Memoire Online - Libéralisation financière et intermédiation bancaire: le cas de la Côte d'Ivoire

Dans ce chapitre, nous procéderons d'abord à l'analyse des résultats économétriques puis à leurs interprétations.

Dans cette section, nous exposerons les résultats des différents tests économétriques au niveau de l'évolution des dépôts bancaires d'une part, et nous procéderons, d'autre part, à la présentation des résultats de l'évolution du financement bancaire.

Le résultat du test de présomption de multicolinéarité nous a permit de constater qu'il n'existe aucune corrélation entre les variables explicatives du modèle. En effet

(Xi ;Xj).

Dans le cadre de notre étude, nous avons utilisé le test de stationnarité ADF. Les résultats des tests effectués sur EVIEWS 4.1 pour toutes les variables, sont donnés dans le tableau ci-dessous. Les décisions sont prises à 5 %.

Variables	Stationnarité en niveau			Stationnarité en différence première			Conclusion générale
Variables	ADF	Valeurs critiques à 5 %	Stationnarité	ADF	Valeurs critiques	Stationnarité	Conclusion générale
DBP	0,14	-1,95	Non	-4,67	-1,95	Oui	I (1)
PRH	-0,88	-1,95	Non	-5,07	-1,95	Oui	I (1)
IPF	-1,02	-1,95	Non	-3,007	-1,95	Oui	I (1)
INFL	-2,22	-1,95	Oui	-	-1,95	-	I(0)
TCRE	-3,15	-1,95	Oui	-	-1,95	-	I(0)

Il ressort du tableau que les variables dépôt bancaire sur pib (dbp), produit intérieur brut réel par habitant (prh) et l'indicateur de politique financière (ipf) sont I(1), c'est-à-dire intégré d'ordre 1, donc stationnaire en différence première, par contre l'inflation (infl) et le taux créditeur réel (tcre), sont I(0), donc stationnaire à niveau.

Le fait que ces variables soient non stationnaires, il existe un risque de cointégration entre elles. En effet, l'existence d'une cointégration peut être à l'origine du caractère non stationnaire observé sur les séries.

Seule la mise en oeuvre du test de cointégration peut nous renseigner sur l'existence ou non d'une relation de cointégration entre les séries.

Dire que les variables sont cointégrées signifie que le mécanisme de transmission entre les variables explicatives et la variable à expliquer est stable et plus prévisible au cours du temps. Cependant des chocs peuvent conduire ces variables à s'écarter de leur tendance commune. Ce qui très souvent aboutit à de mauvaise prévision. Le théorème de représentation de Granger préconise l'utilisation d'un modèle à correction de déséquilibre pour la prévision dans le cas où les variables sont cointégrées. Ce théorème établit que tout système cointégré admet une représentation ECM (Modèle à Correction d'Erreur). Relativement à la méthode de Engle et Granger (1987) qui est en deux étapes, nous utiliserons celle de Johannsen (1988), qui est en une étape, pour effectuer le test de cointégration.

La procédure du test de Johansen nous donne deux statistiques qui sont comparées aux valeurs critiques. Eviews 4.1 nous donne les statistiques et les valeurs critiques. Les résultats sont consignés dans le tableau ci-dessous.

Le test de Johansen est effectué sur les séries intégrées de même ordre I (1) : il s'agit des variables DBP, PRH, IPF. Comme le suggère Johansen, le test se fait de façon séquentielle. Ici, seule la première étape est présenté dans le tableau, car l'hypothèse Ho du rejet de l'existence de cointégration entre les variables est retenue. En effet, cette hypothèse est retenue car les statistiques sont inférieures aux valeurs critiques. Cette hypothèse étant retenue, le test s'arrête là et on conclut à l'inexistence de cointégration entre les variables. Les statistiques sont obtenues avec un modèle VAR et constante (voir annexeIII)

Dans ce cas c'est l'approche classique qui est utilisée pour l'estimation du modèle. Le modèle estimé comporte des variables retardées qui améliorent le pouvoir explicatif.

Le test nous indique qu'il n'existe pas de relation de long terme, nous avons donc utilisé une régression standard en différentiant les séries non stationnaires en niveau.

variables

paramètres

Tcalculé

P-value

interprétation

LPRH

TCRE

LIPF

LPRHt-1

LIPFt-1

0,181

0,002

-2,075

0,107

-2,348

0,208

-0,060

4,229

0,0027

-3,845

2,106

-3,926

4,202

-1,871

0,0005

0,978

0,0012

0,0494

0,0010

0,0005

0,07

Significatif

Non significatif

Significatif

de notre estimation est de 0,60 ; ceci traduit que 60 % de la variation des dépôts bancaires est imputable aux variables exogènes. Par contre, il faut noter que le modèle contient assez d'insuffisance, ce qui se traduit par le

ajusté qui montre que seulement 40 % de la variation des dépôts bancaires est imputable aux variables exogènes. Les P-value sont les probabilités critiques. Les coefficients dont les P-value sont inférieures à 5 % (0,05) et10 % (0,10) sont significatifs. Les T-calculés sont les statistiques de Student et la valeur critique du T de Student ou T lu est 1,96.

Après cette estimation, nous avons procédé aux tests de validation du modèle estimé. Les résultats de ces tests sont présentés en annexes de ce document.

Pour le test de Durbin-Watson, les conditions de son utilisation sont vérifiées. Par contre, la statistique de Durbin-Watson exhibait une possibilité d'autocorrélation d'ordre 3. La méthode de correction proposée par le logiciel consiste à introduire dans l'équation à estimer AR (1), AR (2) et AR (3), dont les coefficients sont respectivement -1,04 , -0,99 , -0,61. Après avoir appliqué cette méthode, la statistique obtenue est de 2,03. Cette valeur permet de conclure la résolution du problème d'autocorrection survenue ci avant.

Le test de White donne une P-value qui est égale à 0,74. Cette valeur est supérieure à 0,05. On conclut qu'à 5 %, les résidus sont homoscédastiques.

Le test de normalité des résidus de Jarque-Béra effectué montre la normalité des résidus au seuil de 5 %. En effet, la valeur de Jarque-Bera, JB= 3,36. Elle est inférieure à 5,99, la valeur limite. On accepte que les résidus puissent s'ajuster suivant une distribution normale.

En somme, les erreurs sont non corrélées, normales et homoscédastiques. Donc les estimateurs par les moindres carrés ordinaires sont BLUE. Par ailleurs les tests de Cusum montrent que le modèle est structurellement stable. Car la courbe représentant les coefficients ne coupe pas le corridor, et le corrélogramme en annexe montre que les résidus ne sont pas autocorrélés.

Le résultat du test de présomption de multicolinéarité nous a permit de constater qu'il n'existe aucune corrélation entre les variables explicatives du modèle. En effet

(Xi ;Xj).

Au niveau du financement bancaire, le test de stationnarité utilisé est également celui du test ADF. Les résultats du test sont donnés dans le tableau suivant et les décisions sont prises à 5 %. Il faut rappeler que certaines variables telles que le PRH, l'IPF, avaient déjà subit le test.

Variables	Stationnarité en niveau			Stationnarité en différence première			Conclusion générale
Variables	ADF	Valeurs critiques à 5 %	Stationnarité	ADF	Valeurs critiques	Stationnarité	Conclusion générale
FBP	-0,25	-1,95	Non	-4,35	-1,95	Oui	I (1)
CRI	-0,85	-1,95	Non	-5,86	-1,95	Oui	I (1)
INSTA	-0,86	-1,95	Non	-5,56	-1,95	Oui	I (1)
TDRE	-3,13	-1,95	Oui	-	-1,95	-	I (0)

Les résultats nous révèlent que le financement bancaire à l'économie sur pib (fbp), le taux brut de dégradation du porte feuille-bancaire (cri) et l'indicateur de risque d'instabilité sociopolitique sont I(1), donc stationnaire en différence première. Quant au taux débiteur réel bancaire, il est I(0), stationnaire à niveau.

Comme nous l'avions déjà signalé plus haut, l'existence de variables non stationnaires suppose une présomption d'une relation de cointégration. Dès lors, la nécessité du test de Johansen s'impose.

L'hypothèse H0 du rejet de l'existence de cointégration entre les variables est retenue. En effet, cette hypothèse est retenue car les statistiques sont inférieures aux valeurs critiques.

Le test nous indique qu'il n'existe pas de relation de long terme, nous avons donc utilisé une régression standard en différentiant les séries non stationnaires en niveau.

variables

Paramêtres

T-calculé

P-value

interprétations

LPRH

TDRE

LIPF

LINSTA

LCRI

-0,114

-0,663

0,514

-0,062

-0,047

0,022

-21,52

-7,972

12,13

-13,376

-6,661

6,725

0,002

0,015

0,006

0,005

0,026

0,021

Significatif

de notre estimation est de 0,99 ; ceci traduit que 99 % de la variation du financement bancaire est imputable aux variables exogènes du modèle. Quant au

ajusté, il montre que 98 % des variations du financement bancaire sont expliquées par les variables exogènes. La Probabilité de Fischer ou Prob(F-stat) est inférieur à 5 % , ce qui montre bien la significativité globale du modèle. Les P-value sont les probabilités critiques. Les coefficients dont les P-value sont inférieures à 5 % (0,05) et10 % (0,10) sont significatifs. Les T-calculés sont les statistiques de Student et la valeur critique du T de Student ou T lu est 1,96.

Après cette estimation, nous avons procédé aux tests de validation du modèle estimé. Les résultats de ces tests sont présentés en annexes de ce document.

Pour le test de Durbin-Watson, les conditions de son utilisation sont vérifiées. Par contre, la statistique de Durbin-Watson exhibait une possibilité d'autocorrélation d'ordre 3. Comme précédemment nous avons utilisé la méthode de correction proposée par le logiciel qui consiste à introduire dans l'équation à estimer AR (1), AR (2) et AR (3), dont les coefficients respectifs sont -1,54 , -0,85 , -0,11. C'est la methode de Cochrane orcut. Après avoir appliqué cette méthode, la statistique obtenue est de 1,86. Cette valeur permet de conclure la résolution du problème d'autocorrection survenue.

Le test de White donne un P-value qui est égal à 0,29. Cette valeur est supérieure à 0,05. On conclut qu'à 5 %, les résidus sont homoscédastiques.

Le test de normalité des résidus de Jarque-Béra effectué montre la normalité des résidus au seuil de 5 %. En effet, la valeur de Jarque-Bera, JB= 0,21. Elle est inférieure à 5,99, la valeur limite. On accepte que les résidus puissent s'ajuster suivant une distribution normale.

Au total, les erreurs sont non corrélées, normales et homoscédastiques. Donc les estimateurs par les moindres carrés ordinaires sont BLUE. Par ailleurs les tests de Cusum montre que le modèle est structurellement stable. Car la courbe représentant les coefficients ne coupe pas le corridor, et le corrélogramme en annexe montre bien que les résidus ne sont pas autocorrélés.

Nous ferons d'abord l'interprétation au niveau de la mobilisation des dépôts bancaires, puis au niveau du financement bancaire.

Notre analyse économique des résultats nous permettra de présenter dans un premier temps l'impact direct de la libéralisation financière capturé par l'indice de politique financière, dans un second temps, l'impact indirect mesuré par le taux d'intérêt créditeur réel, puis nous saisirons l'impact du niveau de richesse et en fin celui de l'inflation sur la mobilisation de l'épargne.

Capturé à travers l'indicateur de politique financière, la libéralisation financière semble avoir un impact direct sur la mobilisation des dépôts bancaires ou de l'épargne financière en Côte d'Ivoire. Si nous tenons compte de l'analyse de nos variables et de notre estimation, l'absence de cointégration révèle une relation de court terme entre l'évolution des dépôts bancaires et les autres variables explicatives. En effet, le coefficient de l'indice de libéralisation financière est positif et statiquement significatif (0,107) à 5 % de risque. Ceci infirme notre hypothèse par rapport à la capacité de mobilisation de l'épargne. En effet le signe négatif attendu indique que la libéralisation financière améliore la capacité de mobilisation de l'épargne financière ou des dépôts bancaires. Cela s'explique par la méthode de construction de l'indice, car une évolution ascendante indique une forte répression, par contre une baisse, la libéralisation financière. Il semble d'après ces résultats, qu'en Côte d'Ivoire la libéralisation financière ait entraîné une baisse des dépôts bancaires ou de l'épargne financière (il est important de souligner que ce coefficient positif montre que les mesures directes de la politique de libéralisation financière agissent négativement sur la mobilisation l'épargne). Ce résultat peut être expliqué par le fait que la libéralisation financière a permis d'alléger les contraintes d'accès des ménages aux crédits bancaires notamment sous forme de crédit à la consommation. En effet, les différentes mesures de politique financière amorcées par l'UEMOA depuis 1989, ont tendance à faciliter l'accès aux crédits bancaire. Dès lors, les ménages ne sont plus incités à épargner. Ces derniers ont donc tendance à différer leur consommation dans le temps parce qu'ils peuvent consommer aujourd'hui plus que leur revenu grâce à l'emprunt bancaire. Les résultats de notre étude montrent bien que l'allègement de la contrainte de liquidité serait le facteur dominant dans le processus de libéralisation financière en Côte d'Ivoire. Par ailleurs, les autres aspects de la libéralisation financière comme la création des nouveaux produits d'épargne plus attractifs en terme de rentabilité et de risque se sont éclipsés devant les facilités d'obtention de crédits à la consommation. D'autres études, notamment celles de Bandiera et al (1998, 2000), avaient déjà mis en évidence de tels comportements d'épargne. Ils ne sont donc pas seulement spécifiques aux ménages ivoiriens. En effet, s'interrogeant sur l'impact direct de la libéralisation financière sur la mobilisation de l'épargne dans huit pays en développement, ces auteurs trouvent que la libéralisation financière a un impact direct au Ghana , en Turquie, en Corée et au Mexique. Ils ont même estimé la baisse du taux d'épargne à cause de la libéralisation financière à 12 % pour la Corée et 6 % pour le Mexique.

Mesuré à travers le taux d'intérêt créditeur réel, l'impact indirect de la libéralisation financière semble avoir également un impact sur la capacité des banques à mobiliser les dépôts ou l'épargne financière. En effet, le coefficient affecté à cette variable est négatif et significatif (-2,075) à 5 % de risque. Ceci infirme notre Hypothèse, car le signe attendu selon la théorie de la libéralisation financière est positif. Cependant notre résultat peut s'expliquer par le fait que l'absence de relation de long terme dans la relation estimée met en évidence l'effet de court terme et non l'effet de long terme de la théorie de la libéralisation financière. Il est important de noter que le canal du taux d'intérêt ne permet pas d'observer de façon précise l'impact de la libéralisation financière sur le comportement d'épargne à cause de ces effets contradictoires. Le signe de l'élasticité de l'épargne par rapport aux taux d'intérêt reste ambigu tant sur le plan théorique qu'empirique. Un taux d'intérêt élevé fait accroître l'épargne grâce à son effet de substitution (effet de long terme), Bandiera et al (2000). Par contre, un taux d'intérêt élevé fait réduire l'épargne si les effets de revenu et de richesse sont importants (effet de court terme) (Muellbauer, 1994).

Ceci confirment bien nos résultats et montre qu'en Côte d'Ivoire l'effet de richesse a dominé l'effet de substitution. La reforme des taux d'intérêt (taux du marché monétaire, taux d'escompte, taux de prise en pension...etc.) de la BCEAO, a facilité l'acquisition de ressource financière aux banques. Ces dernières ont donc octroyé des crédits, mais des crédits à la consommation (crédits de court terme) et non des crédits à l'investissement (crédits de long terme).

L'impact du produit intérieur brut réel sur la mobilisation de l'épargne financière est très souvent mitigé. Dans le cadre de notre étude, le coefficient de cette variable est positif et non significatif (0,002) à 5 et 10 % de risque.

Il semblerait donc que le système national de production n'ait pas suivi l'évolution du système financier. En fait ce résultat en apparence aberrant, pourrait s'expliquer par le fait que la production du secteur informel rentre pour une large part dans la composition de la production. Or, les acteurs qui oeuvrent dans ce segment de l'économie sont généralement exclut du système bancaire. Cela peut s'expliquer aussi par le fait que la crise économique des années 80, qui s'est soldée par la dévaluation de 1994 ait entraîné une pauvreté généralisée.

Quant à l'inflation, elle semble jouer un rôle négatif et significatif (-2,348) à 5 et 10 % de risque. En effet, pour les économistes classiques, l'existence d'un comportement de reconstitution des encaisses réelles inciteraient les ménages à préserver le pouvoir d'achat de leurs économies et donc à épargner davantage dans un contexte inflationniste. Par contre, pour les économistes Keynésiens ce même contexte inciterait les ménages à la consommation, donc à désépargner car ils anticiperaient des hausses de prix de plus en plus fortes. Nos résultats se conforment alors à ceux des économistes Keynésiens.

Au total, du point de vue de la mobilisation de l'épargne, il semblerait qu'il y'ait un impact direct de libéralisation financière, une influence positive du taux d'intérêt créditeur réel (impact indirect) et négative du taux d'inflation. Par contre, nous avons constaté une non significativité du produit intérieur réel brut.

Qu'en est il pour le développement financier mesuré à travers le financement bancaire à l'économie en Côte d'Ivoire ?

Notre analyse économique des résultats nous permettra d'exposer d'abord l'impact direct de la libéralisation financière sur le financement bancaire à l'économie à travers l'indicateur de politique financière, puis le taux d'intérêt débiteur réel (impact indirect) et le produit intérieur brut réel et enfin l'impact de l'indicateur de risque d'instabilité sociopolitique et de l'indicateur de la dégradation du portefeuille des banques.

Mesuré à travers l'IPF, la libéralisation financière semble avoir également un impact direct sur le financement bancaire de l'économie ivoirienne. En effet, le coefficient affecté à cette variable est négatif et significatif (-0,062) à 5 et 10 % de risque. Ce résultat confirme notre hypothèse est conforme à la théorie de la libéralisation financière. Comme nous l'avons déjà expliqué plus haut, le signe négatif met en évidence la sensibilité des banques à réagir favorablement ou positivement à l'ensemble des mesures de politique de libéralisation financière amorcé dans l'UEMOA en général et en Côte d'Ivoire en particulier depuis 1989. Ce résultat peut donc s'expliquer par le fait que les impulsions données par la BCEAO, à travers ces différentes mesures (voir annexe I ) ont activement joué dans les décisions de financement bancaire de l'économie ivoirienne. Par contre, il est extrêmement nécessaire de noter que cet impact direct favorable, s'est exprimé par une augmentation du financement bancaire de court terme qui se caractérise essentiellement par des fonds de roulements aux entreprises qui ne fait que suivre le rythme de la production et des échanges, le financement de la commercialisation des produits agricoles (crédit de campagne), du crédit à la consommation et non de long terme (crédit à l'investissement, indispensable pour amorcer et entretenir le processus de développement), ce qui d'ailleurs à conduit certains auteurs à montrer que les banques n'ont pas joué le jeu de la libéralisation financière. Pour ces derniers, elle n'a pas contribué véritablement au développement économique des pays africains (Eboué C, 1998 ; Ary Tanimoune, 2001).

L'impact indirect de la libéralisation financière sur le financement bancaire à l'économie ivoirienne, a été saisi à travers le taux d'intérêt débiteur réel. Nos résultats montrent que le coefficient affecté à cette variable est positif et significatif (0,514) à 5 et 10 % de risque. Il est extrêmement important de souligner que la part relative du financement bancaire de court terme dans l'ensemble du crédit à l'économie est très élevée. Elle se chiffre en moyenne à 65 % (NIS, BCEAO).

Ce résultat peut s'expliquer par le comportement de prudence que se sont imposées les banques, qui d'ailleurs opèrent dans un environnement très risqué, avec une imperfection et un coût très élevé de l'information. Les banques expliquent de tels comportements non pas parce qu'il n'existe pas de projet viable pour un financement de moyen ou de long terme mais l'inaccessibilité des banques à l'information par laquelle les risques et la viabilité peuvent être évalués de manière adéquate, et des mécanismes effectifs pour contraindre au remboursement du crédit. Dans son étude, Konan (2001) montre qu'en Côte d'Ivoire, le taux débiteur bancaire n'est pas significatif à long terme. Dès lors, la majorité des projets à besoin de financement de long terme sont exclu. Ce qui, par ailleurs, pourrait être l'une des causes du phénomène de surliquidité en Côte d'Ivoire.

Le produit intérieur brut réel par habitant apparaît négatif et significatif (-0,663) dans notre estimation. Comme nous l'avons déjà noté plus haut, de tels résultats laissent penser que le système bancaire ivoirien n'est pas adapté à l'activité de production. Ces résultats nous laissent soupçonner les structures d'intermédiation informelles et décentralisées qui d'ailleurs gagnent de plus en plus de terrain depuis leur officialisation par les autorités monétaires.

Capturé à travers l'évolution d'un indicateur, l'instabilité socio politique est un facteur extrêmement déterminant dans la prise de décision du financement bancaire. Le coefficient associé à cet indicateur est négatif et significatif (-0,047) à 5 et 10 % de risque. La présence d'un environnement sociopolitique stable est extrêmement important pour un meilleur développement économique en général et particulièrement pour un développement financier dans la mesure où la confiance et la maîtrise de la qualité du risque sont nécessaires pour les intermédiaires bancaires. En effet, bien que la Côte d'Ivoire ait connu durant ces trois dernières décennies une relative stabilité politique, elle est confrontée depuis 1990 à des crises sociopolitiques récurrentes. Ces crises ont un impact négatif sur le financement bancaire. Elle décourage également directement comme indirectement l'investissement privé comme public. Cette instabilité sociopolitique a créé un environnement d'insécurité généralisé et malsain pour une bonne conduite des affaires. Dans de telles conditions, il est difficile au banquier d'octroyer des crédits.

L'analyse de l'évolution du financement bancaire en fonction du taux de dégradation du portefeuille des banques dans un système bancaire est d'une importance capitale. Comme nous l'avons déjà mentionné cette relation met en évidence la capacité et la fiabilité du système d'information des banques. Le taux de dégradation du portefeuille des banques a été donc utilisé ici comme variable Proxy pour mesurer cette fiabilité.

Le coefficient affecté à cette variable est positif et significatif (0,022) à 5 et10 % de risque. Il confirme le résultat attendu. Les banques, pour supposer qu'un contrat de prêt sera bien respecté et le cas échéant qu'elles pourront assez facilement réaliser les collatéraux (garanties), doivent évoluer dans un environnement bien adapté à leurs fonctions d'intermédiaires financier. Cette confiance à priori des banques naît en partie grâce à l'efficacité relative du système d'information, positivement influencé par les institutions administratives et juridiques officielles en place (Servet, 1990). En effet, ces dernières doivent être en mesure notamment, de faciliter l'exécution rapide et efficace des contrats de dette et sinon de sanctionner le manquement aux règles du jeu. En Côte d'Ivoire, les institutions juridiques officielles et administratives ne semblent pas avoir faciliter la mise en place d'un système fiable d'information pour les banques. Nos résultats nous permettent d'affirmer que le système d'information des banques ivoiriennes semble être un obstacle à l'approfondissement du système financier ivoirien et contribuerait à l'inefficacité de la politique de libéralisation financière. En outre, confrontées à une conjoncture plus ou moins mauvaises et surtout à un risque inhérent d'instabilité sociopolitique, les entreprises ivoiriennes, à majorité des PME, PMI, font difficilement face au remboursement des dettes contractées auprès du système bancaire. Nos résultats sont aussi confortés par le fait que la structure du portefeuille des ressources des banques ne leur permet pas de se lancer dans le financement réel de l'économie dès lors que la majorité des ressources qu'elles possèdent sont à vue (Konan Sylvère, 2001).

En définitive, dans l'explication du financement bancaire de l'économie ivoirienne, cinq tendances semblent déterminantes : l'impact direct de la libéralisation financière, significative, le taux d'intérêt débiteur réel et le produit intérieur brut réel par habitant significatifs également, ainsi que l'impact de l'instabilité sociopolitique et le taux de dégradation du porte feuille des banques.

Libéralisation financière et intermédiation bancaire: le cas de la Côte d'Ivoire

CHAPITRE IV : RESULTATS ET INTERPRETATIONS