Navigation – Plan du site

L’impact sur les marchés financiers européens de la diffusion d’alertes sociétales et de leurs évènements déclencheurs

The Impact on European Stock Markets of Corporate Social Responsibility Alerts Dissemination and their Triggering Events
Pierre Chollet et Blaise W. Sandwidi

Résumés

Cet article étudie l’apport informationnel des alertes sociétales, compte tenu de l’effet de l’annonce des évènements qui les ont déclenchées. Notre analyse des 480 alertes émises par Vigeo de 2004 à 2011 montre que les marchés sur-réagissent à la baisse lors des évènements déclencheurs avant d’opérer une correction à la hausse quand la première alerte pour une entreprise donnée est diffusée. Nous mettons en évidence que plus l’évènement déclencheur est grave plus l’effet positif des alertes sur les rentabilités est important. Enfin, nous observons que les alertes environnementales constituent un cas particulier, leur impact sur les cours étant négatif.

Haut de page

Texte intégral

Les auteurs remercient Vigeo pour la fourniture des données et les nombreux échanges relatifs au processus de diffusion des alertes. Ils remercient également Alexis CELLIER, les rapporteurs anonymes ainsi que les participants de la 12ème Conférence Internationale de Gouvernance (Nantes, Mai 2013) pour leurs remarques constructives.

Introduction

  • 1 Par exemple, le Danemark (loi « Green Account» adoptée en 1995) ; la Norvège et la Suède (« Account (...)

1La communication en matière de Responsabilité Sociale de l’Entreprise (RSE) a connu des évolutions importantes au cours des dernières années. De nombreux pays1 ont instauré des réglementations qui obligent les entreprises cotées à diffuser des informations sociétales destinées aux marchés financiers. À travers une dynamique de divulgation d’information extra-financière suivie de manière croissante par les entreprises, les managers s’appliquent à montrer que la conception du modèle économique actuel de l’entreprise repose sur une convergence entre les performances économique, environnementale et sociale.

  • 2 A titre d’exemples : la distribution accrue (ou maintenue) de dividendes malgré des plans sociaux ( (...)

2Cependant, dans les faits, la diffusion d’informations sociétales reste une démarche essentiellement volontaire, sans véritable mesure de contrôle, ni sanction. Un déficit d’information est constaté, en particulier en cas de comportement répréhensible ou de pratique controversée (Richardson et Welker 2001 ; Scalet et Kelly 2010). Pour pallier cette lacune, l’agence Vigeo a mis en place un système d’alerte qui vise d’une part à signaler les faits controversés ou illégaux, d’autre part à aider les investisseurs et gestionnaires d’actifs dans leurs prises de décisions. Les scandales et controverses récents2 aux plans Environnemental, Social et de la Gouvernance (ESG) et leurs conséquences, notamment financières, confirment la pertinence et l’intérêt d’un tel dispositif.

  • 3 Les services de recherche de Vigeo sont utilisés par la grande majorité des intervenants profession (...)

3L’alerte Vigeo reflète l’opinion de l’agence sur une société notée, opinion élaborée à partir de l’analyse par ses propres experts des conséquences pour les parties prenantes d’un évènement imprévu et important. Il s’agit d’une information privée que l’agence fournit via une plateforme électronique à ses clients abonnés3 qui sont principalement les établissements bancaires, les investisseurs institutionnels et les gestionnaires d’actifs. Les évènements à l’origine des alertes sont, dans la suite de cet article, appelés « évènements déclencheurs ». L’alerte est dans tous les cas provoquée par un évènement en rapport avec les domaines RSE tels que définis par Vigeo, à savoir : Comportement sur les marchés, Gouvernement d’Entreprise, Engagement Sociétal, Environnement, Ressources Humaines, et Droits Humains. Elle est diffusée en moyenne huit jours après son évènement déclencheur.

4L’objectif de cet article est d’analyser l’apport informationnel des alertes par rapport à celui des annonces de leurs évènements déclencheurs faites par l’entreprise elle-même ou par les médias, et intégrées par les marchés du fait de leur efficience (Fama 1970). L’article vise à répondre à la question suivante : La divulgation d’alertes sociétales apporte-elle une information supplémentaire aux investisseurs par rapport aux informations publiques diffusées lors des évènements déclencheurs ? Cette question nous paraît intéressante pour plusieurs raisons.

5Premièrement, malgré le développement des alertes, peu d’études abordent leur intérêt réel. Les alertes sociétales ont émergé pour des raisons différentes au niveau des entreprises et des agences de notation sociale. Dans le cas des lanceurs d’alerte en entreprise, par exemple de salariés confrontés à une situation de danger grave et imminent pour la santé et la sécurité, l’information est divulguée dans l’intérêt public. En revanche, dans le cas des agences de notation la montée en puissance des alertes répond à une demande croissante des investisseurs abonnés, pour lesquels elles constituent des mines d’informations privées et d’excellents outils d’aide à la décision (Novethic 2013). Pourtant, la question de l’efficacité des alertes, coûteuses pour les investisseurs, n’est pas encore explorée. En allant au-delà de la littérature académique disponible, essentiellement basée sur des informations publiques, cette recherche pose la question de la qualité et de la pertinence de l’information sociétale privée. Il s’agit d’examiner si le système d’alerte, qui répond à une logique de transparence et de fiabilité de l’information, permet d’une part de réduire l’asymétrie d’information ambiante lors des évènements déclencheurs, d’autre part de favoriser, grâce au travail d’expertise de l’agence, une meilleure appréciation du risque lié à l’évènement.

6Deuxièmement, notre questionnement porte le débat sur le caractère non volontaire, du point de vue de l’entreprise, de l’information véhiculée par les alertes. En effet, les travaux consacrés à l’impact de l’information sociétale se sont focalisés jusqu’ici sur les communications volontaires. Or, celles-ci manquent de crédibilité, notamment dans le cadre du reporting sociétal (Rivière-Giordano 2007) et écartent d’emblée les informations négatives (Li et al. 1997 ; Scalet et Kelly 2010). À notre connaissance, l’étude de l’effet de la divulgation non volontaire d’information sociétale n’a pas fait l’objet de recherche, hormis celles relatives à la diffusion des notations extra-financières (Cellier et al. 2011 ; Cellier et Chollet 2016).

7Troisièmement, à la différence de la littérature empirique existante, nous ne traitons pas de la seule question de l’impact des évènements déclencheurs (ou non) d’alertes, question qui a fait l’objet de nombreux travaux dans le passé (voir la méta-analyse de Frooman 1997), mais nous étudions l’utilité des alertes pour l’investisseur compte-tenu de l’annonce préalable de leurs évènements déclencheurs. Ce positionnement nous permet, dans le cadre théorique de l’efficience des marchés (Fama 1970), d’analyser la vitesse d’intégration de l’information RSE dans les cours des actions et d’apporter une contribution empirique originale, dans la mesure où, à notre connaissance, aucune recherche n’a traité cette question avec une méthodologie d’étude d’évènements.

8Cet article s’organise en quatre sections. La première présente la revue de littérature et les hypothèses testées. La deuxième expose la méthodologie et les données. La troisième rapporte les résultats et leurs analyses. La dernière présente les conclusions.

1. Revue de littérature et hypothèses

1.1. Apport informationnel des alertes sociétales

9La règle de base de la communication financière veut que les sociétés cotées publient, le plus tôt possible, toute information significative et susceptible d’avoir un impact sur le prix de leurs actions. Cette règle est cependant peu respectée lorsque l’entreprise fait face à une situation de crise. Dans la littérature RSE, des études théorique et empirique montrent que les entreprises adoptent fréquemment une stratégie de rétention, voire de dissimulation de l’information lorsqu’elles sont confrontées à des évènements défavorables. Li et al. (1997) mettent en évidence à l’aide d’un modèle théorique que les entreprises ont tout intérêt à ne pas révéler leurs problèmes environnementaux afin de limiter les risques de sanction. Richardson et Welker (2001) relèvent que les entreprises ont tendance à passer sous silence les effets sociaux négatifs dans leurs reportings. Scalet et Kelly (2010) montrent que seules 20 % des entreprises communiquent volontairement en cas d’évènement RSE défavorable. Pour Verrecchia (1983) les managers tendent à retenir les informations négatives même quand elles n’ont pas d’incidence financière.

10En raison, d’une part du manque de transparence de nombreuses entreprises et des limites de l’information publique, d’autre part des enjeux financiers, sociétaux et de réputation liés aux évènements déclencheurs, on assiste à une montée en puissance de la demande d’information privée de la part des investisseurs (Novethic 2013). Pour y répondre, les agences de notation extra-financière ont développé des mécanismes d’alerte dont l’objectif est de compléter l’information publique et surtout de fournir des indications pointues et fiables.

11L’utilité de l’information privée pour les investisseurs a été démontrée dans la littérature. Pour Grossman et Stiglitz (1980), l’efficience totale du marché est une hypothèse irréaliste puisqu’aucun investisseur ne serait prêt à acquérir de l’information coûteuse si les prix d’équilibre reflétaient déjà toute l’information disponible. Ils proposent dès lors un modèle dans lequel coexistent deux catégories d’agents : les agents informés, prêts à payer pour s’informer, et les agents non informés qui observent uniquement les prix. Le modèle de Daniel et al. (1998) montre que les investisseurs sur-réagissent à l’information privée en fonction de sa qualité et de sa précision.

12En référence au nouveau cadre conceptuel de la qualité de l’information financière défini en 2010 par l’IASB (International Accounting Standards Board), nous proposons une grille d’évaluation (tableau 1) qui compare le contenu des alertes sociétales avec celui de l’information publique diffusée par les entreprises ou les médias lors des évènements déclencheurs.

Tableau 1 - Caractéristiques qualitatives et apports des alertes sociétales

Image 10000000000001AA000002C44AEC71C0.jpg

13Il ressort de ce tableau que les alertes sociétales apportent, du point de vue conceptuel, un contenu informationnel manifestement différent de celui de l’information publique. Les caractéristiques qualitatives des alertes, prises individuellement ou conjointement, sont de nature à accroître la transparence, la précision et par conséquent la qualité de l’information. Les paragraphes suivants présentent le cadre théorique dans lequel s’inscrit cette étude et formulent des hypothèses testables.

1.2. Diffusion d’alertes sociétales et réduction du risque d’estimation

1.2.1. Alertes sociétales et asymétrie d’information

14L’apport informationnel des alertes sociétales peut être appréhendé dans le cadre général de la théorie de l’asymétrie d’information. La littérature récente et notamment les travaux de Chatterji et Toffel (2010), de Doh et al. (2010) et de Cho et al. (2013) soulignent le rôle novateur des agences de notation sociale qui permettent de collecter l’information de manière indépendante, d’en garantir la transparence et ainsi de réduire l’asymétrie d’information entre les managers et les parties prenantes. À ce titre, les études empiriques de Dhaliwal et al. (2011) et de Lopatta et al. (2012) suggèrent que la divulgation volontaire d’informations sociétales diminue l’asymétrie d’information entre managers et investisseurs.

15Cependant, contrairement à ce qui se passe lors des annonces volontaires, généralement planifiées, cette asymétrie augmente lors de celles des évènements déclencheurs. En effet, d’une part ces évènements sont le plus souvent imprévisibles, et d’autre part les managers sont susceptibles de disposer d’informations sensibles non connues des investisseurs, car non diffusées par les médias. L’asymétrie d’information entre managers et investisseurs est particulièrement forte lorsque l’évènement déclencheur est le premier fait défavorable que connaît l’entreprise, au motif que les managers s’efforcent, vis-à-vis des médias, de limiter son impact négatif alors que les investisseurs sont pris au dépourvu. Selon Fermon (2006), les risques liés au développement durable sont diversement appréhendés par les marchés : « plus les risques se matérialisent, plus le marché va les intégrer dans son modèle de valorisation » (p. 7). En raison du caractère souvent répétitif de certains évènements déclencheurs, qu’ils surviennent dans une seule et même entreprise ou dans diverses entreprises, l’on peut penser que les premiers susciteront une attention particulière des marchés.

16Dès lors, les alertes sociétales, et notamment les premières alertes émises, peuvent réduire l’asymétrie d’information entre les managers et les investisseurs abonnés. L’intérêt des alertes est d’autant plus important que certaines entreprises omettent volontairement de mentionner dans leurs reportings des risques majeurs pour les parties prenantes (Li et al.1997 ; Richardson et Welker 2001 ; Scalet et Kelly 2010). De plus, de par leur nature privée et du fait qu’elles résultent d’un travail d’expert, les alertes permettent un meilleur décryptage de l’évènement déclencheur et de ses conséquences réelles ou potentielles sur les cash-flows de l’entreprise, et complètent ainsi une information publique souvent descriptive, fragmentaire et confuse.

1.2.2. Diffusion d’alertes sociétales et réduction de l’incertitude

17Selon Brown (1979), le risque d’estimation représente l’incertitude des investisseurs quant à la distribution des cash-flows futurs dégagés par l’entreprise. Cette incertitude grandit lorsque les investisseurs ne sont pas en mesure d’évaluer correctement les informations qui leur parviennent. À ce titre, plusieurs modèles théoriques ont mis en évidence une influence du risque d’estimation sur l’équilibre des prix en présence d’informations incomplètes et de qualité incertaine (Barry et Brown 1985 ; Kumar et al. 2008).

18Ainsi, l’incertitude autour d’un évènement déclencheur peut être importante si les investisseurs n’arrivent pas, en raison de la complexité de celui-ci et de l’asymétrie d’information, à en estimer les conséquences sur les rentabilités. De plus, dans les situations d’incertitude et d’ambigüité, les agents économiques ont tendance à sur-réagir aux évènements qui leur paraissent de nature défavorable (De Bondt 1989 ; Gollier 2011). À ce titre, des études fondées sur la théorie de l’efficience mettent en évidence des réactions négatives des marchés aux annonces publiques d’évènements RSE défavorables (cf. la méta-analyse de Frooman 1997). Ces annonces sont souvent imprécises, plus descriptives qu’analytiques, voire dramatisées. En favorisant la diffusion de rumeurs, elles compliquent l’évaluation du risque et peuvent entraîner une sur-réaction des investisseurs.

19En revanche, les conclusions de Capelle-Blancard et Laguna (2010), suggèrent qu’une information claire et précise peut permettre aux investisseurs d’évaluer de manière sereine les conséquences financières d’évènements défavorables comme des accidents industriels. Dès lors, du fait de leurs caractéristiques qualitatives, notamment celles liées à la pertinence économique et sociétale (cf. tableau 1), les alertes peuvent permettre d’évaluer avec plus de sérénité et de clarté les paramètres pertinents de manière à faciliter les décisions d’investissement (Novethic 2013).

20En référence aux cadres théoriques de l’asymétrie d’information et du risque d’estimation, nous considérons que la diffusion d’alertes sociétales aux investisseurs, notamment lorsqu’il s’agit de la première alerte pour une société donnée, permet de réduire l’incertitude causée à la fois par la surmédiatisation des évènements déclencheurs et par l’ambigüité qui les accompagne. Ces alertes ont tendance à rassurer les investisseurs et à compenser la première sur-réaction à la baisse généralement constatée lors de l’annonce d’un évènement déclencheur. Nous formulons dès lors l’hypothèse suivante :

Hypothèse 1 : Les premières alertes sociétales suite à un évènement déclencheur s’accompagnent de réactions positives des marchés.

1.3. Réactions des marchés selon la gravité et le domaine de l’alerte

1.3.1. Réactions selon la gravité de l’évènement déclencheur et le type d’alerte

21Vigeo distingue trois types d’alertes, déterminés par la gravité et la nature de l’évènement déclencheur. Les alertes de dégradation sont émises lors des cas les plus graves et pour lesquels les faits sont clairement établis. Les alertes de contrôle sont diffusées lors de cas graves, mais dont les faits et les responsabilités ne sont pas clairement établis. Les alertes de confirmation sont réservées à certains cas précis, comme les rappels volontaires des produits défectueux ; elles véhiculent un message plutôt favorable, alors que le fait déclencheur est controversé et médiatisé. Le niveau de l’alerte est donc fonction de la gravité de l’évènement qui se mesure par ses conséquences extra-financières et financières pour les parties prenantes et pour l’entreprise elle-même, notamment en termes de valorisation par les marchés.

22Si les investisseurs sur-réagissent à l’information publique relative à l’évènement déclencheur, cette information est sur-intégrée dans le cours de l’action. Conformément à la théorie de la sur-réaction (De Bondt et Thaler 1985), cette sur-réaction à l’information initiale peut être suivie d’un renversement des prix dès que les investisseurs disposent d’informations précises et fiables, c’est-à-dire ici lorsqu’ils reçoivent l’alerte sociétale. Les alertes peuvent alors susciter un effet de renversement des prix proportionnel à la magnitude et à l’intensité du mouvement initial des prix (De Bondt et Thaler 1985 ; Brown et Harlow 1988). Ainsi, elles peuvent générer un effet de renversement et entraîner une correction du marché d’autant plus forts que l’évènement déclencheur est grave et que son effet a été fortement négatif. Sur la base de cet argument, nous formulons l’hypothèse suivante : 

Hypothèse 2 : Les alertes sociétales s’accompagnent de réactions d’autant plus positives des marchés que leurs évènements déclencheurs sont graves et qu’il s’agit des premières alertes.

1.3.2. Réactions selon le domaine RSE et l’importance des coûts financiers directs

23En référence à l’hypothèse de rationalité financière (Dupré etal. 2006), on peut s’attendre à ce que les investisseurs, éthiques ou non, pour lesquels la maximisation du profit reste le principal moteur, se séparent des actions incriminées dès lors que l’alerte met en évidence des conséquences plus graves que celles redoutées lors de l’annonce de l’évènement déclencheur. Comme le soulignent Godfrey et al. (2009) les investisseurs averses au risque réagissent en fonction de leur perception des menaces de boycott, de lobbying ou de procédures judiciaires susceptibles de peser sur les cash-flows. En offrant une information transparente et prospective, l’alerte permet une meilleure estimation de l’impact de l’évènement sur les cash-flows et une meilleure compréhension du risque encouru. L’alerte peut impacter négativement les marchés lorsqu’elle révèle que les faits et/ou leurs conséquences financières directes sont plus graves que ce qui avait été pressenti lors de l’annonce de l’évènement déclencheur.

24De plus, en référence à la hypothèse de l’attention (Barber et Odean 2008) un impact négatif sur les cours est envisageable, impact qui sera d’autant plus fort que l’alerte concerne un facteur de risque ou un domaine particulièrement sensible pour l’investisseur, par exemple l’environnement (Girerd-Potin et al. 2014 ; Krüger 2015 ; Cellier et Chollet 2016). Une telle réaction des marchés peut notamment s’expliquer par la sous-estimation par les médias grand public du risque (environnemental par exemple) et des conséquences financières, dont l’évaluation est du ressort d’experts.

25Plusieurs travaux théoriques soulignent l’importance des risques environnementaux aux yeux des investisseurs. Pour Li et al. (1997) « l’information relative à la responsabilité de l’entreprise en matière d’environnement est une information stratégique, du fait que les groupes intéressés à la protection de l’environnement pourraient s’en servir comme argument pour obliger les entreprises à assumer les coûts de la pollution dont elles sont la cause…» (p. 436). L’étude de Heinkel et al. (2001) montre également que les firmes non polluantes enregistrent un coût du capital inférieur à celui des firmes polluantes. De plus, pour Saghroun et Eglem (2008), certains risques latents, tels que la pollution, font l’objet d’un intérêt plus prononcé de la part des investisseurs. Ces conclusions sont confirmées par El Ghoul et al. (2011) qui mettent en évidence que le coût du capital est significativement plus faible pour les firmes performantes en matière d’environnement. Girerd-Potin et al. (2014) soulignent que le domaine « environnement » est un facteur de risque fortement considéré par les investisseurs. Enfin, les travaux empiriques relèvent des réactions négatives plus fortes lorsque l’évènement entraîne des dégâts sur l’environnement ou des conséquences financières directes telles que pénalités et amendes (Murphy et al. 2009 ; Krüger 2015).

26En somme, l’alerte peut révéler des conséquences financières directes (amendes, pénalités, frais de dépollution…) plus importantes et plus graves que celles anticipées lors de l’évènement déclencheur. Ceci est tout particulièrement sensible pour certains facteurs de risque ou domaines RSE tels que l’environnement. L’annonce d’une telle information est susceptible de renforcer l’inquiétude des investisseurs et de provoquer une réaction négative des marchés. Sur cette base, nous posons l’hypothèse suivante : 

Hypothèse 3 : Les alertes environnementales suscitent une réaction négative des marchés du fait de l’attention particulière portée par les investisseurs à ce domaine et des conséquences financières directes des évènements souvent plus graves que présumées.

2. Méthodologie de la recherche et données

27Cette étude porte sur un échantillon final de 480 alertes sociétales émises par l’agence Vigeo de 2004 à 2011. Les alertes étudiées concernent 191 entreprises européennes de l’indice STOXX Europe 600 notées par l’agence. L’étude utilise un design mixte de type qualitatif-quantitatif (Tashakkori et Teddlie 2003). La recherche qualitative sert de socle à l’approche quantitative en permettant l’opérationnalisation des variables utilisées.

2.1. Étude exploratoire des alertes

  • 4 Notre étude exploratoire fournit la liste exhaustive des alertes et des entreprises impliquées, le (...)

28Dans la phase qualitative, nous avons mené une étude exploratoire4 des alertes de l’agence Vigeo, qui nous a donné plein accès à sa base de données. Plusieurs études récentes comme celles de Girerd-Potin et al. (2014), et Cellier et Chollet (2016) utilisent cette même base de données. En outre, nous avons eu recours aux bases de données Factiva et Lexis-Nexis pour trianguler les sources d’information afin de mieux comprendre les évènements déclencheurs et déterminer avec précision les dates auxquelles ils sont survenus. Cette étude exploratoire nous a permis de recenser l’ensemble des alertes diffusées par Vigeo et leurs évènements déclencheurs, de les classer en fonction du ou des domaines RSE concernés, d’en étudier la typologie et finalement de sélectionner l’échantillon d’étude.

2.2. Échantillon d’étude

  • 5 Nous avons exclu les actions non cotées sur toute la période, les Penny stocks (valeurs de cotation (...)

29Nous avons exploité la base de données Datastream afin d’obtenir les données financières. Nous avons collecté les cours ajustés des actions (P#S) et les dividendes (DDE) afin de calculer la rentabilité des titres : Ri,j,t = (P#S + DDE- P#St-1) ÷ P#St-1. Nous avons extrait les cours (PI) des indices nationaux de 16 pays européens afin de calculer les rentabilités indicielles (Rmt) : Rmt = (PIt - PIt-1) ÷ PIt-1. D’autres variables financières ont été collectées : la capitalisation (TAILLE) et le ratio market-to-book (MTB). Enfin, nous avons appliqué différents filtres5 afin de construire notre échantillon d’étude présenté dans le tableau 2.

Tableau 2 - Construction de l’échantillon final

# d’entreprises

# d’alertes

Échantillon initial

202

515

Filtres :

Action non cotée sur toute la période

(1)

(1)

Penny stocks

(4)

(9)

Cas anormaux (Nokia)

(1)

(2)

Alertes diffusées plus de 30 jours après l’évènement déclencheur

(2)

(17)

Alertes ayant le même évènement déclencheur

-

(3)

Jour d’évènement déclencheur identique au jour d’alerte

(3)

(3)

Σ

(11)

(35)

Échantillon final

191

480

30Nous retenons la période allant de 2004 à 2011 parce qu’elle correspond à l’historique des données disponibles. L’échantillon final couvre 16 pays européens. Les pays comptant le plus grand nombre d’alertes sont la France (29 %), le Royaume-Uni (20 %) et l’Allemagne (15 %).

2.3. Étude d’évènement et régression multivariée

2.3.1. Étude d’évènement par les rentabilités et modèle de régression

31Nous suivons la méthodologie d’étude d’évènement par l’estimation des variables muettes ou dummies (Meulbroek 1992 ; Pynnӧnen 2005). Cette méthode par variables muettes est appropriée du fait de la dualité des évènements (évènement déclencheur et alerte). La figure 1 présente la chronologie entre évènements déclencheurs et alertes ainsi que les fenêtres retenues qui sont définies de la manière suivante :

- la période d’estimation : [-136 ; -11] jours par rapport à la date de l’évènement déclencheur, jour 0E ;

- la fenêtre pour l’évènement déclencheur : [-3 ; +3] jours, centrée sur le jour de l’évènement déclencheur 0E ;

- la fenêtre d’alerte : [0A ; +3] jours par rapport à chaque date d’alerte. Le jour 0A correspond à la date de diffusion de l’alerte (donnée dans le texte d’alerte).

Figure 1 – Chronologie entre l’événement et l’alerte

(en jours)

Image 10000000000001EF0000016D763D120B.jpg

32Le choix de la fenêtre d’alerte se justifie par le fait que, contrairement aux informations véhiculées par les médias suite aux évènements déclencheurs, les alertes sont diffusées à tous les investisseurs en même temps. Aucun d’eux ne peut, à aucun moment, anticiper le message contenu dans l’alerte. Le modèle de base (modèle 1) utilisé pour estimer l’impact des alertes et de leurs évènements déclencheurs est le suivant : 

Image 1000000000000223000000ED07BE027B.jpg

Image 10000000000001F30000014DB029490A.jpg

2.3.2. Variables de contrôle et modèle de robustesse

33La littérature financière montre que la performance financière est avant tout influencée par des facteurs tels que la taille, le ratio market-to-book et le secteur d’activité.

34La taille (TAILLE). Fama et French (1995) montrent qu’une rentabilité supérieure est souvent observée pour les titres qui correspondent à une petite capitalisation boursière (par opposition aux grandes). Comme Krüger (2015), nous utilisons la mesure de la taille la plus couramment retenue, à savoir la capitalisation boursière exprimée en millions d’euros.

35Le ratio market-to-book (MTB). Ce ratio correspond au rapport entre la valeur de marché et celle des fonds propres. Fama et French (1995) montrent que les valeurs de croissance (faible ratio) sont associées à une forte rentabilité et sous-évaluées, alors que les valeurs de rendement (ratio élevé) tendent à être surévaluées. Afin de neutraliser l’effet du potentiel de croissance ou de rendement nous intégrons le ratio MTB dans le modèle.

36Le secteur d’activité (SECT). Pour tenir compte des spécificités et des enjeux sectoriels en matière de RSE, et ceci conformément aux études empiriques antérieures (El Ghoul et al. 2011 ; Krüger 2015) nous intégrons la variable SECT qui correspond au secteur principal d’activité de l’entreprise faisant l’objet de l’alerte. Cette variable prend la valeur 1 si le secteur correspond au secteur indiqué et 0 sinon.

37Nous intégrons également la variable année (ANNEE) qui prend en compte d’éventuels effets liés à l’année de diffusion des alertes et nous permet de tenir compte de l’évolution du processus d’émission des alertes Vigeo. Elle prend la valeur 1 si l’année correspond à l’année de diffusion de l’alerte et 0 sinon.

38Ces différentes variables sont intégrées dans le modèle de robustesse suivant (modèle 2) :

Image 1000000000000213000001476FC50131.jpg

3. Résultats et analyses

3.1. Statistiques descriptives et analyses bivariées

39Le panel A du tableau 3 indique que la rentabilité journalière moyenne des titres étudiés sur les périodes d’estimation et d’évènement (Ri,j,t) est égale à -0,02 %. Celle du marché, mesurée sur la base des indices nationaux (Rm,t), est de 0,01 %. La taille moyenne (médiane) des entreprises à l’année n-1 est estimée à 35 724 (19 399) millions d’euros. Le ratio moyen (médian) entre la valeur de marché et celle des fonds propres (market-to-book) est de 2,34 (1,86). Le panel B met en évidence plusieurs corrélations significatives à 1 %. Une corrélation de 56 % (coefficient de Pearson) à 64 % (coefficient de Spearman) est relevée entre la rentabilité des titres (Ri,j,t) et celle de l’indice national correspondant (Rm,t). Une faible corrélation négative (-2 %) est observée entre la taille et la rentabilité des titres. Enfin, les variables MTB et TAILLE sont corrélées positivement de 27 % à 33 %.

Tableau 3 - Statistiques univariées et bivariées

Panel A: Statistiques univariées

Variables

Moyenne

Médiane

Q1

Q3

Min.

Max.

Ec. Type

N

Ri,j,t (%)

-0,02

0,00

-0,98

0,99

-48,64

32,79

2,20

53976

Rm,t (%)

0,01

0,05

-0,59

0,67

-13,89

14,43

1,39

53976

TAILLE

35723,98

19398,9

6752,8

52572,1

700

156526

38555,1

480

MTB

2,34

1,86

1,20

2,74

0

13

1,99

480

Panel B : Matrice des corrélations (Pearson et Spearman)

Variables

Ri,j,t

Rm,t

TAILLE

MTB

Ri,j,t

0,64***

-0,013***

-0,001

Rm,t

0,56***

-0,012***

-0,003

TAILLE

-0,02***

-0,015***

0,33***

MTB

-0,001

0,006

0,27***

Ce tableau donne les statistiques univariées (Panel A) et la matrice des corrélations de Pearson (partie basse, Panel B) et de Spearman (partie haute, panel B). La variable Ri,j,t est la rentabilité du titre i associée à l’alerte j à la date t. Rm,t est la rentabilité du marché à la date t. La variable TAILLE est la capitalisation boursière (en millions d’є) et MTB, le ratio market-to-book en n-1. Significativité à :* 10 %, ** 5 %, *** 1 %.

3.2. Analyse des réactions des marchés aux alertes sociétales

3.2.1. Impact global des alertes

40Le tableau 4 présente les estimations des rentabilités anormales (en %) sur les fenêtres d’évènement déclencheur (Xe) et d’alerte (Ya), puis celles des rentabilités anormales cumulées. La première colonne porte sur l’ensemble de l’échantillon (N =480) et les colonnes suivantes sur les sous-échantillons construits selon le rang de l’alerte (ordre de diffusion).

41Pour les évènements déclencheurs, l’analyse des résultats révèle un impact global négatif et significatif à 1 % (-0,44 % dès l’annonce et -0,71 % sur la fenêtre [-3 ;3]). Les réactions cumulées sont plus importantes lorsque l’on considère uniquement les premiers évènements (-0,92 % sur la fenêtre [-3 ;3]). Ceci indique des réactions fortes et significatives lorsqu’il s’agit du premier évènement déclencheur pour l’entreprise concernée, c’est-à-dire là où l’asymétrie d’information est la plus élevée. Ces résultats cohérents avec

Tableau 4 - Réactions à l’annonce des évènements déclencheurs et aux alertes

Image 10000000000001C500000267E8C0264C.jpg

Ce tableau présente les régressions (MCO) conformément au modèle 1 pour l’ensemble de l’échantillon, les premières alertes (par ordre de diffusion) et les deuxièmes (et plus) alertes de l’entreprise concernée. La variable expliquée est la rentabilité (Ri,j,t) du titre i, associée à l’alerte j, à la date t. Deux types de paramètres sont estimés : (Xe) sur la fenêtre d’évènement et (Ya) sur la fenêtre d’alerte. N. d’obs. donne le nombre d’observations. N. d’alertes donne le nombre d’alertes. Significativité à :* 10 %, ** 5 %, *** 1 %.

l’efficience semi-forte (Fama 1970) corroborent les conclusions d’études anciennes (Frooman 1997), mais également récentes comme celle de Krüger (2015).

42Les résultats sur la fenêtre d’alerte montrent que les marchés réagissent positivement, mais de manière non significative, à l’ensemble des alertes. Une analyse plus fine met en évidence une réaction positive et significative pour les premières alertes émises sur une entreprise selon l’ordre de diffusion (0,22 % le jour de l’alerte et 0,33 % le lendemain). La rentabilité anormale cumulée significative à 5 % sur la totalité de la fenêtre d’alerte s’élève alors à 0,87 %. En revanche, lorsque l’alerte est d’un rang (ordre de diffusion) supérieur à 1, les réactions sont non significatives. Ces résultats suggèrent que les investisseurs intègrent l’information dès la première alerte, et gardent en mémoire le profil de risque de l’entreprise. Cela indique une certaine familiarité des investisseurs avec le risque (Fermon 2006) et/ou un désintérêt pour ladite entreprise, qui peut résulter de son exclusion de l’univers des investisseurs socialement responsables, notamment de celui des institutionnels (Novethic 2013).

43Les réactions positives aux alertes peuvent s’expliquent par le fait que les investisseurs ont tendance à sur-réagir à l’évènement déclencheur en raison de l’ambiguïté et donc de l’incertitude qui règnent autour de son annonce (Gollier 2011). Il est intéressant de constater que les rentabilités anormales cumulées pour les premières alertes compensent approximativement celles observées lors de l’annonce des évènements déclencheurs.

44Une information de qualité permet d’évaluer de manière pertinente les conséquences, notamment financières, de l’évènement. Elle contribue à rassurer les investisseurs et peut expliquer une remontée des cours. Ces résultats confirment les conclusions des travaux de Capelle-Blancard et Laguna (2010), selon lesquelles une information claire et précise autour des accidents industriels contribue à rassurer les investisseurs. Nos résultats corroborent les prédictions des études qui portent sur le comportement des investisseurs face à des situations d’incertitude dans lesquelles ceux-ci ont du mal à évaluer l’information (Barry et Brown 1985 ; Kumar et al. 2008 ; Gollier 2011). Les alertes, qui apportent une information de meilleure qualité que l’information publique, rassurent les marchés. L’hypothèse 1 est validée dans la mesure où le marché réagit de manière significative et positive aux premières alertes.

45La non-réaction observée aux autres alertes (rang > 1) ne veut pas dire que les investisseurs ne s’y intéressent pas. En effet, les alertes, quel qu’en soit le rang, permettent aux investisseurs d’ « assainir » leur univers d’investissement, soit en excluant le titre incriminé dès les premiers évènements, soit en mettant en œuvre un engagement actionnarial en vue de n’exclure ce titre qu’en cas d’absence de mesures correctives crédibles (Novethic 2013).

3.2.2. Impact de l’alerte selon la gravité de l’évènement déclencheur et le type d’alerte

46Afin de tester le caractère déterminant de la gravité de l’évènement déclencheur et du type d’alerte (hypothèse 2), nous avons estimé les coefficients (Xe) et (Ya) selon le type d’alerte (dégradation/contrôle/confirmation) en utilisant le modèle 1. Pour ce faire, nous avons distingué deux groupes d’alertes : d’une part les alertes de dégradation, c’est-à dire celles dont les faits déclencheurs sont graves et clairement établis, d’autre part les alertes de contrôle, équivalentes à une mise sous-surveillance, et les alertes de confirmation, qui confirment des faits ou avis précédents. Le tableau 5 présente ces estimations selon ces deux groupes ainsi que celles relatives à la première alerte de chaque groupe.

47Nos résultats montrent que la diffusion de l’ensemble des alertes de dégradation (N =348) provoque des réactions positives, mais non significatives. Une analyse selon le rang de diffusion de ces alertes montre que la diffusion de la première alerte entraîne une réaction positive et significative du marché (0,36 % le jour de l’alerte). Les réactions cumulées dépassent 1,2 % sur la fenêtre d’alerte complète [0 ; 3]. Ces réactions positives aux premières alertes de dégradation tendent à confirmer que plus l’évènement déclencheur est grave, plus les investisseurs ont tendance à considérer la diffusion d’une alerte comme un signal positif et par conséquent à réagir positivement et fortement. La diffusion d’alertes dans ce cas redonne un certain optimisme aux investisseurs, ce qui se traduit par un rachat des titres impliqués et par voie de conséquence par une remontée des cours.

48Enfin, le tableau 5 montre que la diffusion des alertes de contrôle et de confirmation, qui correspondent à des cas considérés comme moins graves, ne provoquent pas d’effet significatif. Seuls leurs évènements déclencheurs impactent négativement les marchés. En définitive, nous montrons à travers l’analyse des rentabilités anormales calculées selon le type d’alerte que la gravité de l’évènement déclencheur détermine la réaction des investisseurs. Lorsqu’il s’agit d’une alerte de dégradation, donc d’un évènement déclencheur grave, les marchés réagissent positivement et fortement. En revanche, lorsqu’il s’agit d’alertes de contrôle ou de confirmation, les réactions sont non significatives. Ces résultats valident l’hypothèse 2.

Tableau 5 - Réactions des marchés selon le type d’alerte

Image 100000000000019300000297B3DE043E.jpg

3.2.3. Impact selon le domaine RSE et les coûts financiers directs

49Afin de tester l’hypothèse 3, nous avons utilisé le modèle 1 pour les sous-échantillons BB (Comportement sur les marchés), CG (Gouvernance), ENV (Environnement), HR (Ressources humaines) et HRTS (Droits humains) qui correspondent aux domaines RSE de Vigeo. Le domaine CIN a été écarté parce qu’il n’est concerné que par très peu d’alertes.

50Le tableau 6 présente une estimation de l’impact des alertes selon le domaine RSE. La première partie du tableau fournit les estimations moyennes (en %) des rentabilités anormales pour les fenêtres d’évènement (Xe) et d’alerte (Ya), la seconde celle des rentabilités cumulées. Nous observons des réactions négatives et significatives à l’annonce des évènements déclencheurs qui varient fortement selon les domaines : Droits humains (-1,24 %), Gouvernance (-1,20 %), Environnement (-0,47 %) et Comportement sur les marchés (-0,32 %).

51L’analyse des premières alertes révèle que BB, HR et HRTS suscitent des réactions positives et significatives. Les réactions cumulées sur les deux jours qui suivent la diffusion des premières alertes sont de 2,45 % pour HRTS, 0,71 % pour BB, 0,64 % pour HR. Ces résultats confortent l’hypothèse 1 selon laquelle la diffusion d’alertes permet globalement de rassurer les marchés. Les premières alertes pour CG ne suscitent pas de réactions significatives.

52Selon nos résultats, l’environnement apparaît comme un cas particulier puisque les alertes ENV entraînent une réaction négative, tant pour l’ensemble des alertes que pour les premières. Quel que soit le rang de l’alerte, nous observons des rentabilités négatives : -0,56 % deux jours après l’annonce et -0,93 % sur toute la fenêtre d’alerte. Ce constat suggère que les alertes environnementales s’accompagnent d’un accroissement de l’incertitude des investisseurs et des coûts anticipés. Tout particulièrement, les coûts financiers directs sont souvent très importants (amendes pénales, frais de dépollution...) comme le montre le tableau 7.

Tableau 6 - Réaction des marchés selon le domaine RSE de l’alerte

Image 10000000000004260000025F57A9DDC9.jpg

Tableau 7 - Coûts financiers directs par domaine d’alerte

Domaine d’alerte

Coûts financiers bruts

(en millions d’€)

Coûts médians normés

(N) et % d'alertes avec une implication financière

Médiane

Minimum

Maximum

Ecart-type

Selon la capitalisation boursière

Selon le chiffre d’affaires

BB

24,64

0,04

32102,33

2998,91

2,68

2,697

(117) 40 %

CG

0,40

0,01

266,85

79,55

0,03

0,042

(11) 30 %

ENV

44,65

0,00

1652,07

580,47

3,80

3,747

(15) 43 %

HR

9,80

0,00

1507,65

327,75

1,04

1,019

(24) 38 %

HRTS

8,00

0,01

911,18

204,13

0,91

0,840

(21) 47 %

Σ

17,97

0,00

32102,33

2398,72

1,889

2,697

(188) 39 %

Ce tableau fournit les coûts financiers médians en millions d’euros (amendes, pénalités, frais de dépollution…), par domaine, relevés dans les alertes sociétales. Ces coûts sont ensuite normés selon la capitalisation boursière et le chiffre d’affaires.

53L’analyse de ces coûts montre que les alertes ENV viennent souvent (dans 15 cas sur 35) révéler ou confirmer des coûts très élevés qui doivent être supportés par l’entreprise. Elles font état, ou annoncent, très souvent des coûts financiers directs plus graves que ceux anticipés. Les valeurs médianes de ces coûts financiers (amendes, pénalités, frais de dépollution…) indiqués par alertes environnementales sont plus importantes (44,65 millions d’euros) que celles relatives aux autres domaines RSE, à savoir 24,64 millions pour BB ; 0,40 millions pour CG ; 9,80 millions pour HR ; 8 millions pour HRTS et 17,97 millions pour l’ensemble des alertes ayant des implications financières. Les coûts financiers importants annoncés dans les alertes ENV expliquent la baisse significative des cours qu’elles suscitent. Ce résultat permet de valider l’hypothèse 3.

54Nos résultats peuvent être rapprochés des travaux théoriques de Li et al. (1997) et de Heinkel et al. (2001). Nos conclusions corroborent les prédictions de ces modèles en montrant que le manque de transparence en matière d’environnement peut cacher d’importants coûts tant réels que potentiels. Elles confirment que certains risques latents comme la pollution intéressent particulièrement les investisseurs (Saghroun et Eglem 2008). Un rapprochement étroit peut être établi entre nos résultats et ceux d’autres recherches récentes. À l’instar de Girerd-Potin et al. (2014), nos conclusions suggèrent que les enjeux environnementaux représentent un facteur de risque accru pour les investisseurs. Dans la même logique nous montrons que la diffusion d’alertes environnementales augmente l’incertitude des investisseurs.

3.3. Robustesse des résultats

55Deux types d’analyses complémentaires ont été effectués. Ils correspondent à des tests sur un échantillon filtré et à l’introduction de variables de contrôle. Afin d’affiner notre analyse, nous avons ré-estimé les coefficients (Xe) et (Ya) sur un échantillon filtré. De notre échantillon final (N =480), nous avons exclu tous les cas de chevauchement entre les deux annonces étudiées (évènement déclencheur et alerte) pour ne garder que les fenêtres d’estimation et d’évènement complètes et disjointes. Nous constatons que les résultats de l’étude sont confirmés. Ce filtrage, bien que permettant de vérifier la robustesse, conduit à diminuer considérablement le nombre d’alertes étudiées qui passe de 480 à 186. Le nombre limité d’alertes ne permettant pas de faire une analyse par domaine ou par type d’alerte, nous avons choisi de retenir l’échantillon non filtré comme échantillon de référence.

56Nous avons ensuite testé le modèle de robustesse (modèle 2) qui intègre les variables de contrôle que sont la taille, le ratio market-to-book, le secteur d’activité et l’année de diffusion de l’alerte. Les résultats de ce test sont présentés dans l’annexe. Ils confirment, d’une part, les réactions négatives et significatives observées le jour de l’évènement déclencheur et, d’autre part, les réactions positives à l’ensemble des premières alertes et négatives aux alertes environnementales. La prise en compte des variables de contrôle ne modifie pas les résultats précédemment trouvés, ce qui nous permet d’en confirmer la robustesse. Nous constatons l’existence d’effets market-to-book et sectoriel (matériaux de base) faiblement significatifs.

Conclusion

57Cet article propose une réflexion sur l’apport informationnel pour les investisseurs de la diffusion d’alertes sociétales par rapport à l’annonce publique des évènements qui les ont déclenchées. L’étude, basée sur des données européennes, met en évidence des réactions globalement positives et significatives lorsqu’il s’agit de la première alerte pour une entreprise donnée. Ces réactions positives compensent une première sur-réaction à la baisse lors de l’annonce de l’évènement déclencheur.

58Ce résultat signifie que les marchés sur-réagissent à la baisse lors de l’évènement avant d’opérer une correction à la hausse suite à l’alerte sociétale. Ceci suggère que l’alerte réduit l’asymétrie d’information entre les managers et les investisseurs, limite le risque d’estimation et contribue ainsi à rassurer les investisseurs. En outre, plus l’évènement déclencheur est grave et son impact boursier négatif, plus les investisseurs ont tendance à réagir positivement et fortement aux alertes. En revanche, nous observons que les alertes relatives à l’environnement et celles qui mettent en évidence des conséquences négatives plus importantes que celles anticipées ont un impact négatif sur les cours. Ce résultat indique que l’alerte peut, dans certains cas, constituer un facteur aggravant, notamment lorsque les investisseurs portent une attention particulière au domaine concerné.

59Notre étude comporte un certain nombre de limites et ouvre des perspectives. Tout d’abord, en termes de données, nous n’utilisons que les alertes émises par Vigeo. Bien que l’agence soit leader sur le marché européen, il serait intéressant d’étendre l’échantillon aux alertes diffusées par les autres agences, notamment Eiris (Royaume-Uni), Sustainalytics (Pays-Bas) et MSCI (Etats-Unis) qui a étendu récemment sa sphère de compétence à l’Europe. Ceci permettrait de renforcer nos résultats en étudiant l’occurrence d’alertes simultanées émanant de plusieurs agences. Cela limiterait également le biais de sélection lié aux origines françaises de Vigeo.

60Sur les plans théorique et méthodologique, plusieurs perspectives restent ouvertes. Du fait du recours aux études d’évènement, notre étude s’appuie sur la théorie de l’efficience qui, malgré des remaniements notables (Fama 1998), fait l’objet de critiques. Une mobilisation accrue de la finance comportementale pourrait apporter un nouvel éclairage dans l’étude des alertes par la prise en compte des facteurs psychosociologiques. Enfin, il serait intéressant d’étudier les enjeux des alertes sociétales au niveau de l’entreprise elle-même et de ses parties prenantes. Deux questions mériteraient d’être approfondies : ce système d’alerte, qui rompt avec la stratégie de communication habituelle (rétention d’information), peut-il contribuer à faire évoluer les comportements des entreprises ? L’alerte est-elle perçue au niveau de l’entreprise comme une mesure dissuasive, une mesure punitive ou plutôt un non-évènement ?

Haut de page

Bibliographie

Barber B.M. et Odean T. (2008), « All that Glitters: The Effect of Attention and News on the Buying Behavior of Individual and Institutional Investors », Review of Financial Studies, vol. 21, n° 2, p. 785-818.

Barry C. et Brown S. (1985), » Differential Information and Security Market Equilibrium », Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 20, p. 407-422.

Brown S. (1979), « The effect of Estimation Risk on Capital Market Equilibrium », Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 15, p. 215-220.

Brown, K.C. et Harlow, W.V. (1988), « Market Overreaction: Magnitude and Intensity », Journal of Portfolio Management, vol. 14, n° 2, p. 6-13.

Capelle-Blancard G. et Laguna M-A. (2010), « How Does the Stock Market Respond to Chemical Disasters?», Journal of Environmental Economics and Management, vol. 59, n° 2, p. 192-205.

Cellier A., Chollet P. et Gajewski J-F. (2011), « Les annonces de notations extra-financières véhiculent-elles une information au marché ? », Finance Contrôle Stratégie, vol. 14, n° 3, p. 5-38.

Cellier A., et Chollet P. (2016), « Effect of Social Ratings on Firm Value », Research in International Business and Finance, vol. 36, p. 656-683.

Chatterji A.K et Toffel, M.W. (2010), « How Firms Respond to Being Rated », Strategic Management Journal, vol. 31, n° 9, p. 917-945.

Cho S. Y., Lee, C., et Pfeiffer R.J.Jr., (2013), « Corporate social responsibility performance and information asymmetry », Journal of Accounting and Public Policy, vol. 32, p. 71-83.

Daniel K., Hirshleifer, D. et Subrahmanyam, A. (1998), « Investor Psychology and Security Market Under- and Over-reactions », Journal of Finance, vol. 53, n° 6, p. 1839-1885.

De Bondt W.F.M., (1989), « Stock Price Reversals and Overreaction to News Events: A Survey of Theory and Evidence», - A Reapapaisal of Efficiency of Financial Markets, Nato Asi Series, vol. 54, p. 57-84.

De Bondt W.F.M. et Thaler R. (1985), « Does the Stocks Market Overreact?», Journal of Finance, vol. 40, n° 3, p. 793-805.

Dhaliwal D.S., Li O.Z., Tsang A. et Yang G.Y. (2011), « Volontary Nonfinancial Disclosure and the Cost of Equity Capital: The Initiation of Corporate Social Responsibility Reporting», Accounting Review, vol. 86, n° 1, p. 59-100.

Doh J.P., Howton, S.D., Howton, S.W., et Siegel, D.S., (2010), « Does the Market Respond to an Endorsement of Social Responsibility? The Role of Institutions, Information and Legitimacy». Journal of Management, vol. 36, n° 6, p. 1461-1485.

Dupré D., Girerd-Potin I., Jimenez-Garces S. et Louvet P. (2006), « Les investisseurs paient pour l’éthique. Conviction ou prudence?», Banque et Marchés, n° 84, p. 1-16.

El Ghoul S., Guedhami O., Kwok C.C.Y. et Mishra D.R. (2011), « Does Corporate Social Responsibility Affect the Cost of Capital? », Journal of Banking and Finance, vol. 35, n° 9, p. 2388-2406.

Fama E.F. (1970), « Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work», Journal of Finance, vol. 25, n° 2, p. 383-417.

Fama E.F. (1998), « Market Efficiency, Long-Term Returns, and Behavioral Finance», Journal of Financial Economics, vol. 49, p. 283-306.

Fama E.F. et French K.R. (1995), « Size and Book-to-Market Factors in Earnings and Returns», Journal of Finance, vol. 50, n° 1, p. 131-155.

Fermon D., (2006), « Pourquoi l’ISR est déjà un enjeu économique et financier ? », Revue d’économie financière 85, p. 233-244.

Frooman J. (1997), « Socially Irresponsible and Illegal Behavior and Shareholder Wealth», Business and Society, vol. 36, n° 3, p. 221-249.

Girerd-Potin G., Jimenez-Garcès S. et Louvet P. (2014), « Which Dimensions of Social Responsibility Concern Financial Investors? », Journal of Business Ethics, vol. 121, n° 4, p 559-576.

Godfrey P.C., Merrill C.B. et Hansen J.M. (2009), « The Relationship Between Corporate Social Responsibility and Shareholder Value: An Empirical Test of the Risk Management Hypothesis», Strategic Management Journal, vol. 30, n° 4, p. 425-445.

Gollier C. (2011), « Portfolio Choices and Asset Prices: The Comparative Statics of Ambiguity Aversion », Review of Economic Studies, vol. 78, n° 4, p. 1329-1344.

Grossman, S.J. et Stiglitz, J.E. (1980), « On the Impossibility of Informationally Efficient Markets», American Economic Review, vol. 70, n° 3, p. 393-408.

Heinkel R., Kraus A. et Zechner J. (2001), « The Effect of Green Investment on Corporate Behavior», Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 36, n° 4, p. 431-449.

Kumar, P., Sorescu, S.M. Boehme, R.D, et Danielsen, B.R. (2008), « Estimation Risk, Information, and the Conditional CAPM: Theory and Evidence », Review of Financial Studies, vol. 21, n° 3, p. 1037-1075.

Krüger, P., (2015). « Corporate Goodness and Shareholder Wealth », Journal of Financial Economics, vol. 115, n° 2, p. 304-329.

Li Y., Richardson G.D. et Thornton D.B. (1997), « Corporate Disclosure of Environmental Liability Information: Theory and Evidence », Contemporary Accounting Research, vol. 14, n° 3, p. 435-474.

Lopatta K., Buchholz F. et Kaspereit T. (2012) « Asymmetric Information and Corporate Social Responsibility », Papier de Recherche, University d’Oldenburg. http://papers.ssrn.com.

Meulbroek, L.K. (1992) « An Empirical Analysis of Illegal Insider Trading », Journal of Finance, vol. 47, n° 5, p. 1661-1699.

Murphy D.L., Shrieves R.E. et Tibbs S.L. (2009), « Understanding the Penalties Associated with Corporate Misconduct: An Empirical Examination of Earnings and Risk », Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 44, n° 1, p. 55-83.

Novethic (2013), « Entreprises controversées : les listes noires d’investisseurs changent-elles la donne ? », http://www.novethic.fr.

Pynnönen S. (2005), « On Regression Based Event Study », in Contributions to Accounting, Finance, and Management Science: Essays in Honor of Professor Timo Salmi. Acta Wasaensia No. 143, 327-354. Eds Erkki K. Laitinen and Teija Laitinen.

Richardson, A.J., Welker, M. (2001), » Social Disclosure, Financial Disclosure and the Cost of Equity Capital », Accounting, Organizations and Society, vol. 26, n° 7-8, p. 597-616.

Rivière-Giordano G. (2007), « Comment crédibiliser le reporting sociétal ? », Comptabilité Contrôle Audit, tome 13, vol. 2, p. 127-147.

Saghroun J. et Eglem J-Y. (2008), « À la recherche de la performance globale de l’entreprise : la perception des analystes financiers », Comptabilité Contrôle Audit, tome 14, vol. 1, p. 93-118.

Scalet S. et Kelly T.F. (2010), « CSR Rating Agencies: what Is their Global Impact? », Journal of Business Ethics, vol. 94, n° 1, p. 69-88.

Tashakkori A. et Teddlie C. (2003), Handbook of Mixed Methods in Social and Behavioral Research, Thousand Oaks, Sage Publications.

Verrecchia R.E. (1983), « Discretionary Disclosure », Journal of Accounting and Economics, vol. 5, p. 179-194.

Haut de page

Annexe

Réaction aux alertes sociétales : analyse de robustesse

Image 1000000000000198000002AB792F2590.jpg

Haut de page

Notes

1 Par exemple, le Danemark (loi « Green Account» adoptée en 1995) ; la Norvège et la Suède (« Accounting Acts» adoptés respectivement en 1998 et 1999) ; les Pays-Bas (« Environmental Reporting Decree» adopté en 1999) ; la France (loi du 15 mai 2001 sur les « Nouvelles Régulations Economiques», article 116 ; loi du 12 juillet 2010, dite Grenelle 2, article 225) ; en Europe (directives 2013/34/UE et 2014/95/UE du Parlement européen).

2 A titre d’exemples : la distribution accrue (ou maintenue) de dividendes malgré des plans sociaux (Arcelor, Peugeot, Renault, Sanofi Aventis, Total…) ; "l’affaire Kerviel" (2008) ; l’explosion de la plateforme de British Petroleum (avril 2010) ; l’accident nucléaire de Fukushima/Tepco (mars 2011) ; la perte record d’UBS (2011) liée à des transactions spéculatives non-autorisées ; la fraude aux émissions polluantes de Volkswagen (2015).

3 Les services de recherche de Vigeo sont utilisés par la grande majorité des intervenants professionnels sur les marchés d’actions européens. http://www.vigeo.com/csr-rating-agency/fr/3-1-investisseurs-et-gestionnaires-d-actifs.

4 Notre étude exploratoire fournit la liste exhaustive des alertes et des entreprises impliquées, le secteur d’activité, les dates d’évènement déclencheur et d’alerte, le rang de l’alerte, la description du fait déclencheur, la source d’information, le domaine RSE concerné, le type d’alerte, la catégorie de risque associée à l’alerte, les conséquences financières ou autres (nombre de victimes...) induites par l’évènement déclencheur. Pour des raisons de concision les résultats de cette étude ne sont présentés que de façon très succincte dans cet article.

5 Nous avons exclu les actions non cotées sur toute la période, les Penny stocks (valeurs de cotation <1 €) et le cas de Nokia (très forte part du marché national). En outre, nous avons exclu les quelques cas pour lesquels l’alerte a eu lieu plus de 30 jours après l’évènement, ces alertes étant a priori difficiles à associer strictement à leurs évènements déclencheurs. Afin d’éviter toute confusion dans l’analyse, nous avons écarté les alertes diffusées le jour même de l’évènement, ainsi que les alertes associées au même évènement déclencheur.

Haut de page

Pour citer cet article

Référence électronique

Pierre Chollet et Blaise W. Sandwidi, « L’impact sur les marchés financiers européens de la diffusion d’alertes sociétales et de leurs évènements déclencheurs », Finance Contrôle Stratégie [En ligne], 19-2 | 2016, mis en ligne le 12 juillet 2016, consulté le 24 mai 2017. URL : http://fcs.revues.org/1799 ; DOI : 10.4000/fcs.1799

Haut de page

Auteurs

Pierre Chollet

Université de Montpellier, MRM et LABEX Entreprendre
pierre.chollet@umontpellier.fr

Blaise W. Sandwidi

Université Paris-Est, IRG (EA 2354)
blaisesandwidi@gmail.com

Haut de page

Droits d’auteur

Tous droits réservés

Haut de page