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UNIVERSITÉ MONTESQUIEU - BORDEAUX IV
Institut d'Administration des Entreprises
Centre de Recherches en Contrôle et Comptabilité Internationale
[pic] Thèse pour le Doctorat ès Sciences de Gestion
Présentée et soutenue publiquement le 27 mars 2007 Par Zakwan KREIT
MEMBRES DU JURY
M. Pascal BARNETO
Professeur à l'Université de Bretagne Sud, rapporteur M. Jean-Guy DEGOS
Professeur à l'Université Montesquieu-Bordeaux IV, directeur de thèse M. Serge EVRAERT
Professeur à l'Université Montesquieu-Bordeaux IV M. Didier LECLERE
Professeur au Conservatoire National des Arts et Métiers, rapporteur
Mon séjour en France m'a enrichi considérablement sur le plan culturel et
scientifique. La conclusion en est une contribution au domaine scientifique
et technique certes modeste, mais, j'espère, qui présente un certain
intérêt.
Je tiens à exprimer mes plus sincères remerciements à : > Mon directeur de thèse, le professeur Jean-Guy DEGOS pour l'aide
compétente qu'il m'a apportée, pour sa patience et ses encouragements
tout au long d'un travail de plusieurs années. Ses critiques
pertinentes m'ont toujours été précieuses pour structurer mon travail
et en améliorer la qualité.
> Monsieur Serge EVRAERT, Professeur à l'Université Bordeaux IV, pour
avoir bien voulu me faire l'honneur de présider le jury.
> Monsieur Pascal BARNETO, Professeur à l'Université de Bretagne Sud,
pour l'honneur qu'il me fait d'accepter de participer au jury de
soutenance de cette thèse.
> Monsieur Didier LECLERE, Professeur au Conservatoire National des
Arts et Métiers, qui m'honore en étant membre de ce jury et
rapporteur de cette thèse.
> La SYRIE mon pays, et la FRANCE qui m'a permis de réaliser cette
recherche.
> Le CROUS de Bordeaux représenté par Madame C. LAOUÉ (Service des
étudiants étrangers) pour son soutien et sa compréhension.
> Madame J.OUSTALET et Monsieur R.CUILLIERIER qui m'ont aimablement
accueilli et conseillé pendant les années de préparation de ma thèse.
J'adresse aussi mes plus vifs remerciements à toutes les personnes qui
m'ont aide d'une manière ou d'une autre à effectuer mes recherches- je ne
citerai pas de noms de peur d'en oublier certains. Enfin, je dédie ce travail à ma femme aimée et ma fille Aya qui occupent
une si grande place dans mon c?ur, à ma famille et à tous mes amis français
et syriens. SOMMAIRE
REMERCIEMENTS 1 SOMMAIRE 3 INTRODUCTION 6
1- Revue et examen de la littérature 12
2- Méthodologie de la recherche 22
Première Partie
Analyse et méthodes d'aide à la décision
........................................29 Chapitre 1- ANALYSE DE LA DECISION 32 1- Définitions 32
2- Les bases de la prise de décision 35
3- Typologie de décision 44
4- Les cntextes du choix 51
5- Le degré de formalisation du comportement du décideur 52
6- Les classifications syntétiques 52 Chapitre 2- THÉORIE DU PROCESSUS DE DÉCISION 57 1- Les théories de la décision 58
2- Les processus décisionnels 62
3- Les modèles de prise de décision 67
4- Application de la décision 71
5- Les limites et la fin du processus de décision 72
6- Le système de décision 74
7- Le management décisionnel 76 Chapitre 3- MÉTHODES D'AIDE À LA DÉCISION 81 1- L'aide à la décision en univers certain 81
2- L'aide à la décision en univers aléatoire 85
3- L'aide à la décision en univers conflictuel (hostile) 93
4- L'aide à la décision en univers incertain 99 Chapitre 4 - SYSTÈMES D'AIDE À LA DÉCISION 104 1- Systèmes interactifs d'aide à la décision (SIAD) 105
2- Les tableaux de bord électroniques TBE/EIS 110
3- Les systèmes d'entrepôts de données (Data Warehouse) 114
4- Les systèmes experts SE 119 Conclusion de première partie 125
Deuxième partie
Application des méthodes d'aide à la décision
...............................129
Chapitre 5- MÉTHODES D'ANALYSE DES VALEURS DU MARCHÉ 132 1- Définitions et principes 131
2- Analyse chartiste (analyse tehnique traditionnelle) 134
3- Analyse fondamentale 141
4- L'efficience de marché 156 Chapitre 6 - MÉTHODES DE PRÉVISION 160 1- La méthode ARIMA (moyenne mobile intégrée auto- régressive) 161
2- Méthode des réseaux de neurones artificiels ANN 173 Chapitre 7- IDIOSYNCRASIE DU MARCHÉ BOURSIER ÉGYPTIEN 186 1- Introdiction historique 187
2- L'indice du marché Egyptien CASE 192
3- Analyse de l'indice CASE 30 199
4- Le cadre de normalisation 207
5- La Bourse des valeurs de l'Egypte 210
6- Efficience du marché Egyptien 213 Chapitre 8 - PERTINENC DES APPLICATIONS PRATIQUES 216 1- Présentation des données de l'échantillon 216
2- Le test de l'efficience du marché boursier Egyptien 217
3- Application de la méthode ARIMA 219
4- Application de la méthode de réseaux neurones artificiels ANN 233
5 - Les critères de comparaison 232 CONCLUSION GENERALE 237
- Recommandations 242
-Limites de la recherche 244
-Perspectives de la recherche 245 BIBLIOGRAPHIE 246 LISTE DES FIGURES ET TABLEAUX 266 ANNEXES 268 INDEX 331 TABLE DES MATIERES 340 RÉSUMÉS EN LANGUES ANGLAISE ET ARABE 347 Au cours des dernières décennies, on a assisté au développement
spectaculaire des méthodes quantitatives (MQ) appliquées à la gestion en
général et à la finance en particulier. On peut définir ces méthodes comme
un ensemble de techniques formalisées (mathématiques, statistiques, et
informatiques) visant à fournir une aide à la décision par le traitement
logique d'un ensemble d'informations de nature quantitative. D'innombrables
articles et ouvrages sont chaque année consacrés aux techniques
statistiques, aux méthodes d'optimisation, de simulation, de gestion de
projets, etc., sujets qui sont aussi désormais partie intégrante de la
plupart des programmes universitaires en sciences de l'administration.
Ce développement s'est longtemps appuyé sur la conviction que le fait
d'utiliser des méthodes formalisées, et partant, rationnelles à en croire
certains, entraînait nécessairement une amélioration de la qualité des
décisions au sein des entreprises et aussi au niveau des individus.
Des voix se sont cependant élevées pour dénoncer cet engouement.
Ainsi PETERS et WATERMAN (1982), dans leur ouvrage «ln Search of
Excellence», attribuent-ils principalement les échecs du management
américain à la trop grande importance accordée aux méthodes quantitatives
par les écoles de gestion. À une période d'optimisme général a succédé
une ère de doute et de remise en question, comme en témoigne le célèbre
article d' ACKOFF (1979). Ce désenchantement tient peut-être en partie au
fait que les spécialistes des méthodes quantitatives ont développé des
techniques de calcul dont la sophistication est souvent loin d'être en
rapport avec la signification des données manipulées et le caractère
probant des hypothèses effectuées.
Pour se faire une idée de la nature des problèmes abordés par les
méthodes quantitatives dans le domaine de la gestion, de la nature des
outils utilisés et du type d'organisations qui recourent à ces outils, nous
avons décidé d'examiner quelques publications récentes présentant des
applications de ce type d'outils. Dans cette perspective, la brochure
intitulée «Réussites en recherche opérationnelle», publiée en 1983 par la
Société Canadienne de Recherche Opérationnelle (SCRO) à l'occasion du 25 e
anniversaire de sa fondation, apparaît comme particulièrement révélatrice.
D'ailleurs, traditionnellement, les MQ appliquées à la gestion ont
été conçues pour fournir une aide à la décision sous la forme d'une
solution «optimale», cette solution optimale étant obtenue par la
maximisation (minimisation) d'une fonction sensée incorporer les objectifs
de l'entreprise ou des individus dans les contraintes que son
environnement lui impose. Ce type de modèle recourt généralement à une
formalisation débouchant sur la quantification, le calcul et l'utilisation
de l'instrumentation mathématique (MOSCOROLA, 1978).
Ainsi se sont développées des méthodes algorithmiques et des codes de
plus en plus puissants : les programmations linéaires, quadratiques, en
nombres entiers, dynamiques, accompagnées de leurs applications spécifiques
à certains problèmes généraux de production, d'ordonnancement, de file
d'attente, de transport, etc. Avec le développement de la recherche
théorique et des capacités de l'informatique, ces techniques se sont
enrichies de la programmation non linéaire, de certains algorithmes de
décomposition permettant le traitement de programmes linéaires géants, de
la programmation stochastique, et avec la progression informatique nous
avons assisté à la grande révolution de la naissance de la notion
d'intelligence artificielle, définie comme la discipline visant à
comprendre la nature de l'intelligence humaine et sur cette base construire
des programmes d'ordinateur imitant cette intelligence. Toutes ces
méthodes se sont aussi diversifiées pour aborder de nouveaux problèmes.
- La complexité des liaisons et interactions agissant sur le domaine à
contrô1er: en particulier, lorsque se développent les effets de boucles
avec rétroactions, on a utilisé des techniques de simulation de la
dynamique industrielle ainsi que l'analyse structurale ;
- La diversité d'informations disparates sur des activités de gestion
difficiles à classer a entraîné le développement de diverses techniques
d'analyse statistique ;
- La diversité des objectifs ou critères présidant au choix d'une
solution a été à l'origine de la programmation à objectifs multiples, de la
théorie de l'utilité multi- attribut et de diverses techniques
multicritères.
Comme nous allons le présenter dans cette recherche, la diversité des
applications (réelles ou poten