Les conseils et renseignements donn\u00e9s par les analystes financiers aux investisseurs, tels que les prix cibles et autres recommandations, influencent fortement les d\u00e9cisions des investisseurs. Or, de nouvelles recherches montrent que la mani\u00e8re dont l’esprit humain traite les chiffres signifie que les pr\u00e9visions faites par les analystes sont souvent inexactes lorsqu’on les compare aux r\u00e9sultats r\u00e9els.<\/p>\n\n\n\n
Les nouvelles informations et les opinions font bouger les march\u00e9s financiers. Bien qu’une grande partie ces informations soit bas\u00e9e sur l’actualit\u00e9 et suscit\u00e9e par des \u00e9v\u00e9nements ext\u00e9rieurs, certaines personnes \u2013 responsables politiques, \u00e9conomistes ou analystes financiers par exemple \u2013 exercent une influence notable sur la valeur des entreprises, et ce faisant, sur le sort des industries et des \u00e9conomies de mani\u00e8re plus g\u00e9n\u00e9rale. La majeure partie des informations \u00e9mises par ces personnes s’appuie sur des recherches approfondies sur le devenir des entreprises et de l\u2019\u00e9conomie. N\u2019est-il pas envisageable, cependant, qu\u2019il existe des biais sous-jacents (et non d\u00e9tect\u00e9s) dans la mani\u00e8re dont ces recherches sont trait\u00e9es, interpr\u00e9t\u00e9es et pr\u00e9sent\u00e9es? Si tel \u00e9tait le cas, il existerait alors un risque que toute opinion fond\u00e9e sur ces recherches soit finalement incorrecte.<\/p>\n\n\n\n
Cette question a \u00e9t\u00e9 abord\u00e9e par Alain Schatt (HEC Lausanne, Universit\u00e9 de Lausanne) et ses coll\u00e8gues Tristan Roger (Universit\u00e9 Paris-Dauphine) et Patrick Roger (EM Strasbourg Business School) dans leur article \u00ab\u00a0Behavioural Bias in Number Processing: Evidence from Analysts’ Expectations\u00a0\u00bb. Les auteurs se sont int\u00e9ress\u00e9s au travail des analystes financiers. Le r\u00f4le de ces analystes est de faire des recommandations impartiales sur la base de recherches ind\u00e9pendantes sur le devenir des entreprises. Les r\u00e9sultats de ces recherches sont souvent publi\u00e9s dans des rapports d\u2019analystes indiquant des recommandations d’investissement, g\u00e9n\u00e9ralement d\u00e9sign\u00e9es en termes d’ \u00ab\u00a0achat\u00a0\u00bb, de \u00ab\u00a0vente\u00a0\u00bb ou de \u00ab\u00a0conservation\u00a0\u00bb d’actions, g\u00e9n\u00e9ralement support\u00e9s par des prix cibles (ou prix futurs th\u00e9oriques) des actions. Ainsi, les avis des analystes financiers sont souvent tr\u00e8s influents pour d\u00e9terminer les d\u00e9cisions d’investissement et les mouvements du cours des actions.<\/p>\n\n\n\n
L’effet des petits nombres<\/strong><\/p>\n\n\n\n Comme le font remarquer les auteurs, il est bien connu que les analystes financiers ont tendance \u00e0 \u00eatre optimistes dans leurs pr\u00e9visions. Cela est confirm\u00e9 par des recherches qui montrent que sur de longues p\u00e9riodes, les rentabilit\u00e9s moyennes sugg\u00e9r\u00e9es par les prix cibles \u00e9mis par les analystes d\u00e9passent largement les rentabilit\u00e9s r\u00e9elles du march\u00e9. Ce qui est moins clair, en revanche, c’est la raison de cet exc\u00e8s d’optimisme. Les auteurs apportent ici une contribution in\u00e9dite au d\u00e9bat en montrant que les analystes financiers, comme tous les autres individus, traitent les petits nombres diff\u00e9remment des grands nombres. Ce biais comportemental sp\u00e9cifique, que les auteurs qualifient de \u00ab\u00a0biais du petit prix\u00a0\u00bb, est visible lorsque les analystes financiers \u00e9mettent des prix cibles.<\/p>\n\n\n\n Le biais du petit nombre a \u00e9t\u00e9 mis en \u00e9vidence dans la recherche en neuropsychologie, qui porte notamment sur la fa\u00e7on dont le cerveau humain traite les grands et les petits nombres lorsqu’il effectue des calculs. En substance, les individus ont tendance \u00e0 ne pas percevoir instinctivement l\u2019\u00e9cart entre deux petits nombres de la m\u00eame mani\u00e8re qu\u2019entre deux grands nombres. Si nous pensons en termes de hausse des prix, il semble (instinctivement) plus facile de passer de 1 \u00e0 1,5 que de 100 \u00e0 150, m\u00eame si la variation relative (+50%) est la m\u00eame. Cela laisse supposer que si un analyste boursier adopte un point de vue optimiste sur les perspectives d’une entreprise, alors cet optimisme est susceptible d’\u00eatre plus exag\u00e9r\u00e9 pour les actions dont le cours est bas que pour celles dont le cours est plus \u00e9lev\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Ce ph\u00e9nom\u00e8ne est valid\u00e9 empiriquement par les auteurs sur la base d\u2019un \u00e9chantillon de 814’117 prix cibles sur 6’423 titres am\u00e9ricains \u00e9mis par 9’141 analystes sur une p\u00e9riode de 14 ans allant de 2000 \u00e0 2013. En comparant les prix cibles avec les prix futurs r\u00e9alis\u00e9s, il appara\u00eet que les analystes \u00e9mettent des prix cibles plus audacieux pour les actions \u00e0 faible prix que pour les actions \u00e0 prix \u00e9lev\u00e9. Pour l’ensemble des actions de la p\u00e9riode \u00e9tudi\u00e9e, le rendement implicite moyen des actions dont le prix nominal est inf\u00e9rieur \u00e0 10$ \u00e9tait d’environ 39%, tandis qu’il \u00e9tait de 19% pour les actions dont le prix est sup\u00e9rieur \u00e0 40$. Et lorsque les prix cibles \u00e9mis par les analystes ont \u00e9t\u00e9 compar\u00e9s aux prix futurs r\u00e9alis\u00e9s sur le march\u00e9, les cibles des actions \u00e0 faible prix \u00e9taient 26,88% plus optimistes que les cibles des actions \u00e0 prix \u00e9lev\u00e9. Ces r\u00e9sultats sont valables apr\u00e8s prise en compte de nombreux facteurs tels que la capitalisation boursi\u00e8re de l’entreprise, qui pourrait \u00e9galement expliquer les r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n\n Les cons\u00e9quences du biais du petit prix<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ces r\u00e9sultats ont un certain nombre de cons\u00e9quences. Pour les investisseurs, par exemple, il est important d’\u00eatre conscient que les prix cibles des actions \u00e0 faible prix sont susceptibles d’\u00eatre exag\u00e9r\u00e9s par les analystes, et ils seront plus exag\u00e9r\u00e9s que les prix cibles d\u2019actions \u00e0 prix plus \u00e9lev\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Pour les conseils d’administration, par exemple, ces constatations peuvent avoir des r\u00e9percussions sur les programmes de r\u00e9mun\u00e9ration des dirigeants. Lorsque les comit\u00e9s de r\u00e9mun\u00e9ration fixent les contours du programme de r\u00e9tribution des dirigeants, ils fondent souvent une partie de cette r\u00e9mun\u00e9ration sur un prix cible pr\u00e9cis des actions (en tant qu’\u00e9v\u00e9nement d\u00e9clencheur pour les primes, par exemple). Pour ces personnes qui fixent ou supervisent de telles r\u00e9mun\u00e9rations, il est important de tenir compte de ce biais du petit prix dans la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n Une mise en garde est \u00e9galement valable pour les parties prenantes qui participent \u00e0 la cotation de soci\u00e9t\u00e9s priv\u00e9es. En se servant du biais du petit prix, il est possible de manipuler les perceptions des investisseurs avant une introduction en bourse. Imaginons une start-up prosp\u00e8re sur le point d’\u00eatre cot\u00e9e en bourse avec 1’000 actions \u00e0 100 CHF chacune. Si elle proc\u00e8de \u00e0 un fractionnement des actions avant l’introduction en bourse en multipliant le nombre d’actions \u00e9mises par 1’000, et en divisant le prix par 1000 en cons\u00e9quence, il deviendrait alors plus facile de n\u00e9gocier un prix de souscription plus \u00e9lev\u00e9 en justifiant des pr\u00e9visions plus optimistes.<\/p>\n\n\n\n Dans l’ensemble, la le\u00e7on \u00e0 tirer est que, comme le montrent les auteurs, ce serait une grave erreur d’ignorer les biais s’appliquant aux petits prix.<\/p>\n\n\n\n
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