Source: http://www.cairn.info/revue-comptabilite-controle-audit-2007-3-page-269.html
Timestamp: 2016-10-22 01:48:20+00:00
Document Index: 166868897

Matched Legal Cases: ['§ 23', '§ 89', 'art. 120', '§ 23', '§ 25', '§ 26', 'arts\t5', '§ 13', 'art. 230', '§ 23', '§ 89', '§ 23', '§ 8', '§ 13']

Analyse de l'impact des normes IFRS sur l'estimation du risque de défaillance des groupes cotés : Une étude exploratoire sur le marché français - Cairn.info
Analyse de l'impact des normes IFRS sur l'estimation du risque de défaillance des groupes cotés : Une étude exploratoire sur le marché français Créer un compte :
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parLionel Escaffredu même auteur
Université d’Angers – LARGO / GRANEM
13, allée François Mitterrand, BP 13633, 49036 ANGERS Cedex 01
Email : lionel.escaffre.at.free.fr
etOlivier Ramonddu même auteur [*]
Université Paris-Dauphine, DRM, Laboratoire du SEREG
Email : olivier.ramond.at.dauphine.fr
2007/3 (Tome 13) Pages : 296 DOI : 10.3917/cca.133.0269 Éditeur : Association francophone de comptabilité
Pages 269 - 295 Introduction
1En comptabilité, le risque de défaillance conduit les groupes à s’interroger sur la notion de continuité d’exploitation. Ce principe est énoncé dans la plupart des cadres comptables. En France, la continuité d’exploitation revêt une importance particulière car le commissaire aux comptes a l’obligation de déclencher une procédure d’alerte [1][1] CNCC (2003) : « Norme n° 6-702 – Alerte ». dès lors qu’il « relève, à l’occasion de l’exercice de sa mission, des faits de nature à compromettre la continuité d’exploitation [2][2] Loi du 24 juillet 1966 modifiée par la loi du 1er mars... ». En tant que postulat, le principe de continuité d’exploitation vient résoudre, en apparence, le paradoxe qui consiste à communiquer une information comptable périodique relative à une activité continue. Il ne s’agit pas de prouver l’existence de la continuité mais d’évaluer les présomptions qui impliqueraient que cette convention doit être acceptée tout en s’assurant qu’il n’existe pas d’éléments probants justifiant sa remise en cause. Ainsi, de simples difficultés ou une appréciation à long terme de difficultés éventuelles ne sont pas constitutives d’une rupture de continuité d’exploitation que nous appellerons risque de défaillance.
2En normes comptables internationales IAS/IFRS, l’établissement d’un diagnostic prévisionnel est nécessaire puisque « les états financiers sont normalement préparés selon l’hypothèse qu’une entité est en situation de continuité d’exploitation et poursuivra ses activités dans un avenir prévisible [3][3] IASB (2005) : Cadre conceptuel (§ 23). ».
3Ainsi les lecteurs des états financiers, tels que les analystes financiers, sont susceptibles d’appliquer des méthodologies d’analyse financière pour estimer le risque de défaillance. Pour ce faire, les utilisateurs doivent considérer toute une série de facteurs relatifs à la rentabilité actuelle et attendue, aux calendriers de remboursement des dettes et aux sources potentielles de remplacement de son financement [4][4] Cf. IAS 1 paragraphes 23 et 24.. La rentabilité des actifs [5][5] Le cadre conceptuel (§ 89) définit un actif en fonction... et la structure de l’endettement, tel que l’endettement financier net, sont des agrégats majeurs en IFRS pour apprécier ce risque de défaillance.
4De ce fait, en 2005, le passage aux normes IFRS des groupes cotés présentant des comptes consolidés modifie considérablement l’analyse du bilan et en conséquence, l’estimation du risque de défaillance [6][6] Il est important de noter ici que c’est l’estimation.... En effet, le recours à des justes valeurs fondées sur des valeurs de marché ou des valeurs actualisées est susceptible de générer des variations significatives sur les capitaux propres pour les actifs d’investissement et sur le compte de résultat pour les actifs de placement. Ces évolutions sont susceptibles de remettre en cause l’appréciation du risque de défaillance. Par ailleurs, le cadre comptable international repose faiblement sur la continuité d’exploitation puisqu’un bilan intégrant des justes valeurs suppose qu’il est possible de vendre à tout moment des actifs de l’entreprise séparément. Les recours aux Business Units en US GAAPs et aux Unités Génératrice de Trésorerie en normes IFRS illustrent cette conception de la valeur en comptabilité.
5Suivant ces constats, la première adoption des normes internationales pour les exercices ouverts au 1er janvier 2005 est l’occasion de s’interroger sur l’estimation du risque de défaillance à travers une analyse comparative relative à l’application des deux référentiels.
6L’estimation du risque de faillite d’une entreprise industrielle ou commerciale s’effectue, traditionnellement, à l’aide d’indicateurs fondés sur des données comptables et financières issus eux-mêmes des états financiers. Cette méthode dite « traditionnelle » est souvent qualifiée d’incomplète par les auteurs (cf. Barth et al., 1998) et appelle confirmation par l’utilisation d’une méthode basée sur les valorisations d’options (Merton, 1974).
7Ainsi, à l’aide d’un échantillon de sociétés cotées françaises appartenant à l’indice boursier SBF 120 ayant publié un double jeu de comptes IAS/French GAAPs à l’ouverture de l’exercice 2005 [7][7] Les sociétés ont publié pour les comptes IFRS clos..., nous nous proposons de tester si les modèles classiques de risque de défaillance (i.e. Altman, 1968 ; Ohlson, 1980 ; Zmijewski, 1984 ; Merton, 1974 ; Vassalou & Xing (2004)) apportent les mêmes résultats selon le référentiel comptable considéré. Les résultats trouvés nous permettront de discuter de la pertinence des normes IAS/IFRS en matière de continuité d’exploitation au regard du référentiel comptable français.
8La suite de l’étude procédera comme suit : la section 2 discute le concept de continuité d’exploitation au regard des dispositifs normatifs comptables anglo-saxons (US GAAPs et IAS/IFRS) et national et développe notre question de recherche. La section 3 présente un descriptif et une analyse des principaux modèles d’estimation du risque de défaut, à partir desquels nous choisissons d’examiner la question de recherche. La section 4 décrit notre échantillon et présente une analyse des résultats empiriques de notre étude. Enfin, la section 5 fournit un résumé des principaux apports de l’étude et décline quelques remarques potentiellement utiles à la poursuite du travail d’investigation.
2 - Perception du principe de continuité d’exploitation par les référentiels français et anglo-saxons (US GAAPs et IAS/IFRS)
9Depuis les travaux précurseurs de Beaver (1966), l’analyse des facteurs qui permettent d’estimer le risque de défaillance d’une entreprise a fait l’objet d’un grand nombre de recherches anglo-américaines en s’appuyant sur une démarche prédictive et positive. Le risque de défaillance est un risque dont l’apparition remet en cause la continuité d’exploitation de l’entité. Les référentiels comptables nationaux et internationaux ont, pour la plupart, inscrit dans leur cadre conceptuel le traitement comptable de l’information financière des entreprises en difficulté et proposent une définition du principe de continuité d’exploitation. Avant de discuter les résultats présentés par les études antérieures portant sur le lien entre information financière et estimation du risque de défaillance, une première analyse est donc consacrée aux dispositions normatives de l’information financière au regard du principe de continuité d’exploitation.
2.1 - Contexte normatif
10Depuis le 1er janvier 2005, les groupes français faisant appel public à l’épargne sur un marché réglementé sont dans l’obligation de publier leurs comptes consolidés en normes comptables internationales (IFRS). Les normes IFRS ont pour objectif d’harmoniser les cadres comptables nationaux, et à ce titre, il est particulièrement intéressant d’identifier le traitement de la prédiction des défaillances d’entreprises, d’une part, au sein de cadres nationaux tels que les normes françaises ou les normes américaines, et d’autre part, au sein du cadre international.
2.1.1 - Le cadre comptable français (PCG) : une vision juridique de la continuité d’exploitation
11Le problème de la défaillance est abordé dans le cadre comptable français sur un axe juridique par le code de commerce (art. L123-20) : “Pour l’établissement des comptes annuels, le commerçant, personne physique ou morale, est présumé poursuivre ses activités. »
12Le Plan Comptable Général (art. 120-1) confère une dimension comparative et prospective à la comptabilité en précisant lors de l’énonciation du principe de permanence des méthodes que « la comptabilité permet d’effectuer des comparaisons périodiques et d’apprécier l’évolution de l’entreprise dans une perspective de continuité d’activité ».
13En application de ces principes, la Compagnie Nationale des Commissaire aux Comptes [8][8] CNCC (1996) : Bulletin d’information n° 102, juin. précise que « la continuité d’exploitation est une convention comptable de base selon laquelle, lors de l’arrêté des comptes annuels, il convient d’apprécier si l’entreprise est en activité, s’il n’existe aucun fait qui pourrait l’empêcher de rester en activité dans un avenir prévisible. Lorsque la continuité d’exploitation parait assurée, les comptes annuels sont arrêtés normalement, c’est-à-dire dans le respect des autres conventions comptables généralement admises. Lorsque la continuité d’exploitation n’est plus assurée, les comptes annuels doivent être établis sur la base de la valeur liquidative » (CNCC, 1996, p. 4). Ces principes supposent que la comptabilité délivre une information prédictive.
14En comptabilité française, si le risque de défaillance est avéré (continuité incertaine), il faudra préciser en annexe les hypothèses retenues et les facteurs qui expliquent le maintien du principe de continuité. Si la continuité n’est plus assurée, les principes comptables de base ne peuvent plus être appliqués puisque l’établissement des comptes en valeur liquidatives implique une atténuation du principe de prudence ; la permanence des méthodes est de facto abandonnée. Comme le rappelle Colasse (2001, p. 59), la continuité d’exploitation « légitime en particulier la ventilation des charges et des produits entre les différents exercices de la vie des entreprises ». La cessation des paiements, stade ultime de la rupture dans la continuité d’exploitation, demeure très délicate à prédire et de nombreux groupes et sociétés présentent leurs comptes selon le principe de continuité tout en étant virtuellement en faillite, car en recherche active de fonds, et avec un dépôt de bilan très proche de la date de clôture du dernier exercice (CNCC, 1996).
15Ainsi l’annexe devient le support primordial pour l’utilisateur des comptes qui souhaite estimer le risque de défaillance. A ce titre, les normes américaines et internationales privilégient fortement ces modalités de communication.
2.1.2 - Le cadre comptable américain (US GAAPs) : une approche prédictive du « Going Concern »
16Ce cadre comptable américain fait très peu référence à la notion de continuité d’exploitation. Le SFAC 5 [9][9] SFAC 5 : « Recognition and Measurement in Financial... qui présente les concepts fondamentaux d’évaluation et de comptabilisation du cadre comptable américain propose la définition suivante de la continuité d’exploitation (« Going Concern ») : « une entité est présumée, sauf avis contraire, poursuivre son activité dans une échéance suffisamment lointaine pour poursuivre l’ensemble de ses engagements. L’établissement des états financiers repos e donc sur le principe de continuité ». En outre, à la différence du cadre français, les objectifs des états financiers ne sont pas nécessairement modifiés si l’entreprise passe du stade de continuité à celui de valeur liquidative. L’annexe prend une place importante car c’est la pertinence et le caractère prédictif de l’information qui doit révéler le risque de défaillance et la cessation des paiements. Ainsi, le cadre américain confirme l’importance donnée à l’annexe pour conférer une dimension prédictive à l’information comptable (Mutchler et Smith, 1984). Par ailleurs, les conventions d’évaluation reposent sur le concept de juste valeur. Les normes FAS 121 et FAS 114 relatifs aux actifs préconisent un traitement des dépréciations au moyen de méthodes d’actualisation de flux de trésorerie futurs. Les FAS 107, FAS 115 et FAS 133 relatifs aux instruments financiers introduisent très clairement des valorisations de clôture à la valeur de marché. Ces valorisations ont davantage une portée informationnelle prédictive que le coût historique qui demeure un constat du passé. Dans le prolongement de ces postulats, le cadre conceptuel IFRS corrobore ces évolutions en affirmant que la comptabilité a pour objectif d’être une aide à la décision des actionnaires. En ce sens, le caractère prédictif de la comptabilité est renforcé.
2.1.3 - Le cadre comptable international (IAS/IFRS) : une perspective résolument économique de l’activité de l’entreprise
17La continuité d’exploitation est énoncée dans le cadre conceptuel [10][10] IASB (2006) : Framework (§ 23). : « Les états financiers sont normalement préparés selon l’hypothèse qu’une entreprise est en situation de continuité d’exploitation et poursuivra ses activités dans un avenir prévisible. Ainsi, il est supposé que l’entreprise n’a ni l’intention, ni la nécessité de mettre fin à ses activités, ni de réduire de façon importante la taille de ses activités. S’il existe une telle intention ou une telle nécessité, les états financiers peuvent devoir être préparés sur une base différente, et, s’il en est ainsi, la base utilisée doit être indiquée ». Cette définition demeure assez proche des définitions données par le PCG et par les US GAAPs. Elle doit être comprise comme la possibilité pour une entreprise d’évaluer ses actifs à une valeur supérieure à une valeur de liquidation. Ce principe, sous-jacent à l’établissement des comptes en normes IFRS, renvoie sur l’application de certaines caractéristiques qualitatives des états financiers comme l’intelligibilité (cadre IFRS, § 25) et la pertinence (Cadre IFRS, § 26, 27 et 28). Ainsi une information ne peut être exclue des états financiers en raison de sa complexité (intelligibilité) et l’information financière doit influencer les décisions économiques des utilisateurs des comptes (pertinence).
18Les incertitudes pesant sur la continuité d’exploitation doivent être indiquées et en cas de cessation des paiements l’entreprise doit préciser la base sur laquelle les comptes ont été arrêtés. En conséquence l’information en annexe est prédominante pour informer les tiers sur les risques de défaillance.
19Comme le cadre comptable IFRS, tous les cadres comptables ont pour objectif de fixer la prédiction de la défaillance des entreprises en obligeant celle-ci à respecter le principe de continuité d’exploitation. Il s’agit pour le normalisateur de pousser les entreprises et leurs auditeurs à prédire les difficultés financières de l’entreprise sur la base des éléments comptables les plus récents.
21Au regard de l’évolution normative des 30 dernières années, il n’est pas interdit de penser que les normalisateurs ont préféré entretenir un certain flou dans la définition du principe de continuité d’exploitation pour faire émerger des valorisations de clôture qui privilégient des calculs actuariels reposant sur des hypothèses futures. Cette évolution n’est pas absolue et l’abandon à la fin des années 90 du projet « Full Fair Value » en est le très bon exemple. Tous les postes comptables ne sont pas impactés par ces valorisations prédictives et le coût historique demeure la valorisation de référence pour les actifs d’investissement, les stocks et les créances. Néanmoins comme le rappellent Richard et Colette (2000, pp. 56-7) : « l’hypothèse de la non-continuité (mort) n’empêche pas que, dans les phases de difficultés de l’entreprise, il soit intéressant de connaître à la fois la valeur de marché des actifs (grâce à une comptabilité statique) et la mauvaise performance de l’entreprise (grâce à une comptabilité dynamique [11][11] Les auteurs font référence au coût historique pour...). En résumé, une fois qu’on a émis l’hypothèse de continuité ou de non continuité d’exploitation, on a certes donné une information fondamentale, mais on a en aucune manière indiqué un choix de type de comptabilité ».
22L’évolution de l’approche prédictive de la comptabilité est donc partielle car présenter l’ensemble du bilan en valeur de marché n’est probablement pas plus prédictif que de le présenter intégralement au coût historique. L’approche prédictive a donc deux conséquences majeures. D’une part, les entreprises, sur une base forcément subjective (comptabilité d’intention), développent des modèles actuariels pour certains de leurs actifs et dettes et d’autre part, ces mêmes entreprises sont contraintes de détailler leur information qualitative en annexe pour expliquer aux tiers les hypothèses appliquées pour, en définitive, respecter la comparabilité des états financiers. L’évolution de la comptabilité vers un modèle prédictif repose sur des valorisations actuarielles qui sont elles-mêmes indissociables de l’information en annexe.
23Les recherches académiques confirment cet axe de réflexion puisque les nombreuses recherches antérieures s’inscrivent dans une approche prédictive et positive de la comptabilité (White et al., 2002).
2.2 - Revue de littérature
24L’utilisation de l’information financière destinée à prédire le risque de défaillance d’une entreprise a fait l’objet de nombreuses recherches principalement aux Etats-Unis. En outre, depuis les années 60, de nombreux auteurs se sont intéressés à la prédiction de la faillite des entreprises.
2.2.1 - Information financière et risque de défaillance
25L’information financière sur le risque de défaillance est une thématique qui couvre en réalité deux grands axes de recherche, l’offre et la demande d’information, avec d’une part, l’étude de l’offre d’information en situation de risque et d’autre part, l’étude de la demande en observant les travaux effectuée par les utilisateurs pour identifier le risque de non continuité.
• Offre d’informations comptables et défaillance
26La plupart des recherches qui établissent un lien entre comptabilité et défaillance sont axées sur l’étude de l’offre d’information. Ainsi, Schwartz (1982), Opler et Titman (1994) et De Angelo et al. (1994) ont analysé les choix comptables, souvent opportunistes, pris par des entreprises soumises à un risque élevé de non continuité.
27L’utilisateur des comptes est donc en mesure de s’interroger sur la crédibilité de l’information publiée (Vilanova, 1997) : d’une part, Opler et Titman (1994) montrent qu’un dirigeant d’entreprise est tenté de dissimuler aux tiers les difficultés financières de son entreprise, d’autre part, Teller (1998) s’interroge sur la pertinence du modèle comptable dès lors que l’entreprise connaît un risque de défaillance significatif (rupture de la continuité d’exploitation).
28L’offre d’information n’est donc pas forcément adaptée à la demande d’information nécessaire à l’analyse du risque de non continuité. Saboly (2001, p. 71) qui rappelle la nécessité de recourir à des informations non comptables, précise : « En effet, la comptabilité fournit une représentation de la réalité construite selon certaines contraintes et conventions. Un des biais de cette représentation est qu’elle n’englobe pas la totalité du réel : la comptabilité sélectionne certains faits en fonction de son propre ordre de référence et dans la mesure où ils peuvent être traduits en unités monétaires ».
29En conséquence, les utilisateurs des états financiers peuvent être amenés à utiliser des modèles financiers nécessaires pour prédire les défaillances en amont de l’apparition du risque de non continuité.
• Demande d’informations comptables et défaillance
30Les recherches en comptabilité et finance qui traitent de l’estimation du risque de continuité d’exploitation reposent très souvent sur des ratios financiers. Beaver (1966) propose des méthodes d’analyse financière aujourd’hui assez répandues en pratique. Sur un angle plus statistique, Koh et Killough (1990) proposent des analyses discriminantes « pas à pas », Mensah (1983), quant à lui, s’appuie sur des analyses en composante principale.
31Ainsi, il apparait raisonnable de considérer que l’estimation du risque de non continuité consiste à réaliser une appréciation analytique et comparative de certains postes comptables sur plusieurs périodes. En outre, les ratios détectant ce risque varient fortement d’un secteur d’activité à un autre d’après Foster (1986). Néanmoins, un ratio ne peut être interprété qu’en examinant la cohérence de son évolution dans le temps, évolution qui pourra utilement aider l’entreprise à extrapoler, dans l’avenir, l’évolution de ce même ratio.
32Compte tenu de l’évolution du cadre comptable et afin de préparer un cadre d’analyse efficace, la théorie prédictive de la comptabilité permet de dégager des ratios pertinents en termes d’appréciation du risque de défaillance.
2.2.2 - Information financière et approche prédictive : modèle comptable vs. approche optionnelle
33Le travail principal incombant à tout analyste crédit ou auditeur financier externe est d’évaluer la probabilité qu’une entreprise soit confrontée, sur un horizon plus ou moins éloigné, à une situation de détresse financière, ou autrement dit, qu’elle ne soit plus en mesure d’honorer raisonnablement ses dettes contractées.
34Les auteurs aussi bien que les professionnels s’accordent volontiers à reconnaître que le travail d’appréciation de la détresse financière prévisionnelle d’une entreprise est, bien souvent, complexe, fastidieux et, largement subjectif, notamment en raison des multiples étapes qu’il implique, étapes qui peuvent regrouper tant de l’analyse stratégique, que de l’analyse « traditionnelle » comptable et financière ou encore de l’analyse prospective. Les modèles prévisionnels de risque de défaut se présentent souvent, alors, comme une solution alternative bien peu onéreuse en comparaison de l’implémentation d’une telle analyse « avancée » de crédit.
35Dans un article précurseur, Beaver (1968) établit un lien entre qualité de l’information et sa capacité prédictive. Ainsi la qualité de l’information comptable repose sur son aptitude à fournir une information utile pour les décisions futures de l’investisseur. La prédiction est très utilisée pour détecter la défaillance afin d’éviter le dépôt de bilan de l’entité. Le modèle de Beaver (1966) fondé sur une variable à la fois a montré la pertinence de deux ratios (Autofinancement/Dettes totales ; Profit net/Actif total) pour détecter les risques de non continuité. Les résultats probants du travail de Beaver (1968) alliée à une volonté de minimiser les coûts d’analyse de crédit expliquent la prolifération des modèles prospectifs comptables au cours des 30 dernières années dans les pratiques d’analyse de crédit. Ces modèles, comme leurs noms l’indiquent, présentent la singularité de ne reposer que sur des variables comptables issues directement des états financiers d’une entreprise et sont assimilables, à de nombreux égards, aux modèles de « debt rating ». Le modèle Zeta d’Altman (1968) modifié reste, sans aucun doute, l’un des plus utilisés par les praticiens.
36L’estimation du risque de faillite d’une entreprise industrielle ou commerciale s’effectue ainsi, traditionnellement, à l’aide d’indicateurs fondés sur des données comptables et financières issus eux-mêmes des états financiers. Cette méthode dite « traditionnelle » est souvent qualifiée d’inappropriée par les auteurs et ce, pour trois principales raisons. En premier lieu, la probabilité de défaillance est, par essence même, une mesure prospective dont la validité se jugera dans les prises de décisions et activités futures de l’entreprise. A ce titre, les états financiers en présentant des données traduisant les performances sociétales passées, s’avèrent, trop souvent, peu informatifs quant à l’avenir d’une société et proposent, de facto, des données faiblement corrélées au risque de faillite. En second lieu, les états financiers sont établis conformément au principe de continuité d’exploitation, principe dont l’hypothèse sous-jacente majeure est que l’entreprise ne fera pas faillite durant la période financière à venir. En ce sens, leur capacité à apprécier, de manière précise et raisonnable, la probabilité de faillite d’une entreprise en est d’autant affaiblie. Enfin, l’application systématique aux transactions comptables du principe de prudence a pour conséquence directe de sous-évaluer, de manière récurrente, la valeur des actifs au regard de leurs valeurs de marché, le cas des actifs incorporels restant un exemple illustratif classique. Ces biais de valorisation, à l’impact négatif, dans l’évaluation de ces actifs induisent des leviers comptables surestimés.
37Une autre source importante d’inanité des modèles comptables de faillite est leur incapacité inhérente à tenir compte de la volatilité des actifs. Cette variable s’avère cruciale dans les prédictions du risque de défaut, en raison de sa capacité à capturer l’information permettant de déterminer si la valeur des actifs d’une entreprise déclinera jusqu’au point de ne plus couvrir la valeur des dettes contractées. Ainsi, toute chose égale par ailleurs, la probabilité de défaillance peut être considérée comme étant positivement et significativement corrélée avec la volatilité des actifs. Par voie de conséquence, deux entreprises avec un levier d’endettement identique peuvent, néanmoins, présenter des risques de défaut distincts, du simple fait de la différence entre leurs volatilités intrinsèques. A ce titre, les auteurs et les praticiens considèrent que la volatilité est bien trop souvent exclue des modèles de prédiction de faillite (ex. les modèles du score d’Ohlson (1980) et d’Altman (1968)).
38Une solution potentielle pour pallier à ce déficit serait d’intégrer des mesures de volatilité de marché dans les modèles prévisionnels. En effet, les marchés financiers peuvent être logiquement perçus comme une source d’information alternative et potentiellement supérieure à celle résultant de l’utilisation des variables comptables (cf. les travaux du Professeur Beaver datant du début des années 1960). Cependant, la difficulté majeure rencontrée tant par les chercheurs que par les praticiens est d’extraire de la multitude d’informations fournies par le marché celles qui s’avèrent pertinentes pour le calcul des risques de défaut.
39Dès le début des années 1990, les modèles de valorisation d’options tels que formulés par Francis Black & Myron Scholes, en 1973, et Robert Merton, en 1974, ont été proposés comme point de départ naturel à la réflexion. Leur application à l’analyse de crédit reste simple. Il suffit, en effet, de considérer, dans ces modèles, que la valeur des titres de l’entreprise peut être assimilée à une option d’achat sur la valeur des actifs de l’entreprise. Quand la valeur des actifs est inférieure à la valeur nominale des dettes, c’est-à-dire au prix d’exercice, l’option d’achat n’est alors pas exercée et le risque de défaut de l’entreprise est naturellement reporté sur les créanciers. Le principal avantage lié à l’utilisation des modèles de valorisation d’options pour apprécier le risque de défaut est qu’ils fournissent des relations stables et pertinentes concernant les déterminants théoriques des risques de non continuité ainsi que la structure de modélisation nécessaire pour extraire les informations pertinentes des prix de marché. Ce bénéfice indéniable vient néanmoins en contre-balancement de deux inconvénients majeurs. Tout d’abord, les hypothèses simplificatrices des modèles de Black & Scholes et de Merton (ci-après BSM) sont loin d’être toujours observées et a fortiori valables en pratique. De fait, ces hypothèses introduisent des erreurs dans l’estimation du risque de défaut. Une autre source potentielle d’erreur serait de considérer que le marché financier traduit dans les prix des titres toutes les informations publiquement disponibles à un instant donné. De nombreuses études empiriques ont déjà montré que le marché ne faisait pas refléter dans le cours des actions toutes les informations contenues dans les états financiers.
40Néanmoins, de récentes recherches sur le sujet viennent d’apporter la preuve que les modèles de « pricing d’options » présentent des pouvoirs explicatifs nettement supérieurs aux modèles comptables traditionnels de risque de faillite. Par exemple, en analysant un échantillon de 864 faillites de sociétés américaines observées sur la période 1971-1999 mis en regard d’un panel de contrôle d’environ 100.000 entreprises, Vassalou et Xing (2004) observent que le modèle BSM permet d’expliquer, en médiane, plus de 92 % des défaillances ayant eu lieu sans pour autant conférer un risque de défaut significatif aux entreprises appartenant au groupe de contrôle. Ces résultats surpassent de loin ceux générés par les modèles du score Zeta et d’Ohlson (1980), modèles qui imputent, communément, un risque de défaut significatif aux entreprises financièrement « saines ». Néanmoins, en moyenne, les résultats du modèle BSM restent encore peu satisfaisants. Deux limites peuvent, cependant, expliquer ce dernier constat : tout d’abord, la difficulté de différencier les entreprises rentrant juridiquement dans un processus de défaillance et celles étant en situation de non continuité d’exploitation mais faisant l’objet d’un rachat ou d’une reprise ; d’autre part, la non observation de la normalité des rendements de titre, hypothèse sous-jacente au modèle BSM.
41Au vu de ces résultats concluants (cf. Hillegeist et al., 2004) et en gardant à l’esprit les imperfections des modèles prévisionnels comptables, l’application du modèle BSM à l’analyse de crédit reste, sans nul doute, une voie complémentaire à celle des modèles comptables.
2.3 - Question de recherche
42Si le principe de continuité d’exploitation est conceptuellement faible dans les modèles comptables [12][12] Richard et Colette (2000, p. 55) postulent que « dans..., son estimation est une donnée importante de la prise de décision de l’investisseur. Même si la détection du risque de défaillance est délicate, de nombreux auteurs depuis Altman (1968) ont cherché à établir un lien entre information financière et évaluation du risque de défaillance. Dans le prolongement de ces études et sur la base des modèles économétriques présentés ci-avant, nous avons cherché à montrer les différences d’estimation du risque de défaillance ou de non continuité susceptibles d’être constatées entre l’application du référentiel français et l’application du référentiel IFRS. L’étude est donc réalisée sur la base d’une analyse comparative de l’information financière en normes Françaises et en normes IFRS, telles que publiées par les groupes cotés pour une même période. Ainsi, peut-on considérer que le changement de référentiel et donc le passage d’un système statique à un système actuariel, donc plus prédictif et privilégiant l’information narrative, entraîne un changement significatif sur l’estimation du risque de défaillance ?
43La prochaine section discute les principaux modèles développés dans notre analyse et examine les impacts potentiels du passage aux normes IFRS sur les principaux modèles de risque de défaut. Cette première analyse permet de donner les premiers principes fondamentaux de notre approche d’investigation.
3 - Descriptif et analyse des principaux modèles prédictifs de défaut
44Dans la littérature académique, le risque de défaillance, c’est-à-dire le risque que l’exploitation de l’entreprise ne puisse être continuée, a souvent été appréhendé par modélisation. Tel que discuté précédemment, les différentes méthodes académiques proposées pourraient être regroupées en deux catégories suivant qu’ils adoptent (1) une approche d’économétrie linéaire ou (2) une approche optionnelle, i.e. fondée sur les modèles de valorisations d’option.
3.1 - Les modèles basés sur l’information comptable
45Le principe de ces méthodes traditionnelles se fonde sur des régressions de type logit dont l’objet est de déterminer si une entreprise présente un risque significatif de défaillance. Leur formulation est basée sur le principe suivant : Le modèle décrit par l’équation (1) établit qu’une entreprise sera en rupture de continuité d’exploitation (GC = 0) lorsque une variable sous-jacente GC* excède un seuil k donné (k étant, dans la plupart des modèles, égal à zéro).
49P(.), la probabilité de (.) ;
50GC = 0 dans le cas d’une rupture de la continuité d’exploitation et 1 autrement ;
51VAR, les variables d’influence de la continuité d’exploitation ;
52?i, le coefficient (ou loading) de la variable d’influence i dans le modèle ;
53?, un terme résiduel normalement distribué.
54Les coefficients ?i sont déterminés à partir d’échantillons représentatifs et testés sur un groupe test. L’objectif de cette section est de discuter l’impact potentiel du changement de référentiel sur les coefficients des principales variables d’influence [13][13] Il est important de remarquer que notre étude ne s’appuie.... Le tableau 1 présente les principaux modèles variables d’influence les plus communément considérées lors de la modélisation ainsi que les modèles qui les utilisent :
Tableau 1 - Principales variables des modèles comptables prédictifs du risque de défaut	Modèles	Indicateurs	Altman (1968) Ohlson (1980) Zmijewski (1984)	– Log (total actifs / indice du niveau des prix) –	– BFR / total des actifs –	BFR / total des actifs Passifs courants / Actifs courants	–	Chiffre d’affaires / total des actifs (capacité de générer les actifs) Résultat net / total des actifs (ROA)	Actifs courants / Passifs courants	Résultats mis en réserves / total des actifs (profitabilité cumulative) 1 si le résultat net a été négative au cours des deux dernières années; 0 autrement	Résultat net / total des actifs (ROA)	Variation de résultat net (RN) mesuré EBIT (ou EBE) /	comme total des actifs (profitabilité actuelle) = RNt – RNt – 1 ?RNt ? + ?RNt – 1 ?	–	– Total des passifs / total des actifs	–	Capitalisation boursière /	1 si total des passifs (hors capitaux valeur comptable des dettes (courantes et non courantes) (capacité de déclin de la valeur	propres) > total des actifs ; 0 autrement (correcteur de discontinuité de l’endette Total des dettes / total des actifs	des actifs) ment financier) – Flux de trésorerie opérationnels / total des passifs (hors capitaux propres)	–	55Le tableau 1 montre que ces modèles font appel, de manière exhaustive, à des variables construites à partir des données comptables suivantes :
BFR (tel que mesuré par actifs courants – passifs courants)
Résultats mis en réserves
EBIT (ou EBE)
Total des dettes (court et long-terme)
Néanmoins, comme le soulignent de nombreux auteurs (ex. Vassalou et Xing (2004), Koh (1991)), les modèles comptables font preuve de lacunes significatives ne permettant de baser une prédiction de défaut d’une entreprise uniquement sur une telle approche. Dans cette optique, la littérature appuyée sur les travaux fondateurs de Merton (1974) a proposé une seconde approche d’appréhension du risque de défaut basée sur les modèles couramment utilisés pour valoriser une option ou modèles optionnels.
3.2 - Les modèles optionnels
56Le modèle de Merton (1974) émet l’hypothèse que la valeur des capitaux propres d’une entreprise peut être assimilée à une option de type européen dont le sous-jacent serait les actifs de l’entreprise. Le fondement de cette approche réside dans le constat que les actionnaires en tant qu’ayants-droit résiduels des actifs de l’entreprise (après les créanciers) supportent une responsabilité limitée directement proportionnelle à leurs mises de fonds initiales, i.e. le nombre d’actions achetées. De cette façon, les fonds leur revenant sont identiques à ceux d’une option de vente. Le prix d’exercice de l’option n’est alors que le niveau d’endettement de l’entreprise. En effet, si la valeur des actifs de l’entreprise se trouve être inférieure au montant de ses dettes, la valeur des capitaux propres de l’entreprise est alors nulle et la défaillance est avérée. En s’appuyant sur le modèle de valorisation de Black et Scholes (1973), il est alors possible de montrer que :
58avec et Va la valeur de marché des actifs, K la valeur comptable des dettes à la date de maturité T, r le taux sans risque, ?a l’écart-type de Va et N(.) la fonction cumulative de densité de la loi normale standard.
59Le modèle de Merton (1974) s’appuie sur une hypothèse de normalité de la croissance de la valeur des marchés des actifs de l’entreprise. La valeur de ces actifs Va est alors, à tout instant t, égale à :
61De cette hypothèse, il est possible de déduire la probabilité que Va soit inférieure à K, i.e. la probabilité de défaut (PDEF), est égale à :
63En utilisant l’approche par les « greeks », il est possible de montrer que la sensibilité du modèle à la valeur comptable des dettes peut être exprimée comme :
65Ces deux relations permettent donc, en théorie, de jauger l’impact de la variation des dettes liées à la transition aux normes IAS/IFRS. Ils constituent notre base de test empirique relativement à l’impact de la transition IAS/IFRS sur l’estimation du risque du défaut à partir du modèle de Merton (1974).
66La section suivante présente les résultats de l’étude empirique et leurs analyses. La méthode d’échantillonnage est décrite en premier lieu.
4 - Étude exploratoire sur le marché français
4.1 - Echantillonnage
67Notre échantillon de départ est constitué de l’ensemble des sociétés cotées composant l’indice SBF 120 [14][14] Rappelons que l’indice SBF 120, lancé le 8 décembre... à la date du 31 décembre 2004, veille du passage aux normes IFRS. Les variables nécessaires à la mise en place des modèles de risque de défaut discutés précédemment sont collectées manuellement à partir des rapports annuels 2004 et 2005 des sociétés échantillonnées. Notre objectif est d’obtenir ces variables établies selon les normes internationales IAS/IFRS et les normes françaises (French GAAPs) en vue de permettre une analyse, ceteris paribus, de l’impact du passage aux normes IFRS sur ces procédures d’évaluation de risque. De manière plus détaillée, nous collectons les données au 31 décembre 2004 établies selon les French GAAPs à partir des rapports annuels 2004 et recueillons ces mêmes données en référentiel IFRS dans les rapports annuels 2005. En effet, en son paragraphe 6, la norme IFRS 1 dispose qu’ « une entité est tenue de préparer un premier bilan d’ouverture e n IFRS à la date de transition aux Normes. Celui-ci est le point de départ de s a comptabilité selon les Normes. […] ». Cette disposition normative nous permet de pouvoir comparer le bilan de clôture 2004 établi selon les French GAAPs avec le bilan d’ouverture 2005 établi selon les normes IAS/IFRS [15][15] De manière plus précise, les données comptables 2004....
68De cet échantillon, sont exclues (1) toutes les sociétés financières, i.e. celles présentant un code sectoriel New FTSE/DJ Industry Classification Benchmark (ICB) [16][16] Cette classification est celle couramment retenue par... compris entre 8000 et 8999, en raison du particularisme de leurs règles comptables et financières sectorielles ainsi que (2) toutes les sociétés dont les variables comptables et financières nécessaires à l’analyse ne sont pas directement disponibles à partir des rapports annuels. Un échantillon final d’analyse de 90 sociétés cotées est ainsi obtenu. Le tableau 2 présente une ventilation sectorielle de cet échantillon en utilisant le niveau 2 de la classification ICB. De ce tableau, il convient de noter que deux groupes sectoriels sont sur-représentés dans l’échantillon : les « Médias » (5500) et les « Biens et services industriels » (2700) qui représentent respectivement 12 % et 24 % des observations. Afin de pallier l’éventualité que cette sur représentativité puisse biaiser nos résultats statistiques en raison d’éventuelles spécificités sectorielles liées à ces deux secteurs, l’impact de ces groupes sur notre analyse a donné lieu, dans notre étude, à des tests de sensibilité dont les résultats ne se sont pas avérés concluants.
Tableau 2 - Ventilation sectorielle (niveau 2 de l’ICB) de l’échantillon d’analyseICB Sector (Level 2)	N	%	0500	Oil & Gas	2	2	1300	Chemicals	2	2	1700	Basic Resources	3	3	2300	Construction & Materials	8	9	2700	Industrial Goods & Services	22 24	3300	Automobiles & Parts	5	6	3500	Food & Beverage	4	4	3700	Personal & Household Goods	9	10	4500	Health Care	2	2	5300	Retail	4	4	5500	Media	11 12	5700	Travel & Leisure	4	4	6500	Telecommunications	1	1	7500	Utilities	5	6	9500	Technology	8	9	Total	90 100	69Le tableau 2 présente une ventilation de l’échantillon d’analyse par secteur industriel basée sur la classification INDC 6 (niveau le plus détaillé de DATASTREAM®). Cette analyse industrielle est basée sur la nouvelle classification FTSE/DJ (similaire au schéma de classification de 4ème degré US SIC 4) et comprend 83 sous-sections sectorielles. La troisième colonne du tableau indique le nombre d’entreprises échantillonnées par secteur et la quatrième colonne présente le pourcentage représenté par le secteur dans l’échantillon final.
4.2.1 - Statistiques univariées
70Les statistiques relatives aux agrégats comptables nécessaires à la construction des variables d’analyse des modèles comptables de risque de défaut sont présentées dans le tableau 3. Les variables comptables sont toutes exprimées en millions d’euros. Le tableau 3 souligne quatre points intéressants : (1) la moyenne (médiane) du chiffre d’affaires est respectivement de 14 256 (7 994) en normes françaises et de 13 758 (7 787) en normes IAS/IFRS ce qui laisse supposer que le référentiel international est moins flexible pour reconnaître les transactions de vente ; (2) le besoin en fonds de roulement est nettement inférieur en référentiel IAS/IFRS. Les normes internationales présentent une classification des actifs courants moins permissive et des passifs courants plus strictes que le référentiel français ; (3) en moyenne (médiane), le résultat net de la période en IFRS est de 765,29 (269,50) contre seulement 561,22 (215,10) en French GAAPs. Ce résultat souligne que les sociétés du SBF 120 ont profité du passage aux normes IFRS pour constater davantage de résultat sur le bilan d’ouverture suivant les dispositions de la norme IFRS 1. Ces gains constatés en plus en référentiel IFRS semblent néanmoins être exceptionnels puisque l’EBE est relativement identique en IFRS (1 309 en moyenne et 519 en médiane) à celui constaté en French GAAPs (1 315 en moyenne et 530 en médiane) ; (4) le référentiel IFRS semble faciliter la reconnaissance des dettes financières à court terme puisqu’elles passent d’un montant en moyenne (médiane) de 794 (7,50) en French GAAPs à un montant de 1 683 (383) en IAS/IFRS. Ce dernier résultat est confirmé par le test bilatéral de Mann-Whitney-Wilcoxon qui montre que les dettes financières à court terme sont différentes, de manière significative, entre l’échantillon en French GAAPs et le même échantillon divulguant en normes IAS/IFRS.
Tableau 3 - Statistiques descriptives des variables comptables en référentiel français et international IAS / IFRSVariable (en M)	N Moyenne	Médiane Écart-type	Asymétrie Kurtosis	Chiffre d’affaires	– selon PCG	73 14 255,77	7 994,00	19 297,18	3,21	13,97	– selon référentiel IAS / IFRS	73 13 757,64	7 787,00	19 082,89	3,31	14,65	Variation par observation (en %)	73 – 4,17	– 0,42	9,73	– 3,92	19,89	Tota l actifs	– selon PCG	73 19 129, 15	9 721,00	25 901,41	2,68	8,90 – selon référentiel IAS / IFRS	73 19 641, 63	8 961,70	27 003,58	2,62	8,23 Variation par observation (en %)	73 2,12	1,36	11,45	– 2,94	13,98	Total des passif s (hor s capitaux pro	pr	e	s)	– selon PCG	70 11 753,69	6 479,50	14 567,08	2,16	5,50 – selon référentiel IAS / IFRS	70 12 597,64	5 968,00	15 785,18	2,17	5,37 Variation par observation (en %)	70 8,09	4,95	17,65	0,06	3,58 Tota l des actif s courant s	– selon PCG	70 7 039,53	4 275,65	7 797,93	1,96	4,30 – selon référentiel IAS / IFRS	70 6 582,64	4 065,55	7 595,33	2,15	5,09 Variation par observation (en %)	70 – 5,08	– 3,44	14,05	– 0,75	6,52 Tota l des passif s courant s	– selon PCG	23 8 124,59	5 933,00	8 050,65	1,56	2,32 – selon référentiel IAS / IFRS	23 9 148,79	6 687,00	8 366,60	1,19	1,06 Variation par observation (en %)	23 27,90	1,90	110,85	4,70	22,34	Variable (en M)	N	Moyenne	Médiane Écart-type	Asymétrie Kurtosis	Besoin en Fonds de Roulement (B	F	R)	– selon PCG	73	66,21	157,30	3 008,75	1,36	11,67	– selon référentiel IAS / IFRS	73	– 198,34	5,60	3 466,85	– 0,67	10,85	Variation par observation (en %)	73	– 34,81	– 8,33	155,62	– 3,17	13,87	Résultat net	– selon PCG	70	561,22	215,10	1 434,05	3,72	23,88	– selon référentiel IAS / IFRS	70	765,29	269,50*	1 518,85	4,71	28,60	Variation par observation (en %)	70	72,76	13,82	301,17	6,29	43,72	EBIT (ou EBE)	- selon PCG	73	1 314,52	530,00	2 347,49	4,57	24,69	- selon référentiel IAS / IFRS	73	1 308,79	519,00	2 374,01	4,62	25,96	Variation par observation (en %)	73	– 28,5	– 5,21	124,45	– 6,08	38,42	Total des dettes	- selon PCG	70	10 209,18	5 662,40	12 685,11	2,36	7,34	- selon référentiel IAS / IFRS	70	11 212,42	5 494,50	14 106,69	2,34	7,07	Variation par observation (en %)	70	11,13	5,15	21,94	0,50	2,69	Total des dettes financiers à CT	- selon PCG	68	794,24	7,50	1 855,63	3,82	17,34	- selon référentiel IAS / IFRS	68	1 682,59***	383,30***	3 459,02	4,38	23,07	Variation par observation (en %)	68	32,84	5,40	117,81	3,74	16,23	Total des dettes non financiers	- selon PCG	72	5 421,98	2 836,40	6 722,43	2,08	5,24	- selon référentiel IAS / IFRS	72	5 373,10	2 643,10	6 740,49	1,95	3,81	Variation par observation (en %)	72	0,82	0,00	20,19	– 0,12	4,27	Total des créances	- selon PCG	73	3 931,10	2 128,00	5 035,12	2,35	6,00	- selon référentiel IAS / IFRS	73	3 497,19	1 988,00	4 551,45	2,70	8,29	Variation par observation (en %)	73	– 5,83	– 6,23	17,62	0,95	3,27	Le tableau 3 présente les statistiques univariées pour les agrégats comptables utiles à la construction des variables indépendantes des modèles prédictifs de défaut. L’échantillon comprend toutes les entreprises industrielles composant l’indice SBF 120 dont les données nécessaires au processus de modélisation sont disponibles à partir de leurs rapports annuels respectifs au 31 décembre 2004. Les observations extrêmes comprises dans la tranche des 1% supérieurs ou inférieurs de la distribution sont éliminées de l’échantillon afin d’éviter des problèmes potentiels de biais par « outliers ». Les astérisques indiquent que les moyennes (médianes) des variables en PCG et en IAS/IFRS sont significativement l’une de l’autre lorsqu’on utilise un test-t bilatéral (test de Mann-Whitney-Wilcoxon).
4.2.2 - Analyse de l’impact IFRS sur l’estimation du risque de défaut par les modèles
• Modèles comptables prédictifs
71Les panels A et B du tableau 4 présentent respectivement les statistiques univariées et bivariées pour les variables d’analyse retenues par les modèles d’Altman (1968), Ohlson (1980) et Zmijewski (1984).
72Le panel A présente les variations liées à l’application des normes IAS/IFRS pour chaque variable d’intérêt. Les différents impacts liés à la transition aux normes IFRS sur les trois modèles comptables de risque de défaut peuvent être résumés par les équations suivantes :
73(1) Modèle d’Altman (1968) :
75(2) Modèle d’Ohlson (1980) :
77(3) Modèle de Zmijewski (1984) :
79L’équation (1) montre que la transition aux normes IFRS tend, ceteris paribus, à augmenter la probabilité de défaut de l’entreprise puisque l’on observe une augmentation de P(GC*>k) ce qui implique une augmentation de P(GC*>k). Lorsqu’établi à partir de données French GAAPs, le modèle d’Altman (1968) semble donc défavoriser, en moyenne, les entreprises passant aux normes IFRS dans notre échantillon.
80Le modèle d’Ohlson (1980) (équation 2) en revanche semble favoriser, en moyenne, la transition aux normes IFRS puisqu’il paraît être impacté positivement par le passage au référentiel international (en considérant que l’impact négatif du BFR est annihilé par les autres variables). De même, le modèle de Zmijewski (1984) voit le risque de défaut d’une entreprise diminuer en moyenne à l’occasion du passage aux normes IFRS.
81En résumé, ceteris paribus, à l’occasion du passage aux normes IAS/IFRS, le risque de défaut dans notre échantillon diminue dans le modèle d’Ohlson (1980) et de Zmijewski (1984) et tend à augmenter dans le modèle d’Altman (1968).
Tableau 4 - Statistiques descriptives des variables de modèle comptablePanel A. Statistiques univariées Variable (en M)	N Moyenne	Médiane Écart-type	Asymétrie Kurtosis	(1) Taille	Log (total actifs)	– selon PCG	73 3,95	3,99	0,57	0,01	– 0,88	– selon référentiel IAS / IFRS	73 3,95	3,95	0,57	0,05	– 0,85	Variation par observation (en %)	73 0,15	0,16	1,48	– 4,05	20,46	(2) Liquidité	BFR / Total actif s	– selon PCG	73 0,04	0,04	0,13	0,52	0,26	– selon référentiel IAS / IFRS	73 0,03	0,01	0,15	0,54	1,77	Variation par observation (en %)	73 – 33,62	– 10,54	151,62	– 3,12	13,66	CA / Total actif s	– selon PCG	73 0,85	0,77	0,38	0,80	0,54	– selon référentiel IAS / IFRS	73 0,81	0,76	0,40	1,24	2,54	Variation par observation (en %)	73 – 4,01	– 3,56	22,97	3,71	20,57	Passifs courants / actif s courant s	– selon PCG	23 0,83	0,78	0,38	1,09	2,52	– selon référentiel IAS / IFRS	23 0,91	0,81	0,39	1,58	4,08	Variation par observation (en %)	23 30,83	8,16	124,21	4,69	22,32	(3) Profitabilité	Résultat net / total actif s (ROA)	– selon PCG	70 0,04	0,03	0,05	0,42	2,08	– selon référentiel IAS / IFRS	70 0,05*	0,04	0,05	0,65	2,84	Variation par observation (en %)	70 104,53	10,36	565,90	7,70	61,86	EBIT (ou EBE) / total actif s	– selon PCG	73 0,09	0,08	0,06	1,29	2,45	– selon référentiel IAS / IFRS	73 0,08	0,07	0,06	1,22	2,32	Variation par observation (en %)	73 – 26,14	– 8,62	114,88	– 5,73	35,88	Variation de résultat net (Ohlson)	– selon PCG	68 0,14	0,12	0,46	– 0,08	1,10	– selon référentiel IAS / IFRS	68 0,24*	0,14*	0,44	– 0,11	0,89	Variation par observation (en %)	68 23,36	0,00	394,27	0,16	10,66	Variable (en M) N Moyenne	Médiane	Écart-type Asymétrie Kurtosis	(4) Endettement financier	Capitalisation boursière / total dettes	– selon PCG 63 2,03 1,18	2,56 3,09 11,16	– selon référentiel IAS / IFRS 63 1,84 1,00	2,31 2,89 9,75	Variation par observation (en %) 63 – 7,43 – 5,28	23,05 4,10 26,37	Tota l passifs / total actif s	– selon PCG 73 0,67 0,69	0,16 – 0,59 0,08	– selon référentiel IAS / IFRS 73 0,68 0,70	0,16 – 0,87 0,62	Variation par observation (en %) 73 1,12 1,19	10,21 – 3,80 25,70	Total dettes / total actifs	– selon PCG 70 0,56 0,57	0,16 – 0,15 – 0,81	– selon référentiel IAS / IFRS 70 0,61* 0,62*	0,17 0,28 1,15	Variation par observation (en %) 70 9,40 3,67	21,90 2,54 10,26	Total dettes financières cour t terme / total actifs	– selon PCG 68 0,03 0,01	0,05 1,97 3,71	– selon référentiel IAS / IFRS 68 0,07*** 0,06***	0,07 1,86 4,66	Variation par observation (en %) 68 30,86 0,78	109,93 3,34 13,43	Panel B. Coefficients de corrélation de Pearson/Spearman	(rangs)	Échantillon PCG	TAILLE LIQ1 LIQ2 LIQ3 PROF1 PROF2	PROF3 GEAR1 GEAR2 GEAR3 GEAR4	TAILLE 1.000 – 0.346 – 0.297 0.309 – 0.174 – 0.416	0.120	– 0.505 0.467 0.183 0.296	LIQ1 – 0.264 1.000 0.193 – 0.626 0.387 0.395	0.052	0.315 – 0.465 – 0.450 – 0.071	LIQ2 – 0.280 0.103 1.000 – 0.348 0.089 0.132	– 0.093	0.002 – 0.060 0.075 – 0.102	LIQ3 0.400 – 0.538 – 0.322 1.000 – 0.432 – 0.300	0.100	– 0.444 0.550 0.708 0.214	PROF1 0.206 0.395 – 0.110 – 0.282 1.000 0.792	0.038	0.569 – 0.459 – 0.378 – 0.178	PROF2 – 0.359 0.146 0.145 – 0.180 0.054 1.000	– 0.094	0.769 – 0.606 – 0.419 – 0.095	PROF3 0.066 – 0.022 0.015 0.104 – 0.110 0.076	1.000	– 0.174 0.217 0.185 – 0.092	GEAR1 – 0.361 0.118 – 0.057 – 0.404 0.028 0.342	– 0.111	1.000 – 0.827 – 0.629 – 0.023	GEAR2 0.448 – 0.309 – 0.010 0.529 0.022 – 0.307	0.290	– 0.731 1.000 0.788 – 0.001	GEAR3 0.187 – 0.402 0.074 0.737 – 0.031 – 0.203	0.229	– 0.568 0.800 1.000 – 0.049	GEAR4 0.246 0.012 – 0.001 0.225 0.059 – 0.115	– 0.033	– 0.146 0.082 0.063 1.000	Échantil	lo	n IAS	TAILLE LIQ1 LIQ2 LIQ3 PROF1 PROF2	PROF3 GEAR1	GEAR2 GEAR3	GEAR4	TAILLE	1.000	– 0.263	– 0.190	0.431	– 0.295	– 0.397	0.198	– 0.584	0.544	0.337	0.272	LIQ1	– 0.243	1.000	0.150	– 0.625	0.333	0.398	– 0.110	0.303	– 0.456	– 0.298	0.297	LIQ2	– 0.128	0.193	1.000	– 0.124	0.170	0.117	– 0.227	– 0.030	– 0.069	0.048	0.070	LIQ3	0.457	– 0.535	– 0.007	1.000	– 0.380	– 0.545	0.244	– 0.580	0.609	0.509	0.352	PROF1	– 0.272	0.092	0.112	– 0.240	1.000	0.785	– 0.028	0.626	– 0.593	– 0.450	– 0.183	PROF2	– 0.418	0.176	0.210	– 0.370	0.817	1.000	– 0.207	0.671	– 0.584	– 0.339	– 0.175	PROF3	0.147	– 0.171	0.147	– 0.171	– 0.170	0.217	1.000	– 0.141	0.103	– 0.033	– 0.033	GEAR1	– 0.504	0.065	– 0.042	– 0.482	0.578	0.593	– 0.062	1.000	– 0.816	– 0.689	– 0.422	GEAR2	0.522	– 0.290	– 0.144	0.533	– 0.474	– 0.514	0.056	– 0.715	1.000	0.764	0.256	GEAR3	0.343	– 0.106	0.271	0.464	– 0.330	– 0.221	– 0.100	– 0.602	0.584	1.000	0.364	GEAR4	0.195	0.352	0.210	0.300	– 0.115	– 0.120	– 0.022	– 0.313	0.138	0.433	1.000	Le panel A présente les statistiques univariées pour les variables indépendantes des modèles comptables prédictifs de défaut. L’échantillon comprend toutes les entreprises industrielles composant l’indice SBF 120 dont les données nécessaires au processus de modélisation sont disponibles à partir de leurs rapports annuels respectifs au 31 décembre 2004. Les observations extrêmes comprises dans la tranche des 1 % supérieurs ou inférieurs de la distribution sont éliminées de l’échantillon afin d’éviter des problèmes potentiels de biais par « outliers ». Les astérisques indiquent que les moyennes (médianes) des variables en PCG et en IAS/IFRS sont significativement l’une de l’autre lorsqu’on utilise un test-t bilatéral (test de Mann-Whitney-Wilcoxon). Les notations suivantes sont utilisées : *p<.1 ; **p<.05 ; ***p<.01. Le panel B présente les coefficients de corrélation obtenus selon la méthode de Pearson et de Spearman pour les variables indépendantes utilisées dans cette étude. Une ventilation par référentiel normatif est effectuée afin de constater d’éventuelles différences significatives entre les corrélations étudiées. Le nombre d’observations pour chaque variable est identique à celui présenté dans le panel A. Les coefficients de corrélation de Pearson et Spearman qui ne sont pas significatifs à un niveau de signification de 10 % sont mis en caractères gras. Les dénominations suivantes sont utilisées pour les variables : TAILLE pour log (total actifs) ; LIQ 1 pour BFR / Actifs ; LIQ 2 pour CA / Actifs ; LIQ 3 pour Passifs courants / Actifs courants ; PROF 1 pour Résultat net / Actifs ; PROF 2 pour EBE / Actifs ; PROF 3 pour Variation de résultat selon Ohlson (1980) ; GEAR 1 pour Capitalisation boursière / Dettes ; GEAR 2 pour Passifs (hors capitaux propres) / Actifs ; GEAR 3 pour Dettes / Actifs ; GEAR 4 pour Dettes financières à court terme / Actifs.
82Le panel B du tableau 4 présente les coefficients de corrélation de Pearson et Spearman (méthode des rangs) pour toutes les variables indépendantes des modèles comptables de risque de défaut. Les statistiques sont présentées par référentiel normatif. Pour le modèle d’Altman (1968), les résultats indiquent que les variables ne sont pas plus auto-corrélées en normes françaises qu’en référentiel international excepté pour la variable LIQ 2 et PROF 2 (leur corrélation est non significative en French GAAPs et significative aux seuils conventionnels en normes IAS/IFRS). Elle pourrait donc induire un biais d’auto-corrélation dans le modèle d’Altman (1968) lorsqu’utilisé en référentiel international. Concernant le modèle d’Ohlson (1980), les variables du modèle semblent plus corrélées, dans notre échantillon, en référentiel IAS/IFRS qu’en normes françaises (ex. LIQ3 et TAILLE, LIQ 3 et PROF 1, PROF 1 et TAILLE, PROF 1 et GEAR 2, PROF 3 et LIQ 3). Par conséquent, sa mise en place en référentiel international semble nécessiter des précautions supplémentaires en vue de pallier aux éventuels problématiques d’auto-corrélation des variables indépendantes du modèle. Cette dernière remarque reste valable dans le cadre du modèle de Zmijewski (1984) puisque les variables PROF 1 et GEAR 3, et PROF 1 et LIQ 3 présentent une corrélation significative dans l’échantillon IAS/IFRS.
• Modèles optionnels
83Le tableau 5 présente les résultats de l’impact de la transition aux normes IFRS sur le modèle optionnel de risque de défaut de Merton (1974) adapté par Vassalou et Xing (2004) suivant différents scenarii liés à la volatilité et à la croissance estimée des actifs de l’entreprise. Le panel A, B et C présentent respectivement la sensibilité de la valeur des capitaux propres, de la probabilité de défaut et la variation de la probabilité de défaut liées à un changement du montant des passifs (hors capitaux propres) lors de la transition aux normes IAS/IFRS. A l’instar de Vassalou et Xing (2004) et Hillegeist et al. (2004), une maturité et un taux sans risque de 1 an ont été considérés en vue de l’estimation de la probabilité de défaut de chaque entreprise échantillonnée. Le prix d’exercice de l’option est égal au montant du total des dettes de l’entreprise [17][17] Suivant les enseignements du modèle KMV et de Vassalou....
84Le panel C indique qu’en moyenne le passage aux normes IFRS implique une diminution du risque de défaut par l’approche optionnelle entre 0,09 % et 0,32 % suivant les scenarii. Néanmoins, le risque de défaut semble invariant lorsque la médiane est considérée.
85En résumé, les normes IFRS semblent avoir permis, dans notre échantillon, de diminuer en moyenne le risque de défaut tel qu’estimé à partir du modèle optionnel de Merton (1974) et des modèles comptables d’Ohlson (1980) et Zmijewski (1984). En revanche, le modèle d’Altman (1968), suite à la transition IFRS, augmente en moyenne le risque de défaut des entreprises échantillonnées.
Tableau 5 - Impacts de la transition aux IFRS sur les modèles optionnels de risque de défautPanel A : Sensibilité de la valeur des capitaux propres de l’entreprise selon le modèle de Merton	?A 5% 10% 15% 20%	Moyenne Médiane Moyenne Médiane Moyenne Médiane Moyenne Médiane	– 0,8995 – 0,97531 – 0,88067 – 0,97531 – 0,83812 – 0,97524 – 0,76987 – 0,96882	Panel B : Sensibilité de la probabilité de défaut de l’entreprise selon le modèle de Merton	?A 5% 10% 15% 20%	?A Moyenne Médiane Moyenne Médiane Moyenne Médiane Moyenne Médiane	0 % – 6,3233E-06 – 2,23688E-42 – 7,29257E-06 – 2,60087E-13 – 1,41508E-05 – 3,49703E-08 – 2,62481E-05 – 1,47925E-06	5 % – 2,03342E-06 – 2,07319E-48 – 4,17809E-06 – 8,41313E-15 – 8,54263E-06 – 7,92479E-09 – 1,76555E-05 – 6,31143E-07	10 % – 2,7331E-07 – 7,0808E-55 – 1,40256E-08 – 8,91019E-62 – 4,9898E-06 – 1,69494E-09 – 1,15252E-05 – 2,64374E-07	15 % – 1,40256E-08 – 8,91019E-62 – 8,99232E-07 – 3,91122E-18 – 2,80261E-06 – 2,9751E-10 – 7,30068E-06 – 1,04052E-07	20 % – 2,67382E-10 – 4,13028E-69 – 3,10985E-07 – 5,79836E-20 – 1,49798E-06 – 4,3611E-11 – 4,48635E-06 – 3,84792E-08	Panel C : Variation de la probabilité de défaut de l’entreprise liée au passage aux normes IFRS selon	le modèle de Merton	?A 5% 10% 15% 20%	?A Moyenne Médiane Moyenne Médiane Moyenne Médiane Moyenne Médiane	0% – 0,414% – 1,56739E-72 – 0,763% – 3,97997E-17 – 0,456% – 5,48354E-07 – 0,486% – 0,000192023	5% – 0,040% – 9,05331E-81 – 0,442% – 3,53533E-19 – 0,409% – 6,81299E-08 – 0,383% – 5,50139E-05	10% – 0,001% – 1,92372E-89 – 0,195% – 2,44572E-21 – 0,316% – 7,57459E-09 – 0,307% – 1,66991E-05	15% 0,000% – 1,50378E-98 – 0,067% – 1,31768E-23 – 0,212% – 7,53574E-10 – 0,241% – 5,98044E-06	20% 0,000% – 4,3244E-108 – 0,018% – 5,52891E-26 – 0,124% – 6,70869E-11 – 0,182% – 2,01201E-06	Moyenne – 0,09% 0,00% – 0,30% 0,00% – 0,30% 0,00% – 0,32% – 0,01%	Le tableau 5 présente les résultats de l’analyse de l’impact de la transition aux normes IFRS sur l’estimation de la probabilité de défaut d’une entreprise par le modèle optionnel de Merton (1974) tel qu’adapté par Vassalou et Xing (2004). Les panels A et B du tableau 5 présentent respectivement les sensibilités de la valeur des capitaux propres estimés selon le modèle et de la probabilité de défaut à la variation de l’endettement de l’entreprise suivant différents scenarii de la volatilité, ?A, et de la croissance, ?A, des actifs de l’entreprise. Le panel C présente la variation moyenne et médiane des probabilités de défaut des entreprises échantillonnées selon ces différents scenarii.
86A l’aide des informations comparatives IFRS/French GAAPs divulguées dans les rapports annuels 2005 d’entreprises industrielles françaises du SBF 120, cette étude analyse si la transition des normes comptables françaises vers le référentiel IFRS impacte, de manière significative, l’estimation du risque de défaut issue des modèles traditionnels de type comptable et optionnel. Les preuves empiriques rapportées dans cette étude montrent que, toutes choses égales par ailleurs, l’estimation du risque de défaut diminue, de manière significative, du seul fait du passage aux normes IFRS. Plus précisément, nos principaux résultats s’articulent autour de trois points. En premier lieu, nous constatons que l’application des normes IFRS favorise une reconnaissance des dettes financières dans les comptes consolidées des sociétés cotées du SBF 120 comprises dans notre échantillon et présente une classification des actifs courants moins permissive et des passifs courants plus strictes que le référentiel français. Deuxièmement, nos résultats démontrent qu’à l’occasion du passage aux normes IAS/IFRS, l’estimation du risque de défaut dans notre échantillon diminue dans le modèle d’Ohlson (1980) et de Zmijewski (1984) et tend à augmenter dans le modèle d’Altman (1968). Enfin, les normes IFRS semblent avoir permis, dans notre échantillon, de diminuer en moyenne l’estimation du risque de défaut tel qu’estimé à partir du modèle optionnel de Merton (1974) et de Vassalou et Xing (2004).
87Notre approche est cependant sujette à quatre principales critiques. Premièrement, nous ne faisons que tester l’impact du passage aux normes IFRS sur les coefficients de régression et les sensibilités liées aux modèles optionnels. Pour compléter ce travail d’analyse, il conviendrait, pour constater si les modèles de “going-concern” sont à remettre en question en référentiel IFRS, de réestimer l’ensemble des coefficients à partir d’un échantillon d’entreprises françaises de taille importante publiant leurs états financiers en IFRS et de les comparer à ceux obtenus à partir de données French GAAPs divulguées par le même échantillon ou un groupe d’observations similaires. Deuxièmement, certains agrégats comptables établis à l’occasion du passage aux IFRS, comme les capitaux propres et le résultat net de la période, peuvent ne pas présenter une pertinence d’analyse suffisante en raison du caractère exceptionnel de certaines transactions qu’ils incluent pour l’année d’observation 2005. Troisièmement, notre argumentaire repose sur le fait que les principaux modèles de risque de défaut utilisés dans notre étude sont représentatifs des méthodologies d’évaluation retenues en France par les praticiens. Enfin, la première application des normes comptables internationales est hétérogène au sein des groupes. En effet, conformément aux dispositions de la norme IFRS 1 (§ 13), certains groupes ont pu traiter, de manière dérogatoire, des éléments significatifs du bilan comme les instruments financiers (application prospective de la norme IAS 39) sans retraiter les comptes comparatifs 2004.
88Dans cette optique, les recherches futures pourraient, d’une part, s’intéresser à l’examen de davantage de modèles de risque de défaut (ex. modèle de la Banque de France) en vue de comparer nos résultats à ceux obtenus dans d’autres cadres d’analyse et, d’autre part, analyser l’impact du choix des options comptables appliqués lors de la première adoption du référentiel IFRS sur l’appréciation de la mesure du risque de défaut.
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Les auteurs remercient les deux réviseurs anonymes pour leurs commentaires prolifiques qui ont permis d’améliorer une version antérieure de cet article.
CNCC (2003) : « Norme n° 6-702 – Alerte ».
Loi du 24 juillet 1966 modifiée par la loi du 1er mars 1984, art. 230-1 et 230-2.
IASB (2005) : Cadre conceptuel (§ 23).
Cf. IAS 1 paragraphes 23 et 24.
Le cadre conceptuel (§ 89) définit un actif en fonction notamment de sa rentabilité : « un actif est comptabilisé au bilan lorsqu’il est probable que les avantages économiques futures iront à l’entité … ».
Il est important de noter ici que c’est l’estimation du risque de défaut d’une entreprise qui est susceptible d’être modifiée à l’occasion du passage aux normes IFRS et, en aucun cas, le risque de défaut qui, lui, reste inchangé. En effet, contrairement au risque de défaut, l’estimation ou l’approximation du risque de défaut reposent, dans les modèles traditionnels et optionnels, sur l’utilisation de plusieurs variables comptables et financières directement exposées aux changements normatifs.
Les sociétés ont publié pour les comptes IFRS clos au 31 décembre 2005 un état comparatif IFRS clos au 31 décembre 2004. Les comptes publiés en 2004 ont été publiés selon le référentiel PCG.
CNCC (1996) : Bulletin d’information n° 102, juin.
SFAC 5 : « Recognition and Measurement in Financial Statements of Business Enterprises ».
IASB (2006) : Framework (§ 23).
Les auteurs font référence au coût historique pour définir la comptabilité dynamique et à la valeur de marché pour les actifs pris chacun séparément. Suivant cette typologie, le PCG 1982 avant les transpositions IFRS est de type dynamique tandis que les normes IFRS seraient proches d’une comptabilité statique et actuarielle. La comptabilisation d’un actif sur la base d’une valeur d’utilité pour réaliser un test de dépréciation est de type actuariel alors que l’évaluation des titres de placement à la valeur de marché à la clôture est de type statique.
Richard et Colette (2000, p. 55) postulent que « dans les conditions concrètes actuelles des législations comptables, l’hypothèse de continuité d’exploitation n’a aucun impact sur les modalités de l’évaluation ; celle-ci reste statique ou actuarielle comme dans l’hypothèse inverse de la non continuité ».
Il est important de remarquer que notre étude ne s’appuie pas sur l’estimation de ces coefficients et ne fait donc pas référence à ceux utilisés par les études antérieures. En revanche, son objet est d’examiner les impacts provoqués, à la marge, par le changement de référentiel comptable sur ces estimateurs.
Rappelons que l’indice SBF 120, lancé le 8 décembre 1993, est composé des 40 valeurs de l’indice CAC 40 auxquelles s’ajoutent 80 valeurs du premier marché parmi les plus liquides.
De manière plus précise, les données comptables 2004 IFRS sont celles qui ont été publiées dans les comptes comparatifs 2005. En effet, la norme IFRS 1 (§ 8) dispose que les premiers états financiers IFRS doivent être publiés comme si les normes internationales avaient été appliquées depuis l’origine par l’entité. En conséquence, les ajustements comptables rétrospectifs sont enregistrés en capitaux propres d’ouverture au 1er janvier 2004 sauf pour les applications exemptées sur option de cette méthode rétrospective (IFRS 1 § 13).
Cette classification est celle couramment retenue par les bases de données financières traditionnelles (e.g. Thomson Financial DataStream®, Bloomberg®). Euronext base également son analyse sectorielle sur cette classification.
Suivant les enseignements du modèle KMV et de Vassalou et Xing (2004) et Hillegeist et al. (2004), nous avons également réalisé les tests en égalisant le prix d’exercice de l’option aux passifs courants et à la moitié des passifs non courants. Les résultats se sont avérés globalement identiques à ceux présentés dans le tableau 5.
Selon le principe de continuité d’exploitation, une entreprise est réputée être en continuité d’activité en l’absence de toute information permettant d’établir le contraire. Durant les trente dernières années, la littérature académique s’est efforcée d’étudier les informations aidant potentiellement au travail d’appréciation du risque de défaut d’une entreprise. Ces travaux se sont souvent révélés prolifiques en utilisant initialement des modèles comptables et plus récemment une approche optionnelle. Néanmoins, la transition des normes françaises vers le référentiel IFRS au 1er janvier 2005 peut avoir impacté cette méthodologie. A l’aide d’un échantillon d’entreprises industrielles françaises constitutives de l’indice SBF 120, cette étude examine, à partir d’une analyse exploratoire fondée sur les sensibilités, l’impact de la transition au référentiel IFRS sur l’estimation du risque de défaut telle qu’approximée par les principaux modèles comptables (Altman (1968) ; Ohlson (1980) et Zmijewski (1984)) et optionnels (Merton (1974) et Vassalou et Xing (2004)). Les résultats empiriques indiquent que ceteris paribus l’application des normes IFRS par les sociétés cotées échantillonnées a, en moyenne, diminué, de manière significative, cette estimation. Nous en concluons qu’à l’opposé des normes françaises reposant sur une approche redditionnelle de la comptabilité, le référentiel IFRS fondé sur une approche prospective implique une nécessaire révision des hypothèses sous-jacentes aux modèles prédictifs du risque de défaut.
cadre conceptuel de l’IASB
modèles de risque de défaut
Under the going concern principle, an entity is considered as a going concern in the absence of information proving the contrary. Over the last thirty years, researchers have extensively examined the information relevant to default risk assessment. These empirical works have turned to be highly conclusive while first adopting accounting-based and more recently option-pricing based approaches. However, the 2005 transition from French GAAPs towards IFRS framework may have impacted the valuation methodologies documented previously. Using a sample made of SBF 120 industrial companies, this study examines the impact of the IFRS transition on the default risk assessment as gauged by the main accounting-based (i.e. Altman (1968); Ohlson (1980) and Zmijewski (1984)) and option based models (i.e. Merton (1974) and Vassalou et Xing (2004)). Our empirical results suggest that ceteris paribus sampled listed firms exhibit on average a significant smaller default risk estimation under IAS than under French GAAPs. This finding underlines the fact that contrary to reddition-oriented French GAAPs, the transition to the prospective-based IFRS standards necessarily implies a reconsideration of the hypotheses underlying the common default risk models.
IAS/IFRS transition
Escaffre Lionel, Ramond Olivier, « Analyse de l'impact des normes IFRS sur l'estimation du risque de défaillance des groupes cotés : Une étude exploratoire sur le marché français », Comptabilité - Contrôle - Audit
3/2007 (Tome 13) , p. 269-295 URL : www.cairn.info/revue-comptabilite-controle-audit-2007-3-page-269.htm.
DOI : 10.3917/cca.133.0269.
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