Adoption obligatoire des IFRS et asymétrie d’information dans le contexte français : effet modérateur de l’endettement

Accepted Manuscript Title: Adoption obligatoire des IFRS et asym´etrie d’information dans le contexte franc¸ais : Effet mod´erateur de l’endettement Author: H´ela Turki Senda Wali Younes Boujelb`ene PII: DOI: Reference:

S2214-4234(16)30027-8 http://dx.doi.org/doi:10.1016/j.rgo.2017.01.001 RGO 67

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14-10-2016 13-1-2017

Please cite this article as: H´ela TurkiSenda WaliYounes Boujelbgraveene Adoption obligatoire des IFRS et asym´etrie d’information dans le contexte franc¸ais : Effet mod´erateur de l’endettement (2017), http://dx.doi.org/10.1016/j.rgo.2017.01.001 This is a PDF file of an unedited manuscript that has been accepted for publication. As a service to our customers we are providing this early version of the manuscript. The manuscript will undergo copyediting, typesetting, and review of the resulting proof before it is published in its final form. Please note that during the production process errors may be discovered which could affect the content, and all legal disclaimers that apply to the journal pertain.

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Adoption obligatoire des IFRS et asymétrie d’information dans le contexte français : Effet modérateur de l’endettement

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Faculté des Sciences Economiques et de gestion, route de l’Aéroport Km 4.5, CP 3018, Sfax, Tunisie

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Héla Turki*, Senda Wali, Younes Boujelbène

ABSTRACT

Article history:

Cette étude examine les bienfaits de la décision d’imposition des IFRS sur la qualité informationnelle des

Received 00 December 00

chiffres comptables publiés. En appréhendant cette qualité par l’asymétrie d’information et en

Received in revised form 00 January 00

s’intéressant au contexte français, les résultats montrent que l’adoption obligatoire des IFRS a réduit

Accepted 00 February 00

significativement le coût de capital ainsi que l’erreur et la dispersion des prévisions des analystes

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ARTICLE INFO

financiers, ceci permet de déduire que la pertinence informationnelle des chiffres comptables s’est améliorée après l’application des ces normes. En examinant aussi l’effet modérateur de l’endettement,

IFRS

cette étude montre que l’adoption obligatoire des IFRS est bénéfique dans les entreprises endettées.

Asymétrie d’information Endettement

Peer review under responsibility of Holy Spirit University of Kaslik.

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1. Introduction

© 2015 Holy Spirit University of Kaslik. Hosting by Elsevier B.V. All rights reserved.

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Contenu informationnel

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Keywords:

L’objectif principal des normes comptables internationales IFRS, d’origines anglo-saxonnes, est de produire et de publier des informations financières de qualité qui aident à la prise de décision au niveau mondial. Ces normes ont été apparues suite à la défaillance constatée des normes comptables locales. En 2016, les IFRS sont appliquées dans plus que 114 pays. Cette application peut être volontaire ou obligatoire. L’union européenne a pris la décision d’imposer l’application de ces nouvelles normes à tous ses Etats-membre à partir de 1er janvier 2005. Shibly et Dumontier (2015) stipulent que l’entreprise n’applique prématurément de nouvelles normes comptables que si elle est obligée ou si elle est fortement incitée à le faire. Par ailleurs, elle n’adopte les IFRS volontairement que si elle prévoit que cette adoption lui soit bénéfique au contraire de l’adoption obligatoire qui n’est imputable à aucune de ses caractéristiques. Les études antérieures se sont limitées généralement à montrer que les IFRS améliorent la qualité des chiffres comptables publiés conformément aux attentes des organismes de normalisation internationale et à leur principal objectif. Le nombre des études qui ont vérifié si l’effet des IFRS diffère d’une entreprise à une autre est très limité. De ce fait, il serait intéressant d’examiner l’effet de certaines caractéristiques de l’entreprise qui peuvent influencer le degré de pertinence des chiffres comptables (Barth et al, 2001). Cette étude vise d’une part, à examiner l’impact de l’adoption obligatoire des IFRS sur le contenu informationnel des chiffres comptables et d’autre part, à vérifier l’effet modérateur de l’endettement sur cet impact. Elle porte sur l’ensemble des entreprises françaises cotées qui appartiennent à l’indice CAC All Tradable pour la période allant de 2002 à 2012. Cet indice représente bien l’économie française et l’évolution globale du marché boursier français. L’intérêt accordé au contexte français s’explique par l’importante divergence constatée de ses normes comptables de celles des IFRS. Cette étude contribue aux études antérieures sur deux plans. Tout d’abord et à notre connaissance, le rôle modérateur du niveau d’endettement n’a pas été suffisamment traité dans la littérature antérieure. Ensuite, sur le plan de la méthodologie, la présente étude se distingue par l’utilisation de deux mesures

* Corresponding author. Tel.: +216 97 750 868. E-mail address: [email protected] Peer review under responsibility of Holy Spirit University of Kaslik. 2214-4234/$ – see front matter © 2015 Holy Spirit University of Kaslik. Hosting by Elsevier B.V. All rights reserved. http://dx.doi.org/10.1016/j.rgo.2013.10.012

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pour appréhender le contenu informationnel des chiffres comptables d’une part et par la prise en compte d’une période assez longue post IFRS (8 ans) d’autre part, éliminant ainsi tout biais lié à l’apprentissage et la compréhension de ces normes. Cet article se décompose en quatre sections. La première section présente le contexte de l’étude. La deuxième section expose les résultats des travaux antérieurs et les hypothèses formulées. La troisième section décrit la méthodologie adoptée. La quatrième et dernière section sera consacrée à la présentation des résultats obtenus et les interprétations nécessaires.

2. Contexte de recherche

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Dès la fin des années cinquante, les européens ont compris la nécessité de l’harmonisation des normes comptables et ont tenté d’avoir une harmonisation comptable européenne. Selon Colasse (2000), « l’harmonisation comptable est un processus institutionnel, ayant pour objet de mettre en convergence les normes et les pratiques comptables nationales et par conséquent, de faciliter la comparaison des états comptables produits par des entreprises de différents pays ». En effet, l’Union Européenne (UE) tente à fournir un cadre réglementaire qui limite les écarts susceptibles d’exister d’un Etat à un autre. Dans les années 1970, elle a terminé la préparation de son processus d’harmonisation comptable basé sur deux principales directives : La 4ème directive, publiée en 1978, concerne les comptes sociaux et vise à protéger les intérêts des membres de la société, des tiers et les investisseurs. Cependant, la 7ème directive, publiée en 1983, concerne les comptes consolidés. Elle permet aux utilisateurs des états financiers d’apprécier la situation financière du groupe. L’application de ces directives n’a pas pu élaborer des comptes qui respectent les exigences des normes des États-Unis. De ce fait, les entreprises qui ont des relations avec des marchés internationaux se trouvaient dans l’obligation de préparer autres comptes qui répondent aux exigences imposées par les autorités de ces marchés, supportant ainsi un coût supplémentaire très important en temps et en argent. Donc, face à l’incapacité des directives européennes à répondre aux besoins des marchés internationaux, certaines entreprises ont décidé de préparer leurs états financiers directement selon les normes américaines. Suite à l’échec de la tentative d’harmonisation comptable européenne, l’adoption des IFRS a été rendu obligatoire dès le 1er janvier 2005 pour toutes les entreprises européennes cotées. Cette adoption a engendré un changement profond au niveau des principes et des méthodes comptables appliqués. Du coup, un débat entre les opposants et les défendeurs est né autour des avantages et des inconvénients de ces normes. Le périmètre de ce débat s’élargit dans le temps du fait que plusieurs pays se trouvent obligés d’appliquer ces normes en raison de ses fortes relations économiques et commerciales avec l’Europe. Dans ce cadre s’intègre cette étude qui s’intéresse à l’effet de l’application obligatoire des IFRS sur la pertinence des chiffres comptables dans le contexte français, celui dont les normes comptables diffèrent les plus des normes internationales. L’étude de ce contexte permet de bien cerner les conséquences réelles de l’adoption de ce nouveau référentiel.

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3. Revue de la littérature

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Depuis plusieurs années, le nombre des travaux qui examinent les conséquences de l’adoption des IFRS ne cesse pas à augmenter. Cette section est réservée à la présentation de ces différentes études.

3.1. Le contenu informationnel issu de l’adoption des IFRS

L’examen de cet effet peut être effectué en utilisant des modèles statistiques qui expriment les données boursières à l’aide des données comptables tels que Collins et al (1997), Escaffre et Ramond (2007), Lenormand et Touchais (2009), Escaffre et Sefsaf (2010) ou en étudiant l’impact de l’adoption de ces normes sur l’asymétrie d’information rapprochée principalement par trois proxies : le coût de capital, le suivi des analystes financiers ainsi que la liquidité des actions. Dans cette étude, nous avons utilisé l’asymétrie d’information pour appréhender la pertinence informationnelle des chiffres comptables. Ainsi, nous détaillons, dans ce qui suit, les travaux qui se sont intéressés à l’effet des IFRS sur ses trois mesures. Tweedie (2006)* stipule que la suppression d’un risque majeur d’investissement, celui de la crainte que les différents régimes comptables nationaux n’ont pas été entièrement compris, devrait permettre de réduire le coût du capital et ouvrent de nouvelles opportunités pour la diversification et l’amélioration des rendements des placements. De leurs parts, Cuijpers et Buijink (2005) ont étudié les conséquences de l’adoption volontaire des IFRS par les firmes européennes. Ils montrent que la relation qui lie les IFRS ou les US GAAP au coût des capitaux propres n’est pas significative, ceci a été confirmé aussi par Daske (2006). Ces résultats tendent à valider l’hypothèse que, contrairement aux attentes des organismes de normalisation, les IFRS (ou les US GAAP) ne réduisent pas le coût des capitaux propres. Leurs principales explications étaient la faible qualité de la mesure du coût des capitaux propres, les incitations limitées des dirigeants des entreprises à appliquer convenablement les IFRS (ou les US GAAP) et la faible comparabilité des états financiers inter-entreprises qui résulte de l’existence de multiples divergences entre les pratiques comptables des firmes qui utilisent les IFRS (ou les US GAAP) avec celles des firmes qui utilisent les normes locales. Pour expliquer plus cet impact non significatif de l’adoption volontaire des IFRS sur le coût des capitaux propres, Daske et al (2007) ont fait une comparaison entre les entreprises qui appliquent l’intégralité des IFRS et celles qui ne font référence qu’à quelques normes seulement. En se basant sur quatre critères lors de la classification des firmes dans l’un de ces deux groupes, ces auteurs reconfirment

*

La Déclaration préparée par David Tweedie, président du conseil international des normes comptables devant la commission des affaires économiques et monétaires du parlement européen

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l’effet modeste de l’adoption des IFRS en totalité. Cependant, ils constatent que l’adoption en intégralité a des effets significativement plus importants sur le coût du capital et la liquidité du marché que l’adoption en partie. Ces auteurs attribuent l’absence d’effets significatifs liés aux IFRS à l’application non sérieuse et non rigoureuse de ces normes. Plus récemment, Daske et al (2012), en effectuant une comparaison entre l’impact de l’adoption volontaire et de l’adoption obligatoire des IFRS sur l’économie, montrent que la liquidité et le coût du capital ne changent pas suite à l’adoption volontaire des IFRS. Néanmoins, suite à l’adoption obligatoire, les adopteurs en intégralité des IFRS suivent une augmentation de la liquidité et une baisse du coût du capital, ce qui n’est pas le cas pour ceux qui l’adoptent en partie. Ces auteurs concluent que seules les entreprises qui adoptent complètement les IFRS dans le cadre de l’adoption obligatoire donnent lieu à des rapports de meilleure qualité ; ces résultats ont été critiqués par Kim et al (2013). Selon ces derniers, la différenciation entre les entreprises qui adoptent les IFRS en totalité de celles qui l’adoptent partiellement n’est pas aisée. En plus, il existe une tendance générale à améliorer la qualité des rapports ce qui rend impossible d’exclure la possibilité que les entreprises, qui appliquent les normes locales, améliorent la qualité de leurs rapports. Ces auteurs montrent que la significativité de réduction du coût de capital suite à l’adoption volontaire des IFRS reste liée à la faiblesse du système institutionnel. D’autres études (Barth et al, 2008 ; Li, 2010), trouvent que la qualité supérieure des états financiers est associée à une réduction du coût du capital. En effet, à notre connaissance, l’étude de Li (2010) est la seule qui a analysé l’impact de l’adoption obligatoire des IFRS sur le coût de capital dans l’Union Européenne. Toutefois, sa période d’étude se limite à une seule année après l’application obligatoire des IFRS qui ne peut pas être suffisante pour bien cerner l’effet de l’adoption obligatoire des IFRS. Les résultats trouvés peuvent être biaisés par l’effet d’apprentissage envers ce référentiel nouvellement introduit. Plusieurs travaux ont utilisé le suivi des analystes financiers pour appréhender l’asymétrie d’information. Marchal et al (2007) prévoient que le référentiel international a apporté plusieurs modifications méthodologiques dans le travail des analystes financiers. Ces principales modifications sont les suivantes : l’intégration dans les comptes d’une série d’éléments d’appréciation du risque de crédit de l’entreprise (entités ad hoc, produits dérivés, avantages sociaux, valeurs de marché de certains actifs,...) qui permet d’alléger le travail préparatoire de l’analyste financier en rendant inutils certains retraitements opérés et en précisant d’autres, l’introduction de la juste valeur comme convention préférentielle d’évaluation qui nécessitent la formulation d’hypothèses et la réalisation d’arbitrages de la part des comptables ce qui requiert une plus grande vigilance de la part des analystes financiers et enfin l’existence d’options lourdes au sein du référentiel (options de juste valeur et options de présentation notamment) qui nuisent à la comparabilité et augmentent la difficulté du travail de l’analyste financier. Dans ce cadre, Ashbugh et Pincus (2001) montrent qu’un niveau élevé de différence entre le système comptable local et les IAS est associé positivement avec la valeur absolue de l’erreur des prévisions des analystes financiers c’est-à-dire plus les normes locales se convergent vers les IFRS plus les prévisions des analystes sont précises. Ceci indique que l’utilisation des normes internationales permet de mieux renseigner les analystes concernant la situation économique et financière de l’entreprise. Cette étude a porté sur un échantillon de firmes qui ont adopté le référentiel international entre 1990 et 1993. Or, durant cette période, les firmes pouvaient déclarer qu’elles adoptaient les IFRS sans les appliquer en intégralité ; ceci pose le problème de pertinence des résultats trouvés. Pour résoudre ce problème, Cuijpers et Buijink (2005) s’intéressent sur la seule année 1999 à partir de laquelle les firmes sont obligés en vertu de l’IAS1, de respecter l’ensemble des IFRS pour pouvoir déclarer qu’elles utilisaient ces normes. Ils ont appréhendé l’asymétrie d’information par le nombre des analystes financiers, le coût de capital et la dispersion des prévisions des analystes financiers. Leurs résultats révèlent que l’adoption volontaire de ces normes a un effet positif sur le nombre des analystes financiers mais elle engendre une augmentation de l’incertitude chez les analystes (un niveau plus élevé de dispersion des prévisions des analystes financiers). Selon Hodgdon et al (2008), Jönsson et al (2012) et Jiao et al (2012), les prévisions des analystes après l’adoption des IFRS sont relativement plus précises et moins dispersées. Ce résultat a été imputé aux exigences de divulgation des IFRS. Selon ces auteurs, il est raisonnable d’attribuer l’amélioration de la qualité des prévisions des analystes à l’amélioration de la qualité des informations comptables puisque l’adoption des IFRS est la seule différence entre les périodes étudiées, résultat contradictoire à celui trouvé par Tan et al (2011). Ces derniers montrent que l’adoption obligatoire des IFRS améliore la qualité des prévisions des analystes financiers étrangers seulement. La dernière mesure utilisée pour appréhender l’asymétrie d’information est la liquidité des actions. En comparant les fourchettes de prix des firmes qui utilisent les IFRS ou les US GAAP à celles des firmes qui utilisent les normes allemandes, Leuz et Verrecchia (2000) prouvent que celles des firmes qui utilisent les IFRS ou les US GAAP sont moins élevées que celles des firmes qui utilisent les normes allemandes. Ce résultat a été imputé à l’amélioration du niveau de divulgation des firmes suite à l’application des IFRS ou des US GAAP. Des résultats similaires ont été retrouvés par Gassen et Sellhorn (2006) et Dumontier et Maghraoui (2008) dans d’autres contextes. Daske et al (2007), sur un échantillon d’entreprises domiciliées dans 24 pays, montrent que les fourchettes de prix des firmes qui appliquent partiellement les IFRS ne diffèrent pas en moyenne de celles des firmes qui utilisent les normes locales. Par contre, celles des firmes qui appliquent l’intégralité des IFRS sont en moyenne significativement plus faibles que celles des firmes qui appliquent les normes locales et de celles des firmes qui appliquent partiellement les IFRS, ce qui permet de conclure que les IFRS ne sont bénéfiques que si elles sont intégralement respectées. En s’intéressant au contexte français, Sougné et Ajina (2011) montrent que l’étendue de la divulgation d’informations dans les rapports annuels influence positivement la liquidité du marché français. Ces auteurs stipulent qu’à travers l’application de ces normes, les entreprises françaises améliorent le niveau de divulgation d’informations et réduisent l’asymétrie d’information présente sur le marché. En effet, les études antérieures qui ont traité l’effet de l’adoption des IFRS sur l’asymétrie d’information ne présentent pas des résultats similaires surtout celles qui examinent l’effet des IFRS sur le coût de capital et les prévisions des analystes financiers. De ce fait, la question de recherche suivante continue à se poser : L’adoption des IFRS a-t-elle engendré effectivement une amélioration des chiffres comptables ? En s’appuyant sur les objectifs des IFRS, nous prévoyons que l’adoption obligatoire de ces normes en 2005 engendre une amélioration du contenu informationnel des chiffres comptables, reflétée par une réduction de l’asymétrie d’information. Nous développons alors la première hypothèse : H1 : L’adoption obligatoire des IFRS réduit l’asymétrie d’information

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3.2. Effet modérateur de l’endettement

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En se basant sur la théorie des signaux qui se fonde sur l’hypothèse que les dirigeants d’une entreprise disposent plus d’informations que les autres. Ross (1977) montre que le niveau d’endettement d’une firme représente un signal donné par les dirigeants sur les flux présents et futurs de l’entreprise. En fait, le dirigeant qui fait appel à la dette doit connaître les flux futurs de l’entreprise et doit être sûr de sa capacité de payer l’intérêt et de rembourser les nouvelles dettes. Selon cet auteur, seules les firmes performantes peuvent supporter un endettement relativement important car elles sont en mesure d’honorer leurs engagements sans aucun problème. Dés lors, l’endettement est considéré comme un signal de la bonne situation financière de la firme. De sa part, Levis (1990) trouve que les entreprises de mauvaise situation financière ne peuvent pas assumer les conséquences d’un niveau d’endettement élevé, celle-ci sera confrontée à un risque élevé de faillite. Dans ce contexte, toute réduction de la dette est considérée par le marché comme un signal négatif sur les cash-flows futurs. Plusieurs auteurs tels que (Koh et Walter, 1989; Kim et Ritter, 1999) montrent que la valeur de la société dépend de son taux d’endettement : en augmentant ce ratio, la firme se signale comme étant plus performante assurant une réduction des asymétries d’information présentes sur les marchés financiers. L’endettement de l’entreprise peut être vu comme un moyen efficace qui permet de résoudre une partie des coûts d’agence puisque celui-ci favorise la convergence des intérêts des actionnaires et du dirigeant (Poincelot, 1999). Ce postulat est expliqué par le fait que, dans le cadre d’un endettement de type bancaire, le contrôle exercé par la banque sur l’activité de gestion du mandant augmente, la possibilité d’investissement sous optimal de la part du dirigeant en diminuant le cash-flow disponible diminue par le paiement à échéances fixes d’intérêts, ainsi que le risque de défaut et du risque de perte d’emploi du dirigeant par le biais de l’option de liquidation par la banque augmente. De leurs parts, Hodgson et Stevenson-Clarke (2000) montrent que pour les entreprises fortement endettées, les flux de trésorerie ont un contenu informationnel pertinent, tandis que pour celles faiblement endettées, le résultat net est plus pertinent que les flux de trésorerie. Dans ce cadre d’analyse, Salameh (2013), en étudiant l’effet de l’endettement de l’entreprise sur l’impact des IFRS, trouve que les chiffres comptables sont plus informatifs après l’application des IFRS dans les entreprises faiblement endettées. Ce résultat souligne l’effet modérateur de l’endettement sur le contenu informationnel des chiffres comptables issu de l’adoption obligatoire des IFRS. En effet, l’endettement est considéré comme un signal de performance pour l’entreprise. Cette dernière, lorsqu’elle est performante, peut faire face aux engagements liés à un endettement élevé sans aucun problème. En plus, il peut être considéré comme un moyen de réduction des coûts d’agence parce que dans l’entreprise fortement endettée, le dirigeant se trouve dans l’obligation d’agir non seulement dans son intérêt mais aussi dans l’intérêt des autres parties prenantes. De ce fait, nous supposons que l’endettement a un effet modérateur sur l’impact de l’adoption obligatoire des IFRS sur l’asymétrie d’information. H2 : Le niveau d’endettement modère la réduction de l’asymétrie d’information issue de l’adoption obligatoire des IFRS

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La figure 1 présente le modèle conceptuel de cette recherche :

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Endettement

Adoption obligatoire des IFRS

H1

H2 Asymétrie d’information

Fig. 1 - Modèle conceptuel de la recherche

4. Méthodologie

Cette section sera consacrée à la méthodologie adoptée. Nous commençons par la présentation de l’échantillon utilisé. Ensuite, nous définissons les variables retenues et leurs mesures. Enfin, nous terminons cette section par l’exposition des modèles statistiques testés.

4.1. Echantillon Cette étude porte sur l’ensemble des entreprises françaises cotées qui appartiennent à l’indice CAC All Tradable. Selon Cormier et al (2010), cet indice est le meilleur qui permet de tester les effets de l’adoption des IFRS parce qu’il reflète toute la diversité de la mise en application du référentiel international. En effet, les normes comptables françaises différent largement des IFRS ce qui en résulte un changement profond de l’information financière suite à l’adoption de ce nouveau référentiel. Ding et al (2007) prévoient que l’étude du contexte français permet de bien cerner l’effet de l’adoption des IFRS et de généraliser les résultats sur toutes les entreprises de l’Europe.

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En outre, les entreprises du secteur financier (Global Industry Classification Standard) qui englobent les compagnies d’assurances, les organismes de crédit et les banques sont écartées, ceci est dû à leurs spécificités comptables et financières. Selon Urquiza et al (2012), l’incorporation de ces entreprises dans l’échantillon peut biaiser les résultats. De ce fait, le nombre d’entreprises formant l’échantillon final est ainsi réduit à 87 entreprises. La répartition sectorielle de l’échantillon est présentée dans le tableau 1. Tableau 1 - Répartition de l’échantillon finale par secteur d’activités

Pétrole et gaz

Nombre d’entreprises

Pourcentage

4

4.598

Matériaux de base

2

Industries (biens d’équipements, services industriels, matériaux de construction)

23

Biens de consommations (Automobiles, Agro-alimentaire, produits ménagers, cosmétiques …).

18

Santé (équipements et services de santé, pharmacie, et biotechnologie)

4 1

26.437

20.690 4.598

1.150

cr

Télécommunications

2.299

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Secteur d’activités

Services aux consommateurs (distribution, médias, loisirs…)

20.690

17

19.538

us

Technologie (logiciels et services informatiques, technologie de l’information)

18

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4.2. Définition et mesures des variables

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La présente étude s’étale sur une période de 11 ans allant de 2002 à 2012, tout en écartant l’année 2004 considérée comme année de transition (Saadi, 2010). Le choix d’une durée assez longue d’étude permet de tenir en compte les évolutions des normes comptables (passage aux IFRS) et d’avoir du recul sur chacune des deux référentiels (deux ans sous les normes françaises et huit ans sous IFRS). Il permet aussi d’éliminer le biais lié à la période de changement des normes (en écartant l’année 2004) et le biais lié à la période d’apprentissage et de compréhension des IFRS qui change d’une entreprise à une autre selon la degré de familiarisation des dirigeants et des analystes financiers aux IFRS. Les observations dont les données sont manquantes ou aberrantes et les observations pour lesquelles les prévisions de la deuxième année ultérieure sont inferieures aux prévisions de la première année ultérieure sont éliminées. Par conséquent, l’échantillon final de la présente étude est composé de 355 observations pour le modèle du coût de capital, de 617 observations pour le modèle de l’erreur des prévisions des analystes financiers et de 472 observations pour celui de la dispersion des prévisions des analystes financiers. Les données nécessaires ont été prises de trois bases de données : les données boursières de Datastream, celles des prévisions des analystes financiers d’I/B/E/S et celles des rapports annuels de Worldscope.

Afin d’opérationnaliser les hypothèses à tester, multiples variables ont été retenues pour l’analyse statistique. Les variables dépendantes sont celles du coût de capital, de l’erreur et de la dispersion des prévisions des analystes financiers qui représentent des mesures de l’asymétrie d’information. Le choix de ces deux mesures est issu de leur importance lors de la prise de décision. Les investisseurs s’avèrent trop attentifs à ces deux concepts. D’une part, le coût de capital est le coût d’opportunité qui évalue pour les investisseurs l’intérêt qu’ils ont à investir leur argent dans une société plutôt qu’ailleurs. Il représente le taux de rentabilité minimum que doivent dégager les investissements de l’entreprise pour que celle-ci puisse satisfaire les exigences de rentabilité des actionnaires et des créanciers. D’autre part, les prévisions des analystes financiers se considèrent comme une base des informations et une source de décision pour les investisseurs. Elles consistent à construire une image probable du futur de l’entreprise. Selon Urquiza et al (2012), le calcul du coût de capital pose un grand problème dans les études précédentes. Dès lors, pour mesurer ce coût, la formule d’Easton (2004) qui est largement adoptée par les travaux antérieures notamment ceux de Li (2010), Urquiza et al (2012) et Kim et al (2013) a été utilisée. Le calcul de cette formule se base sur les prévisions des bénéfices par action de deux ans d’avance et des prix actuels combinés de la manière suivante : COC=

où eps2 et eps1 se réfèrent aux prévisions des bénéfices par action de 2 et 1 an d’avance, P0 est le prix actuel, et le COC est le proxy utilisé pour le coût du capital. Pour appliquer cette formule, il faut que les prévisions du bénéfice de la deuxième année ultérieure d’une firme donnée soient supérieures aux prévisions du bénéfice de cette firme de la première année ultérieure. Concernant l’erreur des prévisions, il se mesure par la différence entre le bénéfice attendu et le bénéfice réalisé. Il est exprimé comme suit : E(BPA)t = BPAit – π (BPAit) Avec BPAit : Le bénéfice par action de la firme i pour l’année t. et π (BPAit) : La moyenne des prévisions des bénéfices par action de la firme i pour l’année t. La dernière variable dépendante est celle de la dispersion. Elle est déterminée par la valeur absolue de la différence entre la prévision la plus haute et celle la plus basse.

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D (BPA)t = | Prévision h, i, t-Prévision B, i, t | Avec Prévision h est la prévisions la plus haute et Prévision B est la prévisions la plus basse Pour le calcul de l’erreur et de la dispersion, nous avons utilisé les prévisions des bénéfices émises dans les 180 jours à compter du 15ème jour après le début de l’année. Le choix de cette période nous garantit que tout analyste se base sur les chiffres comptables publiés lors de l’estimation des prévisions des bénéfices. Ensuite, l’erreur et la dispersion sont normalisés par le prix de l’action de l’année t-1 afin de permettre la comparabilité entre les entreprises. Cette étude vise à analyser l’effet de l’adoption obligatoire des IFRS sur l’asymétrie d’information. Ainsi, nous utilisons la variable IFRS qui indique le changement du référentiel comptable suite à l’adoption obligatoire des IFRS en Europe dès 2005. Elle prend 0 avant l’adoption obligatoire des IFRS en 2005 et 1 après l’adoption obligatoire des IFRS. Outre la politique de divulgation, maints déterminants peuvent affecter le coût de capital et les prévisions des analystes financiers. Ces variables sont appelées des variables de contrôle. Pour le modèle du coût de capital, les variables de contrôle retenues sont les suivantes : La taille (Botosan, 1997; Gebhardt et al, 2001; Easton, 2004; Francis et al, 2008; khotari et al, 2009), le levier financier (Hail et Leuz, 2006; Gebhardt et al, 2001; Easton, 2004; Francis et al, 2008; Li, 2010), la variation des rendements (Fama et French, 1992; Hail et Leuz, 2006; Li, 2010), la perte, la crise et l’industrie (Hail et Leuz, 2006 ; Li, 2010). En outre, les variables de contrôle des modèles de l’erreur et de la dispersion des prévisions des analystes financiers sont les suivantes : La taille (Lang et Lundholm, 1993; Ashbaugh et Pincus, 2001 ; Barron et al, 2002 et Jiao et al, 2012), le nombre des analystes (Lang et Lundholm, 1996 ; Lys et Soo, 1995 ; Byard et al, 2010 ; Jiao et al, 2012), la variation du résultat (O'Brien et Bhushan, 1990 ; Lang et Lundholm, 1996 ; Marston, 1997 ; Easterwood et Nutt, 1999; Capstaff et al, 2001 ; Hope, 2003), la perte et le déclin, l’écart type des BPA (Lang et Landholm, 1996), la crise et l’industrie (Jiao et al, 2012). Tableau 2 résume les variables utilisées dans les modèles statistiques. Tableau 2 - Définitions et mesures des variables Définitions et measures

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Variables

Les variables dépendantes

Coût de capital de l’entreprise calculé par la formule d’Easton 2004, coc=

Erreur

L’erreur des prévisions des analystes financiers, calculé par la différence entre le bénéfice par action de la firme i pour l’année t et la moyenne des prévisions des bénéfices par action de la firme i pour l’année t

Dispersion

La dispersion des prévisions des analystes financiers déterminée par la valeur absolue de la différence entre la prévision la plus haute et celle la plus basse de l’année t

Les variables indépendantes

M

COC

IFRS est une variable binaire, qui est égale à 1 après 2005 et 0 sinon.

Taille

La taille de la firme est mesurée par le logarithme népérien de la capitalisation boursière de l’entreprise i à la fin de l’année t-1.

ΔR LnN Δ BPA Déclin Perte ETBPA CS

Industrie

Le levier financier de la firme mesuré par le ratio (Total dette / EBITDA) à t-1.

Ac ce pt e

LEV

d

IFRS

la variation du rendement annuel de l’entreprise qui se calcule par l’écart type annuel des rendements boursiers mensuels à la fin d’année t-1

Le logarithme népérien du nombre des estimations du consensus final des prévisions pour l’année t. la valeur absolue du changement du bénéfice par action de la firme entre t-1 et t.

Déclin est une variable binaire, égale à 1 si le résultat de l’année t est inférieur à celui de t-1 et 0 sinon. La perte est une variable binaire qui prend la valeur 1 si le résultat de l’exercice t-1 est déficitaire et la valeur 0 s’il est bénéficiaire. ETBPA est l’écart type du bénéfice par action des quatre années qui précède l’année t standardisé par le cours de l’action de l’année t.

La crise est une variable binaire qui reflète la présence de l’effet de la crise financière et qui prend 1 pour les années 2008, 2009 et 2010 et 0 sinon

Variables muettes : PET, BASE, INDUS, BIENS_CONS, SANTE, TECH, SCE_CONS qui prennent 1 si l’entreprise appartient respectivement au secteur d’activité (Pétrole et gaz, matériaux de base, industries, biens de consommation, santé, technologie, services aux consommateurs) et 0 sinon.

Les données de cette étude sont extraites de trois bases de données : les données boursières de Datastream, les données des prévisions des analystes financiers d’I/B/E/S et les données des rapports annuels de Worldscope.

4.3. Modèles statistiques Après avoir effectué des tests bivariés et dégagé les premières constatations, nous allons perfectionner notre étude empirique en recourant à des tests multivariés. Dans le cadre de notre étude empirique, puisque les variables à expliquer sont continues, nous avons opté pour modèles de régressions linéaires multiples. En tenant compte de cette méthodologie adoptée, les modèles suivants sont utilisés pour vérifier l’impact de l’adoption obligatoire des IFRS :

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7

LA REVUE GESTION ET ORGANISATION 00 (2015) 000–000

COCt,i =β0 + β1 IFRSt + β2 End t-1,i+ β3 Taillet-1,i + β4 LEVt-1,i + β5 ΔRt-1,i + β6 Pertet-1,i + β7 CSt + β8 Industriei + ε

(1)

Erreur t,i(BPA) = β0 + β1 IFRSt + β2 End t-1,i+ β3Taillet-1,i + β4 LnNt,i + β5 Δ BPAt,i + β6 Declint-1,i + β7 Pertet-1,i + β8 ETBPAt-1,i + β9 CSt,i + β10 Industriei + ε (2) Dispersion t,i(BPA) = β0 + β1 IFRSt + β2 End t-1,i+ β3Taillet-1,i + β4 LnNt,i + β5 Δ BPAt,i + β6 Declint-1,i + β7 Pertet-1,i + β8 ETBPAt-1,i + β9 CSt,i + β10 Industriei + ε (3) En plus pour vérifier l’effet modérateur de l’endettement, nous introduisons dans les modèles présentés ci-dessus une variable d’interaction (IFRS*END) COCt,i =β0 + β1 IFRSt + β2 End t-1,i+ β3 Taillet-1,i + β4 IFRS* End+ β5 LEVt-1,i + β6 ΔRt-1,i + β7 Pertet-1,i + β8 CSt + β9 Industriei + ε (4)

ip t

Erreur t,i(BPA) = β0 + β1 IFRSt + β2 End t-1,i + β3 Taillet-1,i + β4 LnNt,i + β5 IFRS* End+ β6 Δ BPAt,i + β7 Declint-1,i + β8 Pertet-1,i + β9 ETBPAt-1,i + β10 CSt,i + β11 Industriei + ε (5)

cr

Dispersion t,i(BPA) = β0 + β1 IFRSt + β2 End t-1,i + β3 Taillet-1,i + β4 LnNt,i + β5 IFRS* End+ β6 Δ BPAt,i + β7 Declint-1,i + β8 Pertet-1,i + β9 ETBPAt-1,i + β10 CSt,i + β11 Industriei + ε (6) COC : Coût de capital de l’entreprise calculé par la formule d’Easton 2004

us

Erreur : L’erreur des prévisions des analystes financiers, calculé par la différence entre le bénéfice par action de la firme i pour l’année t et la moyenne des prévisions des bénéfices par action de la firme i pour l’année t

Dispersion : La dispersion des prévisions des analystes financiers déterminée par la valeur absolue de la différence entre la prévision la plus haute et celle la plus basse de l’année t IFRS : Une variable binaire, qui est égale à 1 après 2005 et 0 sinon.

an

End : L’endettement est mesuré par le ratio (total dettes/ total actifs) à t-1.

Taille : La taille mesurée par le logarithme népérien de la capitalisation boursière de l’entreprise i à la fin de l’année t-1 LEV : Le levier financier de la firme mesuré par le ratio (Total dette / EBITDA) à t-1

M

ΔR : La variation du rendement annuel de l’entreprise qui se calcule par l’écart type annuel des rendements boursiers mensuels à la fin d’année t-1 LnN : Le logarithme népérien du nombre des estimations du consensus final des prévisions pour l’année t Δ BPA : La valeur absolue du changement du bénéfice par action de la firme entre t-1 et t

Déclin : Une variable binaire, égale à 1 si le résultat de l’année t est inférieur à celui de t-1 et 0 sinon

d

Perte : Une variable binaire qui prend la valeur 1 si le résultat de l’exercice t-1 est déficitaire et la valeur 0 s’il est bénéficiaire ETBPA : L’écart type du bénéfice par action des quatre années qui précède l’année t standardisé par le cours de l’action de l’année t.

Ac ce pt e

CS : La crise financière, une variable binaire, qui prend 1 pour les années 2008, 2009 et 2010 et 0 sinon

Industrie : Variables muettes (PET, BASE, INDUS, TEL, BIENS_CONS, SANTE, TECH, SCE_CONS) qui prennent 1 si l’entreprise appartient respectivement au secteur d’activité (Pétrole et gaz, matériaux de base, industries, télécommunication, biens de consommation, santé, technologie, services aux consommateurs) et 0 sinon.

Dans le premier modèle, l’asymétrie d’information a été appréhendée par le coût de capital et dans le second et le troisième modèle, elle a été appréhendée par les propriétés des prévisions des analystes financiers (erreur et dispersion).

5. Résultats et interprétations

Après avoir décrit la méthodologie adoptée (échantillon de l’étude, variables retenues et modèles statistiques), nous passons à ce niveau à la présentation des résultats obtenus, ainsi qu’aux interprétations nécessaires.

5.1. Analyse descriptive

L’analyse descriptive présente les caractéristiques de la variable à expliquer et des variables explicatives et de contrôle. Les tableaux 3 et 4, situés cidessous, présentent les statistiques descriptives concernant les variables numériques et dichotomiques incluses dans l’étude. Tableau 3 - Statistiques descriptives des variables numériques Panel A: Coût de capital Variables

Moyenne

Ecart-type

Min

Max

COC

0.439

0.519

0

3.640

End

0.230

0.133

0

0.690

Taille

3.345

0.730

1.768

5.133

Page 7 of 15

8

LA REVUE GESTION ET ORGANISATION 00 (2015) 000–000

LEV ΔR

2.715

7.705

0.003

96.400

441.761

1122.253

0.148

13057.670

Variables

Moyenne

Ecart-type

Min

Max

Error

-0.440

1.339

-19.881

3.197

End

0.233

0.128

0

0.690

Taille

3.524

0.710

1.899

5.122

Ln N

0.435

0.302

0

1.204

Δ BPA

0.030

0.048

0

0.462

ETBPA

0.046

0.070

0

1.019

Ecart-type

Min

Max

Variables Dispersion

0.575

0.835

0.161

End

0.231

0.128

0

3.669

0.683

1.982

Ln N*

0.565

0.216

0.301

Δ BPA

0.030

0.050

ETBPA

0.045

0.061

5.122

us

Taille

8.396

0.690

1.204

0

0.462

0

0.880

an

Coc est le coût de capital calculé par

Moyenne

cr

Panel C: Dispersion des prévisions des analystes financiers

ip t

Panel B: Erreur des prévisions des analystes financiers

, Erreur est l’erreur des prévisions des analystes financiers mesuré par (BPAit – π (BPAit)), Dispersion est la dispersion des prévisions des analystes

financiers mesurée par (| Prévision h, i, t-Prévision B, i, t |), End mesuré par le ratio (total dettes/ total actifs) à t-1, Taille mesurée par le logarithme népérien de la capitalisation boursière de l’entreprise i à la fin de l’année t-1, LEV est le levier financier de la firme mesuré par le ratio (Total dette / EBITDA) à t-1, ΔR : La variation du rendement annuel de l’entreprise qui se calcule par l’écart type annuel des

M

rendements boursiers mensuels à la fin d’année t-1, LnN est le logarithme népérien du nombre des estimations du consensus final des prévisions pour l’année t pour l’erreur, LnN* est le logarithme népérien du nombre des estimations du consensus final des prévisions pour l’année t pour la dispersion, Δ BPA est la valeur absolue du changement du bénéfice par action de la firme entre t-1 et t et ETBPA est l’écart type

d

du bénéfice par action des quatre années qui précède l’année t standardisé par le cours de l’action de l’année t.

Tableau 4 - Statistiques descriptives des variables dichotomiques

Ac ce pt e

Panel A: Coût de capital

Variables IFRS

Perte

CS

Modalités

Fréquence

%

1

288

81.13

0

67

18.87

1

46

12.96

0

309

87.04

1

106

29.86

0

249

70.14

Panel B: Erreur des prévisions des analystes financiers Variables IFRS

Déclin

Perte

CS

Modalités

Fréquence

%

1

476

77.15

0

141

22.85

1

221

35.82

0

396

64.18

1

69

11.18

0

548

88.82

1

162

26.26

0

455

73.74

Panel C: Dispersion des prévisions des analystes financiers Variables

Modalités

Fréquence

%

Page 8 of 15

9

LA REVUE GESTION ET ORGANISATION 00 (2015) 000–000

IFRS

Déclin

Perte

CS

1

336

71.19

0

136

28.81

1

169

35.81

0

303

64.19

1

48

10.17

0

424

89.83

1

111

23.52

0

361

76.48

ip t

IFRS est une variable binaire qui prend 0 avant 2005 et 1 après 2005, Déclin est une variable binaire, égale à 1 si le résultat de l’année t est inférieur à celui de t-1 et 0 sinon, Perte prend la valeur 1 si le résultat de l’exercice t-1 est déficitaire et la valeur 0 s’il est bénéficiaire, CS est la crise financière qui prend 1 pour les années 2008, 2009 et 2010 et 0 sinon et Industrie qui est un ensembles de variables muettes (PET, BASE, INDUS, TEL, BIENS_CONS, SANTE, TECH, SCE_CONS) qui prennent 1 si l’entreprise appartient respectivement au secteur d’activité (Pétrole et gaz, matériaux de base, industries,

cr

télécommunication, biens de consommation, santé, technologie, services aux consommateurs) et 0 sinon.

us

Le tableau 2 montre une disparité importante dans la variable LEV et la variable ΔR. Cela peut être dû à l’effet de la crise financière d’une part et l’effet des secteurs d’activités d’autre part. En effet, la période de crise est une période assez critique suivie par une grande instabilité financière. La volatilité des rendements représente un proxy du niveau de risque existant dans cette période. En plus, ce risque diffère d’un secteur d’activité à un autre puisque la crise n’a pas touché identiquement tous les secteurs. La différence existante des valeurs de quelques variables d’un modèle à un autre est dû au changement des observations finales retenues tout dépend des données disponibles.

an

5.2. Analyse bivariéé: Résultats statistiques préliminaires :

Tableau 5 - Test de comparaison

M

Nous avons, dans un premier temps, effectué le test de normalité puis le test non paramétrique de comparaison des rangs (le test de Mann-Whitney). L’objectif de ce test est de vérifier s’il existe des différences dans les variables dépendantes de cette étude en fonction de l’adoption obligatoire des IFRS.

Test de normalité Prob>Chi 2

Test de Mann-Whitney Z

Prob>Z

0.000***

0.712

0.0476**

Erreur

0.000***

-7.859

0.0000***

Dispersion

0.000***

6.852

0.0000***

Ac ce pt e

d

COC

*Significant at the 10%, ** significant at the 5%, *** significant at the 1%

Coc est le coût de capital calculé par

, Erreur est l’erreur des prévisions des analystes financiers mesuré par (BPAit – π (BPAit)), Dispersion est la dispersion des prévisions des analystes

financiers mesurée par (| Prévision h, i, t-Prévision B, i, t |)

Suite aux résultats significatifs du test de normalité, nous avons effectué le test non paramétrique de comparaison des rangs celui de Mann-Whitney. L’examen des résultats de ce test montre qu’il existe une différence significative entre les deux périodes (pré IFRS et post IFRS) pour les trois variables dépendantes (COC, Erreur et Dispersion).

5.3. Analyse multivariée: Résultats et interprétations:

L’échantillon de cette étude se compose de 87 entreprises françaises pour une période qui s’étale sur 10 ans de 2002 à 2012 tout en écartant l’année 2004. De ce fait, il convient d’utiliser les modèles de régression sur des données de panel. Les résultats trouvés sont présentés dans les tableaux 6,7 et 8. Dans cette étude, nous avons écarté les modèles à effets fixes et nous avons retenu les modèles à effets aléatoires car nos modèles contiennent une variable muette invariable dans le temps qui est l’industrie. Ensuite pour vérifier s’il existe ou non des effets individuels, nous avons effectué le test de « BreuschPagan Lagrangian Multiplier test for random effects ». Les résultats de ce test pour les différents modèles proposés montrent un khi deux significatif (Prob>chi2=0.000). Nous retenons ainsi les modèles à effets aléatoires. Ceci nous permet de confirmer l’existence d’effets individuels et de retenir ainsi les modèles à effets aléatoires. L’hétéroscédasticité de nos modèles a été testée en effectuant le test de Breusch-Pagan. Les Chi2 trouvés sont significatifs (pob>Chi2=0.000) ce qui confirme l’existence d’un problème d’hétéroscédasticité. En plus, nous avons effectué le test Wald modifié qui permet de vérifier si l’hétéroscédasticité est inter-individuelle. Les Chi2 trouvés à l’issu de ce test sont significatifs (prob>Chi2=0.000) ce qui permet de rejeter l’hypothèse nulle qui suppose que la variance des erreurs est la même pour tous les individus et la statistique suit une loi khi deux de degré de liberté N. Le dernier test effectué est celui de Wooldrigde d’autocorrélation intra-individus. Les résultats de ce test montrent la présence d’autocorrélation sérielle (Prob > F est inférieur à 0.05). Ainsi, nous avons retenu les modèles à effets aléatoires et nous avons pu confirmer l’existence des problèmes de l’hétéroscédasticité et de l’autocorrélation. Donc pour faire les corrections nécessaires, nous avons adopté la méthode de Xtgee. L’utilisation de cette méthode est argumentée par le déséquilibre de notre base de données (le nombre d’observations diffère d’une année à une autre).

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10

LA REVUE GESTION ET ORGANISATION 00 (2015) 000–000

Les tableaux 6, 7 et 8 présentés ci-après présentent l’estimation des différents modèles de régression par la méthode Xtgee. L’asymétrie d’information est appréhendée par le coût de capital d’une part (Résultats présentés dans le tableau 6) et par les prévisions des analystes financiers, erreur et dispersion d’autre part (Résultats présentés respectivement dans les tableaux 7 et 8). Les résultats de Wald Chi2 des différents modèles présentés dans les tableaux 6,7 et 8 sont significatifs au seuil de 1%. Par ailleurs, les 3 modèles testés ont un pouvoir explicatif significatif satisfaisant. Dans ce qui suit, nous allons analyser et interpréter les différents résultats obtenus. Tableau 6 - Les résultats des estimations de l’effet de l’adoption obligatoire des IFRS sur le coût de capital GEE population-averaged model Number of groups=87

Modèle 1 (sans variable d’interaction)

Modèle 4 (avec variable d’interaction)

Coef

P> /Z/

Coef

IFRS

-0.6955

0.028**

1.0827

0.262

End

-2.835

0.213

1.587

0.621

Taille

-0.2936

0.082*

-0.2093

LF

0.5589

0.529

0.891

ΔR

1.8361

0.003***

1.7825

Perte

-0.0119

0.971

0.0120

0.969

CS

0.6960

0.001***

0.678

0.000***

Const

0.6708

-4.8141

0.709

Oui

Wald Chi2

46.60

Prob>Chi2

0.0000

us

0.188

0.299

0.004***

-1.4045

0.491

Oui

58.16

M

Industrie

0.053*

an

IFRS* End

P> /Z/

cr

COC

ip t

Number of observations =355

0.0000

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects 40.39

Prob>chi2

0.0000

40.38 0.0000

d

chi2

Breusch-Pagan test for heteroskedasticity 357.46

354.11

0.0000

0.0000

Ac ce pt e

Chi2

Prob>chi2=

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity Chi2

Prob>chi2

1.4e+0.6

1.3e+0.6

0.0000

0.0000

Wooldridge Test for Autocorrelation F

5.022

4.796

Prob>F

0.0335

0.0374

*Significatif au niveau de 10%, ** Significatif au niveau de 5%, *** Significatif au niveau de 1%

, IFRS est une variable binaire qui prend 0 avant 2005 et 1 après 2005, Taille mesurée par le logarithme népérien de la capitalisation boursière de l’entreprise Coc est le coût de capital calculé par i à la fin de l’année t-1, LEV est le levier financier de la firme mesuré par le ratio (Total dette / EBITDA) à t-1, ΔR : La variation du rendement annuel de l’entreprise qui se calcule par l’écart type annuel des rendements boursiers mensuels à la fin d’année t-1, Perte est une variable binaire qui prend la valeur 1 si le résultat de l’exercice t-1 est déficitaire et la valeur 0 s’il est bénéficiaire, CS est la crise financière, qui prend 1 pour les années 2008, 2009 et 2010 et 0 sinon et Industrie qui est un ensemble de variables muettes (PET, BASE, INDUS, TEL, BIENS_CONS, SANTE, TECH, SCE_CONS) qui prennent 1 si l’entreprise appartient respectivement au secteur d’activité (Pétrole et gaz, matériaux de base, industries, télécommunication, biens de consommation, santé, technologie, services aux consommateurs) et 0 sinon.

Tableau 7 - Les résultats des estimations de l’effet de l’adoption obligatoire des IFRS sur l’erreur des prévisions GEE population-averaged model Number of observations = 617

Number of groups=87

Modèle 2 (sans variable d’interaction) Erreur IFRS

Modèle 5 (avec variable d’interaction)

Coef

P> /Z/

Coef

P> /Z/

-0.1380

0.098*

4.223

0.059*

Page 10 of 15

11

LA REVUE GESTION ET ORGANISATION 00 (2015) 000–000

End

0.1080

0.800

IFRS* End

1.3503

0.096*

-1.7076

0.027**

Taille

0.8472

0.000***

0.8471

0.000***

Ln N

-0.2194

0.028**

-0.2193

0.028**

Δ BPA

0.1582

0.709

1.5812

0.710

Déclin

-0.0326

0.361

-0.0326

0.362

Perte

0.0762

0.404

0.0762

0.405

SDBPA

1.2232

0.001***

1.2227

0.001***

0.0457

0.377

0.0457

0.377

Const

-3.5577

0.000***

-3.5565

0.000***

Industrie

Oui

Oui

74.91

74.91

Prob>Chi2

0.0000

0.0000

cr

Wald Chi2

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects 57.32

Prob>chi2

0.0000

56.26

us

chi2

0.0000

Breusch-Pagan test for heteroskedasticity 2081.47

Prob>chi2=

0.0000

2117.87

an

Chi2

ip t

CS

0.0000

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity 3e+0.5

Prob>chi2

0.0000

3.2e+0.5 0.0000

M

Chi2

Wooldridge Test for Autocorrelation F

6.931

Prob>F

0.0101

6.947 0.0000

d

*Significatif au niveau de 10%, ** Significatif au niveau de 5%, *** Significatif au niveau de 1% Erreur est l’erreur des prévisions des analystes financiers mesuré par (BPAit – π (BPAit)), IFRS est une variable binaire qui prend 0 avant 2005 et 1 après 2005, Taille mesurée par le logarithme népérien de

Ac ce pt e

la capitalisation boursière de l’entreprise i à la fin de l’année t-1, LnN est le logarithme népérien du nombre des estimations du consensus final des prévisions pour l’année t, Δ BPA est la valeur absolue du changement du bénéfice par action de la firme entre t-1 et t, Déclin est une variable binaire, égale à 1 si le résultat de l’année t est inférieur à celui de t-1 et 0 sinon, Perte prend la valeur 1 si le résultat de l’exercice t-1 est déficitaire et la valeur 0 s’il est bénéficiaire, ETBPA est l’écart type du bénéfice par action des quatre années qui précède l’année t standardisé par le cours de l’action de l’année t, CS est la crise financière qui prend 1 pour les années 2008, 2009 et 2010 et 0 sinon et Industrie qui est un ensembles de variables muettes (PET, BASE, INDUS, TEL, BIENS_CONS, SANTE, TECH, SCE_CONS) qui prennent 1 si l’entreprise appartient respectivement au secteur d’activité (Pétrole et gaz, matériaux de base, industries, télécommunication, biens de consommation, santé, technologie, services aux consommateurs) et 0 sinon.

Tableau 8 - Les résultats des estimations de l’effet de l’adoption obligatoire des IFRS sur la dispersion des prévisions ainsi que de l’effet modérateur d’endettement GEE population-averaged model Number of observations = 472

Number of groups=87

Modèle 3 (sans variable d’interaction)

Dispersion

Coef

P> /Z/

Modèle 6 (avec variable d’interaction) Coef

P> /Z/

IFRS

-0.4622

0.000***

0.1872

0.262

End

0.3624

0.221

1.2651

0.010**

-1.3828

0.021**

Taille

0.5126

0.007***

0.5284

0.005**

Ln N*

0.9210

0.000***

0.8828

0.000***

Δ BPA

1.1594

0.133

1.3821

0.074*

Déclin

0.0790

0.299

0.0871

0.250

Perte

0.2099

0.043**

0.1871

0.071

IFRS* End

Page 11 of 15

12

LA REVUE GESTION ET ORGANISATION 00 (2015) 000–000

SDBPA

0.3437

0.001***

0.3497

0.001***

CS

0.0379

0.678

0.0373

0.681

Const

1.4658

0.000***

1.2731

0.000***

Industrie

Oui

Oui

Wald Chi2

31.83

34.46

Prob>Chi2

0.0068

0.0047

chi2

102.96

99.27

Prob>chi2

0.0000

0.0000

ip t

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

Chi2

408.40

494.74

Prob>chi2=

0.0000

0.0000

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity

Prob>chi2

37822.03

57520.90

0.0000

0.0000

us

Chi2

Wooldridge Test for Autocorrelation 5.821

Prob>F

0.0195

6.252

0.0157

an

F

cr

Breusch-Pagan test for heteroskedasticity

*Significatif au niveau de 10%, ** Significatif au niveau de 5%, *** Significatif au niveau de 1% Dispersion est la dispersion des prévisions des analystes financiers mesurée par (| Prévision h, i, t-Prévision B, i, t |), IFRS est une variable binaire qui prend 0 avant 2005 et 1 après 2005, Taille mesurée par le logarithme népérien de la capitalisation boursière de l’entreprise i à la fin de l’année t-1, LnN* est le logarithme népérien du nombre des estimations du consensus final des prévisions pour l’année t, Δ BPA est la valeur absolue du changement du bénéfice par action de la firme entre t-1 et t, Déclin est une variable binaire, égale à 1 si le résultat de l’année t est inférieur à celui de t-1 et 0 sinon, Perte prend la

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valeur 1 si le résultat de l’exercice t-1 est déficitaire et la valeur 0 s’il est bénéficiaire, ETBPA est l’écart type du bénéfice par action des quatre années qui précède l’année t standardisé par le cours de l’action de l’année t, CS est la crise financière qui prend 1 pour les années 2008, 2009 et 2010 et 0 sinon et Industrie qui est un ensembles de variables muettes (PET, BASE, INDUS, TEL, BIENS_CONS, SANTE, TECH, SCE_CONS) qui prennent 1 si l’entreprise appartient respectivement au secteur d’activité (Pétrole et gaz, matériaux de base, industries, télécommunication, biens de consommation, santé,

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technologie, services aux consommateurs) et 0 sinon.

L’examen des tests statistiques met en évidence l’effet négatif de l’adoption des IFRS sur le coût de capital. En effet, l’examen des relations causales montre que le coefficient associé au lien entre l’adoption des IFRS et le coût de capital est négatif (-0.695) et statistiquement significatif (la valeur de P>

est de 0.028). Par

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conséquent, notre première hypothèse de recherche est confirmée.

Ces résultats montrent que l’adoption obligatoire des IFRS en 2005 engendre une réduction significative du coût de capital ce qui corrobore aux résultats trouvés par Li (2010). En outre et conformément à nos attentes et aux résultats de Li (2010) et Paugam et al (2013), il existe une association négative entre la taille de

l’entreprise et le coût de capital. Cette association peut être expliquée par le fait que les entreprises de grande taille sont incitées à divulguer plus d’information au public que celles de petite taille. Par ailleurs, les entreprises de grande taille sont considérées plus transparentes que les petites et cette transparence représente une source de réduction d’asymétrie d’information et par conséquent du coût de capital. De plus, le levier financier est négativement associé au coût de capital mais cette association est non significative. Ce résultat est similaire aux résultats trouvés par Urquiza et al (2012). La perte aussi est une variable qui n’est pas associée significativement au coût de capital. La variation de rendement et la crise financière sont des variables de contrôle qui ont aussi un effet significatif sur le coût de capital. L’association positive entre ces deux variables explicatives et le coût de capital est liée à leurs effets sur le niveau de confiance des investisseurs envers une entreprise donnée. Autrement dit, l’investisseur a moins de confiance à la situation financière d’une entreprise de forte variation de rendement et plus d’incertitude envers tout investissement en période de crise. De côté crise, plusieurs auteurs stipulent que l’impact significatif de la crise sur les situations financières des entreprises cotées est largement lié à l’adoption des normes internationales et particulièrement au principe appliqué dans le cadre de ces normes celui de la juste valeur. Obert (2008) prévoit que les IFRS ne sont pas les responsables de la crise financière mais elles l’ont sans doute aggravé suite à l’utilisation de la juste valeur comme base d’évaluation. Ceci a été infirmé par les défendeurs des IFRS comme Danjou et Gelard (2008), les membres du Board de l’IASB, qui stipulent que ces normes ont permis de favoriser une lecture comptable transparente de la crise ce qui permet d’anticiper le comportement des investisseurs et d’éliminer les volatilités brusques. En fait, l’application des IFRS considérée comme un facteur accentuant la crise financière reste un sujet de débat entre les défendeurs et les opposants des IFRS dans la littérature. La deuxième et la troisième hypothèse s’intéressent à l’effet de l’adoption obligatoire des IFRS sur les prévisions des analystes financiers. Les tests statistiques montrent que la variable IFRS est associée négativement avec l’erreur et la dispersion des prévisions des analystes financiers. En effet, un examen des relations causales montre que le coefficient associé à la liaison entre l’adoption des IFRS et l’erreur des prévisions des analystes est négatif (0,138) et statistiquement significatif (P > égal à 0,098). Par conséquent, la deuxième hypothèse est confirmée. En outre, les résultats montrent que le coefficient associé à la liaison entre l’adoption des IFRS et la dispersion des prévisions des analystes est négatif (-0.462) et statistiquement significatif (P > égal à 0,000), ce qui confirme aussi notre troisième hypothèse de recherche.

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Ces résultats montrent que l’adoption obligatoire des IFRS en 2005 génère une amélioration de la qualité des prévisions des analystes financiers. Par ailleurs, les prévisions sont plus précises et moins dispersées après l’adoption des IFRS, ce qui corrobore avec les résultats trouvés par (Jiao et al. 2012). Les résultats de la régression des deux modèles mettent en évidence aussi l’existence de plusieurs relations significatives entre les variables dépendantes (erreur et dispersion) et les variables de contrôle. L’erreur des prévisions est significativement et positivement associée à la taille des entreprises et à l’écart type des BPA et négativement associée au nombre des analystes financiers. En plus, la dispersion de prévisions est significativement et positivement associée à la taille de l’entreprise, au nombre d’analystes financiers qui suivent la société, à la perte et à l’écart type des BPA. L’association positive trouvée entre l’erreur et la dispersion et la taille de l’entreprise est opposée à celle trouvée par (Jiao et al. 2012) et à nos attentes. Ceci peut être expliqué par la complexité des actifs et des activités des grandes entreprises. Dans ce type d’entreprises, il est difficile de saisir la réalité économique parce que les outils de communication traditionnels tels que la publication des chiffres comptables sont incapables de donner une idée claire de leurs situations financières réelles. La relation négative entre l’erreur des prévisions et le nombre d’analystes financiers est expliquée par la présence de concurrence entre les analystes. En effet, lorsque le nombre d’analystes qui suivent la société augmente, chaque analyste tente à prévoir avec plus de précision que les autres et par conséquent l’erreur des prévisions diminue. En outre, lorsque le nombre augmente, il y’aura évidemment une augmentation de la dispersion des prévisions. Pour la variable perte, les résultats montrent une association significative et positive entre cette variable et la dispersion. Ce signe est attendu vu qu’il est plus facile de prévoir les résultats d’une entreprise bénéficiaire qu’une entreprise déficitaire. L’écart type des BPA est une mesure de l’instabilité des résultats. En effet, la présence d’une forte instabilité entrave la prévision des résultats. Ainsi, l’augmentation de cette variable génère un niveau élevé d’erreur et de dispersion des prévisions. L’association significative entre cette variable et celles de l’erreur et de la dispersion peut être aussi expliquée par l’effet de la période d’analyse choisie. En fait, en temps de crise, les marchés financiers se caractérisent par une forte instabilité qui a conduit les analystes à concilier leurs prévisions aux résultats précédents, ce qui résulte détérioration de la qualité des prévisions des analystes financiers. L’effet non significatif de la crise sur l’erreur et la dispersion des prévisions des analystes financiers est lié à la réaction de l’analyste financier envers cette période critique. En fait, face au risque de commettre des erreurs de prévision importantes, les analystes sont contraints à intensifier leurs recherches. Selon (Levasseur et Romon 2011), les analystes financiers, en temps de crise, suivent plus les mouvements du marché pour éliminer les erreurs des estimations. En effet, le coût de capital et la qualité des prévisions des analystes financiers ont été utilisés dans cette étude en tant que mesures du niveau d’asymétrie d’information d’une entreprise donnée. Par ailleurs, la réduction du coût de capital, de l’erreur et de la dispersion des prévisions des analystes financiers reflète une réduction de l’asymétrie d’information ce qui nous permet de confirmer l’hypothèse 1. Ce résultat met en évidence l’apport informationnel de l’adoption obligatoire des IFRS et permet de conclure que ce nouveau référentiel international représente une source d’amélioration du contenu informationnel des chiffres comptables. Concernant l’effet modérateur d’endettement, l’examen des estimations des modèles avec la variable d’interaction montre que l’effet de l’interaction (IFRS *End) sur l’asymétrie d’information est négatif et significatif quelque soit la mesure de cette dernière, ce qui permet de confirmer la deuxième hypothèse proposée. Conformément à ce qui a été prévu, ce résultat montre que le niveau d’endettement modère l’effet de l’adoption des IFRS sur l’asymétrie d’information et par conséquent sur le contenu informationnel des chiffres comptables. En outre, les IFRS réduisent significativement l’asymétrie d’information dans les entreprises endettées. Ce résultat est similaire à celui de Salemah (2013), qui a trouvé que l’effet des IFRS diffère selon le niveau d’endettement de l’entreprise. Maints engagements informationnels et monétaires découlent de la décision d’endettement. En effet, l’entreprise se trouve obligée de divulguer plus d’informations au public et plus précisément à ses créanciers. A travers ces informations, elle tente à se présenter comme une entreprise suffisamment performante, capable d’honorer ses engagements futurs (principal et intérêts). Or, ces informations ne reflètent pas toujours la situation financière réelle de l’entreprise, ce qui augmente le niveau d’asymétrie d’information. La divergence d’intérêts entre les créanciers et les dirigeants de l’entreprise, considérés comme les mieux informés de la situation financière de l’entreprise, incite ces derniers à agir dans leurs propres intérêts et camoufler la réalité de l’entreprise. Du coup, l’adoption des normes IFRS et leur application réduit l’asymétrie d’information en permettant aux créanciers d’obtenir des chiffres comptables de meilleure qualité qui se dotent d’une forte pertinence informationnelle.

6. Conclusion

Ce papier tente à répondre à deux principales questions de recherche : l’adoption obligatoire des IFRS a-t-elle effectivement amélioré la pertinence des chiffres comptables publiés ? et cette amélioration diffère-t- elle d’une entreprise à une autre ? Pour répondre empiriquement à ces questions, nous avons appréhendé le contenu informationnel des chiffres comptables par l’asymétrie d’information existante. En plus, nous avons utilisé le niveau d’endettement comme caractéristique propre à chaque firme pour vérifier si l’impact de l’adoption des IFRS est identique d’une entreprise à une autre. En utilisant un échantillon d’entreprises françaises qui appartiennent à l’indice CAC all tradable durant toute la période allant de 2002 à 2012 et en mesurant l’asymétrie d’information par le coût de capital, l’erreur et la dispersion des prévisions des analystes financiers, les résultats obtenus montrent que les IFRS réduit significativement l’asymétrie d’information. Ceci a été reflété par la réduction significative du coût de capital, de l’erreur et de la dispersion des prévisions des analystes financiers. En effet, l’impact de l’adoption du référentiel international sur l’asymétrie d’information soutient l’idée que la pertinence des chiffres comptables après l’adoption obligatoire des IFRS s’est améliorée. En plus, les résultats de l’analyse de l’effet modérateur de l’endettement montrent que les conséquences de l’application de ces normes sont significatives dans les entreprises endettées. La confirmation de la supériorité informationnelle des IFRS, à travers les résultats trouvés, encourage les pays non encore conscients de l’importance de ces normes à les adopter et de même pour les entreprises et surtout celles endettées. Par ailleurs, les résultats de cette étude révèlent de l’intérêt tant pour

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l’entreprise que pour l’investisseur. Pour l’entreprise, ils l’encouragent à adopter les IFRS même si elles ne sont pas obligées. Du côté investisseur, cette recherche permet d’améliorer, voire de rétablir sa confiance envers la qualité des informations comptables et financières publiées. Dans cette étude, nous avons utilisé deux proxies de l’asymétrie d’information (coût de capital et qualité des prévisions des analystes financiers) pour donner plus de robustesse aux résultats obtenus. En plus, nous avons utilisé une période assez longue, soit 8 ans après l’adoption obligatoire des IFRS, afin d’éliminer tout biais lié à la phase d’apprentissage et de compréhension de ces normes. Cependant, pour améliorer la pertinence des résultats trouvés, il est intéressant d’enrichir cette étude par l’examen d’autres caractéristiques de l’entreprise.

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