Etude du comportement des cours boursiers à l’arrivée d’une information

By 3 February 2014

3.2 L’étude de l’événement

Les études d’événement permettent de mesurer la pertinence informative d’un événement notamment l’analyse du comportement des cours boursiers à l’arrivée d’une information. Elles sont basées sur l’idée selon laquelle les marchés financiers réagissent immédiatement à de nouvelles informations susceptibles d’affecter la profitabilité future de l’entreprise. Pour reprendre les termes de M. Rival (2006), les études d’événements ont été mises en œuvre pour vérifier la théorie de l’efficience des marchés financiers, et plus précisément, dans sa forme semi-forte. Puis, par la suite, elles ont été utilisées pour d’autres fins. Cette méthodologie est couramment appliquée pour tester l’impact informationnel des différents événements comme les annonces de fusions acquisitions, de résultats ou d’achats d’actions.

3.2.1 Méthodologie de travail

a. Problématique et choix de l’événement

Cette recherche s’appuie sur la méthode classique de l’étude d’événement. Ce type de méthode permet de déceler les effets d’un événement, en particulier sur les marchés financiers. Dans ce travail, il est question de tester les réactions du marché boursier Marocain à l’annonce de distribution de dividende. Nous essayerons de répondre à la question de savoir si la publication d’informations nouvelles et plus précisément, l’annonce de distribution de dividende a un impact sur les cours ou non. Il s’agit en fait de tester l’efficience au sens semi fort du marché boursier Marocain.

b. Les données de l’étude

– La base de données

L’échantillon est composé de 12 titres qui présentent le trait commun d’avoir de façon régulière procédé à une distribution annuelle de dividende pendant la période d’étude allant du 02/01/2008 au 29/12/2010, soit 3ans. Ces titres choisis appartiennent à des secteurs d’activité très variés : bancaire, assurance, industrie, immobilier, boisson. Ce sont : BCP, BMCI, BMCE, Attijariwafa, IAM, ADDOHA, Oulmès, Lesieur Cristal, ACRED, Afriquia Gaz, Wafa assurance, Ciments du Maroc. Notons que les informations concernant l’année 2011 n’étant pas connues entièrement (nous ne disposons pas de toutes les dates des assemblées générales de toutes les sociétés choisies), nous n’avons pas souhaité les intégrer dans notre étude.

Tableau 3 : Dates des assemblées générales ordinaires pour la distribution de dividende concernant les entreprises de l’échantillon d’étude du 02/01/2008 au 29/12/2010

Titres secteurs Année 2008 Année 2009 Année 2010
ACRED Société de financement 24Juin 20 Mai 20 Mai
ADDOHA Immobilier 02 Juillet 12 Juin 21 Juin
AFRIQUIA GAZ Pétrole et gaz 06Mai 05 Mai 29 Mars
ATTIJARIWAFA Banques 11 Juin 27 Mai 29 Avril
BCP Banques 06 Juin 22 Mai 28 Mai
BMCE Banques 11 Juin 21 Mai 26 Mai
BMCI Banques 02 Juin 26 Mai 12 Mai
CIMENT DU

MAROC

Bâtiment et matériaux de

construction

28 Avril 23 Avril 22Avril
IAM Télécommunications 09 Mai 15Mai 27 Mai
LESIEUR CRISTAL Agroalimentaire/ production 11 Juin 26 Mai 20 Mai
OULMES Boissons 25Juillet 15 Avril 08 Avril
WAFA

ASSURANCE

Assurance 13 Juin 15 Mai 27 Avril

Source : www.casablanca-bourse.com

– La périodicité

Elle est très importante dans la mesure où elle conditionne le pouvoir explicatif des régressions cours/ indice de marché. L’étude s’étend du 02 Janvier 2008 au 29 Décembre 2010. Le degré de signification des betas et leur stabilité dépend explicitement de la fréquence des observations. En effet, plus celles-ci sont rapprochées et plus le coefficient (la pente) de la droite de régression sera stable. C’est au regard toutes ces réflexions que nous avons opté pour un choix de périodicité : cours quotidiens.

Figure 2: Fenêtre d’évènement et fenêtre hors évènement de la période d’étude
Fenêtre d’évènement et fenêtre hors évènement de la période d’étude
Source : construction personnelle

c. Les hypothèses d’étude

La méthodologie des études d’évènement suppose trois hypothèses principales de base qui sont :

– La normalité des rentabilités :

Les variables considérées suivent des lois normales

– Stabilité des βi sur la période d’étude :

On suppose que les différents betas calculés sont stables et que les cours fournis par la bourse des valeurs mobilières de Casablanca sont déjà ajustés des différentes opérations qui peuvent survenir telles que : les augmentations de capital en numéraire, par incorporation de réserves, division et regroupement des titres…

– Les résidus du modèle vérifient les conditions suivantes :

résidus du modèle vérifient les conditions suivantes

d. La date d’événement

Théoriquement est considéré comme date d’événement la date à laquelle l’information concernant celui-ci est rendue publique. En pratique, on assimile cette date à celle de la première annonce émanant d’une source publique d’information (journal, revue spécialisée, bulletin des institutions spécialisées, …). Cependant ce choix n’élimine pas l’incertitude sur la date exacte de l’événement. Pour tenir compte de cela, on choisit dans la plupart des cas comme fenêtre d’observation (période d’événement), un intervalle de temps centré sur la date d’annonce. En dehors de cet intervalle de temps, le flux d’information concernant le titre est supposé « normal ». Plusieurs possibilités existent quant au choix de la date autour de laquelle seront identifiées les éventuelles réactions du marché : la date de proposition du conseil d’administration, la date de l’assemblée générale ordinaire.etc. La date que nous retenons pour ce travail est celle de l’assemblée générale ordinaire. La majorité des informations provient de l’année boursière. Les dates d’annonce ont été relevées dans un journal contenant toutes les informations publiées par toutes les entreprises qui sont cotées, crée à cet effet et disponible sur le site de la bourse des valeurs mobilières de Casablanca pour consultation (www.casablanca-bourse.com).

3.2.2 Application

L’application des études d’événements est basée sur les travaux d’E. Fama et alii (1967). Beaucoup de prolongements de ces travaux tiennent compte des mesures plus précises de l’événement. Cette méthodologie consiste à calculer l’écart entre les rentabilités des différents titres et celles théoriques, qu’on aurait du avoir s’il n’avait pas cette annonce de distribution de dividende. Ensuite on devra vérifier si cet écart est significatif ou non au moyen d’un test t de student.

Pour notre étude nous avons choisi un intervalle d’observation de + ou -10 jours centré sur la date d’annonce de distribution de dividende.

a. Calcul préliminaires

Le traitement des données boursières consistera à calculer, pour chacun des 12 titres qui composent notre échantillon chacune des 744 observations quotidiennes les rentabilités des titres et celles de l’indice de marché20.

– Le rendement observé

Le taux de rendement d’un actif sur une période t est généralement donné par le taux de croissance du prix de cet actif entre la date t-1 et la date t corrigé du dividende de l’actif sur la même période. Dans notre étude nous avons émis l’hypothèse couramment admise (Hubler, 1993), que la date et le montant du dividende versé sont indépendants de la date de survenue de l’événement « distribution de dividende ». Ce postulat nous a permis de simplifier le mode de calcul du rendement observé (Ro) des entreprises de l’échantillon i, Pit étant le cours de l’entreprise i au jour t :

Le rendement observé

Nous avons par la suite conservé cette formule arithmétique adaptée au temps discret de notre étude sans passer à la forme logarithmique le plus souvent utilisée pour le temps continu. L’information nécessaire au calcul à savoir les cours de bourse quotidiens des différentes actions a été relevée sur la base de données du portail web de la bourse des valeurs mobilières de Casablanca qui fournit un historique quotidien des entreprises cotées.

– Le rendement théorique

Choix du mode de calcul

Le mode de calcul du rendement théorique est davantage soumis à discussion parmi les utilisateurs de la méthode des études d’événements. Il existe trois méthodes de base utilisées généralement pour ce calcul. Le rendement théorique peut être approché par :

*** la moyenne des rendements passés de l’actif (R. W. Masulis, 1978)

*** le rendement d’un indice de marché (H. A. Latane et C. P. Jones, 1979)

*** La rentabilité espérée incluant le risque propre à l’actif estimé par le modèle de marché ou par le MEDAF.

20 L’indice de marché que nous avons choisi est le MASI. Il est ainsi un indice large permettant de mesurer l’évolution générale du marché sur la base des transactions réalisées sur l’ensemble des sociétés cotées.

Nous avons décidé d’estimer les rentabilités théoriques E(Rit) à partir du modèle de marché introduit par W. Sharpe (1963) qui suppose que la rentabilité espérée d’un titre est fonction linéaire de l’indice du marché boursier à la même date :

Le rendement théorique

Avec E (Rit) la rentabilité du titre i à la date t

Rmt la rentabilité de l’indice du marché à la même date alpha i la constante, paramètre pour lequel la valeur espérée du rendement est nulle Βi le risque systématique du titre i

Εit un terme d’erreur d’espérance nulle, dont l’écart type peut constituer une mesure du risque non systématique du titre i

Les coefficients alpha et β ont été estimés par la méthode des moindres carrées ordinaires par la régression suivante : Le rendement théorique sur une période de trois (3) ans [02/01/2008 au 29/12/2010] excluant les jours de la fenêtre d’observation soit 681observations en utilisant l’indice MASI comme indice de marché. Ces estimateurs seront utilisés pour le calcul des rentabilités théoriques et anormal.

– Calcul des rentabilités anormales

Elles sont calculées de la manière suivante

RAit = Ro,it – E(Rit)

Avec RAit : rentabilité anormale du titre i à la date t

– Calcul des rentabilités anormales moyennes

Elles rentabilités anormales moyennes sont calculées pour chaque titre et à chaque date de la fenêtre d’événement. Elles sont égales à :
Calcul des rentabilités anormales moyennes

Avec RAMt la rentabilité anormale calculée à la date t

RAit : rentabilité du titre i à la date t

N : nombre de titre dans l’échantillon

– Calcul des rentabilités anormales moyennes cumulées

Pour évaluer l’impact global d’un événement sur les cours, on procède au calcul de la rentabilité anormale moyenne cumulée sur toute la fenêtre d’événement. Cette mesure est donnée par la formule suivante :
Calcul des rentabilités anormales moyennes cumulées

b. Test de significativité

Un test de Student détermine la significativité statistique des rentabilités anormales moyennes pour chaque titre. Il suppose que les rentabilités anormales (RAit) sont des variables aléatoires identiquement distribuées selon une loi normale de moyenne µ et de variance finie σ².

– Les hypothèses de l’étude sont les suivantes

Ho : RAM = 0

H1 : RAM # 0

L’hypothèse nulle se définit comme l’absence de rentabilités anormales moyennes à la date d’annonce. C’est à dire à l’absence de réaction du marché. Pour tester cette hypothèse, les rentabilités anormales moyennes font l’objet de tests statistiques qui étudient la significativité des résultats trouvés.

Nous avons retenu pour notre étude un test paramétrique (test de Student). Soient les variables suivantes :

RAMt: La rentabilité anormale moyenne de tous les titres pour chaque date de la fenêtre d’événement
RAMt: La rentabilité anormale moyenne de tous les titres

L’écart type des rentabilités anormales moyennes se calcule sur la période hors événement selon :
L’écart type des rentabilités anormales moyennes

Avec n : la longueur de la fenêtre hors événement soit 680 jours

Et longueur de la fenêtre hors événement soit 680 jours

Le test paramétrique qui suppose la normalité des rentabilités anormales consiste à rapporter les rentabilités anormales moyennes à une estimation de leur écart type.

Ta: La statistique classique du test de student, elle est définie par :
La statistique classique du test de student

Avec talpha statistique de student pour un seuil de signification alpa= 5%

(RAM) : écart type des rentabilités anormales moyennes calculé sur la fenêtre hors événement (680jours)

c. La règle de décision

Elle est la suivante :

Si t alpha : statistique de Student calculé, en valeur absolue est > à celle de la table (t* = 1,96) alors on accepte l’hypothèse H1 (RAM # 0). Les RAM ont pour objectif de rechercher l’impact de l’événement étudié sur un jour donné, à une distance donnée à la date de l’événement. L’évolution des rentabilités anormales cumulées (RAMC) au cours de la fenêtre de l’événement, a quant à elle pour objectif de mettre en évidence globalement l’impact de l’événement jusqu’à la date considérée comme fin de fenêtre.

3.2.3 Les principaux résultats

Cette partie est consacrée à la présentation des principaux résultats issus des différents tests que nous avons effectués suivis de leurs interprétations.

a. Estimation des coefficients alpha (alpha) et beta (β)

Les principaux résultats de l’estimation des coefficients alpha et β sont résumés dans les tableaux suivants :

Tableau 4 : Résultats obtenus de l’estimation

Titres Coefficient Alpha Coefficient beta
Alpha tstudent β tstudent
Acred -0,000432 -0,584435 0,0084901 1,0084901
Addoha -0,002736 -1,690119 1,643449 9,145695
Afriquia Gaz 0,000723 1,205954 0,498575 7,455435
Attijariwafa bank -0,00097 -0,685274 0,715351 4,487188
BCP -0,000536 -0,376312 0,795369 5,014077
BMCE -0,001416 -0,959091 0,804456 4,887801
BMCI -0,000115 -0,178712 0,525091 7,311300
Ciment du Maroc -0,001123 -1,109080 0,826948 7,291320
IAM 0,000224 0,620172 0,978123 24,05461
Lesieur cristal 0,000995 1,482284 0,304349 4,079907
Oulmès -0,000130 -0,180972 -0,106398 -1,326209
Wafa Assurance 0,000304 0,475962 0,802728 11,19012

b. Tests de significativité

Les résultats des tests de significativité des différents β sont récapitulés dans le tableau suivant :

Tableau 5 : Résultats obtenus de l’estimation

titres t de student Règle de décision
Acred 1,0084901 β non significatif
Addoha 9,145695* β significatif
Afriquia Gaz 7,455435* β significatif
Atijariwafa bank 4,487188* β significatif
BCP 5,014077* β significatif
BMCE 4,887801* β significatif
BMCI 7,311300* β significatif
Ciment du Maroc 7,291320* β significatif
IAM 24,05461* β significatif
Lesieur Cristal 4,079907* β significatif
Oulmès -1,326209 β non significatif
Wafa Assurance 11,19012* β significatif

En se référant aux tests de validité donnée par le test de student au seuil de risque de 1%, 5% et 10% on a :

Seuil 1% 5% 10%
Test lu 2,58 1,96 1,64

On déduit alors que seuls les titres Acred et Oulmès ne sont pas significativement différents de zéro et ce pour les 3 seuils de risque (T-student < T-lu). Par contre tous les autres titres sont significativement différents de zéro.

Il faut noter que le degré de significativité des différents alpha et β diffèrent d’un titre à un autre, c’est ainsi que nous avons trouvé des betas non significativement différents de zéro qui peuvent fausser les résultats. C’est pour cela, qu’on s’est proposé de travailler par la suite avec un nouvel échantillon, duquel on exclut les titres dont les bêtas (β) ne sont pas significatifs. Cet échantillon sera appelé échantillon « corrigé » ou réduit.

Tableau 6 : Rentabilités anormales moyennes et rentabilités anormales moyennes cumulées de l’échantillon global sur la fenêtre d’événement

Dates Somme RAit RAMt RAMCt RAMCt%
-10 -0,05036046 -0,00419671 -0,00419671 -0,419671
-9 -0,00517454 -0,0043121 -0,00462792 -0,462792
-8 0,07901846 0,00658487 0,00195695 0,195695
-7 0,04307988 0,00358999 0,00554694 0,554694
-6 -0,0081509 -0,0067925 0,0048677 0,48677
-5 0,11150591 0,00929216 0,01415986 1,415986
-4 0,05587729 0,00465644 0,0188163 1,88163
-3 0,07492658 0,00624388 0,02506018 2,506018
-2 0,04972479 0,00414373 0,02920391 2,920391
-1 0,12961059 0,01080088 0,04000479 4,000479
0 0,02252918 0,00187743 0,04188223 4,188223
1 -0,00458968 -0,00038247 -0,04149975 4,149975
2 0,04831764 0,00402647 0,04552622 4,552622
3 0,0732317 0,00610264 0,05162886 5,162886
4 0,14976031 0,01248003 0,06410889 6,410889
5 0,02919303 0,00243275 0,06654164 6,654164
6 -0,11674307 -0,00972859 -0,05681305 5,681305
7 0,03739231 0,00311603 0,05992908 5,992908
8 0,01310243 0,00109187 0,06102095 6,102095
9 0,00776051 0,0006467 0,06166766 6,166766
10 -0,041261 -0,00343842 -0,05822924 5,822924
T statistique T lu sur la table Décision
Echantillon global 7,57* 1,96 On accepte H1

Avec * : significatif au seuil de 5%, on accepte l’hypothèse alternative H1: RAM ≠ O

Le test statistique effectué sur l’échantillon global indique que les rentabilités anormales moyennes (RAM) calculées sur l’ensemble des différentes fenêtres d’observation sont significativement différentes de zéro au seuil de 95% (T statistique global =7,57)

L’observation des rentabilités anormales cumulées montre que 71% des RAMC sont réalisées entre +3 jours de la date d’annonce et +10 jours de cette même date. On remarque aussi que l’anticipation du marché est presqu’insignifiant puisque 12% des rentabilités anormales moyennes cumulées (RAMC) sont constatées au cours des 10 jours qui précèdent la date d’annonce.

En effectuant un nouveau test de significativité concernant les valeurs des rentabilités anormales moyennes pour les dates allant de + 3 jours de la date d’annonce à +10 jours de cette même date, on trouve un t de Student égal à 2,175 et une valeur de t lu sur la table =1,96. Ce qui implique que les rentabilités anormales moyennes (RAM) sont significativement différentes de zéro. Cela montre sans équivoque la non efficience du marché boursier Marocain sous sa forme semi-forte qui, 8jours après l’événement n’a pas digéré totalement l’information.

Qu’en est-il de l’échantillon réduit, corrigé des titres dont les bêtas sont non significatifs au seuil de 95% ?

Tableau 7 : Rentabilités anormales moyennes et rentabilités anormales moyennes cumulées de l’échantillon réduit sur la fenêtre d’événement

Dates Somme RAit RAMt RAMCt RAMCt%
-10 -0,05312186 -0,00531219 -0,00531219 -0,5531219
-9 -0,00929398 -0,0009294 -0,00624158 -0,624158
-8 0,01213652 0,00121365 -0,00502793 -0,0502793
-7 0,04096529 0,00409653 -0,0009314 -0,9314
-6 0,00063962 0,000063962 -0,00086744 -0,086744
-5 0,06320227 0,00632023 0,00545279 0,545279
-4 0,05390351 0,00539035 0,01084314 1,084314
-3 0,07457808 0,00745781 0,01830094 1,830094
-2 0,04861203 0,0048612 0,02316215 2,316215
-1 0,12611119 0,01261112 0,03577327 3,577327
0 -0,03831353 -0,00383135 0,03194191 3,194191
1 -0,01777294 -0,00177729 0,03016462 3,016462
2 0,100123 0,0100123 0,040117692 4,0117692
3 0,01425156 0,00142516 0,04160208 4,160208
4 0,14732204 0,0147322 0,05633428 5,633428
5 0,01100482 0,00110048 0,05743476 5,743476
6 -0,06443201 -0,0064432 0,05099156 5,099615
7 0,03082164 0,00308216 0,05407372 5,4007372
8 -0,01924691 -0,00192469 0,05214903 5,214903
9 0,02256888 0,00225629 0,05440532 5,440532
10 0,05930588 0,00593059 0,06033591 6,033591
T statistique T lu sur la table décision
Echantillon réduit 6,82* 1,96 On accepte H1

Le T-statistique trouvé sur l’ensemble des différentes fenêtres d’observation (6,82) est largement supérieur au T-lu (1,96) au seuil de 5%. L’hypothèse H1 est acceptée.

En comparant ce résultat trouvé à celui de l’échantillon global nous remarquons qu’il n’y a pas de grandes différences entre ces deux résultats.

En effet, ce nouveau résultat confirme celui trouvé précédemment sur le premier échantillon global. 70% des RAMC sont constatées entre +3jours de la date d’annonce et +10jours de cette même date. En effectuant un nouveau test pour cette période, on constate que les RAM pour ces 8 observations [+3 ; +10] sont significativement différents de zéro (t student= 3,41>1,96). Ce qui nous pousse à conclure que le marché boursier Marocain n’est pas efficient au sens semi fort sur notre période d’étude et qu’il présente des RAM ≠ 0 au seuil de 95% après la date d’annonce.

Conclusion chapitre 3

Nous voulions dans ce chapitre tester l’hypothèse de l’efficience au sens semi fort du marché boursier Marocain. Pour ce faire, nous avons utilisé la méthodologie des études d’événement en choisissant comme événement l’annonce de distribution de dividende. Un échantillon de 12 titres a été constitué et présentant le trait commun d’avoir de façon régulière procédé à une distribution annuelle de dividende durant la période d’étude. Ces titres appartiennent à des secteurs d’activité très variés. Dans un premier temps, nous avons travaillé sur l’échantillon global et les résultats des différents tests de significativité montrent que l’hypothèse H1 est acceptée (RAM ≠ 0) et en plus que le marché n’a pas totalement digéré l’information 8 jours après l’annonce. Dans un second temps, nous avons travaillé sur un échantillon réduit constitué uniquement des titres dont les β sont significativement différents de zéro. En procédant aux tests de significativité, nous n’avons pas trouvé de grandes différences entre les résultats des deux échantillons confirmant ainsi les conclusions précédentes.

En analysant les résultats obtenus sur les deux échantillons, il ressort de cette étude que le marché boursier Marocain n’est pas efficient au sens semi fort sur la période allant du 02/01/2008 au 29/12/2010.

Conclusion générale

Le marché boursier Marocain est il informationnellement efficient au sens semi fort? Telle est la question à laquelle nous avons essayé d’apporter quelques éléments de réponses. Elle est certes délicate et complexe du fait des ambiguïtés attachées à la définition même de l’efficience, mais dont l’étude s’avère nécessaire rien qu’en pensant au rôle que cette place financière pourrait jouer dans la stratégie de développement du Royaume (attrait de capitaux étrangers, promotion de l’actionnariat local, mobilisation de ressources pour l’investissement..). Cette question de l’efficacité des marchés financiers sur le plan théorique est toujours abordée en référence à un certain modèle de formation des cours définissant lui- même la valeur fondamentale d’un actif financier. Selon la terminologie de cette forme d’efficience, un marché est dit efficient, si les cours réagissent instantanément à l’annonce d’information dès que celle-ci devient publique. Il ne doit y avoir aucun décalage entre les moments où les agents reçoivent l’information et l’intégration de celle-ci dans les cours. Nous avons pu constater durant tout au long de ce travail que la notion d’efficience des marchés est considérée comme le postulat de base de la théorie financière.

Depuis la définition énoncée par E. Fama stipulant que le prix observé reflète toute l’information disponible, il s’est développée une abondante littérature sur ce sujet dans un objectif de toujours mieux cerner les éléments influençant les comportements des différents acteurs sur les marchés boursiers afin que ces derniers opèrent une allocation optimale des ressources. D’importantes recherches peuvent être notées à ce niveau et ce, depuis la publication de la thèse de Louis Bachelier en 1900 portant sur l’efficience des marchés financiers du point de vue théorique mais aussi de la méthode empirique. Ces travaux d’auteurs comme E. Fama, P. Samuelson, J. F. Muth … ont porté à la fois sur la définition des concepts, hypothèses et modèles ainsi que la démarche empirique dont l’analyse au fil de ce mémoire a permis de montrer non seulement la richesse des travaux mais aussi toutes les contradictions, certes nécessaires de la théorie de l’efficience des marchés boursiers. Il existe par exemple, trois formes d’efficience des marchés financière, typologie prenant en compte le degré d’incorporation de l’information dans des décisions des différents opérateurs ainsi que plusieurs modèles d’analyse de ces comportements.

De ces différences d’analyse, il est en ressorti de différentes formes et modèles de l’efficience que nous avons exposées ainsi que les hypothèses sur les quelles elles sont bâties à l’image des notions de rationalité et d’anticipations rationnelles. Nous pouvons noter à ce niveau que d’après le postulat théorique, le respect de ces deux notions par les différents opérateurs dans leurs comportements et anticipations conduit nécessairement à l’efficience des marchés. Rappelons que l’essentiel du travail a porté sur la forme d’efficience semi fort appliquée au marché boursier Marocain. Pour vérifier les différentes hypothèses de ce type d’efficience sur cette place financière, nous avons utilisé la méthodologie des études d’événement, en partant d’un échantillon de 12 titres. Nous avons aussi choisi pour date d’évènement, l’annonce de distribution de dividende. Tous ces titres ayant pour trait commun d’avoir procédé de façon régulière à une distribution de dividende sur la période étudiée. En partant d’une méthodologie consistant à calculer l’écart entre les rentabilités des différents titres et celles théoriques portant sur la régression des différents titres, les résultats obtenus permettent d’affirmer que le marché boursier Marocain n’est pas efficient au sens semi fort sur la période d’étude allant du 02/02/2008 au 29/12/2010.

Même si ce travail a permis d’arriver à cette conclusion de l’inefficience de marché boursier Marocain au sens de l’hypothèse semi fort, il est important de noter quelques limites de ce travail. S’inscrivant d’une manière générale dans la démarche scientifique et plus spécifiquement dans l’application des méthodes statistiques, on peut noter des limites de deux ordres. Elles sont avant tout pratiques, portant sur certains éléments ayant permis de conduire l’étude. Il s’agit de la taille de l’échantillon, du nombre de titres ne pouvant représentée toute la cotation boursière de la place financière de Casablanca; de la durée de l’étude qui est de 3 ans mais aussi du modèle d’explication des rentabilités21. Ces limites sont aussi d’ordre

statistique portant plutôt sur les hypothèses de la méthodologie de travail. On peut notamment souligner que la démarche statistique du test utilisée suppose l’indépendance temporelle des rentabilités anormales moyennes. Or, il arrive souvent que les rentabilités anormales soient auto-corrélées. Ce phénomène provenant de l’asynchronisme dans la fréquence des transactions sur les titres. Mais, il faut une fois de plus rappeler que cette façon de procéder permettait aussi de disposer d’éléments objectifs pour pouvoir effectuer notre travail sans oublier que cela n’enlève en rien de la pertinence des résultats auxquels nous avons aboutis.

21Les rentabilités des différents titres de l’échantillon ont été expliquées par un seul facteur soit la rentabilité du marché toutes choses étant égales par ailleurs.

C’est dire une fois de plus que d’une manière générale le travail sur l’efficience des marchés boursiers est loin d’être terminé et encore plus sur le marché boursier Marocain. Au regard du rôle et de la place de ces places financières dans les économies modernes, ce sujet reste encore d’actualité nécessitant du coup un important travail théorique mais aussi empirique permettant de mieux confronter les hypothèses de travail et leur intégration dans les comportements des différents opérateurs sur ces marchés. Ce sujet encore d’actualité au regard des conséquences socioéconomiques et politiques de différentes crises sur ces marchés. On peut noter celle de 1929, celle asiatique de 1997 ou tout récemment celle prêts immobiliers aux Etats-Unis ayant entrainé d’innombrables pertes pour des investisseurs et des conséquences dramatiques pour certaines économies (récession, augmentation du chômage, perte de compétitivité,…). Travailler à mieux cerner cette question de l’efficience des marchés boursiers reste un exercice plus que nécessaire pour affiner les résultats. Spécifiquement sur le marché Boursier Marocain, d’autres échantillonnages et périodes de références beaucoup plus importants pourraient encore aider à mieux comprendre cette situation de son inefficacité au sens de l’hypothèse semi-forte.

Etude de l’efficience semi-forte des marchés financiers : cas de la bourse de Casablanca
Mémoire pour l’obtention du Master en Finance Appliquée
Université Cadi Ayyad de Marrakech – Faculté des sciences juridiques Économiques et sociales

Table des matières :

Introduction1
Chapitre 1 : Notions d’efficience, de rationalité et d’anticipations rationnelles
1.1-Notion d’efficience des marchés financiers 4
1.1.1 : Evolution et dimension de la notion de l’efficience4
1 .1.2 : Hypothèses et implications de cette notion de l’efficience8
1.2- Notions de rationalité et des anticipations rationnelles13
1. 2. 1 : Définition et formes de la notion de rationalité13
1. 2. 2 : Les anticipations rationnelles et leurs implications15
1.3 – L’efficience informationnelle du marché et les modèles d’efficience19
1.3. 1 : L’efficience informationnelle des marchés boursiers19
1. 3. 2 : Les modèles de l’efficience24
Chapitre 2 : la forme semi-forte de l’efficience et les tests d’événements
2.1 : Revue de littérature sur les études d’événements30
2.1.2 : Historique31
2.1.2 : Quelques applications32
2.1.3 : La question de la vitesse d’ajustement36
2.2 : La méthodologie de l’étude d’événement36
2.2.1 : origine et évolution37
2.2.2 : les étapes38
2.2.3 : Les limites de la méthodologie des études d’événement42
Chapitre 3 : vérification empirique
3.1 Présentation de la bourse des valeurs de Casablanca44
3.1.1 : Evolution44
3.1.2 : Caractéristiques de la bourse de Casablanca46
3.2 : l’étude de l’événement.51
3.2.1 : Méthodologie de travail51
3.2.2 : Application54
3.3 : Les principaux résultats58
Conclusion