Gouvernance d’entreprise

Gouvernance d’entreprise

Méthodologie adoptée

Afin de pouvoir résoudre ces hypothèses, j’ai effectué une récolte de données des entreprises présentent dans le SMI. Le Swiss Market Index est un indicateur important dans notre pays. Le SIX group le définit de la manière suivante : « le SMI® est l’indice d’actions le plus important de Suisse et comprend les 20 principaux titres du SPI11. Il couvre environ 80% de la capitalisation totale du marché suisse des actions. »12 5.2 Échantillon et récolte de données Tout d’abord, cette partie est consacrée à la définition de l’échantillon, à l’intervalle de temps observée ainsi qu’à la provenance des données. L’échantillon de mon étude empirique est composé des 20 entreprises faisant partie du Swiss Market Index (SMI) côté à la bourse SIX Swiss Exchange. Ces entreprises n’évoluent, en effet, pas dans le même marché mais elles font toutes parties des sociétés les plus importantes dont leur siège est en Suisse. Par ailleurs, les raisons qui ont motivé ce choix sont, d’une part, l’importance du SMI parmi les indices suisses et, d’autre part, la richesse de diversification des secteurs représentés par les entreprises faisant partie intégrante de l’indice.
Concernant la base de données13, elle a nécessité un travail de recherche et de collecte manuelle. Effectivement, à défaut de trouver une base de données automatique qui conviennent à l’étude, il a fallu procéder à une récolte manuelle. La base de données est composée de deux sortes d’informations. En premier lieu, nous trouvons les détails concernant la composition des conseils d’administration. En second lieu, nous découvrons des informations financières. Toutes ces informations s’étalent sur quatre années allant du 1er janvier 2014 au 31 décembre 2017. Le nombre d’administrateurs, le nombre de femmes, le total des actifs au bilan, les fonds propres, le revenu net et la capitalisation boursière figurant dans la base de données proviennent de deux sources. Respectivement des rapports annuels ainsi que des rapports financiers de chaque entreprise. Ces informations ont par la suite été utilisées pour calculer des outils de mesures nécessaire à l’analyse tels que : Le ROA, dont la formule se compose comme suit ; !”#$% ’()”*+ !”#$% $,,+#,𝑥 100 Le ROE dont la formule se compose comme suit ; !”#$% ’()”*+ 01$2+1″%3+24, 567’#8𝑥 100 5.3 Les variables Cette section est composée de deux parties. La première, expose la totalité des variables prises en considération. La seconde, fournit une explication plus détaillée des outils de mesures utilisés. Ces choix sont parfois appuyés par des recherches antérieures. Les différentes variables utilisées pour l’analyse sont décrites précisément dans le tableau 2 de la page 28. Deux types de variables sont inclus, soit les variables dépendantes et les variables indépendantes.

Variables dépendantes

Premièrement, les valeurs dépendantes (ou valeurs explicatives) sont testées, mesurées et dépendent de la variable indépendante. Elles ont pour objectif d’amener une réponse à la problématique. Dans cette analyse, les variables dépendantes sont déterminées par la diversité en genre au sein d’un conseil d’administration et la performance financière des entreprises du SMI. Pour ce faire, j’ai déterminé deux types de variables permettant de mesurer la diversité. Initialement, une variable binaire. Celle-ci ne peut prendre que deux valeurs qui sont 0 ou 1. Si la valeur résultante est égale à 1, cela indique qu’au moins une femme est présente dans le conseil d’administration. Dans le cas contraire, la résultante est égale à 0. Dans ma base de données, cette variable binaire se nomme « Présence de F ». De même, nous trouvons une variable qui aide à déterminer l’influence qu’ont les femmes sur les compétences financières. Il s’agit plus précisément du pourcentage de femmes présentes au sein du conseil par rapport au nombre de membres total. Cette variable se nomme « %Femmes ».Deuxièmement, la valorisation boursière et la rentabilité sont les indicateurs utilisés pour déterminer la capacité financière des sociétés du SMI. Nombreuses sont les études relatives à la diversité des sexes et les performances des entreprises qui ont utilisé le ratio de Tobin’s Q pour mesurer les performances des sociétés. Par exemple, c’est le cas pour, Adams & Ferreira, (2009), Campbell & Mínguez-Vera, (2008) etc. Conformément à ce grand nombre d’analystes qui l’ont utilisé pour leurs études, la valorisation boursière dans ce projet est définie par une évaluation du ratio dont le détail se trouve sur le tableau 2. Tobin’s Q a été choisi comme outil de mesure parce qu’il reflète les attentes du marché liées aux bénéfices futurs et peut, de ce fait, s’avérer être un indicateur pour évaluer les avantages concurrentiels d’une entreprise (Montgomery & Wernerfelt, 1988). En ce qui concerne l’interprétation du ratio, lorsque le résultat est supérieur à 1, cela signifie que l’entreprise est créatrice de valeur et qu’elle jouit d’un potentiel de croissance. À contrario, lorsque le résultat est inférieur à 1, cela révèle une mauvaise utilisation des ressources à disposition.
Comme précisé ci-dessus, le ratio de Tobin’s Q est souvent présent dans la littérature existante. Toutefois, d’autres études ont utilisé le rendement des actifs (ROA) comme indicateur des revenus de la société. Par exemple, Carter et al. (2010) l’ont adopté pour leurs recherches. Le ROA relate l’aptitude d’une société à créer du revenu à partir de ses ressources. Ainsi, cette mesure comptable est également utilisée comme variable de mesures financière pour ce travail. Le ratio est de même défini dans le « Tableau 2 ». C’est également le cas pour le rendement des fonds propres (ROE) qui prendra aussi part à l’étude. Le rendement des fonds propres permettra de mesurer la rentabilité financière des fonds propres. En d’autres termes, il consent de déterminer la rentabilité des capitaux propres qui sont mis à disposition de l’entreprise par les actionnaires.

Variables indépendantes

Une variable indépendante est définie comme étant une variable modifiable ou contrôlable. Celle-ci va me permettre de trouver la cause du résultat car elle a un effet direct sur la variable dépendante. Les variables indépendantes me permettront d’isoler l’influence de certaines données sur l’éventuelle définition d’un lien de causalité existant entre les variables dépendante. Par exemple, la taille de l’entreprise ou du conseil d’administration m’aideront à donner une explication concrète. Grâce aux variables contrôlées, je peux isoler l’effet explicatif de la présence de femmes dans le conseil d’administration et de la performance financière de l’entreprise.
Pour commencer, le ROA de la phase précédente figure bel et bien comme variable dépendante mais, ici, il prend aussi part des points de contrôle. Cet indicateur comptable peut être un indice explicatif de la performance du marché. D’autant plus qu’Uchida (2006) a relevé que le ROA impactait positivement et significativement le ratio de Tobin’s Q. En adéquation à la théorie de la signalisation14, les investisseurs.pourraient utiliser le ROA comme indicateurs des flux de trésorerie futurs. Par conséquent, les rendements boursiers pourraient être influencé par le ROA. A titre d’exemple, Ulupui (2007) a trouvé que le ROA influe positivement et significativement le rendement des actions. Dès lors, le ROA est un indicateur qui risque d’influer la valeur de l’entreprise. C’est pourquoi, lors de l’utilisation du ratio de Tobin’s Q, le ROA doit être contrôlé.

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Table des matières

Déclaration
Remerciements
Résumé
Liste des tableaux
Liste des figures
1. Introduction
2. Gouvernance d’entreprise
2.1 Description du conseil d’administration
3. Revue de littérature
3.1 Diversité dans les conseils d’administration
3.1.1 Diversité du genre
3.1.2 Mise en situation
3.2 L’instauration de quota
3.3 Ancrage théorique
3.3.1 La théorie de la dépendance des ressources
3.3.2 La théorie d’agence
3.4 Diversité en genre et performance financière
3.4.1 Avantages
3.4.2 Inconvénients
3.4.3 Récapitulation des diverses études
3.5 Obstacle à la présence des femmes
4. Hypothèses
5. Statistiques
5.1 Méthodologie adoptée
5.2 Échantillon et récolte de données
5.3 Les variables
5.3.1 Variables dépendantes
5.3.2 Variables indépendantes
5.4 Les modèles
6. L’analyse des résultats
6.1 Les statistiques descriptives
6.1.1 Les comparaisons statistiques
6.2 L’analyse des données obtenues
6.2.2 Résultat de régression (H2)
7. Conclusion
7.1 Limites de l’étude
7.2 Lancer des nouvelles pistes de recherches
Bibliographie
Annexe 1 : Base de données SMI
Annexe 2 : Tableau de corrélation
Annexe 3 : Courbe de tendance nombre de membre du conseil et pourcentage de femme

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