etude gestion du risque

Transcription

Un Peuple - Un But – Une Foi
MINISTERE DE L’ECONOMIE ET DES FINANCES
DIRECTION DE LA PREVISION ET DES
ETUDES ECONOMIQUES
Document de travail N°03
GESTION DU RISQUE DE CREDIT ET
FINANCEMENT DES ECONOMIES DE L’UEMOA
DPEE/DEPE @ Aout 2007
Gestion du risque de crédit et financement des
économies de l’UEMOA
Août 2007
Fatou DIANE
Mouhamadou B. DIOP1
RESUME
Il est bien connu dans littérature que le partage de l’information améliore les conditions
d’accès au crédit en réduisant les problèmes de sélection adverse et d’aléa moral. Ce papier a
mis en exergue le rôle déterminant du dispositif de partage de l’information et le respect des
normes internationales d’audit dans la réduction des difficultés d’accès au crédit. D’autre part,
les estimations ont également montré que les banques commerciales devraient plus renforcer
l’exploitation des informations sur les détenteurs de comptes compilées par la Banque
Centrale.
Classification JEL: D82, G21, G28.
Mots Clés: Diffusion de l’information, marché du crédit, gestion du risque.
ABSTRACT
Theory predicts that information sharing among lenders contributes to the elimination of
adverse selection and moral hazard phenomena and can therefore increase lending and reduce
default rates. Among others factors, this paper points out the role of sharing information and
the respect of international accounting standards (external auditors) to overcome the
difficulties of credit access in West African Economic and Monetary Union. Moreover,
commercial banks must exploit more the compiled information in public register.
JEL Classification: D82, G21, G28.
Keywords: Information sharing, credit market, risk management.
1
Direction de la Prévision et des Etudes Economiques (DPEE). Nous tenons à remercier Sushmitha NARSIAH ([email protected]) et
Mamadou NDIONE ([email protected]) pour le soutien qu’ils nous ont apporté dans la collecte des données ainsi que certains lecteurs
anonymes. Les erreurs et imprécisions ainsi que les points de vue sont les nôtres et n’engagent en aucun cas la DPEE
2
SOMMAIRE
TABLES DES ILLUSTRATIONS .................................................................................................................... 4
INTRODUCTION ....................................................................................................................................... 5
Section 1 : Faits stylisés et aperçu du système financier dans les pays de l’UEMOA ............................. 7
1.1
Le système bancaire de l’UEMOA ....................................................................................... 8
1.2
La gestion de l’information par la Banque Centrale.......................................................... 11
Section 2 : Cadre théorique et empirique de la gestion du risque ....................................................... 14
2.1 Eléments théoriques............................................................................................................... 14
2.2 Etudes empiriques ................................................................................................................... 16
Section 3 : La Modélisation ................................................................................................................... 17
3.1. Présentation du modèle ................................................................................................................. 17
3.2. Description des variables explicatives ............................................................................................ 19
3.2.a Variables mesurées au niveau du pays................................................................................ 19
3.2.b Variables individuelles ......................................................................................................... 20
Section 4 : Résultats .............................................................................................................................. 21
4.1 Résultats de la Modélisation de la variable Acces par les deux méthodes retenues ............. 21
4.2 Résultats de la Modélisation de la variable Coût par les deux méthodes retenues ............... 23
CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS ................................................................................................ 25
REFERENCES .......................................................................................................................................... 27
ANNEXE ................................................................................................................................................. 29
3
TABLES DES ILLUSTRATIONS
Tableau 1 : Utilisations des crédits déclarées à la Centrale des risques en Décembre : UEMOA
.................................................................................................................................................... 9
Tableau 2 : Utilisations des crédits déclarées à la Centrale des risques en Décembre : Côte
d’Ivoire ....................................................................................................................................... 9
Tableau 3 : Utilisations des crédits déclarées à la Centrale des risques en Décembre : Sénégal
.................................................................................................................................................. 10
Tableau 4 : Taux de couverture (% d’adultes) ......................................................................... 13
Tableau 5 : Accès au financement (Probit ordonné)................................................................ 21
Tableau 6 : Accès au financement (Modèle binaire)................................................................ 22
Tableau 7 : Coût du financement (Probit ordonné) ................................................................. 23
Tableau 8 : Coût du financement ( Probit binaire) .................................................................. 24
Tableau 9 : Régression simple avec 4 variables explicatives................................................... 29
Tableau 10 : Introduction des variables taille, PROP et GDP ................................................. 29
Tableau 11 : Variable taille scindée en deux : MEDIUM ET LARGE.................................... 29
Tableau 12 : Introduction des variables croisées : AUDIT*IS et AGE*IS .............................. 30
Tableau 13 : Régression simple avec 7 variables ..................................................................... 30
Tableau 14 : Regroupement de MEDIUM ET LARGE en une variable TAILLE .................. 30
Tableau 15 : Introduction de la variable inflation (INFL)........................................................ 31
Tableau 16 : Variable dépendante : ACCESS .......................................................................... 31
Tableau 17 : Variable dépendante : COST............................................................................... 31
4
INTRODUCTION
Le financement des entreprises dans les pays en voie de développement est devenu, de nos
jours, primordial au regard des difficultés que rencontrent les états à assurer une croissance
soutenue et durable. Depuis quelques années, les chercheurs et bailleurs de fonds s’intéressent
à cette source de développement économique. De ces investigations, il ressort le constat d’une
insuffisance de financement des entreprises locales par le système bancaire. En particulier
dans la sous-région, le climat des affaires est caractérisé par le financement des projets des
entreprises sous fonds propres et un comportement d’auto-rationnement.
Ainsi, les fonds propres financent les investissements et les besoins en fonds de roulement à
plus de 50% dans presque tous les pays de l’UEMOA, en raison du faible accès des
entreprises au système bancaire. En effet, au Sénégal, 64% des entreprises ont accès au crédit,
38% des entreprises manufacturières béninoises déclarent avoir accès à des financements
bancaires tandis qu’au Mali, ce chiffre s’établit à 55%. Cette contrainte dépend, entre autre,
de la taille de l’entreprise ; les grandes entreprises éprouvent moins de difficulté d’accès au
crédit car elles sont aptes à fournir des informations financières aux prêteurs d’où la relation
complexe qui prévaut entre prêteurs et emprunteurs. Dès lors, il est important d’évoquer
qu’une large partie de la littérature économique s’est intéressée aux problèmes d’asymétrie
d’information qui existent entre ces deux parties, problèmes qui aboutissent généralement à
un rationnement du crédit d’où le recours à d’autres sources de financement par les
entreprises. Ce rationnement ainsi que les taux d’intérêt élevés découlent de l’incapacité des
banques à obtenir les bonnes informations mais également à contrôler les actions des
emprunteurs après octroi du crédit.
Pour remédier à ces problèmes informationnels, les travaux théoriques et empiriques ont
opposé le mécanisme de partage de l’information. Ce système d’échange est soit contrôlé par
les banques centrales sous forme de registres publics, soit par le privé et dans ce cas il est géré
par les bureaux privés de crédit qui opèrent pour le compte des institutions financières. Ainsi,
l’objet de ce papier est de déterminer les principaux facteurs explicatifs des contraintes
d’accès au crédit des entreprises de la sous-région mais également de tester l’hypothèse d’une
amélioration du financement des entreprises via une bonne exploitation du dispositif de
partage de l’information.
5
Le reste de l’article s’organise comme suit. Dans la section 1, les faits stylisés ainsi qu’un état
des lieux du marché de crédit dans la zone UEMOA sont présentés. La section 2 expose les
cadres théorique et empirique de la gestion du risque de crédit. La section 3 fait une
Description des variables utilisées dans la modélisation. La modélisation proprement dite est
traitée dans la section 4. La section 5 analyse les résultats. Enfin les recommandations issues
des recherches ainsi que la conclusion sont contenues dans la section 6.
6
Section 1 : Faits stylisés et aperçu du système financier dans les pays de
l’UEMOA
Cette première section du travail décrit les conditions de financement bancaire de l’économie
des pays de l’UEMOA et a pour principal objectif de fournir un cadre aux différents acteurs
intervenant dans le secteur financier, leur permettant de faire l’état des lieux du financement
bancaire de l’économie dans les pays de l’UEMOA et de rechercher des solutions appropriées
aux difficultés d’accès des agents économiques au crédit bancaire. A cet égard, les réflexions
devaient permettre de :
-
cerner les causes essentielles de l’insuffisance et du coût jugé élevé du financement
bancaire de l’économie dans les Etats membres de l’UEMOA, au regard notamment
des conditions d’accès des agents économiques, en particulier des PME/PMI, au crédit
bancaire. L’analyse critique de ces causes devrait porter, entre autres, sur l’examen de
l’environnement socio-économique et judiciaire dans lequel évoluent les banques et
établissements financiers de l’Union ainsi que les autres agents économiques;
-
examiner également les pratiques bancaires en vigueur dans l’Union, dont la rigidité,
en particulier les critères de sélection des dossiers de financement ou de la clientèle,
et le coût relativement élevé des interventions, excluent des services bancaires, une
frange importante de la population (notion de sélection adverse).
-
aborder ainsi les questions relatives à la bonne gouvernance (entreprises réglementées
encore dominées par le secteur informel), au bon fonctionnement de l’administration
judiciaire (droits des créanciers), etc.
-
formuler des recommandations précises concernant les actions à envisager à court,
moyen et long termes, afin de favoriser un financement bancaire accru des agents
économiques de l’Union, compatible avec la solidité du système bancaire.
-
Enfin, cette évaluation devrait déboucher sur des propositions ou recommandations
pertinentes, visant notamment à améliorer l’environnement du système bancaire, en
renforçant la confiance entre le système bancaire et les agents économiques, afin de
leur faciliter l’accès aux financements bancaires à des conditions appropriées.
7
1.1 Le système bancaire de l’UEMOA
L'évolution du système bancaire de l'Union a été marquée au cours des années 80 par une
crise financière aiguë, qui s'est traduite notamment par la disparition de près du quart de
l'effectif des banques et établissements financiers.
Aujourd'hui, globalement assaini au prix d'une vigoureuse politique de restructuration, le
réseau bancaire de l'UEMOA est constitué de 79 banques et 19 établissements financiers en
activité en fin 2005 dont le capital est contrôlé à hauteur de 38.5% par des intérêts nationaux
et à 61.5% par des investisseurs étrangers.
Les succursales et filiales de banques étrangères jouent un rôle relativement important dans
l'intermédiation bancaire ; en particulier sept principaux groupes dominent le système
bancaire de l'Union. Il s'agit du groupe BNP/Paribas, de la Société Générale, du Crédit
Lyonnais, de la Belgolaise, de Citibank-NA, d'Ecobank et de Bank of Africa, qui contrôlent la
plupart des établissements de crédit et détiennent plus de la moitié des parts du marché, à fin
décembre 2005.
L’objectif visé par cette politique d’implantation de nouvelles banques est de relever le niveau
de bancarisation de l’économie de la sous-région, d’améliorer l’accès des populations aux
services financiers, de lutter contre la pauvreté et de promouvoir la croissance par
l’amélioration du financement des activités économiques.
L'activité bancaire est exercée à travers quelque 768 guichets, soit un ratio de couverture
géographique d'environ 1 guichet pour 104.036 habitants. Par ailleurs, avec un total de
3.068.990 détenteurs de comptes bancaires à fin décembre 2005, à comparer avec une
population totale de 79.9 millions d'habitants2, l'Union affiche un faible taux de
bancarisation de sa population, soit moins de 4%.
Au vu de la nature de leurs activités, environ 87.9% de l'effectif des banques sont à vocation
universelle avec 698 guichets contre 12.1% pour les banques spécialisées dans le financement
de l'agriculture, de l'industrie ou de l'habitat soit 70 guichets ouverts.
Au 31 décembre 2005, les ressources collectées par les banques et établissements financiers
de l'UMOA sont établies à 6.285 milliards de FCFA, dont 82.34% de dépôts et emprunts et
2
Sources : Commission de l’UEMOA, Comité de Convergence et BCEAO, avril 2007
8
17.36% de fonds propres et autres ressources. Les emplois, quant à eux, se sont chiffrés à
5.467 milliards, soit 80% de crédits à la clientèle.
L'analyse sectorielle des utilisations de crédit fait toujours apparaître une part relativement
faible des financements en faveur du secteur primaire, environ 4% des crédits totaux à
l’économie en fin 2004, alors que ce secteur contribue à la formation du PIB à concurrence de
14,5% et concentre plus des deux tiers de la population active. Les principaux secteurs
bénéficiaires des crédits restent le commerce qui absorbe 37% des financements, les industries
manufacturières avec 22%, et les services divers avec 14%.
Tableau 1 : Utilisations des crédits déclarées à la Centrale des risques en Décembre :
UEMOA
Secteurs d’activité
2002
2003
2004
2005
Agriculture, sylviculture et pêche
7%
6%
4%
4%
Industries extractives
1%
1%
1%
1%
Industries manufacturières
23%
24%
22%
22%
Electricité, gaz, eau
3%
3%
4%
4%
Bâtiments, travaux publics
4%
4%
4%
4%
Commerces, restaurants, hôtels
36%
33%
37%
38%
Transports, entrepôts et communications
7%
8%
9%
10%
Assurances, immobiliers, services aux 5%
5%
5%
6%
entreprises
Services divers
14%
16%
14%
11%
TOTAL
100%
100%
100%
100%
Source : BCEAO3
Côte d’Ivoire
2002
2003
2004
2005
3%
4%
5%
4%
-
-
-
-
29%
28%
28%
28%
2%
3%
3%
3%
1%
2%
2%
2%
37%
31%
32%
41%
3
Extrait du Rapport annuel de 2005 de la Commission Bancaire de l’UMOA
9
9%
11%
11%
13%
3%
4%
4%
entreprises
Services divers
15%
18%
14%
4%
TOTAL
100%
100%
100%
100%
Source : BCEAO4
Sénégal
2002
2003
2004
2005
3%
3%
3%
3%
1%
1%
0%
0%
29%
38%
29%
30%
4%
4%
4%
4%
6%
5%
5%
6%
29%
23%
27%
25%
7%
7%
7%
7%
6%
7%
7%
entreprises
Services divers
14%
13%
18%
18%
TOTAL
100%
100%
100%
100%
Source : BCEAO
Le système bancaire a contribué significativement à l’économie de l’union au cours des 5
dernières années du fait d’une hausse du volume du crédit qui est passé de 639,6 milliards de
FCFA en 2000 à 4.375 milliards de FCFA en décembre 2005. Les crédits à court terme
demeurent la forme la plus fréquente des concours bancaires accordés. Ils s’établissent à
2.697 milliards en 2005 représentant 61,6% des crédits ordinaires contre 26,8% pour les
crédits à moyen et long terme5. La structuration des crédits à l’économie a, dans presque tous
les pays de l’union, fait peser de fortes inquiétudes sur le soutien aux investisseurs du secteur
bancaire.
Au total en fin 2005, le secteur bancaire finance le PIB de l'Union à concurrence seulement de
18%. Ce constat de sous-financement des activités économiques, contraste avec les excédents
4
Extrait du Rapport annuel de 2005 de la Commission Bancaire de l’UMOA
5 En plus des crédits long, moyen et cout terme, les crédits divers constituent un autre poste dans le classement publié par la Banque Centrale
et concernant les lignes octroyées.
10
de trésorerie de 818 milliards affichés par les banques et établissements financiers au 31
décembre 2005. Plus généralement, c'est l'ensemble des opérateurs économiques de l'Union,
et tout particulièrement les petites et micro entreprises, qui déplorent périodiquement les
difficultés de financement auprès du secteur financier classique. Cette situation est corroborée
par les différentes enquêtes réalisées dans le cadre de l’évaluation du climat des
investissements (ICA Survey). En effet, les résultats de ces enquêtes dans les pays de la sous
région montrent que la plupart des entreprises financent leurs investissements et leurs fonds
de roulement à partir de fonds propres. La part des ressources propres dans les
investissements et fonds de roulement s’élèvent à plus de 80% (entre 82% et 89%) au Mali,
plus de 70% au Sénégal et à plus 60% Bénin alors qu’elle se situe à 30% en Inde 54% au
Nigéria et 45% au Kenya. Cette situation explique le faible accès des entreprises au système
bancaire. En effet, au Sénégal, 64% des entreprises ont accès au crédit, 38% des entreprises
manufacturières béninoises déclarent avoir accès à des financements bancaires tandis qu’au
Mali, ce chiffre s’établit 55%. Cette contrainte dépend, en effet, de la taille de l’entreprise ;
les grandes entreprises éprouvent moins de difficulté d’accès au crédit car elles sont aptes à
fournir des informations financières aux prêteurs.
1.2 La gestion de l’information par la Banque Centrale
Elle constitue, après le respect des ratios de solvabilité, la seconde composante de la gestion
du risque. Sa mise en œuvre passe par la création de deux structures. Les registres publics
constituent le premier pilier ; ils sont gérés par une entité supra bancaire (Banque Centrale).
Le bureau privé de crédit constitue la seconde structure; ce bureau peut être créé par les
institutions de crédit qui décident de partager mutuellement les informations de leurs clients
pour minimiser les problèmes d’asymétrie d’information.
Dans le cas particulier des pays de l’UEMOA, se trouve au sein de la Banque Centrale des
Etats de l’Afrique de l’Ouest (BCEAO), un service qui se charge de la centralisation de tous
les risques liés à l’octroi de crédit. Ainsi, à travers une centralisation de toutes les
informations relatives aux engagements bancaires des entreprises et des particuliers, la
Centrale des Risques regroupe chaque mois les encours de crédits de chaque institution de
crédit dans un « livret vert » qu’elle met à la disposition de chaque banque et établissement
financier. Ce « livret vert » qui repose sur le dispositif des accords de classements, présente
les différents clients avec leurs différents crédits consentis. Ainsi, ce document permet, entre
11
autres, de comparer le nombre de crédits bénéficiant d’accords de classement et l’encours
total de crédits distribué par chaque banque, de classer les différents crédits par secteur
d’activité mais également de faire ressortir la diversion selon la nature des crédits (court,
moyen et long terme). A cet égard, chaque banque est tenue de répondre à un questionnaire de
la banque centrale et de façon régulière. A noter également que la Centrale des Risques
procède à une note qu’elle publie à la fin de chaque année visant à fournir les informations
nécessaires ; ce qui constitue pour le système bancaire un outil de suivi qualitatif du
portefeuille de crédits. Cette note prend en compte la qualité de l’entreprise, le système
d’information comptable utilisé conformément aux dispositions du SYSCOA, la taille de
l’entreprise selon le chiffre d’affaires et les incidents enregistrés au cours de l’année.
En tant qu’outil d’aide à la décision, le système d’information ainsi mis en place par la
Centrale des Risques permet aux banques de réduire le risque de crédit dû aux asymétries
d’information. Ainsi, l’information nécessaire mise à la disposition des institutions de crédit
va permettre une meilleure appréciation des risques encourus.
Outre la centrale des risques, la BCEAO
compte un autre service appelé Centrale des
Incidents de Paiements (CIP). Ce service a pour vocation de collecter et de diffuser les
incidents de paiements concernant l’émission des chèques, billets à ordre et cartes bancaires.
Dans le contexte de restaurer la confiance du public face aux moyens de paiements
scripturaux notamment par chèque, billet à ordre, lettre de change et carte bancaire, la CIP
veut contribuer à la promotion de l’utilisation de cette forme de monnaie.
Apres déclaration des ouvertures de compte et des interdictions bancaires prononcées suite à
des incidents de paiements, les établissements financiers sont tenus avant toute émission d’un
chéquier de se conformer à la réponse de la BCEAO quant à la régularité du client au sein du
système bancaire. Ce système permet de sécuriser l’atmosphère bancaire en assurant un
environnement propice à l’assainissement des transactions courantes et commerciales, mais
également de conforter la fonction d’intermédiation financière en offrant aux banques un
système d’identification des personnes physiques et morales recensées et détenteurs de
comptes.
Cette centralisation informative des incidents de paiements et des risques au niveau de la
Banque Centrale combinée aux efforts consentis par les gouvernements dans le cadre de
12
l’application des directives du 19 Septembre 2002 de l’UEMOA portant sur les mesures de
promotion du taux de bancarisation de la zone et de l’utilisation des moyens de paiements
scripturaux, montrent en effet la sensibilité des gouvernants au rôle important que joue
l’information financière dans le secteur bancaire.
Les taux de couverture calculés et publiés dans les Rapports Doing Business montrent que les
pays dont la législation est d’origine anglo-saxonne privilégient plutôt les bureaux privés de
crédit alors que ceux pour lesquels l’obédience est romaine ont des registres publics même si
dans ce domaine les pays d’Amérique Latine mélangent les deux mécanismes. Concernant
l’UEMOA, seul le Bénin a atteint les 10% en 2006 en termes de couverture des registres
publics s’approchant ainsi de la France (12.3%) et très loin derrière l’Argentine et le Chili.
En ce qui concerne la couverture des bureaux privés de crédit, on peut noter l’absence totale
de ces structures dans les pays francophones. Ce constat révèle qu’il y a des efforts à faire
dans le domaine de la diffusion de l’information dans les pays de l’UEMOA pour garantir un
marché de crédit viable et stable.
Pays
Tableau 4 : Taux de couverture (% d’adultes)
registres publics
bureaux privés
2004
2005
2006
2004
2005
2006
Sénégal
0.3
4.3
4.7
0.0
0.0
0.0
Bénin
0.2
3.5
10.3
0.0
0.0
0.0
Burkina Faso
0.2
1.9
2.4
0.0
0.0
0.0
Cote d’Ivoire
0.2
3.0
3.1
0.0
0.0
0.0
Mali
0.1
2.3
2.9
0.0
0.0
0.0
Togo
0.3
3.5
3.6
0.0
0.0
0.0
Guinée Bissau
-
-
1.0
0.0
0.0
0.0
Niger
0.1
0.9
1.2
0.0
0.0
0.0
France
1.7
1.8
12.3
0.0
0.0
0.0
Maroc
0.6
2.0
2.3
0.0
0.0
0.0
Argentine
20.1
22.1
25.4
73.3
95.0
100.0
Chili
29.0
45.7
31.3
22.0
22.1
19.3
Colombie
0.0
0.0
0.0
30.0
31.7
28.3
Etats-Unis
0.0
0.0
0.0
100.0 100.0
100.0
Chine
0.4
0.4
10.2
0.0
0.0
Source : Rapport Doing Business 2005, 2006, 2007
13
0.0
Section 2 : Cadre théorique et empirique de la gestion du risque
2.1 Eléments théoriques
Il est connu que l’échange d’information entre établissement financiers a quatre effets. Il
participe à l’amélioration de la connaissance des caractéristiques des emprunteurs, à la
réduction des rentes informationnelles (en renforçant la concurrence entre les banques).
D’autre part, la diffusion de l’information discipline les emprunteurs et réduit leur propension
au surendettement. Ce rôle déterminant joué par l’information dans les marchés de crédit a
suscité un intérêt depuis les travaux théoriques de Jaffee et Russell (1976), Stiglitz et Weiss
(1981). En effet, une bonne partie de la littérature a montré que ces problèmes d’asymétrie
d’information entre prêteurs et emprunteurs aboutissent à une allocation inefficace du crédit
[rationnement du crédit et/ou des taux d’intérêt élevés]. En réalité, ces types de problèmes
apparaissent à deux niveaux différents dans la relation entre prêteurs et emprunteurs. D’abord,
la première forme d’asymétrie arrive lorsque le prêteur ignore certaines informations
importantes sur l’emprunteur ; face à une telle situation, l’allocation des crédits devient
inefficace et conduit surtout à des problèmes de rationnement du crédit ou à des taux d’intérêt
élevés. En réalité, lorsque le prêteur veut charger un taux d’intérêt élevé, seuls les mauvais
payeurs se font sélectionner. Sami et Delorme (2004) ont fait un survol des problèmes
d’asymétrie d’information dans les pays émergents et affirment que les banques en présence
de sélection adverse rationnent le crédit ou demandent aux emprunteurs des contreparties que
peu d’entreprises sont capables de fournir si l’on considère que la plupart des entreprises de la
zone sont, soit de l’informel, soit de taille petite.
Le second problème apparaît après l’octroi du prêt. Plusieurs situations d’asymétrie
d’information peuvent se présenter ; elles peuvent être résumées comme suit :
- soit l’emprunteur dissimule ses efforts au prêteur ou décide de déployer les fonds
vers d’autres projets non identifiés lors du montage financier ;
- soit l’emprunteur cache ses résultats à la banque. Dans tous ces cas, on parle d’aléa
moral.
14
Au début des années 80, la littérature s’est massivement développée mais la première
démarche rigoureuse permettant la possibilité de réduire les problèmes de sélection adverse
via le mécanisme d’échange d’information revient à Pagano et Jappelli (1993). Selon ces
derniers, le partage d’information participe à l’amélioration de la sélection des emprunteurs,
donne une indication de leurs risques de défaut, baisse le taux d’intérêt et renforce la
compétition entre prêteurs en limitant les rentes informationnelles. Dans leur modèle, chaque
banque détient une information privée sur ses clients et aucune donnée sur ceux des autres
villes. Ainsi, elles font face à une situation de sélection adverse. Ainsi lorsque les banques
échangent des informations sur leurs clients, elles diminuent les problèmes de sélection
adverse qui se posaient jadis. Il découle de ce climat d’échange la baisse du taux de défaut.
D’autre part, ces mêmes auteurs montrent que l’impact sur les crédits est assez ambigu en ce
sens que la hausse des prêts pour les bons payeurs serait compensée par une baisse des prêts
accordés aux mauvais emprunteurs.
Pour ce qui est de l’aléa moral, les travaux de Padilla et Pagano (2000) révèlent que la
diffusion de l’information entre prêteurs a un rôle disciplinant. En effet, lorsqu’un emprunteur
fait défaut alors il envoie un signal de mauvaise réputation et ses demandes de prêts futurs
sont soit refusées soit obtenues à un coût très élevé. Un tel dispositif réduit les risques de
défaut et augmente le volume de crédit. Récemment, Jappelli et Pagano (2005) ont prouvé que
la diffusion d’information participe à la réduction des problèmes de sélection adverse sur deux
aspects. D’abord, elle améliore la connaissance des caractéristiques des clients et réduit
l’endettement des emprunteurs.
Un autre aspect important de la diffusion de l’information, mis en exergue par Padilla et
Pagano (1997), est la limitation du phénomène de ‘hold up’ [rente informationnelle]. En
effet, lorsque la banque entretient d’anciennes relations avec un emprunteur, elle en tire une
information privilégiée et exerce un certain pouvoir de marché. Ces auteurs montrent que la
diffusion de l’information permet de renforcer la concurrence entre banques et limite le
monopole de la banque. Ainsi, le taux d’intérêt baisse ainsi que les probabilités de défaut et
on obtient des prêts plus élevés qu’en situation d’absence de partage d’information.
Cependant, il est intéressant de signaler que ce mécanisme peut être limité lorsqu’une banque
15
ne coopère pas dans la diffusion de l’information6 [free rider] en voulant conserver la rente
informationnelle d’où l’importance de la régulation publique.
2.2 Etudes empiriques
Depuis les travaux de Pagano et Jappelli (1993) et Padilla et Pagano (2000), un nombre élevé
d’études ont été réalisées pour tester l’hypothèse de la diffusion de l’information. En effet,
ces études peuvent être regroupées en deux approches. La première catégorie utilise des
données individuelles et la seconde a recours aux données macroéconomiques. Chandler et
Parker (1989), Barron et Staten (2003), Kallberg et Udell(2003), Powell et al. (2004), Luoto et
al. (2004) ont montré que l’exploitation des informations centralisées par les bureaux privés
de crédit permet une meilleure prévision des risques défaut des emprunteurs. En testant une
relation positive entre partage de l’information et facilité d’accès au financement sur 43 pays,
Jappelli et Pagano (2002) ont prouvé que le marché de crédit est plus performant dans les
pays où la diffusion de l’information était bien établie ; de surcroît, dans ces mêmes pays, les
taux de défaut étaient les plus faibles. Dans ce même sillage, Brown et al. (2006) ont révélé
que l’échange d’information permet un meilleur accès aux crédits des firmes ainsi qu’une
réduction des coûts de crédit dans les pays communistes (Europe de l’Est et anciennes
républiques soviétiques). Les travaux de Galindo et Miller (2001) s’inscrivent dans le même
sens. Au plan macroéconomique, Djankov et al. (2006), réalisant une étude sur les
déterminants du crédit privé dans 129 pays constitués aussi bien de pays pauvres et de pays
riches, ont montré que la diffusion de l’information en est un facteur clé.
6 Lorsque le marché n’est pas segmenté où qu’il n’y a pas de limitation à l’entrée, les banques peuvent avoir des attitudes à ne pas participer
à la diffusion d’information.
16
Section 3 : La Modélisation
Les différentes approches proposées dans cette partie s’inspire de Brown et al. (2006),
Jappelli et Pagano (2002) et Jappelli et Pagano (2005). Elles relient les problèmes d’accès au
crédit et les coûts de financement aux caractéristiques de la firme telles que sa taille, son
secteur d’origine, le respect des normes internationales de gestion etc., l’environnement
macroéconomique (inflation), PIB par tête et la variable d’intérêt qui est ici le partage de
l’information.
En effet, deux types de modèles sont proposés. D’abord, le modèle polytomique est analysé
puis il est question du modèle binaire obtenu après regroupement de la variable endogène.
Dès lors, elle prend 1 s’il y a contrainte d’accès ou de coût au financement et zéro sinon.
3.1. Présentation du modèle
Cas du modèle polytomique ordonné
Ce modèle est une variante des modèles ordonnés qui sont utilisés lorsque les valeurs prises
par la variable multinomiale correspondent à des intervalles dans lesquels va se trouver une
seule variable latente inobservée continue. Ainsi, la variable dépendante yi prend m
modalités ordonnées les unes par rapport aux autres. Dans un premier temps, nous allons
expliquer les contraintes d’Accès au financement bancaire représenté ici par la variable
observée yi qui est la manifestation d’une variable latente inobservée yi* . Dans un second
temps, les contraintes liées au Coût sont expliquées par la variable zi selon la même
spécification que yi . La variable yi prend la valeur 1 s’il y a des obstacles majeurs, 2 lorsque
les obstacles sont modérés, 3 en présence de problèmes mineurs et 4 s’il n’y a aucune
difficulté. Dès lors, les variables latente et observée sont reliées par la transformation
suivante :
 1

2
yi = 
3
 4
si
y i∗ ≤ c 2
s i c 2 ≺ y i∗ ≤ c 3
s i c 3 ≺ y i∗ ≤ c 4
s i c 4 ≺ y i∗
17
Par ailleurs, on a :
y i∗ = X i′β + σ ε i et c1 = −∞ et c5 = +∞
ε i est une erreur dont la distribution F est supposée connue et X i′ est le vecteur de variables
explicatives dont la description est réservée dans la section suivante.
 c − x ′β
Rappelons que P  yi = j X i = xi  = P  c j ≺ yi∗ ≤ c j X i = xi  = F  j +1 i

σ


 c − x ′β
−F j i

 σ






Ainsi, la log-vraisemblance s’écrit comme suit :
ℓ (c , β , σ
N

i =1

 c y i +1 − x i′β 
 c y i − x i′β  
−F 

σ
σ



 
) = ∑ ln  F 
Cas de la variable endogène binaire
Dans cette partie, un regroupement de la variable endogène est opéré. Dans cette étude, avec
la modélisation des contraintes liées à l’accès au financement bancaire (respectivement aux
coûts), la variable yi (respectivement zi ) prend la valeur unitaire s’il y a contrainte d’accès au
crédit (respectivement de coût de financement élevé) et zéro sinon.
Soit un échantillon d’observations de N pairs de variables ( y i , X
où y i ∈ {0 , 1} et X i ∈ ℝ
K
i
)
, i=1,…., N,
est un vecteur de variables explicatives. Ainsi, on a :
 1 si yi∗ ≻ 0
yi = 1 yi∗ ≻ 0 = 
avec y i∗ = X i′β + ε i
∗
0
si
y
≤
0
i

{
}
yi* : Variable latente généralement inobservée.
β : Vecteur de paramètres à estimer
X i : Vecteur de variables explicatives
Dès lors, on peut calculer la log-vraisemblance via le calcul des probabilités d’occurrence des
événements :
P  yi = 1 X i = xi  = F ( xi′β )
N
Et ℓ ( β ) = ∑  yi F ( xi′β ) + (1 − yi ) (1 − F ( xi′β ) ) 
i =1
Les techniques classiques postulent que la distribution des erreurs est soit gaussienne et on
parle de modèle probit, soit logistique et on parle dans ce cas de modèle logit. Cependant, une
18
telle hypothèse peut aboutir à une mauvaise spécification d’où le recours aux méthodes non et
semi paramétriques. On a :
(
N
βˆ = arg max ∑ yi Fˆ ( xi′β ) + (1 − yi ) 1 − Fˆ ( xi′β )
β
i =1
)
3.2. Description des variables explicatives
Dans cette section, il est question de définir les variables utilisés dans nos travaux empiriques.
En effet, deux variables sont à expliquer : Acces et Cost (se conférer à la spécification). Quant
aux variables explicatives, elles sont de deux types ; une première catégorie mesurée au
niveau du pays et une seconde qui relève des individus.
3.2.a Variables mesurées au niveau du pays
Cette catégorie de variables est composée de l’indice du partage de l’information qui est la
variable clé de l’étude et des variables captant la situation macroéconomique (inflation, PIB
par tête). L’indice du partage de l’information est mesuré dans la plupart des études
rencontrées par une variable binaire (Djankov et al. (2006)) ou polytomique (Brown et al.
(2006)). Par contre, dans cette étude, elle est mesurée par le taux de couverture des registres
publics calculé dans le cadre des enquêtes Doing Business de la Banque Mondiale. Ce choix
s’appuie sur deux raisons. D’abord, dans les pays étudiés, l’unique forme de diffusion
d’information recensée est le registre public et la seconde raison est plutôt d’ordre technique;
en effet, une façon de mesurer le partage de l’information est le recours aux variables binaires
qui, dans certaines circonstances, pose des problèmes de multi-colinéarité.
Selon l’enquête Doing Business, le taux de couverture des registres publics, qui est la variable
« IS » est défini comme étant le nombre d’individus au sens large (entreprises en personnes)
dont on a les informations sur leurs emprunts et l’historique du paiement de leurs dettes ;
l’ensemble de ces individus est listé sur un registre public géré par la Banque Centrale. Ce
taux est calculé par rapport à la population adulte. Il donne une bonne indication sur le
système de diffusion de l’information d’un pays.
La revue de la littérature théorique et en particulier les travaux de Pagano et Jappelli (2000) a
montré que la diffusion de l’information permet de réduire les problèmes d’asymétrie de
l’information rencontrés dans le marché du crédit et elle réduit par conséquent les contraintes
d’accès au financement.
19
Par ailleurs, il est introduit dans cette famille de variables des indicateurs au plan national
pour contrôler les différences de performance macroéconomique. En effet, plus la situation
macroéconomique est favorable (« GDP »), plus les entreprises ont des facilités d’accès au
crédit tandis que l’inflation (« INFL ») a plutôt un effet négatif sur l’accès au financement.
Ces variables macroéconomiques ont été tirées de World Development Indicators de 2005
3.2.b Variables individuelles
Les autres composantes du vecteur de variables utilisé dans notre spécification relèvent des
caractéristiques des entreprises. Ces variables et les contraintes d’accès au financement pour
contrôler les variations de risque de crédit à travers les entreprises. En effet, il s’agit de l’âge
de la firme, de sa taille mais également de la fiabilité des comptes de l’entreprise par une
vérification de ces comptes par un cabinet d’audit et du secteur d’activité. La taille est
mesurée par trois variables binaires définies par le
nombre d’employés que compte
l’entreprise. Pour ce qui est de la première mesure, l’entreprise est qualifiée de petite taille
(«SMALL ») lorsqu’elle a
entre 1 et 49 employés, moyenne (« MEDIUM ») pour une
population de 50 à 249 travailleurs et finalement elle est considérée comme une grande
entreprise (« LARGE ») si elle a plus de 250 employés. Cette répartition s’inspire des travaux
de Brown et al. (2006). D’autre part, l’âge (« AGE ») de l’entreprise est calculé par la
différence entre la date d’exécution de l’enquête et la date d’établissement de l’entreprise. Ces
deux variables participent à la réduction des contraintes de financement de l’entreprise. En
effet, plus l’entreprise est grande, plus elle a des facilités de crédit
surtout dans nos
économies ; dans ce même sillage, l’ancienneté de l’entreprise lui permet de jouir d’une
bonne notoriété auprès des établissements de crédits.
Par ailleurs, une autre variable qui donne une visibilité de l’entreprise auprès du système
financier est la variable « AUDIT ». Binaire, elle indique si l’entreprise a fait auditer ses
comptes par un cabinet ou non. L’audit des comptes d’une entreprise permet d’obtenir une
information financière plus sure et devrait participer à la réduction des problèmes d’asymétrie
de l’information. Et enfin, cette section s’achève par la présentation des variables qui traitent
du niveau d’instruction du propriétaire (« ETUDE ») et de la nature de l’actionnariat
(« PROP »). La variable « ETUDE » permet de tester si le niveau d’instruction du
propriétaire. Elle constitue un signal qui permet aux structures financières de faciliter l’accès
20
au crédit ; ceretis paribus, elle devrait atténuer les contraintes d’accès aux prêts tandis que la
variable sur l’actionnariat permet de voir son effet sur les difficultés d’accès au crédit
Section 4 : Résultats
4.1 Résultats de la Modélisation de la variable Acces par les deux méthodes retenues
Avec la spécification de base, la régression relie l’accès au crédit aux différentes variables
contrôlant les caractéristiques de l’entreprise, l’indice de partage de l’information et les
variables macroéconomiques. Le signe négatif du coefficient du partage de l’information
suggère, en moyenne, que l’accès au crédit est une contrainte moindre pour les entreprises des
pays où les registres publics sont plus développés. Cependant, le coefficient n’est, ni
statistiquement significatif, ni économiquement élevé (voir les tableaux ci-dessous et les
annexes). Cet état de fait peut s’expliquer dans la mesure où dans la zone UEMOA, les
banques exploitent faiblement le dispositif de diffusion de l’information mis en place par la
Banque Centrale. Par ailleurs, cette régression de base révèle que les entreprises de grande
taille ont moins de difficulté d’accès au financement. Cette même conclusion s’applique aux
firmes qui se sont durablement installées dans le tissu économique ainsi que celles bénéficiant
d’un contrôle de leurs états financiers par un cabinet d’audit.
Tableau 57 : Accès au financement (Probit ordonné)
VARIABLES EXPLICATIVES
COEFFICIENTS
IS
-0.0082
AGE
-0.0089*
AUDIT
-0.286*
ETUDE
-0.038*
7
* : le coefficient est significatif à 1% et ** pour 5%.
Le reste des résultats figure en annexe.
21
Tableau 6 : Accès au financement (Modèle binaire)
COEFFICIENTS
IS
-2.53*
AUDIT
-0.18
AGE
-0.006
MEDIUM
-0.23*
LARGE
-0.13
ETUDE
-0.002
INFL
-1.25*
En effet, tous ces facteurs participent à la réduction des contraintes d’accès au financement.
Ce fait confirme le constat mis en exergue par les « rapports pays » de l’enquête sur le climat
des investissements réalisée par la Banque Mondiale. L’explication pourrait être trouvée dans
le lien de confiance qui s’établit entre les grandes entreprises et les établissements financiers
puisque pouvant apporter plus de garantie. De surcroît, les entreprises antérieurement établies
dans l’économie bénéficient plus d’expérience du marché et les banques tirent de cette
ancienneté une situation de rente informationnelle. Ce qui explique aussi le fait que les
banques privilégient les grandes entreprises tout en réduisant l’accès au financement des
petites et moyennes (PME).
Enfin, un dernier aspect décrypté par la spécification de base est l’importance du respect des
normes internationales de transparence. En réalité, le signe du coefficient pour la variable
audit est statistiquement significatif mais également économiquement élevé ; ce qui veut dire
qu’avec des comptes audités, l’entreprise éprouve moins de difficulté d’accès au crédit en ce
sens qu’elle est capable de fournir une information financière sure aux banques. Cette
conclusion renforce, d’une part, l’idée selon laquelle les établissements financiers reçoivent
un signal de la part des entreprises dont les comptes n’ont pas été audités et d’autre part elle
laisse croire que les structures financières trouvent le partage de l’information plus riche pour
les entreprises qui ont des comptes non audités dans la mesure où les banques vont procéder
une sélection très sévère de ces entreprises. D’autre part, en ne présentant pas des comptes
22
audités, les entreprises procèdent à un auto-rationnement. Cet auto-rationnement se
manifeste par le refus de l’entreprise de demander un emprunt justifié par:
-
une absence de visibilité à travers les comptes
-
une anticipation sur des garanties trop élevées.
Ce résultat corrobore, en effet, les conclusions des « rapports pays » de l’enquête sur le climat
des investissements de la Banque Mondiale.
4.2 Résultats de la Modélisation de la variable Coût par les deux méthodes retenues
Concernant la seconde spécification, mettant en relation les coûts encourus pour le
financement des entreprises et les mêmes variables explicatives, les résultats confirment
l’importance des caractéristiques de l’entreprise dans la réduction des problèmes de
financement. Il en est de même lorsque les variables macroéconomiques sont introduites dans
la spécification. Ce constat réitère l’importance que les structures financières accordent à la
taille, à l’âge de l’entreprise dans le processus d’octroi de crédit. Cette conclusion suggère que
pour un pays où le tissu économique est composé pour la plupart d’entreprises informelles
donc ne présentant ni de comptes audités ni une surface financière élevée auront des
difficultés à bénéficier de prêts bancaires.
Tableau 78 : Coût du financement (Probit ordonné)
8
COEFFICIENTS
IS
-1.54
AGE
-0.007*
LOG(TAILLE)
-0.10*
ETUDE
0.007
AUDIT
-0.07**
INFL
-0.84*
* : le coefficient est significatif à 1% et ** pour 5%.
23
Tableau 8 : Coût du financement ( Probit binaire)
COEFFICIENTS
C
18.72
IS
-3.41*
AUDIT
0.12
AGE
-0.004
MEDIUM
-0.16
LARGE
-0.25*
ETUDE
0.033
INFL
-1.72*
En définitive, les résultats de différentes estimations montrent que les institutions financières
de la place misent plus sur les entreprises qui bénéficient d’une grande expérience du marché
et sont pour la plupart capables de fournir des infirmations financières ce qui laisse croire que
toute politique visant à développer l’initiative privée dans nos pays doit incontestablement
privilégier l’adoption de vérification des informations financières9 pour réduire le problème
de l’auto-rationnement déjà signalé mais également la création de d’autres mécanismes plus
souples ( moins de garantie par exemple) dans l’octroi de crédit.
9
Cette politique peut passer par le renforcement des normes de l’OHADA.
24
CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS
La question du financement des entreprises occupent une place importante pour le
développement des économies sous développées. Deux éléments fondamentaux découlent de
cette étude et des travaux empiriques antérieurs : l’auto-rationnement et le faible accès au
crédit bancaire. En effet, cette investigation s’est intéressée à déterminer
les facteurs
explicatifs des problèmes d’accès au crédit. Les estimations ont montré que la taille et la
détention de comptes validés par un cabinet selon les normes internationales facilitent l’accès
au crédit dans la sous-région. Ce constat trouve son explication dans le fait que les banques
ont plus de visibilité et d’informations sur ces types de clients. De surcroît, les résultats ont
également montré, avec les données issues des enquêtes ICA, que le partage de l’information
mesuré par le taux de couverture du registre public a un impact relativement faible voire
négligeant sur les conditions d’accès au financement. Ce résultat qui contraste avec celui de
Djankov
et al. (2006) trouve son explication dans la sous utilisation des informations
compilées par la Banque Centrale pour le compte des banques commerciales.
Dès lors, ces deux résultats suggèrent une plus grande prise en compte, dans les politiques de
financement de nos économies, de la modernisation de notre tissu économique via la
réduction de l’informel mais également une obligation des banques commerciales à utiliser et
déclarer en temps réduit les informations sur leurs clients. Ceci devra participer à une grande
visibilité des entreprises.
Par ailleurs l’octroi d’un crédit est généralement soumis à des conditions tenant à
la
sécurisation même du crédit accordé. Les institutions financières ont mis en place un système
de garanties classique composé de sûretés personnelles telles que les cautions mais également
de sûretés réelles composées de biens mobiliers et immobiliers. Permettant de garantir
l’exécution des obligations de leurs débiteurs et de limiter les risques d’impayés, le système
de garanties mis en œuvre par les banques doit cependant faire l’objet d’une réflexion
approfondie. Certaines d’entre elles, telles formelles (nantissement, gage, warrant,
hypothèque, cautionnement, aval, etc.) sont difficilement exigibles compte tenu de la nature
des promoteurs et de la complexité des problèmes fonciers dans la plupart des pays de
l’UEMOA.
25
Et dans le même registre, les PME, nouvellement créées, ne pouvant pas disposer les garanties
demandées, verront leurs projets exclus des demandes à financer.
La création de fonds de garanties par des structures comme la FPE est une des solutions
pouvant couvrir les PME face à leurs demandes de financement bancaire. Cette opportunité
pour ces entreprises constitue en même temps une incitation à la présentation de comptes
tenus et audités selon la réglementation en vigueur, d’où la formalisation des activités comme
principale règle de base.
Face à la sous utilisation du dispositif informationnel mis en place par la Banque Centrale et
imputable à la lourdeur des procédures, les décideurs politiques devront penser à la
libéralisation de la gestion de l’information financière en autorisant l’implantation des
registres privés. De tels registres vont permet d’une part d’aller à la recherche de
l’information financière fiable et d’autre part d’aider les entreprises évoluant dans le secteur
informel de régulariser leurs activités.
Par ailleurs, pour diversifier les instruments de financements des PME, les gouvernements
doivent encourager le développement des Systèmes de Financement Décentralisés (SFD) dans
les régions et les localités rurales sachant que la quasi-totalité des banques et institutions
financières de l’UEMOA se concentrent dans les zones urbaines.
En toute logique, l’appui au développement des SFD combiné aux efforts des gouvernements
pour une mise en place d’unités spécialisées, en accompagnant les PME, dans l’élaboration
des documents comptables fiables, devront permettre aux institutions financières de revoir à la
baisse leur niveau de garanties et par conséquent le taux d’intérêt.
26
REFERENCES
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from the U.S. Experience,” in M.J. Miller (ed.), Credit Reporting Systems and the
International Economy, Boston: MIT Press
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Kallberg, J. G., and G. F. Udell (2003), “The Value of Private Sector Credit Information,”
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Luoto, J., C. McIntosh, and B. Wydick (2004), “Credit Information Systems in LessDeveloped Countries: Recent History and a Test,” Working Paper University of California at
San Diego / University of San Francisco
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Bank Regulation and Supervision: On the Role and Design of Public Credit Registries,”
World Bank Policy Research Working Paper 3443.
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and Accounting Arrangements Pro or Counter-Cyclical with Respect to Overall Financial
Conditions? » in Marrying to macro and microprudential dimensions of financial stability,
BIS n°1, March, 197-210
Djankov Simeon Caralee Mc Liesh et Andrei Shleifer (2006) “Private Credit in 129
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Galindo, Arturo et Margaret J. Miller (2001) “Can Credit Registries Reduce Credit
Constraints? Empirical Evidence on the Role of Credit Registries in Firm Investment
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Bank, Santiago, Chile, March.
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Jehle et Reny (2001) “Advanced Microeconomic Theory” Second Edition Addison Wesly
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27
Mas Colell, Whiston et Green (1995) “Microeconomic Theory” Oxford University Press
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Pagano, Marco et Tullio Jappelli (1993) “Information Sharing Journal of Finance 43(5),
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Russell T., et D. Jaffee (1976) “‘Imperfect information, rationing” Quarterly Journal of
Economics 90, 651-666.
Sami Hind et Armelle Delorme “Diffusion d’information et émergeants” mimeo
Stiglitz, Joseph et Andrew Weiss (1981) “Credit Rationing Information” American Economic
Review 71, 393-410.
World Bank (2003) “Rapports ICA Survey”
28
ANNEXE
Annexe A : Résultats des estimations du Modèle Probit ordonné
A.1 Variable dépendante : ACCESS
Tableau 9 : Régression simple avec 4 variables explicatives
VARIABLES
COEFFICIENTS
p-value
IS
-0.0082
0.899
AGE
-0.0089
0.017
AUDIT
-0.286
0.009
ETUDE
-0.038
0.010
EXPLICATIVES
Tableau 10 : Introduction des variables taille, PROP et GDP
VARIABLES
COEFFICIENTS
p-value
IS
0.8
0.000
Log(taille)
-0.148
0.000
AUDIT
-0.099
0.0012
ETUDE
-0.013
0.005
AGE
-0.008
0.000
PROP
0.020
0.032
GDP
-0.15
0.000
EXPLICATIVES
Tableau 11 : Variable taille scindée en deux : MEDIUM ET LARGE
VARIABLES
COEFFICIENTS
p-value
IS
0.77
0.000
AGE
-0.0089
0.000
AUDIT
-0.099
0.023
ETUDE
-0.014
0.005
LARGE
-0.17
0.000
MEDIUM
-0.22
0.000
GDP
-0.12
0.000
EXPLICATIVES
29
Tableau 12 : Introduction des variables croisées : AUDIT*IS et AGE*IS
COEFFICIENTS
p-value
AUDIT
-0.771824
0.0000
AGE
0.008502
0.3478
Log(taille)
-0.149853
0.0000
ETUDE
-0.021573
0.0001
PROP
0.022392
0.0168
GDP
-0.001432
0.0004
AUDIT*IS
0.178350
0.0001
AGE*IS
-0.004085
0.0730
A.2 Variable dépendante : COST
Tableau 13 : Régression simple avec 7 variables
VARIABLES
COEFFICIENTS
p-value
IS
0.770555
0.0000
AGE
-0.008601
0.0000
ETUDE
-0.014000
0.0055
AUDIT
-0.099911
0.0239
LARGE
-0.170776
0.0000
MEDIUM
-0.222951
0.0000
GDP
-0.011709
0.0000
EXPLICATIVES
Tableau 14 : Regroupement de MEDIUM ET LARGE en une variable TAILLE
Introduction de PROP
VARIABLES
COEFFICIENTS
p-value
IS
0.803038
0.0000
LOG(TAILLE)
-0.148685
0.0000
GDP
-0.012378
0.0000
AGE
-0.008311
0.0000
ETUDE
-0.013994
0.0049
AUDIT
-0.099096
0.0012
PROP
0.020102
0.0320
EXPLICATIVES
30
Tableau 15 : Introduction de la variable inflation (INFL)
COEFFICIENTS
p-value
IS
-1.535214
0.0000
AGE
-0.006739
0.0000
LOG(TAILLE)
-0.098446
0.0000
ETUDE
0.006714
0.1818
AUDIT
-0.070720
0.0626
INFL
-0.838639
0.0000
Annexe B : Résultats des estimations du Modèle Probit Binaire
Tableau 16 : Variable dépendante : ACCESS
COEFFICIENTS
p-value
C
14.34231
0.0000
IS
-2.535119
0.0002
AUDIT
-0.178173
0.2514
AGE
-0.005643
0.3332
MEDIUM
-0.226216
0.0177
LARGE
-0.126436
0.1879
ETUDE
-0.002230
0.9238
INFL
-1.254235
0.0003
COEFFICIENTS
p-value
C
18.71904
0.0001
IS
-3.410119
0.0002
AUDIT
0.125350
0.4703
AGE
-0.003693
0.5983
MEDIUM
-0.162445
0.1367
LARGE
-0.249278
0.0127
ETUDE
0.033206
0.2059
INFL
-1.725236
0.0002
Tableau 17 : Variable dépendante : COST
31

etude gestion du risque

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