Memoire Online - Diversification du portefeuille de crédits et rentabilité bancaire

Je tiens ici à exprimer mes sincères remerciements à Dieu le tout puissant. Mes remerciements vont de même à :

- Professeur UM NGOUEM Marie Thérèse, Doyen de la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion appliquée de l'Université de Douala, pour la supervision de notre formation en DEA ;

- Professeur Désiré AVOM, pour son encadrement, sa disponibilité et la mise à notre disposition des documents précieux pour ce travail ;

- Tout le corps enseignant de la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion Appliquée de l'Université de Douala ;

- Docteur SOUKSOUNA G., pour son soutien moral et matériel et tous les sacrifices consentis pour mon éducation ;

- Docteur TCHAKOUNTE Mathurin, pour ses précieux conseils et ses encouragements ;

- Ma mère Mme Doudou ASNE et mon père KADANDJI, pour leur affection et leur soutien moral et matériel ;

Je n'oublie pas, toutefois, ceux dont les noms n'ont pas été cités ici, mais qui ont contribué d'une manière quelconque à la réalisation de ce travail. Qu'ils trouvent ici ma sincère gratitude.

SOMMAIRE

Introduction générale .................................................................................. 1

Première partie : la diversification du portefeuille de crédits : une composante importante de la rentabilité bancaire .............................................................. 10

Chapitre 1 : les déterminants de la rentabilité bancaire ....................................... 12

Section 1 : le portefeuille de crédits diversifié : un déterminant managérial de la rentabilité des banques .................................................................................................... 12

Section 2 : les déterminants macroéconomiques et environnementaux de la rentabilité bancaire ................................................................................................... 20

Chapitre 2 : analyse théorique de l'impact de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité bancaire ........................................................................... 25

Section 1 : la théorie traditionnelle du portefeuille .................................................. 25

Section 2 : la théorie de l'intermédiation financière ................................................ 31

Deuxième partie : la diversification du portefeuille de crédits : une composante insuffisante de la rentabilité bancaire au Cameroun .......................................... 41

Chapitre 3 : les effets de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité bancaire au Cameroun ............................................................................................ 43

Section 1 : la démarche économétrique et l'aspect analytique .................................... 43

Section 2 : appréciation des facteurs explicatifs de la rentabilité bancaire au Cameroun ..... 50

Chapitre 4 : la sensibilité des résultats bancaires à la taille des banques .................................................................................................................................. 59

Section 1 : l'impact de la taille des banques sur les vertus de la diversification du portefeuille de crédits au Cameroun ................................................................................. 59

Section 2 : les enseignements du modèle de la rentabilité bancaire au Cameroun ................. 64

Conclusion générale .................................................................................. 71

Bibliographie ........................................................................................... 75

Résumé

Dans un contexte de recherche de rentabilité, les banques adoptent de plus en plus une stratégie de diversification de leurs produits. Notre étude a pour but d'analyser et de tester empiriquement l'influence de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité bancaire. La démarche théorique et empirique emprunte deux étapes. La première étape consiste à étudier la diversification du portefeuille de crédits comme un déterminant de la rentabilité bancaire. La seconde étape consiste à expliciter la contribution de la diversification du portefeuille de crédits à la rentabilité des banques. L'approche économétrique utilisée réside dans une analyse des séries chronologiques en se basant sur les données consolidées du secteur bancaire camerounais observées sur la période 2000-2008.

Les résultats empiriques issus de notre analyse corroborent en majorité les débats théoriques, mais d'autres résultats ne vont pas dans le sens des prédictions de la théorie économique en raison des spécificités de la structure du système bancaire et financier camerounais et de l'économie nationale en général.

In context of profitability research, banks adopt increasingly a strategy of product diversification. The goal of our study is to analyze and to empirically test the influence of loan portfolio diversification on bank profitability. The theoretical and empiric process has two steps. The first step consists of studying the loan portfolio diversification as a factor of the bank's profitability. The second stage consists of examining loan portfolio diversification's contribution to bank profitability. The econometrics approach utilized is based on analyzing chronological data in particular, borrowing data from the Cameroonian banking sector during the period 2000-2008.

The empiric results of our analysis largely agrees with the theory regarding product diversification vis-à-vis bank's profitability However, our study also showed that this theory is not always true as a result of some of the specificities inherent in the structure of Cameroon's banking and financial system and national economy.

Liste des abréviations

Liste des tableaux

Tableau 1 : les déterminants managériaux de la rentabilité bancaire ............................ 20

Tableau 2 : les déterminants macroéconomiques et macro-financiers de la rentabilité bancaire.................................................................................................................................... 24

Tableau 3 : résultats des tests de racine unitaire (ADF) ........................................................ 54

Tableau 4 : Récapitulatif des résultats ................................................................................... 56

Tableau 5 : Les résultats des estimations sous contrainte de la taille des banques ................ 60

INTRODUCTION GENERALE

Le système officiel d'intermédiation financière de la zone CEMAC, à l'instar de celui de toute l'Afrique noire francophone est le produit d'une profonde révolution dont l'élément catalyseur est la crise bancaire de la fin des années 80. Le dysfonctionnement de tout le système de paiement a obligé les Etats à une restructuration complète de leurs édifices financiers. La forte réduction de l'implantation des banques est couplée avec l'instauration d'une plus grande discipline dans l'activité bancaire sous la surveillance de la COBAC engendrée elle-même par cette restructuration. Dans le même temps, de nouveaux acteurs sont apparus ou ont pris une nouvelle dimension sur le marché, contribuant à modifier profondément le visage du système d'intermédiation financière. C'est ainsi qu'à la faveur de la libéralisation financière, la concurrence s'est accrue dans le secteur financier dans la sous-région.

Le secteur bancaire camerounais, un des plus importants de la sous-région CEMAC, a une taille croissante en nombre de banques. Cette augmentation accélère la concurrence entre ces institutions bancaires d'une part et d'autre part entre ces institutions bancaires et les institutions de micro-finances. Ainsi, pour faire face à cette concurrence toutes ces institutions bancaires cherchent à maintenir ou accroître leurs rentabilités et leurs parts de marché par la diversification de leurs produits et activités. Ceci, dans le but d'exploiter les économies de gamme (Patry, 2002), qui nécessitent que ce secteur soit en phase avec l'évolution des autres secteurs et même avec l'évolution des Technologies de l'Information et de la Communication (TIC).

Ces Technologies de l'Information et de la Communication et la mondialisation ont un impact positif sur le secteur bancaire au Cameroun comme partout ailleurs à travers le transfert du savoir-faire et l'amélioration de la qualité du service. En effet, les plus importantes des banques installées au Cameroun sont des succursales des banques occidentales. Selon Tamba et Tchamanbé Djine (1995), les banques occidentales ont transformé et continuent à transformer, au fil du temps, la gestion de leurs filiales par une méthode de gestion à l'occidentale et, surtout, une diversification des produits très souvent calquée sur les modèles occidentaux. Cette diversification est faite dans le but d'améliorer la performance de ces établissements bancaires (Patry, 2002). La diversification est sensée permettre à l'institution bancaire de compenser les pertes éventuelles résultant d'un autre secteur ou produit par des gains provenant des nouvelles activités.

La très forte volatilité des taux d'intérêt observée sur les différents marchés internationaux, et la baisse du niveau de confiance fait au cadre judiciaire au Cameroun ont rendu la gestion du risque lié au crédit préoccupante pour les banquiers au Cameroun. Ce qui les a incités à mettre en place d'autres méthodes. Ainsi, avec 14,6% des crédits bruts en souffrances en 2002, la qualité du portefeuille s'est dégradée comparée aux situations précédentes, pour éviter ce risque de crédit devenu trop important au Cameroun, les banques sont devenues, dans leur grande majorité, des banques de transactions en diversifiant leurs produits afin de multiplier les commissions et maintenir voire accroître, leurs produits nets et, par là, leurs rentabilités.

Au Cameroun après les émeutes de février 2008, les autorités politiques ont demandé que des efforts soient faits dans tous les secteurs afin de réduire les charges aux consommateurs et de lutter contre la vie chère. C'est ainsi que l'autorité monétaire en allant dans ce sens a décidé de la suppression de frais de tenu de compte par les banques. Cette suppression a entrainé un manque à gagner aux banques, qui ont dû diversifier leurs activités et leurs produits afin de combler ce manque à gagner. Les banques camerounaises pensent maintenir ou accroître leur rentabilité en augmentant la variété de leurs produits (les produits liés aux dépôts et les produits liés au crédit). Le portefeuille de crédits étant considéré comme l'ensemble des différents types de crédits détenus par une banque, celle-ci en diversifiant ses produits, peut choisir soit diversifier uniquement ce portefeuille soit diversifier ses autres produits liés ceux-là à la collecte des dépôts et garder inchangé son portefeuille de crédits ou encore diversifier l'ensemble de tous ses produits. Toutefois, comme il est important de connaître les causes de la variation des produits dans un secteur, il est aussi nécessaire de connaître l'impact de cette diversification (des produits) sur la rentabilité des agents de ce secteur.

Notre étude porte sur l'impact de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité bancaire. Elle est menée au Cameroun sur la période 2000-2008. Cette étude vise à explorer un domaine qui à notre connaissance reste encore nouveau dans le contexte camerounais.

La diversification du portefeuille est entendue ici comme la constitution d'un portefeuille de plusieurs actifs différents. La rentabilité quant à elle, peut être définie comme l'aptitude à dégager des gains suffisants d'une exploitation après déduction des charges engagées pour cette exploitation afin de poursuivre l'activité (Koffi Yao, 2004).

Les études de la rentabilité des banques constituent un centre d'intérêt de grande importance dans les travaux menés sur ce secteur, en particulier et le secteur financier en général. Pour une combinaison optimale des différents déterminants de la rentabilité, il est nécessaire de connaître l'importance de l'influence de tout déterminant de cette rentabilité. Ainsi, l'étude de la diversification du portefeuille de crédits permet non seulement aux managers des institutions bancaires d'être fixés sur l'impact de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité, mais aussi d'avoir une idée sur le risque à prendre afin d'accroître la rentabilité de leurs institutions.

Dans la littérature, les déterminants de la rentabilité bancaire sont regroupés souvent en facteurs externes et internes à la banque. L'utilisation de la plupart des facteurs internes dans l'estimation de la rentabilité des banques suggérée par la littérature est celle des ratios de capital et de liquidité, le rapport des prêts/dépôts, les pertes sur emprunts d'exploitation et certains frais généraux. C'est ainsi que Sayilgan et Yildirim (2009) en explorant les déterminants de la profitabilité du secteur bancaire turc sur la période 2002-2007, ont utilisé le ratio crédit sur total actif comme une variable explicative. Ils ont trouvé que cette variable n'est pas significative dans l'explication de la rentabilité du secteur bancaire turc. Abreu et Mendes (2002) en étudiant les déterminants de la rentabilité des banques espagnoles, portugaises, allemandes et françaises de 1986 à 1999 concluent que les ratios des crédits et des capitaux propres par rapport au total de l'actif affectent positivement le Return On Assets (ROA) c'est-à-dire l'indicateur de la rentabilité. La multiplicité des déterminants de la rentabilité des banques justifie l'action des banques qui consiste à réduire les charges et augmenter les produits.

La recherche des économies de coût et de réduction du risque pour l'amélioration de la rentabilité des banques est l'un des justificatifs de la diversification. Cette dernière peut être géographique, sectorielle et peut aussi concerner les produits. La diversification du portefeuille de crédits est une partie de la diversification des produits qui constitue à l'heure actuelle une caractéristique fondamentale de la nouvelle donne de l'industrie bancaire européenne (Patry, 2002). Un modèle au sein duquel, la multiplication des mesures de déréglementation, et l'essor des innovations technologiques offrent des nouvelles opportunités d'investissement aux établissements bancaires, a été développé par Patry (2002). Cette dernière conclut que la possibilité de vendre un ensemble des produits diversifiés à un même client permet de réduire l'asymétrie d'information entre le client et la banque. « La banque bénéficie alors d'économies informationnelles et d'un effet de réputation »^1(*).

Hayden et al (2006), à propos du degré optimum de la diversification décèlent deux théories contradictoires de la littérature économique, à savoir : la théorie traditionnelle de la banque et la théorie de la finance d'entreprise. La théorie traditionnelle de la banque est fondée sur la banque comme contrôleur délégué (Diamond, 1984). Cette théorie recommande que la banque se diversifie, si possible, pour atteindre son organisation optimale. Par contre, la théorie de la finance d'entreprise suggère que la banque, considérée comme une entreprise, devrait se concentrer sur une cible pour obtenir le plus grand avantage possible. Les travaux de Hayden et al (2006) ont porté sur l'analyse de la relation qui existe entre la rentabilité des banques allemandes et la diversification de leurs portefeuilles de crédits suivant les secteurs industriels, secteurs économiques en général et région géographique sur la période 1996-2002. Ils trouvent que les avantages de la diversification varient avec le niveau du risque et il n'y a que la diversification géographique qui explique significativement la rentabilité bancaire. En effet, au vue de ces différents travaux, il est important d'étudier la contribution de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité bancaire dans le contexte camerounais. Ceci peut s'expliquer selon Tamba et Tchamanbé Djine (1995) par le fait que la plupart des banques installées au Cameroun sont généralement des filiales des banques occidentales. Ces dernières ont au fil du temps transformé, la gestion de leurs filiales et diversifié les produits de celles-ci.

Dans le cadre de ces études économiques et financières, certains auteurs se sont intéressés à l'analyse des déterminants de la rentabilité bancaire dans les pays aussi bien développés qu'en voie de développement [voir Mansouri et Afroukh (2008), Koffi Yao (2004), Sayilgan et Yildirim (2009)]. Dans le cas du Cameroun, les déterminants de la rentabilité des banques en général et, en particulier, le portefeuille de crédits n'a fait pratiquement pas l'objet des études économiques sérieuses. En ce qui concerne la diversification, Hayden et al (2006) ont planché en Allemagne sur la préoccupation de savoir si celle-ci accroît la performance et la sûreté de la banque comme le prévoient la théorie traditionnelle du portefeuille. De même pour répondre à la question de savoir si la banque doit être diversifiée ou pas, Acharya et al (2006) ont utilisé les portefeuilles d'un échantillon des banques italiennes. Ils ont conclu que la diversification de l'actif de la banque ne garantit pas une grande rentabilité et/ou une grande sûreté à la banque. Kamp et al (2005) quant à eux ont tenté d'apporter une réponse à la question de la diversification du portefeuille de crédits des banques par une étude sur les portefeuilles individuels d'un échantillon des banques allemandes. Ces différentes études montrent que l'analyse des performances bancaires, notamment en termes de rentabilité, est d'un grand intérêt, ne serait-ce que pour permettre aux banques de mieux appréhender les facteurs qui agissent sur leur rentabilité.

Les récents rapports de la COBAC montrent que les banques camerounaises présentent des résultats bénéficiaires ce dernier temps. Avec un résultat net du système bancaire qui s'est amélioré de 3,1 % par rapport à la décennie précédente, leur rythme de croissance est moyen. Cet accroissement du résultat net peut être justifié d'une part par l'accroissement du produit net bancaire qui a augmenté de 2,6 %. La marge sur opérations avec la clientèle (collecte des dépôts et octroi de crédit principalement) qui s'est accru de 6,3 %, est le plus important constituant du produit net bancaire. Le coefficient de rentabilité (résultat net rapporté aux fonds propres nets) et le coefficient de rendement (résultat net sur total du bilan) ont également connu une progression respectivement de 22,3 % et de 1,3 %. Ces statistiques clés prouvent que l'activité bancaire au Cameroun est rentable. Ainsi, il est important de chercher à savoir ce qui détermine cette rentabilité. De même il est nécessaire de connaître l'apport des différents produits ou services offerts par les banques à leur clientèle. La recherche de cette rentabilité conduit les banques de plus en plus à diversifier leurs produits. Ceci afin de maintenir ou alors d'accroître leur part de marché et, par là même le produit net bancaire. Cette diversification concerne aussi bien les produits liés à la collecte des dépôts que ceux liés à l'octroi de crédit.

Il s'avère donc important d'apporter une réponse à la question suivante : la diversification du portefeuille de crédits contribue-t-elle à l'amélioration de la rentabilité bancaire au Cameroun ? Notre étude rentre dans ce cadre et tente d'apporter une réponse à cette préoccupation. L'objet de cette étude est d'analyser la relation qui existe entre la diversification du portefeuille de crédits et la rentabilité des banques camerounaises. Quelle est l'impact d'un portefeuille de crédits diversifié sur la rentabilité bancaire au Cameroun ? Cette question principale entraîne d'autres questions à savoir :

- La distribution des crédits influence-t-elle significativement la rentabilité des banques au Cameroun ?

- La diversification du portefeuille de crédits améliore-t-elle la rentabilité bancaire au Cameroun ?

Dans un contexte de recherche de rentabilité des entreprises, la banque en tant que entreprise doit maîtriser ses charges et augmenter ses produits. Pour ce fait, les banques se diversifient de plus en plus. Ainsi pour répondre à nos différentes questions de recherche, notre étude sera articulée comme suit :

- identifier les facteurs susceptibles d'expliquer la rentabilité des banques ;

- examiner les relations possibles entre la rentabilité bancaire et ses différents déterminants ;

- proposer des outils de pilotage permettant d'améliorer la rentabilité des banques camerounaises à travers la diversification de leurs portefeuilles de crédits.

Dans la littérature théorique et empirique, la rentabilité bancaire est mesurée tantôt par les rendements sur actifs, tantôt par le rendement des capitaux propres. Cette littérature permet de formuler certaines hypothèses à propos des liens de causalités possibles entre la rentabilité des banques et ses facteurs explicatifs fondamentaux. Acharya et al (2006) ont trouvé, en ce qui concerne leur échantillon, que la diversification des crédits par secteur et surtout le crédit au secteur industriel accroît le crédit à haut risque dans le portefeuille de la banque. Mais, ils n'ont pas exclu la relation positive qui existe entre la diversification du portefeuille de crédits et l'accroissement de la marge sur intérêt de la banque.

Au vu de la croissance de la rentabilité du secteur bancaire camerounais et de ce qui précède, nous formulons l'hypothèse suivante :

Hypothèse 1 : la diversification du portefeuille de crédits contribue significativement à la rentabilité bancaire au Cameroun. C'est-à-dire qu'il existe une relation positive et significative entre la distribution des crédits et la rentabilité bancaire au Cameroun.

L'octroi des crédits est la principale source du résultat bancaire. Il permet d'augmenter le profit et la marge d'intérêt. Toutefois, l'écart entre les emplois et les ressources bancaires peut inverser l'hypothèse suivant laquelle la montée des crédits distribués améliore la rentabilité bancaire. L'accentuation de la distribution des crédits devrait probablement être complétée par une politique de recherche des ressources. Par ailleurs, en matière d'économie industrielle, les banques à petite taille, notamment dans les pays en voie de développement, sont susceptibles de réaliser plus d'économies d'échelle, et donc plus de profits en comparaison avec les grandes banques (Mansouri et Afroukh, 2008). De plus, les contraintes associées à l'efficience de la gestion au sein de la firme bancaire supposent la maîtrise des coûts à un niveau optimum. Les experts du contrôle de gestion bancaire supposent un niveau du coefficient d'exploitation de l'ordre de 70%^2(*) en tant que norme maximale qu'il ne faut pas dépasser pour avoir de meilleurs résultats.

Hypothèse 2 : la taille des banques et les frais généraux réduisent l'effet de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité bancaire au Cameroun.

Pour la démarche scientifique et méthodologique de notre étude, nous utilisons la méthode nous permettant de déduire nos hypothèses de la littérature. Ainsi, toutes nos hypothèses ont été formulées à partir de l'examen des connaissances théoriques et empiriques existantes.

Le modèle à utiliser est une adaptation du modèle utilisé par Hayden et al (2006) combiné à celui de Mansouri et Afroukh (2008) c'est-à-dire une régression multiple avec le ROA comme variable à expliquer et l'indice de Hirsmann-Herfindal et d'autres éléments organisationnels, macroéconomiques et macro-financiers comme variables explicatives. Ainsi, la même démarche et les mêmes spécifications économétriques seront adoptées, pour l'estimation de la relation entre les différents types de crédit et la rentabilité bancaire au Cameroun. La période sur laquelle les données statistiques agrégées sont observées (2000-2008), soit neuf années, est relativement courte. Ce qui limite en fait l'analyse économétrique de séries temporelles sur la base des données du système bancaire consolidé. Il est alors nécessaire d'augmenter le nombre d'observations. Ainsi, la trimestrialisation des données annuelles sera menée en vue d'accroitre le nombre d'observation. Pour cela, les logiciels RAT et Eviews seront utilisés. Quant aux données secondaires, elles seront extraites des annuaires statistiques du Cameroun disponibles à l'INS et des rapports annuels de la BEAC et de la COBAC. Conformément aux développements précédents sur la littérature théorique et empirique, la rentabilité bancaire est mesurée par le rendement des actifs.

Tout en tenant compte de nos objectifs, notre travail sera élaboré suivant un plan à deux parties.

Dans la première partie, nous analysons le portefeuille de crédits comme un élément déterminant de la rentabilité bancaire. Le premier chapitre nous permet de déceler les différents déterminants de la rentabilité bancaire. Le deuxième chapitre, lui, nous permet de faire un essaie de lecture des études empiriques sur la diversification du portefeuille comme facteur de la rentabilité.

Dans la deuxième partie, il va s'agir d'une analyse empirique de l'insuffisance de la contribution de la diversification du portefeuille de crédits à l'explication de la rentabilité bancaire au Cameroun. Ainsi, le troisième chapitre sera consacré à la modélisation de la relation portefeuille de crédits diversifié et rentabilité des banques. Le dernier chapitre évalue la sensibilité des résultats bancaires par rapport à la taille des banques au Cameroun.

PREMIERE PARTIE

LA DIVERSIFICATION DU PORTEFEUILLE DE CREDITS : UNE COMPOSANTE IMPORTANTE DE LA RENTABILITE BANCAIRE

La situation prudentielle du système bancaire de la CEMAC dans l'ensemble est jugée satisfaisante par la COBAC qui note, en particulier, une meilleure capitalisation du système bancaire camerounais et une amélioration de la qualité du portefeuille. Le total de bilan cumulé de l'ensemble des banques de la sous-région a fortement progressé en 2007. Il s'est établi à 5540 milliards en 2007 contre 4311 milliards en 2006 et 3763 milliards en 2005. Les dépôts de la clientèle ont progressé de 29,9% à 4418 milliards en 2007 contre 3340 milliards l'année précédente. Dans le même temps, les crédits nets à la clientèle n'ont augmenté que de 12,8 %. Les créances en souffrance se sont élevées au Cameroun à environ FCFA 121 milliards^3(*). Les financements accordés par le secteur bancaire au secteur privé local, en particulier aux petites et moyennes entreprises, demeurent faibles et les crédits à l'économie sont concentrés sur un nombre limité de grosses signatures. Dans cet environnement bancaire où les banques n'octroient que faiblement des crédits, leur rentabilité devrait se dégrader mais paradoxalement les banques de la sous-région et particulièrement les camerounaises tirent profit de leurs activités. Qu'est ce qui peut bien expliquer cette profitabilité ? La diversification des produits offerts à leur clientèle est-il un élément explicatif ? Certes, la nécessité de dégager une rentabilité forte et surtout stable est un signe de survie de la banque. Bien plus, les bénéfices constituent la première source de renforcement des structures financières et donc du développement des activités bancaires, puisqu'ils permettent, d'une part, de couvrir une partie des risques par la constitution de réserves et de provisions et, d'autre part, d'accroître les fonds propres, lesquels, à leur tour, permettent d'accroître la capacité de distribution des crédits par la banque tout en protégeant les déposants et les créanciers. Plus encore, intervenant sur des marchés de plus en plus globaux et devant se préparer à affronter une vive concurrence internationale, les banques sont désormais obligées plus que jamais de veiller sur leur rentabilité. C'est ainsi, qu'elles développent des stratégies leur permettant d'accroître ou de maintenir leur part de marché.

Cette première partie qui a pour but de montrer la nécessité de la diversification du portefeuille de crédits pour la rentabilité des banques aussi bien dans les pays développés que dans les pays en voie de développement, est subdivisée en deux chapitres. Le premier chapitre porte sur les facteurs explicatifs de la rentabilité bancaire. Quant au deuxième chapitre, il fait une analyse théorique des études empiriques sur la diversification du portefeuille de crédits comme déterminant de la rentabilité bancaire.

CHAPITRE 1 : LES DETERMINANTS DE LA RENTABILITE BANCAIRE

La crise bancaire de la fin des années 80 a abouti à une révolution profonde du système d'intermédiation financière de la zone CEMAC et de toute l'Afrique francophone. Le dysfonctionnement de tout le système de paiement a obligé les Etats à une entière restructuration de leurs systèmes financiers. La forte réduction de l'implantation des banques dans la zone CEMAC est couplée avec l'instauration d'une plus grande discipline dans l'activité bancaire. Discipline assurée par la COBAC qui est une institution engendrée par la restructuration bancaire. Cette grande discipline a pour objectif d'éviter les faillites bancaires tout en assurant aux propriétaires de ces structures la rentabilité de ces dernières. La prolifération des problèmes de la rentabilité bancaire à une grande échelle a suscité l'intérêt des économistes au cours de ces dernières décennies à propos de la stabilité du système financier, de la réglementation du système bancaire et de l'analyse de la rentabilité bancaire. L'analyse des déterminants de ce dernier aspect constitue la pierre angulaire de ce chapitre. Ce dernier aborde dans un premier temps les déterminants managériaux de la rentabilité bancaire. Avant d'examiner en deuxième lieu les facteurs macroéconomiques et macro-financiers de la rentabilité des banques particulièrement au Cameroun.

Section 1 : le portefeuille de crédits diversifié : un déterminant managérial de la rentabilité des banques

Comme toute entreprise, la banque a pour objectif de générer des profits. Ainsi, elle doit disposer d'un système de pilotage lui permettant de transformer les décisions de ses différents acteurs en réalisation des résultats. L'information des décideurs constitue un élément fondamental de ce pilotage et c'est à ce titre que les documents comptables de synthèse d'une banque sont présentés. La banque se fixe ensuite des objectifs qui de façon classique en théorie financière s'analysent en termes de rentabilité et de risque. Pour examiner les principaux aspects de la gestion d'une banque, la comptabilité fournit des éléments servant de point de départ car elle a vocation à fournir une image fidèle de l'entreprise. Il s'avère aussi nécessaire de prêter attention à la question de la détermination des facteurs explicatifs fondamentaux de la rentabilité bancaire et surtout dans le contexte camerounais.

I - les éléments d'analyse de la gestion bancaire

Les instruments d'analyse de la gestion de la banque sont multiples. A notre niveau, nous nous limitons dans cette présentation au bilan et au compte de résultat. La présentation du bilan quant à elle ne tiendra compte que du bilan individuel annuel, à ne pas confondre avec le bilan consolidé lorsque la banque fait partie d'un groupe. Il en est de même pour le compte de résultat qui permet de calculer la rentabilité de la banque. Nous prêtons une attention particulière au hors-bilan qui revêt une importance particulière pour les établissements de crédit du fait des engagements hors-bilan que ces derniers prennent.

I 1 - le bilan bancaire : une présentation explicite du portefeuille de crédits

Le bilan d'une banque est un tableau à deux colonnes qui enregistre l'état de créances et dettes à un moment donné. Il s'agit ici pour nous de présenter de façon simplifiée les principaux postes de l'actif et du passif du bilan.

L'actif du bilan individuel de la banque comprend toute une série de postes et il y a lieu de constater que par rapport au bilan de la comptabilité générale, sa présentation est inversée puisque le haut du bilan correspond aux opérations de trésorerie et le bas du bilan aux immobilisations. De même, la répartition habituelle de l'actif en trois colonnes (brut, amortissement et provision nette) n'est pas retenue. Les valeurs fournies par l'actif d'un bilan de banque sont des valeurs nettes d'amortissement et de provision. Quatre catégories d'opération peuvent être distinguées dans l'actif du bilan d'une banque à savoir les opérations de trésorerie et interbancaire, les opérations avec la clientèle, les opérations sur titre et les immobilisations.

Les opérations avec la clientèle sont constituées des différents types de crédits octroyés à la clientèle. Ainsi, tout bilan bancaire doit répondre à la question de savoir quel montant de crédit à court terme, du crédit à moyen terme et du crédit à long terme que la banque a eu à faire durant la période. Comme nous considérons que le portefeuille de crédits de la banque est constitué de ces différents types de crédits, d'où la présentation explicite de celui-ci par le bilan.

Comme l'actif, l'ordre des comptes du passif du bilan est inversé par rapport à la comptabilité générale, puisque le haut du bilan correspond aux opérations de trésorerie et le bas du bilan aux capitaux propres. Il y a également lieu de distinguer quatre composantes dans le passif d'un bilan bancaire.

Les opérations de trésorerie et interbancaire qui donnent naissance soit à des créances, soit à des dettes.

Les opérations avec la clientèle qui concernent les dépôts effectués par les clients d'une banque. Ces dépôts sont classés selon les comptes d'épargne à régime spécial (compte sur livret, compte et plan d'épargne logement) ou autres supports. De plus, les critères d'échéance du dépôt à vue ou à terme sont retenus.

Les opérations sur titres qui concernent les titres émis par une banque sur les différents marchés afin de se procurer des ressources à l'exception des actions et des titres subordonnés. Les souscripteurs de ces titres sont divers (particuliers, entreprises et autres établissements de crédit).

Enfin, le poste de provisions et fonds propres qui correspondent à deux types d'opération. D'un côté, un certain nombre de postes qui reflètent les opérations de provisionnement (les provisions pour risque et charge, les provisions réglementées) et les fonds pour risques bancaires généraux. De l'autre côté, les autres postes qui composent habituellement les capitaux propres (dettes subordonnées, capital, réserves).

La banque a quatre préoccupations principales concernant la gestion de son bilan :

- s'assurer que la banque a suffisamment de réserves (liquides) pour rembourser ses déposants quand il y a des mouvements de retrait des dépôts c'est-à-dire la gestion de liquidité ;

- décider du montant de fonds propres à détenir et obtenir le capital désiré c'est-à-dire l'adéquation du capital ;

- poursuivre un objectif de niveau de risque faible et acceptable en acquérant des actifs avec un taux de défaut réduit et en diversifiant les actifs détenus c'est-à-dire son portefeuille d'où la gestion d'actif.

Pour la réalisation de ces objectifs, la banque peut utiliser l'un de trois moyens : faire un examen sélectif pour réduire les problèmes d'anti sélection, acheter des titres à rendement élevé et risque faible en cas d'intervention sur un marché financier (tel ne pas le cas pour les banques au Cameroun) et diversifier les risques en achetant différents types d'actifs (maturité, émetteur...) et/ou éviter de trop se spécialiser sur un secteur (immobilier, énergie, import - export, etc.)

I 2 - les opérations hors-bilan

Le hors-bilan est un ensemble de comptes annexés au bilan de la banque et qui retrace les engagements futurs ou virtuels d'une banque ne donnant pas lieu à un flux de trésorerie. Dans la banque, le hors-bilan est un document d'une importance significative car plusieurs opérations de banque donnent naissance à des engagements que le bilan n'enregistre pas. Parmi ces opérations, il y a les opérations traditionnelles comme les cautionnements, les avals et les encadrements de crédit. De plus, certaines opérations à terme ou conditionnelles donnent également naissance à des engagements constituant le portefeuille de la banque. Dans un cas comme dans l'autre, l'engagement contient un risque lié à celui présenté par le destinataire de l'engagement. Par conséquent, le développement des opérations de hors-bilan accroît le risque supporté par l'établissement de crédit et peut affecter sa rentabilité.

Le hors-bilan regroupe les engagements donnés ou reçus par la banque, mais qui ne donnent pas directement lieu à des mouvements de fonds. Il y a d'une part, les engagements donnés c'est-à-dire des engagements qui donneront peut-être lieu à une créance comme la part d'un crédit non utilisée ou un cautionnement et d'autre part, les engagements reçus, c'est-à-dire des engagements qui donneront peut-être lieu à une dette à l'instar d'un titre vendu avec la faculté de reprise. C'est ainsi que certains éléments du portefeuille de crédits se retrouvent dans ce document. D'où l'importance de l'étude de ce document dans l'analyse de la diversification du portefeuille de crédits de la banque.

I 3 - le compte de résultat

De façon classique, le compte de résultat enregistre les flux de charges et de produits d'une période. Il existe deux types de présentation du compte de résultat : le compte de résultat en tableau et le compte de résultat en liste.

Trois catégories de charge peuvent être distinguées en l'occurrence les charges d'exploitation bancaire, les charges ordinaires et les charges exceptionnelles.

Les charges d'exploitation bancaire correspondent aux charges issues de l'activité d'intermédiaire financier tant en ce qui concerne la collecte des ressources et les interventions sur les marchés de capitaux. Les intérêts et les charges assimilées en constituent l'élément principal. Il s'agit des intérêts versés aux apporteurs de ressources que sont les déposants ou les souscripteurs de titre.

Les charges ordinaires représentent un ensemble un peu hétérogène comprenant deux catégories de charges à savoir les charges d'exploitation et les charges liées au jeu de dotation et de reprise de provision. Les charges d'exploitation sont constituées des frais de personnel, des dotations aux amortissements et des frais administratifs. Ces charges sont fréquemment appelées frais généraux.

Quant aux charges exceptionnelles, elles ont le même contenu qu'en comptabilité générale.

Les produits se classent de la même façon que les charges, c'est-à-dire en produits d'exploitation bancaire, en produits ordinaires et en produits exceptionnels.

Les produits d'exploitation bancaire sont composés entre autres des intérêts versés par les emprunteurs c'est-à-dire les produits du portefeuille de crédits, des commissions encaissées sur prestation de service et des gains sur opérations financières correspondant à des plus-values sur les opérations énumérées dans le compte de résultat lui-même.

Les produits ordinaires sont composés des produits divers mais surtout de l'excédent de reprise de provision de l'exercice sur les dotations concernant les dépréciations et les risques déjà définis. En conséquence, le compte de résultat d'une banque fait apparaître les opérations relatives aux provisions, soit dans les produits, soit dans les charges.

La signification des produits exceptionnels est identique à celle de la comptabilité générale.

L'examen de ces différents éléments d'analyse de la banque nous permet non seulement d'avoir une idée de la rentabilité bancaire, mais il nous montre aussi le chemin de l'étude des facteurs déterminant la rentabilité bancaire.

II - les facteurs explicatifs de la rentabilité des banques

La banque considérée comme une entreprise est soumise à l'impératif de rentabilité qui conditionne la pérennité de toute entreprise. L'existence d'une rentabilité suffisante est le garant de la pérennité des établissements de crédit et surtout un instrument de la stabilité de l'ensemble du système financier. Cet objectif constitue d'ailleurs le principal critère de l'évaluation des performances des entreprises. Les déterminants organisationnels ou déterminants managériaux de la rentabilité bancaire comportent les charges d'exploitation bancaire, les capitaux propres, les crédits bancaires et la taille de la banque. L'activité d'octroi des crédits par une banque est étroitement liée à la maîtrise du risque.

II 1 - la gestion prudentielle et la taille de la banque comme stimulant de la rentabilité bancaire

Les autorités monétaires, pour préserver l'équilibre financier du secteur bancaire et s'assurer que les banques ont un minimum de capacités à faire face aux différents risques ont mis en place une réglementation prudentielle, essentiellement constituée aujourd'hui de ratios que les établissements de crédit doivent respecter : ratios de liquidité, de solvabilité, de division des risques, de ressources permanentes. Dans le contexte camerounais, il y a par exemple le ratio de solvabilité qui par prudence cherche à proportionner la distribution des crédits par les banques à leurs fonds propres. D'où l'obligation de l'apport personnel dans la distribution du crédit et implicitement la protection du déposant. En ce qui concerne le ratio de division des risques son objectif est de mettre en place une règle fondamentale de prudence dans la distribution des crédits par les établissements de crédit. C'est une règle qui consiste « à ne pas mettre tous ses oeufs dans un même panier » (Winton, 1999). Cette règle encourage la diversification du portefeuille des banques, mais d'une manière proportionnelle. D'autres études empiriques ont révélé que les capitaux propres exercent un effet stimulant sur la profitabilité des banques (Mansouri et Afroukh, 2008), mais l'excès du ratio de capital est considéré comme nuisible à la rentabilité des actifs puisque, en élevant ce ratio, les banques tendent à réaliser une fructification minime des capitaux disponibles. Ainsi, il est donc prouvé que les capitaux propres influencent le résultat de la banque. L'indicateur des capitaux propres souvent retenu (Demirguç-Kunt et Huizinga 1999, Acharya et al 2006, Mansouri et Afroukh 2008 et Hayden et al 2006) est égal au rapport des capitaux propres sur l'actif total. Soit :

Selon Mansouri et Afroukh (2008), on constate une quasi-unanimité des économistes sur l'impact positif des crédits bancaires et de la taille de la banque sur la rentabilité des actifs, corroborant ainsi les prédictions de la théorie économique. En ce qui concerne la taille de la banque, en effectuant des régressions sur des données de panel et en exprimant les profits en fonction d'un ensemble de facteurs internes et externes, certains auteurs (Sayilgan et Yildirim 2009, Mansouri et Afroukh 2008) ont obtenu une relation positive et statistiquement significative entre la taille et la rentabilité des actifs. D'autres auteurs (Rouabah, 2006)^4(*) estiment cependant que la taille n'est pas une source d'économie des coûts, soutenant ainsi que les grandes banques sont sujettes à des inefficacités d'échelle. La taille de la banque est mesurée par le logarithme du total des actifs de la banque :

A la lecture de Mansouri et Afroukh (2008), il en va de soi que l'explication de la rentabilité bancaire par les éléments organisationnels ne se limite pas à la taille de la banque et ses capitaux propres. Ainsi, il est indispensable de faire allusion aux éléments déterminant la marge d'intermédiation qui impacte le résultat bancaire.

II 2 - l'explication de la rentabilité bancaire par les éléments de la marge d'intermédiation bancaire

La marge se définit comme un écart, une variation, une différence entre le prix de vente et un coût. Pour ce qui est de la marge d'intérêt, le prix de vente correspond aux intérêts reçus alors que le coût correspond aux intérêts versés. Donc la marge d'intérêt bancaire correspond au différentiel des intérêts reçus et versés. Les intérêts reçus sont la contrepartie des crédits distribués. Mansouri et Afroukh (2008) et Hayden et al (2006), montrent à travers leurs études l'impact positif des crédits bancaires sur la rentabilité des actifs, corroborant ainsi les prédictions de la théorie économique.

Le renforcement de la politique de crédit élève les profits bancaires. Autrement dit, plus la banque octroie des crédits, plus les revenus augmentent et donc les profits (Mansouri et Afroukh, 2008). Néanmoins, la politique de crédit peut parfois entraver la profitabilité bancaire, en particulier lorsqu'une politique expansionniste de crédit est incompatible avec la stratégie poursuivie en matière de recherche de ressources financières (risque de transformation des échéances). Dès lors, le renforcement de la politique de crédit devrait être conduit en symbiose avec une stratégie efficiente de drainage de ressources additionnelles. En conséquence, la maîtrise de la politique de dépôts devrait normalement aider la banque à augmenter ses profits (Mansouri et Afroukh, 2008). Abreu et Mendes (2002), par exemple, estiment que la profitabilité et le ratio des emplois mesuré par le rapport crédits/dépôts entretiennent une relation positive, confirmant ainsi la complémentarité entre les politiques de crédits et de dépôts bancaires. La variable crédits bancaires retenue est mesurée par le rapport crédits sur total actifs. C'est-à-dire :

Les politiques de crédits et de dépôts sont complémentaires, car la banque en jouant son rôle d'intermédiaire financier, collecte les dépôts auprès des agents économiques à capacité de financement pour distribuer des crédits aux agents économiques à besoin de financement. Les ressources les plus intéressantes sont les dépôts. Pour recueillir plus de dépôt, il faut multiplier les guichets et le personnel, et la banque peut espérer accroître la part de marché, mais cela comporte aussi des coûts. La théorie économique et les études empiriques existantes divergent souvent sur l'impact de facteurs organisationnels comme les frais d'exploitation sur la rentabilité des actifs. Alors que la théorie économique insiste sur l'effet négatif des frais d'exploitation bancaire sur la profitabilité, certaines études empiriques soutiennent plutôt que l'impact peut être positif dans la mesure où les frais d'exploitation boostent la productivité des banques et par là leur rentabilité (Mansouri et Afroukh, 2008) et, dans le souci de la maximisation du profit, les banques tendent à engager des dépenses d'exploitation additionnelles, justifiant ainsi la variation dans le même sens entre les frais bancaires généraux et la rentabilité des actifs. D'autres auteurs (Anghbazo 1997 ; Guru et al 2002)^5(*) estiment que la réalisation de profits ne peut se faire sans engager des dépenses, mais les banques doivent éviter d'engager des dépenses oisives. Pour alléger la charge des guichets et donc leurs coûts, les banques poursuivent une automatisation de plus en plus poussée des opérations, notamment le retrait automatique. Cette recherche de ressources gratuites est à l'origine d'une concurrence très vive entre les banques. Souvent les frais d'exploitation sont mesurés par :

De tout ce qui précède, on peut faire un tableau récapitulatif des déterminants organisationnels de la rentabilité bancaire.

Somme toute, cette section a, de prime abord, abordé les outils d'analyse de la gestion d'une banque, à savoir le bilan et le compte de résultat des banques, question de mieux cerner les indicateurs managériaux de mesure de la rentabilité bancaire. Ainsi, il est important d'analyser les indicateurs macroéconomiques et environnementaux de la rentabilité bancaire.

Section 2 : les déterminants macroéconomiques et environnementaux de la rentabilité bancaire

Considérant les expériences de plusieurs pays, il ressort que les déterminants managériaux ne sont pas les seuls facteurs déterminant la bonne tenue du secteur bancaire. Les recherches concernant les déterminants de la profitabilité bancaire sont focalisées, non seulement sur les rendements des actifs bancaires et des fonds propres, mais aussi sur les déterminants macroéconomiques et macro-financiers. Traditionnellement, ces recherches examinent l'impact sur la performance bancaire des facteurs spécifiques tels que le taux de croissance économique, l'inflation, la taille du secteur bancaire et la concentration bancaire. Cette section passe en revue la littérature sur ces déterminants.

I - les déterminants macroéconomiques

Plusieurs de recherches analysent l'impact des variables macroéconomiques telles que l'inflation et le produit intérieur brut sur les ROA et ROE. Le consensus est général sur l'impact de la croissance économique sur la rentabilité bancaire. Enfin, l'estimation de l'impact de la croissance économique sur les marges d'intérêt a souvent fait l'objet d'une unanimité : la croissance est un facteur permissif d'accroissement des marges d'intérêt bancaires (Demirguç-Kunt et Huizinga, 1999). Pour ce qui est de l'inflation, son impact présente des résultats différents. Demirguç-Kunt et Huizinga (1999) trouvent que l'inflation a un impact positif sur les marges d'intérêt bancaires. Abreu et Mendes (2002) aboutissent à des résultats contradictoires.

I 1 - l'impact de la croissance économique

La croissance économique traduit un mouvement global de progrès matériel continu et uniforme convergeant vers la prospérité du pays. Son accroissement améliore toutes les activités économiques du pays, y compris les activités du secteur bancaire et augmente la rentabilité des actifs des banques. Plusieurs auteurs confirment à l'unanimité l'existence d'une relation positive entre la croissance économique et la croissance des profits bancaires (Mansouri et Afroukh, 2008). A leur avis, la richesse nationale a un impact sur toute l'activité économique du pays. Elle affecte positivement l'évolution du secteur bancaire et incite les banques à innover et à rénover leurs techniques et technologies de gestion. La croissance économique du pays a d'importantes incidences positives, à long terme, sur la performance des secteurs d'activité, y compris le secteur bancaire. Ainsi, au Maroc d'après l'étude de Mansouri et Afroukh (2008), à court terme, une croissance du PIB réel par tête de 1% induirait une amélioration de la profitabilité bancaire de 0,077 point de pourcentage des actifs à court terme, soit l'équivalent de 0,85 point de pourcentage des actifs bancaires à long terme. Cette variable a été utilisée dans plusieurs travaux (Demirguç-Kunt et Huizinga 1999, Ary Tanimoune 2003 et Mansouri et Afroukh 2008). La mesure retenue pour ce facteur est le logarithme du PIB par tête. Soit :

Les variables macroéconomiques, la croissance économique et l'inflation semblent affecter le rendement des actifs des banques. Ainsi, il est donc nécessaire d'appréhender l'impact de l'inflation.

I 2 - les effets de l'inflation

Concernant l'impact de la variation du niveau général des prix, les travaux de Mansouri et Afroukh (2008) ont apporté des éclaircissements sur les liens susceptibles d'exister entre le rendement sur actifs et l'inflation. Leurs résultats empiriques font apparaître une relation positive qui laisse penser que la progression de l'inflation sera favorable à l'accroissement des profits bancaires. Ceci confirme l'identification de l'impact positif de l'inflation sur les marges bancaires par Demirguç-Kunt et Huizinga (1999). Ary Tanimoune (2003) quant à lui trouve un résultat qui semble indiquer que les coûts liés à l'inflation ont été plus importants que les revenus générés pour les banques dans l'UEMOA. En effet, au-delà de l'impact de l'inflation sur le risque de taux des banques (lorsque l'analyse est faite en terme de taux réel), la hausse des prix peut être considérée comme un facteur d'instabilité macroéconomique, c'est-à-dire un élément déterminant du risque-pays. La mesure de l'inflation retenue par les différents auteurs est le taux d'inflation.

De ce qui précède, il ressort que les variables macroéconomiques ont un impact positif sur le résultat des banques. Ainsi, pour être plus explicite en parlant de la rentabilité bancaire, il faut aussi tenir compte de certains facteurs financiers.

II - les déterminants macro-financiers

Les divergences entre la théorie et l'empirisme existent également au niveau de l'impact de certaines variables macro-financières sur la rentabilité des actifs. En effet, l'étude empirique de l'impact de l'environnement macro-financier sur la rentabilité des actifs des banques a conduit à des résultats mitigés. La théorie économique soutient que la taille du secteur bancaire et la rentabilité des actifs évoluent dans le même sens. De même la concentration bancaire a elle aussi un impact positif sur la rentabilité bancaire.

II 1 - la taille du secteur bancaire

Si l'émergence des marchés de capitaux dans les pays en voie de développement renforce l'activité bancaire comme l'ont soutenu des études empiriques récentes (Demerguç-Kunt et Huizinga 1999 et Mansouri et Afroukh 2008), l'élargissement de ces marchés peut produire un effet de substitution sur l'activité des banques, contredisant ainsi les prédictions théoriques. En effet, le financement de l'économie par le secteur bancaire produit des effets d'entraînement qui améliorent le rendement des actifs bancaires. La taille du secteur est sensée profiter aux différents intervenants (Demerguç-Kunt et Huizinga, 1999). Toutefois, les résultats de Mansouri et Afroukh (2008) montrent que la taille du secteur bancaire n'est pas favorable à l'augmentation des profits bancaires, suggérant qu'en général, les économies d'échelle ne sont pas favorables à l'amélioration de la profitabilité des banques. La taille du secteur bancaire est mesurée par le rapport total actif du secteur bancaire sur PIB. C'est-à-dire : La taille du secteur bancaire (actfpib) = total actifs du secteur bancaire/PIB.

II 2 - la concentration bancaire

La concentration bancaire a un impact généralement positif sur la rentabilité des actifs bancaires, ce qui valide empiriquement la théorie économique (Mansouri et Afroukh, 2008). De même, traditionnellement, les stratégies de concentration et leurs développements sont justifiés par la réalisation des économies d'échelle. L'introduction de cette variable a empiriquement prouvé une relation positive avec le rendement des actifs (Demerguç-Kunt et Huizinga, 1999).

La concentration d'un marché peut être mesurée par plusieurs indicateurs. L'un de ces indicateurs est le ratio de concentration ou la somme des parts de marché (en pourcentage) des plus grandes entreprises. Pour ce qui est du marché bancaire, le ratio de concentration peut être obtenu en additionnant les parts de marché des banques les plus importantes en termes de total de bilan, de total de crédits et de total de dépôts. Si le ratio de concentration tend vers 0 (0 %), on est en présence d'un marché très concurrentiel. Lorsqu'il tend vers 1 (100 %), on est en présence d'un marché fortement concentré. Plus particulièrement, la concentration est jugée élevée dans un marché si le ratio est supérieur à 65 %. Dans la plupart des études empiriques, la concentration bancaire est mesurée par l'indicateur présenté ci-dessus. Ainsi, le ratio de concentration bancaire (conc) = total actifs des banques plus importantes/total actifs bancaires.

Le tableau ci-dessous récapitule les différents déterminants macroéconomiques et macro-financiers précités.

Tableau 2 : les déterminants macroéconomiques et macro-financiers de la rentabilité bancaire

En résumé, ce chapitre a présenté l'importance des outils d'analyse de la gestion d'une banque, à savoir le bilan et le compte de résultat des banques, dans la gestion du portefeuille de crédits comme facteurs d'explication de la rentabilité bancaire. Il s'est également intéressé à la littérature économique consacrée aux déterminants de la rentabilité bancaire. Le prochain chapitre sera focalisé sur l'analyse des études empiriques sur la diversification du portefeuille de crédits en tant que déterminant de la rentabilité bancaire, études réalisées dans les pays développés et sous-développés.

CHAPITRE 2 : ANALYSE THEORIQUE DE L'IMPACT DE LA DIVERSIFICATION DU PORTEFEUILLE DE CREDITS SUR LA RENTABILITE BANCAIRE

Dans ce chapitre il est question, de partir d'un ensemble des études empiriques réalisées aussi bien dans les pays développés que dans les pays en voie de développement, pour une analyse théorique des modèles dans lesquels le portefeuille de crédits a été utilisé comme facteur explicatif significatif de la rentabilité bancaire. Ainsi, un accent sera mis sur l'impact de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité. Ceci afin d'analyser dans notre contexte la validité de la théorie qui stipule que la diversification du portefeuille a pour effet soit la réduction du risque, soit la maximisation de la rentabilité dudit portefeuille. Dans la mesure où la gestion du portefeuille de crédits fait l'objet de l'application de plusieurs théories, notre étude porte sur deux d'entre elles. Premièrement nous nous focalisons sur la théorie de MARKOWITZ. La deuxième analyse porte sur la théorie de l'intermédiation financière.

Section 1 : la théorie traditionnelle du portefeuille

En considérant le portefeuille d'activités des banques, la théorie financière et le modèle d'équilibre des actifs financiers appréhendent bien l'analyse des risques liés à la diversification d'un portefeuille (Patry, 2002). Ainsi, le risque d'un ensemble d'activités est rapporté au risque propre de chaque activité et aux corrélations entre ces activités. Le risque pour une banque diversifiée sera d'autant plus réduit que les corrélations entre les rendements des activités bancaires et non bancaires seront faibles ou négatives. La plupart des études empiriques consacrées à la réduction du risque induite par la diversification font allusion à la théorie de Markowitz. Ces études mettent en évidence le fait que la diversification du portefeuille de crédits diminue le risque du portefeuille de la banque.

Cette section passe en revue l'essence de la théorie traditionnelle du portefeuille et son application à la gestion du portefeuille de crédits.

I - l'essence de la théorie de MARKOWITZ

Markowitz formalise le problème du choix du portefeuille par l'investisseur en supposant que celui-ci optimise ses placements en tenant compte, non seulement de la rentabilité espérée de son portefeuille, mais aussi de son risque mesuré par la variance de sa rentabilité. Ceci peut être illustré par un portefeuille d'actions qui offre un couple rentabilité-risque meilleur qu'un titre individuel. Une corrélation faible entre les titres individuels aboutit à un meilleur rapport rentabilité/risque.

I 1 - l'idée de départ et les hypothèses

La théorie financière et les modèles de choix de portefeuille se sont développés depuis près d'un demi-siècle dans le cadre de la théorie de l'espérance d'utilité, reposant sur l'axiomatisation des préférences individuelles de Von Neumann et Morgenstern. L'hypothèse d'aversion au risque avec les travaux de Markowitz (1952) sur la diversification du portefeuille ont donné un caractère opérationnel à la prise de décision dans le domaine du choix de portefeuille, en mesurant le risque par la variance de la rentabilité du portefeuille. Le comportement de l'investisseur du type Markowitz, est un comportement riscophobe et insatiable (Broihanne et al, 2006).

Le modèle de Markowitz repose cependant sur des hypothèses fortes, relatives aux préférences des agents ou à la distribution de probabilité des rentabilités (Markowitz, 1952). Markowitz lui-même avait déjà mentionné que cette mesure à savoir la variance n'était peut-être pas la meilleure en suggérant une alternative, la semi-variance, qui tient uniquement compte des rentabilités inférieures à la moyenne. Il s'agissait d'une première approche de ce qui est appelé aujourd'hui « aversion aux pertes » (Broihanne et al, 2006). Selon Broihanne et al (2006), Markowitz dans un second article publié la même année (1952) et intitulé The Utility of Wealth, proposait une fonction d'utilité concave du côté des gains et convexe du côté des pertes pour tenir compte des comportements couramment observés, et notamment les comportements de jeu et de prise de risque dans certaines circonstances.

I 2 - les études ultérieures

La théorie moderne du portefeuille s'est fondée sur l'analyse moyenne/variance de Markowitz et sur la logique de diversification. En dépit du succès de cette approche auprès des professionnels, un certain nombre d'observations ne sont pas conformes aux résultats attendus dans ce cadre. Malgré cette « rupture » par rapport à la théorie de l'espérance d'utilité, de nombreux travaux ont été développés dans le cadre classique pour étendre l'approche de Markowitz et tenir compte de l'asymétrie dans la perception du risque et de l'observation selon laquelle les investisseurs ne sont pas riscophobes en toutes circonstances. Concernant le premier point, on peut se référer aux travaux qui, dans le cadre de la problématique de choix de portefeuille, mesurent le risque par la Value at Risk (Broihanne et al, 2006). Ces derniers auteurs montrent en particulier qu'un investisseur opérant des choix dans l'espace espérance de rentabilité-variance ne sélectionne pas forcément le portefeuille de variance minimale pour une espérance de rentabilité donnée. Ce phénomène survient quand les distributions de rentabilité ne sont pas gaussiennes, ce qui est confirmé par la plupart des tests empiriques. La seconde direction de recherche concerne la prise en compte des situations de prise de risque. C'est ainsi que dans l'approche comportementale, la prise de risque en certaines circonstances est justifiée par la déformation des probabilités objectives (Broihanne et al, 2006).

Certaines études récentes montrent que les investisseurs, bien qu'ayant recours à l'approche traditionnelle, ne la mettent en oeuvre que de façon partielle ou erronée (Broihanne et al, 2006 ; Acharya et al, 2006 ; Hayden et al, 2006 et Patry, 2002). Certaines de ces études ont trouvé que l'ajustement temporel des portefeuilles est à relier à l'hypothèse d'aversion myope aux pertes, selon laquelle l'attractivité de l'actif risqué diminue avec la fréquence d'évaluation des portefeuilles par les participants. De façon générale, les choix de portefeuilles réellement opérés ne sont pas efficaces au sens moyenne/variance. Il semble plutôt que les investisseurs utilisent des critères de choix d'allocation de portefeuille tenant compte de l'aversion aux pertes et de la déformation des probabilités, critères pris en compte dans la théorie des perspectives selon l'étude de Broihanne et al (2006). Cependant, Levy et Levy (2004)^6(*), en utilisant les relations de dominance stochastique, montrent que les différentes hypothèses qui fondent l'approche moyenne/variance et la théorie des perspectives conduisent, de manière paradoxale, à définir des ensembles de choix efficaces très proches, en particulier lorsque les rentabilités des titres présents sur le marché sont gaussiennes. Ce résultat est lié aux caractéristiques de la loi normale qui est une distribution continue entièrement déterminée par ses deux premiers moments.

Ces évolutions théoriques ont conduit à s'interroger sur la pertinence du modèle, devenu classique, de choix de portefeuille à la Markowitz. En effet, à ces progrès théoriques sont venues s'ajouter les constatations de nombreuses anomalies, soit révélées expérimentalement, soit mises en évidence sur des données de marché.

II - l'application de la théorie de Markowitz au portefeuille de crédits

Dans l'ensemble, les études empiriques montrent que l'application de la théorie traditionnelle de la diversification du portefeuille varie d'un investisseur à un autre. L'application de cette théorie au portefeuille de crédits peut prendre plusieurs sens à l'exemple de la diversification géographique du portefeuille et la diversification par terme des crédits du portefeuille. Il est question ici d'examiner des études portant sur ces deux aspects de la diversification en relation avec la rentabilité bancaire.

II 1 - l'approche de la diversification géographique du portefeuille de crédits

Au niveau international, de nombreux travaux empiriques pionniers ont montré que la diversification internationale réduit davantage le risque qu'un portefeuille purement domestique. Solnik (1974)^7(*) montre que si la diversification purement domestique permet, en moyenne, de réduire le risque d'un portefeuille à 27 % (100 % correspond au risque moyen de détention d'un titre individuel américain), la diversification internationale réduit ce risque à 11,7%.

Hayden et al (2006) quant à eux, ont pour leur étude sur l'impact de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité des banques allemandes développé un modèle qui appréhende l'impact de la diversification géographique sur la rentabilité des banques de leur échantillon. Le modèle développé par ces auteurs est le suivant :

= l'indice de Hirschmann-Herfindahl qui indique le niveau de diversification sectorielle.

= l'indice de Hirschmann-Herfindahl qui indique le niveau de diversification géographique ou régionale.

= l'indice de Hirschmann-Herfindahl qui indique le niveau de diversification industrielle.

= la matrice de l'ensemble des déterminants managériaux de la rentabilité bancaire.

= la variable dummy qui représente l'ensemble des déterminants macroéconomiques omis.

En estimant ce modèle sur la base des données de leur échantillon, ils trouvent que toutes les variables représentant les différentes formes de diversification sont positivement liées à la rentabilité bancaire. Cependant, seule la variable qui représente la diversification régionale ou géographique a une relation positive et statistiquement significative avec la rentabilité bancaire. Mais lorsqu'ils ne prennent pas en considération la variable représentant les capitaux propres dans le modèle, toutes les variables représentant les différentes diversifications expliquent significativement la rentabilité bancaire au seuil de 5%. Ceci montre l'importance des capitaux propres sur la diversification du portefeuille de crédits d'une banque. De même lorsqu'ils prennent en considération dans leur modèle le risque, c'est-à-dire lorsqu'on ajoute au modèle précédent une variable Risk_it avec un coefficient â₄. C'est-à-dire le modèle suivant :

Dans ce modèle, ils trouvent presque les mêmes résultats, à la seule différence qu'ici lorsqu'ils ne tiennent pas compte des capitaux propres alors la significativité des variables représentant les différentes diversifications dans l'explication de la rentabilité passe au seuil de 1 %.

Dans la littérature financière internationale, de nombreux travaux se sont intéressés à l'étude de la diversification géographique. C'est le cas avec l'étude de Morgan et Samolyk (2003) qui ont étudié la relation qui existe entre la diversification géographique et la rentabilité des banques américaines. Ces auteurs ont trouvé qu'il existe une relation positive entre ces deux concepts. La remarque qu'ils font est que cette diversification améliore la capacité à prêter des banques et par là le système bancaire, mais elle n'accroît pas la rentabilité individuelle des banques et ne réduit pas aussi le risque du portefeuille de crédits de celles-ci.

Comme la diversification spatiale n'influence pas en tant que tel la rentabilité bancaire, il s'avère dont important d'appréhender l'impact théorique de la diversification typologique d'un portefeuille de crédits sur la rentabilité des banques.

II 2 - la diversification par type de crédit et la rentabilité bancaire

L'activité des prêts étant par nature une activité risquée, il est nécessaire de s'attendre à une relation positive entre les variables représentant les différents types de crédit et la rentabilité. Plusieurs études empiriques portant sur les déterminants de la rentabilité bancaire (Mansouri et Afroukh, 2008 ; Sayilgan et Yildirim, 2009 et Hayden et al, 2006) prouvent la concordance empirique avec la prévision théorique de la relation positive entre la structure des crédits d'une banque et sa rentabilité. Dans notre étude, nous ne prenons en considération que la typologie qui classe les crédits selon leur durée. C'est -à-dire, nous avons trois types de crédits à savoir : le crédit à court terme (CT) ; le crédit à moyen terme (MT) et le crédit à long terme (LT). L'étude de Dinamona et Fortin (2008) confirme la positivité de la relation entre la rentabilité et le crédit. Ils ont trouvé que le coefficient associé à la variable représentant les prêts bancaires est positif et significatif. Ainsi, plus les banques augmentent leurs prêts, leurs rentabilités croissent aussi proportionnellement à cette augmentation. Ces auteurs remarquent qu'un niveau élevé des provisions pour créances douteuses réduit le capital des banques de leur échantillon. Celles-ci font face à l'accroissement des risques en provisionnant plus. Ce provisionnement supplémentaire érode leur niveau de capital. Ils trouvent donc que les prêts aux particuliers, les prêts de prise de pension et les prêts hypothécaires ont un impact positif sur le niveau des provisions pour créances douteuses.

Arshadi et Lawrence (1987)^8(*) ont analysé sur la base des données empiriques le comportement de la performance de nouvelles banques installées aux Etats-Unis. Ils ont utilisé une analyse de corrélation canonique pour tester la relation entre la mesure de performance et une série de variables financières endogènes. Quatre mesures de performance ont été utilisées. Il s'agit :

- du ratio intérêts payés sur dépôts/total des dépôts à terme + dépôts d'épargne

- du total des crédits des banques de l'échantillon/total des crédits à l'économie

Ils parviennent à la conclusion selon laquelle le coût des opérations bancaires, la taille des banques et la structure des crédits bancaires sont des variables qui expliquent mieux la performance des banques. La principale limite de cette étude reste son caractère statique qui est lié à la nature même des corrélations canoniques.

De tous ce qui précède et au vu des récents rapports de la COBAC qui montrent que les banques camerounaises présentent des résultats bénéficiaires ce dernier temps. Avec un accroissement du résultat net pouvant être justifié d'une part par l'accroissement du produit net bancaire qui a augmenté de 2,6 % et une marge sur opérations avec la clientèle (collecte des dépôts et octroi de crédit principalement) qui s'est accru de 6,3 %. Nous formulons l'hypothèse suivante :

Hypothèse 1 : il existe une relation positive et significative entre la distribution des crédits et la rentabilité bancaire au Cameroun. En d'autres termes, la diversification du portefeuille de crédits contribue significativement à la rentabilité bancaire au Cameroun

La théorie traditionnelle du portefeuille aboutit à l'existence de la relation positive entre la structure des crédits composant le portefeuille et la rentabilité de la banque. Il est ainsi, important d'appréhender le point de vue des défenseurs de la théorie de l'intermédiation financière sur cet aspect.

Section 2 : la théorie de l'intermédiation financière

Toutes les approches de l'intermédiation financière s'accordent sur la nécessité de pallier les risques d'un contact direct entre les emprunteurs et les prêteurs. Ces risques sont d'origines diverses et selon la nature du risque, nous pouvons dénombrer avec Scialom (2007) qui reprend Gurley et Shaw (1960), quatre types de justifications à l'intermédiation financière. Il s'agit d'abord de l'opposition entre les caractéristiques des actifs financiers des agents économiques dont les exigences en matière des échéances, des risques et des rendements diffèrent selon qu'ils sont prêteurs ou emprunteurs. Les positions de ces agents seraient inconciliables en l'absence d'intermédiaires financiers.

L'aversion différenciée au risque rend également indispensable la présence des intermédiaires financiers pour qui le risque fait partie inhérente de l'activité alors que les agents non financiers ne l'acceptent qu'en exigeant des primes trop importantes pour le prêteur. Les agents non financiers vont transférer les risques aux intermédiaires financiers moyennant une réduction de leurs gains.

Les intermédiaires financiers bénéficient par ailleurs des coûts de transaction modérés du fait des économies d'échelle réalisées dans la collecte des dépôts et la distribution des crédits. On soulignera également la réduction des nombreux autres coûts tels le coût de la recherche de l'information, le coût de négociation des conditions financières, le coût de contrôle pour lesquels les intermédiaires financiers sont outillés dés leur mise en place.

Enfin, les intermédiaires financiers sont moins exposés que les prêteurs privés aux asymétries d'information qui font que l'emprunteur soit toujours plus renseigné sur sa situation que le prêteur. La tenue des comptes clients constitue en effet une importante niche de renseignements sur les prêteurs et les emprunteurs. Les intermédiaires complètent leurs informations en recourant aux autres sources fiables que sont la Centrale des risques^9(*), les échanges de renseignements interprofessionnels ou les correspondants étrangers.

Les intermédiaires financiers dans les pays en voie de développement sont en outre nécessaires pour réduire la part de l'informel dans l'économie, favoriser les inclusions financières et sociales, résorber la thésaurisation et freiner la fuite des capitaux vers des régions où ils sont plus actifs. Dans un contexte d'insécurité et d'incertitude, ils sont plus qu'ailleurs chargés de polariser les risques et de proposer des opportunités. D'où la nécessité d'étudier le marché bancaire d'une part et d'autre part la banque comme gestionnaire délégué du portefeuille de crédits dans un contexte de marché de crédit efficient.

I - l'étude du marché bancaire

Les systèmes bancaires de plusieurs économies ont subit plusieurs chocs à l'instar du choc technologique. Ces chocs ont suscité de profondes restructurations de l'industrie bancaire, une altération des performances et une modification des comportements des banques (Scialom, 2007). Ces évolutions sont analysées par les économistes à l'aide des concepts et outils de l'économie industrielle et de la théorie de la concurrence imparfaite. Il s'avère donc important d'étudier la banque comme gestionnaire délégué du portefeuille de crédits, avant de discuter de la contestabilité du marché bancaire camerounais.

I 1 - la banque comme gestionnaire délégué du portefeuille de crédits

La modification du comportement d'offre de crédit peut également provenir de la capacité des intermédiaires à se diversifier. Depuis la théorie de la délégation des coûts de contrôle (Diamond, 1984), nous savons que la construction d'un portefeuille de crédits parfaitement diversifié permet à une banque de réaliser son activité d'intermédiation en assurant une rémunération certaine aux déposants.

La taille croissante d'une banque engendre une réduction du risque de crédit puisqu'elle permet d'atténuer les problèmes d'agence vis-à-vis des déposants (Patry, 2002). Néanmoins, la présence d'une composante systématique dans le risque de crédit empêche une parfaite diversification des portefeuilles de prêts et la garantie d'une rémunération certaine aux déposants.

En présence de projets parfaitement indépendants, lorsque le nombre de prêts augmente, le portefeuille de crédits est davantage diversifié ce qui diminue la probabilité de défaut de l'intermédiaire et les coûts de délégation. Une banque parfaitement diversifiée engendre alors des coûts de délégation nuls (Diamond, 1984). En revanche, si nous acceptons l'hypothèse de projets parfaitement corrélés, c'est-à-dire l'existence d'un risque systématique, la probabilité de faillite d'un projet représente également la probabilité de défaillance de l'ensemble des projets de l'économie. Par conséquent, la probabilité de défaillance bancaire ne peut plus diminuer à la suite d'une diversification car le nombre croissant de prêts octroyés n'affectent pas le risque de crédit qu'encourent les investisseurs (Patry, 2002).

Il y a également un problème d'aléa moral entre les banques et les investisseurs (déposants) dans un contexte où le risque agrégé se représente par l'existence d'une parfaite corrélation entre les rendements des projets d'investissement. Les intermédiaires peuvent alors être encouragés à financer des projets risqués sans les contrôler. Ce risque incite les déposants à demander aux intermédiaires d'engager directement leurs fonds propres dans l'activité de prêts. Dans ce cas, puisque les banques utilisent leur capital pour financer des projets risqués, elles sont incitées à les vérifier puisqu'elles encourent les pertes liées à l'absence de contrôle et peuvent perdre l'intégralité de leurs fonds propres. Cet effet d'engagement devient un signal crédible vis-à-vis des investisseurs car les banques ne sont pas encouragées à prendre des risques inconsidérés. De ce fait, les contraintes réglementaires sur le capital semblent constituer des instruments de disciplines efficaces pour limiter le risque de portefeuille des banques car elles empêchent les comportements opportunistes et permettent d'attirer les dépôts (Rochet, 1992 et Chiesa, 2001)^10(*). Winton (1999) soutient que lorsqu'une parfaite diversification du portefeuille de crédit est impossible, le capital détenu par les intermédiaires permet d'absorber les pertes éventuelles liées à l'activité de prêts et de fournir une garantie aux déposants.

L'analyse du comportement d'offre de crédit des banques se fonde donc d'une part sur leur faculté à contrôler efficacement les projets d'investissement et d'autre part sur leur capacité à « envoyer » un signal crédible de leur activité auprès des déposants (Patry, 2002). Néanmoins, si les approches évoquées permettent de souligner que le degré de diversification et le capital bancaire représentent les deux déterminants nécessaires à l'existence de l'intermédiation. Par conséquent, le choix des banques consistant à contrôler les projets ou à diversifier le risque de crédit représente les deux stratégies susceptibles de garantir aux investisseurs le coût d'opportunité des fonds prêtés. Comme, ces stratégies étant inobservables, le montant de capital qui est engagé par les intermédiaires dans le financement des entreprises, constitue le seul élément crédible vis-à-vis des déposants. Puisque le montant de fonds propres nécessaire à la rémunération certaine des dépôts diffère avec la politique de prêt mise en place, la mise en oeuvre de la stratégie de diversification et de contrôle par les intermédiaires devient imparfaitement substituable.

En effet, cette variation de l'offre de prêts dépend étroitement de l'augmentation des fonds propres bancaires. Ainsi, en deçà d'un certain seuil, l'augmentation de capital d'une banque spécialisée n'a aucun impact sur la stratégie optimale de prêt de l'intermédiaire. Ainsi, la banque continue de contrôler les projets qu'elle souhaite financer (Patry, 2002). Ce type de consolidation permet d'augmenter les fonds disponibles dans le secteur où la banque est spécialisée. En revanche, lorsque la croissance du capital de l'intermédiaire est suffisamment importante, la banque choisit rationnellement la stratégie de diversification. Cette modification de comportement se répercute alors asymétriquement sur la disponibilité du crédit de chaque secteur. En effet, la part des fonds qui est allouée au secteur dans lequel elle était spécialisée diminue tandis que celle qui est offerte dans la seconde zone augmente (Patry, 2002). Enfin, une forte croissance du capital d'une banque spécialisée provoque non seulement une modification du comportement de prêts de la banque mais permet également d'augmenter la totalité des fonds distribués dans les différents secteurs de l'économie.

La banque étant perçu comme un gestionnaire délégué, la perception du cadre dans lequel elle évolue s'avère important.

I 2 - le marché bancaire : un marché contestable et efficient

L'exposé fondamental de la théorie des marchés contestables a été développé par Baumol, Panzar et Willig (1982)^11(*). Cette théorie est apparue dans un contexte de renouveau du libéralisme économique et politique. Elle a eu pour ambition de fournir une nouvelle analyse des structures de marchés. L'idée fondamentale de cette théorie est que la pression concurrentielle est exercée aussi bien par l'éventualité de l'entrée des nouveaux offreurs sur le marché que par les producteurs rivaux déjà en place et non pas par le nombre d'entreprises, comme c'est le cas dans le modèle Structure-Comportement-Performance.

Les résultats de la théorie des marchés contestables montrent que si les entreprises tendent vers ce type de modèle, il n'y a pas besoin de régulation. Il n'est pas nécessaire que le secteur soit dans une situation concurrentielle pour que le prix soit égal au coût marginal. Même le monopole dans cette théorie peut être extrêmement efficient et le marché peut lui même réguler la concurrence : c'est une régulation automatique et non coûteuse. Le marché est parfaitement contestable s'il est possible d'y entrer et d'en sortir sans supporter des coûts. Il faut donc supprimer les barrières institutionnelles et administratives. Contrairement aux autres approches, la structure ici est endogène. La structure s'explique par les conditions d'entrée. L'entrée détermine les performances, qui indirectement ont une influence sur la structure du marché : Structure-Entrée-Performance (SEP).

Selon Scialom (2007), les avantages attendus des marchés contestables sont l'absence des prix ou des profits excessifs, la suppression des pratiques de prix artificiellement bas et l'élimination des gaspillages, notamment de la réduction des inefficiences-X au sens de Liebnstein. Ainsi, nous constatons donc qu'un marché contestable interdit les prix et profits excessifs. De plus, ce type de marché interdit aussi tout système de prix prédateur.

Les marchés bancaires ne sont pas contestables. Des barrières à l'entrée demeurent, qu'elles soient légales (exigence des fonds propres, d'une licence, etc.) ou économiques (réseau de succursales, réputation, etc.), mais ils ont gagné en contestabilité sur des segments des produits bancaires.

Dans la banque, les coûts ne sont pas nécessairement irrécupérables dès lors qu'un marché d'occasion efficace existe, marché sur lequel la banque peut céder ses actifs quand elle sort du secteur. Les coûts non récupérables constituent au contraire une barrière importante à la sortie. L'extension aux actifs financiers du concept de coût irrécupérable caractérise la spécificité de son application au secteur bancaire. Les coûts irrécupérables sont associés aux relations de long terme que la banque entretient avec ses clients et donc à la faible négociabilité d'une partie de son actif (Scialom, 2007). Ainsi, les crédits bancaires, malgré l'existence du marché de la titrisation, demeurent des actifs faiblement récupérables. Le degré de concurrence sur le marché bancaire diffère selon les types d'activités.

La limite fondamentale de la théorie des marchés contestables est l'absence des réactions des firmes installées à l'entrée de nouveaux concurrents. Ce qui exclut les comportements concurrentiels.

II - la gestion du portefeuille de crédits dans un marché efficient

La gestion du portefeuille de crédits est jugée primordiale dans le processus de gestion d'un établissement bancaire. La diversification du portefeuille d'un établissement bancaire peut améliorer la performance jugée par référence au niveau, à la stabilité et à la prévisibilité du rendement de cet établissement. Ceci lui permet ainsi de compenser les pertes éventuelles d'un secteur, d'un marché ou d'un produit, par des gains dans d'autres. Autrement dit, au niveau microéconomique, cette tendance repose sur une modification de la définition du champ stratégique par les établissements bancaires en termes d'activités, de produits, de clients, de technologies ou de zones géographiques. Les arguments en faveur d'une diversification du portefeuille d'un établissement bancaire sont multiples. Nous tiendrons compte principalement de l'objectif de la réduction du risque et de la maximisation de la rentabilité.

II 1 - la réglementation bancaire en zone BEAC : un outil en faveur de la division du risque sur le marché bancaire camerounais

Les normes de solvabilité construites sur la base d'une définition standard des fonds propres, ont trait à la couverture des risques, à la division des risques, à la couverture des immobilisations, aux prises de participations et à la limitation des engagements en faveur des actionnaires, des dirigeants et du personnel. Ces normes dans le cadre du système bancaire de la zone BEAC font l'objet de plusieurs règlements et instructions et s'inspirent des normes adoptées sur le plan international.

Il ressort du Règlement COBAC R-2001/02 relatif à la Couverture des Risques des

Etablissements de crédit (abrogeant le Règlement COBAC R-93/03 et modifié par le Règlement COBAC R-2003/06) que « les Etablissements de crédit sont tenus, dans les conditions prévues au présent Règlement, de respecter en permanence un ratio de couverture des risques, rapport entre le montant de leurs fonds propres nets et celui de l'ensemble des risques de crédit qu'ils encourent du fait de leurs opérations, au moins égal à 8% ». Ce règlement à pour objectif de proportionner les crédits distribués par les établissements de crédit à leur fonds propres. En clair, il ressort de ce règlement la protection du déposant par l'obligation de l'apport personnel dans la distribution des crédits.

Le règlement ci-dessus est appuyé par les règlements relatifs à la division du risque et aux participations dans le capital des entreprises par les banques. Ainsi, le Règlement COBAC R-93/11 relatif aux Participations d'Etablissements de crédit dans le Capital des entreprises limite les prises de participation des établissements de crédit. Il en ressort que les participations des Etablissements de crédit dans les entreprises sont proportionnées à leur fonds propres. Selon le rapport de la douzième assemblée annuelle du comité des superviseurs des banques de l'Afrique de l'ouest et du centre, il ressort qu'en Afrique centrale, dans le cadre du respect des normes de division des risques en 2006, vingt quatre banques parviennent à respecter la limite globale (la somme de tous les risques pondérés supérieurs à 15 % des fonds propres ne doit pas excéder l'octuple des fonds propres nets), et seulement neuf banques se conforment à la limite individuelle (l'ensemble des risques pondérés encourus sur un même bénéficiaire ne doit pas excéder 45 % des fonds propres nets). Le ratio de division des risques a pour objectif de mettre en place une règle de prudence dans la distribution des crédits par les banques. Ceci dans le sens de diviser les risques et proportionner chacun d'eux à l'assise financière de la banque afin d'être toujours en mesure de faire face à la défaillance d'une contrepartie. On retrouve ainsi, la règle qui consiste à « ne pas mettre tous ses oeufs dans un même panier » (winton, 1999). Ce règlement soutient la diversification du portefeuille de crédits, qui a pour but la réduction du risque du portefeuille.

II 2 - la diversification du portefeuille de crédits pour une réponse satisfaisante aux besoins de l'économie

La diversification du portefeuille de crédits d'une banque peut prendre plusieurs aspects. Ainsi, la diversification géographique ou régionale permet à la banque de couvrir spatialement l'économie. Il y a également la diversification sectorielle qui permet de pourvoir aux besoins des différents secteurs de l'économie. La banque pour satisfaire les besoins variés des agents économiques, diversifie ses produits. La diversification des produits a pour but non seulement la satisfaction du besoin des clients de la banque, mais aussi l'amélioration de la performance de la banque.

La possibilité de vendre un ensemble de produits diversifiés à un même client permet de réduire l'asymétrie d'information entre la banque et le client, proposant ainsi une meilleure évaluation du risque. La banque bénéficie alors d'économies informationnelles et d'un effet de réputation. De même, les informations obtenues par une banque suite à l'exercice simultané de plusieurs activités peuvent servir pour accomplir d'autres activités (Patry, 2002). Toutefois, les résultats des études empiriques relatives aux arguments théoriques en faveur d'une diversification sectorielle sont contrastés et ne permettent pas de tirer des conclusions définitives sur son existence ou non dans le secteur bancaire. Nous constatons également, au vu de la littérature existante, une argumentation préconisant la stratégie de la spécialisation. En effet, de nombreuses études convergent vers le bien fondé de la spécialisation et mettent en avant l'importance de se concentrer sur les activités « premières » (Hamel et Prahalad, 1990)^12(*). Des études empiriques relatives au secteur financier ont montré que le développement de l'envergure conduit, en moyenne, à des pertes et que le recentrage et la concentration des activités améliorent les performances des firmes bancaires. Patry (2002) introduit une différenciation horizontale fondée sur la substituabilité (complémentarité) des produits bancaires.

Au regard de ce qui précède, et tenant compte de l'efficience fonctionnelle c'est-à-dire celle qui stipule que le marché répond de manière satisfaisante aux besoins de l'économie, nous pouvons dire que la banque dirige l'épargne vers les meilleurs opportunités d'investissement dans une économie. Mais, elle ne peut remplir cette fonction que si elle est parfaitement diversifiée. Ainsi, nous formulons l'hypothèse suivante :

Hypothèse 2 : la taille des banques et les frais généraux réduisent l'effet de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité bancaire au Cameroun.

En conclusion, dans ce chapitre il a été question, de partir d'un ensemble des études empiriques réalisées aussi bien dans les pays développés que dans les pays en voie de développement, portant sur le portefeuille de crédits. Ainsi, nous avons mis un accent sur l'impact de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité. Dans la mesure où la gestion du portefeuille de crédits fait l'objet de l'application de plusieurs théories, notre étude a porté sur deux d'entre elles.

Conclusion première partie

Pour ce qui est de conclusion à la première partie, il ressort que la littérature théorique et empirique axée sur les déterminants de la rentabilité bancaire dans les pays développés est riche. En ce qui concerne l'impact de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité, la plupart des études effectuées sur ce sujet concernent les banques des pays développés. En effet, il y a lieu de noter que plusieurs variables affectent la rentabilité bancaire. Cependant, les déterminants les plus significatifs ont été regroupés en trois catégories, à savoir :

· Les déterminants managériaux ou organisationnels (les charges d'exploitation bancaire, les crédits bancaires, la taille des banques et les capitaux propres). C'est ici que l'impact de la diversification du portefeuille de crédits est appréhendé ;

· Les déterminants macro-financiers (la taille du secteur bancaire et la concentration bancaire) ;

· Les déterminants macroéconomiques (la croissance économique et l'inflation).

L'analyse théorique de la relation de la structure du portefeuille de crédits sur la rentabilité bancaire montre qu'il existe une relation positive entre ces deux concepts dans les économies développées. Ainsi, il se pose donc la question de savoir si cette relation est significative dans le contexte d'un pays sous-développé comme le Cameroun ? La deuxième partie de cette étude apportera des éléments de réponse.

DEUXIEME PARTIE

LA DIVERSIFICATION DU PORTEFEUILLE DE CREDITS : UNE COMPOSANTE INSUFFISANTE DE LA RENTABILITE BANCAIRE AU CAMEROUN

Les années 80 ont été marquées, dans la plupart des pays, par une accélération des processus de libéralisation et de déréglementation financière bouleversant ainsi l'environnement des banques et, plus généralement, celui des établissements financiers. Ces réformes en Afrique centrale, se sont traduites dans l'ensemble par la liquidation des banques financièrement compromises, la recapitalisation de celles qui présentaient des besoins en fonds propres, le désengagement des pouvoirs publics du capital des banques au profit des intérêts privés, l'harmonisation des normes prudentielles et la création de la Commission Bancaire de l'Afrique Centrale (C.O.B.A.C) pour contrôler les banques en vue d'éviter les irrégularités du passé.

La structure des systèmes bancaires a donc connu de nombreux changements depuis les années quatre-vingt, aussi bien dans les pays en développement que dans les pays développés. Ces changements sont le fruit de l'adaptation des banques au nouvel ordre des marchés financiers marqué par une ouverture des marchés qui s'est traduite par une accentuation de la concurrence au niveau du secteur financier. Le secteur financier est essentiel pour assurer une économie saine et vigoureuse répondant aux besoins et aspirations des principaux acteurs économiques. Il remplit un large éventail de fonctions importantes pour l'économie. Les exigences des acteurs économiques ont conduit à de nombreuses mutations au niveau des prestations et des résultats bancaires. L'objet de cette partie est de comprendre les comportements des banques camerounaises et l'impact de la diversification de leurs produits sur les variations de la rentabilité du secteur bancaire camerounais, ainsi que ses répercussions sur l'ensemble de l'économie nationale.

Cette partie du travail qui considère les vertus de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité des banques camerounaises comme insuffisants apportera quelques éléments de réponse. Deux chapitres constituent cette partie. Le premier passe en revue les effets de la diversification sur la rentabilité bancaire au Cameroun. Le second présente les effets de la taille des banques sur les vertus de la diversification du portefeuille de crédits au Cameroun.

CHAPITRE 3 : LES EFFETS DE LA DIVERSIFICATION DU PORTEFEUILLE DE CREDITS SUR LA RENTABILITE BANCAIRE AU CAMEROUN

La diversification des produits d'un établissement bancaire peut améliorer la rentabilité de cet établissement, lui permettant ainsi de compenser les pertes éventuelles d'un secteur, d'un marché ou d'un produit, par des gains dans d'autres (Patry, 2002). Autrement dit, au niveau microéconomique, cette tendance repose sur une modification de la définition du champ stratégique par les établissements bancaires en termes d'activités, de produits, de clients, de technologies ou de zones géographiques. Ainsi, après avoir fait une analyse théorique de la relation portefeuille de crédits diversifié et rentabilité bancaire, il s'avère important, d'aborder la phase empirique qui cherche à appréhender la contribution de la diversification du portefeuille de crédits à l'explication de la rentabilité des banques. Ce chapitre a pour but d'analyser cette relation dans le contexte camerounais. Ainsi, avant de se pencher sur l'évaluation des facteurs explicatifs de la rentabilité bancaire au Cameroun, il est important de s'appesantir sur la méthode économétrique et la démarche analytique nous permettant d'appréhender l'influence des charges sur la diversification du portefeuille de crédits.

Section 1 : La démarche économétrique et l'aspect analytique

La démarche scientifique et économétrique de notre travail se caractérise par sa méthode de vérification qui est esquissée par la modélisation. Cette dernière est associée aux techniques d'analyse statistique pour la réfutation de nos hypothèses. L'économétrie sert ainsi à tester les théories économiques, à prévoir les grandeurs économiques et à jeter les bases de politique économique. Dans cette section nous présentons le modèle par lequel nous appréhendons la capacité des différentes variables à expliquer la rentabilité bancaire d'une part et d'autre part le cadre d'analyse de ce modèle.

I - Présentation du modèle d'analyse retenu

Le modèle d'analyse retenu est le modèle linéaire général. Avant de spécifier le cadre de l'analyse empirique, il est nécessaire de présenter le modèle théorique de régression multiple ainsi que certains outils statistiques d'analyse.

I 1 - le modèle de régression multiple

La présentation du modèle de régression multiple se limite ici à la définition des objectifs du modèle et de son expression analytique.

La régression simple étudie un phénomène économique à travers une liaison entre deux variables quantitatives. Mais, de nombreux problèmes font intervenir la nécessité de l'introduction de plusieurs variables explicatives pour l'étude d'un phénomène économique. Une variable endogène s'exprime alors en fonction de plusieurs variables exogènes. La régression multiple correspond alors à une généralisation à trois variables et plus des méthodes de la régression simple. Ainsi, la régression multiple vise à trouver l'équation de régression qui explique le mieux le nuage des points dans l'espace à n dimensions (n correspondant au nombre de variables), mais aussi à exprimer la force globale de cette relation en utilisant le coefficient de corrélation multiple. Le carré de ce dernier correspond au coefficient de détermination qui traduit la qualité de l'ajustement global. Plus le coefficient de détermination est élevé et donc proche de un, plus la qualité de l'ajustement est bonne. Il est important de ne pas confondre corrélation et causalité. En effet, s'il existe un lien entre deux variables, cela ne veut pas dire que l'une est la « cause » de l'autre.

Le modèle de régression multiple peut s'exprimer de plusieurs manières : en coupe instantanée et en série temporelle. Il repose sur des hypothèses stochastiques et structurelles.

Les hypothèses stochastiques sont celles relatives aux erreurs. Elles sont au nombre de cinq : les variables sont observées sans erreur ; l'espérance mathématique de l'erreur est nulle ; la variance de l'erreur est constante quelque soit la période ; les erreurs sont indépendantes ; l'erreur est indépendante des variables explicatives.

Les hypothèses structurelles sont celles relatives aux variables. Elles sont : absence de colinéarité entre les variables explicatives ; le nombre d'observations est au moins égal au nombre de variables explicatives plus un (n supérieur ou égal à k +1).

Dans le cadre de notre travail, le modèle de régression multiple en série temporelle nous semble le plus commode. La présentation des outils d'analyse de ce modèle est donc d'une grande importance pour nous.

I 2 - les outils statistiques d'analyse

Le meilleur ajustement est la droite des moindres carrés qui est la droite qui donne une valeur minimum à la somme des carrés des distances de chacun des points du nuage à la droite. Pour obtenir cette droite, il faut procéder par l'estimation du modèle. Estimer un modèle, c'est déterminer la valeur de ses paramètres. Pour affiner et compléter cette méthode des moindres carrés, plusieurs tests statistiques sont utilisés en l'occurrence le test de Fisher, le test de Student, le test de Durbin-Watson et le test de CUSUM.

Le tableau d'analyse de la variance permet d'effectuer le test de Fisher qui concerne la significativité globale du modèle. La régression est jugée significative si la variabilité expliquée est significativement différente de zéro (SCE différente de zéro). Ce tableau permet de calculer le Fisher empirique (F*) et de procéder au test de Fisher. Ce test peut être formulé de la manière suivante :

H₀ : â₁ = â₂ = â₃ =..........= â_k = 0 (tous les coefficients sont nuls)

L'hypothèse de la normalité des erreurs inclut que : F* suit une loi de Fisher à k et n-k-1 degré de liberté, c'est-à-dire F (k ; n-k-1) degré de liberté. Il reste donc à comparer le Fisher empirique ou calculé (F*) au Fisher théorique ou lu à (k ; n-k-1) degré de liberté.

Si F* est supérieur à F lu, on rejette l'hypothèse H₀ et on conclut que le modèle est globalement significatif. Dans le cas contraire, on accepte l'hypothèse H₀ et on conclut que le modèle n'est pas globalement significatif. Ce test est un cas particulier du test d'hypothèses linéaires (Doucouré, 2005).

Le test de Student est le test le plus usuel en matière de test sur coefficient individuel. Il permet de tester la significativité qu'une variable quelconque X_i exerce sur la variable endogène Y_i. En effet, ce test permet de voir l'effet significatif d'une variable explicative sur la variable à expliquer. Ce test peut être formulé de la manière suivante :

Le ratio de Student T* suit une loi de Student à (n-k-1) degré de liberté. Il faut comparer alors le ratio de Student à la valeur de Student théorique ou lue sur une table.

Si le ratio de Student est supérieur au Student lu, on rejette l'hypothèse H₀ et on conclut que la variable, en question, explique bien la variable endogène et dans le cas contraire, elle ne l'explique pas.

Le test de Durbin-Watson : ce test permet de détecter une auto corrélation des erreurs d'ordre un. Il est sensible à l'ordre des données, ce qui n'est pas le cas pour les autres estimateurs. Le modèle doit comporter impérativement un terme constant, le nombre d'observation doit être supérieur ou égal à quinze (15) et la variable endogène ne doit pas figurer parmi les variables explicatives. Si d₁ < DW < d₂, le test n'est pas concluant. Si DW < d₁, il existe une auto-corrélation positive entre les erreurs. Si DW > d₂, il n'y a pas auto-corrélation positive. En pratique, on considère qu'il n y a pas auto-corrélation positive lorsque DW > 2.

Les tests de CUSUM sont des tests graphiques permettant d'accepter ou non l'hypothèse de stabilité. L'intérêt de ces tests réside dans le fait qu'ils permettent d'étudier la stabilité d'une régression sans définir à priori la date de rupture sur les coefficients. Ce test résout le choix arbitraire du point de rupture du test de Chow. Si la courbe sort du corridor, les coefficients du modèle sont instables. Si la courbe ne sort pas du corridor, les coefficients du modèle sont stables.

II - cadre d'analyse du modèle

En effet, il s'agit dans cette sous-section de procéder à la construction des paramètres, ce qui consiste à définir les variables et à présenter les données et esquisser le modèle du travail, afin de circonscrire l'analyse. Tout ce travail a pour but de conduire à la modélisation.

II 1 - la définition des variables

Le survol de la littérature théorique et empirique sur les déterminants de la rentabilité bancaire et la diversification du portefeuille de crédits, nous a permis de formuler certaines hypothèses à propos des liens de causalités possibles entre les facteurs explicatifs fondamentaux de la rentabilité bancaire et la rentabilité des banques camerounaises. Au niveau de la variable endogène et les variables organisationnelles ou managériales, des hypothèses ont été formulées. Ces hypothèses se présentent comme suit :

Hypothèse 2 : la taille des banques et les frais généraux réduisent l'effet de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité bancaire au Cameroun.

De ces différentes hypothèses, nous définissons les variables du modèle de l'analyse. Ainsi, la variable endogène est le Return On Asset (ROA) qui représente le coefficient de rendement. Les variables exogènes sont de trois types. Il y a d'abord les variables managériales ou organisationnelles qui comportent les charges d'exploitation bancaire, les capitaux propres, les différents crédits bancaires et la taille de la banque. Les charges d'exploitation bancaire correspondent aux charges issues de l'activité d'intermédiaire financier tant en ce qui concerne la collecte des ressources et les interventions sur les marchés de capitaux. Les intérêts et les charges assimilés en constituent l'élément principal. Il s'agit des intérêts versés aux apporteurs de ressources que sont les déposants ou les souscripteurs de titre. Les capitaux propres ou fonds propres représentent les fonds apportés par le ou les propriétaires de l'entreprise (capital social) ainsi que les ressources provenant de l'activité de l'entreprise et qui n'ont pas été distribuées (ce sont les réserves, bénéfices mis en réserve). Le crédit désigne un acte de confiance se traduisant par un prêt en nature ou en espèces consenti en contrepartie d'une promesse de remboursement dans un délai généralement convenu à l'avance. Le crédit implique donc une réputation de solvabilité, ce qui permet de retrouver le sens de l'adage : « on ne prête qu'aux riches », qui veut dire « on ne prête qu'à ceux qui pourront rembourser ». La taille renvoie à la dimension d'un sujet économique. De ce point de vue, la taille des entreprises se diffère en fonction du nombre des salariés. Il est possible de distinguer : la micro-entreprise qui est sans salarié, avec pour seul travailleur le propriétaire ; la très petite entreprise qui est une entreprise de moins de 10 salariés ; la petite entreprise qui a 10 à 49 salariés ; la moyenne entreprise correspond à la classe de 50 à 499 salariés ; et la grande entreprise ayant 500 salariés et plus.

Il y a, ensuite, les variables macro-financières composées de la concentration bancaire, et de la taille du secteur bancaire. La concentration peut être définie comme un processus économique très général consistant dans l'augmentation régulière de la dimension des entreprises d'une économie. Il s'agit d'une augmentation de la sphère d'influence économique, de la taille d'un centre par fusion, par fission (création de filiales, succursales, prises de participation). C'est donc un phénomène assez proche de la centralisation, mais se distingue par le processus de la prise de décision. Le secteur regroupe l'ensemble des entreprises qui ont la même activité principale, en l'occurrence il s'agit du secteur bancaire.

Il y a, enfin, les variables macroéconomiques constituées de la croissance économique et de l'inflation. La croissance économique désigne l'augmentation sur une longue période du produit intérieur brut réel. C'est un mouvement global de progrès matériel, continu et uniforme, convergeant vers la prospérité de l'économie. La croissance est une notion quantitative qui se distingue du développement de nature qualitative, mais les deux phénomènes sont liés. L'inflation est un déséquilibre économique caractérisé par une hausse générale, durable, cumulative et plus ou moins forte des prix ou par l'allongement des délais de livraison ou des files d'attente pour un grand nombre de produits dans les pays pratiquant la fixation administrative des prix.

II 2 - présentation des données et exposé du modèle

Les données des variables exogènes de l'étude proviennent des données secondaires puisées dans les bases des données de la COBAC, de la BEAC et de l'INS. Ces données sont réparties en trois catégories notamment les données des variables macroéconomiques, les données des variables macro-financières et les données des variables managériales.

Les données macroéconomiques concernent le taux de croissance de l'économie et le taux d'inflation. Sur la base des statistiques de ces données, il y a lieu de constater que la situation macroéconomique du Cameroun a été caractérisée au cours de la dernière décennie, par un taux moyen de croissance réelle de 3,85 %. Ce taux relativement faible est intervenu dans un contexte international marqué par une amélioration sensible des termes de l'échange, résultant essentiellement de la baisse du rythme d'accroissement de la production pétrolière dans la CEMAC et ce, malgré la bonne tenue d'ensemble du secteur non pétrolier. De même au cours de cette décennie, le taux d'inflation en moyenne annuelle, s'est établi à 2,51 %, chiffre inférieur à 3 % ; ce qui témoigne de la bonne maîtrise de l'inflation par les autorités monétaires. Les années 2006 et 2008 connaissent des taux d'inflations record, ceci en raison essentiellement de l'ajustement graduel au Cameroun des prix des hydrocarbures en fonction de l'évolution des cours du pétrole brut sur les marchés internationaux. Les taux d'inflation sont les plus bas en 2003 et 2004.

En ce qui concerne les données macro-financières pour notre étude, nous nous limitons à la taille du secteur bancaire et au degré de concentration bancaire. Le secteur bancaire camerounais, le plus puissant de la CEMAC est moyennement concentré. En effet, la concentration d'un marché peut être mesurée par plusieurs indicateurs. L'un de ces indicateurs est le ratio de concentration ou la somme des parts de marché (en pourcentage) des plus grandes entreprises. Lorsque le ratio de concentration tend vers un (100 %), le marché est fortement concentré. Plus particulièrement, la concentration est jugée élevée dans un marché si le ratio est supérieur à 65 %. L'examen minutieux de nos données montre que la concentration bancaire au Cameroun rode autour de 50 %. On déduit donc que le marché bancaire camerounais est moyennement concentré.

Les données managériales sont des données relatives aux caractéristiques internes des banques. Elles regroupent les statistiques des charges d'exploitation bancaire, des différents crédits bancaires, des capitaux propres et de la taille de la banque. Les frais généraux de l'ensemble des banques du Cameroun se sont inscrits à la hausse au cours de cette décennie, grâce notamment à la progression rapide des charges générales d'exploitation et du nombre de personnes employées par les banques camerounaises. L'évolution des crédits bancaires confirme la tendance modérée observée dans la distribution des crédits. Les fonds propres des banques du Cameroun sont constitués pour plus de la moitié par le capital. S'agissant de la taille, les banques poursuivent leur stratégie d'augmentation de la taille. Un facteur particulièrement important de la stratégie d'accroissement de la taille des banques est la volonté d'extension du réseau de distribution à de nouvelles régions, de nouvelles agences, de nouvelles associations, kiosques et agents de vente directe, dans un souci de rapprochement de la banque de sa clientèle et du grand public.

Pour l'estimation de la fonction de la rentabilité des banques au Cameroun, le modèle à utiliser est une adaptation du modèle utilisé par Hayden et al (2006) combiné à celui de Mansouri et Afroukh (2008) c'est-à-dire une régression multiple avec le ROA comme variable à expliquer, l'indice de Hirsmann-Herfindal et d'autres éléments comme variables explicatives. Ainsi, la même démarche et les mêmes spécifications économétriques seront adoptées. La période sur laquelle les données statistiques agrégées sont observées (2000-2008, soit neuf années), est relativement courte. Il y a lieu de noter donc que les résultats de cette analyse seront issus de l'estimation d'équations sur des données à fréquence trimestrielle.

Le modèle utilisé ici pour estimer l'influence des déterminants sélectionnés sur la rentabilité bancaire au Cameroun peut être présenté sous la forme suivante:

ROA_t = â₀+ â₁IHHP_t + â₂KXACTF_t + â₃FGACTF_t + â₄LOGACTF_t + â₅INF_t + â₆ACTFPIB_t + â₇CONC_t + â₈PIB_t + â₉Risk_t + å_t

IHHP = l'indice de Hirschmann-Herfindahl qui indique le niveau de diversification du portefeuille de crédits ;

CONC = Somme des parts de marché des banques les plus importantes, c'est-à-dire le ratio de concentration bancaire ;

ACTFPIB = total actifs du secteur bancaire/PIB, c'est-à-dire la taille du secteur bancaire

Risk = écart type de la rentabilité, c'est-à-dire le risque du secteur bancaire.

Après la présentation de la démarche économétrique, ce qui suit nous permet d'évaluer les facteurs explicatifs de la rentabilité bancaire dans le contexte camerounais.

Section 2 : Appréciation des facteurs explicatifs de la rentabilité bancaire au Cameroun

L'estimation des facteurs explicatifs de la rentabilité bancaire au Cameroun se fera par l'estimation de l'équation du rendement des actifs. Mais avant l'estimation de ce modèle, notre attention portera sur la trimestrialisation des données et la stabilité des variables du modèle.

I - prolongement de la période et test de normalité des variables du modèle

Par contrainte de la longueur de la période d'étude, nous nous proposons d'accroître notre échantillon en trimestrialisant les données. Cependant, il s'avère important de présenter l'indice de Hirschman-Herfindal.

I 1 - présentation de l'indice de Hirschman-Herfindal

Pour mesurer la diversification, nous utilisons l'indice de Hirschman-Herfindahl. Cet indice est calculé comme la somme des carrés de la fraction du poids d'un type de crédit sur le poids total des crédits du portefeuille. On peut ainsi noter :

Où n est le nombre de différent type de crédit d'un portefeuille de crédits et X_i mesure la quantité de crédit i octroyée par le secteur bancaire. X_i représente ainsi la quantité du crédit de court terme, la quantité du crédit de moyen terme ou la quantité du crédit de long terme. La plus petite et la plus grande valeur possibles de l'indice de Hirschman-Herfindahl sont données par 1/n = IHH et 1= IHH. Ainsi, en conclusion on aboutit à la concentration du portefeuille de crédit sur un type de crédit lorsque IHH est plus proche de un. Par contre, le portefeuille est parfaitement diversifié lorsque IHH est égale à 1/n.

L'indice de Hirschman-Herfindahl (IHH) peut être aussi utilisé pour mesurer la concentration d'un marché ou d'une entité dans un système. Il est égal à la somme des carrés des parts de marché des entreprises présentes sur le marché considéré. Pour son interprétation, trois concepts sont habituellement retenues : le marché à concentration faible, le marché moyennement concentré et le marché à concentration élevée. L'indice de Herfindahl-Hirschman est en effet fonction du nombre d'entreprises présentes sur le marché, plus ce nombre augmente, plus IHH diminue.

Dans notre cas, nous avons construit un indice de Hirschman-Herfindahl pour la diversification du portefeuille de crédits notée IHHP.

I 2 - trimestrialisation des données annuelles et test de normalité

La période pour laquelle les données sont disponibles étant relativement courte, la trimestrialisation des données annuelles doit être menée afin d'accroître le nombre d'observation. Nous recourons dans ce cadre à la formule utilisée par Mansouri et Afroukh (2008). Pour chaque variable Z annuellement observée, nous associons une quantité q telle que:

Les estimations des valeurs de la variable pour le premier trimestre (T₁), deuxième trimestre (T₂), troisième trimestre (T₃) et quatrième trimestre (T₄) seront conduites comme suit:

Au lieu de travailler sur une durée limitée à neuf ans, il est possible de prolonger cette durée et avoir 324 observations soit (4 x 9 x 9). Autrement dit, la trimestrialisation nous permettra de passer de neuf ans à 36 trimestres (4 x 9) et enfin à 324 observations (36 x 9), ce qui correspond à la multiplication du nombre de trimestres par le nombre des variables, les trimestres variant de T₁ :2000 à T₄ :2008.

En ce qui concerne la normalité des termes d'erreur, l'hypothèse de normalité de ces termes joue un rôle essentiel car elle va préciser la distribution statistique des estimateurs. C'est donc grâce à cette hypothèse que l'inférence statistique peut se réaliser. L'hypothèse de normalité peut être testée sur les variables du modèle ou sur les termes d'erreur du modèle (Doucouré, 2005). Le test d'hypothèse est le suivant :

- On accepte l'hypothèse de normalité si la statistique de Jarque-Bera est inférieure à 5,99.

- On rejette l'hypothèse de normalité si la statistique de Jarque-Bera est supérieure à 5,99.

- Au seuil de 5%, on accepte l'hypothèse de normalité dès que la valeur de la probabilité est supérieure à 0,05.

- Au seuil de 5%, on rejette l'hypothèse de normalité dès que la valeur de la probabilité est inférieure ou égale à 0,05.

En ce qui concerne notre étude, l'annexe numéro 2 résume le test de normalité des différentes variables. De ce tableau, on constate que toutes les séries (ROA,IHHP,KXACTF,FGACTF,LOGACTF,INF,ACTFPIB,CONC,PIB,Risk) suivent une loi normale sur la période d'étude.

II - stationnarité des variables et estimation du modèle de la rentabilité bancaire

Pour nos estimations, nous utilisons le modèle suivant avec les mêmes spécifications que précédemment:

ROA_t = â₀+ â₁IHHP_t + â₂KXACTF_t + â₃FGACTF_t + â₄LOGACTF_t + â₅INF_t + â₆ACTFPIB_t + â₇CONC_t + â₈PIB_t + â₉Risk_t + å_t

Avant de s'appesantir sur les résultats de l'estimation de l'équation du rendement des actifs, il est nécessaire d'examiner la stationnarité des différentes variables de l'équation du rendement des actifs bancaires au Cameroun sur la période de l'étude.

II 1 - les résultats des tests de stationnarité

L'analyse graphique de certaines séries fait ressortir qu'elles ne sont pas stationnaires. Ainsi, il s'avère nécessaire de faire le test de la racine unitaire de toutes ces séries. Pour besoin de clarté, les tests de stationnarité (Augmented Dickey-Fuller, ADF) effectués sur ces différentes variables sont résumés dans le tableau 3.

	Test de racine unitaire avec un retard
	En niveau				En différence					Conclusion
	Valeur		Avec		Valeur		Ordre de différence	Avec		Conclusion
	Empirique	Théorique	Constante	Trend	Empirique	Théorique	Ordre de différence	Constante	Trend
ROA					-4.8814	-3.5514	1	Oui	Oui	I(1)
IHHP					-2.5820	-1.9526	4	Non	Non	I(4)
KXACTF					-1.9591	-1.9517	2	Non	Non	I(2)
FGACTF					-5.9026	-3.5614	3	Oui	Oui	I(3)
LOGACTF					-4.4806	-3.5867	7	Oui	Oui	I(7)
INF	-4.8574	-3.5468	Oui	Oui						I(0)
ACTFPIB	-3.3163	-1.9510	Non	Non						I(0)
CONC					-4.0533	-3.5670	4	Oui	Oui	I(4)
PIB	-4.2641	-3.5468	Oui	Oui						I(0)
Risk					-5.0278	-3.5614	3	Oui	Oui	I(3)

Source : construction de l'auteur à partir des rapports annuels COBAC, 2000-2008

Le tableau 3 montre que pour les variables ROA, IHHP, KXACTF, FGACTF, LOGACTF, CONC et Risk, les données sont stationnaires en différence. Tandis que pour les variables INF, ACTFPIB et PIB les données sont stationnaires en niveau. Le degré de significativité est de 5%.

On peut ainsi, récrire notre équation du rendement des actifs de la façon suivante :

(ROA1)_t = â₀+ â₁(IHHP4)_t + â₂(KXACTF2)_t + â₃(FGACTF3)_t + â₄(LOGACTF7)_t + â₅INF_t + â₆ACTFPIB_t + â₇(CONC4)_t + â₈PIB_t + â₉(Risk3)_t + å_t

Après avoir rendu les variables stationnaires, il est opportun d'analyser l'impact de la prise en compte des charges sur l'effet rentabilité de la diversification du portefeuille de crédits.

II 2 - l'analyse des résultats des estimations et de l'intérêt de la prise en compte des frais généraux dans le modèle

Pour appréhender l'effet des charges sur la relation portefeuille de crédits diversifié et rentabilité bancaire, il est nécessaire de présenter d'abord les résultats des différentes estimations avant de les interpréter. Le tableau 4 résume les différentes estimations.

Estimations	(1)	(2)	(3)
C	8.73E-05 (0.152576)*	2.28E-05 (0.040105)	-2.10E-05 (-0.037133)
IHHP_t	0.004469 (0.327984)	0.014656 (1.683919)	0.017287 (2.093443)
KXACTF_t	0.059171 (1.370249)	0.074995 (1.877486)	0.080683 (2.044946)
FGACTF_t	0.198470 (0.972470)
LOGACTF_t	-0.000471 (-1.781862)	-0.000668 (-3.934491)	-0.000696 (-4.173046)
INF_t	8.13E-05 (3.049296)	8.23E-05 (3.093779)	8.32E-05 (3.133760)
ACTFPIB_t	-0.007244 (-2.947055)	-0.007038 (-2.877894)	-0.006872 (-2.820886)
CONC_t	7.23E-05 (0.742725)	7.73E-05 (0.795942)	5.39E-05 (0.574340)
PIB_t	0.000311 (4.880711)	0.000317 (5.014062)	0.000319 (5.060607)
Risk_t	-0.176354 (-1.008139)	-0.169220 (-0.969527)
R²	0.949423	0.946905	0.944410
R² ajusté	0.925465	0.925668	0.925880
F (prob)	39.62927 (0.000000)	44.58577 (0.000000)	50.96655 (0.000000)
DW	0.890045	0.946583	0.980516

Sources : construction de l'auteur à partir des rapports annuels COBAC, 2000-2008

Les résultats de notre modèle empirique résumés dans les tableaux 4 montrent en allant dans le sens de notre hypothèse une, que le volume des crédits distribués (IHHP) est favorable à la rentabilité des banques. Mais cette contribution de la distribution des crédits à la rentabilité bancaire au Cameroun est non significative [t-Student calculé (0,328) est inférieur au t-Student lu (2,093) au seuil de 5%]. Ainsi, une hausse de la diversification du portefeuille de crédits bancaires d'un point de pourcentage des actifs induirait une amélioration de la rentabilité des banques d'environ 0,004 point de pourcentage des actifs. Ceci nous fait dire que, l'hypothèse de la relation positive entre la distribution de crédits et la rentabilité est confirmée, mais la question de la significativité de cette relation reste encore pendante. De plus, on constate qu'en tenant compte de la variable frais généraux (fgactf) qui représente les charges, aucune variable managériale explique significative la rentabilité. On constate qu'il existe une relation négative entre la taille des banques (logactf), comme variable organisationnelle, et la rentabilité des actifs. Une hausse de la valeur des actifs de 1% entraînerait une dégradation des rendements bancaires d'environ 0,0005 point de pourcentage des actifs. La tendance à améliorer le niveau d'économies d'échelle est source de charges et a tendance à diminuer les profits (Mansouri et Afroukh, 2008). Du reste, notre résultat empirique cadre partiellement avec notre hypothèse deux (La taille des banques réduit l'effet de la diversification du portefeuille de crédits et affecte négativement la rentabilité bancaire) et la théorie économique qui prédit que les économies d'échelle ont des effets stimulants sur les profits des petites banques et un impact négatif sur la profitabilité des banques à grande taille (Hayden et al, 2006). L'étude empirique de l'impact d'autres variables sur ces variables managériales est alors d'une grande importance.

L'étude empirique de l'impact de l'environnement macro-financier sur la rentabilité des actifs des banques camerounaises induit des résultats mitigés (tableaux 4). Suivant nos estimations, la taille du secteur bancaire (actfpib) n'est pas favorable à l'augmentation de la rentabilité bancaire, suggérant qu'en général, les économies d'échelle ne sont pas favorables à l'amélioration de la rentabilité des banques. Comme on peut le comprendre à travers le tableau 4, une hausse de l'actif consolidé des banques camerounaises d'un point de pourcentage du PIB entraînerait une baisse du résultat net bancaire d'environ 0,007 point de pourcentage des actifs. Puisque les banques camerounaises regorgent de liquidités sous-exploitées dans un contexte où les demandes de crédits sont assujetties à des garanties draconiennes, les possibilités d'amélioration de la rentabilité globale ne seront que limitées. Une banque est capable d'élargir sa part de marché si ses produits sont différenciés de ceux de ses concurrents. L'occupation de la part majeure du marché bancaire par un nombre restreint d'acteurs bancaires a un effet stimulant sur la rentabilité bancaire au Cameroun. En effet, selon nos estimations empiriques (tableaux 4), une intensification de la concentration d'un point de pourcentage du total des actifs du système bancaire entraînerait une amélioration presque nulle de la rentabilité des banques en pourcentage des actifs.

Le risque (Risk) pris par l'octroie de crédits a un impact négatif sur la rentabilité bancaire au Cameroun.

Enfin, en ce qui concerne les variables macro-économiques, la croissance économique et l'inflation semblent affecter positivement le rendement sur actifs des banques. La croissance économique (pib) du pays a d'importantes incidences positives, sur la performance des secteurs d'activité, y compris le secteur bancaire. Ainsi, une croissance du PIB réel de un pourcent induirait une amélioration de la rentabilité bancaire de 0,0003 point de pourcentage des actifs. Il semble que les banques camerounaises ont profité de la restructuration de l'économie nationale par des politiques de réformes structurelles du secteur (Avom et Eyeffa, 2007) et l'introduction de nouvelles techniques et technologies en vue d'améliorer les niveaux de bancarisation qui sont encore à des niveaux faibles. L'inflation (inf) a un impact positif. Les tensions inflationnistes produisent une extension et une surévaluation des charges bancaires, mais ce sont les déposants et les emprunteurs qui supportent de telles charges en dernier ressort. L'inflation entraîne plus de charges d'investissement mais également des taux de crédit élevés et donc plus de revenus d'intérêt et de profits (Mansouri et Afroukh, 2008).

Le tableau 4 nous montre que lorsqu'on ne prend pas en compte les charges (fgactf) en considérant que les banques transfèrent leurs charges à la clientèle, le nombre des variables qui expliquent significative la rentabilité passe alors de trois (inf, actfpib et pib) à quatre (logactf, inf, actfpib et pib). Lorsqu'on enlève la variable Risk du modèle, ce nombre s'améliore et la variable représentant le portefeuille de crédits diversifié devient significatif. Ainsi, ceci nous semble dire que les charges et le risque de distribution des crédits réduisent la capacité de la diversification du portefeuille de crédits à maximiser la rentabilité. Ceci confirme la deuxième partie de notre hypothèse deux.

On constate à la lecture du tableau 4 que pour toutes les estimations, la qualité de l'ajustement est bonne (les R² et les R² ajustés sont proches de un). En ce qui concerne la significativité des différents modèles, les tests de Fisher nous montrent que tous sont significatifs, car les statistiques F de Fisher calculées sont supérieures à celles lues sur la table de Fisher. Le test de CUSUM square fait pour la première régression (annexe 6) nous montre que tous les coefficients du modèle sont stables, car la courbe ne sort pas du corridor. En ce qui concerne l'auto-corrélation des erreurs, les tests de Durbin-Watson montrent qu'il n'y a aucune corrélation entre les erreurs, car pour toutes ces estimations on a d1 < DW < d2. Le test d'hétéroscédasticité (annexe 5) montre que les estimations obtenues sont optimales.

En résumé, nous avons eu dans ce chapitre à développer le modèle nous permettant d'appréhender les relations existant entre les variables d'une manière empirique. Nous utilisons la régression multiple pour ce modèle. Il est nécessaire de passer à l'étude empirique de l'impact d'autres variables sur la variable rentabilité.

CHAPITRE 4 : LA SENSIBILITE DES RESULTATS BANCAIRES A LA TAILLE DES BANQUES

Après avoir spécifié le modèle à utiliser et analyser les données, il est important de passer à l'estimation du modèle nous permettant d'apprécier l'impact d'autres variables. Les implications d'une recherche comme celle-ci dépendent de la bonne interprétation des résultats des tests. Le volet empirique étant considéré comme l'étape importante d'une recherche, il se dégage ainsi plusieurs constats. L'objet de ce chapitre est d'évaluer les effets de la taille des banques et du risque de crédit sur la contribution de la diversification du portefeuille de crédits à l'explication de la rentabilité bancaire au Cameroun. Après une description de l'évolution des facteurs explicatifs de la rentabilité, nous analyserons les résultats du modèle en tenant compte de l'influence de la taille des banques, du risque et exposerons les implications permettant d'améliorer la rentabilité bancaire au Cameroun par la diversification du portefeuille de crédits.

Section 1 : l'impact de la taille des banques sur les vertus de la diversification du portefeuille de crédits au Cameroun

Cette section a pour objet d'analyser les effets des déterminants de la rentabilité bancaire, mesurée par le rendement des actifs bancaires. Suite à l'estimation du modèle économétrique, il convient de passer à l'analyse des résultats. Ainsi, il est important de présenter les différents résultats afin d'en tirer une conclusion.

I - présentation des résultats et appréciation des différents coefficients

Dans cette sous-section, il est question de présenter les résultats de nos différentes estimations avant d'apprécier les signes des différents coefficients.

I 1 - les résultats de l'estimation de l'équation de la rentabilité bancaire

Les résultats de l'estimation sur Eviews de l'équation du rendement sur actif (ROA) sont donnés dans le tableau 5.

Tableau 5 : Les résultats des estimations sous contrainte de la taille des banques

Estimations	(1)	(4)	(5)
C	8.73E-05 (0.152576)*	0.000319 (0.383188)	0.000507 (0.561180)
IHHP_t	0.004469 (0.327984)	-0.027168 (-5.178050)	-0.029481 (-5.248060)
KXACTF_t	0.059171 (1.370249)	-0.074214 (-1.499476)	-0.100312 (-1.908142)
FGACTF_t	0.198470 (0.972470)	0.843605 (4.840540)	1.025676 (6.028674)
LOGACTF_t	-0.000471 (-1.781862)
INF_t	8.13E-05 (3.049296)	3.47E-05 (0.965160)	3.83E-05 (0.979029)
ACTFPIB_t	-0.007244 (-2.947055)	-0.005389 (-1.576571)	-0.005886 (-1.582770)
CONC_t	7.23E-05 (0.742725)	0.000131 (0.991669)	0.000141 (0.979898)
PIB_t	0.000311 (4.880711)	0.000166 (2.047012)	0.000138 (1.576316)
Risk_t	-0.176354 (-1.008139)	-0.474865 (-2.348372)
R²	0.949423	0.895701	0.870693
R² ajusté	0.925465	0.859423	0.832978
F (prob)	39.62927 (0.000000)	24.68999 (0.000000)	23.08633 (0.000000)
DW	0.890045	0.942476	1.037400

Sources : construction de l'auteur à partir des rapports annuels COBAC, 2000-2008

Pour les différentes estimations, nous utilisons les mêmes variables que précédemment. C'est pourquoi, nous ne revenons plus sur les tests de normalité et de stationnarité. Ainsi, après avoir présenté les résultats, il est opportun pour nous d'apprécier les différents coefficients.

I 2 - Appréciation des signes des coefficients

Les signes attendus des coefficients â₁, â₂, â₅, â₇ et â₈ sont positifs et â₃, â₄, â₆ et â₉ sont négatifs, car la relation théorique entre la rentabilité bancaire et les variables représentant le portefeuille de crédits diversifié, les capitaux propres, l'inflation, la concentration bancaire et la distribution des richesses est positive. Par contre, théoriquement la relation qui prévaut entre la rentabilité et les frais généraux, la taille des banques, la taille du secteur bancaire et le risque est négative. Ainsi, il est important d'apprécier ces différents signes dans le contexte de notre étude.

En ce qui concerne les résultats de notre étude empirique les signes des différents coefficients varient avec les variables prises en compte dans le modèle. Ainsi, on constate à la lecture du tableau 5 que selon l'estimation un les signes de coefficients des variables de la diversification du portefeuille de crédits, des capitaux propres, de l'inflation, de la concentration bancaire et de la distribution des richesses sont positifs, ce qui va dans le même sens que les prédictions de la théorie. De même la taille des banques, la taille du secteur bancaire et le risque ont des coefficients des signes négatifs, ce qui confirme aussi les prédictions théoriques. Mais par contre le signe du coefficient des frais généraux contredit la prédiction théorique. Cette dernière variable est non significative dans l'explication de la rentabilité. Ce résultat suggère que les établissements bancaires camerounais maîtrisent leurs dépenses. Une politique de dépenses élevées associée à un niveau de rentabilité proportionnellement plus élevé est souhaitable en matière de gestion bancaire. Selon Mansouri et Afroukh (2008) un niveau du coefficient d'exploitation de l'ordre de 70% est une norme maximale qu'il ne faut pas dépasser pour avoir de meilleurs résultats d'après les experts du contrôle de gestion bancaire. Autrement dit, des frais d'exploitation élevés auront l'effet de produire des marges d'intérêt croissantes. Ces résultats indiquent que les banques camerounaises transfèrent une part de leurs dépenses à la charge de leurs emprunteurs et déposants. Les différences dans les charges d'exploitation peuvent entraîner, de ce fait, des différences dans le volume des affaires ou dans la gamme et la qualité des services offerts. La réalisation des résultats bancaires excédentaires devrait être, suivant nos résultats, stimulée par une augmentation du niveau des charges générales d'exploitation.

Nous remarquons que pour les estimations 4 et 5 présentées dans le tableau 5, l'absence de la variable logactf représentant la taille des banques a un impact sur les signes des coefficients des variables ihhp qui indique le niveau de diversification du portefeuille de crédits et kxactf qui représente les capitaux propres. En effet, on constate que les signes de ces coefficients deviennent contradictoires aux prédictions théoriques. Ce changement de signe montre l'importance de la prise en considération de la taille des banques dans le processus de la diversification.

L'appréciation des signes des différents coefficients, nous a permis d'appréhender le sens de l'influence des différents déterminants sur la rentabilité. Ainsi, il est donc nécessaire d'analyser la capacité à expliquer la rentabilité de toutes ces variables.

II - la capacité des différentes variables à expliquer la rentabilité bancaire au Cameroun en absence de la variable taille des banques

Analyser la contribution des différents facteurs à l'explication de la rentabilité bancaire, revient à analyser tour à tour la contribution des variables organisationnelles, variables macroéconomiques et les variables macro-financières.

II 1 - l'effet des variables managériales

L'analyse de la capacité contributive des facteurs organisationnels à l'explication de la rentabilité bancaire, passe par l'analyse de la contribution des charges d'exploitation bancaire, des capitaux propres et de la distribution des crédits bancaires sur la rentabilité bancaire.

Les résultats empiriques ressortis de nos estimations et résumés dans le tableau 5, donnent en ce qui concerne la robustesse d'explication des variables managériales des portées différentes en absence de la variable taille des banques (logactf). En effet, nous constatons qu'au niveau de l'estimation 4 c'est-à-dire estimation sans la variable logactf, il y a trois variables (ihhp, fgactf et risk) qui ont une statistique de Student calculée (respectives -5,178050 ; 4,840540 ; -2,348372) supérieure en valeur absolue à la statistique lue sur la table de Student au seuil de 5% avec un degré de liberté de 23 (2,069). Ainsi, sans tenir compte des signes des coefficients de ces différentes variables, il est clair que ce sont celles là qui expliquent significativement la rentabilité bancaire si nous ne tenons pas compte de la taille des banques.

L'étude empirique de l'impact du non prise en compte du risque et de la taille des banques dans le modèle (estimation 5), aboutit à une réduction du nombre des variables qui expliquent significative la rentabilité. Ainsi, pour cette estimation nous constatons qu'il n'y a que la diversification du portefeuille de crédits et les frais généraux (ihhp et fgactf) qui sont significatifs dans l'explication de la rentabilité bancaire au Cameroun. Ceci explique l'importance de la prise en considération du risque dans le secteur bancaire. De plus, nous constatons que lorsque le manager ne tient pas compte de la taille de sa structure et du risque, la diversification de son portefeuille de crédits au lieu de stimuler sa rentabilité aura plutôt un effet contraire.

Après avoir, interpréter la capacité à expliquer des variables managériales, il est aussi important d'appréhender l'impact des autres variables

II 2 - l'impact des facteurs macroéconomiques et macro-financiers sur la rentabilité bancaire

L'étude empirique de l'impact de l'environnement macro-financier sur la rentabilité des actifs des banques camerounaises a également induit des résultats mitigés (tableaux 5).

Suivant nos estimations, la taille du secteur bancaire (actfpib) n'est pas favorable à l'augmentation des profits bancaires, suggérant qu'en général, les économies d'échelle ne sont pas favorables à l'amélioration de la profitabilité des banques. Comme on peut le comprendre à travers les estimations 4 et 5, une hausse de l'actif consolidé des banques camerounaises d'un point de pourcentage du PIB entraînerait une baisse du résultat net bancaire d'environ 0,05 point de pourcentage des actifs. Puisque les banques camerounaises regorgent de liquidités sous-exploitées dans un contexte où les demandes de crédits sont assujetties à des garanties draconiennes, les possibilités d'amélioration de la rentabilité globale ne seront que limitées. Une banque est capable d'élargir sa part de marché si ses produits sont différenciés de ceux de ses concurrents. Mais, ce rapport positif entre la part de marché (conc) et la rentabilité (roa) peut faire défaut si la demande de marché est peu proportionnelle à la taille de la banque (Mansouri et Afroukh, 2008). Suite à cette réalité, la politique de la concurrence au sein du secteur bancaire n'aurait probablement aucun effet stimulant sur les profits. L'occupation de la grande part du marché bancaire par un nombre restreint d'acteurs bancaires (mouvements de concentration - conc -) a un effet stimulant presque nul sur les profits bancaires au Cameroun. En effet, selon nos estimations empiriques (tableaux 5), une intensification de la concentration d'un point de pourcentage du total des actifs du système bancaire entraînerait une amélioration de la rentabilité des banques d'environ 0,0001 point de pourcentage des actifs. Les statistiques de Student de ces différentes variables montrent qu'elles n'expliquent pas significativement la rentabilité bancaire au Cameroun.

Enfin, en ce qui concerne les variables macro-économiques, la croissance économique et l'inflation semblent affecter positivement le rendement sur actifs des banques. La croissance économique (pib) du pays influence positivement la performance des secteurs d'activité, y compris le secteur bancaire. Une croissance du PIB réel d'un pourcent induirait une amélioration de la rentabilité bancaire de 0,0002 point de pourcentage des actifs (voir tableau 5). La restructuration du secteur financier et l'introduction de nouvelles techniques et technologies semblent profiter aux banques camerounaises en vue d'améliorer les niveaux de bancarisation. L'impact positif de l'inflation (inf) va dans le sens de la prédiction théorique. Une hausse du taux d'inflation entraînerait une amélioration du rendement bancaire. L'augmentation du niveau général des prix permet aux établissements bancaires de réaliser des profits substantiels. Les tensions inflationnistes produisent une extension et une surévaluation des charges bancaires, mais ce sont les déposants et les emprunteurs qui supportent de telles charges en dernier ressort. L'inflation entraîne plus de charges d'investissement mais également des taux de crédit élevés et donc plus de revenus d'intérêt et de profits.

L'étude de l'impact de la taille sur le modèle de la rentabilité, nous a permis de prendre connaissance de la capacité à expliquer la rentabilité de toutes ces variables. Ainsi, il nous semble opportun de tirer les enseignements de notre modèle.

Section 2 : les enseignements du modèle de la rentabilité bancaire au Cameroun

Cette deuxième section a pour objet de tirer des leçons de l'évaluation des effets des déterminants de la rentabilité bancaire sur cette dernière. Ladite évaluation va se faire sur la base des résultats de l'estimation de l'équation de la rentabilité bancaire. La présente section est subdivisée en deux points. Le premier présente l'impact des éléments de la marge d'intermédiation sur la rentabilité bancaire. Le deuxième examine le rationnement du crédit et l'efficience du marché bancaire camerounais.

I - les vertus de la bonne tenue des éléments de la marge d'intermédiation et la rentabilité bancaire au Cameroun

Les résultats empiriques des facteurs managériaux sont exposés en examinant successivement l'impact de la distribution des crédits bancaires et des frais d'exploitation bancaire. Les moyens d'action pour accroître les marges bancaires et les profits, et partant la rentabilité des banques camerounaises, passent par la bonne tenue des éléments de la marge d'intermédiation.

I 1 - L'attitude de la rentabilité bancaire face à la diversification du portefeuille de crédits

Au Royaume-Uni, après avoir accusé un net ralentissement jusqu'en 1993, le crédit redémarre à partir de 1994, tiré par une demande interne relativement soutenue. La demande de crédit est restée forte, enregistrant des taux de croissance compris entre 7 et 8%^13(*) suivant les années. Le crédit à la consommation, dont le taux annuel de croissance dépasse 10% depuis 1995, en fut la composante la plus dynamique. La consommation des ménages a enregistré une accélération presque permanente durant les années 90, atteignant une progression de près de 4% en 1999. En revanche, après une forte accélération entre 1992 et 1998, l'investissement a manifesté des signes d'essoufflement en 1999. Le produit net bancaire des banques britanniques a doublé entre 1992 et 1999 (+103,6%, soit +10,7% par an), tiré par la forte croissance de la marge d'intérêts (+11,5% par an) et, dans une moindre mesure, des commissions (+9,7% par an), lesquelles sont tirées par la bonne tenue du crédit. Si l'amélioration de la situation des emprunteurs, devenus plus sensibles aux conditions proposées, a exercé une pression à la baisse sur les marges d'intérêts en début de période, l'impact négatif de cette dernière sur le produit bancaire fut compensé par la faible répercussion de la baisse des taux directeurs sur les taux débiteurs au début des années 90. Tous ces brillants résultats demeurent fondés, pour l'essentiel, sur les volumes des encours de crédits et de dépôts. Ainsi, il ressort de l'expérience britannique des années 90 que la bonne tenue du crédit est une composante fondamentale de l'amélioration des marges bancaires. Les banques camerounaises peuvent se servir de cette expérience pour redorer leur blason.

En fait, les banques camerounaises hésitent à distribuer des crédits par crainte de ne pas recouvrir les fonds distribués et tomber ainsi dans la crise d'illiquidité. La nature des dépôts à majorité de court terme oblige les banques à ne pas prendre le risque de s'engager dans des financements à moyen et à long terme et à assurer des fonds de garantie afin de pouvoir faire face à d'éventuelles faillites. De plus, la faible demande du marché camerounais, due essentiellement au faible pouvoir d'achat des ménages, image de l'insolvabilité, accentue le risque pour ces institutions et limite la politique du crédit. Les niveaux encore élevés des taux de crédit accentuent ce phénomène. Cette réalité peut être ajoutée à un faible encouragement de l'épargne, dû à des taux d'intérêt sur les dépôts encore faibles et, jusqu'à une date récente, à des frais de dossier plus ou moins élevés. Toutes ces pesanteurs relèvent du déficit de confiance. La modification du comportement d'offre de crédit peut également provenir de la capacité des intermédiaires à se diversifier. Depuis la théorie de la délégation des coûts de contrôle (Diamond, 1984), nous savons que la construction d'un portefeuille de crédits parfaitement diversifié permet à une banque de réaliser son activité d'intermédiation en assurant une rémunération certaine aux déposants. Ainsi, la taille croissante d'une banque engendre une réduction du risque de crédit. Néanmoins, la présence d'une composante systématique dans le risque de crédit empêche une parfaite diversification des portefeuilles de crédits. Lorsqu'une parfaite diversification du portefeuille de crédits est impossible, Winton (1999) soutient que le capital détenu par les intermédiaires permet d'absorber les pertes éventuelles liées à l'activité de crédits. En effet, les relations entre les banques et leur clientèle ne peuvent pas être profitables aux deux parties, dans un environnement de méfiance. La question de confiance est alors déterminante dans la profitabilité bancaire. Concrètement, les banques doivent envoyer un signal fort pour améliorer l'état de la confiance avec leur clientèle. Ce signal peut être le fait de prendre un peu plus de risque en accordant des crédits.

I 2 - la contribution des charges d'exploitation bancaire

Les résultats obtenus révèlent que les frais d'exploitation bancaire (FGACTF) affectent positivement les marges d'intérêt. Nos estimations indiquent qu'une augmentation des frais généraux d'un point de pourcentage des actifs induirait une amélioration de la rentabilité d'environ 0,198 point de pourcentage des actifs, soit 1,026 point de pourcentage des actifs si on ne tient pas compte de la taille des banques et du risque (estimation 5). Une politique de dépenses situées au voisinage de 60% du produit net bancaire entraîne pour les banques des bénéfices plus avantageux, reflétant ainsi une maîtrise des frais de fonctionnement. Ces résultats indiquent que les banques camerounaises transfèrent une part de leurs dépenses à la charge de leurs emprunteurs et déposants. Les différences dans les charges d'exploitation peuvent entraîner, de ce fait, des différences dans le volume des affaires ou dans la gamme et la qualité des services offerts. La réalisation de marges bancaires excédentaires au Cameroun devrait être, suivant nos résultats, stimulée par une augmentation du niveau des frais généraux.

En effet, la maîtrise des charges d'exploitation suppose des actions maîtrisés. Ainsi, le manager en cherchant une espérance de rentabilité maximale doit savoir dans quel contexte diversifier son portefeuille de peur que cette diversification soit sans effet.

II - le rationnement du crédit et l'efficience du marché bancaire camerounais

Les banques camerounaises hésitent d'octroyer des crédits de longue durée par crainte de ne pas recouvrir les fonds distribués et manquer ainsi le respect du ratio de liquidité prévu par la réglementation. Il y a aussi la nature des dépôts à majorité de court terme qui oblige les banques à ne pas prendre le risque d'octroyer des crédits de moyen et de long terme. C'est ainsi que les banques se trouvent dans un système de rationnement de crédit qui limite la politique de diversification du portefeuille de crédits.

La diversification du portefeuille de crédits d'un établissement bancaire qui a pour but d'améliorer la rentabilité de cet établissement, lui permet de compenser les pertes éventuelles d'un marché ou d'un produit, par des gains dans d'autres. Autrement dit, au niveau microéconomique, cette tendance repose sur une modification de la définition du champ stratégique par l'établissement bancaire en termes des crédits. Les arguments en faveur d'une diversification du portefeuille de crédits bancaires sont de plusieurs ordres tels que : la maximisation de la rentabilité, la réduction du risque, la distribution des fonds, etc. Le concept d'efficience des marchés à trois acceptations d'importance inégale : l'efficience fonctionnelle, le comportement rationnel des acteurs sur le marché et l'efficience informationnelle. Dans la littérature financière, il est communément admis que ces trois notions d'efficience sont interdépendantes dans la mesure où l'efficience allocationnelle d'un marché dépend directement de l'efficience opérationnelle et informationnelle de celui-ci. Nous essayons dans le paragraphe suivant, de donner une idée plus claire sur l'efficience du marché des crédits camerounais.

II 1 - l'efficience allocationnelle ou fonctionnelle

Il existe des multitudes définitions attribuées à ce concept, suite à son évolution au cours du temps, et aux nombreux travaux empiriques réalisés depuis le premier énoncé de ce concept. La définition originelle d'un marché efficient est la suivante : Un marché financier est efficient si et seulement si l'ensemble des informations disponibles concernant chaque actif financier côté sur ce marché est immédiatement intégré dans le prix de cet actif (Le Saout, 2008). L'efficience informationnelle nous enseigne donc que le prix d'un actif intègre la totalité des informations économiques, comptables et financières. L'aptitude d'un organe à réaliser sa fonction, un marché est alors dit efficient si les prix qui s'y forment constituent des signaux fiables pour les décisions d'allocation des ressources. L'une des dimensions de l'efficacité des marchés financiers concerne les fonctions proprement économiques de l'industrie financière.

L'efficience fonctionnelle, ou dite encore opérationnelle, indique que le marché est capable d'orienter les fonds vers les emplois les plus productifs et contribue, ainsi, à un développement satisfaisant de l'économie et la mutualisation des risques et leur transfert vers ceux qui sont capables de les supporter. D'après Le Saout (2008), l'efficience opérationnelle est relative à ce qu'on appelle microstructure du marché c'est à dire l'organisation du système de transaction. La diversification du portefeuille de crédits bancaires est l'un des défis de l'allocation des fonds. Elle aide à élargir les domaines et les segments d'intervention de la banque afin d'augmenter les parts de marché et même des revenus d'intérêt. L'offre de cet ensemble de crédits doit aller en symbiose avec l'innovation au niveau des moyens de communication entre la banque et sa clientèle. De plus, nous savons que le portefeuille de crédits est concentré sur un type de crédit lorsque IHHP est plus proche de un et il est parfaitement diversifié lorsque IHHP est égale à 1/n. Ainsi, notre étude empirique montre qu'au Cameroun ihhp est inférieur à 0,5. D'où la conclusion qu'au Cameroun, les portefeuilles de crédits sont diversifiés et que les banques orientent l'épargne vers les emplois le plus productifs. Cette réalité valide notre hypothèse 2 qui stipule que les portefeuilles de crédits bancaires au Cameroun sont diversifiés et rentables. On conclut ainsi, que le marché bancaire camerounais est un marché efficient par sa capacité à orienter les fonds en fonction des besoins de l'économie.

II 2 - diversification du portefeuille de crédits et réduction du risque

En considérant le portefeuille de crédits des banques, la théorie financière et le modèle d'équilibre des actifs financiers appréhendent bien l'analyse des risques liés à la diversification d'un portefeuille. Ainsi, le risque d'un ensemble de crédits est rapporté au risque propre de chaque crédit et aux corrélations entre ces crédits. Le risque pour une banque à portefeuille de crédits diversifié sera d'autant plus réduit que les corrélations entre les rendements des crédits bancaires seront faibles ou négatives. La plupart des études empiriques consacrées à la réduction du risque induite par la diversification sectorielle mettent en évidence que la combinaison des activités non traditionnelles et des activités traditionnelles diminue le risque de l'actif des banques. La diversification du portefeuille de crédits bancaires réside également dans la possibilité d'exploiter des économies de gamme (ou envergure). Elles peuvent apparaître en raison du partage de certaines ressources ou de certains actifs entre plusieurs produits (réseaux de distribution, systèmes d'information). Elles peuvent être envisagées en raison de la complémentarité des produits offerts lorsqu'il est possible de vendre différents produits à une certaine catégorie de clients. Dans ce cas, les économies réalisées sont étroitement liées au positionnement stratégique de la banque.

Au total, ce chapitre essentiellement empirique, fait l'analyse des résultats de nos estimations d'une part et procède aux interprétations d'autre part. Ainsi, il ressort de cette étude que la rentabilité bancaire est sensible à la taille des banques et qu'il y a d'autres effets qui réduisent les vertus de la diversification au Cameroun. Par ailleurs, des ouvertures ont été faites pour l'amélioration de la rentabilité bancaire au Cameroun.

Conclusion deuxième partie

Au terme de cette étude analytique et empirique de l'implication de la diversification du portefeuille de crédits à l'explication de la rentabilité bancaire au Cameroun, force est de constater que certains résultats relatifs à cette dernière vont dans le même sens que ceux prévus par la théorie, tandis que d'autres s'opposent. Ainsi, il s'avère que nos résultats corroborent et parfois contredisent les prédictions de la théorie économique. La mise à l'épreuve de nos hypothèses nous a permis de tirer des enseignements permettant d'améliorer la rentabilité bancaire. Ainsi, il ressort donc de cette partie que la maîtrise des charges et la prise en considération de la taille des banques dans le processus de diversification améliore la rentabilité bancaire au Cameroun.

CONCLUSION GENERALE

Cette étude a permis d'estimer la relation entre la rentabilité bancaire au Cameroun (appréhendée par les rendements sur actifs) et la diversification du portefeuille de crédits. Pour cela les facteurs potentiellement explicatifs de cette rentabilité ont été classés en variables organisationnelles, macro-financières et macroéconomiques. Nous avons étudié la diversification du portefeuille de crédits comme une variable managériale de la rentabilité bancaire. De cette étude, il s'en est dégagé une série de résultats empiriques, tantôt corroborant tantôt contredisant les prédictions de la théorie économique et financière en la matière.

Du coté des variables organisationnelles, d'abord, nos résultats montrent qu'il y a une relation positive entre la diversification du portefeuille de crédits et la rentabilité des actifs bancaires. Ce qui nous amène à dire que la diversification du portefeuille de crédits contribue à la rentabilité bancaire. Mais cette relation est influencée par d'autres variables telles que le risque, les charges, la taille des banques. L'analyse du comportement d'offre de crédit des banques se fonde d'une part sur leur faculté à contrôler efficacement les projets d'investissement et d'autre part sur leur capacité à envoyer un signal crédible de leur activité auprès des déposants (Diamond, 1984). Néanmoins, si l'approche évoquée permet de souligner que la diversification représente un déterminant nécessaire de la rentabilité bancaire, elle est dans l'incapacité de nous éclairer sur la manière dont les petites et les grandes banques peuvent avoir des comportements d'offre de crédits différenciés. Ceci est appréhendé implicitement par la relation négative qui existe entre la taille des banques et la rentabilité bancaire dans notre modèle.

En ce qui concerne les autres variables managériales, nos résultats donnent un effet opposé des charges générales sur la rentabilité des actifs. Si théoriquement les frais généraux entraînent une dégradation des profits bancaires, ces dépenses de structure et d'exploitation selon notre étude empirique permettent d'améliorer la rentabilité bancaire si elles sont maîtrisées. La relation positive entre les frais généraux et la rentabilité bancaire dans notre modèle se justifie par le fait que dans notre contexte, les banques transfèrent leurs charges aux déposants et aux emprunteurs.

La politique du respect des normes internationales en matière de solvabilité et de liquidité, sous l'impulsion des autorités supranationales (confère les différents ratios COBAC), limite l'action de distribution des crédits par les banques. Ainsi, si la surcapitalisation des banques camerounaises est faite sans tenir compte de la taille des banques, elle entrainera une situation de surliquidité qui n'améliorera pas la rentabilité bancaire. Ainsi, l'impact négatif des fonds propres sur la rentabilité lorsqu'on ne tient pas compte de la taille des banques serait probablement dû à la tendance excessive des banques camerounaises à assurer leur solvabilité à long terme, reléguant ainsi au second plan la réalisation de meilleures rentabilités bancaires à court terme. Mais si les managers tiennent compte de la taille des banques et du risque, risque qui incite les déposants à demander aux intermédiaires d'engager directement leurs fonds propres dans l'activité de crédits, alors la diversification du portefeuille de crédits sera significativement rentables. Dans ce cas, puisque les banques utilisent leur capital pour financer des projets risqués, elles sont incitées à les vérifier puisqu'elles encourent les pertes liées à l'absence de contrôle et peuvent perdre l'intégralité de leurs fonds propres. Cet effet d'engagement devient alors un signal crédible vis-à-vis des investisseurs c'est-à-dire les déposants, car il prouve que les banques ne sont pas encouragées à prendre des risques inconsidérés. De ce fait, les contraintes réglementaires sur le capital semblent constituer des instruments de disciplines efficaces pour limiter le risque de portefeuille des banques car elles empêchent les comportements opportunistes. Mais celles liées à la solvabilité et la liquidité semblent freiner la distribution des crédits et implicitement la diversification du portefeuille de crédits.

L'analyse de l'impact des variables macro-financières sur la rentabilité bancaire au Cameroun suscite une observation fondamentale : l'extension de la taille du secteur bancaire et le mouvement de concentration sur le marché bancaire camerounais ont des effets opposés sur la rentabilité bancaire.

Du côté des déterminants macroéconomiques, la rentabilité des banques camerounaises, répond positivement à la croissance économique et au climat inflationniste. Le PIB affiche des effets stimulants sur la rentabilité des banques camerounaises, confirmant ainsi les éclairages théoriques et l'inflation est à l'origine de l'augmentation des dépenses de structure mais aussi de la réalisation des profits bancaires élevés.

Conformément à nos résultats, trois variables expliquent mieux la rentabilité des banques camerounaises. Il s'agit de la taille du secteur bancaire, de la croissance économique et de l'inflation. D'abord, un élargissement de la taille du secteur bancaire d'un point de pourcentage des actifs induirait une baisse de la rentabilité des banques d'environ 0,007 point de pourcentage des actifs. Ensuite, une augmentation de la croissance économique d'un point de pourcentage du total des actifs du système bancaire entraînerait une amélioration de la rentabilité des banques d'environ 0,0003 point de pourcentage des actifs. Enfin, une croissance de l'inflation de un pourcent induirait une amélioration presque nulle des profits bancaires. De plus, il ressort de nos résultats que pour que la diversification du portefeuille de crédits contribue significativement à la rentabilité, il faut ignorer les charges. Parce que les banques transfèrent les charges à leurs clientèles. Il faut aussi réduire le déficit de confiance qui limite la distribution des crédits.

Si notre étude présente des résultats empiriques agrégés et actualisés, elle explore également des pistes de recherche auparavant sous-exploitées et analyse le comportement de diversification des banques camerounaises. Cependant, l'élargissement de l'analyse, pour une période plus longue et sur des données individuelles, est très souhaitable. Une telle extension apportera plus d'éclaircissement sur les politiques bancaires et leurs interactions avec les politiques économiques globales.

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LES ANNEXES

Année	FGACTF	KXACTF	LOGACTF	IHHP
2000	0,036	0,063	13,91	0,473
2001	0,039	0,069	14	0,494
2002	0,039	0,062	14,17	0,494
2003	0,041	0,067	14,19	0,488
2004	0,041	0,066	14,25	0,495
2005	0,04	0,067	14,36	0,491
2006	0,038	0,076	14,47	0,482
2007	0,036	0,07	14,61	0,474
2008	0,036	0,063	14,7	0,468

Année	Résultat net (en millions)	Total actif (en millions)	ROA (en %)
2000	12531	1 096 049	0,011
2001	14581	1 200 984	0,012
2002	19785	1 426 885	0,014
2003	22213	1 460 639	0,015
2004	21111	1 548 205	0,014
2005	21772	1 727 979	0,013
2006	23868	1 931 226	0,012
2007	25678	2 212 430	0,012
2008	26411	2 424 883	0,011

	ACTFPIB	CONC	FGACTF	IHHP	RISK
Mean	0.189486	52.70694	0.047698	0.473141	0.000852
Median	0.186938	53.46500	0.039000	0.487878	0.000707
Maximum	0.223625	57.66875	0.386250	0.494380	0.004093
Minimum	0.138125	30.21875	0.022500	0.182702	2.70E-05
Std. Dev.	0.021281	4.893847	0.058135	0.054728	0.000729
Skewness	-0.168135	-2.969473	5.715903	-4.576654	2.597589
Kurtosis	2.597712	13.87508	33.80187	23.89186	12.00293

Jarque-Bera	0.412369	2.303075	1.619162	0.780792	1.620640
Probability	0.813683	0.279615	0.696712	0.660602	0.656613

Observations	36	36	36	36	36
	INF	KXACTF	LOGACTF	PIB	ROA
Mean	2.450000	0.066292	14.08917	3.794444	0.012663
Median	2.418750	0.066500	14.22000	3.831250	0.012688
Maximum	4.775000	0.075250	14.68875	5.137500	0.014875
Minimum	0.337500	0.039375	9.187500	2.187500	0.006875
Std. Dev.	1.407632	0.005965	0.902934	0.784313	0.001599
Skewness	0.107683	-2.539879	-4.658385	-0.156421	-1.258986
Kurtosis	1.745570	12.98526	25.65109	2.340528	6.007051

Jarque-Bera	2.429965	1.882640	0.998109	0.799160	2.307381
Probability	0.296715	0.766714	0.967168	0.670602	0.266710

Observations	36	36	36	36	36

ADF Test Statistic	-4.881427	1% Critical Value*		-4.2605
		5% Critical Value		-3.5514
		10% Critical Value		-3.2081
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(ROA1)
Method: Least Squares
Date: 06/15/10 Time: 15:41
Sample(adjusted): 2000:4 2008:4
Included observations: 33 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
ROA1(-1)	-1.606906	0.329188	-4.881427	0.0000
D(ROA1(-1))	0.213195	0.195701	1.089395	0.2849
C	0.000840	0.000298	2.814644	0.0087
@TREND(2000:1)	-5.30E-05	1.46E-05	-3.638346	0.0011
R-squared	0.629308	Mean dependent var		-6.44E-05
Adjusted R-squared	0.590961	S.D. dependent var		0.001146
S.E. of regression	0.000733	Akaike info criterion		-11.48634
Sum squared resid	1.56E-05	Schwarz criterion		-11.30495
Log likelihood	193.5246	F-statistic		16.41069
Durbin-Watson stat	1.102513	Prob(F-statistic)		0.000002

ADF Test Statistic	-2.582002	1% Critical Value*		-2.6423
		5% Critical Value		-1.9526
		10% Critical Value		-1.6216
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(IHHP4)
Method: Least Squares
Date: 06/15/10 Time: 14:53
Sample(adjusted): 2001:3 2008:4
Included observations: 30 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
IHHP4(-1)	-2.880338	1.115544	-2.582002	0.0153
D(IHHP4(-1))	0.483892	1.094862	0.441966	0.6619
R-squared	0.849805	Mean dependent var		0.005159
Adjusted R-squared	0.844440	S.D. dependent var		0.052391
S.E. of regression	0.020664	Akaike info criterion		-4.856546
Sum squared resid	0.011956	Schwarz criterion		-4.763133
Log likelihood	74.84819	F-statistic		158.4238
Durbin-Watson stat	2.013657	Prob(F-statistic)		0.000000

ADF Test Statistic	-1.959162	1% Critical Value*		-2.6369
		5% Critical Value		-1.9517
		10% Critical Value		-1.6213
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(KXACTF2)
Method: Least Squares
Date: 06/15/10 Time: 15:02
Sample(adjusted): 2001:1 2008:4
Included observations: 32 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
KXACTF2(-1)	-0.556716	0.284160	-1.959162	0.0594
D(KXACTF2(-1))	0.443284	0.284160	1.559982	0.1293
R-squared	0.080269	Mean dependent var		-0.000289
Adjusted R-squared	0.049611	S.D. dependent var		0.001519
S.E. of regression	0.001480	Akaike info criterion		-10.13259
Sum squared resid	6.57E-05	Schwarz criterion		-10.04098
Log likelihood	164.1215	F-statistic		2.618220
Durbin-Watson stat	1.984043	Prob(F-statistic)		0.116110

ADF Test Statistic	-5.902610	1% Critical Value*		-4.2826
		5% Critical Value		-3.5614
		10% Critical Value		-3.2138
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(FGACTF3)
Method: Least Squares
Date: 06/15/10 Time: 15:09
Sample(adjusted): 2001:2 2008:4
Included observations: 31 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
FGACTF3(-1)	-1.129047	0.191279	-5.902610	0.0000
D(FGACTF3(-1))	-0.001355	0.002676	-0.506470	0.6166
C	0.000456	0.000397	1.148972	0.2606
@TREND(2000:1)	-3.05E-05	1.83E-05	-1.669156	0.1066
R-squared	0.577076	Mean dependent var		4.03E-05
Adjusted R-squared	0.530085	S.D. dependent var		0.001203
S.E. of regression	0.000825	Akaike info criterion		-11.24252
Sum squared resid	1.84E-05	Schwarz criterion		-11.05749
Log likelihood	178.2590	F-statistic		12.28043
Durbin-Watson stat	2.008125	Prob(F-statistic)		0.000030

ADF Test Statistic	-4.480666	1% Critical Value*		-4.3382
		5% Critical Value		-3.5867
		10% Critical Value		-3.2279
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LOGACTF7)
Method: Least Squares
Date: 06/15/10 Time: 15:13
Sample(adjusted): 2002:2 2008:4
Included observations: 27 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
LOGACTF7(-1)	-6.893965	1.538603	-4.480666	0.0002
D(LOGACTF7(-1))	1.720362	1.501365	1.145866	0.2636
C	0.283567	0.227574	1.246046	0.2253
@TREND(2000:1)	-0.016323	0.009995	-1.633192	0.1160
R-squared	0.961067	Mean dependent var		0.270787
Adjusted R-squared	0.955989	S.D. dependent var		1.817898
S.E. of regression	0.381373	Akaike info criterion		1.045876
Sum squared resid	3.345243	Schwarz criterion		1.237852
Log likelihood	-10.11932	F-statistic		189.2540
Durbin-Watson stat	2.123511	Prob(F-statistic)		0.000000

ADF Test Statistic	-4.857478	1% Critical Value*		-4.2505
		5% Critical Value		-3.5468
		10% Critical Value		-3.2056
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(INF)
Method: Least Squares
Date: 06/15/10 Time: 15:18
Sample(adjusted): 2000:3 2008:4
Included observations: 34 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
INF(-1)	-0.234204	0.048215	-4.857478	0.0000
D(INF(-1))	0.907766	0.106446	8.527911	0.0000
C	0.553928	0.161041	3.439678	0.0017
@TREND(2000:1)	-9.77E-05	0.006661	-0.014664	0.9884
R-squared	0.727082	Mean dependent var		0.064706
Adjusted R-squared	0.699790	S.D. dependent var		0.674006
S.E. of regression	0.369298	Akaike info criterion		0.955704
Sum squared resid	4.091426	Schwarz criterion		1.135276
Log likelihood	-12.24697	F-statistic		26.64101
Durbin-Watson stat	0.961000	Prob(F-statistic)		0.000000

ADF Test Statistic	-3.316335	1% Critical Value*		-2.6321
		5% Critical Value		-1.9510
		10% Critical Value		-1.6209
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(ACTFPIB)
Method: Least Squares
Date: 05/10/10 Time: 15:27
Sample(adjusted): 2000:3 2008:4
Included observations: 34 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
ACTFPIB(-1)	-0.014187	0.004278	-3.316335	0.0023
D(ACTFPIB(-1))	1.841700	0.150351	12.24936	0.0000
R-squared	0.824566	Mean dependent var		-0.000585
Adjusted R-squared	0.819084	S.D. dependent var		0.011093
S.E. of regression	0.004718	Akaike info criterion		-7.817652
Sum squared resid	0.000712	Schwarz criterion		-7.727866
Log likelihood	134.9001	F-statistic		150.4052
Durbin-Watson stat	1.894554	Prob(F-statistic)		0.000000

ADF Test Statistic	-4.053394	1% Critical Value*		-4.2949
		5% Critical Value		-3.5670
		10% Critical Value		-3.2169
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(CONC4)
Method: Least Squares
Date: 06/15/10 Time: 15:25
Sample(adjusted): 2001:3 2008:4
Included observations: 30 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
CONC4(-1)	-2.454073	0.605437	-4.053394	0.0004
D(CONC4(-1))	0.317514	0.518145	0.612790	0.5453
C	0.693284	0.524127	1.322740	0.1974
@TREND(2000:1)	-0.043607	0.024178	-1.803573	0.0829
R-squared	0.833607	Mean dependent var		0.176542
Adjusted R-squared	0.814408	S.D. dependent var		2.513447
S.E. of regression	1.082803	Akaike info criterion		3.120548
Sum squared resid	30.48400	Schwarz criterion		3.307374
Log likelihood	-42.80822	F-statistic		43.41892
Durbin-Watson stat	1.982389	Prob(F-statistic)		0.000000

ADF Test Statistic	-4.264166	1% Critical Value*		-4.2505
		5% Critical Value		-3.5468
		10% Critical Value		-3.2056
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(PIB)
Method: Least Squares
Date: 06/15/10 Time: 15:29
Sample(adjusted): 2000:3 2008:4
Included observations: 34 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
PIB(-1)	-0.165958	0.038919	-4.264166	0.0002
D(PIB(-1))	1.079044	0.103544	10.42110	0.0000
C	0.821835	0.193218	4.253409	0.0002
@TREND(2000:1)	-0.011765	0.002868	-4.101596	0.0003
R-squared	0.792362	Mean dependent var		-0.085294
Adjusted R-squared	0.771599	S.D. dependent var		0.228456
S.E. of regression	0.109182	Akaike info criterion		-1.481470
Sum squared resid	0.357621	Schwarz criterion		-1.301898
Log likelihood	29.18498	F-statistic		38.16083
Durbin-Watson stat	1.159024	Prob(F-statistic)		0.000000

ADF Test Statistic	-5.027815	1% Critical Value*		-4.2826
		5% Critical Value		-3.5614
		10% Critical Value		-3.2138
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(RISK3)
Method: Least Squares
Date: 06/15/10 Time: 15:35
Sample(adjusted): 2001:2 2008:4
Included observations: 31 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
RISK3(-1)	-1.482924	0.294944	-5.027815	0.0000
D(RISK3(-1))	0.142920	0.163239	0.875523	0.3890
C	-0.000104	0.000105	-0.987902	0.3320
@TREND(2000:1)	7.01E-06	4.80E-06	1.461483	0.1554
R-squared	0.753789	Mean dependent var		-3.37E-05
Adjusted R-squared	0.726432	S.D. dependent var		0.000456
S.E. of regression	0.000238	Akaike info criterion		-13.72523
Sum squared resid	1.53E-06	Schwarz criterion		-13.54020
Log likelihood	216.7411	F-statistic		27.55403
Durbin-Watson stat	1.916145	Prob(F-statistic)		0.000000

Dependent Variable: ROA1
Method: Least Squares
Date: 06/17/10 Time: 18:53
Sample(adjusted): 2001:4 2008:4
Included observations: 29 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	8.73E-05	0.000572	0.152576	0.8803
IHHP4	0.004469	0.013627	0.327984	0.7465
KXACTF2	0.059171	0.043182	1.370249	0.1866
FGACTF3	0.198470	0.204089	0.972470	0.3430
LOGACTF7	-0.000471	0.000264	-1.781862	0.0908
INF	8.13E-05	2.67E-05	3.049296	0.0066
ACTFPIB	-0.007244	0.002458	-2.947055	0.0083
CONC4	7.23E-05	9.74E-05	0.742725	0.4667
PIB	0.000311	6.37E-05	4.880711	0.0001
RISK3	-0.176354	0.174930	-1.008139	0.3261
R-squared	0.949423	Mean dependent var		-0.000185
Adjusted R-squared	0.925465	S.D. dependent var		0.000621
S.E. of regression	0.000170	Akaike info criterion		-14.25992
Sum squared resid	5.46E-07	Schwarz criterion		-13.78844
Log likelihood	216.7689	F-statistic		39.62927
Durbin-Watson stat	0.890045	Prob(F-statistic)		0.000000

Dependent Variable: ROA1
Method: Least Squares
Date: 06/17/10 Time: 19:05
Sample(adjusted): 2001:4 2008:4
Included observations: 29 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2.28E-05	0.000568	0.040105	0.9684
IHHP4	0.014656	0.008704	1.683919	0.1077
KXACTF2	0.074995	0.039945	1.877486	0.0751
LOGACTF7	-0.000668	0.000170	-3.934491	0.0008
INF	8.23E-05	2.66E-05	3.093779	0.0057
ACTFPIB	-0.007038	0.002446	-2.877894	0.0093
CONC4	7.73E-05	9.71E-05	0.795942	0.4354
PIB	0.000317	6.32E-05	5.014062	0.0001
RISK3	-0.169220	0.174539	-0.969527	0.3439
R-squared	0.946905	Mean dependent var		-0.000185
Adjusted R-squared	0.925668	S.D. dependent var		0.000621
S.E. of regression	0.000169	Akaike info criterion		-14.28031
Sum squared resid	5.73E-07	Schwarz criterion		-13.85598
Log likelihood	216.0646	F-statistic		44.58577
Durbin-Watson stat	0.946583	Prob(F-statistic)		0.000000

Dependent Variable: ROA1
Method: Least Squares
Date: 06/20/10 Time: 07:30
Sample(adjusted): 2001:4 2008:4
Included observations: 29 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-2.10E-05	0.000565	-0.037133	0.9707
IHHP4	0.017287	0.008258	2.093443	0.0486
KXACTF2	0.080683	0.039455	2.044946	0.0536
LOGACTF7	-0.000696	0.000167	-4.173046	0.0004
INF	8.32E-05	2.66E-05	3.133760	0.0050
ACTFPIB	-0.006872	0.002436	-2.820886	0.0102
CONC4	5.39E-05	9.39E-05	0.574340	0.5718
PIB	0.000319	6.31E-05	5.060607	0.0001
R-squared	0.944410	Mean dependent var		-0.000185
Adjusted R-squared	0.925880	S.D. dependent var		0.000621
S.E. of regression	0.000169	Akaike info criterion		-14.30335
Sum squared resid	6.00E-07	Schwarz criterion		-13.92617
Log likelihood	215.3986	F-statistic		50.96655
Durbin-Watson stat	0.980516	Prob(F-statistic)		0.000000

Dependent Variable: ROA1
Method: Least Squares
Date: 06/17/10 Time: 19:28
Sample(adjusted): 2001:1 2008:4
Included observations: 32 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.000319	0.000832	0.383188	0.7051
IHHP4	-0.027168	0.005247	-5.178050	0.0000
KXACTF2	-0.074214	0.049493	-1.499476	0.1474
FGACTF3	0.843605	0.174279	4.840540	0.0001
INF	3.47E-05	3.59E-05	0.965160	0.3445
ACTFPIB	-0.005389	0.003418	-1.576571	0.1286
CONC4	0.000131	0.000132	0.991669	0.3317
PIB	0.000166	8.11E-05	2.047012	0.0522
RISK3	-0.474865	0.202210	-2.348372	0.0278
R-squared	0.895701	Mean dependent var		-0.000215
Adjusted R-squared	0.859423	S.D. dependent var		0.000697
S.E. of regression	0.000261	Akaike info criterion		-13.43074
Sum squared resid	1.57E-06	Schwarz criterion		-13.01851
Log likelihood	223.8919	F-statistic		24.68999
Durbin-Watson stat	0.942476	Prob(F-statistic)		0.000000

Dependent Variable: ROA1
Method: Least Squares
Date: 06/20/10 Time: 07:53
Sample(adjusted): 2001:1 2008:4
Included observations: 32 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.000507	0.000903	0.561180	0.5799
IHHP4	-0.029481	0.005617	-5.248060	0.0000
KXACTF2	-0.100312	0.052570	-1.908142	0.0684
FGACTF3	1.025676	0.170133	6.028674	0.0000
INF	3.83E-05	3.91E-05	0.979029	0.3373
ACTFPIB	-0.005886	0.003719	-1.582770	0.1266
CONC4	0.000141	0.000144	0.979898	0.3369
PIB	0.000138	8.74E-05	1.576316	0.1280
R-squared	0.870693	Mean dependent var		-0.000215
Adjusted R-squared	0.832978	S.D. dependent var		0.000697
S.E. of regression	0.000285	Akaike info criterion		-13.27831
Sum squared resid	1.94E-06	Schwarz criterion		-12.91188
Log likelihood	220.4530	F-statistic		23.08633
Durbin-Watson stat	1.037400	Prob(F-statistic)		0.000000

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic	1.491479	Probability		0.262734
Obs*R-squared	21.12954	Probability		0.272928

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 08/19/10 Time: 07:22
Sample: 2001:4 2008:4
Included observations: 29
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-1.08E-06	2.53E-06	-0.425822	0.6793
IHHP4	-7.11E-07	4.21E-06	-0.169017	0.8692
IHHP4^2	0.000151	0.000406	0.372413	0.7174
KXACTF2	1.46E-05	8.23E-06	1.777133	0.1059
KXACTF2^2	-0.004568	0.007779	-0.587258	0.5701
FGACTF3	6.85E-06	3.61E-05	0.189501	0.8535
FGACTF3^2	-0.207467	0.170471	-1.217027	0.2515
LOGACTF7	-1.48E-07	9.68E-08	-1.529517	0.1571
LOGACTF7^2	-8.09E-08	1.57E-07	-0.516730	0.6166
INF	-5.96E-08	2.52E-08	-2.369706	0.0393
INF^2	1.12E-08	4.10E-09	2.735371	0.0210
ACTFPIB	1.43E-05	2.59E-05	0.551421	0.5935
ACTFPIB^2	-3.31E-05	6.28E-05	-0.526339	0.6101
CONC4	-3.93E-09	1.12E-08	-0.352585	0.7317
CONC4^2	7.66E-08	5.06E-08	1.513429	0.1611
PIB	-2.40E-07	1.69E-07	-1.418325	0.1865
PIB^2	3.68E-08	2.65E-08	1.388151	0.1952
RISK3	5.38E-06	3.80E-05	0.141457	0.8903
RISK3^2	0.075130	0.123655	0.607581	0.5570
R-squared	0.728605	Mean dependent var		1.88E-08
Adjusted R-squared	0.240093	S.D. dependent var		2.18E-08
S.E. of regression	1.90E-08	Akaike info criterion		-32.47771
Sum squared resid	3.60E-15	Schwarz criterion		-31.58190
Log likelihood	489.9268	F-statistic		1.491479
Durbin-Watson stat	2.839683	Prob(F-statistic)		0.262734

Remerciements .......................................................................................................................ii

Résumé .....................................................................................................iv

Abstract .....................................................................................................v

Liste des abréviations ............................................................................................................... vi

Liste des tableaux .................................................................................................................... vii

Annexes ........................................................................ .........................viii

Introduction générale ...................................................................................1

Première partie : la diversification du portefeuille de crédits : une composante importante de la rentabilité bancaire .................................................................................................... 10

Introduction première partie ............................................................................ 11

Chapitre 1 : les déterminants de la rentabilité bancaire .............................................. 12

I - les éléments d'analyse de la gestion bancaire .................................................................... 13

I 1 - le bilan bancaire : une présentation explicite du portefeuille de crédits ......................... 13

I 2 - les opérations hors-bilan ................................................................................................. 15

I 3 - le compte de résultat ....................................................................................................... 15

II - les facteurs explicatifs de la rentabilité des banques ........................................................ 17

II 1 - la gestion prudentielle et la taille de la banque comme stimulant de la rentabilité bancaire ................................................................................................................................... 17

II 2 - l'explication de la rentabilité bancaire par les éléments de la marge d'intermédiation bancaire ................................................................................................................................... 18

Section 2 : les déterminants macroéconomiques et environnementaux de la rentabilité bancaire ................................................................................................... 20

I - les déterminants macroéconomiques ................................................................................. 21

I 1 - l'impact de la croissance économique ............................................................................ 21

I 2 - les effets de l'inflation .................................................................................................... 22

II - les déterminants macro-financiers .................................................................................... 22

II 1 - la taille du secteur bancaire ........................................................................................... 23

II 2 - la concentration bancaire ............................................................................................... 23

Chapitre 2 : analyse théorique de l'impact de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité bancaire ................................................................................ 25

Section 1 : la théorie traditionnelle du portefeuille .................................................. 25

I - l'essence de la théorie de MARKOWITZ ......................................................................... 26

I 1 - l'idée de départ et les hypothèses ................................................................................... 26

I 2 - les études ultérieures ....................................................................................................... 26

II - l'application de la théorie de Markowitz au portefeuille de crédits ................................. 28

II 1 - l'approche de la diversification géographique du portefeuille de crédits ...................... 28

II 2 - la diversification par type de crédit et la rentabilité bancaire ........................................ 30

Section 2 : la théorie de l'intermédiation financière ................................................ 31

I - l'étude du marché bancaire ................................................................................................ 32

I 1 - la banque comme gestionnaire délégué du portefeuille de crédit ................................... 33

I 2 - le marché bancaire : marché contestable et efficient ...................................................... 35

II - la gestion du portefeuille de crédits dans un marché efficient ......................................... 36

II 1 - la réglementation bancaire en zone BEAC : un outil en faveur de la division du risque sur le marché bancaire camerounais ....................................................................................... 37

II 2 - la diversification du portefeuille de crédits pour une réponse satisfaisante aux besoins de l'économie ............................................................................................................................... 38

Conclusion première partie ............................................................................ 40

Deuxième partie : la diversification du portefeuille de crédits : une composante insuffisante de la rentabilité bancaire au Cameroun .................................................................... 41

Introduction deuxième partie ............................................................................................. 42

Chapitre 3 : les effets de la diversification du portefeuille de crédits sur la rentabilité bancaire au Cameroun ......................................................................................................................... 43

Section 1 : la démarche économétrique et l'aspect analytique .................................... 43

I - Présentation du modèle d'analyse retenu ........................................................................... 44

I 1 - le modèle de régression multiple .................................................................................... 44

I 2 - les outils statistiques d'analyse ....................................................................................... 45

II - cadre d'analyse du modèle ............................................................................................... 46

II 1 - la définition des variables .............................................................................................. 46

II 2 - présentation des données et exposé du modèle ............................................................. 48

Section 2 : Appréciation des facteurs explicatifs de la rentabilité bancaire au Cameroun ..... 50

I - prolongement de la période et test de normalité des variables du modèle ........................ 51

I 1 - présentation de l'indice de Hirschman-Herfindal ........................................................... 51

I 2 - trimestrialisation des données annuelles et test de normalité ......................................... 52

II - stationnarité des variables et estimation du modèle de la rentabilité bancaire ................. 53

II 1 - les résultats des tests de stationnarité ............................................................................ 54

II 2 - l'analyse des résultats et de l'intérêt de la prise en compte des frais généraux dans le modèle ..................................................................................................................................... 55

Chapitre 4 : la sensibilité des résultats bancaires à la taille des banques ............................. 59

I - présentation des résultats et appréciation des différents coefficients ................................ 59

I 1 - les résultats de l'estimation de l'équation de la rentabilité bancaire .............................. 59

I 2 - Appréciation des signes des coefficients ........................................................................ 61

II - la capacité des différentes variables à expliquer la rentabilité bancaire au Cameroun en absence de la variable taille des banques ................................................................................ 62

II 1 - l'effet des variables managériales ................................................................................. 62

II 2 - l'impact des facteurs macroéconomiques et macro-financiers sur la rentabilité bancaire.................................................................................................................................... 63

Section 2 : les enseignements du modèle de la rentabilité bancaire au Cameroun ................. 64

I - les vertus de la bonne tenue des éléments de la marge d'intermédiation et la rentabilité bancaire au Cameroun ............................................................................................................. 65

I 1 - L'attitude de la rentabilité bancaire face à la diversification du portefeuille de crédits...65

I 2 - la contribution des charges d'exploitation bancaire ....................................................... 67

II - le rationnement du crédit et l'efficience du marché bancaire camerounais ..................... 67

II 1 - l'efficience allocationnelle ou fonctionnelle ................................................................. 68

II 2 - diversification du portefeuille de crédits et réduction du risque.................................... 69

Conclusion deuxième partie .................................................................................................... 70

Conclusion générale ..................................................................................... 71

Bibliographie ................................................................................................ 75

* ¹ Cf. Patry S. (2002), « Choix stratégiques temporels de diversification dans l'industrie bancaire », version préliminaire, avril.

* ² Cf. Brahim Mansouri et Said Afroukh (2008), « La rentabilité des banques et ses déterminants : cas du Maroc », papier présenté à la 15^ièmeConférence de l'Economic Research Forum (ERF), Caire Egypte, novembre.

* ³ Pour les statistiques confères différents rapports COBAC de 1999 à 2008.

* ⁶ Confère Broihanne M. H., Merli M. et Roger P. (2006), « Théorie comportementale du portefeuille : intérêt et limites », revue économique, vol 57, pp. 297 - 314.

* ⁷ Confère El Hedi Arouri M. (2005), « Intégration financière et diversification internationale des portefeuilles », Economie et Prévision, n^o 168, pp. 115 - 116.

* ⁸ Confère Nembot Ndeffo L. et Ningaye P. (2007), « Reformes financières et rentabilité du système bancaire des états de la CEMAC », African Economic Conference, UN Conference Center Addis Abeba.

* ⁹ Fichier tenu par les Banques Centrales et recensant tous les bénéficiaires de crédit à partir d'un certain seuil.

* ¹¹ Confère Scialom L. (2007), Economie bancaire, 3^e édition, La Découverte, Paris.

* ¹³ Cf. Rapport Cruickshank in Laurent Quignon (2000), « Les banques britanniques trop rentables ? », Revue Conjoncture, Juillet-Août 2000.

Diversification du portefeuille de crédits et rentabilité bancaire

REPUBLIQUE DU CAMEROUN

REPUBLIC OF CAMEROON

MÉMOIRE PRÉSENTÉ ET SOUTENU EN VUE DE L'OBTENTION DU DIPLÔME D'ETUDES APPROFONDIES (DEA) EN ECONOMIE MONÉTAIRE ET BANCAIRE

Par

ANDRE

Année académique : 2008/2009

REMERCIEMENTS

SOMMAIRE

Résumé

Liste des abréviations

Liste des tableaux

INTRODUCTION GENERALE

PREMIERE PARTIE

LA DIVERSIFICATION DU PORTEFEUILLE DE CREDITS : UNE COMPOSANTE IMPORTANTE DE LA RENTABILITE BANCAIRE

CHAPITRE 1 : LES DETERMINANTS DE LA RENTABILITE BANCAIRE

Section 1 : le portefeuille de crédits diversifié : un déterminant managérial de la rentabilité des banques

I - les éléments d'analyse de la gestion bancaire

I 1 - le bilan bancaire : une présentation explicite du portefeuille de crédits

I 2 - les opérations hors-bilan

I 3 - le compte de résultat

II - les facteurs explicatifs de la rentabilité des banques

II 1 - la gestion prudentielle et la taille de la banque comme stimulant de la rentabilité bancaire

II 2 - l'explication de la rentabilité bancaire par les éléments de la marge d'intermédiation bancaire

Section 2 : les déterminants macroéconomiques et environnementaux de la rentabilité bancaire

I - les déterminants macroéconomiques

I 1 - l'impact de la croissance économique

I 2 - les effets de l'inflation

II - les déterminants macro-financiers

II 1 - la taille du secteur bancaire

II 2 - la concentration bancaire

CHAPITRE 2 : ANALYSE THEORIQUE DE L'IMPACT DE LA DIVERSIFICATION DU PORTEFEUILLE DE CREDITS SUR LA RENTABILITE BANCAIRE

Section 1 : la théorie traditionnelle du portefeuille

I - l'essence de la théorie de MARKOWITZ

I 1 - l'idée de départ et les hypothèses

I 2 - les études ultérieures

II - l'application de la théorie de Markowitz au portefeuille de crédits

II 1 - l'approche de la diversification géographique du portefeuille de crédits

II 2 - la diversification par type de crédit et la rentabilité bancaire

Section 2 : la théorie de l'intermédiation financière

I - l'étude du marché bancaire

I 1 - la banque comme gestionnaire délégué du portefeuille de crédits

I 2 - le marché bancaire : un marché contestable et efficient

II - la gestion du portefeuille de crédits dans un marché efficient

II 1 - la réglementation bancaire en zone BEAC : un outil en faveur de la division du risque sur le marché bancaire camerounais

II 2 - la diversification du portefeuille de crédits pour une réponse satisfaisante aux besoins de l'économie

Conclusion première partie

DEUXIEME PARTIE

LA DIVERSIFICATION DU PORTEFEUILLE DE CREDITS : UNE COMPOSANTE INSUFFISANTE DE LA RENTABILITE BANCAIRE AU CAMEROUN

CHAPITRE 3 : LES EFFETS DE LA DIVERSIFICATION DU PORTEFEUILLE DE CREDITS SUR LA RENTABILITE BANCAIRE AU CAMEROUN

Section 1 : La démarche économétrique et l'aspect analytique

I - Présentation du modèle d'analyse retenu

I 1 - le modèle de régression multiple

I 2 - les outils statistiques d'analyse

II - cadre d'analyse du modèle

II 1 - la définition des variables

II 2 - présentation des données et exposé du modèle

Section 2 : Appréciation des facteurs explicatifs de la rentabilité bancaire au Cameroun

I - prolongement de la période et test de normalité des variables du modèle

I 1 - présentation de l'indice de Hirschman-Herfindal

I 2 - trimestrialisation des données annuelles et test de normalité

II - stationnarité des variables et estimation du modèle de la rentabilité bancaire

II 1 - les résultats des tests de stationnarité

II 2 - l'analyse des résultats des estimations et de l'intérêt de la prise en compte des frais généraux dans le modèle

CHAPITRE 4 : LA SENSIBILITE DES RESULTATS BANCAIRES A LA TAILLE DES BANQUES

Section 1 : l'impact de la taille des banques sur les vertus de la diversification du portefeuille de crédits au Cameroun

I - présentation des résultats et appréciation des différents coefficients

I 1 - les résultats de l'estimation de l'équation de la rentabilité bancaire

I 2 - Appréciation des signes des coefficients

II - la capacité des différentes variables à expliquer la rentabilité bancaire au Cameroun en absence de la variable taille des banques

II 1 - l'effet des variables managériales

II 2 - l'impact des facteurs macroéconomiques et macro-financiers sur la rentabilité bancaire

Section 2 : les enseignements du modèle de la rentabilité bancaire au Cameroun

I - les vertus de la bonne tenue des éléments de la marge d'intermédiation et la rentabilité bancaire au Cameroun

I 1 - L'attitude de la rentabilité bancaire face à la diversification du portefeuille de crédits

I 2 - la contribution des charges d'exploitation bancaire

II - le rationnement du crédit et l'efficience du marché bancaire camerounais

II 1 - l'efficience allocationnelle ou fonctionnelle

II 2 - diversification du portefeuille de crédits et réduction du risque

Conclusion deuxième partie