Le nombre d’analystes qui émettent des recommandations sur les marchés financiers peut-il être un facteur qui influence l’efficience de ces marchés ?
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- La théorie selon laquelle les marchés financiers sont parfaitement efficients, c’est-à-dire que toute l’information est disponible dans les prix de sorte que ceux-ci reflètent la vraie valeur des titres sur le marché, est un concept qui tend à simplifier la réalité. Comme nous l’avons appris durant notre cursus universitaire, la réalité est bien différente. Les marchés sont fortement influencés par les comportements humains, ce qui peut conduire à des résultats différents que ce que nous pouvons avoir dans les théories classiques. Au cours de ce travail, nous avons tenté de nous pencher sur une variable qui peut influencer l’efficience de marché, qui est le nombre d’analystes financiers qui couvrent un titre (ou le taux de couverture), qui est lui-même influencé par différents biais cognitifs. Le rôle de l’analyste financière dans la théorie classique est de veiller à ce que les marchés soient efficients en émettant des recommandations sur la valeur des firmes. Mais les analystes financiers n’agissent pas de manière isolée. Ils interagissent les uns avec les autres de sorte qu’un consensus se crée sur le marché. Ces interactions sur le marché créent des biais cognitifs de sorte que les analystes vont agir de manière irrationnelle sur le marché. Le biais mimétique par exemple, nous dit que les analystes vont suivre la tendance du marché. Le taux de couverture excessif des analystes financiers peut être en partie expliqué par ce phénomène. Dans la partie empirique, nous avons vérifié un tas d’hypothèses qui étaient émis dans la littérature concernant l’influence du taux de couverture sur les marchés. Il s’avère évident que le taux de couverture des analystes financiers est une variable explicative de l’efficience du marché. Lorsque le nombre d’analystes qui couvrent un titre est trop important, le marché valorisera excessivement l’action, de sorte que celle-ci sera surévaluée. L’effet inverse se produira lorsque le taux de couverture sera trop faible.