MÉMOIRE DE FIN D’ÉTUDES MBA Exécutif (10) Promotion 2008 « Etudes d’événements sur des opérations financières et d’acquisitions, et application aux cas de deux opérateurs de telecom Arabes Préparé par Serene Zawaydeh sous la direction de M. Alain Chevalier
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MÉMOIRE DE FIN D’ÉTUDES
MBA Exécutif (10) Promotion 2008
« Etudes d’événements sur des opérations financières et
d’acquisitions, et application aux cas de deux opérateurs
de telecom Arabes
Préparé par Serene Zawaydeh sous la direction de M. Alain Chevalier
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Remerciements
Je voudrais remercier l’ESA, l’Ambassade de France en Jordanie et le
Centre Culturel Français d’Amman, pour me donner la bourse, qui m’a
permis de réaliser mon objectif : Continuer mes études de
MBA Exécutif à l’ESA.
Je remercie les personnes qui m’ont fourni d’information nécessaire
pour la rédaction de ce mémoire.
Je remercie particulièrement mon tuteur, Professeur Alain Chevalier,
pour toutes les explications et pour me guider pendant ce travail.
Je dédie ce mémoire à ma famille, qui me supporte continuellement.
1.2 Plan du mémoire ............................................................................................................................. 11 1.3 Les principaux references ............................................................................................................... 12 1.4 La Problématique ........................................................................................................................... 13
2 Revue de Littérature .................................................................................................................... 15 2.1 Création de valeur .......................................................................................................................... 15 2.1.1 Le circuit financier de l’entreprise et création de valeur ............................................................ 15
2.1.2 Analyse historique et création de valeur .................................................................................... 16
2.1.3 Création de valeur pour l’acquéreur ou le cible ? ...................................................................... 16
2.2 Mesure de performance des opérations de croissance externe ....................................................... 17 2.2.1 Approche économique et comptable .......................................................................................... 18
2.2.2 Approche basée sur le cours boursier ........................................................................................ 20
2.3 Efficience des Marchés Financiers ................................................................................................. 21 2.3.1 Les trois formes d’efficience informationnelle .......................................................................... 22
2.3.2 Ajustement des prix suite aux annonces .................................................................................... 22
3 La Méthodologie : Etudes d’Evénements ................................................................................ 24 3.1.1 Division d’actions : Article fondateur des études d’événements ............................................... 25
3.1.2 Distribution de dividendes ......................................................................................................... 26
3.1.5 Intégration des modifications de risque ..................................................................................... 28
3.1.6 Développement des études d’événements .................................................................................. 29
3.1.7 Les anomalies saisonnières ........................................................................................................ 30
3.1.8 Efficience des Marchés Koweitien et Egyptien ......................................................................... 31
4 Implémentation de l’Etude d’Evénements ............................................................................... 33 4.1 Les étapes principales ..................................................................................................................... 33 4.2 Bêta ................................................................................................................................................ 40 4.2 Rentabilité Anormale ..................................................................................................................... 43
5 Etudes de Cas .......................................................................................................................... 47 5.2 Orascom Telecom Holding ............................................................................................................ 49 5.3 Résultats financières de Zain et Orascom ...................................................................................... 50 5.4 Dividende ....................................................................................................................................... 52 5.5 Kuwait Stock Exchange Index ....................................................................................................... 53 5.6 Egypte CASE 30 Indice ................................................................................................................. 54 5.6.1 Taux sans risque ......................................................................................................................... 54 5.7 Effet de 11 Septembre 2001 ........................................................................................................... 56
6 Les Ajusements ........................................................................................................................ 60 6.1.1 Dividende en Cash ..................................................................................................................... 60 6.1.2 Coefficients d’Ajustement ......................................................................................................... 61 6.1.3 Augmentation de Capital ........................................................................................................... 61
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6.1.3.1 Zain : Augmentation de capital par 100%, 16 Novembre 2005 ............................................ 62 6.1.3.2 Zain augmentation de capital 75%, 2 Décembre 2007 .......................................................... 63 6.1.4 Attribution d’actions gratuites ................................................................................................... 64 6.1.5 Division d’actions ...................................................................................................................... 66 6.1.6 Rachat d’actions ........................................................................................................................ 68
7 Discussion des Résultats ......................................................................................................... 69 7.1 Trois méthodes de calcul de la rentabilité anormale ...................................................................... 69 7.1.1 Les variables utilisés dans chaque modèle ................................................................................. 70 7.1.2 Différence entre les trois modèles .............................................................................................. 71 7.2 Rentabilité du titre et du marché .................................................................................................... 73 7.3 La rentabilité anormale ................................................................................................................... 76 7.3.1 P-value ....................................................................................................................................... 77
7.7 Comparaison des résultats des 3 méthodes .................................................................................. 107 7.8 Destruction de valeur ................................................................................................................... 108 7.9 Création de valeur ........................................................................................................................ 111 7.10 Test d’Efficience du Marché .................................................................................................... 115 7.11 Création de Valeur en Graphiques ........................................................................................... 127
8 Critiques et Limites de la Méthode ....................................................................................... 129 8.1 Les limites de la recherche .................................................................................................... 129 8.2 Les limites du MEDAF .......................................................................................................... 132 8.3 La stabilité de la volatilité .................................................................................................... 133
8.4 L’effet de la longueur de la fenêtre sur le risque .......................................................................... 134 8.5 Etude des Signaux Non Stationnaires .......................................................................................... 136 8.6 Pistes de recherche ....................................................................................................................... 137
Liste des Tableaux ................................................................................................................................. 152 Liste des Figures .................................................................................................................................... 153
Déclaration sur l’honneur ............................................................................................................ 157
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Abstract
Ce mémoire utilise la méthodologie d’étude d’événement pour rechercher la création de valeur de
45 annonces d’acquisitions et ventes des deux opérateurs de telecom Arabes : Zain et Orascom
Telecom Holding. L’étude d’événement est fondée sur la forme semi fort de l’hypothèse
d’efficience des marchés financiers.
Les études d’événements utilisent la rentabilité du titre au lieu du cours. Avant de calculer la
rentabilité, j’ai ajusté les cours et les dividendes pour opérations financières pour chaque
opérateur.
La distribution de dividendes est un levier de création de valeur pour les deux opérateurs. Les
résultats des études d’événements menés, sont plus favorables pour Zain, qui a une stratégie de
distribution de dividende en cash et en actions. Zain n’a pas d’annonces qui détruisent la valeur
avec les trois méthodes. Zain n’a pas d’annonces qui détruisent la valeur avec les trois méthodes.
Orascom a commencé à distribuer des dividendes en 2005, et cela a créé la valeur.
Dans l’analyse à court terme de l’étude d’événement, j’ai mesuré les rentabilités quotidiennes de
cours et du marché des deux opérateurs entre 2001 et 2008. J’ai utilisé l’indice général du marché
de la bourse de Koweït et l’indice de la bourse de Caire et Alexandrie. J’ai calculé rentabilité
anormale pour les 45 annonces étudiées en utilisant trois méthodes. Dans la première méthode, la
rentabilité anormale est la différence entre la rentabilité du cours et le marché. La deuxième
méthode est le modèle du marché, et le troisième modèle est le Modèle d’Equilibre des Actifs
Financiers (MEDAF).
Les résultats montrent la convergence entre le modèle simple de calcul de la rentabilité anormale
étant la différence entre la rentabilité du titre et du marché, et le MEDAF. J’ai déterminé la
rentabilité anormale de chaque annonce en utilisant trois méthodes. Avec une rentabilité
anormale positive, il y a création de valeur, tandis qu’une rentabilité anormale négative indique la
destruction de valeur. J’ai comparé la rentabilité anormale de l’annonce avec la rentabilité
anormale moyenne des annonces similaires, en utilisant les trois méthodes.
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J’ai calculé le coefficient du risque spécifique de la société pour chaque annonce. Les résultats
ont montré que le risque des deux opérateurs de télécom a Koweït et en Egypte est moins du
risque du marché. Les valeurs du Bêta sont soit inférieur à 1 soit négatif, avec une seule annone
pour chacun ou Bêta est supérieure à 1. Le coefficient du risque est variable autour de la date
d’annonce. Le calcul de la corrélation des cours avec le temps montre que l’efficience des deux
L’objectif de ce mémoire est de mesurer la performance des opérations d’acquisitions et de
ventes de deux opérateurs de telecom Arabes. J’ai choisi deux études de cas : Zain et Koweit et
Orascom Telecom Holding d’Egypt.
Zain et Orascom Telecom Holding sont parmi des autres opérateurs de télécom, qui sont ont
développé une stratégie d’expansion internationale. Avec la libéralisation des marchés de télécom
et l’augmentation de la concurrence sur les marchés locaux, plusieurs opérateurs de télécom
Arabes ont choisi cette stratégie. Les autres opérateurs incluent : Etisalat des Empirâtes Arabes
Unis, Saudi Telecom d’Arabie Saoudite, Qatar Telecom (Qtel) de Qatar, Batelco de Bahreïn.
Selon Pettit (2007)1, une étude par UBS Investment Bank sur 1500 acquisitions qui ont eu lieu
entre 1992 et milieu 2004, a montré que 40% des acquisitions détruisent la valeur pour
l’actionnaire. Les acquisitions sur le secteur de télécom Arabe sont nombreuses. Alors, mon but
est de déterminer si les opérations d’acquisition créent la valeur ou la détruisent.
Sarkar et al (1999)2 ont identifié les forces environnementales directrices de la globalisation des
opérateurs de télécommunication. Ces forces selon Sarkar et al (1999) incluent: la privatisation,
la libéralisation des marchés, des changements institutionnelles. Avec la dérèglementation sur les
marchés locaux, la concurrence a augmenté sur des marchés qui sont traditionnellement
protégés. C’est le cas pour les opérateurs de Telecom Arabes aussi.
Le mode de développement régional et international des opérateurs Arabes inclue :
� Les acquisitions de nouvelles licences pour construire et développer un nouvel opérateur,
dans les marchés ou les licences sont offertes sur des marchés en train de libéraliser le
marché. Ce type de licence est appelé « licence Greenfield ». La licence est offerte à
1 PETTIT, Justin (2007) « The case of price acquisitions: High multiple acquisition targets can be the best bargains», Booz Allen Hamilton 2 SARKAR MB, CAVUSGIL S. Tamer, AULAKH Preet S. (1999). “International expansion of telecommunication carriers: The influence of market structure, network characteristics and entry imperfections”. Journal of international
business studies, 30, 2, p. 361-382
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l’opérateur ou le consortium qui offre le somme le plus élevé pour cette licence. Par exemple,
MTC (Zain) a obtenu la troisième licence en Arabie Saoudite pour $ 6 milliard !
� Acquisition d’un opérateur sur un seul marché
� Acquisition d’un opérateur existant qui a une stratégie d’expansion international : par
exemple, MTC (Zain) a acquériez un opérateur en Afrique Celtel, Qtel a acquérie l’opérateur
Koweitien, Wataniya Telecom. MTN a acquérie Investcom.
La méthodologie d’études d’événements est utilisée pour mesurer la performance des opérations
de croissance externe de Zain de Koweit et Orascom Telecom Holding de l’Egypte. J’ai étudié
aussi des opérations de ventes d’Orascom. L’approche des études d’événements utilise le cours
boursier au lieu des états comptables. Zain est coté à Koweit, et Orascom est coté en Egypte.
Les acquisitions étudiées dans ce mémoire sont pour une somme de $ 22847 million et les
opérations de vente pour $ 6367 million entre 2001 et 2008. La somme des investissements
étudiés pour les opérateurs est $ 29.2 milliards! Le secteur de télécom aux pays Arabes est un
secteur très important et mérite d’être étudié en profondeur. Le nombre total d’annonces étudiés
est 45, 30 annonces d’acquisition dont 13 pour Zain et 17 pour Orascom ; et 15 annonces de
vente pour Orascom.
La méthodologie suivie pour étudier les transactions, est la méthodologie de l’étude d’événement.
Les études d’événements sont utilisées pour tester la forme semi fort d’efficience des marchés.
L’effet des annonces sur le cours de l’action de la société coté en bourse est étudié. La rentabilité
anormale est calculée. Si la rentabilité anormale est positive, il y a création de valeur. Si c’est
négatif, il y a destruction de la valeur. L’efficience ou pas du marché est ainsi étudiée.
L’approche utilise le paradigme positiviste, et pas la phénoménologie. En se basant sur la théorie
d’efficience des marchés, je vais observer les annonces d’acquisitions et de ventes d’opérations
par les deux opérateurs. Une étude quantitative est menée sur les résultats pour déterminer la
création de valeur ou pas de l’annonce, et l’efficience ou pas du marché.
La rentabilité anormale est calculée en utilisant trois méthodes.
� La différence entre la rentabilité du titre et la rentabilité du marché
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RA1 = Rit – Rm
� Le modèle du marché
RA2 = Rit – α+ βRm
� Le Modelé d’Equilibre des Actifs Financiers (MEDAF)
RA3 = Rit – [Rf + β*(Rm-Rf]
Les études d’événements utilisent la rentabilité du titre au lieu du cours. Avant de calculer la
rentabilité anormale, il faut que les cours soit ajustés pour tenir compte des opérations
financières, telles que : les augmentations de capital, la distribution d’actions gratuites, la division
d’actions, et la distribution de dividende en cash. Alors, j’ai fait les ajustements pour les cours de
Zain et Orascom.
Pour calculer la rentabilité anormale en utilisant le deuxième modèle et le troisième modèle, j’ai
calculé le Beta de la société sur une fenêtre allant de -135 jours avant l’annonce jusqu'à -15. Due
au non stabilité du Beta autour de la date d’annonce, la littérature exclue la période de l’annonce
de son calcul. Cependant, j’ai changé la fenêtre autour de l’annonce. Le Beta n’est pas stable
autour de l’annonce.
1.2 Plan du mémoire Je donne l’introduction et la problématique dans la première partie. La deuxième partie donne
une revue de littérature sur la création de valeur, la mesure de la performance des opérations de
croissance externe, l’efficience des marchés financiers. La méthodologie d’études d’événements
est introduite dans la troisième partie, avec revue de littérature sur les travaux sur cette
méthodologie. La quatrième partie inclue l’implémentation des études d’événements, les étapes à
suivre, le calcul de la rentabilité du titre et du marché, le calcul de la rentabilité anormale avec
trois méthodes, le calcul du Beta.
La deuxième partie est l’étude des cas de Zain et Orascom et je donne une comparaison entre les
deux opérateurs. La sixième partie est sur les coefficients ajustements que j’ai calculés pour
ajuster les cours de Zain et Orascom. La septième partie donne les résultats de l’analyse. Je donne
une liste détaillé avec toutes les annonces étudiés, et les résultats (Beta, signe de la moyenne de la
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rentabilité anormale avec trois méthodes, différence entre la rentabilité anormale et la moyenne
des autres annonces, le p-value pour la rentable anormale. Dans la huitième partie, je donne les
limites de la recherche et les méthodes utilisées, et je donne une approche qui peut être utilisé
pour étudier rentabilités non stationnaires, et je donne des pistes de recherche. La conclusion est
la neuvième partie. C’est suivi par la bibliographie, et une liste des tableaux et figures.
1.3 Les principaux références � Auteurs: Fama, Jacquillat et Solnik, Hamon, Albouy, Vernimmen.
� Sources des articles: Social Science Research Network (SSRN), Google Scholar.
� Les annonces: les sites web de Zain et Orascom Telecom Holding,
� Les données de cours et indice: La bourse de Koweit, EFG Hermes (Egypte), et Orascom
Telecom Holding.
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1.4 La Problématique
Avec ce mémoire, la méthodologie de l’étude d’évènement est utilisée pour rechercher des
réponses aux questions suivantes :
Quoi ?
� Est-ce que les opérations d’acquisitions et de ventes des opérateurs de Zain et Orascom
créent la valeur ou pas ?
� Est-ce que les opérations financières de l’entreprise peuvent affecter la création de
valeur ?
� Est-ce que le marché Egyptien et Koweitien sont des marchés efficients ?
� Quelles sont les caractéristiques du risque de Zain et Orascom
Pourquoi ?
� L’objectif de l’entreprise est la création de valeur pour assurer que les actionnaires
continuent leur investissement dans l’entreprise
� Si un marché est inefficient, il est possible d’utiliser les cours historiques pour faire des
gains supplémentaires.
� Le coefficient du risque spécifique, Beta, est important dans la décision d’investir dans un
titre, ou l’inclure dans un portefeuille international. Un actif peu risqué peut être utilisé
dans une stratégie de diversification.
Pourquoi ces Zain et Orascom pour l’étude de cas ?
� Les opérations d’acquisitions de Zain et Orascom sont d’une valeur de $29 milliards.
� Zain a acquis des opérations en Afrique, tandis qu’Orasocm a vendu ses opérations en
Afrique
� Zain a une stratégie d’expansion global et continue à acquérir des nouvelles licences et
des opérateurs aux sommes élevés, tandis qu’Orascom a vendu plusieurs opérations pour
réduire sa dette
� Zain a acquis plusieurs opération d’Orascom : Fastlink en Jordanie, Iraqna en Iraq
� Zain fait des acquisitions majoritaires tandis qu’Orascom fait des acquisitions minoritaires
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Pour Qui ?
� Les opérateurs de télécom Arabes en voie de développement international
� Les investisseurs, pour déterminer quelles opérations créent plus de valeur, et si les
marchés sont efficient ou pas.
� Les investisseurs qui cherchent la valeur du risque, pour déterminer d’investir ou pas dans
un titre
� Les analystes qui travaillent sur le secteur de télécom, et sur les cours boursiers pour
étudier la performance d’une entreprise.
Originalité de l’idée
� Il n’y a pas d’études qui comparent l’efficience du marché Koweitien, avec l’efficience du
marché Egyptien, avec concentration sur le marché de télécom
� Il n’y a pas d’études d’événements qui ont été conduit sur les opérateurs de télécom
arabes qui ont des stratégies d’expansion internationales
� Etudier l’effet de changer la fenêtre de l’événement sur le risque de la société.
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2 Revue de Littérature
La revue de littérature inclue : La création de valeur ; la mesure de la performance des opérations
de croissance externe ; l’hypothèse d’efficience des marché financiers. La littérature sur les
études d’événements est dans la partie de méthodologie. Cela inclue le calcul de la rentabilité et
la rentabilité anormale ; le modèle d’équilibre des marchés fonciers ; le calcul du risque
systématique d’un titre. Les études de cas incluent le calcul des cœfficients d’ajustements pour
les opérations financiers de l’entreprise.
2.1 Création de valeur
2.1.1 Le circuit financier de l’entreprise et création de valeur Pour expliquer le circuit financier de l’entreprise, Albouy (2003)3 donne l’exemple d’un dirigeant
d’une célèbre entreprise hollywoodienne. « Mon boulot c’est de collecter des fonds auprès
d’investisseurs et de banquiers pour faire un film. Ensuite, c’est de produire un bon film, et enfin
de faire en sorte que la bobine de film se transforme à nouveau cash. L’opération car un succès si
le cash récolté est supérieur au montant que les investisseurs ont mis au départ ». Pour ce
producteur, le succès est mesuré par le rapport entre le montant des capitaux investis et les
recettes nettes de charges procurées par le film sur toute sa durée de vie.
Figure 1 : Circuit financier de l’entreprise
Source : Albouy (2003)
4
1. Les actionnaires et les créanciers apportent leurs capitaux
3 ALBOUY, Michel (2003), Décisions Financières et Création de Valeur, Paris, Economica, p.21, 24
Projet d’investissement
A
Centre de décisions
financières Projet
d’investissement B
Actionnaires Fonds propres
Créanciers
Dettes financières
Flux de financement Flux d’investissement
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2. Les dirigeants (centre de décision financière) choisissent les projets d’investissement
3. Les capitaux sont investis dans les projets A et B
4. Les projets A et B génèrent des flux de trésorerie d’exploitation
5. Les flux de trésorerie permettent de rémunérer et de rembourser les créanciers financiers et de
rémunérer les actionnaires avec les dividendes. Une partie du cash-flow est réinvesti dans de
nouveaux projets (autofinancement).
2.1.2 Analyse historique et création de valeur
L’analyse des performances historiques d’une entreprise doit se concentrer sur les leviers clés de
création de valeur, qui sont la rentabilité des capitaux investis, et la croissance (Copeland et al
2002)5. Le taux de rentabilité des capitaux investi (ROIC) est le principal levier de création de
valeur. Une société ne crée de la valeur pour ses actionnaires, que si le taux de rentabilité des
capitaux investi est supérieur au coût de ses capitaux. Le ROIC est la part du résultat qu’elle
investit pour croître, génère le cash-flow disponible qui à son tour crée la valeur.
La croissance de la société (de son chiffre d’affaires et de ses bénéfices) et le ROIC sont des
facteurs déterminants du cash-flow. L’utiliser du ROIC et la croissance permet de mieux
comprendre comment la création de valeur peut avoir un impact différent sur la valeur de
l’entreprise.
2.1.3 Création de valeur pour l’acquéreur ou le cible ? Selon Vulpiani (2004)6, la plupart des évaluations d’acquisitions sont basées sur le concept de
création de valeur. Selon ce concept, le prix est juste pour une des deux parties: Si l’opération
crée la valeur, et si la valeur de cette partie augmente après l’acquisition. Par exemple, si
entreprise A va acquérir l’entreprise B,
1. VB est la valeur de B avant l’acquisition, sans synergie « stand alone value »
2. P est le prix payé par A pour B
5 COPELAND Tom, KOLLER Tim, MURRIN Jack (2002), La stratégie de la valeur : Evaluation de l’entreprise en
pratique, Paris, John Wiles & Sons Inc, Edition d’organisation, p.179 6 VULPIANI Marco (2004) “Analysis of Value Creation in M&A Operations”, http://ssrn.com/abstract=560861
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3. Si l’opération n’a pas d’impact sur la valeur de A, il y aura création de valeur pour
l’acquéreur si l’acquéreur paiera moins de la valeur qu’il a achetée (P < VB).
Le cas de fusions en cash peut créer la valeur pour la société ciblée. Chevalier et Redor (2007)7
citent le modèle d’Hansen. Hansen (1987) suppose qu’un offreur à un accès monopolistique à
l’information concernant la valeur réelle de la fusion. La stratégie optimale de l’offreur est de
faire un offre unique lors des opérations en cash. Lorsque la cible a de l’information privée sur
l’état de ces actifs, un problème peut survenir : La cible acceptera de vendre ses titres uniquement
si leur valeur est inférieur à l’offre faite. Ou, en terme de notation utilisé par Vulpiani (P >Vb).
Cela crée la valeur pour la société ciblée.
La littérature sur les acquisitions des sociétés listés en Europe par Faccio et al (2004)8 donne
évidence que les acquisitions des sociétés listée sont associées avec des rentabilités anormales
négatives, tandis que les acquisitions des sociétés non listés sont associées avec des rentabilités
anormales positive. FACCIO (2004) réfère aux résultats similaires sur le marché Américain
(Chang (1998), Fuller, Netter et Stegemoller (2002) (FNS), Hansen et Lott (1996) et Moeller,
Schlingemann et Stulz (2003) (MSS). Les auteurs ont utilisés les Rentabilités Anormales
Cumulés.
2.2 Mesure de performance des opérations de croissance externe Selon Meier et Schier (2006)9, Les objectifs et motivations stratégiques d’un développement par
fusions acquisitions
� Les motifs stratégiques offensifs
� Les motifs stratégiques défensifs
� La recherche de synergies opérationnelles
Le tableau suivant donne une synthèse des deux écoles de pensées utilisées pour la mesure de la
performance des opérations de croissance externe, identifiés par Meier et al (2006)10. La première
7 CHEVALIER Alain, REDOR Etienne (2007), « Les théories expliquant le choix de la méthode de paiement dans le cadre d’une opération de fusion – acquisition » Banque & Marchés, No 88 Mai-Juin 2007, p. 46-54 8 FACCIO Mara, McCONNELL John J., STOLIN David (2004), “Returns to Acquirers of Listed and Unlisted Targets”, Krannert School of Management, Purdue University, West Lafayette 9 MEIER Olivier, SCHIER Guillaume (2006), Fusions acquisitions : Stratégie, finance, management, 2eme édition, Paris, DUNOD, p. 21
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école de pensée se repose sur l’analyse comptable avant et après l’opération. Le plus souvent, les
opérations de croissance externe ne sont pas performantes avec cette méthode. La deuxième
approche est basée sur l’étude du cours boursier, se repose sur l’hypothèse d’efficience des
marchés (expliquée dans les pages qui suivent, et utilisé dans ce mémoire.). Les résultats des
études menés varient selon la méthode utilisée.
2.2.1Approche économique et comptable Selon Merier et al (2006), l’approche économique et comptable utilise les états comptables et
financiers de l’entreprise pour comparer la performance de l’entreprise avant et après l’opération
de croissance externe. Plusieurs études sont arrivées à une décision non favorable pour
l’opération de croissance externe, en analysant l'évolution de la performance avant et après une
opération de croissance externe. Les études qui ont donné un jugement est plus favorable aux
opérations de croissance, contenaient des comparaisons de l'évolution de la performance des
entreprises ayant mené une croissance externe à l'évolution moyenne des opérations.
Tableau 1: Méthodes de Mesure de la Performance des Opérations de Croissance Externe Mesure de la Performance des Opérations de Croissance externe : Acquisition / Fusion
2 Ecoles de Pensée Ecole Représentée par
� Economie industrielle
Chercheurs en Management, Finance d’entreprise, et Economie financière
Mesure la performance au travers
Données comptables et financières Cours boursier Approche
Comparaison de l'évolution des indicateurs de performance opérationnelle avant et après une opération de croissance externe
La mesure de l'impact de l’opération de croissance externe sur l’évolution du cours boursier des actions de la cible et de l’acquéreur.
Comparé à
Repose sur
Entreprises équivalentes n’ayant pas opté pour la croissance externe durant la période
analysée.
L'hypothèse d'Efficience des marchés:
- Le marché anticipe immédiatement les effets de l’opération de croissance externe des l’annonce de l’opération
- Le marché incorpore dans le prix des actions les effets attendus en termes de création de valeur pour l’actionnaire. Test joint de l’hypothèse d’efficience des marchés et de la performance des opérations de fusions acquisitions.
Résultats Le plus souvent, les opérations de croissance externe ne sont pas performantes.
Les études tendent à conclure à certaine efficacité des opérations.
10 Meier et Schier (2006), p. 48-50
Source : Meier, Schier (2006)
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Tableau 2: Etude avec Résultats Favorable aux Opérations de Croissance Externe Méthode Données Benchmark Résultats Auteurs cites
Comparaison de l'évolution de la performance des entreprises ayant mené une croissance externe à l'évolution moyenne
Etude concerne les 50 plus grandes fusions réalises aux Etats Unis durant les années 1980.
Echantillon de firmes appartenant à des secteurs d'activités similaires.
Amélioration des résultats de la firme après l’opération de croissance externe
Healy, Palepu et Ruback (1992)
Source: Meier, Schier (2006)11
Le tableau suivant donne des résultats des études de mesure de la performance des opérations de
croissance externe à travers l’approche économique et comptable.
Tableau 3: Résultats des Etudes utilisant l’Approche Economique et Comptable Etudes avec Résultats non favorables aux opérations de croissance externe Référence
Méthode Résultats
Meier, Schier (2006)
Analyse de l'évolution de la performance avant et après une opération de croissance
externe
Près de 50% des opérations de croissance externe sont considérés comme des échecs.
Meier, Schier (2006)
Auteurs cités
En moyenne, l’étude montre une baisse de la performance économique après la réalisation d’opérations de croissance externe
Ravenscraft et Scherer (1987),12 Keuhn (1975)
L’étude montre au mieux une faible amélioration de performance
Trautwein (1990)13
Suite aux opérations de croissance externe, les entreprises ont tendance à perdre des parts de marchés. La perte est moins nette lorsqu'il s'agit d'opérations horizontales.
Mueller (1985); Baldwin et Gorecki (1990)
La croissance interne s'avère plus rentable sur le long terme que la croissance externe
Diskerson et al (1997)
Source: Meier, Schier (2006)14
2.2.1.1 Critique des études de type économique et comptable Selon Meier et Schier (2006), il y a deux critiques essentiels pour cette méthode :
1. Le premier critique de cette méthode est le non prise en compte du risque de ce type de
mesure. Les opérations de croissance externe modifient le profil de risque de l'acquéreur. Les
approches fondées sur la notion de création de valeur donnent une modélisation du niveau de
risque.
11 Meier et Schier (2006), p. 49, 48 12 RAVENSCRAFT D.J, SCHERER F.M (1989) « The Profitability of Mergers », Journal of Industrial Economics, 36 (2), p. 147-156 13 TRAUTWEIN F « Merger motives et merger prescriptions », Strategic Management Journal, 11 (4), p283-295
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La comptabilité appréhende essentiellement l'entreprise en se fondant sur son passé et en centrant
sa démarche sur les coûts. Hirigoyen et Caby15 La finance est essentiellement une projection de
l'entreprise dans l'avenir. Elle intègre non seulement le risque, mais aussi et surtout la valeur qui
résulte de la perception du risque et de la rentabilité de demain. La valeur est définie comme la
valeur actuelle des flux futurs espérés actualisés au taux de rentabilité exigé.
2. Meier et Schier (2006) 16 référencent Stanton (1987)17 pour le deuxième critique: Les données
comptables sont assujetties aux modifications liés aux changements de la politique comptable liée
directement ou non à l'opération de croissance externe. Ces changements apparaissent dans les
méthodes suivantes: la comptabilisation du goodwill, la réévaluation de certains actifs suite à des
opérations de fusions, le traitement des transactions intra-groupe, la politique d'amortissement de
l'ensemble après la fusion.
2.2.1.2 Les arguments en faveur de la méthode Selon Meier et Schier (2006), citant Peasnell's (1996)18, les études montrent des liens forts entre
les données comptables et la performance financière des entreprises. Ainsi, les études soulignent
la possibilité d'utiliser des indicateurs, comme le flux de trésorerie qui évite les biais spécifiques
liés à la comptabilisation du goodwill ou aux changements de politique d'amortissement.
2.2.2 Approche basée sur le cours boursier La deuxième approche utilise le cours boursier de l’acquéreur et la cible pour mesurer la
performance d’une opération de croissance externe. La méthode se repose sur l’hypothèse
d’efficience du marché. Le marché anticipe immédiatement les effets de l’opération de croissance
externe de l’annonce de l’opération, et incorpore dans le prix des actions les effets attendus en
termes de création de valeur pour l’actionnaire. Le type d’études utilise un test joint de
l’hypothèse d’efficience des marchés et de la performance des opérations de fusions acquisitions
15 HIRIGOYEN Gérard, CABY Jérôme, « Histoire de la valeur en finance d’entreprise ». Disponible sur Google Scolar. http://cref.u-bordeaux4.fr/doc/cahiers/Hirigoyen%20et%20Caby%201998.pdf 16 Meier et Schier (2006), p. 49 18 PEASNELL’S K.V., “Using accounting data to measure the economic performance of firms”, Journal of
Accounting and Public Policy, vol. 15, p.291-303
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(Meir et Schier, 2006).19 Les études menées avec cette méthode tendent à conclure une certaine
efficacité des opérations de croissance externe. La partie suivante explique la théorie d’efficience
des marchés financiers, les types d’efficiences.
2.3 Efficience des Marchés Financiers
L’efficience des marchés financiers porte généralement sur l’efficience informationnelle, c'est-à-
dire que les cours boursiers reflètent instantanément toute l’information disponible (Jacquillat,
Solnik, 2002)20. Un marché est efficient si l’ensemble des informations pertinentes à l’évaluation
des actifs financiers négociés sur ce marché, se trouve instantanément complètement reflété dans
les cours. Il est impossible d’utiliser les cours historiques pour prévoir les variations futures : Les
événements connus ou anticipés sont déjà intégrés dans le cours actuel. Pour cette raison, un
événement imprévisible par le marché, pourra instantanément changer le cours. Par exemple,
juste après une annonce imprévisible de bonne nouvelle, le prix de l’action doit augmenter
immédiatement.
Par définition, nouvelle information doit être au hazard, et non anticipé. Puisque l’information
aléatoire doit être intégré dans le cours, la variation du cours doit être aléatoire Alors les cours
dans un marché efficient suivent une « marche aléatoire » ou « random walk » (Radcliffe, 1997). 21Les variations des prix ne sont pas corrélées aux variations historiques des prix. Mais si les
variations suivent une marche aléatoire, les règles d’échange en utilisant les méthodes techniques
ne servent à rien. Les analystes techniques utilisent les chartes graphiques pour rechercher des
modèles pour prévoir les cours prix futures.
19 Meier et Schier (2006), p. 48 20 JACQUILLAT Bertrand, SOLNIK Bruno (2002), Marchés financiers: Gestion de Portefeuille et des Risques, 4eme édition, Paris, DUNOD, p. 49 21 RADCLIFFE Robert (1997), Investment Concepts, Analysis, Strategy, Etats Unis, Addison Wesley Educational Publishers, 5eme edition, p.344
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2.3.1 Les trois formes d’efficience informationnelle La théorie des marchés efficients spécifie trois types d’efficience informationnelle. Dans la forme
faible d’efficience, le prix d’un titre intègre les nouveaux historiques. Dans la forme semi fort
d’efficience, le prix d’un titre intègre les nouvelles disponibles au. Dans la forme forte
d’efficience, l’information confidentielle est comprise dans le prix d’un titre.
Selon l’hypothèse du marché efficient, ou Efficient Market Hypothesis (EMH), la forme forte
d’efficience intègre la forme semi forte et la forme faible d’efficience. La direction inverse n’est
pas valide : un marché qui efficient au sens faible, n’est pas nécessairement efficient au sens semi
fort (inefficient semi fort).
Forme forte EMH => Forme Semi-Fort EMH => Forme Faible EMH
Figure 2: Trois Formes d’Efficience du Marché Financier
Source: Bodie et al (2001)
22
2.3.2 Ajustement des prix suite aux annonces Dans un marché efficient, les prix s’ajustent instantanément avec l’annonce de toute nouvelle
information. Si les prix s’ajustent avec retard, des profits spéculatifs seront disponibles. Dans la
figure ci-dessous, période 1 représente la date d’une annonce favorable d’une entreprise
(Radcliffe, 1997). La ligne solide représente le chemin dans un marché efficient. Si les
participants ne reconnaissent pas immédiatement l’importance de l’annonce de la société, le prix
22 BODIE Zvi, KANE Alex, MARCUS Alan (2001) « Essentials of Investments » Etats Unis, McGraw-Hill International Edition, 4eme édition, pp. 295
Groupe: Forme Faible
Groupe: Forme Semi-fort
Groupe: Forme Fort
Historique des prix et d’échange
Information disponible au public
Information Interne de la société
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sera ajusté en retard (Cas 1). Le montant du profit spéculatif sera égal à Prix 2 – Prix 1. Les
spéculateurs peuvent aussi faire des profits si le prix réagit excessivement dans (Cas 2).
Figure 3: Ajustement Immédiate ou Retardé du Marché
Source: Radcliffe (1997)
23
Le temps d’ajustement peut être expliqué par le fait que les investisseurs ne sont pas tous
informés en même temps, tandis que leur prise de décision est rarement instante (Gillet, 2006).
La validation de la forme semi forte de la théorie de l’efficience n’est pas totale. Il existe en effet
certains cas pour lesquels les marchés ne semblent pas efficients.
Selon Malkiel (2003)24, les marchés financiers efficients, sont les marchés qui ne permettent
pas les investisseurs d’obtenir des rentabilités plus élevées de la moyenne, sans accepter des
risques plus élevés de la moyenne.
La partie suivante est sur la méthodologie de l’étude d’événement utilisé dans ce mémoire. Les
études d’événements sont fondées sur la forme semi fort de l’efficience des marchés financiers.
23 Radcliffe (1997), p. 355 24 MALKIEL Burton G. (2003) “The Efficient Market Hypothesis and Its Critics”, Princeton University, CEPS Working Paper No. 91 http://www.princeton.edu/~ceps/workingpapers/91malkiel.pdf
Hypothèse du Marché Efficient
Cas 1 : Ajustement retardé du prix dans un marché inefficient
1 Temps
Prix
Prix 1
Prix 2
Cas 2 : Prix réagit excessivement dans un marché inefficient
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3 La Méthodologie : Etudes d’Evénements
L’étude d’événement mesure l’impact d’une annonce sur le cours. Selon l’hypothèse d’efficience
des marchés financiers, toute information est compris dans le cours. Alors, la nouvelle
information sera incorporée dans le cours. Les études d’événements sont utilisées pour tester la
forme semi forte d’efficience des marchés. Selon Gillet (2006)25, tout test consistant à mesurer la
réaction des marchés financiers à une information non anticipée revient à tester indirectement la
forme semi forte. Les principales familles d’événements étudiés par les chercheurs sont :
� Division d’actions
� Annonce de résultats
� Décisions de distribution de dividendes
� Offres publiques d’achat ou d’échange
� Négociation de blocs d’actions
� La mise en examen des dirigeants d’entreprises, ou les comportements des marchés
lorsqu’ils découvrent l’existence d’une risque environnemental dans l’exploitation.
Wong (2002), a étudié les nouvelles corporelles et les nouvelles non corporelles. Les nouvelles
corporelles incluent les investissements majeurs, les joint-ventures, les fusions et acquisitions, les
changements managériales, les licenciements, les ventes. Les nouvelles non corporelles incluent
gagner ou perdre des contrats, les légaux, et les avertissements financiers.
Le tableau suivant donne deux types d’études d’événements. Ce mémoire utilise l’approche à
court terme. La rentabilité anormale est calculée comme la différence entre la rentabilité observée
et la rentabilité théorique.
25 GILLET, Philippe (2006) Efficience des marchés financiers, 2eme édition, Paris, Economica, p. 106
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Tableau 4: La Méthodologie de l’Etude d’Evénement Efficience semi fort du marché
Méthodologie
Etude d'Evénement Deux approches
Impact à court terme
Impact à long terme Calcul du Compare
Taux de rentabilité anormal Taux de rentabilité composé observé Défini: Avec Difference entre Taux de rentabilité composé moyen Taux de rentabilité observé au moment de l'annonce de l'opération de croissance externe
Calcule sur un échantillon témoin caractérisé par
Et
Taux de rentabilité théorique, estime toute chose égale par ailleurs
les entreprises de secteurs identiques, de tailles comparables, et de book-to-market ratio similaires (Fama et French, 1992)26
(le taux de rentabilité qui aurait été attendu si l'opération n'avait pas été annonce.
Source: Meier, Schier (2006)27
3.1.1 Division d’actions : Article fondateur des études d’événements L’un des articles fondateurs des études d’événements, celui de Fama, Fisher, Jensen et Roll
(1969)28 traitait justement la division d’actions. Ainsi, les études concernant les divisions
d’actions sont nombreuses. Les divisions d’actions (stock splits) sont réalisées par les dirigeants
d’une entreprise lorsque les actions de celle-ci sont cotées à des prix tels qu’ils gèrent les
transactions (Gillet, 2006). Un titre ayant atteint la cotation de 2000 peut être divisé en dix
actions. La valeur est mathématiquement égale à 200. Cette opération est transparente pour les
actionnaires. Elle ne modifie ni la valeur de leur portefeuille ni la répartition de capital.
26 FAMA E.F., French K. (1992) « The cross-section of expected stock returns », Journal of Finance, 47, p.427-466 27 MEIER Olivier, SCHIER Guillaume (2006), Fusions acquisitions : Stratégie, finance, management, 2eme édition, Paris, DUNOD, p. 49 28 FAMA, Eugene F., JENSEN, Michael C., FISHER, Lawrence et ROLL, Richard W., (1969) "The Adjustment of Stock Prices to New Information" International Economic Review, Vol. 10, February http://ssrn.com/abstract=321524 or DOI: 10.2139/ssrn.321524
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Fama, Fisher, Jensen et Roll (1969), ont étudié 940 distributions d’actions gratuites concernant
622 entreprises cotées au NYSE. Les rentabilités durant les mois précédant le split sont
légèrement positives. La division d’action est également accompagnée par une rentabilité
anormale positive, ce qui pourrait suggérer un comportement anormal des actionnaires. Les
entreprises qui à l’issue de leur division d’action ont augmenté le niveau des dividendes
distribués, ont connu une rentabilité anormale positive. Pour les titres des entreprises dont le
dividende n’a pas augmenté : la rentabilité n’a pas été significativement modifiée. Seuls les titres
dont les dividendes ont augmenté ont une rentabilité positive significative. Sur ce point, les
marchés apparaissent donc efficients.
Fama, Fisher, Jensen et Roll (1969) ne s’étaient intéressés qu’à l’impact des divisions d’actions,
et ont utilisé le modèle du marché. Le but de la première étude était de présenter une application
directe de la nouvelle base de données du Center for Research in Security Prices (CRSP) qui
contenait les rentabilités mensuelles du New-York Stock Exchange. Beaucoup d’articles ont
utilisés cette base de données, ce qui a permit d’analyser le marché Américain. D’autres articles
ont traité les rentabilités quotidiennes et annuelles.
3.1.2 Distribution de dividendes Le dividende est la partie de bénéfice distribué aux actionnaires. Il s’agit de la rémunération de
capital qu’ils ont placé dans l’entreprise. S’ils ne sont pas satisfaits, ils peuvent placer leur capital
ailleurs. En 1961, Modigliani et Miller ont démontré que sur un marché financier parfait, et en
cas d’absence d’impôts, la richesse des actionnaires est indépendante de la politique de
dividende. La politique de dividende n’a aucun impact sur la valeur de la firme. (Albouy, 2003)29
Quand l’entreprise distribue des dividendes, le cours diminue du montant de dividende.
Exemple : Cours = 35 avant distribution de dividende, Dividende = 5, le cours après distribution
de dividende = 30. La richesse des actionnaires reste inchangée puisqu’ils détiennent désormais 5
Euro en liquidité et une action qui vaut 30, soit un total de 35, correspondant à la valeur de
l’action de la société avant versement du dividende.
29 ALBOUY, M. (2003), p. 205, 216, 219
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Vernimmen et al (2006) dans le cadre des marchés à l’équilibre, dit qu’il ne peut pas y avoir de
bonnes ou de mauvaises politiques de distribution. Si l’entreprise distribue beaucoup, la valeur de
l’action sera plus faible mais l’actionnaire aura plus de liquidité. Si l’entreprise distribue moins,
sa valeur sera plus forte (sous réserve qu’elle autofinance des projets suffisamment rentables) et
l’actionnaire aura moins de liquidité, ce qu’il pourra compenser en vendant une partie de ses
actions.
Selon Grinblatt, Masulis, Titman (1984),30 les cours des actions, en moyenne, réagissent
positivement à la distribution de dividende en action et aux annonces de division d’actions. Ils y a
des rentabilités positives significatives au tour de la date et autour des dates ex-dates de stock
dividendes et de split. Les rentabilités des dates d’annonce et ex-date de stock dividendes sont
plus élevés que les rentabilités de division de stock.
Figure 4: Réaction du Cours à l’Annonce et la Distribution de Dividendes Cours
Annonce Détachement du du dividende Dividende (coupon)
Source : Gillet (2006)31
3.1.3 Rachat d’actions Dann (1980)32 a analysé les rachats des actions ordinaires (common stock). Les rachats des
actions ordinaires conduisent aux augmentations dans la valeur de la firme dans un jour de
l’annonce de rachat d’actions. Ces augmentations sont principalement dues à un signal
30 GRINBLATT M, MASULIS RW, TITMAN S (1984 ), “The Valuation Effects of Stock Splits and Stock Dividends”, Journal of Financial Economics (JFE) http://ssrn.com/abstract=995759 31 Gillet (2006), p. 82 32 DANN Larry Y (1981) “Common Stock Repurchases: An Analysis of Returns to Bondholders and Stockholders” Journal of Financial Economics, 9 North-Holland Publishing Company, pp.113-138.
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d’information de la firme qui rachète les actions. Pendant que les actionnaires qui ont les actions
ordinaires sont les bénéficiaires de l’augmentation de valeur, les autres titres ne déminent pas en
valeur suite au rachat.
3.1.4 Probabilité d’acquisition Song, Walking (1999)33 ont développés l’hypothèse de la probabilité d’acquisition. Les
concurrents d’une acquisition initiale qui ciblent des rentabilités anormales avec l’augmentation
de la probabilité qu’ils seront des cibles eux-mêmes. En moyenne, les concurrents ont des
rentabilités anormales positives, n’importe la forme et le résultat de l’acquisition. Ces rentabilités
augmentent significativement avec la magnitude de la surprise de l’acquisition initiale. Les
concurrents qui deviennent cibles obtiennent des rentabilités anormales significativement plus
élevées dans la période de l’annonce.
3.1.5 Intégration des modifications de risque Selon Gillet (2006), dans l’étude de division d’actions par Fama, Fisher Jensen, et Roll n’ont pas
tenu compte des changements éventuels dans le risque des titres des entreprises appartenant à leur
échantillon.
Grar (1994) a utilisé la méthodologie lui permettant de tenir compte des modifications de
rentabilité et des modifications du risque d’un actif financier lors d’une étude d’événement.
L’étude de Grar (1994) permet de corroborer en amplifiant les résultats précédents. Dans le
modèle à sensibilité variable, la réaction à la date de division est deux fois plus importante que la
réaction mesurée à l’aide d’un modèle fondé sur le modèle de marché et ignorant la variation du
risque de ces titres. La réaction positive est centrée sur la date d’annonce ce qui laisse penser que
la vitesse de réaction du marché est suffisante pour pouvoir considérer celui-ci comme efficient.
33 SONG Moon H., WALKING Ralph A. (1999) “Abnormal Returns To Rivals of Acquisition Targets: A Test of the Acquisition Probability Hypothesis" http://www.cob.ohio-state.edu/fin/journal/dice/papers/1998/98-9.pdf
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3.1.6 Développement des études d’événements Figure 5: Développement des études d’événements Reférences cités par Bacmann
34 (2001)
Auteurs cités Sujet Notes Campbell, Lo et McKinlay (1997)35
Les racines de l’analyse d’événement remontent aux années 30. Dolley publie en 1933 dans Harvard Business Review une étude sur l’impact de division d’actions sur leur prix.
Echantillon comportant 95 divisions d’actions réalisées entre 1921 et 1931. Conclusions : le prix augmente dans 57 cas et diminue dans 26
Fama, Fischer, Jensen et Roll (1969) 36
Fondements de l’analyse d’événement en incorporant les derniers développements en matière d’évaluation d’actifs, en particulier le modèle de marché.
Impact des divisions d’actions: Rentabilité anormale positive. La rentabilité anormale pas significative si le dividende n’augmente pas. Utilisé base de donnée du CSRP.
Ball et Brown (1968) Le contenu informationnel des bénéfices. Patell (1976)
Mesure de la variance de l’erreur de prédiction
Brown, Warner (1980)37 Méthode de simulations qui permet de comparer les différentes normes choisies pour analyser l’événement.
Rentabilités mensuelles Brown, Warner (1985)38 Données quotidiennes
Schipper et Thompson (1983, 1984)39, Binder (1985)40, Malatesta (1986)41
Modélisations multi variées dans les méthodologies des études d’événements.
Les modélisations multi variées sont «abandonnées» au début des années 90 car les améliorations potentielles sont détruites par les problèmes d’estimation.
Corrado (1989)42
Statistiques non paramétriques
Giaccotto et Sfiridis 43(1996).
Statistiques non paramétriques permettent d’éliminer les hypothèses problématiques de la distribution des rentabilités boursières
Source : Bacmann (2001)
34 BACMANN Jean-François (2001) “Analyse d’événement et dépendances temporelles des rentabilités boursières”, http://www2.unine.ch/webdav/site/iaf/shared/documents/BacmannJeanFrancois.pdf 35 Campbell, J. Y., A. W. Lo et A. C. MacKinlay, 1997. The Econometrics of Financial Markets. Princeton, New Jersey : Princeton University Press. 36 Fama, E., L. Fisher, M. Jensen et R. Roll, 1969.“ The adjustment of stock prices to new information”. International Economic Review 10, 1-21 37 Brown et Warner (1980). “Measuring security price performance”. Journal of Financial Economics 8, 205-258. 38 Brown et Warner (1985). “Using daily stock returns: the case of event studies”. Journal of Financial Economics 14, 3-31. 39 Schipper, K. et R. Thompson, 1983. The impact of merger-related regulations on the shareholders of acquiring firms. Journal of Accounting Research 21, 184-221. Schipper, K. et R. Thompson, 1985. « The impact of merger-related regulations using exact distributions of test statistics. Journal of Accounting Research 23, 408-415. 40 Binder, J.,1985a. On the use of the multivariate regression model in event studies. Journal of Accounting Research 23, 370-383. 41 Malatesta, P., 1986. Measuring abnormal performance: the event parameter approach using generalized least square. Journal of Financial and Quantitative Analysis 21, 27-38. 42 Corrado, C., 1989. A nonparametric test for abnormal security-price performance in event studies. Journal of Financial Economics 23, 385-395. 43 Giaccotto, C. et J.M. Sfiridis, 1996. Hypothesis testing in event studies: the case of variance changes. Journal of Economics and Business 48, 349-370.
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3.1.7 Les anomalies saisonnières
La littérature sur les études d’événements a identifié plusieurs anomales saisonniers dans les
cours. Radcliffe (1997) a mentionné les anomalies suivantes
� Effet Janvier : La rentabilité d’un titre en Janvier est plus élevée que les autres mois.
Keim, dans une étude des petites firmes sur la période entre 1963 et 1979, a montré que
50% de la rentabilité en excès est pendant les 5 premiers jours de Janvier.
� L’effet mensuel : Ariel a montré que pendant la période 1963 – 1981, la rentabilité le
premier jour du mois est plus élevé que les autres jours du mois, basé sur un indice equi-
pondéré. La rentabilité est beaucoup plus élevée que pendant la deuxième moitié du mois.
Même sans la rentabilité de Janvier, la rentabilité moyenne est statistiquement
significative chaque demi-mois. La raison n’est pas identifiée (Radcliffe, 1997).
� Effet hebdomadaire : En moyenne, la rentabilité des actions est moins élevée le Lundi.
comparé aux autres jours de la semaine. (Radcliffe, 1997).
� Effet quotidien : Le cours augmente les 15 dernières minutes d’échange, tous les jours de
la semaine (Radcliffe, 1997). Une étude par Harris, dans laquelle les transactions de
NYSE ont été utilisées entre Décembre 1981 et Janvier 1983. Les cours des actions ont
augmenté les 15 dernières minutes dans 90% des cas.
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3.1.8 Efficience des Marchés Koweitien et Egyptien L’étude par Simpson (2004)44, a donné évidence que les marchés des pays du Gulf Coopération
Council « GCC » ne sont pas efficients, même avec la forme faible d’efficience. Cela n’est pas
vérifié dans l’étude sur Zain. En utilisant la méthode proposée par Bellalah (2004), le marché
Koweitien est parfois efficient.
L’étude de Simpson (2004) a ignoré la forme forte et la forme semi-forte d’efficience. L’étude a
utilisé les données quotidiens de GIC indices. L’analyse a utilisé le modèle du marché pour
montrer l’interdépendance des marchés GCC. L’étude a montré que les séries ne sont pas
stationnaires, qui indique l’existence des problèmes avec la corrélation et la dépendance des
données sur le temps. L’effet de 9/11 a été étudié. L’étude a donné évidence que les
marchés constituantes du GCC ne sont pas efficient au sens faible.
L’étude donne autres références sur l’efficience des marchés dans la région, telle que l’étude de
Rao et Shankariah (2003)45. Leur recherche a montré que ces marchés ne sont pas développés et
ne sont pas efficient en forme informationnel. Leur idée est que les marchés GCC doivent bâtir
sur l’expérience des marchés financiers développés.
Simons et Laryea (2005)46 on utilisés plusieurs méthodes pour tester la forme faible d’efficience
des quatre marchés Africain : Ghana, Ile Maurice, L’Egypte et Afrique du Sud. Les résultats des
tests paramétriques et non paramétriques ont montré que le marché Sud-Africain est efficient au
sens faible. Les marchés de Ghana, Ille Maurice et Egypte ne sont pas efficients au sens faible.
Les auteurs ont utilisé modèle « ARIMA ».
Sourial (2001)47 a mentionné qu’il y a très peu d’études sur le marché Egyptien des actions. Ces
études testent la forme faible d’efficience et font des estimations de la volatilité des rentabilités
44 SIMPSON John (2004), "Stock Market Efficiency and Development in the GCC" University of Wollongong Working Paper No. 17/2004. http://ssrn.com/abstract=578086 45 RAO N D., SHANKARAIAH K. (2003) “Stock Market Efficiency and Strategies for Developing GCC Financial Markets: A Case Study of Bahrain Stock Market” http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm? Abstract_id=410200. 46 SIMONS Daniel N, LARYEA Samuel (2005) “Testing the Efficiency of Selected African Stock Markets” http://ssrn.com/abstract=874808 47 SOURIAL Maged Shawky (2001), “Monetary Conditions and Stock Market Returns: The Case of Egypt” Ministry of Economy & Foreign Trade, Egypte, http://www.iceg.org/NE/Projects/financial/paper.pdf
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du marché. Il a référencé Sourial (1997)48. En utilisant modèle du GARCH, l’étude a montré qu’il
y a regroupement de la volatilité pour les rentabilités quotidiens est hebdomadaires. Il y a une
relation positive entre le risque et la rentabilité du marché. Cela implique que les investisseurs
seront compensés avec des rentabilités plus élevées pour un niveau de risque plus élevé
48 SOURIAL M. (1997) “The Egyptian Stock Market: Empirical Investigation”, Queen Mary &Westfield College- Economics Dept., pas publié
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4 Implémentation de l’Etude d’Evénements
Cette partie donne les étapes principales pour l’implémentation de l’étude d’événement. Les
détails et les résultats suivront.
4.1 Les étapes principales
1. Détermination des sociétés et les types d’annonces (les événements) à étudier. Les sociétés
doivent être cotées en bourse, pour pouvoir obtenir d’information disponible au publique sur le
cours, et sur les annonces.
Dans ce mémoire, les deux opérateurs étudiés, Zain et Orascom Telecom Holding, sont des
opérateurs de télécom Arabes, avec une stratégie d’expansion internationale. Les événements
étudiés sont des annonces d’acquisitions et de ventes d’opérations.
2. Collection des cours quotidiens du titre des sociétés choisi.
D’abord, il faut déterminer quel cours à prendre. Dans l’étude de cas de Zain et Orascom, c’est le
cours de clôture pour tous les jours. (Il faut être conforme, si c’est le cours de clôture d’un
opérateur, il faut aussi le prendre pour l’autre opérateur).
Si le titre est côté en plusieurs bourses, il faut prendre la bourse avec le volume d’échange le plus
élevé. C’est le cours directeur. Dans le cas de Zain et Orascom Telecom Holding, le common
stock est côté seulement sur la Bourse de Koweit (Kuwait Stock Exchange) et l’Egypte (Cairo
and Alexandria Stock Exchange (CASE)). Le cours et l’indice de Zain sont disponibles sur le site
web de la bourse de Koweit. Le cours et l’indice d’Orascom ont été obtenus de la part d’Orascom
Telecom Holding et EFG Hermes.
Seulement les actions ordinaires sont étudiées. Orascom a des Global Depository Receipt (GDR)
cotés en bourse de Londres. GDR est un certificat négociable dans une banque d’un pays, qui
représente un nombre d’actions d’un titre coté en bourse d’un autre pays. Avec American
Depositary Receipts, c’est plus facile pour les individus d’investir dans des sociétés étrangères.
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Cela est dû à la disponibilité d’information sur le cours, les coûts de transactions moins élevé, et
les distributions opportunes de dividende. (Investorwords.com).
3. Collection des dividendes distribués par l’entreprise pendant la période étudié (2001-2008).
Le dividende distribué dans l’année (n) est un pourcentage des bénéfices distribués l’année (n-1).
4. Collection de l’indice générale du marché quotidien pendent la même période étudiée du
cours.
La société choisie peut constituer un poids important de l’indice du secteur d’opération, dans les
études de cas, on étudie le secteur de télécom, qui est inclue dans l’indice de service du marché.
C’est mieux d’obtenir l’indice général du marché, au lieu de l’indice du secteur. S’il n’y a pas de
transaction (achat et vente) d’une action, cette action ne sera pas inclue dans l’indice pour ce jour,
ce qui peut augmenter le poids de la société étudié dans l’indice.
5. Synchronisation du cours et le dividende avec l’indice du même jour pour la période
étudiée. Il faut créer une liste avec les valeurs quotidiennes du cours, le dividende, et l’indice
6. Détermination des opérations financières de la société.
Si l’entreprise a fait des augmentations de capital, division d’actions, distribution d’actions
gratuites. La date doit d’annonce est importante, puisque le cours régit à l’annonce. Ainsi, la date
effective de l’événement est importante, puisque cela affecte l’ajustement des cours et dividende.
7. Ajustement des cours, et dividendes.
Les cours et les dividendes utilisés dans la formule de la rentabilité anormale sont des cours
ajusté. L’ajustement doit être fait avant le calcul de la rentabilité du titre. L’ajustement est fait en
multipliant les cours précédent par un coefficient. Par exemple, tous les cours avant la division
d’actions par 2 doivent être multipliés par ½. Les détails sur le calcul du coefficient suivent.
8. Normalisation des cours ajusté et le dividende total ajusté par l’indice. La normalisation est la
division du cours, par l’indice du même jour. Le dividende doit aussi être normalisé (divisé) par
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l’indice. Si pas, le poids de dividende ne sera très important dans la formule de calcul de la
rentabilité.
9. Identification la date exacte de l’événement. Le marché réagit à l’annonce de l’événement plus qu’à l’événement lui-même. C’est donc la date
d’annonce qu’il faut retenir, et non la date de l’événement lui-même. Ainsi, lors d’une
augmentation de capital ou de division de titre, les marchés réagiront le jour de l’annonce et non
le jour de l’exécution de l’événement.
La détermination de la date de l’événement est importante. Si la date de l’événement est difficile
à identifier, ou la date de l’événement est partiellement anticipée, les études d’événement sont
moins utiles (Mackinlay, 1997).
10. La fenêtre d’événement
L’étude d’événement examine la rentabilité pendant la « Fenêtre d’événement » pour déterminer
si les rentabilités sont positivement ou négativement anormales (Lamdin, 200049).
La fenêtre de l’événement est définie comme la période du temps pendant laquelle on peut
regarder le changement du prix de l’action, en réaction à « nouvelles » informations que les
investisseurs reçoivent. La réception de cette information peut changer la valeur anticipée de la
société, et peut générer des rentabilités anormales. La rentabilité anormale est la déviation de la
rentabilité effective de la rentabilité anticipée, basé sur un modèle pour prévoir la rentabilité. La
fenêtre doit être relativement large pour contenir toutes les dates possibles de publication, mais
suffisamment étroite afin de conserver à l’étude son intérêt.
Les nombres sont utilisés au lieu des dates actuelles dans l’étude d’événement. La date zéro est la
date de l’annonce. Les jours précédant l’annonce ont des chiffres négatifs, et les jours après
l’annonce ont des chiffres positifs. J’ai utilisé une fenêtre de -20 (20 jours avant l’annonce), et 20
(20 jours après l’annonce).
49 LAMDIN, Douglas (2000) “Implementing and Interpreting Event Studies of Regulatory Changes”, http://papers.ssrn.com/paper.taf?abstract_id=234851
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J’ai utilisé une fenêtre de -20 à 20 pour le calcul de la rentabilité anormale moyenne.
Figure 6: Détermination de la fenêtre d’événement
11. Calcul de la Rentabilité d’un titre (i) au temps (t)
Le taux de rentabilité est utilisé dans l’étude d’événement, au lieu du cours. Selon Jacquillat et
Solnik (2002), 50 la rentabilité obtenue par un investisseur sur une action, inclue non seulement le
dividende net qui lui rapporte ce titre, mais aussi la plus-value éventuelle qu’il en retire. Le taux
de rentabilité comprend à la fois le rendement ou le taux de rendement (dividende net apporté au
cours) et la plus-value (ou moins-value) en capital apportée au cours d’achat de l’action.
Les formules suivantes donnent la dérivation du taux de rentabilité utilisé pour le calcul de la
rentabilité du titre (Ri,t). P est le cours et D est le dividende.
1,
1,,,,
−
−−+=
ti
tititi
tiP
PDPR 51 Formule 1
La formule de la rentabilité peut être écrite dans la forme suivante 52
ti
titi
tiP
DPR
,
1,1,,1 ++ +
=+
Selon Hamon et Jacquillat (2002), la composition des intérêts au capital sur la période est
quotidienne. En notant q le nombre de compositions des intérêts du capital (q égal à 1 dans les
formules précédentes) :
50 Jacquillat et Solnik (2002), p. 80 51 Hamon et Jacquillat, p.48 52 Jacquillat et Solnik (2002), p. 80
t-135 t-15 t-10 t=0 t+10
Fenêtre d’événement Période de calcul
Temps
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ti
titiR
P
DPe ti
,
1,1,, ++ +=
+=
++
ti
titi
etiP
DPLogR
,
1,1,,
Hamon et Jacquillat (2002) 53utilisent le (log) au lieu du (ln) dans la formule de calcul de la
rentabilité anormale. La différence entre ln et log, est la base : log utilise la base 10, et ln utilise la
base e= 2.71828182.54
Hamon et Jacquillat (1992) définissent la rentabilité du titre par la formule suivante.
+= ++
it
tit
itCours
DividendeCoursLogR 11 55 Formule 2
12. Application de la formule de la rentabilité
12.1 Dividende Total
Le dividende utilisé dans la formule, est le dividende total, en cash et en action.
Dividende total=Dividende en cash+%action gratuites * Cours Formule 3
12.2 Les cours et le dividende dans cette formule, doivent être ajustés, et normalisés par l’indice.
La normalisation est faite en divisant le cours et le dividende par l’indice du marché.
Alors, la formule devient :
53 Hamon et Jacquillat (1992), p. 212 54 Mathforum.org, http://mathforum.org/library/drmath/view/60301.html 55 Hamon et Jacquillat (1992), p. 49
ti
titi
q
ti
P
DP
q
R
,
1,,,1 ++=
+
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+= +
+
+
+
t
it
t
it
t
it
it
IndiceeCoursAjust
IndiceotalAjusteDividendeT
IndiceeCoursAjust
LogR 1
1
1
1
Formule 4
13. Calcule la Rentabilité du marché
= +
t
t
mIndice
IndiceLogR 1
Formule 5
14. Calcul de la rentabilité anormale. (La partie de Rentabilité anormale donne plus de
détails).
La rentabilité anormale est calculée en utilisant trois méthodes dans ce mémoire.
1. mtitit RRRA −= Formule 6
2. Le modèle du marché
RA = Rit – (α+ βRm) Formule 7
3. Le MEDAF
RA= Rit – [Rf + Bi(Rm-Rf)] Formule 8
Le deuxième et le troisième modèle utilisent le bêta de la société. J’ai calculé le Beta pour chaque
annonce. Plus de détails suivront.
15. Calcul de la Rentabilité Anormale Moyenne
RAMt = ∑=
N
i
itRAN 1
1 Formule 9
J’ai calculé la rentabilité anormale moyenne pour chaque annonce en utilisant les trois méthodes.
J’ai aussi comparé la rentabilité anormale de l’annonce avec la rentabilité anormale des annonces
similaires pour le même opérateur.
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16. Décision de création ou destruction de valeur
Vernimmen et al (2005)56 décrit la création et la destruction de la valeur des investissements, et
confirme que l’objectif de la finance est la création de valeur.
� Il y a équilibre si le taux de rentabilité anticipée des investissements est égal au taux de
rentabilité exigé par le marché
� Il y a perte de valeur immédiate lorsque le taux de rentabilité des investissements est
inférieur au taux de rentabilité exigé par le marché
� Il y a une véritable création de valeur lorsque le taux de rentabilité des investissements est
supérieur au taux de rentabilité exigé par le marché compte tenu du risque
4.2 Bêta Bêta est le risque spécifique du titre. Deux modèles utilisés pour le calcul de la rentabilité
anormale, utilisent ce coefficient. Markowitz (1959) a proposé Bêta dans le cadre du MEDAF
(Sharpe, 1994) et Linter (1965). La volatilité d’un titre (ou fluctuation des taux de rentabilité) est
décomposée en Risque Diversifiable et Risque Systématique.
Le risque spécifique, ou le risque propre au titre, peut être éliminé grâce à une bonne
diversification (une vingtaine de titres bine choisis dans des secteurs différents suffisant).
(Albouy, 2003). Le risque systématique est le risque dû au marché, et ne peut pas être éliminée.
Le coefficient bêta d’une action représente la sensibilité de l’action aux variations de l’ensemble
du marché (Hamon et Jacquillat, 1992).
� Par définition, le marché est bêta unitaire.
� Les mouvements du cours d’un titre à Bêta supérieure à un, amplifient ceux du marché
dans son ensemble.
� Les mouvements de cours d’un titre dont le bêta est compris entre 0 et 1, amortissent les
fluctuations du marché.
� Un titre à bêta négatif montre que l’activité du cours est l’inverse de celle de l’indice.
La rentabilité théorique E(Rit) des titres est liée à la rentabilité de marché à travers un coefficient
de proportionnalité leββββ, propre à chaque tire.
E(Rit) = α + β. Rmt
β est obtenue par la régression de la rentabilité du titre sur la rentabilité du marché.
2
),(
m
mi
i
RRCOV
σβ =
57 Formule 10
COV (Ri, Rm) est la covariance entre la rentabilité du titre et la rentabilité du marché
σ2m Variance de la rentabilité du marché. On peut calculer le Beta en utilisant la fonction COVAR
sur Excel pour Covariance, et VAR pour la variance.
57 ALBOUY (2003), p. 186
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Apres le calcul de Beta, on caclul α, l’ordonnée à l’origine. Si la régression passe impérativement
par les moyennes de rentabilité de marché et celle du titre
mtit RR .βα −= Formule 11
mR est la moyenne de rentabilité du marché
iR est la moyenne de rentabilité du titre
Ri est calculé par la formule 2.
Rm est calculé par fomule 3.
Exemple graphique de calcul du Bêta en utilisant Excel
On peut graphiquement obtenir le Beta et Alfa avec Excel avec la régression. L’exemple suivant
donne un exemple des résultats de la simple régression par les moindres carrés ordinaires des
taux de rentabilité de l’action (Rit) sur ceux du marché (Rm), comme montré par (Albouy, 2003).
La droite de régression et le graphique sont calculés avec Excel. Les mêmes résultats sont
obtenus on utilisant la formule de β et α.
Les points sur les graphiques représentent des couples d’observation de la rentabilité du marché
et du titre pour des périodes d’observation quotidienne [-135 :-15] avant la date de l’annonce.
Albouy (2003) utilise des périodes d’observation hebdomadaire ou mensuelle sur une période de
temps significative.
L’annonce de Zain d’acquisition de l’opérateur Westel, à Ghana, a donné le risque (1.383) est
supérieure sur la fenêtre [-135 :-15]. β est la pente de la droite de régression dans le graphique.
En moyenne le titre amplifie les fluctuations du marché de 38%. α est l’ordonnée à l’origine
0.185. R2 représente le pourcentage de variance expliquée, 9.5%. Quand R2 est plus proche de 1,
la variance de la rentabilité du titre est mieux expliquée.
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Figure 7: Risque supérieure à 1, Annonce de Zain d’Acquisition de Westel, Ghana
Zain Acquisition Westel, Ghana
Bêta [-135:-15]
y = 1.383 x + 0.185
R2 = 0.095
0.15
0.16
0.17
0.18
0.19
0.20
0.21
-0.01 -0.01 -0.00 -0.00 - 0.00 0.00 0.01
Rentabilité du marché
Renta
bili
té d
u t
itre
L’annonce de Zain d’acquisition d’une participation majoritaire de Madcom, Madgascar a donné
un risque inférieur à 1 (0.26). La rentabilité espéré sur le titre est inférieure à celle attendue sur le
marché, et l’action amorti les fluctuations du marché. Même avec une fenêtre de [-135 :-15]
comme l’exemple précédent, le R2 est seulement 0.001. Cela représente une faiblesse de ce
modèle, puisque R2 doit être le plus proche possible de 1.
Figure 8: Risque faible inférieure à 1 Zain Acquisition de Madcom [-135:-15]
Zain Acquisition % majoritaire de Madcom, Madgascar
Bêta [-135:-15]
y = 0.260 x + 0.064
R2 = 0.001
-0.15
-0.10
-0.05
-
0.05
0.10
0.15
-0.01 -0.01 - 0.01 0.01
Rentabilite du marche
Renta
bili
té d
u t
itre
Le changement de la fenêtre a montré l’instabilité du Bêta autour de la date de l’annonce. La
figure suivante donne le Bêta pour la même annonce de Zain, d’acquisition de Madcom, sur une
fenêtre de [-5 :5]. Le Bêta négative montre que la fluctuation du titre est au sens contraire de la
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fluctuation du marché. Le R2 est 0.005, c’est mieux que la valeur obtenue avec une fenêtre de [-
135 :-15]
Figure 9: Risque Négative Zain Acquisition de Madcom [-5 :5]
Zain Acquisition de participation majoritaire de Madcom
Bêta [-5:5]
y = -0.089 x + 0.072
R2 = 0.005
0.06
0.07
0.07
0.08
0.08
0.09
0.09
-0.01 -0.01 - 0.01 0.01
Rentabilité du marché
Renta
bili
té d
u t
itre
4.2 Rentabilité Anormale L’étude des rentabilités anormales permet de mettre en évidence la réaction du marché à
l’annonce de l’événement. Lorsque l’événement a été entièrement anticipé, le marché ne réagit
pas à l’annonce. Il n’y a pas alors de différence entre la rentabilité théorique calculée et la
rentabilité réelle constatée. Si l’événement n’a pas été anticipé, le marché doit réagir
instantanément à l’annonce. (Gillet, 2006)
Si les marchés sont efficients, on doit alors observer une forte rentabilité anormale le jour de
l’annonce, puis le cours doit retrouver une évolution conforme à ce que la théorie est susceptible
de prévoir. Lorsque les marchés ne sont pas efficients, l’évolution des cours est erratique, le prix
du titre ne s’ajustant que petit à petit à la nouvelle information, la vitesse d’ajustement des cours
va donc apparaître comme un élément permettant d’accepter le degré d’efficience des marchés.
4.2.3 Méthode 1 pour le calcul de la rentabilité anormale : RA=Rit-R1
La première méthode utilisée dans ce mémoire, est celle utilisé par Hamon et Jacquillat (1992).
Hamon et Jacquillat (1992) définissent la rentabilité anormale comme la différence entre la
rentabilité du titre et la rentabilité du marché.
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mtitit RRRA −= 58 Formule 12
Dans la deuxième et troisième méthode utilisée, la rentabilité anormale est la différence entre la
rentabilité théorique, définie à l’aide d’une des méthodes indiquée ci-dessus, et la rentabilité
observée.
RAit : La rentabilité Anormale
Rit : La rentabilité observée
Rθit : La rentabilité théorique
itRRRA itit θ−= Formule 13
4.2.4 Méthode 2 pour le calcul de la rentabilité anormale : Le modèle du marché
La méthodologie fondée sur le modèle du marché est proposée par Fama, Fisher, Jensen et Roll
(1969). Cette méthode permet la prise en compte du risque de chaque titre.
1. La rentabilité théorique, E(Rit) des titres est liée à la rentabilité de marché à travers un
coefficient de proportionnalité le ββββ, propre à chaque tire.
E(Rit) = α + β. Rmt Formule 14 MacKinlay (1997) utilisé le modèle du marché pour tester la rentabilité anormale de chaque jour
dans pour la firme. La rentabilité d’un titre (i) au temps (t) est :
itmtiiit RR εβα ++= 59 Formule 15
L’erreur (ε) représente la rentabilité anormale.
)( mtiiitit RRRA βαε +−==
α et β sont obtenues par la régression de la rentabilité du titre sur la rentabilité du marché comme
discuté.
58 HAMON, Jaques (2005) “Bourse et Gestion de Portefeuille”, 2e édition, Paris, Economica, p.312 59 ALBOUY (2003) p. 191, JACQUILlAT et SOLNIK (2002), p. 104
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Pour éliminer le biais de l’impact de l’événement, les données de titre pendant les 120 jours avant
la fenêtre de l’événement sont utilisés pour estimer les paramètres α et β pour chaque annonce du
titre i (MacKinlay, 1997). Les valeurs de β et α dans ce mémoire sont calculé sur la période
[-135 :-15] avant la date de l’annonce. t = 0 étant la date de l’annonce pour un événement. Le
changement de la fenêtre a montré l’instabilité du Bêta autour de l’annonce.
4.2.5 Méthode 3 pour calculer la rentabilité anormale : le MEDAF
Le Modèle d’Equilibre des Actifs financiers (MEDAF), ou CAPM (Capital Asset Pricing Model),
permet d’estimer le taux de rentabilité attendu par le marché sur un actif risqué, comme une
actions, à partir de trois variables : le taux d’intérêt sur l’actif sans risque, l’espérance de
rentabilité du marché, et un coefficient de risque systématique de l’action (bêta) (Albouy, 2003).
Fondé sur le MEDAF, la rentabilité théorique de l’actif (i) à n’importe quelle période est définie à
partir de la formule suivante
E(Ri) = Rf + Bi.[E(Rm)-Rf]60
Selon le MEDAF, la rentabilité espérée sur un actif risqué est égale à la somme du taux d’intérêt
sans risque et une prime de risque. Cette prime de risque n’est pas proportionnelle au risque total
(σi) de l’action, mais à son risque systématique βiσm, c'est-à-dire, le risque du au marché et
auquel les investissements ne peuvent pas échapper. Le risque du marché est un risque non
diversifiable.
Seule une partie du risque total est rémunéré par le marché, la réaction du titre aux fluctuations
du marché est rémunérée. Dans la figure suivante, la droite de marché indique la rentabilité
exigée par le marché sur un actif risqué en fonction de son coefficient de risque systématique
(Albouy, 2003).
60 Jacquillat et Solnik (2002), p. 131
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Figure 10: Droite du marché
E(Rm)
Droite du marché
βi
La formule du MEDAF a été appliquée pour trouver la rentabilité anormale en utilisant la
troisième méthode.
RA = Rit –Rth
[ ])( fmifit RRRRRA −+−= β Formule 16
Rit, Rm, et Bêta sont calculés avec les formules discutées précédemment.
Rf est le taux d’intérêt d’un actif non risqué, comme les obligations à dix ans.
Rm-Rf est la prime de risque espérée sur le portefeuille du marché. L’estimation de cette prime
n’est pas facile et pose de sérieux problèmes, d’autant plus que le portefeuille de marché n’est pas
rigoureusement assimilable à l’indice utilisé (Albouy, 2003).
Dans le modèle du MEDAF, le taux sans risque, Rf, si on travaille des taux de rentabilité
hebdomadaire du marché, il faut convertir le taux d’intérêt sans risque annuel en taux équivalent
hebdomadaire. (Albouy, 2003).
ih= [(1+Rf)1/52 -1] 61 Formule 17
Dans ce mémoire, on utilise des valeurs quotidiennes de rentabilité. Alors, il faut convertir le taux
d’intérêt sans risque au taux quotidien équivalent :
iq= [(1+Rf)1/365 -1] Formule 18
61 Albouy (2003), p. 193
Rf
E(Rm)
1
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5 Etudes de Cas
L’étude d’événements de Zain est basée sur le cours de l’opérateur et l’indice général de la
bourse de Koweït. La période étudiée est ente Janvier 2001 et Mai 2008. La valeur des opérations
d’acquisitions et de ventes étudiés est $ 29 milliards.
Figure 11: Valeurs des Opérations d’Acquisitions Etudiés (2001-2008)
737 220 310
3183
400991
6370
10636
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
mil
lion
$
Acquisition et Plans d'Investissement
Source : Zain, Orascom
Figure 12: Valeur des Opérations de Ventes Etudiés (2002-2007)
463.923.1
238.1
2731.6 2,910
0
5001000
1500
2000
25003000
3500
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
$ m
illio
n
Ventes d'Operations
Source : Zain, Orascom
La source des annonces de Zain et Orascom Telecom Holding est le site web des deux opérateurs.
L’étude d’événement d’Orascom est basée sur les cours de l’opérateur et l’indice général de
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Cairo Alexandria Stock Exchange. La source de données du cours et l’indice de CASE sont EFG
Hermes et Orascom Telecom Holding, et Kuwait Stock Exchange pour Zain.
5.1 Zain Mobile télécommunications Company KSC (Zain, MTC auparavant) est un opérateur de Telecom
Koweitien, avec une stratégie d’expansion globale. L’opérateur a lancé une stratégie d’expansion
dite 3x3x3, pour devenir un opérateur régional en 3 ans, puis international après 3 ans, et un
opérateur global après 3 ans qui suivent. La stratégie de Zain est de devenir un des 10 premiers
opérateurs globaux en 2011. Zain a des opérations à Koweït, Jordanie, Iraq, Arabie Saoudite,
Bahrain, Liban, Soudan, Celtel en Afrique. Zain a une couverture régionale, avec des opérations
de proximité en Afrique et au Moyen Orient.
Selon Sarkar et al (1999), les réseaux de telecom interconnectés, conduit aux économies
d’échelle, en augmentant la capacité d’utilisation des lignes, la commutation et les facilités
administratives. La proximité permet la transmission du trafic avec le réseau le moins cher. Le
surplus de capacité dans un pays, réduit le coût marginal d’entrée dans un autre pays, en
améliorant les possibilités de générer des ressources financières.
Figure 13: Couverture Géographique de Zain
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Source : Zain 62
5.2 Orascom Telecom Holding Orascom Telecom Holding (OTH) est un opérateur de Telecom Egyptien, avec une stratégie
d’internationalisation. Orascom Telecom a des opérations GSM en Algérie, Tunisie, Egypte,
Pakistan, Bangladesh, République démocratique de Korè. Orascom a vendu ses opérations en
Jordanie, Yémen. Syrie, Afrique, Iraq. Orascom a des câbles sous-marins (M-Link, MedCable et
Figure 16: Excédent Brute d’Exploitation de Zain et Orascom Telecom Holding (2002-2007)
EBE (US$ million)
2,044
1,7042,043
2,557
594
1,142518305
9581,363
493294-
500
1,0001,500
2,000
2,500
3,000
2002 2003 2004 2005 2006 2007
Zain Orascom Telecom Holding
Source: Zain, Orascom Telecom Holding
La figure suivante montre le bénéfice net d’Orascom et Zain entre 2002 et 2007. Figure 17: Bénéfice Net de Zain et Orascom (2002-2007)
Benefice Net (US$ million)
205346 407
622
1,015 1,130
2,083
226 101295
667788
-
500
1,000
1,500
2,000
2,500
2002 2003 2004 2005 2006 2007
Zain Orascom Telecom Holding
Source: Zain, Orascom Telecom Holding
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5.4 Dividende L’étude de Zain montre que l’opérateur distribue des dividendes en numéraire et en actions
depuis 2003. En 2002 et 2001, il y avait seulement dividende en cash. Orascom distribue des
dividendes en cash depuis 2005. L’opérateur a diminué le montant de dividende entre 2006 et
2007. Pour le calcul de dividende total, on multiplie le pourcentage de dividende en action par le
cours.
Figure 18: Zain Distribution de Dividendes Zain
1.301.40
1.50
0.851.00
0.90
15%
1.60
0% 0% 5% 7%
50% 50%
-
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
1.60
1.80
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Cash dividende Dividende en actions
Source : Kuwait Stock Exchange
Figure 19: Dividendes Distribués par Orascom Telecom Holding
2.5
3.75
0.75 1
5
0
1
2
3
4
5
6
Mai 2005 Novembre 2005 Mai 2006 Mai 2007 Juin 2008
EG
P
Dividendes Distribués par Orascom Telecom Holding
Le dividende distribué par Orascom est fluctuant. Le tableau suivant montre les périodes pour
lesquelles les valeurs journalières des dividendes ont été appliquées.
Source : Orascom Telecom Holding1
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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Figure 20 : Dividendes Appliqués par Période Période Dividende par action
(EGP) Date de l’annonce de distribution de dividende
1 Janvier 2005 à 23 Mai 2005 2.5 9 Mai 200565 24 Mai 2005 à 28 Novembre 2005 5 22 Novembre 200566 29 Novembre 2005 à 11 Juin 2006 3.75 1 Juin 200667 12 Juin a 21 Mai 2007 0.75 14 Mai 200768 Mai 2007 1 21 Avril 200869 Source: Orascom Telecom Holding
5.5 Kuwait Stock Exchange Index L’indice non pondéré de la bourse de Koweit est un indice pondéré par le prix. L’indice mesure
la performance de toutes les sociétés cotées sur la Bourse de Koweit. Les cours peuvent fluctuer
par 5 unités de prix chaque jour. Zain a fait les augmentations de capital pendant que le marché
était haussier, et même au maximum de la période en 2005.
Figure 21: Indice Général de la Bourse de Koweit (Juin 2001 – Mai 2008)
Figure 24: Taux sans risque et taux quotidien équivalent pour le marché Koweitien
6.750%
6.250%
6.438%
6.625%
6.375%
0.01710%
0.01790%0.01758%
0.01693%
0.01661%
6.0%
6.1%
6.2%
6.3%
6.4%
6.5%
6.6%
6.7%
6.8%
1999 Mai 2006 Juin - Août2006
T3 2006 Dec-06
0.016%
0.016%
0.017%
0.017%
0.018%
0.018%
Taux des obligations à plus de deux ans au Koweit
Taux quotidien equivalent
Source : Banque Centrale de Koweit
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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5.7 Effet de 11 Septembre 2001 La figure suivante montre l’évolution de l’indice Koweitien et Egyptien en 2001, pour montrer la
réaction des deux marchés suite à l’événement non anticipé de 11 Septembre 2001. L’indice de la
bourse de Koweit a fortement diminué, tandis que l’indice de la bourse de Caire et Alexandrie est
stable. Cet événement a été étudié dans autres références.
Figure 25: Indices Koweitien (KSE) et Egyptien (CASE) en 2001
CASE et KSE Indices en 2001
0
100
200
300
400
500
600
700
17 June 2001 18 September 2001 11 November 2001
CA
SE
1450
1500
1550
1600
1650
1700
1750
1800
1850
KSE
CASE KSE
La figure suivant montre que le cours de Zain a commencé à diminuer entre le 11 Septembre
2001 et le 15 Septembre 2001. Il n’y pas d’information sur le cours entre ces deux dates. Le cours
a continué sa chute, jusqu'au 16 Septembre 2001. Le cours a redressé après une semaine. L’indice
de la bourse de Koweit a aussi connue une chute après l’événement.
Figure 26: Cours de Zain autour de 11 Septembre 2001
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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1550
1600
1650
1700
1750
180009
/03/
2001
09/0
4/20
01
09/0
5/20
01
09/0
8/20
01
09/0
9/20
01
09/1
0/20
01
09/1
1/20
01
9/15
/200
1
9/16
/200
1
9/17
/200
1
9/18
/200
1
9/19
/200
1
Cours de Zain 11Septembre 2001
Le cours d’Orascom est stagnant autour de la date de cet événement, comme c’est le cas pour
l’indice Egyptien, CASE.
Figure 27: Cours d’Orascom autour de 11 Septembre 2001
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
03/0
9/20
01
05/0
9/20
01
07/0
9/20
01
09/0
9/20
01
11/0
9/20
01
13/0
9/20
01
15/0
9/20
01
17/0
9/20
01
19/0
9/20
01
21/0
9/20
01
23/0
9/20
01
25/0
9/20
01
27/0
9/20
01
Cours d'Orascom 11Septembre 2001
La figure suivante montre la rentabilité anormale de l’action d’Orascom Telecom suite à cet
événement non anticipée. Les trois méthodes montrent une rentabilité anormale négative la date
de l’événement, suivi par non stabilité les deux jours suivants. Les résultats des trois méthodes
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
Page 58 de 157
sont très proches dans cet exemple. Cependant, il y a manque d’information avant et après
l’événement dans le cas de Zain.
Figure 28: Rentabilité Anormale d’Orascom (11 Septembre 2001)
Orascom Telecom RA 11 Septembre 2001
-0.03
-0.02
-0.02
-0.01
-0.01
-
0.01
0.01
0.02
0.02
06/0
9/2
001
09/0
9/2
001
10/0
9/2
001
11/0
9/2
001
12/0
9/2
001
13/0
9/2
001
16/0
9/2
001
17/0
9/2
001
18/0
9/2
001
-0.03
-0.02
-0.02
-0.01
-0.01
0.00
0.01
0.01
0.02
RA= Rit -Rm RA Modele du Marche RA Medaf
Figure 29: Rentabilité Anormale de Zain autour de 11Septembre 2001
Zain 11 Septembre 2001
-0.02
-
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
8/29
/200
1
09/0
2/20
01
09/0
4/20
01
09/0
8/20
01
09/1
0/20
01
9/15
/200
1
9/17
/200
1
9/19
/200
1
9/23
/200
1RA1=Rit-RmRA2=Rit-[Alfa+BetaRm]
RA3=Rit-[Rf+Beta*(Rm-Rf)]
A chaque fois qu’il y n’y pas de données listée par la bourse pour le cours de l’action ou l’indice,
il n’est pas possible de calculée la rentabilité anormale à cette date. Des raisons possibles pour la
manque de données pour un jour, sont le week-end, les vacances pendant lesquels la cotation en
bourse en suspendu. Pour calculer l’indice, il faut avoir les données pour toutes les sociétés
considérées. S’il n’y a pas de transactions pour un titre, il n’est pas inclue dans l’indice. Il faut
avoir les données pour un nombre prédéfini de sociétés. En cas de manque d’information
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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suffisante, l’indice n’est pas calculé. Si l’information n’est pas disponible de la date de l’annonce,
la date suivant a été considéré comme la date « 0 ».
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6 Les Ajustements La littérature sur les études d’événements n’inclue pas les ajustements. Une base de données avec
les rentabilités des titres est utilisée. Les chercheurs décident quelles annonces à utiliser en
cherchant la base de données de COMPUSTAT ou CRSP.
Les cours qui sont utilisés dans le calcul de la rentabilité de Zain et Orascom, doivent être
utilisés. Les opérations qui nécessitent l’ajustement pour Zain et Orascom sont indiquées dans le
tableau suivant. L’opération de distribution d’actions gratuites est équivalente à la division
d’action. L’ajustement pour l’opération de rachat d’action d’Orasocm n’est pas faite, puisque le
pourcentage d’actions rachetées est limité.
Tableau 5: Les Ajustements Nécessaires par Opérateur Zain Orascom Telecom Holding
Augmentation de capital
Distribution de dividende en actions (actions
gratuites)
Division d’actions
Distribution de dividende en cash
6.1.1 Dividende en Cash Le premier forme d’ajustement, est l’ajustement des cours pour la distribution d’actions en cash.
Après la distribution du dividende, cours va diminuer par le montant du dividende. Alors pour
tenir compte de la distribution de dividende en cash, on déduit le montant du dividende distribué
en n du cours n-1.
Ajustement : Cours-1 n devient Cours n-1 – Dividende n
Les valeurs quotidiennes sont pour le cours et le dividende. Alors cet ajustement a le même effet
si on déduit le dividende n du cours n. Sauf dans le cas du montant de changement de dividende.
La différence entre deux valeurs successive du dividende est inclue dans la formule de calcul du
coefficient d’ajustement suivante.
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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6.1.2 Coefficients d’Ajustement Les cours et les dividendes doivent être ajustés pour les opérations d’augmentation de capital, la
division d’action, et la distribution d’actions. L’ajustement est par multiplication des cours et des
dividendes avant l’opération par le coefficient d’ajustement. Ce coefficient est égal au ratio entre
le cours après l’opération et avant l’opération.
Si P1 est le cours après l’augmentation de capital, et P0 est le cours avant l’opération
P1 = α * P071 Formule 19
α est le coefficient d’ajustement qu’on cherche. En cas de plusieurs opérations, le coefficient total
est le produit de tous les coefficients
α = α1 * α2 * α3 *... Formule 20
Pour calculer le coefficient, on utilise la capitalisation boursière avant l’opération et après
l’opération.
La capitalisation boursière = Cours * Nombre d’actions Formule 21
6.1.3 Augmentation de Capital Le coefficient d’ajustement (α) qu’on cherche est égal au ratio entre le cours avant augmentation
de capital et le cours après l’augmentation de capital.
P1 = α * P0
P1 = Nouveau cours P0= Cours ancien Pe = Prix d’émission
N0 = Nombre d’actions anciens N1 = Nombre d’actions nouveaux
Nombre total d’actions après l’augmentation de capital = N0 + N1
n=N0/N1 Formule 22
Après l’augmentation de capital :
La capitalisation boursière= P1*Nombre total d’actions= P1 *(N0+N1)
Avant augmentation de capital : Capitalisation boursière = P0*N0
Prix d’émission de nouvelles actions * nombre d’actions émis= Pe*N1
P1(N0+N1)= P0N0 + Pe*N1 Formule 23 71 Albouy (2003), p. 155
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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P1 = P0N0 +Pe*N1 n=N0/N1 N0+N1
P1 = P0 n + Pe P1 = α * P0 n+1
α = P1 = n+ Pe/P0 72 Formule 24
P0 n+1
Cette formule donne le Coefficient d’ajustement (α) en cas d’augmentation de capital.
Si le montant de dividende versé n’est pas constant entre les deux valeurs du cours P0 et P1,
Albouy (2003) introduit le variable δ dans la formule, qui est égale à la valeur actuelle de la
différence à recevoir sur l’action ancienne ex-droit, et celui qui sera versé sur l’action nouvelle.
α = P1 = n+ Pe/P0+ δ/P0 73 Formule 25
P0 n+1 6.1.3.1 Zain : Augmentation de capital par 100%, 16 Novembre 200574 “The number of shares offered for subscription will be 543,013,460 new shares with a par value of 100 fils and a
premium of KWD 1.150 and the expected proceeds will be KWD 54,301,346 par value and KWD 624,465,479
premium over par for a total exceeding 678 million Kuwaiti Dinars (approximately USD 2.32 billion).” Mr. Al-
Banwan went on to add, “All registered shareholders of record on November 15, 2005 will be eligible to participate
in the rights issue.
Date d’émission = Novembre 16, 2005.
Date Ex-Droit : Novembre 15, 2005
Nombre de nouvelles actions = 543,013,460
Valeur Nominal = 100 Fils Prime d’émission = KWD 1.150
Prime d’émission = Prix d’émission - Valeur Nominal
Prix d’émission = 1.15+0.10 = 1.25 KD
Capital apporté = Nombre d’actions nouvelles * Prix d’émission
= 543,013,460 * 1.25 =678,765,575
Prime d’émission*Nombre d’actions=1.15 *543013460= 624,465,479 “premium over par”
72Albouy (2003), p. 155, 153 74 Zain (2005) http://www.zain.com/muse/obj/lang.default/portal.view/content/Media%20centre/Press%20releases/November%20rights%20issue
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Augmentation du capital par 100% n=N0/N1 = 1
En appliquant formule 20 avec n=1
α = (1+(1.25/P0+ δ/P0))/2 Coefficient d’ajustement, à appliquer aux cours et
dividendes de Zain avant Novembre 16, 2005
6.1.3.2 Zain augmentation de capital 75%, 2 Décembre 2007 Le 2 Décembre 2007, Zain a annoncé une augmentation de capital par 75%, ainsi que la
distribution d’actions gratuites et en cash. 75
Capital increase by 75%. The Mobile Telecommunication Company K.S.C. (Zain) Board of Directors today has
recommended a cash dividend of 90 fils per share and a 50% stock dividend (bonus shares) for the fiscal year that
will end December 31, 2007. During the same meeting, the Group’s Board recommended to increase the company’s
paid in capital by 75%. The anticipated capital increase will result in proceeds of 100 fils par value and 750 fils
premium per share on the new shares to be issued.
Augmentation de Capital de 75%
Nombre d’anciens actions = N
Nombre ancien d’actions = N
Nombre d’action nouvelles = n
Nombre Total d’actions après augmentation de capital = N+n = 1.75*N
Prime d’émission = 750 fils Valeur nominal = 100 fils
1 KWD = 1000 fils
Prime d’émission = Prix d’émission – Valeur nominal
Prix d’émission = 750 + 100 = 850 Fils
Pe = 850 Fils N0/ N1 = 4/3 =n (Augmentation de capital de 75%) P1/P0 = (4/3 + Pe / P0) (4/3 + 1) α = P1/P0 = 4/3 + 850/P0 + δ/P0 4/3 +1 δ = différence entre le dividende reçu par les actions anciennes et le dividende distribué par les
(4/3 +1) C’est le Coefficient d’ajustement pour l’augmentation de Zain capital par 75%
6.1.4 Attribution d’actions gratuites
P1 *(N0+N1) = P0*N0
P1 = P0*N0/(N0+N1)
P1/P0 = N0/(N0+N1) => n= N0/N1 => α =n/(n+1)
Coefficient: α = n/(n+1)76 avec n=N0/N1 Formule 27
α = 1/[1+N1/N0] = 1/[1+ % actions gratuites] Formule 28 Les cours précédant l’opération, doivent être multipliés par ce coefficient d’ajustement : Ce
coefficient est appliqué à l’augmentation de capital par incorporation de réserves, attribution
d’actions gratuites, et distribution de dividendes en actions.
Figure 30: Ajustement des Cours de Zain suite à la distribution d’actions gratuites %Actions gratuites
Dates appliqués au dividende Multiplier les cours avant La date
Par le Coefficient
5% Janvier 1, 2003 – 31 Décembre 2003 Janvier 1, 2003 1/(1+5%) 7% Janvier 1, 2004 – Décembre 31, 2004 Janvier 1, 2004 1/(1+7%) 15% Janvier 1, 2005- Décembre 1, 2005 Janvier 1, 2005 1/[(1+15%) 50% Janvier 1, 2006-Décembre 1, 2006 Janvier 1, 2006 1/(1+50%) 50% Janvier 1, 2007- Décembre 1, 2007 Janvier 1, 2007 1/(1+50%) Comparé à l’indice du marché, les deux augmentations de capital de Zain ont été menées avec un
marché haussier.
76 ALBOUY (2003), p. 156
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Figure 31: Cours et Cours Ajusté de Zain (Juin 2001 – Décembre 2007)
Figure 33 : Coefficients Correcteurs Appliqués aux Actions et Dividendes d’Orascom Date Avant
22 Janvier, 2006
22 Janvier
2006
Avant
Avril 12, 2007
Avril 12,
2007
Après
Avril 12, 2007
Coefficient
correcteur
1/2* 1/5 1/5 1/5 - -
5.6.5.1 Division d’actions d’Orascom La figure suivant montre l’effet de division de l’action d’Orascom de (1 à 2) le 22 Janvier 2006,
2 : 1. Le marché a positivement réagit. La figure montre le cours réel du titre, et non pas le cours
après ajustement, pour tester s’il y a un effet significatif sur le cours de clôture. La réaction du
marché est immédiate. Alors le marché est efficient.
Annonce Date effective Coefficient Correcteur P0N0/N1*
Division de l’action, 2 nouvelles actions
pour 1 ancienne action : N0=1, N1=2
22 Janvier 2006 N0/N1 = ½
Multiplier cours avant 22/1/2006 par ½
Division de l’action: 5 nouvelles actions
pour 1 action ancienne, N0=1, N1=5
12 Avril 2007 N0/N1= 1/5
Multiplier cours avant 12/4/2007 par 1/5
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Figure 34: Cours de Clôture d’Orascom la date de Division d’Action (22/1/2006)
Orascom Telecom Holding
66
68
70
72
74
76
78
80
82
16/0
1/20
06
17/0
1/20
06
18/0
1/20
06
19/0
1/20
06
20/0
1/20
06
21/0
1/20
06
22/0
1/20
06
23/0
1/20
06
24/0
1/20
06
25/0
1/20
06
26/0
1/20
06
27/0
1/20
06
28/0
1/20
06
29/0
1/20
06
30/0
1/20
06
31/0
1/20
06
01/0
2/20
06
Division d'Action 22/1/2006
La figure suivante montre la rentabilité anormale positive du titre d’Orascom le jour de la
division d’action. La rentabilité anormale positive est évidente. Le dividende distribué avant et
après l’opération est 3.75 EGP. Même sans changement du dividende payé, le titre d’Orascom a
connu une rentabilité anormale positive. Les résultats ci-dessous sont avec ajustement du cours
pour la division d’actions et pour la distribution de dividendes.
Figure 35: Rentabilité Anormale d’Orascom la date de Division d’Action (22/1/2006)
Orascom Telecom
Date de division d'action 2:1 (22/1/2006)
-0.05
-
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
0.40
-7 -6 -5 -4 -3 0 1 2 3 4 7
Rit - Rm RA Modèle du Marché RA Medaf
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6.1.6 Rachat d’actions L’ajustement pour l’opération de rachat d’action d’Orascom n’est pas faite, puisque le
pourcentage d’actions rachetées est limité.
Figure 36: Date d’annulation des actions Août 1, 2007
Nombre d'actions avant Annulation N 1,100,000,000
Nombre d'actions après Annulation N 1,090,000,000
Nombre d'actions annulés 10,000,000
Nombre de nouvelles actions/
anciennes actions n/N 1090/ 1100 = 0.99
Le tableau suivant montre les opérations financières de chacun des deux opérateurs. Figure 37: Comparaison entre Zain et Orascom Zain Orascom
Distribution de dividendes en cash et en Stock Distribution de dividende retardée (2005)
Augmentation de Capital deux fois Division d’action
Rachat d’actions et réduction de capital
Acquisitions de pourcentage majoritaire et des
licences Greenfield
Pas de ventes d’opération
Acquisitions de pourcentage minoritaire,
Joint-venture
Vente d’opérations
Rentabilité du titre est toujours plus élevée que
la rentabilité du marché
Rentabilité du titre positive avec la
distribution de dividendes
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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7 Discussion des Résultats
Le Log d’un chiffre moins de 1 est négative.
Dans le cas de la rentabilité du marché :
Log (Indice n / Indice n-1) < 0 Le marché est baissier
Si (Indice n / Indice n-1) < 1 alors si Indice n < Indice n-1
Alors si la valeur de l’indice (n) est moins de la valeur de l’indice (n-1), c'est-à-dire, si la valeur
de l’indice a diminué, le log sera négative et la rentabilité du marché sera négative.
Cela s’applique aussi à la valeur de la rentabilité du titre.
Log (Cours n/Indice n + Div n/Indice n)/ Cours (n-1)/Indice (n-1) < 1
Si la valeur du [Cours n / Indice n + Div n/Indice n] < Cours (n-1)/Indice (n-1) Le Log sera
négative
Log 1 = 0
Si Indice n = Indice n – 1 Le log sera zéro Calcul de la Rentabilité Anormale
7.1 Trois méthodes de calcul de la rentabilité anormale J’ai appliqué les trois méthodes rencontrées dans la littérature pour le calcul de la rentabilité
anormale (RA). Ces méthodes sont indiquées dans le tableau suivant
Tableau 7: Les Trois Méthodes Utilisés pour le Calcul de la Rentabilité Anormale Méthode Formule R théorique Notation Rentabilité Anormale Moyenne
1 RA = Rit - Rm RA1 RAM1
2 RA = Rit - Rth Rit = alfa + Bêta Rm RA2 RAM2
3 RA = Rit – Rth Rit = Rf+Bêta *(Rmt – Rf) RA3 RAM3
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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7.1.1 Les variables utilisés dans chaque modèle Tableau 8: Les Variables utilisés dans chacun des trois modèles de calcul de la rentabilité anormale RA Rit Coefficient
de Rm
C
Modèle 1 Rit – Rm Rit -1 0
Modèle 2 Rit – (α + βRm) = Rit – α -
βRm
Rit - β - α
Fonction du Bêta, moyenne Rm, Rit)
Modèle 3 Rit –[Rf + β *(Rm-Rf)]
= Rit – Rf – β*(Rm –Rf)
Rm – Rf = Prime de risque
Rit - β
- Rf + Rf *β
= Rf * (β – 1)
Les différences entre les trois modèles, sont générées par les éléments suivants.
1. La comparaison des trois méthodes pour un seul événement
Le Risque du Titre (β). Le Bêta est fonction de Covariance entre la rentabilité du titre, et la
rentabilité du marché, divisé par la variance de la rentabilité du marché.
Avec le même titre, le Bêta est volatile, et dépend de la fenêtre dans laquelle la covariance et la
variance sont calculées.
Dans la première méthode, le coefficient de la rentabilité du marché est 1. Alors, comparé aux
deux autres méthodes, le Bêta utilisé est de 1. Alors le risque du titre est considéré le même
comme le risque du marché.
Dans la deuxième méthode et la troisième méthode, le coefficient de la rentabilité du marché est
le Bêta de la société.
Le troisième élément qui dans la formule de calcul de la rentabilité anormale, est « C ».
Dans la première méthode, C est considéré 0.
Dans la deuxième méthode, c’est α, qui est fonction du β, la moyenne de la rentabilité anormale,
et la moyenne de la rentabilité du marché.
Dans la troisième méthode, c’est Rf * (β – 1). Le Rf étant le taux sans risque.
Alors dans le deuxième et le troisième modèle, le Bêta est un élément très important, ainsi
que le taux sans risque pour la troisième méthode.
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2. Au niveau de deux opérateurs, le cours de l’action et l’indice du marché, la distribution de
dividende, ainsi que les opérations financières comme l’augmentation de capital, la division
d’action, qui donnent lieu aux ajustements des cours.
Avec le modèle du MEDAF, La rentabilité théorique anticipée du titre,
E(Ri) = Rf + Bêta *(Rm – Rf)
Rf = Le taux sans risque (Risk Free Rate) : c’est le taux d’intérêt des obligations a dix ans.
La Rentabilité Anormale, est la différence entre la rentabilité anticipé du titre E(R) calculé en
utilisant le formule du MEDAF et la rentabilité (Rit). Le MEDAF repose sur un Bêta constant.
Cependant, le calcul du Bêta donne différentes valeurs selon la longueur de la fenêtre.
La rentabilité anormale a été calculée sur une fenêtre [-20 :20] points autour de la date de
l’annonce publiée par l’opérateur. Pour calculer la rentabilité anormale moyenne, la vraie
distance entre la date (t) et la date de l’événement a été calculée, et puis la moyenne a été calculée
pour tous les jours ayant la même distance du jour de l’événement. Ensuite, la différence entre la
rentabilité anormale en utilisant chaque méthode, a été diminuée de la moyenne des rentabilités
anormale du même type d’annonce.
7.1.2 Différence entre les trois modèles Les trois modèles utilisés pour calculer la rentabilité anormale sont :
1. RA = Rit – Rm Modèle 1 2. RA = Rit – (alfa+ Bêta *Rm) Modèle du marché 3. RA = Rit – (Rf + (Bêta *( Rm-Rf)) MEDAF A. Différence entre modèle 2 et modèle 3 Rit – (alfa + Bêta Rm) – Rit + (Rf + Bêta *(Rm-Rf) -alfa – Bêta Rm + Rf + Bêta Rm – Bêta Rf = 0 -alfa + Rf – Bêta Rf -alfa + Rf * (1- Bêta) = différence entre méthode 2 et méthode 3 Formule 30
La différence entre RA2 et RA3 est constante. C’est défini par la formule suivante
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B. Différence entre Modèle 1, modèle 2 RA = Rit – Rm
C. Différence entre modèle 1 et modèle 3 RA = Rit – Rm RA = Rit – (Rf + Bêta*(Rm-Rf)) Rit – Rm – Rit + Rf + Bêta *(Rm-Rf) -Rm + Rf + Bêta Rm – Bêta Rf Rf *(1-Bêta) + Rm *(Bêta -1) Différence entre Model 1, model 3
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7.2 Rentabilité du titre et du marché Les figures suivantes montrent la rentabilité de Zain et du marché Koweitien. La distribution de
dividendes en cash et en actions de Zain est un levier de création de valeur. Ainsi, l’augmentation
de capital par 100% a positivement influencé la rentabilité du titre.
Figure 38: Rentabilité du Zain et la Rentabilité du Marché
7.3.4 Types d’annonces étudiés pour Zain et Orascom Les annonces étudiées sont dont 13 (29%) acquisition de Zain, 32 (72.7%) pour Orascom : 12
annonces de vente et 20 annonces d’acquisitions d’Orascom. Les acquisitions sont classifiés à :
acquisition de licence Greenfield, acquisition de participations > 25% et < 25%, Joint venture, et
extension de licence. Une licence « Greenfield » est accordé à un opérateur pour construire le
réseau et l’exploitation. La figure suivante montre le nombre d’annonce par type d’opération pour
chacun des deux opérateurs.
Zain a 13 annonces de 2 types : 4 acquisitions de licence Greenfield, et 9 acquisitions de
pourcentage > 25%. Zain opérateur est en train d’implémenter sa stratégie d’expansion globale et
d’avoir une participation majoritaire dans ses opérations. Zain a des opérations en Afrique.
Orascom a vendu Fastlink en Jordanie et Iraqna en Iraq à Zain. Orascom a concentré sur ses
opérations en Algérie, Tunisie, Pakistan. Orascom a vendu toutes ses participations en Afrique.
Tableau 12: Type d’Annonce par Opérateur Operateur Total
Zain Orascom
Type d'Operation Acquisition license greenfield 4 5 9
Acquisition >25% 9 4 13
Acquisition <25% 0 5 5
Vente/ JV 0 2 2
Extension licence 0 2 2
Vente 0 13 13
JV 0 1 1
Total 13 32 45
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7.3.5 Les régions des opérations sujets des annonces L’Afrique constitue une région principale pour les annonces, avec un total de 20 annonces
(18.8%), suivi par l’Iraq avec 9 annonces (20.5%). Levant (Jordanie et Syrie) ont 4 annonces.
L’Asie avec les annonces d’Orascom sur Huchison et la nouvelle acquisition à Korè. GCC a
seulement 2 annonces, une à Bahreïn et l’autre en Arabie Saoudite. Pakistan et Bangladesh ont
deux annonces. Le dirigent d’Orascom Telecom a acquis Weather Investments en Italie. Orascom
a aussi deux annonces d’investissement, une dans un câble sous-marin, et l’autre d’un Joint
venture avec Intel pour les opérations de WiMAX.
Figure 47: Régions Cibles des Annonces
Afrique
28.89%
n=13
Levant8.89%
n=4
Europe2.22%
n=1Asie
8.89%
n=4GCC
4.44%
n=2
Iraq
20.00%
n=9
Afrique du Nord
17.78%
n=8
Pakistan & Bangladish
4.44%
n=2
WiMax & cable sous-marin
4.44%
n=2
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7.4 Annonces de Zain
� Zain n’a pas d’annonces avec rentabilité anormale (RA) négative pour les trois méthodes
(RA1, RA2, RA3)
� La rentabilité anormale (RA) est toujours positive avec le premier modèle (RA1) et le
troisième modèle (RA2), avec P-value < 0.05 pour les deux modèles.
� La rentabilité anormale avec le deuxième modèle (RA2) est négative pour 4 annonces,
avec p-value < 0.05
� La différence entre la rentabilité anormale (RA) et la rentabilité anormale moyenne
(RAM) en utilisant le premier et le troisième modèle (RA1-RAM1) et (RA3 - RAM 3) ont
toujours le même signe. (RA1 et RA3 ont aussi le même signe).
� Il y a des valeurs de p-value > 0.05 pour des valeurs RA2 positive et négative.
� 6 annonces ont RA positive utilisant 3 methodes, avec pvalue < 0.05. 5 de ces annonces
ont taux sans risque (Rf) de 6.750%, ainsi que la seule annonce avec Rf de 6.25%
� Les annonces avec rentabilité anormale en utilisant la deuxième méthode (RA2), ont
pvalue > 0.05 et Rfa 6.375%
� Une seule annonce avec value RA2 > 0.05.
� 1 seule annonce avec RA2 négative et pvalue < 0.05: Seule Annonce avec Bêta [1:1.5]
� Annonces avec Bêta négative, ont RA positive avec 3 méthodes, p-value < 0.05 avec trois
méthodes, Rf=6.75%. Une annonce avec Rf de 6.25%
� Annonces avec RA2 négative, ont p-value RA2 > 0.05
� Deux annonces avec RA2 positive, ont p-value RA2 > 0.05
Le figure suivant montre les résultats de la la rentabilité anormale en utilisant le MEDAF,
par type d’annonce pour chacun des deux opérateurs.
Toutes les annonces d’acquisition d’un pourcentage minoritaire ou majoritaire pour les deux
opérateurs ont une moyenne de rentabilité anormale positive en utilisant le MEDAF. 4 annonces
d’acquisition de licence Greenfield ont une rentabilité anormale négative avec ce modèle.
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Figure 48: Rentabilité Anormale avec MEDAF part type d’annonce par opérateur
Négative
Posit ive
RA3signe
Pies show counts
Zain OrascomOperateur
Acquisition licence greenfield
Acquisition >25%
Acquisition <25%
Ve nte/ JV
Extens ion licence
Vente
JV
Ty
pe d
'Op
era
tio
n
4.0
9.0
4.0
1.0
4.0
5.0
1.01.0
2.0
2.011.0
1.0
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7.4.1 Rentabilité Anormale Moyenne 7.4.1.1 Annonces d’Acquisition de participation majoritaire La figure suivante montre la rentabilité anormale moyenne des annonces d’acquisition d’une
participation majoritaire. La moyenne est positive en utilisant les trois méthodes. On aperçoit
l’existence d’une saisonnalité hebdomadaire. Exactement chaque 7 jours, la rentabilité diminue.
Un effet semainière est aussi présent sur le marché Koweitien. Les valeurs de tous les jours sont
des valeurs moyennes de plusieurs annonces. Alors il n’y a pas une seule annonce qui a généré la
rentabilité négative. Je n’ai pas déterminé le jour, puisque la rentabilité anormale moyenne est
calculée en utilisant la rentabilité anormale de différentes annonces, de différentes périodes. Les
jours reflètent la distance actuelle séparant ce jour de la date de l’événement. Cet effet est plus
claire en utilisant le premier modèle (RA=Rit – Rm) et le troisième modèle, le MEDAF, RA=Rit-
[Rf + Bêta*(Rm-Rf)]. La date de l’annonce (t=0) n’est pas affectée par une rentabilité anormale
L’annonce d’acquisition de licence en Iraq le 18/8/2007 est précédée par une rentabilité anormale
positive 4 jours avant l’annonce.
Figure 55: Zain Acquisition de Licence en Iraq 18/8/2007
Zain Acquisition Iraq Licence 18/8/2007
0.17
0.18
0.18
0.19
0.19
0.20
0.20
-8 -7 -5 -4 -3 0 1 2 3 4 7 8
-0.01
-0.01
-
0.01
0.01
0.02
RA1=Rit-Rm RA3=Rit-[Rf+Beta(Rm-Rf)]
RA2=Rit-[Alfa+BetaRm]
7.4.4 Rentabilité Anormale Moins de la Moyenne
Annonce d’Acquisition de Fastlink, opérateur mobile en Jordanie
Le Bêta est négative (-1) pour cette annonce. Le premier modèle et le troisième modèle évoluent
d’une manière similaire, mais c’est l’inverse de l’évolution du premier modèle. Le jour de
l’annonce, il n’y a pas de rentabilité anormale. La rentabilité anormale apparaît 7 jours avant
l’annonce. Alors, il y a diffusion d’information sur le marché. La rentabilité anormale de cette
annonce est moins de la moyenne.
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Figure 56: Rentabilité Anormale de l’Annonce de Zain : Acquisition de Fastlink
Zain Acquisition de Fastlink 24/12/02
-0.02
-0.01-
0.01
0.02
0.030.04
0.05
-10 -9 -8 -7 -6 -3 -2 -1 0 1 4 5 6 7
RA1=Rit-Rm RA3=Rit-[Rf+Beta(Rm-Rf)]
RA2=Rit-[Alfa+BetaRm]
Ecart entre la rentabilité anormale et la rentabilité anormale moyenne des annonces (RA-
RAM)
� 3 Annonces avec RA positive utilisant 3 méthodes, et RA-RAM négative, utilisant 3
méthodes. Rf= 6.75%
� Pour les 5 annonces avec Rf 6.375%, les annonces ont Bêta positive. RA1 et RA 3 est
positive et aussi, RA1-RAM1, RA3-RAM3 positive. Trois annonces ont RA 2 et RA2-
RAM2 négative.
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7.5 Test d’efficience du marché Dans un marché efficient, les cours doivent refléter toute l’information disponible, et les cours
suivent une marche aléatoire. Les corrélations entre le taux de rentabilité d’un actif sur les
périodes successives sont négligeables (Bella ah, 2004)79. Selon l’hypothèse d’efficience, la
variation anticipée n’est pas associée à la variation historique du cours. Pour vérifier
empiriquement si le marché est efficient ou pas, Bellalah (2004) utilise le calcul de la corrélation
entre les variations successives des cours. Si la pente est nulle, les variations des cours ne sont
pas corrélées. La variation anticipée du cours d’aujourd’hui est totalement indépendante de la
variation du cours d’hier. « Lorsque constatation est vérifiée pour les variations des cours par
rapport à n’importe quel jour passé, le marché est efficient ». Lorsque la corrélation est
significative, et la pente de la droite de corrélation est positive, le marché n’est pas efficient.
Ainsi, il est possible de réaliser des profits et prévoir les variations futures des cours par rapport à
leurs variations historiques.
Pour tester l’efficience du marché, j’ai utilisé la corrélation de la variation du taux de rentabilité
du titre, avec la variation du temps. J’ai appliqué cette méthode pour les annonces de Zain et
Orascom, en utilisant la variation du le cours ajusté. Les résultats obtenus ont montré que
l’efficience du marché Koweitien ainsi que le marché Egyptien est variable. Parfois le marché est
efficient, parfois ce n’est pas efficient, avec une pente positive ou négative. Le marché est
aléatoire.
Pour l’annonce de Zain d’acquisition de la licence à Bahreïn (20/4/2003), et l’acquisition de
Celtel (29/3/2005), le marché est efficient avec pente nulle. Pour l’acquisition de la licence en
Arabie Saoudite (24/3/2007), le marché n’est pas efficient avec une pente négative. L’acquisition
de pourcentage majoritaire de Vmobile (31/5/2006), le marché n’est pas efficient avec pente
négative.
L’efficience du marché varie d’un mois à l’autre. Pour l’annonce d’acquisition de Wesel
(22/10/2007), le marché est efficient. Zain a annoncé le 22/11/2007 le lancement du réseau sans 79 BELLALAH Mondher (2004), Gestion de Portefeuille, Analyse Quantitative de rentabilité et des risques, Pearson Education France, pp. 408, 409
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frais de roaming en Afrique : La pente est négative pour cette annonce et le marché n’est pas
efficient. Une semaine après, Zain a annoncé l’acquisition d’Iraqna (1/12/2007) et l’annonce de
décision de distribution de dividende et l’augmentation de capital (2/12/2007) : La pente est
positive et le marché n’est pas efficient.
La pente est nulle. Le marché est efficient, selon Bellalah (2004)
Figure 57: Corrélation de Variation du Cours de Zain : Marché Efficient
Zain Accord pour Acquisition de Celtel
29/3/2005
y = -0.000 x + 0.001
R2 = 0.000
-4.00%
-2.00%
0.00%
2.00%
4.00%
6.00%
8.00%
10.00%
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15
Variation du temps
Variation d
u C
ours
Aju
sté
`
La pente n’est pas nulle, alors le marché n’est pas efficient.
Figure 58: Corrélation de Variation du Cours de Zain : Marché Pas Efficient
Zain acquisition d'Iraqna (1/12/2007)
Annonce de distribution de dividende et augmentation de
Capital (2/12/2007)
y = 0.012 x - 0.001
R2 = 0.073
-3%
-2%
-1%
0%
1%
2%
3%
4%
-150% -100% -50% 0% 50% 100% 150%
X
Variation d
u c
ours
Aju
sté
Zain Lancement de One Network en Afrique
11/22/2007
y = -0.025 x + 0.001
R2 = 0.291
-0.030000
-0.020000
-0.010000
-
0.010000
0.020000
0.030000
0.040000
-150% -100% -50% 0% 50% 100% 150%
X
Y
Note : Graphiques générés par MegaStat, Orris (2007)
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Tableau 13: Annonces Etudiés de Zain (Décembre 2002-Mars 2005)
Annonce Date Bêta Rf RA1 RA2 RA3
RA-RAM1, RA2-RAM2, RA3-RAM3
pvalue RA1, Pvalue RA2, Pvalue RA3
Type d'annonce Montant
MTC acquérie 91.6% Fastlink d'Orascom ($ 423.9 million), pour atteindre 96.5%. MTC est attiré par la position solide de Fastlink sur le marché, la qualité de l'équipe de management, fournisseur de services de télécom de haut niveau au Jordaniens. Commentaire du conseiller financier (Banque National de Koweït): La transaction représente l'acquisition la plus large dans le Golf / Moyen Orient, et c'est l'investissement le plus large du secteur prive en Jordanie, par un investisseur du secteur prive au Golf, ce qui reflet la confiance des investisseurs dans le marché Jordanien. 80
24/12/2002 -1.009 6.750% PPP NNN < < <
Acquisition 91.6%.
Participation total 96.5%
$ 423.9 million
MTC acquérie la deuxième licence mobile à Bahreïn. Participation de MTC 60%, et 40% investisseurs Bahreïniens. Vodafone va signer un accord de coopération après l'octroi de la licence. L'autorité de régulation avait 10 demandes des opérateurs régionaux et internationaux, et a décidé de réduire la liste à 3 demandeurs, qui incluent MTC.81
20/04/2003 -.6940 6.750% PPP NPN < < <
Acquisition license
greenfield. 60% participation.
Pas publié
MTC acquérie License mobile du Sud Iraq ($120 million pendant 2 ans). Selectioné par Coalition Provisional Authority (CPA) d'Iraq pour l'opération de la region centrale. 82
MTC accord d'acquisition de Celtel Africa $3.36milliard. (85% pour $ 2.84 milliard, 15% pour $ 520 million). Financement: Cash, nouvelle dette. Stratégie d'expansion globale de MTC (3x3x3): opérateur régional dans 3 ans, international dans les 3 ans qui suivent, operateur global dans les 3 ans qui suivent, alors en 2011. Synergies entre Moyen Orient et Sub Sahara d'Afrique.83
29/03/2005 -0.497 6.750% PPP NNN < < < Accord
acquisition (100%)
$3.36 milliard (85% à $2.84
milliard, 15% à $520
million) Note: RA1= Rit – Rm RA2= Rit -[Alfa+BêtaRm] RA3=Rit-[Rf+Bêta*(Rm-Rf )] Pvalue < 0.05 ou > 0.05 N : Négative P : Positive
Tableau 14: Annonces Etudiés de Zain (Décembre 2005-Mars 2007)
Annonce Date Bêta Rf RA1 RA2 RA3
RA-RAM1, RA2-RAM2, RA3-RAM3
pvalue RA1, Pvalue RA2, Pvalue RA3
Type d'annonce Montant
MTC filiale, Celtel a acquis % majoritaire de Madcom Madagascar. Montant et pourcentage pas ne sont pas publiés. Nombre de pays couverts devient 19 country en moins de 3 ans. 84
MTC filiale, Celtel a acquis 61% qui restent de Mobitel Sudan ($ 1.332 milliard). Transaction va créer valeur pour MTC Group avec rentabilité attractive aux actionnaires de MTC. Plan d'investissement de $ 500 million pour élargir le réseau et la couverture. Operations de proximité: Chad, Kenya, DRC et Uganda.85
MTC va acquérir 65 % de Vmobile Nigeria ($1milliard). Option d'acheter 35% qui reste. 86
17/04/2006 -2.631 6.750% PPP PPP < < <
Accord d'acquisition 65%. Option achat 35%
qui reste
$ 1 milliard
MTC filiale Celtel acquérie 65% de Vmobile, Nigeria ($1.005 milliard). Le marché Nigérien est un des marchés Africains les plus grand et avec la croissance la plus rapide.87
MTC Consortium acquisition de 3eme licence mobile en Arabie Saoudite ($6.109 milliard). MTC 50% du consortium, va être réduite à 25% après ouverture du capital de l'opérateur.88
24/03/2007 0.416 6.375% PNP PNP < > <
Acquisition licence
Greenfield. Participation 50%,
sera diminuée à 25%
$ 6.109 milliard
Note: RA1= Rit – Rm RA2= Rit -[Alfa+BêtaRm] RA3=Rit-[Rf+Bêta*(Rm-Rf )] Pvalue < 0.05 ou > 0.05 N : Négative P : Positive
Tableau 15: Annonces Etudiés de Zain (Mai 2005-Décembre 2007)
Annonce Date Bêta Rf RA1 RA2 RA3
RA-RAM1, RA2-RAM2, RA3-RAM3
Pvalue RA1, Pvalue RA2, Pvalue RA3
Type d'annonce Montant
MTC termine l'acquisition de 100% de Celtel, avec l'acquisition de 15% qui reste pour ($467 million) Montant total de l'acquisition $3.4 milliard. MTC a acquis 85% de Celtel en Avril 2005, avec accord d'acquérir 15% après 2 ans. Celtel est opérateur mobile leader dans Sub-Sahara Afrique. 450 abonnées potentielles en Afrique. MTC a pu augmenter le nombre d'abonnés de 5 million à 20 million dans 14 pays du Sub-Sahara: Burkina Faso, Chad, Congo, Gabon, Kenya, Madagascar, Malawi, Niger, Nigeria, Sierra Leone, Tanzanie, Uganda et Zambie. 89
07/05/2007 0.165 6.375% PPP PNP < > <
Terminaison d'acquisition
100% avec achat de 15%
$467 million (moins du montant
publie avant)
MTC Atheer réussi dans l'enchère licence mobile Iraq ($1.25 milliard). Licence pour 15 ans. Operateur déjà sur le marché. 90
17/08/2007 0.467 6.375% PNP PPP < > < Acquisition
licence à 15 ans $ 1.25
milliard Zain -Celtel acquérie Ghana Westel 75% ($120 million) de la part du Gouvernement. 25% qui restent propriété du Gouvernement à travers Ghana National Petroleum Corporation. Westel est 2eme operateur national à Ghana. Une partie sera cotée sur la bourse de Ghana. Ghana sera inclue dans "One Network" de Celtel, sans les charges de roaming entre 6 pays d'Afrique. MTC a des operations dans 22 pays.91
MTC signe un accord obligatoire d'acquisition de 100% d'Iraqna ($ 1.2 milliard). Nombre d'abonnés des deux operateurs combines est 7 millions. Marché de croissance. Synergies (ressources humaines, marque, réseau). Operateur existant sur le marché. Operations de proximité: Koweït, Jordanie, Bahreïn, Liban, Arabie Saoudite92
01/12/2007 0.713 6.375% PPP PNP < > < Acquisition d'un
concurrent (Iraqna)
$ 1.2 milliard
Note: RA1= Rit – Rm RA2= Rit -[Alfa+BêtaRm] RA3=Rit-[Rf+Bêta*(Rm-Rf )] Pvalue < 0.05 ou > 0.05 N : Négative P : Positive
Orascom acquérie 2eme licence mobile Tunisie ($ 454 million). La participation d’Orascom Telecom Holding est 35%, et le reste du capital est détenue par des investisseurs Tunisiens, banques et des investisseurs arabes et internationaux. L’investissement d’Orascom ($200 million). Licence pour 15 ans, avec conditions fiscales favorables. Orascom a le droit d’opérer son propre point d’accès international depuis le lancement de ses opérations, avec des conditions d’interconnexions favorables. Période d’exclusivité de 4 ans, pour offrir les services GSM avec Tunisie Telecom, sans l’introduction de nouveaux concurrents sur le marché Capacité du réseau actuel de Tunisie Telecom est limite a 400,000 abonnes, avec une liste d’attente de plus de 300,000 abonnes. Orascom anticipe le lancement commercial du réseau dans 6 mois. Plan de couverture du réseau : 6 villes principales pendant la première année. Population : 10 millions. 95
Orascom et Wataniya JV opération 2eme licence GSM Tunisie. Signature d'un Joint-Venture avec opérateur mobile Koweitien, National Mobile Télécommunications Company (ou “Wataniya Telecom”). Restructuration du bilan, et focalisation sur les actifs de base. Wataniya Telecom a acquis 50% d'Orascom Telecom Tunisie pour $ 113.5 million, qui inclue un paiement immédiat en cash de $ 90 million. Le montant sera utilisé pour payer les dettes aux actionnaires. Wataniya et Orascom auront les droits identiques dans le management et le conseil d'administration d'OTT. OTH restera actionnaire majoritaire dans le Consortium d’investisseurs Arabes et internationaux qui détiennent les 50% qui restent, à travers sa participation avec control dans OTuH, la société "holding" qui détient 35% d'OTT. Cet accord est la première fois pour deux opérateurs Arabes de tenir la gestion d'une licence mobile dans la région Arabe. 96
16/10/2002 0.19 10% 0.00 NNN NPN > > < Vente %
(JV) $ 113.5 million
Orascom vend 91.6% de Fastlink à MTC (Zain) pour $ 423.9 million. (Voir Zain annonce). 97
Orascom vend Fastlink (2eme announce). Montant de pourcent vendu est $462.8 million, valorisant la société à $645.9 million. Orascom reçoit $373.9 million en cash, libération d'une dette de $20 million que MTC avait, et une participation en actions dans Orascom Telecom Algérie détenue auparavant par Fastlink. Orascom a payé la dette due aux vendeurs, Alcatel et Siemens d'un montant $187 million, et va payer la dette due au Motorola en fin d'année, et dette bilatérale à court terme. Montant qui reste pour financer Orascom Telecom Algérie. 98
Orascom -Telecel termine vente 7 GSM Sub-Sahara Afrique. Première transaction: le transfer de Telecel Gabon, Telecel Benin, Telecel Togo, Telecel Niger and Telecel Burkina Faso à Atlantique Telecom, filiale de Banque Atlantique du Cote d'Ivoire. Paiement cash $23.1 million. Dette nette de TIL et d'Orascom réduite par $ 81 million. D'abord le transfert d'action dans Telecel Gabon, Telecel Benin, et Telecel Niger. Les actions dans les deux autres entreprises, seront transférées. $46 million de dette nette sera réduite du compte de TIL, reflétant le transfert de Telecel Gabon et Telecel Benin. La deuxième transaction Transfer Telecel Zambie, U-Com (compagnie holding de Uganda Télécommunications Limited), Telecel Burundi, Telecel Afrique Centrale et Telecel PTY à Gloria Trust, qui était actionnaire minoritaire de TIL.Gloria Trust a transféré sa 26.5% participation en TIL ainsi que $ 27 million réduction de dette et 7.5 million OTH GDRs. La transaction donne OTH 100% participation de TIL dont l'actif inclue 52.5% of Loteny Telecom à Cote d'Ivoire, 100% de X-COM au République Démocratique de Congo (DRC), 60% de Telecel Zimbabwe et 100% of M-Link, le carrier international carrier base à Belgique. Cette transaction réduit la dette de TIL par $ 47 million et sera reflété dans les états financiers de OTH de fin d'année 2002. TIL a aussi un accord avec son créditeur, Siemens, de consentir la vente et de restructurer la dette qui reste pour les filiales de TIL. TIL avait une dette nette de $ 198 million. La restructuration financière va réduire la dette nette $ 75 million vers la fin de 2003.99
06/05/2003 0.347 10% 0.00 NNN NNN > > > Vente
$23.1 million cash. Dette Réduite par $ 81 million
Orascom vend Syriatel après résolution du conflit avec DREX Technologies, le partenaire d'OTH à Syriatel. Orascom a reçu paiement cash pour compenser l'investissement initial d'OTH, des dettes pour couvrir les dépenses. OTH va participer dans la gestion de Syriatel, avec un contrat de management. Pour compléter la transaction de la vente de Syriatel, OTH a terminé l'accord signe avec Cylotel en Mai 2002 pour transférer ses actions détenue à Syriatel à Cylotel.100
16/07/2003 0.463 10% 0.00 PNP NNN > < > Vente Non
publié
Orascom acquérie licence Iraq région centrale. Plan d'investissement $ 100 million. Orascom Telecom Holding est propriétaire majoritaire de la licence et contrôle l’opérateur. Autres investisseurs Iraqiennes et Arabes détiennent 37%. 101
06/10/2003 1.137 10% 0.00 NPN NPN > < <
Acquisition licence.
Participation 63%
Plan d’inves-tissement $ 100 m
Orascom Telecom vend opérations GSM Afrique de l'Ouest: Vente de 51.7% participation dans l'opération de GSM service Cote d'Ivoire, Telecel Loteny (TL) pour $45 million cash. La dette consolide est réduite par plus de $140 million. Orascom a acquériez TL à travers sa participation dans Telcel International Limited (Telecel) en Avril 2000. Après la vente, OTH restera propriétaire de 4 service GSM au sub-Sahara: République Démocratique de Congo, Congo Brazzaville, Zimbabwe et Tchad. La stratégie d'Orascom est: Focaliser sur la croissance et rentabilité des opérations de base en Algérie, Egypte, Iraq, Pakistan, Tunisie. Maximiser sa rentabilité, Améliorer le flux de trésorerie et le bilan. 102
Orascom Telecom complete la vente de Ivory Coast. Participation était 51.7% de l’opérateur de service mobile du Cote d’Ivoire Complètes, Telecel Loteny. La vente est pour $ 53.1 million cash, et le paiement des dettes des actionnaires. Une licence renouvelable de la marque est anticipé de générer plus de $ 5 million pour OTH dans les 3 ans à venir. La dette nette d’OTH sera réduite par plus de $ 140 million. OTH continue a 4 autres opérations mobile au en Afrique Sub-saharien : Chad, Congo Brazzaville, Democratic République of Congo, et Zimbabwe. 103
29/04/2004 0.465 10% 0.00 PNP NNN > > >
Vente complete.
Participation 51.7%.
$ 53.1 cash.
Reduction dette $
140 million
Orascom acquisition de 100% de Sheba Telecom Bangladesh, qui a une licence GSM national. Plan d’investissement de US$ 250 million dans les années à venir. Paiement $50 million comptant, ainsi que le paiement de $10 million de dette financière. Bangladesh a un taux de pénétration faible. 104
Orascom Telecom acquisition de 2.83% d’Orascom Telecom Algerie et 2.00% d’Orascom Telecom Tunisia. Montant total $ 39.3 million. La participation d’OTH sera augmentée de 59.31% à 62.14% à OTA et de 20.47% de 22.47% à OTT. La transaction sera en finance par dette et autofinancement.105
Orascom acquérie Algérie deuxième licence Fixe. Licence de 15 ans pour construire et opérer un réseau fixe national en Algérie (US$ 65 million). Consortium Egyptien avec Telecom Egypte, participation de 50% :50%. Investissement de $1 milliard pour 15 ans. Deux ans d'exclusivité pour l'opération de service de téléphonie fixe national et international.106
Figure 80: Annonces Etudiés d’Orascom (Mars 2005- Mai 2005)
Annonce
Date Bêta Rf Dividende RA1 RA2 RA3
RA1-RAM1, RA2 - RAM2, RA3- RAM3
pvalue RA1, pvalue RA2, pvalue RA3
Type d'annonce
Montant
Orascom finance 2 filiales pour la construction, opération d'un câble sous-marin, pour développer ses activités en dehors de services GSM. Le câble sous-marin va lier Algérie et Pakistan. Filiale d'OTH va installer un câble sous-marin de 1,300 kilomètre 10 Gigabit par seconde pour lier Algies et Annaba en Algérie avec Marseillais en France, pour fournir une connexion de haute qualité et fiable entre Afrique du Nord et l'Europe. Le câble inclue une unité pour l’extension optionnelle de service à Tunisie. Le coût du projet est anticipé d'être € 26.0 million, et € 16.2 million du crédit a été obtenue. Une filiale sépare d'OTH va implémenter 1,200 kilomètre 20 Gigabit par seconde câble sous-marin pour lier Karachi à Fujaïrah aux Empirâtes Arabes Unis. L’entreprise a une licence non exclusive de 25 ans. Orascom Telecom a 51.0% du projet, joint-venture avec investisseur régional. Coût du projet $ 34.3 million, finance par $ 22.3 million crédit de 7 ans. 107
Orascom vend sa participation de 65% de l’opérateur GSM, Libertis Telecom « Libertis », a Congo Brazzaville’s, ainsi que sa 100% participation indirecte dans l’opérateur Oasis Telecom « Oasis » de la République Démocratique de Congo. Le montant total des deux opérations est $ 130 million. La stratégie d’Orascom est de concentrer sur les actifs de base en Algérie, Pakistan, Egypte, Tunisie, Iraq
et Bangladesh, et de vendre les filiales en Afrique. 108
Note: RA1= Rit – Rm RA2= Rit -[Alfa+BêtaRm] RA3=Rit-[Rf+Bêta*(Rm-Rf )] Pvalue < 0.05 ou > 0.05 N : Négative P : Positive
Tableau 19: Annonces Etudiés d’Orascom (Septembre 2005- Décembre 2005)
Annonce Date Bêta Rf Dividende RA1 RA2 RA3
RA1-RAM1, RA2 - RAM2, RA3- RAM3
pvalue RA1, pvalue RA2, pvalue RA3
Type d'annonce
Montant
Orascom vend 100% participation indirecte de Oasis Telecom, République Démocratique de Congo. Montant total, dette inclue est $ 35 million cash. OTH a acquis sa participation dans Oasis à travers sa filiale Telecel International Limited ("Telecel"), en Avril 2000. OTH a toujours des participations holding aux opérations GSM Sub-Sahara, à Congo Brazzaville, Zimbabwe and Chad. OTH est en train de finaliser la vente de son operation à Congo Brazaville. 109
Orascom Telecom vend Libertis Telecom à Congo Brazzaville. Sa participation avec contrôle était 65%. Le montane de la transaction est $ 66.6 million cash. 110
Orascom Telecom acquérie 19.3% de Hutchison Whampoa Limited "HWL" ($1.3 milliard, $HK 11 par action). Les deux opérateurs sont présents sur des pays de faible taux de pénétration avec une grande population. Il y a des opérations proches, comme l'opération d'Orascom à Pakistan et Bangladesh, et l'opération de Hutchison en Inde et Sri Lanka. Les opérations combinent, Orascom et Hutchison contrôle des opérateurs mobiles dans 15 pays avec population de 2 milliard. 10% de l'acquisition est paiement cash. Hutchison Telecom sera 49.8% propriétaire de HWL. Orascom aura le droit d'acheter 3.7% additionnel ans 12 mois à HK$11 par action.111
Tableau 20: Annonces Etudiés d’Orascom (Janvier 2006 – Mai 2006)
Annonce Date Bêta Rf Dividende RA1 RA2 RA3
RA1-RAM1, RA2 - RAM2, RA3- RAM3
pvalue RA1, pvalue RA2, pvalue RA3
Type d'annonce
Montant
Orascom Telecom Holding a obtenu une extension de 6 mois pour sa licence d'Iraqna de 22 décembre 2005 à 30 Juin 2006, avant l'offre de licence à long terme qui aura lieu à la fin de l'année. Les termes de la licence donne des frais de "revenue sharing" de 13% de revenue, moins les montant payés à Iraqi Telephone & Post Company et autres operateurs mobile pour l'interconnection et le service d'accès. OTH ne doit pas encore payer les frais de licence base sur sa licence sa License mobile opérateurs for interconnexion and access services, et ne doit pas encore payer les frais de licence. En Juillet 2005, OTH a signé des accord pour acquérir les 37% qui restent à Iraqna, alors sa participation en Iraqna s'élève à 100%. 112
Orascom JV avec Intel WiMAX: Investissement dans Orascom Telecom WiMax Limited. Orascom est investisseur majoritaire. Intel Capital est investisseur dirigeant, donne accès aux ressources technique et de marketing d’Intel Corporation. WiMax sera une extension des services GSM voix et données à l’application large bande, offrant la connectivité et des services avances. L'entreprise va focaliser ses efforts en travaillant avec les gouvernements et les entreprises dans le Moyen Orient et parties d'Asie, pour donner des licences donnant accès aux fréquences convenables, et pour l'établissement des opérations commerciaux pour l'implémentation des services WiMax. 113
24/05/2006 0.458 9.30% 5.00 PNP PPP < > < JV -
Note: RA1= Rit – Rm RA2= Rit -[Alfa+BêtaRm] RA3=Rit-[Rf+Bêta*(Rm-Rf )] Pvalue < 0.05 ou > 0.05 N : Négative P : Positive
Tableau 21: Annonces Etudiés d’Orascom (Septembre 2006 – Novembre 2006)
Annonce Date Bêta Rf Dividende
RA1 RA2 RA3
RA1-RAM1, RA2 - RAM2, RA3- RAM3
pvalue RA1,
pvalue RA2,
pvalue RA3 Type
d'annonce Montant Orascom a annoncé que sa 100% filiale en Iraq, Iraqna, a obtenu une extension de 3 mois à sa licence actuel, qui va se terminer en Décembre 31, 200. Iraqna a investi $270 million dans le son réseau. La société a servi plus de 2.3 million abonnes en Juin 2003. Pendant la période de 3 mois, de Septembre à Decembre 31, 2006, Iraqna va continuer à payer des frais de partage de chiffre d'affaires, au telephone & Post Company et autres opérateurs mobiles, de frais d'accès et l'interconnexion.114
Orascom acquériez 7.91% d'Orascom Telecom Algérie de la part de Empirâtes International Investment Compagnie (“EIIC”). La participation directe et indirecte d'Orascom Telecom sera 95.6% de OTA. Le rachat remplace "put and call option" existant entre OTH and EIIC, pour laquelle OTH avait une dette de $ 290 million en June 2006. La transaction sera finance par autofinancement et une partie de $ 2.5 milliard financement de l'entreprise depuis 2006. En 2005, à travers plusieurs transactions, a acquérie un pourcentage additionnel qui a augmenté sa participation de 58.4% à 87.7%. 115
27/10/2006 -0.35 9.30% 3.50 PNP NNN < < <
Acquisition 7.91%.
(Total 95.6%)
Tresorerie & dette
Orascom acquisition 1.21% additionnel d'Orascom Telecom Algérie. Paiement cash $ 61 million. Après la transaction, la participation d'Orascom Telecom sera 96.81% de OTA. Financement par trésorerie. Part de marché 65% (Septembre 2006), 10 millions abonnes. 116
22/11/2006 -0.26 9.30% 3.50 PNP NNN < < <
Acquisition 1.2% (total
96.81%)
$ 61 million cash
Note: RA1= Rit – Rm RA2= Rit -[Alfa+BêtaRm] RA3=Rit-[Rf+Bêta*(Rm-Rf )] Pvalue < 0.05 ou > 0.05 N : Négative P : Positive
Tableau 22: Annonces Etudiés d’Orascom (Décembre 2006 – Octobre 2007)
Annonce Date Bêta Rf Dividende RA1 RA2
RA3
RA1-RAM1, RA2 - RAM2, RA3- RAM3
pvalue RA1, pvalue RA2, pvalue RA3
Type d'annonce Montant
Naguib Sawiris, directeur d'Orascom augmente sa participation dans Weather à 97%. Enel a vendu sa 26.1% participation. Weather SPA est propriétaire et contrôle 100% de Wind Telecomunicazioni S.P.A. (“Wind”) et 50% plus 1 action d'Orascom Telecom. Pas de dette additionnelle financé ou garantie par Orascom Telecom. L'achat de Enel est une combinaison de rachat d'action par Weather SPA et rachat directe par Weather.117
Orascom acquérie 11.3% restant à Pakistan Mobile Communications Limited (“Mobilink”). Paiement cash $ 290 million. La participation indirecte d'OTH est 100% de Mobilink. Orascom Telecom va financer l'acquisition avec rendement de $ 750 million "Senior Notes" émis en Février. La contribution de Mobilink aux revenues consolides d'OTH est 23.1%. 118
24/06/2007 -0.43 9.30% 0.75 PNP NNN < < <
Acquisition 11.3%. (Total 100%)
$ 290 million cash
Orascom accord Joint-Venture avec Korek Telecom. Korek Telecom a obtenu une des 3 licences à long terme en Iraq. Orascom aura 70% et Korek 30%. OTH ne sera pas oblige d'avoir une participation moins de 51%, tandis que Korek Telecom a un option call pour 18% de la participation d'OTH avant Novembre 2, 2007. L'entité combine est évalué at $2.2 milliard. Orascom Telecom est sorti de l'enchère sur la licence mobile d'Iraq qui a atteint $1.25 milliard. 119
03/09/2007 -0.295 9.30% 0.75 PNP NNN < < <
JV avec concurrent.
Participation 70%.
Entité combine $ 2.2 milliard
Orascom vend 3% HTIL. Orascom a vendu 3% des actions détenues à Hutchison Télécommunications International Ltd (HTIL), pour $ 198 million. Participation d’Orascom sera 16.19%. 120
Tableau 23: Annonces Etudiés d’Orascom (Décembre 2007 – Janvier 2008)
Annonce Date Bêta Rf Dividende RA1 RA2
RA3
RA1-RAM1, RA2 - RAM2, RA3- RAM3
pvalue RA1, pvalue RA2, pvalue RA3
Type d'annonce Montant
Orascom finalise vente de 14.2% qui reste de HTIL (Hutchison) pour $ 960 million. Le 2/7/2007, Orascom a reçu cash dividende de $793 million, après la vente de sa filiale Indien, Hutch Essar. Le 26Octobre et Novembre 13, OTH a annoncé la vente de 5% de HTIL pour $327 million. OTH a généré $600 de bénéfice en cash (après interet). Transaction a été financée par dette.121 05/12/2007 0.22 9.30% 0.75 PNP NPN < > <
Vente. 14.2% qui resent.
$ 960 million
Orascom annonce vente Iraqna à MTC Atheer, filiale de Mobile télécommunications Company KSC (Zain) pour $1.2 milliard. MTC Atheer paiera 50% le premier anniversaire de la transaction et après 6 mois de compléter la transaction, et va payer 50% le deuxième anniversaire. Zain garantie les paiements. Transaction sera complète avant la fin de l'année. Orascom Telecom et Korek Telecom n'ont pas arrivé à un accord satisfaisant avant la date d'expiration de la licence le 30Novembre 2007. Orascom a investi $360 million dans l'opération GSM et a servi 2.8 abonnes le 30Juin 2007. Après l'enchère pour la licence à long terme, Orascom a dû payer $1.25 milliards de frais de licence. Transaction à excellent ROI.122
01/12/2007 0.194 9.30% 0.75 PNP NNN < > < Vente a
concurrent (MTC). 100%.
$ 1.2 milliard
Orascom acquérie 1ere license mobile Democratic Republic of Korea. WCDMA (3G) service. Licence offerte à la filiale d’OTH, CHEO Technologie JV Compagnie, contrôle par Orascom (75%), et Korea Post and télécommunication Corporation, propriété du gouvernement. Licence pour 25 ans, période d’exclusivité de 4 ans. Plan d'investissement $400 million en l'infrastructure et frais de licence les 3 premiers années.123
Les figures suivantes donnent une représentation graphique des résultats des trois
modèles. Le deuxième modèle donne des résultats moins favorables pour les deux
opérateurs. RA est le signe de la moyenne de la rentabilité anormale de l’annonce.
Figure 81: Signe de la moyenne de la Rentabilité Anormale avec Modèle 1
Négat ive
Positive
RA1signe
Pies show counts
Zain
100.00%
n=13
Orascom
25.00%
n=8
75.00%
n=24
Figure 82: Signe de la Moyenne de la rentabilité anormale avec Modèle 2
Négativ e
Posit ive
RA2signe
Pies show counts
Zain
30.77%
n=4
69.23%
n=9
Orascom
65.63%
n=21
34.38%
n=11
Figure 83: Création de valeur avec Modèle 3
Négative
Posit ive
RA3signe
Pies show counts
Zain
100.00%
n=13
Orascom
21.88%
n=7
78.13%
n=25
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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Figure 84: Rentabilité Anormale par Annonce par Opérateur avec le modèle du MEDAF
Négativ e
Posit ive
RA3signe
Pies show counts
Zain OrascomOperateur
Acquisition licence greenfield
Acquisition >25%
Acquisition <25%
Ve nte/ JV
Extens ion licence
Ve nte
JV
Ty
pe d
'Op
era
tio
n
4.0
9.0
4.0
1.0
4.0
5.0
1.01.0
2.0
2.011.0
1.0
La figure suivante montre si la différence entre la rentabilité anormale de l’annonce est la
rentabilité anormale des annonces similaires, est positive ou négative.
Figure 85: Rentabilité Anormale – Rentabilité Anormale Moyenne avec MEDAF
Posit ive
Négativ e
RA3-RAM3
Pies show counts
Zain OrascomOperateur
Acquisition licence greenfield
Acquisition >25%
Acquisition <25%
Ve nte/ JV
Extens ion licence
Ve nte
JV
Ty
pe d
'Op
era
tio
n
2.02.0
6.03.0
1.04.0
2.02.0
2.03.0
2.0
1.01.0
4.0
9.0
1.0
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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8 Critiques et Limites de la Méthode
8.1 Les limites de la recherche
Pour pouvoir inclure un événement dans l’étude, l’information suivante doit être
disponible :
� L’opérateur doit être coté sur la bourse. Il y a des acquisitions pour Orascom Telecom
Holding qui ont été avant d’être listé en bourse de CASE en 2001. Ces annonces ne
sont pas incluent, puisque le cours de l’opérateur n’est pas disponible.
� La date retenue des annonces est la date de publication sur le site web pour les trois
opérateurs. Une limite est la non disponibilité d’information ancienne sur le site web
des opérateurs de télécom. Pour Orascom, il n’y a pas d’annonces avant 2001. Un
autre opérateur, Wataniya Telecom a commencé à publier des annonces en Juin
2003.
� Il faut avoir l’indice du marché pour la période étudié. Si les données de l’indice ne
sont pas disponibles, il y aura manque d’information dans le calcul de la rentabilité.
L’indice de Kuwait Stock Exchange est disponible depuis mi Juin 2001. Alors ce
n’était pas possible d’inclure des événements avant cette date. Un autre indice que j’ai
voulu utiliser, est l’indice de Dow Jones, puisque cet indice inclue Zain et Orascom
parmi 50 sociétés Arabes cotés en Bourse. Cet indice est disponible depuis Juillet
2004, et les valeurs de l’indice ne sont pas disponibles pour tous les jours. Alors on ne
peut pas l’utiliser pour le calcul des rentabilités quotidiennes.
� Il faut avoir la date de l’annonce. Si la date de l’annonce n’est pas exacte, la fenêtre
sera centré sur une autre date et ne pas observer la rentabilité anormale. S’il n’y a pas
d’information sur le cours ou l’indice la date de l’événement, j’ai utilisé le jour
suivant comme la date de l’événement.
� Si deux annonces sont proches, on peut avoir l’effet d’une annonce sur pendant la
période de calcul de la rentabilité anormale [-20 :20]
� Une étude à long terme, et l’utilisation des données mensuelles ou annuelles va
limiter les observations de rentabilité anormale par jour.
� Pour chacun des 45 annonces, j’ai obtenu les résultats de la rentabilité anormale. J’ai
aussi calculé le Beta avec une fenêtre variable. Alors j’ai plus d’information que ce
que j’ai présenté dans ce mémoire. La présentation graphique des annonces donne
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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d’information détaillée sur chaque annonce, mais il est difficile de comparer les
résultats des graphes des 45 annonces avec trois méthodes, ainsi que les résultats de la
variation du Beta pour ces annonces. Ainsi, le calcul de la rentabilité anormale
moyenne donne une réponse qui confirme la création ou destruction de valeur.
� La décision de création ou destruction de valeur, dépend de la méthode utilisée, et les
résultats sont différents si on compare la rentabilité anormale avec la rentabilité
anormale des annonces similaires.
Résultats actuels, après plusieurs essaies
Avant d’arriver aux résultats finaux présentés dans le mémoire, il y avait plusieurs étapes,
qui m’ont donné différents résultats. C’était très difficile à trouver des liens entre les
résultats pendant ces étapes.
� Dans la formule de calcul de la rentabilité du titre, il faut normaliser le cours et le
dividende. La normalisation est faite par en divisant le cours, ainsi que le
dividende par l’indice. Au début, je n’ai pas divisé le dividende par l’indice. Le
dividende avait un poids très important dans la formule.
� Dans la formule du MEDAF, au début je n’ai pas changé le taux sans risque au
taux quotidien équivalent. Les résultats du MEDAF étaient très différents que les
deux autres méthodes
La rentabilité anormale
La première méthode n’inclue pas le risque de la société dans le calcul de la formule de la
rentabilité anormale.
Le modèle du marché et le MEDAF utilisent une seule valeur du Bêta, sur une fenêtre
spécifique. L’événement étudié ne doit pas perturber le calcul du coefficient β. La plupart
des études empiriques calculent la rentabilité anormale moyenne sur une période de
120 jours de bourse précédant l’événement, avec un espace de sécurité de dix jours
entre la fin de la période de calcul et la rentabilité moyenne et la fenêtre d’événement.
Dans ce mémoire, la rentabilité anormale est calculée à partir de 120 rentabilités sur une
période comprise entre t-136 et t-15. Le nombre d’observations est suffisamment
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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important pour que la moyenne soit représentative, tandis que la période correspondante
est suffisamment éloignée de la fenêtre d’événement afin d’éviter que l’événement
influence le calcul.
La période de calcul du coefficient Bêta est variable. Elle ne doit pas être trop large, afin
de conserver une certaine représentativité au coefficient. Marshall et Blume (1975) ont
montré que, si la période de calcul du β est trop large, le coefficient va tendre vers 1. De
plus, plus la période de calcul est large, plus on risque d’y inclure des événements non
récurrents et susceptibles d’affecter momentanément le cours du titre, donc de biaiser le
calcul du β.
La deuxième critique porte sur les spécifiés du calcul du β. Si la stabilité du β est établie
de manière générale, la valeur du β peut varier dans certains cas, en particulier si les
caractéristiques que la firme change de manière importante ou si le β est calculé sur une
période spécifique, trop éloignée de la fenêtre d’événement.
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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8.2 Les limites du MEDAF
La littérature des études d’événements utilise le modèle du MEDAF. Selon Fama,
L’hypothèse de stationnarité est basique dans l’utilisation du modèle d’équilibre du
marché financier.124 La moyenne et la variance d’une variable stationnaire sont
constantes.
Selon ce modèle, le Bêta est considéré stable. Cependant, le changement de la fenêtre, a
montré que le Bêta n’est pas stable autour de la fenêtre.
Les anomalies dans le comportement des marchés financiers ne sont pas bien expliquées
par l’hypothèse des marchés financiers. Le marché financier est non stationnaire.
L’analyse basée sur le « time domain » est limitée.
Traditionnellement, les praticiens utilisent les données quotidiennes et hebdomadaires,
tandis que les chercheurs académiques utilisent les données mensuelles, trimestrielles et
annuelles sur un niveau macro. Cela a des limites en montrant les dynamiques du marché.
Pour limiter a quelques exemples les critiques liées au MEDAF, l’hypothèse initiale de
stabilité des β pose un problème certain dans l’évaluation des rentabilités normales
théoriques des firmes. (Gillet, 2006)
La stabilité du β n’a jamais pu être vérifiée dans les conditions du marché difficile, et
pour les firmes dont l’activité est extrêmement volatile. Le β est stable pour des
portefeuilles mais moins faible pour les titres individuels.
Le Beta dépend de l’indice utilisé. Alors les résultats peut être seront différents si on
change l’indice.
124 FAMA, Eugene (1976), “The Behavior of Stock Market Returns”, Basic Books. http://faculty.chicagogsb.edu/eugene.fama/research/
ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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L’hypothèse jointe
Dans l’ensemble des travaux empiriques ayant pour objet de valider l’hypothèse
d’efficience des marchés financiers, le MEDAF est utilisé. (Gillet, 2006)125
Cependant, les auteurs qui ont cherché à valider le MEDAF ont posé pour l’hypothèse
l’efficience des marchés financiers. On retrouve donc une forme de cercle vicieux : On
utilise pour tester l’efficience des marchés financiers, un modèle qui ne peut être utilisé
que si les marchés sont efficients. Si les marchés ne sont pas efficients, le MEDAF ne
peut être validé. Il résulte de cette utilisation conjointe de l’hypothèse des marchés
efficients d’une part du MEDAF, que ces deux modèles ne peuvent être acceptés ou
rejetés que simultanément. L’ensemble des tests vérifiant l’efficience des marchés
financiers impliquent donc l’acceptation simultanée du MEDAF et vice versa.
Figure 86: Relation entre les théories de l’efficience des marchés financiers et du MEDAF Efficience des marchés financiers MEDAF (représentativité du BÊTA)
Source : Gillet (2006)
Selon Hamon et Jacquillat (1999), mentionne que le coefficient Beta a un caractère
instable, voire même saisonnier sur titres individuels. Le critique de Beta remet en cause
le modèle de l’équilibre ayant engendré le concept de sensibilité. Le MEDAF étant un
modèle exprimé sur deux périodes, l’hypothèse de stabilité des distributions de rentabilité
est essentielle, et son rejet éventuel amène à privilégier une approche multi périodique.
8.3 La stabilité de la volatilité Une autre critique est amenée par les problèmes liés à la stabilité de la volatilité (Gillet,
2006). Dans l’ensemble des tests d’événements classiques, les variations éventuelles de la
volatilité autour de la date d’événement sont négligées, ce qui revient à faire l’hypothèse
implicite de la stabilité de la volatilité de l’actif durant la période du test. Cette hypothèse
125 Gillet Philippe (2006) “ L’efficience des Marchés Financiers”, Paris, Economica, p. 88
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Page 134 de 157
est forte. Il est en effet vraisemblable que la volatilité augmente lorsqu’un actif est
confronté avec un événement non anticipé.
La croissance de la volatilité augmente la prime de risque affectée au titre.
Les méthodologies proposées par les auteurs constituent la deuxième génération des
études d’événements. Elles ont pour caractéristique d’intégrer la variation du moment
d’ordre deux, le risque, dans le calcul de la rentabilité théorique. Les autres étapes restent
identiques.
8.4 L’effet de la longueur de la fenêtre sur le risque La figure suivante montre l’effet du changement de la fenêtre sur le Bêta. La rentabilité
anormale a diminué deux jours après l’annonce. Ainsi, le Bêta diminue pour atteindre -19
avec la fenêtre [-2 :2]. Le Bêta est positif seulement pour la fenêtre [-1 :1]. Le
changement de la fenêtre peut donner d’information supplémentaire sur le jour avec
laquelle la rentabilité anormale apparaît. Cependant, le changement de la fenêtre est peut
étudier, et le Bêta utilisé est avant la période de l’événement, pour éviter l’instabilité du
Bêta pendant cette période.
Pour l’annonce d’acquisition du plan d’acquisition de Vmobile pour US$ 1 milliard, a
créé une rentabilité anormale légèrement positive. Bêta est -2.63. Alors, la variation de la
rentabilité anormale calculée avec le modèle du marché (RA2) et MEDAF (RA3) est
l’inverse de la rentabilité anormale calculé avec le premier modèle. Un Bêta négative
indique que le titre évolue au sens inverse de la variation du marché. Je montre ici deux
exemples sur le Bêta qui change avec le changement de la fenêtre.
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Figure 87: Annonce de Zain Acquisition de Mobitel Sudan et Changement du Bêta avec la Fenêtre
MTC Acquisition de 61% restant de Mobitel Sudan Beta = COV(Rit,Rm)/VAR(Rm)
0.5 0.5 0.5 0.6 0.61.1 0.8
1.8 1.8
0.2-0.2
-1.1-1.5
0.2 0.30.2
1.9
3.0
0.3 0.4
-2
-1
-1
2
3
4
[-20
:20]
[-19
:19]
[-18
:18]
[-17
:17]
[-16
:16]
[-15
:15]
[-14
:14]
[-13
:13]
[-12
:12]
[-11
:11]
[-10
:10]
[-9:
9]
[-8:
8]
[-7,
7]
[-6:
6]
[-5:
5]
[-4:
4]
[-3:
3]
[-2:
2]
[-1:
1]
Fenetre
Bet
a
Beta
Figure 88: Effet de Changement de la Fenêtre sur Bêta pour l’Annonce de Zain d’Acquisition de la licence en Arabie Saoudite
Zain Acquisition de Licence en Arabie Saoudite 24/3/2007Beta = COV(Rit,Rm)/VAR(Rm)
-5.9
-12.8
-18.6
0.9-2.8-2.6-2.5-2.0-1.4-1.3
-4.8-7.6
-5.6
-19.1
-25
-20
-15
-10
-5
-
5
[-1
1:1
1]
[-1
0:1
0]
[-9
:9]
[-8
:8]
[-7
,7]
[-6
:6]
[-5
:5]
[-4
:5]
[-3
:3]
[-2
:2]
[-1
:1]
[-1
:2]
[-1
:3]
[-1
:9]
Fenetre
Bet
a
Beta
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8.5 Etude des Signaux Non Stationnaires
Dans mon mémoire126 de fin d’étude pour le Bachelor of Science in Electrical
Engineering, j’ai utilisé le Wavelet Transform pour analyser les signaux biomédicaus non
stationnaires de ECG (Electrocardiogramme) et PCG (Phonocardiogramme). La moyenne
et la variance sont constantes pour un signal stationnaire. C’est le cas pour les signaux
séismique, biomédicaux (ECG, PCG), ainsi que pour les rentabilités des actions. Le
signal n’a pas une seule fréquence.
Dans mon mémoire titré « Discrete Wavelet Analysis and Applications to ECG and PCG
signals », j’ai construit un « filter bank system ». Le signal non stationnaire est introduit
comme input au système. Sur le output, on peut voir le signal sur les fréquences (0 à 3
Hz), (3 à 6), (6 à 9), (9 à 12) ainsi de suite.
En introduisant un signal normal, puis un signal anormal, ont peut distinguer les
anomalies dans le signal.
Le Wavelet Transform est aussi utilisé dans les études de finances, et pour les études
d’événements. Ding Li (2003)127, le comportement des cours sont étudiés sur deux
dimensions: le temps et la fréquence, en appliquant les Wavelets pour l’analyse de
finances économiques. L’analyse spectrale, dans le « frequency domain » est utilisée dans
l’ingénierie des communcations. Le wavelet transform est utilisé pour l’analyse de
signaux non stationnaires. La localisation est une des propriétés des wavelets. Cette
propriété n’est pas dans le Fourrier Transform traditionnel, qui est aussi utilisé pour
l’analyse dans le « Frequency domain »
126 ZAWAYDEH, Serene (1997), “Discrete Wavelet Analysis and Applications to ECG and PCG Signals”, Electrical Engineering department, Jordan University of Science and Technology, Jordan 127 LI, Ding (2003) “Empirical Study of Investment Behavior in Equity Markets using Wavelet Methods”, Faculty of Rensselaer Polytechnic Institute, New York, Etat Unis
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8.6 Pistes de recherche
Je crois que le changement de Bêta avec la fenêtre au tour de la date d’annonce, mérite
d’être étudié en profondeur. La littérature que j’ai rencontrée, calcule le Bêta avant la
date d’annonce, ou même après la date d’annonce. La date de l’annonce est n’est pas
incluse dans le calcul de Bêta, due à la non stabilité de cette variable. Peut-être il y a des
liens entre une chute du Bêta et la rentabilité anormale. Un autre lien qui peut exister,
mais qui est difficile de confirmer, est le changement brutal du Bêta avec la date de
diffusion d’information sur le marché.
Les études qui ont été mené auparavant sur les marchés Arabes, ont montré que les
marchés au Golf et en Egypte, ne sont pas efficients. Cette étude a montré que
l’efficience est variable. Alors, on ne peut pas déclarer que les marchés Arabes ne sont
pas efficients. L’efficience des marchés arabes peut être recherchée, avec concentration
sur le secteur de télécom Arabe.
Les opérations d’acquisitions peuvent être étudiées pour les opérateurs suivants : Saudi
(Bahrain). Il y a des opérateurs qui avaient des stratégies d’expansion internationale, mais
qui ont été acquis par un autre opérateur. C’est le cas de Wataniya Telecom (Koweit), et
Investcom Holding, qui a été acquis par MTN d’Afrique.
Une étude peut être conduite sur les acquisitions de ces différents opérateurs, en utilisant
l’indice « Dow Jones DIFC Arabia Titans 50 Index ». C’est un indice des actions de 50
sociétés Arabes majeurs. L’indice a été créé par Dow Jones Indexes et Dubaï
International Financial Centre (DIFC), une organisation gouvernementale de Dubaï,
établi pour créer un marché de capital régional des pays Arabes, avec collaboration Shuaa
Capital, une banque d’investissement basé à Dubaï.
Le Dow Jones Arabia 50 Titans inclue plusieurs opérateurs de télécom Arabes.
Cependant, les valeurs de l’indice sont disponibles depuis Juillet 2004. Alors, ce n’est pas
possible d’étudier la rentabilité anormale pour les annonces avant cette date. Une autre
limite, est que l’indice n’est pas disponible pour tous les jours. Cet indice peut être utilisé
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pour étudier des valeurs mensuelles ou annuelles au lieu des valeurs quotidiennes. Le
taux sans risque annuel doit être utilisé pour les données annuels, et le taux équivalent
hebdomadaire pour les données hebdomadaires.
Dans cette étude, le nombre total d’annonces étudiés est 45. Ces annonces sont classifiées
par type d’annonce (acquisition de licence Greenfield, acquisition majoritaire, acquisition
minoritaire, vente). Alors les annonces du même type, sont moins de 30, et on ne peut pas
généraliser les résultats à la population de toutes les annonces de ce type. En étudiant les
annonces de plusieurs opérateurs du même type, avec un seul indice peut donner des
résultats intéressants.
Dans cette étude, je n’ai pas analysé la liquidité des titres. La liquidité est mesurée avec le
volume de transactions. Une étude peut être menée sur la rentabilité anormale qui peut
apparaître dans le volume de transactions, au lieu des cours.
Une base de donnée peut être crée avec la rentabilité des titres historiques, les cours
ajustés, les annonces des entreprises Arabes cotés en bourse, dans plusieurs secteurs. Par
exemple, le secteur de télécom, pétrole, les banques. Cette base de donnée pourra faciliter
la rechercher sur l’efficience des marchés arabes et les événements qui créent une
rentabilité anormale.
Le fait qu’il y une rentabilité anormale, avec des changements rapides et brutaux dans la
rentabilité anormale d’un titre, montre que la rentabilité anormale n’est pas stationnaire.
L’hypothèse de stationnarité est important dans l’utilisant des modèles qui utilisent le
Beta. Le Wavelet Transforma pour être utilisé pour étudier les rentabilités anormales des
acquisitions d’opérateurs de télécom Arabes.
Je crois qu’une coopération entre les champs de Finance et l’ingénierie électrique, et
spécifiquement les méthodes d’analyse de Frequency Domain pour les signaux non
stationnaire sera avantageuse. La recherche de finance est concentrée sur le « time
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domain » qui analyse les signaux en utilisant le « temps ». Cependant, l’ingénierie
électrique utilise le « Fréquence Domain » pour analyser les signaux. Le Digital Signal
Processing « DSP » utilise le concept de fenêtre ou « window » dans l’analyse des
signaux dans le frequency domain. L’étude d’événement utilise la fenêtre dans le time
domain. Différents types de signaux sont étudiés par le Wavelet Transform, comme les
signaux biomédicaux, séismique.
La recherche publiée dans les références que j’ai recherchées, est limitée. Deux sources
riches de recherche gratuite, sont le Social Science Research Network (www.SSRN.com)
et Google Scholar. Les chercheurs peuvent enrichir ces bases de données avec les
résultats de la recherche passée sur l’efficience des marchés, et la recherche future.
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9 Conclusion Ce mémoire utilise le cours boursier pour rechercher la création de valeur de l’opération
d’acquisition et de ventes d’opérations. La méthodologie d’étude d’événement est
utilisée. Cette méthode repose sur l’hypothèse d’efficience des marchés financiers. Avec
cette hypothèse, sur un marché efficient, les prix des actions intègrent toute information
disponible sur un cours, et on ne peut utiliser les cours historiques pour prévoir les cours
futures pour faire des gains supplémentaires. Les études d’événements reposent sur la
forme semi forte d’efficience informationnelle. Les deux autres formes étant la forme
faible et la forme forte d’efficience.
La méthodologie d’études d’événements, est utilisée pour rechercher la création de valeur
de 45 opérations d’acquisitions et de ventes de deux opérateurs de télécom Arabes, Zain
et Orascom Telecom Holding. Les données sont les cours quotidiens des deux opérateurs,
et les indices utilisés sont l’indice général de la bourse de Koweït, et l’indice de la bourse
de Caire et Alexandrie, CASE.
Avant d’appliquer l’étude d’événement, les cours sont ajustés pour tenir compte des
opérations d’augmentation de capital, division d’actions, et la distribution d’actions
gratuites, et la distribution de dividendes. Les annonces similaires sont comparés :
Acquisition d’une licence Greenfield, acquisition d’un pourcentage majoritaire ou
minoritaires, vente d’opérations, et autres types d’annonces (Joint Venture, extension de
licence).
Trois méthodes de calcul de la rentabilité anormale ont été utilisées. Dans le premier
modèle, la rentabilité anormale est calculée par la simple différence entre la rentabilité du
titre, et la rentabilité du marché. Le deuxième modèle, est le modèle du marché, qui
incluse le risque de la société. Le troisième modèle, est le modèle d’équilibre des actifs
financiers (MEDAF). Les deux derniers modèles utilisent le risque de la société (Beta).
Alors, le Beta a été calculée pour chaque annonce.
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La rentabilité anormale moyenne a été calculée pour chaque annonce, en utilisant les trois
méthodes. La rentabilité anormale moyenne positive, est un indicateur de création de
valeur, tandis que la rentabilité anormale négative indique la destruction de valeur. Un
autre niveau de comparaison, est une comparaison de la rentabilité anormale de l’annonce
avec autres annonces similaires.
Les résultats de la comparaison que le premier modèle et le MEDAF convergent. Il y a
une seule annonce pour laquelle le premier modèle donne une rentabilité anormale
négative, et le MEDAF donne une rentabilité anormale négative. C’est l’annonce
d’Orascom d’acquisition de Sheba Telecom à Bangladish. La rentabilité anormale de
l’annonce est moins que la moyenne d’autres annonces, en utilisant les trois méthodes.
Concernant la différence entre la rentabilité anormale calculée avec le deuxième modèle,
et la rentabilité anormale en utilisant le troisième modèle : l’écart est constant.
Toutes les annonces étudiés ont donné le même résultat pour Zain avec le modèle
RA=Rit-RM et le MEDAF. Différence entre le modèle du marché et le MEDAF est
constante. La politique continue de dividende et les augmentations de capital, ont créé la
valeur pour Zain.
Les deux opérateurs de télécom, Zain et Orascom, ont montré des Bêta négatives, mais
aux temps différents. Avec un Beta négative, le titre évolue au sens inverse du marché.
Alors, les deux titres peuvent être utilisés dans un portefeuille, pour diminuer le risque.
Le changement du Beta est un facteur important, puisque c’est utilisé dans les
évaluations. Alors c’est un facteur important qui peut influencer ces évaluations.
J’ai calculé le Beta sur différentes périodes autour de la date d’annonce. Les résultats ont
montré que le risque de la société n’est pas stable autour de la date de l’événement. Une
question dont la réponse n’est pas déterminée dans ce mémoire, est si le changement du
risque peut donner d’information sur la date de diffusion d’information sur un marché.
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Les résultats des études d’événements menés, sont plus favorables pour Zain,
qu’Orascom Telecom Holding. Zain n’a pas d’annonces qui détruisent la valeur avec les
trois méthodes. Orascom à 5 annonces avec rentabilité anormale moyenne moins de la
moyenne d’autres annonces similaires.
Les annonces qui créent la valeur en utilisant les trois méthodes, avec une rentabilité
anormale moyenne plus élevé que la moyenne d’autres annonces : Dans les deux cas, ce
sont des annonces successives pour chaque opérateur, avec un même taux sans risque.
Pour Zain, entre Février 2006 et Mai 2006, il y a 3 annonces qui créent la valeur avec les
trois méthodes, avec une rentabilité anormale positive plus élevée que la moyenne. Ce
sont des acquisitions d’un pourcentage majoritaire. Le premier est l’acquisition de
Mobitel en Février 2006, une annonce concernant le plan d’acquisition de Vmobile en
Avril 2006, et le troisième annonce pour l’acquisition de Vmobile en Mai 2006. Le beta
est positive < 1 pour la première annonce, et négative pour les deux autres annonces.
Pour Zain, il n’a pas d’annonces qui détruisent la valeur en utilisant les trois méthodes.
La stratégie de Zain est d’avoir une participation majoritaire. Les acquisitions sont dans
des pays de proximité d’autres opérations. L’opérateur a aussi crée des synergies en
introduisant le service « One Network », qui élimine les frais de roaming. L’opérateur a
étendu la concurrence au niveau régional.
Pour Orascom, il y a 6 annonces successives, entre Janvier et Septembre 2005. C’est
après la distribution de dividende en 2005. Le Beta est positive < 1 pour toutes ces
annonces. Il y a deux annonces d’acquisition de pourcentage minoritaire, une acquisition
de licence Greenfield avec participation de 50%, une annonce pour la construction de
filiale pour câble sous-marin, et deux annonces de vente d’opération en Afrique Centrale
et a Congo. L’annonce de vente de Fastlink en Décembre 2002 a aussi créé la valeur avec
trois méthodes et c’est plus élevé que la moyenne.
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Pour Orascom Telecom Holding, les opérations de ventes ont créé la valeur. Sa
couverture géographique est maintenant dispersée après la vente des opérations en
Afrique et au Moyen Orient (Syrie, Jordanie, Yémen, Iraq).
Les opérations de ventes d’Orascom qui ont créé la valeur sont : Les deux annonces de
vente de Fastlink, la vente de 3% de Hutchison.
Les 13 annonces de Zain créent la valeur en utilisant le premier et le troisième modèle,
comparé à 24 pour Orascom.
Pour Orascom, il y a 5 opérations qui détruisent la valeur en unissant les trois méthodes.
Trois annonces successives entre Juillet 2001 et Juin 2002. Ce sont l’acquisition de
licence mobile en Algérie et Tunisie, et la vente de Telecel. La vente de Telecel en
Afrique de l’Ouest a aussi produit la valeur pour Orascom. La dernière annonce est
l’annonce d’acquisition de la licence à Koréa. C’est une licence de 3G, tandis
qu’Orascom n’a pas d’autres opérations de 3G.
La rentabilité anormale apparait dans les jours avant et après l’annonce. La rentabilité
anormale avant l’annonce montre qu’il y a diffusion d’information.128 C’est une forme
d’efficience forte du marché, puisque même l’information confidentielle qui n’est pas sur
le marché est aussi intégrée sur le marché. Une forte rentabilité anormale négative
apparaît après l’annonce, comme c’est le cas dans l’annonce d’acquisition de Zain de la
troisième licence mobile en Arabie Saoudite. Peut-être c’est le temps pour les
investisseurs pour réaliser l’effet de cette annonce, et le cout de l’investissement élevé. Le
marché a redressé rapidement.
Pour tester l’efficience du marché. Un test d’efficience en utilisant la corrélation entre les
cours ajustés a été mené. Le test d’efficience en utilisant la corrélation, ont montré que le
marché est parfois efficient, parfois pas. Le marché n’est pas toujours efficient, et n’est
128 LIU Qiao (2000) “How Good is Good News? Technology Depth, Book-to-market ratios, and Innovative Events” JEL Classification: G12, G14, G24, G34
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pas toujours inefficient. Ainsi, j’ai utilisé le test de t-student (One sample t-test). Les
résultats du t-test, ont montré que le p-value dépend de la méthode utilisée.
Le test d’efficience du marché Koweitien et Egyptien, a montré que l’efficience ou pas
dépend de la période étudié. Il y a des périodes pour lesquelles le marché Koweitien et le
marché Egyptien sont efficients au sens faible.
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