Memoire Serene Zawaydeh -ESA- EMBA 10 - Etudes d’événements

MÉMOIRE DE FIN D’ÉTUDES
MBA Exécutif (10)
Promotion 2008
« Etudes d’événements sur des opérations financières et
d’acquisitions, et application aux cas de deux opérateurs
de telecom Arabes
Préparé par Serene Zawaydeh
sous la direction de M. Alain Chevalier

ESA- EMBA 10 Mémoire de Fin d’Etudes
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Les opinions émises dans ce document n’engagent que son auteur.
L’Ecole Supérieure des Affaires ne saurait en aucun cas être tenue
responsable du contenu du présent document.

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Remerciements
Je voudrais remercier l’ESA, l’Ambassade de France en Jordanie et le
Centre Culturel Français d’Amman, pour me donner la bourse, qui m’a
permis de réaliser mon objectif : Continuer mes études de
MBA Exécutif à l’ESA.
Je remercie les personnes qui m’ont fourni d’information nécessaire
pour la rédaction de ce mémoire.
Je remercie particulièrement mon tuteur, Professeur Alain Chevalier,
pour toutes les explications et pour me guider pendant ce travail.
Je dédie ce mémoire à ma famille, qui me supporte continuellement.

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Table de Matières
Abstract ............................................................................................................................................6
1 Introduction...................................................................................................................................9
1.2 Plan du mémoire............................................................................................................................. 11
1.3 Les principaux references............................................................................................................... 12
1.4 La Problématique ........................................................................................................................... 13
2 Revue de Littérature....................................................................................................................15
2.1 Création de valeur .......................................................................................................................... 15
2.1.1 Le circuit financier de l’entreprise et création de valeur............................................................ 15
2.1.2 Analyse historique et création de valeur.................................................................................... 16
2.1.3 Création de valeur pour l’acquéreur ou le cible ? ...................................................................... 16
2.2 Mesure de performance des opérations de croissance externe....................................................... 17
2.2.1 Approche économique et comptable.......................................................................................... 18
2.2.2 Approche basée sur le cours boursier ........................................................................................ 20
2.3 Efficience des Marchés Financiers................................................................................................. 21
2.3.1 Les trois formes d’efficience informationnelle.......................................................................... 22
2.3.2 Ajustement des prix suite aux annonces .................................................................................... 22
3 La Méthodologie : Etudes d’Evénements................................................................................24
3.1.1 Division d’actions : Article fondateur des études d’événements............................................... 25
3.1.2 Distribution de dividendes......................................................................................................... 26
3.1.3 Rachat d’actions......................................................................................................................... 27
3.1.4 Probabilité d’acquisition............................................................................................................ 28
3.1.5 Intégration des modifications de risque ..................................................................................... 28
3.1.6 Développement des études d’événements.................................................................................. 29
3.1.7 Les anomalies saisonnières........................................................................................................ 30
3.1.8 Efficience des Marchés Koweitien et Egyptien ......................................................................... 31
4 Implémentation de l’Etude d’Evénements...............................................................................33
4.1 Les étapes principales..................................................................................................................... 33
4.2 Bêta ................................................................................................................................................ 40
4.2 Rentabilité Anormale ..................................................................................................................... 43
5 Etudes de Cas..........................................................................................................................47
5.2 Orascom Telecom Holding ............................................................................................................ 49
5.3 Résultats financières de Zain et Orascom ...................................................................................... 50
5.4 Dividende ....................................................................................................................................... 52
5.5 Kuwait Stock Exchange Index ....................................................................................................... 53
5.6 Egypte CASE 30 Indice ................................................................................................................. 54
5.6.1 Taux sans risque......................................................................................................................... 54
5.7 Effet de 11 Septembre 2001........................................................................................................... 56
6 Les Ajusements........................................................................................................................60
6.1.1 Dividende en Cash..................................................................................................................... 60
6.1.2 Coefficients d’Ajustement ......................................................................................................... 61
6.1.3 Augmentation de Capital ........................................................................................................... 61

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6.1.3.1 Zain : Augmentation de capital par 100%, 16 Novembre 2005 ............................................ 62
6.1.3.2 Zain augmentation de capital 75%, 2 Décembre 2007.......................................................... 63
6.1.4 Attribution d’actions gratuites ................................................................................................... 64
6.1.5 Division d’actions...................................................................................................................... 66
6.1.6 Rachat d’actions ........................................................................................................................ 68
7 Discussion des Résultats.........................................................................................................69
7.1 Trois méthodes de calcul de la rentabilité anormale ...................................................................... 69
7.1.1 Les variables utilisés dans chaque modèle................................................................................. 70
7.1.2 Différence entre les trois modèles.............................................................................................. 71
7.2 Rentabilité du titre et du marché .................................................................................................... 73
7.3 La rentabilité anormale................................................................................................................... 76
7.3.1 P-value ....................................................................................................................................... 77
7.3.2 Bêta............................................................................................................................................ 78
7.3.3 Taux sans Risque ....................................................................................................................... 81
7.3.4 Types d’annonces étudiés pour Zain et Orascom ...................................................................... 82
7.3.5 Les régions des opérations sujets des annonces......................................................................... 83
7.4 Annonces de Zain........................................................................................................................... 84
7.4.1 Rentabilité Anormale Moyenne................................................................................................. 86
7.4.2 Création de Valeur..................................................................................................................... 88
7.4.3 Destruction de Valeur ................................................................................................................ 91
7.4.4 Rentabilité Anormale Moins de la Moyenne ............................................................................. 93
7.5 Test d’efficience du marché....................................................................................................... 95
7.6 Annonces d’ Orascom Telecom Holding..................................................................................... 101
7.6.1 Annonces précédents celles étudiés......................................................................................... 101
7.6.2 Effet des Dividendes sur la Rentabilité d’Orascom................................................................. 101
7.6.3 Rentabilité Anormale Moyenne (RAM) .................................................................................. 103
7.7 Comparaison des résultats des 3 méthodes .................................................................................. 107
7.8 Destruction de valeur ................................................................................................................... 108
7.9 Création de valeur ........................................................................................................................ 111
7.10 Test d’Efficience du Marché.................................................................................................... 115
7.11 Création de Valeur en Graphiques........................................................................................... 127
8 Critiques et Limites de la Méthode .......................................................................................129
8.1 Les limites de la recherche....................................................................................................129
8.2 Les limites du MEDAF..........................................................................................................132
8.3 La stabilité de la volatilité ....................................................................................................133
8.4 L’effet de la longueur de la fenêtre sur le risque.......................................................................... 134
8.5 Etude des Signaux Non Stationnaires .......................................................................................... 136
8.6 Pistes de recherche ....................................................................................................................... 137
9 Conclusion ............................................................................................................................140
8 Bibliographie.............................................................................................................................145
Liste des Tableaux................................................................................................................................. 152
Liste des Figures.................................................................................................................................... 153
Déclaration sur l’honneur............................................................................................................157

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Abstract
Ce mémoire utilise la méthodologie d’étude d’événement pour rechercher la création de valeur de
45 annonces d’acquisitions et ventes des deux opérateurs de telecom Arabes : Zain et Orascom
Telecom Holding. L’étude d’événement est fondée sur la forme semi fort de l’hypothèse
d’efficience des marchés financiers.
Les études d’événements utilisent la rentabilité du titre au lieu du cours. Avant de calculer la
rentabilité, j’ai ajusté les cours et les dividendes pour opérations financières pour chaque
opérateur.
La distribution de dividendes est un levier de création de valeur pour les deux opérateurs. Les
résultats des études d’événements menés, sont plus favorables pour Zain, qui a une stratégie de
distribution de dividende en cash et en actions. Zain n’a pas d’annonces qui détruisent la valeur
avec les trois méthodes. Zain n’a pas d’annonces qui détruisent la valeur avec les trois méthodes.
Orascom a commencé à distribuer des dividendes en 2005, et cela a créé la valeur.
Dans l’analyse à court terme de l’étude d’événement, j’ai mesuré les rentabilités quotidiennes de
cours et du marché des deux opérateurs entre 2001 et 2008. J’ai utilisé l’indice général du marché
de la bourse de Koweït et l’indice de la bourse de Caire et Alexandrie. J’ai calculé rentabilité
anormale pour les 45 annonces étudiées en utilisant trois méthodes. Dans la première méthode, la
rentabilité anormale est la différence entre la rentabilité du cours et le marché. La deuxième
méthode est le modèle du marché, et le troisième modèle est le Modèle d’Equilibre des Actifs
Financiers (MEDAF).
Les résultats montrent la convergence entre le modèle simple de calcul de la rentabilité anormale
étant la différence entre la rentabilité du titre et du marché, et le MEDAF. J’ai déterminé la
rentabilité anormale de chaque annonce en utilisant trois méthodes. Avec une rentabilité
anormale positive, il y a création de valeur, tandis qu’une rentabilité anormale négative indique la
destruction de valeur. J’ai comparé la rentabilité anormale de l’annonce avec la rentabilité
anormale moyenne des annonces similaires, en utilisant les trois méthodes.

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J’ai calculé le coefficient du risque spécifique de la société pour chaque annonce. Les résultats
ont montré que le risque des deux opérateurs de télécom a Koweït et en Egypte est moins du
risque du marché. Les valeurs du Bêta sont soit inférieur à 1 soit négatif, avec une seule annone
pour chacun ou Bêta est supérieure à 1. Le coefficient du risque est variable autour de la date
d’annonce. Le calcul de la corrélation des cours avec le temps montre que l’efficience des deux
marchés est variable.
Mots Clés : Efficient market hypothesis, event study, abnormal returns, market model, MEDAF,
risque, Beta, création de valeur, acquisitions.
-----------------
This thesis uses the event study methodology to research value creation of 45 acquisition and sale
announcements for two Arab telecom operators: Zain and Orascom Telecom Holding. The event
study is based on the semi strong form of the efficient market hypothesis.
Event studies use the stock returns instead of stock prices. Before calculating the return, I
adjusted the stock prices and dividends for the financial operations for each operator.
In the short term event study analysis, I measured the daily stock returns of the two operators,
and the return of the market between 2001 and 2008. I used the General market index of Kuwait
Stock Exchange and Cairo and Alexandria stock exchange. I calculated the abnormal return for
the 45 announcements using three methods. In the first method, the abnormal return is the
difference between the stock return and market return. The second method is the market model.
The third model is the Capital Asset Pricing Model (CAPM).
The results show the convergence between the simple model for calculating abnormal return,
which is the difference between the stock return et the market return, and the CAPM model.
I determined the abnormal return for each announcement using three methods. Positive abnormal
return indicates value creation, and negative abnormal return indicates value destruction. I
compared the abnormal return with the average abnormal return for similar announcements, using
the three methods.

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I calculated the risk coefficient of the company for each announcement. The results study show
that two telecom operators in Kuwait and Egypt have a lower risk thank the market. Beta’s values
are either less than one, or negative, with the exception of one announcement for each of the two
operators that has a beta over 1. Variation of the event’s window around the announcement date
showed that the risk coefficient is unstable. Efficiency of the market is variable.
Keywords: Event study, abnormal returns, market model, CAPM, risk, Beta, value creation,
acquisitions.

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1 Introduction
L’objectif de ce mémoire est de mesurer la performance des opérations d’acquisitions et de
ventes de deux opérateurs de telecom Arabes. J’ai choisi deux études de cas : Zain et Koweit et
Orascom Telecom Holding d’Egypt.
Zain et Orascom Telecom Holding sont parmi des autres opérateurs de télécom, qui sont ont
développé une stratégie d’expansion internationale. Avec la libéralisation des marchés de télécom
et l’augmentation de la concurrence sur les marchés locaux, plusieurs opérateurs de télécom
Arabes ont choisi cette stratégie. Les autres opérateurs incluent : Etisalat des Empirâtes Arabes
Unis, Saudi Telecom d’Arabie Saoudite, Qatar Telecom (Qtel) de Qatar, Batelco de Bahreïn.
Selon Pettit (2007)1
, une étude par UBS Investment Bank sur 1500 acquisitions qui ont eu lieu
entre 1992 et milieu 2004, a montré que 40% des acquisitions détruisent la valeur pour
l’actionnaire. Les acquisitions sur le secteur de télécom Arabe sont nombreuses. Alors, mon but
est de déterminer si les opérations d’acquisition créent la valeur ou la détruisent.
Sarkar et al (1999)2
ont identifié les forces environnementales directrices de la globalisation des
opérateurs de télécommunication. Ces forces selon Sarkar et al (1999) incluent: la privatisation,
la libéralisation des marchés, des changements institutionnelles. Avec la dérèglementation sur les
marchés locaux, la concurrence a augmenté sur des marchés qui sont traditionnellement
protégés. C’est le cas pour les opérateurs de Telecom Arabes aussi.
Le mode de développement régional et international des opérateurs Arabes inclue :
Les acquisitions de nouvelles licences pour construire et développer un nouvel opérateur,
dans les marchés ou les licences sont offertes sur des marchés en train de libéraliser le
marché. Ce type de licence est appelé « licence Greenfield ». La licence est offerte à
1
PETTIT, Justin (2007) « The case of price acquisitions: High multiple acquisition targets can be the best bargains»,
Booz Allen Hamilton
2
SARKAR MB, CAVUSGIL S. Tamer, AULAKH Preet S. (1999). “International expansion of telecommunication
carriers: The influence of market structure, network characteristics and entry imperfections”. Journal of international
business studies, 30, 2, p. 361-382

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l’opérateur ou le consortium qui offre le somme le plus élevé pour cette licence. Par exemple,
MTC (Zain) a obtenu la troisième licence en Arabie Saoudite pour $ 6 milliard !
Acquisition d’un opérateur sur un seul marché
Acquisition d’un opérateur existant qui a une stratégie d’expansion international : par
exemple, MTC (Zain) a acquériez un opérateur en Afrique Celtel, Qtel a acquérie l’opérateur
Koweitien, Wataniya Telecom. MTN a acquérie Investcom.
La méthodologie d’études d’événements est utilisée pour mesurer la performance des opérations
de croissance externe de Zain de Koweit et Orascom Telecom Holding de l’Egypte. J’ai étudié
aussi des opérations de ventes d’Orascom. L’approche des études d’événements utilise le cours
boursier au lieu des états comptables. Zain est coté à Koweit, et Orascom est coté en Egypte.
Les acquisitions étudiées dans ce mémoire sont pour une somme de $ 22847 million et les
opérations de vente pour $ 6367 million entre 2001 et 2008. La somme des investissements
étudiés pour les opérateurs est $ 29.2 milliards! Le secteur de télécom aux pays Arabes est un
secteur très important et mérite d’être étudié en profondeur. Le nombre total d’annonces étudiés
est 45, 30 annonces d’acquisition dont 13 pour Zain et 17 pour Orascom ; et 15 annonces de
vente pour Orascom.
La méthodologie suivie pour étudier les transactions, est la méthodologie de l’étude d’événement.
Les études d’événements sont utilisées pour tester la forme semi fort d’efficience des marchés.
L’effet des annonces sur le cours de l’action de la société coté en bourse est étudié. La rentabilité
anormale est calculée. Si la rentabilité anormale est positive, il y a création de valeur. Si c’est
négatif, il y a destruction de la valeur. L’efficience ou pas du marché est ainsi étudiée.
L’approche utilise le paradigme positiviste, et pas la phénoménologie. En se basant sur la théorie
d’efficience des marchés, je vais observer les annonces d’acquisitions et de ventes d’opérations
par les deux opérateurs. Une étude quantitative est menée sur les résultats pour déterminer la
création de valeur ou pas de l’annonce, et l’efficience ou pas du marché.
La rentabilité anormale est calculée en utilisant trois méthodes.
La différence entre la rentabilité du titre et la rentabilité du marché

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RA1 = Rit – Rm
Le modèle du marché
RA2 = Rit – α+ βRm
Le Modelé d’Equilibre des Actifs Financiers (MEDAF)
RA3 = Rit – [Rf + β*(Rm-Rf]
Les études d’événements utilisent la rentabilité du titre au lieu du cours. Avant de calculer la
rentabilité anormale, il faut que les cours soit ajustés pour tenir compte des opérations
financières, telles que : les augmentations de capital, la distribution d’actions gratuites, la division
d’actions, et la distribution de dividende en cash. Alors, j’ai fait les ajustements pour les cours de
Zain et Orascom.
Pour calculer la rentabilité anormale en utilisant le deuxième modèle et le troisième modèle, j’ai
calculé le Beta de la société sur une fenêtre allant de -135 jours avant l’annonce jusqu'à -15. Due
au non stabilité du Beta autour de la date d’annonce, la littérature exclue la période de l’annonce
de son calcul. Cependant, j’ai changé la fenêtre autour de l’annonce. Le Beta n’est pas stable
autour de l’annonce.
1.2 Plan du mémoire
Je donne l’introduction et la problématique dans la première partie. La deuxième partie donne
une revue de littérature sur la création de valeur, la mesure de la performance des opérations de
croissance externe, l’efficience des marchés financiers. La méthodologie d’études d’événements
est introduite dans la troisième partie, avec revue de littérature sur les travaux sur cette
méthodologie. La quatrième partie inclue l’implémentation des études d’événements, les étapes à
suivre, le calcul de la rentabilité du titre et du marché, le calcul de la rentabilité anormale avec
trois méthodes, le calcul du Beta.
La deuxième partie est l’étude des cas de Zain et Orascom et je donne une comparaison entre les
deux opérateurs. La sixième partie est sur les coefficients ajustements que j’ai calculés pour
ajuster les cours de Zain et Orascom. La septième partie donne les résultats de l’analyse. Je donne
une liste détaillé avec toutes les annonces étudiés, et les résultats (Beta, signe de la moyenne de la

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rentabilité anormale avec trois méthodes, différence entre la rentabilité anormale et la moyenne
des autres annonces, le p-value pour la rentable anormale. Dans la huitième partie, je donne les
limites de la recherche et les méthodes utilisées, et je donne une approche qui peut être utilisé
pour étudier rentabilités non stationnaires, et je donne des pistes de recherche. La conclusion est
la neuvième partie. C’est suivi par la bibliographie, et une liste des tableaux et figures.
1.3Les principaux références
Auteurs: Fama, Jacquillat et Solnik, Hamon, Albouy, Vernimmen.
Sources des articles: Social Science Research Network (SSRN), Google Scholar.
Les annonces: les sites web de Zain et Orascom Telecom Holding,
Les données de cours et indice: La bourse de Koweit, EFG Hermes (Egypte), et Orascom
Telecom Holding.

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1.4 La Problématique
Avec ce mémoire, la méthodologie de l’étude d’évènement est utilisée pour rechercher des
réponses aux questions suivantes :
Quoi ?
Est-ce que les opérations d’acquisitions et de ventes des opérateurs de Zain et Orascom
créent la valeur ou pas ?
Est-ce que les opérations financières de l’entreprise peuvent affecter la création de
valeur ?
Est-ce que le marché Egyptien et Koweitien sont des marchés efficients ?
Quelles sont les caractéristiques du risque de Zain et Orascom
Pourquoi ?
L’objectif de l’entreprise est la création de valeur pour assurer que les actionnaires
continuent leur investissement dans l’entreprise
Si un marché est inefficient, il est possible d’utiliser les cours historiques pour faire des
gains supplémentaires.
Le coefficient du risque spécifique, Beta, est important dans la décision d’investir dans un
titre, ou l’inclure dans un portefeuille international. Un actif peu risqué peut être utilisé
dans une stratégie de diversification.
Pourquoi ces Zain et Orascom pour l’étude de cas ?
Les opérations d’acquisitions de Zain et Orascom sont d’une valeur de $29 milliards.
Zain a acquis des opérations en Afrique, tandis qu’Orasocm a vendu ses opérations en
Afrique
Zain a une stratégie d’expansion global et continue à acquérir des nouvelles licences et
des opérateurs aux sommes élevés, tandis qu’Orascom a vendu plusieurs opérations pour
réduire sa dette
Zain a acquis plusieurs opération d’Orascom : Fastlink en Jordanie, Iraqna en Iraq
Zain fait des acquisitions majoritaires tandis qu’Orascom fait des acquisitions minoritaires

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Pour Qui ?
Les opérateurs de télécom Arabes en voie de développement international
Les investisseurs, pour déterminer quelles opérations créent plus de valeur, et si les
marchés sont efficient ou pas.
Les investisseurs qui cherchent la valeur du risque, pour déterminer d’investir ou pas dans
un titre
Les analystes qui travaillent sur le secteur de télécom, et sur les cours boursiers pour
étudier la performance d’une entreprise.
Originalité de l’idée
Il n’y a pas d’études qui comparent l’efficience du marché Koweitien, avec l’efficience du
marché Egyptien, avec concentration sur le marché de télécom
Il n’y a pas d’études d’événements qui ont été conduit sur les opérateurs de télécom
arabes qui ont des stratégies d’expansion internationales
Etudier l’effet de changer la fenêtre de l’événement sur le risque de la société.

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2 Revue de Littérature
La revue de littérature inclue : La création de valeur ; la mesure de la performance des opérations
de croissance externe ; l’hypothèse d’efficience des marché financiers. La littérature sur les
études d’événements est dans la partie de méthodologie. Cela inclue le calcul de la rentabilité et
la rentabilité anormale ; le modèle d’équilibre des marchés fonciers ; le calcul du risque
systématique d’un titre. Les études de cas incluent le calcul des cœfficients d’ajustements pour
les opérations financiers de l’entreprise.
2.1 Création de valeur
2.1.1 Le circuit financier de l’entreprise et création de valeur
Pour expliquer le circuit financier de l’entreprise, Albouy (2003)3
donne l’exemple d’un dirigeant
d’une célèbre entreprise hollywoodienne. « Mon boulot c’est de collecter des fonds auprès
d’investisseurs et de banquiers pour faire un film. Ensuite, c’est de produire un bon film, et enfin
de faire en sorte que la bobine de film se transforme à nouveau cash. L’opération car un succès si
le cash récolté est supérieur au montant que les investisseurs ont mis au départ ». Pour ce
producteur, le succès est mesuré par le rapport entre le montant des capitaux investis et les
recettes nettes de charges procurées par le film sur toute sa durée de vie.
Figure 1 : Circuit financier de l’entreprise
Source : Albouy (2003) 4
1. Les actionnaires et les créanciers apportent leurs capitaux
3
ALBOUY, Michel (2003), Décisions Financières et Création de Valeur, Paris, Economica, p.21, 24
Projet
d’investissement
A
Centre de
décisions
financières
Projet
d’investissement
B
Actionnaires
Fonds propres
Créanciers
Dettes financières
Flux de financementFlux d’investissement

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2. Les dirigeants (centre de décision financière) choisissent les projets d’investissement
3. Les capitaux sont investis dans les projets A et B
4. Les projets A et B génèrent des flux de trésorerie d’exploitation
5. Les flux de trésorerie permettent de rémunérer et de rembourser les créanciers financiers et de
rémunérer les actionnaires avec les dividendes. Une partie du cash-flow est réinvesti dans de
nouveaux projets (autofinancement).
2.1.2 Analyse historique et création de valeur
L’analyse des performances historiques d’une entreprise doit se concentrer sur les leviers clés de
création de valeur, qui sont la rentabilité des capitaux investis, et la croissance (Copeland et al
2002)5
. Le taux de rentabilité des capitaux investi (ROIC) est le principal levier de création de
valeur. Une société ne crée de la valeur pour ses actionnaires, que si le taux de rentabilité des
capitaux investi est supérieur au coût de ses capitaux. Le ROIC est la part du résultat qu’elle
investit pour croître, génère le cash-flow disponible qui à son tour crée la valeur.
La croissance de la société (de son chiffre d’affaires et de ses bénéfices) et le ROIC sont des
facteurs déterminants du cash-flow. L’utiliser du ROIC et la croissance permet de mieux
comprendre comment la création de valeur peut avoir un impact différent sur la valeur de
l’entreprise.
2.1.3 Création de valeur pour l’acquéreur ou le cible ?
Selon Vulpiani (2004)6
, la plupart des évaluations d’acquisitions sont basées sur le concept de
création de valeur. Selon ce concept, le prix est juste pour une des deux parties: Si l’opération
crée la valeur, et si la valeur de cette partie augmente après l’acquisition. Par exemple, si
entreprise A va acquérir l’entreprise B,
1. VB est la valeur de B avant l’acquisition, sans synergie « stand alone value »
2. P est le prix payé par A pour B
5
COPELAND Tom, KOLLER Tim, MURRIN Jack (2002), La stratégie de la valeur : Evaluation de l’entreprise en
pratique, Paris, John Wiles & Sons Inc, Edition d’organisation, p.179
6
VULPIANI Marco (2004) “Analysis of Value Creation in M&A Operations”, http://ssrn.com/abstract=560861

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3. Si l’opération n’a pas d’impact sur la valeur de A, il y aura création de valeur pour
l’acquéreur si l’acquéreur paiera moins de la valeur qu’il a achetée (P < VB).
Le cas de fusions en cash peut créer la valeur pour la société ciblée. Chevalier et Redor (2007)7
citent le modèle d’Hansen. Hansen (1987) suppose qu’un offreur à un accès monopolistique à
l’information concernant la valeur réelle de la fusion. La stratégie optimale de l’offreur est de
faire un offre unique lors des opérations en cash. Lorsque la cible a de l’information privée sur
l’état de ces actifs, un problème peut survenir : La cible acceptera de vendre ses titres uniquement
si leur valeur est inférieur à l’offre faite. Ou, en terme de notation utilisé par Vulpiani (P >Vb).
Cela crée la valeur pour la société ciblée.
La littérature sur les acquisitions des sociétés listés en Europe par Faccio et al (2004)8
donne
évidence que les acquisitions des sociétés listée sont associées avec des rentabilités anormales
négatives, tandis que les acquisitions des sociétés non listés sont associées avec des rentabilités
anormales positive. FACCIO (2004) réfère aux résultats similaires sur le marché Américain
(Chang (1998), Fuller, Netter et Stegemoller (2002) (FNS), Hansen et Lott (1996) et Moeller,
Schlingemann et Stulz (2003) (MSS). Les auteurs ont utilisés les Rentabilités Anormales
Cumulés.
2.2 Mesure de performance des opérations de croissance externe
Selon Meier et Schier (2006)9
, Les objectifs et motivations stratégiques d’un développement par
fusions acquisitions
Les motifs stratégiques offensifs
Les motifs stratégiques défensifs
La recherche de synergies opérationnelles
Le tableau suivant donne une synthèse des deux écoles de pensées utilisées pour la mesure de la
performance des opérations de croissance externe, identifiés par Meier et al (2006)10
. La première
7
CHEVALIER Alain, REDOR Etienne (2007), « Les théories expliquant le choix de la méthode de paiement dans le
cadre d’une opération de fusion – acquisition » Banque & Marchés, No 88 Mai-Juin 2007, p. 46-54
8
FACCIO Mara, McCONNELL John J., STOLIN David (2004), “Returns to Acquirers of Listed and Unlisted
Targets”, Krannert School of Management, Purdue University, West Lafayette
9
MEIER Olivier, SCHIER Guillaume (2006), Fusions acquisitions : Stratégie, finance, management, 2eme édition,
Paris, DUNOD, p. 21

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école de pensée se repose sur l’analyse comptable avant et après l’opération. Le plus souvent, les
opérations de croissance externe ne sont pas performantes avec cette méthode. La deuxième
approche est basée sur l’étude du cours boursier, se repose sur l’hypothèse d’efficience des
marchés (expliquée dans les pages qui suivent, et utilisé dans ce mémoire.). Les résultats des
études menés varient selon la méthode utilisée.
2.2.1Approche économique et comptable
Selon Merier et al (2006), l’approche économique et comptable utilise les états comptables et
financiers de l’entreprise pour comparer la performance de l’entreprise avant et après l’opération
de croissance externe. Plusieurs études sont arrivées à une décision non favorable pour
l’opération de croissance externe, en analysant l'évolution de la performance avant et après une
opération de croissance externe. Les études qui ont donné un jugement est plus favorable aux
opérations de croissance, contenaient des comparaisons de l'évolution de la performance des
entreprises ayant mené une croissance externe à l'évolution moyenne des opérations.
Tableau 1: Méthodes de Mesure de la Performance des Opérations de Croissance Externe
Mesure de la Performance des Opérations de Croissance externe : Acquisition / Fusion
2 Ecoles de Pensée
Ecole Représentée par
Economie industrielle
Chercheurs en
Management, Finance d’entreprise, et Economie
financière
Mesure la performance au travers
Données comptables et financières Cours boursier
Approche
Comparaison de l'évolution des indicateurs de
performance opérationnelle avant et après une
opération de croissance externe
La mesure de l'impact de l’opération de croissance
externe sur l’évolution du cours boursier des
actions de la cible et de l’acquéreur.
Comparé à Repose sur
Entreprises équivalentes n’ayant pas opté pour
la croissance externe durant la période
analysée.
L'hypothèse d'Efficience des marchés:
- Le marché anticipe immédiatement les effets de
l’opération de croissance externe des l’annonce de
l’opération
- Le marché incorpore dans le prix des actions les
effets attendus en termes de création de valeur
pour l’actionnaire.
Test joint de l’hypothèse d’efficience des marchés
et de la performance des opérations de fusions
acquisitions.
Résultats
Le plus souvent, les opérations de croissance
externe ne sont pas performantes.
Les études tendent à conclure à certaine efficacité
des opérations.
10
Meier et Schier (2006), p. 48-50
Source : Meier, Schier (2006)

Page 19 de 157
Tableau 2: Etude avec Résultats Favorable aux Opérations de Croissance Externe
Méthode Données Benchmark Résultats Auteurs cites
Comparaison de
l'évolution de la
performance des
entreprises ayant mené
une croissance externe
à l'évolution moyenne
Etude concerne
les 50 plus
grandes fusions
réalises aux
Etats Unis
durant les
années 1980.
Echantillon de
firmes
appartenant à
des secteurs
d'activités
similaires.
Amélioration
des résultats de
la firme
après l’opération
de croissance
externe
Healy, Palepu et
Ruback (1992)
Source: Meier, Schier (2006)11
Le tableau suivant donne des résultats des études de mesure de la performance des opérations de
croissance externe à travers l’approche économique et comptable.
Tableau 3: Résultats des Etudes utilisant l’Approche Economique et Comptable
Etudes avec Résultats non favorables aux opérations de croissance externe Référence
Méthode Résultats
Meier, Schier
(2006)
Analyse de l'évolution de la
performance avant et après
une opération de croissance
externe
Près de 50% des opérations de croissance
externe sont considérés comme des échecs.
Meier, Schier
(2006)
Auteurs cités
En moyenne, l’étude montre une baisse de la
performance économique après la réalisation
d’opérations de croissance externe
Ravenscraft et
Scherer (1987),12
Keuhn (1975)
L’étude montre au mieux une faible
amélioration de performance
Trautwein
(1990)13
Suite aux opérations de croissance externe, les
entreprises ont tendance à perdre des parts de
marchés. La perte est moins nette lorsqu'il s'agit
d'opérations horizontales.
Mueller (1985);
Baldwin et
Gorecki (1990)
La croissance interne s'avère plus rentable sur le
long terme que la croissance externe
Diskerson et al
(1997)
2.2.1.1 Critique des études de type économique et comptable
Selon Meier et Schier (2006), il y a deux critiques essentiels pour cette méthode :
1. Le premier critique de cette méthode est le non prise en compte du risque de ce type de
mesure. Les opérations de croissance externe modifient le profil de risque de l'acquéreur. Les
approches fondées sur la notion de création de valeur donnent une modélisation du niveau de
risque.
11
Meier et Schier (2006), p. 49, 48
12
RAVENSCRAFT D.J, SCHERER F.M (1989) « The Profitability of Mergers », Journal of Industrial Economics,
36 (2), p. 147-156
13
TRAUTWEIN F « Merger motives et merger prescriptions », Strategic Management Journal, 11 (4), p283-295

Page 20 de 157
La comptabilité appréhende essentiellement l'entreprise en se fondant sur son passé et en centrant
sa démarche sur les coûts. Hirigoyen et Caby15
La finance est essentiellement une projection de
l'entreprise dans l'avenir. Elle intègre non seulement le risque, mais aussi et surtout la valeur qui
résulte de la perception du risque et de la rentabilité de demain. La valeur est définie comme la
valeur actuelle des flux futurs espérés actualisés au taux de rentabilité exigé.
2. Meier et Schier (2006) 16
référencent Stanton (1987)17
pour le deuxième critique: Les données
comptables sont assujetties aux modifications liés aux changements de la politique comptable liée
directement ou non à l'opération de croissance externe. Ces changements apparaissent dans les
méthodes suivantes: la comptabilisation du goodwill, la réévaluation de certains actifs suite à des
opérations de fusions, le traitement des transactions intra-groupe, la politique d'amortissement de
l'ensemble après la fusion.
2.2.1.2 Les arguments en faveur de la méthode
Selon Meier et Schier (2006), citant Peasnell's (1996)18
, les études montrent des liens forts entre
les données comptables et la performance financière des entreprises. Ainsi, les études soulignent
la possibilité d'utiliser des indicateurs, comme le flux de trésorerie qui évite les biais spécifiques
liés à la comptabilisation du goodwill ou aux changements de politique d'amortissement.
2.2.2 Approche basée sur le cours boursier
La deuxième approche utilise le cours boursier de l’acquéreur et la cible pour mesurer la
performance d’une opération de croissance externe. La méthode se repose sur l’hypothèse
d’efficience du marché. Le marché anticipe immédiatement les effets de l’opération de croissance
externe de l’annonce de l’opération, et incorpore dans le prix des actions les effets attendus en
termes de création de valeur pour l’actionnaire. Le type d’études utilise un test joint de
l’hypothèse d’efficience des marchés et de la performance des opérations de fusions acquisitions
15
HIRIGOYEN Gérard, CABY Jérôme, « Histoire de la valeur en finance d’entreprise ».
Disponible sur Google Scolar. http://cref.u-bordeaux4.fr/doc/cahiers/Hirigoyen%20et%20Caby%201998.pdf
16
Meier et Schier (2006), p. 49
18
PEASNELL’S K.V., “Using accounting data to measure the economic performance of firms”, Journal of
Accounting and Public Policy, vol. 15, p.291-303

Page 21 de 157
(Meir et Schier, 2006).19
Les études menées avec cette méthode tendent à conclure une certaine
efficacité des opérations de croissance externe. La partie suivante explique la théorie d’efficience
des marchés financiers, les types d’efficiences.
2.3 Efficience des Marchés Financiers
L’efficience des marchés financiers porte généralement sur l’efficience informationnelle, c'est-à-
dire que les cours boursiers reflètent instantanément toute l’information disponible (Jacquillat,
Solnik, 2002)20
. Un marché est efficient si l’ensemble des informations pertinentes à l’évaluation
des actifs financiers négociés sur ce marché, se trouve instantanément complètement reflété dans
les cours. Il est impossible d’utiliser les cours historiques pour prévoir les variations futures : Les
événements connus ou anticipés sont déjà intégrés dans le cours actuel. Pour cette raison, un
événement imprévisible par le marché, pourra instantanément changer le cours. Par exemple,
juste après une annonce imprévisible de bonne nouvelle, le prix de l’action doit augmenter
immédiatement.
Par définition, nouvelle information doit être au hazard, et non anticipé. Puisque l’information
aléatoire doit être intégré dans le cours, la variation du cours doit être aléatoire Alors les cours
dans un marché efficient suivent une « marche aléatoire » ou « random walk » (Radcliffe, 1997).
21
Les variations des prix ne sont pas corrélées aux variations historiques des prix. Mais si les
variations suivent une marche aléatoire, les règles d’échange en utilisant les méthodes techniques
ne servent à rien. Les analystes techniques utilisent les chartes graphiques pour rechercher des
modèles pour prévoir les cours prix futures.
19
Meier et Schier (2006), p. 48
20
JACQUILLAT Bertrand, SOLNIK Bruno (2002), Marchés financiers: Gestion de Portefeuille et des Risques,
4eme édition, Paris, DUNOD, p. 49
21
RADCLIFFE Robert (1997), Investment Concepts, Analysis, Strategy, Etats Unis, Addison Wesley Educational
Publishers, 5eme edition, p.344

Page 22 de 157
2.3.1 Les trois formes d’efficience informationnelle
La théorie des marchés efficients spécifie trois types d’efficience informationnelle. Dans la forme
faible d’efficience, le prix d’un titre intègre les nouveaux historiques. Dans la forme semi fort
d’efficience, le prix d’un titre intègre les nouvelles disponibles au. Dans la forme forte
d’efficience, l’information confidentielle est comprise dans le prix d’un titre.
Selon l’hypothèse du marché efficient, ou Efficient Market Hypothesis (EMH), la forme forte
d’efficience intègre la forme semi forte et la forme faible d’efficience. La direction inverse n’est
pas valide : un marché qui efficient au sens faible, n’est pas nécessairement efficient au sens semi
fort (inefficient semi fort).
Forme forte EMH => Forme Semi-Fort EMH => Forme Faible EMH
Figure 2: Trois Formes d’Efficience du Marché Financier
Source: Bodie et al (2001)22
2.3.2 Ajustement des prix suite aux annonces
Dans un marché efficient, les prix s’ajustent instantanément avec l’annonce de toute nouvelle
information. Si les prix s’ajustent avec retard, des profits spéculatifs seront disponibles. Dans la
figure ci-dessous, période 1 représente la date d’une annonce favorable d’une entreprise
(Radcliffe, 1997). La ligne solide représente le chemin dans un marché efficient. Si les
participants ne reconnaissent pas immédiatement l’importance de l’annonce de la société, le prix
22
BODIE Zvi, KANE Alex, MARCUS Alan (2001) « Essentials of Investments » Etats Unis, McGraw-Hill
International Edition, 4eme édition, pp. 295
Groupe:
Forme
Faible
Groupe:
Forme
Semi-fort
Groupe:
Forme Fort
Historique des
prix et d’échange
Information
disponible au public
Information
Interne de la société

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sera ajusté en retard (Cas 1). Le montant du profit spéculatif sera égal à Prix 2 – Prix 1. Les
spéculateurs peuvent aussi faire des profits si le prix réagit excessivement dans (Cas 2).
Figure 3: Ajustement Immédiate ou Retardé du Marché
Source: Radcliffe (1997)23
Le temps d’ajustement peut être expliqué par le fait que les investisseurs ne sont pas tous
informés en même temps, tandis que leur prise de décision est rarement instante (Gillet, 2006).
La validation de la forme semi forte de la théorie de l’efficience n’est pas totale. Il existe en effet
certains cas pour lesquels les marchés ne semblent pas efficients.
Selon Malkiel (2003)24
, les marchés financiers efficients, sont les marchés qui ne permettent
pas les investisseurs d’obtenir des rentabilités plus élevées de la moyenne, sans accepter des
risques plus élevés de la moyenne.
La partie suivante est sur la méthodologie de l’étude d’événement utilisé dans ce mémoire. Les
études d’événements sont fondées sur la forme semi fort de l’efficience des marchés financiers.
23
Radcliffe (1997), p. 355
24
MALKIEL Burton G. (2003) “The Efficient Market Hypothesis and Its Critics”, Princeton University, CEPS
Working Paper No. 91 http://www.princeton.edu/~ceps/workingpapers/91malkiel.pdf
Hypothèse du Marché Efficient
Cas 1 : Ajustement retardé du prix
dans un marché inefficient
1 Temps
Prix
Prix 1
Prix 2
Cas 2 : Prix réagit
excessivement dans
un marché
inefficient

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3 La Méthodologie : Etudes d’Evénements
L’étude d’événement mesure l’impact d’une annonce sur le cours. Selon l’hypothèse d’efficience
des marchés financiers, toute information est compris dans le cours. Alors, la nouvelle
information sera incorporée dans le cours. Les études d’événements sont utilisées pour tester la
forme semi forte d’efficience des marchés. Selon Gillet (2006)25
, tout test consistant à mesurer la
réaction des marchés financiers à une information non anticipée revient à tester indirectement la
forme semi forte. Les principales familles d’événements étudiés par les chercheurs sont :
Division d’actions
Annonce de résultats
Décisions de distribution de dividendes
Offres publiques d’achat ou d’échange
Négociation de blocs d’actions
La mise en examen des dirigeants d’entreprises, ou les comportements des marchés
lorsqu’ils découvrent l’existence d’une risque environnemental dans l’exploitation.
Wong (2002), a étudié les nouvelles corporelles et les nouvelles non corporelles. Les nouvelles
corporelles incluent les investissements majeurs, les joint-ventures, les fusions et acquisitions, les
changements managériales, les licenciements, les ventes. Les nouvelles non corporelles incluent
gagner ou perdre des contrats, les légaux, et les avertissements financiers.
Le tableau suivant donne deux types d’études d’événements. Ce mémoire utilise l’approche à
court terme. La rentabilité anormale est calculée comme la différence entre la rentabilité observée
et la rentabilité théorique.
25
GILLET, Philippe (2006) Efficience des marchés financiers, 2eme édition, Paris, Economica, p. 106

Page 25 de 157
Tableau 4: La Méthodologie de l’Etude d’Evénement
Efficience semi fort du marché
Méthodologie
Etude d'Evénement
Deux approches
Impact à court terme Impact à long terme
Calcul du Compare
Taux de rentabilité anormal Taux de rentabilité composé observé
Défini: Avec
Difference entre Taux de rentabilité composé moyen
Taux de rentabilité observé au moment
de l'annonce de l'opération de croissance
externe
Calcule sur un échantillon témoin
caractérisé par
Et
Taux de rentabilité théorique, estime
toute chose égale par ailleurs
les entreprises de secteurs identiques, de
tailles comparables, et de book-to-market
ratio similaires (Fama et French, 1992)26
(le taux de rentabilité qui aurait été
attendu si l'opération n'avait pas été
annonce.
3.1.1 Division d’actions : Article fondateur des études d’événements
L’un des articles fondateurs des études d’événements, celui de Fama, Fisher, Jensen et Roll
(1969)28
traitait justement la division d’actions. Ainsi, les études concernant les divisions
d’actions sont nombreuses. Les divisions d’actions (stock splits) sont réalisées par les dirigeants
d’une entreprise lorsque les actions de celle-ci sont cotées à des prix tels qu’ils gèrent les
transactions (Gillet, 2006). Un titre ayant atteint la cotation de 2000 peut être divisé en dix
actions. La valeur est mathématiquement égale à 200. Cette opération est transparente pour les
actionnaires. Elle ne modifie ni la valeur de leur portefeuille ni la répartition de capital.
26
FAMA E.F., French K. (1992) « The cross-section of expected stock returns », Journal of Finance, 47, p.427-466
27
MEIER Olivier, SCHIER Guillaume (2006), Fusions acquisitions : Stratégie, finance, management, 2eme édition,
Paris, DUNOD, p. 49
28
FAMA, Eugene F., JENSEN, Michael C., FISHER, Lawrence et ROLL, Richard W., (1969) "The Adjustment of
Stock Prices to New Information" International Economic Review, Vol. 10, February
http://ssrn.com/abstract=321524 or DOI: 10.2139/ssrn.321524

Page 26 de 157
Fama, Fisher, Jensen et Roll (1969), ont étudié 940 distributions d’actions gratuites concernant
622 entreprises cotées au NYSE. Les rentabilités durant les mois précédant le split sont
légèrement positives. La division d’action est également accompagnée par une rentabilité
anormale positive, ce qui pourrait suggérer un comportement anormal des actionnaires. Les
entreprises qui à l’issue de leur division d’action ont augmenté le niveau des dividendes
distribués, ont connu une rentabilité anormale positive. Pour les titres des entreprises dont le
dividende n’a pas augmenté : la rentabilité n’a pas été significativement modifiée. Seuls les titres
dont les dividendes ont augmenté ont une rentabilité positive significative. Sur ce point, les
marchés apparaissent donc efficients.
Fama, Fisher, Jensen et Roll (1969) ne s’étaient intéressés qu’à l’impact des divisions d’actions,
et ont utilisé le modèle du marché. Le but de la première étude était de présenter une application
directe de la nouvelle base de données du Center for Research in Security Prices (CRSP) qui
contenait les rentabilités mensuelles du New-York Stock Exchange. Beaucoup d’articles ont
utilisés cette base de données, ce qui a permit d’analyser le marché Américain. D’autres articles
ont traité les rentabilités quotidiennes et annuelles.
3.1.2 Distribution de dividendes
Le dividende est la partie de bénéfice distribué aux actionnaires. Il s’agit de la rémunération de
capital qu’ils ont placé dans l’entreprise. S’ils ne sont pas satisfaits, ils peuvent placer leur capital
ailleurs. En 1961, Modigliani et Miller ont démontré que sur un marché financier parfait, et en
cas d’absence d’impôts, la richesse des actionnaires est indépendante de la politique de
dividende. La politique de dividende n’a aucun impact sur la valeur de la firme. (Albouy, 2003)29
Quand l’entreprise distribue des dividendes, le cours diminue du montant de dividende.
Exemple : Cours = 35 avant distribution de dividende, Dividende = 5, le cours après distribution
de dividende = 30. La richesse des actionnaires reste inchangée puisqu’ils détiennent désormais 5
Euro en liquidité et une action qui vaut 30, soit un total de 35, correspondant à la valeur de
l’action de la société avant versement du dividende.
29
ALBOUY, M. (2003), p. 205, 216, 219

Page 27 de 157
Vernimmen et al (2006) dans le cadre des marchés à l’équilibre, dit qu’il ne peut pas y avoir de
bonnes ou de mauvaises politiques de distribution. Si l’entreprise distribue beaucoup, la valeur de
l’action sera plus faible mais l’actionnaire aura plus de liquidité. Si l’entreprise distribue moins,
sa valeur sera plus forte (sous réserve qu’elle autofinance des projets suffisamment rentables) et
l’actionnaire aura moins de liquidité, ce qu’il pourra compenser en vendant une partie de ses
actions.
Selon Grinblatt, Masulis, Titman (1984),30
les cours des actions, en moyenne, réagissent
positivement à la distribution de dividende en action et aux annonces de division d’actions. Ils y a
des rentabilités positives significatives au tour de la date et autour des dates ex-dates de stock
dividendes et de split. Les rentabilités des dates d’annonce et ex-date de stock dividendes sont
plus élevés que les rentabilités de division de stock.
Figure 4: Réaction du Cours à l’Annonce et la Distribution de Dividendes
Cours
Annonce Détachement du
du dividende Dividende (coupon)
Source : Gillet (2006)31
3.1.3 Rachat d’actions
Dann (1980)32
a analysé les rachats des actions ordinaires (common stock). Les rachats des
actions ordinaires conduisent aux augmentations dans la valeur de la firme dans un jour de
l’annonce de rachat d’actions. Ces augmentations sont principalement dues à un signal
30
GRINBLATT M, MASULIS RW, TITMAN S (1984 ), “The Valuation Effects of Stock Splits and Stock
Dividends”, Journal of Financial Economics (JFE) http://ssrn.com/abstract=995759
31
Gillet (2006), p. 82
32
DANN Larry Y (1981) “Common Stock Repurchases: An Analysis of Returns to Bondholders and Stockholders”
Journal of Financial Economics, 9 North-Holland Publishing Company, pp.113-138.

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d’information de la firme qui rachète les actions. Pendant que les actionnaires qui ont les actions
ordinaires sont les bénéficiaires de l’augmentation de valeur, les autres titres ne déminent pas en
valeur suite au rachat.
3.1.4 Probabilité d’acquisition
Song, Walking (1999)33
ont développés l’hypothèse de la probabilité d’acquisition. Les
concurrents d’une acquisition initiale qui ciblent des rentabilités anormales avec l’augmentation
de la probabilité qu’ils seront des cibles eux-mêmes. En moyenne, les concurrents ont des
rentabilités anormales positives, n’importe la forme et le résultat de l’acquisition. Ces rentabilités
augmentent significativement avec la magnitude de la surprise de l’acquisition initiale. Les
concurrents qui deviennent cibles obtiennent des rentabilités anormales significativement plus
élevées dans la période de l’annonce.
3.1.5 Intégration des modifications de risque
Selon Gillet (2006), dans l’étude de division d’actions par Fama, Fisher Jensen, et Roll n’ont pas
tenu compte des changements éventuels dans le risque des titres des entreprises appartenant à leur
échantillon.
Grar (1994) a utilisé la méthodologie lui permettant de tenir compte des modifications de
rentabilité et des modifications du risque d’un actif financier lors d’une étude d’événement.
L’étude de Grar (1994) permet de corroborer en amplifiant les résultats précédents. Dans le
modèle à sensibilité variable, la réaction à la date de division est deux fois plus importante que la
réaction mesurée à l’aide d’un modèle fondé sur le modèle de marché et ignorant la variation du
risque de ces titres. La réaction positive est centrée sur la date d’annonce ce qui laisse penser que
la vitesse de réaction du marché est suffisante pour pouvoir considérer celui-ci comme efficient.
33
SONG Moon H., WALKING Ralph A. (1999) “Abnormal Returns To Rivals of Acquisition Targets: A Test of the
Acquisition Probability Hypothesis" http://www.cob.ohio-state.edu/fin/journal/dice/papers/1998/98-9.pdf

Page 29 de 157
3.1.6 Développement des études d’événements
Figure 5: Développement des études d’événements
Reférences cités par Bacmann34
(2001)
Auteurs cités Sujet Notes
Campbell, Lo et
McKinlay (1997)35
Les racines de l’analyse d’événement
remontent aux années 30. Dolley publie en 1933
dans Harvard Business Review une étude sur
l’impact de division d’actions sur leur prix.
Echantillon comportant 95 divisions
d’actions réalisées entre 1921 et
1931. Conclusions : le prix augmente
dans 57 cas et diminue dans 26
Fama, Fischer, Jensen et
Roll (1969) 36
Fondements de l’analyse d’événement en
incorporant les derniers développements en
matière d’évaluation d’actifs, en particulier le
modèle de marché.
Impact des divisions d’actions:
Rentabilité anormale positive. La
rentabilité anormale pas significative
si le dividende n’augmente pas.
Utilisé base de donnée du CSRP.
Ball et Brown (1968) Le contenu informationnel des bénéfices.
Patell (1976) Mesure de la variance de l’erreur de prédiction
Brown, Warner (1980)37
Méthode de simulations qui permet de comparer
les différentes normes choisies pour analyser
l’événement.
Rentabilités mensuelles
Brown, Warner (1985)38
Données quotidiennes
Schipper et Thompson
(1983, 1984)39
, Binder
(1985)40
, Malatesta
(1986)41
Modélisations multi variées dans les
méthodologies des études d’événements.
Les modélisations multi variées sont
«abandonnées» au début des années
90 car les améliorations potentielles
sont détruites par les problèmes
d’estimation.
Corrado (1989)42
Statistiques non paramétriques
Giaccotto et Sfiridis
43
(1996).
Statistiques non paramétriques permettent
d’éliminer les hypothèses problématiques de la
distribution des rentabilités boursières
Source : Bacmann (2001)
34
BACMANN Jean-François (2001) “Analyse d’événement et dépendances temporelles des rentabilités boursières”,
http://www2.unine.ch/webdav/site/iaf/shared/documents/BacmannJeanFrancois.pdf
35
Campbell, J. Y., A. W. Lo et A. C. MacKinlay, 1997. The Econometrics of Financial Markets. Princeton, New
Jersey : Princeton University Press.
36
Fama, E., L. Fisher, M. Jensen et R. Roll, 1969.“ The adjustment of stock prices to new information”. International
Economic Review 10, 1-21
37
Brown et Warner (1980). “Measuring security price performance”. Journal of Financial Economics 8, 205-258.
38
Brown et Warner (1985). “Using daily stock returns: the case of event studies”. Journal of Financial Economics
14, 3-31.
39
Schipper, K. et R. Thompson, 1983. The impact of merger-related regulations on the shareholders of acquiring
firms. Journal of Accounting Research 21, 184-221.
Schipper, K. et R. Thompson, 1985. « The impact of merger-related regulations using exact distributions of test
statistics. Journal of Accounting Research 23, 408-415.
40
Binder, J.,1985a. On the use of the multivariate regression model in event studies. Journal of Accounting Research
23, 370-383.
41
Malatesta, P., 1986. Measuring abnormal performance: the event parameter approach using generalized least
square. Journal of Financial and Quantitative Analysis 21, 27-38.
42
Corrado, C., 1989. A nonparametric test for abnormal security-price performance in event studies. Journal of
Financial Economics 23, 385-395.
43
Giaccotto, C. et J.M. Sfiridis, 1996. Hypothesis testing in event studies: the case of variance
changes. Journal of Economics and Business 48, 349-370.

Page 30 de 157
3.1.7 Les anomalies saisonnières
La littérature sur les études d’événements a identifié plusieurs anomales saisonniers dans les
cours. Radcliffe (1997) a mentionné les anomalies suivantes
Effet Janvier : La rentabilité d’un titre en Janvier est plus élevée que les autres mois.
Keim, dans une étude des petites firmes sur la période entre 1963 et 1979, a montré que
50% de la rentabilité en excès est pendant les 5 premiers jours de Janvier.
L’effet mensuel : Ariel a montré que pendant la période 1963 – 1981, la rentabilité le
premier jour du mois est plus élevé que les autres jours du mois, basé sur un indice equi-
pondéré. La rentabilité est beaucoup plus élevée que pendant la deuxième moitié du mois.
Même sans la rentabilité de Janvier, la rentabilité moyenne est statistiquement
significative chaque demi-mois. La raison n’est pas identifiée (Radcliffe, 1997).
Effet hebdomadaire : En moyenne, la rentabilité des actions est moins élevée le Lundi.
comparé aux autres jours de la semaine. (Radcliffe, 1997).
Effet quotidien : Le cours augmente les 15 dernières minutes d’échange, tous les jours de
la semaine (Radcliffe, 1997). Une étude par Harris, dans laquelle les transactions de
NYSE ont été utilisées entre Décembre 1981 et Janvier 1983. Les cours des actions ont
augmenté les 15 dernières minutes dans 90% des cas.

Page 31 de 157
3.1.8 Efficience des Marchés Koweitien et Egyptien
L’étude par Simpson (2004)44
, a donné évidence que les marchés des pays du Gulf Coopération
Council « GCC » ne sont pas efficients, même avec la forme faible d’efficience. Cela n’est pas
vérifié dans l’étude sur Zain. En utilisant la méthode proposée par Bellalah (2004), le marché
Koweitien est parfois efficient.
L’étude de Simpson (2004) a ignoré la forme forte et la forme semi-forte d’efficience. L’étude a
utilisé les données quotidiens de GIC indices. L’analyse a utilisé le modèle du marché pour
montrer l’interdépendance des marchés GCC. L’étude a montré que les séries ne sont pas
stationnaires, qui indique l’existence des problèmes avec la corrélation et la dépendance des
données sur le temps. L’effet de 9/11 a été étudié. L’étude a donné évidence que les
marchés constituantes du GCC ne sont pas efficient au sens faible.
L’étude donne autres références sur l’efficience des marchés dans la région, telle que l’étude de
Rao et Shankariah (2003)45
. Leur recherche a montré que ces marchés ne sont pas développés et
ne sont pas efficient en forme informationnel. Leur idée est que les marchés GCC doivent bâtir
sur l’expérience des marchés financiers développés.
Simons et Laryea (2005)46
on utilisés plusieurs méthodes pour tester la forme faible d’efficience
des quatre marchés Africain : Ghana, Ile Maurice, L’Egypte et Afrique du Sud. Les résultats des
tests paramétriques et non paramétriques ont montré que le marché Sud-Africain est efficient au
sens faible. Les marchés de Ghana, Ille Maurice et Egypte ne sont pas efficients au sens faible.
Les auteurs ont utilisé modèle « ARIMA ».
Sourial (2001)47
a mentionné qu’il y a très peu d’études sur le marché Egyptien des actions. Ces
études testent la forme faible d’efficience et font des estimations de la volatilité des rentabilités
44
SIMPSON John (2004), "Stock Market Efficiency and Development in the GCC" University of Wollongong
Working Paper No. 17/2004. http://ssrn.com/abstract=578086
45
RAO N D., SHANKARAIAH K. (2003) “Stock Market Efficiency and Strategies for Developing GCC Financial
Markets: A Case Study of Bahrain Stock Market” http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm? Abstract_id=410200.
46
SIMONS Daniel N, LARYEA Samuel (2005) “Testing the Efficiency of Selected African Stock Markets”
http://ssrn.com/abstract=874808
47
SOURIAL Maged Shawky (2001), “Monetary Conditions and Stock Market Returns: The Case of Egypt” Ministry
of Economy & Foreign Trade, Egypte, http://www.iceg.org/NE/Projects/financial/paper.pdf

Page 32 de 157
du marché. Il a référencé Sourial (1997)48
. En utilisant modèle du GARCH, l’étude a montré qu’il
y a regroupement de la volatilité pour les rentabilités quotidiens est hebdomadaires. Il y a une
relation positive entre le risque et la rentabilité du marché. Cela implique que les investisseurs
seront compensés avec des rentabilités plus élevées pour un niveau de risque plus élevé
48
SOURIAL M. (1997) “The Egyptian Stock Market: Empirical Investigation”, Queen Mary &Westfield College-
Economics Dept., pas publié

Page 33 de 157
4 Implémentation de l’Etude d’Evénements
Cette partie donne les étapes principales pour l’implémentation de l’étude d’événement. Les
détails et les résultats suivront.
4.1 Les étapes principales
1. Détermination des sociétés et les types d’annonces (les événements) à étudier. Les sociétés
doivent être cotées en bourse, pour pouvoir obtenir d’information disponible au publique sur le
cours, et sur les annonces.
Dans ce mémoire, les deux opérateurs étudiés, Zain et Orascom Telecom Holding, sont des
opérateurs de télécom Arabes, avec une stratégie d’expansion internationale. Les événements
étudiés sont des annonces d’acquisitions et de ventes d’opérations.
2. Collection des cours quotidiens du titre des sociétés choisi.
D’abord, il faut déterminer quel cours à prendre. Dans l’étude de cas de Zain et Orascom, c’est le
cours de clôture pour tous les jours. (Il faut être conforme, si c’est le cours de clôture d’un
opérateur, il faut aussi le prendre pour l’autre opérateur).
Si le titre est côté en plusieurs bourses, il faut prendre la bourse avec le volume d’échange le plus
élevé. C’est le cours directeur. Dans le cas de Zain et Orascom Telecom Holding, le common
stock est côté seulement sur la Bourse de Koweit (Kuwait Stock Exchange) et l’Egypte (Cairo
and Alexandria Stock Exchange (CASE)). Le cours et l’indice de Zain sont disponibles sur le site
web de la bourse de Koweit. Le cours et l’indice d’Orascom ont été obtenus de la part d’Orascom
Telecom Holding et EFG Hermes.
Seulement les actions ordinaires sont étudiées. Orascom a des Global Depository Receipt (GDR)
cotés en bourse de Londres. GDR est un certificat négociable dans une banque d’un pays, qui
représente un nombre d’actions d’un titre coté en bourse d’un autre pays. Avec American
Depositary Receipts, c’est plus facile pour les individus d’investir dans des sociétés étrangères.

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Cela est dû à la disponibilité d’information sur le cours, les coûts de transactions moins élevé, et
les distributions opportunes de dividende. (Investorwords.com).
3. Collection des dividendes distribués par l’entreprise pendant la période étudié (2001-2008).
Le dividende distribué dans l’année (n) est un pourcentage des bénéfices distribués l’année (n-1).
4. Collection de l’indice générale du marché quotidien pendent la même période étudiée du
cours.
La société choisie peut constituer un poids important de l’indice du secteur d’opération, dans les
études de cas, on étudie le secteur de télécom, qui est inclue dans l’indice de service du marché.
C’est mieux d’obtenir l’indice général du marché, au lieu de l’indice du secteur. S’il n’y a pas de
transaction (achat et vente) d’une action, cette action ne sera pas inclue dans l’indice pour ce jour,
ce qui peut augmenter le poids de la société étudié dans l’indice.
5. Synchronisation du cours et le dividende avec l’indice du même jour pour la période
étudiée. Il faut créer une liste avec les valeurs quotidiennes du cours, le dividende, et l’indice
6. Détermination des opérations financières de la société.
Si l’entreprise a fait des augmentations de capital, division d’actions, distribution d’actions
gratuites. La date doit d’annonce est importante, puisque le cours régit à l’annonce. Ainsi, la date
effective de l’événement est importante, puisque cela affecte l’ajustement des cours et dividende.
7. Ajustement des cours, et dividendes.
Les cours et les dividendes utilisés dans la formule de la rentabilité anormale sont des cours
ajusté. L’ajustement doit être fait avant le calcul de la rentabilité du titre. L’ajustement est fait en
multipliant les cours précédent par un coefficient. Par exemple, tous les cours avant la division
d’actions par 2 doivent être multipliés par ½. Les détails sur le calcul du coefficient suivent.
8. Normalisation des cours ajusté et le dividende total ajusté par l’indice. La normalisation est la
division du cours, par l’indice du même jour. Le dividende doit aussi être normalisé (divisé) par

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l’indice. Si pas, le poids de dividende ne sera très important dans la formule de calcul de la
rentabilité.
9. Identification la date exacte de l’événement.
Le marché réagit à l’annonce de l’événement plus qu’à l’événement lui-même. C’est donc la date
d’annonce qu’il faut retenir, et non la date de l’événement lui-même. Ainsi, lors d’une
augmentation de capital ou de division de titre, les marchés réagiront le jour de l’annonce et non
le jour de l’exécution de l’événement.
La détermination de la date de l’événement est importante. Si la date de l’événement est difficile
à identifier, ou la date de l’événement est partiellement anticipée, les études d’événement sont
moins utiles (Mackinlay, 1997).
10. La fenêtre d’événement
L’étude d’événement examine la rentabilité pendant la « Fenêtre d’événement » pour déterminer
si les rentabilités sont positivement ou négativement anormales (Lamdin, 200049
).
La fenêtre de l’événement est définie comme la période du temps pendant laquelle on peut
regarder le changement du prix de l’action, en réaction à « nouvelles » informations que les
investisseurs reçoivent. La réception de cette information peut changer la valeur anticipée de la
société, et peut générer des rentabilités anormales. La rentabilité anormale est la déviation de la
rentabilité effective de la rentabilité anticipée, basé sur un modèle pour prévoir la rentabilité. La
fenêtre doit être relativement large pour contenir toutes les dates possibles de publication, mais
suffisamment étroite afin de conserver à l’étude son intérêt.
Les nombres sont utilisés au lieu des dates actuelles dans l’étude d’événement. La date zéro est la
date de l’annonce. Les jours précédant l’annonce ont des chiffres négatifs, et les jours après
l’annonce ont des chiffres positifs. J’ai utilisé une fenêtre de -20 (20 jours avant l’annonce), et 20
(20 jours après l’annonce).
49
LAMDIN, Douglas (2000) “Implementing and Interpreting Event Studies of Regulatory Changes”,
http://papers.ssrn.com/paper.taf?abstract_id=234851

Page 36 de 157
J’ai utilisé une fenêtre de -20 à 20 pour le calcul de la rentabilité anormale moyenne.
Figure 6: Détermination de la fenêtre d’événement
11. Calcul de la Rentabilité d’un titre (i) au temps (t)
Le taux de rentabilité est utilisé dans l’étude d’événement, au lieu du cours. Selon Jacquillat et
Solnik (2002), 50
la rentabilité obtenue par un investisseur sur une action, inclue non seulement le
dividende net qui lui rapporte ce titre, mais aussi la plus-value éventuelle qu’il en retire. Le taux
de rentabilité comprend à la fois le rendement ou le taux de rendement (dividende net apporté au
cours) et la plus-value (ou moins-value) en capital apportée au cours d’achat de l’action.
Les formules suivantes donnent la dérivation du taux de rentabilité utilisé pour le calcul de la
rentabilité du titre (Ri,t). P est le cours et D est le dividende.
1,
1,,,
,
−
−−+
=
ti
tititi
ti
P
PDP
R 51
Formule 1
La formule de la rentabilité peut être écrite dans la forme suivante 52
ti
titi
ti
P
DP
R
,
1,1,
,1
++ +
=+
Selon Hamon et Jacquillat (2002), la composition des intérêts au capital sur la période est
quotidienne. En notant q le nombre de compositions des intérêts du capital (q égal à 1 dans les
formules précédentes) :
50
Jacquillat et Solnik (2002), p. 80
51
Hamon et Jacquillat, p.48
52
t-135 t-15 t-10 t=0 t+10
Fenêtre
d’événementPériode de calcul
Temps

Page 37 de 157
ti
titiR
P
DP
e ti
,
1,1,, ++ +
=







 +
=
++
ti
titi
eti
P
DP
LogR
,
1,1,
,
Hamon et Jacquillat (2002) 53
utilisent le (log) au lieu du (ln) dans la formule de calcul de la
rentabilité anormale. La différence entre ln et log, est la base : log utilise la base 10, et ln utilise la
base e= 2.71828182.54
Hamon et Jacquillat (1992) définissent la rentabilité du titre par la formule suivante.





 +
= ++
it
tit
it
Cours
DividendeCours
LogR 11 55
Formule 2
12. Application de la formule de la rentabilité
12.1 Dividende Total
Le dividende utilisé dans la formule, est le dividende total, en cash et en action.
Dividende total=Dividende en cash+%action gratuites * Cours Formule 3
12.2 Les cours et le dividende dans cette formule, doivent être ajustés, et normalisés par l’indice.
La normalisation est faite en divisant le cours et le dividende par l’indice du marché.
Alors, la formule devient :
53
Hamon et Jacquillat (1992), p. 212
54
Mathforum.org, http://mathforum.org/library/drmath/view/60301.html
55
Hamon et Jacquillat (1992), p. 49
ti
titi
q
ti
P
DP
q
R
,
1,,,
1
++
=





+

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








 +
= +
+
+
+
t
it
t
it
t
it
it
Indice
eCoursAjust
Indice
otalAjusteDividendeT
Indice
eCoursAjust
LogR 1
1
1
1
Formule 4
13. Calcule la Rentabilité du marché






= +
t
t
m
Indice
Indice
LogR 1
Formule 5
14. Calcul de la rentabilité anormale. (La partie de Rentabilité anormale donne plus de
détails).
La rentabilité anormale est calculée en utilisant trois méthodes dans ce mémoire.
1. mtitit RRRA −= Formule 6
2. Le modèle du marché
RA = Rit – (α+ βRm) Formule 7
3. Le MEDAF
RA= Rit – [Rf + Bi(Rm-Rf)] Formule 8
Le deuxième et le troisième modèle utilisent le bêta de la société. J’ai calculé le Beta pour chaque
annonce. Plus de détails suivront.
15. Calcul de la Rentabilité Anormale Moyenne
RAMt = ∑=
N
i
itRA
N 1
1
Formule 9
J’ai calculé la rentabilité anormale moyenne pour chaque annonce en utilisant les trois méthodes.
J’ai aussi comparé la rentabilité anormale de l’annonce avec la rentabilité anormale des annonces
similaires pour le même opérateur.

Page 39 de 157
16. Décision de création ou destruction de valeur
Vernimmen et al (2005)56
décrit la création et la destruction de la valeur des investissements, et
confirme que l’objectif de la finance est la création de valeur.
Il y a équilibre si le taux de rentabilité anticipée des investissements est égal au taux de
rentabilité exigé par le marché
Il y a perte de valeur immédiate lorsque le taux de rentabilité des investissements est
inférieur au taux de rentabilité exigé par le marché
Il y a une véritable création de valeur lorsque le taux de rentabilité des investissements est
supérieur au taux de rentabilité exigé par le marché compte tenu du risque
56
VERNIMMEN, Pierre, QUIRY Pascal, LE FUR Yann, (2005), Finance d’Entreprise, 6eme édition, Paris, Dalloz,
p.603-604. 617

Page 40 de 157
4.2 Bêta
Bêta est le risque spécifique du titre. Deux modèles utilisés pour le calcul de la rentabilité
anormale, utilisent ce coefficient. Markowitz (1959) a proposé Bêta dans le cadre du MEDAF
(Sharpe, 1994) et Linter (1965). La volatilité d’un titre (ou fluctuation des taux de rentabilité) est
décomposée en Risque Diversifiable et Risque Systématique.
Le risque spécifique, ou le risque propre au titre, peut être éliminé grâce à une bonne
diversification (une vingtaine de titres bine choisis dans des secteurs différents suffisant).
(Albouy, 2003). Le risque systématique est le risque dû au marché, et ne peut pas être éliminée.
Le coefficient bêta d’une action représente la sensibilité de l’action aux variations de l’ensemble
du marché (Hamon et Jacquillat, 1992).
Par définition, le marché est bêta unitaire.
Les mouvements du cours d’un titre à Bêta supérieure à un, amplifient ceux du marché
dans son ensemble.
Les mouvements de cours d’un titre dont le bêta est compris entre 0 et 1, amortissent les
fluctuations du marché.
Un titre à bêta négatif montre que l’activité du cours est l’inverse de celle de l’indice.
La rentabilité théorique E(Rit) des titres est liée à la rentabilité de marché à travers un coefficient
de proportionnalité leββββ, propre à chaque tire.
E(Rit) = α + β. Rmt
β est obtenue par la régression de la rentabilité du titre sur la rentabilité du marché.
2
),(
m
mi
i
RRCOV
σ
β =
57
Formule 10
COV (Ri, Rm) est la covariance entre la rentabilité du titre et la rentabilité du marché
σ2
m Variance de la rentabilité du marché. On peut calculer le Beta en utilisant la fonction COVAR
sur Excel pour Covariance, et VAR pour la variance.
57
ALBOUY (2003), p. 186

Page 41 de 157
Apres le calcul de Beta, on caclul α, l’ordonnée à l’origine. Si la régression passe impérativement
par les moyennes de rentabilité de marché et celle du titre
mtit RR .βα −= Formule 11
mR est la moyenne de rentabilité du marché
iR est la moyenne de rentabilité du titre
Ri est calculé par la formule 2.
Rm est calculé par fomule 3.
Exemple graphique de calcul du Bêta en utilisant Excel
On peut graphiquement obtenir le Beta et Alfa avec Excel avec la régression. L’exemple suivant
donne un exemple des résultats de la simple régression par les moindres carrés ordinaires des
taux de rentabilité de l’action (Rit) sur ceux du marché (Rm), comme montré par (Albouy, 2003).
La droite de régression et le graphique sont calculés avec Excel. Les mêmes résultats sont
obtenus on utilisant la formule de β et α.
Les points sur les graphiques représentent des couples d’observation de la rentabilité du marché
et du titre pour des périodes d’observation quotidienne [-135 :-15] avant la date de l’annonce.
Albouy (2003) utilise des périodes d’observation hebdomadaire ou mensuelle sur une période de
temps significative.
L’annonce de Zain d’acquisition de l’opérateur Westel, à Ghana, a donné le risque (1.383) est
supérieure sur la fenêtre [-135 :-15]. β est la pente de la droite de régression dans le graphique.
En moyenne le titre amplifie les fluctuations du marché de 38%. α est l’ordonnée à l’origine
0.185. R2
représente le pourcentage de variance expliquée, 9.5%. Quand R2
est plus proche de 1,
la variance de la rentabilité du titre est mieux expliquée.

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Figure 7: Risque supérieure à 1, Annonce de Zain d’Acquisition de Westel, Ghana
Zain Acquisition Westel, Ghana
Bêta [-135:-15]
y = 1.383 x + 0.185
R2
= 0.095
0.15
0.16
0.17
0.18
0.19
0.20
0.21
-0.01 -0.01 -0.00 -0.00 - 0.00 0.00 0.01
Rentabilité du marché
Rentabilitédutitre
L’annonce de Zain d’acquisition d’une participation majoritaire de Madcom, Madgascar a donné
un risque inférieur à 1 (0.26). La rentabilité espéré sur le titre est inférieure à celle attendue sur le
marché, et l’action amorti les fluctuations du marché. Même avec une fenêtre de [-135 :-15]
comme l’exemple précédent, le R2 est seulement 0.001. Cela représente une faiblesse de ce
modèle, puisque R2 doit être le plus proche possible de 1.
Figure 8: Risque faible inférieure à 1 Zain Acquisition de Madcom [-135:-15]
Zain Acquisition % majoritaire de Madcom, Madgascar
Bêta [-135:-15]
y = 0.260 x + 0.064
R2
= 0.001
-0.15
-0.10
-0.05
-
0.05
0.10
0.15
-0.01 -0.01 - 0.01 0.01
Rentabilite du marche
Rentabilitédutitre
Le changement de la fenêtre a montré l’instabilité du Bêta autour de la date de l’annonce. La
figure suivante donne le Bêta pour la même annonce de Zain, d’acquisition de Madcom, sur une
fenêtre de [-5 :5]. Le Bêta négative montre que la fluctuation du titre est au sens contraire de la

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fluctuation du marché. Le R2 est 0.005, c’est mieux que la valeur obtenue avec une fenêtre de [-
135 :-15]
Figure 9: Risque Négative Zain Acquisition de Madcom [-5 :5]
Zain Acquisition de participation majoritaire de Madcom
Bêta [-5:5]
y = -0.089 x + 0.072
R2
= 0.005
0.06
0.07
0.07
0.08
0.08
0.09
0.09
-0.01 -0.01 - 0.01 0.01
Rentabilité du marché
Rentabilitédutitre
4.2 Rentabilité Anormale
L’étude des rentabilités anormales permet de mettre en évidence la réaction du marché à
l’annonce de l’événement. Lorsque l’événement a été entièrement anticipé, le marché ne réagit
pas à l’annonce. Il n’y a pas alors de différence entre la rentabilité théorique calculée et la
rentabilité réelle constatée. Si l’événement n’a pas été anticipé, le marché doit réagir
instantanément à l’annonce. (Gillet, 2006)
Si les marchés sont efficients, on doit alors observer une forte rentabilité anormale le jour de
l’annonce, puis le cours doit retrouver une évolution conforme à ce que la théorie est susceptible
de prévoir. Lorsque les marchés ne sont pas efficients, l’évolution des cours est erratique, le prix
du titre ne s’ajustant que petit à petit à la nouvelle information, la vitesse d’ajustement des cours
va donc apparaître comme un élément permettant d’accepter le degré d’efficience des marchés.
4.2.3 Méthode 1 pour le calcul de la rentabilité anormale : RA=Rit-R1
La première méthode utilisée dans ce mémoire, est celle utilisé par Hamon et Jacquillat (1992).
Hamon et Jacquillat (1992) définissent la rentabilité anormale comme la différence entre la
rentabilité du titre et la rentabilité du marché.

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mtitit RRRA −= 58
Formule 12
Dans la deuxième et troisième méthode utilisée, la rentabilité anormale est la différence entre la
rentabilité théorique, définie à l’aide d’une des méthodes indiquée ci-dessus, et la rentabilité
observée.
RAit : La rentabilité Anormale
Rit : La rentabilité observée
Rθit : La rentabilité théorique
it
RRRA itit θ−= Formule 13
4.2.4 Méthode 2 pour le calcul de la rentabilité anormale : Le modèle du marché
La méthodologie fondée sur le modèle du marché est proposée par Fama, Fisher, Jensen et Roll
(1969). Cette méthode permet la prise en compte du risque de chaque titre.
1. La rentabilité théorique, E(Rit) des titres est liée à la rentabilité de marché à travers un
coefficient de proportionnalité le ββββ, propre à chaque tire.
E(Rit) = α + β. Rmt Formule 14
MacKinlay (1997) utilisé le modèle du marché pour tester la rentabilité anormale de chaque jour
dans pour la firme. La rentabilité d’un titre (i) au temps (t) est :
itmtiiit RR εβα ++= 59
Formule 15
L’erreur (ε) représente la rentabilité anormale.
)( mtiiitit RRRA βαε +−==
α et β sont obtenues par la régression de la rentabilité du titre sur la rentabilité du marché comme
discuté.
58
HAMON, Jaques (2005) “Bourse et Gestion de Portefeuille”, 2e édition, Paris, Economica, p.312
59
ALBOUY (2003) p. 191, JACQUILlAT et SOLNIK (2002), p. 104

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Pour éliminer le biais de l’impact de l’événement, les données de titre pendant les 120 jours avant
la fenêtre de l’événement sont utilisés pour estimer les paramètres α et β pour chaque annonce du
titre i (MacKinlay, 1997). Les valeurs de β et α dans ce mémoire sont calculé sur la période
[-135 :-15] avant la date de l’annonce. t = 0 étant la date de l’annonce pour un événement. Le
changement de la fenêtre a montré l’instabilité du Bêta autour de l’annonce.
4.2.5 Méthode 3 pour calculer la rentabilité anormale : le MEDAF
Le Modèle d’Equilibre des Actifs financiers (MEDAF), ou CAPM (Capital Asset Pricing Model),
permet d’estimer le taux de rentabilité attendu par le marché sur un actif risqué, comme une
actions, à partir de trois variables : le taux d’intérêt sur l’actif sans risque, l’espérance de
rentabilité du marché, et un coefficient de risque systématique de l’action (bêta) (Albouy, 2003).
Fondé sur le MEDAF, la rentabilité théorique de l’actif (i) à n’importe quelle période est définie à
partir de la formule suivante
E(Ri) = Rf + Bi.[E(Rm)-Rf]60
Selon le MEDAF, la rentabilité espérée sur un actif risqué est égale à la somme du taux d’intérêt
sans risque et une prime de risque. Cette prime de risque n’est pas proportionnelle au risque total
(σi) de l’action, mais à son risque systématique βiσm, c'est-à-dire, le risque du au marché et
auquel les investissements ne peuvent pas échapper. Le risque du marché est un risque non
diversifiable.
Seule une partie du risque total est rémunéré par le marché, la réaction du titre aux fluctuations
du marché est rémunérée. Dans la figure suivante, la droite de marché indique la rentabilité
exigée par le marché sur un actif risqué en fonction de son coefficient de risque systématique
(Albouy, 2003).
60

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Figure 10: Droite du marché
E(Rm)
Droite du marché
βi
La formule du MEDAF a été appliquée pour trouver la rentabilité anormale en utilisant la
troisième méthode.
RA = Rit –Rth
[ ])( fmifit RRRRRA −+−= β Formule 16
Rit, Rm, et Bêta sont calculés avec les formules discutées précédemment.
Rf est le taux d’intérêt d’un actif non risqué, comme les obligations à dix ans.
Rm-Rf est la prime de risque espérée sur le portefeuille du marché. L’estimation de cette prime
n’est pas facile et pose de sérieux problèmes, d’autant plus que le portefeuille de marché n’est pas
rigoureusement assimilable à l’indice utilisé (Albouy, 2003).
Dans le modèle du MEDAF, le taux sans risque, Rf, si on travaille des taux de rentabilité
hebdomadaire du marché, il faut convertir le taux d’intérêt sans risque annuel en taux équivalent
hebdomadaire. (Albouy, 2003).
ih= [(1+Rf)1/52
-1] 61
Formule 17
Dans ce mémoire, on utilise des valeurs quotidiennes de rentabilité. Alors, il faut convertir le taux
d’intérêt sans risque au taux quotidien équivalent :
iq= [(1+Rf)1/365
-1] Formule 18
61
Albouy (2003), p. 193
Rf
E(Rm)
1

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5 Etudes de Cas
L’étude d’événements de Zain est basée sur le cours de l’opérateur et l’indice général de la
bourse de Koweït. La période étudiée est ente Janvier 2001 et Mai 2008. La valeur des opérations
d’acquisitions et de ventes étudiés est $ 29 milliards.
Figure 11: Valeurs des Opérations d’Acquisitions Etudiés (2001-2008)
737
220 310
3183
400
991
6370
10636
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
million$
Acquisition et Plans d'Investissement
Source : Zain, Orascom
Figure 12: Valeur des Opérations de Ventes Etudiés (2002-2007)
463.9
23.1
238.1
2731.6
2,910
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
$million
Ventes d'Operations
Source : Zain, Orascom
La source des annonces de Zain et Orascom Telecom Holding est le site web des deux opérateurs.
L’étude d’événement d’Orascom est basée sur les cours de l’opérateur et l’indice général de

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Cairo Alexandria Stock Exchange. La source de données du cours et l’indice de CASE sont EFG
Hermes et Orascom Telecom Holding, et Kuwait Stock Exchange pour Zain.
5.1 Zain
Mobile télécommunications Company KSC (Zain, MTC auparavant) est un opérateur de Telecom
Koweitien, avec une stratégie d’expansion globale. L’opérateur a lancé une stratégie d’expansion
dite 3x3x3, pour devenir un opérateur régional en 3 ans, puis international après 3 ans, et un
opérateur global après 3 ans qui suivent. La stratégie de Zain est de devenir un des 10 premiers
opérateurs globaux en 2011. Zain a des opérations à Koweït, Jordanie, Iraq, Arabie Saoudite,
Bahrain, Liban, Soudan, Celtel en Afrique. Zain a une couverture régionale, avec des opérations
de proximité en Afrique et au Moyen Orient.
Selon Sarkar et al (1999), les réseaux de telecom interconnectés, conduit aux économies
d’échelle, en augmentant la capacité d’utilisation des lignes, la commutation et les facilités
administratives. La proximité permet la transmission du trafic avec le réseau le moins cher. Le
surplus de capacité dans un pays, réduit le coût marginal d’entrée dans un autre pays, en
améliorant les possibilités de générer des ressources financières.
Figure 13: Couverture Géographique de Zain

Page 49 de 157
Source : Zain 62
5.2 Orascom Telecom Holding
Orascom Telecom Holding (OTH) est un opérateur de Telecom Egyptien, avec une stratégie
d’internationalisation. Orascom Telecom a des opérations GSM en Algérie, Tunisie, Egypte,
Pakistan, Bangladesh, République démocratique de Korè. Orascom a vendu ses opérations en
Jordanie, Yémen. Syrie, Afrique, Iraq. Orascom a des câbles sous-marins (M-Link, MedCable et
TWA).
Figure 14: Couverture Geographies d’Orascom Telecom Holding
Source: Orascom Telecom Holding63
62
Zain (2007) http://www.zain.com/muse/obj/portal/files/IR/2007%20ER/2007Q4English.download
63
Orascom Telecom Holding (2008)
http://www.orascomtelecom.com/files/financial/295764257_Deutsche%20Bank%2012th%20European%20Leverage
d%20Finance%20Conference.PDF

Page 50 de 157
5.3 Résultats financières de Zain et Orascom
Les figures suivants montrent l’évolution du chiffre d’affaires, bénéfice net, et la marge de
excédent brut d’exploitation (EBE/ Chiffre d’Affaires) de Zain64
et Orascom Telecom Holding
entre 2002 et 2007.
En 2002, le chiffre d’affaires d’Orascom était plus élevé que le chiffre d’Orascom avec un écart
de $255 million. En 2007, l’écart de $1192 million est favorable à Zain, avec un chiffre d’affaires
de $5912 million.
Figure 15: Chiffre d’Affaires de Zain et Orascom Telecom Holding (2002-2007)
Chiffre d'Affaires (US$ million)
571
1,094 1,344
2,254
5,912
4,466
826 1,120
1,966 3,881
3,226 4,720
-
2,000
4,000
6,000
8,000
2002 2003 2004 2005 2006 2007
Zain Orascom Telecom Holding
Source: Zain, Orascom Telecom Holding
L’écart de EBE entre Zain et Orascom a augmenté de $11 million en 2002 pour atteindre $514
million en 2007. L’EBE de Zain est $2557 million en 2007 comparé à 2043 pour Orascom.
Le EBE / Chiffre d’affaires était 68% de Zain en 2002 comparé à 35.6% pour Orascom. EBE
marge des deux opérateurs a convergé pour arriver à 43% en 2007.
64
Zain http://www.zain.com/muse/obj/portal/files/IR/2007%20ER/2007-ZainAnnualReport.download

Page 51 de 157
Figure 16: Excédent Brute d’Exploitation de Zain et Orascom Telecom Holding (2002-2007)
EBE (US$ million)
2,044
1,704
2,043
2,557
594
1,142518
305
958
1,363
493294-
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
2002 2003 2004 2005 2006 2007
La figure suivante montre le bénéfice net d’Orascom et Zain entre 2002 et 2007.
Figure 17: Bénéfice Net de Zain et Orascom (2002-2007)
Benefice Net (US$ million)
205
346 407
622
1,015
1,130
2,083
226 101
295
667
788
-
500
1,000
1,500
2,000
2,500
2002 2003 2004 2005 2006 2007

Page 52 de 157
5.4 Dividende
L’étude de Zain montre que l’opérateur distribue des dividendes en numéraire et en actions
depuis 2003. En 2002 et 2001, il y avait seulement dividende en cash. Orascom distribue des
dividendes en cash depuis 2005. L’opérateur a diminué le montant de dividende entre 2006 et
2007. Pour le calcul de dividende total, on multiplie le pourcentage de dividende en action par le
cours.
Figure 18: Zain Distribution de Dividendes
Zain
1.30
1.40
1.50
0.85
1.00
0.90
15%
1.60
0% 0% 5% 7%
50% 50%
-
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
1.60
1.80
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Cash dividende Dividende en actions
Source : Kuwait Stock Exchange
Figure 19: Dividendes Distribués par Orascom Telecom Holding
2.5
3.75
0.75 1
5
0
1
2
3
4
5
6
Mai 2005 Novembre 2005 Mai 2006 Mai 2007 Juin 2008
EGP
Dividendes Distribués par Orascom Telecom Holding
Le dividende distribué par Orascom est fluctuant. Le tableau suivant montre les périodes pour
lesquelles les valeurs journalières des dividendes ont été appliquées.
Source : Orascom Telecom Holding1

Page 53 de 157
Figure 20 : Dividendes Appliqués par Période
Période Dividende par action
(EGP)
Date de l’annonce de
distribution de dividende
1 Janvier 2005 à 23 Mai 2005 2.5 9 Mai 200565
24 Mai 2005 à 28 Novembre 2005 5 22 Novembre 200566
29 Novembre 2005 à 11 Juin 2006 3.75 1 Juin 200667
12 Juin a 21 Mai 2007 0.75 14 Mai 200768
Mai 2007 1 21 Avril 200869
Source: Orascom Telecom Holding
5.5 Kuwait Stock Exchange Index
L’indice non pondéré de la bourse de Koweit est un indice pondéré par le prix. L’indice mesure
la performance de toutes les sociétés cotées sur la Bourse de Koweit. Les cours peuvent fluctuer
par 5 unités de prix chaque jour. Zain a fait les augmentations de capital pendant que le marché
était haussier, et même au maximum de la période en 2005.
Figure 21: Indice Général de la Bourse de Koweit (Juin 2001 – Mai 2008)
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
6/17/2001
10/28/2001
03/02/2002
6/22/2002
10/13/2002
02/05/2003
06/11/2003
10/01/2003
1/24/2004
5/23/2004
10/02/2004
1/17/2005
05/07/2005
8/23/2005
12/11/2005
3/29/2006
7/17/2006
11/04/2006
2/20/2007
06/10/2007
9/30/2007
1/16/2008
05/05/2008
Indice Général de la Bourse de Koweit
Zain
augmentation
de capital
16/11/2005
10/3/2008
Zain augmentation de
capital
Source : Bourse de Koweit (Kuwait Stock Exchange)70
65
Orascom Telecom Holding( 2005)
http://www.orascomtelecom.com/files/media_Files/Stock%20Dividend%20Announcement.pdf
66
http://www.orascomtelecom.com/files/media_Files/Stocks%20Dividend%20Announcement.pdf
67
Orascom Telecom Holding (2006) http://www.orascomtelecom.com/files/media_Files/Stocks%20Dividend.pdf
68
http://www.orascomtelecom.com/files/media_Files/249207523_Dividend%20Payment%20Date.pdf
69
http://www.orascomtelecom.com/files/media_Files/849107578_OTH%20Increases%20Its%20Dividend%20Payment.pdf
70
http://www.kuwaitse.com/PORTAL/Stock/StkHData.aspx?Stk=605

Page 54 de 157
5.6 Egypte CASE 30 Indice
Le CASE 30 Indice est un indice pondéré par la capitalisation flottant des 30 actions liquides sur
le Cairo & Alexandria Stock Exchange. Le marché était stagnant entre 2001 et 2003, et a
amélioré en 2005.
Figure 22: Evolution de CASE Indice
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
31/12/2000
31/12/2001
31/12/2002
31/12/2003
31/12/2004
31/12/2005
31/12/2006
31/12/2007
CASE Indice
Source : EFG Hermes
5.6.1 Taux sans risque
La figure suivante montre les valeurs du taux d’intérêt à 10 ans publiés par la banque centrale
Egyptien, et le taux quotidien calculé en utilisant la formule 15. La dernière émission des
obligations à dix ans était en 2006. Ce taux est utilisé pour 2007 et 2008. Pour le marché
Koweitien, l’état n’a pas émis des obligations à dix ans. La figure montre le taux d’intérêt à plus
de deux ans selon la banque centrale de Koweit, ainsi que le taux quotidien calculé. Le taux
d’intérêt en Egypte est plus élevé que le taux à Koweit avec une durée plus longue.

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Figure 23: Taux sans risque et taux quotidien équivalent pour le marché Egyptien
9.50%
10.00%
11.625%
9.30% 9.30% 9.30%
0.0249%
0.0261%
0.0301%
0.0244% 0.0244% 0.0244%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
01/03/1999 16/04/1999 16/11/2004 15/11/2005 13/03/2006 13/06/2006
0.000%
0.005%
0.010%
0.015%
0.020%
0.025%
0.030%
0.035%
Taux d'Interêt des Obligations à 10 ans en Egypte
Taux Quotidien Equivalent
Source : Banque Centrale d’Egypte
Figure 24: Taux sans risque et taux quotidien équivalent pour le marché Koweitien
6.750%
6.250%
6.438%
6.625%
6.375%
0.01710%
0.01790%
0.01758%
0.01693%
0.01661%
6.0%
6.1%
6.2%
6.3%
6.4%
6.5%
6.6%
6.7%
6.8%
1999 Mai 2006 Juin - Août
2006
T3 2006 Dec-06
0.016%
0.016%
0.017%
0.017%
0.018%
0.018%
Tauxdes obligations à plus de deuxans au Koweit
Tauxquotidien equivalent
Source : Banque Centrale de Koweit

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