Memoire Online - Sélection adverse dans la consommations des microcrédits par les groupes de prêts

SÉLECTION ADVERSE DANS LA CONSOMMATION DES MICRO-CREDITS PAR LES GROUPES DE PRÊT : CAS DE PADME.

Sous la supervision de :

RÉPUBLIQUE DU BÉNIN

UNIVERSITÉ D'ABOMEY CALAVI

MÉMOIRE DE MAÎTRISE ES SCIENCES ÉCONOMIQUES

OPTION/FILIÈRE : ÉCONOMIE

THÈME

SÉLECTION ADVERSE DANS LA CONSOMMATION DES MICRO-CREDITS PAR LES GROUPES DE PRÊT : CAS DE PADME.

Sous la supervision de :

La faculté des sciences économiques et de gestion n'entend donner aucune approbation ni improbation aux opinions émises dans ce mémoire.

DEDICACES

A Dieu. La crainte de l'Eternel est le commencement de la science (Proverbes 1, 7).

A mes parents Pierre TCHOKPON et Bernadette ADJE TCHOKPON. Vous qui avez fait de l'éducation de vos enfants la priorité, en vous y consacrant jour et nuit avec amour, trouvez dans ce travail le premier fruit de vos efforts conjugués.

A mes soeurs Florence Isabelle, Rachel Eléonore, Gloria Gisèle, Rose Lessan et Rosine Leman, Gracias Mireille et à mon frère Kolawolé Olivier. Je connais votre dévouement au travail. Je vous invite cependant à plus de détermination dans vos études afin que ce travail ne soit, pour notre famille, qu'un parmi tant d'autres bien plus importants.

A mes amies Diane KPOGUE, Sophiath KADRI, Bénédicta PITTY et Viviane SAYO. Vous m'avez permis, par esprit d'émulation, de raviver mon ardeur au travail.

A Georges ALLADAYE et Aristide MEDENOU. Durant deux ans, vous m'avez aidé, sans vous en doutez, à me surpasser dans mon travail.

REMERCIEMENTS

A tout le corps enseignant. En particulier à mon maître de mémoire, Pasteur J. E. AKPO, non seulement pour sa disponibilité et les conseils prodigués, mais aussi et surtout pour la façon presque paternelle dont vous m'avez traitée tout au long de la préparation de ce travail. Mes remerciements également parce que vous m'aviez, sans vous en doutez, amenée à aimer ma discipline : l'économie.

A toute l'équipe de PADME qui n'a ménagé aucun effort pour nous fournir les données nécessaires à la réalisation de ce travail.

A mes amis Aristide MEDENOU, Mohamed GUERA, Ferdinand MITO-YOBO, Elie MOISE WAADI et Philippe SEDEDJI pour vos conseils et soutien spirituel.

A toute la promotion SE4 2001-2002 pour l'ambiance amicale qui a régné durant les deux années passées ensemble.

LISTE DES SIGLES

FECECAM : Fédération des Caisses d'Epargne et de Crédit Agricole et Mutuel.

FENACREP : Fédération Nationale des Caisses Rurales d'Epargne et de Prêt .

PADME : Association pour la Promotion et l'Appui au Développement des Micro-Entreprises.

PAPME : Agence pour la Promotion et l'Appui aux Petites et Moyennes Entreprises.

PARMEC : Projet d'Appui à la Réglementation sur les Mutuelles d'Epargne et de Crédit.

LES TABLEAUX Pages

TABLEAU 1-A : Répartition des groupes 36

LES FIGURES

L'un des objectifs des pouvoirs publics est d'assurer la croissance économique à travers le recours à l'investissement comme l'un de ses principaux moteurs. L'investissement est à son tour déterminé par le dynamisme des entreprises. Aussi les actions gouvernementales visent-elles souvent à encourager le développement desdites entreprises en leur facilitant l'accès au crédit donc à l'investissement. En effet, le financement de l'économie constitue un aspect important de la stratégie de développement, et il est assuré entre autres, par la mise en place de crédits qui jouent un rôle prépondérant à ce niveau.

Au Bénin, une telle volonté de financement de l'économie a toujours été affirmée, et s'est traduite, au cours des trois décennies qui ont suivi les indépendances par la création des banques classiques (BCB, BBD, etc.). Malheureusement, l'expérience n'a pas fait long feu. Le non respect des normes de prudence applicables à un tel mode de financement a tôt fait de conduire ces établissements à la banqueroute^1(*). Une réforme du système financier s'est donc avérée nécessaire.

Mais, malgré la libéralisation du système bancaire et sa re-dynamisation suite à la crise, le financement de l'économie par les banques classiques reste insuffisant. Le réseau bancaire est étroit et offre une intermédiation limitée. De même, les conditions d'octroi du crédit sont inadéquates. Leurs services sont, en effet, orientés vers une clientèle soumise aux contraintes des garanties matérielles exigées par lesdites banques et que la grande majorité des demandeurs de crédit ne peut fournir.

Toutes ces conditions réunies ont provoqué l'émergence d'un système financier intermédiaire. Ce dernier est constitué d'institutions de micro-finance (ou système de financement décentralisé) plus ou moins bien structurées. Ces institutions offrent leurs services à une clientèle variée évoluant aussi bien dans les zones urbaines que rurales. Elles accordent des crédits selon plusieurs modalités dont notamment le crédit individuel et le crédit de groupe. C'est ce dernier qui fera l'objet de notre étude.

Inspiré de l'initiative de la Grameen Bank de M. YUNUS ainsi que de toutes les autres formes d'institutions de microfinance qui l'ont suivie, le crédit de groupe est caractérisé par l'octroi de crédit à plusieurs micro-entrepreneurs réunis en groupe, dont la taille varie entre trois et sept personnes, et qui n'ont comme garantie à présenter que la caution solidaire. Le succès rencontré par cette modalité d'octroi de crédit le fit exporter au-delà des frontières du Bangladesh^2(*).

Ce succès a aussi inspiré une littérature abondante sur les avantages potentiels de ce type de crédit. Cette attention particulière portée au crédit de groupe réside dans l'avantage différentiel qu'il offre, relativement au crédit individuel, notamment en matière de résolution des problèmes d'asymétrie d'information (en particulier celui du problème de la sélection adverse).

L'intérêt ainsi porté au rôle joué par l'information en microfinance résulte du développement des recherches en sciences économiques et qui consacre la remise en cause des hypothèses de la microéconomie classique par l'ensemble des nouvelles théories regroupées sous l'appellation de nouvelle microéconomie. Cette dernière met en exergue l'importance de l'information. Celle-ci, supposée parfaite dans la théorie classique, est désormais vue comme un bien qu'un agent économique peut détenir, totalement ou partiellement, au détriment d'un autre agent. Il en découle une asymétrie d'information qui provoque un déséquilibre faisant courir un risque parfois élevé à l'une ou l'autre des parties en présence.

C'est à cette situation que sont confrontées les institutions de micro-finance sur le marché du crédit, marché sur lequel, elles n'ont pas suffisamment d'information sur les comportements en matière de remboursement des emprunteurs. Elles ne peuvent en effet pas distinguer les emprunteurs sans risque des emprunteurs à risque. Ce manque d'information peut entraîner une sélection des emprunteurs à risque et des défaillants au détriment des emprunteurs sans risque. Une telle mauvaise sélection peut s'avérer nuisible pour elles, et ce d'autant plus que toute sélection de la première catégorie peut hypothéquer la nécessaire pérennisation des activités de microfinance. En tout cas, il est évident que les institutions de microfinance ne peuvent pas observer parfaitement le comportement de toute leur clientèle, même si elles disposent d'organes de contrôle.

Mais, pour de nombreux auteurs, le crédit de groupe semble apporter une solution à ce problème sur le marché du crédit. Le groupe de prêt peut, en effet, se substituer aux institutions de microfinance dans la collecte de l'information, même en milieu urbain où les flux migratoires et le renouvellement d'emploi sont importants et, où, l'information sur la solvabilité du client potentiel est peu abondante. Or, les emprunteurs savent mieux que les institutions de micro-finance le niveau de risque qu'ils représentent et qu'ils font courir à l'institution. D'où le groupe de prêt constituerait un atout pour les institutions de microfinance en ce sens qu'elle leur permettrait d'avoir un marché de crédit avec un faible risque de sélection adverse. Le groupe se charge lui-même, en effet, d'éliminer autant que possible, de son propre sein, les emprunteurs à risque élevé. Ce qui se répercute sur la composition du marché, et par conséquent diminue le risque de sélection adverse.

C'est au regard de cette qualité du crédit de groupe à réduire le risque de sélection adverse sur le marché, que nous avons porté notre choix sur ce type de crédit. Avec cette particularité, peut-il y avoir sélection adverse sur le marché ? Telle est l'interrogation qui justifie le choix de notre thème à savoir:

Nous nous efforcerons, tout au long de notre travail, de répondre à cette interrogation. Pour y parvenir, la démarche suivante est proposée :

q dans le premier chapitre, il sera présenté le cadre méthodologique du travail ;

q dans le deuxième chapitre, nous présenterons le marché des micro-crédits au Bénin et ses différents acteurs ;

q et dans le troisième et dernier chapitre, nous présenterons les résultats empiriques, l'analyse des résultats, la vérification de nos hypothèses de travail et ferons pour finir quelques recommandations .

Dans le présent chapitre, nous poserons d'abord la problématique et les questions de recherche, nous exposerons ensuite les objectifs ainsi que les hypothèses de notre travail et enfin, nous présenterons la revue de littérature, et la méthodologie de recherche.

Au Bénin, comme dans la plupart des pays en développement, le système bancaire classique est difficilement accessible à un grand nombre de micro-entrepreneurs. Cette mise à l'écart de ceux-ci par les banques est due, entre autres raisons, aux exigences drastiques de sûretés réelles demandées par lesdites banques.

Confrontés à ces problèmes, les micro-entrepreneurs, désireux d'avoir des crédits pour financer leurs activités, se tournent vers d'autres structures : les prêteurs du secteur informel. Ces derniers, proches de leurs clients, fournissent des services financiers à des taux d'intérêt élevés, voire à des taux d'usure (de 10% à plus de 100% par mois)^3(*).

A ces taux prohibitifs, les prêteurs réalisent certes des bénéfices, mais les comportements de remboursement des emprunteurs sont aléatoires. En effet, à des niveaux de taux d'intérêt pareils, la grande majorité de la demande de crédit risque de provenir de micro-entrepreneurs hasardeux, les autres micro-entrepreneurs préfèrent s'abstenir. Ces micro-entrepreneurs déjà exclus du marché bancaire, se retrouvent à nouveau hors du marché de la finance informelle.

Cet état de chose provoqua chez l'économiste M. YUNUS, père de la microfinance, l'idée de prêter de sa poche des crédits de petits montants appelés micro-crédits à ces micro-entrepreneurs. Ce mode d'octroi du prêt exigeait que les demandeurs de crédit soient constitués en groupes avec pour contrainte fondamentale que les membres d'un groupe donné soient solidairement responsables du prêt contracté, en ce sens que le comportement de l'un des bénéficiaires du groupe conditionnerait l'accès au crédit des autres.

Cette initiative, connue sous le nom de Grameen Bank, donna naissance à la modalité du crédit de groupe adoptée aujourd'hui par la plupart des institutions de microfinance^4(*). Cette modalité de prêt consiste à accorder des crédits de montants divers ou égaux, simultanément ou successivement, à un nombre variable de personnes ayant des activités génératrices de revenu. Le crédit de groupe, grâce à sa forme particulière de garantie, la caution solidaire, permet d'optimiser les remboursements. Cette modalité d'octroi de crédit donne ainsi l'opportunité à tous les types de micro-entrepreneurs d'accéder aux crédits. Bien plus, le crédit de groupe semble apporter des solutions à certains problèmes informationnels, notamment la sélection adverse, rencontrés par les institutions de micro-finance sur le marché du crédit.

Les études de plusieurs auteurs [LAFFONT et N'GUESSAN (1999); AGHION et GOLLIER (1999); GHATAK et GUINNANCE (1999); I. GUÉRIN (2001); etc.] prouvent, en effet, que le système de crédit de groupe minimiserait le risque de sélection adverse pour les institutions de micro-finance. Pour certains auteurs, cet avantage s'explique par le fait qu'il revient aux membres du groupe eux-mêmes de se sélectionner et qu'ils sont supposés mieux se connaître que les institutions ne le peuvent. Pour d'autres, cet avantage s'expliquerait par l'effet de la caution solidaire qui crée un contrat moral entre les membres et également par le fait qu'il y ait transfert de risque des institutions vers les groupes bénéficiaires du crédit. Dans le même ordre d'idées, AGHION et GOLLIER (2000) ; N. OSVALDO et L. ANDERSEN (2000) ont été plus loin en montrant que cette modalité de crédit a l'avantage de faire baisser le niveau du taux d'intérêt tout en accroissant les taux de remboursement.

Mais ces différentes analyses semblent se limiter à une approche théorique, car on se pose la question de savoir si, une fois cette formule adoptée, les institutions de microfinance sont à l'abri d'une sélection adverse. Jusqu'à présent, aucun travail empirique n'a été produit pour tester la robustesse des conclusions théoriques établies à ce niveau.

Une telle vérification est nécessaire, et ce d'autant plus qu'il arrive dans certains groupes, qu'une seule personne s'entoure de proches parents ou des personnes choisies pour constituer le groupe dans le seul but de solliciter le prêt de groupe. Il s'agit de groupes "artificiels" créés de toutes pièces par une seule personne dans le seul but d'obtenir des fonds et de les utiliser de manière personnelle. Dans ces conditions, l'intéressé ploie sous une dette importante qu'elle se trouve parfois incapable de rembourser. Dans d'autres groupes, par contre, il peut se glisser des "free-riders^5(*)" dont le comportement opportuniste bouleverse le bon fonctionnement du groupe. Ils profitent du caractère solidaire du groupe pour bénéficier juste d'un crédit qu'ils ne sont pas en mesure de rembourser à l'échéance. Dans ces cas, certains membres peuvent s'opposer à tout remboursement de la dette du défaillant allant jusqu'à mettre à exécution leurs menaces de se retirer du groupe. Cette défaillance d'un partenaire (anticipée par un membre ou non), peut entraîner par le phénomène de défaillances en chaînes (les autres membres restants se voient dans l'incapacité de supporter la charge du crédit à rembourser), un défaut de remboursement collectif allant jusqu'à la dissolution du groupe.

Par conséquent, les groupes accusent des retards de paiement ou ne remboursent que partiellement ou, parfois, pas du tout le crédit. Ce qui induit, pour les institutions de microfinance, une opération de "mauvais crédit" et elles se retrouvent ainsi confrontées à un problème de sélection de mauvais groupes.

La présence de tels comportements, venant de la part de groupes de prêt sur le marché, nous amènent à nous poser les questions suivantes :

- existe-t-il des groupes ayant de mauvais comportements de remboursement sur le marché ?

- quelle est l'importance relative de ces groupes à mauvais comportements de remboursement sur le marché ?

- quel est l'impact de la présence de ces groupes sur la nature du marché ? Y a-t-il sélection adverse ou non sur le marché ?

L'objectif principal de notre étude sera de tester la sélection adverse dans la consommation des micro-crédits par les groupes.

Autrement dit, il s'agira pour nous de procéder à un test d'hypothèses nous permettant d'accepter ou de rejeter l'existence de sélection adverse sur le marché des micro-crédits consommés par les groupes de prêt.

Pour atteindre notre objectif principal, nous avons formulé les objectifs spécifiques suivants :

- montrer que les IMF sont confrontées à deux types de groupes de prêt sur le marché, les uns ayant un bon comportement de remboursement et les autres non ;

- déterminer les proportions respectives de chacun de ces deux types de groupes présents sur le marché ;

Des objectifs spécifiques définis ci-dessus, nous tirons les hypothèses ci-après:

Hypothèse n°1 : Tous les groupes n'ont pas les bons comportements de remboursement recherchés par les IMF.

Hypothèse n°2 : La proportion des groupes ayant les bons comportements recherchés par les IMF est dominante sur le marché.

Hypothèse n°3 : Les prêts de groupe réduisent le risque de sélection adverse sur le marché du microcrédit.

La sélection adverse est un phénomène lié à l'asymétrie d'information dans le rapport offre-demande conduisant à des effets pervers tels que la sélection des mauvais clients^6(*).

Elle a trait à des situations où le type des agents n'est pas observable de sorte qu'un côté du marché doit estimer le type ou la qualité d'un produit sur la base du comportement de l'autre côté du marché [H. VARIAN, 1994]. Elle montre que l'agent victime du manque d'information risque de sélectionner uniquement les mauvais produits [M. MONTOUSSE, 1999].

Déjà, dans les années soixante-dix, les problèmes liés à l'asymétrie d'information ont été connus grâce aux travaux de l'économiste AKERLOF, G. Il a montré comment l'asymétrie d'information peut faire apparaître la sélection adverse sur les marchés. Son étude analyse un marché où les vendeurs sont mieux informés que les acheteurs sur la qualité du bien que ceux-ci choisissent. L'exemple retenu par AKERLOF (1970) est celui du marché des voitures d'occasion, les fameux " lemons^7(*)". Il décrivit les circonstances du problème de ce marché où les voitures de mauvaise qualité peuvent "chasser" les voitures de bonne qualité du marché.

J. STIGLITZ et A. WEISS (1981) ont été les premiers à détecter ce phénomène sur le marché du crédit. J. STIGLITZ et A. WEISS (1981) ont montré, à leur tour, comment l'asymétrie d'information peut empêcher la transparence sur le marché du crédit et conduire au rationnement du crédit. En effet, pour J. STIGLITZ et A. WEISS (1981), les banques ne sont pas suffisamment informées sur le risque des projets des emprunteurs et par conséquent ne peuvent pas faire la distinction entre les emprunteurs à risque faible et les emprunteurs à risque élevé. Les banques, pour couvrir les risques, augmentent les taux d'intérêt. Les taux deviennent alors inefficacement élevés et les emprunteurs à faible risque sont "chassés" du marché (effet sélection adverse).

Ainsi, comme sur tous les autres marchés, celui de la microfinance est aussi confronté aux problèmes liés à l'asymétrie de l'information. Cette dernière fait référence à une situation dans laquelle l'une des parties en transaction détient plus d'informations que l'autre partie à propos de ladite transaction^8(*). Elle débouche sur les problèmes de sélection adverse et de risque moral. Sur le marché du crédit, les bénéficiaires sont les plus informés et les institutions les moins informées. La Grameen Bank puis le réseau ACCION International^9(*) ont apporté les solutions à ce problème en regroupant un nombre restreint de personnes bénéficiant d'un crédit avec comme garantie la caution solidaire. Le succès rencontré par ces deux modèles a poussé de nombreux économistes [LEDGERWOOD (1999) ; J-J. LAFFONT et T. N'GUESSAN (1999); B. Armendáriz de AGHION et C. GOLLIER (2000), et bien d'autres] à s'intéresser à la modalité du crédit de groupe. Aussi ces dix dernières années, une littérature abondante s'est-elle développée sur les micro-crédits, notamment les crédits de groupe. J. LEDGERWOOD (1999), B. Armendáriz de AGHION, C. GOLLIER (2000) et bien d'autres auteurs s'accordent à montrer les avantages liés à la pratique de ce type de crédit très répandu surtout dans les milieux ruraux.

L'un des avantages de cette modalité est le recours à la pression sociale (caution solidaire) qui sert de substitut aux garanties matérielles [J. LEDGERWOOD, 1999]. Cette pression crée un certain dynamisme au sein du groupe qui tend à améliorer ses taux de remboursement. En effet, cette pression exercée par les autres membres du groupe incite au bon remboursement collectif des prêts, chaque membre évitant de pénaliser les autres (remboursement solidaire, épuisement de l'épargne minimum) et ne souhaitant pas subir la sanction sociale (menace d'exclusion du "fautif" du groupe lors de la prochaine demande de crédit). Le risque d'une mauvaise utilisation du crédit productif par le bénéficiaire est donc atténué.

La caution solidaire réduit le risque du "free-riding" (phénomène du passager clandestin). La réduction du risque de "free-riding" associée à la garantie solidaire peut être comprise comme une combinaison d'une garantie ex ante et d'une garantie ex post [E. WILLIAMSON, 1994]^10(*). La première s'expliquant par le fait que ce sont les membres qui se choisissent mutuellement, et la seconde par le fait que les membres sont solidaires en cas de non-remboursement. Il apparaît pour les prêteurs, d'une part, que les comportements opportunistes des bénéficiaires du crédit sont évités et, d'autre part, que, en procédant par incitation (promesse d'un crédit futur plus important à condition que les remboursements précédents soient bien effectués) lesdits prêteurs peuvent obtenir des taux de remboursement croissants sans qu'on ait eu recours aux garanties matérielles.

La caution solidaire réduit également le risque par un simple processus de diversification au sein de chaque groupe [BERENBACH et GUZMAN, 1994]^11(*). Ainsi, le fait que les emprunteurs aient des activités différentes serait considéré comme un facteur positif [ALBERT, 1997]^12(*) en ce sens que, lorsque des membres appartenant à des secteurs d'activité en crise connaîtront des difficultés conjoncturelles liées au secteur lui-même, et risquant d'hypothéquer le respect des échéances de remboursement, les autres interviendront pour assurer le remboursement effectif à bonne date. Par contre, les auteurs s'opposent parfois lorsqu'il s'agit de traiter de la taille (petite ou grande) des groupes. Si certains estiment qu'un groupe plus grand est théoriquement préférable puisqu'il permet une plus grande diversification du risque [HUPPI et FEDER, 1990], d'autres, plus nombreux, estiment au contraire que c'est la petite taille d'un groupe qui en assure l'homogénéité dans la mesure où elle facilite la pression directe et le contrôle de la bonne utilisation des fonds obtenus [WENNER, 1995]^13(*). Dans tous les cas, seule une meilleure utilisation des crédits permet un bon remboursement du crédit. Et de ce point de vue, on peut dire que plus la taille du groupe est grande, difficile est le contrôle qui peut s'y exercer, ce qui n'est pas sans affecter la performance de l'ensemble du groupe.

L'autre avantage du crédit de groupe réside dans la réduction des coûts de transaction pour les prêteurs [G. VAQUERO, 1992 ; BERENBACH et GUZMAN, 1993]. Le crédit solidaire permet aux prêteurs de transférer aux membres du groupe une partie importante des coûts liés à la sélection et au contrôle. Grâce, en effet, à la caution solidaire, les prêteurs délèguent aux clients la responsabilité de choisir eux-mêmes les personnes avec lesquelles ils partageront des intérêts communs [LEDGERWOOD, 1999]. Ce transfert permet aux institutions de microfinance de réaliser des économies d'échelle (atteindre une clientèle plus importante avec une augmentation minimale des coûts d'exploitation), même en situation d'information asymétrique.

L'auto-sélection implique une rigueur sévère qui minimise le risque de sélection adverse. En effet, les membres sont plus à même d'identifier lequel d'entre eux présente un risque élevé d'insolvabilité de celui qui a un risque faible. Le regroupement financier et social crée un certain dynamisme de groupe (la présence d'un bon chef de groupe, la bonne composition du groupe et la solidarité en son sein...) qui peut contribuer à améliorer les taux de remboursement.

Ce principe d'auto-sélection ajouté au droit de regard du groupe sur l'utilisation du crédit évitent à l'institution la recherche d'information sur la qualité des emprunteurs [I. GUERIN, 2001]. Toute défaillance anticipée est jugée par le groupe et combattue par la pression sociale de telle sorte qu'elle joue un rôle incitatif en faveur des remboursements. Cette modalité d'octroi de crédit aurait un double avantage : pour les emprunteurs "insolvables", c'est le seul moyen d'accéder au crédit et, pour l'institution prêteuse, c'est le moyen de limiter les risques liés à l'asymétrie d'information et, donc de réduire les coûts. Le crédit de groupe doit permettre d'internaliser le coût de gestion de l'information. A travers le groupe, l'institution prêteuse délègue la gestion de l'information à la fois ex ante (sélection des emprunteurs solvables) et ex post (surveillance et contrôle des comportements de remboursement) [I. GUERIN, 2001] .

La plupart des recherches de ces auteurs ont été effectuées dans les institutions des pays en développement, mais qui ne se trouvent pas nécessairement dans les mêmes conditions que ceux du Bénin.

En ce qui concerne particulièrement le cas du Bénin, AGNIKPE (1998) fait remarquer que les regroupements en petits groupes dans les zones rurales semblent donner de bons résultats, notamment dans le sud du pays. Ce qui fait que le crédit solidaire a de bonne chance de réussir. Poussant plus loin leur appréciation et se basant sur les résultats de leur étude, ACLASSATO D. et al (2001) ont montré que les groupes solidaires comme système de garantie peuvent être très efficaces, même dans un contexte africain tel que celui du Bénin où les coûts d'acquisition de l'information continuent d'être une barrière à l'octroi des crédits. Ils affirment que les taux de remboursement élevés, constatés dans la plupart des systèmes de financement décentralisés étudiés, ne sont pas fonction des garanties matérielles. Ces dernières peuvent, d'ailleurs, s'avérer des fois nuisibles car, au moment de la réalisation desdites garanties en cas de défaut du bénéficiaire, les institutions peuvent se heurter à des problèmes de valeur marchande en baisse, à la mauvaise volonté des garants et, parfois plus grave, à la non-disponibilité des biens [PADME, 2001].

Même si D. ACCLASATO et al (2001) ont ressorti les avantages de la caution solidaire, en ce qui concerne les taux de remboursements dans les SFD, ils n'ont pas fait une distinction entre les taux de remboursement du crédit de groupe et celui du crédit individuel. Cette distinction aurait pourtant permis de comparer les performances de chaque type de crédit. Elle permettrait ainsi de déterminer lequel des deux types de crédit réduit, le plus, le risque de sélection adverse aux institutions. Les auteurs ajoutent cependant, en citant Armendáriz de AGHION et GOLLIER (1997), que le principal avantage du crédit solidaire se trouve dans sa capacité à baisser, grâce à la mise en jeu du principe de la caution solidaire, le niveau du taux d'intérêt.

Cette capacité du crédit de groupe à faire baisser le niveau du taux d'intérêt s'explique par le fait que, lorsque la distribution maximale du revenu des emprunteurs à risque est plus élevée que la distribution maximale du revenu des emprunteurs sans risque, le crédit de groupe réduit l'écart par lequel les premiers peuvent prendre l'avantage - via l'équilibre du taux d'intérêt - de la participation des seconds sur le marché. Par rapport au contrat des prêts individuels standards, le système du crédit de groupe en situation d'information imparfaite pourrait ainsi aboutir à un taux d'intérêt plus bas, et par là, encourager - ou permettre - la participation des emprunteurs sans risque au marché des crédits [B. Armendáriz de AGHION et C. GOLLIER, 2000]. Mais, dans le cadre de leur étude, B. Armendáriz de AGHION et C. GOLLIER (2000) ont utilisé une approche ex post qui ignore le processus ex ante de la formation du groupe, alors que cette approche est incapable d'identifier les différentes caractéristiques des emprunteurs participants, lesquelles caractéristiques sont importantes pour faciliter le succès du système de prêt de groupe. Egalement, les auteurs ont limité leur analyse à deux (2) emprunteurs, ce qui ne correspond pas à la réalité dans laquelle les groupes sont constitués au minimum de trois membres (3 au moins).

B. Armendáriz de AGHION et C. GOLLIER ; L. E. ANDERSEN et O. NINA (2000) font ressortir clairement, à travers leurs modèles, que le crédit de groupe grâce à son mécanisme de caution solidaire permet de baisser le taux d'accroissement de ressources ou coût d'emprunt^14(*) des IMF. Ce taux étant fonction positive de taux d'intérêt qu'elles font payer, s'il baisse, il entraîne à son tour une baisse du taux d'intérêt. Les deux modèles ont montré que ce taux baisse dans le cas du crédit de groupe. Par conséquent, le taux d'intérêt baisse. A un taux d'intérêt bas, en effet, tous les types d'emprunteurs participeront à la demande de crédit sur le marché, en l'occurrence les emprunteurs à faible risque. La participation de ces derniers conjointement avec celle des emprunteurs à risque réduit le risque global des IMF, notamment le risque de sélection adverse [L. E. ANDERSEN et O. NINA, 2000]. Même si ces derniers illustrent leur conclusion par une application numérique, le constat reste que des valeurs ont été proposées pour les différents paramètres du modèle. Il est en effet difficile, voire impossible d'obtenir des valeurs exactes pour des paramètres tels que le rendement de l'emprunteur à risque ou sans risque, la probabilité de succès dans l'activité économique de chaque type d'emprunteur, etc .

Comme B. Armendáriz de AGHION et C. GOLLIER ; ANDERSEN et O. NINA (2000), d'autres auteurs J-J. LAFFONT et T. N'GUESSAN (1999) ; GHATAK et GUINNANCE (1999) ; L. E.; Yeon-Koo CHE (2002) ; Xinhua. GU (2002) ont montré, à travers leurs modèles, que le crédit de groupe présente l'avantage de résoudre le problème de la sélection adverse via la caution solidaire et le niveau du taux d'intérêt qu'il permet de maintenir bas. Ainsi tous les types de micro-entrepreneurs peuvent accéder au marché et ensemble avec les mauvais clients, ils permettent aux institutions de microfinance d'espérer un taux de remboursement plus important qu'autrement.

Elle nous a permis de consulter des documents traitant notamment des crédits de groupe, des modèles de sélection adverse relatifs aux crédits de groupe. Elle a été déterminante dans la phase théorique de notre travail et a permis de trouver un modèle adéquat pour tester l'existence ou non de sélection adverse dans la consommation des micro-crédits par les groupes de prêt sur le marché. Notre documentation a été majoritairement constituée à partir des informations disponibles sur l'internet. A elle s'ajoute celle disponible dans la plupart des centres documentaires locaux (ENEAM, PNUD, World Bank, CAPE).

Dans le cadre de notre étude, nous avons retenu une institution de crédit direct : PADME. Cette IMF pratique la modalité de crédit de groupe en zone urbaine. La population-mère est constituée de l'ensemble des groupes de crédit, ayant bénéficié des prêts de l'institution au cours des quatre années (1998 à 2001) retenues dans le cadre de cette étude. Le nombre total de groupes ayant reçu des crédits dans la période de 1998 à 2001 est environ de 3898selon nos investigations.

Pour atteindre nos objectifs, nous avons choisi un échantillon constitué de trois cents (300) crédits soit 300 groupes de prêt. Cet échantillon représente environ 7,7% de l'effectif total. Chaque groupe est constitué de trois (3) membres. Les groupes ont été choisis par échantillonnage aléatoire simple dans la population-mère.

Les données quantitatives ont été recueillies à partir des prêts accordés par l'institution aux groupes sélectionnés dans notre échantillon sur la période d'étude. Ces données, pour un groupe i^15(*) de prêt donné, concernent :

CHIAPPORI et SALANIÉ (2000) décrivent un test pour asymétrie d'information, qui ne tient pas compte de la forme fonctionnelle spécifique du contrat, des suppositions de préférence ou de la nature de l'équilibre. Ce test utilisé par les auteurs pour le marché des assurances a été appliqué par Wendy EDELBERG sur le marché du crédit à la consommation. Le test statistique est défini comme suit :

Avec

les résidus du modèle du retard de paiement (probit)^16(*),

les résidus du modèle du taux d'intérêt, i le type d'emprunteur et n le nombre de type d'emprunteurs classés par ordre croissant de risque.

W suit une loi de

admettant pour hypothèse nulle, l'absence d'asymétrie d'information (W = 0). Si W = 0 est rejeté, c'est-à-dire si W ? 0 est accepté, il y a asymétrie d'information sur le marché.

Mais, ce test ne peut pas être utilisé dans le carde de notre travail, car il est incapable de déterminer si l'asymétrie d'information est une sélection adverse ou un hasard moral, alors que celle-ci peut prendre l'une ou l'autre forme.

Nous utiliserons donc dans le cadre de cette étude, le test des moyennes dont les modalités ont été définies par nous.

Dans le carde de cette étude, les difficultés internes aux groupes sont ignorées. Seules, et uniquement, les performances externes des groupes sont considérées et prises en compte. Ainsi, définissons-nous comme un mauvais groupe, tout groupe qui ne rembourse pas totalement sa dette, ou tout groupe qui rembourse entièrement mais qui accuse au moins un retard dans le remboursement car ce sont des comportements de remboursements non désirés par les institutions.

Il en ressort donc, deux critères qui permettent de distinguer les groupes après consommation des crédits prêtés: le taux de remboursement r_biet le nombre de retard (s) ç_i, accusé (s) par chaque groupe i.

Concernant le taux de remboursement qui est le premier critère, à partir de certaines données, ci-dessus mentionnées qui ont été collectées, il a été procédé au calcul dudit taux avec la formule suivante :

Et pour ce qui concerne le second critère, le nombre de retard (s) accusé (s) ç_i par chaque groupe i, il s'agit d'une donnée déjà existante, donc directement recueillie auprès de PADME. En utilisant ces deux critères, chaque groupe a été classé dans la catégorie bon ou mauvais groupe.

Chaque groupe est désormais classé dans une catégorie donnée. On peut alors affecter à chaque groupe selon sa catégorie, une note indicatrice qui indique la présence ou non du phénomène des mauvais comportements de remboursement. Soit I cette note qui prend deux valeurs, 1 et 0. Si le groupe est du type bon, I prend la valeur un (I = 1), et si le groupe est du type mauvais, I prend la valeur nulle (I = 0). Soit la moyenne des notes, avec 0 1.

L'écart type étant inconnu, nous utilisons l'écart type estimé dont l'expression est donnée par :

t suit une loi de probabilité dite de Student - Fisher à (n - 1) degrés de liberté (d.d.l).

Le test compare la valeur calculée de | t | à la valeur de

lue dans la table du t de Student-Fisher, en fonction du seuil de signification et à (n - 1) d.d.l.

Dans ce cas, la déduction est simple : il n'existe aucun groupe ayant des comportements de remboursement non recherchés par l'institution sur le marché. Il n'y a uniquement que de groupes du type bon. Donc, il n'y a pas sélection adverse sur le marché. Et par conséquent, l'analyse s'arrête à ce point.

2^ème cas : Si, par contre, N_M ? 0, c'est-à-dire si H₀est fausse, alors N ? N_B.

Alors, il existe sur le marché des groupes ayant des mauvais comportements de remboursement, comportements non recherchés par l'institution.

Si N_M ? 0, l'analyse se poursuit. Le marché étant composé des deux types de groupes, il est impossible de donner la moindre conclusion. Seul un autre test permettra d'établir l'existence ou non de sélection adverse sur ce marché.

Considérons ce marché, où il y a proportion de groupes du type bon et (1 - ) proportion de groupes du type mauvais, avec :

Ces deux proportions seront comparées entre elles pour déterminer lequel des deux types de groupes domine le marché. Deux cas de figures peuvent se présenter :

Soient

les moyennes respectives de notre échantillon, avec

la moyenne des taux de remboursements r_bi,, et

la moyenne des nombres de retards accusés ç_i.

? est le taux de remboursement minimal que l'institution espère avoir de chaque groupe i et, ë le nombre de retards maximal qu'elle espère qu'un groupe puisse accuser. A partir de la condition de satisfaction de l'institution (elle est satisfaite chaque fois qu'un groupe rembourse au moins 99% de sa dette, et accuse au plus un (1) retard de paiement), nous fixons la règle de décision suivante :

N (m₁,

) et

N (m₂,

) avec m₁la moyenne des taux de remboursement de la population-mère et m₂ celle des retards de paiements de la même population. m₁et m₂sont toutes deux inconnues_.

, associée à la distribution de r_b et

associée à la distribution de ç suivent une loi normale centrée réduite N (0, 1). Avec ₁et ₂ les écarts-types estimés respectifs de r_b et ç dont les expressions sont les suivantes :

A est l'évènement "avoir un taux de remboursement moyen inférieur à 99%", et ' laprobabilité associée à l'évènement A.

B est l'évènement "avoir un nombre de retards moyen supérieur à 1", et ' la probabilité associée à l'évènement B.

Les deux évènements A et B étant indépendants, la probabilité p' pour que les deux évènements se réalisent est :

H₀ étant vraie, nous avons les mêmes variables U₁ et U₂ définies ci-dessus qui suivent une loi normale centrée et réduite.

Soit '' la probabilité d'obtenir un taux de remboursement moyen supérieur ou égal à 99%: '' = prob (? 99% ) = prob (U₁

)

Soit '' la probabilité d'obtenir un nombre de retard moyen inférieur ou égal à l'unité (1) : '' = prob (ë 1) = prob (U₂

)

Si H₀est fausse (ce qui est équivalent à : H₁est vraie), alors

> , c'est-à-dire

[0, [ et

], n] avec n le nombre maximum d'échéances

Soit la probabilité d'obtenir un taux de remboursement moyen supérieur ou égal à 99% : = prob ( 99% ) = prob (U₁

)

Soit la probabilité d'obtenir un nombre de retard moyen inférieur ou égal à l'unité (1) : = prob ( 1) = prob (U₂

)

Les valeurs respectives des probabilités , ', ''et celles des probabilités , ', '' se lisent directement dans la table dite loi de probabilité de la variable normale centrée réduite

La dualité qui caractérise les économies des pays sous-développés, en particulier celle du Bénin, se fait ressentir aussi dans le secteur bancaire et financier. Cette dualité est marquée par la coexistence d'un système financier formel et d'un système financier informel. Mais, après la crise économique des années 80, qui a vu la faillite des banques classiques, un système financier intermédiaire a pris place et accorde ses services à une population hétérogène composée essentiellement des personnes n'ayant pas accès au système bancaire classique (généralement des pauvres). Ce système est composé des systèmes de financement décentralisé (SFD) encore appelés les institutions de microfinance (IMF).

Depuis plus d'une décennie, ces institutions se sont installées progressivement et constituent aujourd'hui une part non moins négligeable dans l'octroi des crédits au Bénin (7% des crédits à l'économie). Elles sont aussi aujourd'hui un vaste marché où se confrontent une offre et une demande importantes de micro-crédits tant par des groupes que par des individus.

Nous présenterons, dans ce chapitre, le marché du micro-crédit et les différents acteurs du marché.

Au Bénin, les différentes institutions intervenant dans le domaine du microcrédit sont caractérisées par la pluralité et la diversité. Les offreurs sont constitués de l'ensemble des institutions de microfinance quels que soient la taille, la structuration, les groupes cibles, le statut juridique, l'expérience, etc.

Les SFD sont nombreux sur le marché mais différents par leur catégorisation. Ainsi, peut-on trouver, selon le mode de financement du crédit, quatre types d'institutions de microfinance au Bénin:

2.1.1 Les institutions d'épargne et de crédit

Ce sont des institutions qui privilégient la collecte de l'épargne préalablement à l'octroi de tout crédit aux clients. L'épargne joue donc un rôle important dans le processus de financement du crédit au niveau de ces institutions. Ce principe exige l'existence de deux éléments importants que sont : la disponibilité des ressources des membres et la volonté de ceux-ci d'épargner. Cette épargne, pour certains praticiens, constituerait un élément essentiel pour la pérennisation des activités de ces organismes. Ces organismes sont qualifiés d'institutions mutualistes et/ou coopératives.

On retrouve, dans cette catégorie, les Coopératives d'Epargne et de Crédit (COOPEC), les Mutuelles d'Epargne et de Crédit (MEC) et les Caisses d'Epargne et de Crédit (CEC).

Les institutions fonctionnant sous cette forme sont : la Fédération des Caisses d'Epargne et de Crédit Agricole et Mutuel (FECECAM), le plus grand réseau de microfinance au Bénin. A côté de cette structure, se trouve la Fédération Nationale des Caisses rurales d'Epargne et de Prêt (FENACREP). En plus de ces deux grandes institutions, on dénombre d'autres moins structurées mais qui ne sont pas négligeables parmi lesquelles on peut citer l'Association d'Entraide des Femmes (Ass.E.F), le réseau CAVECA (Caisses Villageoises d'Epargne et de Crédit Autogérées.

Contrairement aux institutions d'épargne et de crédit, la constitution d'une épargne préalable n'est pas nécessaire dans le processus d'octroi de crédit de celles-ci. Les institutions de crédit direct distribuent les crédits à partir d'un fonds de crédit. Cette forme de distribution de crédit est peu pratiquée par les offreurs, mais le processus d'octroi de crédit peut différer d'une structure à une autre. Les unes font le crédit direct sans aucune épargne préalable et les autres, par contre, exigent une épargne simultanée et obligatoire (on parle des institutions de crédit-épargne).

Comme institutions fonctionnant sous cette forme, on peut citer le PADME, VITA MicroBank, FAES. Elles sont moins nombreuses que les premières et visent le plus souvent une clientèle urbaine.

Elles ne sont fondamentalement pas différentes des premières. La seule différence réside dans le fait que le crédit est accordé sans exigence de constitution d'une épargne préalable, mais avec l'obligation de constitution simultanée d'épargne ou épargne postérieure au crédit. Ce sont des institutions qui pratiquent majoritairement des crédits de groupes. Il s'agit des Associations d'Epargne et de Crédit (AEC) à l'exemple de ID (Initiative Développement), des ASF (Association de Services Financiers) et des banques communautaires.

Il s'agit généralement des Organisations Non Gouvernementales (ONG) internationales ou nationales ayant pour vocation d'accorder des crédits de montant relativement faible aux groupes organisés. Elles sont les plus habilitées à faire des crédits en zone rurale. Elles apportent non seulement des services financiers, mais aussi des services non financiers dans des domaines comme l'éducation, la santé, la formation, etc.

L'accès au crédit dans cette catégorie d'IMF fait partie de toute une gamme de services depuis l'alphabétisation jusqu'à la formation de "l'esprit entrepreneurial." [I. GUERIN, 2000]

Comme les banques sont régies par la Loi bancaire, les IMF sont régies par la Loi PARMEC (Projet d'Appui à la Réglementation sur les Mutuelles d'Epargne et de Crédit). Projet décidé par les autorités de la BCEAO, depuis 1992, la Loi PARMEC n'a été adoptée et ratifiée par le Bénin que le 08/02/1998.

Les institutions de base (Groupes, Groupements, Coopératives ou mutuelles d'épargne et de crédit), ainsi que leurs Unions et Fédérations sont régies par la Loi PARMEC, tandis que les « Banques » et Organes financiers sont régis par la Loi bancaire.

Les taux d'intérêt annuels, quant à eux, diffèrent d'une institution à une autre, mais ne doivent pas dépasser le niveau de 26.72% prévu par la loi PARMEC. Le remboursement se fait à un taux d'intérêt mensuel de 2% sur l'encours du crédit.

On distingue deux types de produits : les produits financiers et les produits non financiers.

Il s'agit des crédits accordés par les IMF. Les montants varient de 2500 FCFA à 5000000 FCFA. Mais des institutions comme le PAPME font des prêts au-delà de la limite supérieure. D'une façon générale, on distingue comme produits financiers le crédit individuel et le crédit de groupe.

Le crédit est accordé à une seule personne qui peut présenter des garanties matérielles ou des garanties personnelles.

Cette catégorie de crédit, qui fait l'objet de notre étude, est accordée à un ensemble de personnes. On distingue deux types d'approches : l'approche des groupes solidaires et celle des banques villageoises. Le principe des groupes solidaires s'inspire de la Grameen Bank : chaque entrepreneur ne peut avoir du crédit que s'il fait partie d'un groupe (entre 3 et 7 personnes) et dont les membres se portent mutuellement caution [I. GUERIN, 2001]. Le principe des banques villageoises s'adresse à des groupes plus larges (20 à 50 personnes). Il s'agit sur le marché béninois et en dehors des banques villageoises, des AEC qui sont des regroupements de personnes jusqu'à trente cinq (35) et au-delà, et qui se subdivisent en de petits groupes de quatre (4) à sept (7) personnes. Les montants octroyés sont relativement faibles par rapport à ceux du crédit individuel.

Le groupe bénéficie d'un crédit dont le montant est soit également réparti entre les membres [cas de PADME avec seulement 3 personnes dans le groupe] soit réparti selon les besoins de chaque membre et, à tour de rôle, en s'assurant que le remboursement précédent a été effectué [HUPPI, FEDER, 1990]. La répartition peut être faite par le groupe lui-même ou directement par l'institution [CHRISTEN, 1994].

Le groupe se forme souvent par affinité entre personnes d'une même localité, ayant des activités génératrices de revenu et évoluant généralement dans les mêmes secteurs (commerce, artisanat, petite transformation...).

Contrairement au crédit individuel, aucune garantie matérielle n'est généralement demandée pour le crédit de groupe. La garantie est soit implicite (les membres du groupe ne pouvant accéder à du crédit supplémentaire si l'un d'eux n'est à jour dans ses remboursements) soit réelle (les membres du groupe étant solidairement responsables en cas de non-remboursement de l'un d'entre eux ) [J. LEDGERWOOD, 1999]. Mais, il existe des cas où il est demandé au groupe de constituer une épargne préalable ou simultanée, permettant de couvrir les risques et qui représente une certaine proportion (entre vingt et cinquante pour cent) du montant du crédit consenti. Les remboursements sont hebdomadaires ou mensuels à un jour choisi de commun accord entre les bénéficiaires et les prêteurs. Les membres du groupe se portent mutuellement garants des crédits accordés à chacun d'eux ; d'où la notion de caution solidaire. Cette solidarité dans le remboursement crée un contrat moral entre les bénéficiaires.

De même, les membres peuvent s'entraider et partager mutuellement leurs connaissances en matière de gestion des activités productives. Le groupe s'assure ainsi que chaque membre parvient à dégager un surplus (bénéfice net) qui servira à rembourser le crédit. Cette situation peut avoir un effet positif sur les taux de remboursement des groupes, ce qui permet aux institutions de ne pas avoir des groupes à mauvais comportement de remboursement.

Ce sont souvent les ONG de microfinance qui offrent ce genre de produits. Il s'agit de la formation en techniques de gestion, l'information pour la sensibilisation des micro-entrepreneurs et la formation dans des domaines sociaux comme l'éducation et la santé.

Elle est composée de l'ensemble des personnes qui sollicitent des crédits auprès des IMF. La plupart de la demande provient des ménages et des petites et moyennes entreprises évoluant en majorité dans le secteur informel. La demande potentielle^17(*) des micro-crédits est estimée à plus de 3,5 millions en termes d'individus et à plus de cinq cent (500) milliards de francs CFA en terme de montant. Mais la demande réelle est évaluée à 400.000 clients seulement. La demande se manifeste le plus souvent sous forme de financement de micro-entreprises.

L'accès au crédit est conditionné par la présence d'une activité préexistante. Les demandeurs évoluent généralement dans plusieurs domaines comme : l'agriculture, le commerce, la production (pour les PME/PMI) et la transformation artisanale.

La demande de crédit dans le domaine agricole regroupe la demande de la petite paysannerie et celle des exploitations agricoles.

(hommes et femmes) qui gèrent une petite portion de terre. Leurs activités sont non productives et se limitent à l'agriculture de subsistance.

La petite paysannerie, du fait de la dominance de l'agriculture dans les activités des ménages ruraux, exprime une forte demande pour les micro-crédits. Ces derniers leur permettent, non seulement de subvenir à des besoins familiaux, mais aussi d'améliorer leur niveau de vie.

L'exploitation agricole se réfère à une entreprise structurée, spécialisée dans l'exploitation des terres, mais elle ne revêt pas la même notion au Bénin. En effet, les exploitations agricoles se réfèrent plutôt aux Groupements à Vocation Coopérative (GVC) et aux Groupements Villageois (GV).

La demande de microcrédit de cette catégorie est très importante dans les IMF de crédit agricole de type rural (65% du portefeuille de la FECECAM). En dehors de la filière coton, la plupart des exploitations agricoles ne sont pas suffisamment structurées. La diversification des produits exportables peut constituer un grand atout pour l'accroissement de la demande de micro-crédits dans ce domaine.

La demande de microcrédit pour le commerce, que ce soit dans la zone urbaine ou rurale, est abondante et représente plus de la moitié de l'offre des micro-crédits des IMF (43% pour la FECECAM et 85% pour les ONG de microfinance) [AGNIKPE, 1998]. Le commerce peut être l'activité principale ou secondaire du client. C'est un domaine fortement dominé par les femmes.

Etant donné le caractère peu productif de l'économie béninoise, la demande en terme de production est également faible. La théorie selon laquelle les micro-crédits doivent aller dans le sens des activités productives et non dans le secteur commercial n'est pas conforme aux réalités locales du Bénin. Mais, le problème diffère d'une région à une autre. En effet, dans le département du Borgou^18(*), par exemple, où la production cotonnière est importante, la demande pour la production est plus élevée que la demande pour le commerce [AGNIKPE, 1998].

Les activités de transformation artisanale ne sont pas très importantes en raison du fait que leur catégorisation pose un certain nombre de problèmes. Le premier problème est lié au fait que ces activités peuvent être assimilées aux activités commerciales, car l'échelle de transformation reste encore réduite. Le second problème concerne le caractère semi-industriel de ces activités. La transformation artisanale regroupe les activités de fabrication de textiles, de savons ménagers, de denrées alimentaires, etc. De ce fait, la demande pour la transformation reste relativement faible dans la demande totale de micro-crédits.

Il s'agit de la demande des clients des villes et zones périphériques. L'existence de cette demande peut s'expliquer par deux raisons : la première est la prédominance du secteur informel dans les activités économiques. Les banques classiques n'étant accessibles qu'à seulement 10% de la population, les IMF comblent le besoin restant. La deuxième raison s'explique par un exode rural qui crée, dans les zones périphériques des grandes villes, notamment Cotonou, des poches de pauvreté qui dépassent parfois les pires situations observées dans le monde rural. Pour survivre, cette population mène de petites activités génératrices de revenu. Une demande de micro-crédits se manifeste alors au sein de cette population pauvre dont la majorité reste localisée dans les zones péri-urbaines.

PRESENTATION DES RÉSULTATS, ANALYSE, VERIFICATION DES HYPOTHESES ET RECOMMANDATIONS.

Nous présenterons dans ce troisième et dernier chapitre les résultats empiriques de notre travail et procéderons par la suite à leur analyse et, à la vérification des hypothèses formulées dans ledit travail. Nous finirons ce chapitre en formulant quelques recommandations.

En octroyant des crédits aux groupes, l'institution espère récupérer totalement ses dettes sans difficultés. Elle espère que tous les groupes auxquels elle prête, remboursent intégralement (r_b =100%) sans accuser le moindre retard même ( = 0).

Mais dans notre travail, comme sur le marché des voitures d'occasion de G. AKERLOF, nous avons distingué, sur la base des critères du taux de remboursement et sur le nombre de retard accusé (r_bet ), deux types de groupes : le bon et le mauvais. En considérant le seul critère du taux de remboursement r_b, nous obtenons 8 groupes du type mauvais contre 292 groupes du type bon. Pourtant au sein de cette population des groupes du type bon, certains groupes accusent jusqu'à sept mois de retard dans le paiement des échéances, voire plus (cas du crédit 679, voir annexe 1, pp 2). De même, en utilisant le seul critère de nombre de retard , nous avons 100 groupes du type mauvais contre 200 groupes du type bon. Mais également, au sein de cette population des 200 groupes bons, il y a un groupe ayant un taux de remboursement faible (cas du crédit 4236, voir annexe 1, pp 6). Les deux critères sont donc pris en compte simultanément car ce sont tous deux des comportements inobservables par l'institution au moment du contrat de prêt aux groupes. Les groupes du type bon sont alors ceux qui remboursent intégralement leur crédit sans accuser le moindre retard, et les groupes du type mauvais sont ceux qui font défaut à l'un au moins des deux critères (et principalement au critère du taux de remboursement).

En utilisant les données relatives aux 300 crédits de notre échantillon, nous avons effectué les différents calculs nous permettant de déterminer la valeur de t_cal. Ainsi, avons-nous obtenu :

Selon notre règle de décision, nous rejetons l'hypothèse H₀ et acceptons l'hypothèse alternative H₁ parce que | t_cal |

. est significativement différent de 1.

La proportion des groupes du type mauvais n'est donc pas nulle, c'est-à-dire : N_M 0 et par voie de conséquence, N N_B. Le test confirme l'existence de groupes n'ayant pas les comportements de remboursement recherchés par l'institution, c'est-à-dire qu'il y a présence de groupes du type mauvais sur le marché.

Le cas N_M = 0 n'existe pas. Il n'y a donc pas que des groupes du type bon sur le marché, ce qui nous aurait permis d'éliminer avec certitude l'éventualité de l'existence du problème de sélection adverse sur le marché.

Les tableaux 1-a et 1-b montrent la composition du marché selon les critères de catégorisation.

(1 - ) proportion de groupes du type mauvais dont les valeurs sont reportées dans le tableau 2.

Du tableau 2, il apparaît clairement que N_B> N_M, [ > (1 - )]^19(*), c'est-à-dire que le marché est majoritairement dominé par les groupes du type bon. En effet, il ressort du tableau que la probabilité d'avoir un groupe du type bon est bien plus élevée que celle d'avoir un groupe du type mauvais (0,66 contre 0,34). Ce qui veut dire que sur 100 groupes, on a environ 66 groupes du type bon contre seulement 34 groupes mauvais. La proportion des derniers fait presque la moitié de celle des premiers. Les deux tiers (?) du marché sont donc composés de groupes du type bon. Le marché est à la fois composé des groupes du type bon (? du marché) et des groupes du type mauvais (? du marché). Il est difficile de se fixer sur cette remarque pour apprécier l'impact de la présence de ces quelques groupes minoritaires à mauvais comportements de remboursement sur la nature du marché.

La partie suivante nous permettra donc de savoir si l'existence des groupes du type mauvais influence d'une manière ou d'une autre la nature du marché des micro-crédits consommés par les groupes de prêt.

Nous avons

= 99,09% et

= 0,80. Ces valeurs (99,09% et 0,80) représentent respectivement la valeur minimale de ? que l'institution escompte avoir et la valeur maximale de ë qui la satisfait. Notre règle de décision stipulait les conditions suivantes :

Nous avons procédé aux calculs des différentes probabilités p, p' et p''. La détermination de ces probabilités nous permettra de juger de la pertinence de cette conclusion.

- La probabilité '' d'avoir un taux de remboursement supérieur ou égal à 99% est :

Si H₁est vraie, alors

est strictement inférieur à 99% et

strictement supérieur à 1, c'est-à-dire que :

[0, 99%[ et

]1, 12].

Les deux moyennes peuvent prendre n'importe quelle valeur dans leur intervalle respectif. La probabilité d'accepter l'hypothèse nulle si elle est fausse dépendra du degré de fausseté de l'hypothèse.

Mais, nous savons que H₀est vraie. Autrement ,

[0, 99%[ et

]1, 12]. Et puisque H₀n'est pas fausse (H₁ n'étant pas vraie), la probabilité p d'accepter H₀si H₀est fausse tendra par conséquent vers nulle. Alors, nous considèrerons uniquement les deux premières probabilités p' et p'' pour faire l'analyse de nos résultats.

Il ressort de nos résultats que notre échantillon constitué de 300 crédits de groupes n'est pas homogène. Il n'est pas composé uniquement de groupes répondant aux critères affectés au type bon. En effet, avant la signature du contrat de prêt aux groupes, l'institution n'est pas capable de faire la distinction entre les groupes à faible chance de remboursement de ceux à forte chance de remboursement. Tout comme, elle est incapable de savoir les groupes qui accuseront plusieurs retards dans le paiement de leurs échéances. L'institution ne peut pas distinguer, tout simplement, les groupes qui pourraient avoir de bons comportements de remboursement de ceux qui ne l'auront pas. Mais, après la consommation des crédits par les différents groupes candidats, les comportements de remboursement deviennent visibles. L'institution peut découvrir, à partir de ce moment, le type de groupe auquel elle a prêté ses fonds. Et nous en avons trouvé deux types. Il y a ceux qui ont les comportements de remboursement désirés par l'institution (groupe du type bon) et ceux qui n'en ont pas (groupe du type mauvais). Pour chaque type de groupe, l'institution peut dès lors attribuer une note qualificative et indicatrice. Ainsi certains groupes prennent-ils la note indicatrice 1 (pour le groupe du type bon) et d'autres la note 0 (pour le groupe du type mauvais).

Le test nous donne la valeur de qui est égale à 0,66 ( = 0,66). La moyenne des notes indicatrices est significativement différente de 1. Ce résultat peut s'expliquer comme suit : si tous les groupes obtiennent la note indicatrice 1, le marché serait composé uniquement de groupes du type bon et, serait égale à 1 ( = 1). Par contre, si est égale à 0 ( = 0), alors le marché serait composé uniquement des groupes du type mauvais. Le fait que soit différent de zéro ( 0) et différent de 1 ( 1) signifie que le marché du microcrédit consommés par les groupes de prêt est un marché sur lequel on trouve les deux types de groupes, le bon et le mauvais, mais dans des proportions différentes.

Chaque type de groupe existe en effet dans une proportion donnée. Ainsi avions-nous 66% de groupes du type bon ( = 0,66) et, 34% de groupes du type mauvais [ (1 - ) = 0,34] et en termes d'effectif, 199 contre 101. Les groupes du type bon dominent en nombre les groupes du type mauvais. L'effectif des premiers fait presque le double de l'effectif des seconds. Ce qui est traduit par la figure1. Nous constatons que cette composition du marché est semblable d'année en année (voir fig. 1). En 1998, la proportion des groupes du type bon est de 66%, en 1999 de 71%, en 2000 de 64% et 2001 de 72%.

Mais cette dominance des groupes du type bon sur les groupes du type mauvais ne peut à elle seule nous permettre de conclure en l'inexistence de sélection adverse sur le marché. Seuls les résultats du test de la troisième hypothèse peuvent nous permettre de tirer une quelconque conclusion (existence ou non de sélection adverse).

Considérons notre marché des 300 groupes de prêt, marché qui est mixte. Comme l'acheteur de voiture sur le marché des "lemons" d'AKERLOF est le moins informé sur la qualité du bien, de même, l'institution prêteuse est la moins informée sur le marché des micro-crédits consommés par les groupes de prêt sur le niveau de risque de chaque groupe. Elle ne connaît pas au départ les différentes proportions de chaque type de groupes. Elle n'est fixée qu'à la fin des échéances. Si elle pouvait connaître le type de chaque groupe, elle choisirait uniquement les groupes du type bon. Ce qui n'est pas possible, puisqu'elle n'est pas assez informée sur les groupes. Mais, elle espère tout au moins être remboursée à 99%, au minimum, de ses fonds prêtés et, simultanément, espère n'enregistrer, au maximum, qu'un (1) retard de paiement par chaque groupe candidat à la demande de crédit. Si elle découvrait que les groupes à mauvais comportements de remboursements sont les plus nombreux, elle se retrouve dans une situation insatisfaisante. Par contre, si c'est le cas contraire, la satisfaction de l'institution s'accroît et elle est maximale si = 1, c'est-à-dire s'il n'y a que des groupes du type bon sur le marché. Il faut donc trois conditions pour que l'institution se retrouve en position de satisfaction. Elle sera par conséquent, si ces trois conditions sont remplies, hors de la zone du risque de sélection adverse (voir fig 2-a, 2-b). Ces trois conditions sont :

Pour établir l'existence de sélection adverse sur le marché, nous avons procédé à un test qui prend en compte simultanément les deux moyennes

. Ceci pour la simple raison qu'un test simple du taux de remboursement

, si nous acceptons H₀, nous conduirait à admettre l'absence de sélection adverse même si le nombre moyen de retard est compris dans l'intervalle ]1, 12]. La troisième condition n'est pas remplie dans ce cas.

Cette situation ne profite évidemment pas à l'institution, même si chaque retard est sanctionné par le paiement d'une pénalité fixe, pénalité qui s'accroît au prorata du nombre de jours de retard. De même, un test simple du nombre moyen

de retard, si nous acceptions l'hypothèse nulle, ignorera les effets des défauts de paiements, condition pourtant très importante aux institutions.

Aussi avons-nous pris conjointement les deux moyennes. Selon notre supposition, l'institution est satisfaite chaque fois que le taux moyen de remboursement est supérieur ou égal à 99% et simultanément que le nombre moyen de retard est inférieur ou égal à 1. Considérant ces critères plus assouplis comparativement à ceux définis plus haut, et qui satisfont l'institution, la proportion des groupes du type bon passe de 0,66 à 0,82 (soit de 199 à 248 en termes d'effectifs, voir fig.3). Et de façon détaillée, cette proportion passe de 66% à 83% pour 1998, de 71% à 82% pour 1999, de 64% à 81% pour 2000 et de 72% à 86% pour 2001.

La première condition est respectée (0,82 appartient à C₁). Les deuxième et troisième conditions sont également remplies car la moyenne des taux de remboursements de notre échantillon (99,09%) appartient à C₂ et le nombre de retards moyen (0,80) de l'échantillon appartient également à C₃. L'institution est en dehors de la zone pouvant lui faire courir un risque de sélection adverse (voir fig 4)^20(*).

Ce résultat est ressorti par les différentes probabilités calculées. La probabilité de rejeter l'hypothèse nulle si elle est vraie est 0,0076. Elle traduit le faible risque de rejeter l'hypothèse stipulant l'absence de sélection adverse si elle est vraie. Autrement dit, si l'hypothèse nulle est vraie, la probabilité de la rejeter est presque nulle. Le risque d'existence de sélection adverse sur le marché est donc très faible, voire quasi nul. Sur cent (100) groupes, moins d'un groupe ne présente pas simultanément un taux de remboursement supérieur ou égal à 99% et un nombre de retard moyen inférieur ou égal à 1.

Les groupes respectent au moins un des deux critères et principalement celui du taux de remboursement, qui reste également un critère important aux yeux de l'institution (sur les 300 groupes, 292 groupes ont un taux de remboursement de 100% soit 97% des groupes).

La probabilité d'accepter l'hypothèse nulle si elle est vraie est, quant à elle, égale à 0,5799 soit environ 0,58, c'est-à-dire que sur cent groupes, 57 au moins et 58 au plus présentent simultanément les deux conditions. Ce faible résultat s'explique par le fait que plusieurs groupes, ayant pourtant des taux de remboursement de 100%, accusent de nombreux retards dans les paiements (100 groupes sur 300 accusent au moins un retard et sur ces 100, 51 accusent plus d'un retard).

Une comparaison entre les deux probabilités indique que la probabilité d'accepter l'hypothèse nulle, si elle est vraie, est bien plus élevée que celle de la rejeter, qui elle, est presque nulle. Le risque d'inexistence de sélection adverse sur le marché est beaucoup plus fort que celui d'existence de sélection adverse.

Nous acceptons l'hypothèse nulle, c'est-à-dire qu'il n'y a pas sélection adverse sur le marché, puisqu'il est presque impossible de la rejeter tandis qu'il est probable, même certain, de l'accepter parce que nous avons déjà prouvé que l'hypothèse alternative est fausse. Il est important d'indiquer après cette conclusion que les mauvais comportements de remboursement tendent à disparaître permettant à l'institution de réaliser plus de profit [la totalité (soit 100%) des groupes de notre échantillon de l'année 2001, ont tous des taux de remboursement de 100% et seulement 13,8% d'entre eux accusent plus d'un retard].

Dans notre recherche, dans le but d'établir l'existence ou non de sélection adverse sur le marché de la consommation des micro-crédits par les groupes de prêts, nous avons identifié deux types de groupes, le bon type et le mauvais type. Ceci nous permet de vérifier notre première hypothèse. Celle-ci supposait que tous les groupes n'ont pas les bons comportements de remboursement recherchés par les IMF. En effet, en dehors des groupes du type bon, il existe d'autres types de groupes qui ne répondent aux caractéristiques que nous avons identifiées comme étant ceux désirés par les institutions, donc le bon type. Le premier test nous permet de confirmer cette hypothèse. Elle est par conséquent vraie.

Nous avons retenu comme deuxième hypothèse que la proportion des groupes ayant les bons comportements recherchés par les IMF est dominante sur le marché. La comparaison entre les deux proportions a permis de constater que la proportion des groupes du type bon est supérieure à celle des groupes du type mauvais. La proportion des groupes ayant les bons comportements est dominante. La deuxième hypothèse est elle aussi vraie.

Enfin comme troisième hypothèse, nous avions retenu que les prêts de groupe réduisent le risque de sélection adverse sur le marché du microcrédit. La comparaison entre les probabilités de rejeter et d'accepter l'hypothèse nulle si elle est vraie, nous permet de rejeter l'hypothèse alternative (existence de sélection adverse). Nous confirmons qu'il n'y a pas sélection adverse sur le marché des micro-crédits consommés par les groupes de prêts. La troisième hypothèse est vraie.

Comme nous l'avions dit plus haut, PADME est une institution qui pratique la modalité du crédit de groupe en milieu urbain à une gamme variée de micro-entrepreneurs dont la majorité est composée de commerçantes. Notre étude nous a permis que constater que PADME est une institution présentant une belle performance en ce qui concerne les recouvrements de ses dettes (voir annexe 4). Ce résultat est dû certainement à la fidélité de la clientèle, mais aussi sûrement au dynamisme de l'équipe de travail. Nous ne saurions pourtant achever ce travail sans formuler quelques recommandations afin que PADME soit véritablement au service de la réduction de la pauvreté et par la même voie participer au processus de développement du pays. Il s'agit de :

Nous invitons les responsables de l'institution à ouvrir leurs capitaux aux micro-entrepreneurs des milieux ruraux car les activités de PADME restent fortement concentrées en zone urbaine (Cotonou, Parakou,...). Même si les villes contiennent des poches de pauvreté, elles restent néanmoins pour une classe moyennement riche. Alors qu'en tant qu'outil au service de la réduction de la pauvreté, PADME se doit de jouer son rôle en permettant aux couches rurales de bénéficier également de ses produits.

De même, PADME pourrait-elle financer des micro-entrepreneurs débutants et non pas uniquement ceux qui ont déjà une activité existante. L'institution pourrait ainsi apporter son appui aux potentiels micro-investisseurs qui faute de financement auprès des institutions habilitées à le faire (les banques classiques) se retrouvent confrontés aux mêmes difficultés avec les IMF dont PADME.

Au terme de notre travail, nous remarquons qu'il n'existe pas de sélection adverse sur le marché, ceci malgré la présence de quelques groupes ne répondant pas aux critères. Leur existence n'affecte en rien la nature du marché. Ce résultat vient ainsi confirmer les conclusions des modèles économiques. La théorie économique portant en effet sur le sujet considère que le crédit de groupe comme modalité d'octroi de crédit, permet de résoudre la plupart des problèmes liés à l'asymétrie d'information, du rationnement de crédit à la sélection adverse. Le crédit de groupe constitue donc un puissant outil pour les institutions de microfinance contre les problèmes informationnels, dont notamment la sélection adverse sur laquelle nous avons axé notre travail.

Dans notre étude portant sur le sujet "Sélection adverse dans la consommation des micro-crédits par les groupes de prêts", nous avons observé qu'il y a absence de sélection adverse sur ce marché. Cette absence est due aux caractéristiques particulières et propres au crédit de groupe. Les membres du groupe se sélectionnent eux-mêmes, ils sont solidaires en cas de défaillance d'un de leur partenaire. Egalement, ils se connaissent et n'ont pas que des liens commerciaux et, au surplus, partagent leurs expériences en matière de gestion des affaires (VARIAN, 1994). Ces caractéristiques du crédit de groupe expliquent les résultats performants constatés au niveau des taux de remboursement et à moindre mesure au niveau du nombre de retards accusés. En effet, sur cent groupes, 97 remboursent intégralement leur dette et 66 des 97 n'accusent aucun retard.

Le crédit de groupe est donc une modalité de crédit à encourager et à vulgariser beaucoup plus qu'il ne l'est déjà, car en dehors de ce qu'il résout le problème de sélection adverse, il permet d'atteindre une large population qui ne demande qu'à avoir accès à un système financier, formel ou non, et par la même occasion permet de réduire la pauvreté qui demeure l'objectif principal que s'est fixé la microfinance.

Au moment où nous commencions cette étude, notre ambition était de faire de ce travail une référence en matière de test empirique de sélection adverse sur le marché de microcrédit. Mais c'était sans compter avec l'insuffisance des outils d'analyse en matière de test empirique en sélection adverse. A défaut de ne pouvoir utiliser le test de CHIAPORRI et SALANIÉ (2000) qui permet juste de savoir s'il y a asymétrie d'information ou non, sans pour autant préciser la nature du problème (hasard moral ou sélection adverse), et à défaut d'avoir trouvé un test statistique adéquat, nous nous sommes contenté d'un simple test de moyennes. Aussi, la taille de notre échantillon peut-elle paraître petite en comparaison au nombre important de clients qui composent le marché des micro-crédits consommés en groupes de prêt (PADME à elle seule compte plus de 11694 clients bénéficiaires de crédits en groupe). Egalement, notre échantillon est composé uniquement des groupes de trois personnes.

De nouvelles recherches pourraient alors s'étendre à d'autres institutions pour mieux approfondir le sujet et montrer comment les groupes en arrivent à ce point. Ces recherches peuvent également s'orienter vers d'autres sujets tels : la détermination de la taille optimale des groupes de prêt, les déterminants du taux de remboursement des groupes de prêt, l'impact des prêts de groupe dans la performance des institutions de microcrédit .

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[30] WENNER M. D., (1995) "Group Credit : A mean To Improve Information Transfert and Loan Repayment Performance", The Journal of Development Studies, vol.32, 2, December, 263-281.

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[33] YEON-KOO Che (2002), "Joint liability and peer monotoring under group lending", University of Wisconsin-madison, Departement of Economics, July 2.

ANNEXE 1


5	06/03/98	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
7	06/03/98	12	420000	420000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
8	06/03/98	12	300000	300000	100	0,8281	8	51,84	Mauvais	0	0,4356
10	13/03/98	12	420000	420000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
11	13/03/98	12	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
12	13/03/98	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
14	13/03/98	12	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
15	13/03/98	12	300000	300000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
17	20/03/98	12	375000	375000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
18	20/03/98	12	375000	375000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
19	20/03/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
20	20/03/98	12	375000	375000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
21	20/03/98	10	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
23	20/03/98	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
26	20/03/98	10	450000	450000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
27	27/03/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
29	27/03/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
30	27/03/98	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
33	27/03/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
34	27/03/98	12	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
39	27/03/98	12	240000	240000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
42	27/03/98	10	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
45	27/03/98	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
49	27/03/98	12	450000	450000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
50	27/03/98	12	300000	300000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
51	27/03/98	12	300000	300000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
58	03/04/98	12	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
59	03/04/98	10	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
60	10/04/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
65	10/04/98	10	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
70	17/04/98	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
73	24/04/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
78	24/04/98	10	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
81	24/04/98	9	225000	225000	100	0,8281	4	10,24	Mauvais	0	0,4356
82	30/04/98	10	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
84	30/04/98	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
89	08/05/98	12	375000	375000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
91	08/05/98	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
93	08/05/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
97	08/05/98	12	450000	450000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
101	15/05/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
109	22/05/98	12	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
119	29/05/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
131	05/06/98	12	300000	300000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
134	12/06/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
142	19/06/98	12	300000	300000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
159	03/07/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
164	03/07/98	10	225000	225000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
179	24/07/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
182	24/07/98	6	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
187	31/07/98	12	375000	375000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
192	31/07/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
195	31/07/98	6	300000	300000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
196	31/07/98	12	450000	450000	100	0,8281	4	10,24	Mauvais	0	0,4356
207	07/08/98	12	450000	450000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
211	07/08/98	12	420000	420000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
219	14/08/98	8	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
223	14/08/98	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
225	14/08/98	12	300000	300000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
255	28/08/98	12	450000	450000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
255	28/08/98	12	450000	450000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
256	28/08/98	12	150000	150000	100	0,8281	3	4,84	Mauvais	0	0,4356
266	04/09/98	12	300000	300000	100	0,8281	9	67,24	Mauvais	0	0,4356
288	18/09/98	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
310	18/09/98	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
352	16/10/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
360	16/10/98	12	450000	450000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
392	30/10/98	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
404	06/11/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
412	06/11/98	10	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
425	18/06/99	10	450000	450000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
453	20/11/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
468	27/11/98	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
475	27/11/98	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
480	27/11/98	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
486	27/11/98	12	300000	300000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
488	27/11/98	12	300000	300000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
505	04/12/98	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
510	04/12/98	12	375000	375000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
533	11/12/98	10	225000	225000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
539	18/12/98	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
541	18/12/98	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
553	18/12/98	12	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
558	18/12/98	12	300000	300000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
580	05/02/99	8	420000	420000	100	0,8281	3	4,84	Mauvais	0	0,4356
596	19/02/99	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
598	19/02/99	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
604	19/02/99	10	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
608	19/02/99	4	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
609	19/02/99	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
617	26/02/99	12	300000	300000	100	0,8281	3	4,84	Mauvais	0	0,4356
627	05/03/99	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
669	19/03/99	8	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
670	19/03/99	9	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
677	26/03/99	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
678	26/03/99	10	300000	300000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
679	26/03/99	12	375000	375000	100	0,8281	7	38,44	Mauvais	0	0,4356
700	09/04/99	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
710	09/04/99	12	150000	150000	100	0,8281	4	10,24	Mauvais	0	0,4356
742	23/04/99	10	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
743	23/04/99	10	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
789	07/05/99	3	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
802	14/05/99	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
808	14/05/99	12	225000	225000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
810	14/05/99	12	300000	300000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
823	21/05/99	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
833	21/05/99	6	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
844	28/05/99	10	150000	150000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
846	28/05/99	6	600000	600000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
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890	18/06/99	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
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991	23/07/99	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
993	23/07/99	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1000	23/07/99	7	225000	225000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
1016	30/07/99	10	450000	450000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
1036	06/08/99	8	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1077	20/08/99	8	225000	225000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
1111	27/08/99	12	375000	375000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
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1154	10/09/99	12	300000	300000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
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1196	24/09/99	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1200	24/09/99	12	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
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1276	14/10/99	12	450000	450000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
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1285	15/10/99	10	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1307	22/10/99	6	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1323	22/10/99	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1338	29/10/99	12	420000	420000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1356	29/10/99	12	375000	375000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
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1561	03/12/99	8	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1593	10/12/99	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1596	10/12/99	12	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1608	10/12/99	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1617	13/12/99	6	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1652	25/11/99	6	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1667	20/12/99	5	120000	120000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1700	10/02/00	12	375000	375000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1709	11/02/00	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1721	11/02/00	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1721	17/02/00	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1723	11/02/00	12	375000	375000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
1755	18/02/00	12	450000	450000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
1777	25/02/00	9	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1799	02/03/00	10	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1811	03/03/00	12	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1840	10/03/00	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1867	17/03/00	10	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1873	17/03/00	12	375000	375000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
1902	24/03/00	5	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1909	24/03/00	12	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1912	24/03/00	12	480000	480000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
1917	24/03/00	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1943	31/03/00	5	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1979	06/04/00	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
1981	06/04/00	12	450000	450000	100	0,8281	5	17,64	Mauvais	0	0,4356
1995	07/04/00	12	300000	300000	100	0,8281	4	10,24	Mauvais	0	0,4356
2003	07/04/00	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2008	07/04/00	12	300000	300000	100	0,8281	6	27,04	Mauvais	0	0,4356
2015	13/04/00	12	525000	525000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2020	13/04/00	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2025	13/04/00	12	150000	150000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
2063	14/04/00	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2075	20/04/00	6	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2082	20/04/00	6	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2084	20/04/00	10	300000	300000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
2088	20/04/00	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
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2091	20/04/00	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2105	20/04/00	12	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2112	21/04/00	12	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2159	28/04/00	8	300000	300000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
2171	04/05/00	12	225000	225000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
2191	05/05/00	12	450000	450000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
2226	12/05/00	12	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2240	12/05/00	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2290	23/05/00	12	600000	600000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2302	25/05/00	10	375000	375000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2310	25/05/00	10	600000	600000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2334	22/06/00	10	300000	300000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
2351	29/05/00	12	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2367	02/06/00	10	375000	375000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
2371	02/06/00	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2393	05/06/00	10	225000	225000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
2404	08/06/00	6	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2444	09/06/00	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2450	09/06/00	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2464	16/06/00	12	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2480	16/06/00	10	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2485	16/06/00	12	450000	450000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
2486	16/06/00	12	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2495	26/02/99	6	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2509	19/06/00	8	300000	300000	100	0,8281	3	4,84	Mauvais	0	0,4356
2527	22/06/00	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2584	30/06/00	12	450000	450000	100	0,8281	3	4,84	Mauvais	0	0,4356
2599	06/07/00	6	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2605	07/07/00	6	225000	225000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
2617	07/07/00	10	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2625	13/07/00	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2634	14/07/00	6	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2642	14/07/00	6	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2704	27/07/00	12	225000	225000	100	0,8281	7	38,44	Mauvais	0	0,4356
2710	28/07/00	12	375000	375000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
2712	28/07/00	12	225000	225000	100	0,8281	6	27,04	Mauvais	0	0,4356
2712	28/07/00	12	300000	300000	100	0,8281	6	27,04	Mauvais	0	0,4356
2716	03/08/00	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2782	18/08/00	12	450000	450000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
2863	07/09/00	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2911	21/09/00	12	600000	600000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2948	28/09/00	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
2963	29/09/00	6	150000	150000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
2979	29/09/00	6	225000	225000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
3007	12/10/00	12	375000	375000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3049	20/10/00	8	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3052	20/10/00	10	180000	180000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
3054	20/10/00	10	600000	600000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3065	26/10/00	8	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3067	26/10/00	12	450000	450000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
3076	27/10/00	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3084	27/10/00	12	375000	375000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3100	02/11/00	10	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3104	02/11/00	10	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3197	17/11/00	12	600000	600000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
3274	23/11/00	11	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3290	24/11/00	12	450000	450000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3302	24/11/00	8	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3308	24/11/00	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3404	01/12/00	12	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3437	01/12/00	8	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3510	07/12/00	12	225000	225000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
3515	01/12/00	10	450000	450000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
3541	07/12/00	12	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3553	07/12/00	12	375000	375000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
3575	08/12/00	12	375000	375000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3597	08/12/00	12	150000	150000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
3608	08/12/00	11	600000	600000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3669	14/12/00	12	300000	300000	100	0,8281	3	4,84	Mauvais	0	0,4356
3671	14/12/00	12	600000	600000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3692	14/12/00	12	450000	450000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
3740	15/12/00	10	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3769	21/12/00	12	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3769	21/12/00	12	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3786	22/12/00	6	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3826	25/01/01	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3827	25/01/01	6	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3847	26/01/01	10	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3896	09/02/01	8	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3907	15/02/01	10	300000	300000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
3909	15/02/01	12	525000	525000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3911	15/02/01	12	375000	375000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3914	15/02/01	7	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3925	16/02/01	10	375000	375000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3930	16/02/01	4	150000	150000	100	0,8281	3	4,84	Mauvais	0	0,4356
3958	22/02/01	10	375000	375000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3963	22/02/01	12	300000	300000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
3974	01/03/01	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3976	01/03/01	12	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
3997	08/03/01	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
4002	08/03/01	8	300000	300000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
4019	15/03/01	6	225000	225000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
4033	16/03/01	6	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
4035	16/03/01	10	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
4070	30/03/01	10	150000	150000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
4077	05/04/01	8	225000	225000	100	0,8281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
4137	17/05/01	6	225000	225000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
4145	18/05/01	6	300000	300000	100	0,8281	1	0,04	Mauvais	0	0,4356
4177	14/06/01	12	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
4197	06/07/01	12	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
4199	12/07/01	12	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
4219	23/08/01	3	150000	150000	100	0,8281	0	0,64	Bon	1	0,1156
4221	11/12/98	12	300000	287199	96	9,5481	9	67,24	Mauvais	0	0,4356
4223	03/03/00	12	450000	414135	92	50,2681	10	84,64	Mauvais	0	0,4356
4228	21/11/00	12	300000	218205	73	680,6881	6	27,04	Mauvais	0	0,4356
4229	21/11/00	12	300000	218205	73	680,6881	6	27,04	Mauvais	0	0,4356
4232	21/11/00	12	300000	218205	65	1162,1281	7	38,44	Mauvais	0	0,4356
4233	23/04/99	10	300000	176496	59	1607,2081	5	17,64	Mauvais	0	0,4356
4234	14/05/99	12	375000	207873	55	1943,9281	2	1,44	Mauvais	0	0,4356
4236	14/10/99	12	600000	90369	15	7071,1281	0	0,64	Mauvais	0	0,4356

	NB: les groupes dont les données sont encadrées sont ceux qui ont des
	résultats satisfaisants ( et qui rejoignent les groupes du type bon) les modalités définies pour l'hypothèse n°3.

ANNEXE 2

ANNEXE 3

Estimation de la proportion

Soit p la proportion des groupes du type bon dans la population-mère. A chaque échantillon de 300 crédits, la proportion des groupes du type bon de l'échantillon varie, et (1 - ) de même. Cette proportion est une variable binomiale. La taille de l'échantillon étant grande, elle est donc une variable gaussienne de moyenne n et d'écart type

En intégrant les différents paramètres, nous obtenons l'intervalle d'acceptabilité de la proportion des groupes du type bon. Soit :

Il y a 95% de chance que p la proportion des groupes du type bon de la population-mère soit comprise dans l'intervalle [0,60 ; 0,72], donc dans les cas supérieure à la proportion des groupes du type mauvais.

suit une loi normale de moyenne

et d'écart type

avec

= 0,5. La variable T définie par :

suit une loi normale centrée réduite.

Il apparaît que > l. Par conséquent, on rejette H₀ et on accepte H₁ ( = 0,66).

Dans tous les cas, la proportion des groupes du type bon est dominante sur le marché, même à l'échelle de la population-mère.

ANNEXE 4

est le taux de remboursement moyen de notre échantillon. A chaque échantillon de 300 crédits de groupes est donc associé un taux de remboursement moyen

. La variable

suit une loi normale de moyenne m₁ et d'écart type

Dans 95 cas sur 100, la moyenne m₁ se trouve dans l'intervalle [98,34 ; 99,83]. La probabilité que m₁ se trouve dans l'intervalle critique [98.34 ; 99]^21(*) est très faible car dans 60 cas sur 100, m₁ se trouve dans l'intervalle [99 ; 99,18]^22(*).

Le nombre de retard moyen obtenu sur notre échantillon est une variable aléatoire gaussienne de moyenne arithmétique m₂ et d'écart type

avec m2 le nombre de retard de paiements moyen de la population-mère que nous envisageons d'estimer.

Le degré de confiance de m₂ est 0,95, c'est-à-dire que dans 95 cas sur 100 m₂ est dans l'intervalle [0,63 ; 0,97]. m₂ est inférieure à 1 dans tous les cas.

Pages

Dédicaces i

Remerciements ii

Liste des tableaux et figures iv

INTRODUCTION 1

2ÈME CHAPITRE : LE MARCHÉ DES MICRO-CRÉDITS AU BÉNIN 25

2.1 L'offre de microcrédit 26 2.1.1 Les institutions d'épargne et de crédit 26

3^ÈME CHAPITRE : PRÉSENTATION DES RÉSULTATS, ANALYSE, VÉRIFICATION DES HYPOTHÈSES ET RECOMMANDATIONS 34

* ¹ La crise économique des années quatre-vingts a vu en effet tout le système financier s'écrouler, affectant profondément par la même occasion, la confiance qui caractérise l'octroi de crédit aux clients du système financier classique.

* ³ Il s'agit des taux nominaux effectifs. M. Robinson , The micro-finance Revolution, Banque Mondiale, 1999.

* ⁴ H. Varian, Introduction à la microéconomie, Nouveaux Horizons, 1994, chapitre 34.

* ⁹ Une initiative identique à la Grameen Bank développée en Amérique Latine.

* ¹⁰ Williamson O. E., "Les institutions de l'économie", InterEditions, Paris, 1994.

* ¹¹ Berenbach S., Guzman D., "The Solidarity Group Experience Worldwide", in Rhyne, Otero (eds), "The New World of Microenterprise Finance", Kumarian Press, West Hartford, 1994.

* ¹² Albert L., Les mécanismes collectifs de crédit : une nouvelle solution- miracle ?", Cahiers de la Faculté des Sciences Economiques, Sociales et de Gestion, 195, FNDP, Namur, 1997.

* ¹³ Wenner M. D., "Group Credit : A mean To Improve Information Transfert and Loan Repayment Performance", The Journal of Development Studies, vol.32, 2, December, 263-281, 1995.

* ¹⁶ Modèle probit donnant l'indicateur du retard de payement. Basé sur les travaux de Fay et al (1998), il utilise plusieurs caractéristiques comme l'âge, le revenu, l'emploi, la situation matrimonial, le sexe, etc.

* ²⁰ Voir Annexe 4 pour les estimations respectives de m₁ et m₂ prédéfinies à la page 34.

* ²¹ Dans cet intervalle, la condition de satisfaction n'est pas remplie,

est inférieure à 99%.

* ²² En posant la limite inférieure de m1 égale à 99, soit

(degré de confiance 0,60) et la limite supérieure donne 99,18.

Sélection adverse dans la consommations des microcrédits par les groupes de prêts

UNIVERSITÉ D'ABOMEY CALAVI (UAC)

MÉMOIRE DE MAÎTRISE ES SCIENCES ÉCONOMIQUES

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RÉPUBLIQUE DU BÉNIN

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DEDICACES

REMERCIEMENTS

LISTE DES SIGLES

LES TABLEAUX Pages

TABLEAU 1-A : Répartition des groupes 36

LES FIGURES

Les SFD sont nombreux sur le marché mais différents par leur catégorisation. Ainsi, peut-on trouver, selon le mode de financement du crédit, quatre types d'institutions de microfinance au Bénin:

2.1.1 Les institutions d'épargne et de crédit

ANNEXE 1

ANNEXE 1

ANNEXE 2

ANNEXE 3

Estimation de la proportion

ANNEXE 4

Pages

Dédicaces i

Remerciements ii

Liste des tableaux et figures iv

INTRODUCTION 1

2ÈME CHAPITRE : LE MARCHÉ DES MICRO-CRÉDITS AU BÉNIN 25