Le sens des transactions autour des annonces publiques
Waël Louhichi
GEREM, Université de Perpignan louhichi@univ-perp.fr
Résumé
Notre travail consiste à étudier le sens des transactions des différentes catégories d’investisseurs autour des périodes d’annonces publiques. Selon un critère de taille, on a distingué deux types d’investisseurs : les investisseurs qui passent des ordres de grande taille et les investisseurs qui passent des ordres de petite taille. L’étude révèle plusieurs résultats. Tout d’abord, le marché réagit rapidement aux nouvelles informations. Ensuite, le comportement des investisseurs de grande taille est conforme aux variations des prix: augmentation des ordres d’achat autour des bonnes nouvelles et hausse des ordres de vente en anticipation à une baisse des prix. Finalement, autour des annonces publiques, le comportement des investisseurs de petite taille n’est pas similaire à celui des investisseurs de grande taille. Cette constatation peut être expliquée par un problème d’asymétrie d’information.
11. Introduction Les partisans de la finance comportementale supposent que le comportement des investisseurs sur les marchés financiers ne peut être qu’hétérogène, du fait des différences quant aux traits psychologiques des individus. La démarche de ces travaux consiste à établir une relation entre le comportement des investisseurs sur le marché et leurs principaux ...
Le sens des transactions autour des annonces publiques Waël Louhichi GEREM, Université de Perpignan louhichi@univ-perp.fr
Résumé Notre travail consiste à étudier le sens des transactions des différentes catégories dinvestisseurs autour des périodes dannonces publiques. Selon unc ritère de taille, on a distingué deux types dinvetsisseurs : les investisseurs qui passent des ordres de grande taille et les investisseurs qui passent des ordres de petite taille. Létude révèle plusieurs réslutats. Tout dabord, le marché réagit rapidement aux nouvelles informations. Ensuite, le comportement des investisseurs de grande taille est conforme aux variations des prix: augmentation des ordres dachat autour des bonnes nouvelles et hausse des ordres de vente en anticipation à une baisse des prix. Finalement, autour des annonces publiques, le comportement des investisseurs de petite taille nest pa ssimilaire à celui des investisseurs de grande taille. Cette constatation peut être expliquée par un problème dasymétrie dinformation. 1
1. Introduction Les partisans de la finance comportementale supposent que le comportement des investisseurs sur les marchés financiers ne peut être quhétérogène, du fait des différences quant aux traits psychologiques des individus. La démarche de ces travaux consiste à établir une relation entre le comportement des investisseurs sur le marché et leurs principaux traits psychologiques (impulsivité, intelligence, excès de confiance,...etc.). Dans ce domaine, létude expérimentale de Biais et al. (2002)révèle que les sujets impulsifs ont tendance à placer plus dordres que les autres individus et que les sujets trop confiants réalisent plus de pertes que les autres. Dans cette étude, on propose une hypothèse alternative à lexplication du phénomène. En effet, la différence des comportements sur le marché peut être expliquée par la différence de taille des investisseurs: les investisseurs de grande taille et lesinvestisseurs de petite taille. Cette intuition a été évoquée par Easley et OHar a(1987) qui pensent que les agents informés ont tendance à utiliser des ordres de grande taille afin de tirer profit de leur information avant quelle ne soi trendue publique. Lee (1992) reprend lidée de Easley et OHara (1987) et suppose lexistence dune ofrte corrélation entre la taille des ordres passés sur le marché et la catégorie socioprofessionnelle de linitiateur de lored.r Lauteur soutient que les investisseurs institutionnels ont tendance à passer des ordres de grande taille tandis que les ordres de petite taille émanent généralement des investisseurs individuels. Il existe plusieurs raisons qui laissent penser que ces deux types daegnts ont des politiques dinvestissement différentes. On peut citer les différences concernant les dotations initiales, le budget dinvestissement, de lexpérience, la fromation, le métier ou laversion au risque. Si lon retient lhypothèse selon qlauelle les différents types daegnts ne disposent pas de la même information, il devient envisageable de penser quils ne vont pas agir de la même façon sur le marché, en loccurrence autour des dates dannonces publiques. Cette intuition est confirmée par plusieurs travaux théoriques et empiriques (Hand (1990), Walther (1997), Bhattacharya (2001),...etc.). Dautres travaux votn encore plus loin et proposent dexpliquer les anomalies observées sur le marché par les différences au niveau du comportement des différents types dinvetsisseurs. On peut citer les travaux de Ritter (1988) pour expliquer leffet janvier, Lakonishok et Marberly (1990) pour leffet week-end et Shanthkiumar (2003) pour expliquer la sur-réaction du marché autour des annonces de bénéfices. 2
Lobjectif ed ce travail est de contribuer à létude du comportement des différentes catégories dinvestisseurs autour des annonces publiques. En effet, les périodes dannonces saccopmagnent généralement dun changement de la structure de linofrmation sur le marché et constituent un contexte approprié pour étudier lajustement du comportement des agents face à larriéve de la nouvelle information. Létude du comportement des différents types dagent spermet dune part de tester lhypothèse dhétérogénéité des agentse t de détecter les agents responsables des anomalies observées sur le marché dautre part. Notre échantillon est composé de 165 annonces publiées pendant le quatrième trimestre de lannée 2002 par les entreprises appartenant a uCAC40. Les annonces sont exclusivement publiées pendant la période douverture du marché et sont réparties en trois catégories selon la nature de linformation publiée : bonne, mauvaise ou non-classée. Dun autre côté, on distingue deux types dinvestisseurss elon la taille des ordres émis sur le marché : les investisseurs qui passent des ordres de grande taille et les investisseurs qui passent des ordres de petite taille. Notre étude a mis en évidence plusieurs résultats. Tout dabord, les invsetisseurs réagissent positivement aux bonnes nouvelles et négativement aux mauvaises nouvelles. Ensuite, la réaction du marché aux annonces publiques est rapide. En effet, litnégration de linformation nécessite une durée comprise entre 15 minutes (pour les annonces positives) et 30 minutes (pour les annonces négatives). Enfin, nos constatations montrent que les deux types dinvestisseusr réagissent différemment autour de linstant des nanonces publiques. En effet, le sens des ordres de grande taille est conforme à la nature de linformation (achat en cas de bonne nouvelle et vente en cas de mauvaise nouvelle) tandis que les initiateurs des ordres de petite taille nagissent pas selon cette logique. Le reste du papier sera organisé comme suit. Tout dabord, nous présenterons une revue d elittérature des travaux qui ont étudié le comportement des différentes catégories dinvestisseurs autour des périodes dannonces. Puis, nous détaillerons la procédure de sélection des données ainsi que la méthodologie de létude. La quatirème section sera consacrée à lanalyse des résultats. La dernière section constitue la conclusion. 3
2. Etudes empiriques Plusieurs travaux empiriques se sont intéressés à létued du comportement de différents types dinvestisseurs autour des péroides dannonces publiques. Les permières études ont utilisé des variables instrumentales pour distinguer les transactions initiées par les investisseurs institutionnels de celles initiées par les investisseurs individuels. Les études récentes ont profité de lexistence dune inforamtion de plus en plus précise pour tester directement lhypothèse de la supériorité des stratégies dnivestissement des agents institutionnels par rapport à celles des agents individuels. En effet, sous lencouraegment des autorités du marché, les chercheurs peuvent disposer de données intrajournalières permettant de révéler lidetnité des agents impliqués dans les échanges. La principale base de données américaine qui fournit ce type dinformation est la base TORQ. De même, plusieurs études se sont focalisées sur les annonces de bénéfices et précisément sur létude du phénomène du PEAD1(Lee (1992), Bartov et al. (2000), Hirshleifer et al. (2002),...etc.). Des études récentes étendent lanalyse sur lensebmle de linformation publique (Sparks et Welker (2001)). Bartov et al. (2000)testentlinfluencedelastructuredelactionnariatsurlinefficienceobservéeautour des dates dannonces d ebénéfices. Les auteurs trouvent une relation négative entre le pourcentage du capital détenu par les agents institutionnels et le niveau des rendements anormaux observé après lannonce des résultats. Les auteusr concluent que les agents institutionnels sont plus aptes que les agents individuels à anticiper linformation publiqu.e Lee (1992) part de lhypotèhse selon laquelle les ordres de grande taille émanent des investisseurs institutionnels tandis que les ordres de petite taille proviennent des investisseurs individuels. Lauteur met en évidence des réactions différentes de la part des utilisateurs des ordres de grande taille et les initiateurs des ordres de petite taille. Les premiers ont tendance à acheter (vendre) le titre en cas dannonce de bonnes (mauvaises) surprises. En revanche, lauteur trouve qu eles agents utilisant des ordres de petite taille se mettent plutôt du côté de lcahat sans tenir compte du type de linformation (bonne ou mauvaise). De la même façon et en utilisant des données journalières relatives au marché finlandais, Booth et al. (1999) montrent que les investisseurs de grande taille et les investisseurs de petite taille opèrent différemment autour des dates dannonces de bénéfices. Hirshleifer et al. (2002) se basent sur des données fournies par un courtier permettant 1PEAD : Post-Earnings Announcement Drift. Pour plus de détails sur cette notion voir Bernard et Thomas (1989, 1990). 4
de distinguer clairement les transactions initiées par les différents types dinvestisseurs. Les résultats de létude révèlent qu eles investisseurs individuels ne sont pas responsables du PEAD. Cependant, linconvénient majeur de cette étude provient du fait que laanlyse est basée sur une fenêtre journalière. Or, comme le montrent certaines études (Patell et Wolfson (1984), Busse et Green (2002),...etc.), la réaction aux annonces de bénéfices est rapide et ne dépasse généralement pas quelques minutes. Sparks et Welker (2001) mènent une étude intrajournalière en se basant sur la base de données TORQ. Lobje tde létude est de comparer les stratégies de différentes catégories dinvestisseurs auotur des périodes dannonces publiques. En se basant sur un échantillon final de 124 événements, les auteurs trouvent que la réaction des investisseurs institutionnels est conforme à la direction des prix (achat en cas daugmentation des prix et vente en cas de baisse des prix) tandis que les investisseurs individuels agissent dans un sens contraire à celui de lévolution des prix. 3. Sélection des données et méthodologie de létude 3.1 Les données Notre travail consiste à étudier la réaction de différents types dinvestissuers autour des périodes dannonces publiques. Trois types dinforamtion sont nécessaires. Tout dabord linforamtion concernant la date et lheure exacte de la pulbication des événements relatifs aux entreprises. Ensuite, on a besoin de données concernant les transactions (prix, date, heure, volume,...etc.). Enfin, létude nécessite des informations sur les agents impliqués dans les échanges ainsi quune identification du sens des transactions : achat ou vente.3.1.1 Les événements Ce travail sintéresse àl étude de toute linforamtion publiée par lagence Reuters et qui concerne directement les entreprises du CAC40. Toutefois, compte tenu de labondance de linforamtion à traiter et des besoins de létude, nous procèedrons à un filtrage des données. Tout dabord, nou sallons tenir compte seulement des annonces qui ont été publiées durant la période douverture du marché. Cette précaution nous permet déviter cetraines ambiguïtés dans linterprétation eds résultats, vu les règles spécifiques qui régissent louverture et l afermeture du marché parisien. Pour la même raison, nous avons exigé que lannocne soit précédée et suivie dau moins deux intervalles déchange de quinze minutes durant le marché continu. En effet, seules les annonces 5
publiées entre 09h30 et 16h55 sont prises en compte. Dans le cas où la même annonce est retransmise plusieurs fois, seule la première dépêche est prise en compte. Ensuite, pour éviter le problème de chevauchement des annonces, nous avons pris la précaution de prendre une seule 2annonceparjour.Siplusieursannoncesconcernantunemêmeentreprisesontpubliéesenuneseule journée, elles sont tout simplement abandonnées. Cette procédure évite que la période de pré-annonce dune information se chevauche avec la période de post-annonce dune information antérieure. Dun autre côté, les inofrmations pour lesquelles les périodes de pré-annonce ou de post-annonce coïncident avec un fonctionnement anormal du marché sont éliminées. Ce détail fait référence à la journée du 24 décembre où le fixing de clôture a été avancé à 14h00. Il en est de même pour la journée du 16 décembre pour le Crédit Agricole et pour le Crédit Lyonnais où louverture a été retardée à 13h00 à cause de lannocen des détails de lOPA lancée par le Crédti Agricole sur le Crédit Lyonnais. Enfin, les annonces recueillies sont classées dans lune des trois catégories suivantes: bonne, mauvaise ou non-classée3. Ce classement est établi selon la nature de linofrmation véhiculée par le message Reuters. Notre échantillon final est constitué de 165 annonces publiques réparties en trois catégories : 63 annonces négatives, 59 annonces positives et 43 annonces non-classées. Ces annonces concernent 9 types dinformation : les annonces d erating et les recommandations des analystes financiers, les annonces des chiffres comptables, les annonces dopérations sur le capital, les annonces ocncernant la politique dinvestissement future, les annonces politiques et judiciaires, les annonces de partenariat, les acquisitions et cessions, les annonces concernant le test et le lancement de nouveaux produits, les annonces de changement de responsables et les autres annonces qui nont pas pu êrte classées dans les 8 catégories déjà citées. 3.1.2 Les données boursières Elles concernent les informations relatives aux caractéristiques des échanges (prix de transaction, volume, taille des transactions,...etc.). Ces informations proviennent de la base de données dEuronext Paris. Elles sont extraites des CD-Rom des données intrajournalières couvrant la période octobre - décembre 2002 soit un ensemble de 64 jours boursiers4. 2Deux annonces consécutives concernant une même entreprise doivent être distancées duned urée supérieure à une journée boursière. 3 Cette catégorie correspond à toute lniformation que lonn a pas puc lasser dans les deux catégories précédentes. 4 La période danalyse a été choisie ne fonction de la disponibilité de toute linformation nécessaire pour léutde. En effet, on a pu bénéficier dune information privilégiée concernant le sens exact des transactions pendant le quatrième trimestre de lanée 2002. 6
Dans cette étude, on propose de régulariser les données selon un temps calendaire (quinze minutes par quinze minutes) par référence à linstatn de lannonce. Les statistiques concernant les différentes variables seront ensuite calculées durant chaque intervalle déjà défini. 3.1.3 Sens des transactions et identité des agents impliqués dans les échanges Outre linformation publique disponible sur la base de données déjà évoquée, notre étude requiert des informations concernant lidentité dse agents impliqués dans lécahnge ainsi que lidentification du sens de chaque transaction. a) Identification du sens des transactions La validité de plusieurs études empiriques5se rapportant à la microstructure des marchés financiers repose sur le degré de fiabilité de la méthodologie utilisée dans la détermination du sens de la transaction. Bien que lintérêt dune infomration sur le sens des transactions paraisse indiscutable, les bases de données disponibles pour les chercheurs ne contiennent pas cette information. Ce problème a poussé les chercheurs à développer des méthodologies plus ou moins fiables pour la détermination du sens des transactions. La littérature distingue trois types de méthodologie : la « tick method », la « quote method » et lalgorithme de Lee et Ready (1991).Odders-White (2000) propose de comparer les trois méthodologies précédentes à linformation concernant le sens des transactions qui figure sur la base de données TORQ. Létude révèle que les méthodes proposées fournissent des résultats erronés dans au moins 15% des cas. La présente étude a lavantage de bénéficier dune information privilégiée qui nous permet de déterminer le sens des transactions avec exactitude. En effet, nous disposons des caractéristiques (taille, sens, la date et lheuer dentrée dans le carnet) des odrres qui ont provoqué les échanges. Le sens de la transaction correspond alors au sens de lordre le plus récent. Cependant, dans le cas particulier où les ordres ont le même horodatage, le sens de léchange devient incertain. Pour cette raison, nous avons choisi dléiminer ces observations (environ 1%). Pour la même raison, nous avons éliminé les informations relatives aux deux fixages6(ouverture et fermeture). 5Sans prétendre être exhaustif, on peut citer le modèle de décomposition de la fourchette de prix proposée par Lin et al. (1995) et la méthodologie de décomposition du prix proposée par Hasbrouck (1991). 6Nous pensons que ces traitements ne vont pas influencer nos résultats puisquon travaille sur des annonces publiées pendant la séance boursière. 7
b) Identité des agents impliqués dans les échanges Dans notre étude, il est très important de connaître liedntité des agents impliqués dans les échanges, en loccurrence celle de lagent itniateur de la transaction. Linitiateur du netransaction sera défini en référence à la définition «chronologique» proposée par Odders-White (2000) : «Linitiateur dune transaction est linvestisseur (acheteur ou vendeur) qui a placé chronologiquement le dernier ordre.» 7Lidéal serait donc de connaître lidentitédelinvestisseurquiapalcéledernierordrequiaprovoqué la transaction. Malheureusement, la base de données à notre disposition ne nous permet pas de faire cette distinction. A linstar de Lee (1992), plusieurs étudesproposentdutiliserunproxy pour identifier lidentité des agents impliqués dans les échanges. En effet, Lee (1992) suppose que les agents institutionnels auront tendance à passer des ordres de taille plus grande que ceux passés par les investisseurs individuels. Néanmoins, cette méthodologie de classification nest pas sans limite. En effet, il est possible que des agents individuels passent des ordres de grande taille. De la même façon, il peut y avoir des agents institutionnels qui passent des ordres de petite taille ou qui choisissent de fractionner leur ordres, même si ce raisonnement peut être limité par les coûts de transactions sur le marché qui peuvent rendre un fractionnement excessif des ordres très coûteux. Puisquon ne dispose pas dune inforamtion précise sur lidentité des agents et afin dêtre prudent dans linterprétatio ndes résultats, dans cette étude nous avons choisi de constituer deux catégories dinvestisseurs en fonctoin de la taille des ordres : les investisseurs qui passent des ordres de grande taille et les investisseurs qui passent des ordres de petite taille. Pour cette raison, dans le reste du papier, la terminologie «agents individuels» et «agents institutionnels» 8seraabandonnée.Danscesens,lobjectifdenotretravaliseradecomparerlecomportementdesinvestisseurs qui passent des ordres de grande taille à celui des investisseurs qui passent des ordres de petite taille. Létud ede la différence entre ces deux catégories dinvestisseurs est intéressante, même indépendamment de la catégorie professionnelle de lintervenatn (institutionnel ou individuel). En effet, plusieurs études montrent que les ordres de grande taille sont généralement utilisés pour des motifs informationnels (Easley et OHara (198)7). Dans ce 7Par identité, on fait référence à la séparation entre agents individuels et agents institutionnels. Par ailleurs, un même intervenant peut être considéré comme institutionnel ou individuel en fonction du compte pour lequel il opère. 8Cela nempêche pas que certains résultats puissent être interprétés dans ce sens. Daillerus, Lee (1992) qualifie la première catégorie dinvestisseurs institutionnels et la deuxième catégorie dagents individuels. 8
cas, même si un ordre de grande taille émane dun agent individuel, ce dernier peut être en possession dune information privilégiée ou peut agir sous les conseils dun analyste. Dautre part, lutilisation de données intrajorunalières permet de rendre notre analyse plus fine et crédible. En effet, lutilistaion des ordres de grande taille est expliquée par deux raisons : le motif informationnel et le motif de liquidité. Mais, comme nous utilisons des intervalles déchange relativement courts (15 minutes) autour du moment exact de lannonce, il sera plus probable quau cour sde ces périodes, les ordres de grande taille soient utilisés pour des motifs informationnels. Enfin, compte tenu des différences qui existent entre les marchés gouvernés par les prix et les marchés gouvernés par les ordres, nous avons décidé de nous baser sur la taille de lorrde et non pas sur la taille de la transaction comme critère de choix. En effet, sur un marché gouverné par les ordres, une transaction de petite taille ne reflète pas forcément un désir déchanger une petite quantité mais peut être due à un défaut de la profondeur du marché. Barclay et al. (1993) définissent arbitrairement une transaction de petite taille comme étant un échange constitué de moins de 400 titres. Linconvénient de cette procédure est quelle n eprend pas en considération les caractéristiques de chaque titre. Pour remédier à ce problème nous proposonsde définir un critère de sélection spécifique à chaque action. Pour chaque titre de notre échantillon, on classifie la taille des transactions sur la période détude (3mois) selon un ordre croissant. Si la taille de lordre qui a provoqué l atransaction est inférieure au premier quartile de lécahntillon classé par ordre croissant, la transaction est considérée comme émanant dun agent de petite taille. Dans le cas contraire, linitiateur est considéré comme étant de grande taille. Notre choix du quartile inférieur est motivé par le fait que lon ait essayé de limiter le biais qui peut être dû au fractionnement des ordres par les investisseurs de grande taille. 3.2 Méthodologie Nous allons utiliser la méthodologie détude dévéneemnt qui consiste à comparer le niveau de la variable étudiée pendant la fenêtre dévénement par rapport à son niveau normal estimé pendant une période de contrôle. La composante anormale sera ensuite calculée pour les différentes variables. 9
3.2.1 Les variables de ltéude Le rendement : Dans cette étude, le rendement sera calculé selon la formule logarithmique. Pour chaque titre i de notre échantillon, le rendement anormal durant chaque intervalle est calculé de la manière suivante : RAi,t=Ri,t−Ri,tRAi,t: Rendement anormal du titre t pendant lintervalle de temps t. Ri,t: Rendement du titre i observé pendant lintervlale de temps t. Ri,t: Moyenne arithmétique des rendements sur le même intervalle pendant la période de contrôle. La période de contrôle sétale sru la fenêtre [-20j, -5j] soit seize jours boursiers. Le rendement anormal moyen pour lensemble de léchantillon est esnuite calculé : nRAMt=1/n∑RAi,tavec n: taille de léchantillon 1i=Le volume de transactions : Lactivité du marché sera estimée par le volume en termes de nombre de transactions. Pour chaque titre i, le volume de transactions anormal pendant chaque intervalle t est calculé par la formule suivante: VA=Vi,t−Vi,t×100i,tVi,tVAi,t: Volume anormal du titre i pendant litnervalle de temps t (15 minutes). Vi,t: Volume de transactions du titre i observé pendant lintervlale de temps t. Vi,t: Moyenne historique des volumes de transactions du titre i observés pendant la période de contrôle. Le volume signé : Létude de cette variable peut nous renesigner sur la direction des échanges et nous permettre de détecter un éventuel déséquilibre (du côté de lachat ou du côté de la vente). En dautres termes, nous allons essayer de déterminer le type dinvestisseurs qui profite des rendements anormaux observés autour des dates dannonces. En effet, lanticipation de bonnes (mauvaises) nouvelles incite les investisseurs à acheter (vendre) le titre avant le moment de lannonce et/ou juste aprsè lannonce. En agissan tainsi, les investisseurs pourront profiter des 01