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Céline FrenetteVice-décanat à la recherche et au développementFaculté des sciences de l’ administration

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DOCUMENT DE TRAVAIL 1997-022

CONCENTRATION DE LA PROPRIÉTÉ ET PERFORMANCE AU

CANADA

Klaus P. Fischer, Simon Simonian

Centre multifacultaire de Recherche en Économie et FinanceAppliquées (CRÉFA)

Version originale :Original manuscript :Version original :

ISBN - 2-89524-021-3ISBN -ISBN -

Série électronique mise à jour :One-line publication updated :Seria electrónica, puesta al dia

06-1997

1

Concentration de la propriété et performance au Canada

Klaus P. Fischer et Simon SimonianCRÉFA et Département de finance et assurance

Université Laval, QuébecKlaus.Fischer@fas.ulaval.ca

Cahier de recherche No. 97-22Faculté des sciences de l’administration

Cahier de recherche No. 97-14Centre de recherche en économie et finance appliquées (CRÉFA)

Juin 1997

RésuméL’objectif de cet article est de vérifier que la concentration de la propriété est l’une

des sources du manque de liquidité du marché boursier au Canada et d’étudier ensuite larelation entre la structure de l’actionnariat et la performance des firmes inscrites à laBourse de Toronto mesurée par les rendements boursiers. Nos résultats empiriques nepermettent pas de conclure que les sociétés canadiennes à propriété concentrée sont plusperformantes que les firmes à propriété dispersée, ou vice-versa. Il ne semble pas y avoirde relation linéaire entre la structure de l’actionnariat et la performance boursière. Nosrésultats seraient donc compatibles avec la thèse de neutralité.

2

« L’essor de la grande entreprise (corporation)

a favorisé une concentration sans précédent du

pouvoir économique qui, à l’avenir, pourrait se

mesurer sur un pied d’égalité avec l’État moderne

[... et qui] pourrait même le détrôner comme

forme dominante d’organisation sociale. »

Berle et Means (1933)

IntroductionL’objectif de cet article est de vérifier, dans un premier temps, que la concentration de la propriété

est l’une des sources du manque de liquidité du marché boursier au Canada et d’étudier ensuite la relation

entre la structure de l’actionnariat et la performance des firmes inscrites à la Bourse de Toronto mesurée

par les rendements boursiers. Les entreprises canadiennes à contrôle concentré sont-elles plus

performantes que les sociétés à capital diffus, après ajustement au problème de transactions non

synchnrones (TNS, nonsynchronous trading)? Tout comme l’effet de taille, y aurait-il un effet de

concentration?

La propriété des actions est beaucoup plus concentrée au Canada et dans la majorité des pays du

monde qu’aux États-Unis. En effet, selon une étude récente de Rao et Lee-Sing [1995], plus de 55% des

sociétés canadiennes ont un actionnaire majoritaire, alors que moins de 25% des entreprises américaines

font l’objet d’un contrôle légal (conf. tableau 1). Par ailleurs, seulement 23% des sociétés canadiennes

sont détenues par un grand nombre de très petits actionnaires, comparativement à 40% des entreprises

américaines. Toutefois, même si les firmes à propriété dispersée sont plus répandues aux États-Unis, la

structure-de-propriété-concentrée est de loin le modèle dominant dans la majorité des pays de l’Europe et

pratiquement tous les pays «émergents» où les «holdings» par un petit nombre d’actionnaires importants,

de familles, de clans ou de groupes sont plutôt la règle. Autrement dit, nous pouvons considérer les États-

Unis comme un cas particulier, voire unique. Dans ce sens, la problématique touchée dans cette recherche

et les conclusions que nous pourrions tirer s’appliquent probablement à la majorité des marchés du monde.

Les différences sur le plan de la structure de l’actionnariat entre les sociétés canadiennes et

américaines sont d’autant plus frappantes dans le cas des grandes entreprises. La majorité des sociétés

canadiennes de grande taille n’ont pas une propriété dispersée. Ainsi, 61% des 500 plus grandes

entreprises faisant partie de l'édition 1994 du Financial Post 500 Canada's largest corporations ont un

3

actionnaire principal qui détient plus de 50% des actions, et seulement 16% sont à capital diffus1. Or, 63%

des entreprises figurant dans le Fortune 500 entrent dans cette catégorie2. En effet, à l'exception de BCE,

Alcan, Air Canada, Canadian Pacific, Stelco et quelques autres, les 100 plus importantes sociétés non

financières canadiennes sont à propriété concentrée. Les différences entre le Canada et les États Unis sont

mis en évidence par Rao et Lee-Sing [1955] dans un tableau reproduit ici.3

Aussi surprenant que cela puisse paraître, le contrôle de la majorité des entreprises canadiennes est

entre les mains de quelques individus, familles ou groupes4. Par ailleurs, il semble que le phénomène de

concentration de la propriété au Canada se soit amplifié au cours des années 1980. En observant

l’évolution de la structure de propriété des compagnies composant l’indice du TSE 300 entre 1983 et 1990

(tableau 2), nous constatons que le pourcentage de sociétés faisant l’objet d’un contrôle légal a augmenté

de 48% à 60%. Par ailleurs, seulement 14% des entreprises de l’indice peuvent être considérées à

propriété diffuse en 1990 − ce qui correspond au 16% obtenu pour les entreprises du Financial Post 500 −

comparativement à près de 22% en 1983.

1 Patry et Poitevin [1995]

2 Daniels et MacIntosh [1990].

3 Un autre phénomène relié est l’institutionnalisation de l’épargne et du placement. La concentration de la propriété institutionnelleest considérablement plus élevée dans les sociétés américaines qu’elle ne l’est dans les entreprises canadiennes. Rao et Lee-Sing [1995]estiment que les investisseurs institutionnels ne détiennent que 38% des actions en circulation au Canada, comparativement à 53% auxÉtats-Unis. À elles seules, les caisses de retraite aux États-Unis détiennent près de 47% des actions américaines, tandis que les caisses deretraite et fonds mutuels au Canada possèdent ensemble 25% des actions canadiennes en circulation. En autre, le niveau de détention desactions par les initiés est plus élevé au Canada: en moyenne, les administrateurs et cadres détiennent plus de 21% des actions avec droit devote des sociétés canadiennes, comparativement à moins de 10% aux États-Unis.

4 Diane Francis [1987] note que «32 familles et 5 conglomérats contrôlent le tiers des richesses canadiennes» Seulement 16% de lapopulation adulte, soit 3,3 millions de canadiens, détient des actions ordinaires de sociétés publiques canadiennes4, alors que neuf famillescanadiennes contrôlaient plus de 46% des entreprises du TSE 300 en 19844. En tête, les frères Bronfman (Edward et Peter) détiennent leplus gros conglomérat canadien, le groupe Hees-Edper dont l’actif total représente 100 milliards de dollars, qui contrôlait 421 sociétéscanadiennes en 1992 − dont seulement le tiers était coté en bourse ... Suivi des Black, Bronfman (Charles), Desmarais, Irving, Sobey-Jodrey,Thomson, Weston, etc.

4

TABLEAU 1

STRUCTURE DE LA PROPRIÉTÉ AU CANADA ET AUX ETATS-UNIS

Par Rao et Lee-Sing (données de 1993)

Échantillon canadien Échantillon américain

Nombre decompagnies Pourcentage

Nombre decompagnies Pourcentage

Contrôle légal (50% ou plus) 425 55,5% 740 24,7%

Contrôle effectif (20 à 49,9%) 164 21,4% 1054 35,1%

Propriété dispersée 177 23,1% 1206 40,2%

Total 766 100% 3000 100%

La conséquence du phénomène de concentration de la propriété des actions au Canada est que la

plupart des titres canadiens n’ont pas un marché actif. Ainsi, en 1992, pour l’ensemble des bourses

canadiennes, le volume de transactions en pourcentage de la valeur totale des actions cotées était de

l’ordre de 35%, comparativement à 48% pour les États-Unis. Ce manque de liquidité des actions crée un

problème de TNS. Plus précisément, un titre fait l’objet de TNS lorsqu’il n’est pas échangé régulièrement

à la bourse mais plutôt sporadiquement. Ce phénomène peut influencer l’estimation des paramètres et

engendrer des erreurs dans la mesure des variables, notamment le bêta d’un titre.

Puisque d’une part quelques individus, familles et groupes possèdent de gros blocs d’actions

«immobiles», et d’autre part les investisseurs institutionnels possèdent à peu près 38% de la totalité des

actions canadiennes en circulation, et qu’on estime que seulement 23% des entreprises canadiennes sont à

propriété dispersée, cela indique que – tout comme dans le cas des entreprises à petite capitalisation – le

problème de TNS est particulièrement présent parmi les entreprises à propriété concentrée. De plus,

même si les investisseurs institutionnels ne poursuivent pas tous les mêmes politiques en matière

d’investissement et n’ont pas non plus le même horizon de placement (par exemple la Caisse de dépôt et le

gestionnaire d’un fonds mutuel d’actions canadiennes), il va de soi qu’ils préfèrent les actions de

compagnies pour lesquelles il y a un marché actif. Ceci a aussi des implications sur l’importance relative

des marchés boursiers pour le financement des entreprises, voire la (sous) évaluation des actifs.

5

Or, en réalité, plusieurs actions cotées sur les bourses au Canada n’ont pas un marché actif, c’est-à-

dire qu’elles présentent une fréquence irrégulière de transactions. Ainsi, le prix de clôture de ces actions, à

la fin d’une journée, est susceptible de ne pas refléter tous les mouvements du marché, étant donné que ces

actions ne sont pas fréquemment échangées. Par conséquent, un délai d’ajustement peut avoir lieu, et le

prix de l’action se ‘‘rattrapera’’ la prochaine fois que cette dernière sera négociée. Ce qui introduit un biais

dans le calcul du rendement de l’action pour cette période.

La relation rendements anormaux - TNS - concentration de la propriété

Scholes et Williams [1977], et Dimson [1979] ont examiné les biais introduits dans le modèle du

CAPM résultant du phénomène de TNS, en travaillant respectivement avec des données de la bourse de

New York (NYSE) et de la bourse de Londre (LES). De façon générale, leurs études montrent que les

titres qui sont plus fréquemment échangés que l’indice de marché ont tendance à avoir un bêta surévalué,

tandis que ceux qui sont marginalement négociés ont un bêta sous-évalué. Dans notre cas, ça veut dire

que la performance supérieure parfois observée parmi les entreprises de propriété concentrée pourrait être

attribuable au problème de TNS.

De même, les études empiriques sur la relation structure de l’actionnariat-rendement ont donné des

résultats mitigés. Nous pouvons distinguer deux types de tests empiriques: celles qui mesurent la

performance en ayant recours à des indices comptables (Ratio Q de Tobin, ROE, ROA, etc.), et celles qui

se basent sur les rendements boursiers. De plus, à l’intérieur de chacune de ces deux catégories de

travaux, la définition de la variable structure-de-propriété varie d’une étude à l’autre: le contrôle peut être

caractérisé par le pourcentage des actions détenues par les dirigeants, par les initiés, par le principal

actionnaire ou les plus importants détenteurs de blocs d’actions, etc.

Parmi les études qui utilisent des données comptables pour mesurer le rendement, citons l’étude de

Demsetz et Lehn [1985] qui rejette toute relation entre la performance et la structure de propriété en se

basant sur le taux de rendement sur les fonds propres. Morck, Shleifer et Vishny [1988] ont critiqué le

résultat de ce test. En ayant recours au Ratio de Q de Tobin comme indicateur de performance, ces

auteurs identifient une relation non linéaire entre la performance et le niveau de participation des dirigeants

au capital-actions. Plus précisément, ils constatent que la valeur des actions augmente de pair avec le

pourcentage des actions détenues par les administrateurs dans l’intervalle de 0 à 5% et au delà de 25%.

Cependant, entre 5 et 20%, la valeur de l’entreprise diminue lorsque la participation des gestionnaires

6

s’accroît. Morck et ses collaborateurs interprètent ce résultat comme une manifestation de l’effet du

retranchement des cadres. Par ailleurs, Holderness et Sheehan [1988], en se basant également sur le ratio

Q de Tobin et le taux de rendement sur les capitaux-propres, n’observent aucune différence significative au

niveau de la performance entre les firmes à propriété dispersée et celles dont le capital est détenu par un

actionnaire majoritaire.

Parallèlement à ces études, une autre série de recherches empiriques s’est basée sur les rendements

boursiers pour mesurer la performance d’une firme. Nous avons résumé dans l’Annexe A la méthodologie

employée de même que les résultats obtenus par chacune des cinq principales études antérieures qui ont

utilisé comme indicateur de performance le rendement du marché. A priori, il ne semble pas y avoir de

consensus sur la nature de la relation structure de l’actionnariat - rendement du marché. Cependant, même

si résultats sont divisés, trois études sur cinq (Kim, Lee et Francis [1988], Oswald et Jahera [1991] et

Hudson Jahera et Lloyd [1992]), soit la majorité, trouvent une relation positive significative entre le

degré de concentration de la propriété des actions et la performance, tandis que les deux autres études

(Lloyd, Jahera et Goldstein [1986], Tsetsekos et DeFusco [1990]), aboutissent à une relation non

significative entre concentration-et-rendement. Autrement dit, ils n’obtiennent pas une relation négative.

Par conséquent, s’il existe une relation entre le niveau de concentration de la propriété et rendement, nous

pouvons conclure qu’elle devrait être positive.

Notre étude débute par une présentation de la littérature sur le phénomène de infrequent trading

au Canada, suivi d’une revue des écrits sur la relation contrôle-performance. Ensuite, nous présentons la

méthodologie de Booth et Smith sur laquelle se basera notre étude empirique. L’analyse de la relation

entre la structure de l’actionnariat et la performance boursière fera ainsi l’objet de la deuxième section. La

troisième partie sera consacrée à l’interprétation des résultats de notre recherche empirique.

TNS et performance au CanadaDès la fin des années 1970, les chercheurs ont pris conscience du phénomène de infrequent trading

et ont effectué des recherches pour évaluer la sévérité de ce problème.5 Au Canada, les premières

5 Pour corriger le bêta biaisé obtenu par la méthode des moindres carrées ordinaires, Scholes et Williams [1977], et Dimson [1979]ont développé deux techniques différentes. Cependant, Fowler, Rorke et Jog [1980] et plus récemment Bartholdy et Riding [1994] ontcritiqué la capacité de ces techniques à contrôler le problème de infrequent trading. Ils montrent que le bêta estimé par la méthode desmoindres carrés ordinaires est plus valable, étant un estimateur plus précis et plus fiable (à cause de la variance) que celui calculé à l’aide del’une des deux techniques. Selon Griffiths [1993], «no one method has been shown to be superior to all the others».

7

recherches sur le problème de TNS ont été réalisées par Fowler, Rorke et Jog [1979, 1980, 1981, 1983].

En utilisant une base de données contenant moins de titres que le TSE/Western database, celle du FRI

(Financial Research Institute), ces auteurs ont analysé l'historique des transactions de toutes les actions

listées sur le TSE pour la période s'écoulant entre janvier 1970 et décembre 1979. Au total, 2107 titres ont

été identifiés. Pour mettre en évidence le problème de liquidité et la faible fréquence de transactions, il ont

subdivisé en trois catégories les actions cotées sur le TSE.6 Ils trouvent que seulement 5.3% des actions

inscrites à la Bourse de Toronto ont un marché actif (Fat); 35.3% sont modestement échangées

(Moderate), alors que 59.4% sont peu liquides: autrement dit, ils font l’objet d’un problème de TNS. En

ce qui concerne le TSE 300, les auteurs trouvent que seulement 20% des actions faisant partie de l’indice

peuvent être considérées «fat», 74% sont modestement négociées, et 6% présentent un problème de TNS

parce qu’il n’y aucune transaction sur ces titres pendant un ou plusieurs mois. Certes, l’indice TSE 300 est

moins touché par ce phénomène que l’ensemble des titres cotés sur la Bourse de Toronto; quoique,

compte tenu de la définition de moderate securities avancée par Fowler et collab., en étant plus

catégorique, nous pouvons considérer que 95% des titres du TSE sont peu liquides, comparativement à

80% des actions faisant partie de l’indice du TSE 300. En un mot, le phénomène de TNS est plutôt la

règle que l’exception sur le TSE. Or, le Toronto Stock Exchange est la plus importante bourse au Canada

et la plus liquide. Donc, les autres bourses canadiennes doivent connaître des problèmes plus sérieux de

TNS.

Par comparaison, d'autres chercheurs ont examiné le degré de TNS sur les bourses américaines.

Ainsi, Foerster et Keim [1987] ont analysé les titres contenus dans le ruban CRSP entre 1972 et 1987, et

ont trouvé qu'en moyenne, dans une journée, seulement 1.6% des actions du NYSE, et 15.9% des actions

du AMEX ne sont pas négociés.

Rao et Lee-Sing [1995], d’Industrie Canada, ont récemment effectué une étude empirique sur la

relation structure de régie interne - performance de l’entreprise au Canada et aux États-Unis. En tirant

des informations de Disclosure, ils ont créé une base de donnée constituée de 766 sociétés canadiennes et

6 «Fat securities,»des actions qui sont toujours négociées durant la dernière journée d’une période (une période correspond à unmois) couverte par l’étude. «moderate securities,» les actions qui sont négociées au moins une fois durant un mois, sans nécessairement quecette transaction ait lieu le dernier jour du mois ; et «infrequent securities» qui correspond aux actions qui ne sont pas négociées au coursd’un ou plusieurs mois.

8

3000 américaines. Dans une première étape, ils ont classé les échantillons des deux pays dans trois

catégories selon le niveau de concentration de la propriété: les sociétés à capital diffus, les firmes

caractérisées par un contrôle effectif et les entreprises faisant l’objet d’un contrôle légal.. Pour chaque

groupe, ils ont calculé le taux de rendement moyen sur le capital-actions (ROE) et le taux de rendement

sur les actifs (ROA) - sur une période de cinq ans, entre 1988 et 1993. Il ne semble pas y avoir de relation

entre la performance et le degré de concentration des entreprises canadiennes, puisque les sociétés à capital

dispersé et les firmes ayant un investisseur détenant 50% ou plus des actions affichent le même rendement

sur les fonds propres, de même qu’un rendement égal sur les actifs. Par contre, dans le cas des entreprises

américaines, on observe que la performance est négativement reliée à la structure de contrôle. En effet,

lorsque la concentration augmente, les deux indicateurs comptables diminuent.

Dans une deuxième étape, Rao et Lee-Sing ont étudié la relation entre la régie d’entreprise et

rendement à l’aide de régressions multiples en contrôlant pour l’effet de taille et l’effet d’industrie. Parmi

les variables explicatives retenues − pertinentes pour notre étude − figuraient la structure de contrôle (à

propriété dispersée, contrôle effectif ou légal), le pourcentage des actions détenues par les initiés et le

niveau de détention des investisseurs institutionnels. Suite à l’analyse de régression pour l’échantillon

canadien (n=459), ils concluent que la structure de propriété, le niveau de détention des actions par les

initiés et la propriété institutionnelle semblent être des variables qui n’ont aucun effet sur le rendement de

l’entreprise mesuré par le ROE et le ROA. Quant à l’échantillon américain (n=1357), Rao et Lee-Sing

observent un lien significatif entre un niveau élevé de propriété par des initiés (respectivement un niveau

élevé de propriété institutionnelle) et une bonne performance d’ensemble de la firme. Toutefois, ils

obtiennent une corrélation négative et significative entre la variable structure de contrôle et la rentabilité:

c’est-à-dire que les firmes à propriété dispersée ou faisant l’objet d’un contrôle effectif semblent être plus

performantes que les sociétés qui ont un actionnaire majoritaire (50% et plus).

Jog et Turpule [1995] ont étudié la relation entre le contrôle et le rendement au Canada en se

basant sur les entreprises du TSE300. Cependant, ils ont éliminé de leur échantillon les institutions

bancaires ainsi que les sociétés de services publiques, parce que − par la loi − les banques à charte

canadiennes sont à propriété dispersée alors que les entreprises de services publics sont réglementées par

les gouvernements provinciaux et fédéral. Leur période d’étude s’étend entre 1978 et 1991, soit sur 14

ans. Étant donné qu’à chaque année, l’indice du TSE300 fait l’objet de radiations et de nouvelles

inscriptions, la taille de l’échantillon n’est pas stable dans le temps: le nombre de titres varie entre 236 et

9

264. Jog et Tulpule ont créé deux sous-échantillons distincts: entreprises manufacturières et entreprises

non manufacturières. Pour quantifier la structure de propriété, ils se servent du «public float» comme

instrument de mesure.7 Les auteurs ont classé les firmes, de chaque sous-échantillon, par ordre croissant

de concentration de la propriété (c’est-à-dire par ordre décroissant du pourcentage des actions

«flottantes») pour former 4 portefeuilles: le premier quartile étant à propriété dispersée, le quatrième

quartile étant à propriété concentrée. Ils ont recours à deux méthodes distinctes pour l’évaluation du

rendement des entreprises. Dans un premier temps, ils utilisent comme indice de performance le

rendement mensuel boursier (tiré de la base TSE/Western). Les rendements sont calculés de deux façons:

en formant des portefeuilles équi-pondérés et des portefeuilles pondérés d’après la capitalisation boursière.

Ils calculent la performance relative de chaque portefeuille à l’aide de l’indice de Sharpe. Ils obtiennent des

rendements plus élevés pour le troisième quartile (concentration modérément élevée). Toutefois, en

subdivisant la période d’étude en trois sous-période (1978-1981, 1982-1986, 1987-1991), Jog et Tulpule

constatent que la relation contrôle-rendement est instable dans le temps. Ce qui les amènent à remettre en

question les résultats des recheches antérieures basées sur des données transversales comptables.

Dans un deuxième temps, ils évaluent la performance du sous-échantillon comprenant les

entreprises du secteur manufacturier à l’aide de mesures de rendement comptables: entre autres, le

rendement sur le capital-actions (ROE), le rendement sur les actifs (ROA), le ratio de la valeur marchande

à la valeur comptable (comme approximation du ratio Q de Tobin, fréquemment utilisé dans les études

américaines). Les données comptables sont issues de Stock Guide et ne sont disponibles que pour la

période 1988-1991. Ils n’observent aucun lien significatif entre les mesures de performance comptables et

la structure de contrôle.

Analyse du problème de TNS sur le TSEUne façon d’aborder, d’évaluer le problème des fréquences irrégulières de transactions sur le TSE

serait d’analyser les «missing returns» d’un échantillon de titres du TSE en fonction de la structure de

l’actionnariat et de la capitalisation boursière. Autrement dit, on cherche à déterminer si ce sont les

sociétés dont la propriété est concentrée et/ou de petite taille (exprimé par la valeur marchande des actions

en circulation) qui font bel et bien l’objet de TNS .

7 Le «public float» représente les actions «flottantes», c’est-à-dire celles qui sont en circulation sur le marché boursier etnégociables. Cette information est disponible dans la revue de la bourse de Toronto, et a été recueillie au 31 décembre de chaque année.

10

Pour ce faire, nous avons retenu un échantillon de 614 entreprises pour l’année 1993 (à partir de

Stock Guide et TSE/Western). Nous avons, dans une première étape, classer les titres par ordre

décroissant de concentration de la propriété (mesuré par l’indice de Halfindahl) afin de les répartir dans 10

portefeuilles de taille égale: le portefeuille P1 comprenant les actions dont la propriété est la plus

concentrée et, à l’autre extrême, P10 est uniquement constitué de titres dont la propriété est dispersée. En

deuxième étape, nous avons repris le même échantillon et classé les actions par ordre croissant de

capitalisation boursière (calculée en début de période, soit au 31 décembre 1992) afin de former 10

portefeuilles stratifiés selon la valeur marchande (VM1 à VM10). Dans une troisième étape, nous avons

calculé le nombre de rendements mensuels manquants pour chaque titre (au cours de l’année 1993) à partir

des données de la base TSE/Western. Enfin, nous avons monté un tableau sous forme d’une matrice ‘‘10 ×

10’’, qui est le résultat de l’intersection des portefeuilles (P1..P10) et (VM1..VM10). Les données dans

chacune des cellules du tableau 8 représentent le nombre d’observations et le nombre moyen de

rendements manquants.8

L’analyse primaire des résultats du tableau 8 révèle que, en moyenne, les ‘‘missing returns’’

augmentent graduellement avec le degré de concentration de la structure de l’actionnariat; il en est de

même avec le niveau de capitalisation boursière. Les titres de petite capitalisation à propriété concentrée

semblent être les plus touchées par le problème de TNS . Ainsi, les actions faisant partie des cellules (P1,

VM1), (P1,VM2), (P1,VM3), (P2, VM1), ..., (P2, VM3) sont peu susceptibles de faire l’objet de

transactions en fin de mois. Par ailleurs, notons qu’à partir d’un certain seuil (soit, à partir de VM8), les

titres à grande capitalisation boursière ne semblent pas afficher des observations manquantes et ce, quelque

soit le degré de concentration de la propriété.

8 Nous fournissons des détails additionnels sur la construction de l’échantillon dans la section suivante.

11

TABLEAU 8

Concentration, taille et rend ements ma nquants

STRUCTURE DE PROPRIETEConcentré Diffus

TAILLE P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 Moyenne

VM1 3(a) 4 7 8 11 7 9 7 2 3Petites cap. 11,7(b) 9,5 7,1 8,6 5 4,6 4,7 5,1 2,5 0 5,88

VM2 5 8 3 7 10 6 4 6 6 612 5,9 5,3 2,1 3,3 5,3 5,3 2,8 3,4 0,8 4,62

VM3 7 5 5 5 5 9 11 5 6 39,4 7,4 7 0,2 3,4 3,2 1,1 0,4 0 0 3,21

VM4 5 9 8 6 7 5 5 8 7 16 3,9 5,4 6 1,4 2,6 1,8 0,6 0,6 2 3,03

VM5 6 3 9 5 5 9 5 4 10 58,3 8 2,2 3,8 1,6 0,2 2,2 0 0,2 0 2,65

VM6 6 9 5 7 6 7 7 6 4 46,7 3,4 3,8 2,6 1,7 1,7 1,4 0,5 0,8 1 2,36

VM7 8 4 8 5 6 3 7 6 7 76,6 6,8 1,4 1 2,7 0 1,1 0 0,7 0 2,03

VM8 3 6 6 6 3 5 8 8 8 80 1,5 0,7 0,2 0,7 1 0,5 0 0,3 0 0,49

VM9 3 9 7 7 2 8 2 7 6 101,3 0,4 0,7 0,6 0 0 0 0 0 0 0,30

VM10 15 4 3 5 6 2 3 4 5 18Grandes cap. 0,5 3 0 0 0 0 0,3 1,3 0 0 0,51

Moyenne 6,25 4,98 3,36 2,51 1,98 1,86 1,84 1,07 0,85 0,38

(a) Nombre d’observations(b) Moyenne arithmétique du nombre de rendements manquant N = 614 (pour l’année 1993)

Pour faire une analyse plus rigoureuse, d’une part, de la relation capitalisation boursière-TNS et

d’autre part, de la relation structure de propriété-TNS, nous avons effectué deux régressions linéaires sur

ces variables. Les résultats sont présentés au tableau 9 et sur la figure 1.

12

TABLEAU 9

Régression #1:‘‘missing returns’’ sur taille

Régression #2:‘‘missing returns’’ sur concentration

Y = Nombre moyen de ‘‘missing returns’’

X = portefeuille VMi

Y = -0,5785 Taille + 5,69

Écart-type (Taille) = 0,05763

Écart-type (Constante) = 0,5234

R² = 0,9264

N = 10

Y = Nombre moyen de ‘‘missing returns’’

X = portefeuille Pi

Y = -0,5777 Concentration + 5,6853

Écart-type (Concentration) = 0,07584

Écart-type (Constante) = 0,6888

R² = 0,8788

N = 10

Tout d’abord, notons que sur le graphique les droites de régressions se confondent: en effet, les

deux régressions ressortent des équations presque identiques. La pente étant la même (-0,578), une

variation unitaire de la taille a le même effet qu’une variation unitaire du degré de concentration de la

propriété sur le nombre moyen de rendements manquant.

FIGURE 1

Structure de proprié té , ta i lle e t nom bre m oye n d'obse rva tions m a nquante s

-1

0

1

2

3

4

5

6

7

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Po rte fe uille

Nom

bre

moy

en d

'obs

erva

tions

man

quan

tes

Concentration Taille Linear (Concentration) Linear (Taille)

ConcentréPetite taille

DiffusGrande taille

13

Données et méthodologieLe but de notre recherche empirique est de vérifier l'existence d'une relation entre la structure de

l'actionnariat et la performance boursière des firmes inscrites à la Bourse de Toronto (TSE). Notre étude

se différencie de celle de Jog et Turpule [1995] par la taille élargie de notre échantillon et par l’utilisation

d’une méthodologie qui tient compte explicitement des biais potentiels associées avec des TNS. Mais, tout

d’abord, nous allons analyser plus en détail l’ampleur du problème de TNS sur le TSE afin de vérifier si les

entreprises à propriété concentrée, tout comme les firmes à petite capitalisation, font bel et bien l’objet de

TNS. Ensuite, nous allons appliquer à notre étude la méthodologie que Booth et Smith [1985] ont utilisé

pour vérifier l'effet de taille aux États-Unis. La méthode des «errors-in-variables» proposée par ces auteurs

semble être appropriée à l’analyse de la relation structure de l'actionnariat-performance boursière, car elle

tient compte du problème de TNS .

Ainsi, l'objet de cette partie empirique est de rejeter les deux hypothèses nulles suivantes:

• Ho1: la structure de l’actionnariat définie par la présence ou l’absence de blocs internes et/ou externes

n’a pas d’influence sur la liquidité et la fréquence de transactions d’un titre.

• Ho2: la structure de l'actionnariat définie par la présence ou l'absence de blocs internes et/ou externes n'a

pas d'influence sur les rendements boursiers, après ajustement pour le problème de TNS .

Les données sur la structure de l'actionnariat Dans la rubrique «Principal Shareholders» des Corporate Profiles de la banque de données Ratio

(Stock Guide), nous pouvons trouver l’information sur la structure de propriété des sociétés publiques

canadiennes. Ces informations sont tirées des circulaires requises par la Commission des Valeurs

Mobilières. Sur une base annuelle, cette source mentionne tout détenteur de plus de 10% des actions

votantes de toutes les sociétés listées à la Bourse de Toronto. Cependant, lorsqu’un actionnaire a un statut

d'initié, Ratio fournit l'information même si le bloc d’actions en question est inférieur à 10% − tout en étant

supérieur ou égal à 1%. L’examen de ces données révèle que les sociétés canadiennes ont au plus 5

principaux actionnaires; toutefois ce nombre peut exceptionnellement augmenter jusqu’à 7 détenteurs de

blocs d’actions.

Nous n’avions à notre disposition que les versions de 1990-1995 de Ratio. Ainsi, pour chacune des

années, nous avons monté une base de donnée sur la structure de l’actionnariat des sociétés canadiennes en

collectant manuellement l’information relative à l’identité et au pourcentage des droits de vote détenus par

14

les principaux actionnaires à partir de Ratio. Pour construire nos échantillons annuels, nous avons procédé

de la manière suivante:

• Évidemment, tout d’abord, nous n’avons retenu que les firmes pour lesquelles l’information sur la

structure de propriété était disponible.

• Étant donné que notre étude se veut canadienne, nous avons éliminé de notre échantillon toutes les

sociétés étrangères en se basant sur l’adresse du siège social qui est disponible dans le Corporate

Profile. En cas d’omission, nous nous sommes référés à la base TSE/Western qui indique pour chaque

compagnie si elle est «canadian based» ou pas.

• Nous avons éliminé les firmes dont seules les actions privilégiées étaient cotées.

• Nous avons éliminé les fonds d’investissements à capital fixe (les fonds mutuels).

• Nous n’avons pas retenu les sociétés à droit de vote multiple, parce que Ratio ne fournit qu’une

information agrégée − actions à droite de vote multiple et actions à droit de vote subordonnée

confondues − sur les droits de vote. Également, Nous n’avons pas retenu les sociétés dont seules les

actions non votantes sont cotés en bourse et dont la propriété des actions votantes est concentrée entre

les mains d’un ou plusieurs actionnaires principaux.

Pour s'assurer de l'exactitude de nos informations sur la structure de l’actionnariat, nous avons

confronté les données, pour la plupart des entreprises faisant partie de notre échantillon, issues de la base

Ratio avec celles fournies par les fiches jaunes du Financial Post. Règle générale, nous n’avons pas trouvé

de discordances entre ces deux sources d’information. Notons que les données de Ratio présentent

l'avantage de faire état, en plus des actions détenues directement par un investisseur, des détentions

indirectes. Ainsi un investisseur qui détient un bloc d’actions d’une firme à son propre compte, peut

également posséder un autre bloc d’actions de cette même société par l’intermédiaire d’une filiale qu’il

contrôle: dans ce cas, ces deux blocs de propriété ne représentent en réalité qu’un seul. De plus, dans

Ratio, on retrouve plus d’informations sur les initiés qui détiennent un faible pourcentage des d’actions de

la firme. En effet, souvent, le Financial Post omet la participation des initiés lorsque celle-ci est minime

(de 1% à 5%). Quant à Ratio, comme nous l’avons mentionné ci-dessus, non seulement elle fournit

l’information sur la détention d’actions par les initiés même s’il s’agit d’un pourcentage minime, mais aussi

nous donne un total (en considérant, le cas échéant, les initiés comme un seul bloc d’actionnaires).

15

Exceptionnellement, certaines informations du Financial Post sur la structure de propriété −

lorsqu’elles étaient disponibles − ont été utilisées pour les quelques observations qui étaient absentes dans

Ratio pour une année en particulier. Le échantillon final pour chaque année est donnée dans le Tableau 7.

TABLEAU 7

Année Taille de l’échantillon final

1990 N = 510

1991 N = 560

1992 N = 576

1993 N = 614

1994 N = 617

1995 N = 651

Les données sur les rendements boursiers Nous avons tiré les informations sur les rendements boursiers à partir du TSE/Western Database.

Nous allons travailler avec les rendements mensuels. Suite à l’extraction des données sur les rendements

mensuels des actions faisant partie de nos échantillons, nous avons remarqué l’envergure du problème

d’observations manquantes. Pour la majorité des titres faisant partie de nos échantillons, les rendements

mensuels n’ont pas été calculés par TSE/Western − et ce, sur plusieurs mois − parce qu’aucune transaction

n’a eu lieu sur ces titres le dernier jour du mois en question ou du mois précédent (ce que Fowler et coll.

surnomment ‘‘moderate’’ ou ‘‘infrequent securities’’). Ce qui reflète le problème de TNS sur le TSE.

Ainsi, TSE/Western ne calcule pas le rendement mensuel d’un titre lorsque ce titre n’a pas été négocié à la

fin du mois en question et/ou à la fin du mois précédent.

Constitution des portefeuilles Nous avons regroupé les titres du TSE de notre échantillon final dans 10 portefeuilles en fonction

du degré de concentration de la propriété des actions. Le premier décile représente les entreprises du TSE

dont la structure de l'actionnariat est la plus concentrée, tandis que le dernier décile contient les sociétés à

capital dispersé.

Pour tenir compte des changements qui ont éventuellement lieu dans la structure de propriété des

sociétés d’une année à l’autre, nous avons recomposé nos portefeuilles au début de chacune des années de

notre période d’étude. De cette façon, une firme faisant partie d’un décile au cours d’une année fera

probablement partie d’un autre décile l’année suivante − suite à des changements survenus dans sa

16

structure de propriété. Nous avons donc supposé que la structure de l’actionnariat est stable sur une

base annuelle. Cette hypothèse semble être acceptable et réaliste, puisque très peu de firmes subissent

des changements significatifs dans leur structure de propriété au cours d’une même année, voire

d’une année à l’autre.

Il existe plusieurs façons de mesurer la concentration. Nous avons utilisé la mesure de Herfindahl.

Comme nous l’avons précisé auparavant, à l’exception de quelques firmes qui possèdent six ou sept

principaux actionnaires, les données de Ratio nous indiquent que les entreprises canadiennes semblent

avoir, au plus, cinq détenteurs de blocs d’actions. En mesurant le degré de concentration de la propriété

d’une société, nous ne ferons donc pas de distinction entre initiés (officiers et directeurs) ou investisseurs

externes. Pour chaque périodes couverte, nous avons procédé de la manière suivante pour générer nos

portefeuilles:

• Nous avons calculé la mesure de Herfindahl pour chaque firme.

• Nous avons classé les titres par ordre décroissant de Herfindahl, c’est-à-dire du plus concentré au moins

concentré.

• Nous avons formé 10 portefeuilles de tailles égales: le premier décile représentant les entreprisesdont la propriété est la plus concentrée, le dernier décile comprenant les firmes à propriétédispersée. Selon l’année, le nombre de titres par portefeuille varie entre 50 et 60.

17

Calcul des rendements des portefeuilles Nous disposons donc de 10 portefeuilles recomposés en début de chaque période. Nous voulons à

présent calculer les rendements mensuels de nos portefeuilles pour les 72 mois s’étalant entre janvier 1990

et décembre 1995. La pondération des titres dans chaque portefeuille sera basée sur la capitalisation

boursière en début de période. A priori, le calcul des rendements mensuels des portefeuilles nous pose un

problème, car − comme nous l’avons mentionné auparavant − plusieurs rendements mensuels de nos titres

ne sont pas disponibles. En effet, le TSE/Western ne calcule pas le rendement mensuel d’un titre pour un

mois donné si ce dernier n’a pas fait l’objet de transactions à la fin du mois en question et/ou à la fin du

mois précédent.

Pour contourner ce problème, nous avons utilisée deux procedures :

• recomposer nos portefeuilles au début de chaque mois, et ainsi nous n’avons retenu que les titres dont

le rendement mensuel est observable pour le mois en question dans le calcul du rendement du

portefeuille. Par conséquent, le nombre de titres effectif (c’est-à-dire après élimination des actions non

négociées à la fin d’un mois) dans chaque portefeuille fut inférieur au nombre initial d’actions ; et

• calculer le rendement implicite par le biais de l’écart bid-ask fourni par TSE avec considération explicite

des dividendes en espèce, en action et des fractionnements d’action. Ceci est une procédure manuelle

étant donné que TSE ne fournit pas les rendements implicites calculable à l’aide de l’écart bid-ask.

Les résultats reportés sont ceux obtenus avec la dernière procédure. Les résultats sur les rendements des

portefeuilles obtenus avec les deux procédures sont quasiment identiques.

Rendements excédentaires, concentration et nonynchronous trading : laméthodologie de Booth et Smith

Constatant que les erreurs dans l’estimation des variables dues au phénomène de TNS et à

l’utilisation d’un portefeuille de marché non optimal constituent un problème majeur pour la recherche en

finance, Booth et Smith [1985] ont développé une méthode («errors-in-variables methodology») qui

permet de calculer un intervalle qui délimitera la valeur réelle des coefficients de régression α et β, lorsque

les données sont sujets à l’une des deux sources de problèmes, ou les deux à la fois. Ainsi, l’objectif de

Booth et Smith était d’avancer une solution à la critique de Roll sur la validité des études empiriques sur

l’effet de taille.

18

Les auteurs présentent une technique simple pour évaluer si les résultats d’une étude empirique

sont attribuables ou pas à une erreur de mesure. Il s’agit de la méthode de régression directe et inverse

(«direct and reverse regression method») qui permet d’estimer un intervalle qui contiendra la valeur réelle

d’un coefficient.

Lorsqu’on fait face à un problème de TNS et/ou de benchmark error (indice de marché non

optimal), les variables indépendantes et dépendantes sont susceptibles d’être mesurées avec erreur. Par

conséquent le bêta d’un titre calculé par la méthode des moindres carrés ordinaires risque d’être biaisé.

Voici comment Booth et Smith proposent d’estimer le bêta réel, soient:

Rp = (rp + u)

Rp = rendement observé du portefeuille d'actions p

rp = rendement réel du portefeuille d'actions p

u = terme d'erreur

Rm = (rm + v)

Rm = rendement observé du portefeuille de marché

rm = rendement réel du portefeuille de marché

v = terme d'erreur

Alors:

( ) ( ) ( ) ( )σ σ σ σR R r r r u u up p p p p, , , ,= + +2

( ) ( ) ( ) ( )σ σ σ σR R r r r v v vm m m m m, , , ,= + +2

( ) ( ) ( ) ( ) ( )σ σ σ σ σR R r r r v r u u vp m p m p m, , , , ,= + + +

19

La régression directe de Rp sur Rm donne l’estimé suivant du bêta:

( )( )

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )β

σσ

σ σ σ σσ σ σ

D p m

m m

p m p m

m m m

R R

R R

r r r v r u u v

r r r v v v= =

+ + ++ +

,

,

, , , ,

, , ,2

La régression inverse de Rm sur Rp donne l’estimé suivant du bêta:

( )( )

( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( )β

σ

σ

σ σ σ

σ σ σ σR p p

p m

p p p

p m p m

R R

R R

r r r u u u

r r r v r u u v= =

+ +

+ + +

,

,

, , ,

, , , ,

2

Si nous pouvons poser l’hypothèse que:

( ) ( ) ( ) ( ) ( )σ σ σ σ σr u r v r v r u u vp m p m, , , , ,= = = = = 0

Sous ces conditions:

( )( ) ( )

( ) ( )( )β

σσ σ

βσ σ

σβD p m

m m

p p

p m

Rr r

r r v v

r r u u

r r=

+≤ ≤

+=

,

, ,*

, ,

,

Où β* est le vrai coefficient qui est supposé être de signe positif.

Les auteurs montrent que cette même méthode s’applique pour le calcul d’un intervalle qui

délimite la vraie valeur de l’ordonnée à l’origine, α*. Or, le potentiel de la méthode de régression directe et

inverse de permettre de calculer un intervalle pour α * est particulièrement intéressant pour la recherche en

finance, puisque α* est une mesure des rendements anormaux. Ainsi, si les deux estimés de α* obtenus à

l’aide de la méthode de régression directe et inverse sont de signe positif, cela nous permet de conclure que

la vraie valeur de alpha est positive. Autrement dit, le rendement anormal observé ne peut être attribué à

un problème de TNS ou de benchmark error.

Quant à Booth et Smith, ils appliquent cette méthode pour vérifier si l’effet de taille subsiste après

avoir tenu compte des problèmes de TNS et de benchmark error. En ce sens, la méthode des régressions

directe et inverse serait donc une alternative aux efforts de Banz [1981] et Reinganum [1982] pour tenir

compte de la critique de Roll sur l’interprétation de l’effet de taille.

20

Suivant la méthodologie de Booth et Smith (décrite dans la section 1.4.), nous avons calculé deux

intervalles qui délimitent respectivement la valeur «réelle» du rendement excédentaire (alpha ou α*) réalisé

par chacun de nos portefeuilles, ainsi que la valeur «réelle» du risque systématique de chaque portefeuille

(bêta ou β* ). La valeur «réelle» de alpha sera délimitée par αD et αR, alors que la valeur «réelle» de bêta

sera comprise entre βD et βR.

Nous avons estimé la valeur de ces coefficients en effectuant les régressions suivantes qui sont

basées sur le modèle du CAPM:

( ) ( )R R R R ep f t

D Dm f t t

D− = + − +α β (1)

( ) ( )R R a b R R em f t p p p f t tR− = + − + (2)

avec p = 1, 2, ..., 10.

et: α Rp pa b= −

β Rpb= 1

Pour un portefeuille donné, nous pourrons vérifier la présence de rendements anormaux lorsque les

deux coefficients estimés (αD et αR ) sont positifs et significativement différents de zéro. Dans ce cas, la

«vraie» valeur du coefficient alpha est positive, puisqu’elle est fait partie de l’intervalle formé par αD et αR.

En ce qui concerne la «vraie» valeur du bêta de chaque portefeuille, le coefficient βR (estimé à

l’aide de la méthode de régression inverse) servira de borne supérieure pour tenir compte du problème de

TNS ou de benchmark error, alors que le coefficient βD (obtenu à partir de la méthode − de régression

directe − des moindres carrés ordinaires), représentera la borne inférieure de l’intervalle.

Les rendements mensuels du marché (Rm) sont calculés en travaillant avec plusieurs indices de marché

issus de la base TSE/Western: «CFMRS equally-weighted» (CFMRS comprend tous les titres de la base,

soit tous les titres cotés sur le TSE), «CFMRS value-weighted», «CFMRS value-weighted» et obligations

21

gouvernementales long-terme. Le taux sans risque (Rf) est mesuré par le taux de rendement mensuel des

Bons du Trésor canadiens dont l'échéance est de 91 jours.

Par ailleurs, nous avons également calculé le bêta de chacun de nos portefeuilles selon les

méthodes de Dimson d’une part, et celle de Scholes & William d’autre part (conf. section 1.1). Comme

nous l’avons précisé dans la revue de littérature, ces deux méthodes devraient permettre au risque

systématique de s’ajuster au problème des fréquences irrégulières de transactions.

Analyse et interprétation des résultatsLes résultats des régressions directes et inverses sont présentés dans le tableau 13. En analysant les

coefficients alphas directs et inverses nous constatons qu’il ne semble pas y avoir un «effet de

concentration», puisque les portefeuilles P1 et P2 dont la propriété est la plus concentrée affichent des

rendements anormaux négatifs: -0,0015 et -0,0013 pour P1 et de -0,0040 et -0,0038 pour P2, alors que les

coefficients alphas du portefeuille P10 à propriété dispersée sont positifs (0,0011 et 0,0012). Notons que

seulement les rendements excédentaires de P4 et P7 sont significativement différents de zéro: les autres

coefficients ne sont significatifs ni à 5% ni à 10% −contrairement à Booth et Smith qui ont obtenu des

rendements anormaux significatifs pour l’effet de taille. Certes, si nous avions plus d’observations

par portefeuille, nos résultats pourraient être significatifs.

Dans l’ensemble, nos résultats ne permettent pas de déceler une relation linéaire entre la structure

de l’actionnariat et les rendements, puisque entre P1 et P10 les rendements excédentaires ne suivent

aucune tendance claire. De plus, le décile qui affiche la meilleure performance est le portefeuille P4 qui

peut être considéré comme un portefeuille de concentration moyenne (0,0075 et 0,0078), suivi du

portefeuille P8, décile plutôt à capital diffus, avec un alpha qui oscille entre 0,0063 et 0,0061.

22

TABLEAU 13RÉSULTATS DES RÉGRESSIONS DIRECTES ET INVERSESIndice de marché pondéré d’après la capitalisation boursière

Alpha Alpha Bêta Bêta Bêta Bêtadirect Inverse R**2 Direct inverse Dimson S&W

ConcentréP1 -0,0015 -0,0013 0,635 0,828 ** 1,304 ** 0,773 0,699P2 -0,0040 -0,0038 0,705 0,956 ** 1,356 ** 0,908 0,837P3 -0,0062 -0,0057 0,433 0,867 ** 2,004 ** 0,625 0,518P4 0,0075 ** 0,0078 * 0,600 1,043 ** 1,739 ** 1,010 0,916P5 -0,0004 -0,0001 0,582 0,995 ** 1,710 ** 0,814 0,705P6 0,0027 0,0032 0,527 1,155 ** 2,192 ** 1,109 1,020P7 -0,0064 ** -0,0061 * 0,606 0,821 ** 1,355 ** 0,783 0,715P8 0,0063 0,0069 0,524 1,150 ** 2,196 ** 1,134 1,033P9 -0,0014 -0,0011 0,694 1,120 ** 1,614 ** 1,110 1,022P10 0,0011 0,0012 0,802 0,976 ** 1,217 ** 1,116 1,059Diffus

Tout comme Banz avait procédé pour vérifier si l’effet de taille persiste quelque soit l’indice de

marché utilisé, nous avons repris nos calculs en remplaçant l’indice du CFMRS (comprenant tous les titres

du TSE) pondéré d’après la capitalisation boursière par l’indice du CFMRS équi-pondéré, de même

qu’une combinaison de l’indice CFMRS-valeur-marchande et l’indice des obligations gouvernementales à

long terme. Nous constatons que le choix de l’indice de marché n’affecte pas les résultats obtenus

initialement. Dans tous les cas, nous ne sommes pas en mesure d’identifier un rapport ou un lien significatif

entre le degré de concentration de la propriété, défini par la présence ou l’absence de blocs internes et/ou

externes, et la performance mesurée par les rendements excédentaires.

Nous avons estimé les bêtas de nos portefeuilles d’après quatre méthodes (conf. tableau 13): la

méthode des moindres carrés ordinaires (ou méthode directe), méthode de régression inverse, méthode de

Dimson et celle de Scholes & William. En analysant nos résultats, aucune tendance particulière ne semble

se manifester et ce, quelque soit la technique d’estimation retenue. De façon générale, les bêtas des

portefeuilles comprenant les firmes à propriété concentrée, donc plus susceptibles de faire l’objet de TNS ,

ne sont pas nécessairement supérieurs à ceux des portefeuilles de titres à propriété dispersée. De plus,

notons que le bêta du portefeuille-concentré P1 est en tout temps inférieur à celui du portefeuille-diffus

P10, sauf avec la méthode de régression inverse. Par ailleurs, les estimés de bêta obtenus par le biais de

cette dernière méthode sont systématiquement les plus élevés, comparativement aux autres techniques.

Les estimés obtenues par la méthode de régression inverse pourraient servir de borne supérieure pour les

«valeurs réelles» de bêta.

23

Puisque les portefeuilles composés de firmes à propriété concentrée sont plus susceptibles de faire

l’objet d’un problème de fréquence irrégulière de transactions − i.e. les bêtas de ces portefeuilles estimés

par la méthode des moindres carrés ordinaires seraient sous-évalués −, les méthodes d’estimation de

Dimson et de Scholes & William devraient en principe corriger à la hausse le biais induit par le phénomène

de TNS. Or, les estimés calculés à l’aide de ces deux techniques d’ajustement nous donnent des valeurs de

bêta qui sont plutôt inférieures ou égales à celles obtenues par la méthode directe dans le cas des

portefeuilles-concentrés, et des valeurs plutôt supérieures ou égales pour les portefeuilles-dispersés. Dans

tous les cas, il ne semble pas y avoir d’écarts significatifs entre les bêtas directs d’une part, et les bêtas de

Dimson et de Scholes & Williams d’autre part.

ConclusionNos résultats empiriques ne permettent pas de conclure que les sociétés canadiennes à propriété

concentrée sont plus performantes que les firmes à propriété dispersée, ou vice-versa. Il ne semble pas y

avoir de relation linéaire entre la structure de l’actionnariat et la performance boursière. Du moins, notre

étude ne permet pas de ressortir un rapport entre le degré de concentration de la propriété et le rendement

boursier. Nos résultats seraient donc compatibles avec la thèse de neutralité. Par ailleurs, même si nous

avons utilisé une méthodologie qui est différente de celles de Rao et Lee-Sing [1995] et Jog et Tulpule

[1995] à plusieurs égards, nous pouvons quand même affirmer que obtenons des résultats quelque peu

similaires sur la relation structure de l’actionnariat - performance.

En conclusion, une stratégie de placement qui consisterait à former un portefeuille comprenant

des actions de sociétés canadiennes dont la propriété est concentrée ne devrait pas nécessairement

‘‘battre’’ un portefeuille composé strictement de titres à propriété diffuse.

24

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Annexe A : Les cinq principales études sur la performance du rendementdu marché

Auteurs Méthodologie RésultatLloyd, Jaheraet Goldstein

(1986)

Mesure de performance: rendements mensuels tirés de Compustat.Mesures de concentration de la propriété:1) pourcentage des actions détenues par l’actionnaire principal;2) somme du pourcentage des actions détenues par les troisprincipaux actionnaires. (L’actionnaire principal peut être unindividu, une famille, une institution ou une coalition qui voterait enbloc − Disclosure II).Période: 1978-1981 (4 ans)Taille de l’échantillon: 779 titres (NYSE, AMEX, OTC)Nombre de portefeuilles: 10

Pas de relationsignificative entre lastructure de l’actionnariatet le rendement moyen desactions, avant et aprèsajustement pour l’effet detaille (−)

Kim, Lee etFrancis (1988)

Mesures de performance: rendements mensuels et rendementsmensuels excédentaires (alphas) tirés du CRSP.Mesure de concentration de la propriété: pourcentage des actionsdétenues par les initiés (directeurs, officiers et toute personne quiparticipe activement aux décisions de la firme − Value Line).Période: 1975-1978 (4 ans)Taille de l’échantillon: 157 (NYSE et AMEX)Nombre de portefeuilles: 4

Les actions à propriétéconcentrée ont unemeilleure performance queles titres à capital diffus.(+)

Tsetsekos etDeFusco(1990)

Mesures de performance: rendements mensuels et rendementsmensuels excédentaires issus du CRSP.Mesure de concentration de la propriété: pourcentage des actionsdétenues par les initiés (Value Line).Période: 1980-1984 (4 ans)Taille de l’échantillon: 818 (NYSE et AMEX)Nombre de portefeuilles: 10

Relation non significativeentre le degré deconcentration de lapropriété des actions etleur performance, avant etaprès ajustement pourl’effet de taille. (−)

Oswald etJahera (1991)

Mesures de performance: ROA, ROE, rendements mensuelsexcédentaires tirés du CRSP.Mesure de concentration de la propriété: pourcentage des actionsdétenues par les initiés (Value Line).Période: 1982-1987 (6 ans)Taille de l’échantillon: 645 (NYSE et AMEX)Nombre de portefeuilles: 25 (matrice 5 × 5: selon la taille et ledegré de concentration)

Relation significative entrele niveau de concentrationde la propriété et lesrendements excédentairesdes actions, aprèsajustement pour l’effet detaille. (+)

Hudson, Jaheraet Lloyd(1992)

Mesure de performance: rendements mensuels excédentaires issusdu CRSP.Mesure de concentration de la propriété: pourcentage des actionsdétenues par les initiés (Value Line).Période: 1982-1985 (4 ans)Taille de l’échantillon: 652 (NYSE et AMEX)Nombre de portefeuilles: 4

Relation significative entrele degré de concentrationde la propriété et lesrendements excédentaires.(+)