SOCIETE DE THERAPEUTIQUE
3.3 Collecte et analyse des données.
3.3.1 Sources des données et processus de sélection de l’échantillon.
Notre étude porte sur un échantillon initial de 59 entreprises marocaines cotées à la bourse de Casablanca pendant la période 2005-2009. Les institutions financières ainsi que les compagnies d’assurances et les sociétés holding et celles qui ont fait l’objet de fusion, absorption ou pour cause d’absence de cotation sur l’un des cinq exercices ont été exclues. Notre échantillon final, après exclusion de ces sociétés, regroupe 235 observations pour 47 entreprises.
Les états financiers annuels sur les cinq années 2005-2009 (bilans, compte de résultat, ESG,…) ainsi que les données boursiers (les cours boursiers des 47 valeurs choisies, les dividendes distribués lors des cinq ans) proviennent de la base de données et des rapports publiés par la bourse des valeurs de Casablanca. Les données manquantes ont été complétées par consultation du site web officiel des entreprises cotées.
La présente investigation porte sur un échantillon représentatif des différents secteurs au Maroc (le secteur financier a été exclu) à savoir l’industrie avec 68%, et le commerce et les services avec 32%. Le tableau ci-dessous présente l’ensemble des titres ainsi que les secteurs auxquels ils appartiennent.
Tableau 11 : Titres composants notre échantillon.
Abréviations Titres Secteurs
1 AFG AFRIQUIA GAZ Pétrole et Gaz
2 ADH ADDOHA IMMO Immobilier
3 ALM ALUMINIUM MAROC Bâtiment et Matériaux de Construction
4 ATH AUTO HALL Distributeurs
5 ATN AUTO NEJMA Distributeurs
6 ADI ALIANCE Immobilier
7 BAL BALIMA Immobilier
8 BNM BRANOMA Boissons
9 BER BERLIET MAROC Distributeurs
10 BRM
BRASSERIE DU
MAROC Boissons
11 CRS CARTIER SAADA Agroalimentaire / Production
12 CLT CENTRALE LAITIERE Agroalimentaire / Production
14 COL COLORADO Chimie
15 CSR COSUMAR Agroalimentaire / Production
16 CTM CTM Transport
17 DARI DARI Agroalimentaire / Production
18 DWAY DISWAY Matériels Logiciels et Services Informat
19 DLM DELLATER Ingénieries et Biens Equip Industriels
20 FBR FENIE BROSSETTE Distributeurs
21 FRT FERTIMA Distributeurs
22 HOL HOLCIM Bâtiment et Matériaux de Construction
23 HPS HPS Matériels Logiciels et Services Informat
24 IAM IAM Télécommunications
25 IBM IB MAROC Matériels Logiciels et Services Informat
26 INV INVOLYS Matériels Logiciels et Services Informat
27 LAC LAFARGE Bâtiment et Matériaux de Construction
28 LES LESIEUR Agroalimentaire / Production
29 LAV LABEL VIE Distributeurs
30 LYD LYDEC Services aux Collectivités
31 M2M M2M GROUP Matériels Logiciels et Services Informat
32 MAO MAGHREB OXYGENE Chimie
33 MNG MANAGEM Mines
34 MDP MED PAPER Sylviculture et Papier
35 MED MEDIACO Bâtiment et Matériaux de Construction
36 NEX NEXAN
Equipements Electroniques et Electriques
37 OUL OULMES Boissons
38 PRO PROMOPHARM Industrie Pharmaceutique
39 REB REBBAB Mines
40 SAM SAMIR Pétrole et Gaz
41 SCE SCE Chimie
42 SMI SMI Mines
43 SONA SONASID Bâtiment et Matériaux de Construction
44 SOTC SOTHEMA Industrie Pharmaceutique
45 SRM SRM réalisation mécanique
46 TIM TIMAR Transport
47 UMR UNIMER Agroalimentaire / Production
Cette base de données traitée nous a permis d'analyser et comprendre de manière plus rigoureuse la formation et l’évolution de la valeur ajoutée du marché des entreprises marocaines cotées à la bourse de Casablanca, ainsi que l’évolution de la structure financière et de la politique de distribution de ces entreprises. Elle permet également de tester les hypothèses autour de la problématique de l’influence de la décision de financement des entreprises au Maroc sur la création de valeur pour l’ensemble de leurs actionnaires et également partenaires. Notre étude tente d'apporter une contribution dans ce sens.
3.3.2 Les contraintes d’échantillonnage.
L’étude s’est appuyée sur 59 sociétés cotées à la bourse de Casablanca entre 2005-2009. Cependant, et après exclusion de certaines sociétés, l’échantillon final de notre étude était de 235 observations et 47 entreprises.
Il est apparu que ce nombre d’entreprises cotées, ainsi que la période de cinq ans pouvait constituer, en conséquence, une base d’analyse satisfaisante.
Les catégories d’entreprises qui ont été ainsi retirées étaient pour les raisons suivantes :
- Les sociétés qui n’ont pas fait l’objet d’une cotation permanente sur les cinq années d’étude retenues, soit de 2005-2009. Ceci est l’exemple des entreprises introduites en bourse ou, à l’inverse, radiées de la cote en cours de période ; également les entreprises placées en redressement judiciaire lors de ces cinq ans.
- Les banques, établissements de crédit, sociétés de financement, compagnies d’assurances, et les holdings, compte tenu de leurs caractéristiques financières spécifiques, ainsi que de leur comportement atypique en matière de la politique d’endettement.
- D’autres sociétés, pour lesquelles un certain nombre de données manquantes empêchaient de mener à bien l’analyse.
- L’étroitesse de la place de Casablanca. 3.4 Méthodologie de la recherche.
La méthodologie utilisée dans le cadre de notre analyse empirique est celle des panels. Il s’agit d’une forme de régression multiple qui permet de traiter conjointement les effets individuels et les effets temporels. Cette double dimension permet de rendre compte simultanément de la dynamique de comportement et de leur éventuelle hétérogénéité, ce qui n’est possible avec les séries temporelles ou les coupes transversales (Sevestre (2002).
Cette analyse des données de panel sera résolue à l’aide de trois logiciels économétriques à savoir : STATA.10, EVIEWS.5, XL-STAT.
Après présentation de notre méthodologie de panel, c’est l’analyse de la création de valeur actionnariale qui a été réalisée dans un premier temps, et de manière novatrice, c’est l’analyse de la création de valeur partenariale et son opérationnalisation qui a mobilisé l'attention. Or, comme cela a déjà été souligné, celle-ci pose un problème d’opérationnalisme délicat à résoudre ce qui fera l’objet d’un traitement spécial.
3.4.1 L’économétrie des données de panel.
L’économétrie des données de panel est une forme de régression multiple qui prend en compte aussi bien les effets temporels qu’individuels dans son analyse des relations et tendances des phénomènes. Elle se veut d’identifier l’effet associé à chaque individu, effet qui ne varie pas dans le temps, mais qui varie d’un individu à l’autre et qui peut être fixe ou aléatoire.
En effet, et sur le plan économique, les tests de l’économétrie des données de panel permet de déterminer si l’on est en droit de supposer que le modèle théorique étudié est parfaitement identique pour tous les pays ou individus étudiés, ou au contraire s’il existe des spécificités propres à chacun d’entre eux.
L’estimation par les moindres carrés ordinaires de toutes les données empilées présuppose l’homogénéité des firmes, ce qui peut conduire à des estimations biaisées. En effet, les disparités du secteur d’activité et le degré d’aversion au risque des actionnaires et/ou des dirigeants sont quelques raisons qui peuvent être à l’origine du relâchement de cette hypothèse d’homogénéité.
Quelques connaissances minimales116 sont nécessaires pour pouvoir interpréter un tableau de résultats d’estimation de panel à savoir : L’estimateur Pooled, des estimateurs du modèle à effets individuels fixes (Within), du modèle à effets individuels aléatoires (Between), des résultats des tests de Fischer, d’un estimateur de la variance des effets individuels, d’un estimateur de la variance totale, et de la statistique du test d’Hausman.
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Voilà ainsi résumés tous les éléments que nous nous proposons d’étudier tout au long de la partie pratique de notre travail de recherche.
Ainsi, les étapes de notre économétrie des données de panel seront enchainées comme suit : - La 1ère étape : Est consacrée aux tests de spécification. Il s’agit de déterminer la
manière dont doivent être spécifié nos modèles de panel (modèle de création de valeur actionnariale, et les quatre modèles de création de valeur partenariale), en d’autres termes si tant que l’hypothèse de panel puisse être acceptée. Nous verrons alors que toute l’analyse repose alors sur la notion d’homogénéité des paramètres du modèle envisagé.
Une des manières simples pour ne pas supposer l’existence d’un modèle totalement identique consiste à introduire des effets individuels sous la forme de constantes spécifiques, propres à chaque individu du panel. Les tests présentés visent ainsi à porter un diagnostic sur l’éventuelle nécessité d’intégrer une dimension hétérogène et sur la manière dont cette hétérogénéité doit être spécifiée.
- La 2ème étape : Nous présenterons le modèle à effets individuels qui suppose l’existence de coefficients identiques pour tous les individus et de constantes spécifiques. Ce type de modélisation montre que la relation économique entre les individus ne diffère qu’au niveau des constantes introduites dans le modèle. Nous assisterons ensuite à la construction du modèle et à sa représentation sous forme vectorielle en faisant recours à la méthode d’empilement par individus.
- La 3ème étape : Est consacré à la présentation de notre modèle sous la forme d’un modèle à effets individuels fixes. C'est-à-dire que nous estimons que les effets individuels sont des paramètres déterministes. Nous serons alors amener à présenter la construction et les propriétés de l’estimateur Within des coefficients du modèle.
- La 4ème étape : Nous présenterons ensuite le modèle à effets individuels aléatoires. On
suppose ici que les effets individuels ne sont plus des paramètres, mais des variables aléatoires possédant une distribution commune pour tous les individus. Nous étudierons ensuite les différents estimateurs des coefficients du modèle à effets aléatoires et plus particulièrement l’estimateur des Moindres Carrés Généralisés.
- La dernière étape : Sera consacrée aux tests de spécification des effets individuels. La
question est alors de savoir quel modèle, parmi les modèles à effets aléatoires et effets fixes, doit être retenu. Le test d’Hausman (1978) qui constitue le test standard de spécification des effets individuels sera présenté pour trancher de cette question.
3.4.2 La modélisation économétrique du modèle de CDV actionnariale.
La méthodologie développée consiste à mesurer, sur un échantillon de 47 sociétés marocaines cotées en bourse, l’influence sur la création de valeur actionnariale (dans un premier temps, puis sur la CDV partenariale dans un deuxième temps) de la structure du capital et de la politique des dividendes sur une période de cinq années, de 2005 à 2009.
À partir d’une base de données regroupant les états financiers empilées et traités de 47 sociétés cotées à la BVC sur la période 2005-2009, des analyses des données de panel ont été mises en œuvre à cette fin et ont été effectuées à l’aide du logiciel STATA.10, EVIEWS et XL.STAT afin de déterminer le pouvoir explicatif de différentes variables comptables et financières sur la création de valeur financière (MVA) et managériale.
Cette investigation économétrique des différentes variables présumées influencer la CDV actionnariale, présente dans un premier lieu les variables indépendantes susceptibles d'affecter cette création de valeur. Ensuite, les estimations et coefficients sont présentés et interprétés à l’aide des justifications théoriques des signes attendus des coefficients.
La même méthodologie économétrique du panel est utilisée dans un deuxième temps, pour étudier l’influence de la décision financière de financement et de distribution sur la création de valeur partenariale. Les modèles économétriques ont été établis avec le logiciel Math type pour
donner à ces modèles leur format mathématique invariable avec les caractéristiques du Microsoft offices.
3.4.2.1 Les variables du modèle de Création de Valeur actionnariale.
- La variable dépendante : La création de valeur du marché (voire destruction de valeur). Les multiples études empiriques qui ont porté sur la performance des entreprises, révèlent une pluralité de critères, qui supposent tous que la valeur boursière représente fidèlement la valeur créée par l’entreprise. Cette hypothèse permettant en outre de résoudre facilement le problème de la mesure de cette création de valeur financière. En effet, les cours boursiers ont toujours, constitués une mesure directe et pratique de la valeur de l’entreprise grâce notamment à l’efficience informationnelle supposée des marchés financiers.
Dans notre travail de recherche, la création de valeur actionnariale qui a été retenue comme variable dépendante du premier modèle, a été appréciée par un indicateur de valeur boursière ajoutée, inspiré de la méthode Market Value Added (MVA de Stewart (1991)), qui mesure la création de richesse accumulée par les actionnaires en contre partie de leurs fonds engagés dans l’entreprise. C’est une version simplifiée de l’indicateur qui a été retenue dans notre travail de recherche, afin d’éviter les distorsions méthodologiques liées aux retraitements ou ajustements comptables préconisés par Stewart (difficulté d’accès aux données). C’est la valeur boursière ajoutée relative, rapportant la différence entre la valeur de marché et la valeur comptable des capitaux employés à la valeur comptable de ces capitaux, qui a été calculée et intégrée à l’étude.
Dans de nombreuses études, il est fréquent, malgré les biais induits, que la valeur de marché des dettes bancaires soit estimée par leur valeur bilancielle117.
- Les variables explicatives.
Plusieurs catégories de variables explicatives ont été intégrées à l’étude : les deux principales variables présumées explicatives de la création de valeur actionnariale, à savoir : la structure financière, et la politique de distribution de dividende, mais aussi d’autres variables financières et économiques, ainsi que des variables de contrôle telles que la taille et le secteur d’activité, afin de cerner les facteurs susceptibles d’influencer la création de valeur financière.
1. La politique de financement a été appréhendée au travers la structure financière des entreprises, et a été opérationnalisée par la mesure de l'endettement par le ratio dettes financières/capitaux propres (données annuelles sur la période 2005-2009).
2. La politique de distribution appréhendée au travers les dividendes annuels versés aux
actionnaires (données annuelles sur la période 2005-2009).
3. La politique d’investissement appréhendée au travers des dépenses en immobilisations corporelles rapportées au chiffre d’affaires HT, (données annuelles sur la période 2005-2009). Myers (1977) suggère que le problème de sous investissement lié au financement par dette est plus faible pour les firmes disposant davantage d’actifs immobilisés.
En effet, la conséquence directe de la politique d’investissement d’une entreprise est la variation positive de la valeur de ses capitaux propres s’il s’agit d’un investissement rentable. En effet, La décision d’investissement est de ce fait une décision cruciale, et a trois types de conséquences :
- Si la rentabilité anticipée de l’investissement est supérieure à la rentabilité exigée par les investisseurs, la valeur des capitaux propres augmente instantanément.
- Si la rentabilité anticipée de l’investissement est égale à la rentabilité exigée par les investisseurs, il n’y a ni enrichissement ni appauvrissement des bailleurs de fonds.
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- Enfin, si la rentabilité anticipée de l’investissement est inférieure à la rentabilité exigée par les investisseurs, il y’a plutôt destruction de la valeur donc appauvrissement des bailleurs de fonds.
Il y’a création de valeur (valeur de l’actif économique supérieure au montant comptable de l’actif économique) quand la rentabilité économique est supérieure au coût moyen pondéré du capital, c'est-à-dire au taux de rentabilité exigé par l’ensemble des pourvoyeurs de fonds de l’entreprise.
4. La marge brute d’exploitation, correspondant au rapport entre l’excédent brut d’exploitation et le chiffre d’affaires (données annuelles sur la période 2005-2009). Elle a été intégrée à l’analyse, dans la mesure où Rappaport (1986) et Copeland et al. (1991) recommandent de retenir les niveaux d’activité et de marge des firmes comme variables déterminantes de la création de valeur actionnariale.
Des variables indicatrices ont été également introduites afin de tenir compte de l'effet spécifique de ces variables sur la création de valeur financière.
5. CAAEC: Ce ratio est le rapport entre le chiffre d’affaires des entreprises et leur actif économique (CA/ACTIF ECO). Il exprime l'efficacité de l'actif économique et a été intégré dans l’étude pour détecter si l’efficacité de cet actif contribue à la création de valeur financière (données annuelles sur la période 2005-2009).
6. VACF: La part de la Valeur Ajoutée allouée aux créanciers financiers a été également