augmenté par rapport au panel B de presque 20 %.

98

En outre, le coefficient de la variable « anb6 » est très significatif (prob 0,000). Ce résultat nous amène à conclure que le rendement des entreprises tunisiennes cotées est très sensible à la période ou année d’exercice et que l’année 6 (2002) est l’année la plus rentable pour ces firmes au cours de laquelle, ces dernières ont obtenu un rendement plus important que les années précédentes, nous pouvons expliquer ce phénomène par deux raisons :

  1. L’année 2002 est celle la plus proche aux atteintes et à la mémoire des investisseurs.

  2. Généralement le rendement des firmes croit d’une année à l’autre pour des raisons économiques, financières, de gestion ou même légales.

La significativité des coefficients des variables comptables n’a pas subi de changement remarquable ainsi que leur signe, cependant, le coefficient de la variable V24 (rapport des bénéfices sur les capitaux propres) est devenu significatif à 5 % (prob > 0,025). Enfin, les coefficients des autres variables restent peu significatifs, surtout pour la variable V27 (dividendes par action).

99

Dans ce cas, le modèle peut s’écrire comme suit :

100
Tableau 11 - Présentation des variables les plus corrélées au rendementTableau 11
101

Toutes ces variables tournent autour de certains aspects connus tels que les capitaux propres, les immobilisations, le bénéfice, les dettes et les actifs qui sont des notions dégagées du bilan financier publié par les entreprises. Le bilan est le premier état financier établi par ces firmes et qui informe le lecteur sur la situation financière de l’entreprise et sa capacité à honorer ses engagements à court et à long terme.

102

À ce stade notre troisième hypothèse est validée, puisque la relation entre les variables comptables et le rendement boursier est nettement plus importante en 2002. Soit six ans après l’introduction du système comptable tunisien 1997.

103

En outre, la quatrième hypothèse est aussi validée, dans la mesure où, le coefficient de corrélation ajusté R2 n’a pas pu atteindre 50 %. La relation entre les variables comptables et le rendement boursier est de 37 % au maximum.

4.3 - Caractéristiques du marché financier tunisien

104

Le marché tunisien figure parmi les 36 « émergents » dans le monde. Il a connu l’introduction de certaines réformes telles que, la libéralisation des prix, la convertibilité courante du dinars, le programme de mise à niveau (participation à la concurrence internationale et la conquête de nouveaux marchés), l’intégration de la Tunisie à l’espace euro méditerranéen (élargissement de la coopération en culture ; éducation ; recherche scientifique ; dialogue ; en domaines politique…), l’introduction de récentes réformes fiscales et financières ainsi que du nouveau système comptable des entreprises 1997. En outre, l’année 1999 a permis à la bourse de Tunis de renouer avec une progression qu’elle n’a plus connue depuis 1995.

Tableau 12 - Évolution du marché Tunisien entre 1994 et 1999Tableau 12
105

Cette progression traduit d’une part, l’effet d’enrichissement des anciens actionnaires et d’autres parts, l’effet de la mise sur le marché de nouvelles sociétés (six introductions sur la cote permanente).

Tableau 13 - Évolution de quelques marchés émergents en 1999Tableau 13
106

L’évolution atypique de la bourse de Tunis par rapport à ses voisins arabes nous permet de dire que ce sont essentiellement des causes endogènes qui expliquent cette hausse tunisienne. Ces causes sont au nombre de deux :

107

Les mesures prises par les pouvoirs publics pour relancer le marché financier à travers les réductions d’impôt pour les sociétés qui s’introduisent en bourse à partir de 1999 et à travers l’incitation fiscale.

108

La baisse des taux qui entraîne, de manière mécanique, une comparaison favorable aux placements boursiers (versus les autres placements) tout en améliorant les bénéfices par action des sociétés cotées. Cette baisse du TMM, qui n’est pas favorable au secteur bancaire, comporte des conséquences qui le sont beaucoup plus à la majorité des sociétés industrielles et de services.

109

Par conséquent, la liquidité du marché qui s’était dégradée au cours de 1998 a repris fortement depuis le début de 1999. La cause principale de cette hausse de la liquidité provient des investisseurs étrangers qui ont choisi de revenir sur le marché tunisien.

Conclusion

110

L’objectif de notre étude est de déceler les variables comptables et financières qui contribuent de loin ou de près à expliquer la valeur du rendement.

111

Notre analyse empirique a tenté d’apporter des éléments de réponse sur les liens entre variables comptables et rendement boursier sur le marché tunisien en effectuant des estimations de panel d’un échantillon de 37 entreprises cotées sur six ans.

112

Sur la base de notre revue de littérature, nous avons pu établir un modèle qui se propose de mettre en valeur la relation données comptables-rendement boursier et de dégager les variables comptables qui expliquent au mieux la valeur du rendement. À ce stade, nous avons mis en place une méthodologie basée sur trois éléments :

  • Collecte des données comptables et financières auprès des entreprises cotées et calcul et traitement d’une batterie de ratios financiers que nous avons choisis comme variables explicatives dans notre modèle.

  • Réalisation d’une analyse en composante principale (ACP) pour nous aider à classer nos variables explicatives en groupes homogènes.

  • Estimation économétrique des données de panel pour mettre en valeur les variables comptables et financières qui expliquent mieux la valeur du rendement et qui ont une relation directe ou indirecte avec lui.

Le résultat de notre étude sur la relation entre information comptable et financière et le rendement boursier montre que :

  • L’information comptable est indispensable pour les prises de décision des investisseurs et analystes financiers.

  • Relation directe entre certaines variables comptables et le rendement boursier.

  • Relation indirecte entre d’autres variables comptables et le rendement boursier.

  • Les chiffres comptables ne suffisent pas à eux seuls à expliquer la variation du rendement boursier.

La considération du résultat de notre étude empirique souligne que les variables comptables expliquent le rendement boursier et sa variation à raison de 20 % et que l’introduction des variables muette « année » a contribué à augmenter cette valeur pour qu’elle atteigne plus que 37 %. Le reste, soit 63 % de la valeur du rendement, est expliqué par d’autres phénomènes et variables qualitatives non énumérées dans notre étude. Ces phénomènes peuvent être de nature culturelle, sociale, fiscale, légale, politique…[ Kam C. Chan et Gim S. Seow (1996)]. Les variables comptables qui expliquent le plus la valeur du rendement des titres sont celles qui englobent les notions de capitaux propres, les immobilisations, le bénéfice, les dettes… qui sont des notions dégagées du bilan financier publié par les entreprises.

113

Notre cadre d’analyse et sa validation empirique pourraient être enrichis par :

  • La prise en considération d’autres variables quantitatives et qualitatives qui contribuent à enrichir notre modèle.

  • D’élargir le champs d’analyse en effectuant une comparaison entre le marché tunisien et d’autres étrangers en ayant un échantillon d’entreprises plus vaste.


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Notes

[1]

La traduction en français est : la variation des bénéfices inattendus.

Résumé

Français

Ce papier examine et analyse la relation d’association entre le rendement boursier et les données comptables, et ce pour 37 entreprises cotées à la Bourse de Tunis pour les années 1997 jusqu’à 2002. Nous avons testé cette association en tenant compte des états financiers établis sur la base des normes nationales tunisiennes incluses dans le nouveau système comptable des entreprises 1997. Notre objectif est de déceler les variables comptables et financières explicatives du rendement boursier, et de mesurer le degré de leur association en utilisant un modèle de régression multiple appliqué sur un ensemble de données de panel. Les résultats de notre étude indiquent l’existence d’une relation d’association entre le rendement boursier et les chiffres comptables, leur coefficient de corrélation ajusté peut atteindre 20 %. Les résultats montrent aussi que l’introduction, au modèle, de certaines variables muettes peut avoir un impact positif sur cette relation et contribue à l’augmentation de la valeur du coefficient de corrélation ajusté pour atteindre 37 %.

Mots-clés

  • marché financier
  • association
  • ratios
  • rendement boursier
  • normes tunisiennes

English

The association Relation between return and financial statementEstimation of panel date : Tunisian studyThis paper analyze and test the relation between return and financial statement on a sample of 37 Tunisian firms on a six years period (1997-2002) and after the adoption of the new national standards. The objective of the study is to detect the accounting and financial variables correlated with return in a regression model of panel data.
The results indicate that we have a reel relation between accounting variables and return for 20 %. Thus when we introduce in the model some dummy variables we can obtain a percentage of 37 in this relation.

Keywords

  • capital markets
  • association
  • ratio
  • return
  • tunisian standards

Plan de l'article

  1. Introduction
  2. 1 - Revue de littérature
    1. 1.1 - Le bénéfice net et le rendement boursier
    2. 1.2 - Les données comptables et le rendement boursier
  3. 2 - Hypothèses données et modèle
    1. 2.1 - Hypothèses
    2. 2.2 - Les données
    3. 2.3 - Modélisation du rendement boursier
    4. 2.4 - L’analyse en composante principale : ACP
  4. 3 - Résultats de la régression
    1. 3.1 - Premier panel de données : Investissements et chiffre d’affaire (CA)
    2. 3.2 - Dernier panel de données : Marge brute, capitaux propres, dettes à long terme et bénéfices
  5. 4 - Introduction des variables muettes (Dummy variables)
    1. 4.1 - Introduction de la variable muette « secteur d’activité »
    2. 4.1 - Introduction de la variable muette « année »
    3. 4.3 - Caractéristiques du marché financier tunisien
  6. Conclusion

Pour citer cet article

Baccouche Chedli El Mokhtar, Nafti Bakini Olfa, « La relation d'association entre rendement boursier et chiffres comptables. Estimation en données de panel : Cas de la Tunisie », Comptabilité - Contrôle - Audit, 1/2007 (Tome 13), p. 107-135.

URL : http://www.cairn.info/revue-comptabilite-controle-audit-2007-1-page-107.htm
DOI : 10.3917/cca.131.0107


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