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Comportement face au risque et développement du secteur privé

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par ASSOUMOU ONDO
Université Omar Bongo de Libreville - DEA 2008
  

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Comportement face au risque et développement du secteur privé

2008-2009

UNIVERSITÉ OMAR BONGO
DEPARTEMENT DE SCIENCES ÉCONOMIQUES

MEMOIRE DE MASTER II/NPTCI

UNIVERSITE OMAR BONGO
Discipline : Sciences Économiques

Présenté et soutenu publiquement par
ASSOUMOU ONDO

Le 30 Novembre 2009

COMPORTEMENT FACE AUX RISQUES
ET DEVELOPPEMENT DU SECTEUR PRIVE

Directeur de mémoire :
Monsieur Albert ONDO OSSA, Professeur titulaire à l'Université OMAR BONGO

Membres du Jury

Monsieur Jean-Jacques EKOMIE, Professeur agrégé, à l'Université OMAR BONGO Monsieur Symphorien ENGONE MVE, Professeur agrégé, à l'Université OMAR BONGO Monsieur Jean Sylvain NDO NDONG, Maître assistant, à l'Université OMAR BONGO

Comportement face au risque et développement du secteur privé

2008-2009

Comportement face au risque et développement du secteur privé

2008-2009

Dans les pays d'endettement à revenu moyen, où les banques secondaires jouent un rôle essentiel dans le financement de l'activité économique, le financement du secteur privé s'effectue principalement par l'offre de crédit bancaire de long terme. Le développement du secteur privé s'optimise dès lors sous la contrainte des financements des Petites et Moyennes Entreprises par les banques secondaires1.

Cependant, l'offre de crédit de long terme aux Petites et Moyennes Entreprises fait courir aux banques plusieurs risques financiers qui sont susceptibles de conduire à leur insolvabilité, et leur illiquidité. Il s'agit notamment du risque de crédit (Le risque que l'emprunteur ne rembourse pas sa dette à l'échéance fixée), du risque de marché (le risque de perte qui peut résulter des fluctuations des prix des instruments financiers qui composent le portefeuille. Le risque peut porter sur le cours des actions, le taux d'intérêts, les taux de changes, les cours de matières premières etc.) et du risque opérationnel (le risque de pertes directes ou indirectes dues à une inadéquation ou à une défaillance des procédures de l'établissement, de son personnel, des systèmes internes ou à des risques externes).

Dans un tel environnement risqué, et en présence d'une asymétrie de l'information dans leur relation avec la clientèle (AKERLOF, 1971 ; STIGLITZ et WEISS, 1981), les banques peuvent être risquophobes (averses au risque), risquophiles (avoir le goût du risque) ou neutre à l'égard du risque (VON NEUMANN et MORGENSTERN, 1944).

Lorsqu'elles sont averses vis-à-vis du risque, les banques gabonaises, ont tendance à surestimer le risque associé au financement d'une grande partie des Petites et Moyennes Entreprises (PME). Ce comportement se traduit par l'insuffisance des crédits de long terme vis-à-vis des dépôts, et donc, par l'augmentation de leur liquidité au-delà du seuil nécessaire. Cette aversion au risque d'insolvabilité donne lieu à une surliquidité bancaire 2

1 Dans la suite de notre étude, le terme « banque » fera référence aux banques secondaires.

2 La surliquidité ou l'excès de liquidité que certains auteurs qualifient d'excès de réserves est défini comme la détention d'actifs liquides au-delà du niveau réglementaire (SACEGAARD, 2006). Aussi, WANDA (2007) considère qu'il y'a surliquidité lorsque le ratio dépôts sur crédits est supérieur à un.

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suivit du sous-financement des Petites et Moyennes Entreprises (P.M.E). L'alourdissement de la contrainte financière, expliquée par l'aversion des banques secondaires face au risque de crédit de long terme, porte un frein au développement du secteur privé.

L'existence de ce paradoxe montre le regain d'intérêt donné à la question du développement du secteur privé. Une solution récente apportée à cette problématique porte sur les réformes réglementaires (passage de Bâle I3 à Bâle II4) permettant aux banques d'être moins averses au risque; d'exercer leur activité d'intermédiation financière tout en se couvrant contre le risque d'insolvabilité (KIM et SANTEMERO, 1988 ; ROCHET, 1992, LAPTEACRU, 2008 ; BRUNO et GIROD, 2008). Une réglementation prudentielle plus adaptée à la qualité du secteur privé inciterait donc les banques à détenir plus de créances P.M.E. et renforcerait ainsi l'intermédiation financière nécessaire au développement du secteur privé (BERGER, HERRING et SZEGO, 1995 ; FREIXAS et ROCHET, 1997 ; SANTOS, 1999 ; VAN ROY, 2003 ; BRUNO, GIROD, 2008 ; LAPTEACRU, 2008).

3 Selon les normes de Bâle I (1988), les fonds propres exigibles sont calculés sur la base d'une somme pondérée des différents types d'actifs d'une banque; ces pondérations cherchent à refléter le niveau de risque de chaque catégorie d'actifs (le ratio COOKE exige des fonds propres à hauteur de 8% de leurs engagements). Une des limites du ratio COOKE est de ne pas prendre en considération de manière pertinente et suffisamment précise le niveau réel du risque de crédit, celui-ci est évalué de façon forfaitaire en fonction du type de contrepartie et du produit. En particulier, le ratio COOKE ne tient pas compte des différences de qualités des emprunteurs privés puisque quasiment tous les prêts au secteur privé supportent des charges en fonds propres identiques, quelle que soit leur maturité, leurs montants ou la solidité financière de leurs bénéficiaires.

4 Les normes de Bâle II (2007) remplacent le ratio COOKE par le ratio Mac DONOUGH qui au-delà du risque de crédit et du risque de marché intègre le risque opérationnel. Bâle II permet une plus grande différenciation dans les exigences de capital en fonction de la qualité des risques de crédit, qui dépend entre autres de la probabilité de défaut de la contrepartie et de la perte en cas de défaut. Bâle II reforme le calcul du « capital réglementaire » afin d'améliorer la stabilité du système bancaire international. Il est désormais croissant avec le risque de l'emprunteur. Bâle II est conçu pour ne pas pénaliser l'accès au crédit des PME, à priori, plus risqué et admet un capital réglementaire associé aux créances PME faible de 30% relativement à Bâle I.

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Au Gabon, le paradoxe du sous-financement du secteur privé dans une situation de surliquidité des banques, justifie que l'on s'intéresse, en amont, à leurs aversions au risque et, en aval, à la nécessité d'une réglementation prudentielle plus adaptée. Par sa persistance, le sous développement du secteur privé dépasse un simple phénomène conjoncturel, laissant à penser que le problème principal est celui du sous-financement et qu'il puise sa source dans l'aversion au risque des banques. Déjà soumises aux normes prudentielles de la Commission Bancaire d'Afrique Centrale (COBAC), les banques s'avèrent encore surliquides et peu disposées à financer le secteur privé. De ces constats, les ratios prudentiels de Bâle I en vigueur dans la Communauté Economique et Monétaire d'Afrique Centrale (CEMAC) ne semblent pas inciter les banques à financer une plus grande partie de PME gabonaises, au point de songer à passer de Bâle I à Bâle II.

En proposant une approche microéconomique à notre étude, nous sommes donc amenés, dans le cas du Gabon, à nous poser la question suivante : comment optimiser le développement du secteur privé sous la contrainte d'une aversion au risque de crédit de long terme des banques ?

Une des solutions apportées à cette problématique, par la mise en place d'une réglementation prudentielle adaptée, a fait l'objet d'une abondante littérature. En effet, deux approches s'opposent sur l'analyse des effets de la réglementation prudentielle sur la prise de risque des banques. Il s'agit de l'approche des portefeuilles, d'une part, et celle des incitations, d'autre part.

L'analyse de l'activité bancaire dans le cadre de la théorie des choix de portefeuille met en exergue de débat sur l'impact de la réglementation prudentielle sur l'aversion des banques. Cette analyse trouve son origine dans les travaux de PYLE (1971), HART et JAFFEE (1974) et KAHANE (1977). Les travaux de KAHANE (1977) et KOEHN et SANTOMERO (1980) soulignent l'existence d'un effet pervers pouvant résulter d'une réglementation prudentielle fondée sur un simple ratio fonds propres sur actifs. KIM et SANTOMERO (1988) suggèrent de neutraliser cet effet pervers

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en imposant aux banques un ratio de fonds propres construit à partir d'une méthode de pondération de chaque actif du portefeuille, en fonction du niveau de risque qui le caractérise. Cependant, KEELEY et FURLONG (1990) ont vivement critiqué ces précédentes études qui, à leurs yeux, souffrent d'incohérence interne sous l'hypothèse de responsabilité illimitée des actionnaires de la banque. Aussi, contrairement à ces travaux, les auteurs ajoutent-ils la notion de valeur d'option de l'assurance des dépôts et montrent qu'avec plus de capitaux propres et moins de risque, la régulation a un effet stabilisateur car elle réduit le risque d'insolvabilité de la banque, autrement dit le risque systémique. ROCHET (1992) quant à lui, analyse l'activité bancaire dans le cadre de la théorie des choix de portefeuille de façon satisfaisante en introduisant l'hypothèse de responsabilité limitée des actionnaires. Il montre alors qu'une réglementation prudentielle est efficace si elle parvient à combiner, de façon complémentaire, l'imposition d'un ratio de fonds propres pondéré en fonction du risque systématique des actifs et d'un montant de fonds propres minimum.

Bien sûr, ces travaux furent eux-mêmes largement critiqués car ils négligent les phénomènes d'asymétrie d'information et d'aléa moral qui caractérisent l'activité bancaire. Les modèles de l'approche des incitations tentent d'élucider la relation entre le ratio de capitaux propres et la prise de risque par l'asymétrie de l'information présente à plusieurs niveaux de l'activité bancaire. Il s'agit premièrement du modèle de BESANKO et KATANAS (1996), qui considère le comportement de la banque à l'égard du risque en relation étroite avec, d'une part, le problème entre les anciens actionnaires et les nouveaux actionnaires et, d'autre part, le problème entre les insiders et les régulateurs. Ensuite, le modèle de SANTOS (2000) qui ajoute le rôle d'asymétrie d'information au niveau des relations entre la banque et la firme qui a besoin de financement (l'effort de la firme dans ce modèle n'est pas observable) et au niveau de la banque et ses assureurs de dépôts.

Sur le plan empirique, plusieurs vérifications ont été faites pour clarifier le débat portant sur les effets de la réglementation du capital

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bancaire sur le comportement de la banque. Les premiers travaux de recherche ont été ceux de PELTZMAN (1970) et MAYNES (1972), complétés par d'autres études empiriques étudiant le comportement des banques en matière de prise de risque et les relations entre la variation du capital et la variation du niveau du risque. Il s'agit principalement des travaux de SHRIEVES et DAHL (1992) ; JACQUES et NIGRO (1997) ; AGGARWAL et JACQUES (1997) ; EDITZ, MICHAEL et PERRAUDIN (1998) et plus récemment, de RIME (2001) ; AGGARWAL et JACQUES (2001), VAN ROY (2003) ; GOLDEWSKI (2004 ; 2005) ; VAN ROY (2008) ; LAPTEACRU (2008).

SHRIEVES et DAHL (1992) ont examiné la relation « prise de risquerégulation » pour les banques américaines, respectivement pendant les années 1984-1986, suite à l'imposition de leverage ratio (fonds propres propres/total des actifs). Ces auteurs ont trouvé une relation positive et statistiquement significative entre la variation du niveau de capitaux propres et la prise de risque des banques américaines. Ce résultat suppose que les banques qui prennent plus de risque vont essayer d'accroître leur liquidité pour éviter d'être pénalisées.

Utilisant une approche similaire, JACQUES et NIGRO (1997) ont montré que l'introduction des standards de fonds propres fondés sur le risque a entraîné une hausse significative des ratios de calcul et une baisse du risque de portefeuille des banques ayant déjà satisfait les exigences réglementaires.

Le modèle de SHRIEVES et DAHL a servi de support aux études empiriques ultérieures. Ainsi, EDITZ et AL. (1998) et RIME (2000) obtiennent pour une autre période (1989-1995) des conclusions semblables pour les banques anglaises et suisses. Les banques suisses tentent d'atteindre rapidement les ratios exigés par la loi pour éviter les nombreuses pénalités prévues par les autorités de la régulation. Elles améliorent leurs ratios de fonds propres en augmentant leurs liquidité et non pas en réduisant l'offre de crédit aux P.M.E (EDIZ et AL. 1998 ; RIME, 2000).

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Par contre, AGGARWAL et JACQUES (1998), en prenant appui sur des données des banques américaines pour les années 1991-1993, découvrent que les banques ont décru leur risque pondéré à l'actif pour les années 1992 et 1993 (ce qui contraste avec le comportement des banques en 1991). Cette baisse de la prise de risque s'explique par l'entrée en vigueur, en 1992, de plusieurs sanctions applicables aux banques en cas de non respect des standards de la régulation. Ce qui signifie que les pénalités prévues par les autorités ont eu des incitations positives sur le comportement des banques (AGGARWAL et JACQUES, 1998).

Par ailleurs, dans le cadre d'une dynamique temporelle, CALEM et ROB (1999) cherchent à nuancer les résultats précédents. Les calculs fondés sur les données américaines entre1984 et 1993 indiquent que l'offre de crédit bancaire aux P.M.E risquées dépend de son ratio des capitaux propres et que cette relation suit une courbe en forme de U. Au fur et à mesure que le ratio de capitaux propres s'accroît, la prise de risque diminue jusqu'au point correspondant au standard de 8% exigé par les autorités de la régulation. Ensuite, jugeant le risque de faillite trop faible, les banques bien capitalisées tentent de prendre plus de risques.

Les travaux de De BONDT et PRAST (2000) cherchent à étudier les déterminants des ratios de capitaux propres bancaires dans les années 90 en mettant en avant les facteurs spécifiques à la banque et le degré de capitalisation. Leurs résultats suggèrent que la majorité des banques sont averses au risque et évaluent le risque de leur portefeuille plus élevé que celui dicté par les schémas de pondération de Bâle I. Malgré cela, la réglementation bancaire reste efficace du fait de la tendance des banques sous-capitalisées à l'ajustement de leurs ratios de capital.

VAN ROY (2003) et GOLDEWESKI (2004) ont trouvé que les variations des capitaux propres et la prise de risque des banques sont négativement reliées. Leurs résultats ne confirment pas la conclusion de KOEHN et SANTOMERO selon laquelle les banques choisissent un portefeuille plus risqué pour compenser la perte induite par la baisse du levier d'endettement.

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Pour eux, les ratios élevés de fonds propres n'entraînent pas un accroissement du risque de crédit et donc d'instabilité financière.

Les résultats de ces travaux, qui se fondent sur un modèle à équations simultanées, sont divergents concernant l'influence des exigences en capitaux propres sur le comportement des banques face au risque.

Dans la pratique, une telle problématique intéresse, d'une part, la Commission Bancaire de l'Afrique Centrale (COBAC) statuant sur la réglementation prudentielle en zone CEMAC, et d'autre part, l'ensemble des ministères de l'économie et des finances des pays à économie d'endettement, soucieux de lever la contrainte d'intermédiation financière pesant sur leur secteur privé. Parmi les économies où ce problème se pose avec acuité, nous pouvons citer l'ensemble des pays de la CEMAC (Gabon, Cameroun, République Centrafricaine, Congo, Tchad) dont le paradoxe est de présenter à la fois une surliquidité de leurs banques et un secteur privé risqué, contraint financièrement.

Pour répondre à notre question de recherche, nous prendrons le cas particulier des banques gabonaises. La discussion sera menée en deux parties : La première partie consistera en une présentation du modèle de détermination du niveau de risque bancaire, définissant l'encrage théorique et les variables du modèle; La deuxième partie aura trait à l'estimation et à l'interprétation des résultats.

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Notre modèle a pour objectif de déterminer le niveau de risque des banques secondaires gabonaises en utilisant une approche des choix de portefeuille.

Ainsi, nous allons présenter le modèle (Chapitre 1), avant de procéder à sa spécification (Chapitre 2).

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Il s'agit de présenter successivement l'encrage théorique de la relation fonctionnelle (section 1) et les variables du modèle (section 2).

Section 1- Les déterminants théoriques du niveau de risque bancaire

L'objet du modèle est de mettre en évidence les déterminants du niveau de risque bancaire par l'approche de portefeuille. Cette approche développée par PYLE (1971), HART et JAFFEE (1974) ; KAHANE (1977); KOEHN et SANTOMERO (1980) ; KIM et SANTOMERO (1988), détermine le niveau de risque bancaire par les ratios comportementaux significatifs, c'està-dire, les rapports entre les différents actifs qui composent le portefeuille bancaire. Il s'agit notamment du ratio de solvabilité COOKE (total des fonds Propres/total de crédit), du niveau de liquidité immédiate (total de trésorerie/total des dépôts de la clientèle), la taille de la banque (total actif), le ratio de capital (capitaux propres/total des actifs), niveau d'intermédiation financière (total crédit/total dépôts de la clientèle), les pertes (Provisions/total actifs). Nous en déduisons la relation fonctionnelle théorique suivante :

RISKt = f (TAILLEt ; CAPt ; LIQUIDt ; PROVt ; REGt ; PMEDt ) Avec :

· TAILLEt représente la taille de la banque à l'instant t ;

· CAPt est le rapport des capitaux propres sur le total des actifs de la banque à l'instant t ;

· LIQUIDt est le niveau de liquidité immédiate à l'instant t ;

· PROVt représente les pertes à l'instant t ;

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· REGt est le ratio réglementaire COOKE de Bâle I à l'instant t ;


· PMEDt représente l'ensemble des crédits (de court terme et de long terme) accordés aux P.M.E à l'instant t.

Section2- Le choix des variables du modèle :

Il s'agit de présenter la variable endogène et les variables exogènes choisies pour établir notre modèle de détermination du niveau de risque bancaire à des fins d'estimation.

2.1- La variable endogène :

La prise de risque des banques est appréhendée par l'évolution du niveau de risque, en faisant le rapport entre les créances douteuses et litigieuses et le total des actifs.

RISK t = Créances douteuses et litigieuses/total actifs

Son évolution trimestrielle du risque global des banques gabonaises, dans la période 2000-2007, est représentée dans le graphique ci-dessous.

Graphique 1: Evolution trimestrielle du risque bancaire

.09 .08 .07 .06 .05 .04 .03 .02

 
 

5 10 15 20 25 30

RISK

Source : COBAC, 2000-2007

L'évolution du risque comporte deux grandes phases partant de l'année 2000 à 2007. Une phase croissante, du premier au 11ème trimestre, et une phase décroissante, du 13ème au 28ème trimestre.

Cette évolution s'explique du fait qu'au sortir de la crise bancaire en 1990, le système bancaire de la CEMAC, de façon générale, et celui du

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Gabon, en particulier, se trouvent dans une situation critique. Ainsi, jusqu'à la fin de l'année 2001 (entre le 11ème et le 12ème trimestre), les banques gabonaises ne respectaient pas les normes réglementaires en vigueur et étaient insolvables. Cette situation a conduit le Gabon, et les cinq autres Etats de la CEMAC, à engager l'assainissement de leurs systèmes bancaires et à se doter d'un dispositif de contrôle bancaire. Ce n'est qu'après la consolidation et la modernisation des programmes de restructurations des finances de la CEMAC, le 1er janvier 2002, que la situation des banques gabonaises devient globalement satisfaisante. La réglementation prudentielle de la CEMAC est rendue conforme aux normes internationales en 2004 et 2005. Dans cette période, allant du 13ème au 28ème trimestre, les banques secondaires ont de moins en moins pris de risque et une évaluation relative au système financier du Gabon a montré qu'il y'a eu des progrès en matière de supervision bancaire5 qui se poursuivent jusqu'au 28ème trimestre. Dès le début de l'année 2006, la problématique du sous développement du secteur privé se fait d'actualité et nécessite une plus grande prise de risque de la part des banques secondaires.

2.2- Variables exogènes

Les deux variables exogènes retenues pour expliquer l'évolution du risque bancaire dans notre cadre d'étude sont les suivantes : Le niveau de liquidité immédiate (LIQUIDt) et le crédit aux P.M.E (PMEDt).

2.2.1- Le niveau de liquidité immédiate


· LIQUIDt = Actifs de trésorerie/ dépôts de la clientèle

Le niveau de liquidité est mesuré par le ratio de liquidité immédiate, calculé en effectuant le rapport entre les actifs liquides/dépôts de la clientèle et ressources interbancaires (LIQUIDt). Les banques qui ont suffisamment de

5 Synthèse disponible sur le site http://www.imf.org: Gabon: Financial system stability Assessment, Including reports on the observance of standards and codes on the following topics: monetary and financial policy transparency, banking supervision and insurance regulation, mai 2002.

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liquidités pour satisfaire les demandes de nouveaux crédits, peuvent être rentables et nécessitent moins de capitaux propres que les autres banques.

L'évolution trimestrielle du niveau de liquidité, dans la période 2000- 2007, est représentée dans le graphique suivant :

Graphique 2 : Evolution trimestrielle du niveau de liquidité bancaire

-8 -7 -6 -5 -4 -3 -2

 
 

5 10 15 20 25 30

LIQUID

Source : COBAC, 2000-2007

L'observation du graphique montre que la liquidité bancaire a une tendance nettement croissante de 2000 à 2007 avec des ruptures de tendances aux 13ème, 18ème et 28ème trimestres. La consolidation de la réglementation prudentielle de la COBAC effectuée en 2001 et modernisée en 2004, a amené les banques gabonaises à respecter le ratio de solvabilité COOKE en augmentant leur liquidité. La période 2005 est marquée par une surliquidité bancaire qui s'amenuise dès la fin du 28ème trimestre. En effet, l'excédent global de trésorerie s'est contracté de 37%, en partie, à cause de l'utilisation du surplus de liquidité pour une augmentation de l'offre de crédit aux PME.

2.2.2- Le niveau de crédit aux PME


· PMEDt = Les prêts aux P.M.E /total actif

Cette variable, qui représente la somme des prêts octroyés par la banque aux P.M.E (composée de la somme des prêts de court terme et des prêts de long terme) sur le total des actifs, nous permettra d'estimer les effets du financement des PME, sur le niveau de risque encouru par les banques secondaires.

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L'évolution trimestrielle du niveau de crédit au secteur privé, dans la période 2000-2007, est représentée dans le graphique 3 ci-dessous.

Graphique 3 : Evolution trimestrielle du niveau de crédit aux P.M.E

-8 -7 -6 -5 -4 -3

 
 

5 10 15 20 25 30

PMED

Source : COBAC, 2000-2007

L'offre de crédit au P.M.E (PMEDt) est décroissante tout au long de la période 2000 à 2007 avec de très légères hausses dès les 5ème, 20ème et 28ème trimestres. Le présent graphique montre que globalement les 7 banques gabonaises en activité offrent de moins en moins de crédit aux P.M.E.

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Dans ce chapitre, nous présentons la formulation linéaire du modèle (section 1) et les signes attendus des coefficients (section 2).

Section1- Formulation linéaire du modèle

Il s'agit de comprendre l'impact de la réglementation COOKE sur la prise de risque des banques. Pour cela, nous établissons une équation de la variation du niveau de risque :

ARISK t = Ad RISK t + å t (1)

Dans ce modèle, les changements observés du niveau de risque sont composés de deux facteurs: un ajustement discrétionnaire et une variation causée par des facteurs exogènes à la banque.

ARISK t représente la variation observée du niveau de risque pour la banque à l'instant t.

Ad RISK t représente les ajustements discrétionnaires du risque. å t est un facteur exogène à la banque.

En supposant que les banques sont incapables d'ajuster leur niveau de risque instantanément, les changements discrétionnaires de risque sont formulés conformément à un ajustement adaptatif. En effet, de tels changements sont supposés proportionnels à la différence entre le niveau désiré du risque et son niveau à l'instant t-1, soit :

Ad RISK t = (1- â) (RISK *t - RISK t-1) (2),

avec RISK *t représentant le niveau désiré du risque, et 0 < â < 1. En distribuant l'équation (2) dans l'équation (1), on obtient :

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ARISK t = (1- â) (RISK *t - RISK t1) + å t

Donc les variations du risque à l'instant t sont fonctions de la valeur objectif du risque (RISK*t), de sa valeur à l'instant t-1 (RISKt~1) et d'un facteur exogène (å t).

La valeur objectif ou encore le niveau désiré du risque (RISK*t) n'est pas observable mais est supposé dépendre de certaines variables observables.

Ainsi, nous pouvons admettre que le niveau de risque RISK*t de long terme est influencé par les variables suivantes :

· La liquidité de la banque à l'instant t (LIQUIDt) ;

· Les crédits accordés aux P.M.E (PME t).

Les variables TAILLEt ; CAPt ; PROVt ; REGt ; sont retirées du modèle à des fins d'estimation pour éviter les risques de multicolinéarité, d'une part, et à cause du manque de données disponibles, d'autre part.

La variable RISK*t est incluse dans la partie droite de l'équation afin d'étudier les relations entre les changements de la variable réglementaire et le niveau de risque désiré par la banque, ce qui donne :

RISK *t = a0 + a1 LIQUIDt + a2 PMEDt

En remplaçant les équations (4) dans l'équation (3), on obtient l'équation suivante:

ARISK t = (1- â) (a0 + a1 LIQUIDt + a2 PMEDt) + (1- â) RISK t-1 ;

ARISK t = (1- â) *a0 + (1- â) *a1 LIQUIDt + (1- â) *a2 PMEDt + (1- â) RISK t1.

L'équation du modèle vectoriel à correction d'erreur proposé à des fins d'estimation s'écrit donc:

ARISK t = c0 + c1 LIQUIDt + c2 PMEDt + c3 RISK t-1 + å t (5) Tel que c0 = (1- â) *a0 ; c1 = (1- â) *a1 ; c2 = (1- â) *a2 ;

Avec c3 = 1- â, le coefficient à correction d'erreur ;

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c1; c2 et c3 sont des coefficients des variables LIQUIDt, PMEDt et RISK t-1.

Section 2- Les signes attendus des coefficients

Dans notre étude, nous supposons que la réglementation COOKE utilisée par la COBAC incite les banques gabonaises à disposer d'une liquidité excédentaire au détriment d'une meilleure offre de crédit au secteur privé. Les signes des coefficients c1, c2 et c3 nous permettent de vérifier cette assertion.

En effet, un signe négatif au coefficient à correction d'erreur (c3) traduit une convergence du niveau de risque bancaire vers son équilibre de long terme (KIM et SANTOMERO, 1988 ; AGGARWAL et JACQUES, 1998 ; VAN ROY, 2003 et GOLDEWESKI, 2004). Un signe positif traduirait au contraire un processus d'éloignement. Le signe du coefficient reflète donc la pertinence de la réglementation prudentielle Bâle I à influencer le comportement des banques secondaires et à réduire leur niveau de risque (KOEHN et SANTOMERO, 1980 ; CALEM et ROB, 1999). L'évolution décroissante du niveau de risque bancaire au Gabon, laisse présager un coefficient à correction d'erreur de significativement négatif.

Les coefficients c1 et c2, qu'ils soient négatifs ou positifs, expriment le la recomposition du portefeuille des banques face au risque. La recomposition du portefeuille s'effectue entre la détention d'actifs liquides sans risque et celle de créances P.M.E a priori risquées.

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Dans cette deuxième partie, nous présentons l'estimation et les résultats dans le chapitre 1. Le chapitre 2 est consacré à l'interprétation des résultats obtenus.

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Il est question, dans ce chapitre, de présenter le processus d'estimation du modèle de détermination du niveau de risque bancaire (section1) et les résultats des estimations (section2).

Section1 - Processus d'estimation

L'analyse économétrique d'un phénomène impose une certaine discipline dans la démarché à suivre. De ce point de vue, après avoir collecté les données, il convient de les traiter afin d'éviter des régressions biaisées.

1.1- Analyse des données

Les données que nous avons utilisées sont issues des rapports annuels de la Commission Bancaire d'Afrique Centrale (COBAC), une base de données comprenant l'évolution bilancielle des 7 banques gabonaises en activité (Banque Gabonaise de Développement, Banque Internationale pour le Commerce et l'Industrie du Gabon, BGFI Bank Gabon, Citibank, Financial Bank Gabon, Union Gabonaise des Banques et la Banque de l'Habitat, filiale de la BGD). Les données comptables allant de 2000 à 2007 portent sur les détails des postes à l'actif et au passif des bilans bancaires. Il s'agit précisément des dépôts de clientèles, actifs de trésorerie, créances en souffrances ou douteuses, les crédits au secteur privé et le total actif. Les données des rapports de la COBAC sont annuelles, les exercices comptables étant clos au 31/12 de chaque année. Tous ces postes de bilan sont libellés en milliards de Franc CFA.

La période sur laquelle les données sont disponibles étant relativement courte, Nous avons d'abord estimé les valeurs de l'année 2008 par la méthode des moyennes mobiles avant d'effectuer une trimestrialisation des

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2008-2009

données annuelles pour élargir la taille de l'échantillon (cf. annexe 1 document). Ainsi, au lieu de travailler sur une durée de 8 ans (de 2000 à 2007), nous avons un échantillon de 32 trimestres. Les erreurs standard vont donc suivre une loi normale, ce qui réduit les biais de notre estimation par les Moindres Carrées Ordinaires (MCO).

Les cinq comptes du bilan bancaire nous ont permis quantifier les trois variables de notre modèle, à savoir, LIQUID t, PME t et RISK t.

Nous avons ainsi obtenu une base de données nous permettant de procéder à l'estimation de notre modèle, en suivant une démarche économétrique rigoureuse.

1.2 Démarche économétrique

Avant d'effectuer d'entrer dans la démarche économétrique proprement dite, nous allons faire un test de normalité sur les séries, pour vérifier que les séries suivent une loi normale et que les estimations obtenues sont sans biais.

En effet, il ressort des coefficients de SKEWNESS, KURTOSIS et celle de la probabilité (cf. annexe2 ; tableau 1) que les trois variables, RISKt, PMEDt et LIQUIDt ne suivent pas une loi normale. De ce fait, nous allons appliquer un logarithme sur nos trois variables. Nous générons ainsi les variables suivantes :

LNRISKt = log (RISKt )

LNPMEDt = log (LNPMEDt)

LNLIQUIDt = log (LIQUIDt)

1.2.1 Tests de stationnarité des séries

Le test de stationnarité appliqué sur les séries permet de déterminer s'il y'a possibilité de cointégration ou non (les séries doivent être intégrées du même ordre). Le test de stationnarité utilisé est celui de Dickey-Fuller Augmenté (ADF) avec les hypothèses suivantes :

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H0 : présence de racines unitaires (séries non stationnaires) H1 : Absence de racines unitaires (séries stationnaires) Règle de décision du test de Dickey-Fuller Augmenté:

Si ADF calculé < ADF théorique alors l'hypothèse H1 est vérifiée. La variable est donc stationnaire ;

Si ADF calculé > ADF théorique alors l'hypothèse H0 est vérifiée et la variable est non stationnaire.

Résultats du test

Le test de l'ADF montre que les trois séries, LIQUID t, PME t et RISK t, sont toutes intégrées d'ordre 1. Elles sont donc stationnaires en différence première (cf. annexe 2 ; tableau 2), ce qui suppose l'existence d'un risque de cointégration entre les variables I(1). Pour préciser l'existence de la cointégration il faut exécuter le test de cointégration de JOHANSEN, puis, dans le cas la cointégration est avérée, passer à l'estimation d'un modèle vectoriel à correction d'erreur (MVCE). Si la cointégration n'est pas avérée, nous estimons notre relation par le VAR, en procédant tout d'abord à un test de causalité de GRANGER.

1.2.2 Tests de cointégration de JOHANSEN

Le test de cointégration de JOHANSEN nous éclaire sur le nombre de relation de cointégration et sa forme fonctionnelle en suivant différents critères :

- Le critère de la trace et valeur propre minimale

- Les critères d'information d'AKAIKE et de SCHWARZ.

Nous avons effectué le test de cointégration fondé sur la comparaison du ratio de vraisemblance à sa valeur critique. L'hypothèse du test est formulée comme suit :

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H0 : Il existe une relation cointégration;

H1 : Il n'existe pas de relation de cointégration.
Règle de décision du test de cointégration de JOHANSEN :

Pour un seuil de significativité donné, l'hypothèse nulle situant l'existence de relation de cointégration entre les variables du modèles est acceptée, si la valeur de la trace (TR) est inférieur à sa valeur critique tabulée (OSTERWALD-LENUM, 1992). En revanche, une valeur de la trace supérieure à sa valeur critique implique qu'il n'existe pas de relation de cointégration entre les variables.

Résultats du test

En ce qui concerne notre étude le critère de la trace et de la valeur propre maximale, d'une part, (cf. annexe 2 ; tableau 3) et les critères d'information d'AKAIKE et de SCHWARZ, d'autre part, acceptent la présence d'une relation de cointégration de forme linéaire avec une constante et une tendance déterministe au deuxième trimestre (cf. annexe 2, tableaux 4).

Section 2- Les résultats des estimations

Nous présentons tout d'abord la relation estimée du modèle vectoriel à correction d'erreur avant de procéder à des commentaires économétriques.

2.1- Estimation du Modèle Vectoriel à Correction d'Erreur

Le Modèle Vectoriel à Correction d'Erreur correspond à la relation suivante :

D(LNRISK) = - 0.0708493132 * ( LNRISK (-1) + 8.802963739 * LNPMED (-1) + 1.511718821 * LNLIQUID (-1) + 0.2167360526 * @TREND (2) + 6.806435091 ) + 1.066589885 * D(LNRISK(-1)) - 0.1119880991 *D(LNPMED(-1)) - 0.0001168350494 *D(LNLIQUID(-1)) - 0.003821316497

Les tests de significativité permettant de valider notre modèle vectoriel à correction d'erreur (MVCE) sont résumés dans le tableau suivant :

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Tableau 1

Variables

LNPMEDt

LNLIQUIDt

Constante

LNRISKt-1

Tendance (2)

Elasticités

- 0,623

- 0,107

- 0,482

- 0,0708

- 0.0153

T- STUDENT

- 5,528

- 1,44

 

- 5,824

- 6,846

NB : Le seuil de significativité statistique est de 5% Règle de décision du test de STUDENT :

Les coefficients du Test de STUDENT doivent être, en valeur absolue, supérieur à 1,96 pour que les élasticités soient significatives.

Résultats du test

De ce fait, les valeurs de la statistique de STUDENT dans le tableau cidessus montrent que les élasticités des variables LNPMEDt, et LNRISKt-1 sont significativement différentes de zéro. Cependant, l'élasticité de la variable DLNLIQUIDt n'est pas significative au seuil de 5%.

2.2- Commentaires économétriques du MVCE

Comme nous l'avons dit précédemment, l'élasticité (-0,0708) associé à la variable LNRISK t-1, est notre coefficient à correction d'erreur. Certes cette élasticité est faible, mais elle est significativement différente de zéro au seuil de 5%. Ainsi, d'un trimestre à l'autre, la variable endogène (RISK t) converge lentement vers son niveau d'équilibre de long terme (RISK*t). La significativité de la force de rappel valide globalement le modèle de sorte que les variations du niveau de crédit au secteur privé, de liquidité bancaire et de risque bancaire du trimestre passé expliquent significativement les variations du risque bancaire de la période courante (cf. tableau 1 ci-dessus et annexe 2 ; tableau 6).

L'analyse des élasticités montre une relation négative et significative entre le niveau de risque (LNRISKt) et l'offre de crédit au secteur privé

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(LNPMED t), d'une part, et une relation négative et significative avec le niveau de liquidité (LNLIQUIDt), d'autre part.

L'élasticité d'une variation de la variable (LNRISKt) par rapport à LNPMEDt) est de (-0,623). Elle indique la sensibilité d'une variation du niveau de risque pris par les banques face à une variation infinitésimale du volume de crédit aux P.M.E. En d'autres termes, une augmentation de l'offre de crédit au secteur privé de 1% entraîne une diminution moins que proportionnel du risque bancaire de 0,623 % toutes chose étant égal par ailleurs.

L'élasticité d'une variation de la variable (LNRISKt) par rapport à une variation de (LNLIQUIDt) est-elle de (-0,107). L'augmentation de liquidité des banques gabonaises ne réduit pas significativement le niveau de risque (cf. annexe 2 ; tableau 6).

Avec un R2 estimé à 0,8641, les variations du niveau de crédit au secteur privé (LNPMEDt), de liquidité bancaire (LNLIQUIDt) et de risque bancaire du trimestre passé (DLNRISKt-1) expliquent à hauteur de 86,41% les variations du risque bancaire de la période courante (LNRISKt). (cf. annexe2 ; tableau 6).

La significativité globale du modèle de détermination du niveau de risque bancaire est appuyée par le test de FISHER-SNEDECOR qui affiche un coefficient de 39,77. Trois interprétations découlent de ce résultat :

- Le modèle est globalement satisfaisant ;

- Le coefficient de détermination (R2), interprété précédemment, est significatif ;

- Les variables exogènes LNPMEDt, LNLIQUIDt expliquent significativement toutes les variations de la variable endogène LNRISKt (cf. annexe2, tableau 6).

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L'estimation du niveau de risque bancaire par l'approche des portefeuilles permet de mettre en évidence l'aversion des banques secondaires face au risque (section1). Un résultat qui nous amène à proposer le passage de Bâle I à Bâle II (section2).

Section1- Aversion des banques face au risque

Les résultats économétriques précédents certifient que les banques gabonaises ont une aversion à l'égard du risque de crédit de long terme. En effet, ils réconfortent l'hypothèse d'une convergence du niveau de risque bancaire vers son niveau de long terme, d'une part, et celle d'une recomposition du portefeuille bancaire favorisant la détention d'actifs liquides à moindre risque (liquidité immédiate et crédit de court terme), d'autre part.

1.1- Réduction de la prise de risque des banques

La force de rappel de notre modèle, qui rend compte d'une convergence du niveau de risque des banques vers l'équilibre de long terme, est négative et significative (-0,0708). Sous la réglementation prudentielle Bâle I, les banques gabonaises prennent de moins en moins de risque. Ce résultat est en conformité, d'une part, avec les conclusions de KIM et SANTEMERO (1988) et ROCHET (1992) et montre que les pondérations du ratio COOKE ont une influence sur la prise de risque ; et d'autre part, avec les approches d'AGGARWAL et JACQUES (1998) qui soulignent que les pénalités prévues par les autorités de Bâle I ont des incitations sur le comportement des banques face au risque. Ainsi, sous la réglementation Bâle I, les banques réduisent leur prise de risque.

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1.2- Surliquidité bancaire et sous-financement des PME

L'aversion des six banques gabonaises face au risque est aussi mise en exergue par la recomposition de leur portefeuille en faveur la détention d'actifs liquides et d'une offre de crédit de court terme, au détriment du crédit de long terme.

Le test de causalité de GRANGER (annexe2 ; tableau 5) montre que le crédit au secteur privé cause significativement le niveau de liquidité. Cette relation montre que la liquidité bancaire est endogène à une variation du crédit au secteur privé. En effet, plus les banques offrent du crédit au secteur privé, plus elles augmentent leur niveau de liquidité au-delà du seuil nécessaire et deviennent surliquides. Ce résultat réconforte les travaux de SHRIEVES et DAHL (1992) en supposant que les banques qui prennent plus de risque vont essayer d'accroître leur liquidité pour éviter d'être pénalisées. Soumis à la réglementation prudentielle Bâle I, l'aversion des banques se reflète alors par leur surliquidité.

L'augmentation du crédit aux P.M.E réduit le niveau de risque dans le portefeuille bancaire. Ce résultat est lié au fait que c'est l'augmentation de l'offre de crédit de court terme, et non de long terme, qui entraîne une diminution du risque de crédit des P.M.E. En effet, l'offre de crédit de court terme accordé aux PME réduit le niveau de risque des banques secondaires au Gabon, alors que le crédit de long terme s'en trouve diminué. Suivant les analyses de De BONDT et PRAST (2000), ce résultat suggère que la majorité des banques sont averses au risque et évaluent le risque de leur portefeuille plus élevé que celui dicté par les schémas de pondération de Bâle I. Ainsi, le sous financement du secteur privé, pour ce qui concerne leur investissement long, procède donc d'une aversion des banques à l'égard du risque de crédit de long terme.

La réallocation des actifs du portefeuille des banques gabonaises est en accord, d'une part, avec les résultats de SHIEVES et DAHL (1992) ; JACQUES et NIGRO (1997) qui soutiennent que face à l'incapacité du ratio COOKE à prendre en compte l'ensemble des risques inhérents à l'activité

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d'intermédiation financière, les banques surestiment leur risque de crédit et augmentent leur liquidité afin de ne pas être pénalisée et, d'autre part, avec HAUBRICH et WACHTEL (1993) ; GRENADIER et HALL (1996), qui affirment que Bâle I favorise l'aversion des banques au risque de crédit et la détention d'actifs liquide moins risqués.

Section2- Passage de Bâle I à Bâle II

La principale recommandation consiste à passer de la réglementation Bâle I à Bâle II. La réglementation Bâle II réduira l'aversion au risque des banques secondaires et améliorera le financement des P.M.E.

2.1- Réduction de l'aversion au risque des banques

La réglementation prudentielle de Bâle II, contrairement à celle de Bâle I, prévoit, d'une part, une plus grande prise en compte des risques inhérents à l'activité d'intermédiation financière et, d'autre part, des dispositions qualitatives favorisant l'offre de crédit aux P.M.E.

En effet, le ratio de solvabilité Mac DONOUGH au centre de Bâle II, audelà du seul risque de crédit, intègre le risque opérationnel et le risque de marché dans le calcul du minimum de fonds propres exigés pour chaque engagement ; mais aussi, une pondération plus favorable est attribuée aux créances P.M.E pour deux raisons :

En premier lieu, du fait de l'importance de leur rôle dans l'innovation et la croissance économique et, en second lieu, à cause d'une relative absence de corrélation entre les défauts susceptibles d'affecter les entreprises de petite taille, alors qu'un défaut enregistré dans une grande entreprise pourrait avoir des répercussions en chaîne et un impact bien plus étendu. Spécifiquement, les crédits consentis aux P.M.E justifient de moindres exigences de fonds propres grâce à la plus grande diversification reconnue de cette activité, laquelle se traduit par une mutualisation du risque de crédit6.

6 La pondération très favorable appliquée à certains P.M.E peut se compenser avec celle plus pénalisante retenue pour d'autres P.M.E, permettant une mutualisation du risque et des coûts du crédit.

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Les créances P.M.E induisent un effet de diversification particulièrement important, leur risque étant essentiellement spécifique (humain, sectoriel).

Dans la conception réglementaire de Bâle II, avec une pondération plus favorable est accordée aux créances P.M.E, une forte incitation est donnée aux banques secondaires et permet la réduction de leur aversion vis-à-vis du risque de crédit de long terme.

2.2- Bâle II et le financement des P.M.E

Le passage de la réglementation Bâle I à la réglementation Bâle II réduirait l'aversion des banques au risque des créances P.M.E et améliorerait l'environnement institutionnel dans lequel va s'inscrire la relation financière entre banques commerciales et P.M.E. Ainsi, en nous alignant sur les conclusions de AUBIER (2007), nous pouvons prévoir que la réglementation de Bâle II incitera les banques gabonaises à réallouer leur portefeuille vers les créances de long terme, plutôt qu'une accumulation d'actifs liquides et de créances de court terme.

En effet, la grande majorité des P.M.E gabonaises, avec des chiffres d'affaires inférieurs à 50 000 000 d'euro et des prêts inférieurs à 1 000 000 d'euro, seront classées dans la catégories « banques de détail » dans la réglementation prudentielle Bâle II. Ces P.M.E bénéficieront par leur notation d'un taux de pondération plus faible. La réglementation de Bâle II permettra donc aux banques d'être moins averses au risque de crédit de long terme et de mobiliser un montant de fonds propres bien inférieur au montant à mobiliser dans Bâle I pour un même engagement. Le surplus manifeste de fonds propres engrangés pour chaque créance P.M.E sera utilisé pour accroître l'offre de crédit de long terme accordée aux autres P.M.E.

Ainsi, au-delà des objectifs prudentiels qui représentent la vocation fondamentale du dispositif réglementaire, Bâle II contribuera à lever la contrainte d'intermédiation financière pesant sur le développement optimal du secteur privé au Gabon.

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Le développement du secteur privé, dans des économies d'endettement comme le Gabon, s'effectue sous la contrainte d'une activité d'intermédiation financière des banques commerciales. Or, faute de projets bancables et face à un secteur privé a priori risqué, les banques secondaires gabonaises montrent une aversion au risque de crédit. Cette aversion se révèle, dans le portefeuille des banques, par une recomposition en faveur d'actifs liquides plutôt que la détention de créances P.M.E.

Cependant, cette tentative de réduction du niveau de risque des six banques gabonaises est peu efficace sous Bâle I et pénalise l'offre de crédit au secteur privé. Une mesure proposée à cet effet pervers est le passage de la réglementation Bâle I (ratio COOKE) à la réglementation de Bâle II (ratio mac DONOUGH). En effet, la réglementation prudentielle Bâle II présente l'avantage de rendre les banques gabonaises moins averses au risque et d'alléger la contrainte d'intermédiation financière qui pèse sur le développement du secteur privé. Une telle réallocation du portefeuille est possible, grâce à la pondération de 75% donnée aux créances PME (dans Bâle II) au lieu des 100% (dans Bâle I). Notre étude prévoit que la réglementation Mac DONOUGH favorisera un meilleur financement des P.M.E et donc le développement du secteur privé au Gabon.

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ANNEXES

ANNEXE I : DOCUMENT

Formule de trimestrialisation des données

Pour chaque variable Z annuellement observée, nous associons la quantité q telle que :

q = [4* Z t (0,5* Z t-1 + 3* Z t + 0,5* Z t+1)] 1/2 Z t est la valeur de l'année courante

Z t1 est la valeur de l'année antérieure Z t+1 est la valeur de l'année ultérieure

Nous en déduisons alors les valeurs trimestrielles suivantes ;

- Valeur du premier trimestre (Z 1)

Z 1 = 4 [Z t /q]*[Z t1 + 0,625* Z t - 0,625* Z t-1]

- Valeur du deuxième trimestre (Z 2)

Z 2 = 4 [Z t /q]*[Z t1 + 0,875* Z t - 0,875* Z t-1]

- Valeur du troisième trimestre (Z 3)

Z 3 = 4 [Z t /q]*[Z t + 0,125* Z t+1 - 0,125* Z t]
- Valeur du quatrième trimestre (Z 4)

Z 4 = 4 [Z t /q]*[Z t + 0,375* Z t+1 - 0,375* Z t]

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ANNEXE II : TABLEAUX

TABLEAU 1 : Résultat des tests de normalité des séries

 

SKEWNESS

KURTOSIS

JACQUE-BERA

PROBABILITE

RISK

-0,128

1,846

1,846

0,397

PMED

0,493

1,784

3,271

0,194

LIQUID

-0,177

1,42

3,493

0,174

Valeurs de références SKEWNESS : 0

KURTOSIS : 1.96

PROBABILITE : 0.05

TABLEAU 2 : Tests de stationnarité des séries et des erreurs

 

Modèle

ADF en niveau

ADF en différence première

LNRISK

[1]

-2,362

-3,509**

 

[2]

-3,906*

-3,560*

 

[3]

-0 ,059

-3,525***

 

LNPMED

[1]

-1,662

-4,958***

 

[2]

-5,248***

-5,095***

 

[3]

0,0226

-4,011***

 

LNLIQUID

[1]

-1,208

-7,476***

 

[2]

-2,645

-7,355***

 

[3]

-1,327

-7,318***

 

Ho : Les donnés contiennent une racine unitaire.

*(** (***)) On rejette l'hypothèse Ho au seuil de 10%(5%(1%)).

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TABLEAU 3 : Critère de la trace et à la valeur propre maximale

Date: 03/31/09 Time: 16:19

Sample: 2 33

Included observations: 30

Series: LNRISK LNPMED LNLIQUID Lags interval: 1 to 1

Selected
(0.05 level*)
Number of
Cointegrating
Relations by
Model

Data Trend:

None

None

Linear

Linear

Quadratic

 

No

 
 
 
 

Test Type

Intercept

Intercept

Intercept

Intercept

Intercept

 

No Trend

No Trend

No Trend

Trend

Trend

Trace

0

0

0

1

3

Max-Eig

0

0

0

1

1

TABLEAU 4 : Critère d'information par rang et par modèle.

Date: 03/31/09 Time: 16:19

Sample: 2

33

Included observations: 30

Series: LNRISK LNPMED LNLIQUID

Lags interval: 1 to 1

Informatio n Criteria by Rank and Model

 
 
 
 
 

Data Trend:

None

None

Linear

Linear

Quadratic

Rank or

No Intercept

Intercept

Intercept

Intercept

Intercept

No. of CEs

No Trend

No Trend

No Trend

Trend

Trend

 

Log
Likelihood

 
 
 
 

0

146.5016

146.5016

146.7127

146.7127

147.3157

1

151.1058

153.8428

154.0498

166.1910

166.5155

2

154.3101

158.2261

158.4231

172.8897

173.1715

3

154.3165

161.4291

161.4291

177.2394

177.2394

 

Akaike
Information
Criteria

 

2008-2009

 
 

0

-9.166774

-9.166774

-8.980846

-8.980846

-8.821046

1

-9.073718

-9.189517

-9.069985

'9.812736*

-9.701034

2

-8.887338

-9.015074

-8.961541

-9.792646

-9.744767

3

-8.487765

-8.761940

-8.761940

-9.615962

-9.615962

 

Schwarz

 
 
 
 
 

Criteria

 
 
 
 

0

-8.746415

-8.746415

-8.420367

-8.420367

-8.120447

1

-8.373119

-8.442212

-8.229267

'8.925311*

-8.720196

2

-7.906500

-7.940822

-7.840583

-8.578275

-8.483690

3

-7.226687

-7.360743

-7.360743

-8.074645

-8.074645

TABLEAU 5 : Test de causalité de GRANGER

Pairwise Granger Causality Tests Date: 03/30/09 Time: 17:17 Sample: 2 33

Lags: 1

Null Hypothesis:

Ob
s

F-Statistic

Probability

LNPMED does not Granger Cause LNRISK LNRISK does not Granger Cause LNPMED

31

6.66829
2.56228

0.01534
0.12066

LNLIQUID does not Granger Cause LNRISK 31

7.78319

0.00938

LNRISK does not Granger Cause LNLIQUID

 

0.00206

0.96415

LNLIQUID does not Granger Cause LNPMED

31

0.44337

0.51095

LNPMED does not Granger Cause LNLIQUID

 

16.0230

0.00042

TABLEAU 6 : Le Modèle Vectoriel à Correction d'Erreur (MVCE)

Vector Error Correction Estimates

Date: 04/03/09 Time: 16:05

Sample (adjusted): 4 33

Included observations: 30 after adjustments

2008-2009

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

 

Cointegrating Eq:

CointEq1

 
 

LNRISK(-1)
LNPMED(-1)

1.000000

8.802964 (1.59220) [ 5.52880]

 
 

LNLIQUID(-1)

1.511719

 
 
 

(1.04480)

 
 
 

[1.44689]

 
 

@TREND(2)

0.216736

 
 
 

(0.03166)

 
 
 

[6.84645]

 
 

C

6.806435

 
 

Error Correction:

D(LNRISK)

D(LNPMED)

D(LNLIQUID)

CointEq1

'0.070849

-0.038288

0.016649

 

(0.01216)

(0.00540)

(0.03697)

 

[-5.82456]

[-7.09289]

[0.45032]

D(LNRISK(-1))

1.066590

0.105561

0.015153

 

(0.10884)

(0.04830)

(0.33081)

 

[9.79933]

[2.18544]

[0.04580]

D(LNPMED(-1))

-0.111988

0.836410

-1.383630

 

(0.24779)

(0.10997)

(0.75314)

 

[-0.45194]

[7.60614]

[-1.83715]

D(LNLIQUID(-1))

-0.000117

0.025745

-0.500700

 

(0.06089)

(0.02702)

(0.18505)

 

[-0.00192]

[0.95282]

[-2.70571]

C

-0.003821

-0.002749

0.004447

 

(0.00881)

(0.00391)

(0.02678)

 

[-0.43371]

[-0.70318]

[0.16607]

R-squared

0.864199

0.864923

0.273471

Adj. R-squared

0.842471

0.843311

0.157227

F-statistic

39.77333

40.01995

2.352552

Akaike information criterion

-9.812736

 

Schwarz criterion

-8.925311

 

Comportement face au risque et développement du secteur privé

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