B. Une application empirique décevante
Certains phénomènes observés sur les marchés financiers sont difficilement appréhendés par la théorie de l’efficience. La multiplication des anomalies observées (1) ainsi que les bulles spéculatives (2) sont un challenge pour les tenants de la finance classique. Ceux-ci essaient de la sauver mais les arguments avancés ne sont que partiellement convaincants.
1. La saisonnalité, la rentabilité et la météorologie
De nombreuses études menées depuis une vingtaine d’années présentent des résultats contraires à la théorie de l’efficience des marchés. La multiplication de ces inefficiences, qualifiées d’« anomalies », rend délicat l’établissement d’une nomenclature complète. Il conviendra donc d’étudier les principales anomalies détectées sur les marchés que constituent la saisonnalité, la rentabilité et la météorologie.
Préalablement, il est intéressant de présenter le célèbre paradoxe de Grossman-Stiglitz (1980) qui de façon extrêmement simple met en lumière les contradictions internes à la théorie de l’efficience. Son énoncé est le suivant : si un marché est efficient du point de vue de l’information, autrement dit toute l’information pertinente est contenue dans les prix de marché, et si l’information est coûteuse41, alors aucun agent n’est incité à acquérir de l’information sur laquelle sont fondés les prix. En effet, ce prix constitue lui-même une source d’information alternative, gratuite et fiable. Mais si personne ne s’informe, alors le prix ne saurait être efficient. Le cours ne reflétant plus toute l’information pertinente, certains agents devraient payer pour devenir informés. Ainsi, un équilibre efficient au plan de l’information n’existe pas.
Contredisant l’hypothèse d’efficience des marchés, certaines études empiriques ont montré que les prix sont parfois prévisibles en raison de certains phénomènes de saisonnalité. Par exemple, le prix a tendance à diminuer le lundi, plus particulièrement pendant la première heure de transaction (effet lundi) et à augmenter le vendredi (effet week-end). Une étude menée de 1953 à 1977 sur l’indice boursier américain S&P500 montre une rentabilité négative de -0, 168% le lundi42. Egalement, le prix semble en moyenne augmenter les veilles de jours fériés43. De telles anomalies sont appelées « effets jours ».
L’existence d’une saisonnalité du rendement des actions n’est pas uniquement liée aux jours de la semaine. Elle s’observe aussi au niveau annuel et met alors en évidence ce que l’on dénomme les « effets mois ». Ainsi, des observations empiriques ont montré que les prix diminuent en décembre pour augmenter en janvier. C’est l’effet janvier ou effet de fin d’année.
D’autres effets calendaires ont été mis en évidence : le prix serait plus élevé le mercredi et les veilles de jours fériés, plus faible en septembre, et plus fort les quinze premiers jours du mois par rapport aux quinze derniers (effet changement de mois). Les tentatives d’explication de ces anomalies s’appuient souvent sur des arguments étrangers au concept d’efficience, tels que la fiscalité ou encore la qualité et la quantité de l’information.
Pour les auteurs de la finance classique, l’effet janvier est tout à fait explicable par la fiscalité et ne remet donc pas en cause l’hypothèse d’efficience. C’est en effet à cette période de l’année que les investisseurs déduisent fiscalement les moins-values constatées sur les titres, réduisant ainsi le résultat imposable. Un tel argument n’emporte cependant pas la conviction. C’est oublier qu’au Japon, en Angleterre ou encore en Australie, où l’effet janvier est aussi observable, l’année fiscale ne coïncide pas avec l’année civile.
Ce sont aussi les obligations d’information qui font l’objet de critiques par les défenseurs de la théorie de l’efficience. Ceux-ci dénoncent les effets néfastes de la surinformation.
Une information trop dense et détaillée est difficile d’accès et devient ainsi contre-productive. Sont aussi visées les obligations d’information comptables et financières qui encouragent les émetteurs à privilégier leurs résultats de court terme pour satisfaire les attentes du marché. L’allègement des obligations d’information à l’égard des investisseurs qualifiés est également remis en cause.
Ceux-ci peuvent ne pas appréhender correctement les risques attachés à certains produits financiers, comme en témoigne la crise actuelle des subprimes. Les nombreuses défaillances des analystes financiers et des agences de notations sont aussi décriées.
Une seule explication des effets calendaires fait appel à l’efficience des marchés. De telles anomalies constituent des opportunités de gain que les agents, rationnels, vont exploiter.
Les investisseurs vont acheter fin décembre et revendre fin janvier pour profiter de l’effet janvier, et ils vont acheter le lundi et vendre le vendredi pour tirer avantage de l’effet lundi. La révélation d’un tel évènement engendre les forces concurrentielles qui la détruiront. Un auteur a pu affirmer que « L’effet janvier semble avoir disparu aussitôt après avoir été découvert » (Malkiel 2003).
A côté des anomalies calendaires, les études empiriques ont fait apparaître des différences significatives entre les rendements observés et les rendements théoriques calculés sur la base du modèle d’évaluation (MEDAF).
Une de ces anomalies de rendement est appelée « effet taille ». Sur une période allant de 1936 à 1975, Banz (1981) a montré que pour des titres ayant théoriquement le même risque, les rendements des sociétés cotées de taille relativement petite étaient supérieurs à ceux des sociétés de plus grande dimension. Cela signifie que les investisseurs exigent une prime de risque plus importante pour les titres des petites sociétés, ce qui est injustifié en application du MEDAF.
L’explication la plus convaincante est de considérer que les petites entreprises présentent un risque de liquidité qui les rend peu désirables pour les fonds de placement. Le volume des transactions journalières sur ces titres étant faible, un ordre d’achat ou de vente d’un bloc de titres est susceptible d’engendrer une variation importante du prix ou pire encore de s’avérer inexécutable.
Enfin, différentes études ont mis en évidence l’existence d’anomalies météorologiques. Sauders (1993) a mis en évidence une corrélation entre les variations quotidiennes de l’indice Dow Jones de 1927 à 1989 et le degré de couverture nuageuse à Central Park.
Dans une étude plus récente intitulée Good Day Sunshine: Stocks Returns and the Weather, David Hirschleifer et Tyler Shumway (2003) analysent la relation entre les conditions météorologiques de 26 villes et la performance des marchés des actions sur la période allant de 1982 à 1997.
Ils aboutissent à la conclusion qu’il existe une corrélation importante entre le degré d’ensoleillement et les rendements positifs des actions en question. Par contre les résultats ne semblent pas affectés par la prise en compte d’autres variables telles que l’enneigement ou la pluviosité.
Si les coûts de transaction sont suffisamment faibles, il sera possible de mettre en place des stratégies profitables fondées sur les prévisions météorologiques. Le prix perd alors son caractère imprévisible, ce qui n’est pas conciliable avec la théorie de l’efficience.
Mais même s’il n’est pas possible de battre le marché en raison des coûts de transaction, il est difficile de comprendre ces résultats sous l’angle de l’efficience selon laquelle le prix reflète toute l’information disponible. En effet, les prévisions météorologiques relayées par les médias sont accessibles à tous les agents. A partir des mêmes informations, ceux-ci devraient aboutir à la meilleure estimation de la valeur fondamentale grâce à leurs anticipations rationnelles.
40 Schleifer (2000).
41 Ce qui est généralement le cas.
42 French 1980
43 Ariel 1990
Force est de constater que les résultats empiriques inconciliables avec le modèle d’efficience des marchés financiers se multiplient. Mais c’est surtout la survenance de crises qui remet en cause la finance classique, en raison de la gravité et de l’ampleur de ce type de phénomène.
