Titre

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Directeur de thèse : Monsieur Thierry GRANGERProfesseur, Université Paris-Dauphine

Rapporteurs : Madame Hélène RAYMONDProfesseur, Université Paris Ouest Nanterre

Monsieur Jean-Baptiste DESQUILBETProfesseur, Université de Lille 1

Suffragant : Monsieur François ETNERProfesseur, Université Paris-Dauphine

L’efficience informationnelle du marché des paris sportifs : un parallèle avec les marchés boursiers

Pour l’obtention du titre deDOCTEUR EN SCIENCES ÉCONOMIQUES

Christophe BARRAUD

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Motivations

• Promouvoir un domaine de recherche peu connu en France à savoir le marché des paris sportifs.

• Montrer que le marché des paris sportifs présente un grand nombre de similitudes avec les marchés boursiers et constitue un cadre d’observations simplifié suffisamment proche pour tester la théorie de l’efficience informationnelle.

• Utiliser le marché des paris sportifs pour infirmer ou confirmer certains résultats mis en lumière dans le cadre des marchés boursiers et qui, encore aujourd’hui, sont sujets à controverses.

• Analyser en détails le comportement des parieurs et faire l’analogie avec celui des investisseurs.

Motivations•

Table des matières•

Efficience informationnelle•

Marché des paris sportifs•

Favourite Longshot Bias• • •

Tests forme faible• • • • •

Tests forme forte• • • • •

Christophe Barraud

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Table des matières

• Chapitre 1L’efficience informationnelle des marchés financiers : définitions, implications et validation empirique

• Chapitre 2 Le marché des paris sportifs : un cadre d’observations simplifié proche des marchés boursiers

• Chapitre 3Le Favourite Longshot Bias : une revue de littérature

• Chapitre 4 Analyse empirique de l’impact des coûts de transaction et des préférences des parieurs sur les cotes des bookmakers

• Chapitre 5 La révélation des opérations d’initiés grâce à la fourchette : un parallèle avec le marché des paris sportifs (coécrit avec Philippe Gillet)

Christophe Barraud

Motivations•







4Pierre-Arnaud Drouhin

Chapitre 1 : L’efficience informationnelle des marchés financiers :définitions, implications et validation empirique

Christophe Barraud 5

Objectifs du chapitre

• Présenter les différentes définitions de l’efficience informationnelle des marchés financiers.

• Identifier les implications de ces définitions en matière d’hypothèses sous-jacentes ainsi que les critiques présentes dans la littérature.

• Etablir un bilan concernant la validation empirique de cette théorie dans le cadre des marchés boursiers.

Principales observations

• La multiplication des critiques à l’encontre de la définition initiale de Fama (1965) a conduit les chercheurs et praticiens à retenir la définition plus pragmatique et moins contraignante de Jensen (1978).

• Les marchés boursiers présentent de nombreux désavantages pour servir de support visant à tester la théorie de l’efficience informationnelle et à aboutir à des résultats unanimes.

• Même si la théorie de l’efficience informationnelle n’a cessé d’être testée depuis plus de 50 ans, aucune conclusion tranchée concernant sa validité empirique n’a été mise en évidence dans le cadre des marchés boursiers.

L’efficience informationelle des marchés financiers : définitions, implications et validation empirique

Motivations•








Chapitre 2 : Le marché des paris sportifs : un cadre d’observationssimplifié proche des marchés boursiers


Le marché des paris sportifs : un cadre d’observations simplifié proche des marchés boursiers


• Présenter le marché des paris sportifs.• Identifier les similitudes qui peuvent exister avec les marchés boursiers.• Montrer que ce marché constitue un cadre d’observations simplifié suffisamment

proche des marchés boursiers pour tester la théorie de l’efficience informationnelle.


• Le marché des paris sportifs a récemment accéléré son développement grâce à internet. Même si les sites de paris en ligne proposent un service, ils ont avant tout créé un vaste marché de l’information.

• Le marché des paris sportifs présente de nombreuses similitudes avec les marchés boursiers tant en ce qui concerne les caractéristiques des actifs traités, les modes d’organisation, le type d’intervenants ainsi que les règles auxquelles ces derniers sont soumis.

• Le marché des paris sportifs présente un certain nombre d’avantages pratiques par rapport aux marchés boursiers pour tester la théorie de l’efficience informationnelle.

Motivations•








Chapitre 3 : Le Favourite Lonshot Bias et ses explications :une revue de littérature


Le Favourite Longshot Bias et ses explications : une revue de littérature


• Présenter la forme faible de l’efficience informationnelle ainsi que le Favourite Longshot Bias (FLB).

• Recenser l’ensemble des travaux y faisant référence et ceux tentant de l’expliquer dans le domaine des paris sportifs comme celui des dérivés.


• Nous retiendrons les deux définitions énoncées par Thaler et Ziemba (1988) :

1/ Condition 1 (weak) - No bets should have positive expected values 2/ Condition 2 (strong) - All bets should have expect values equal to (1 – t) times the amount of bets

1/ Forme faible (sens modéré) : Aucun pari ne doit avoir une espérance de gain net positive2/ Forme faible (sens strict) : Chaque pari doit avoir une espérance de gain net identique au mieux égale à 0

en l’absence de coûts de transaction (t = 0).

• La possibilité de réaliser des gains de manière systématique et le FLB ont été recensés dans chacun des marchés étudiés.

• Les coûts de transaction et les préférences des parieurs sont susceptibles d’expliquer l’existence du FLB.

Motivations•








Chapitre 4 : Analyse empirique de l’impact des coûts de transaction etdes préférences des parieurs sur les cotes des bookmakers


Analyse empirique de l’impact des coûts de transaction et des préférences des parieurs sur les cotes des bookmakers


• Tester la forme faible de l’efficience informationnelle à l’aide d’un vaste échantillon de données.

• Rechercher la présence de Favourite Longshot Bias et la possibilité de mettre en place des stratégies permettant de dégager des gains significativement positifs.

• Evaluer l’impact des coûts de transaction et des préférences des parieurs sur le niveau des cotes proposées par les bookmakers.

Notre échantillon

• 23 744 matchs de tennis (circuit professionnel masculin) entre 2001 et 2010.• Les paris sont organisés selon le système des cotes fermes qui est parfaitement adapté à

l’analyse des préférences des parieurs comme le démontre le modèle théorique de Levitt (2004).

• Pour chaque joueur nous avons retenu la cote maximale proposée par les bookmakers.

Motivations•









Analyse de l’impact des coûts de transaction :

• Si l’overround a un impact significatif sur le gain net des parieurs, nous serons confrontés au problème de l’aggrégation de nos données énnoncé par Forrest et McHale (2007). Pour vérifier cala, nous nous sommes inspirés de leur méthodologie et avons mis en place la régression linéaire suivante (écart type entre parenthèses) :

GNp(e) = -2,4459 × OR + 0,0633 × π’(e) (0,3138) (0,0208)

• Les coefficients sont significatifs au seuil de 1% et confirment notre intuition à savoir que la marge implicite des bookmakers a un impact significatif sur le rendement des parieurs et peut accentuer le FLB.

• Afin d’isoler l’impact des autres facteurs (surface, type de tournoi…), nous avons re-margé toutes les cotes de manière à ce que la marge moyenne en vigueur en 2010 soit appliquée à chaque match. (méthodologie déjà appliquée par Cain, Law et Peel (2003)).

Motivations•







GNp(e) : gain net du parieur associée à l’alternative eOR : overround π’(e) : probabilité implicite associée à l’alternative e

GNp(e) = β1 × OR + β2 × π’(e)



Analyse microéconomique :

• Présence du Favourite Longshot Bias :

• Possibilité de mettre en place des stratégies dégageant des gains significativement positifs :

*** coefficients significatifs au seuil de 1%** coefficients significatifs au seuil de 5%* coefficients significatifs au seuil de 10%

Motivations•









Analyse de l’impact des préférences

• Nous avons repris la méthodologie de Bird, McCrae et Beggs (1987). Ils commencent par regrouper les alternatives par tranche de probabilités implicites, i = 1,…, I, afin de calculer l’espérance, la variance et le skewness et ensuite, appliquer la régression linéaire suivante :

• Nous avons choisi d’appliquer non pas une mais deux régressions deux afin de vérifier les intuitions de Coleman (2004) ainsi que Cain et Peel (2004) :

1ère régression* : [0% - 67%] => cotes élevées

E[GNp(i)] = -0,1924 + 0,1608 × V[GNp(i)] - 0,2705 × S[GNp(i)] (0,0102) (0,0093) (0,0129)

2ème régression* : [68% - 100%] => cotes faibles

E[GNp(i)] = -0,6535 + 0,9802 × V[GNp(i)] - 0,2625 × S[GNp(i)] (0,1132) (0,1823) (0,0429)

* Nos résultats sont significatifs au seuil de 1% et ont été confirmées en appliquant la méthodologie d’Henriksson et Merton (1981)

Motivations•







α : overroundE[GNp(i)] : espérance de gain net pour la tranche iV[GNp(i)] : variance associée à la tranche iS[GNp(i)] : skewness associé à la tranche i

E[GNp(i)] = α + β1 × V[GNp(i)] + β2 × S[GNp(i)]




• Les parieurs ne sont pas différents des investisseurs dans le sens où ils sont en permanence averses au risque.

• Les préférences des parieurs ne sont pas monotones.

• Si l’on se réfère aux travaux d’Arrow (1965), selon lesquels l’aversion au risque des agents économiques est fonction de leur richesse engagée, des sommes nettement plus importantes devront être misées sur les cotes faibles, ce qui est conforme aux observations de Kopriva (2009) et remet en cause l’hypothèse centrale de plusieurs modèles théoriques comme ceux de Julien et Salanié (2000, 2005).

• Les parieurs qui choisissent de miser une partie infime de leur richesse (aversion au risque faible) sont nettement plus sensibles au skewness que les parieurs misant une partie importante de leur patrimoine (aversion au risque élevée).

• Le fait que dans certaines situations les parieurs sont plus sensibles au skewness qu’à la variance permet d’expliquer plusieurs phénomènes propres aux marchés boursiers. Exemple : Barberis et Huang (2008).

Motivations•



Marché des parsis portifs•





Chapitre 5 : La révélation des opérations d’initiés grâce à la fourchette :un parallèle avec le marché des paris sportifs

(coécrit avec Philippe Gillet)


La révélation des opérations d’initiés grâce à la fourchette :un parallèle avec le marché des paris sportifs


• Tester la forme forte de l’efficience informationnelle à l’aide de la fourchette de transaction.• Appliquer la méthode de détection des délits d’initiés, utilisée initialement dans le cadre des

marchés boursiers, aux fraudes dans le cadre du marché des paris sportifs.

Notre échantillon final

• Concerne les matchs de tennis (un joueur peut facilement fausser la rencontre).• Extrait du site de Betting Exchanges – Betfair.• Données à haute fréquence : une fourchette par joueur toutes les 20 secondes.

- Limite : Nous ne disposons pas de la fourchette au moment de la transaction. - Il est donc impossible d’étudier l’évolution des composantes de la fourchette.

• Dans notre analyse, nous utilserons la fourchette affichée et effective :

Motivations•









Méthodologie

• Nous avons isolé 10 matchs ayant fait l’objet d’enquêtes ou suspicions graves et répondant aux critères suivants :

1- La liquidité des paris est suffisante et les données sont disponibles.2- Ils ont toujours été remportés par l’outsider présumé.3- Ils se sont déroulés dans les premiers tours des tournois (1er et 2ème tour)

• Sur la base des mêmes critères, nous avons également constitué un échantillon témoin de 25 matchs sur lesquels aucune opération d’initiés n’a été signalée.

• Enfin, la période d’étude de la fourchette a été décomposée en deux sous-périodes, avant le début du match et pendant le déroulement du match :

• Nous avons ensuite calculé la fourchette moyenne pour chacun de nos matchs suspects et notre échantillon témoin pour chacune des deux sous-périodes.

Motivations•









Analyse descriptive

Moyenne, écart type des fourchettes affichées et effectives cotées, et fréquence des volumes de paris échangés, par période et pour le favori présumé (Echantillon témoin)

Evolution de la fourchette affichée et effective cotées et de l’écart type de la fourchette affichée et effective du favori présumé pour un match choisi au hasard dans l’échantillon-témoin (Match8) en fonction du temps (période 1 à 2)

Motivations•



Marché des paris sportifs• • •






Analyse statistique et comparaison

Moyenne des fourchettes affichées cotées par période pour 4 de nos échantillons (favori)

• Pour la période 1, la moyenne des fourchettes relatives cotées pour la mjorité des matchs frauduleux est significativement supérieure à notre norme de référence.

• A l’inverse, au cours de la période 2, la fourchette moyenne de la majorité des matchs suspects est significativement inférieure à celle de l’échantillon-témoin, ce qui correspond à l’explosion des volumes de paris échangés.

Motivations•










• Nous avons noté une similitude du comportement de la fourchette sur le marché des paris sportifs et les marchés boursiers (Smile Effect).

• Le comportement de la fourchette dans l’univers des paris sportifs en cas de fraudes est assez similaire aux observations faîtes sur les marchés boursiers en cas de délits d’initiés.

• L’utilisation de la fourchette comme indicateur de l’existence d’un délit d’initié s’en voit renforcée sur les marchés boursiers, il est donc important que cet outils soit plus systématiquement employé par les autorités de marché dans la recherche de délits d’initiés.

Motivations•








L’efficience informationnelle du marché des paris sportifs :un parallèle avec les marchés boursiers

Pour l’obtention du titre deDOCTEUR EN SCIENCES ÉCONOMIQUES

Christophe BARRAUD

Directeur de thèse : Monsieur Thierry GRANGERProfesseur, Université Paris-Dauphine

Rapporteurs : Madame Hélène RAYMONDProfesseur, Université Paris Ouest Nanterre

Monsieur Jean-Baptiste DESQUILBETProfesseur, Université de Lille 1

Suffragant : Madame François ETNERProfesseur, Université Paris-Dauphine

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