Vulnérabilité des entreprises face aux crises financières

V.2.2. Analyse de modèle de la faillite

Ce modèle estime la relation reliant la probabilité de faillite aux degrés de spéculation, les dépôts et les coefficients d'exploitation. Pour estimer cette régression on a recouru à la variable PR dont le modèle se présente comme suit 

Tableau 7 : Estimation du modèle PR

Dependent Variable: PR?
Method: Pooled Least Squares
Date: 06/22/08 Time: 15:00
Sample: 1996 2006
Included observations: 11
Cross-sections included: 8
Total pool (balanced) observations: 88
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.001135	0.000285	3.985798	0.0002
SP1?	0.006164	0.001670	3.691822	0.0004
SP2?	-0.000134	0.000605	-0.221939	0.8250
RL?	-0.000913	0.000362	-2.521839	0.0138
CE?	1.46E-06	1.46E-05	0.099492	0.9210
Fixed Effects (Cross)
_AB--C	-0.000113
_ATB--C	-0.000291
_BH--C	-8.01E-05
_BIAT--C	-7.44E-05
_BNA--C	-0.000454
_BT--C	0.000212
_STB--C	-5.36E-05
_UBCI--C	0.000855
	Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared	0.627094	Mean dependent var		0.000696
Adjusted R-squared	0.573120	S.D. dependent var		0.000607
S.E. of regression	0.000397	Akaike info criterion		-12.70072
Sum squared resid	1.20E-05	Schwarz criterion		-12.36290
Log likelihood	570.8316	F-statistic		11.61859
Durbin-Watson stat	0.905114	Prob(F-statistic)		0.000000

On estime le modèle reliant probabilité de faillite aux variables de spéculation, de risque de liquidité et de coefficient d'exploitation. Cette estimation montre qu'il existe une relation significative entre la probabilité de faillite et la variable de spéculation SP1. Ce qui vérifie l'hypothèse H.2.1 qui postule que la proportion du portefeuille-titres commercial dans l'actif total exerce une influence significative sur le risque de faillite d'une banque. Cette relation qui est positive indique que lorsqu'il y a une augmentation d'une unité de proportion de portefeuille-titres commercial dans l'actif total entraîne une augmentation de 0,61% de probabilité de faillite. Ce qui permet la vérification de l'hypothèse H.2.1.

Cette estimation montre aussi qu'il y a une relation significative entre la probabilité de faillite et le risque de liquidité ce qui vérifie l'hypothèse H.2.3. Cette relation qui est négative indique que lorsqu'il y a une augmentation d'une de risque de liquidité entraîne une diminution de 0,09% de probabilité de faillite. Ce résultat peut être expliqué par une bonne utilisation des ressources par les banques tunisiennes qui arrivent à améliorer la qualité de leurs actifs c'est-à-dire leur rentabilité et donc réduire leur probabilité de faillite.

Pour les autres variables qui sont le coefficient d'exploitation et le degré de spéculation SP2 (la part de Produit Financiers Hors Intérêts dans le produit net bancaire) s'avère n'avoir aucun effet sur la probabilité de faillite. Ces résultats confirment le rejet d'hypothèses H.2.1 et H.2.4.

Une remarque importante qu'il faut noter est que la constante du modèle est peu importante (0.11%) ce qui montre qu'il y a d'autres facteurs communes, à part la spéculation les dépôts et les charges d'exploitation, à toutes les banques de l'échantillon qui peuvent influencer la probabilité de faillite des banques tunisiennes.

Il faut noter aussi que le modèle est globalement significatif, avec une probabilité (f-statistic^6(*)) = 0,0000000. De même, ce modèle présente un ajustement linéaire de nuage des points moyen d'une proportion presque de 62,7%.

Récapitulant d'une revue de littérature les études antérieures avec la présente étude, on a résumé les résultats dans le tableau suivant :

Tableau 8 : Récapitulation des résultats des études

Etude Variable	Z.S. * (2004) (rendement ROA)	Z. S. * (2004) PR	P. et M. ** (Argentine) (2001)	P. et M. ** (Corée) (2001)	Etude du mémoire (ROA)	Etude du mémoire (PR)
Portefeuilles titres commerciales/Actif Total (SP1)	S -	S -			NS	S +
Produits Financier Hors Intérêt/Produit net financier (SP2)	NS	NS		S +	S -	NS
Total dépôts /Passif Total (RL)	S +	S +			NS	S -
Frais d'exploitation /Résultat d'exploitation (CE)	S -	S -	NS	NS	S -	NS
Résultat net /Capitaux propres				S+
Résultat net/Actif Total			S+
Prêts à risques/prêts totaux et caution			S +
Prêt totaux/total de dépôt			S -
Capitaux propres/prêts totaux			S -
Produits financiers nets/Investissement productifs d'intérêt				S +
Actifs disponibles/Dépôts + Emprunts				S +

S  : variable significative

S + : variable significative positive

S - : variable significative négative

NS : variable non significative

* Z. S. : L'étude de Saadoui (2004) porte sur un échantillon de dix banques commerciales tunisiennes de 1991 à 2002. Il estime trois modèles économétriques de donné de panel reliant le rendement et la probabilité de faillite aux degrés de spéculation, risque de liquidité et coefficient d'exploitation.

** P. M. : l'Etude de Plihon et Miotti (2001) porte sur les banques saines et défaillantes en argentine et en Corée. Ils ont utilisé des modèles économétriques (méthodes Probit et Moindres Carré Ordinaire)

Après avoir analyser les résultats de l'estimation, on peut vérifier que la part des produits financiers hors intérêts provenant d'opérations hors intermédiation traditionnelle dans le produit net bancaire affecte négativement le rendement des banques tunisiennes et que la qualité de gestion affecte plus que le comportement spéculatif. Ainsi que, l'estimation du modèle concernant la probabilité de faillite montre que l'augmentation du risque de liquidité diminue la probabilité de faillite et que le comportement spéculatif mesuré par SP1 augmente la faillite chez les banques tunisiennes de dépôt.

* ⁶ Test de Fisher.