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

2) Présentation du modèle :

Sachant les variables explicatives ainsi retenues dans cette validation empirique, le modèle se présente comme suit :

On observe une variable binaire qui prend la valeur 1 si l'entreprise réalise une performance boursière positive (Y_i =1) et la valeur 0 si elle est sous performante (Y_i =0).

On définit alors une variable latente (de réponse)

Si l'entreprise ait une performance positive.

Si l'entreprise ait une performance négative.

Où est une fonction des 8 variables explicatives propres à chaque entreprise i :

Avec :

· Age = Log (1+ Age) : logarithme népérien de 1+Age de l'entreprise où l'age est définit comme la différence entre l'année d'introduction et l'année de constitution.

· Agence = la part du capital (n'est pas en pourcentage) mis à la disposition du marché.

· Année : variable indicatrice qui prend la valeur 1 si l'IPO i est réalisé en 1999 et 0 s'il est en 2000.

· INST = variable indicatrice qui prend la valeur 1 s'il y a présence des institutionnels dans le capital de l'entreprise à l'introduction en bourse et 0 sinon.

· Produit = Log (produit d'introduction) : logarithme népérien du produit d'introduction égale au prix d'introduction multiplié par le nombre totale des titres mises en vente.

· DI = 1 si RI > 0

0 si RI = 0

Avec RI (le rendement initial) est définit comme

· NE = variable indicatrice qui prend la valeur 1 si l'entreprise a connue de nouvelles émissions d'actions sur les 3 ans qui suivent la date d'introduction en bourse et 0 sinon.

· PDF = la part du capital détenu par les dirigeants fondateurs à l'introduction en bourse (n'est pas en %).

La probabilité que l'entreprise ait une performance positive se présente comme suit :

Où F est la fonction cumulative en terme d'erreur sachant qu'il s'agit d'un modèle logit, F prend la forme suivante :

L'estimation des coefficients de réaction se fait selon le principe de maximum de vraisemblance.

La régression est menée pour différents modèles à un nombre variable de facteurs explicatifs. Ces modèles sont au nombre de 7 décrit comme suit :

Modèle 1 (modèle complet)^16(*)

= â₁*AGE + â₂*AGENCE + â₃*ANNEE + â₄*INST + â₅*PRODUIT + â₆*DI + â₇*NE + â₈*PDF + â₀

Modèle 2 (PDF = 0)

= â₁*AGE + â₂*AGENCE + â₃*ANNEE + â₄*INST + â₅*PRODUIT + â₆*DI + â₇*NE + â₀

Modèle 3 (ANNE = PRODUIT = PDF =0)

= â₁*AGE + â₂*AGENCE + â₄*INST + â₆*DI + â₇*NE+ â₀

Modèle 4 (NE = 0)

= â₁*AGE + â₂*AGENCE + â₃*ANNEE + â₄*INST + â₅*PRODUIT + â₆*DI + â₈*NE+ â₀

Modèle 5 (PDF = INST = 0)

= â₁*AGE + â₂*AGENCE + â₃*ANNEE + â₅*PRODUIT + â₆*DI + â₇*NE + â₀

Modèle 6 (PDF = NE = 0)

= â₁*AGE + â₂*AGENCE + â₃*ANNEE + â₄*INST + â₅*PRODUIT + â₆*DI + â₀

Modèle7 (ANNE = PRODUIT = 0)

= â₁*AGE + â₂*AGENCE + â₄*INST + â₆*DI + â₇*NE+ â₈*PDF + â₀

Il est à noter qu'en utilisant le facteur PDF (la part des dirigeant fondateurs dans le capital de l'entreprise nouvellement introduite en bourse), la taille de l'échantillon se réduit à 40 entreprises, soit au nombre d'entreprises des 61 retenues dans cette étude pour lesquelles on disposent de cette information.

* ¹⁶ La matrice de corrélations entre les variables explicatives est présentée en annexe (C)