Cette thèse présente une contribution relative à l'étude de l'impact du sentiment de l'investisseur sur la dynamique boursière dans les marchés développés de G7. A cette fin, deux spécifications économétriques ont été proposées pour modéliser la dynamique des marchés boursiers tenant compte de l’hétérogénéité comportementale des investisseurs. Cette thèse est structurée autour de trois chapitres. Le premier chapitre est d’ordre théorique. Après avoir rappelé l'hypothèse de l'efficience informationnelle, ce chapitre introduit les concepts de base ( rationalité, finance comportementale, sentiment de l'investisseur, etc.). Les deux autres chapitres proposent deux essais empiriques sur l’effet du sentiment de l'investisseur sur la dynamique des rentabilités boursières. Dans le premier chapitre empirique, le modèle Smooth Transition Regression "STR" est utilisé afin de mieux reproduire les différents régimes des rentabilités boursières activés par l’effet du sentiment de l'investisseur. Le second chapitre empirique vise à tenir en compte simultanément la non linéarité et l'hétérogénéité comportementale à travers le double usage des dimensions temporelle et individuelle en employant le modèle Panel Smooth Transition Regression "PSTR". Nos résultats empiriques impliquent le rejet de l’hypothèse d’efficience ainsi que celle d’agent représentatif, en suggérant que la dynamique des rentabilités boursières exhibe de la non-linéarité. Nous montrons également l’existence d’effets de seuil significatifs permettant de distinguer différents régimes, suggérant que l'exposition des rentabilités au risque sentiment varie non-linéairement dans le temps et par régime. / This thesis presents a contribution to the study of the impact of investor sentiment upon stock market dynamics in the developed markets of the G7 countries. For this purpose, two econometric methods are proposed for modeling stock market dynamics that take the behavioral heterogeneity of investors into account. This thesis includes three chapters. The first chapter is theoretical. After recalling the hypothesis of informational efficiency, it introduces the basic concepts (rationality, behavioral finance, investor sentiment, etc.). The following two chapters offer two empirical tests for the impact of investor sentiment on the dynamics of stock market returns.In the first, the Smooth Transition Regression "STR" model is used to provide a better reproduction of the different regimes for market returns triggered by investor sentiment. The second empirical chapter aims to take the nonlinearity and the heterogeneity into account simultaneously, through the dual use of temporal and individual dimensions and by applying the Panel Smooth Transition Regression "PSTR" model. Our empirical results imply a rejection of the efficiency hypothesis and a rejection of the hypothesis of a representative agent, suggesting the nonlinearity of stock market returns. We also show that there are different transition speeds between different regimes, suggesting that the exposure of stock market returns to risk sentiment varies nonlinearly over time and by regime.

La diffusion d'une information de gestion (IG) de qualité améliore-t-elle la relation avec l'actionnaire ? Définies par les autorités de régulation comptable, les qualités attendues sont plus à même d'être atteintes par l'IG dans son champ large. Par ailleurs, le cadre théorique de la gouvernance fournit les déterminants de la diffusion d'informations et la mesure de son impact. Une étude qualitative est menée afin d'élaborer une méthode de mesure de la qualité. A partir d'une liste d'items appréhendant la qualité, trois indices sont élaborés dont la validité est ensuite testée sur un échantillon de 55 entreprises françaises cotées. Enfin, des interactions entre qualité de l'IG, diffusion et utilité pour l'actionnaire sont révélées, puis confirmées sur ce même échantillon de 55 entreprises par des tests boursiers. Un impact positif de la diffusion d'une IG de qualité apparaît, tandis que la volatilité montre l'incertitude des investisseurs lors d'une diffusion de moindre qualité.

À la suite de scandales financiers notoires, et au vu de l’évolution des marchés financiers et des nouvelles technologies, l’Union européenne vient renforcer le cadre législatif européen des abus de marché, au nom de l’intégrité des marchés. Loin de constituer un simple regroupement d’infractions boursières, le concept d’abus de marché pourrait être analysé comme une véritable notion juridique. Dès lors, l’essai d’une définition générique de l’abus de marché permettrait d’en clarifier le domaine et d’en guider sa mise en œuvre. L’étude du sens de la notion d’abus de marché permettrait d’éviter les révisions successives de la norme nationale et européenne afin de conférer à l’abus de marché des règles propices à l’intégrité et à l’efficience du marché. Une fois la notion d’abus de marché définie avec précision, sa lutte préventive ou répressive ne pourra être que renforcée. Pour autant, la nouvelle coexistence de la répression administrative et de la répression criminelle de l’abus de marché en droit financier européen conduit à s’interroger sur l’application du principe non bis in idem en la matière. Afin de rendre effective cette refonte, il est ainsi primordial que le droit de la responsabilité civile vienne soutenir le droit de la répression de l’abus de marché. Finalement, pour maintenir la place financière européenne comme une place concurrentielle, il est essentiel que la refonte de l’abus de marché ne se fasse pas de manière déséquilibrée en faveur de l’impératif d’intégrité et au détriment de l’efficience du marché. On ne doit pas omettre que le droit des abus de marché est un droit économique au service de l’efficience du marché. / Following notorious financial scandals, and looking at the evolution of the financial markets and the new technologies, the European Union has reinforced the market abuse's European legal framework in the name of markets integrity. Far from being a mere grouping of financial offenses, the concept of market abuse could be analyzed as a real legal construct. Henceforth, testing a generic definition of the market abuse would allow clarifying its scope and guiding its implementation. Studying the meaning of the market abuse notion would avoid the successive revision of the national and European norm in order to provide the market abuse rules suitable to the market integrity and efficiency. Once the market abuse notion precisely defined, its preventive or repressive fighting could only be reinforced. However, the new coexistence of the administrative and criminal repressions of the market abuse in European financial law leads to some interrogations regarding the non bis idem principle application. In order to make the recast efficient, it is mandatory for the civil responsibility law to sustain the market abuse repressive law. Eventually, in order to maintain the European financial market competitiveness, it is essential that the market abuse recast is not unbalanced in favor of the integrity requirement and against the market efficiency. We shall not forget that the market abuse law is an economic law serving the market efficiency.

Cette thèse analyse les conséquences et les implications des annonces de dividendes sur le marché boursier français dans un contexte de crise financière. Elle comporte quatre chapitres dont un premier, théorique qui trace les orientations des trois études empiriques réalisées. À l’issue de ce chapitre, il est proposé un cadre d’analyse de l’impact de la crise sur la politique de dividendes. Le deuxième chapitre traite de l’impact de la crise sur les réactions du marché. Il a testé et validé l’hypothèse d’une réaction différenciée des investisseurs aux annonces de dividendes en fonction du contexte économique. De surcroît, il met en évidence des réactions asymétriques des investisseurs en période de crise. Le troisième chapitre fournit une nouvelle explication à ces réactions asymétriques à travers la théorie de l’ambiguïté. L’hypothèse selon laquelle la nature et le degré d’incertitude de l’environnement macroéconomique auraient un impact sur la manière dont les investisseurs réagissent suite aux annonces de dividendes a été testée et validée. Le quatrième chapitre analyse la prévision des bénéfices comptables par les dividendes en période de crise, au regard de la théorie du signal. Nos résultats valident globalement les théories du signal et de l’ambiguïté. Même si la crise a affecté les réactions du marché français, elle n’a pas eu d’impact sur la relation significative qui existe entre les changements de dividendes et les variations de bénéfices futurs. Cette thèse analyse les conséquences et les implications des annonces de dividendes sur le marché boursier français dans un contexte de crise financière. Elle comporte quatre chapitres dont un premier, théorique qui trace les orientations des trois études empiriques réalisées. À l’issue de ce chapitre, il est proposé un cadre d’analyse de l’impact de la crise sur la politique de dividendes. Le deuxième chapitre traite de l’impact de la crise sur les réactions du marché. Il a testé et validé l’hypothèse d’une réaction différenciée des investisseurs aux annonces de dividendes en fonction du contexte économique. De surcroît, il met en évidence des réactions asymétriques des investisseurs en période de crise. Le troisième chapitre fournit une nouvelle explication à ces réactions asymétriques à travers la théorie de l’ambiguïté. L’hypothèse selon laquelle la nature et le degré d’incertitude de l’environnement macroéconomique auraient un impact sur la manière dont les investisseurs réagissent suite aux annonces de dividendes a été testée et validée. Le quatrième chapitre analyse la prévision des bénéfices comptables par les dividendes en période de crise, au regard de la théorie du signal. Nos résultats valident globalement les théories du signal et de l’ambiguïté. Même si la crise a affecté les réactions du marché français, elle n’a pas eu d’impact sur la relation significative qui existe entre les changements de dividendes et les variations de bénéfices futurs. / This dissertation investigates the consequences and implications of dividend announcements on French stock market in a context of financial crisis. It consists of four chapters including a first theoretical chapter that draws directions of the three empirical studies we realised. After this chapter, we provide an analysis framework of the impact of the crisis on the dividend policy. The second chapter discusses the impact of the financial crisis on french market reactions following dividend announcements. It tested and validated the hypothesis of a differentiated reaction of investors to dividend announcements based on the economic environment. Furthermore, it highlights asymmetric reactions of investors in times of crisis. The third chapter provides a new explanation for these asymmetric reactions through the ambiguity theory. The hypothesis according to which the nature and the degree of uncertainty of the macroeconomic environment has an impact on the way in which capital market prices react to dividend announcements was tested and validated. The fourth chapter analyses earnings forecast by dividends in times of crisis, according to the signaling theory. Our findings generally support the signaling and ambiguity theories. But, although the crisis affected the French market reactions to dividend announcements, it has no impact on the significant relationship between dividends changes and future earnings variations.

L’objectif de cette recherche était d’évaluer l’efficacité du paramètre de classification pour prédire suivre les tendances boursières. Les méthodes traditionnelles basées sur la prévision, qui ciblent l’immédiat pas de temps suivant, rencontrent souvent des défis dus à des données non stationnaires, compromettant le modèle précision et stabilité. En revanche, notre approche de classification prédit une évolution plus large du cours des actions avec des mouvements sur plusieurs pas de temps, visant à réduire la non-stationnarité des données. Notre ensemble de données, dérivé de diverses actions du NASDAQ-100 et éclairé par plusieurs indicateurs techniques, a utilisé un mélange d'experts composé d'un mécanisme de déclenchement souple et d'une architecture basée sur les transformateurs. Bien que la méthode principale de cette expérience ne se soit pas révélée être aussi réussie que nous l'avions espéré et vu initialement, la méthodologie avait la capacité de dépasser toutes les lignes de base en termes de performance dans certains cas à quelques époques, en démontrant le niveau le plus bas taux de fausses découvertes tout en ayant un taux de rappel acceptable qui n'est pas zéro. Compte tenu de ces résultats, notre approche encourage non seulement la poursuite des recherches dans cette direction, dans lesquelles un ajustement plus précis du modèle peut être mis en œuvre, mais offre également aux personnes qui investissent avec l'aide de l'apprenstissage automatique un outil différent pour prédire les tendances boursières, en utilisant un cadre de classification et un problème défini différemment de la norme. Il est toutefois important de noter que notre étude est basée sur les données du NASDAQ-100, ce qui limite notre l’applicabilité immédiate du modèle à d’autres marchés boursiers ou à des conditions économiques variables. Les recherches futures pourraient améliorer la performance en intégrant les fondamentaux des entreprises et effectuer une analyse du sentiment sur l'actualité liée aux actions, car notre travail actuel considère uniquement indicateurs techniques et caractéristiques numériques spécifiques aux actions. / The objective of this research was to evaluate the classification setting's efficacy in predicting stock market trends. Traditional forecasting-based methods, which target the immediate next time step, often encounter challenges due to non-stationary data, compromising model accuracy and stability. In contrast, our classification approach predicts broader stock price movements over multiple time steps, aiming to reduce data non-stationarity. Our dataset, derived from various NASDAQ-100 stocks and informed by multiple technical indicators, utilized a Mixture of Experts composed of a soft gating mechanism and a transformer-based architecture. Although the main method of this experiment did not prove to be as successful as we had hoped and seen initially, the methodology had the capability in surpassing all baselines in certain instances at a few epochs, demonstrating the lowest false discovery rate while still having an acceptable recall rate. Given these results, our approach not only encourages further research in this direction, in which further fine-tuning of the model can be implemented, but also offers traders a different tool for predicting stock market trends, using a classification setting and a differently defined problem. It's important to note, however, that our study is based on NASDAQ-100 data, limiting our model's immediate applicability to other stock markets or varying economic conditions. Future research could enhance performance by integrating company fundamentals and conducting sentiment analysis on stock-related news, as our current work solely considers technical indicators and stock-specific numerical features.