La série des rendements boursiers

La série des rendements boursiers

Revue de littérature

L’impact de la conjoncture économique sur les marchés financiers n’est plus à démontrer. En effet, les changements non anticipés dans la conjoncture économique génèrent de grands mouvements sur les marchés financiers. Il est généralement admis que les rendements sur les actifs financiers sont des réponses logiques aux chocs extérieurs. Dans le contexte américain, l’étude de Chen, Roll et Ross (1986) montre que les rendements sur les marchés boursiers sont fonction des facteurs économiques systémiques et, par conséquent, la compensation financière de détenir un actif risqué dépend grandement du degré d’exposition de chaque actif financier aux risques macroéconomiques.

Dans leur étude, les auteurs examinent l’influence de certains facteurs macroéconomiques, à savoir la production industrielle, la structure à terme des taux d’intérêt, l’inflation, le rendement du marché, la prime de défaut, la consommation de pétrole, et les prix du pétrole entre 1943 et 1984 sur les rendements boursiers. D’après leurs résultats, certains facteurs de risque macroéconomiques sont très significatifs pour expliquer les rendements espérés pendant la période de test, correspondant à la période de formation des facteurs de risque. De manière spécifique, les auteurs trouvent que les variables macroéconomiques, notamment les variations dans la structure à terme des taux d’intérêt, la composante non anticipée de l’inflation, les variations dans l’inflation espérée, la production industrielle et les changements dans la prime de défaut sont associées à des primes de risque élevées. Par ailleurs, ils trouvent que les risques associés à la consommation de pétrole, aux prix du pétrole et à l’indice du marché ne sont pas indemnisés sur le marché financier.

D’autres auteurs ont testé le modèle de Chen, Roll et Ross dans différents cadres d’étude. C’est dans ce sens que Hamao (1988) fait une investigation empirique du modèle APT en utilisant les données sur l’économie japonaise. L’auteur utilise certaines variables présentes dans le modèle de Chen, Roll et Ross (1986), à savoir la production industrielle, l’inflation, le taux d’intérêt et les prix du pétrole ; cependant, il ajoute deux variables supplémentaires dans son étude, à savoir la confiance des investisseurs et le taux de change, car le Japon est une économie qui dépend beaucoup des échanges internationaux. Son approche permet de tester la solidité de la théorie APT sur le plan international et de comparer les résultats de l’étude avec ceux trouvés dans le cadre du marché financier américain. L’auteur trouve que les changements non prévus dans l’inflation, les variations non anticipées dans la prime de défaut et les changements non anticipés dans la pente de la structure à terme des taux d’intérêt ont un effet important sur le marché boursier japonais. Cependant, il trouve qu’il y a peu d’évidences sur la présence de primes de risque associées aux facteurs comme les changements mensuels dans la production industrielle, les variations du prix du pétrole et les changements dans les termes de l’échange. En d’autres mots, ces facteurs de risque macroéconomiques ne sont pas indemnisés sur le marché boursier japonais.

En restant dans la même logique que l’étude de Hamao (1988), Kaneko et Lee (1995) analysent l’influence de certains risques systémiques sur les marchés boursiers japonais et américains ; cependant, les auteurs utilisent une méthodologie basée sur le vecteur autoregressif (VAR) pour mesurer leur impact sur les rendements boursiers. Ils trouvent que les facteurs de risque comme la prime de défaut, la prime à terme et le taux de croissance dans la production industrielle sont statistiquement significatifs sur les deux marchés boursiers. Contrairement à l’étude de Hamao, les auteurs trouvent que les facteurs internationaux, tels que les changements dans les prix du pétrole, ont un effet plus important sur les rendements du marché boursier japonais. Ils expliquent cette différence avec les résultats obtenus par Hamao (1988) par la méthodologie empirique utilisée et par la différence dans la période à l’estimation de leur échantillon.

Certains auteurs comme Poon et Taylor (1991) ont choisi de reconsidérer les résultats de l’étude de Chen, Roll et Ross (1986) et de vérifier si ces résultats sont toujours valides dans le contexte du marché boursier au Royaume-Uni. En d’autres termes, les auteurs font des tests similaires à ceux de Chen, Roll et Ross en utilisant les données du marché boursier au Royaume-Uni ; ainsi, ils sont capables de vérifier si les résultats de l’étude de Chen, Roll et Ross peuvent être généralisés au marché boursier anglais. Dans leurs résultats, ils trouvent que les variables similaires à ceux de Chen, Roll et Ross n’affectent pas la valeur des titres financiers au Royaume-Uni de la même manière qu’aux États-Unis. Dans leur critique de la méthodologie de Chen, Roll et Ross, les auteurs mettent en avant l’idée que les facteurs macroéconomiques de Chen, Roll et Ross ont un effet limité sur le marché boursier. En outre, Poon et Taylor (1991) ont montré que ces facteurs macroéconomiques n’influencent pas le marché boursier au Royaume-Uni de la même façon qu’ils influencent le marché boursier américain. Les auteurs expliquent ce résultat par les différences dans la réglementation entre les deux pays, par la présence de facteurs macroéconomiques non pris en compte dans leur étude qui ont un effet important sur le marché boursier anglais, ou par des limites dans la méthodologie de Chen et collab. (1986) de capter toutes les forces en présence dans la détermination des rendements boursiers.

La série des rendements boursiers

Dans le cadre de notre étude, les données brutes sur les rendements individuels couvrent la période allant de décembre 1979 à avril 2014. Afin d’être cohérent avec l’esprit de la technique de régression par étapes, notre échantillon est réduit à une période d’estimation allant de janvier 1980 à décembre 2013. La série des rendements boursiers de 1624 entreprises canadiennes du TSX (bourse de Toronto) a été extraite de la base de données Datastream. En outre, il semble judicieux de mentionner que certaines entreprises n’existaient pas au début de la période d’estimation, ce qui nous a poussé à faire des ajustements par rapport au nombre effectif d’entreprises utilisées dans notre recherche. De façon similaire à l’approche de Fama et MacBeth, 10 portefeuilles sont formés en classant les titres en fonction des _ du marché boursier. La décision de former les portefeuilles en fonction des _ du marché boursier semble justifier par les études empiriques. En effet, le marché boursier est un sous-ensemble de la richesse totale de l’économie.

Dans un monde idéal, les portefeuilles seraient formés en fonction des _ de la richesse totale de l’économie ; cependant, il est difficile d’obtenir une estimation sans biais de cette richesse totale. Dans ce cas, il est préférable d’utiliser le marché boursier relativement à d’autres indicateurs de la richesse de l’économie, car l’indice du marché boursier représente une mesure suivant de près l’évolution de la richesse totale des agents économiques. Par contre, il paraît important de noter que certains auteurs comme Poon et Taylor (1991) ont choisi d’autres critères de formation des portefeuilles. Ainsi, les auteurs ont choisi d’utiliser la taille des firmes pour former les portefeuilles d’actifs financiers, étant donné que ce choix est aussi basé sur les recherches empiriques. En effet, les auteurs affirment dans leur étude qu’il n’y a aucun raisonnement théorique pour justifier le classement des entreprises selon leur taille. C’est dans cette logique que plusieurs chercheurs soutiennent que la taille des entreprises est fortement corrélée aux rendements espérés. Dans ce cas, Banz (1981), Reinganum (1981) et Levis (1985) ont démontré que les petites firmes ont tendance à présenter des rendements excédentaires moyens plus élevés que les grandes firmes.

Dans leur étude, Poon et Taylor (1991) présentent les résultats de Chen, Roll et Ross en rapport au classement des portefeuilles selon d’autres critères comme les  du marché. D’après leurs résultats, les deux premières techniques n’arrivent pas à répartir correctement les rendements des portefeuilles tandis que la troisième technique semble faire une répartition égale des rendements entre les portefeuilles. Par contre, les variables macroécomiques sont marginalement significatives dans la dernière technique tandis que les indices de marché demeurent très peu significatifs. Dans notre échantillon, nous formons les portefeuilles de telle sorte que le premier portefeuille (portefeuille 1) contienne les entreprises ayant les plus petits du marché et le dernier portefeuille (portefeuille 10) contienne les entreprises présentant les du marché les plus élevés. Étant donné le nombre d’entreprises disponibles dans l’échantillon, il n’est pas possible d’avoir le même nombre de titres financiers dans chaque portefeuille. Pour chaque fenêtre de 60 mois, nous distribuons le nombre d’actifs disponibles de manière égale entre les portefeuilles ; par la suite, nous évaluons le nombre d’actifs financiers excédentaires pour chaque fenêtre de calcul et nous répartissons les actifs financiers en excédent en donnant la priorité aux portefeuilles présentant les plus petits _ du marché.

Table des matières

Résumé
Table des matières
Liste des tableaux
Remerciements
Introduction
1 Revue de littérature
2 Le modèle factoriel
2.1 Cadre théorique
2.2 Équations de la théorie financière
3 Les données
3.1 La série des rendements boursiers
3.2 Le traitement des données brutes
4 Les variables macroéconomiques
4.1 Les risques financiers
4.2 Les risques macroéconomiques
4.3 Les risques internationaux
5 La technique de régression par étapes
5.1 Cas général
5.2 Application dans le cadre particulier de l’étude
5.3 Le calcul des statistiques de test
6 Les résultats
6.1 Les résultats en séries temporelles
6.2 Les résultats en coupe transversale
Conclusion

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