Valeur informative et fréquences des transactions dinitiés Par : Philippe Groulx Supervisé par : Jean Desrochers Lecteurs : Mario Lavallée et Jacques Préfontaine

Valeur informative et fréquences des transactions d’initiés

Par : Philippe GroulxSupervisé par : Jean DesrochersLecteurs : Mario Lavallée et Jacques Préfontaine

Université de Sherbrooke

Plan de la présentation

Introduction générale Revue de la littérature Objectifs du mémoire Hypothèses et résultats attendus Méthodologie Échantillon Résultats Conclusion

Introduction générale

Qui sont les initiés?

◦ Les membres du conseil d’administration

◦ Les gestionnaires importants

◦ Les actionnaires possédant au moins 10% des actions

◦ Ceux qui possèdent, en général, de l’information privilégiée sur la société

Park et al. (1995) : « it is hard to imagine that insiders do not utilize the opportunities of making abnormal profits at all »

En juillet 2012, un sondage effectué par Labaton Sucharow LLP, portant sur 500 personnes travaillant dans le domaine de la finance aux États-Unis et au Royaume-Uni :

o 16 % des personnes interrogées seraient prêtes à transiger des titres financiers en utilisant l’information privilégiée si elles étaient certaines de ne pas se faire prendre

o Près du quart croit qu’il faut enfreindre des règles afin de surpasser les autres dans le domaine de la finance

Au Canada, un initié reconnu coupable de délit peut obtenir jusqu’à 10 ans de prison

Est-il possible que certains transigent à des périodes où ils ont le moins de chance de se faire accuser?

Revue de la littérature

Fréquence de transactions

Sivakumar et Waymire (1994) utilisent les fenêtres [-50, 50] entourant les annonces de bénéfice net trimestriel (BNT)

Park et al. (1995) utilisent les fenêtres [-50, 20] entourant les annonces de bénéfice net annuel

Ces auteurs ont remarqué que les initiés transigent davantage lors des premiers jours suivant les annonces

Sivakumar et Waymire (1994) concluent que les fréquences diminuent progressivement dans les jours précédant les annonces de BNT

Park et al. (1995) constatent que les fréquences sont supérieures (inférieures) lors des premières (dernières) journées avant les annonces de bénéfice net annuel

Revue de la littératureRevue de la littérature

Efficience de marché

Baesel et Stein (1979) et Lee et Bishara (1989), en utilisant le modèle de marché, et McNally et Smith (2003), en utilisant le modèle simple, concluent que la Bourse de Toronto n’est pas efficiente selon la forme forte

Heinkel et Kraus (1987), en utilisant le modèle de marché ne rejettent pas l’efficience forte de la Bourse de Vancouver

La plupart des études américaines rejettent l’efficience forte des marchés boursiers américains [Jaffe (1974), Finnerty (1976), Seyhun (1986), Rozeff et Zaman (1988), Bettis et al. (1997) et Lakonishok et Lee (2001)]

Les études de Seyhun (1986), d’Heinkel et Kraus (1987), de Bettis et al. (1997) et de McNally et Smith (2003) concluent que les achats obtiennent un rendement anormal moyen cumulé (RAMC) plus élevé en valeur absolue que celui des ventes

Objectifs du mémoire

Déterminer la grandeur des fenêtres d’observations optimales et le positionnement de leurs bornes

Déterminer les fréquences moyennes quotidiennes des transactions dans les jours entourant les surprises de BNT

Déterminer le RAMC sur une période de 249 jours de portefeuilles composés sur la base de transactions d’initiés ayant des caractéristiques similaires

Déterminer le RAMC sur une période de 249 jours de portefeuilles composés sur la base de transactions d’initiés ayant des combinaisons de caractéristiques similaires

Hypothèses et résultats attendus

Fenêtres d’observations optimales

Hypothèse 1(a) : Toutes choses étant égales par ailleurs, plus les fenêtres sont grandes, plus le pourcentage de transactions associées à plusieurs surprises de BNT devrait être élevé

[-50, 50] sont les plus grandes fenêtres étudiées

Hypothèse 1(b) : Toutes choses étant égales par ailleurs, plus les fenêtres sont petites, moins le pourcentage de transactions associées simultanément à plusieurs surprises de BNT devrait être élevé

[-10, 10] sont les plus petites fenêtres étudiées


Fréquences des transactions d’initiés

Hypothèse 2(a) : Toutes choses étant égales par ailleurs, les fréquences moyennes quotidiennes des transactions effectuées dans les premiers jours précédant les surprises de BNT devraient être différentes de la moyenne des fréquences

Selon Park et al. (1995), lors de cette période, l’utilité espérée de transiger en utilisant de l’information privilégiée est maximale

Hypothèse 2(b) : Toutes choses étant égales par ailleurs, les fréquences moyennes quotidiennes des transactions effectuées dans les derniers jours précédant les surprises de BNT devraient être différentes de la moyenne des fréquences

Selon Park et al. (1995), lors de cette période, la désutilité espérée de transiger est maximale puisque la probabilité que les initiés se fassent accuser de délit est maximale

Hypothèse 2(c) : Toutes choses étant égales par ailleurs, les fréquences moyennes quotidiennes des transactions dans les premiers jours suivant les surprises de BNT devraient être différentes de la moyenne des fréquences

Lors de cette période, en raison de l’asymétrie d’information qui est minimale, toutes choses étant égales par ailleurs, la probabilité qu’un initié se fasse accuser de délit est minimale


Rendement anormal moyen cumulé (RAMC)

Hypothèse 3(a) : Toutes choses étant égales par ailleurs, un portefeuille composé sur la base de transactions d’initiés devrait nous donner un RAMC significatif

Basel et Stein (1979), Lee et Bishara (1989) et McNally et Smith (2003) rejettent l’efficience forte de la Bourse de Toronto

Hypothèse 3(b) : Toutes choses étant égales par ailleurs, un portefeuille composé sur la base de transactions d’initiés dont les compagnies sont incluses dans l’Indice Québec 30 (IQ30) devrait nous donner un RAMC différent de celui d’un portefeuille composé sur la base de transactions d’initiés de compagnies comparables cotées sur la Bourse de Toronto.

Les prix des actions de l’IQ30 devraient être plus efficients

Hypothèse 3(c) : Toutes choses étant égales par ailleurs, un portefeuille composé sur la base de transactions d’achat devrait nous donner un RAMC différent de celui d’un portefeuille composé sur la base de transactions de vente

Lakonishok et Lee (2001) croient que la seule raison qui justifie un achat est la recherche de profit contrairement à une vente qui peut être effectuée pour diverses autres raisons (liquidité, fiscalité, rebalencement ou diversification de portefeuille)



Hypothèse 4(a) : Toutes choses étant égales par ailleurs, un portefeuille composé sur la base de transactions d’achat effectuées avant une surprise de BNT positive, devrait nous donner un RAMC différent de celui d’un portefeuille composé sur la base de l’ensemble des transactions d’achat

Hypothèse 4(b) : Toutes choses étant égales par ailleurs, un portefeuille composé sur la base de transactions d’achat effectuées avant une surprise négative devrait nous donner un RAMC différent de celui d’un portefeuille composé sur la base de l’ensemble des transactions d’achat

Hypothèse 4(c) : Toutes choses étant égales par ailleurs, un portefeuille composé sur la base de transactions d’achat effectuées après une surprise positive devrait nous donner un RAMC différent de celui d’un portefeuille composé sur la base de transactions d’achat effectuées avant celle-ci

Hypothèse 4(d) : Toutes choses étant égales par ailleurs, un portefeuille composé sur la base de transactions d’achat effectuées après une surprise négative devrait nous donner un RAMC différent de celui d’un portefeuille composé sur la base de transactions d’achat effectuées avant une surprise négative

Desrochers (1989), Dubé (2007) et Damodaran (2012) rapportent une relation synchrone du marché relativement aux surprises de bénéfice net

Les transactions effectuées après les surprises ne profiteront ou ne subiront que partiellement de ce phénomène



Hypothèse 5(a) : Toutes choses étant égales par ailleurs, un portefeuille composé sur la base de transactions de vente effectuées avant une surprise de BNT positive devrait nous donner un RAMC différent de celui d’un portefeuille composé sur la base de l’ensemble des transactions de vente

Hypothèse 5(b) : Toutes choses étant égales par ailleurs, un portefeuille composé sur la base de transactions de vente effectuées avant une surprise négative devrait nous donner un RAMC différent de celui d’un portefeuille composé sur la base de l’ensemble des transactions de vente

Hypothèse 5(c) : Toutes choses étant égales par ailleurs, un portefeuille composé sur la base de transactions de vente effectuées après une surprise positive devrait nous donner un RAMC différent de celui d’un portefeuille composé sur la base de transactions de vente effectuées avant celle-ci

Hypothèse 5(d) : Toutes choses étant égales par ailleurs, un portefeuille composé sur la base de transactions de vente effectuées après une surprise négative devrait nous donner un RAMC différent de celui d’un portefeuille composé sur la base de transactions de vente effectuées avant une surprise négative de BNT

Desrochers (1989), Dubé (2007) et Damodaran (2012) rapportent une relation synchrone du marché relativement aux surprises de bénéfice net

Les transactions effectuées après les surprises ne profiteront ou ne subiront que partiellement de ce phénomène



Hypothèse 6 : Toutes choses étant égales par ailleurs, un portefeuille composé sur la base de transactions d’initiés effectuées dans les premiers jours suivant une surprise de BNT devrait nous donner un RAMC différent de celui d’un portefeuille composé sur la base de l’ensemble des transactions d’initiés

Nous croyons que les initiés qui vont transiger sur la base d’informations confidentiels vont le faire dans les premiers jours suivant une surprise de BNT

Hypothèse 7 (a) : Toutes choses étant égales par ailleurs, un portefeuille composé sur la base de transactions d’initiés effectuées lors d’une journée où le nombre net d’initiés qui achètent ou vendent des actions est de 1, 2, 3 ou 4 devrait nous donner un RAMC significatif

Hypothèse 7 (b) : Toutes choses étant égales par ailleurs, un portefeuille composé sur la base de transactions d’initiés effectuées lors d’une journée où le nombre net d’initiés qui achètent ou vendent des actions est de 5 ou plus ne devrait pas nous donner un RAMC significatif

En général, nous croyons que les transactions d’initiés rapportent un RAMC significatif. Par contre, lorsque le nombre net d’initiés acheteurs ou vendeurs est élevé, comme Jaffe (1974), nous croyons qu’il est possible qu’une fuite d’information qui se soit produit

Méthodologie

Fenêtres d’observations optimales

45 configurations de fenêtres d’observations sont analysées (présentées dans le tableau 1)

Nous étudions plusieurs grandeurs de fenêtres et différents positionnement de leurs bornes

Pour toutes les configurations, nous calculons le :

◦ Pourcentage de transactions considérées

◦ Pourcentage de transactions associées à plusieurs surprises de BNT

Sélection des fenêtres qui maximisent le pourcentage de transactions considérées et minimisent le pourcentage de transactions associées à plusieurs surprises de BNT :

◦ (100%, 0%), (99%, 1%), (98%, 2%), etc.

Méthodologie

Tableau 1

Fenêtres d’observation étudiées

Méthodologie

Fréquences de transactions

En utilisant les fenêtres [-30, 30], pour chaque journée entourant les surprises de BNT, nous calculons :

Méthodologie


Formation des portefeuilles à l’aide de jours acheteurs ou vendeurs (présentés dans le tableau 2)

Elliot et al. (1984) et Fama (1998) mentionnent que la méthodologie utilisée pour calculer les rendements anormaux peut être une cause d’erreur importante des études sur l’efficience de marché

Utilisation du modèle de marché et du modèle simple afin de calculer les rendements anormaux quotidiens

Les rendements anormaux des transactions de vente sont multipliés par -1 Le S&P/TSX joue le rôle de proxy du rendement du portefeuille de marché Utilisation d’un historique de 250 jours pour estimer les paramètres du modèle de marché Les RAMC des différents portefeuilles sont calculés sur une période de 249 jours suivant la

journée de transaction et excluant cette dernière

Élimination des rendements anormaux cumulés qui s’écartent de plus de deux écart-types de la moyenne sur une période de 249 jours

Utilisation des valeurs critiques de Leamer (1978) pour les tests-t

Méthodologie alternative : formation de portefeuilles équipondérés

Méthodologie

Tableau 2

Ensemble des portefeuilles composés sur la base de transactions d’initiés analysés

MéthodologieRendement anormal moyen cumulé (RAMC)

Méthodologies


Échantillon

Notre échantillon est composé de transactions d’initiés de 68 compagnies inscrites à la Bourse de Toronto

34 font partie de l’Indice Québec 30 et les 34 autres sont des compagnies comparables à ces dernières

Afin d’identifier les transactions d’initiés, nous avons utilisé l’Annexe 2 (Déclaration d’initiés) de la partie 6.11 (Annexes et autres renseignements) des rapports publiés hebdomadairement par l’Autorité des marchés financiers

Nous avons retenu les transactions faisant partie des catégories « 10 : Acquisition ou aliénation effectué sur le marché » et « 11 : Acquisition ou aliénation effectué privément »

Note échantillon est constitué de 5492 transactions d’actions dont 1762 achats et 3730 ventes Comme les études de Park et al. (1995), de Lakonishok et Lee (2001) et de McNally et Smith

(2003), nous constatons que les initiés effectuent davantage de ventes que d’achats

Nous avons utilisé le logiciel Bloomberg afin d’identifier les surprises de bénéfice net trimestriel (BNT)

Sur un total de 807 annonces de BNT, nous avons identifié que 770 sont des surprises

Nous avons aussi utilisé ce logiciel afin d’obtenir les rendements totaux journaliers de nos compagnies

En raison d’une manque de données, nous n’avons que considéré 62 des 68 compagnies pour le calcul des RAMC

Résultats

Détermination des fenêtres d’observations optimales

•Plus les fenêtres sont grandes, plus le pourcentage de transactions considérées est élevé

•Par contre, comme nous anticipions, plus elles sont grandes, plus le pourcentage de transactions associées à plusieurs surprises de BNT est élevé

•Aucune configuration de fenêtres ne considère 100% des transactions tout en éliminant complètement le phénomène de la double association

•Les fenêtres d’observations optimales ont une gradeur de 61 jours et leurs bornes sont situées à 30 jours avant et après les surprises : [-30, 30]

•Ces fenêtres considèrent un minimum de 93 % des transactions et un maximum de 7 % de celles-ci sont associées à plus d’une surprise de BNT

RésultatsTableau 3

Sélection des fenêtres d’observations optimales

Résultats

Fréquences des transactions

Dans tous les cas, les fréquences de transactions dans les jours précédant les surprises ne sont jamais significativement différentes de la moyenne des fréquences

En considérant les transactions associées à plus d’une surprise de BNT, les fréquences moyennes quotidiennes sont différentes de la moyenne des fréquences lors de la 3e et 4e journée suivant celles-ci

En ne les considérant pas, nous arrivons au même résultats mais pour la 2e, 3e et 4e journée

Ces résultats sont en accord avec ceux de Sivakumar et Waymire (1994) et Park et al. (1995)

L’utilisation de différentes fenêtres d’observations nous donne aussi des résultats similaires

Cependant, plus les fenêtres sont grandes (petites), plus le nombre de jours suivant les surprises où la fréquence moyenne quotidienne est différente de la moyenne des fréquence augmente (diminue)

RésultatsGraphique 1

Fréquences moyennes quotidiennes des transactions dans les jours entourant les surprises de BNT, en utilisant les fenêtres [-30, 30]

RésultatsGraphique 2

Test-t des fréquences moyennes quotidiennes des transactions par rapport à la moyenne des fréquences, en utilisant les fenêtres [-30, 30]

Résultats


Il est difficile de se prononcer sur l’efficience forte de la Bourse de Toronto

Selon le modèle de marché, nous concluons que celle-ci n’est pas efficiente selon la forme forte

Cependant, selon le modèle simple, nous ne pouvons rejeter l’efficience forte de cette dernière

Les résultats obtenus avec le modèle de marché et le modèle simple sont contradictoires relativement aux portefeuilles IQ30 et Comparables

Avec le modèle de marché, leurs RAMC sont significatifs et celui des transactions des compagnies de l’IQ30 est supérieur à celui des compagnies comparables

Avec le modèle simple, seulement le RAMC du portefeuille de l’IQ30 est significatif et il est inférieur à celui des compagnies comparables

Résultats

Tableau 4

Rendement anormaux moyens cumulés des portefeuilles 1 à 5, obtenus avec le modèle de marché

Résultats


Dans tous les cas, le RAMC des achats est positif et significatif et varie entre 12 % et 15 %

Ce résultat est en accord avec l’hypothèse que les achats sont seulement effectués dans le but de réaliser un profit

Selon le modèle de marché, le RAMC des ventes est positif et significatif tandis que celui obtenu avec le modèle simple est négatif et significatif

D’après le graphique 3, on remarque que les RAMC des achats et des ventes sont obtenus de façon assez homogène lors de la période

À des fins d’illustration, les RAMC des ventes n’ont pas été multipliés par -1 dans le graphique 3

Résultats

Graphique 3

Évolution temporelle des RAMC des achats et des ventes, obtenus avec le modèle de marché

Résultats


Les deux modèles arrivent à des résultats différents relativement à la différence entre le RAMC des portefeuilles IQ30 et Comparables

C’est seulement avec le modèle de marché que la différence entre ces deux portefeuilles est significative

Toutes les méthodologies concluent que le RAMC des achats est significativement différent de celui des ventes

Par contre, en utilisant le modèle de marché et avec la méthodologie des portefeuilles équipondérés, nous arrivons à un résultat contraire

Tableau 5

RAMC des portefeuilles 2 à 5, obtenus avec le modèle de marché

Résultats


D’après le tableau 6, on remarque que la valeur des tests-t varie en fonction de la méthodologie utilisée

En général, elles sont plus faibles avec la méthodologie des portefeuilles équipondérés

Tableau 6

RAMC de l’ensemble des transactions, obtenus avec divers méthodologies

Résultats


Comme nous nous y attendions, en général, des transactions ayant des caractéristiques similaires mais positionnées différemment relativement aux surprises de BNT nous donne un RAMC supérieur ou inférieur selon le cas

En général, nous ne pouvons pas affirmer que leurs RAMC sont significativement différents

Par exemple, avec le modèle de marché, le RAMC des ventes effectuées avant une surprise négative est différent de celui de l’ensemble des transactions de vente

De plus, avec le même modèle, le RAMC des ventes effectuées après une surprise négative est différent de celui des ventes effectuées avant celles-ci

Cependant, en utilisant le modèle simple, nous arrivons à des résultats contraires

Contrairement au modèle simple, avec le modèle de marché, le RAMC du portefeuille Asymétrie minimale est supérieur à celui de l’ensemble des transactions

Dans tous les cas, nous ne concluons pas que le RAMC des transactions effectuées lors de la 2 e, 3e et 4e journée suivant une surprise est différent de celui de l’ensemble des transactions

RésultatsTableau 7

RAMC des portefeuilles 4 à 14, obtenus avec le modèle de marché

Résultats


Dans tous le cas, comme nous nous y attendions, le RAMC le plus faible est obtenu lorsque le nombre net d’initiés acheteurs ou vendeurs est supérieur ou égal à 5

Contrairement aux RAMC des transactions effectuées lors des journées d’activité intense obtenus avec le modèle simple, ceux obtenus avec le modèle de marché sont significatifs

En général, le RAMC de ces portefeuilles n’est pas différent de celui de l’ensemble des transactions

Seul le RAMC du portefeuille où ce nombre est supérieur à 5, obtenu avec le modèle simple et avec la méthodologie des portefeuilles équipondérés, est différent de celui de l’ensemble des transactions

Résultats

Tableau 8

RAMC des portefeuilles 1 et 15 à 19, obtenus avec le modèle de marché

Conclusion

Existe-t-il des raisons théoriques qui justifient l’utilisation des fenêtres [-30, 30]?

Les fréquences de transactions sont seulement différentes de la lorsque l’asymétrie d’information est minimale

Est-ce que les règlements internes des entreprises relatifs aux restrictions de transiger avant la divulgation d’information sont efficaces?

Il est difficile de se prononcer sur l’efficience forte de la Bourse de Toronto

À l’exception des transactions d’achat, il est aussi difficile de se prononcer sur la valeur informative des transactions d’initiés

Serions-nous arrivés aux mêmes conclusions si nous aurions utilisé d’autres méthodologies ou si notre étude aurait été effectuée lors d’une période différente?

Questions?

Documents

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