B) Limites et recommandations
L'intérêt de ce paragraphe est de
présenter ce qui n'a pas bien marché afin de faire de projections
pour un meilleur travail dans le futur.
1) Limitede l'étude
Parmi les limites de notre travail, nous pouvons mentionner;la
non prise en compte de plus ratios comptables et financiers dans les variables
explicatives, ceci étant donné le caractère qualitatif et
non quantitatif des variables de notre travail.les ratios comptables et
financiers qui sont des données objectives, et peuvent donner les
chiffres exacts sur la santé financière du client. On retient
alors leur fort pouvoirexplicatif du risque de crédit chez un client
lors des opérations de crédits.
Le choix des caractéristiques des entreprises, les
effets provenant de la taille de notre échantillon sont très
limités, des secteurs d'activités, de la taille de ces PME ou TPE
sont susceptibles de masquer certains facteurs explicatifs tous ces
paramètres ont favorisé la non significativité de la
plupart des variables indépendantes qui sur le point théorique
sont significatives pour prédire le risque de crédit.
Mémoire rédigé et présenté par
MOUNKAME NDAM Jafarou Page 72
Gestion de l'asymétrie d'information et réduction
du risque de crédit les institutions de
microfinance camerounaises :
cas d'AFIB S.A
La régression logistique par les modèle logit et
probit accepte une marge d'erreur dans les résultats, cette situation
nous pousse à dire que les résultats ne sont pas des chiffres
exactes mais plutôt des montants approximés ce qui laisse le doute
sur la valeur prédictive de ces modèles. Bien plus, la pertinence
de prévision des modèles utilisés dépend des
facteurs tels que la taille de l'échantillon, la taille des
entreprises.
2) Recommandations de l'étude
Nous pensons que Pour une amélioration de notre
travail, nous devons tour à touraugmenter la taille de
l'échantillon c'est-à-dire le nombre d'entreprises qui composent
notre échantillon soit revu à la hausse, considérer si
possible les données sur une durée plus longue.De même,
introduire plus de ratios financiers dans les modèles car il ne fait
aucun doute que la plupart des données quantitatives sont très
crucial dans l'explication du risque de crédit des clients.
Bien plus, pour s'assurer de la qualité globale de nos
estimations. Nous devons entre autre utiliser d'autres méthodes
statistiques adaptées à la réalité des IMF pour
améliorer nos résultats empiriques telle que :la méthode
du crédit scoring par exemple.
De même, pour obtenir des résultats plus
consistants, notre sujet pourrait être élargi au niveau national
afin de tester le phénomène sur un échantillon plus
grand.
Globalement, pour une résolution optimale du
problème qui a fait l'objet de notre mémoire, nous
prévoyons entre autre trois points sur les quels le chargé
d'affaires d'AFIB doit se penser pour réduire le risque de crédit
et l'asymétrie d'informations.
Premièrement,procédé à un
rationnement des PME et TPE qui présente les signes du risque de
crédit élevé. Il ressort des études que le
rationnement de crédit constitue pour une institution financière
l'une des meilleures solutions aux problèmes d'anti-sélection et
d'aléa moral. Dans le contexte d'une haute
asymétrie.L'institution ne peut se protéger contre un risque
éventuel de crédit que par le rationnement puisqu'elle par une
obligation de rentabilité et son seul source de revenu est le prix des
services sur les crédits qu'elle accorde à la clientèle
(intérêt). De même, c'est aussi un moyen utilisé par
les institutions financières pour faire faces aux problèmes
d'asymétrie d'information avec ses clients, il permet aux institutions
financières de limiter d'une manière considérable le
risque de crédit qui plane sur
Mémoire rédigé et présenté par
MOUNKAME NDAM Jafarou Page 73
Gestion de l'asymétrie d'information et réduction
du risque de crédit les institutions de
microfinance camerounaises :
cas d'AFIB S.A
elles ceci en limitant l'opportunisme des emprunteurs. Comme,
le pense (Rouges, 2003), le rationnement est une solution simple et rationnelle
pour prévenir le risque de crédit et elle avance en ses termes :
« il vaut mieux ne pas prêter dès lors qu'on anticipe un
risque élevé que de prêter à un taux
élevé et accroître ainsi les effets desincitatifs au
remboursement. »20. Par exemple pour l'ensemble de
demandes de crédits effectuées par les clients, l'agent de
crédit d'AFIB doit accorder un montant moyen à chaque client et
tenir compte de son risque.
Deuxièmement, procéder à une politique de
proximité avec le client, où prévaut la notion de «
know your Customer ». L'échange d'informations entre le client et
l'institution financière permet de connaître le client. Le fait
d'être très proche du client permet d'acquérir des
informations privées sur lui, de mieux l'évalué à
moindre coût. Bien plus, cette politique est introduite dans la
microfinance comme une mesure permettant de réduire le risque de
crédit ; (Servet, 1996, MAYOUKOU, 2000) cité par (ESSOMBA, 2013).
De même, par la finance proximité on parvient réduire
l'opportunisme dont jouissent les clients dans les opérations de
prêt car le chargé d'affaires effectue des descentes sur le
terrain de façon régulière et planifiée pendant et
après la consommation du crédit. Ceci, afin de s'assurer que le
crédit est utilisé pour des fins préalablement
définis.Dans cette hypothèse on sait avec qui le client marche,
son domicile, et même parfois ce qu'il mange.
Troisièmement, procéder la prise des
collatéraux (les garanties), les garanties constituent un signal qui
apportent de l'information à la microfinance. Elles aident les IMF
à obtenir les informations sensibles et nécessaires sur les
clients ; dans ce sens un client moins risqué fournir un nombre
important de garanties que de supporter un taux d'intérêt
élevé. Selon, (MAKAMURA, 1993), cité par (Rouges, 2003),
les IMF peuvent avoir recours aux garanties réelles (hypothèques,
gages et nantissements), et personnelles (caution, l'aval) qui se
présentent comme un moyen de contrôle des asymétries
d'information. Bien, les garanties ont pour fonction le recouvrement des
créances de l'institution en cas de non remboursement du crédit.
Les garanties conditionnement l'emprunteur à ne pas se lancer dans les
projets trop risqués ceci par crainte de les perdre. Aussi, les
garanties sont très efficaces pour réduire le
20Rouges, V.,(2003), GESTION BANCAIRE DU RISQUE
DE NON-REMBOURSEMENT DES CREDITS AUX ENTREPRISES : UNE REVUE DE LA LITTERATURE,
Identification et maîtrise des risques : enjeux pour l'audit, la
comptabilité et le contrôle de gestion, Belgique. PP, 1-17.
Mémoire rédigé et présenté par
MOUNKAME NDAM Jafarou Page 74
Gestion de l'asymétrie d'information et réduction
du risque de crédit les institutions de
microfinance camerounaises :
cas d'AFIB S.A
risque de sélection adverse et de limiter le risque
d'aléa moral. Et, elles permettent ainsi de résoudre les
problèmes qui découlent de la meilleure information que
détient le client par rapport à l'institution de microfinance
avant toute décision de prêt.
En somme, on pourrait éventuellement préconiser
la relation de long terme entre l'IMF et ses clients car elle permet
d'atténuer le risque de crédit, ceci à travers
l'échange d informations sensibles et privées sur les clients.
Elle permet aussi d'évaluer les clients afin de cerner les bons et les
mauvais. Malgré,ses avantages, elle regorge aussi des
inconvénients. Parmi les quels, le comportement laxiste de l'institution
envers ses anciens clients et son engagement auprès des entreprises
même en cas de tension de trésorerie.
Mémoire rédigé et présenté par
MOUNKAME NDAM Jafarou Page 75
Gestion de l'asymétrie d'information et réduction
du risque de crédit les institutions de
microfinance camerounaises :
cas d'AFIB S.A
Conclusion générale
En définitive, il était question pour nous de
traiter de la gestion de l'asymétrie et la réduction du risque de
crédit dans les IMF camerounaises : cas d'AFIB. Le risque de
crédit est le risque principal de toute activité de prêt
dans les institutions financières dans leurs missions
d'intermédiaire financier. Il part de l'hypothèse de l'existence
de l'asymétrie informationnelle dans la relation
prêteur-emprunteur. Et qui fait donc naître les problèmes de
sélection adverse, de l'aléa moral et celui de l'opportunisme de
l'emprunteur, dans la mesure où ce dernier maîtrise et
détient pour lui seul les informations sensibles de son projet qu'il
cache au prêteur. Bien plus, cette situation rend plus complexe
l'évaluation du risque de défaut d'un client. Par
conséquent, augmente le risque de crédit dans les IMF. De
même, le risque de crédit part du constat d'un retard de
remboursement à une perte totale de créance. En effet, le risque
de crédit provient du fait de l'insolvabilité de l'emprunteur
suite à un comportement opportuniste de sa part ou d'un fait ne relevant
pas de sa volonté (problème conjoncturel).
Au terme de notre analyse, il ressort que la gestion
efficiente de l'asymétrie d'information permet de réduire le
risque de crédit dans les institutions financières. Dans la
mesure où elle se base sur les informations recueillies à travers
les services fournis à destinations des clients et sur la relation de
financement qui les lie aux emprunteurs. Les informations recueillies
permettent de traiter et de diminuer les problèmes liés à
l'anti sélection, à l'aléa moral et permettent aux IMF de
mieux estimer le risque de défaut liés aux prêts
accordés. Bien plus, les informations collectées lors de l'accord
(études préalables avant le prêt), et le suivi du
crédit ont une influence positive sur la gestion du risque. En ce sens
que la gestion de l'asymétrie d'information à travers (la
relation de long terme, l'ancienneté, la détention de compte, la
prise des garanties, etc.), peuvent se traduire par une gestion efficiente du
risque de défaut. Dans la mesure où on a recueilli les
informations privées, sensibleset objectives qui permettent de mieux
cerner la santé financière des clients emprunteurs.
Après une définition des concepts du sujet dans
un premier temps, nous avons procédé en une mise en relation
entre l'asymétrie d'information et le risque de crédit dans les
IMF (chapitre 1), nous avons exploré la revue de la littérature
des travaux sur le sujet et nous
Mémoire rédigé et présenté par
MOUNKAME NDAM Jafarou Page 76
Gestion de l'asymétrie d'information et réduction
du risque de crédit les institutions de
microfinance camerounaises :
cas d'AFIB S.A
avons relevé les différentes solutions tant sur
le plan théorique que sur le plan pratique, qui sont entre autre la
prise des garanties, le rationnement du crédit, les contrats de
prêts groupes, la relation de long terme, la confiance, etc. (chapitre
2). Nous avons en suite présenté la structure d'accueil et les
problèmes asymétriques liés aux opérations de
prêts en son sein (chapitre 3).
En fin, nous avons axé notre chapitre 4 sur une
étude empirique, qui est celle de savoir si la gestion efficiente de
l'asymétrie d'information peut permettre de réduire le risque de
crédit entre le prêteur et l'emprunteur dans une institution de
microfinance. Nous nous sommes basés sur 100 dossiers de crédits
accordés par AFIB à un ensemble des TPE et PME. Les
données collectées dans ces dossiers nous ont permis de
constituer un ensemble des variables explicatives afin d'expliquer le risque de
crédit (variable dépendante) chez un client et d'étudier
moyennant une régression logistique (modèles probit et logit),
l'apport de la gestion de l'asymétrie dans la réduction du risque
de crédit.
Nos résultats nous montrent que le risque de
crédit est inhérent à la mauvaise situation
financière des entreprises emprunteuses. Dans le modèle probit,
nous relevons une relation significative des variables indépendantes
telles que l'historique de compteau seuil de 5%, l'exclusivité de
financement (qui est le fait pour un emprunteur de ne bénéficier
que du financement d'une seule institution.), au seuil de 10%, dans la
prédiction du risque de crédit chez un emprunteur. Et, dans le
modèle Logit en plus des variables telles que l'historique de compte,
l'exclusivité de financement nous avons l'ancienneté de la
relation qui est aussi significative au seuil de 5% permettent de mieux
appréhender le risque de crédit dans notre structure. Globalement
la régression logistique nous a permis d'expliquer au moins 58% de
risque de crédit. Et on peut être tenté de dire sans risque
de nous tromper que sa mise en oeuvre à AFIB pourrait permettre de
réduire d'une façon considérable le risque
d'impayés dont elle est victime. Car, d'après notre
résultat seul 7% de risque restent sans être expliqués sur
les 65% d'impayés initialement constatés.
Certes, les développements entrepris lors de notre
travail, nous ont permis de conclure que les institutions financières et
AFIB en particulier, sont capables de réduire risque de crédit
qui les pousse parfois à la fermeture. Ceci par leur capacité
à collecter, à traiter, et à produire les informations
capitales pour l'évaluation des clients. Aussi, il ressort de cet
enseignement
Mémoire rédigé et présenté par
MOUNKAME NDAM Jafarou Page 77
Gestion de l'asymétrie d'information et réduction
du risque de crédit les institutions de
microfinance camerounaises :
cas d'AFIB S.A
que les IMF privilégient le plus souvent la relation de
long terme qui pour a vertu la réduction de l'asymétrie
d'information entre les IMF et ses clients lors des opérations de
prêts. Car sur la base de la proximité et des informations
collectées au fil du temps, permettent une meilleure appréciation
de la capacité de remboursement du client, et donc facilite
l'évaluation du risque de crédit chez les clients.
Tout de même, notre mémoire professionnel reste
incomplet par le fait que dans notre démarche nous n'avons pas pris en
compted'autres éléments de contrôle des clientstels que son
chiffre d'affaires, pour prévenir le risque dans les IMF. Aussi, nous
n'avons pasintégré dans l'étude plusieurs ratios
comptables et financiers qui fournissent des données objectives pour
l'évaluation de chaque client. Toute fois, la taille très petite
de notre échantillon n'a pas favorisé l'obtention des
résultats plus significatifs qui pourrait se vérifier sur le plan
national.
En somme, nous avons projeté pour l'amélioration
du risque de crédit et le problème de l'asymétrie
d'information dans les IMF camerounaises et à AFIB en particulier ; de
procéder au rationnement des clients qui présentent les risques
élevés. De promouvoir la finance de proximité entre
l'institution et son client ; c'est-à-dire on doit se rapprocher au plus
près du client, parce qu'il faut un périmètre de confiance
dans lequel on maîtrise son écosystème, l'accompagné
afin de réduire au maximum le comportement opportuniste dont manifeste
souvent les clients après obtention du prêt. Et la prise des
garanties. Il serait intéressant pour nous d'étendre notre
étude sur le plan national ce qui permettrait sans doute
d'améliorer les résultats obtenus dans le cadre de cet
enseignement.Ou bien étudier l'impact de la finance de proximité
sur la réduction du risque de crédit dans le contexte
d'asymétrie d'information. Voilà en quelques sortes des
problèmes qui mériteraient notre attention et sur lesquels les
travaux futurs apporteraient plus de lumière.
Mémoire rédigé et présenté par
MOUNKAME NDAM Jafarou Page 78
Gestion de l'asymétrie d'information et réduction
du risque de crédit les institutions de
microfinance camerounaises :
cas d'AFIB S.A
| 
