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Les Déterminants des Prêts Non Performants du Système Bancaire de l'UMOA
Article in African Development Review · May 2021
DOI: 10.1111/1467-8268.12536
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2 authors:
Tinta A. Almame
Erdjouman Jean Sanou
Joseph Ki-zerbo University
Centre d'analyse des politiques économiques et sociales (CAPES)
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Received: 25 August 2020
|
Accepted: 23 April 2021
DOI: 10.1111/1467-8268.12536
ORIGINAL ARTICLE
Les Déterminants des Prêts Non Performants du Système
Bancaire de l'UMOA
Abdoulganiour Almame Tinta1 | Erdjouman Jean Sanou2
1
Joseph Ki‐ZERBO University,
Ouagadougou, Burkina Faso
2
Macro‐économiste financier, Directeur,
Département Prospective et Veille
Stratégique, Centre d'Analyse des
Politiques Economiques et Sociales
(CAPES)/Ouagadougou, Présidence
du Faso/Burkina Faso
Correspondence
Abdoulganiour Almame Tinta, Joseph
Ki‐ZERO University, CUPK, 14 BP 74
Ouagadougou 14, Kadiogo.
Email: [email protected]
Résumé
Cette étude examine les facteurs macroéconomiques et spécifiques qui affectent la
qualité du portefeuille de crédit des banques de l'UMOA. L'étude utilise les données
de la Banque mondiale, du Fonds Monétaire International, de Bankscope et les
comptes de résultat et bilan de la Banque Centrale des Etats de l'Afrique de l'Ouest
(BCEAO) et couvrent la période de 2000 à 2019. Régressant un modèle statique (1)
et un modèle dynamique (2) en utilisant respectivement la méthode des effets fixes
et la méthode des moments généralisés d'Arellano–Bover/Blundell–Bond, les résultats montrent que la croissance économique, le service de la dette payée, la
situation commerciale et les taxes impactent les prêts non performants. L'incertitude des politiques a un effet néfaste à court et à long terme sur les prêts non
performants, cependant amorti par la concentration bancaire. Les facteurs bancaires tels que la taille et la rentabilité participent à la réduction des prêts non
performants. Cependant le taux d'intérêt, l'inefficience bancaire, le ratio des prêts et
les réserves de provisions pour pertes contribuent à accroitre le volume des prêts
défectueux. L'étude recommande l'amélioration de l'environnement macroéconomique, la culture de la prudence et l'efficience managériale.
1 |
INTRODUCTION
Le portefeuille des banques de l'Union Monétaire Ouest Africaine (UMOA) est caractérisé par une augmentation des
créances brutes en souffrance. En effet, les créances en souffrances ont augmenté de 1800 milliards de FCFA en 2013 à
2800 milliards de FCFA en 2018 soit une progression de 55,5% (BCEAO, 2019). Cette forte croissance en cinq ans
illustre une fragilité du système bancaire. Sur la même période, le total bilan a augmenté de 20100 milliards de FCFA à
37800 milliards de FCFA1 soit une hausse de 88%. Une analyse comparative avec le taux de progression des créances en
souffrances montre que l'accroissement du total bilan des banques est insuffisant pour garantir la couverture des prêts
improductifs. Par ailleurs, le volume des crédits octroyés s'élevait à 11200 et 20900 milliards de FCFA, soit une part des
créances en souffrance de 16% et 13% entre 2013 et 2018 contre une moyenne de 6% dans la zone Euro et 2% dans la
NAFTA (North American Free Trade Agreement).2
Ces créances en souffrance affectent négativement les performances du système bancaire et résultent d'un mauvais
dénouement des crédits octroyés par les banques, faisant de la gestion des prêts non performants (PNP) un problème de
plus en plus important. Dans le système bancaire de la zone UMOA, le défaut de paiement est constaté après un retard
de paiement excédant 90 jours. En 2018, le ratio des provisionnements par rapport aux crédits à risques s'établissait à
180%3 dans l'UMOA, ce qui soulève des inquiétudes en cas de choc endogène. Parmi les causes des créances impayées,
figurent (i) l'aléa moral et la sélection adverse (Abdou, 2002) auxquels sont exposées les banques dans la distinction
entre les contrats sains et ceux à risques, (ii) les mauvaises anticipations de l'activité économique, les déséquilibres
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© 2021 African Development Bank
wileyonlinelibrary.com/journal/afdr
Afr Dev Rev. 2021;33:276–287.
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macroéconomiques et les chocs systémiques perturbant les prévisions des agents (Kjosevski et al., 2019), (iii) l'incertitude de la politique économique jugée par Karadima et Louri (2020) comme le facteur amplifiant les prêts non
performants dans la zone euro, (iv) et les phases de transition économique (Nkusu, 2011) où la contraction du secteur
financier entraine la chute des entreprises et des pertes d'emplois rendant impossible les remboursements des créances.
La détention de prêts non performants a des conséquences sur la banque et l'économie. Dans le premier cas, un prêt
non remboursé conduit la banque à constituer des provisions (obligation comptable) et davantage de fonds propres
(obligation réglementaire), ce qui réduit sa capacité à fournir de nouveaux prêts. Lorsque le montant des créances
douteuses est trop élevé, la rentabilité de la banque diminue, ce qui peut entrainer des problèmes de survie économique
et nuire à la confiance accordée par les partenaires financiers. Dans le cas extrême, la conséquence de l'accumulation
des mauvais crédits est la faillite bancaire comme observé avec l'effondrement de plus de 1600 institutions de crédits
aux Etats‐Unis (Martin, 1997) et dans le cas spécifique de l'UEMOA, la disparition de 27 banques et des caisses de
crédit agricole dans les années 1980–1990 (Abdou, 2002).
Dans le second cas, les prêts non remboursés entrainent une contraction de l'activité économique, la hausse de
l'endettement et du service de la dette brute. Toutes les crises économiques majeures, à savoir la grande déflation de 1873, la
dépression des années 1930 et la crise récente de 2008 ont été précédées d'une crise financière. Ainsi, au regard de toutes ses
implications, quels sont les déterminants des prêts non performants des banques de l'UMOA? L'objectif de cet article est
d'identifier et d'analyser les déterminants des PNP. Cette étude contribue à la littérature à plusieurs niveaux. Elle est l'une
des premières dans l'UMOA à analyser les prêts non performants à travers une approche économétrique incluant les
facteurs spécifiques et macroéconomiques. Elle est également la première à mettre en exergue et intégrer l'effet des chocs
systémiques à travers la crise financière de 2008 et des chocs non‐systémiques tels que les conflits, l'instabilité politique ou la
Covid–19 à travers l'indice d'incertitude mondial. En outre, cette étude apporte une lumière quant à l'effet de la concentration bancaire sur les prêts non performants dont l'impact dans la littérature reste controversé (Karadima & Louri,
2020; Kjosevski et al., 2019). Les résultats dérivés de cet article permettront aux banques de l'UMOA d'élaborer de meilleurs
politiques visant à atténuer les créances en souffrances, assainir le système financier et donc éviter les crises.
Le reste du travail est articulé comme suit: la Section 2 présente la revue de la littérature sur les facteurs déterminants
des prêts non performants, la Section 3 décrit la démarche méthodologique et la Section 4 présente les principaux
résultats et les éléments de discussions. La Section 5 conclut et présente les recommandations de politiques économiques.
2 |
REVU E DE LA LITTÉRATURE
L'analyse des déterminants des prêts non performants a fait l'objet de plusieurs travaux. Ainsi, les déterminants des
prêts non performants sont attribués soit à l'environnement macroéconomique soit à des facteurs spécifiques aux
banques elles‐mêmes.
2.1
| Les facteurs explicatifs des prêts non performants: les facteurs macroéconomiques
La relation entre l'environnement macroéconomique et la qualité des prêts a été largement étudiée dans la littérature.
Parmi les facteurs macroéconomiques, il s'agit des cycles économiques, le taux de chômage, le taux d'inflation, le taux
d'intérêt réel, la masse monétaire, et le taux de change réel. Analysant les cycles, Jimenez et al. (2013) considèrent que
l'évolution des prêts non performants révèle un comportement cyclique. En phase d'expansion économique, le volume
des prêts non performants est faible et s'explique par le fait que les consommateurs et les entreprises détiennent
suffisamment de revenus et de recettes permettant d'honorer leurs engagements. En revanche, en phase de récession,
les agents économiques détenteurs de crédits bancaires, courent le risque de ne pas honorer leurs dettes et une forte
accumulation des prêts non performants peut conduire à une crise bancaire.
L'impact du taux de chômage sur les prêts non performants est examiné par Su (2002) dans le cas des établissements bancaires de Hong Kong entre 1995 et 2002, et Louzis et al. (2012) dans le secteur bancaire grec. Utilisant un
panel à effet fixe, ils montrent que la hausse du chômage diminue le revenu des ménages et des entreprises, affectant
négativement la capacité de remboursement de leur dette. La montée des crédits en souffrance dans ces pays est la
conséquence directe de l'ascension du chômage.
Des auteurs comme Nkusu (2011) dans la région de l'Europe Centrale, de l'Est et du Sud‐Est et Kjosevski et al.
(2019) en Macédoine s'interrogent sur le rôle du taux d'inflation en utilisant des régressions panels. A partir de modèles
|
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en panel VAR, les deux premiers soulignent que l'inflation conduit à une érosion de la valeur réelle de remboursement.
En effet, dans l'hypothèse de rigidité des salaires, une inflation élevée gêne la stabilité du système bancaire en
diminuant le revenu réel des ménages. A contrario, les derniers trouvent en Macédoine une corrélation positive entre
l'inflation et la qualité des prêts.
La relation entre le taux d'intérêt réel et les créances douteuses est documentée par Iddrisu et Alagidede (2020) et
Bofondi et Ropele (2011) en Italie. Ces auteurs montrent que la hausse du coût de l'emprunt, la nature des emprunteurs
mesurée par le ratio des créances douteuses précédentes, la faible diversification des économies et les chocs agissent sur
le fardeau de la dette, augmentant les PNP.
2.2 | Les facteurs explicatifs des prêts non performants: les facteurs spécifiques aux
banques
Plusieurs travaux empiriques ont montré que les facteurs microéconomiques propres aux banques tels que la taille de
l'institution, les marges de profit, l'efficacité et l'efficience managériale, la rentabilité, les conditions de crédit, le profil
de risque, et le pouvoir de marché sont des déterminants majeurs des prêts non performants (Louzis et al., 2012;
Olarewaju, 2020).
L'effet de la taille de la banque sur les créances douteuses est analysé par Hu et al. (2006). Selon eux, la relation négative
entre les PNP et la taille des banques s'explique par le fait que les banques de grande taille ont de meilleures stratégies de
gestion des risques. Elles sont plus expérimentées, détiennent un portefeuille de prêts plus important et donc des crédits plus
diversifiés, ce qui diminue les risques et accroit les rendements. En revanche, les petites banques, sont exposées au problème de
sélection adverse en raison du manque de compétences et d'expériences nécessaires pour évaluer efficacement la qualité des
crédits. Utilisant la méthode des moments généralisés sur 110 banques commerciales, Olarewaju (2020) montre que le cout du
crédit et l'adéquation du capital influencent les PNP dans les pays à revenu intermédiaire.
Othmani (2020) argumente que l'efficience managériale attribuée à la gestion bancaire, l'incompétence des dirigeants en matière de contrôle des crédits et des coûts associés constituent un facteur exogène pouvant générer des
dépenses supplémentaires, diminuer la performance et augmenter les risques. En effet, la performance bancaire
mesurée par le ROE (Return On Equity) ou le ROA (Return On Assets) explique le comportement à risque des
gestionnaires car une rentabilité bancaire élevée peut contribuer à renforcer les fonds propres afin que la banque puisse
faire face à des pertes éventuelles. Boudriga et al. (2009) et Podpiera et Weill (2008), sur un échantillon de pays,
examinent les déterminants des prêts non performants et l'impact de l'environnement de supervision. Ils trouvent
qu'une augmentation des provisions pour pertes sur prêts indique une augmentation du risque de crédit.
Les travaux récents de Kjosevski et al. (2019) et Karadima et Louri (2020) intègrent la concentration bancaire et
l'incertitude de la politique économique. En appliquant une cointégration avec l'approche ARDL, Kjosevski et al. (2019)
trouvent que la concentration bancaire n'a pas un effet significatif sur les créances en souffrances en Macédoine.
Alternativement, en utilisant des données de panel regroupant la France, l'Allemagne, l'Italie et l'Espagne, Karadima et
Louri (2020) concluent que la concentration bancaire réduit les prêts non performants et contribue à modérer l'impact
positif de l'incertitude économique sur la propagation des PNP.
3 |
3.1
MÉTHOD OL OGIE
| Présentation du modèle
La littérature récente sur les déterminants des PNP (Boudriga et al., 2009; Dimitrios et al., 2016; Karadima & Louri,
2020; Kjosevski et al., 2019; Laxmi et al., 2018) souligne que les facteurs macroéconomiques et spécifiques aux banques
sont associés aux prêts non performants par un modèle théorique de forme fonctionnelle linéaire. Utilisant des données
agrégées, cette étude adopte une fonction de production Cobb–Douglas. Le modèle théorique de base est présenté
comme suit:
PNPi, t = f (Ai . t , Si, t )
Avec Ai . t les facteurs macroéconomiques du pays i au temps t, et Si, t les facteurs bancaires du pays i au temps t.
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Comme argumenté par Bofondi et Ropele (2011), les créances douteuses de la période précédente peuvent contribuer à alourdir l'encours des prêts de la période actuelle pour les particuliers comme pour les entreprises. Ainsi, le
fardeau de la dette passée constitue un indicateur de la qualité de l'emprunteur dans l'octroi de futur prêt. Pour mettre
en exergue cette relation entre la qualité des prêts et la nature des emprunteurs, deux spécifications empiriques seront
considérées dans cette étude à partir du modèle théorique. Le premier modèle économétrique (1) est similaire à celui de
Kjosevski et al. (2019), Dimitrios et al. (2016) et Makri et al. (2014) et repose sur l'hypothèse que la probabilité de défaut
de paiement au cours d'une période n'affecte pas la probabilité de défaut de paiement de la période suivante. Autrement dit, la performance des prêts au cours d'une période n'est pas rattachée à la performance survenue au cours d'une
autre période. Ainsi la spécification du modèle (1) est un panel statique.
Pour identifier la qualité des emprunteurs au sein de l'UMOA et déterminer si les créances douteuses engendrent
un cercle vicieux, un second modèle économétrique (2) est spécifié et incorpore la possibilité que la qualité des prêts au
cours d'une période peut influencer les futurs prêts. Cette seconde spécification tient compte de la formation des
anticipations des agents, la présence d'un effet de mémoire et des délais de réalisation des actions économiques. En
outre, la prise en compte des prêts non performants retardés permet également de s'assurer de la robustesse des
résultats. Ainsi, le second modèle (2) à l'image de Louzis et al. (2012), Messai et Jouini (2013), Ghosh (2015) et Laxmi
et al. (2018) est un panel dynamique qui inclut parmi les variables explicatives les prêts non performants retardés.
Les deux modèles économétriques sont présentés ci‐dessous:
Modèle Statique
logPNPi, t = β0 + β1 Ai . t + β2 Si, t + β3 Dt + φi + θi, t
(1)
logPNPi, t = β0 + γ logNPLi, t −1 + β1 Ai . t + β2 Si, t + β3 Dt + φi + +θi, t
(2)
Modèle Dynamique
Avec i = 1,…, 8 la dimension pays et t = 2000,…, 2019 la dimension temporelle qui forment les
paramètres du panel, β0 la constante, Ai . t le vecteur des 8 variables macroéconomiques
(PIBi, t , INFi, t , logDPCi, t , logREMi, t , logCOVi, t , logUNEMi, t , logTAXi, t , Wi, t ), Si, t le vecteur des 7 variables bancaires
(logROAi, t , INTi, t , TIi, t , logINEFi, t , logPrPi, t , logRPAi, t , CBi, t ), Dt est une variable binaire prenant la valeur 0 avant 2008 et
1 après la crise financière mondiale de 2008, β1β2 et β3 les coefficients des deux vecteurs respectifs et la crise financière,
θi, t le terme d'erreur, φi l'effet spécifique associé aux banques dans chaque pays, logNPLi, t −1 la variable dépendante
retardée.
4 |
DONNÉES ET DÉFINITION DES V ARIABLES
Cette étude analyse le cas de l'Union Monétaire Ouest Africaine (UMOA), composée de huit (8) pays notamment le
Benin, le Burkina Faso, la Côte d'Ivoire, la Guinée Bissau, le Mali, le Niger, le Sénégal et le Togo. Pour chaque pays, les
données sont annuelles et couvrent une période de 20 ans (2000–2019). Les données sur les variables macroéconomiques viennent de la Banque mondiale sauf le service de la dette, les taxes sur les produits qui proviennent du
Fond Monétaire International. L'indice d'incertitude mondial est issu des travaux de Ahir et al. (2018). Les données
relatives aux banques sont obtenues à partir des comptes de résultat et bilan de la Banque centrale des Etats de
l'Afrique de l'Ouest (BCEAO). La concentration bancaire découle de Bankscope. Toutes les variables utilisées dans cette
étude sont calculées par les auteurs à partir des données disponibles. Ainsi, cette étude utilise des données de Panel.
Sur la base de l'éventail des déterminants potentiels des prêts non performants fournis par la littérature récente (Dimitrios
et al., 2016; Karadima & Louri, 2020; Kjosevski et al., 2019; Laxmi et al., 2018; Louzis et al., 2012; Messai & Jouini, 2013), 8
variables macroéconomiques, 7 variables spécifiques aux banques et une variable muette sont utilisées (Tableau 1). La variable
muette (D) considère l'effet de choc systémique ou exogène sur la qualité des prêts. Elle prend la valeur 0 avant la crise
financière de 2008, et 1 après la crise financière de 2008 (Kjosevski et al., 2019). Les variables de contrôles macroéconomiques
sont le taux de croissance du produit intérieur brut (PIB), le taux d'inflation (INF), le ratio du service de la dette publique par
tête (DPC), le ratio des transferts de fonds (REM), le taux de couverture (COV), le taux de chômage (UNEM), le ratio des taxes
sur les produits (TAX), et l'indice d'incertitude mondial (W) défini comme la fréquence des incertitudes dans le monde en
prenant en compte les attaques, les chocs économiques, les crises de la dette, les guerres, les élections et les conflits. Calculé par
Ahir et al. (2018), l'indice est une appréciation dans les pays en développement de l'incertitude de la politique économique et la
volatilité des marchés de capitaux. Un indice élevé est associé à une incohérence des réponses de politique, donc une menace
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TABLEAU 1
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Liste des variables du modèle, signe attendu et travaux
Variables
Signe attendu
Moyenne
Travaux
−1,175553
Les prêts non performants (PNP)
Le taux de croissance du produit intérieur
brut (PIB)
Négatif
0,043575
Louzis et al. (2012), Nkusu (2011)
Le taux d'inflation (INF)
Positif
0,021611
Kjosevski et al. (2019)
Le ratio du service de la dette publique par
tête (DPC)
Négatif
2,457595
Ghosh (2015), Dimitrios et al. (2016)
Le ratio des transferts de fonds (REM)
Négatif
−1,492922
Olarewaju (2020)
Le taux de couverture (COV)
Négatif
−0,159483
Akoto & Adjasi (2020),
Laxmi et al. (2018)
Le taux de chômage (UNEM)
Positif
−1,495153
Bofondi & Ropele (2011),
Makri et al. (2014)
Le ratio des taxes (TAX)
Négatif
−1,081707
Kauko (2012)
L'indice d'incertitude mondial (W)
Négatif
0,063415
Karadima & Louri (2020)
La rentabilité des actifs (ROA)
Négatif
−1,921105
Louzis et al. (2012), Othmani (2020)
Le taux d'intérêt débiteur réel (INT)
Positif
0,025826
Jimenez et al. (2013)
La taille de la banque (TI)
Négatif
5,993174
Hu et al. (2006)
Le ratio d'inefficience bancaire (INEF)
Positif
−0,748517
Laxmi et al. (2018)
Le ratio des provisions pour pertes (PrP)
Positif
−0,944743
Podpiera & Weill (2008)
Le ratio des prêts (RPA)
Positif
−0,278894
Ekanayake & Azeez (2015)
La concentration bancaire (CB)
Négatif
0,699941
Kjosevski et al. (2019), Karadima &
Louri (2020)
Source: Auteurs.
pour les banques et l'accroissement des prêts non performants (Karadima & Louri, 2020). Les variables spécifiques aux
banques sont la rentabilité des actifs (ROA) rapportant le bénéfice net au total des actifs, le taux d'intérêt débiteur réel (INT), la
taille de la banque (TI) mesurée par le logarithme du total bilan, le ratio d'inefficience bancaire (INEF) mesuré par le rapport
entre les charges d'exploitations et les produits d'exploitations, le ratio des provisions pour pertes (PrP) exprimant le rapport
entre les provisions pour pertes sur prêts et le total des crédits octroyés, le ratio des prêts (RPA) et la concentration bancaire
(CB) mesurée par l'index de Herfindahl–Hirschman et exprimant la compétitivité du secteur bancaire.
Le Tableau 2 présente les statistiques sur les coefficients de corrélation entre les facteurs macroéconomiques et les
facteurs spécifiques aux banques. Bien que les variables semblent corréler, cette corrélation n'est pas statistiquement
significative, impliquant une présomption d'absence de corrélation sérielle et donc une utilisation de ces variables
comme potentiellement explicatives.
4.1
| Procédure d'estimation
Les tests de racine unitaire sont réalisés au préalable après les tests de dépendance, pour vérifier la stationnarité de
chaque variable afin d'éviter des résultats fallacieux. Dans les données de panel, trois types d'estimation sont possible à
savoir le modèle homogène ou sans effet, le modèle à effet fixe et le modèle à effet aléatoire. Le test de Hausman (1978)
est utilisé pour sélectionner l'estimation adéquate. Sur la base des critiques des travaux précédents et la présence de
l'hétéroscédasticité dans la dimension individuelle du panel, la méthode des moindres carrées faisables est adoptée
pour l'estimation du modèle statique (1) pour corriger les problèmes de multicolinéarité et d'hétéroscédasticité des
variables par pays et obtenir des résultats robustes. Cette méthodologie permet de corriger la matrice des covariances
afin de générer des erreurs standards robustes et non corrélées. Le modèle dynamique (2) est estimé en recourant à la
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TABLEAU 2
281
Etude de corrélation des variables macroéconomiques et bancaires
Variables
Macroéconomiques
PNP
PNP
1,000
PIB
−0,220
1,000
INF
0,011
−0,053
1,000
LogDPC
−0,147
−0,117
−0,135
1,000
LogREM
0,166
−0,051
−0,146
0,116
1,000
LogCOV
−0,071
−0,143
−0,118
0,584
−0,270
1,000
LogUNEM
0,009
−0,149
0,012
0,387
0,209
0,322
1,000
LogTAX
−0,105
0,147
−0,141
0,309
0,249
0,181
0,016
1,000
W
0,221
−0,028
−0,244
0,185
−0,129
0,259
−0,086
0,064
Variables bancaires
PNP
Log ROA
INT
TI
Log INEF
Log PrP
Log RPA
CB
PNP
1,000
LogROA
−0,365
1,000
INT
0,044
−0,008
1,000
TI
−0,044
0,119
0,220
1,000
LogINEF
0,203
−0,287
0,208
0,476
1,000
LogPrP
0,389
−0,251
−0,267
−0,336
−0,264
1,000
LogRPA
0,207
0,289
−0,130
−0,184
−0,528
−0,024
1,000
CB
−0,315
−0,247
−0,100
−0,529
0,106
0,113
−0,276
PIB
INF
Log DPC
Log REM
Log COV
Log UNEM
Log TAX
W
1,000
1,000
Source: Calcul des auteurs à partir des données de la BCEAO, Banque Mondiale et FMI.
méthode des moments généralisés d'Arellano–Bover/Blundell–Bond qui est une extension de l'estimateur
d'Arrelano–Bond où les valeurs retardées et leurs transformations sont utilisées comme instruments. Cette méthode
corrige le biais d'endogénéité dans les modèles de panel dynamique. L'indice d'incertitude mondial, la concentration
bancaire et le choc de la crise financière de 2008 sont considérés comme variables purement institutionnelles et donc
exogènes. L'estimateur d'Arellano–Bover/Blundell–Bond augmente Arellano–Bond en faisant l'hypothèse supplémentaire que la différence première des instruments n'est pas corrélée avec les effets fixes. Ce qui permet d'introduire
plus d'instruments et d'améliorer la robustesse. Arellano et Bond (1991) proposent de dériver la statistique de corrélation d'ordre 1 et 2 pour tester l'autocorrélation de la régression. Si les innovations sont indépendantes et identiquement distribuées, la statistique de corrélation d'ordre 1 doit être significative et la statistique d'ordre 2 ne doit pas
être significative. Par conséquent, les erreurs sont non corrélées à niveau. La validité des instruments est également
examinée par le test de sur‐identification de Sargan qui pose l'hypothèse nulle que les restrictions sont valides.
4.2
| Résultats et discussions
Les résultats des tests de dépendance sont présentés dans le Tableau 3, en utilisant à la fois les tests de Pesaran et de
Breusch–Pagan. Tous les tests rejettent l'hypothèse nulle qui confirme une dépendance transversale.
L'existence de dépendance conduit à l'utilisation de test de racine unitaire de seconde génération. Le test de Bai et
Ng (2002) et celui de Moon et Perron (2004) sont respectivement employés. Le premier permet de vérifier l'existence
d'une racine unitaire en dissociant les composantes individuelle et commune à l'aide d'un modèle factoriel, ce qui
permet de diagnostiquer une non stationnarité bien que la variable admette une composante stationnaire importante. A
l'inverse, le second considère un modèle autorégressif et teste la stationnarité de la variable sans une dissociation. Les
résultats des deux tests de stationnarité sont présentés dans le Tableau 4. Pour l'ensemble des variables, l'hypothèse
nulle est rejetée confirmant que toutes les variables sont stationnaires à niveau au seuil de 5% pour les deux tests.
Les résultats des estimations des modèles (1) et (2) sont illustrés dans le Tableau 5.
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TINTA
TABLEAU 3
SANOU
Résultats des Tests de dépendance
Breusch–Pagan LM
Test
AND
Pesaran CD
Statistic
p‐value
Statistic
p‐value
210,50
0,021
51,862
0,030
Source: Estimations des auteurs à partir des données de la BCEAO, Banque Mondiale et FMI.
4.3
| Le modèle statique
En considérant le modèle statique (1), le résultat du test de Hausman (Tableau 5) montre que la différence entre les
coefficients des effets fixes et aléatoires est significative, ce qui indique que le modèle à effet fixe est préférable.
4.3.1 | Les déterminants macroéconomiques
Le taux d'inflation n'est pas significatif. Ce résultat peut s'expliquer par le fait que le niveau d'inflation est relativement
faible, ce qui n'affecte pas la qualité des crédits accordés par les banques. En outre, la fixité du régime de change dans
l'UMOA limite les variations des prix et donc le portefeuille de consommation des ménages. Le taux de croissance du
PIB est significatif et négatif, c'est‐à‐dire que la croissance économique diminue les prêts non performants dans
l'UMOA. Ce résultat, similaire à Dimitrios et al. (2016) pour la Zone euro et Laxmi et al. (2018) pour le Népal, valide
l'hypothèse de cette étude et confirme que la croissance améliore le climat des affaires et favorise les opportunités.
Un accroissement du service de la dette dans l'UMOA se traduit par une réduction des prêts non performants. Le
service de la dette payée reflète comment l'Etat assure la gestion des finances publiques de manière à dégager des
ressources en capitaux. Par conséquent, une hausse du service de la dette payée traduit une amélioration dans
l'assainissement des finances publiques qui favorise la hausse des crédits sur les marchés et la baisse anticipée des taux
d'intérêts, réduisant les prêts douteux.
TABLEAU 4
Résultats des Tests de stationnarité de deuxième génération
Bai et Ng
Moon et Perron
Variables
Statistic
p‐value
Statistic
p‐value
LogPNP
−3,0232
0,0301
−3,0120
0,0314
PIB
−2,0104
0,0003
−1,3111
0,0332
INF
−2,3114
0,0007
−1,1423
0,0000
LogDPC
−3,3212
0,0111
−1,4335
0,0133
LogREM
−1,1211
0,0331
−3,3437
0,0014
LogCOV
−3,4210
0,0005
−3,2312
0,0203
LogUNEM
−0,3313
0,0323
−3,4122
0,0013
LogTAX
−3,2333
0,0032
−1,4332
0,0324
W
−3,3100
0,0033
−3,1123
0,0123
LogROA
−1,1131
0,0000
TI
−1,1113
0,0231
−0,3511
0,0120
INT
−3,2033
0,0003
−2,3131
0,0004
LogINEF
−3,3132
0,0102
−3,4112
0,0010
LogPrP
−3,1101
0,0012
−1,3113
0,0322
LogRPA
−3,1042
0,0020
−3,1302
0,0053
CB
−1,3225
0,0373
Source: Estimations des auteurs à partir des données de la BCEAO, Banque Mondiale et FMI.
TINTA
AND
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SANOU
TABLEAU 5
283
Résultats des déterminants des prêts non performants de l'UMOA
Variables
Modèle Statique (1)
Modèle Dynamique (2)
0,227346*** (0,076682)
LogPNPt‐1
PIB
−0,400339** (0,181591)
−0,447112* (0,541903)
INF
0,028975 (0,307896)
0,406618 (0,644325)
LogDPC
−0,126771*** (0,030547)
−0,243158*** (0,066233)
LogREM
0,092959* (0,053034)
0,117726 (0,100076)
LogCOV
−0,164944 (0,108477)
−0,407587** (0,182247)
LogUNEM
−0,115853 (0,446455)
0,089210* (0,063433)
LogTAX
0,155589*** (0,050529)
0,135510* (0,116665)
W
0,417453*** (0,138488)
0,576264** (0,255478)
LogROA
−0,17129*** (0,031938)
−0,3113336*** (0,066211)
TI
−0,44564*** (0,044775)
−0,228561*** (0,074339)
INT
0,919539*** (0,197567)
0,726790* (0,523244)
LogINEF
0,942037*** (0,061293)
0,542375*** (0,150176)
LogPrP
0,196976*** (0,036687)
0,083461* (0,072691)
LogRPA
0,595450*** (0,180024)
0,238530* (0,27582)
CB
−0,121521 (0,077648)
−0,135131 (0,159909)
D
0,022435 (0,019403)
0,062952* (0,038218)
Observation
112/8
108/8
R2 corrigé
0,630803
F‐statistic
9,245746***
Hausman Test
54,94***
AR (1)
−2,2956**
AR (2)
−1,6258
Sargan Test (J‐Statistic)
132,2688
***, ** et * représentent la significativité respectivement à un seuil de 1%, 5% et 10%. Les valeurs entre parenthèses affichent les erreurs standards robustes.
Source: Estimations des auteurs à partir des données de la BCEAO, Banque Mondiale et FMI.
Les transferts de fonds ont également une influence significative et positive sur les prêts non performants de
l'UMOA. Ce résultat peut s'expliquer par le fait que le niveau de revenu des agents dans les pays de l'UMOA est
relativement faible. Dû à cette faible capacité financière, les crédits sont difficilement octroyés par les banques ou
souvent le montant accordé est insignifiant. Par conséquent, lorsque les agents bénéficient des transferts, ces fonds leur
servent de couverture qu'ils utilisent dans les banques pour attester leur solvabilité et bénéficier de prêts. Dans la
mesure où les transferts ne sont pas réguliers, ce comportement aboutit à une incapacité de remboursement.
L'effet de la taxe est positif sur les créances douteuses. Ces résultats dans l'UMOA signifient que lorsque la politique
fiscale pèse sur les banques, elle constitue indirectement une charge qui pénalise le financement de l'économie d'une
part et d'autres part impacte directement à la baisse le revenu disponible des ménages et des entreprises. Il s'en suit une
baisse de leur capacité de remboursement des crédits auprès des banques.
L'incertitude mondiale est dévastatrice pour le système financier. Les résultats montrent clairement que l'incertitude augmentent le volume des créances en souffrances dans l'UMOA. Puisque l'incertitude est fortement corrélée
à la qualité des institutions (Ogbeide & Adeboje, 2020), cette étude recommande des politiques dans le sens de
l'amélioration de la qualité des institutions. Cependant, l'impact des incertitudes sur les prêts non performants est
atténué en présence des facteurs bancaires concordant avec les travaux de Karadima et Louri (2020) sur la zone euro.
284
|
TINTA
AND
SANOU
4.3.2 | Les déterminants bancaires
Les variables spécifiques aux banques sont toutes significatives sauf la concentration bancaire. Une augmentation de la
profitabilité du secteur bancaire baisse les prêts non performants. En effet, une augmentation de la profitabilité réduit
l'incitation des banques à s'engager dans des activités de crédits jugées risquées. Les banques performantes veillent
ainsi à la qualité de leur actif en minimisant les prêts douteux. Ce résultat est également trouvé par Bofondi et Ropele
(2011) en Italie.
Les résultats montrent un effet négatif et significatif entre la taille des banques de l'UMOA et les créances douteuses. Il ressort qu'au sein de l'UMOA, plus la banque est de grande taille et moins elle prend des risques. En outre, les
grandes banques disposent de meilleures stratégies de gestion des risques et des ressources nécessaires en termes de
technologie pour évaluer régulièrement la situation de leur crédit et diversifier leur portefeuille.
Le taux d'intérêt est significatif et positif dans le cas de l'UMOA. Ce résultat confirme que les prêts non performants
sont sensibles à la variation des taux d'intérêt. Une augmentation des taux d'intérêt augmente la difficulté d'honorer
l'engagement. Ce résultat est cohérent avec ceux de Laxmi et al. (2018) au Népal et Were et Wambua (2014) au Kenya.
Conformément à la théorie, les résultats de l'UMOA soutiennent que le ratio d'inefficience est positivement
associé aux PNP. En effet, une hausse du ratio d'inefficience symbolise une détérioration de la gestion financière
des banques et du risque de position. Elle entraine une hausse des charges bancaires et baisse l'efficacité dans le
management de la banque. Une bonne gestion bancaire est donc une exigence pour réduire les créances douteuses. Louzis et al. (2012) en Grèce, et Podpiera et Weill (2008) en république Tchèque trouvent des résultats
similaires.
Le ratio des provisions pour pertes des banques a un effet positif sur les prêts non performants. Dans le cas des pays
de l'UMOA, une augmentation du ratio des provisions traduit une anticipation des niveaux de pertes élevées et une
préférence accrue pour le profit au détriment de l'aversion au risque. Afin de réduire la volatilité des résultats et
renforcer leur solvabilité à moyen terme, les banques utilisent les provisions pour pertes pour signaler leur solidité
financière. Ce signal détériore la qualité des prêts. Cette relation a été également établie par Messai et Jouini (2013) sur
leurs travaux portant sur l'Italie, la Grèce et l'Espagne.
En outre dans le contexte de l'UMOA, une augmentation du ratio des prêts entraine une augmentation des
prêts non performants. Ce résultat signifie qu'une hausse des prêts équivaut à un risque de liquidité supplémentaire. Ces comportements bancaires génèrent des anticipations autoréalisatrices qui se manifestent par un
grand nombre de crédits défectueux et fortement risqués, ce qui est corroboré par la théorie. Toutefois dans le cas
de l'UMOA, la concentration bancaire n'a pas un effet significatif sur les prêts non performants. Cette étude lève le
voile sur l'effet de la compétitivité du secteur bancaire de l'UMOA sur les crédits en souffrances et s'aligne derrière
les travaux de Kjosevski et al. (2019) dans le cas de la Macédoine. Bien que n'ayant pas un effet significatif, la
concentration bancaire contribue à modérer l'impact positif de l'incertitude de la politique économique sur la
propagation des PNP.
4.4
| Le modèle dynamique
Les résultats du modèle dynamique (2) sont présentés dans le Tableau 5. Les tests d'autocorrélation d'ordre 1 et 2
d'Arellano et Bond (1991) affichent les statistiques AR(1) significatives au seuil de 5% alors que les statistiques AR(2) ne
sont pas significatives, confirmant l'hypothèse d'absence d'autocorrélation. En outre, la statistique J permettant de
construire le test de Sargan n'est pas significative, authentifiant l'hypothèse nulle de validité des instruments. Par
conséquent, la méthode des moments généralisés Arellano et Bover (1995) et Blundell et Bond (1998) adoptée est
robuste et consistante.
4.4.1 | Les déterminants macroéconomiques
Les résultats du modèle dynamique (2) sont concordants avec les analyses effectuées dans le modèle statique (1) et
concluent sur la robustesse des résultats pour la croissance économique, le taux d'inflation, le service de la dette, la taxe
et l'incertitude mondiale. Bien que de nombreux travaux aient discuté l'impact de la taxe sur le revenu des agents, et le
poids qu'elle exerce sur l'ensemble du système financier, cette étude figure parmi les plus rares à investiguer l'effet de la
TINTA
AND
SANOU
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285
taxe sur les prêts non performants. Au sein de l'UMOA, la politique fiscale nécessite d'être atténuée pour accroitre la
capacité des agents à s'acquitter de leur dette. Également, les résultats permettent de conclure que dans un environnement dynamique, les banques sont en mesure de détecter les signaux et schémas mentaux des agents, et donc
de s'ajuster à leur prédiction. De ce fait, les transferts de fonds sont sans effet sur le risque de défaut de paiement.
Par ailleurs, l'impact du taux de couverture et de chômage apparaissent clairement significatifs. L'effet négatif du
taux de couverture est vérifié et souligne son rôle de levier pour booster l'activité économique. Une hausse du taux de
couverture traduit une amélioration commerciale en termes d'exportation, ce qui augmente la compétitivité des
entreprises domestiques et stimule l'offre qui augmente la demande de travail. Il s'en suit que les emprunteurs
deviennent plus solvables, réduisant les crédits improductifs. Il s'avère donc nécessaire que les gouvernements améliorent les infrastructures physiques afin de faciliter les exportations et encourager les industries. L'impact positif du
taux de chômage sur les prêts non performants concorde avec les travaux de Kjosevski et al. (2019) en Macédoine, et
Dimitrios et al. (2016) pour la Zone euro.
4.4.2 | Les déterminants bancaires
Concernant les facteurs spécifiques aux banques, tous les coefficients sont robustes confirmant toutes les analyses
effectuées. Dans l'UMOA, les banques qui enregistrent le plus de créances douteuses sont celles ayant un rendement
faible. Les prêts non performants retardés sont positifs et significatifs, ce qui corrobore notre hypothèse et est similaire
à celui de Laxmi et al. (2018), Ghosh (2015) et Makri et al. (2014). Il ressort donc que dans l'UMOA, une augmentation
des crédits improductifs détériore le portefeuille des crédits futurs. Il y a donc un effet mémoire. En outre, si la crise
financière de 2008 n'a pas eu un effet statique sur les PNP, en raison de la faible intégration des banques de l'UMOA au
système financier international, elle a toutefois détérioré la qualité des crédits des banques dans le temps. L'introduction de la variable binaire est donc pertinente même si l'effet de la crise financière de 2008 est faible dans
l'UMOA.
5 |
CONCLUSION
Cette étude examine les facteurs macroéconomiques et spécifiques aux banques qui affectent la qualité du portefeuille
de crédit des banques de l'UMOA (Benin, Burkina Faso, Côte d'Ivoire, Guinée Bissau, Mali, Niger, Sénégal et Togo).
L'étude utilise les données de la Banque mondiale, du Fond Monétaire International, de Bankscope et les comptes de
résultat et bilan de la Banque Centrale des Etats de l'Afrique de l'Ouest (BCEAO) et couvrent la période de 2000 à 2019.
Utilisant des données agrégées de panel, un modèle statique (1) et un modèle dynamique (2) sont estimés respectivement par la méthode des effets fixes et la méthode des moments généralisés d'Arellano–Bover/Blundell–Bond.
Les résultats montrent que les prêts non performants ne sont pas seulement associés aux politiques économiques et
monétaires de l'UMOA mais également à la gestion managériale, l'aversion aux risques, la profitabilité, la crise
financière de 2008 et l'aléa moral qui sont des facteurs propres à la banque avec un effet d'amortissement de la
concentration bancaire.
Les estimations soutiennent que l'amélioration de l'environnement macroéconomique à travers une hausse de la
croissance économique et du taux couverture, et une progression du ratio du service de la dette payée diminuent les
prêts non performants par le renforcement de la capacité de remboursement des prêts par les entreprises et les
ménages. Les résultats suggèrent qu'une récession économique internationale provenant d'une quelconque incertitude
mondiale se traduit par une hausse des prêts improductifs. En outre dans l'UMOA, une augmentation du ratio des
transferts de fonds envoyés par les migrants n'a qu'un effet temporaire sur le système bancaire. Les résultats révèlent
que les taxes sont néfastes pour les banques car elles contribuent à renforcer l'incapacité des agents à honorer leur
remboursement. L'imposition fiscale et l'accroissement des chômeurs fragilisent le système financier en créant davantage de transactions déficientes et inefficaces. Cette étude enseigne que les banques de l'UMOA doivent intégrer ces
facteurs dans leur processus de prise de décision dans l'établissement des prêts afin de garantir la stabilité du système
bancaire et compter un faible ratio de prêts non performants.
Concernant les facteurs bancaires, les estimations soutiennent que la taille et la rentabilité de la banque participent
à la réduction des prêts non performants. Cependant le taux d'intérêt, l'inefficience bancaire, le ratio des prêts et les
réserves de provisions pour pertes contribuent à agrandir le volume des PNP. Ces résultats soulignent l'importance de
286
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TINTA
AND
SANOU
la réglementation bancaire, les mesures prudentielles et la nécessité de veiller au respect des ratios bancaires clés. Cette
étude met en lumière les facteurs managériales, institutionnels et règlementaires spécifiques aux banques qui peuvent
constituer un handicap pour leur développement. Les banques de l'UMOA doivent élargir la diversification de leur
portefeuille de crédits et porter un regard sur l'aversion pour le risque tout en surveillant les stratégies de prise de
décision, la limitation des taux d'intérêt et asseoir la culture de la prudence. Il ressort finalement de cette étude que
dans les banques de l'UMOA, les prêts non performants sont structurels.
ENDNOTES
1
BCEAO, Bilans et compte de résultats 2013 et 2018.
2
Global Financial Development database, 2019.
3
BCEAO, rapport d'activité 2019.
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How to cite this article: Tinta, A. A., & Sanou, E. J. (2021). Les Déterminants des Prêts Non Performants du
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