Section 3 : L’APPROCHE CONCEPTUELLE DE LA CRÉATION DE VALEUR
2. Les outils de mesure de la création de valeur
Notre objectif dans le cadre de ce travail de recherche est de mesurer la création de valeur financière de l’entreprise à l’annonce d’une AS ou d’une F&A. Deux méthodes sont retenues pour évaluer cette performance : la première représentée par les chercheurs en finance d’entreprise ou en économie financière, privilégie la mesure de la performance au travers de l’impact de l’annonce de l’opération sur l’évolution du cours boursier, et la seconde, représentée par les partisans de l’économie industrielle, préfère la mesure directe à partir de données comptables et financières des établissements.
Nous retenons les deux mesures, selon une approche court-termiste, consistant à calculer les rendements anormaux, autour de la date d’annonce de l’opération, grâce à la méthodologie de l’étude d’événement que nous allons décrire ci-dessous et selon une approche long-termiste, consistant à mesurer la rentabilité financière selon les différents ratios (ROA, ROE, PBR). Nous avons constaté qu’à partir de l’approche financière enrichie par les travaux issus de la théorie de l’agence25 et de l’enracinement des dirigeants, Andrade et al. (2001) montrent que
seuls les objectifs non-rationnels liés au comportement des dirigeants sont susceptibles d’expliquer le recours à des opérations de F&A. Or, la théorie économique et financière propose de nombreuses autres raisons possibles pour comprendre les objectifs des entreprises de recourir à une opération de F&A. En effet, les principales études réalisées dans le domaine de la performance financière reposent sur la méthodologie appelée étude d’événement. Nous distinguons deux approches selon que l’on cherche à étudier l’impact à court terme ou à long terme. A court terme, la méthode repose sur le calcul d’un taux de rentabilité anormal, défini comme la différence entre un taux de rentabilité observé au moment de l’annonce de
25 La définition la plus classique d’une relation d’agence est donnée par Jensen et Meckling (1976). Les auteurs apparentent la relation d’agence à un contrat par lequel une personne engage une autre personne en lui conférant un certain pouvoir de décision, afin que ce dernier exécute une tâche en son nom. Cette relation recouvre en fait, toutes relations entre deux individus dès lors que la situation de l’un dépend de l’action de l’autre. La partie qui agit est l’agent et la partie affectée est le principal.
La théorie d’agence définit la problématique de la divergence d’intérêts qui existe parmi les principaux acteurs (ou agents) d’une société. Nous distinguons les dirigeants (mandataires) et les actionnaires ou créanciers (mandant).
Cette divergence implique la création d’un équilibre pour satisfaire les parties. La relation d’agence qui se crée doit se prémunir contre les opportunismes et les déséquilibres entre les agents. Pour cela un système incitatif est proposé (primes et sanctions) en plus d’aménagements et des solutions de consensus entre les parties.
92 l’opération d’AS ou de F&A, et un taux de rentabilité théorique, estimé comme toute chose égale par ailleurs (c’est-à-dire le taux de rentabilité qui aurait été attendu si l’opération n’avait pas été annoncée). A long terme, la méthode consiste à comparer le taux de rentabilité composé observé avec un taux composé moyen calculé sur un échantillon témoin, caractérisé par des entreprises de secteurs identiques, de tailles comparables et de « book-to-market ratio» similaires (Fama & French, 1992). Dans le cadre de notre travail, nous n’avons pas choisi cette deuxième méthode. Nous avons plutôt choisi un autre indicateur boursier de long terme qui est le PBR et deux autres indicateurs financiers ROA et ROE.
Connu sous d’autres noms tels que l’analyse résiduelle ou encore test d’indice de
performance anormale, les études d’évènements visent donc à analyser le « comportement »
du cours d’actions autour de la période d’annonce d’une information ou d’un événement (Bowman, 1983). L’information peut être d’ordre macro-économique, de nature politique ou directement relative à l’entreprise (Finet, 2000).
2.1. La mesure de la création de valeur boursière (à court terme)
Cette sous-section a pour objectif d’exposer la méthodologie d’étude d’évènement (1) mise en œuvre pour tester de manière empirique l’impact de l’annonce d’une alliance stratégique ou d’une opération de fusion-acquisition sur le marché français (2).
Nous pouvons dire que certains chercheurs ont prôné la méthode financière dans leurs études sur les AS et les F&A et la recherche de la performance26. Selon Caves (1989), cette technique, théoriquement bien fondée, constitue une véritable innovation. Elle représente le meilleur indice de performance théoriquement disponible (Langetieg, 1978) et est admise par la littérature financière comme méthodologie d’études des évènements importants tels que les les alliances stratégiques et fusions-acquisitions.
Pour Chatterjee & al. (1992), l’évaluation de la performance des F&A par la méthode financière présente certains avantages :
- Premièrement, les cours d’actions sont censés être entièrement spécifiés c’est-à-dire ils ne sont pas limités à un aspect particulier de la performance (les ventes ou la productivité), mais reflètent plutôt tous les aspects appropriés de la performance.
26
La performance dans le cadre de notre travail de recherche est liée étroitement à la création de valeur financière
93 - Deuxièmement, les cours d’actions ont été montrés comme un moyen à travers lequel nous pourrons observer les tentatives des managers à manipuler les mesures comptables.
- Troisièmement, les cours d’actions sont rapportés objectivement. Enfin, les mesures de rentabilités anormales qui sont calculées à partir des cours d’actions sont ajustées par rapport aux mouvements généraux du marché, et aux risques du marché de l’entreprise.
Ce dernier argument a été déjà abordé par Lubatkin (1983). En effet, selon l’auteur, le modèle quantifie le risque systématique d’une entreprise de sorte que la mesure de la performance soit ajustée au risque. Lubatkin (1983) ajoute que, selon l’hypothèse de l’efficience des marchés, tous les avantages attendus d’une fusion ou même d’une alliance stratégique sont entièrement prévus et ils sont incorporés instantanément dans le cours d’action de la firme acquéreuse au moment de la consommation de la fusion.
2.1.1. La méthodologie d’étude d’évènement
La mesure de l’étude d’événement a été proposée par Ball et Brown (1968), puis élaborée par Fama, Fisher, Jensen et Roll (1969)27. Elle est probablement la méthode la plus utilisée pour analyser la variation du cours des titres consécutive à l’incorporation de l’information dans les prix. Cette méthode est basée sur la théorie de l’efficience, et consiste à comparer la rentabilité observée d’un titre à la rentabilité théorique qu’il aurait eu sur la même période, compte tenu de l’évolution du marché, si l’évènement n’avait pas été annoncé (Albouy 200028).
La méthodologie d’étude d’évènement comporte quatre étapes : Estimation de la rentabilité théorique ;
Calcul de la rentabilité anormale ; Agrégation des rentabilités anormales ; Cumul des rentabilités anormales.
27
Fama E., Fisher L., Jensen M., Roll R., « The adjustment of stock prices to new information », International
Economic Review, vol.10, n°1, 1969, pp.1-21.
28
94 Estimation de la rentabilité théorique
Afin d’estimer la rentabilité théorique d’un titre i à partir de ses cours historiques, nous pouvons utiliser trois (03) méthodes : la moyenne des rentabilités historiques, le modèle de marché ou le modèle d’équilibre des actifs financiers (MEDAF29).
La moyenne des rentabilités historiques
∑
∑ : Moyenne des rentabilités du titre « i » sur une période historique préalablement définie.
εi,t : Erreur dont l’espérance est nulle. Le modèle de marché
Ce modèle est le plus utilisé dans les études d’événement pour dégager la rentabilité anormale (Francoeur 2003). Selon une relation linéaire, ce modèle lie le rendement moyen du marché et le rendement du titre concerné.
Pour calculer les rentabilités théoriques, nous avons choisi d’utiliser le modèle de marché afin d’estimer la norme. Selon ce modèle de marché, pour un titre « i » à la date « t », la rentabilité normale RPit se définit comme suit :
Rit= αi+βi Rmt + εit
Rmt : Rentabilité du portefeuille de marché m à la date t,
εit: Terme d’erreur du titre i à la date t, avec E(εit) = 0 et Var(εit) = σ2εi,
αi, βiet σεi : Paramètres du modèle de marché.
Le rendement anormal du titre « i » durant la période « t » est égal à :
RAit = Rit - αi - βi Rmt = εit
L’estimation des paramètres α et β est calculée grâce à la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO). D’après Francoeur (2003), le modèle de marché permet de diminuer les inter-corrélations entre les rendements des titres ce qui favorise le respect des postulats statistiques habituels et d’obtenir un grand pouvoir de rejet suite aux tests statistiques. Ainsi, plus la diminution de la variance des rendements anormaux est importante, plus le R² est grand (MacKinlay, 1997).
95
Le modèle d’équilibre des actifs financiers (MEDAF)
Le MEDAF développé par Linter (1965) et Sharpe (1964) met en relation les titres composant l’indice d’un marché et, l’espérance de rentabilité et la covariance d’un titre.
Autrement dit, il lie les rendements sans risque aux rendements excédentaires afin de compenser le risque systémique. Sa méthode de calcul s’écrit de la façon suivante :
MEDAF : Ri,t = Rf + βi Rm,t – Rf
Ri,t : Rentabilité théorique
Rf : Rentabilité de l’actif sans risque βi : Risque systématique du titre i
Rm,t : Rentabilité espérée du marché à la date t
Ce modèle a fait l’objet de plusieurs critiques (Fama et French 1996) car « l’utilisation du modèle de marché est plus simple et moins coûteuse en données (le taux sans risque n’étant plus nécessaire), le MEDAF n’est ainsi plus utilisé » (Cousin 2003).
Calcul de la rentabilité anormale
La mesure de l’impact de l’annonce sur la rentabilité est une différence de rentabilité entre le titre et une norme.
La norme représente la rentabilité du titre sans l’annonce de l’évènement :
RAit: Rentabilité anormale du titre i sur l’intervalle de temps t,
ROit: Rentabilité observée du titre i sur l’intervalle de temps t,
Rit : Rentabilité normale (prédite par une méthode d’estimation) pour le titre i sur l’intervalle t.
La rentabilité de l’action i à la date t (Rit) se calcule de la manière suivante :
Ct : le cours du titre i à l’instant t
Ct-1 : le cours du titre i à à l’instant t-1.
De la même manière, nous calculons le taux de rendement du marché à la période t, représenté par l’indice de référence :
Rit= ln (Ct / C t-1)
RA
it= RO
it- R
it96
Rmt = In (It / It-1)
It : la valeur de l’indice de marché à l’instant t
It-1 : la valeur de l’indice de marché à l’instant t-1.
Variable dépendante : Agrégation, rentabilités anormales moyennes, rentabilités anormales moyennes cumulées, puis cumul des rentabilités anormales.
Afin d’évaluer l’effet global de l’évènement sur la fenêtre d’étude, nous avons choisi non seulement de calculer la rentabilité anormale moyenne et la rentabilité anormale moyenne cumulée en suivant la démarche de l’étude d’évènement selon Hubler et Meschi (2000), mais également la rentabilité anormale cumulée Bikourane (2011)30 pour mieux mesurer cet impact.
∑
RAMt : Rentabilité anormale moyenne
RAi,t : Rentabilité anormale
N : Taille de l’échantillon
∑
RAMCt : Rentabilité anormale moyenne cumulée
RAi,t : Rentabilité anormale
N : Taille de l’échantillon
Calcul des rendements anormaux cumulés
L’accumulation des rendements anormaux peut être envisageable dans le cas d’utilisation d’une fenêtre supérieure à un jour afin de rechercher l’effet global d’un événement sur le cours boursier d’un titre. A ce niveau, trois méthodes sont utilisées pour calculer les rendements anormaux cumulés :
∑
30
Bikourane (2011) : Thèse de doctorat sur le thème « Performance boursière des fusions-acquisitions dans le
secteur bancaire : Influence des caractéristiques des conseils des banques initiatrices et des modalités de la transaction »
97
Variable indépendante :
Une variable indépendante, qui la fenêtre d’événement ou « le temps », a été retenue pour analyser l’impact ou l’effet d’annonce d’une alliance stratégique ou d’une fusion- acquisition sur la performance boursière. Cette variable a été justifiée dans la littérature par plusieurs auteurs : pour le cas des F&A, Hubler et Meschi, 2000 ; Dodd, 1980 ; Travlos, 1987 ; Huang et Walkling, 1987 ; Doukas et Travlos, 1988 ; Jennings et Mazzeo, 1991 ; Markides et Oyon, 1998 et pour les cas des AS, Mac Connel et Nontell, 1985 ; Finnerty et All, 1986 ; Lee et Wyatt, 1990 ; Koh et Venkatramen, 1991 ; Reuer et Miller, 1997 ; Jacquot et Koehl, 1998 ; Das et Al, 1998.
Afin de comprendre l’impact de l’annonce d’une alliance stratégique ou d’une fusion- acquisition sur ces rendements anormaux (la performance boursière), nous allons donc adopter une mesure de cet impact en utilisant une variable binaire (APAS pour la cas de AS et APMA pour le cas de F&A) qui prend la valeur « 0 » avant l’annonce de l’alliance stratégique ou de la fusion- acquisition et la valeur de « 1 »après l’annonce de l’alliance stratégique ou de la fusion- acquisition.
Cette variable a été appréhendée selon la perspective de l’agence, dans la mesure où elle traite l’efficacité d’une stratégie de ce type sur l’objectif de maximisation de la richesse actionnariale.
Variable Abréviation Mesure
Variable dépendante
Performance à court terme Valorisation boursière
RA, RAC, RAM, RAMC
Rentabilité anormale, rentabilité anormale moyenne, rentabilité anormale moyenne cumulée et cumul des rentabilités anormales sur la fenêtre [-6, 20], autour de la dated’annonce.
Variable indépendante
Alliance stratégique et fusion- acquisition.
APAS et APMA Code (0, 1) 0 avant l’annonce de l’alliance stratégique ou de la fusion-acquisition et la valeur de 1 après l’annonce de l’alliance stratégique ou de la fusion- acquisition
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2.1.2. Méthode de mesure de l’impact de l’annonce d’une alliance stratégique ou d’une
fusion-acquisition sur le marché français de 1999 à 2010
L’expérimentation que nous avons mise en œuvre a pour objectif de tester les hypothèses de recherche. Ces hypothèses sont formulées à partir du cadre théorique exposé dans le second chapitre de cette étude et des résultats des précédentes études empiriques menées sur le sujet.
L’hypothèse de recherche
Comme nous l’avons précisé précédemment, le sujet des alliances stratégiques et des fusions- acquisitions représente un grand champ d’étude. Nous avons donc fait le choix de tester les hypothèses suivantes :
Hypothèse 1 : l’annonce d’une alliance stratégique ou d’une fusion-acquisition, sur le marché français, génère des rendements anormaux positifs.
La méthodologie employée
- L’évènement
L’évènement étudié est la date d’annonce d’une alliance stratégique ou d’une opération de fusion-acquisition sous forme d’une offre publique d’achat ou d’échange sur la période 1997- 2001. Les dates d’annonce des opérations sont extraites des rapports annuels des sociétés, du site « bourse.com », et du quotidien Les échos dans un souci d’homogénéité des données.
- Les données
Notre échantillon se compose des entreprises ayant participé à une alliance stratégique ou à une opération de fusion-acquisition sur la période 1999-2010. Nous avons choisi cette période d’observation afin de constituer un échantillon représentatif, avec des alliances stratégiques et des fusions-acquisitions dans les différents secteurs d’activité.
Afin de disposer d’un échantillon homogène, nous avons sélectionné les opérations provenant de la même publication. Nous avons donc effectué notre échantillon à partir des données publiées par la base des données DATA STREAM. Notre échantillon est donc constitué de 75 alliances stratégiques et 87 opérations de fusion-acquisition (cf. Tableau 19 et Tableau 20).
- La fenêtre d’analyse
L’importance de notre étude est de mesurer l’impact de l’annonce d’une alliance stratégique ou d’une fusion-acquisition sur le marché. Nous avons choisi une fenêtre d’analyse de jours [-6, +20] de bourse autour de l’évènement. Cette fenêtre d’étude peut s’avérer plus ou moins grande en jours calendaires et en fonction des entreprises puisque l’annonce d’une telle
99 opération peut engendrer une suspension de cotation. Cette fenêtre d’étude paraît suffisante pour capter les rendements précoces ou tardifs générés par l’annonce d’une opération de fusion-acquisition ou d’une alliance stratégique.
- La méthode de calcul des rentabilités anormales
Afin d’évaluer les rendements anormaux, nous avons choisi d’utiliser la méthode de la régression linéaire selon le modèle de marché, comme l’ont préconisé Fama, Fisher, Jensen et Roll (1969).
Les régressions linéaires ont été réalisées sur une période allant de -270 à -20 jours (250 jours) de bourse avant l’annonce de l’opération, sous le logiciel RATS après avoir traité les données sur Excel. Au vu de la disparité, en terme de taille, des différentes entreprises contenues dans l’échantillon, l’indice de référence qui a été choisi est le SBF 250.
- Le test des résultats selon le t de Student
Afin de s’assurer de la significativité des résultats, nous avons mis en œuvre le test t de
Student. Les résultats sont apparus globalement significatifs au seuil de 5 % (supérieur à
1,96).
Pour les résultats n’ayant pas satisfait au test, nous le mentionnerons en relatant nos différentes conclusions.
Tableau 9 : Récapitulatif de notre démarche d’étude d’événement
Date
d’événement Fenêtre(s) d’événement Fenêtre d’estimationet rentabilités théoriques
Test de significativité des RA
Date
d’annonce de l’acquisition
[-6, 20] · 250 jours* (de -270 jours à -20
joursprécédant l’offre).
· Estimation de la rentabilité
«normale » à l’aide du modèle de marché.
· Indice de marché : SFB 250
Test paramétrique
de Student « classique » et normalisé en coupe transversale.
* Nous avons choisi une fenêtre d’estimation de 250 jours (selon Eric SEVERIN). Notant qu’au départ, nous avons choisi une fenêtre d’événement qui commence 20 jours avant l’événement (cf. figure 22).
100 Figure 22 : Structure temporelle de notre étude d’événement
Le jour de l’annonce
t-270 t-260 t-256 t-20 t-10 t-6 t0 t+20
Fenêtre d’estimation Fenêtre d’évènement
Nous précisons, que le choix de la fenêtre d’évènement de [-6, 20], n’est pas un hasard, mais c’est à partir de J-6, qu’on commence à voir et à constater des réactions sur le marché boursier. Nous avons fait trois (03) tests sur trois (03) fenêtres d’évènement différentes, [-20, 20], [-10, 20] et [-6, 20], sur les deux premiers tests, nous n’avons pas vu de réaction avant J-6 (cf. Annexe 3, 4, 5, 6).
2.2. Les outils de mesure de la création de valeur réelle (à long terme)
La création de valeur a besoin pour exister d’un certain nombre d’outils. Parmi ceux-ci, le plus connu est le modèle de Stern et Stewart : EVA. L’EVA est « la valeur ajoutée par l’entreprise, pendant un exercice, aux capitaux employés », c’est donc « un résultat économique après rémunération de tous les capitaux » (Caby et Hirigoyen, 2001, p.23). Contrairement aux indicateurs classiques de mesure de la rentabilité tels que le chiffre d’affaires ou le résultat net, l’EVA tient compte, en plus des revenus, des coûts des ressources allouées pour réaliser ces résultats, ce qui est proche de la notion de performance, laquelle n’implique pas seulement la rentabilité des investissements, mais aussi l’optimisation de l’utilisation des ressources.
La gestion de la valeur est devenue un axe privilégié de la conduite des grandes entreprises et tend à s’imposer à la fois comme un indicateur standard de performances et comme une mesure universelle de la pertinence des décisions stratégiques. La création de valeur a envahi la scène médiatique et apparaît comme un objectif central de la communication financière des grandes entreprises. Popularisé par les grands cabinets de consultants, le concept d’EVA (Economic Value Added) est de plus en plus largement utilisé par les grands groupes et tend à se généraliser comme un élément essentiel de la culture managériale de nombreuses
101 entreprises. L’EVA est ainsi devenue le nouveau credo des dirigeants des grandes entreprises françaises et américaines. Pourtant, il n’y a si longtemps, l’objectif principal affiché était la course au chiffre d’affaires, à la taille critique, à la part de marché, voire au bénéfice net annuel.
Le concept de base de l’EVA n’est pas nouveau et existe depuis longtemps, c’est le résultat économique dont parlait Alfred Marshall « une entreprise n’est bénéficiaire que lorsque son chiffre d’affaires couvre suffisamment son coût d’exploitation et son coût de capital ».
Développé par les fondateurs du cabinet new-yorkais Stewart et co. Joel Stern. Bennet Stewart, elle est devenue aujourd’hui l’un des outils les plus utilisés par les entreprises cotées car elle tient compte des intérêts des actionnaires. En effet, aux Etats-Unis près d’un quart des entreprises cotées à Wall Street utilisent ce concept en affichant leurs résultats.
Cette mesure permet de savoir si la société va gagner plus ou moins que ce qui est requis pour rémunérer les capitaux engagés. Le résultat est donné en unités monétaires. Sa taille est aussi fonction de l’importance de l'entreprise. Aussi, certains préfèrent calculer une mesure relative de contribution à l’accroissement de richesse, le ratio EVA/capitaux. Il s’agit alors du surcroît de rémunération par unité monétaire engagée.
Le modèle EVA est le carrefour d’une stratégie, à savoir créer de la valeur pour les