S’il est généralement admis par les analystes financiers que l’application de techniques et principes d’analyse financière permet aux investisseurs d’obtenir une rentabilité supérieure en réduisant la prise de risque, les conclusions de la littérature académique sont quant à elles moins tranchées sur la capacité des analystes financiers à générer des rendements anormaux. S’il existe un certain nombre d’études statistiques analysant la performance et les facteurs influençant les recommandations d’analystes financiers aux États-Unis, les recommandations des analystes financiers dans l’Hexagone n’ont pas été évaluées de manière aussi rigoureuse.
Nous proposons d’évaluer, dans le cadre de cet article, les recommandations des analystes financiers pour les actions cotées sur Euronext à Paris entre 2007 et 2017. En exploitant une base de données d’environ 4 000 recommandations, nous cherchons spécifiquement à répondre aux questions suivantes :
- les analystes tiennent-ils compte dans leurs recommandations des anomalies documentées dans la littérature scientifique ?
- les recommandations des analystes sont-elles associées à une rentabilité supérieure ?
- le cas échéant, quelle aurait été durant cette période la rentabilité d’une stratégie au risque systématique nul exploitant cette anomalie ?
Depuis les années 1990, en réaction aux travaux récents sur l’efficience des marchés financiers et en réponse au développement et à l’institutionnalisation de l’analyse financière, un certain nombre d’auteurs ont évalué les prévisions des analystes financiers à l’aide d’analyses statistiques. Schipper (1991) montre que les analystes financiers contribuent à l’efficience des marchés financiers en aidant les investisseurs à évaluer de manière plus précise les entreprises. Womack (1996) montre que les recommandations des analystes financiers sont associées à des rendements anormaux. Les analystes financiers ont donc des compétences d’anticipation et de sélection d’actions. Womack considère par ailleurs qu’il s’agit d’une validation directe de la définition étendue de l’efficience des marchés par Stiglitz et Grossman (1980). Jegadeesh et al. (2004) considèrent les facteurs sur lesquels les analystes financiers portent leur attention lors de la formulation des recommandations achat/vente. Ils montrent ainsi que les analystes financiers ont tendance à préférer les actions dites « Glamour » à celles dites « Value ». Dans cette même étude, les auteurs mettent en avant que les actions dont le consensus achat/vente des analystes financiers a évolué favorablement génèrent des rendements anormaux positifs tandis que les actions dont le consensus achat/vente a été révisé négativement génèrent des rendements anormaux négatifs.
Le cas français – Constitution de la base de données
Nous nous intéressons ici au cas français. Notre étude porte sur les actions cotées en France sur Euronext entre décembre 2007 et mars 2017. Notre base de données inclut la totalité des actions cotées en France sur Euronext bénéficiant d’une couverture par les analystes sur cette période. Nous relevons les données pour chaque fin de trimestre (depuis Bloomberg) et nous retenons dans notre échantillon les actions suivies par au moins trois analystes. Nous relevons également, pour chaque action, 14 facteurs qui d’après la littérature scientifique (i) permettent d’expliquer les recommandations achat/vente des analystes financiers ou (ii) sont liés à des anomalies permettant d’expliquer une partie des rendements anormaux observés.
Le calcul des rendements anormaux est ici requis pour évaluer la performance des analystes financiers, car nous cherchons à savoir s’il existe une rémunération anormale associée à leurs recommandations. Cela requiert pour chaque observation de notre base de données, de prendre en compte la sensibilité au risque de marché afin d’être en mesure d’évaluer les rendements anormaux. Nous calculons la sensibilité au risque systématique à l’aide d’une régression linéaire sur les trois années précédant l’observation, nous utilisons les rentabilités hebdomadaires du titre évalué et de l’indice Cac All-Tradable (anciennement SBF 250). Nous faisons le choix d’exclure de notre base de données les observations pour lesquels le modèle d’estimation n’est pas statistiquement significatif au seuil de 1 %. Étant donné la taille conséquente de l’échantillon initiale (8 599 observations) nous pouvons être sélectifs quant à la significativité de nos observations. Nous choisissons également d’exclure de notre échantillon les observations pour lesquels le modèle d’estimation ne parvient pas à expliquer plus de 20 % de la variance des rendements. Il nous reste 3 384 observations après suppression des observations pour lesquelles certaines variables sont manquantes et/ou les critères relatifs au modèle d’estimation ne sont pas validés.
Pour pallier les éventuelles contraintes que poserait la non-stationnarité de la plupart de nos séries de données, nous avons fait le choix de standardiser ces séries en utilisant des Z-score. Cette méthode, couramment utilisée par les praticiens et enseignée dans les principaux ouvrages, permet de standardiser les variables afin d’obtenir une moyenne de 0 et un écart type de 1.
Facteurs influençant les recommandations des analystes financiers
Interrogeons-nous d'abord sur les déterminants des recommandations des analystes financiers au sein de notre échantillon. Le Tableau 1 présente les résultats de régressions linéaires simples, la variable expliquée étant le consensus achat/vente des analystes financiers.
Les recommandations des analystes financiers sont en adéquation avec la plupart des anomalies documentées dans la littérature scientifique. Les recommandations des analystes financiers sont par exemple positivement corrélées à l’Earnings Yield (bénéfice par action (BPA)/prix de l’action) ou encore au facteur momentum. Il s’avère également que certaines variables non associées à des rendements anormaux sont tout de même prises en compte par les analystes financiers. À titre d'exemple, le lien entre la croissance anticipée du BPA et les recommandations d’analystes est positif et significatif au seuil de 10 % alors que cette variable n’est pas liée significativement à des rendements anormaux positifs, aussi bien dans la littérature que dans notre échantillon.
Les recommandations des analystes financiers sont-elles associées à des rendements anormaux ?
La seconde partie de notre étude consiste en l’évaluation de la qualité des recommandations des analystes financiers. Nous présentons ici le lien entre rendements anormaux et les recommandations d’analystes financiers ainsi que leurs variations. Nous évaluons cet éventuel lien à l’aide de régressions linéaires, en testant deux variables. La première est le consensus des analystes financiers concernant l’achat ou la vente d’une action. Cette variable est une note sur cinq correspondant à la moyenne des recommandations d’analystes financiers compilée par Bloomberg. La seconde variable testée exprime le changement du consensus achat/vente des analystes financiers depuis le trimestre précédent. Le Tableau 2 présente les liens entre ces variables et les rendements anormaux cumulés observés lors des douze mois suivant l’observation.
Nous constatons tout d’abord que les recommandations d’analystes financiers ne sont pas associées de manière significative à des rendements anormaux. Nous ne pouvons donc pas conclure que les recommandations des analystes financiers en « valeur absolue » permettent aux investisseurs d’obtenir une rentabilité supérieure à celle justifiée par le risque systématique des actions recommandées. Toutefois, de la même manière que Jegadeesh et al. (2004), nous parvenons à montrer que la variation du consensus des analystes financiers est liée positivement et significativement à des rendements anormaux. Les actions pour lesquelles le consensus a évolué de manière favorable génèrent donc en moyenne une rentabilité plus importante que les actions dont le consensus a évolué de manière défavorable. Ce différentiel de rendement n’est pas expliqué par une différence de risque systématique ; il est donc « anormal ».
Les analystes financiers ont donc bien une valeur ajoutée pour les investisseurs. Toutefois ces derniers, pour en bénéficier, doivent tenir compte de l’évolution des recommandations et non pas simplement de la recommandation moyenne des analystes.
Ces rendements anormaux sont-ils bien attribuables aux analystes financiers ?
Nous avons montré jusqu’à présent (i) que les analystes financiers ont tendance à recommander des titres présentant des facteurs quantitatifs favorables (notamment value et momentum) et (ii) que les révisions des recommandations par les analystes financiers sont associées à des rendements anormaux. Il est maintenant naturel de se demander si les rendements anormaux associés aux analystes financiers sont le fait de la qualité intrinsèque de leurs recommandations ou simplement le résultat de l’exposition factorielle des titres qu’ils recommandent. Afin de répondre à cette question, nous proposons plusieurs modèles multivariés qui doivent permettre d’évaluer la persistance des rendements anormaux que nous attribuons jusqu’à présent aux analystes financiers, après l’introduction d’autres variables explicatives des rendements anormaux dans notre base de données. Dans un modèle univarié, les rendements anormaux associés à la variation des recommandations d’analystes financiers sont positifs et significatifs. Si dans un modèle multivarié la variable associée aux révisions des analystes perd sa significativité statistique, nous pourrons conclure que cette variable, lorsque l’on tient déjà compte des autres facteurs impactant les rendements anormaux, n’a plus d’utilité dans la prévision des rendements anormaux futurs. Cette méthodologie est également utilisée par Jegadeesh et al. (2004).
Nous introduisons dans nos modèles multivariés quatre variables supplémentaires, ces variables sont sélectionnées sur la base de leurs significativités dans des modèles univariés expliquant les rendements anormaux au sein de notre échantillon. Les variables choisies sont donc l’Earnings Yield, le facteur momentum, le coefficient β et la différence entre les prévisions d’analystes financiers et le BPA publié au titre du dernier exercice. Nous introduisons ces variables une par une afin, le cas échéant, de déterminer quel est l’impact de chacune d’entre elles. Le Tableau 3 présente donc quatre modèles permettant d’évaluer la persistance des rendements anormaux associés aux analystes financiers après prise en compte d’autres variables explicatives des rendements anormaux.
Après introduction de ces quatre variables, nous constatons que les rendements anormaux associés à la variation du consensus achat/vente des analystes financiers sont toujours significatifs au seuil de 5 % (contre 1 % dans un modèle univarié).
Notre analyse multivariée révèle donc que les rendements anormaux associés aux variations de recommandations des analystes financiers restent significatifs après la prise en compte des facteurs favorisés par les analystes financiers ayant déjà un lien positif avec les rendements anormaux. Les recommandations des analystes financiers ont donc bien une valeur incrémentale par rapport aux anomalies documentées par la littérature scientifique.
Performance d’un portefeuille exploitant cette anomalie
Nous avons donc montré que les changements de recommandation des analystes financiers sont associés à des rendements anormaux et que ces rendements anormaux ne s'expliquent pas simplement par l’attrait des analystes financiers pour les actions dont les caractéristiques (value, momentum…) sont favorables. Nous n’avons toutefois pas encore mesuré quelle aurait été la rentabilité active obtenue par un investisseur construisant et relançant son portefeuille sur la base des changements de recommandation d’analystes financiers. Nous évaluons maintenant la performance d’un portefeuille reposant sur ces critères :
- notre univers d’investissement est constitué des actions cotées en France suivies par au moins trois analystes ;
- nous reprenons la méthodologie habituelle de construction de facteurs, notre portefeuille a une exposition longue aux 20 % des actions pour lesquelles les changements de recommandations d’analystes financiers sont les plus positifs et une exposition négative aux 20 % des actions dont l’évolution des recommandations est la plus défavorable ;
- nous évaluons la performance de ce portefeuille à partir du 31 décembre 2007 jusqu’au 31 décembre 2017. Nous renouvelons le portefeuille lors de chaque fin de trimestre sur la base des critères évoqués précédemment.
Conclusion
Nous avons donc mis en évidence le fait que, collectivement, les analystes financiers intègrent et exploitent les informations relatives à la plupart des anomalies documentées dans la littérature scientifique. Les analystes financiers ont tendance à recommander les titres qui ont des expositions favorables aux facteurs value, momentum et low-risk/low-beta. Il existe toutefois des relations significatives entre les recommandations des analystes financiers et certaines variables qui ne sont pas considérées comme des anomalies dans la littérature scientifique. Il existe par exemple un lien positif entre la croissance anticipée des bénéfices et les recommandations des analystes, alors que cette variable n’est pas associée à des rendements anormaux ni dans la littérature, ni dans notre base de données.
Nous avons ensuite montré que si le consensus des recommandations d’analystes financiers ne sont pas associées à des rendements anormaux, les variations de cette variable peuvent en expliquer une partie. Nous montrons également que, si les recommandations d’analystes financiers sont corrélées à certains facteurs favorables, les rendements anormaux résultant des révisions de recommandations sont robustes même après la prise en compte de ces facteurs. La valeur ajoutée des analystes financiers est donc incrémentale et ne s’explique pas simplement par une préférence pour les actions exposées aux facteurs value ou momentum. Nous avons finalement montré qu’une stratégie de gestion de portefeuille exploitant les résultats mis en évidence lors de notre étude présente des résultats significatifs, la rentabilité du portefeuille mis en place étant positive et significative sur la période de l’étude avec une sensibilité au risque systématique nulle. Ces rendements anormaux confirment donc que les analystes financiers peuvent avoir une valeur ajoutée pour les investisseurs, à condition de ne pas suivre les recommandations mais les variations de celles-ci.
