Table des matières
Introduction générale 1
Chapitre1 : De la théorie d'efficience des
marchés financiers à la finance
comportementale 5
Introduction 6
Section 1 : Prédiction de la théorie d'efficience
8
1.1. Revue de la théorie d'efficience des marchés
financiers : L'hypothèse classique.. 8
1.2. Les formes d'efficience 11
1.2.1. La forme faible 11
1.2.2. La forme semi-forte .. 12
1.2.3. La forme forte 12
1.3. Les conditions nécessaires à l'efficience des
marchés financiers 13
1.3.1. La gratuité et la libre circulation de
l'information 13
1.3.2. La rationalité des investisseurs et les
anticipations rationnelles 13
1.3.3. La liquidité et l'atomicité des
investisseurs 14
1.3.4. L'absence des coûts de transaction . 14
1.4. Remise en cause de la théorie d'efficience 15
1.4.1. Les critiques adressées à la théorie
d'efficience 15
1.4.1.1. La définition elle-même 15
1.4.1.2. Les conditions nécessaires à l'efficience
des marchés financiers 15
1.4.1.3. Le problème d'hypothèse jointe 16
1.4.2. Les anomalies . 16
169
L'énigme de volatilité excessive des cours
boursiers : Explication par la finance comportementale à
travers l'excès de confiance et le comportement
grégaire.
« Validation empirique sur la BVMT »
1.4.2.1. L'énigme du biais maison : « The home bias
puzzle » 16
1.4.2.2. L'énigme de la prime des fonds : « The
equity premium puzzle » . 17
1.4.2.3. L'effet taille : « Size effect » 17
1.4.2.4. L'effet PER : « Price-Earning-Ratio » ou
«Book-To-Market» 17
1.4.2.5. Renversement des prix à long terme: «
long-term price reversal » 18
1.4.2.6. La volatilité excessive et le volume excessif :
« Excess volatility and volume ».. 18
Section 2 : La finance comportementale 19
2.1. Emergence de la finance comportementale .. 20
2.2. Les fondements de la finance comportementale 22
2.2.1. La psychologie de l'investisseur 22
2.2.1.1. Les croyances : (les biais cognitifs ou les biais
comportementaux) .. 22
2.2.1.1.1. Le biais de conservatisme : « Conservatism bias
» .. 23
2.2.1.1.2. L'heuristique de représentativité :
« Representativeness bias » 23
2.2.1.1.3. Le biais de disponibilité : « Availibility
bias » . 24
2.2.1.1.4. Le biais d'ancrage : « Anchoring bias » .
24
2.2.1.1.5. L'excès de confiance : « Overconfidence
» 24
2.2.1.1.6. Le comportement grégaire (ou le comportement
mimétique ou le
comportement moutonnier) : « Herd behavior » . 24
2.2.1.2. Les préférences . 25
2.2.1.2.1. La notion d'aversion à la perte 26
2.2.1.3. Les émotions humaines et les humeurs 27
2.2.2. Les limites à l'arbitrage 28
2.2.2.1. Le risque fondamental 29
2.2.2.2. Le risque des bruiteurs 29
170
L'énigme de volatilité excessive des cours
boursiers : Explication par la finance comportementale à
travers l'excès de confiance et le comportement
grégaire.
« Validation empirique sur la BVMT »
2.2.2.3. Les coûts d'implantation 29
2.3. Conséquences de la finance comportementale sur les
praticiens du marché .. 30
2.3.1. Les investisseurs 30
2.3.2. La finance d'entreprise ... 31
2.3.3. Les régulateurs du marché 32
Section 3 : Mise en lumière de l'énigme de
volatilité excessive : Investigation
empirique sur le marché boursier tunisien 32
3.1. Description des variables et de l'échantillon 32
3.2. Stratégies des tests 33
3.2.1. Statistiques descriptives 33
3.2.1.1. Le Skewness .. 33
3.2.1.2. Le Kurtosis 33
3.2.1.3. Le test de Jarque-Bera .. 34
3.2.1.4. Statistiques descriptives des séries des prix et
des dividendes 34
3.2.2. Tests de stationnarité .. 36
3.2.2.1. Tests de stationnarité de la série des
prix 36
3.2.2.2. Tests de stationnarité de la série des
dividendes 38
3.2.3. Test de bornes de variance : « Variance Bounds Test
» de Shiller (1981) .. 40
3.2.3.1. Présentation du test . 40
3.2.3.2. Détection de la volatilité excessive sur
le marché boursier tunisien : Résultats
et Commentaires 41
Conclusion . 46
Chapitre 2 : Etude de l'excès de confiance sur les
marchés financiers 47
Introduction 48
Section 1 : Mise en évidence du phénomène de
l'excès de confiance sur les marchés
financiers . 50
171
L'énigme de volatilité excessive des cours
boursiers : Explication par la finance comportementale à
travers l'excès de confiance et le comportement
grégaire.
« Validation empirique sur la BVMT »
1.1. Définitions et caractéristiques de
l'excès de confiance 50
1.1.1. Définitions 50
1.1.2. Caractéristiques .. 51
1.2. Les différentes formes de l'excès de confiance
54
1.2.1. L'effet mieux que la moyenne : « better-than-average
effect » 54
1.2.2. L'illusion de contrôle . 54
1.2.3. Le mauvais calibrage : « miscalibration » 55
1.2.4. L'illusion de connaissance 55
1.3. Les diagnostics et les remèdes de l'excès de
confiance . 55
1.3.1. Les diagnostics 55
1.3.2. Les remèdes 56
Section 2 : Mise en évidence théorique de l'effet
de l'excès de confiance sur la
volatilité des cours boursiers 57
Section 3 : Détection de l'excès de confiance et de
son incidence sur la volatilité des 60
cours boursiers : Validation empirique sur le marché
boursier tunisien
3.1. Description des variables et de l'échantillon 60
3.2. Détection de l'excès de confiance .. 60
3.2.1. Mesure des rendements mensuels du marché .. 60
3.2.2. Mesure des volumes de transactions mensuels du
marché 61
3.2.3 Analyse graphique des séries des rendements et des
volumes de transactions
mensuels du marché . 62
3.2.4 Tests de stationnarité des séries des
rendements et des volumes de
transactions mensuels du marché 63
3.2.4.1. Tests de stationnarité de la série des
rendements mensuels
du marché 63
3.2.4.2. Tests de stationnarité de la série des
volumes de transactions mensuels du
marché . 64
172
L'énigme de volatilité excessive des cours
boursiers : Explication par la finance comportementale à
travers l'excès de confiance et le comportement
grégaire.
« Validation empirique sur la BVMT »
3.2.5. Statistiques descriptives des séries des rendements
et des volumes de
transactions mensuels du marché 65
3.2.6. Test de causalité bi-variée entre volume de
transaction et rendement du
marché . 67
3.3. Test de l'effet de l'excès de confiance sur la
volatilité conditionnelle des
rendements boursiers 69
3.3.1. Décomposition du volume de transaction . 70
3.3.2. Modélisation de l'espérance conditionnelle
des rendements du marché . 71
3.3.3. Relation entre excès de confiance et
volatilité conditionnelle des rendements
du marché 73
3.3.3.1. Asymétrie de la dynamique de la variance
conditionnelle 73
3.3.3.2. Spécification du modèle asymétrique
74
Conclusion . 77
Chapitre 3 : Examen du comportement grégaire sur
les marchés
financiers 78
Introduction 79
Section 1 : Analyse financière des caractéristiques
du comportement grégaire sur les
marchés financiers . 81
1.1. Définitions et types du comportement grégaire
.. 81
1.2. Les causes du comportement grégaire rationnel 82
1.2.1. Modèles fondés sur l'information : Les
cascades « Information-Based Herding
and Cascades » 83
1.2.2. Modèles fondés sur la réputation :
« Reputation-Based
Herding » 84
1.2.3. Modèles fondés sur la
rémunération : « Compensation-Based
Herding » 84
1.3. Les mesures de détection du comportement
grégaire sur les marchés
financiers 85
1.3.1. La mesure LSV de Lakonishok,Shleifer et Vishny (1992)
85
1.3.2. La mesure PCM (Portfolio-Change-Measure) de Wermers (1995)
. 87
173
L'énigme de volatilité excessive des cours
boursiers : Explication par la finance comportementale à
travers l'excès de confiance et le comportement
grégaire.
« Validation empirique sur la BVMT »
1.3.3. La mesure CH de Christie et Huang (1995) 88
1.3.4. La mesure CCK de Chang, Cheng et Khorana (2000) .. 88
1.3.5. La mesure de Hwang (2001) . 89
1.4. Les caractéristiques du comportement grégaire
sur les marchés financiers 89
Section 2 : Mise en évidence théorique de la
répercussion du comportement grégaire
sur la volatilité des cours boursiers . 92
Section 3 : Détection du comportement grégaire et
de son incidence sur la volatilité
des cours boursiers : validation empirique sur le marché
boursier tunisien 93
3.1. Description des variables et de l'échantillon 93
3.2. Détection du comportement grégaire 94
3.2.1. Mesure des rendements mensuels du marché . 94
3.2.2. Mesure des CSAD mensuels du marché 95
3.2.3. Analyse graphique des séries des rendements et des
CSAD mensuels du
marché . 96
3.2.4. Tests de stationnarité des séries des
rendements et des CSAD mensuels du
marché . 97
3.2.4.1. Tests de stationnarité de la série des
rendements mensuels du marché ... 97
3.2.4.2. Tests de stationnarité de la série des
CSAD mensuels du marché . 99
3.2.5. Statistiques descriptives des séries des rendements
et des CSAD mensuels du
marché . 101
3.2.6. Spécification de Chang, Cheng et Khorana (2000)
102
3.3. Le comportement grégaire asymétrique .. 104
3.3.1. Effets asymétriques du rendement du marché
104
3.3.2. Effets asymétriques du volume de transactions
106
3.3.3. Effets asymétrique de la volatilité ..
107
Conclusion 110
Conclusion générale . 112
174
L'énigme de volatilité excessive des cours
boursiers : Explication par la finance comportementale à
travers l'excès de confiance et le comportement
grégaire.
« Validation empirique sur la BVMT »
Annexe 115
Références bibliographiques .
151
Table de matières
....................................................................................
169
175
L'énigme de volatilité excessive des cours
boursiers : Explication par la finance comportementale à
travers l'excès de confiance et le comportement
grégaire.
« Validation empirique sur la BVMT »
Excess volatility puzzle of stock prices: Explanation
by behavioral finance across
overconfidence and herd behavior.
«
Empirical validation on the Tunisian Stock Exchange Market »
Abstract
T
he emphasis on behavioral finance in recent decades has
motivated us to dissert this memoir which aims to allow readers, not only, to
know different behavioral biases, but also, to understand their contributions
to explain the excess volatility of stock prices.
In order to achieve this purpose, we began by challenging the
efficient market hypothesis and its inability to elucidate observed anomaly in
financial markets. This was the reason bellow the appearance of a new field-
behavioral finance, which assumes to bring a new light on the actual
functioning of markets and its deficiencies, through a variety of behavioral
biases. Our interest in this approach is focused particularly on the
clarification of excess volatility across psychological aspects of investors,
that is, the bias of overconfidence and the bias of herding behavior.
Once excess volatility is detected on the Tunisian Stock
Exchange Market using Variance Bounds Test of Shiller (1981), a literature
review will be conducted including the presentation of the two biases mentioned
above and their contributions to explain excess volatility puzzle in stock
prices. After this theoretical body, two empirical studies will be developed:
the first one intended to detect overconfidence and to identify whether excess
volatility of observed securities on the Tunisian stock market result from
investors`s overconfidence, is inspired by the study of Chuang and Lee (2006)
based on an asymmetric model EGARCH (1, 1). The second one intended to detect
herd behavior and to identify whether excess volatility of observed securities
on the Tunisian stock market result from investors's herd behavior, is inspired
by the study of Tan et al. (2008) based on the calculation of Cross-Sectional
Absolute Deviation (CSAD: measure of detection of herd behavior) according to
the methodology proposed by Chang, Cheng et Khorana (2000) then on the
regression of the asymmetric effects of herd behavior through market return,
trading volume and volatility.
Key words: Efficient market hypothesis,
Anomaly, Excess volatility, Behavioral finance, Variance Bounds Test,
Overconfidence, Herd behavior, EGARCH.
L'énigme de volatilité excessive des
cours boursiers : Explication par la finance
comportementale à
travers l'excès de confiance et le comportement
grégaire.
« Validation empirique sur la BVMT »
Résumé
L
`importance accordée à la finance
comportementale ces dernières décennies est à l'origine de
la dissertation de ce travail de recherche dont le but est de permettre aux
lecteurs, non seulement ,de connaitre les différents biais
comportementaux , mais aussi, de saisir leurs contributions à
l'explication de la volatilité excessive des cours boursiers.
Ayant fixé l'objectif à aborder, nous avons
commencé par une remise en cause de l'hypothèse d'efficience des
marchés financiers, tout en mettant en exergue son incapacité
à élucider les anomalies observées sur les marchés
financiers, ce qui à donner naissance à une nouvelle voie de
recherche- la finance comportementale, qui, elle, cependant, à consentit
d'apporter un éclairage nouveau sur le fonctionnement réel des
marchés ainsi que ses anomalies à travers une panoplie de biais
comportementaux . Notre intérêt dans cette démarche, est
porté, en particulier, sur l'éclaircissement du caractère
excessif de la volatilité par des aspects psychologiques des
investisseurs, à savoir, le biais d'excès de confiance et le
biais du comportement grégaire.
Une fois la volatilité excessive est
détectée sur le marché boursier tunisien à l'aide
du test de bornes de variance de Shiller (1981), une revue de la
littérature sera menée traitant la présentation des deux
biais évoqués cidessus ainsi que leurs contributions à
l'explication de l'énigme de volatilité excessive des cours
boursiers. Après ce corpus théorique, deux études
empiriques seront élaborées : la première étude
empirique visant à détecter l'excès de confiance et
à identifier si la volatilité excessive des titres
observés sur le marché boursier tunisien résulte de
l'excès de confiance des investisseurs, est inspirée par
l'étude de Chuang et Lee (2006) portant sur un modèle
asymétrique EGARCH (1,1). La seconde étude visant à
détecter le comportement grégaire et à identifier si la
volatilité des titres observés sur le marché boursier
tunisien est due au comportement grégaire des investisseurs, est
inspirée par l'étude de Tan et al. (2008) qui consiste, à
calculer l'écart type absolu transversal (CSAD : mesure de la
détection du comportement grégaire) conformément à
méthodologie proposée par Chang, Cheng et Khorana (2000), puis de
régresser les effets asymétriques du comportement grégaire
moyennant le rendement du marché, le volume de transactions et la
volatilité.
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