Le présent mémoire est une analyse économétrique du rendement boursier des fiducies de revenu. Les fiducies de revenu ont constitué jusqu'à 15% des entités inscrites à la Bourse de Toronto et ont été un placement populaire jusqu'en 2006. Étant donné que les détenteurs de parts des fiducies n'étaient pas admissibles au crédit d'impôt pour dividendes et que le rendement boursier est un rendement avant l'impôt des particuliers alors il s'en suit que le rendement boursier des fiducies devait être, à risque égal, systématiquement plus élevé que celui des sociétés par actions afin de compenser pour l'absence de crédit d'impôt. Cette compensation se nomme «effet fiducie» et nous cherchons à estimer sa présence dans le rendement des fiducies à l'aide de modèles économétriques d'évaluation d'actifs financiers. En raison de certaines caractéristiques fiscales, la valeur théorique de l'effet fiducie est inconnue mais strictement positive. Par ailleurs, puisque la médiatisation des fiducies a été importante, nous avons ajouté à nos modèles des variables dichotomiques captant l'impact de certaines caractéristiques médiatiques dans le temps. Trois modèles ont été estimés et deux de ceux-ci ont pour facteurs explicatifs des variables financières et économiques. Le dernier a comme facteurs des composantes principales. Lorsque les variables médiatiques sont ajoutées à ces modèles, l'effet fiducie est significatif dans les trois cas. L'effet fiducie est toutefois plus élevé et davantage significatif avec le modèle à composantes principales. Toutefois, lorsque les variables médiatiques sont omises, l'effet fiducie est significatif uniquement avec le modèle à composantes principales.

Le mémoire examine le potentiel de deux méthodes d'évaluations de la valeur d'une entreprise sur la base d'un échantillon de firmes oeuvrant dans le domaine des biotechnologies. Selon la première méthode, nommée Binotech, l'action d'une firme de biotechnologies est traitée comme étant une option financière. Avec la deuxième méthode, dite numérique, le rendement des firmes est considéré comme un mouvement brownien dont la moyenne est définie selon la méthodologie proposée par Bergeron, Savor et Kryzanowski. (2004). Les évaluations obtenues à l'aide de chacune des deux méthodes, sont ensuite comparées aux valeurs marchandes des firmes c'est à dire leurs valeurs boursières. Les résultats obtenus indiquent que la performance respective des deux méthodes est étroitement liée à la volatilité du rendement boursier des firmes de l'échantillon. Or, la volatilité des firmes, tend à être reliée à leur taille, tout comme, souvent, le degré de diversification de leur portefeuille de molécule. En conséquence, la performance de l'une ou l'autre des deux méthodes examinées est meilleure pour les entreprises de grande taille et l'évaluation des petites firmes ayant un portefeuille non diversifié demeure un défi difficile à relever. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Biotechnologie, Options réelles, Étude empirique.

La volatilité boursière joue un rôle central en finance. Elle intervient dans une multitude de décisions telles que le choix de portefeuille et sa diversification, la gestion du risque financier et l'évaluation des contrats financiers dérivés. Connue comme étant l'une des principales mesures de risque, la volatilité a suscité l'intérêt des chercheurs qui visent, notamment, à l'estimer et expliquer son évolution. Plusieurs résultats révèlent que la volatilité se caractérise, entre autres, par ses variations asymétriques (Avramov, Chordia et Goyal, 2006; Mele, 2007; Shamila, Shambora et Rossiter , 2009; etc.). Cette asymétrie veut que pour la même variation absolue du rendement, la hausse de la volatilité due à la variation négative dépasse sa baisse résultant de la variation positive. La contribution de cette thèse, composée de trois essais, consiste à proposer un modèle permettant de refléter au mieux les variations asymétriques de la volatilité et caractériser la prime de risque qui s'y rattache. Dans le premier essai, nous couvrons, en général, les principaux écrits majeurs, notamment récents, sur la volatilité boursière. En particulier, nous vulgarisons d'abord le concept de la volatilité comme mesure de risque où nous distinguons, d'une part, entre risque et incertitude et d'autre part entre risque existant et risque perçu. Puis, nous présentons les résultats marquants sur ses composantes (systématique et spécifique) en contexte des modèles classiques (de marché, CAPM). Ensuite, nous discutons de l'effet du marché d'options sur la volatilité boursière. Notre intérêt à cet effet se justifie par la croissance grandissante du volume des transactions sur les marchés des options depuis la création en 1973 du marché standardisé des options à Chicago (CBOE). Finalement, nous synthétisons les acquis en matière d'estimation de volatilité et faisons un tour critique des principales classes de modèles servant à en décrire l'évolution où des modèles représentatifs de chaque classe sont caractérisés tant dans leurs hypothèses et leurs dynamiques que dans leur performance au niveau des tests subis. Dans le deuxième essai, nous proposons un modèle à volatilité stochastique où l'asymétrie de la volatilité résulte de deux effets : l'effet de levier financier et l'effet rétroactif (ou effet feedback). Notre modèle suppose que, pour une firme donnée, la volatilité de son rendement boursier dépend et de la variabilité de sa valeur marchande (reflet de son risque d'exploitation) et de son levier financier (reflet de son risque financier). Nous recourons au filtrage particulaire, technique attribuée à Gordon, Salmond et Smith (1993), pour tester notre modèle en considérant son caractère non linéaire. Notre étude empirique est menée avec un échantillon de 332 firmes américaines non financières à données journalières. Elle porte sur la période qui s'étend du 2 janvier 1996 au 31 décembre 2008. Les résultats montrent que l'inclusion de la variation du levier financier dans le processus de la volatilité permet d'améliorer la performance de prédiction du modèle. Ils révèlent également que l'asymétrie de la volatilité résulte, notamment, de l'effet rétroactif en périodes d'instabilité. Par contre, son ampleur dépend du niveau du levier financier en périodes de stabilité. Dans le troisième essai, nous caractérisons la prime de risque de la volatilité asymétrique ainsi que les facteurs qui expliquent ses variations. En utilisant les prix d'options (d'achat et de vente) sur l'indice américain S&P 100, pour la période qui s'étend du 3 janvier 2006 au 18 décembre 2010, nous trouvons que cette prime est, en moyenne, négative. Cela transparaît d'ailleurs doublement, et dans l'écart significatif entre la volatilité implicite dans les prix d'options et la volatilité instantanée du S&P 100, et dans le rendement moyen négatif des portefeuilles de réplication jugés sûrs à risque près, celui de la volatilité. De plus, la prime de risque de la volatilité asymétrique s'avère changeante et dépend du niveau de la volatilité et de l'échéance des options vu que la sous-performance des portefeuilles de réplication augmente en périodes de volatilité accrue, surtout pour les portefeuilles formés avec des options à longue échéance. Également, les résultats dévoilent une asymétrie dans la variation de cette prime voulant qu'en valeur absolue sa hausse due à une volatilité élevée dépasse généralement sa baisse résultant d'une relative stabilité du marché. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : risque, volatilité boursière, variation asymétrique, effet de levier financier, effet rétroactif, filtrage particulaire, prime de risque de la volatilité.

Cette thèse porte sur la prédiction de la détresse financière et son impact sur le rendement des actions. L’objet principal de cette thèse est de : (i) prédire la détresse financière des petites et moyennes entreprises françaises en utilisant plusieurs spécifications économétriques tels que, le modèle Logit, les réseaux de neurones artificiels, la méthode SVM et la régression des moindres carrés partiels, et (ii) d’identifier les facteurs de risque de détresse financière à caractère systématique, explicatifs des rendements des actions, et additionnels au modèle de Fama et French (1993) tels que le momentum, la détresse relative, la liquidité et la Value-at-Risk, sur le marché boursier Français. Cette étude comporte deux parties. La première partie, composée de 2 chapitres, s’interroge sur les principaux indicateurs discriminants entre les petites et moyennes entreprises françaises saines et celles en détresse financière un an et deux ans avant la défaillance. Elle mobilise différentes approches de prédiction et aboutit à des résultats empiriques qui font l’objet d’analyse. La deuxième partie, composée aussi de 2 chapitres, étudie le pouvoir explicatif, du modèle de Fama et French (1993) augmenté de certains facteurs de risque, mais aussi des modèles alternatifs à cette approche dans le contexte français. Les tests portent aussi sur le caractère systématique des facteurs de risque additionnels ou alternatifs, explicatifs des rendements des actions. Les résultats empiriques obtenus font l’objet d’analyse et permettent de proposer des implications managériales aux décideurs. / This thesis focuses on financial distress and its impact on stock returns. The main goal of this dissertation is: (i) to predict the financial distress of French small and medium-sized firms using a number of techniques namely Logit model, Artificial Neural Networks, Support Vector Machine techniques, and Partial Least Squares, and (ii) to identify the systematic risk factors of financial distress that can explain stock returns, in addition to those of Fama and French (1993) such as the momentum, the relative distress, the liquidity, and the Value-at-Risk in the French stock market. This study has been concretized in two parts. The first part, composed of 2 chapters, wonders about the main indicators that can discriminate between distressed and non-distressed French small and medium-sized firms one and two years before default. It mobilizes different prediction techniques and leads to the empirical results that are the subject of the analysis. The second part, composed also of 2 chapters, investigates the explanatory power of Fama and French (1993) model augmented by a number of risk factors, as well as alternative models in the French context. The tests also focus on the systematic nature of the additional or alternative risk factors, explaining the stock returns. The obtained empirical results are analyzed and propose managerial implications to decision makers.