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MEMOIRE DE MASTER 2
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ANALYSE COMPARATIVE DES
DETERMINANTS MACRO-ECONOMIQUES DU RISQUE FINANCIER : UN ESSAI
D'INVESTIGATION EMPIRIQUE
NGBESSO Kama Didier Sous la direction de Mr. Fabien
Roux
Remerciements
Je remercie mon ami et frère Assane Coly pour
son aide précieuse et sans faille, Mme Cuer pour sa sollicitude pendant
l'année écoulé, et toutes les personnes qui m'ont soutenu,
de près ou de loin, et de quelque manière que ce soit, dans la
rédaction de ce mémoire.
Table des matières
Remerciements 3
Liste des acronymes 6
Résumé 7
1. Introduction 8
2. Risques financiers, libéralisation
financière et gouvernance bancaire 10
2.1. Risques financiers : définitions et
typologies 10
2.2. La libéralisation financière
12
2.3. La typologie de Timmermans (2000) 13
2.3.1 Les approches traditionnelles de la crise
financière 13
2.3.2. La théorie de l'asymétrie
informationnelle 14
2.4. La gouvernance bancaire 16
2.4.1. La dimension externe de la gouvernance bancaire:
la réglementation prudentielle
17
2.4.1.1. L'accord de Bâle I : Le ratio Cooke
18
2.4.1.2. L'accord de Bâle II : Le ratio Mc
Donough 19
2.4.1.3. L'accord de Bâle III
20
2.4.2. La dimension interne de la gouvernance
bancaire 21
3. Analyse comparative des déterminants
macroéconomiques du risque financier: un essaid'investigation
empirique dans les pays à hauts revenus et les pays à moyens et
faibles
revenus. 23
3.1. Revue de littérature 23
3.2. Spécification économétrique,
données et définition des variables 25
3.3 Statistiques descriptives 29
3.3.1. Matrices de corrélation par paires
29
3.3.2. Graphiques de corrélation entre
l'indicateur ICRG du risque financier et les
différentes variables macroéconomiques
utilisées dans notre étude. 32
3.4 Résultats d'estimation 37
3.4.1. Les résultats de la méthode des
moindres carrées ordinaires. 38
3.4.2. Les résultats du modèle
à effet fixe 39
3.4.3. Les résultats de la correction de
white 40
3.5 Les tests 41
4. Conclusion 44
Références bibliographiques 45
Annexes 48
Liste des acronymes
CA: Conseil d'Administration
FMI : Fonds Monétaire International
ICRG : International Country Risk of Guide PSR
Group:
MCO : Moindres Carrés Ordinaires
OCDE: Organisation pour la Coopération et le
Développement Economique
PIB: Produit Intérieur Brut
PHR : Pays à Hauts Revenus
PMFR : Pays à Moyens et Faibles
Revenus
UEMOA : Union Economique et Monétaire
Ouest-Africaine
WDI: World Development Indicator
|
Résumé
Notre objectif dans ce travail est d'analyser
comparativement les déterminants macroéconomiques du risque
financier dans les pays à hauts revenus et les pays à moyens et
faibles revenus. Il s'agit donc d'étudier les déterminants
macroéconomiques significatifs du risque financier et leurs effets dans
ces deux catégories d'économies entre 1984 et 2009. Nos
résultats montrent le rôle important que joue l'inflation sur le
risque financier. En effet, l'inflation agit positivement sur le risque
financier dans ces deux catégories de pays. Ce qui justifie la
prépondérance des politiques anti-inflationnistes des banques
centrales dans ces deux catégories d'économies. Le PIB a un
impact négatif significatif sur le risque financier dans les deux
catégories de pays, mais cet impact est pratiquement négligeable.
Par contre, le compte de la balance courante et le taux de croissance du PIB
ont des effets négatifs très importants sur le risque financier
dans les deux catégories d'économies. Cela signifie que les
économies de « petite taille » peuvent réduire leur
risque financier en enregistrant des taux de croissance. Cela est ainsi plus
favorable aux pays à moyens et faibles revenus. Le crédit
domestique a un effet négatif sur le risque financier dans les pays
à moyens et faibles revenus. Il reste sans effet sur les pays à
hauts revenus. La hausse du taux d'intérêt est favorable aux pays
à moyens et faibles revenus, alors que c'est le contraire dans les pays
à hauts revenus. Globalement donc, les résultats montrent une
vulnérabilité plus forte des variables macroéconomiques au
risque financier dans les pays à hauts revenus que dans les pays
à moyens et faibles revenus. Toutefois, il est judicieux d'analyser le
seuil optimal de la balance courante au délà duquel les
déséquilibres rendent très vulnérables les
économies des différents pays au risque financier, comme l'a
souligné Dullien & al. (2010).,
1. Introduction
Au cours des 3 dernières décennies,
plusieurs pays développés et en développement ont
entamé un processus de libéralisation de leur système
financier (Demirgüç-Kunt A. & Detragiache E. (1998). Abaoub E.
& al. (2008) affirment que cette libéralisation financière
conduit à plus d'efficience et de rentabilité du système
bancaire (Abaoub E. & al. 2008). McKinnon & Shaw (1973) ont
critiqué l'intervention de l'Etat dans la sphère
économique, qui tendrait selon eux, à décourager
l'épargne et à affecter de manière non optimale les
ressources. Ils ont ainsi proposé la libéralisation
financière afin de stimuler le développement financier et la
croissance économique de long terme. Cet appel a eu une forte incidence
tant au niveau des États que celui des grandes institutions
financières (FMI, Banque Mondiale, etc), et une importante vague de
libéralisation financière aussi interne qu'externe
commença à s'établir dans les pays
développés (Etats-Unis d'Amérique, Grande Bretagne...)
pour se propager par la suite aux pays émergents et ceux en voie de
développement. Dès la fin des années 70, un certain nombre
de pays d'Amérique Latine (Argentine, Chili, Uruguay) ont mis en place
une politique de libéralisation financière. Des pays du Sud-Est
asiatique tels que la Corée du Sud et le Taiwan ont commencé
à libéraliser leurs systèmes financiers au début
des années 80. Particulièrement, la libre circulation
internationale des capitaux était perçue comme étant une
solution pour collecter plus d'épargne, accroître les
investissements et stimuler par la suite la croissance économique de
long terme. Aizenman J. (2004) trouva un impact significatif de la
libéralisation financière sur le produit intérieur brut
par tête des pays en développement et ceux de l'OCDE.
Paradoxalement à cette libéralisation
financière, l'on constate dans un certain nombre de pays des
effondrements périodiques de leur taux de croissance et des crises
financières considérables pendant la même période,
crises dont les coûts macroéconomiques et sociaux ont
été dévastateurs. Ce fut le cas de l'Argentine en 1980 et
1994, de la Thaïlande en 1983, du Venezuela en 1993, du Danemark en 1987,
de la Finlande et de la Suède en 1991, du Mexique en 1992. Ceci met en
évidence l'existence d'un clivage théorique et empirique entre
deux courants idéologiques, le courant de la libéralisation
financière qui défend son bien fondé en matière de
croissance économique et le courant des crises bancaires qui stipule que
la libéralisation financière a accentué l'exposition des
banques face aux risques et a bouleversé les structures fortement
supervisées par l'Etat. À cet égard, plusieurs
études ont insisté sur le fait que la libéralisation
financière a certainement été associée à une
accélération de la croissance économique dans les pays
libéralisés, mais qu'elle a également été
associée à une
haute instabilité financière (Tornell,
Westrmann et Martinez, 2004). Aussi le risque financier est d'autant plus
important que la libéralisation financière est établie
dans des pays qui ont un cadre institutionnel peu développé.
Plusieurs études ont montré le rôle significatif des
agrégats macro-économiques dans la survenue des crises
financières. Les travaux pionniers de Demirguc-Kunt et Detragiache (1998
; 2000, 2005), Hardy et Pazarbasioglu (1998) et Eichengreen et Arteta (2000)
utilisant une approche de type logit, concluent à l'importance des
variables macroéconomiques réelles et financières dans le
déclenchement des crises à l'échelle
internationale1. Les variables telles que le taux
d'intérêt réel, les termes de l'échange,
l'inflation, etc ont été citées dans diverses
études empiriques comme étant à l'origine des crises
financières et bancaires2.
Notre démarche vise ainsi, dans la
continuité des travaux déjà réalisés,
à appréhender les variables macroéconomiques à
l'origine du risque financier. Cependant, nous apportons certaines
particularités dans notre étude. Premièrement, la plupart
des recherches précédentes se sont focalisées sur les
déterminants des crises bancaires et financières. Elles se sont
axées sur l'analyse des épisodes de crises financières qui
ont eu lieu dans les différents pays au cours du temps. Elles ont ainsi
privilégiée des analyses qualitatives de type logit binaire ou
logit multinomial. Contrairement à toutes ces modèles, nous
utilisons une approche plutôt quantitative. Nous utilisons comme variable
dépendante pour notre analyse l'indicateur quantitatif du risque
financier de l'ICRG. Deuxièmement, nous déterminons les variables
macroéconomiques influençant le risque financier dans deux
catégories distinctes de pays : les pays à hauts revenus
possédant un système financier libéralisé et
développé avec de fortes institutions et les pays à moyens
et faibles revenus dotés généralement d'un système
financier peu développé ou en cours de développement avec
des institutions moins solides.
Notre objectif est donc d'analyser, dans une
démarche empirique, les déterminants macroéconomiques du
risque financier dans les pays à hauts et à faibles revenus. La
deuxième partie de notre étude est consacré à la
littérature théorique sur les risques financiers, la
libéralisation financière et la gouvernance bancaire. La
troisième partie consacre l'analyse empirique comparative des
déterminants macroéconomiques du risque financier dans les pays
à hauts revenus et les pays à moyens et faibles revenus, et nous
finissons par la conclusion.
1 Angora & Tazari
(2011)
2 Sur cette question,
Demirguc-Kunt & Detragiache (1998 et 1999) et Noy (2004) affirment que la
libéralisation du secteur financier local accroît la
probabilité que le système bancaire devient de plus en plus
fragile du à une suppression du plafonnement des taux
d'intérêt, du contrôle des crédits et la
réduction des barrières à l'entrée des banques
étrangères.
2. Risques financiers, libéralisation
financière et gouvernance bancaire
«Le capitalisme sans les failites n'aurait
aucune saveur. Comme le catholicisme sans l'enfer» Patrick Arbor,
président du Chicago Board of Trade, après la
débâcle de LTCM
2.1. Risques financiers : définitions et
typologies
De part sa nature, l'activité bancaire est
exposée à des risques diversifiés3
:
v' Le risque de crédit
On l'appelle aussi risque de défaut, ou risque
de signature. C'est l'incapacité d'une contrepartie de s'exécuter
aux termes d'un accord contractuel. Le risque de signature est le risque que
les débiteurs ne veuillent ou ne puissent pas (par exemple en raison de
l'évolution de la conjoncture) rembourser leur dette. On le
différencie selon qu'il est dû à la situation
particulière d'une entreprise ou au cycle économique. Les banques
peuvent se protéger contre le risque de crédit
micro-économique en jouant sur les grands nombres tout en se montrant
plus efficaces grâce à leur meilleure information sur les
emprunteurs. En revanche, la protection contre le risque de crédit
macro-économique est, par nature, beaucoup plus délicate, voire
même impossible dans les cas extrêmes où les faillites se
multiplient dans l'économie4.
v' Le risque de marché
Ce risque résulte des opérations de
marché que prennent les courtiers à l'endroit de leurs banques.
En effet, les banques effectuent divers types d'opérations dont
certaines de nature spéculative sur le marché des changes. Toutes
ces activités de marché, bien que hautement profitables, sont
dangereuses. Les risques inhérents aux opérations de change, en
particulier lorsqu'il s'agit de détenir des positions ouvertes,
augmentent en période d'instabilité de change.
v' Le risque de liquidité :
Le risque de liquidité, dans le contexte des
faillites de banques, est le risque de retraits massifs des dépôts
bancaires ou d'insuffisance d'actifs liquides pour que les banques puissent
couvrir ces retraits. Dans les cas extrêmes, une liquidité
insuffisante peut conduire à une situation
d'insolvabilité.
3 Notre typologie des
différents risques financiers est réalisée à partir
des articles de Comité de Bâle sur le contrôle bancaire
(2007), Bordes C. (), et Brenda González-Hermosillo (1999).
Le risque de taux :
Le risque de taux d'intérêt réside
dans la vulnérabilité de la situation financière d'une
banque à une évolution défavorable des taux
d'intérêt. Si une banque possède plus de dettes sensibles
aux taux d'intérêt que d'actifs de même nature, une hausse
des taux d'intérêt réduit son profit alors qu'une hausse
des taux l'augmente. Une forte hausse des taux d'intérêt, si elle
est inattendue, peut mettre en difficulté les banques trop
exposées à ce risque. Bien que ce risque résulte
normalement de l'activité bancaire, il peut, s'il est excessif,
constituer une menace importante pour les bénéfices et les fonds
propres d'une banque. Sa gestion tient une place de plus en plus importante sur
les marchés des capitaux à haute technicité, oil la
clientèle gère activement son risque de taux
d'intérêt. Une attention particulière devrait lui
être accordée dans les pays oil les taux d'intérêt
sont déréglementés.
Dans quel cas les risques bancaires changent-ils de
nature et deviennent-ils « systémiques » ? Le risque
systémique :
Olivier De Bandt et Phillip Hartman (2002) in Bordes C.
() distingue 2 catégories de risques systémiques :
(a) le risque systémique au sens
étroit correspondant à la probabilité d'un choc
idiosyncrasique - publication de « mauvaises nouvelles » sur une
institution financière, voire même l'annonce de sa faillite ;
chute des cours sur un marché financier - à l'origine d'un
phénomène de contagion avec des effets négatifs sur une ou
plusieurs autres institutions financières ou marchés
;
(b) le risque systémique au sens large
correspondant à la probabilité d'un choc macroéconomique -
publication d'informations déclenchant un effet sur l'ensemble de
l'économie - ayant des effets sur un nombre important d'institutions
financières et de marchés. Anna S. Schwartz (1986) fait une
distinction entre « le véritable risque systémique » et
« le pseudo risque systémique ». Selon elle, le risque
systémique correspond au cas oil une panique bancaire ou un krach
boursier font craindre aux déposants de ne pas pouvoir se procurer de
liquidités. Cela peut arriver uniquement dans l'une ou l'autre des
éventualités suivantes : absence d'institution pouvant
créer de la liquidité; autorités peu familiarisées
avec les pratiques permettant de faire face à ce type de situations ;
doutes du public quant à l'efficacité des mécanismes
prévus pour le faire. Par contre les évènements tels que
déflation ou désinflation, faillite d'une grande institution non
financière, chute brutale des prix de certains actifs ou de certaines
matières premières ne sont pas réellement des risques
systémiques car bien qu'étant à l'origine de pertes
importantes dans certains secteurs de l'économie, ces
évènements ne provoquent pas une ruée sur la monnaie
centrale.
Une crise prend un caractère systémique
quand elle touche le secteur réel de l'économie. La transmission
se fait par plusieurs canaux principaux. (i) Des perturbations dans le
système des paiements peuvent provoquer des faillites de firmes
solvables mais illiquides. (ii) L'effondrement du prix des actifs
résultant d'une pénurie de liquidités sur les
marchés peut être à l'origine de difficultés
financières sérieuses de ménages ou d'entreprises et d'un
ralentissement de l'activité économique provoqué par une
diminution de la richesse et une plus grande incertitude. (iii) Cet
effondrement est à l'origine de perturbations sur le marché du
crédit oil les problèmes d'anti-sélection et d'aléa
de moralité se posent avec plus d'acuité ce qui se traduit par
forte contraction des fonds disponibles pour financer des projets
d'investissement rentables. Les liens de longue date créés entre
les banques et leurs clients sont coupés. Les banques sont
réticentes à offrir de nouveaux crédits. Les emprunteurs,
privés de financement, sont alors eux mêmes en difficulté.
Il y a recul de la croissance et l'économie plonge dans un cercle
vicieux.
2.2. La liberalisation financière
Le paradigme de la libéralisation
financière oppose deux courants : l'approche néoclassique (Mc
Kinnon & Shaw, 1973) et l'approche néo-structuraliste
inspirée des analyses keynésiennes5 (Taylor et Van
Wijnbergen, 1983).
L'approche néoclassique défend la hausse
des taux d'intérêt, l'ouverture du compte du capital, la
dérégulation du système bancaire et financier et le
retrait de l'intervention publique. Leur objectif est la mobilisation de
l'épargne domestique et l'amélioration de son affectation dans
des projets d'investissement plus rentables et par conséquent une
augmentation de la croissance. Ainsi, ces auteurs considèrent la
libéralisation financière comme une solution de sortir d'un
régime de répression financière.
L'approche néo-structuraliste rappelle
plutôt l'importance du maintien des taux d'intérêt à
un niveau faible pour relancer l'investissement, défend la
régulation interne pour éviter les placements spéculatifs
des ressources collectées, s'oppose à une ouverture
financière complète pour protéger l'économie des
risques de change et défend le rôle actif et régulateur.
Pour les néo-structuralistes, l'accroissement des taux
d'intérêt nominaux suite à une politique de
libéralisation financière ne peut qu'accroître l'inflation
et donc ralentir la croissance.
5 L'analyse est tirée
de Bouzid A. (2003).
2.3. La typologie de Timmermans (2000)
Timmermans T. (2000) propose une typologie
théorique des déterminants des crises financières. Il
distingue d'une part les approches traditionnelles (keynésienne et
monétariste) du concept de crise financière basées
essentiellement sur des travaux empiriques et d'autre part l'approche
basée sur la théorie de l'asymétrie informationnelle qui
focalise son attention sur la spécificité des institutions de
crédit.
2.3.1 Les approches traditionnelles de la crise
financière
Selon Kindleberger (1978)6, en l'absence de
stricte définition du concept de crise financière, plusieurs
analyses couvrant le phénomène ont adopté une approche
essentiellement empirique basée sur des épisodes et des
données circonstancielles. Pour Timmermans (2000), cette approche
présente beaucoup d'insuffisances. Premièrement, en se
concentrant sur des crises financières qui ont déjà eu
lieu, elle ne tient pas compte de risques, qui bien que potentiellement
déstabilisants, ont été confinés dans des actions
de prévention. Deuxièmement, les études empiriques ont
souvent conduit à l'attribution de volatilités excessives des
marchés financiers pour un problème d'ordre systémique. Ce
qui conduit à choisir parmi un trop large champ d'indicateurs.
Inversement, ignorer la logique entre les divers éléments
constitutifs d'une crise financière conduirait à ne pas tenir
compte de phénomène, qui bien que non spectaculaires, jouent un
rôle central dans le développement d'une crise
financière.
Selon Timmermans T. (2000), les keynésiens et les
monétaristes ont essayé de diminuer ces inconvénients dans
leurs approches.
Pour les keynésiens, la crise financière
est due à la baisse de la demande. Pour eux, l'évaluation des
risques financiers tient principalement compte des composantes de la demande
agrégée qui peut être mesurée soit directement soit
à l'aide d'indicateurs facilement disponibles. Cependant, bien que la
course au cycle des affaires exerce une influence sur la stabilité du
système financier, toutes les périodes de récession ne
sont pas accompagnées d'une crise systémique. De la même
manière, une aggravation du risque systémique n'est pas toujours
précédée d'un ralentissement de l'activité
économique, mais peut au contraire déclencher un revirement du
cycle.
Les monétaristes quant à eux analysent le
risque financier sous l'angle du développement monétaire.
Ainsi, selon ces derniers, le déclenchement de la crise
financière des années 30 est
6 Timmermans T.
(2000)
dû à une hausse des taux
d'intérêt par la Réserve fédérale à la
fin de l'année 1928. Les monétaristes pensent que la crise
bancaire est le principal élément du mécanisme de
propagation de la crise des années 30, et elle se reflétait dans
la décroissance cumulative du multiplicateur monétaire. Par
conséquent, en l'absence de politique monétaire expansionniste
suffisante, l'offre de monnaie a rapidement baissé, ce qui a conduit
à la récession. Toutefois, Timmermans T. (2000) souligne que en
réduisant les crises financières aux seuls éléments
monétaires, les monétaristes rejettent l'existence du risque
systémique qui s'applique exclusivement aux banques.
2.3.2. La théorie de l'asymétrie
informationnelle
L'asymétrie informationnelle a pour but de
remédier aux limites des approches économiques traditionnelles.
Elle focalise son attention sur le phénomène de
discontinuité dans l'activité d'intermédiation. Varian H.
(1995) définit les situations d'information asymétrique comme
« des situations dans lesquelles un agent économique sait quelque
chose qu'un autre agent ignore ». L'asymétrie d'information peut
prendre 2 formes qui sont souvent révélées dans la
théorie de l'assurance, à savoir la sélection adverse et
le hasard moral. Mankiw (1986) & Mishkin (1991)7 ont aussi mis
en avant le concept d'asymétrie informationnelle pour expliquer
l'occurrence des crises financières. Selon eux, le hasard moral et la
sélection adverse, au delà d'un certain niveau, conduisent
à casser les chaines d'intermédiation, tout comme ils peuvent
fortement obscurcir l'information disponible pour les banques sur la
qualité des emprunteurs. A ce titre, Mishkin (1991)8
définit la crise financière comme une « interruption des
marchés financiers dans laquelle les problèmes de hasard moral et
de sélection adverse s'aggravent, rendant ainsi les marchés
financiers incapables de canaliser les fonds pour les emprunteurs
possédant les opportunités d'investissement les plus productives
». A ce titre, s'appuyant sur les différentes crises
financières américaines, il dresse une liste de 3 indicateurs
qu'il suppose en relation avec le déclenchement d'une crise
financière. Ce sont la capacité de rembourser les
prêts, la hausse du taux d'intérêt
réel, et la volatilité des avoirs de
prix.
Selon lui, la relation privilégiée qu'une
banque entretient avec ses clients et l'expertise qu'elle a accumulée
au cours du temps lui permettent d'avoir un avantage comparatif décisif
dans la gestion du risque de crédit. Elle peut ainsi mieux diminuer
les problèmes d'asymétrie
7 Timmermans
(2000)
8 Timmermans
(2000)
d'information. Il précise néanmoins que cet
avantage peut diminuer si l'environnement devient plus instable.
La hausse des taux d'intérêt
s'opère, selon lui, à 2 niveaux. D'une part, les taux
d'intérêt sont élevés quand les emprunteurs ont des
projets d'investissement suffisamment profitables, investissements qui sont
souvent couplés à des risques élevés. D'autre part,
les investisseurs les plus fiables sont victimes d'une discrimination de la
part des banques quand celles-ci, ne pouvant pas distinguer entre les «
bons >> et les « mauvais >> emprunteurs, appliquent des
conditions de prêts uniformes à tous les emprunteurs. Une hausse
des taux d'intérêt conduirait les investisseurs les plus fiables
frustrés à sortir du marché.
La hausse de la volatilité des avoirs de prix,
troisième source d'instabilité financière selon Mishkin
(1993), s'apparente plus au risque de marché. Son influence
s'établit sur les garanties de prêts imposées par les
banques9. Ces garanties ont pour rôle de diminuer les
problèmes de hasard moral et de sélection adverse. Ces garanties
deviennent moins dissuasives pour les banques quand elles perdent de leurs
valeurs. En plus, elles réduisent la protection acquise par les banques
contre le risque de crédit.
Timmermans (2000) a résumé sa typologie
dans un tableau regroupant toutes les réflexions théoriques sur
les déterminants des crises financières.
9 Les garanties de
prêts sont les pénalités appliquées aux emprunteurs
en cas de défaut de remboursement (Mishkin, 1993 in Timmermans,
2000).
Tableau 1. Résumé sur les principales
approches sur les crises financières. Source: NBB, Economic Review, May
2000 in Timmermans (2000)
Approches Sources des Principaux avantages de
Principaux inconvénients Indicateurs
crises financières de l'approche de l'approche
préférés
Approches Sources identifiées de
Simplicité, épisodes Concentrées seulement Très
large variété
essentiellement manière ad hoc, souvent
basés sur des faits réels sur les crises déjà
d'indicateurs
empiriques en référence à la grande
Recrée l'histoire et survenues, mais ne tient
dépression de 1930 l'environnement socio- pas
compte des crises
économique potentielles
Approche Insuffisance de la demande Stress des facteurs
cycliques Néglige les causes non Demande agrégée et
ses
keynésienne globale qui constitue un
déterminant cycliques des crises composantes, ou plus
majeur des crises financières financières
aisément des indicateurs
disponibles
Approche Les crises financières sont Souligne
l'importance de la Néglige les causes intrinsèques Taux
d'intérêt, agrégats
monétariste exclusivement d'origine
stabilité monétaire de la stabilité des banques.
monétaires, liquidité des
monétaire (développement Définition
très restrictive des marchés interbancaires,
inadéquat des agrégats crises
financières etc,
monétaires ou taux
d'intérêt
inappropriés)
Modèles Problèmes de sélection Bases
théoriques très Approche essentiellement Solvabilité et
liquidité
d'information adverse et d'aléa moral
structurées, axées sur centrée sur le marché et le
risque banques, ménages et
asymétrique l'intermédiation bancaire de
crédit compagnies
Les principaux facteurs Ne tient donc pas compte
des
aggravant la sélection facteurs non axés
sur les Taux d'intérêt réel et
adverse et l'aléa moral problèmes
d'asymétrie nominal
sont la détérioration des
d'information
des capacités de Prix des actions et
remboursement, la hausse obligations et taux
de
des taux d'intérêt réel et la change
(affectant les
volatilité des avoirs de prix
garanties)
2.4. La gouvernance bancaire
La gouvernance bancaire est née de la
nécessité de remédier aux problèmes de crise
bancaire survenant de plus en plus avec la libéralisation de secteur
financier et bancaire10. Pour Rachdi H. (), l'implication croissante
des établissements financiers et bancaires dans la sphère
réelle, les problèmes d'agence (anti-sélection et
aléa moral) et l'importance des externalités liées aux
services bancaires sont à l'origine de l'apparition d'une approche
industrielle à la banque, ce qui pousse à parler de
l'économie financière et bancaire. Selon Stuart & Gillan
(2006), la
10 Notre analyse a
été essentiellement tirée de Rachdi H. (),Abaoub E.,
Rachdi H., ELGAIED M. (2008), Caruana J. (2010), Banque Centrale du Luxembourg
(2010),
gouvernance bancaire admet deux dimensions, externe et
interne : la dimension externe se manifeste par la réglementation
prudentielle, alors que la dimension interne est le mode d'administration de la
banque.
2.4.1. La dimension externe de la gouvernance bancaire: la
réglementation prudentielle
La réglementation prudentielle est l'ensemble
des mesures qui permettent de réduire ou de mieux assumer les risques
gérés par les diverses composantes du système financier
(Pfister, 1997 in Rachdi H., ). La gouvernance bancaire, vue sous l'angle de la
réglementation prudentielle, a fait l'objet de nombreux travaux de
recherche. On note une certaine ambigüité sur l'effet exact de la
gouvernance bancaire (réglementation prudentielle) sur les crises
bancaires.
Certains travaux concluent à un impact positif
de la réglementation prudentielle sur l'atténuation des crises
bancaires. Horicuchi (2000) affirme que le dysfonctionnement de la gouvernance
bancaire est à l'origine des crises profondes qui ont frappé les
pays asiatiques. Parallèlement, Menkhoff & Suwanaporn (2007)
montrent qu'une libéralisation financière exercée dans un
environnement institutionnel peu développé accentue la
prolifération des crises bancaires, ce qui laisse à penser que
l'inefficacité des mécanismes de gouvernance bancaire peut
être une source qui peut aggraver les crises bancaires. Angkinand (2007)
trouve qu'une supervision bancaire adéquate permet d'atténuer les
crises bancaires. Récemment, Mehram (2004) montre qu'une bonne
gouvernance bancaire induit une santé et une croissance durable de
l'économie. Caprio & al (2004) concluent qu'une bonne gouvernance
est le garant d'une allocation efficiente de l'épargne.
D'autres travaux, par contre, remettent en cause le
rôle positif de la gouvernance bancaire dans l'atténuation des
crises bancaires, et même l'efficacité de la réglementation
prudentielle. En effet, Icard (2002), et Cartapanis (2003) montrent que la
gouvernance bancaire, vue sous l'angle de la réglementation
prudentielle, ne permet pas d'améliorer la sécurité du
système financier. Ils soutiennent que la réglementation
prudentielle ne peut pas contenir le risque systémique car les crises se
propagent à une vitesse spectaculaire d'une économie à une
autre via les échanges financiers et commerciaux entre pays.
La réglementation prudentielle vise à
harmoniser les conditions de la concurrence bancaire, le renforcement de la
sécurité bancaire et la modernisation du fonctionnement des
banques. préserver sa stabilité et sa
solidité.
Elle a donc pour but de se prémunir de toute
crise qui peut remettre en cause la vulnérabilité du
système bancaire. De ce fait les régulateurs sont amenés
à instaurer des normes visant le contrôle, en permanence, de la
stabilité du système bancaire, afin de préserver la
confiance en ce système et d'éviter les crises systémiques
engendrées par les « ruées bancaires >>.
Face à la montée des risques bancaires, les
autorités internationales, tel que le comité de
Bâle11, ont mis en place des normes de supervision bancaire.
Les banques sont tenues de les respecter pour garantir leur liquidité et
leur solvabilité au regard de leur clientèle. Parmi ces normes,
nous trouvons le ratio « Cooke >> ainsi que le ratio «
McDonough >>.
2.4.1.1. L'accord de Bâle I : Le ratio Cooke
Le ratio Cooke adopté en 1988, définit
le montant des fonds propres minimum que doit posséder une banque en
fonction du risque. Son objectif est de renforcer la solidité et la
stabilité du système bancaire internationale, et promouvoir des
conditions d'égalité de concurrence entre les banques à
vocation internationale. Ce ratio impose deux contraintes :
((Fonds propres + Quasi fonds propres) / (Total
Engagements)) > = 8 % (Fonds propres / Total Engagements) > = 4
%
Ce ratio a permis de définir un minimum
réglementaire commun de fonds propres en utilisant un système
simplifié d'évaluation du risque et facile à mettre en
oeuvre, mais ce système présente actuellement quelques faiblesses
:
- ce ratio ne prend pas en compte de manière
pertinente la probabilité de défaut de la contrepartie,
l'évolution dans le temps et ne semble plus être adaptée
aux nouveaux instruments financiers.
- le capital réglementaire ne reflète
plus le capital économique, qui est calculé par les
banques pour mesurer les risques réels. Le calcul du capital
économique est fondé sur les probabilités de
défaillance liées aux emprunteurs et tient compte des
mécanismes de réduction des risques.
11Le Comité de
Bâle sur le contrôle bancaire (Basel Committee on Banking
Supervision, BCBS) est un forum oüsont traités de
manière régulière (quatre fois par an) les sujets relatifs
à la supervision bancaire. Le Comité a
été
créé en 1974 par les gouverneurs des
banques centrales du « groupe des Dix >> (G10). Le Comité se
compose de représentants des banques centrales et des autorités
prudentielles des pays suivants : Afrique du Sud, Argentine, Australie,
Allemagne, Arabie Saoudite, Belgique, Brésil, Canada, Chine,
Corée, Espagne, États-Unis, France, Hong Kong, Inde,
Indonésie, Italie, Japon, Luxembourg, Mexique, Pays-Bas, Royaume-Uni,
Russie, Singapour, Suède, Suisse et Turquie. Il est
hébergé par la Banque des Règlements Internationaux
à Bâle. Le document de la consultation publique est disponible
à l'adresse
http://www.bis.org/publ/bcbs164.htm
et
http://www.bis.org/publ/bcbs165.htm.
Source: Banque Centrale du Luxembourg (2010).
Il a ainsi été reproché au ratio
Cooke que les pondérations imposées sur les actifs ne donnent pas
une image réelle du risque de crédit encouru (Blanc &
Narbonne 2003).
2.4.1.2. L'accord de Bâle II : Le ratio Mc
Donough
Le ratio McDonough succède au ratio Cooke
suivant les accords de Bâle II. Le nouveau ratio de solvabilité a
permis au comité de Bâle de connaître d'une manière
tangible l'importance des risques opérationnels qui peuvent être
couverts par le calcul des exigences de fonds propres (Roy, 2002). Le ratio Mc
Donough est une méthode à la fois quantitative et qualitative, et
il est plus sensible à la qualité intrinsèque des
risques.
Formellement le ratio McDonough est le suivant
:
Fonds propres réglementaires
(Risque de crédit + Risque de marché +
Risque opérationnel) > = 8 %
L'accord de Bâle II repose sur trois piliers
:
1' Pilier I : Exigence de fonds propres
Selon ce premier pilier, les établissements de
crédit devront disposer d'un montant de fonds propres au moins
égal à un niveau calculé selon un menu d'options. Le
pilier I du ratio Mc Donough opte pour une évaluation plus fine du
crédit, fondée sur les notations internes des
établissements de crédit. Le ratio Mc Donough se distingue du
ratio Cooke par l'ajout du risque opérationnel. Le risque
opérationnel est « le risque de pertes directes ou indirectes d'une
inadéquation ou d'une défaillance attribuable à des
procédures, personnels, systèmes internes ou des
événements extérieurs » (Barroin & Ben Salem,
2002).
1' Pilier II : Processus de surveillance prudentielle
(approfondissement de la supervision bancaire)
Ce pilier stipule que les autorités, disposant
de pouvoirs renforcés, peuvent augmenter les exigences de garantie. Le
pilier II autorise le régulateur à effectuer un examen
individualisé des établissements bancaires soit moyennant un
contrôle de procédures et des méthodes internes
d'affectation des fonds propres soit par la fixation des exigences
individuelles supérieures au minimal réglementaire.
1' Pilier III : Discipline de marché
(transparence)
Les établissements bancaires sont tenus de
publier des informations complètes sur leurs risques, les
méthodes de leur gestion, ainsi que l'adéquation de leurs fonds
propres. Selon Vaillant (2004), ce pilier renforce la discipline de
marché en matière de transparence.
Le ratio de Mc Donough a cependant une faiblesse : il
est en mesure d'assurer la sécurité financière
individuelle mais il est limité pour assurer la stabilité du
système monétaire et financier, notamment les effets procycliques
et systémiques. Comme le souligne Caruana J. (2010), améliorer la
réglementation est primordial mais insuffisant. Favoriser la
stabilité financière exige de mettre en place un cadre
opérationnel général, dont la politique prudentielle n'est
qu'une composante. Selon lui, la crise financière de 2008 a
révélé un certain nombre d'insuffisances en matière
de gouvernance, de gestion des risques, de procédures de
vérification préalable et d'obligation de vigilance, etc.,
auxquelles le secteur privé lui-même va devoir remédier. La
coopération internationale est ainsi, selon lui, le socle sur lequel
tous ces éléments reposent.
Les limites du ratio Mc Donough et les leçons de
la crise financière 2008 ont amené le comité de Bâle
à établir de nouvelles normes de fonds propres.
2.4.1.3. L'accord de Bâle III
Caruana J. (2010) donne les grandes lignes de l'accord de
Bâle III :
v' améliorer considérablement la
qualité des fonds propres des banques : les nouvelles exigences de fonds
propres mettent davantage l'accent sur les actions ordinaires, autrement dit la
composante la plus solide des fonds propres d'une banque. En donnant plus de
poids à la composante actions ordinaires, Bâle III vise à
améliorer la qualité des fonds propres qui constituent l'exigence
minimale.
v' augmenter les fonds propres : améliorer la
qualité des fonds propres ne suffit pas. Comme la crise
financière 2008 l'a douloureusement illustré, le secteur bancaire
a besoin d'une quantité accrue de fonds propres. Sous Bâle III,
les exigences minimales de fonds propres passent à 4,5 %, soit bien plus
que le ratio minimal de 2 % prévu par Bâle II.
v' une dimension macroprudentielle pour contrer les
risques systémiques :
il est vrai que si chaque banque est mieux
capitalisée, c'est le système tout entier qui se trouve
renforcé, mais l'approche microprudentielle risque de ne pas être
suffisante, notamment parce que le risque auquel le système est
exposé est plus grand que la somme des risques auxquels font face les
différents établissements, comme on a pu le constater durant la
crise financière amorcée en 2007. Tout d'abord, s'agissant de
l'aspect procyclique, Bâle III encourage la constitution, pendant les
périodes d'expansion, de volants de sécurité qui pourront
être utilisés pendant des épisodes de tensions. Ensuite,
Bâle III met en place un volant contracyclique, pendant les
périodes de rapide expansion
du crédit si, de l'avis des autorités
nationales, le taux de croissance du crédit exacerbe le risque
systémique. Ce volant est utilisé en cas de contraction du
crédit pour réduire le risque, par exemple, lorsque cette
contraction est imputable aux exigences réglementaires en fonds propres.
Le but est d'atténuer la procyclicité ainsi que l'impact des
épisodes d'expansion et de repli du cycle financier. Enfin, Bâle
III permet de mieux appréhender le risque systémique
découlant des interrelations et des expositions communes des divers
établissements. Le principe fondamental, à cet égard, vise
à s'assurer que les normes sont calibrées aussi en fonction de la
place qu'occupe chaque établissement au sein du système tout
entier, et pas seulement en fonction du risque qu'il représente à
titre individuel.
1' des exigences internationales minimales de
liquidité : l'accord de Bâle III est le seul
qui prévoit des exigences minimales
internationales de liquidité.
1' les dispositions transitoires : les nouvelles
dispositions de Bâle III seront mises en place de façon à
ne pas entraver la reprise économique.
En somme, Bâle III propose un ensemble de normes de
fonds propres et de normes de liquidité afin d'accroître la
résilience du secteur financier en prévision de nouvelles
tensions.
2.4.2. La dimension interne de la gouvernance bancaire
La dimension interne de la gouvernance concerne les
modalités d'administration de la banque. Ainsi La porta & al (2000)
définissent la gouvernance des entreprises « comme l'ensemble des
dispositions, des institutions et des règles de droit conçues
pour empêcher l'éviction des investisseurs minoritaires par les
dirigeants, le conseil d'administration et les actionnaires majoritaires
». Une bonne gouvernance interne de la banque nécessite une
répartition claire des tâches entre le Conseil d'Administration et
la Direction Générale. Dans la théorie contractuelle
financière de la gouvernance, le CA intervient en incitant les
dirigeants à être performants, soit par les systèmes de
rémunération, soit en menaçant de les évincer.
Cependant, son rôle disciplinaire est faible dans les
sociétés dont le capital est dominé par la famille du
dirigeant. La banque des règlements internationaux (1999) définit
les stratégies et les devoirs du CA de l'industrie bancaire. En effet,
le CA veille à ce que la direction générale de la banque
applique des politiques qui interdisent des activités de relations
portant atteinte à la qualité de gouvernance telles que conflits
d'intérêt, prêts aux cadres et aux employés, octroi
d'un traitement préférentiel à des parties
apparentées12... . . Le CA renforce la gouvernance au sein de
la banque selon la Banque des Règlements Internationaux lorsqu'il assure
une
12 Selon le comité
international de normalisation de la comptabilité, les parties
apparentées sont les parties en mesure de contrôler la firme ou
d'exercer sur elle une influence importante. Source : Rachdi ()
fonction de frein et contrepoids pour la gestion
courante de la banque, recommande l'adoption de saines pratiques ayant fait
leurs preuves dans d'autres circonstances, fournit des avis impartiaux et
évite les conflits d'intérêt, et se réunit
régulièrement avec la direction générale et les
comités d'audit. Le comité de Bâle insiste sur la
transparence bancaire. En effet, en l'absence de transparence, il est difficile
d'apprécier les responsabilités du CA et de la DG. Il insiste
également sur le rôle central de la communication de l'information
entre les différentes structures de la banque. En effet, la transparence
est la condition sine qua non pour le bon fonctionnement des marchés
financiers. Elle les rend très efficients et donne accès à
tous les acteurs aux informations sur l'état de l'établissement
en question.
3. Analyse comparative des déterminants
macroéconomiques du risque financier: un essai d'investigation empirique
dans les pays à hauts revenus et les pays à moyens et faibles
revenus.
3.1. Revue de littérature
Plusieurs travaux empiriques ont analysé l'impact
des variables macroéconomiques sur les crises
financières.
Les travaux pionniers de Demirguc-Kant et Detragiache
(1998 ; 2000,2005), Hardy et Pazarbasioglu (1998) et Eichengreen et Arteta
(2000) utilisant une approche de type logit, concluent à l'importance
des variables macroéconomiques réelles et financières dans
le déclenchement des crises à
l'internationale13.
Demirgüc-Kunt & Detragiache E. (1998)
étudient la relation empirique entre crises bancaires et
libéralisation financière sur un panel de 53 pays de 1980
à 1995. Ils montrent ainsi, à travers un modèle logit
multivarié, que les crises bancaires sont plus susceptibles d'avoir lieu
dans les systèmes financiers libéralisés. Pour eux, la
tendance à la libéralisation financière fait partie d'une
tendance générale à la réduction directe de
l'intervention de l'Etat dans l'économie. Ils soutiennent que l'un des
bénéfices de la libéralisation financière est la
possibilité de financement de projets à « risque
élevé socialement désiré » en raison leurs
bénéfices élevés. Selon ces auteurs, la
libéralisation financière, en donnant une plus grande
liberté aux banques et aux autres intermédiaires financiers,
augmente les opportunités de prendre le risque. Ce qui tend à
accroitre la fragilité financière. Ils soulignent cependant que
cela n'est pas nécessairement mauvais pour l'économie car les
bénéfices élevés des projets à haut risque
peuvent dominer les bénéfices faibles des projets à faible
risque.
Eichengreen & Arteta (2000) montrent que la
probabilité de crise est en général élevée
durant la période de libéralisation des taux
d'intérêt. Ils montrent aussi qu'un taux de croissance
élevé du crédit domestique et un ratio important de dettes
rapportées aux réserves augmentent la probabilité de
crise.
Selon Summers L. (2000), (a) dans la plupart des cas,
un secteur financier faible joue un rôle important dans l'occurrence des
crises financières ; (b) des taux de change fixes sans des engagements
politique et monétaire étaient présents parmi les
antécédents à toutes les crises ; (c) les fondamentaux
macroéconomiques tels que les politiques monétaires
inflationnistes, des déficits budgétaires élevés et
les déficits des comptes courants étaient présents dans
bon
13 Angora & Tarazy
(2011)
nombre de causes mais ne sont pas des
antécédents nécessaires à tous les épisodes
de crise financière.
Dans Ranciere, Tornell, et Westermann (2003), la
libéralisation financière élargit les contraintes des
emprunteurs et augmente la croissance, mais produit également du risque
systémique qui a comme conséquence des crises occasionnelles.
Dell'Arricia et Marquez (2004) montrent que la libéralisation
financière mène à un déséquilibre entre les
banques, qui provoque des flambées dans les cycles de
crédit.
Joshua Aizenman (2004) étudie la relation entre
ouverture commerciale et ouverture financière dans les pays en
développement. Il trouva que l'ouverture commerciale dans les pays qui
répriment leur système financier conduira inévitablement
à l'ouverture financière, accroissant cependant le coût de
la dette publique. Ainsi, selon lui, la soutenabilité d'une telle
ouverture financière requière une profonde restructuration
fiscale sans il y aurait un accroissement du refinancement de la dette publique
dans ces pays en développement.
Martin & Rey (2005) analysent l'impact de la
libéralisation de marché boursier sur les mouvements de capitaux,
sur les prix des actifs et sur l'investissement. Ils prouvent que quand il y a
des coûts de transaction dans les capitaux internationaux, la
libéralisation de marché boursier peut mener à deux
résultats possibles pour une économie
émergente.
Athanasoglou, Brsissimis et Delis (2005) utilisent
l'output cyclique et l'inflation attendue dans leur étude. Ils ont
analysé l'effet des spécificités bancaires, industrielles,
et des déterminants macroéconomiques sur la profitabilité
bancaire.
Selon eux, les variables macroéconomiques
couramment utilisées pour analyser la relation entre
profitabilité bancaire et l'environnement macroéconomique sont le
taux d'inflation, le taux d'intérêt de long terme, et/ou le taux
de croissance de l'offre de money.
Eboué (2007) trouve que la procyclicité du
crédit et l'importance des prêts non performants sont les
principaux facteurs de crise bancaire dans les pays de l'UEMOA.
3.2. Spécification économétrique,
données et définition des variables
L'objectif de notre étude est de mener une
analyse comparative des déterminants macroéconomiques du risque
financier dans les pays à hauts revenus et les pays à moyens et
faibles revenus. Nous tentons donc d'apprécier, dans un essai
d'investigation empirique, les variables macroéconomiques significatives
du risque financier et spécifiques à ces deux catégories
de pays.
Notre étude couvre la période 1984-2009.
Elle exploite un échantillon de 127 pays au total dont 44 pays à
hauts revenus et 87 pays à moyens et faibles revenus.14 Le
choix de l'échantillon et de la période a été
dicté par la disponibilité des données. Le modèle
que nous estimons afin de dégager les déterminants
macroéconomiques du risque financier s'écrit de la manière
suivante :
riskit = a + /31 pibit + /32
pibgit + /33 tchit + /34 inflit + /35 txit + /36
cpvit + /37 cghit + /38 balceit + /39 resvit +
â10 cashit + â11 instit + â12 m2it +
â13 kpnit+ eit
pour (i=1,..., N et t=1,..., T) et où
:
la variable expliquée de notre étude est
le risque financier (RISK). Nous utilisons à cet effet
l'indicateur du risque financier de l'International Country Risk of Guide
construit par PSR Group15. L'indice se présente comme suit
:
Tableau 2. Classification du risque financier selon
l'indicateur ICRG
Risque très élevé 00.0 to 49.9
points
Risque élevé 50.0 to 59.9
points
Risque modéré 60.0 to 69.9
points
Risque faible 70.0 to 79.9 points
Risque très faible 80.0 to 100 points
Les variables macro-économiques
d'intérêt sont les suivantes :
1. le produit intérieur brut réel
par tête (PIB): Demirgüc-Kunt & Detragiache E. (1998)
l'utilisent pour contrôler le niveau de développement. Cet
indicateur a été extrait de la base des données World
Development Indicators de la Banque Mondiale.
14 La liste
détaillée de ces 2 catégories de pays est
présentée en annexe. La classification utilisée est celle
de la Banque Mondiale.
15 Voir PSR
Group.com pour
les détails sur la construction de l'indicateur.
2. le taux de croissance du produit
intérieur brut (PIBG): mesure le niveau de l'activité
économique. En effet, selon Abaoub E., Rachdi H. & Elgaied M.
(2008), le déclin de l'activité économique peut provoquer
une crise de liquidité via la baisse de la quantité de monnaie en
circulation16. Cet indicateur a été extrait de la base
des données World Development Indicators de la Banque
Mondiale.
3. les termes de l'échange (TCH):
Angora & Tarazi (2011) montrent qu'une dégradation des termes de
l'échange est associée à une forte probabilité du
régime « pré-crise » ainsi qu'à une
probabilité élevée de crise. Nous utilisons les termes de
l'échange ajustés extraits de la base des données World
Development Indicators de la Banque Mondiale17.
4. l'inflation (INFL): Nous utilisons le
déflateur du PIB. Cette variable représente le niveau de
stabilité macroéconomique, mais aussi la répression
financière. En effet, un taux d'inflation élevée
caractérise des économies où la répression
financière est forte, afin que le taux d'intérêt
réel soit négatif réduisant ainsi le poids de la dette
publique (Ben Salha. O., 2006). Cet indicateur a été extrait de
la base des données World Development Indicators de la Banque
Mondiale.
5. le taux d'intérêt
réel (TX): selon Demirgüc-Kunt & Detragiache E. (1998),
que les marchés soient libéralisés ou non, les
problèmes dans le secteur bancaire sont plus susceptibles
d'émerger quand les taux d'intérêt sont
élevés. Cet indicateur a été extrait de la base des
données World Development Indicators de la Banque Mondiale.
6. la part du crédit apporté au
secteur privé en pourcentage du FIB (CPV): mesure l'exposition au
secteur privé (Demirgüc-Kunt & Detragiache E., 1998). Cet
indicateur a été extrait de la base des données World
Development Indicators de la Banque Mondiale.
7. le taux de croissance du crédit
domestique (CGH): Demirgüc-Kunt & Detragiache E. (1998)
soutiennent que « l'expansion de taux élevés de
crédit peut financer une bulle d'avoirs de prix qui, quand elle
éclate, cause une crise bancaire ». Cet indicateur a
été extrait de la base des données World Development
Indicators de la Banque Mondiale.
8. la balance courante (BALCE): Selon
Dullien S. & al. (2010), les déséquilibres de la balance
courante sont un facteur de risque de vulnérabilité à la
transmission d'une crise
16 Leur exemple est le
suivant : « un faible taux de croissance économique entraîne
un déclin sectoriel. A titre d'exemple si le secteur touristique se
trouve en difficulté et n'arrive pas à honorer ses engagements
bancaires, ceci fragilise les banques en augmentant le volume des
créances improductives ce qui affecte négativement le
résultat de la banque. L'accroissement des prêts non performants
est positivement corrélé avec la probabilité d'une crise
bancaire. »
17 Nous utilisons le
logarithme de cette variable dans l'analyse économétrique afin de
prendre en compte les valeurs positivement et négativement
élevées de cette variable. La formule utilisée est la
suivante : tch=ln(7*10^13+tech)
financière. Cet indicateur a été
extrait de la base des données World Development Indicators de la Banque
Mondiale.
Les variables de contrôle incluent les variables
couramment utilisées pour évaluer la santé bancaire et
financière d'une économie :
9. la vulnérabiité à une sortie
soudaine de capitaux (RESV): nous utilisons le ratio de masse
monétaire M2 rapporté aux réserves
internationales18. Abaoub E., Rachdi H. & Elgaied
M. (2008) soutiennent que lorsqu'on rapporte M2 aux
réserves de change, plus ce ratio est élevé plus
l'économie est vulnérable à une crise de confiance des
investisseurs. Selon Cartapanis (2002)19, la crise bancaire devient
alors une crise de change qui se manifeste par un reflux des capitaux
étrangers et une baisse des réserves de change pour les banques.
Cet indicateur a été extrait de la base des données World
Development Indicators de la Banque Mondiale.
Nous mesurons la robustesse de nos variables
macroéconomiques à l'aide de variables relatives au marché
bancaire, à la libéralisation financière et aux
institutions.
10. la liquidité des banques (CASH):
nous utilisons le ratio de réserves cash aux avoirs totaux de la banque
à l'instar de Demirgüc-Kunt & Detragiache E. en 1998. En effet,
le dispositif réglementaire de Bâle 3 prévoit des normes
minimales de liquidité dans les banques afin d' « accroître
la résilience du secteur financier en prévision de nouvelles
tensions »20. Cet indicateur a été extrait de la
base des données World Development Indicators de la Banque
Mondiale.
11. la profondeur financière (M2):
mesurée par le ratio de Quasi Money (M2) au PIB, utilisé par
Rudiger Dornsbusch et Alejandro Reynoso (1989)21. C'est un
indicateur de financiarisation de l'économie. Cet indicateur a
été extrait de la base des données World Development
Indicators de la Banque Mondiale.
12. restrictions sur le compte du capital
(KPN): nous utilisons l'indicateur qualitatif Kaopen développé
par Chinn & Ito (2002). Il mesure le degré de libéralisation
financière de l'économie. Construis essentiellement selon la
méthode de l'analyse en composantes
18 A l'instar de
Demirgüc-Kunt & Detragiache E. (1998).
19 Voir Abaoub E., Rachdi H.
& Elgaied M. (2008).
Abaoub E., Rachdi H. & Elgaied M. (2008)
soutiennent par ailleurs que « le ratio M2/ Réserves
internationales forme un bon indicateur qui permet de mesurer également
la capacité d'une banque centrale à confronter une baisse des
réserves en devises suite à une panique bancaire. En outre, ce
ratio effet, il permet d'avoir une idée sur la capacité de
l'économie à résister aux pressions
spéculatives.
20 Voir Jaime Caruana
(2010).
21 Ils utilisent ce ratio
comme mesure de la profondeur financière dans leur étude et
trouvent une relation positive entre profondeur financière et croissance
économique.
principales, cet indicateur est compris entre -1,7 et
2,6. Plus sa valeur est importante, plus le compte de capital du pays
concerné est libéralisé22.
Nous aurions voulu utilisé un indicateur qui
prendrait en compte les restrictions sur le marché
boursier23. Cela n'a pas été possible à cause
du manque de données pour un nombre important de pays de notre base.
Nous n'utilisons pas le taux de change dans notre étude car, comme le
souligne Angora et Tarazi (2011) le taux de change réel s'ajuste
à un facteur près à l'inflation, et surtout le taux de
change fait parti des sous-composantes de notre indicateur composite du risque
financier nous servant de variable expliquée.
Enfin, nous introduisons les variables
institutionnelles suivantes pour mesurer la qualité des institutions
à l'instar de Demirgüc-Kunt & Detragiache E. en 1998. Nous
mesurons la robustesse des déterminants macroéconomiques avec de
ces variables institutionnelles.
13. le respect des règles de loi
(LAW)
14. le degré de corruption
(CORRUPT)
15. le profil d'investissement
(INVEST)
Cependant, nous utilisons dans notre analyse
économétrique un indicateur agrégé de
qualité institutionnelle (INST) avec ces 3 variables
ci-dessus24.
Ces 3 variables proviennent de la base de données
ICRG de PSR Group.
Nous utilisons 2 méthodes pour estimer ce
modèle25 :
v' la méthode des moindres carrés
ordinaires
On considère que les comportements des
individus entre eux et dans le temps sont identiques. L'utilisation des MCO en
données de panel nécessite donc de supposer l'hypothèse
d'homogénéité des comportements. Cette méthode vise
principalement à nous donner un premier aperçu des
résultats.
v' Le modèle à effets fixes
Cependant, l'approche moderne des données de
panel vise à dépasser la méthode précédente.
En effet, en données de panel, les comportements entre les individus -
dans notre étude, les individus sont les pays - sont plutôt
hétérogènes entre eux et dans le temps. C'est pourquoi
nous utilisons le modèle à effets fixes ou le modèle
à effets aléatoires après avoir teste la
corrélation ou non entre les effets spécifiques individuelles et
les variables explicatives de notre modèle.
22 Ben Salha. O.
(2006)
23 Ben Salha (2006) a
construit cet indicateur du marché boursier en rapportant la somme des
flux de portefeuiille en actions et des flux de portefeuille en obligations sur
le produit intérieur brut.
24 L'analyse en composantes
principales est la méthode utilisée pour créer cette
variable agrégée.
25 Voit tous les
détails sur ces différents méthodes dans Araujo, Brun,
& Combes (2008)
3.3 Statistiques descriptives
3.3.1. Matrices de corrélation par paires
1' La matrice de corrélation des pays à
hauts revenus nous montre une corrélation positive entre l'indicateur
ICRG du risque financier et les variables PIB, taux de croissance du PIB,
termes de l'échange ajustés, crédit domestique au secteur
privé, compte de la balance courante, masse monétaire
rapportée aux réserves internationales. On a donc une
corrélation négative entre toutes ces variables et le risque
financier.
La matrice de corrélation des pays à
hauts revenus nous montre une corrélation négative entre
l'indicateur ICRG du risque financier et les variables inflation, taux
d'intérêt, taux de croissance du crédit. On a donc une
corrélation positive entre toutes ces variables et le risque
financier.
1' La matrice de corrélation des pays à
moyens et faibles revenus nous montre une corrélation positive entre
l'indicateur ICRG du risque financier et les variables PIB, taux de croissance
du PIB, le taux d'intérêt, le crédit domestique au secteur
privé, le taux de croissance du crédit, le compte de la balance
courante. On a donc une corrélation négative entre toutes ces
variables et le risque financier.
La matrice de corrélation des pays à
moyens et faibles revenus nous montre une corrélation négative
entre l'indicateur ICRG du risque financier et les variables inflation, les
termes de l'échange ajustés, et la masse monétaire
rapportée aux réserves internationales. taux de croissance du
crédit. On a donc une corrélation positive entre toutes ces
variables et le risque financier.
Remarques :
La corrélation entre les variables PIB, taux de
croissance du PIB, crédit domestique au secteur privé, le compte
de la balance courante, et le risque financier est négative dans les 2
échantillons.
L'inflation est quant à elle positivement
correlée au risque financier dans les 2 échantillons de
pays.
Tableau 3. Matrice de corrélation des pays
à hauts revenus
corr riskfin pib pibgrwth tch infl txint crdipv crdigrwth
balce m2rserv cashbq inst m2 (obs=395)
| riskfin pib pibgrwth tch infl txint crdipv
crdigr~h
+
|
kaopen if balce
|
groupe==1 m2rserv
|
cashbq
|
inst
|
riskfin
|
| 1.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
pib
|
| 0.3693
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
pibgrwth
|
| 0.0363
|
-0.1355
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
tch
|
| 0.0697
|
-0.2144
|
0.1548
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
infl
|
| -0.2176
|
-0.3605
|
-0.0990
|
0.0573
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
txint
|
| -0.0472
|
-0.0510
|
-0.0964
|
-0.0920
|
-0.4234
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
|
crdipv
|
| 0.2468
|
0.6240
|
-0.1102
|
-0.0686
|
-0.3768
|
-0.0905
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
crdigrwth
|
| -0.0392
|
0.0162
|
0.0259
|
-0.0130
|
-0.0704
|
0.1083
|
0.0184
|
1.0000
|
|
|
|
|
balce
|
| 0.3659
|
0.3477
|
-0.0918
|
0.0366
|
-0.0442
|
-0.2284
|
0.1116
|
-0.0842
|
1.0000
|
|
|
|
m2rserv
|
| 0.2312
|
0.3696
|
-0.1007
|
0.0143
|
-0.1779
|
-0.0886
|
0.6335
|
0.0142
|
0.0048
|
1.0000
|
|
|
cashbq
|
| -0.3282
|
-0.5259
|
0.0245
|
-0.0198
|
0.3245
|
-0.0043
|
-0.4696
|
-0.0234
|
-0.0798
|
-0.3353
|
1.0000
|
|
inst
|
| 0.2225
|
0.6040
|
-0.1213
|
-0.2219
|
-0.0777
|
0.0279
|
0.3581
|
0.0980
|
-0.1151
|
0.2693
|
-0.4920
|
1.0000
|
m2
|
| 0.3425
|
0.4086
|
-0.0880
|
-0.1387
|
-0.3712
|
-0.0514
|
0.7479
|
-0.0679
|
0.3171
|
0.4500
|
-0.3363
|
0.1296
|
kaopen
|
| 0.2542
|
0.5103
|
-0.0276
|
-0.2311
|
-0.4102
|
-0.0143
|
0.3776
|
0.0325
|
0.1222
|
0.3569
|
-0.4252
|
0.4011
|
|
m2
|
kaopen
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
m2 | 1.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
kaopen | 0.3298
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Tableau 4. Matrice de corrélation des pays
à moyens et faibles revenus
corr riskfin pib pibgrwth tch infl txint crdipv crdigrwth
balce m2rserv cashbq inst m2 kaopen if groupe==2 (obs=1059)
riskfin pib pibgrwth tch infl txint crdipv crdigr~h balce
m2rserv cashbq inst
riskfin |
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
pib |
|
0.4438
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
pibgrwth |
|
0.3622
|
0.1510
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
tch |
|
-0.0522
|
0.0559
|
-0.0821
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
infl |
|
-0.1749
|
-0.0358
|
-0.1556
|
0.0087
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
txint |
|
0.0456
|
0.0272
|
-0.0681
|
-0.0027
|
0.3569
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
|
crdipv |
|
0.3940
|
0.2887
|
0.1683
|
-0.0002
|
-0.0216
|
-0.0063
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
crdigrwth |
|
0.0134
|
0.0174
|
0.0181
|
-0.0074
|
0.1749
|
0.0176
|
0.1107
|
1.0000
|
|
|
|
|
balce |
|
0.3085
|
0.2722
|
0.0732
|
-0.0320
|
-0.1318
|
-0.1045
|
0.0933
|
-0.1274
|
1.0000
|
|
|
|
m2rserv |
|
-0.1434
|
-0.0913
|
-0.1903
|
0.0238
|
-0.0237
|
-0.0305
|
-0.0683
|
-0.0113
|
-0.0357
|
1.0000
|
|
|
cashbq |
|
-0.2710
|
-0.2001
|
-0.0832
|
0.0525
|
0.0627
|
-0.0526
|
-0.3053
|
-0.0107
|
-0.1241
|
-0.0255
|
1.0000
|
|
inst |
|
0.5045
|
0.2531
|
0.2392
|
0.0683
|
-0.0818
|
0.0708
|
0.2722
|
0.0530
|
0.0420
|
-0.1108
|
-0.1916
|
1.0000
|
m2 |
|
0.2930
|
0.1424
|
0.1822
|
0.0109
|
-0.0611
|
-0.0244
|
0.7295
|
0.0217
|
0.0905
|
0.0406
|
-0.0531
|
0.1725
|
kaopen |
|
0.3372
|
0.2427
|
0.1574
|
-0.1481
|
-0.0911
|
0.0733
|
0.1234
|
0.0272
|
-0.0170
|
-0.2269
|
-0.0594
|
0.2008
|
|
m2
|
kaopen
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
m2 |
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
kaopen |
|
0.1095
|
1.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3.3.2. Graphiques de corrélation entre l'indicateur
ICRG du risque financier et les différentes variables
macroéconomiques utilisées dans notre étude.
Commentaires :
a) On constate une relation linéaire positive
entre le taux de croissance de PIE par tête et l'indicateur ICRG du
risque financier dans les 2 catégories de pays mais cette relation est
plus forte dans les pays à hauts revenus. Ce qui permet de conclure
à une relation linéaire négative entre le taux de
croissance de PIE par tête et le risque dans les 2 catégories de
pays.
b) On constate une relation linéaire positive
entre le PIE réel par tête et l'indicateur ICRG du risque
financier dans les 2 catégories de pays mais cette relation est plus
forte dans les pays à hauts revenus. Ce qui permet de conclure à
une relation linéaire négative entre le taux de croissance de PIE
par tête et le risque financier dans les 2 catégories de pays, la
relation étant négativement plus forte dans les pays à
moyens et faibles revenus.
c) Aucune relation linéaire entre l'inflation et
le risque financier dans les pays à moyens et faibles
revenus.
Relation linéairement négative entre
l'inflation et l'indicateur du risque financier dans les pays à hauts
revenus, d'où relation linéairement positive entre l'inflation et
le risque financier dans les pays à hauts revenus.
d) Il n'y a pas de relation linéaire entre le
taux d'intérêt et le risque financier aussi bien dans les pays
à hauts revenus que dans les pays à moyens et faibles
revenus.
e) Aucune relation linéaire entre le
crédit domestique au privé et le risque financier dans les pays
à hauts revenus.
Relation positive entre le crédit domestique
au secteur privé et l'indicateur ICRG du risque financier dans les pays
à moyens et faibles revenus, d'où on a une relation
linéaire négative entre le crédit domestique au secteur
privé et le risque financier dans les pays à moyens et faibles
revenus.
f) Relation linéairement positive entre le
taux de croissance du crédit et l'indicateur ICRG du risque financier
dans les pays à moyens et faibles revenus. On a donc une relation
linéairement négative entre le taux de croissance du
crédit et le risque financier dans les pays à moyens et faibles
revenus.
Aucune relation linéaire entre le taux de
croissance du crédit et le risque financier dans les pays à hauts
revenus.
g) On a une relation linéaire positive assez
forte entre la balance courante et l'indicateur ICRG du risque financier dans
les pays à moyens et faibles revenus, donc on a une relation
négative assez forte entre la balance courante et le risque financier
dans les pays à moyens et faibles revenus. Cette relation est aussi
négative entre les pays à hauts revenus et le risque financier
mais la relation est moins forte.
h) Relation linéaire négative entre la
masse monétaire rapportée aux réserves internationales et
l'indicateur ICRG du risque financier dans les pays à hauts revenus,
donc on a une relation linéaire positive entre la masse monétaire
rapportée aux réserves internationales et l'indicateur ICRG du
risque financier dans les pays à hauts revenus.
Aucune relation linéaire entre la masse
monétaire rapportée aux réserves internationales et
l'indicateur ICRG du risque financier dans les pays à moyens et faibles
revenus.
i) Les termes de l'échange ajustés n'ont
aucun effet linéaire sur le risque financier dans les 2
catégories de pays.
-20 -10 0 10 20
10 20 30 40 50
riskfin
Kuwait
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Bahrain uait uwit
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Trinidad and Tobago
Trinidad and Tobago
Hong Kong. China
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Trinidad and Tbago
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|
|
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M2/réserves - risque financier dansles PHR Termes
de l'échange ajustés - risque financier dans les PHR Termes de
l'échange ajustés - risque financier dans les PMFR
3.4 Résultats d'estimation
Tableau 5. Résultats des
estimations
Variable dépendante : Risque financier
|
MCO
Pays à
revenus
|
MCO
hauts Pays à moyens et faibles revenus
|
EFFET FIXE
Pays à moyens et faibles revenus
|
EFFET FIXE Pays à hauts revenus
|
PIB
|
8.64e-05
|
0.000385***
|
0.000310***
|
0.000121***
|
|
(5.96e-05)
|
(4.76e-05)
|
(4.49e-05)
|
(4.58e-05)
|
PIBG
|
0.137
|
0.287***
|
0.192***
|
0.327***
|
|
(0.0839)
|
(0.0417)
|
(0.0348)
|
(0.0705)
|
TCH
|
9.408**
|
-1.439
|
-1.976**
|
4.372
|
|
(3.953)
|
(1.088)
|
(0.799)
|
(2.859)
|
INFL
|
-0.0692*
|
-0.00105***
|
-0.000876***
|
-0.132***
|
|
(0.0396)
|
(0.000221)
|
(0.000238)
|
(0.0419)
|
TX
|
-0.00327
|
0.0185***
|
0.0155***
|
-0.140**
|
|
(0.0497)
|
(0.00564)
|
(0.00532)
|
(0.0552)
|
CPV
|
-0.0345***
|
0.0344***
|
0.0547***
|
-0.0130
|
|
(0.0102)
|
(0.00791)
|
(0.00798)
|
(0.00863)
|
CGH
|
-0.321
|
0.253
|
0.0783
|
-0.281
|
|
(0.408)
|
(0.420)
|
(0.470)
|
(0.663)
|
BALCE
|
0.207***
|
0.200***
|
0.181***
|
0.188***
|
|
(0.0416)
|
(0.0260)
|
(0.0192)
|
(0.0412)
|
RESV
|
0.0561***
|
-0.00340
|
0.00628
|
-0.0321
|
|
(0.0202)
|
(0.00626)
|
(0.00685)
|
(0.0197)
|
CASH
|
-0.103**
|
-0.0357***
|
-0.0134
|
-0.0508
|
|
(0.0401)
|
(0.0110)
|
(0.0103)
|
(0.0438)
|
INST
|
1.101***
|
2.470***
|
1.670***
|
1.069***
|
|
(0.422)
|
(0.213)
|
(0.176)
|
(0.338)
|
M2
|
0.0336***
|
0.0108
|
-0.0127*
|
0.0345***
|
|
(0.0101)
|
(0.00885)
|
(0.00769)
|
(0.00705)
|
KPN
|
-0.0326
|
0.870***
|
0.328***
|
0.284
|
|
(0.189)
|
(0.136)
|
(0.114)
|
(0.191)
|
Constant
|
-262.2**
|
76.07**
|
93.03***
|
-103.4
|
|
(126.3)
|
(34.65)
|
(25.44)
|
(91.51)
|
Observations
|
395
|
1,059
|
1,059
|
395
|
R-squared
|
0.320
|
0.523
|
0.408
|
0.463
|
Number of year
|
|
|
24
|
24
|
3.4.1. Les résultats de la méthode des
moindres carrées ordinaires.
L'utilisation de la méthode MCO nous amène
à tirer les conclusions suivantes :
Les variables macroéconomiques significatives dans
les 2 zones sont : l'inflation, le crédit privé, la balance
courante.
Toute baisse de l'inflation entraine une hausse de
l'indicateur ICRG du risque financier dans les pays à hauts revenus et
dans les pays à moyens et faibles revenus, donc une baisse du risque
financier dans ces 2 catégories de pays. Cependant, cette baisse de
l'inflation est plus significative dans les pays à moyens et faibles
revenus. On a donc une relation significativement positive entre l'inflation et
le risque financier dans les 2 catégories de pays.
L'exposition des banques au secteur privé est
très significative dans les deux catégories de pays. L'exposition
des banques au secteur privé a un impact négatif sur le risque
financier dans les pays à hauts revenus alors qu'elle a un impact
négatif sur le risque financier dans les pays à moyens et faibles
revenus. En effet, une augmentation d'une unité du crédit
domestique au secteur privé entraine une baisse de 0.03 unité de
l'indicateur ICRG du risque financier dans les pays à hauts revenus, ce
qui est significatif d'une augmentation du risque financier dans cette
catégorie de pays. Alors que cette même augmentation d'une
unité du crédit domestique au secteur privé entraine une
augmentation de 0.03 unité de l'indicateur du risque financier ICRG,
donc une réduction du risque financier dans les pays à moyens et
faibles revenus.
La balance courante est significative dans les 2
catégories de pays. En plus c'est la variable la plus significative de
toutes les variables macroéconomiques utilisées dans notre
analyse. En effet, une hausse (respectivement une baisse) d'une unité du
compte de la balance courante aussi bien dans les pays à hauts revenus
que dans les pays à faibles et moyens revenus entraine une hausse
(respectivement une baisse) de l'indicateur ICRG du risque financier de 0.20
unité, toutes égales par ailleurs, donc une baisse du risque
financier (respectivement une hausse) de 0.2 unité dans ces 2
catégories de pays. On a donc une relation significativement
négative entre le compte de la balance courante et le risque financier
dans les pays à hauts revenus et dans les pays à moyens et
faibles revenus.
Les variables macroéconomiques significatives
dans les pays à hauts revenus sont : les termes de l'échange
et le ratio de masse monétaire rapportée aux réserves
internationales. La relation
entre les termes de l'échange et le risque
financier est statistiquement négative. Une hausse d'une unité de
la masse monétaire rapportée aux réserves internationales
entraine une diminution 0.05 unité du risque financier dans les pays
à hauts revenus.
On a donc une relation négative entre le risque
financier et la masse monétaire rapportée aux réserves
internationales dans les pays à hauts revenus.
Les variables macroéconomiques significatives
dans les pays à moyens et faibles revenus sont : le PIE réel par
tête, le taux de croissance du PIE, le taux d'intérêt. On
constate une relation significativement négative entre le PIE par
tête et le risque financier. Idem pour les variables taux de croissance
du PIE par tête taux d'intérêt.
3.4.2. Les résultats du modèle à effet
fixe
Les variables macroéconomiques significatives
dans les 2 catégories de pays sont : le taux de croissance du PIE par
tête, le PIE réel par tête, l'inflation, le taux
d'intérêt, et la balance courante.
L'impact du PIE réel par tête sur le risque
financier est significativement négatif dans les 2 catégories de
pays mais cet impact est très faible.
Le taux de croissance du PIE réel par tête a
un impact significativement négatif sur le risque financier mais son
influence est plus forte dans les pays à hauts revenus.
On a toujours une relation significativement positive
entre l'inflation et le risque financier dans les 2 catégories de pays
mais cette relation est plus forte dans les pays à hauts revenus. Une
hausse du taux d'intérêt d'une unité entraine une baisse du
risque financier dans les pays à moyens et faibles revenus de 1.55
unité, toutes choses égales par ailleurs, alors que cette
même hausse entraine une hausse du risque financier de 0.14 unité,
toutes égales par ailleurs, dans les pays à hauts
revenus.
Une hausse (respectivement une baisse) d'une unité
du compte de la balance courante aussibien dans les pays à
hauts revenus que dans les pays à faibles et moyens revenus entraine
une hausse (respectivement une baisse) de l'indicateur ICRG du risque
financier de 0.180 unité, toutes égales par ailleurs, donc une
baisse du risque financier (respectivement une hausse) de 0.18 unité
dans ces 2 catégories de pays. On a donc une relation significativement
négative entre le compte de la balance courante et le risque
financier dans les pays à hauts revenus et dans les pays à
moyens et faibles revenus. On a donc une relation significativement
négative entre le compte de la balance courante et le risque
financier dans les pays à hauts revenus et dans les pays à
moyens et faibles revenus.
Le crédit domestique au secteur privé et
les termes de l'échange ajustés sont les variables
macroéconomiques significatives propres aux pays à hauts
revenus.
On constate aussi l'impact négatif des
institutions sur le risque financier dans les 2 catégories de
pays.
3.4.3. Les résultats de la correction de white
Tableau 6. Correction de White
|
Variable dépendante : Risque financier
|
(1) (2)
WHITE WHITE
Pays à moyens et Pays à hauts
faibles revenus revenus
|
PIB
|
-0.000387***
|
0.000954***
|
|
(0.000115)
|
(0.000240)
|
PIBG
|
0.170**
|
0.168***
|
|
(0.0829)
|
(0.0399)
|
TCH
|
3.236
|
-1.312
|
|
(5.627)
|
(1.383)
|
INFL
|
0.0309
|
-0.000560**
|
|
(0.0557)
|
(0.000261)
|
TX
|
0.0122
|
0.00966*
|
|
(0.0678)
|
(0.00555)
|
CPV
|
-0.0475***
|
-0.00129
|
|
(0.0135)
|
(0.0186)
|
CGH
|
-0.479
|
0.204
|
|
(0.320)
|
(0.436)
|
BALCE
|
0.00406
|
0.0369
|
|
(0.0565)
|
(0.0284)
|
RESV
|
-0.0580*
|
-0.0173
|
|
(0.0302)
|
(0.0105)
|
CASH
|
-0.178***
|
0.00366
|
|
(0.0582)
|
(0.0148)
|
INST
|
1.290***
|
3.190***
|
|
(0.497)
|
(0.247)
|
M2
|
0.0333**
|
0.0809***
|
|
(0.0165)
|
(0.0218)
|
KPN
|
0.931***
|
1.411***
|
|
(0.231)
|
(0.189)
|
Constant
|
-53.78
|
67.56
|
|
(180.3)
|
(44.10)
|
Observations
|
395
|
1,059
|
R-squared
|
0.595
|
0.705
|
Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, **
p<0.05, * p<0.1
Etant donné
l'hétéroscédasticité des erreurs dans les 2
catégories de pays, nous avons procédé à une
correction de white.
3.5 Les tests
v' Test de normalité des
résidus
Il est recommandé de commencer par un test de
normalité des écarts notamment le test Berra Jarque. La
normalité des résidus est nécessaire pour effectuer les
autres tests. Une distribution normale se base sur deux caractéristiques
de distribution : la symétrie de la distribution et son
épaisseur, soit la statistique du skewness et du kurtosis. Une
symétrie parfaite est associée à un coefficient
d'asymétrie nul et à un coefficient de voussure de 3.
Loi Centrale Limite, qui stipule qu'au delà d'un certain nombre
d'observations les termes d'erreurs suivent asymptotiquement une loi normale.
Par conséquent avec 395 et 1059 observations respectivement dans les
pays à hauts revenus et à moyens et faibles, notre modèle
rentre parfaitement dans ce cas de figure. En appliquant ce
théorème, on peut dire que la distribution de nos
résidus suit une loi normale.
v' Test de détection de
l'hétéroscédasticité : test de Breusch
Pagan
Le test de Breusch Pagan repose sur l'hypothèse
d'homoscédasticité. Cette hypothèse suppose une
homogénéité de comportements au sein de
l'échantillon d'analyse et une constance dans la variance des
résidus.
Le test de Breusch Pagan réalisé sur
l'échantillon des pays à moyens et faibles revenus donne le
résultat suivant : au seuil alpha 5%, le Chi Deux calculé est de
182.806, il est supérieur au X2 lu (13ddl) dans la table du
Chi Deux qui est de 22,36. On rejette donc l'hypothèse nulle
d'homoscédasticité.
Le test de Breusch Pagan réalisé sur
l'échantillon des pays à hauts revenus donne le résultat
suivant : au seuil alpha 5%, le Chi Deux calculé est de 182.806, il est
supérieur au X2 lu (13ddl) dans la table du Chi Deux qui est
de 22,36. On refette Ho, on conclue
l'hétéroscédasticité.
v' Test d'indépendance sérielle : Test de
Durbin-Watson
Le test de détection de l'autocorrélation
de Durbin-Watson réalisé sur l'échantillon des pays
à hauts revenus donne les résultats suivants : au seuil alpha
5%, le DW lu est de 2.0315025, il
est compris entre [Du, 4-Du]. On ne rejette pas Ho,
on conclut l'absence d'autocorrélation (avec Du; 4-Du)=
(1,78;2,22).
Le test de détection de
l'autocorrélation de Durbin-Watson réalisé sur
l'échantillon des pays à hauts revenus donne les résultats
suivants : au seuil alpha 5%, le DW lu est de 2.0315025, il est compris entre
[Du; 4-Du]= [1.78 ; 2.22], on ne rejette pas Ho, on conclut l'absence
d'autocorrélation.
v' Test de Hausman
Le modèle classique sur données de panel
repose sur l'hypothèse d'homogénéité des
comportements c'est-à-dire que les individus (ici nos pays) sont
identiques entre eux et dans le temps. Dans ce cas, on parle de «
modèle Pooled ». Toutefois l'approche moderne permet de
dépasser cette spécification. Il existe alors deux modèles
classiques pour estimer une équation de données de panel à
savoir le modèle à effets fixes et le modèle à
effets aléatoires. Le test de Hausman rejette dans les 2
échantillons de pays l'hypothèse d'absence de corrélation
entre les effets spécifiques et les variables explicatives. Nous
utilisons donc le modèle à effets fixes pour notre
analyse.
v' Test de spécification du modèle : test
de RESET
Ce test est important puisqu'il repère non
seulement une mauvaise forme fonctionnelle mais également des erreurs de
spécification plus générales. La probabilité de
test est inférieure à 5% dans les 2 échantillons de pays.
On rejette l'hypothèse Ho de bonne spécification de notre
modèle. Cependant cela ne saurait forcément justifier le rejet de
ce modèle dans la mesure où ce dernier est construit sur une base
essentiellement théorique. On peut ainsi aisément comprendre la
difficulté à ce que l'hypothèse de bonne
spécification du modèle ne soit pas acceptée. Par
ailleurs, on ne doit pas être victime de l'infirmationnisme
naïf qui considère qu'un seul test douteux doit entrainer le rejet
du modèle (C.Araujo & all, 2009).
v' Le test de Chow
Ce test est important quand on sait que l'analyse
économétrique repose sur l'hypothèse de
stationnarité, c'est-à-dire la constance dans le temps et dans
l'espace des paramètres du modèle : la moyenne, la variance, les
coefficients. Des ruptures structurelles dans la valeur des coefficients
peuvent alors être interprétées comme le signal d'une
mauvaise spécification du modèle. Dans notre cas, le test de Chow
cherche à repérer un écart dans la valeur des coefficients
entre les pays à haut revenu et les pays à moyen et faible
revenu. Au seuil alpha
5%, la statistique calculée est de 1, elle est
inférieure à la statistique lue dans la table de Fisher 2.21 avec
13 ddl. On ne rejette pas Ho, les coefficients sont constants. Il y a donc
stabiité des coefficients.
4. Conclusion
L'objectif de cette étude est d'analyser
comparativement les déterminants macroéconomiques du risque
financier dans les pays à hauts revenus et les pays à moyens et
faibles revenus. Les résultats issus des estimations nous amènent
à tirer les conclusions suivantes.
L'inflation a le même effet sur le risque
financier aussi bien dans les pays à hauts revenus que dans les pays
à moyens et faibles revenus. Cependant, une hausse de l'inflation dans
les pays à hauts revenus aurait un impact positif plus important sur le
risque financier dans les pays à hauts revenus. Cette relation positive
entre le risque financier et l'inflation justifie une fois de plus les
politiques anti-inflationnistes des banques centrales dans les
pays.
Le crédit domestique a seulement un effet dans
les pays à moyens et faibles revenus. En effet, une hausse du
crédit domestique au secteur privé diminue le risque financier
dans les pays à moyens et faibles revenus alors qu'elle est sans effet
dans les pays à hauts revenus.
Le compte de la balance courante a un effet
négatif significatif sur le risque financier dans les 2
catégories de pays, et cet effet est pratiquement le même (environ
0.18 unité).
Le PIB a un impact négatif significatif sur le
risque financier dans les deux catégories de pays, mais cet impact est
pratiquement négligeable.
Par contre, le taux de croissance du PIB par
tête a un effet significativement négatif très important
sur le risque financier dans les 2 catégories de pays. Autrement dit,
tous les pays qui enregistreront des taux de croissance élevés
seront moins vulnérables au risque financier. Le taux
d'intérêt a un impact significativement négatif sur le
risque financier dans les pays à moyens et faibles revenus, alors qu'il
a un impact positif sur le risque financier dans les pays à hauts
revenus. En d'autres termes, une hausse du taux d'intérêt diminue
le risque financier dans les pays à moyens et faibles revenus (l'impact
est significatif mais pas très élevé, à peine 1.5
unité), alors que cette même hausse augmente le risque financier
très significativement dans les pays à hauts revenus (0.14
unité).
Enfin, signalons tout de même l'impact
significativement négatif des institutions sur le risque financier dans
les pays à hauts revenus et dans les pays à moyens et faibles
revenus.
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Annexes
Liste des pays à hauts revenus
Australia, Austria, Bahamas, Bahrain, Belgium, Brunei
Darulassam, Canada, Cyprus, Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, France,
Germany, Greece, Honk Kong, China, Hungary, Iceland, Ireland, Israël,
Italy, Japan, Korée du Sud, Kuwait, Luxembourg, Malta, Netherlands, New
Zealand, Norway, Oman, Poland, Portugal, Qatar, Saudi Arabia, Singapore, Slovak
Republic, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, Trinidad and Tobago, United
Arab Emirates, United Kingdom, United States.
Liste des pays à moyens et faibles
revenus
Algeria, Angola, Argentina, Bangladesh, Bolivia,
Botswana, Brazil, Bulgaria, Burkina-Faso, Cameroon, Chile, China, Colombia,
Congo Democratic Republic, Congo Republic, Costa Rica, Côte d'Ivoire,
Dominican Republic, Ecuador, Egypt. Arab Rep, El Salvador, Ethiopia, Gabon,
Gambie The, Ghana, Guatemala, Guinea, Guinea-Bissau, Guyana, Haiti, Honduras,
India, Indonesia, Iran. Islamic Rep, Iraq, Jamaica, Jordan, Kazakhstan, Kenya,
Lebanon, Liberia, Libya, Lithuania, Madagascar, Malawi, Malaysia, Mali, Mexico,
Mongolia, Morocco, Mozambique, Myanmar, Namibia, Nicaragua, Niger, Nigeria,
Pakistan, Panama, Papua New Guinea, Paraguay, Peru, Philippines, Romania,
Russian Federation, Senegal, Sierra Leone, South Africa, Sri Lanka, Sudan,
Suriname, Syrian Arab Republic, Tanzania, Thailand, Togo, Tunisia, Turkey,
Uganda, Uruguay, Venezuela. RB, Vietnam, Yemen. Rep., Zambia,
Zimbabwe.
Résumé des statistiques descriptives de
toutes les variables de notre échantillon
sum riskfin pib pibgrwth tch infl txint cashbq inst m2
kaopen
|
crdipv crdigrwth balce m2rserv
|
Variable |
|
Obs
|
Mean
|
Std. Dev.
|
Min
|
Max
|
riskfin |
|
3175
|
33.78192
|
8.970315
|
4
|
50
|
pib |
|
3101
|
11823.48
|
12788.89
|
150.807
|
84043.17
|
pibgrwth |
|
3153
|
1.71018
|
5.23698
|
-50.0465
|
90.13997
|
tch |
|
2650
|
31.87475
|
.1267113
|
29.18767
|
32.65362
|
infl |
|
3154
|
56.31985
|
641.7869
|
-32.81441
|
26762.02
|
txint |
|
2450
|
6.376433
|
22.4372
|
-97.81207
|
789.799
|
crdipv |
|
2863
|
765.3447
|
7751.05
|
0
|
117418.3
|
crdigrwth |
|
2843
|
.4128993
|
21.4509
|
-1
|
1143.521
|
balce |
|
2866
|
-1.974971
|
9.892806
|
-240.4958
|
53.2338
|
m2rserv |
|
2625
|
59.00876
|
1063.814
|
-68.36597
|
49233.55
|
cashbq |
|
2950
|
14.63619
|
19.6753
|
-7.876762
|
254.2216
|
inst |
|
3191
|
-6.28e-10
|
1.390137
|
-3.990416
|
3.16732
|
m2 |
|
2640
|
46.9935
|
41.76928
|
0
|
668.0957
|
kaopen |
|
2815
|
.2636405
|
1.612389
|
-1.811621
|
2.531836
|
Définitions et sources des variables
Variables Définition Sources
Risk Indicateur agrégé du risque financier
WDI 2010
Pib Produit intérieur brut par tête WDI
2010
Pibg Taux de croissance du produit intérieur brut
par tête WDI 2010
Tech Termes de l'échange ajustés WDI
2010
Infl Déflateur du produit intérieur brut
WDI 2010
Tx Taux d'intérêt réel WDI
2010
Cpv Crédit domestique au secteur privé WDI
2010
Cgh Taux de croissance du crédit domestique au
secteur privé WDI 2010
Balce Compte de la balance courante WDI 2010
Resv Masse monétaire rapportée aux
réserves internationales WDI 2010
Cash Réserves liquides bancaires en pourcentage
des avoirs de la banque WDI 2010
m2 Monnaie et quasi monnaie en pourcentage du produit
intérieur brut WDI 2010
KPN Indicateur kaopen, indice qualitatif de
libéralisation financière Kaopen2007
développé par Chinn et Ito
(2002)
Law Indicateur ICRG de règles de loi PSR
Group
Corr Indicateur de corruption PSR Group
Invest Indicateur du profil d'investissement PSR
Group
|