Structure et efficience du systèmes bancaire tunisien
Résumé
C'est une recherche concentrée sur la structure du
marché des crédits et l'efficience des firmes bancaires. Elle
s'emploie ainsi à caractériser la forme de ce marché et
à esquisser l'étendue des effets induits par la restructuration
sur la dite efficience. C'est ainsi que nous tenterons d'étudier la
nature de l'articulation entre la structure du marché de crédits
et l'efficience de la banque commerciale tunisienne.
- L'efficience signifie l'optimisation du concours bancaire
à l'économie, comme la notifier Mr ATI Abdessatar. Par
optimisation, on entend ici la maximisation du financement et de la
rentabilité bancaire sous contrainte minimisation du risque.
Introduction générale
Les années quatre-vingts ont marqué le
début d'un rééquilibrage entre la sphère
réelle et la sphère financière, elles se sont aussi
caractérisées par une rupture partielle avec les thèses
de dichotomie entre les deux sphères. L'articulation entre ces
dernières est désormais approchée en termes de
complémentarité, alors qu'elle était jusque là non
abordée, sous l'angle de suprématie et de rivalité.
C'est dans ce contexte, que maints travaux se sont
employés à repositionner la question de l'efficience
financière, par référence aux spécificités
du système financier et aux impératifs du réel. Dans les
pays en développement, de tels systèmes se particularisent par
l'hégémonie de la banque. Aussi, les recherches portant sur
ladite efficience se ramènent en dernière analyse et à
notre sens, à celles s'assignant pour objectif, l'identification des
déterminants de l'efficience bancaire.
Une telle efficience signifie en fait l'optimisation du
concours bancaire à l'économie. Par optimisation, on entend ici
la maximisation du financement et de la rentabilité bancaire sous
contrainte de minimisation de risque. Or comme l'intermédiation
s'érige, dans ces économies, en principale modalité de
financement, il s'en suit que cette efficience demeure conditionnée par
la structure du marché des crédits, de son fonctionnement et de
son organisation.
La mondialisation et ses corollaires,
dérégulation et déréglementation ont
intensifié la concurrence et les banques n'ont pu échapper
à cette nouvelle contrainte. Aussi, nous attendons-nous à ce
qu'une refonte soit introduite sur la structure dudit marché et
à ce qu'il revête une nouvelle forme d'organisation. Une telle
restructuration est ainsi assimilée, théoriquement, à un
vecteur de meilleure efficience de la banque car, elle autorise, dans cette
optique, une allocation optimale des ressources.
Ce travail s'inscrit dans cette perspective de recherche, sur
la médiation entre la structure du marché des crédits et
l'efficience des firmes bancaires. Il s'emploie ainsi à
caractériser d'abord la forme de ce marché et à esquisser
ensuite l'étendue des effets induits par la restructuration sur ladite
efficience. C'est ainsi que nous tenterons d'étudier la nature de
l'articulation entre la structure du marché de crédits et
l'efficience de la banque commerciale tunisienne.
Les études ayant traité de la même
question ont souvent privilégié la démarche empirique,
où les méthodes, paramétriques (DEA, FDH) et non
paramétriques, (SFA, DFA et TFH), ont tenu lieu de principaux cadres
explicatifs de l'efficience. Dans ce travail, nous avons opté pour la
méthode SFA, vu les insuffisances relatives des autres modèles.
La portée non, par ailleurs, spécifique et non
propre à cette démarche est susceptible, par une combinaison
adéquate de l'analytique et l'empirique, d'alerter les institutions
financières des nouveaux paradigmes et de nouvelles pratiques, à
même de hisser au plus haut rang le niveau de l'efficience et de la
productivité. Cette orientation méthodologique nous a
recommandée de repositionner les structures, stratégies et
performances de la banque tunisienne, à la lumière des nouveaux
impératifs de perfectionnement de son efficience et de nouvelles
contraintes issues d'un environnement mutationnel.
Il sera ainsi question de mesurer l'efficience du
système bancaire tunisien et De part sa définition, un
marché est un lieu de rencontre entre offreurs et demandeurs. Ce
marché est principal régulateur de son organisation. Il
dépend de la portée de la dite régulation et la
configuration de ses procédures. On distingue deux structures : La
première est la structure plate où la régulation se fait
par les prix (concurrence); la deuxième est structure complexe où
la régulation se fait hors marché (non concurrentielle).
Les stratégies des firmes sont
déterminées par les structures du marché dans lequel elles
opèrent.
La banque tunisienne est assujettie à la même
logique et stratégie
L' application du modèle Panzar et Ross(1987) qui ont
déterminé un indice
Où W représente les prix des facteurs
de production; R est la fonction de revenu pour une firme bancaire
quelconque.
En effet, Panzar et Rosse (1987) posent des prémisses
sur les banques en employant des différentes stratégies
basées sur les prix en réponse aux changements dans les
coûts de l'input selon la structure du marché dans lequel elles
opèrent.
Ils ont formulé des modèles simples pour les
marchés oligopolistiques, concurrentiels et monopolistiques et ils ont
développé un test pour discriminer entre ces modèles.
Ces tests sont basés dur la propriété de
la forme réduite de l'équation revenu de la banque et par
conséquent une mesure statistique du comportement conçu Panzar et
Rosse ont distingué aussi le cas ou H est comprise entre zéro et
un, par conséquent, l'augmentation des coûts d'entrée
induit une augmentation moins proportionnelle des revenus. Le marché est
en concurrence monopolistique.
Le tableau suivant résume les différentes
valeurs de la statistique H ainsi que leur interprétation :
|
Valeur de H
|
Structure de marché
|
|
H 0
|
L'existence d'un monopole de marché.
|
|
0 < H < 1
|
Concurrence monopolistique
|
|
H = 1
|
Concurrence pure et parfaite.
|
Sans doute, le choix de cette première technique dans
l'estimation du degré de concurrence observé sur les
marchés bancaires est-il accompagné de sérieuses
hypothèses théoriques et empiriques? Une première
hypothèse nécessaire est d'adopter l'approche
d'intermédiation dans la description de la production bancaire;
cela suppose que toute firme bancaire utilise différents inputs (non
seulement le travail et le capital mais aussi les ressources
financières.)
D'autre part, la croissance importante des revenus qui ne sont
pas des intérêts, oblige à estimer une fonction de revenu
total au-delà du calcul de l'expression traditionnelle (où la
variable dépendante représente les seuls revenus financiers),
dérivée de l'approche de production bancaire.
Étant donné ces deux hypothèses, on peut
prendre comme référence le travail de De Bandt et Davis
(2000)1(*), où la
fonction de revenu estimée prend la forme suivante :
où RT correspond aux revenus totaux
(intérêts et non intérêts),
Le vecteur W est composé des prix des différents
facteurs de production (le travail, les ressources financières totales
et d'autres inputs comme le capital physique),
Le vecteur Y représente les variables mesurant la
capacité opérationnelle des banques (comme les fonds propres sur
l'actif total)
Le vecteur correspond à des variables exogènes
qui isolent et prennent en compte la spécificité de chaque banque
considérée.
Les indices t (t = 1,, T) :
nombre d'années
i (i= 1,..., N) : nombre de firmes bancaires
prises en compte.
L'estimation de l'expression précédente nous
offrant le degré de concurrence d'un secteur bancaire donné en
considérant la somme des estimateurs associés aux prix d Pour
mesurer la concurrence du système bancaire tunisien, on va suivre les
mêmes définitions des variables sus citées.
Les variables sont résumées dans le tableau
suivant :
|
Nom de la variable
|
Notation
|
Définition
|
|
Le prix de travail
|
WL
|
charge personnel
Total Actif
|
|
Le prix de frais financiers
|
WF
|
Dépenses d'intérêt
Total dépôt
|
|
Le prix des autres dépenses
|
WC
|
provisions+immobilisations
total actif
|
|
Risque 1
|
Y1
|
Total Crédit
Total actifs
|
|
Risque 2
|
Y2
|
Total dépôts
Total Actif
|
|
Total actif
|
TA
|
Total actif
|
|
Revenu total
|
RT
|
Intérêts + commissions
Total actif
|
Les variables sont exprimées en log normales
Les facteurs de production, 
.
Parmi les hypothèses du modèle de Panzar et
Rosse (1987) est que le secteur bancaire doit être en équilibre
à long terme. Il est nécessaire d'exécuter cet
équilibre pour bien discuter le H test. Le E test d'équilibre est
définit par :
avec ROA return on assets =Rentabilité économique,
c'est le bénéfice net/total bilan
L'une des hypothèses de Panzar et Rosse
c `est l'équilibre
Tableau 1 :
Estimation des paramètres d'équilibre
|
Paramètre
|
Coefficient
|
Ecart type
|
t-student
|
Probabilité
|
|
WF
|
-0.0007051
|
0.0054402
|
-0.13
|
0.000
|
|
WL
|
0.0423336
|
0.0066003
|
6.41
|
0.000
|
|
CC
|
-0.0076778
|
0.0020032
|
-3.83
|
0.000
|
|
Y1
|
-0.026355
|
0.0054675
|
-4.82
|
0.000
|
|
Y2
|
-0.0093137
|
0.0020035
|
-4.65
|
0.000
|
|
0.1359842
|
0.0328642
|
4.14
|
0.000
|
|
Log de la fonction de vraisemblance = 396.6222
Prob > chi2 = 0.0000
|
De ce tableau, il ressort un indice d'équilibre E
=0.0339507, différent de 0, le système bancaire tunisien n'est
donc pas en équilibre à long terme.
L'estimation du modèle Panzar et Rosse (1987)
donne les résultat suivants :
Tableau 2 : Les
paramètres estimés de ce modèle apparaissent dans le
tableau suivant :
|
Paramètre
|
Coefficient
|
Ecart type
|
Probabilité
|
|
WF
|
0.1978031
|
0.0441563
|
0.000
|
|
WL
|
0.0305379
|
0.0536779
|
0.569
|
|
WC
|
0.0033671
|
0.018474
|
0.855
|
|
y1
|
0.3730106
|
0.0442717
|
0.000
|
|
y2
|
0.0705733
|
0.0169323
|
0.000
|
|
Ta
|
-2.83e-08
|
1.68e-08
|
0.092
|
|
0
|
-1.855719
|
0.271473
|
0.000
|
De ce tableau on obtient un indice comportemental H=
0.2317081.
Afin de déterminer
la méthode appropriée à l'estimation des
paramètres, nous avons fait le test de Haussman pour avoir une
idée sur le comportement aléatoire des variables et
l'étude de la structure des variances et covariances des erreurs. Ce
test permet de rejeter H0, c'est-à-dire qu'il n'y a pas
d'égalité entre les coefficients estimés par effets fixes
et ceux estimés par effets aléatoires, on doit ainsi utiliser la
méthode d'estimation à effets aléatoires. Cette
méthode consiste en l'estimation par les Moindres Carrés
Généralisés (MCG) qui a la propriété de
minimiser la variance-covariance des erreurs.
D'après le tableau ci-dessus, on constate que le
coefficient F est significativement différent de zéro,
le facteur financier agit positivement sur le revenu total de la banque,
alors que le coefficient de la taille est significatif au seuil 10% et agit
négativement sur le revenu.
Par référence aux modèles Panzar et Ross
(H=0.231781) H (0,1), les banques commerciales tunisiennes ont un comportement
monopolistique, par voie de conséquence toute augmentation des
coûts d'entrée induit une augmentation moins proportionnelle des
revenus.
Dans une telle structure de marché, chaque firme vise
à différencier ses propres produits des produits des concurrents,
et ce, afin, de rendre son produit unique pour échapper à
l'homogénéité et obtenir ainsi, une demande distincte de
celle qui s'adresse aux produits concurrents.
Par ailleurs, plusieurs analyses économiques et
recherches empiriques s'accordent sur le fait qu'une économie de type
libéral et concurrentiel est favorable à l'emploi efficient des
facteurs de production, à la diminution des coûts, à la
diversification des risques, à la croissance du produit national et
à l'éclosion de la créativité. Une telle
performance se contraste avec celle d'économie dirigiste,
cartellisée ou compartimentée. Un marché dominé par
des cartels ou des monopoles freine la progression de la productivité et
la croissance du produit national. En outre, les cartels ou monopoles nuisent
à la mise en oeuvre de politiques macro-économiques.
Une telle structure monopolistique tient lieu, selon plusieurs
économistes, de principe explicatif de la non efficience de la banque.
Elle induit en effet dans cette perspective diverses distorsions des prix et ne
favorisent pas la compétitivité, principal vecteur de ladite
efficience.
La modélisation de la fonction coûts bancaire soit
approche par intermédiation, qui est la plus adoptée, soit
approche par production visant à déterminer les concepts de
l'efficience et exposer les différentes techniques (paramétriques
et non paramétriques) dans le but de détecter les
différentes approches de mesure de l'efficience opérationnelle
Avec lequel un secteur bancaire peut l'adopter au cours des différentes
périodes. Alors la mesure de cette efficience du système bancaire
tunisien et spécifiquement les banques commerciales sera
étudié dans ce qui suit.
Le paysage bancaire se trouve confronter à une triple
régidité. La première est liée à la
pluralité de l'agrément et au cloisonnement qui en résulte
entre les différentes catégories de banques, accentué par
la création des compagnies de leasing et par la création des
banques d'affaire.
La deuxième rigidité tient au dualisme juridique
qui gouverne le statut des banques publiques : en plus de la loi bancaire,
celles - ci obéissent au régime juridique déragataire et
au droit commun applicables à l'ensemble des entreprises publiques.
Enfin, la troisième rigidité concerne les
banques de développement mixtes pour lesquelles toutes stratégie
de développement doit requérir l'approbation du partenaire
étranger.
***********
Graphique 1 : Evolution de ROE sur la
période 1980-2004
Source de données : statistique
financières rapport annuels de l'APBT
Le graphique montre que le taux de rentabilité
financière alterne l'accroissement et la baisse durant la
période 1980-1986, mais que ces variations demeurent très
limitées.
La rentabilité financière ROE, quant à
elle, a connu une évolution instable Au cours de la période
1987 à 1994, la tendance de cette évolution était vers la
hausse ; en passant de 10.2% à 13.5%. Le retournement de la
tendance marquera toute la période de 1995 à 2004, où une
baisse considérable, de 12% à 7.3%, fut observée.
Le graphique 2 met en évidence les fluctuations du taux de
rentabilité économique au cours de la période 1980-1986.
La tendance de la rentabilité économique, ROA mesurée par
la ratio bénéfice net /total bilan a évolué vers la
hausse, dénotant ainsi une nette augmentation, puisqu'elle passe de
3.085% en 1980 à 4.4% en 1986.
Graphique 4 : Évolution du taux ROA de
1980 à 2004
Il est à remarquer que la rentabilité
économique commence à diminuer à partir de l'année
2001 pour passer de 10.77% en 2001 à 6.72% en 2004. La
conséquence desdites opérations furent en effet une adjonction de
baisse des bénéfices et une augmentation de l'actif total. De
même, l'affaire BATAM a eu des effets défavorables sur les
bénéfices de certaines banques privées.
Au total, les divers indicateurs dont nous avons tenté
de retracer l'évolution, témoignent de certains changements aussi
dans le sens de l'amélioration que de celui de la
détérioration. Pour esquisser une appréciation nette,
nous pensons trouver dans le concept et la mesure de l'efficience un indicateur
synthétique, plus évolué que les ratios
supra-cités.
- Choix du modèle
On ne peut pas utiliser l'approche (TFA) parce qu'elle estime le
coût d'efficience seulement pour des groupes de banques, or la petite
taille de l'échantillon tunisien (12 banques commerciales) ne permet pas
une telle division, de plus cette technique ne fournit pas une estimation
d'efficience pour chaque banque individuelle.
De même, on ne va pas utiliser les approches
mathématiques (DEA et FDH) car ces méthodes ne prennent pas en
considération l'erreur aléatoire due à l'erreur de mesure
et au hasard, ce qui peut baiser la mesure de X-efficacience. Il est difficile
de comparer les scores d'efficience entre les banques individuelles.
Il reste alors l'approche (SFA) et l'approche (DFA) , on peut
éviter la dernière approche puisqu'elle suppose que l'erreur
aléatoire tende à s'annuler au cours de la période
étudiée . Alors que la technique (SFA) permet de dériver
les estimations d'efficience pour chaque banque en utilisant ses propres
coûts aléatoires et sans supposer que la frontière est
commune pour toute les banques.
Nous utilisons dans le cas de la présence d'un terme
d'erreur composite au niveau de la spécification de production, la
paramétrisation de Battese et Corra [1977]2(*) qui replace 
et 
, avec 
= 
+ 
et 
tel que [0,1].
D'après Jondrow et al [1982]3(*), le terme 
(compris entre zéro et un) peut être utilisé comme
une mesure approximative de l'inefficience moyenne de l'échantillon.
La fonction log-vraisemblance est donnée par :
Où : N : le nombre de firmes
: La fonction de densité de la loi normale
Et ils ont montré que l'espérance conditionnelle
du terme d'inefficience 
peut être calculé pour chaque observation comme
suit :
Où 
représente la fonction de répartition d'une distribution
normale N (0,1).
*/ Les spécifications de coût :
Dans le cas où nous souhaitons spécifier une
frontière de coûts stochastique, on altère tout simplement
la spécification du terme d'erreur de (Vit - Uit)
à (Vit + Uit). Cette substitution transformera la
fonction de production en une fonction de coûts définie sous la
forme suivante :
Cit = Xit + (Vit +
Uit)
Où :
Cit est le logarithme du coût de production
de la firme i à la période t.
Xit est le vecteur des prix des inputs et de
la quantité d'outputs (exprimés en log) de la firme i à la
période t.
est le vecteur des paramètres à estimer
Ui et Vi sont définis comme pour
le cas d'une fonction de production.
Dans la fonction de coûts, le terme Ui est
défini comme étant le degré d'inefficience qui situe la
firme en dessus de la frontière efficiente :
-Si on suppose que la firme est allocativement efficiente,
alors dans ce cas le terme Ui correspond à l'infefficience
technique de la firme i.
-Si on suppose que la firme est non allocativement efficiente,
dans ce cas la nature du terme Ui devient imprécise et
englobe à la fois les inefficiences techniques et allocatives.
Le tableau suivant résume les différentes
variables utilisées :
|
Nom de la variable
|
Notation
|
Définition
|
|
Le prix de travail
|
WL
|
charge personnel
effectif annuel
|
|
Le prix de capital financiers
|
WF
|
Dépenses d'intérêt
Total dépôt
|
|
Le prix capital physique
|
WC
|
Charges d'exploitation
immobilisations + non valeurs nettes d'amort
|
|
Out put 1
|
Y1
|
PF Escompte+ crédit sur ressources spéciales+autres
crédits à la clientèle
|
|
Out put 2
|
Y2
|
Portefeuille titre
|
Les paramètres estimés de la fonction Cobb
Douglass sont résumés dans le tableau suivant :
Tableau 1 : Les paramètres estimés de
la fonction Cobb Douglass
|
Paramètre
|
Coefficient
|
Ecart type
|
Probabilité
|
|
F
|
0.4495917
|
0.0338767
|
0.000
|
|
L
|
0.3477461
|
0.0764952
|
0.000
|
|
C
|
0.0028258
|
.0114301
|
0.805
|
|
1
|
0.5976156
|
0.046126
|
0.000
|
|
2
|
0.0171328
|
.0103694
|
0.098
|
|
0
|
3.042638
|
0.4441868
|
0.000
|
|
2 =
u2+v2
|
0.1048644
|
.0997461
|
0.018
|
|
= u2
u2+v2
|
0.6470149
|
0.3363992
|
0.0927121
|
|
Log likelihood = 40.09449 Prob > chi2 = 0.000
|
|
Le tableau 1 indique que les coefficients F
et L sont significativement
différents de zéro, les facteurs financiers et le travail
agissent positivement sur la fonction des coûts bancaires. En outre, la
valeur de 2 (0.104) est statistiquement significative ce qui
confirme les résultats de Jondrow et Al (1982); cette valeur
s'interprète comme étant la valeur approximative de
l'inefficience moyenne de l'échantillon car elle intègre les
effets de bruit blanc i qui ne sont pas pris en considération
dans la détermination du terme de l'efficience.
La valeur de (0.647) 0,1 ce qui est conforme à la
propriété statistique ci mentionnée, statistiquement ce
terme est significatif au seuil 10%.
La valeur de log vraisemblance (40.094) indique que le
modèle en question à un bon pouvoir explicatif.
Les paramètres estimés de la fonction de coût
frontière nous permettent de calculer la distance de chaque observation
par rapport à la frontière efficiente. Le degré de
l'efficience est représenté par le deuxième terme
d'erreur ui , et calculé pour chaque banque, varie entre
zéro et l'infinie . L'efficience est mesurée par son inverse qui
varie entre zéro et l'unité
Les tableaux 2 et 3 présentent les scores d'efficience
par banque et par année. Il en ressort que, sur la période
étudiée, les banques tunisiennes affichent un niveau d'efficience
moyen qui varie entre 78.55% pour les banques publiques et 87.25% pour les
établissements privées.
Tableau 2: degré d'efficience -X par banque (en %)
|
banques publiques
|
Banques privées
|
|
Banques
|
Score de X-eff
|
banques
|
Score de X-eff
|
|
STB
|
67.93
|
UBCI
|
96.06
|
|
BNA
|
78.66
|
BT
|
94.79
|
|
BS
|
83.735
|
BIAT
|
65.08
|
|
UIB4(*)
|
83.87
|
ATB
|
93.31
|
|
|
|
AB
|
87.02
|
|
|
|
|
|
MOYENNE
|
78.55%
|
Moyenne
|
87.25%
|
|
moyenne sectorielle
83.21%
|
En effet, les différences de niveau d'efficience entre les
banques privées et publiques s'expliquent par diverses
considérations. Des banques publiques ne sont pas motivées par
les seuls critères de rentabilité, elles assument de leur
majorité une fonctionnalisation sociale soutenant ainsi l'effort de
développement économique. De même, dans l'octroi des
crédits, elles ne se diffèrent pas aux mêmes normes de
rationalité en terme de choix de type de financement. C'est ainsi que la
BNA est fortement engagée dans le secteur agricole soumis aux alias
climatiques et s'érigeant par là en secteur très
risqué, ce qui implique pour la banque des provisions pour risques assez
élevés et donc des marges très faibles.
Tableau 3 : score d'efficience -X par année (en %)
|
Année
|
Score d'efficience par secteur en %
|
|
1980
|
86.37
|
|
1981
|
84.34
|
|
1982
|
85.92
|
|
1983
|
85.69
|
|
1984
|
85.46
|
|
1985
|
85.22
|
|
1986
|
84.98
|
|
1987
|
84.74
|
|
1988
|
84.49
|
|
1989
|
84.25
|
|
1990
|
83.99
|
|
1991
|
83.73
|
|
1992
|
83.47
|
|
1993
|
83.21
|
|
994
|
82.94
|
|
1995
|
82.67
|
|
1996
|
82.40
|
|
1997
|
82.12
|
|
1998
|
81.84
|
|
1999
|
81.55
|
|
2000
|
81.27
|
|
2001
|
80.97
|
|
2002
|
80.68
|
|
2003
|
80.38
|
|
2004
|
77.66
|
Les résultats du tableau 3 montrent que la valeur
moyenne de X-efficience par année à commencé à
décroître d'une manière régulière à
partir de 1991. Les niveaux de l'efficience moyenne ont chuté de 83.73%
en 1991 à 77.66% en 2004 .Ce ci peut être expliquer par l'impact
à court terme de la libéralisation financière sur les
banques qui sont en phase de mutation. L'intervention de la banque centrale en
dernier ressort a mené les banques tunisiennes à accorder des
crédits non performants que se soit pour des clients intimes,
c.a .d des clients qui ont des relations étroites avec les
banquiers, ou pour les projets jugés prioritaires.
Graphique 5 : évolution des scores
d'efficience : 1980-2004
Les résultats obtenus des données de panel
suggèrent que les banques de notre échantillon affichent un
degré d `efficience relativement important. Malgré qu'il ne
cesse de diminuer (graphique5) depuis 1983 jusqu'à 2004 avec une baisse
importante entre 2003 et 2004. Il est annoté que les banques ne sont
plus efficientes qu'elles ne l'étaient avant l'instauration des
réformes.
Sur la période étudiée les banques qui
ont obtenu les meilleurs scores de l'efficience sont l'UBCI (96.06%) et la
BT(94.79%) suivit par l'ATB (93.31%). De tels résultats impliquent que
les banques privées sont plus efficientes que les banques publiques, on
en déduit que le statut privé est un facteur non
négligeable dans l'explication de l'efficience bancaire. Mais comme
moyenne de secteur les banques publiques ont un score d'efficience moins
élevé que celui des banques privées, il est respectivement
de 78.548% et 87.25%.
* 1 De Bandt. and Davis. E.
P, (2000), «Competition, contestability and market structure in European
banking setcors on the eve of EMU,» Journal of Banking and Finance, vol
24, pp. 1045-1066.
* 2 Battese et Corra (1977) :
« Estimation of a production frontier Model :With application to The
Pastoral Zone of Eastern Australia ».
* 3 Jondrow et al
[1982] : « On the estimation of technical efficiency in the
stochastic frontier production function model ».
* 4 Il est à signaler
que l'UIB est une banque qui a été privatisée depuis 2002
alors qu'elle a été une banque publique durant 22 ans et ce
à dater de 1980 jusqu'à 2002 .
