Performance opérationnelle_dauphine2007 - CEREG

Toutefois, il convient de préciser que ce test est dans la plupart des cas plus conservateur
que le test non paramétrique de Wilcoxon. Chose qui peut être vérifiée facilement en
comparant les valeurs prises par les statistiques des deux tests dans les tableaux de la section
6.
Par ailleurs, nous avons tenté de tester la validité de nos résultats en choisissant une
troncature inférieure à 25%, mais nous nous sommes heurtés dans la quasi-totalité des
situations à deux problèmes qui ont rendu très délicate toute inférence basée sur la
statistique de la relation (8). Le premier problème correspond à la non normalité prononcée
de la distribution simulée des moyennes tronquées des rentabilités anormales. Le deuxième
quant à lui porte sur l’accentuation du biais de l’estimateur de la moyenne tronquée 21 .
6. Les résultats de l’étude d’événement
Le tableau 4 retrace l’évolution de la rentabilité économique pré et post-événement des
entreprises émettrices et celle de leurs entreprises comparables. Mesuré par le ratio Ebit/TA,
le ROA médian affiche une tendance décroissance sur toute la période d’analyse. Elle passe
de 8.88% l’année -3 à 5.89% l’année de l’émission puis à 5.53% l’année +3. Cette tendance se
confirme en mesurant la rentabilité économique par le ratio Ebitda/TA. Ce dernier recule de
13.16% à 10.30% sur la fenêtre (-3 ;+3), soit une baisse d’environ 22%.
Le panel B montre qu’après avoir contrôlé pour le secteur d’activité et l’effet de retour à la
moyenne, les entreprises émettrices affichent des écarts de rentabilité économique négatifs
dont l’ampleur et le degré de signification statistique deviennent de plus en plus important
au fur et à mesure que l’on s’éloigne de l’année de l’émission. Ainsi, la sous-performance
médiane mesurée par les ratios Ebit/TA et Ebitda/TA est estimée à 1.96% (significatif au
seuil de 1%) et 1.89% (significatif au seuil de 5%) respectivement. L’étude de la moyenne
tronquée fait apparaître une évolution similaire de la performance opérationnelle à long
terme des entreprises émettrices. Elle montre, en outre, une concordance du test de Student
ajusté avec le test de wilcoxon pour exprimer la significativité statistique dans les différences
de rentabilité économique entre l’émetteur et sa firme de contrôle.
Tableau 4 : La rentabilité opérationnelle à long terme des entreprises émettrices d’OC
mesurée par le ROA
EBIT/TA
EBITDA/TA
Année fiscale -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3
Panel A : La rentabilité économique de l’émetteur
Médiane 8.88 8.27 6.82 5.89 5.93 5.88 5.53 13.16 13.12 11.78 10.47 10.67 10.40 10.30
Moyenne Trim25 8.40 7.72 6.93 5.95 5.59 5.60 5.18 12.95 12.53 11.73 10.57 10.51 10.26 9.89
Panel B : La rentabilité économique de l’émetteur ajustée pour l’effet sectoriel et l’effet de retour à la moyenne
Médiane 0.30 -0.08 0.07 -0.31 -0.99 -1.95 ** -1.96 *** 0.54 0.03 -0.03 -0.62 -1.13 -1.40 -1.89 **
Z-wilcoxon (0.57) (0.08) (0.59) (0.45) (1.36) (2.19) (2.79) (0.53) (0.28) (-1.26) (-0.88) (-0.89) (-1.39) (-2.41)
Moyenne Trim25 0.35 -0.11 0.22 -0.53 -1.03 -1.53 * -1.97 ** 0.23 -0.15 -0.04) -0.73 -0.74 -1.17 -2.07 **
T- bootstrapped SE (0.48) (-0.12) (0.52) (-0.91) (-1.62) (-1.81) (-2.26) (0.28) (1.00) (-1.52) (-1.28) (-0.90) (-1.35 (-2.02)
Panel C : La rentabilité économique de l’émetteur ajusté pour l’effet taille et l’effet de retour à la moyenne
Médiane 0.09 0.73 -0.05 -1.12 ** -0.99 ** -0.82 * -1.74 ** 0.65 -0.24 0.05 -1.02 *** -0.74 * -1.12 * -1.76 **
Z-wilcoxon (0.58) (0.92) (0.36) (-2.16) (-2.14) (-1.67) (-2.45) (0.94) (0.35) (0.69) (-2.64) (-1.82) (-1.64) (-2.26)
Moyenne Trim25 0.53 0.64 0.25 -1.03 * -1.35 -1.03 -1.56 ** 0.76 -0.08 0.07 -1.36 ** -1.20 -1.14 -1.86 **
T- bootstrapped SE (0.69) (0.88) (0.61) (-1.92) (-1.54) (-1.13) (-2.10) (1.02) (-0.11) (0.95) (-2.30) (-1.45) (-1.44) (-1.96)
N 77 87 97 97 93 87 82 77 87 97 97 93 87 82
Notes : *** Significatif au seuil de 1 % ; ** significatif au seuil de 5 % ; * significatif au seuil de 10 %.
*
21 *
*
Ce biais est estimé par bootstrapping comme suit : biais = AP25%
- AP25%
avec AP
25%
= 1000 AP25%
k
∑ et AP
25%
k=
1 1000
l’estimation de la moyenne tronquée de notre échantillon, dite estimation par insertion (plug-in estimator).
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