Données et sélection des échantillons

La mesure de la consommation que nous utilisons est la dépense de consommation réelle par tête en biens non durables et services. Pour la calculer, nous utilisons les données provenant du Département de Commerce américain (Bureau of Economic Analysis - BEA), des comptes nationaux américains (National Income and Products Accounts – NIPAs 8₎

Les dépenses de la consommation nominale en biens non durables et services proviennent de la table 2.8.5 du NIPA. Les estimations de la population sont tirées de la table 2.6 du NIPA

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(population en milieu de période) et les indices des prix nécessaires pour calculer les taux d’inflation sont extraits de la table 2.8.4 du NIPA.

Les données de cours utilisées sont extraites de la base de données Datastream9_{. Le}

portefeuille de marché retenu est l’indice S&P500. Le taux sans risque est donné par le rendement des bons du Trésor Américain à un mois.

Les données relatives à la dispersion des prévisions de bénéfice par action faites par les analystes sont extraites à partir de la base I/B/E/S (Institutional Brokers Estimate System). Pour les entreprises américaines, cette base recueille, chaque semaine, auprès des analystes des firmes de courtage et de gestion financière, les prévisions de bénéfices annuels pour des horizons d’un à quatre ans, les prévisions de bénéfices trimestriels et semi-annuels ainsi que le taux de croissance à long terme des bénéfices.

En plus des données individuelles, I/B/E/S fournit des données agrégées relatives au consensus des analystes. Chaque mois et pour chacune des firmes suivies, I/B/E/S calcule les statistiques agrégées des prévisions de bénéfices, telles que le nombre de prévisions, la prévision moyenne et l’écart type de la distribution des prévisions. Ces statistiques sont calculées à partir des prévisions individuelles de bénéfices le troisième jeudi de chaque mois et sont disponibles dans le fichier Summary History d’I/B/E/S.

Nous n’avons donc pas besoin de calculer l’écart type de la distribution des prévisions de bénéfices faites par les analystes autour du consensus. Nous utilisons directement les écart-types fournis par I/B/E/S.

Pour effectuer notre étude, nous retenons deux échantillons.

Dans le premier échantillon, nous incluons toutes les firmes américaines répertoriées dans la base I/B/E/S entre 1990 et 2004 (le fichier auquel nous avons accès s’arrête à l’année 2004), pour lesquelles il existe des prévisions de BPA trimestriel pour un horizon d’un trimestre et qui ont été suivies par au moins 3 analystes. L’application de ces critères nous donne un échantillon initial de 10984 firmes. A partir de ce premier échantillon, nous éliminons toutes les firmes ayant moins de 60 observations mensuelles fiables sur la totalité de la période (180 mois entre janvier 1990 et décembre 2004) et pour lesquelles nous ne disposons pas de données sur Datastream. Par observation fiable, nous entendons une

9 _{La définition du cours (adjusted price) extraite de la base de données Datastream est la suivante : The current} price is the latest price available to Datastream from the appropriate market in primary units of currency .The

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dispersion calculée avec au moins 3 prévisions faites par 3 analystes différents. Nous obtenons alors un échantillon E1constitué de 1753 actions.

Dans le deuxième échantillon, nous incluons toutes les firmes américaines répertoriées dans la base I/B/E/S entre 1995 et 2004 pour lesquelles il existe des prévisions de BPA trimestriel pour un horizon d’un trimestre et qui ont été suivies par au moins 3 analystes. L’application de ces critères nous donne un échantillon initial de 9935 firmes. A partir de cet échantillon, nous éliminons toutes les firmes ayant moins de 40 observations mensuelles fiables sur la totalité de la période (120 mois entre janvier 1995 et décembre 2004) et pour lesquelles nous ne disposons pas de données sur Datastream. Nous obtenons un échantillon

E2 constitué de 2088 firmes.

Vu les critères de sélection qui dépendent fortement de la disponibilité des données, les deux échantillons ne sont pas cylindrés. En d’autres termes, le nombre de titres considérés varie chaque mois (voir figures 3.1 et 3.2). Son évolution est croissante. Elle exprime, bien évidemment le développement du marché, mais aussi un plus grand suivi des titres par les analystes. Par ailleurs, dans le cas où un titre est suivi par moins de 3 analystes, il est éliminé de l’échantillon pour le mois en question. Ce traitement peut donc engendrer une rupture de série pour un même titre.

Figure 3.2. Evolution de la taille de E1 Figure 3.3. Evolution de la taille de E2

Il est important de noter que les données d’I/B/E/S sont systématiquement corrigées des variations du nombre des titres des sociétés : les prévisions de BPA des exercices passés sont relatives au nombre de titres actuel (le dernier référencé dans la base). Par ailleurs, après avoir divisé les prévisions historiques par le facteur d’ajustement, I/B/E/S arrondit la valeur

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signaler l’existence d’un biais dû à cet arrondissement. En effet, à cause de ce dernier, la dispersion des prévisions (calculée à partir des données ajustées) est réduite de façon artificielle. Calculer la dispersion des prévisions à partir des données historiques, obtenues en multipliant les prévisions actuelles par les facteurs d’ajustement, ne résout pas le problème puisque le biais provient de l’arrondissement qui suit l’ajustement et non pas de l’ajustement seul10_.

Pour éviter réellement ce biais, il faudrait utiliser les données de prévisions brutes telles qu’elles ont été formulées par les analystes11_.

Malheureusement, nous n’avons pas accès à ces données. C’est pour cette raison que nous continuons notre analyse en utilisant les données ajustées. Cependant, pour chacun des deux échantillons que nous avons sélectionnés, nous nous intéressons au sous-échantillon constitué des firmes qui n’ont pas subi d’ajustement, c’est-à-dire, dont le nombre de titres est resté constant sur la période d’étude retenue.

Sur les 1753 firmes de E1, 635 firmes n’ont pas subi d’ajustement entre 1990 et 2004. Ces firmes constituent le sous-échantillon SE1 (voir figure 3.3).

Sur les 2088 firmes de E2, 809 firmes n’ont pas subi d’ajustement entre 1995 et 2004. Ces firmes constituent le sous-échantillon SE2 (voir figure 3.4).

Figure 3.4. Evolution de la taille de SE1 Figure 3.5. Evolution de la taille de SE2

10 _{Diether, Malloy et Scherbina (2002) donnent l’exemple suivant: “For a stock that has split 10-fold, actual}

earnings per share estimates of 10 cents and 14 cents would be reported a 1 cent per share each. I/B/E/S would than include an adjustment factor of 10 in the Adjustment File, so that the “unadjusted” earnings per share estimates would we 10 cent each, rather than the correct values of 10 cents and 14 cents, respectively. The

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La table 3.1 regroupe quelques statistiques descriptives de la dispersion ainsi que des autres variables calculées pour les différents échantillons considérés.

Table 3.1. Statistiques descriptives de la dispersion et des autres variables

Cette table présente le nombre d’observations, la moyenne, l’écart-type, le 1er

quartile, la médiane et le 3ème _{quartile des variables suivantes : le nombre}

d’analystes émettant une prévision (Analystes), la dispersion des prévisions faites par les analystes (Disp), la rentabilité mensuelle en excès du taux sans risque (Ri-

Rf), le bêta de la consommation qui varie d’un mois à un autre (βcv), le bêta de la consommation constant sur le trimestre (βcf) et le bêta du marché (βm). Ces statistiques sont calculées à partir des observations mensuelles de chaque échantillon.

Obs Moyenne Ecart type Q1 Médiane Q3

Echantillon E1 (1990-2004) Analystes 170463 9.699 5.652 5 8 12 Disp 170463 0.098 0.981 0.010 0.010 0.030 Ri-Rf 170463 0.011 0.127 -0.053 0.007 0.069 βcv 170463 0.844 8.343 -0.302 0.740 2.088 βcf 169692 1.155 11.307 -0.074 0.788 2.022 βm 170463 1.075 0.827 0.669 1.011 1.370 Echantillon E2 (1995-2004) Analystes 135100 9.876 5.844 5 8 13 Disp 135100 0.117 1.237 0.010 0.010 0.030 Ri-Rf 135100 0.012 0.139 -0.057 0.008 0.075 βcv 135100 0.950 7.365 -0.444 0.609 1.974 βcf 134289 1.536 12.819 -0.120 0.689 1.892 βm 135100 1.051 0.683 0.612 0.947 1.369 Sous-échantillon SE1 (1990-2004) Analystes 33911 8.338 4.299 5 7 10 Disp 33911 0.076 0.424 0.020 0.030 0.070 Ri-Rf 33911 0.008 0.127 -0.059 0.003 0.067 βcv 33911 0.896 6.328 -0.338 0.750 2.169 βcf 33699 1.062 11.162 -0.185 0.773 2.009 βm 33911 1.024 0.600 0.646 0.990 1.338 Sous-échantillon SE2 (1995-2004) Analystes 40839 8.243 4.411 5 7 10 Disp 40839 0.077 0.588 0.010 0.030 0.050 Ri-Rf 40839 0.009 0.137 -0.061 0.005 0.071 βcv 40839 0.483 8.608 -0.617 0.483 1.809 βcf 40533 0.848 13.804 -0.259 0.574 1.701 βm 40839 0.940 0.640 0.541 0.870 1.248

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