Les facteurs de l'exclusion bancaire au Cameroun.

II.2- L'estimation du modèle mesurant l'exclusion bancaire par la détention d'une carte de paiement

Les résultats de la régression logistique sont présentés dans le tableau ci-dessous Tableau 4.3 : résultats de l'estimation du modèle relatif à la détention d'une carte de paiement.

variable endogène EXCLU2	variables exogènes	Coefficients		p-value		Significativité
	Proximité	_0.2434		0.095		10%
	Supérieur	1.144096		0.015		1%
	Richesse	0,023121		0,1001		10%
	Confiance	0,104735		0,0701		7%
Logistic regression			Nombre d'observations		1000
			LR chi2(4)		7.02
			Prob > chi2		0.0081
Log likelihood = -94,245325			Pseudo R2		0.0359

Source : calculs de l'auteur.

Comme pour le second modèle nous analysons l'adéquation du modèle. S'agissant du test du ratio de vraisemblance, on conserve les mêmes hypothèses et la règle de décision.

A l'observation du tableau, la valeur calculée 7,02 est supérieure à la probabilité de la LR statistic. On accepte donc H1, ce qui signifie que le modèle est globalement significatif.

En outre, le pseudo 2

RMF de ce modèle est égal à 0.0359. Pour les mêmes raisons que supra, on ne saurait se cantonner à ce coefficient pour juger de la qualité de la régression. Aussi, nous référons-nous à la courbe ROC donnée par le graphique ci-contre :

Les facteurs de l'exclusion bancaire au Cameroun

Graphique 4.2 : Courbe ROC associée à la détention d'une carte de crédit.

Source : calculs de l'auteur.

On peut voir sur le graphique que la valeur AUC est égale à 0,6112. Si elle est moins élevée que celle du premier modèle, elle est néanmoins supérieure à la valeur critique qui est de 0,5. On en conclut que l'ajustement est de bonne qualité.

Sur la base de ces résultats, on peut dire que le modèle est adéquat, ce qui nous mène à l'interprétation des signes des coefficients associés aux variables explicatives.

Le premier constat est que les signes de tous les coefficients sont positifs. On en déduit qu'il existe une corrélation positive entre la probabilité de détenir une carte de paiement d'une part, et la proximité, le niveau d'instruction, la richesse et la confiance dans institutions bancaires d'autre part.

Plus précisément, on peut dire qu'au Cameroun, la probabilité de détenir un compte bancaire est une fonction croissante de la richesse, la confiance, la proximité et du niveau d'instruction.

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Les rapports de côte associés à ce modèle sont présentés dans le tableau suivant :

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Tableau II.6 : Odds-ratios associés à la détention d'une carte de paiement.

variable endogène EXCLU2	variables exogènes	Coefficients	p-value	Significativité
	Proximité	0,2620	0,000	1%
	Supérieur	0.113004	0,05314	5%
	Richesse	0,32144	0,0111	5%
	Confiance	0,12465	0,2317	non

Source : calculs de l'auteur.

Ces ratios nous permettent d'identifier les variables qui influencent le plus significativement la détention d'une carte de paiement au Cameroun.

En suivant l'ordre dans lequel les variables explicatives sont classées dans le tableau, on peut faire les interprétations suivantes :

- la probabilité de détenir un compte bancaire est 26,2 fois plus forte pour un individu résidant à proximité des infrastructures bancaires (agences et DAB) ;

- la probabilité de détenir un compte bancaire est 11,3 fois plus grande pour un individu ayant fait l'enseignement supérieur ;

- la probabilité de détenir un compte dans une institution bancaire formelle est 32,14 fois plus élevée pour un individu riche ;

- la probabilité de détenir un compte bancaire est 12,46 fois plus forte pour un individu ayant confiance dans les banques.

A l'observation, la richesse et la proximité exercent une plus grande influence sur la probabilité qu'un camerounais détienne une carte de paiement que la confiance et l'éducation.

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