Relation entre le « Volume de titrisation total » (VOLT_TOT) et les « Accruals discrétionnaires » (AD)

Les résultats de l’estimation des équations simultanées du « Volume de titrisation total » (VOLT_TOT) et des « Accruals discrétionnaires » (AD) par la méthode des doubles moindres carrés (DMC) sont présentés dans le tableau n° 10.

Tableau n° 10. Résultats des équations simultanées du «Volume de titrisation»(VOLT_TOT) et des « Accruals discrétionnaires» (AD)

TITRISATION ACCRUALS DISCRETIONNAIRES

Variables

indépendantes Coef. Z Sig. Coef. Z Sig.

Variables endogènes --- -- -- --- -- -- AD  5730000000 3.45 0.001 *** VOLT_TOT 0,000000000011 3.38 0.001 *** Variables de contrôle --- -- -- --- CENEDT -6373063 -1.34 0.179 NS 0.0000295 0.14 0.890 NS LnTA 338000000 8.35 0.000 *** -0.0072831 -4.36 0.000 *** TCC_TA 874000000 1.96 0.050 ** CFL 125000000 0.37 0.714 NS BFR_TA 323000000 2.16 0.031 ** TITRIS_N-1 -43100000 -0.10 0.921 NS PROB_PREDITE 306000000 0.35 0.723 NS Constante -7860000000 -7.93 0.000 *** CFvar 0,00000000000201 0.54 0.587 NS CROISS 0.008807 2.20 0.028 ** ROA_N-1 0.018326 2.56 0.010 ** Constante 0.1878101 4.98 0.000 *** R2 32,38 % 10,55 %

Test de Khi-deux Chi2 = 91.42 ; Prob = 0.0000 chi2 = 26.67 ; Prob = 0.0000

N 162 162

Z : test de Wald pour chaque variable (H0 : βk = 0) ;

R2 : coefficient de détermination du modèle ;

Rejet de H0 : *** significatif au seuil de 1%, ** significatif au seuil de 5%, * significatif au seuil de 10%, ns: non significatif ;

N : nombre d’observations;

- VOLT_TOT : «Volume de titrisation » = montant total des créances ayant été titrisées ;

- CFL : Le « Besoin de financement », mesuré par une variable muette qui prend la valeur 1 si l’entreprise appartient au premier quartile de l’échantillon quant à la valeur des « free cash-flows » avant la titrisation et la valeur 0 sinon.

- CENEDT: La « Contrainte d’endettement », mesurée par le ratio "Dettes Financières / Capitaux Propres".

- TCC_TA : "L’importance du poste créances clients", mesurée par le ratio "Total des créances clients avant la titrisation / Actifs totaux". - BFR_TA : Le « Besoin en fonds de roulement , mesuré par une variable dichotomique qui prend la valeur 1 si l’entreprise appartient au troisième quartile de l’échantillon quant au ratio "(Actifs courants + Total créances titrisées - Passifs courants - Trésorerie nette) / Total actif" et la valeur 0 sinon.

- LnTA : « Taille de l’entreprise «, mesurée par le logarithme népérien du total actif.

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TITRISATION ACCRUALS DISCRETIONNAIRES

la titrisation de ses créances commerciales l’exercice précédent et 0, sinon.

- Prob_predite : ratio de probabilité résultant de la modélisation de "La décision de titrisation" (TITRIS).

- AD : Valeur absolue des « Accruals discrétionnaires», variable mesurée par les termes d’erreur du modèle de Jones (1991), tel que

modifié par Dechow et al. (1995) ;

- ROA_N-1 : Rentabilité de l’entreprise, mesurée par le rendement des actifs de l’exercice précédent = ratio "Résultat avant éléments extra- ordinaires de l’exercice précédent / Actif total de l’exercice précédent " ;

- CFVar : Variabilité des cash-flows de l’entreprise = la différence entre les cash-flows d’exploitation de l’année et la médiane des cash-flows d’exploitation de la période de l’étude (CFt – Médiane CF de la période de l’étude) ;

- CROISS : Croissance de l’entreprise, mesurée par l’augmentation de l’actif, soit le ratio : "Total Actif N - Total Actif N -1 / Total Actif N -1".

Tout d’abord, les modèles estimés simultanément fournissent un pouvoir explicatif (R2

) du «Volume de titrisation » (VOLT_TOT) et des « Accruals discrétionnaires » (AD) respectivement, de 32,38 % et 10,55 %. En outre, le test de Khi-deux de la significativité conjointe des variables explicatives (variable endogène et variables de contrôle) permet de rejeter l’hypothèse de la nullité des coefficients de toutes les variables. Ainsi, pour chacun des modèles, il existe au moins une variable indépendante dont l’impact sur la variable dépendante soit significatif. En effet, ces modèles présentent des statistiques de chi2 de l’ordre de 91,42 (modèle du « Volume de titrisation total ») et 26,67 (modèle des « Accruals discrétionnaires ») avec une même probabilité de 0,0000.

Quant aux effets individuels des variables des deux modèles, nous nous intéressons particulièrement, à ceux du « Volume de titrisation total » (VOLT_TOT) sur les « Accruals discrétionnaires » (AD) et inversement. La relation entre ces deux variables est positive et significative, au seuil de 1%. En effet, les « Accruals discrétionnaires » (AD) présentent un coefficient de 5 730 000 000, une statistique t de Student de 3,45 avec une probabilité de 0,001, dans la régression du « Volume de titrisation total » (VOLT_TOT). Le «Volume de titrisation » (VOLT_TOT), quant à lui, présente un coefficient de 0,000000000011, une statistique t de Student de 3,38, avec une probabilité de 0,001 dans la régression des « Accruals discrétionnaires» (AD). D’où, le rejet de l’hypothèse que la titrisation est un outil de la gestion de résultat substituable aux accruals discrétionnaires.

Cela étant, nous pouvons dire que les décisions du volume de titrisation et des accruals discrétionnaires sont endogènes et que la décision de l’un affecte l’autre. Plus précisément, une relation de complémentarité -et non pas de substitution- existe entre la titrisation des créances commerciales et les accruals discrétionnaires comme outils de la gestion de résultat étant donné le signe positif de leur influence réciproque. En se fondant sur l’interprétation faite par Pincus et Rajgopal (2002), nous pouvons conclure que les « Accruals discrétionnaires» (AD) et le «Volume de titrisation » (VOLT_TOT) présentent deux processus séquentiels. Ainsi, les entreprises françaises gèrent leurs résultats par le montant de créances à titriser et par conséquent, de l’impact de ce montage sur le

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résultat. Par la suite, notamment lors du quatrième trimestre ou vers la fin de l’année, si le résultat cible n’est pas atteint, les entreprises gèrent les accruals discrétionnaires.

5. Conclusion

L’objectif de cet article était de vérifier si la titrisation et les accruals discrétionnaires constituent des outils complémentaires ou substituables de la gestion de résultat. Pour ce faire, nous avons observé 97 groupes de sociétés français cotées à l’Euronext de Paris (Eurolist A et B) ayant principalement une activité commerciale et/ou industrielle. Ces groupes ont été observés durant la période allant de 2000 jusqu’à 2006, soit 7 ans. Les données recueillies nous ont permis de constituer un échantillon de 635 observations (entreprise- année). Notre stratégie de vérification consiste à expliquer les « Accruals discrétionnaires», entre autres, par la variable « Décision de titrisation ». Les résultats montrent que la « Décision de titrisation » affecte positivement et significativement le niveau des « Accruals discrétionnaires». Ceci confirme l’hypothèse que la « Décision de titrisation » et la manipulation des « Accruals discrétionnaires » constituent des outils complémentaires de la gestion de résultat.

Afin d’approfondir cette analyse, nous avons estimé un modèle à équations simultanées qui consiste à régresser d’une part, le «Volume de titrisation » sur les « Accruals discrétionnaires » ainsi que d’autres variables économiques de contrôle (le besoin de financement, l’importance du poste créances clients, la contrainte d’endettement et le besoin en fonds de roulement anormalement élevé) et d’autre part, les « Accruals discrétionnaires » sur le «Volume de titrisation » ainsi que d’autres variables économiques de contrôle (la taille de l’entreprise, son ratio d’endettement, sa rentabilité, la variabilité de ses cash-flows et sa croissance). Les résultats nous permettent de conclure que les décisions du volume de titrisation et des accruals discrétionnaires sont endogènes et que la décision de l’un affecte l’autre. Plus précisément, ces outils de la gestion de résultat sont complémentaires et présentent deux processus séquentiels. Ainsi, les entreprises françaises gèrent leurs résultats par le montant de créances à titriser et par conséquent, de l’impact de ce montage sur le résultat. Ensuite, notamment lors du quatrième trimestre ou vers la fin de l’année, si les attentes de résultat ne sont pas réalisées, les entreprises gèrent les accruals discrétionnaires.

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Par ailleurs, notre travail présente certaines limites. Ainsi, ces résultats pourraient être affinés et plusieurs voies sont envisageables. Premièrement, nous avons fait recours, dans la plupart des cas, à un proxy, étant donné qu’il est parfois difficile de mesurer réellement certaines variables. Nous avons utilisé une approximation de la gestion de résultat à travers la titrisation, par le choix du montant des créances ayant été titrisées, c’est-à-dire le « Volume de titrisation discrétionnaire » au lieu de mesurer l’impact réel de la titrisation sur le résultat (gains de titrisation) et le ventiler en une partie normale et une autre discrétionnaire qui sera considérée comme une observation réelle et directe de la gestion de résultat. Néanmoins, cette limite nous a été imposée. En effet, les groupes de sociétés français, contrairement aux entreprises américaines, ne divulguent pas l’information sur le résultat de titrisation (gains ou pertes). En outre, la mesure de la gestion de résultat par les accruals discrétionnaires nécessite de déterminer un niveau d'accruals dit « normal ». A l’instar des autres modèles présentés par Healy (1985) et Cormier et al. (1998), le modèle de Jones (1991) que nous avons retenu dans la version modifiée par Dechow et al. (1995), souffre de plusieurs critiques, notamment son faible pouvoir explicatif. En effet, le R2 de ce modèle appliqué sur l’échantillon total était de l’ordre de 16%).

Deuxièmement, nous avons choisi les créances commerciales comme actifs ayant alimenté les montages de titrisation. Cette technique a été étendue en France à partir de 1998, à tous les actifs. Il serait donc opportun de considérer d’autres types d’actifs, que ce soit à titre individuel ou à titre de comparaison.

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1

IAS: International Accounting Standards / IFRS: International Financial Reporting Standards.

2

Le test de Fisher fourni par cette estimation sert à tester l’hypothèse nulle d’homogénéité de tous les paramètres et coefficients du modèle.

3

La méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) peut être utilisée ici car le résidu est déjà purgé des effets fixes (Kpodar, 2005).