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Comment les dirigeant surconfiants se comportent-ils sur des marchés concurrentiels ? Le cas du risque de chute du cours d’action

How do overconfident CEOs behave in competitive product markets: Evidence from stock price crash risk
Florence DEPOERS, Assil GUIZANI et Faten LAKHAL

Résumés

Ce papier examine l’effet du comportement surconfiant du dirigeant sur le risque de chute des cours boursiers dans un environnement concurrentiel. Sur un échantillon d’entreprises françaises de 2007 à 2016, les résultats montrent que la surconfiance des dirigeants augmente le risque de chute du cours d’action. Ces résultats suggèrent que les dirigeants surconfiants dissimulent inconsciemment les mauvaises performances, entrainant une chute du cours d’action. Nous montrons également qu’en présence d’une concurrence accrue sur le marché de biens et services, l’effet positif de la surconfiance sur le risque de chute est moins prononcé. Ce résultat suggère que la compétition sur les marchés de biens et services peut limiter l’effet de l’irrationalité des dirigeants sur le risque de chute des cours boursiers.

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Texte intégral

1. Introduction

1L’objectif de cet article est d’analyser comment les dirigeants surconfiants se comportent sur des marchés concurrentiels. Plus précisément, nous examinons si la surconfiance des dirigeants affecte leur capacité à accumuler les mauvaises nouvelles, augmentant ainsi le risque de chute du cours d’action de l’entreprise qu’ils dirigent. Dans le cadre de la théorie de l’agence, de nombreux auteurs associent le risque de chute du cours d’action (désormais noté RCA) au comportement opportuniste des dirigeants. Pour des raisons essentiellement liées à leur rémunération, ces derniers sont incités à retarder sur une période plus ou moins longue la publication des mauvaises nouvelles (Hutton et al., 2009; Bleck and Liu, 2007; Benmelech et al., 2010; Callen and Fang, 2017). Lorsque ces dernières s'accumulent, elles finissent par atteindre un point de basculement. Elles sont alors libérées d’un seul coup aux investisseurs, provoquant une chute brutale et significative du cours.

2La théorie de l’agence repose sur l’hypothèse de dirigeants rationnels et opportunistes. L’hypothèse de rationalité parfaite est cependant remise en cause par la finance comportementale. Suivant cette approche, les dirigeants sont soumis à des biais comportementaux qui rendent leurs décisions irrationnelles (Tversky et Kahneman, 1974; Kahneman et Tversky, 1977; Thaler et Sheffrin, 1981; Malmendier et Tate, 2005). La finance comportementale est ainsi susceptible d’offrir de nouvelles explications du RCA. Dans cet article, nous nous intéressons au biais de surconfiance. La surconfiance caractérise un individu qui a une confiance excessive dans ses capacités, connaissances et compétences personnelles (Graham et al., 2013). La surconfiance d’un individu se manifeste à la fois par la surpondération qu’il accorde à ses informations privées et une surestimation de sa capacité à interpréter cette information.

3L’effet de la surconfiance sur les décisions financières de l’entreprise fait l’objet d’une littérature contrastée. Pour certains auteurs, la surconfiance constitue une solution aux conflits d’agence entre les dirigeants et les actionnaires, notamment lorsqu’il s’agit d’aversion au risque. Thakor et Goel (2008) et Gervais et al. (2011) constatent que les dirigeants surconfiants sous-estiment le risque des projets, sont moins conservateurs dans leur choix d’investissement, ce qui, au total, contribue à réduire les divergences d’intérêts et à orienter les choix de l’entreprise vers les préférences des actionnaires. D’autres études avancent que la surconfiance conduit à des décisions financières sous-optimales. Les dirigeants surconfiants ont tendance à penser qu’ils sont « meilleurs que la moyenne » (Malmendier et Tate, 2005, 2008 ; Paquin, 2020) et donc surestiment leur capacité à réaliser de bonnes performances. Dans cette perspective, Roll et al. (1986) et Ferris et al. (2013) soutiennent que la surconfiance managériale est associée positivement aux fusions destructrices de valeur. Malmendier et Tate (2005, 2008) montrent que la surconfiance conduit les dirigeants à surinvestir dans des projets perdants. Ben-David et al. (2010) l’associent à une politique d'investissement moins efficace.

4De manière générale, selon la littérature, les dirigeants surconfiants souffrent d’un biais relatif à l’interprétation des retours de leurs décisions d’investissement. Ils ignorent les retours négatifs et pensent que les projets choisis ont toujours un avenir prometteur (Markus, 1977; Swann et Read, 1981; Wang et al., 2014). Ce biais peut les amener à garder des projets à VAN négative et à accumuler ainsi sur une longue période les mauvaises performances (Malmendier and Tate, 2005). Ce biais d'interprétation affecte également la qualité de publication de l’entreprise de deux façons. Premièrement, les dirigeants surconfiants ignorent naturellement les retours négatifs lorsqu'ils communiquent avec les investisseurs, accumulant inconsciemment les mauvaises nouvelles sur une longue période. Deuxièmement, les dirigeants surconfiants cachent les mauvaises nouvelles pour convaincre les investisseurs que leurs projets en cours ont un avenir prometteur (Kim et al., 2016).

5L'objectif de cet article est d'étudier l’impact de la surconfiance des dirigeants sur le RCA ainsi que l’effet modérateur de la concurrence sur le marché des biens et services de l’entreprise sur cette relation. Deux raisons expliquent notre intérêt pour la pression de la concurrence en tant que mécanisme susceptible d’influencer l’effet de l’excès de confiance sur le RCA. Premièrement, la pression concurrentielle augmente la complexité des tâches des dirigeants (Ho, 2016). Or les personnes trop confiantes sont moins susceptibles de croire qu'elles sont meilleures que la moyenne lorsqu’elles sont confrontées à des tâches difficiles (Malmendier et Tate, 2008 ; Chen et al., 2014). Il en résulte selon Yu (2014) que les effets négatifs de la surconfiance diminuent lorsque la concurrence augmente sur le marché des produits. Deuxièmement, la concurrence exerce une pression sur les dirigeants en matière d’information à diffuser au marché. Evans et Sridhar (2002) montrent que la concurrence diminue la propension des dirigeants à gonfler le cours de l'action en retenant les mauvaises nouvelles. Dhaliwal et al. (2014) montrent que les entreprises confrontées à une concurrence accrue sur le marché deviennent plus conservatrices dans leurs rapports financiers afin d’éviter les fuites d'information vers les concurrents.

6L’échantillon est composé de 252 entreprises françaises cotées sur la période 2007-2016. Nos résultats indiquent une forte association positive entre la surconfiance des dirigeants et le RCA. Ces résultats suggèrent que le comportement irrationnel des dirigeants les conduit à retarder sur une période plus ou moins longue la publication des mauvaises nouvelles. Ils montrent également que l'effet de l'excès de confiance sur le RCA est moins prononcé sur les marchés très concurrentiels. Sous la pression du marché, les dirigeants surconfiants sont moins susceptibles de cacher les mauvaises nouvelles. Ainsi, la concurrence sur le marché des produits, supposée réduire les problèmes d'agence, peut également contribuer à limiter l'effet de l'irrationalité managériale. De plus, nous montrons que l'effet positif de l'excès de confiance sur le RCA est moins important dans les entreprises bien gouvernées et lorsque le dirigeant est également propriétaire de l'entreprise.

7Cette étude contribue à la littérature de plusieurs manières. Nous montrons que la pression concurrentielle est susceptible d'influencer le comportement des dirigeants surconfiants en réduisant l’accumulation des mauvaises nouvelles, puis la probabilité de chute du cours. Cette étude souligne l’importance de la compétition sur les marchés des produits et des services dans la stabilité du marché boursier. Nous contribuons à la littérature sur la gouvernance d'entreprise en montrant que les dispositifs de gouvernance sont efficaces pour limiter l’irrationalité des dirigeants. En effet, la qualité de la gouvernance constitue un levier de contrôle efficace qui protège les intérêts des investisseurs. Notre étude vient également enrichir la littérature existante sur les effets négatifs de la surconfiance managériale sur les décisions comptables et financières des entreprises (Hackbarth, 2008), les investissements boursiers (Puri et Robinson, 2007) et les activités entrepreneuriales (Landier et Thesmar, 2008 ; Kim et Kim, 2019 ; Ramiah et al., 2016). Elle prolonge l'étude de Kim et al. (2016) qui analyse la relation entre l’excès de confiance des dirigeants et le RCA dans le contexte américain. Nous testons cette relation dans le contexte français dit de droit civil où les droits des actionnaires sont plus faiblement protégés. Nos résultats ont des implications pratiques pour les différentes parties intéressées par le RCA et en particulier les investisseurs. Ils peuvent leur être utiles dans leurs décisions d'investissement, d'une part en éclairant ce type de risque, et d'autre part, en leur permettant d'identifier le profil des entreprises à risque de chute élevé.

8La suite de l'article est structurée de la manière suivante. Dans la section 2, nous présentons la revue de la littérature et développons les hypothèses. Dans la section 3, nous décrivons l'échantillon, la méthodologie, les différentes variables de l’étude. Dans la section 4, nous présentons et discutons les résultats. Dans la section 5, nous concluons l'article.

2. Revue de la littérature et développement des hypothèses

2.1. Surconfiance des dirigeants et risque de chute du cours d’action

9Selon la finance comportementale, les personnes surconfiantes pensent qu'elles sont meilleures que la moyenne (Svenson, 1981 ; Alicke, 1985). Cet effet « supérieur à la moyenne » affecte le processus décisionnel (Camerer et Lovallo, 1999) de deux manières. Premièrement, les dirigeants surconfiants surestiment leur capacité à réaliser une bonne performance et font preuve d’un optimisme irréaliste quant à l'avenir. Par conséquent, ces dirigeants sont susceptibles de surinvestir dans des projets à VAN négative (Heaton, 2002 ; Malmendier et al., 2011). Selon les études de Ben David et al. (2010) et He et al. (2019), la surconfiance des dirigeants contribue à diminuer l'efficacité des investissements de la firme. Deuxièmement, les dirigeants surconfiants souffrent d’un biais relatif à l’interprétation des retours de leurs décisions d’investissement. Selon Taylor et Gollwitzer (1995), les dirigeants surconfiants croient qu'ils peuvent contrôler le résultat de leurs projets et sous-estiment ainsi la probabilité de pertes. Ils sont également susceptibles de ne pas tenir compte des retours négatifs car ils sont convaincus de l'avenir prometteur de leurs projets. En somme, les dirigeants surconfiants sont davantage enclins à conserver des projets perdants et donc à accumuler les mauvaises performances sur une longue période, augmentant le RCA (Bleck et Liu, 2007).

10La surconfiance affecte également la qualité des publications de l’entreprise. Lorsqu'ils communiquent avec les investisseurs, les dirigeants surconfiants ont tendance à ignorer les retours négatifs accumulant inconsciemment les mauvaises nouvelles sur une longue période. Ils cacheraient également les mauvaises nouvelles pour convaincre les investisseurs que les projets en cours sont prometteurs. Hilary et Hsu (2011), Hribar et Yang (2016), et Libby et Rennekamp (2012) soulignent que les dirigeants surconfiants organisent l’opacité des leurs comptes à travers la gestion de résultat. De leur côté, Schrand et Zechman (2012) et Ahmed et Duellman (2013) montrent que l'excès de confiance est associé à une politique comptable moins conservatrice. La discussion précédente montre que les dirigeants surconfiants retardent la publication des mauvaises nouvelles, ce qui conduit à un RCA élevé. Par conséquent, nous nous attendons à ce que :

H1 : Le risque de chute du cours d’action augmente avec la surconfiance des dirigeants.

2.2. Rôle modérateur de la concurrence sur le marché des biens et services

11Yu (2014) suggère que les dirigeants surconfiants se sentent supérieurs à la moyenne uniquement face à des tâches faciles. Étant donné que la concurrence sur le marché des produits est associée à des tâches complexes, une concurrence accrue est susceptible de limiter l’effet de la surconfiance sur les décisions managériales.

12Jensen (1993) souligne que les pressions concurrentielles entravent le pouvoir discrétionnaire des dirigeants et agissent comme un dispositif de surveillance en matière d’investissement.

13En tant que mécanisme externe de gouvernance, ces pressions affectent également la qualité de l'information financière et réduit la propension des dirigeants à cacher les mauvaises nouvelles. Holmstrom (1982) et Nalebuff et Stiglitz (1983) constatent ainsi que les entreprises des secteurs très concurrentiels fournissent plus d'informations que les entreprises des secteurs monopolistiques. Dans les secteurs hautement concurrentiels, Evans et Sridhar (2002) montrent également que les dirigeants cherchent le meilleur compromis entre l’annonce des bonnes nouvelles pour réduire le coût du capital et la publication des mauvaises pour éviter de nouveaux entrants dans le secteur et le vol d'activité. Ce compromis encourage les dirigeants à fournir des informations véridiques et permet d’éviter l'accumulation des mauvaises nouvelles. Dans le même sens, Dhaliwal et al. (2014) documentent que l’intensité élevée de la concurrence augmente le conservatisme des rapports financiers.

14En conséquence, nous nous attendons à que les dirigeants surconfiants évitent l’accumulation des mauvaises performances et des mauvaises nouvelles lorsque la concurrence sur le marché des biens et services augmente. La discussion précédente conduit à l'hypothèse suivante :

H2 : La relation positive entre la surconfiance des dirigeants et le RCA est moins prononcée en présence d’une concurrence accrue sur le marché des biens et services.

3. Méthodologie de la recherche

3.1. Echantillon

  • 1 Indice lancé le 1er juillet 2005, le CAC-all Shares est l'indice le plus élargi de la place boursiè (...)

15Notre échantillon de départ est composé de l’ensemble des sociétés françaises cotées appartenant à l’indice CAC-All Shares1, soit 525 entreprises observées entre 2007 et 2016. Nous avons écarté 63 entreprises n’ayant pas fait l’objet d’une cotation continue sur la période d’étude. Nous avons ensuite exclu 210 sociétés, pour lesquelles un certain nombre de données manquantes empêchaient de mener l’analyse dans des conditions satisfaisantes. Ces restrictions ramènent notre échantillon final à 252 entreprises, soit un échantillon global entreprises-années de 2520 observations. Les informations comptables et financières nécessaires pour mesurer le RCA et les variables de contrôle ont été extraites de la base de données Thomson Onebanker.

3.2. Mesures des variables

3.2.1. Mesures de la variable dépendante

16Suivant Kim et al. (2016), les mesures du RCA sont basées sur le rendement hebdomadaire spécifique à l'entreprise. Le rendement hebdomadaire spécifique noté W, est défini comme le logarithme naturel de 1 plus le rendement résiduel (Wij= ln (1+ἐij)) déterminé à partir de la régression suivante :

17rij= αi+ β1i rm(j-2) + β2i rm(j-1) + β3i rmj+ β4i rm(j+1) + β5i rm(j+2) + β6i rs(j-2) + β7i rs(j-1) + β8i rsj + β9i rs(j+1) + β10i rs(j+2) + ij (1)

18rij est le rendement d’action i à la semaine j, rmj est la valeur de l’indice du marché à la semaine j, rsj la valeur de l’indice du secteur d’activité à la semaine j.

19Conformément à Kim et al. (2016), la première mesure CRASH, est une variable binaire qui prend la valeur 1 si l’entreprise a connu une ou plusieurs chutes du cours d’action durant l’année fiscale et 0 sinon. On désigne par chute du cours d’action, la baisse du rendement hebdomadaire spécifique de l’entreprise d’au moins 3,2 d’écart type au-dessous de sa moyenne annuelle. Avec 3,2 choisi pour générer une fréquence de 0,1% dans la distribution normale.

20Conformément à Kim et al. (2011), notre deuxième mesure rapporte la volatilité asymétrique positive sur la volatilité négative (DUVOL). Pour chaque entreprise, nous séparons les semaines qui ont connu des rendements hebdomadaires au-dessous de la moyenne annuelle (semaines bas) de celles qui ont connu des rendements hebdomadaires en dessous de la moyenne (semaines haut). Puis, nous calculons l’écart-type de chacun de ces sous-échantillons. La variable de DUVOL est le logarithme du rapport de l'écart-type de rendement de semaines bas sur l’écart-type de rendement des semaines haut.

21DUVOLjt= log {(nu-1)  downw2jt / (nd-1) upw2jt} (2)

3.2.2. Mesures des variables indépendantes

Mesures de la surconfiance

22Pour mesurer la surconfiance des dirigeants, nous suivons Schrand et Zechman (2012) et Kim et al. (2016). La première mesure OC-SZ est une variable binaire prenant la valeur 1 si l'entreprise répond à au moins trois des cinq critères suivants, sinon 0.

  1. L’excès d’investissement de l’entreprise est dans le quartile supérieur du secteur.

  2. Les acquisitions de l’entreprise sont dans le quartile supérieur du secteur.

  3. Le ratio dette à long terme sur valeur marchande de l’entreprise est dans le quartile supérieur du secteur.

  4. L’entreprise possède des dettes convertibles en actions ou des actions privilégiées.

  5. Le rendement du dividende est nul.

23Notre deuxième mesure de la surconfiance est NET-BUYER. Conformément à Malmendier et Tate (2005), nous capturons l'excès de confiance des dirigeants à travers leurs transactions sur les titres de la société réalisées au cours d’une année. Un comportement d’acheteur net (lorsque les achats sont supérieurs aux ventes) signifie que le dirigeant surestime les performances futures de son entreprise et il est alors considéré comme surconfiant (Malmendier et Tate, 2005). NET-BUYER est une variable binaire qui prend la valeur 1 si le dirigeant achète au cours d’une année plus d'actions de sa propre entreprise qu'il n'en vend, sinon 0.

Mesures de la pression concurrentielle


24En nous basant sur HHI, nous construisons une variable binaire (HHI-BIN) qui prend la valeur 1 si la valeur du HHI de la firme i est inférieure à la médiane de l'échantillon, sinon 0.

25Une seconde mesure de la pression concurrentielle est constituée par la rapidité d'ajustement des bénéfices (SPA). Selon Depoers et Jeanjean (2012), le SPA mesure la persistance de revenus supérieurs à la médiane. SPA capture la vitesse à laquelle les revenus anormaux sont ramenés à zéro. Conformément à Knechel et al. (2008), nous mesurons le SPA par la différence entre le rendement des actifs (ROA) de l'entreprise et la médiane du secteur. Nous régressons ensuite cette différence et utilisons (-1) * α2j de la régression suivante comme mesure de la compétitivité :

26Xit = α0 + α1j (Binaire 1 Xit-1) + α2j (Binaire 2 Xit-1) + it (4)

27où Xit est la différence entre le rendement des actifs de l'entreprise et la médiane du secteur. Binaire 1 est une variable binaire prenant la valeur 1 si Xit-1 < = 0 et 0 sinon. Binaire 2 est une variable binaire prenant la valeur 1 si Xit-1 > 0 et 0 sinon. Cette régression a été effectuée pour chaque industrie séparément.

3.2.3. Mesures des variables de contrôle

28Conformément aux recherches antérieures (Hong et Stein, 2003 ; Chen et al., 2001 ; Kim et al., 2011a), nous incluons dans notre modèle un ensemble de variables de contrôle. CRASH est une variable binaire qui prend la valeur 1 si l’entreprise a connu une ou plusieurs chutes du cours d’action au cours de l’année précédente, sinon 0. SIGMA est l’écart type de rendement boursier. RET est le rendement boursier moyen de l’action de l’entreprise. SIZE est le logarithme népérien de l'actif total. ROA est le ratio de résultat avant éléments extraordinaires divisé par l’actif total. MTB est le ratio market to book. OPACITY est une mesure de la qualité des accruals discrétionnaires mesurée selon le modèle de Jones (1991).

3.3. Régressions

29Nous utilisons des équations de régression en données de panel afin de tester nos hypothèses. La variable dépendante CRASH, mesurée en t, est l'une des deux mesures du RCA : CRASH ou DUVOL. Conformément aux recherches antérieures, toutes les variables indépendantes sont mesurées en t-1. La variable surconfiance des dirigeants est mesurée par OC-SZ ou NET-BUYER. Nous utilisons des régressions par la méthode des moindres carrés généralisés (MCG) sur les données de panel pour notre variable dépendante continue DUVOL. Cette méthode permet de corriger les problèmes d'hétéroscédasticité et d'autocorrélation des résidus. Lorsque la variable dépendante est CRASH, une variable binaire, nous appliquons une régression Probit sur les données du panel avec une option qui corrige l’hétéroscédasticité des résidus.

30Le modèle suivant permet d’analyser la relation entre la surconfiance des dirigeants et le RCA:

31Crashit = β0 + β1 Sur-confiance des dirigeantsit-1 + β2 CRASHit-1 + β3 SIGMAit-1 + β4 RETit-1 + β5 SIZEit-1 + β6 ROAit-1 + β7 MTBit-1 + β8 OPACITYit-1 + ∑ Effet fixe d’année +it (5)

32Pour examiner le rôle modérateur de la pression concurrentielle, nous utilisons des variables d’interactions entre les mesures de la surconfiance (OC-SZ ou NET-BUYER) et les mesures de cette pression (HHI-BIN ou SPA).

33Crashit= β0 + β1 Sur-confiance des dirigeantsit-1 + β2 Compétitivité du marchéit-1 + β3 Sur-confiance des dirigeantsit-1*Compétitivité du marchéit-1 + β4 CRASHit-1 + β5 SIGMAit-1 + β6 RETit-1 + β7 SIZEit-1 + β8 ROAit-1 + β9 MTBit-1 + β10 OPACITYit-1 +∑ Effet fixe d’année+ἐit (6)

4. Analyse et discussion des résultats

4.1. Analyse descriptive

34Le Tableau 1 présente les statistiques descriptives des différentes variables de notre étude. La valeur moyenne (médiane) de DUVOL est de -0,038 (-0,052), inférieure à la moyenne rapportée par Kim et al. (2016) dans le contexte américain soit 0,027. 16,8¨% des entreprises de l’échantillon ont connu une chute du cours d’action chaque année de la période d’étude. Cette proportion est comparable au pourcentage trouvé par Kim et al. (2016) dans le contexte américain soit 17,2%. En ce qui concerne les mesures de la surconfiance des dirigeants, les moyennes de OC-SZ et NET-BUYER sont respectivement de 0,301 et 0,265. Enfin, la moyenne de HHI-BIN est de 0,496 et la moyenne de SPA est de -0,712.

Tableau 1. Statistiques descriptives des variables

Tableau 1. Statistiques descriptives des variables

Ce tableau présente les statistiques descriptives de nos variables pour un échantillon de 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A.

35Le Tableau 2 présente la matrice des corrélations de Pearson entre les variables explicatives. Les coefficients de corrélation sont tous inférieurs à 0,8 ce qui permet d’écarter tout problème de multicolinéarité (Gujarati et Porter, 2004). Ce constat est validé par les facteurs d’inflation de la variance ou VIF, tous largement inférieurs au seuil de 10 (Neter et al., 1989).

Tableau 2. Matrice de corrélations de Pearson

Tableau 2. Matrice de corrélations de Pearson

Ce tableau présente la corrélation entre les principales variables. L’échantillon comporte 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A. ***, **, * indiquent que les tests sont significatifs aux seuils respectifs de 1 %, 5 % et 10 %.

4.2. Analyse multivariée

36Le Tableau 3 présente les résultats des tests analysant la relation entre la surconfiance des dirigeants et le RCA. Les résultats montrent que la surconfiance des dirigeants augmente le RCA, supportant ainsi notre hypothèse H1. Ces résultats soutiennent les prédictions de la finance comportementale qui associent le biais de surconfiance des dirigeants à des décisions sous-optimales. Ces résultats confirment ceux de Kim et al. (2016) qui suggèrent dans le contexte américain, que les dirigeants surconfiants sont plus enclins à conserver des projets perdant sur une longue période car ils sont davantage convaincus que ces projets ont un avenir prometteur. Les dirigeants surconfiants ont également plus tendance à dissimuler inconsciemment les mauvaises nouvelles, augmentant le RCA. Ce constat vient compléter des études récentes sur les conséquences néfastes de l'excès de confiance managérial, comme l'investissement excessif (He et al., 2019 ; Ben-David et al., 2010), et la manipulation comptable (Hilary et Hsu, 2011 ; Hribar et Yang, 2016 ; Libby et Rennekamp, ​​2012 ; (Schrand et Zechman, 2012 ; Ahmed et Duellman, 2013).

37Concernant les variables de contrôle, les résultats montrent que les titres les plus volatils sont davantage soumis aux chutes de cours mais avec une ampleur (DUVOL) moindre. Ce résultat rejoint la conclusion de Chen et al. (2001). Nos résultats montrent que le RCA est associé négativement au rendement des titres. Conformément aux résultats de Hutton et al. (2009), Chen et al. (2001), la taille de l’entreprise affecte positivement le RCA. Enfin, nous montrons que le risque de chute augmente avec l’opacité de l’entreprise. Ce dernier résultat suggère que l’opacité est une tactique utilisée par les dirigeants pour cacher les mauvaises nouvelles.

Tableau 3. Surconfiance des dirigeants et RCA

Tableau 3. Surconfiance des dirigeants et RCA

Ce tableau présente les résultats de régressions en données de panel testant la relation entre la surconfiance des dirigeants et le RCA. L’échantillon comporte 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A. ***, **, * indiquent que les tests sont significatifs aux seuils respectifs de 1 %, 5 % et 10 %.

38Le Tableau 4 présente les résultats des tests relatifs au rôle modérateur de la pression concurrentielle sur le marché des produits (H2). Les résultats montrent un effet négatif de la concurrence sur le RCA. Ces résultats suggèrent que la pression exercée par les concurrents limite ce risque spécifique. Nos résultats vont dans le sens d'Andreou et al. (2016) et Kim et al. (2011b) qui considèrent qu’une concurrence accrue sur le marché des produits discipline les dirigeants. Ces mêmes auteurs suggèrent de plus que les entreprises confrontées à des pressions concurrentielles fortes sont contraintes d'améliorer leur environnement informationnel comme le font leurs concurrents. Dans ce contexte, les dirigeants sont moins susceptibles d'accumuler les mauvaises nouvelles, ce qui conduit à réduire le RCA.

39Les variables d’interactions, OC-SZ*HHI-BIN, OC-SZ*SPA, NET-BUYER*HHI-BIN et NET-BUYER*SPA, mesurent le rôle modérateur de la concurrence sur la relation surconfiance-RCA. Les coefficients de ces variables sont tous négatifs et significatifs. L’effet de la surconfiance des dirigeants sur le RCA apparait ainsi moins prononcé en présence d’une concurrence accrue sur le marché des biens et services. Ces résultats soulignent l’importance du marché de biens et services en tant que mécanisme de gouvernance d’entreprise mettant la pression sur les dirigeants, et limitant ainsi leurs décisions sous-optimales. En outre, ces résultats mettent en évidence l'importance des mécanismes de gouvernance d'entreprise, y compris la concurrence sur le marché, non seulement pour atténuer les conflits d'agence entre les dirigeants opportunistes et les actionnaires, mais aussi pour limiter les conséquences néfastes de l'irrationalité des dirigeants.

Tableau 4. Rôle modérateur de la concurrence du marché des biens et services

Tableau 4. Rôle modérateur de la concurrence du marché des biens et services

Ce tableau présente les résultats de régressions en données de panel testant l’effet de la compétitivité du marché sur la relation entre la surconfiance des dirigeants et le RCA.. L’échantillon comporte 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A. ***, **, * indiquent que les tests sont significatifs aux seuils respectifs de 1 %, 5 % et 10 %.

4.3. Analyses supplémentaires

4.3.1. Effet de la propriété managériale

40La théorie de l'agence suggère que la propriété managériale aide à aligner les intérêts du dirigeant avec ceux des actionnaires (Korczak et Korczak, 2009). Nous examinons dans cette perspective si la propriété managériale peut atténuer l'effet positif de l'excès de confiance sur RCA.

41Pour tester cet effet, nous divisons notre échantillon en deux sous-échantillons de firmes, avec et sans propriété managériale, et nous testons pour chaque groupe la relation surconfiance-RCA. Nous considérons l’existence d’une propriété managériale lorsque le dirigeant ou sa famille détient le plus grand pourcentage de droits de vote dans l'entreprise. Le Tableau 5 présente les résultats de ce test. Nous constatons que l’effet de la surconfiance sur le RCA disparaît lorsque l’entreprise est dirigée par son propriétaire. Ces résultats suggèrent que l’intérêt financier des dirigeants surconfiants dans l’entreprise les rend plus prudents et plus sensibles aux pertes (Chen, 2006).

Tableau 5. Effet de la propriété managériale

Tableau 5. Effet de la propriété managériale

4.3.2. Effet de la qualité de la gouvernance d’entreprise

42Les mécanismes de gouvernance d'entreprise sont susceptibles de limiter la capacité des dirigeants surconfiants à cacher les mauvaises nouvelles. Pour conforter nos résultats, nous testons l’effet de la qualité de la gouvernance sur la relation surconfiance-RCA. Pour mesurer la qualité de gouvernance, nous utilisons le score de gouvernance d'entreprise extrait de la base de données DataStream. Ce score varie de 0 à 100. Ensuite, nous divisons notre échantillon en deux groupes. Le premier regroupe les firmes avec un indice de gouvernance supérieur à la médiane de l’échantillon. Le second regroupe le reste des firmes. Nous testons ensuite la relation principale pour chaque sous-échantillon séparément.

43Le Tableau 6 présente les résultats de cette analyse. Les résultats montrent qu’en présence d’une bonne gouvernance, la surconfiance n’affecte pas le RCA. Ces résultats montrent que les dispositifs de gouvernance d’entreprise visant à résoudre les problèmes d'agence sont également efficaces pour contrôler l’irrationalité des dirigeants. La qualité de la gouvernance constitue un levier de contrôle efficace qui protège les intérêts des investisseurs (Paquin, 2020).

Tableau 6. Effet de la qualité de gouvernance d’entreprise

Tableau 6. Effet de la qualité de gouvernance d’entreprise

Ce tableau présente les résultats de régressions en données de panel testant l’effet de la qualité de gouvernance d’entreprise sur la relation entre la surconfiance des dirigeants et le RCA. L’échantillon comporte 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A. ***, **, * indiquent que les tests sont significatifs aux seuils respectifs de 1 %, 5 % et 10 %.

4.4. Analyses de robustesse

4.4.1. Mesure alternative du RCA

44Pour tester la robustesse de nos résultats, nous utilisons une autre mesure du RCA : l'asymétrie conditionnelle négative des rendements hebdomadaires (NCSKEW). NCSKEW est calculée en prenant le négatif de moment d’ordre 3 des rendements hebdomadaires spécifiques à l'entreprise pour chaque année, divisé par l’écart-type au cube. Plus précisément, pour chaque entreprise i dans l’année t, NCSKEW est calculée comme suit :

45NCSKEWit = - [n (n-1) 3/2 ∑w3ij] / [(n-1) (n-2) (∑w2ij) 3/2] (6)

46Les résultats rapportés dans le Tableau 7 montrent que l'excès de confiance a un effet positif sur le RCA et que la concurrence sur le marché limite cet effet.

Tableau 7. Mesure alternative du RCA

Tableau 7. Mesure alternative du RCA

Ce tableau présente les résultats de régressions en données de panel testant la relation entre la surconfiance des dirigeants et le RCA ainsi que l’effet de la concurrence sur le marché sur cette relation. L’échantillon comporte 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A. ***, **, * indiquent que les tests sont significatifs aux seuils respectifs de 1 %, 5 % et 10 %.

4.4.2. Contrôle de l’endogénéité

47Méthode des moments généralisés (GMM) : Notre étude est susceptible de présenter un problème de causalité. Les dirigeants surconfiants sont susceptibles de choisir des entreprises à forte croissance ou à haut risque (Graham et al., 2013), et les entreprises à forte croissance peuvent présenter un RCA plus élevé que les entreprises à faible croissance. Pour résoudre ce problème, nous effectuons une analyse de robustesse en utilisant la méthode GMM et en incluant le ratio valeur boursière /valeur comptable et l'indice Herfindahl-Hirschman en tant que variables instrumentales. Le tableau 8 montre qu'il existe une relation positive entre la surconfiance et le RCA. Cette relation est moins prononcée en présence d’une concurrence accrue sur le marché des biens et services.

Tableau 8. Régressions GMM

Tableau 8. Régressions GMM

Ce tableau présente les résultats de régressions GMM testant sur la relation entre la surconfiance des dirigeants et le RCA ainsi que l’effet de la compétitivité du marché sur cette relation. L’échantillon comporte 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A. ***, **, * indiquent que les tests sont significatifs aux seuils respectifs de 1 %, 5 % et 10 %.

48Méthode de score de propension (PSM) : Nous utilisons la régression PSM pour traiter le biais des variables omises et autres problèmes d'endogénéité. La première étape de la méthode PSM consiste à estimer les scores de propension à travers une régression Probit dans laquelle OC-SZ ou NET-BUYER est la variable dépendante tandis que les variables indépendantes sont toutes les variables de contrôle utilisées dans l’équation (5). La deuxième étape consiste à apparier, en utilisant le score de propension estimé à la première étape, chaque entreprise dans le groupe de traitement (entreprises dirigées par un dirigeant surconfiant) avec une entreprise dans le groupe de contrôle (entreprises non dirigées par un dirigeant surconfiant) qui a le score de propension le plus proche dans une largeur de 3 %. Les résultats rapportés dans le Tableau 9 montrent une relation positive entre l'excès de confiance et le RCA, ces résultats sont similaires à ceux trouvés dans l'analyse principale.

Tableau 9. Régression PSM

Tableau 9. Régression PSM

Ce tableau présente les résultats de régressions PSM testant la relation entre la surconfiance des dirigeants et le RCA. L’échantillon comporte 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A. ***, **, * indiquent que les tests sont significatifs aux seuils respectifs de 1 %, 5 % et 10 %.

5. Conclusion

49L’objectif de cet article est d’examiner l’effet de la surconfiance des dirigeants sur le RCA. Nous avons supposé que les dirigeants surconfiants souffrent d’un ensemble de biais comportementaux qui les amène à dissimuler inconsciemment les mauvaises nouvelles, entrainant un risque spécifique du cours de l’action. L’intégration du biais de surconfiance dans l’analyse du RCA permet de compléter les explications traditionnelles de ce risque dans le cadre de l’agence.

50Nous avons mené une étude empirique sur un échantillon d’entreprises françaises durant les années 2007 à 2016. Les résultats montrent que la surconfiance des dirigeants augmente le RCA, suggérant que les dirigeants surconfiants croient qu'ils maximisent la valeur à long terme de l'entreprise en poursuivant des projets même perdants et en cachant les mauvaises nouvelles. Nos résultats montrent également que l’effet de la surconfiance des dirigeants sur le RCA est moins prononcé en présence d’une concurrence accrue sur le marché des biens et services. Ces résultats soulignent l’importance du marché de biens et services en tant que mécanisme de gouvernance d’entreprise qui exerce une pression sur les dirigeants, limitant ainsi leurs décisions sous-optimales.

51Les recherches futures pourraient expliquer le RCA par d'autres biais cognitifs (optimisme, mimétisme, etc.) et s'intéresser à d'autres mécanismes modérateurs susceptibles de limiter les effets de l'excès de confiance managériale.

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Annexe

Annexe A. Définitions des variables

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Notes

1 Indice lancé le 1er juillet 2005, le CAC-all Shares est l'indice le plus élargi de la place boursière parisienne. Il regroupe les valeurs cotées sur Euronext Paris dont la rotation de titres est supérieure à 5%. Cela signifie qu'au moins 5% du capital change de mains tous les ans. De plus, une capitalisation boursière minimale de 10 millions d'euros est exigée pour être intégrée dans le CAC-All Shares.

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Table des illustrations

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Titre Tableau 1. Statistiques descriptives des variables
Légende Ce tableau présente les statistiques descriptives de nos variables pour un échantillon de 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A.
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Titre Tableau 2. Matrice de corrélations de Pearson
Légende Ce tableau présente la corrélation entre les principales variables. L’échantillon comporte 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A. ***, **, * indiquent que les tests sont significatifs aux seuils respectifs de 1 %, 5 % et 10 %.
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Titre Tableau 3. Surconfiance des dirigeants et RCA
Légende Ce tableau présente les résultats de régressions en données de panel testant la relation entre la surconfiance des dirigeants et le RCA. L’échantillon comporte 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A. ***, **, * indiquent que les tests sont significatifs aux seuils respectifs de 1 %, 5 % et 10 %.
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Titre Tableau 4. Rôle modérateur de la concurrence du marché des biens et services
Légende Ce tableau présente les résultats de régressions en données de panel testant l’effet de la compétitivité du marché sur la relation entre la surconfiance des dirigeants et le RCA.. L’échantillon comporte 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A. ***, **, * indiquent que les tests sont significatifs aux seuils respectifs de 1 %, 5 % et 10 %.
URL http://journals.openedition.org/fcs/docannexe/image/9402/img-5.png
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Titre Tableau 5. Effet de la propriété managériale
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Titre Tableau 6. Effet de la qualité de gouvernance d’entreprise
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Légende Ce tableau présente les résultats de régressions en données de panel testant l’effet de la qualité de gouvernance d’entreprise sur la relation entre la surconfiance des dirigeants et le RCA. L’échantillon comporte 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A. ***, **, * indiquent que les tests sont significatifs aux seuils respectifs de 1 %, 5 % et 10 %.
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Titre Tableau 7. Mesure alternative du RCA
Légende Ce tableau présente les résultats de régressions en données de panel testant la relation entre la surconfiance des dirigeants et le RCA ainsi que l’effet de la concurrence sur le marché sur cette relation. L’échantillon comporte 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A. ***, **, * indiquent que les tests sont significatifs aux seuils respectifs de 1 %, 5 % et 10 %.
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Titre Tableau 8. Régressions GMM
Légende Ce tableau présente les résultats de régressions GMM testant sur la relation entre la surconfiance des dirigeants et le RCA ainsi que l’effet de la compétitivité du marché sur cette relation. L’échantillon comporte 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A. ***, **, * indiquent que les tests sont significatifs aux seuils respectifs de 1 %, 5 % et 10 %.
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Titre Tableau 9. Régression PSM
Légende Ce tableau présente les résultats de régressions PSM testant la relation entre la surconfiance des dirigeants et le RCA. L’échantillon comporte 252 entreprises observées entre 2007 et 2016. Les variables sont décrites dans l’annexe A. ***, **, * indiquent que les tests sont significatifs aux seuils respectifs de 1 %, 5 % et 10 %.
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Pour citer cet article

Référence électronique

Florence DEPOERS, Assil GUIZANI et Faten LAKHAL, « Comment les dirigeant surconfiants se comportent-ils sur des marchés concurrentiels ? Le cas du risque de chute du cours d’action »Finance Contrôle Stratégie [En ligne], 25-2 | 2022, mis en ligne le 01 juillet 2022, consulté le 11 août 2022. URL : http://journals.openedition.org/fcs/9402 ; DOI : https://doi.org/10.4000/fcs.9402

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Auteurs

Florence DEPOERS

Paris-Nanterre University; 200 avenue de la république, 92000 Nanterre, France; florence.depoers@parisnanterre.fr

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Assil GUIZANI

EDC Paris Business School, OCRE Research Lab, Paris (France); Paris-Nanterre University (France); assil.g@parisnanterre.fr

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Faten LAKHAL

Léonard de Vinci Pôle Universitaire, Research Center – IRG, Université Paris-Est; faten.lakhal@devinci.fr

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