Memoire Online - L'efficience Boursiere et la gestion de portefeuille a la BRVM

Cette section nous permet de préciser les données de l'étude, leur mode de traitement, les instruments utilisés et la spécification des variables.

Deux types de données ont fait l'objet d'analyse à savoir les données secondaires obtenues à la suite de la recherche documentaire qui porte sur plus de trente cinq (35) articles et revues statistiques et les données primaires qui constitues les informations directes recueillies sur le marché de la BRVM et à la BCEAO.

La recherche documentaire nous a permis de nous rendre compte de l'importance dans la littérature financière de la formation des prix sur un marché boursier. Mais aussi de constater que les marchés boursiers des pays sous développés sont presque dépourvus de tests sur les données empiriques et les études sur ses différents aspects sont limitées en particulier sur le marché de la BRVM. Ces insuffisances se justifient par leur création très récente et la rareté des financements alloués à la recherche en Afrique en général.

Il existe de nombreux articles sur les tests d'efficiences des marchés qui sont effectués sur des données américaines et françaises qui ont obtenu des résultats pouvant confirmer le caractère imprévisible des taux de rendement.

Toutefois certaines études qui ont été réalisées récemment remettent fortement en question ces conclusions. C'est ainsi qu'une comparaison statistique de la volatilité sur plusieurs durées de placement différentes appliquée aux taux de rendement hebdomadaires d'un portefeuille de titres sur la période de 1962 à 1994 permet de conclure à l'invalidité de la théorie de la marche aléatoire (efficience), et ce, avec un résultat statistique très élevé (supérieur à 99,9 %).

En effet, les taux de rendement hebdomadaires d'un portefeuille investi à parts égales, en termes de valeur, dans chacun des titres négociés sur le New York Stock Exchange et l'American Stock Exchange « un portefeuille à pondération égale » sont très étroitement corrélés d'une semaine à l'autre, avec un coefficient d'auto-corrélation de 20 %. Le coefficient de corrélation est un indice d'association se situant dans la fourchette - 100 % à 100 %, où - 100 % correspond à une corrélation négative parfaite, 100 % à une corrélation positive.
parfaite et 0 à une corrélation nulle.

Un coefficient d'auto-corrélation de 20 % signifie, a priori, qu'environ 4 % de la variance du taux de rendement de la semaine à venir s'explique par le taux de rendement de la semaine en cours. Un portefeuille à pondération égale composé uniquement de « petites » capitalisations boursières (titres figurant dans les derniers 20 %) affiche un coefficient de corrélation de 35 % sur la période de 1962 à 1994.

Cela signifie, qu'environ 10 % de la variance du taux de rendement de la semaine à venir s'explique par le taux de rendement de la semaine en cours. Des chiffres de l'ordre de 4 % ou de 10 % peuvent sembler peu élevés, mais, sachant qu'un niveau de prévisibilité de 100 % permettrait d'obtenir un taux de rendement très élevé, les rendements obtenus avec des taux de prévisibilité nettement inférieurs sont très intéressants.

Sur le marché de la BRVM, les tests ont conclu à une inefficience de forme faible ce qui justifie notre choix d'analyser la forme semi-forte. A l'issue de la documentation, nous avons pu cerner les différentes formes de tests d'hypothèse d'efficience de marché qui ont été effectués et les stratégies de gestion de portefeuille que pratiquent les SGI et les autres intervenants sur le marché de la BRVM.

Les données primaires de notre recherche sont issues du site officiel de la BRVM notamment dans le journal de la cote BOC et les autres données macroéconomiques sur le site de l'UEMOA et à la BECAO. L'échantillon porte sur le cours l'indices BRVM composite à la clôture trimestrielle depuis la création de la bourse au dernier trimestre 2002. Les autres données sont recueillies trimestriellement sauf le ratio cours/bénéfice et le taux de rendement qui sont des données annuelles et qui ont été transformés par la suite.

Le modèle de recherche composé de l'hypothèse de recherche et des variables de l'étude;

Le logiciel économétrique Eviews qui nous a permis de faire les estimations et la régression de l'équation sur les 17 semestres des 11 données semestrielles recueillies, soit 187 données brutes; le logiciel Excel nous a servi à faire les calculs préliminaires.

Les données recueillies ont été traitées d'abord manuellement et les estimations ont été faites par les moindres carrées ordinaires (MCO) dont les résultats ont été analysés selon la démarche des méthodes quantitatives déjà établies en matière économique.

L'un des aspects importants dans une démarche scientifique est d'identifier les variables et leurs sources qui constituent la base de la recherche. Les variables identifiées sont fonction de la question de recherche à laquelle nous voulons répondre d'une part et de la disponibilité des données d'autres part ainsi que les exigences de la méthode.

La variable dépendante est la variable à expliquer, elle subit l'influence de la variable indépendante. Dans le cadre de notre recherche il s'agit du cours de l'action C_i
t . Le cours de l'action est l'élément témoin de la valeur de la firme. Tous les investisseurs sur un marché boursier tentent de le prédire et pouvoir faire des gains. Les titres retenus sont :

Symbols	Titres	Ci _t-1
BIBC	BICI-CI	34 000
BNBC	BERNABE-CI	28500
CDAC	CEDA-CI	15790
CIEC	CIE-CI	17900
FTSC	FILTISSAC-CI	29000
PRSC	PEYRISAC-CI	60200
SACC	SAEC-CI	10500
SAFC	SAFCA-CI	49100
SPHC	SAPH-CI	10460
SDVC	SDV-CI	16500
SGBC	SGB-CI	15790
CABC	SICABLE-CI	53000
SIMC	SICM-CI	35600
SICC	SICOR-CI	18500
STBC	SITAB-CI	76500
SMBC	SMB-CI	19420
SCMC	SOCIMAT-CI	32650
SDCC	SODE-CI	14500
SOGC	SOGB-CI	17000
SLBC	SOLIBRA-CI	118000
TOTC	TOTAL-CI	37780
CFAC	CFAO-CI	18000
SRIC	SARI-CI	81200
SHEC	SHELL-CI	30375
ELFC	ELF OIL-CI	83600
SAGC	SAGA-CI	22190
SVOC	SIVOM-CI	14100
BLHC	BLOHORN-CI	56800
NTLC	NESTLE-CI	105970
SGCC	SAGECO-CI	5290
TTRC	TRITURAF-CI	18000
PHC	PH-CI	15000
UNXC	UNIWAX-CI	81000
SEMC	SIEM-CI	22000
STAC	SETAO-CI	10100

Statistiques descriptives des cours à l'émission des actions

Moyenne	36409
Erreur-type	4938,551313
Médiane	22190
Mode	15790
Écart-type	29216,86358
Variance de l'échantillon	853625117,4
Kurstosis (Coefficient d'aplatissement)	0,960887363
Coefficient d'asymétrie	1,341392976
Plage	112710
Minimum	5290
Maximum	118000
Somme	1274315
Nombre d'échantillons	35
Maximum(1)	118000
Minimum(1)	5290
Niveau de confiance(95,0%)	10036,33719

Le tableau des statistiques descriptives nous montre que les prix des actions à la BRVM varient de 5 290 à 118 000 fcfa ce qui justifie un écart type élevé soit 29 216,86 pour un échantillon de 35 titres du premier et du second compartiment. Le prix moyen se situe à 36 409 fcfa avec un coefficient d'aplatissement de 0,96 et d'asymétrie de 1,34.

Pour des raisons de l'étude nous avons besoin d'une seule variable dépendante c'est à dire un seul titre car il serait fastidieux de faire une régression pour chaque titre. Ainsi la valeur la plus proche de tous les titres et plus représentative est l'indice BRVM composite. Cet indice est composé de toutes les actions qui sont cotées à la BRVM contrairement à l'indice BRVM 10 qui ne regroupe que les dix meilleurs titres du trimestre. Notre variable expliquée est donc ramenée à l'indice BRVM composite.

Les variables indépendantes permettent de comprendre la variable dépendante. L'indépendance de ces variables vient du fait qu'elles influencent d'une manière ou d'une autre la variable dépendante sans être influencées en retour.

Les variables indépendantes de notre recherche sont construites sur l'idée simple que dans leur stratégie de gestion de portefeuille les gestionnaires utilisent l'analyse technique (qui suggère une relation entre le volume transigé et le prix comme signal d'achat ou de vente du titre, etc... ) et l'analyse fondamentale (basées sur l'identification des surprises de bénéfices et sur le ratio cours /bénéfice, elle cherche donc à expliquer les cours des titres par l'étude des variables du macro environnement notamment le taux de croissance de l'économie, du secteur etc...). De ces différentes approches, il ressort les paniers de variables suivants :

2.4.2.1 Le panier des variables liées aux données internes de l'entreprise [ I ⁱ ]

Le coefficient de capitalisation des bénéfices (le ratio cours / bénéfice).

Le ratio cours/ bénéfice rend compte de la rentabilité des titres par rapport aux fluctuations des cours. Il indique le multiple du bénéfice auquel se vend une action; calculé en divisant le cours par le bénéfice courant par action (compte tenu des fractionnements et regroupements d'actions); dans le cadre de ce calcul, le bénéfice par action est établi en divisant le bénéfice des douze (12) derniers mois par le nombre d'actions ordinaires en circulation. Un multiple plus élevé signifie que les investisseurs ont des attentes plus grandes quant à la croissance future et ont fait monter le cours de l'action.

Selon la théorie, l'investisseur achète le bénéfice d'une entreprise. Par conséquent, plus le ratio cours/bénéfice est faible, plus vous achetez de bénéfices et plus le placement est prometteur à long terme. Le ratio cours/bénéfice varie selon l'industrie. Le ratio courant est de neuf (9) environ pour les banques, de treize (13) pour les services publics et de près de sept (7) pour l'industrie de l'acier.

Mais dans le secteur de la haute technologie, le ratio est très élevé et se situe entre 18 et 41. Ces ratios sont de loin supérieurs à celui des banques, mais le taux de croissance prévu dans le secteur de la haute technologie l'est aussi. Désireux de profiter de la croissance prévue, les épargnants achètent leurs actions et l'augmentation des cours s'accompagne d'une progression du ratio cours/bénéfice.

Le rendement prévisible est Rendement exprimé sous forme de pourcentage et fondé sur le taux trimestriel le plus récent multiplié par quatre; le rendement est établi en divisant le dividende annuel par le cours de l'action.

Le rendement réel d'une action, le ratio du bénéfice par action, après le paiement des impôts et des intérêts sur la dette à intérêt fixe, sur le cours actuel de l'action, c'est l'inverse du ratio cours/bénéfice, correspond au bénéfice total pour 12 mois divisé par le nombre d'actions en circulation, divisé par le cours récent, multiplié par 100. Le résultat est exprimé sous forme de pourcentage.

Plusieurs études empiriques ont conclu à l'existence d'un lien fort instantané entre la variation de cours et le volume de titres échangés. Cette interaction entre volume de transaction et cours peut être interprétée comme une conséquence de la corrélation entre volume transigé et flux d'information arrivant sur le marché. Les signes attendus sont donc liés aux résultats positifs issus d'une augmentation du volume transigé sur les cours des actions.

L'achat et la vente fréquentes de titres anéantissent les gains après avoir payé les impôts car les commissions et autres coûts de transactions agissent sur le rendement des titres. Mais la plupart des investisseurs transigent trop souvent et ce n'est pas seulement parce que l'on essaie de battre le marché.

Le marché haussier attire l'attention des investisseurs, et ils veulent faire quelque chose. Il existe un concept intéressant en psychologie appelé l'illusion du contrôle. Les gens croient que s'ils font quelque chose (comme des transactions boursières), ils sont en contrôle. " Ainsi le nombre de transaction peut expliquer les cours des actions et donc est une variable importante dans la formation des prix sur un marché boursier. Le signe attendu est un signe positif.

La relation entre le rendement des actions et l'inflation, a fait l'objet de plusieurs recherches et études empiriques. Ils ont globalement mis en évidence une relation négative entre le rendement réel et nominal observé des actions et l'inflation observée, anticipée, ou non anticipée. Ces résultats, obtenus à partir de données du marché boursier américain ainsi que celles de certains marchés Européens, ont été interprétés comme une preuve de l'inefficacité de l'investissement en actions à protéger contre l'inflation et comme contredisant l'hypothèse de Fisher.

Plusieurs explications de cette relation négative ont été avancées par les différents auteurs, mais l'explication la plus controversée est de loin celle proposée par Modigliani et Cohn [1979]. Ces auteurs pensent que la valeur de la firme devrait rester constante en période d'inflation; et qu'une relation négative observée entre les cours boursiers et l'inflation ne peut être due qu'au fait que le marché est induit en erreur à cause de l'irrationalité des investisseurs et de leur incapacité à se libérer de l'illusion monétaire. Cette hypothèse, si elle était vérifiée, remettrait manifestement en question l'efficience des marchés financiers.

Le prix des actifs financiers est un indicateur avancé bien connu de l'activité économique, il peut augmenter parce que les agents anticipent une forte croissance du produit intérieur brut (PIB). L'indicateur de croissance en matière économique étant le Produit Intérieur Brut. Les études empiriques ont démontré que les marchés réagissent aux prévisions du PNB et aux erreurs de ces prévisions, mais non à l'évolution du PNB. Pour cette variable nous retenons les prévisions de PIB du pays de l'entreprise émettrice du titre.

Les études empiriques sur la variable taux d'intérêt ont montré que la courbe de taux d'intérêt est reliée aux cours futurs des actions. Le taux d'intérêt est probablement la variable économique sur laquelle se concentrent le plus d'informations économiques et qui traduit les anticipations des agents économiques. Le taux d'intérêt agit en quelque sorte comme un condensé d'informations au temps présent incorporant le temps futur.

Le taux d'intérêt est d'autant plus une variable centrale de la politique monétaire qui plus est au coeur de la politique économique : les taux d'intérêt directeurs sont le signal le plus éclatant des intentions affichées en matière de politique monétaire. Par ailleurs, dans un espace financier globalisé, il constitue, avec le taux de change, un « lien organique » fort entre des économies désormais interdépendantes. Il n'est donc pas étonnant que les économistes cherchent à édifier un corps analytique important et « englobant » susceptible d'expliquer la formation des taux d'intérêt.

La théorie des taux d'intérêt s'appuie sur les notions d'anticipations rationnelles, de marché parfait et d'efficience. La théorie des anticipations constitue l'application directe au problème de la structure par terme des taux l'hypothèse du marché parfait : sur le marché des produits de taux, les agents achètent et vendent des titres s'ils pensent pouvoir réaliser, selon les anticipations qu'ils font, des plus-values ou dégager des rendements positifs sur la durée. A l'équilibre, la courbe des taux ne doit normalement pas permettre d'opération générant un profit anticipé positif. En termes plus concrets, un placement ou un prêt à long terme à taux fixe entièrement refinancé par un emprunt à court terme doit générer une espérance de profit nulle.

La théorie des anticipations affirme l'égalité entre les taux à terme (à toute date, pour toute échéance) déduits de la courbe des taux (donc observables) et les anticipations (non observables) formulées par les agents sur ces mêmes taux.

Dans toutes les situations de récession, les cours des actions en bourse connaissent des baisses importantes. En effet, une récession plonge les entreprises dans de graves difficultés et leur inflige des pertes, les dividendes attendus par les actionnaires seront souvent en baisse et les prix des actions diminueront en conséquence. Toutefois, le facteur taux d'intérêt a une importance capitale dans les mouvements des cours des actions.

D'après le concept de valeur actuelle, une hausse des taux utilisés pour calculer la valeur aujourd'hui de paiements futurs diminue cette valeur. Or, cette approche constitue la base de l'évaluation des actions. Cette dernière stipule que le rendement d'une action se détermine à partir du taux offert sur un investissement sans risque, plus une prime de risque offerte sur l'action. Dans une période de hausse des taux, tous les taux d'intérêt subissent une hausse consécutive, y compris le taux hors risque. De manière logique, les taux de rendement attendus sur les actions augmentent. La valeur actuelle de ces paiements, soit le cours de l'action, sera donc influencée à la baisse.

Ce raisonnement explique pourquoi, même hors d'une période de récession, les bourses peuvent connaître des mouvements brutaux de baisse sous l'influence d'une hausse des taux d'intérêt.

Le taux d'intérêt utilisé dans notre étude est le taux d'escompte ou le taux de pension de la BCEAO ou encore les deux si leur pouvoir explicatif est élevé à tel point que le modèle les conserve tous. Le taux de marché monétaire est resté le même sur toute la période ( 4,95 %) donc sans variation et ne peut pas expliquer le phénomène. Etant donnée la spécificité de l'économie des huit Etats qui composent le marché financier régional en terme de politique monétaire commune, nous y attendons un signe négatif.

Nature des Variables

Abrév

Signe Attend

Le panier des variables liées aux données internes des entreprises

Le coefficient de capitalisation des actions ( ratio cours/bénéfice)

Le Taux de rendement des actions (ratio dividende/cours)

[ I ⁱ ]

PERM

TXREND

Positif

Le panier des variables du marché

Le volume transigé

Le nombre de transactions

[ M ⁱ ]

VOLTR

NBRTR

Positif

Le panier des variables liées à l'environnement externe

Le Taux d'inflation anticipé

Le Taux de croissance (Prévision de PI B)

Le Taux d'intérêt (Escompte)

Le Taux d'intérê ( Pensions)

Le Taux d'inflation anticipé en CI

Le Taux de croissance (Prévision de PI B) en CI

[ E ⁱ ]

TXINF

TXPIB

TXINT

TXPENS

TXINFC

TXPIBC

Negatif

Positif

Negatif

Positif

Compte tenue du poids de la Côte d'Ivoire dans l'économie de l'UEMOA nous pensons que les facteurs macro économiques spécifiques à ce pays notamment en ce qui concerne le taux de croissance du PIB et l'inflation, peuvent être plus significatifs que les pays pris dans leur ensemble. Cette analyse justifie l'intégration dans le modèle les variables taux d'inflation (TXINFC) et taux de croissance (TXPIBC) de l'économie Ivoirienne.

BRVMCt = â₀ + â₁ *(BRVMCt-1) +₁ *PERM+ ₂* TXREND + ₃ *VOLTR + ₄ * NBRTR + ₅ *TXINF + ₆ *TXPIB + ₇ *TXINT + ₈* TXPENS+ ₉*TXINFC + ₁₀*TXPIBC + _t(4)

Comme l'indique le tableau N^o8, Nous attendons des variables liées au données internes des entreprises émettrices des titres notamment le coefficient de capitalisation des actions ( ratio cours/bénéfice) et le taux de rendement des actions (ratio dividende/cours), des signes positifs. Pour les variables du marché retenues à savoir : Le volume transigé et le nombre de transactions, des signes positifs sont attendus. Quant aux variables liées aux données de l'environnement extérieur notamment la variable inflation anticipée, nous attendons un signe négatif, la variable taux de croissance (Prévision de PI B), un signe positif et un signe négatif pour la variable taux d'intérêt (TXPENS et TXINT).

L'efficience Boursiere et la gestion de portefeuille a la BRVM

Section 2 Choix des données exigées par la méthode