Les anomalies des nouvelles introductions en bourse: Cas du nouveau marché français

v Construction de SMB et HML :

Selon Fama et French (1993), à la fin du mois de juin de l'année t, les titres de l'échantillon sont répartis en deux groupes (S pour Small et B pour Big) suivant que la valeur de marché en juin t est inférieur ou supérieur à la valeur de marché médiane de l'échantillon. Les titres sont classés suivant leur ratio B/M en décembre t-1, et répartis en trois groupes correspondant respectivement aux trois premiers déciles (L pour Low), aux quatre déciles médians (M pour Medium) et aux trois derniers déciles (H pour High). Six portefeuilles (S/L, S/M, S/H, B/L B/M, B/H) sont ainsi constitués à l'intersection des deux répartitions précédentes. Les rentabilités sont calculées chaque mois de juillet t au juin t+1.

Le portefeuille SMB construit pour reproduire le facteur risque associé à la taille, correspond à la différence calculée mensuellement entre la rentabilité moyenne des trois portefeuilles de valeur de marché faible (S/L, S/M, S/H) et la rentabilité moyenne des trois portefeuilles de valeur de marché élevée (B/L, B/M, B/H) :

R_SMB = [1/3 (R_SL + R_SM + R_SH)] - [1/3 (R_BL + R_BM + R_BH)]

Avec R_SL, R_SM, R_SH, R_BL, R_BM, et R_BH sont des rentabilité pondérées des titres composant chacun de ces portefeuilles.

Le portefeuille HML correspond à la différence, calculée mensuellement, entre la rentabilité moyenne des deux portefeuilles de ratio B/M élevé (S/H, B/H) et la rentabilité moyenne des deux portefeuilles de ratio B/M faible (S/L, B/L) :

R_HML = [½ (R_SH + R_BH)] - [½ (R_SL+ R_BL)]

Le terme d'intérêt dans cette régression est la constante á_i. Si á_i > 0, l'entreprise réalise une performance supérieur à celle prévue après avoir contrôlé son rendement par les 3 facteurs et vice versa. Après avoir récupéré la constante issue des régressions pour chaque IPOs et pour tester la significativité de la performance anormale on utilise par exemple le test paramétrique T de student

Avec et

L'avantage de ce modèle, est qu'il ne nécessite pas de données sur la taille ou le ratio B/M des IPOs ce qui implique que les entreprises dont on ne possède pas de données sur ces 2 variables peuvent être inclus dans l'étude ce qui améliore par conséquent la significativité des résultats.

Le principal inconvénient de ce modèle est qu'il suppose la stabilité des caractéristiques de marché, la taille, et le ratio B/M sur des périodes d'étude longue (5ans par exemple).