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DOCUMENT DE TRAVAIL 1997-022
CONCENTRATION DE LA PROPRIÉTÉ ET PERFORMANCE AU
CANADA
Klaus P. Fischer, Simon Simonian
Centre multifacultaire de Recherche en Économie et FinanceAppliquées (CRÉFA)
Version originale :Original manuscript :Version original :
ISBN - 2-89524-021-3ISBN -ISBN -
Série électronique mise à jour :One-line publication updated :Seria electrónica, puesta al dia
06-1997
1
Concentration de la propriété et performance au Canada
Klaus P. Fischer et Simon SimonianCRÉFA et Département de finance et assurance
Université Laval, Qué[email protected]
Cahier de recherche No. 97-22Faculté des sciences de l’administration
Cahier de recherche No. 97-14Centre de recherche en économie et finance appliquées (CRÉFA)
Juin 1997
RésuméL’objectif de cet article est de vérifier que la concentration de la propriété est l’une
des sources du manque de liquidité du marché boursier au Canada et d’étudier ensuite larelation entre la structure de l’actionnariat et la performance des firmes inscrites à laBourse de Toronto mesurée par les rendements boursiers. Nos résultats empiriques nepermettent pas de conclure que les sociétés canadiennes à propriété concentrée sont plusperformantes que les firmes à propriété dispersée, ou vice-versa. Il ne semble pas y avoirde relation linéaire entre la structure de l’actionnariat et la performance boursière. Nosrésultats seraient donc compatibles avec la thèse de neutralité.
2
« L’essor de la grande entreprise (corporation)
a favorisé une concentration sans précédent du
pouvoir économique qui, à l’avenir, pourrait se
mesurer sur un pied d’égalité avec l’État moderne
[... et qui] pourrait même le détrôner comme
forme dominante d’organisation sociale. »
Berle et Means (1933)
IntroductionL’objectif de cet article est de vérifier, dans un premier temps, que la concentration de la propriété
est l’une des sources du manque de liquidité du marché boursier au Canada et d’étudier ensuite la relation
entre la structure de l’actionnariat et la performance des firmes inscrites à la Bourse de Toronto mesurée
par les rendements boursiers. Les entreprises canadiennes à contrôle concentré sont-elles plus
performantes que les sociétés à capital diffus, après ajustement au problème de transactions non
synchnrones (TNS, nonsynchronous trading)? Tout comme l’effet de taille, y aurait-il un effet de
concentration?
La propriété des actions est beaucoup plus concentrée au Canada et dans la majorité des pays du
monde qu’aux États-Unis. En effet, selon une étude récente de Rao et Lee-Sing [1995], plus de 55% des
sociétés canadiennes ont un actionnaire majoritaire, alors que moins de 25% des entreprises américaines
font l’objet d’un contrôle légal (conf. tableau 1). Par ailleurs, seulement 23% des sociétés canadiennes
sont détenues par un grand nombre de très petits actionnaires, comparativement à 40% des entreprises
américaines. Toutefois, même si les firmes à propriété dispersée sont plus répandues aux États-Unis, la
structure-de-propriété-concentrée est de loin le modèle dominant dans la majorité des pays de l’Europe et
pratiquement tous les pays «émergents» où les «holdings» par un petit nombre d’actionnaires importants,
de familles, de clans ou de groupes sont plutôt la règle. Autrement dit, nous pouvons considérer les États-
Unis comme un cas particulier, voire unique. Dans ce sens, la problématique touchée dans cette recherche
et les conclusions que nous pourrions tirer s’appliquent probablement à la majorité des marchés du monde.
Les différences sur le plan de la structure de l’actionnariat entre les sociétés canadiennes et
américaines sont d’autant plus frappantes dans le cas des grandes entreprises. La majorité des sociétés
canadiennes de grande taille n’ont pas une propriété dispersée. Ainsi, 61% des 500 plus grandes
entreprises faisant partie de l'édition 1994 du Financial Post 500 Canada's largest corporations ont un
3
actionnaire principal qui détient plus de 50% des actions, et seulement 16% sont à capital diffus1. Or, 63%
des entreprises figurant dans le Fortune 500 entrent dans cette catégorie2. En effet, à l'exception de BCE,
Alcan, Air Canada, Canadian Pacific, Stelco et quelques autres, les 100 plus importantes sociétés non
financières canadiennes sont à propriété concentrée. Les différences entre le Canada et les États Unis sont
mis en évidence par Rao et Lee-Sing [1955] dans un tableau reproduit ici.3
Aussi surprenant que cela puisse paraître, le contrôle de la majorité des entreprises canadiennes est
entre les mains de quelques individus, familles ou groupes4. Par ailleurs, il semble que le phénomène de
concentration de la propriété au Canada se soit amplifié au cours des années 1980. En observant
l’évolution de la structure de propriété des compagnies composant l’indice du TSE 300 entre 1983 et 1990
(tableau 2), nous constatons que le pourcentage de sociétés faisant l’objet d’un contrôle légal a augmenté
de 48% à 60%. Par ailleurs, seulement 14% des entreprises de l’indice peuvent être considérées à
propriété diffuse en 1990 − ce qui correspond au 16% obtenu pour les entreprises du Financial Post 500 −
comparativement à près de 22% en 1983.
1 Patry et Poitevin [1995]
2 Daniels et MacIntosh [1990].
3 Un autre phénomène relié est l’institutionnalisation de l’épargne et du placement. La concentration de la propriété institutionnelleest considérablement plus élevée dans les sociétés américaines qu’elle ne l’est dans les entreprises canadiennes. Rao et Lee-Sing [1995]estiment que les investisseurs institutionnels ne détiennent que 38% des actions en circulation au Canada, comparativement à 53% auxÉtats-Unis. À elles seules, les caisses de retraite aux États-Unis détiennent près de 47% des actions américaines, tandis que les caisses deretraite et fonds mutuels au Canada possèdent ensemble 25% des actions canadiennes en circulation. En autre, le niveau de détention desactions par les initiés est plus élevé au Canada: en moyenne, les administrateurs et cadres détiennent plus de 21% des actions avec droit devote des sociétés canadiennes, comparativement à moins de 10% aux États-Unis.
4 Diane Francis [1987] note que «32 familles et 5 conglomérats contrôlent le tiers des richesses canadiennes» Seulement 16% de lapopulation adulte, soit 3,3 millions de canadiens, détient des actions ordinaires de sociétés publiques canadiennes4, alors que neuf famillescanadiennes contrôlaient plus de 46% des entreprises du TSE 300 en 19844. En tête, les frères Bronfman (Edward et Peter) détiennent leplus gros conglomérat canadien, le groupe Hees-Edper dont l’actif total représente 100 milliards de dollars, qui contrôlait 421 sociétéscanadiennes en 1992 − dont seulement le tiers était coté en bourse ... Suivi des Black, Bronfman (Charles), Desmarais, Irving, Sobey-Jodrey,Thomson, Weston, etc.
4
TABLEAU 1
STRUCTURE DE LA PROPRIÉTÉ AU CANADA ET AUX ETATS-UNIS
Par Rao et Lee-Sing (données de 1993)
Échantillon canadien Échantillon américain
Nombre decompagnies Pourcentage
Nombre decompagnies Pourcentage
Contrôle légal (50% ou plus) 425 55,5% 740 24,7%
Contrôle effectif (20 à 49,9%) 164 21,4% 1054 35,1%
Propriété dispersée 177 23,1% 1206 40,2%
Total 766 100% 3000 100%
La conséquence du phénomène de concentration de la propriété des actions au Canada est que la
plupart des titres canadiens n’ont pas un marché actif. Ainsi, en 1992, pour l’ensemble des bourses
canadiennes, le volume de transactions en pourcentage de la valeur totale des actions cotées était de
l’ordre de 35%, comparativement à 48% pour les États-Unis. Ce manque de liquidité des actions crée un
problème de TNS. Plus précisément, un titre fait l’objet de TNS lorsqu’il n’est pas échangé régulièrement
à la bourse mais plutôt sporadiquement. Ce phénomène peut influencer l’estimation des paramètres et
engendrer des erreurs dans la mesure des variables, notamment le bêta d’un titre.
Puisque d’une part quelques individus, familles et groupes possèdent de gros blocs d’actions
«immobiles», et d’autre part les investisseurs institutionnels possèdent à peu près 38% de la totalité des
actions canadiennes en circulation, et qu’on estime que seulement 23% des entreprises canadiennes sont à
propriété dispersée, cela indique que – tout comme dans le cas des entreprises à petite capitalisation – le
problème de TNS est particulièrement présent parmi les entreprises à propriété concentrée. De plus,
même si les investisseurs institutionnels ne poursuivent pas tous les mêmes politiques en matière
d’investissement et n’ont pas non plus le même horizon de placement (par exemple la Caisse de dépôt et le
gestionnaire d’un fonds mutuel d’actions canadiennes), il va de soi qu’ils préfèrent les actions de
compagnies pour lesquelles il y a un marché actif. Ceci a aussi des implications sur l’importance relative
des marchés boursiers pour le financement des entreprises, voire la (sous) évaluation des actifs.
5
Or, en réalité, plusieurs actions cotées sur les bourses au Canada n’ont pas un marché actif, c’est-à-
dire qu’elles présentent une fréquence irrégulière de transactions. Ainsi, le prix de clôture de ces actions, à
la fin d’une journée, est susceptible de ne pas refléter tous les mouvements du marché, étant donné que ces
actions ne sont pas fréquemment échangées. Par conséquent, un délai d’ajustement peut avoir lieu, et le
prix de l’action se ‘‘rattrapera’’ la prochaine fois que cette dernière sera négociée. Ce qui introduit un biais
dans le calcul du rendement de l’action pour cette période.
La relation rendements anormaux - TNS - concentration de la propriété
Scholes et Williams [1977], et Dimson [1979] ont examiné les biais introduits dans le modèle du
CAPM résultant du phénomène de TNS, en travaillant respectivement avec des données de la bourse de
New York (NYSE) et de la bourse de Londre (LES). De façon générale, leurs études montrent que les
titres qui sont plus fréquemment échangés que l’indice de marché ont tendance à avoir un bêta surévalué,
tandis que ceux qui sont marginalement négociés ont un bêta sous-évalué. Dans notre cas, ça veut dire
que la performance supérieure parfois observée parmi les entreprises de propriété concentrée pourrait être
attribuable au problème de TNS.
De même, les études empiriques sur la relation structure de l’actionnariat-rendement ont donné des
résultats mitigés. Nous pouvons distinguer deux types de tests empiriques: celles qui mesurent la
performance en ayant recours à des indices comptables (Ratio Q de Tobin, ROE, ROA, etc.), et celles qui
se basent sur les rendements boursiers. De plus, à l’intérieur de chacune de ces deux catégories de
travaux, la définition de la variable structure-de-propriété varie d’une étude à l’autre: le contrôle peut être
caractérisé par le pourcentage des actions détenues par les dirigeants, par les initiés, par le principal
actionnaire ou les plus importants détenteurs de blocs d’actions, etc.
Parmi les études qui utilisent des données comptables pour mesurer le rendement, citons l’étude de
Demsetz et Lehn [1985] qui rejette toute relation entre la performance et la structure de propriété en se
basant sur le taux de rendement sur les fonds propres. Morck, Shleifer et Vishny [1988] ont critiqué le
résultat de ce test. En ayant recours au Ratio de Q de Tobin comme indicateur de performance, ces
auteurs identifient une relation non linéaire entre la performance et le niveau de participation des dirigeants
au capital-actions. Plus précisément, ils constatent que la valeur des actions augmente de pair avec le
pourcentage des actions détenues par les administrateurs dans l’intervalle de 0 à 5% et au delà de 25%.
Cependant, entre 5 et 20%, la valeur de l’entreprise diminue lorsque la participation des gestionnaires
6
s’accroît. Morck et ses collaborateurs interprètent ce résultat comme une manifestation de l’effet du
retranchement des cadres. Par ailleurs, Holderness et Sheehan [1988], en se basant également sur le ratio
Q de Tobin et le taux de rendement sur les capitaux-propres, n’observent aucune différence significative au
niveau de la performance entre les firmes à propriété dispersée et celles dont le capital est détenu par un
actionnaire majoritaire.
Parallèlement à ces études, une autre série de recherches empiriques s’est basée sur les rendements
boursiers pour mesurer la performance d’une firme. Nous avons résumé dans l’Annexe A la méthodologie
employée de même que les résultats obtenus par chacune des cinq principales études antérieures qui ont
utilisé comme indicateur de performance le rendement du marché. A priori, il ne semble pas y avoir de
consensus sur la nature de la relation structure de l’actionnariat - rendement du marché. Cependant, même
si résultats sont divisés, trois études sur cinq (Kim, Lee et Francis [1988], Oswald et Jahera [1991] et
Hudson Jahera et Lloyd [1992]), soit la majorité, trouvent une relation positive significative entre le
degré de concentration de la propriété des actions et la performance, tandis que les deux autres études
(Lloyd, Jahera et Goldstein [1986], Tsetsekos et DeFusco [1990]), aboutissent à une relation non
significative entre concentration-et-rendement. Autrement dit, ils n’obtiennent pas une relation négative.
Par conséquent, s’il existe une relation entre le niveau de concentration de la propriété et rendement, nous
pouvons conclure qu’elle devrait être positive.
Notre étude débute par une présentation de la littérature sur le phénomène de infrequent trading
au Canada, suivi d’une revue des écrits sur la relation contrôle-performance. Ensuite, nous présentons la
méthodologie de Booth et Smith sur laquelle se basera notre étude empirique. L’analyse de la relation
entre la structure de l’actionnariat et la performance boursière fera ainsi l’objet de la deuxième section. La
troisième partie sera consacrée à l’interprétation des résultats de notre recherche empirique.
TNS et performance au CanadaDès la fin des années 1970, les chercheurs ont pris conscience du phénomène de infrequent trading
et ont effectué des recherches pour évaluer la sévérité de ce problème.5 Au Canada, les premières
5 Pour corriger le bêta biaisé obtenu par la méthode des moindres carrées ordinaires, Scholes et Williams [1977], et Dimson [1979]ont développé deux techniques différentes. Cependant, Fowler, Rorke et Jog [1980] et plus récemment Bartholdy et Riding [1994] ontcritiqué la capacité de ces techniques à contrôler le problème de infrequent trading. Ils montrent que le bêta estimé par la méthode desmoindres carrés ordinaires est plus valable, étant un estimateur plus précis et plus fiable (à cause de la variance) que celui calculé à l’aide del’une des deux techniques. Selon Griffiths [1993], «no one method has been shown to be superior to all the others».
7
recherches sur le problème de TNS ont été réalisées par Fowler, Rorke et Jog [1979, 1980, 1981, 1983].
En utilisant une base de données contenant moins de titres que le TSE/Western database, celle du FRI
(Financial Research Institute), ces auteurs ont analysé l'historique des transactions de toutes les actions
listées sur le TSE pour la période s'écoulant entre janvier 1970 et décembre 1979. Au total, 2107 titres ont
été identifiés. Pour mettre en évidence le problème de liquidité et la faible fréquence de transactions, il ont
subdivisé en trois catégories les actions cotées sur le TSE.6 Ils trouvent que seulement 5.3% des actions
inscrites à la Bourse de Toronto ont un marché actif (Fat); 35.3% sont modestement échangées
(Moderate), alors que 59.4% sont peu liquides: autrement dit, ils font l’objet d’un problème de TNS. En
ce qui concerne le TSE 300, les auteurs trouvent que seulement 20% des actions faisant partie de l’indice
peuvent être considérées «fat», 74% sont modestement négociées, et 6% présentent un problème de TNS
parce qu’il n’y aucune transaction sur ces titres pendant un ou plusieurs mois. Certes, l’indice TSE 300 est
moins touché par ce phénomène que l’ensemble des titres cotés sur la Bourse de Toronto; quoique,
compte tenu de la définition de moderate securities avancée par Fowler et collab., en étant plus
catégorique, nous pouvons considérer que 95% des titres du TSE sont peu liquides, comparativement à
80% des actions faisant partie de l’indice du TSE 300. En un mot, le phénomène de TNS est plutôt la
règle que l’exception sur le TSE. Or, le Toronto Stock Exchange est la plus importante bourse au Canada
et la plus liquide. Donc, les autres bourses canadiennes doivent connaître des problèmes plus sérieux de
TNS.
Par comparaison, d'autres chercheurs ont examiné le degré de TNS sur les bourses américaines.
Ainsi, Foerster et Keim [1987] ont analysé les titres contenus dans le ruban CRSP entre 1972 et 1987, et
ont trouvé qu'en moyenne, dans une journée, seulement 1.6% des actions du NYSE, et 15.9% des actions
du AMEX ne sont pas négociés.
Rao et Lee-Sing [1995], d’Industrie Canada, ont récemment effectué une étude empirique sur la
relation structure de régie interne - performance de l’entreprise au Canada et aux États-Unis. En tirant
des informations de Disclosure, ils ont créé une base de donnée constituée de 766 sociétés canadiennes et
6 «Fat securities,»des actions qui sont toujours négociées durant la dernière journée d’une période (une période correspond à unmois) couverte par l’étude. «moderate securities,» les actions qui sont négociées au moins une fois durant un mois, sans nécessairement quecette transaction ait lieu le dernier jour du mois ; et «infrequent securities» qui correspond aux actions qui ne sont pas négociées au coursd’un ou plusieurs mois.
8
3000 américaines. Dans une première étape, ils ont classé les échantillons des deux pays dans trois
catégories selon le niveau de concentration de la propriété: les sociétés à capital diffus, les firmes
caractérisées par un contrôle effectif et les entreprises faisant l’objet d’un contrôle légal.. Pour chaque
groupe, ils ont calculé le taux de rendement moyen sur le capital-actions (ROE) et le taux de rendement
sur les actifs (ROA) - sur une période de cinq ans, entre 1988 et 1993. Il ne semble pas y avoir de relation
entre la performance et le degré de concentration des entreprises canadiennes, puisque les sociétés à capital
dispersé et les firmes ayant un investisseur détenant 50% ou plus des actions affichent le même rendement
sur les fonds propres, de même qu’un rendement égal sur les actifs. Par contre, dans le cas des entreprises
américaines, on observe que la performance est négativement reliée à la structure de contrôle. En effet,
lorsque la concentration augmente, les deux indicateurs comptables diminuent.
Dans une deuxième étape, Rao et Lee-Sing ont étudié la relation entre la régie d’entreprise et
rendement à l’aide de régressions multiples en contrôlant pour l’effet de taille et l’effet d’industrie. Parmi
les variables explicatives retenues − pertinentes pour notre étude − figuraient la structure de contrôle (à
propriété dispersée, contrôle effectif ou légal), le pourcentage des actions détenues par les initiés et le
niveau de détention des investisseurs institutionnels. Suite à l’analyse de régression pour l’échantillon
canadien (n=459), ils concluent que la structure de propriété, le niveau de détention des actions par les
initiés et la propriété institutionnelle semblent être des variables qui n’ont aucun effet sur le rendement de
l’entreprise mesuré par le ROE et le ROA. Quant à l’échantillon américain (n=1357), Rao et Lee-Sing
observent un lien significatif entre un niveau élevé de propriété par des initiés (respectivement un niveau
élevé de propriété institutionnelle) et une bonne performance d’ensemble de la firme. Toutefois, ils
obtiennent une corrélation négative et significative entre la variable structure de contrôle et la rentabilité:
c’est-à-dire que les firmes à propriété dispersée ou faisant l’objet d’un contrôle effectif semblent être plus
performantes que les sociétés qui ont un actionnaire majoritaire (50% et plus).
Jog et Turpule [1995] ont étudié la relation entre le contrôle et le rendement au Canada en se
basant sur les entreprises du TSE300. Cependant, ils ont éliminé de leur échantillon les institutions
bancaires ainsi que les sociétés de services publiques, parce que − par la loi − les banques à charte
canadiennes sont à propriété dispersée alors que les entreprises de services publics sont réglementées par
les gouvernements provinciaux et fédéral. Leur période d’étude s’étend entre 1978 et 1991, soit sur 14
ans. Étant donné qu’à chaque année, l’indice du TSE300 fait l’objet de radiations et de nouvelles
inscriptions, la taille de l’échantillon n’est pas stable dans le temps: le nombre de titres varie entre 236 et
9
264. Jog et Tulpule ont créé deux sous-échantillons distincts: entreprises manufacturières et entreprises
non manufacturières. Pour quantifier la structure de propriété, ils se servent du «public float» comme
instrument de mesure.7 Les auteurs ont classé les firmes, de chaque sous-échantillon, par ordre croissant
de concentration de la propriété (c’est-à-dire par ordre décroissant du pourcentage des actions
«flottantes») pour former 4 portefeuilles: le premier quartile étant à propriété dispersée, le quatrième
quartile étant à propriété concentrée. Ils ont recours à deux méthodes distinctes pour l’évaluation du
rendement des entreprises. Dans un premier temps, ils utilisent comme indice de performance le
rendement mensuel boursier (tiré de la base TSE/Western). Les rendements sont calculés de deux façons:
en formant des portefeuilles équi-pondérés et des portefeuilles pondérés d’après la capitalisation boursière.
Ils calculent la performance relative de chaque portefeuille à l’aide de l’indice de Sharpe. Ils obtiennent des
rendements plus élevés pour le troisième quartile (concentration modérément élevée). Toutefois, en
subdivisant la période d’étude en trois sous-période (1978-1981, 1982-1986, 1987-1991), Jog et Tulpule
constatent que la relation contrôle-rendement est instable dans le temps. Ce qui les amènent à remettre en
question les résultats des recheches antérieures basées sur des données transversales comptables.
Dans un deuxième temps, ils évaluent la performance du sous-échantillon comprenant les
entreprises du secteur manufacturier à l’aide de mesures de rendement comptables: entre autres, le
rendement sur le capital-actions (ROE), le rendement sur les actifs (ROA), le ratio de la valeur marchande
à la valeur comptable (comme approximation du ratio Q de Tobin, fréquemment utilisé dans les études
américaines). Les données comptables sont issues de Stock Guide et ne sont disponibles que pour la
période 1988-1991. Ils n’observent aucun lien significatif entre les mesures de performance comptables et
la structure de contrôle.
Analyse du problème de TNS sur le TSEUne façon d’aborder, d’évaluer le problème des fréquences irrégulières de transactions sur le TSE
serait d’analyser les «missing returns» d’un échantillon de titres du TSE en fonction de la structure de
l’actionnariat et de la capitalisation boursière. Autrement dit, on cherche à déterminer si ce sont les
sociétés dont la propriété est concentrée et/ou de petite taille (exprimé par la valeur marchande des actions
en circulation) qui font bel et bien l’objet de TNS .
7 Le «public float» représente les actions «flottantes», c’est-à-dire celles qui sont en circulation sur le marché boursier etnégociables. Cette information est disponible dans la revue de la bourse de Toronto, et a été recueillie au 31 décembre de chaque année.
10
Pour ce faire, nous avons retenu un échantillon de 614 entreprises pour l’année 1993 (à partir de
Stock Guide et TSE/Western). Nous avons, dans une première étape, classer les titres par ordre
décroissant de concentration de la propriété (mesuré par l’indice de Halfindahl) afin de les répartir dans 10
portefeuilles de taille égale: le portefeuille P1 comprenant les actions dont la propriété est la plus
concentrée et, à l’autre extrême, P10 est uniquement constitué de titres dont la propriété est dispersée. En
deuxième étape, nous avons repris le même échantillon et classé les actions par ordre croissant de
capitalisation boursière (calculée en début de période, soit au 31 décembre 1992) afin de former 10
portefeuilles stratifiés selon la valeur marchande (VM1 à VM10). Dans une troisième étape, nous avons
calculé le nombre de rendements mensuels manquants pour chaque titre (au cours de l’année 1993) à partir
des données de la base TSE/Western. Enfin, nous avons monté un tableau sous forme d’une matrice ‘‘10 ×
10’’, qui est le résultat de l’intersection des portefeuilles (P1..P10) et (VM1..VM10). Les données dans
chacune des cellules du tableau 8 représentent le nombre d’observations et le nombre moyen de
rendements manquants.8
L’analyse primaire des résultats du tableau 8 révèle que, en moyenne, les ‘‘missing returns’’
augmentent graduellement avec le degré de concentration de la structure de l’actionnariat; il en est de
même avec le niveau de capitalisation boursière. Les titres de petite capitalisation à propriété concentrée
semblent être les plus touchées par le problème de TNS . Ainsi, les actions faisant partie des cellules (P1,
VM1), (P1,VM2), (P1,VM3), (P2, VM1), ..., (P2, VM3) sont peu susceptibles de faire l’objet de
transactions en fin de mois. Par ailleurs, notons qu’à partir d’un certain seuil (soit, à partir de VM8), les
titres à grande capitalisation boursière ne semblent pas afficher des observations manquantes et ce, quelque
soit le degré de concentration de la propriété.
8 Nous fournissons des détails additionnels sur la construction de l’échantillon dans la section suivante.
11
TABLEAU 8
Concentration, taille et rend ements ma nquants
STRUCTURE DE PROPRIETEConcentré Diffus
TAILLE P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 Moyenne
VM1 3(a) 4 7 8 11 7 9 7 2 3Petites cap. 11,7(b) 9,5 7,1 8,6 5 4,6 4,7 5,1 2,5 0 5,88
VM2 5 8 3 7 10 6 4 6 6 612 5,9 5,3 2,1 3,3 5,3 5,3 2,8 3,4 0,8 4,62
VM3 7 5 5 5 5 9 11 5 6 39,4 7,4 7 0,2 3,4 3,2 1,1 0,4 0 0 3,21
VM4 5 9 8 6 7 5 5 8 7 16 3,9 5,4 6 1,4 2,6 1,8 0,6 0,6 2 3,03
VM5 6 3 9 5 5 9 5 4 10 58,3 8 2,2 3,8 1,6 0,2 2,2 0 0,2 0 2,65
VM6 6 9 5 7 6 7 7 6 4 46,7 3,4 3,8 2,6 1,7 1,7 1,4 0,5 0,8 1 2,36
VM7 8 4 8 5 6 3 7 6 7 76,6 6,8 1,4 1 2,7 0 1,1 0 0,7 0 2,03
VM8 3 6 6 6 3 5 8 8 8 80 1,5 0,7 0,2 0,7 1 0,5 0 0,3 0 0,49
VM9 3 9 7 7 2 8 2 7 6 101,3 0,4 0,7 0,6 0 0 0 0 0 0 0,30
VM10 15 4 3 5 6 2 3 4 5 18Grandes cap. 0,5 3 0 0 0 0 0,3 1,3 0 0 0,51
Moyenne 6,25 4,98 3,36 2,51 1,98 1,86 1,84 1,07 0,85 0,38
(a) Nombre d’observations(b) Moyenne arithmétique du nombre de rendements manquant N = 614 (pour l’année 1993)
Pour faire une analyse plus rigoureuse, d’une part, de la relation capitalisation boursière-TNS et
d’autre part, de la relation structure de propriété-TNS, nous avons effectué deux régressions linéaires sur
ces variables. Les résultats sont présentés au tableau 9 et sur la figure 1.
12
TABLEAU 9
Régression #1:‘‘missing returns’’ sur taille
Régression #2:‘‘missing returns’’ sur concentration
Y = Nombre moyen de ‘‘missing returns’’
X = portefeuille VMi
Y = -0,5785 Taille + 5,69
Écart-type (Taille) = 0,05763
Écart-type (Constante) = 0,5234
R² = 0,9264
N = 10
Y = Nombre moyen de ‘‘missing returns’’
X = portefeuille Pi
Y = -0,5777 Concentration + 5,6853
Écart-type (Concentration) = 0,07584
Écart-type (Constante) = 0,6888
R² = 0,8788
N = 10
Tout d’abord, notons que sur le graphique les droites de régressions se confondent: en effet, les
deux régressions ressortent des équations presque identiques. La pente étant la même (-0,578), une
variation unitaire de la taille a le même effet qu’une variation unitaire du degré de concentration de la
propriété sur le nombre moyen de rendements manquant.
FIGURE 1
Structure de proprié té , ta i lle e t nom bre m oye n d'obse rva tions m a nquante s
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Po rte fe uille
Nom
bre
moy
en d
'obs
erva
tions
man
quan
tes
Concentration Taille Linear (Concentration) Linear (Taille)
ConcentréPetite taille
DiffusGrande taille
13
Données et méthodologieLe but de notre recherche empirique est de vérifier l'existence d'une relation entre la structure de
l'actionnariat et la performance boursière des firmes inscrites à la Bourse de Toronto (TSE). Notre étude
se différencie de celle de Jog et Turpule [1995] par la taille élargie de notre échantillon et par l’utilisation
d’une méthodologie qui tient compte explicitement des biais potentiels associées avec des TNS. Mais, tout
d’abord, nous allons analyser plus en détail l’ampleur du problème de TNS sur le TSE afin de vérifier si les
entreprises à propriété concentrée, tout comme les firmes à petite capitalisation, font bel et bien l’objet de
TNS. Ensuite, nous allons appliquer à notre étude la méthodologie que Booth et Smith [1985] ont utilisé
pour vérifier l'effet de taille aux États-Unis. La méthode des «errors-in-variables» proposée par ces auteurs
semble être appropriée à l’analyse de la relation structure de l'actionnariat-performance boursière, car elle
tient compte du problème de TNS .
Ainsi, l'objet de cette partie empirique est de rejeter les deux hypothèses nulles suivantes:
• Ho1: la structure de l’actionnariat définie par la présence ou l’absence de blocs internes et/ou externes
n’a pas d’influence sur la liquidité et la fréquence de transactions d’un titre.
• Ho2: la structure de l'actionnariat définie par la présence ou l'absence de blocs internes et/ou externes n'a
pas d'influence sur les rendements boursiers, après ajustement pour le problème de TNS .
Les données sur la structure de l'actionnariat Dans la rubrique «Principal Shareholders» des Corporate Profiles de la banque de données Ratio
(Stock Guide), nous pouvons trouver l’information sur la structure de propriété des sociétés publiques
canadiennes. Ces informations sont tirées des circulaires requises par la Commission des Valeurs
Mobilières. Sur une base annuelle, cette source mentionne tout détenteur de plus de 10% des actions
votantes de toutes les sociétés listées à la Bourse de Toronto. Cependant, lorsqu’un actionnaire a un statut
d'initié, Ratio fournit l'information même si le bloc d’actions en question est inférieur à 10% − tout en étant
supérieur ou égal à 1%. L’examen de ces données révèle que les sociétés canadiennes ont au plus 5
principaux actionnaires; toutefois ce nombre peut exceptionnellement augmenter jusqu’à 7 détenteurs de
blocs d’actions.
Nous n’avions à notre disposition que les versions de 1990-1995 de Ratio. Ainsi, pour chacune des
années, nous avons monté une base de donnée sur la structure de l’actionnariat des sociétés canadiennes en
collectant manuellement l’information relative à l’identité et au pourcentage des droits de vote détenus par
14
les principaux actionnaires à partir de Ratio. Pour construire nos échantillons annuels, nous avons procédé
de la manière suivante:
• Évidemment, tout d’abord, nous n’avons retenu que les firmes pour lesquelles l’information sur la
structure de propriété était disponible.
• Étant donné que notre étude se veut canadienne, nous avons éliminé de notre échantillon toutes les
sociétés étrangères en se basant sur l’adresse du siège social qui est disponible dans le Corporate
Profile. En cas d’omission, nous nous sommes référés à la base TSE/Western qui indique pour chaque
compagnie si elle est «canadian based» ou pas.
• Nous avons éliminé les firmes dont seules les actions privilégiées étaient cotées.
• Nous avons éliminé les fonds d’investissements à capital fixe (les fonds mutuels).
• Nous n’avons pas retenu les sociétés à droit de vote multiple, parce que Ratio ne fournit qu’une
information agrégée − actions à droite de vote multiple et actions à droit de vote subordonnée
confondues − sur les droits de vote. Également, Nous n’avons pas retenu les sociétés dont seules les
actions non votantes sont cotés en bourse et dont la propriété des actions votantes est concentrée entre
les mains d’un ou plusieurs actionnaires principaux.
Pour s'assurer de l'exactitude de nos informations sur la structure de l’actionnariat, nous avons
confronté les données, pour la plupart des entreprises faisant partie de notre échantillon, issues de la base
Ratio avec celles fournies par les fiches jaunes du Financial Post. Règle générale, nous n’avons pas trouvé
de discordances entre ces deux sources d’information. Notons que les données de Ratio présentent
l'avantage de faire état, en plus des actions détenues directement par un investisseur, des détentions
indirectes. Ainsi un investisseur qui détient un bloc d’actions d’une firme à son propre compte, peut
également posséder un autre bloc d’actions de cette même société par l’intermédiaire d’une filiale qu’il
contrôle: dans ce cas, ces deux blocs de propriété ne représentent en réalité qu’un seul. De plus, dans
Ratio, on retrouve plus d’informations sur les initiés qui détiennent un faible pourcentage des d’actions de
la firme. En effet, souvent, le Financial Post omet la participation des initiés lorsque celle-ci est minime
(de 1% à 5%). Quant à Ratio, comme nous l’avons mentionné ci-dessus, non seulement elle fournit
l’information sur la détention d’actions par les initiés même s’il s’agit d’un pourcentage minime, mais aussi
nous donne un total (en considérant, le cas échéant, les initiés comme un seul bloc d’actionnaires).
15
Exceptionnellement, certaines informations du Financial Post sur la structure de propriété −
lorsqu’elles étaient disponibles − ont été utilisées pour les quelques observations qui étaient absentes dans
Ratio pour une année en particulier. Le échantillon final pour chaque année est donnée dans le Tableau 7.
TABLEAU 7
Année Taille de l’échantillon final
1990 N = 510
1991 N = 560
1992 N = 576
1993 N = 614
1994 N = 617
1995 N = 651
Les données sur les rendements boursiers Nous avons tiré les informations sur les rendements boursiers à partir du TSE/Western Database.
Nous allons travailler avec les rendements mensuels. Suite à l’extraction des données sur les rendements
mensuels des actions faisant partie de nos échantillons, nous avons remarqué l’envergure du problème
d’observations manquantes. Pour la majorité des titres faisant partie de nos échantillons, les rendements
mensuels n’ont pas été calculés par TSE/Western − et ce, sur plusieurs mois − parce qu’aucune transaction
n’a eu lieu sur ces titres le dernier jour du mois en question ou du mois précédent (ce que Fowler et coll.
surnomment ‘‘moderate’’ ou ‘‘infrequent securities’’). Ce qui reflète le problème de TNS sur le TSE.
Ainsi, TSE/Western ne calcule pas le rendement mensuel d’un titre lorsque ce titre n’a pas été négocié à la
fin du mois en question et/ou à la fin du mois précédent.
Constitution des portefeuilles Nous avons regroupé les titres du TSE de notre échantillon final dans 10 portefeuilles en fonction
du degré de concentration de la propriété des actions. Le premier décile représente les entreprises du TSE
dont la structure de l'actionnariat est la plus concentrée, tandis que le dernier décile contient les sociétés à
capital dispersé.
Pour tenir compte des changements qui ont éventuellement lieu dans la structure de propriété des
sociétés d’une année à l’autre, nous avons recomposé nos portefeuilles au début de chacune des années de
notre période d’étude. De cette façon, une firme faisant partie d’un décile au cours d’une année fera
probablement partie d’un autre décile l’année suivante − suite à des changements survenus dans sa
16
structure de propriété. Nous avons donc supposé que la structure de l’actionnariat est stable sur une
base annuelle. Cette hypothèse semble être acceptable et réaliste, puisque très peu de firmes subissent
des changements significatifs dans leur structure de propriété au cours d’une même année, voire
d’une année à l’autre.
Il existe plusieurs façons de mesurer la concentration. Nous avons utilisé la mesure de Herfindahl.
Comme nous l’avons précisé auparavant, à l’exception de quelques firmes qui possèdent six ou sept
principaux actionnaires, les données de Ratio nous indiquent que les entreprises canadiennes semblent
avoir, au plus, cinq détenteurs de blocs d’actions. En mesurant le degré de concentration de la propriété
d’une société, nous ne ferons donc pas de distinction entre initiés (officiers et directeurs) ou investisseurs
externes. Pour chaque périodes couverte, nous avons procédé de la manière suivante pour générer nos
portefeuilles:
• Nous avons calculé la mesure de Herfindahl pour chaque firme.
• Nous avons classé les titres par ordre décroissant de Herfindahl, c’est-à-dire du plus concentré au moins
concentré.
• Nous avons formé 10 portefeuilles de tailles égales: le premier décile représentant les entreprisesdont la propriété est la plus concentrée, le dernier décile comprenant les firmes à propriétédispersée. Selon l’année, le nombre de titres par portefeuille varie entre 50 et 60.
17
Calcul des rendements des portefeuilles Nous disposons donc de 10 portefeuilles recomposés en début de chaque période. Nous voulons à
présent calculer les rendements mensuels de nos portefeuilles pour les 72 mois s’étalant entre janvier 1990
et décembre 1995. La pondération des titres dans chaque portefeuille sera basée sur la capitalisation
boursière en début de période. A priori, le calcul des rendements mensuels des portefeuilles nous pose un
problème, car − comme nous l’avons mentionné auparavant − plusieurs rendements mensuels de nos titres
ne sont pas disponibles. En effet, le TSE/Western ne calcule pas le rendement mensuel d’un titre pour un
mois donné si ce dernier n’a pas fait l’objet de transactions à la fin du mois en question et/ou à la fin du
mois précédent.
Pour contourner ce problème, nous avons utilisée deux procedures :
• recomposer nos portefeuilles au début de chaque mois, et ainsi nous n’avons retenu que les titres dont
le rendement mensuel est observable pour le mois en question dans le calcul du rendement du
portefeuille. Par conséquent, le nombre de titres effectif (c’est-à-dire après élimination des actions non
négociées à la fin d’un mois) dans chaque portefeuille fut inférieur au nombre initial d’actions ; et
• calculer le rendement implicite par le biais de l’écart bid-ask fourni par TSE avec considération explicite
des dividendes en espèce, en action et des fractionnements d’action. Ceci est une procédure manuelle
étant donné que TSE ne fournit pas les rendements implicites calculable à l’aide de l’écart bid-ask.
Les résultats reportés sont ceux obtenus avec la dernière procédure. Les résultats sur les rendements des
portefeuilles obtenus avec les deux procédures sont quasiment identiques.
Rendements excédentaires, concentration et nonynchronous trading : laméthodologie de Booth et Smith
Constatant que les erreurs dans l’estimation des variables dues au phénomène de TNS et à
l’utilisation d’un portefeuille de marché non optimal constituent un problème majeur pour la recherche en
finance, Booth et Smith [1985] ont développé une méthode («errors-in-variables methodology») qui
permet de calculer un intervalle qui délimitera la valeur réelle des coefficients de régression α et β, lorsque
les données sont sujets à l’une des deux sources de problèmes, ou les deux à la fois. Ainsi, l’objectif de
Booth et Smith était d’avancer une solution à la critique de Roll sur la validité des études empiriques sur
l’effet de taille.
18
Les auteurs présentent une technique simple pour évaluer si les résultats d’une étude empirique
sont attribuables ou pas à une erreur de mesure. Il s’agit de la méthode de régression directe et inverse
(«direct and reverse regression method») qui permet d’estimer un intervalle qui contiendra la valeur réelle
d’un coefficient.
Lorsqu’on fait face à un problème de TNS et/ou de benchmark error (indice de marché non
optimal), les variables indépendantes et dépendantes sont susceptibles d’être mesurées avec erreur. Par
conséquent le bêta d’un titre calculé par la méthode des moindres carrés ordinaires risque d’être biaisé.
Voici comment Booth et Smith proposent d’estimer le bêta réel, soient:
Rp = (rp + u)
Rp = rendement observé du portefeuille d'actions p
rp = rendement réel du portefeuille d'actions p
u = terme d'erreur
Rm = (rm + v)
Rm = rendement observé du portefeuille de marché
rm = rendement réel du portefeuille de marché
v = terme d'erreur
Alors:
( ) ( ) ( ) ( )σ σ σ σR R r r r u u up p p p p, , , ,= + +2
( ) ( ) ( ) ( )σ σ σ σR R r r r v v vm m m m m, , , ,= + +2
( ) ( ) ( ) ( ) ( )σ σ σ σ σR R r r r v r u u vp m p m p m, , , , ,= + + +
19
La régression directe de Rp sur Rm donne l’estimé suivant du bêta:
( )( )
( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )β
σσ
σ σ σ σσ σ σ
D p m
m m
p m p m
m m m
R R
R R
r r r v r u u v
r r r v v v= =
+ + ++ +
,
,
, , , ,
, , ,2
La régression inverse de Rm sur Rp donne l’estimé suivant du bêta:
( )( )
( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( )β
σ
σ
σ σ σ
σ σ σ σR p p
p m
p p p
p m p m
R R
R R
r r r u u u
r r r v r u u v= =
+ +
+ + +
,
,
, , ,
, , , ,
2
Si nous pouvons poser l’hypothèse que:
( ) ( ) ( ) ( ) ( )σ σ σ σ σr u r v r v r u u vp m p m, , , , ,= = = = = 0
Sous ces conditions:
( )( ) ( )
( ) ( )( )β
σσ σ
βσ σ
σβD p m
m m
p p
p m
Rr r
r r v v
r r u u
r r=
+≤ ≤
+=
,
, ,*
, ,
,
Où β* est le vrai coefficient qui est supposé être de signe positif.
Les auteurs montrent que cette même méthode s’applique pour le calcul d’un intervalle qui
délimite la vraie valeur de l’ordonnée à l’origine, α*. Or, le potentiel de la méthode de régression directe et
inverse de permettre de calculer un intervalle pour α * est particulièrement intéressant pour la recherche en
finance, puisque α* est une mesure des rendements anormaux. Ainsi, si les deux estimés de α* obtenus à
l’aide de la méthode de régression directe et inverse sont de signe positif, cela nous permet de conclure que
la vraie valeur de alpha est positive. Autrement dit, le rendement anormal observé ne peut être attribué à
un problème de TNS ou de benchmark error.
Quant à Booth et Smith, ils appliquent cette méthode pour vérifier si l’effet de taille subsiste après
avoir tenu compte des problèmes de TNS et de benchmark error. En ce sens, la méthode des régressions
directe et inverse serait donc une alternative aux efforts de Banz [1981] et Reinganum [1982] pour tenir
compte de la critique de Roll sur l’interprétation de l’effet de taille.
20
Suivant la méthodologie de Booth et Smith (décrite dans la section 1.4.), nous avons calculé deux
intervalles qui délimitent respectivement la valeur «réelle» du rendement excédentaire (alpha ou α*) réalisé
par chacun de nos portefeuilles, ainsi que la valeur «réelle» du risque systématique de chaque portefeuille
(bêta ou β* ). La valeur «réelle» de alpha sera délimitée par αD et αR, alors que la valeur «réelle» de bêta
sera comprise entre βD et βR.
Nous avons estimé la valeur de ces coefficients en effectuant les régressions suivantes qui sont
basées sur le modèle du CAPM:
( ) ( )R R R R ep f t
D Dm f t t
D− = + − +α β (1)
( ) ( )R R a b R R em f t p p p f t tR− = + − + (2)
avec p = 1, 2, ..., 10.
et: α Rp pa b= −
β Rpb= 1
Pour un portefeuille donné, nous pourrons vérifier la présence de rendements anormaux lorsque les
deux coefficients estimés (αD et αR ) sont positifs et significativement différents de zéro. Dans ce cas, la
«vraie» valeur du coefficient alpha est positive, puisqu’elle est fait partie de l’intervalle formé par αD et αR.
En ce qui concerne la «vraie» valeur du bêta de chaque portefeuille, le coefficient βR (estimé à
l’aide de la méthode de régression inverse) servira de borne supérieure pour tenir compte du problème de
TNS ou de benchmark error, alors que le coefficient βD (obtenu à partir de la méthode − de régression
directe − des moindres carrés ordinaires), représentera la borne inférieure de l’intervalle.
Les rendements mensuels du marché (Rm) sont calculés en travaillant avec plusieurs indices de marché
issus de la base TSE/Western: «CFMRS equally-weighted» (CFMRS comprend tous les titres de la base,
soit tous les titres cotés sur le TSE), «CFMRS value-weighted», «CFMRS value-weighted» et obligations
21
gouvernementales long-terme. Le taux sans risque (Rf) est mesuré par le taux de rendement mensuel des
Bons du Trésor canadiens dont l'échéance est de 91 jours.
Par ailleurs, nous avons également calculé le bêta de chacun de nos portefeuilles selon les
méthodes de Dimson d’une part, et celle de Scholes & William d’autre part (conf. section 1.1). Comme
nous l’avons précisé dans la revue de littérature, ces deux méthodes devraient permettre au risque
systématique de s’ajuster au problème des fréquences irrégulières de transactions.
Analyse et interprétation des résultatsLes résultats des régressions directes et inverses sont présentés dans le tableau 13. En analysant les
coefficients alphas directs et inverses nous constatons qu’il ne semble pas y avoir un «effet de
concentration», puisque les portefeuilles P1 et P2 dont la propriété est la plus concentrée affichent des
rendements anormaux négatifs: -0,0015 et -0,0013 pour P1 et de -0,0040 et -0,0038 pour P2, alors que les
coefficients alphas du portefeuille P10 à propriété dispersée sont positifs (0,0011 et 0,0012). Notons que
seulement les rendements excédentaires de P4 et P7 sont significativement différents de zéro: les autres
coefficients ne sont significatifs ni à 5% ni à 10% −contrairement à Booth et Smith qui ont obtenu des
rendements anormaux significatifs pour l’effet de taille. Certes, si nous avions plus d’observations
par portefeuille, nos résultats pourraient être significatifs.
Dans l’ensemble, nos résultats ne permettent pas de déceler une relation linéaire entre la structure
de l’actionnariat et les rendements, puisque entre P1 et P10 les rendements excédentaires ne suivent
aucune tendance claire. De plus, le décile qui affiche la meilleure performance est le portefeuille P4 qui
peut être considéré comme un portefeuille de concentration moyenne (0,0075 et 0,0078), suivi du
portefeuille P8, décile plutôt à capital diffus, avec un alpha qui oscille entre 0,0063 et 0,0061.
22
TABLEAU 13RÉSULTATS DES RÉGRESSIONS DIRECTES ET INVERSESIndice de marché pondéré d’après la capitalisation boursière
Alpha Alpha Bêta Bêta Bêta Bêtadirect Inverse R**2 Direct inverse Dimson S&W
ConcentréP1 -0,0015 -0,0013 0,635 0,828 ** 1,304 ** 0,773 0,699P2 -0,0040 -0,0038 0,705 0,956 ** 1,356 ** 0,908 0,837P3 -0,0062 -0,0057 0,433 0,867 ** 2,004 ** 0,625 0,518P4 0,0075 ** 0,0078 * 0,600 1,043 ** 1,739 ** 1,010 0,916P5 -0,0004 -0,0001 0,582 0,995 ** 1,710 ** 0,814 0,705P6 0,0027 0,0032 0,527 1,155 ** 2,192 ** 1,109 1,020P7 -0,0064 ** -0,0061 * 0,606 0,821 ** 1,355 ** 0,783 0,715P8 0,0063 0,0069 0,524 1,150 ** 2,196 ** 1,134 1,033P9 -0,0014 -0,0011 0,694 1,120 ** 1,614 ** 1,110 1,022P10 0,0011 0,0012 0,802 0,976 ** 1,217 ** 1,116 1,059Diffus
Tout comme Banz avait procédé pour vérifier si l’effet de taille persiste quelque soit l’indice de
marché utilisé, nous avons repris nos calculs en remplaçant l’indice du CFMRS (comprenant tous les titres
du TSE) pondéré d’après la capitalisation boursière par l’indice du CFMRS équi-pondéré, de même
qu’une combinaison de l’indice CFMRS-valeur-marchande et l’indice des obligations gouvernementales à
long terme. Nous constatons que le choix de l’indice de marché n’affecte pas les résultats obtenus
initialement. Dans tous les cas, nous ne sommes pas en mesure d’identifier un rapport ou un lien significatif
entre le degré de concentration de la propriété, défini par la présence ou l’absence de blocs internes et/ou
externes, et la performance mesurée par les rendements excédentaires.
Nous avons estimé les bêtas de nos portefeuilles d’après quatre méthodes (conf. tableau 13): la
méthode des moindres carrés ordinaires (ou méthode directe), méthode de régression inverse, méthode de
Dimson et celle de Scholes & William. En analysant nos résultats, aucune tendance particulière ne semble
se manifester et ce, quelque soit la technique d’estimation retenue. De façon générale, les bêtas des
portefeuilles comprenant les firmes à propriété concentrée, donc plus susceptibles de faire l’objet de TNS ,
ne sont pas nécessairement supérieurs à ceux des portefeuilles de titres à propriété dispersée. De plus,
notons que le bêta du portefeuille-concentré P1 est en tout temps inférieur à celui du portefeuille-diffus
P10, sauf avec la méthode de régression inverse. Par ailleurs, les estimés de bêta obtenus par le biais de
cette dernière méthode sont systématiquement les plus élevés, comparativement aux autres techniques.
Les estimés obtenues par la méthode de régression inverse pourraient servir de borne supérieure pour les
«valeurs réelles» de bêta.
23
Puisque les portefeuilles composés de firmes à propriété concentrée sont plus susceptibles de faire
l’objet d’un problème de fréquence irrégulière de transactions − i.e. les bêtas de ces portefeuilles estimés
par la méthode des moindres carrés ordinaires seraient sous-évalués −, les méthodes d’estimation de
Dimson et de Scholes & William devraient en principe corriger à la hausse le biais induit par le phénomène
de TNS. Or, les estimés calculés à l’aide de ces deux techniques d’ajustement nous donnent des valeurs de
bêta qui sont plutôt inférieures ou égales à celles obtenues par la méthode directe dans le cas des
portefeuilles-concentrés, et des valeurs plutôt supérieures ou égales pour les portefeuilles-dispersés. Dans
tous les cas, il ne semble pas y avoir d’écarts significatifs entre les bêtas directs d’une part, et les bêtas de
Dimson et de Scholes & Williams d’autre part.
ConclusionNos résultats empiriques ne permettent pas de conclure que les sociétés canadiennes à propriété
concentrée sont plus performantes que les firmes à propriété dispersée, ou vice-versa. Il ne semble pas y
avoir de relation linéaire entre la structure de l’actionnariat et la performance boursière. Du moins, notre
étude ne permet pas de ressortir un rapport entre le degré de concentration de la propriété et le rendement
boursier. Nos résultats seraient donc compatibles avec la thèse de neutralité. Par ailleurs, même si nous
avons utilisé une méthodologie qui est différente de celles de Rao et Lee-Sing [1995] et Jog et Tulpule
[1995] à plusieurs égards, nous pouvons quand même affirmer que obtenons des résultats quelque peu
similaires sur la relation structure de l’actionnariat - performance.
En conclusion, une stratégie de placement qui consisterait à former un portefeuille comprenant
des actions de sociétés canadiennes dont la propriété est concentrée ne devrait pas nécessairement
‘‘battre’’ un portefeuille composé strictement de titres à propriété diffuse.
24
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Annexe A : Les cinq principales études sur la performance du rendementdu marché
Auteurs Méthodologie RésultatLloyd, Jaheraet Goldstein
(1986)
Mesure de performance: rendements mensuels tirés de Compustat.Mesures de concentration de la propriété:1) pourcentage des actions détenues par l’actionnaire principal;2) somme du pourcentage des actions détenues par les troisprincipaux actionnaires. (L’actionnaire principal peut être unindividu, une famille, une institution ou une coalition qui voterait enbloc − Disclosure II).Période: 1978-1981 (4 ans)Taille de l’échantillon: 779 titres (NYSE, AMEX, OTC)Nombre de portefeuilles: 10
Pas de relationsignificative entre lastructure de l’actionnariatet le rendement moyen desactions, avant et aprèsajustement pour l’effet detaille (−)
Kim, Lee etFrancis (1988)
Mesures de performance: rendements mensuels et rendementsmensuels excédentaires (alphas) tirés du CRSP.Mesure de concentration de la propriété: pourcentage des actionsdétenues par les initiés (directeurs, officiers et toute personne quiparticipe activement aux décisions de la firme − Value Line).Période: 1975-1978 (4 ans)Taille de l’échantillon: 157 (NYSE et AMEX)Nombre de portefeuilles: 4
Les actions à propriétéconcentrée ont unemeilleure performance queles titres à capital diffus.(+)
Tsetsekos etDeFusco(1990)
Mesures de performance: rendements mensuels et rendementsmensuels excédentaires issus du CRSP.Mesure de concentration de la propriété: pourcentage des actionsdétenues par les initiés (Value Line).Période: 1980-1984 (4 ans)Taille de l’échantillon: 818 (NYSE et AMEX)Nombre de portefeuilles: 10
Relation non significativeentre le degré deconcentration de lapropriété des actions etleur performance, avant etaprès ajustement pourl’effet de taille. (−)
Oswald etJahera (1991)
Mesures de performance: ROA, ROE, rendements mensuelsexcédentaires tirés du CRSP.Mesure de concentration de la propriété: pourcentage des actionsdétenues par les initiés (Value Line).Période: 1982-1987 (6 ans)Taille de l’échantillon: 645 (NYSE et AMEX)Nombre de portefeuilles: 25 (matrice 5 × 5: selon la taille et ledegré de concentration)
Relation significative entrele niveau de concentrationde la propriété et lesrendements excédentairesdes actions, aprèsajustement pour l’effet detaille. (+)
Hudson, Jaheraet Lloyd(1992)
Mesure de performance: rendements mensuels excédentaires issusdu CRSP.Mesure de concentration de la propriété: pourcentage des actionsdétenues par les initiés (Value Line).Période: 1982-1985 (4 ans)Taille de l’échantillon: 652 (NYSE et AMEX)Nombre de portefeuilles: 4
Relation significative entrele degré de concentrationde la propriété et lesrendements excédentaires.(+)