Analyse de la réaction des entreprises cotées, de la réputation et du conservatisme des auditeurs 

Analyse de la réaction des entreprises cotées, de la réputation et du conservatisme des auditeurs 

La méthode de l’étude d’évènement

L’étude d’évènement est une méthode souvent utilisée dans l’analyse de la réaction de l’indice financier SBF 250 et de la réputation des grands 159 auditeurs, juste après l’annonce de l’affaire Enron aux États-Unis, dans le contexte français. Nous nous référons principalement, à ce propos, aux études de Chaney et Philipich (2002) et de Nelson et al (2008). Mais à leur différence, nous tiendrons compte de la présence du double commissariat aux comptes et seulement de la date du 10 janvier 2002, jour de l’annonce de la destruction des documents comptables d’Enron par son auditeur Arthur Andersen.

Ainsi nous pouvons calculer le rendement anormal journalier (ARit): Équation 1 : ARi t = R i t – (â0 + â1 Rmt) Avec : – Rit: Prix de l’action de l’entreprise « i » à l’instant « t » ; – Rmt: Le rendement de l’indice financier SBF 250, alors que â sont les paramètres d’estimation à travers le modèle de marché de la période du 1er novembre 2000 jusqu’au 31 octobre 2001. Equation 2: R it = â0 + âi Rmt + µit Nous rappelons que les rendements anormaux cumulés, pour les différentes fenêtres, autour de la date d’annonce du déchiquetage des documents comptables d’Enron par son auditeur sont présentés au tableau 2.

L’analyse multi-variée en coupe transversale

Afin d’éviter les différentes critiques dont les études d’évènements sont l’objet, nous procédons à une analyse multi-variée en coupe transversale. La variable dépendante y est représentée par le rendement anormal cumulé pour la fenêtre (-1,1), autour de l’annonce du résultat du déchiquetage des documents d’Enron, calculée à travers le modèle de marché représenté au tableau 2.

Pour tester notre première hypothèse, nous utilisons la variable Big4 qui prend la valeur 1, si l’entreprise est auditée par au moins un commissaire aux comptes des Big4, sinon, 0. Aussi, des variables de contrôle sont-elles incluses dans notre modèle. Nous utilisons donc la variation du chiffre d’affaires entre 1999 et 2000 pour capturer la reconnaissance des entreprises via le potentiel agressif des revenus (Easton et Zmijewski, 1989). Prenons l’exemple suivant pour illustrer cette idée : pour occuper des postes clés dans la direction de l’entreprise, certains dirigeants sont capables de faire augmenter artificiellement le chiffre d’affaires à travers des mesures créatives. Suivant 161 ce schéma du potentiel agressif, les dirigeants de l’entreprise Enron ont ainsi déclaré, selon Chaney et Philipich (2002), une augmentation de 151 % des ventes entre 1999 et 2000.

Élaboration du 1er modèle

Une autre variable de contrôle additionnelle est nécessaire pour nos analyses, c’est la dette à long terme, mesurée par le total des dettes à long terme divisé par le total actif. Dans les études de Chaney et Philipich (2002), on peut relever alors que les entreprises les plus endettées, sont les plus susceptibles d’utiliser les éléments hors bilan pour le financement. Nous prévoyons donc une relation négative avec la variable dépendante.

La taille de l’entreprise mesurée par le logarithme népérien du total actif est de ce fait une variable supplémentaire de contrôle. Les études consultées attestent en grande majorité que les Big4 admettent une expertise industrielle très développée contrairement aux Non-Big. Ce qui nous impose d’adjoindre deux autres variables de contrôle qui tiennent spécifiquement compte des réactions des entreprises du secteur énergétique et de celles des entreprises cotées aux marchés financiers américains : Oil qui prend la valeur 1 si l’entreprise appartient au secteur du pétrole ou du gaz ; 0 sinon ; et MOM qui prend la valeur 1 si l’entreprise est cotée aux marchés américains, 0 sinon.