Les auteurs remercient chaleureusement les deux relecteurs anonymes pour leurs commentaires ainsi que le co-rédacteur, Jean-François Gajewski.
- 1 D'autres définitions de l’efficience des marchés financiers ont été formulées. Par exemple, Jensen (...)
1Sur des marchés efficients, la concurrence entre investisseurs est si agressive que les prix s'adaptent instantanément aux nouvelles informations. À tout moment, un instrument financier est négocié à un prix déterminé par son rendement et son risque. D’après Fama (1965), sur un marché efficient, le cours d'une action constitue une bonne estimation de sa valeur fondamentale. Le concept d’efficience repose sur les arguments avancés par Samuelson (1965) qui affirme que le prix d'un actif financier fluctue de manière aléatoire : les informations futures sont imprévisibles et l'évolution du prix de chaque actif financier suit un schéma aléatoire. Selon Fama (1970), un marché financier est efficient si les prix reflètent pleinement les informations disponibles. Si le prix d’un actif exprime pleinement tous les événements survenant jusqu’à t, alors seules les nouvelles informations peuvent le modifier1. Trois formes d’efficience ont été définies en distinguant différentes catégories d’informations (Fama, 1970, 1991). L'hypothèse d’efficience informationnelle semi-forte suggère que les prix actuels intègrent pleinement toutes les informations accessibles au public. Ces informations comprennent non seulement l’historique des prix passés, mais également les publications financières des entreprises et les études menées par les analystes financiers. Cette hypothèse peut être testée de manière empirique en étudiant la réaction des prix aux annonces des entreprises : le prix d'une action doit réagir immédiatement et de manière appropriée à toute divulgation d'informations pertinentes. Les études empiriques utilisent la méthode d’événement (voir notamment Brown et Warner, 1985). Cependant, elles ne conduisent pas à des conclusions homogènes concernant l’efficience semi-forte (voir par exemple Bernard et Thomas, 1989 ; Ikenberry et Ramnath, 2002 ; Spyrou et al., 2007 ; Truong, 2011 ; Hsu et al., 2013 ; Huynh et Smith, 2017).
2Dans le cadre de ce papier, nous étudions la forme semi-forte d’efficience des marchés en utilisant des expériences en laboratoire. Le but ici est de vérifier si l’incertitude et l’asymétrie d’information ont un impact sur l’efficience du marché. Pour pallier les difficultés liées aux études d'événements (notamment la grande variabilité des résultats en fonction de la méthode de calcul des rendements attendus et/ou anormaux, du choix et de la durée de la période de calcul utilisée, etc.), la méthode expérimentale semble pertinente puisqu’elle permet de contrôler les informations détenues par les sujets et d’observer leur comportement. Le protocole expérimental utilisé dans cet article est représentatif des plates-formes de négociation réelles et comprend trois traitements expérimentaux qui diffèrent en fonction du niveau d’informations détenues par les sujets. Dans les deux premiers traitements (notés T1 et T2), l'information est symétrique entre les sujets. La différence entre T1 et T2 est le niveau d'incertitude : T2 est caractérisé par une incertitude quant aux dividendes futurs, alors que dans T1, les dividendes sont connus par les sujets. Dans le troisième traitement (noté T3), il existe une asymétrie d'informations entre les sujets. Dans les trois traitements, l’échange est fluide et les actions se négocient sans coûts de transaction. Les participants à l'expérience sont continuellement informés de la valeur fondamentale du titre négocié : il s'agit d'une information cruciale qui nous permettra de comparer les prix établis à la valeur fondamentale sans formuler d'hypothèses auxiliaires. Nous constatons que les marchés expérimentaux ne sont pas efficients et qu’à la fois l’incertitude et l’asymétrie d’informations affectent le niveau d’efficience du marché. Les cours des actions affichent un écart plus important par rapport à la valeur fondamentale lorsque l’information est asymétrique, ce qui est conforme à la littérature existante. Enfin, les participants sous-réagissent aux annonces de dividendes. Cette sous-réaction, plus prononcée dans les marchés caractérisés par une asymétrie d'informations entre les sujets, n'est pas corrigée et les prix restent stables jusqu'à la fin des périodes de négociation. De plus, les résultats montrent que la différence entre le prix et la valeur fondamentale est particulièrement élevée lorsque celle-ci varie de manière significative. Ainsi, plus la valeur fondamentale est volatile, plus l’efficience informationnelle est réduite.
3Cet article contribue à la littérature sur l’efficience informationnelle des marchés financiers. La plupart des études expérimentales en la matière se concentrent sur la formation des prix en présence d'informations symétriques et asymétriques (voir par exemple Kirchler, 2009 ; Kelly et Ljungqvist, 2012). C'est la première fois, à notre connaissance, que la dimension « incertitude » est intégrée pour tester l'hypothèse d’efficience semi-forte. Ainsi, nous étudions la différence de diffusion de l'information entre des marchés caractérisés par l’incertitude et la structure asymétrique de l'information. Cette mise en œuvre de l’incertitude et de l’asymétrie d’information semble réaliste : sur les marchés financiers réels, l’information fondamentale est distribuée selon un continuum entre les investisseurs. En outre, cet article fournit des informations utiles aux participants des marchés financiers tels que les investisseurs individuels ou institutionnels. Les marchés financiers réels sont caractérisés par une incertitude et une asymétrie d’information entre les investisseurs. L'écart entre les cours des actions et leurs valeurs fondamentales est particulièrement important lorsque l'asymétrie d'information est élevée. Les investisseurs peuvent exploiter cette différence en construisant des stratégies d'arbitrage permettant aux prix des titres de s'ajuster plus rapidement à la valeur fondamentale. Les managers sont également encouragés à réduire l'asymétrie d'informations, ce qui implique une meilleure efficience informationnelle.
4Cet article est structuré comme suit. La section 2 synthétise la littérature. La section 3 décrit le protocole expérimental. La section 4 présente les résultats et la section 5 conclut la recherche.
5L’hypothèse d’efficience informationnelle semi-forte a été traditionnellement testée à l’aide de la méthode d’étude d’événement. Cela consiste à mesurer le rendement anormal qui est la différence entre le rendement observé d’un titre et son rendement théorique (appelé également rendement attendu ou rendement normal). Selon l'hypothèse d’efficience semi-forte, les prix s'ajustent rapidement à toute nouvelle information et les rendements anormaux ou excédentaires devraient être observés dès que les informations sont rendues publiques (sans délai). La plupart des études portant sur des périodes d’événements courtes (quelques jours autour de la date d’annonce) illustrent un ajustement instantané des prix aux informations publiques (Anderson et al., 2001 ; Dasilas et Leventis, 2011). Cette méthodologie a été fréquemment utilisée pour déterminer si le dividende contient des informations qui sont susceptibles d’impacter les cours des actions. Par exemple, Aharony et Swary (1980) constatent un effet d'annonce des dividendes faible mais significatif (rendement excédentaire moyen d'environ 1 % sur une période d'annonce de 2 jours). Asquith et Mullins (1983) constatent des rendements anormaux positifs importants et significatifs le jour de l'annonce du dividende, mais aucune réaction par la suite. En étudiant les rendements anormaux après l’initiation et l’omission des dividendes, Michaely et al. (1995) montrent que les réactions aux omissions de dividendes sont plus importantes que pour les initiations de dividendes (-7 % versus +3,4 % sur une période de 3 jours). Sur le marché français, les investisseurs réagissent favorablement aux annonces d'augmentation des dividendes : les cours des actions augmentent en moyenne de 2,95 % à la fin du cinquième jour suivant l'annonce (Bouattour, 2007).
6D'autres études utilisant des fenêtres d'événements plus longues montrent que la réaction aux nouvelles informations se poursuit plusieurs mois après l'annonce (Bernard et Thomas, 1989 ; Ikenberry et Ramnath, 2002 ; Truong, 2011). Ball et Brown (1968) ont été les premiers à mettre en évidence des rendements anormaux au cours des 60 jours qui suivaient l'annonce des résultats, prouvant ainsi la persistance de l'effet d'annonce. Bernard et Thomas (1989) classent les actions en fonction du degré de surprise des annonces de résultats. Ils montrent que, sur les six mois qui suivent les dates d’annonce, le portefeuille des bonnes nouvelles enregistre un rendement moyen supérieur à celui du portefeuille des mauvaises nouvelles. Ces résultats montrent que les informations sont sous-estimées au moment de l'annonce puis intégrées progressivement dans les prix. Selon Bernard et Thomas (1989), la tendance des cours des actions après l'événement est cohérente avec une sous-réaction à l'information qui est progressivement corrigée après l'événement. Truong (2011) analyse les rendements anormaux sur des fenêtres d'événements allant de 2 jours à 60, 120 ou 250 jours après l'annonce des bénéfices. Les résultats montrent l'existence d'une tendance après les annonces. Sur une période d'un an, la stratégie consistant à conserver les actions pour lesquelles une amélioration de bénéfices a été annoncée et à vendre les actions présentant une baisse de bénéfices génère un gain de l'ordre de 9 %. Le calcul des rendements anormaux sur des fenêtres d'événements de deux et trois ans montre que les rendements anormaux cumulés restent constants. La durée de la tendance post-événement est donc de 12 mois. Michaely et al. (1995) soulignent également une tendance post-événement : dans les 12 mois suivant l'annonce du dividende, il existe des rendements excédentaires positifs pour les sociétés qui initient la distribution des dividendes (7,5 %) et des rendements excédentaires négatifs pour les entreprises qui omettent la distribution des dividendes (-11 %). Les annonces de dividendes ne sont pas les seuls événements étudiés : la méthodologie des rendements anormaux a également été utilisée dans le cadre des offres publiques initiales (Ritter, 1991 ; Loughran et Ritter, 1995 ; Zheng, 2007), des rachats d'actions (Ikenberry et al., 1995 ; Cheng et al., 2015) ou encore des divisions d'actions (Ikenberry et Ramnath, 2002 ; Boehme et Danielsen, 2007).
- 2 Des études sur le comportement financier montrent que les investisseurs sont sujets à des biais cog (...)
- 3 Dans son article publié en 1998, Fama suggère que «Market efficiency must be tested jointly with a (...)
7Alors que Ball et Brown (1968), Bernard et Thomas (1989), Ikenberry et Ramnath (2002), Truong (2011) et Huynh et Smith (2017) montrent l'existence d'une sous-réaction à l'information, d'autres auteurs (par exemple Mai, 1995 ; Clements et al., 2009 ; Alwathainani, 2012 ; Tai, 2014 ; Kudryavtsev, 2018) soulignent une réaction excessive des prix à l'information. Cette sur-réaction initiale est suivie d’un processus de correction reflétant l’ajustement du prix à la valeur fondamentale de l’action2. Cependant, selon Fama (1991, 1998), le problème de l'hypothèse jointe3 peut fausser les résultats et l’efficience n'est pas directement testable puisque le recours à un modèle de formation de prix est nécessaire. Dans certains cas, plusieurs études montrent des inefficiences sans recourir à un modèle de formation de prix. C'est le cas des actions jumelles, des entreprises dérivées et des entreprises à double catégorie d’actions (pour une revue de ces anomalies, voir Rosenthal et Young, 1990 ; Lamont et Thaler, 2003 ; Maymin, 2011). Ces inefficiences sont principalement dues aux limites à l'arbitrage (Shleifer et Vishny, 1997) qui s'expliquent par le risque fondamental, le risque des noise-traders, les coûts de transaction et les contraintes de la vente à découvert. Pour autant, ces analyses ne permettent pas d’étudier l’efficience du marché dans son ensemble et restent des cas particuliers.
- 4 Pour un résumé de la méthode expérimentale, voir notamment Plott (1991), Davis et Holt (1993), Cads (...)
8La méthode expérimentale peut surmonter ces difficultés4. Les expériences en laboratoire impliquent de créer un environnement « stérile » i.e. contrôlé et d’isoler l’effet de certaines variables sur le phénomène étudié. A l’inverse, dans une expérience naturelle, le chercheur « simply observes naturally occurring, controlled comparisons of one or more treatments with a baseline» (Harrison et List, 2004, p. 1041). L'expérience en laboratoire utilise un groupe standard ou non standard de sujets (échantillon de commodité), tandis que dans le cadre d'une expérience naturelle, les sujets entreprennent naturellement des tâches et ne sont pas informés de leur participation. Les expériences en laboratoire sont également plus contrôlées que dans la nature : l'expérimentateur peut contrôler le nombre de participants, les conditions environnementales (par exemple, l’incertitude et l’asymétrie d’information) et les informations détenues par les participants. De plus, elles permettent de mesurer des variables difficiles à quantifier (par exemple la valeur fondamentale du titre pour Kirchler, 2009). Mais selon Levitt et List (2007), l’utilisation des expériences en laboratoire utilisant des sujets humais soulève la question de de la généralisation des résultats, c'est-à-dire de leur extrapolation au-delà du laboratoire. Toutefois, même si cette question est cruciale, les environnements construits en laboratoire sont conformes au monde réel et « those aspects of economic behavior under study are perfectly general » (Harrison et List, 2004, p. 1009). Enfin, Harrison et List (2004, p. 1009) notent que les expériences en laboratoire permettent « sharper and more convincing inference ».
9Au final, compte tenu de leurs nombreux avantages, les expériences en laboratoire sont utiles pour tester l'hypothèse d’efficience informationnelle. Par exemple, Theissen (2000) considère trois structures de marché différentes : un marché de fixing, un marché d’enchère double et un marché de contrepartie. Il montre que les prix reflètent les informations disponibles sur les marchés de fixing et d’enchère double. Cette constatation est conforme à Friedman (1993) qui conclut que l’efficience informationnelle sur les marchés de contrepartie est plus faible que sur des marchés continus. Docherty et Easton (2012) observent que les investisseurs réagissent de manière insuffisante aux bonnes et mauvaises nouvelles et que les prix affichent un effet momentum significatif sur le court terme. D'autres expériences ont été développées en prenant en compte une valeur fondamentale constante ou variable. Smith et al. (1988) utilisent un modèle dans lequel la valeur fondamentale baisse à travers le temps. Ils observent le développement d'une bulle, caractérisée par une phase de croissance des prix et suivie d'un krach à la fin de l'expérience. Leur étude montre que la spéculation empêche les prix de révéler la valeur fondamentale de l’actif négocié. Lei et al. (2001) modifient le cadre standard de Smith et al. (1988) en interdisant la spéculation. Ils démontrent que les bulles spéculatives sont dues à la présence d'un comportement irrationnel, conforme à « l'hypothèse de participation active ». En effet, les expérimentateurs encouragent souvent les sujets à participer activement, ce qui représente une source potentielle d'erreurs. Afin de réduire les bulles spéculatives, Smith et al. (2000) montrent l'importance d'un paiement de dividende unique. Lei et Vesely (2009) considèrent que l'expérience du trading des sujets n'est pas nécessaire pour éliminer les bulles dans le type de marché étudié par Smith et al. (1988) et introduisent une phase de pré-marché destinée à attirer l’attention des sujets sur la structure des dividendes qu’ils peuvent collecter : cela suffit pour assurer l’efficience du marché.
10Dans le cas d'une valeur fondamentale constante, Noussair et al. (2001) observent que les bulles diminuent sur les marchés. Hommes et al. (2005) présentent un modèle différent, toujours avec une valeur fondamentale constante, mais dans lequel les sujets soumettent des prévisions de prix d'actifs risqués pour la période suivante. Ils constatent que les prix, fluctuent légèrement autour, ou convergent lentement, vers la valeur fondamentale. Pour Kirchler (2009), l’étude du comportement des investisseurs selon une valeur fondamentale croissante, et surtout fluctuante, est essentielle car elle reflète la réalité des marchés financiers. Il se concentre sur le mouvement des prix suite à une fluctuation de la valeur fondamentale suivant un processus stochastique, et observe une sous-réaction des participants aux changements de la valeur fondamentale. Cette sous-réaction est plus prononcée lorsqu'il existe une asymétrie d'informations entre les sujets.
11Il n’existe à notre connaissance aucune étude expérimentale ayant intégré l’incertitude sur les marchés pour tester l’hypothèse d’efficience semi-forte. Or, l’incertitude apparaît comme un facteur important pour expliquer le comportement des investisseurs. Dans son étude visant à mieux comprendre la psychologie des investisseurs, Hirshleifer (2001) indique qu’une incertitude élevée implique des biais psychologiques importants affectant le comportement des investisseurs. L'incertitude augmente la sur-confiance des investisseurs (Daniel et al., 1998, 2001 ; Zhang, 2006). Selon Daniel et al. (1998, 2001), la prévision des rendements futurs est rendue plus difficile pour les entreprises à forte incertitude et les investisseurs ont tendance à faire preuve d’un excès de confiance lorsque les entreprises sont difficiles à évaluer. Cet argument implique qu'une plus grande incertitude est liée à des rendements boursiers relativement élevés (faibles) après de bonnes (mauvaises) nouvelles. Enfin, Jiang et al. (2005), Zhang (2006) et Francis et al. (2007) montent que plus l'incertitude liée à l'information est élevée, plus la sous-réaction est importante.
12Le présent article teste l'hypothèse d’efficience semi-forte sur les marchés financiers en utilisant des expériences en laboratoire dans lesquelles la valeur fondamentale est variable et clairement connue des sujets. La réaction à cette information est directement étudiée en observant comment les cours des actions s’ajustent à la valeur fondamentale. Alors que la plupart des études expérimentales se concentrent sur la formation des prix en présence d'informations symétriques et asymétriques, nous enrichissons la littérature en prenant en considération non seulement l'asymétrie de l'information entre les sujets, mais également le niveau d'incertitude quant aux dividendes futurs.
13Nous considérons trois traitements différents en fonction de la nature de l’information fournie aux sujets : cela permet d’étudier l’hypothèse d’efficience informationnelle semi-forte dans trois environnements contrôlés différents. Dans les deux premiers traitements (T1 et T2), tous les sujets reçoivent la même information mais le niveau d'incertitude concernant les dividendes futurs diffère entre T1 et T2. Le troisième traitement (T3) se caractérise par une asymétrie d'informations entre les sujets. Chaque traitement comprend six sessions expérimentales, chacune composée de 24 périodes de 100 secondes. Cette périodicité est utilisée par Kirchler et Huber (2009), Kirchler (2009) et Hanke et al. (2010). Au début de chaque session expérimentale des trois traitements, chaque sujet est doté de 50 actions et de 1000 unités expérimentales (UE). Les sujets sont informés des règles à respecter à l’aide d’instructions écrites au début de chaque session. Quatre périodes d'essai sont ensuite réalisées pour leur permettre de se familiariser avec l'écran de négociation.
- 5 Lors d'expériences menées à l'Université d'Innsbruck (Autriche), Kirchler et Huber (2007) ont reten (...)
14L’interaction entre les sujets est basée sur les dividendes communiqués au début de chaque période. La richesse de chaque sujet est fonction du nombre d'actions et de la liquidité en sa possession. La richesse est également fonction du prix du marché et évolue à chaque transaction. Elle change même si le sujet n’est pas intervenu lors de la dernière transaction. Au début de chaque période, le dividende est mis à jour. Lorsqu'un sujet vend une partie de ses actions, sa détention d’argent augmente en temps réel et il reçoit un intérêt à la fin de chaque période à un taux sans risque de 3 %. Le taux d'intérêt ajusté au risque est fixé à 10 % et reste constant jusqu'à la fin de l'expérience5. Ce taux est utilisé pour calculer la valeur présente des actions en actualisant les dividendes futurs connus par les sujets. Nous informons les sujets du taux d'intérêt ajusté au risque (re). La richesse de départ est la même pour tous les participants et toutes les actions sont supposées avoir été achetées au même prix au début de l'expérience. Ce prix est égal à la valeur présente de la première période. Cette valeur reflète la qualité d’un marché efficient et notre point de départ correspond donc à un marché efficient : si nous supposons que tous les sujets ont acheté leurs actions au temps t = 0 secondes et que le marché est efficient à ce moment-là, alors tous les participants auraient acheté l’action au prix du marché, qui est supposé être égal à la valeur présente.
15Les sujets négocient les actions sur la base de l’évolution des dividendes futurs. Au début de chaque période, chaque sujet connaît le dividende de la période actuelle et les dividendes des trois prochaines périodes (Kirchler et Huber, 2009). Les sujets sont donc supposés être bien informés et connaissent les valeurs précises des dividendes futurs (Kirchler et Huber, 2007). Pour chaque session expérimentale, le nombre de sujets varie entre 10 et 14.
16Pour les six sessions expérimentales du traitement T1, six séries de dividendes sont générées. Elles ont une nature haussière puis baissière (ou vice versa) afin de placer les sujets dans des situations de gains et de pertes. D'autres séries sont présentées aux sujets sous forme graphique avant le début de chaque expérience afin de leur montrer le caractère aléatoire des dividendes. Le processus de dividende est une « marche aléatoire », déterminé comme suit :

17Dt est le dividende de la période t. εt est une variable aléatoire normalement distribuée de moyenne nulle et d’une variance de 0,16. Le dividende de la première période est égal à 2 UE par action.
18La valeur présente du titre (notée PV pour Present Value) est calculée en appliquant le modèle d’actualisation des dividendes et en supposant que le dernier dividende est perpétuel et constant (voir par exemple Huber et al., 2008 ; Kirchler et Huber, 2009). Pour calculer la valeur présente de la période t, nous actualisons les dividendes de la période t et ceux des périodes t+1, t+2 et t+3 au taux de 10 %.

19PVt et Dt représentent respectivement la valeur présente et le dividende de la période actuelle t. re est le taux d'intérêt ajusté au risque égal à 10 %.
20Ce second traitement est caractérisé par une incertitude quant aux dividendes futurs. Dans ce traitement, les sujets sont informés du dividende pour la période actuelle et de la valeur présente de l'action. La seule différence entre T1 et T2 est le nombre de dividendes divulgués aux sujets. Dans T1, les sujets sont informés des dividendes de la période actuelle et de ceux des trois prochaines périodes. Dans T2, les sujets ne sont informés que du dividende de la période actuelle. Cela implique que les sujets de T1 ont plus de visibilité sur les dividendes futurs et négocient l’action en fonction des dividendes de la période actuelle ainsi que de ceux des trois prochaines périodes. A l’inverse, les sujets du traitement T2 sont dans une situation d'incertitude quant aux dividendes futurs et négocient uniquement sur la base du dividende actuel.
21Comme précédemment, 10 à 14 sujets participent à chaque session expérimentale de T2. Pour permettre la comparaison avec le premier traitement, nous avons utilisé les mêmes séries de valeur présente que celles calculées dans T1. Nous avons donc calculé les séries de dividendes Dt de T2 en multipliant les séries PVt de T1 par 0,1. Cependant, dans ce cas, le dividende de la première période n’est plus égal à 2 UE. Nous informons les sujets que le dividende de la première période est d'environ 2 UE et qu'il changera de manière aléatoire. La valeur présente est calculée comme suit (le taux d’intérêt ajusté au risque est égal à 10 %)

22PVt = valeur présente ; Dt = dividende ; re = taux d’intérêt ajusté au risque ; t = période actuelle.
- 6 Pour ce troisième traitement, nous sommes plus restrictifs sur le nombre de sujets dans chaque sess (...)
23Ce troisième traitement est caractérisé par une asymétrie d'informations entre les sujets. Au début de chaque session expérimentale, les participants sont affectés de manière aléatoire à l’un des quatre niveaux d’information (I1 à I4) et cette affectation reste inchangée pendant toute la session. 12 sujets participent à chaque session expérimentale, trois pour chaque niveau d’information6. Les sujets les mieux informés, appartenant au niveau d'information I4, connaissent le dividende de la période actuelle et ceux des trois périodes suivantes. Les sujets du niveau d’information I3 connaissent le dividende de la période actuelle et ceux des deux prochaines périodes, etc. Les sujets les moins informés (niveau d’information I1) ne connaissent que le dividende pour la période actuelle (voir figure 1).
Figure 1. Niveaux d’information sur les dividendes futurs dans T3

24La valeur présente conditionnelle au niveau d'informations j (PVj) est calculée à l’aide du modèle d'actualisation des dividendes futurs connus par les sujets en supposant que le dernier dividende est perpétuel et constant :

25PVj,t et Dt représentent respectivement la valeur présente conditionnelle du niveau d'information j (de 1 à 4) et le dividende de la période actuelle t. re est le taux d’intérêt ajusté au risque de 10 %. Pour calculer la valeur présente conditionnelle de la période t, nous actualisons les dividendes connus de chaque sujet au taux de 10 %.
26Pour ce troisième traitement, la valeur des actions pour tous les sujets au début de la session expérimentale est égale à la valeur présente conditionnelle des sujets les mieux informés (niveau d'information I4). Nous expliquons aux sujets qu'ils ont tous acheté l'action au même prix, sans toutefois les informer que ce prix représente la valeur présente conditionnelle des sujets les mieux informés. Ainsi, la richesse de départ est la même pour tous les sujets quel que soit leur niveau d'informations.
27Le marché dans lequel les sujets agissent peut être considéré comme un marché simplifié mais représentatif de la plupart des marchés boursiers réels. Il s’agit d’un marché électronique qui permet une confrontation directe des offres d’achat et de vente. La cotation s'effectue selon un mécanisme continu d’enchère double avec un carnet d'ordres ouvert. Les sujets peuvent transmettre leurs offres à tout moment au cours d’une période donnée. Chaque participant peut échanger des actions avec d'autres participants en soumettant des ordres à cours limité (en spécifiant le prix et la quantité) ou en acceptant des ordres au prix du marché (en spécifiant uniquement la quantité à échanger). Comme Brandouy et Barneto (1999) et Kirchler (2009), nous n’incluons pas de phase de préouverture. Le carnet d'ordres est vide au début de chaque période de négociation. Une offre d’achat (ou de vente) n’est valable que si le prix proposé est supérieur (ou inférieur) à la meilleure offre du marché. Les offres sont ensuite communiquées publiquement à tous les participants. La meilleure offre peut être acceptée par un autre participant à tout moment. L'exécution partielle des ordres à cours limité est possible. Dans ce cas, un échange est conclu au prix proposé pour la quantité souhaitée. Les échanges se font sans frais de transaction. Afin de garantir la liquidité, les prix proposés sont limités à un chiffre au maximum après la virgule. Enfin, les titres et les liquidités sont reportés d’une période à l’autre. Les participants reçoivent les informations en temps réel sur les dividendes, la valeur présente (conditionnelle), leur richesse, leurs actions et leurs détentions d’argent, ainsi qu'une liste chronologique des prix de transaction.
28La plupart des études expérimentales est menée avec des sujets étudiants (Kirchler, 2009 ; Hanke et al., 2010). Ce choix est dû à la disponibilité des étudiants et à leur motivation à réaliser des gains monétaires relativement modestes, ce qui présente un faible coût pour l’expérimentateur. Porter et Smith (2003) montrent que le comportement des étudiants dans les marchés boursiers expérimentaux est très similaire à celui des investisseurs professionnels. Nous avons mené nos 18 sessions expérimentales (3 traitements x 6 sessions) dans un laboratoire informatique avec 213 étudiants au total. Tous les étudiants suivaient des cours en finance. Chaque étudiant n'a participé qu'à une seule session expérimentale d’une durée de 90 minutes environ. Bien que 24 périodes composent une session expérimentale, les instructions distribuées aux sujets indiquent que le jeu comporte de 20 à 30 périodes et que la fin de la session est aléatoire avec une probabilité égale pour chaque période. L'objectif est de prévenir les comportements stratégiques des participants à la fin de l'expérience (Kirchler et Huber, 2009 ; Hanke et al., 2010). Les expériences ont été programmées et réalisées avec le logiciel z-Tree (Fischbacher, 2007).
29Afin d’impliquer les étudiants et les inciter à prendre les « bonnes » décisions, un système de rémunération sous forme de bons d’achat est mis en place. Les bons sont attribués à la fin de chaque session expérimentale. Le gain de chaque participant, compris entre 0 et 30 euros, est fonction de ses performances de négociation par rapport aux autres sujets. Dans le traitement T3, la performance de négociation de chaque sujet est comparée à celle des autres participants appartenant au même niveau d’informations. Le gain de chaque sujet à la fin de la session est calculé en unités expérimentales et est égal à la somme des gains obtenus au cours des 24 périodes de la session expérimentale. Pour une période donnée, le gain est égal à la variation de la richesse mesurée à la fin de la période.
30Le tableau 1 résume les différences expérimentales entre les trois traitements.
Tableau 1. Différences entre les trois traitements
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Description
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T1
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T2
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T3
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Nombre de sessions expérimentales
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6
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6
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6
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Nombre de sujets par session expérimentale
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10-14
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10-14
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12
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Nombre de niveaux d’information par session expérimentale
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1
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1
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4
(3 sujets dans chaque niveau d’information)
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Information
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Dt, Dt+1, Dt+2 and Dt+3 + Valeur Présente (PV)
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Dt + Valeur Présente (PV)
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Dividendes connus + Valeur Présente Conditionnelle (PV)
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Paiement à la fin de l’expérience
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[0 ; 30 €]
Les sujets sont rémunérés en fonction de leurs performances de négociation par rapport aux autres participants.
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[0 ; 30 €]
Les sujets sont rémunérés en fonction de leurs performances de négociation par rapport aux autres participants.
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[0 ; 30 €]
Les sujets sont rémunérés en fonction de leurs performances de négociation par rapport aux autres participants appartenant au même niveau d’information.
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31Dans les deux traitements T1 et T2, la valeur fondamentale (notée FV pour Fundamental Value) est égale à la valeur présente de l’action. Dans le traitement T3, la valeur fondamentale est égale à la valeur présente conditionnelle des sujets les mieux informés, c'est-à-dire ceux qui connaissent les dividendes de la période actuelle et ceux des trois prochaines périodes. Cela permet de comparer les prix établis sur le marché avec la valeur fondamentale de l'action. Pour chaque session expérimentale, nous avons calculé deux mesures d’efficience informationnelle proposées par Theissen (2000) pour le prix d'ouverture (O), le prix de transaction moyen pondéré par les volumes de transaction de chaque période (P) et le prix de clôture (C). La première mesure d’efficience est notée MAE (Mean Absolute Error) : elle représente l'erreur absolue moyenne entre le prix de transaction j et la valeur fondamentale.

32où Pt,j est le prix de transaction ; FVt est la valeur fondamentale ; t est la période de négociation allant de 1 à 24 pour chaque session expérimentale. j indique si le prix de transaction considéré est le prix d'ouverture (O), le prix de transaction moyen pondéré par les volumes (P) ou le prix de clôture (C).
33La deuxième mesure est l'erreur relative moyenne, notée MRE (Mean Relative Error). L'écart absolu entre le prix et la valeur fondamentale est divisé par la valeur fondamentale de l'action, puis une moyenne pour toutes les périodes de chaque session est calculée. Cette mesure permet la comparaison entre expériences de valeurs fondamentales différentes.

- 7 De même, Hanke et al. (2010) et Kirchler et al. (2011) testent l’efficience du marché en utilisant (...)
34Si le marché est efficient pendant toutes les périodes de négociation de chaque session expérimentale, alors les prix d'ouverture, les prix de transaction moyens et les prix de clôture devraient s'ajuster à la valeur fondamentale. Ces deux mesures reposent sur une valeur absolue puisque nous testons l'hypothèse d’efficience informationnelle semi-forte7. Elles devraient donc tendre vers 0.
35Le tableau 2 présente les mesures MAE et MRE pour chaque session expérimentale et leurs moyennes pour chacun des trois traitements.

36La moyenne de MAE pour les prix de transaction moyens est de 1,70, 1,64 et 3,68 UE respectivement pour les trois traitements. La mesure MRE, qui exprime l'écart de prix en pourcentage de la valeur fondamentale, convient mieux à la comparaison entre sessions expérimentales ayant des évolutions de valeurs fondamentales différentes. Pour les écarts calculés sur la base des prix de transaction moyens, MRE est en moyenne de 9,56 %, 8,72 % et 19,38 % respectivement pour les trois traitements. Cela montre que l’efficience informationnelle est réduite lorsqu'il existe une asymétrie informationnelle entre les sujets.
- 8 Dans l’étude de Theissen (2000), on constate une amélioration de l’ajustement des prix dans trois p (...)
37Pour le traitement T1, dans cinq sessions expérimentales parmi six, les mesures basées sur les prix de clôture sont inférieures à celles des prix d'ouverture, reflétant la convergence des prix vers la valeur fondamentale8. La seule exception est la session T1-M4. Au cours de cette session, MRE pour le prix d’ouverture est en moyenne de 12,39 % et augmente à 14,67 % à la fin des périodes de négociation, ce qui prouve que les cours d’ouverture sont plus proches des valeurs fondamentales que les cours de clôture. L'amélioration de l’efficience informationnelle pendant les périodes d'échange semble faible pour le premier traitement. En observant la moyenne de MRE au cours des six sessions expérimentales, nous notons qu’elle diminue de 1,02 % (9,83 % - 8,81 %) entre le début et la fin des périodes de négociation. Pour la sixième session de T1, MRE est de 20,16 % et 15,90 % respectivement pour les prix d'ouverture et de clôture, ce qui montre une amélioration de l’efficience informationnelle de 4,26 %.
38Concernant la mesure MAE des prix de transaction moyens, l'écart absolu entre le prix et la valeur fondamentale est de 1,70 UE en moyenne. L’écart le plus important est observé dans le marché M6 (2,67 UE). Au cours des six sessions expérimentales du premier traitement, l'amélioration de l’efficience informationnelle au cours des périodes d'échange est en moyenne de 0,20 UE (| 1,60 - 1,80 |).
39Pour le traitement T2, l’efficience informationnelle semble se dégrader et les cours de clôture s'écartent davantage de la valeur fondamentale que dans T1. Avec la moyenne de MRE pour les six sessions expérimentales de T2, on constate que l’efficience informationnelle a diminué de 1,39 % (9,46 % - 8,07 %) entre le début et la fin des périodes de négociation. La mesure MAE des prix de transaction moyens (P) montre que l'écart absolu est égal à 1,64 UE et que la baisse de l’efficience informationnelle entre le début et la fin des périodes est en moyenne de 0,25 UE (1,79 - 1,54). Cependant, dans les deux sessions M1 et M6, les prix de clôture, comparés aux prix d'ouverture, se sont légèrement ajustés à la valeur fondamentale (MRE). Dans les quatre autres sessions, les prix d'ouverture reflètent une meilleure efficience informationnelle. Ce résultat suggère que, selon les informations reçues au début de chaque période, les sujets réagissent fortement (comportement impulsif) en vendant ou en achetant des actions, mais révisent leur stratégie de négociation initiale, ce qui augmente l'écart entre le prix et la valeur fondamentale en fin de période. Dans T2, les sujets reçoivent uniquement des informations relatives à la période en cours. Suite à une augmentation du dividende de la période actuelle, ils achètent des actions à des prix proches de la valeur fondamentale, mais l'incertitude liée aux périodes futures les incite à réviser les ordres proposés. De même, lorsque le dividende de la période actuelle diminue, ils vendent une partie des actions en leur possession afin de percevoir des intérêts sur leurs détentions d’argent, mais ajustent les prix à la fin de la période.
40Pour le traitement T3, la mesure MAE des prix de transaction moyens traduit un écart absolu entre le prix et la valeur fondamentale en moyenne de 3,68 UE. Cette mesure atteint sa valeur la plus élevée pour le marché M6 (4,99 UE). Pour les six sessions expérimentales de T3, l'amélioration de l’efficience informationnelle au cours des périodes d'échange est en moyenne de 0,23 UE (| 3,61 - 3,84 |), ce qui semble correspondre à l'amélioration de l’efficience informationnelle de T1 (0,20 UE). En observant la moyenne de MRE pour les six sessions expérimentales, nous notons une baisse de 0,75 % entre le début et la fin des périodes de négociation (19,89 % - 19,14 %). Cette mesure est de 19,38 % pour les prix de transaction moyens (P) et est significative par rapport à T1 (9,56 %) et T2 (8,72 %). Ainsi, en présence d'asymétrie d'informations, l'écart entre le prix et la valeur fondamentale est relativement élevé et l'hétérogénéité de l'information entre les sujets réduit l’efficience informationnelle.
41Dans les trois traitements, nous notons que pour les prix de transaction moyens, la valeur la plus élevée de MRE correspond au marché M6. Elle est de 19,40 % pour T1 (pour lequel MRE moyen est de 9,56 %), de 13,35 % pour T2 (MRE moyen de 8,72 %) et de 35,37 % pour T3 (MRE moyen de 19,38 %). Le marché M6 reflète donc une faible efficience informationnelle par rapport aux autres marchés. Inversement, la mesure la plus faible de MRE concerne le marché M3 pour les 3 traitements. Elle est de 4,32 % pour T1, de 5,53 % pour T2 et de 11,67 % pour T3. Ces trois sessions expérimentales reflètent donc la meilleure efficience informationnelle. Malgré l’indépendance des sessions expérimentales (les informations sur les dividendes et les sujets ne sont pas les mêmes dans les trois traitements), les marchés T1-M3, T2-M3 et T3-M3 ont la plus faible mesure MRE, alors que les marchés T1-M6, T2-M6 et T3-M6 affichent la mesure MRE la plus élevée. Une explication possible de cette similarité peut être liée au fait que pour une session donnée, la série de valeurs fondamentales est maintenue constante pour les 3 traitements. Pour vérifier cela, la relation entre MRE (P) et l'écart type de la variation relative de la valeur fondamentale (σ(DFV)) de chaque marché expérimental est étudiée. La variable DFV est calculée comme suit :

42FVt est la valeur fondamentale et t est la période de négociation allant de 2 à 24.
43La figure 2 illustre la mesure MRE (P) pour chacun des 18 marchés expérimentaux en fonction de l'écart-type de la variation relative de la valeur fondamentale.

44Nous observons que l'ajustement des prix (MRE) est fonction de la variation relative de la valeur fondamentale. Plus la variation de la valeur fondamentale est élevée, moins les prix s'ajustent à la valeur fondamentale. Les marchés M3 de chacun des trois traitements présentent les valeurs MRE et (σ(DFV)) les plus faibles, tandis que les marchés M6 de chaque traitement présentent les mesures les plus élevées. Les autres sessions expérimentales disposent des valeurs intermédiaires. Cela implique que plus la variation relative de la valeur fondamentale est élevée, plus les prix s'écartent de la valeur fondamentale de l'action. La relation positive MRE (σ(DFV)) peut être interprétée de deux manières. La première interprétation possible est la suivante : lorsque la variation de la valeur fondamentale est importante, les participants réagissent de manière excessive (sur-réaction) aux informations contenues dans les annonces de dividende. La seconde interprétation est en lien avec l'hypothèse de sous-réaction à l'information : en cas de variation importante de la valeur fondamentale, les sujets ne soumettent pas suffisamment d'ordres d'achat et de vente pour permettre aux prix d'atteindre la valeur fondamentale.
45Afin de vérifier si les cours des actions s'alignent à la valeur fondamentale pendant les périodes d’échange, nous avons effectué un test sur séries appariées, consistant à comparer MRE(O) et MRE(C) pour les 144 observations (24 périodes x 6 séances) de chaque traitement. La mesure MRE est utilisée car elle exprime l’écart de prix en pourcentage de la valeur fondamentale et est donc plus pertinente dans le cas de données groupées. En cas d’amélioration de l’efficience informationnelle au cours des périodes de négociation, la différence entre MRE(O) et MRE(C) devrait être positive et significative. Dans ce cas, les prix s’ajustent à la valeur fondamentale pendant les périodes de négociation. Comme les résultats des tests d'asymétrie, de kurtosis et de normalité globale indiquent que les deux séries MRE(O) et MRE(C) pour chacun des trois traitements ne sont pas normalement distribuées, un test de Wilcoxon non paramétrique est effectué.
Tableau 3. Comparaison de l’ajustement des prix d’ouverture et de clôture à la valeur fondamentale
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Moyenne
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Médiane
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Z de Wilcoxon
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Probabilité P
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MRE(O) - MRE(C)
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T1
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0,0102
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0,0061
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-1,410
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0,159
|
|
T2
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-0,0139
|
-0,0012
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-1,376
|
0,169
|
|
T3
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0,0075
|
0,0052
|
-1,532
|
0,125
|
Ti : traitement (i de 1 à 3) ; O : prix d’ouverture ; C : prix de clôture ; MRE(O) : erreur relative moyenne entre le prix d'ouverture et la valeur fondamentale ; MRE(C) : erreur relative moyenne entre le cours de clôture et la valeur fondamentale ; Z de Wilcoxon est la statistique indiquant si les séries appariées MRE(O) et MRE(C) sont différentes et P est la probabilité associée.
- 9 Theissen (2000) montre que la correction des erreurs de prix est non significative sur les marchés (...)
46Les résultats montrent une différence entre les trois traitements. Pour T1 et T3, la variation des erreurs de prix est positive, ce qui implique que les prix de clôture, en comparaison aux prix d'ouverture, sont plus proches de la valeur fondamentale. Cette convergence des prix vers la valeur fondamentale est égale en moyenne à 1,02 % et 0,75 % respectivement pour T1 et T3. Cependant, le test de Wilcoxon montre que l'amélioration de l’efficience informationnelle est non significative (p = 0,159 et 0,125> 0,05). Pour T2, la mesure MRE est plus faible pour les prix d'ouverture que pour les prix de clôture : les prix d'ouverture sont donc plus proches de la valeur fondamentale que les prix de clôture. La différence est en moyenne de -1,39 %, mais est non significative selon le test de Wilcoxon. Ainsi, aucune différence statistiquement significative n’est observée entre les paires MRE(O) et MRE(C). Ce résultat est similaire à celui de Theissen (2000) qui montre une réduction non significative des erreurs de prix sur les marchés expérimentaux de double enchère9.
47Nous étudions désormais l’égalité des prix d’ouverture (O), des prix de transaction moyens (P) et des prix de clôture (C). Pour les trois traitements, un test de Student sur séries appariées est effectué sur les trois couples suivants : (O – P), (C – P) et (O – C). A noter que chaque série, comprenant 144 observations, est distribuée selon une loi normale.

48Pour tous les traitements, la différence moyenne de chaque paire d'observations est proche de 0. La probabilité bilatérale du test de Student est supérieure à 5 % pour toutes les combinaisons. La différence moyenne entre les paires d'observations est donc nulle et il n'y a pas de différence significative entre les trois prix étudiés. Les résultats de ce test, combinés avec ceux du test non paramétrique effectué sur les séries MRE (O) et MRE (C), montrent que les prix restent stables jusqu'à la fin des périodes de négociation.
49Cependant, aucune conclusion ne peut être tirée de ces résultats quant à la nature de la réaction des participants à l’information : ils peuvent sous-réagir ou sur-réagir à la divulgation des dividendes, mais les prix restent stables pendant les périodes de négociation. Cette stabilité des prix peut s'expliquer par le comportement mimétique des sujets. Lorsqu'un nouveau dividende est communiqué au début de chaque période, les sujets soumettent des ordres d'achat et de vente dans le carnet d'ordres. L'offre et la demande impliquent un prix d'ouverture. Les sujets ont accès à toutes les informations sur l'écran de négociation, et plus particulièrement aux ordres et aux prix de transaction. Bien que les sujets poursuivent leur propre stratégie de négociation, ils ont tendance à suivre les autres participants. Ce comportement mimétique conduit à la stabilité des prix pendant les périodes de négociation.
50Jusqu'à présent, nous avons montré que les prix établis sur les marchés expérimentaux ne reflétaient pas toutes les informations disponibles et qu'un écart persistait entre le prix du marché et la valeur fondamentale. La figure 3 illustre la relation entre les prix moyens (P) et les valeurs fondamentales (FV) dans 18 marchés expérimentaux. Nous utilisons le prix de transaction moyen (P) puisque les prix restent stables pendant les périodes d’échange. Chaque graphique représente des marchés expérimentaux caractérisés par une variation de la valeur fondamentale et des prix moyens correspondant aux traitements T1, T2 et T3.


51Nous pouvons voir clairement que les prix ne s’ajustent pas à la valeur fondamentale. L’erreur d’évaluation des prix augmente lorsque la variation de la valeur fondamentale est importante. Ceci est visible dans tous les marchés et en particulier dans les marchés M6 qui se caractérisent par une forte volatilité de la valeur fondamentale (voir la figure 2). Les erreurs d’évaluation entre les prix et les valeurs fondamentales persistent même pendant les dernières périodes des sessions expérimentales. Cela confirme que l’effet d’apprentissage est faible et n’a pas d’impact sur les stratégies de négociation des sujets. De plus, les actions sont sous-évaluées dans les marchés haussiers et surévaluées dans les marchés baissiers, suggérant une sous-réaction dans tous les marchés expérimentaux. Cette sous-réaction est plus prononcée dans T3 : sous-évaluation (surévaluation) plus forte dans les marchés haussiers (baissiers). Ces sous-évaluations et surévaluations respectives dans les marchés haussiers et baissiers sont similaires à celles obtenues par Kirchler (2009).
52Pour déterminer le degré de la réaction aux informations divulguées, nous utilisons le modèle défini par Theissen (2000) et estimons la régression suivante pour chaque session expérimentale des trois traitements :

- 10 Les régressions en séries temporelles sont privilégiées ici car elles nous permettent de comparer l (...)
53Selon Theissen (2000) et Kirchler (2009), si le marché est efficient, la valeur de β ne devrait pas être différente de 1. À l'inverse, si les sujets sous-réagissent (sur-réagissent) à l'information, on s'attendrait à un coefficient β inférieur (supérieur) à 1. Le coefficient γ devrait être négatif car les erreurs précédentes d’évaluation doivent être corrigées pendant la période actuelle. Cela implique que la sous-évaluation dans les marchés haussiers et la surévaluation dans les marchés baissiers au cours de la période précédente t-1 seront corrigées au cours de la période actuelle t. Les résultats des régressions en séries temporelles10 sont présentés dans le tableau 5.
Tableau 5. Ajustement des prix à l’information

54De la lecture du tableau, on constate tout d’abord des résultats assez similaires entre T1 et T2, traitements caractérisés par une symétrie d'informations entre les participants. Les coefficients β sont significativement différents de zéro au niveau de 1 % et inférieurs à 1 dans 11 sessions expérimentales parmi 12. Ceci confirme l'existence d'une sous-réaction à l'information dans ces deux traitements. Les sujets réagissent faiblement à une variation de la valeur fondamentale. Cet ajustement faible des prix est cohérent avec Weber et Welfens (2009) et Kirchler (2009). Dans la session T2-M3, la variation de la valeur fondamentale est accompagnée d'une variation des prix de 0,867. Il s'agit de la seule session pour laquelle l’hypothèse H0 : β =1 est acceptée, ce qui implique que le marché est efficient pour cette session. Ce résultat s'explique par la faible volatilité de la valeur fondamentale : comme indiqué précédemment dans l'analyse descriptive, cette session présente la valeur la plus faible de (σ(DFV)) De plus, les sujets de cette session ne disposent que d'informations relatives à la période actuelle, ce qui se traduit par un ajustement plus important des prix à la valeur fondamentale.
55Les résultats du tableau montrent ensuite que la sous-réaction est plus significative dans le premier traitement (le coefficient β est égal à 0,583 pour T1 et 0,707 pour T2). Cependant, ceci n’est pas cohérent avec la littérature en finance comportementale qui stipule une plus grande sous-réaction à l’information pour un niveau d'incertitude élevé (Jiang et al., 2006 ; Francis et al., 2007). Dans notre cas, ceci s'explique par le fait que les sujets en T2 (avec incertitude) ne disposant d'aucune information relative aux périodes futures, réagissent plus fortement à l'arrivée de nouvelles informations (effet surprise plus important) que ceux en T1. En effet, au cours d'une période donnée, les sujets de T2 ne disposent d'aucune information sur le dividende de la période suivante et leur réaction se reflète davantage dans les prix. En revanche, dans T1, le dividende de la période actuelle est déjà connu depuis les trois périodes précédentes. Chaque paire de sessions appartenant aux traitements contient les mêmes changements de la valeur fondamentale. Cela prouve que pour le premier traitement, les sujets négocient les actions sur la base de la valeur fondamentale et du dividende de la période actuelle, mais n'ignorent pas les informations qu'ils détiennent sur les dividendes futurs. Le signe du coefficient γ est négatif, comme prévu. Dans les 12 sessions expérimentales de T1 et T2, 7 coefficients (4 dans T1 et 3 dans T2) sont significatifs au niveau de 5 % : les erreurs d'évaluation précédentes sont donc corrigées pendant la période actuelle.
56Le traitement T3 présente des résultats différents des deux premiers traitements. Les coefficients β sont positifs mais non significatifs. Tous les coefficients sont proches de 0 et inférieurs à 1 au niveau de 1 % pour les 6 sessions expérimentales. Cela montre que la sous-réaction est plus prononcée dans T3 caractérisé par une asymétrie d'informations entre les sujets. Ce résultat est confirmé par le coefficient β moyen, qui est égal à 0,100 et strictement inférieur à 0,583 pour T1 et à 0,707 pour T2. Tous les coefficients γ pour les 6 sessions expérimentales sont significatifs. Ainsi, la sous-réaction (très prononcée dans T3) des périodes précédentes est corrigée pendant la période actuelle.
57Dans cet article, nous avons étudié l'hypothèse d’efficience informationnelle semi-forte en utilisant la méthode expérimentale. Cette dernière a l'avantage de contrôler les informations détenues par les sujets et permet par la suite de comparer les prix établis à la valeur fondamentale. En suivant Huber et al. (2008) et Kirchler (2010), nous utilisons un protocole expérimental avec trois traitements différenciés (T1, T2 et T3) selon la nature de l’information divulguée aux sujets.
58Conformément à Theissen (2000), nous constatons que l’efficience informationnelle ne s'améliore pas pendant les périodes d'échange. L'écart entre le prix et la valeur fondamentale est élevé lorsque la variation de la valeur fondamentale est élevée. L’efficience informationnelle est donc faible lorsque la valeur fondamentale est volatile. Les résultats montrent également que les prix restent stables pendant les périodes d'échange. Suite aux annonces des dividendes, des erreurs d’évaluation (sous-réaction) se produisent sur les marchés expérimentaux et ne sont pas corrigées jusqu’à la fin de la période de négociation. Lorsque l’incertitude sur les dividendes futurs est forte (traitement T2), les sujets ont un comportement impulsif et réagissent fortement aux nouvelles informations. Cela indique que les informations sont davantage incorporées dans les prix par rapport au traitement T1 sans incertitude. Il semble également que les sujets sous-réagissent aux dividendes dans les trois traitements. L'absence de tendance après l'annonce des informations montre que les prix ne convergent pas vers la valeur fondamentale de l'action et que la sous-réaction n'est pas corrigée pendant les périodes de négociation. Cet effet est plus prononcé lorsque les participants ne détiennent pas les mêmes informations sur les dividendes futurs. Dans le traitement T3 avec asymétrie d'informations, le processus de diffusion de l'information est donc beaucoup plus lent et l'ajustement des prix à la valeur fondamentale est faible. Cette constatation est conforme à celle de Kirchler (2009) qui démontre que la sous-réaction à l'information est plus prononcée dans le contexte d'information asymétrique.
59Ces résultats peuvent intéresser plusieurs acteurs du marché boursier. Dans le traitement avec information asymétrique (T3), l'écart entre le prix des actions et la valeur fondamentale est plus important que dans les traitements avec informations symétriques (T1 et T2). Cela suggère que les managers devraient divulguer toutes les informations pertinentes sur leur entreprise afin de minimiser l'asymétrie d'informations et garantir ainsi une meilleure efficience informationnelle. De plus, la forte volatilité des dividendes (et donc de la valeur fondamentale) entraîne une sous-réaction à l’information. Les dirigeants devraient donc maintenir une stratégie claire de distribution des dividendes. Si un écart entre les prix et la valeur fondamentale persiste, les investisseurs pourraient exploiter cet écart en mettant en place des stratégies d'arbitrage permettant aux prix des titres de s'ajuster à la valeur fondamentale, ce qui contribuera à une meilleure efficience informationnelle.
60Pour compléter notre analyse, il serait utile d’étudier les raisons de la sous-réaction à l’information. Un premier axe de recherche consiste à se concentrer sur les explications dites « rationnelles » relatives aux imperfections des marchés financiers, en particulier le manque de liquidité des titres et l’impact des coûts de transaction sur les prix des actifs. Une deuxième perspective de recherche considère la rationalité limitée des investisseurs prenant en compte les biais cognitifs. Le biais d'ancrage et le biais d'auto-attribution pourraient fournir une explication à la sous-réaction à l'information. L'effet de disposition, défini comme la tendance des investisseurs à vendre rapidement les titres gagnants et à conserver trop longtemps les titres perdants, est une autre explication possible à la sous-réaction à l'information. Il serait donc utile d’explorer cette relation entre l’effet de disposition et la sous-réaction à l’information, notamment par le biais de la méthode expérimentale.