Diversification du portefeuille de crédits et rentabilité bancaire

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.

Tableau 4 : Récapitulatif des résultats

Estimations	(1)	(2)	(3)
C	8.73E-05 (0.152576)*	2.28E-05 (0.040105)	-2.10E-05 (-0.037133)
IHHPt	0.004469 (0.327984)	0.014656 (1.683919)	0.017287 (2.093443)
KXACTFt	0.059171 (1.370249)	0.074995 (1.877486)	0.080683 (2.044946)
FGACTFt	0.198470 (0.972470)
LOGACTFt	-0.000471 (-1.781862)	-0.000668 (-3.934491)	-0.000696 (-4.173046)
INFt	8.13E-05 (3.049296)	8.23E-05 (3.093779)	8.32E-05 (3.133760)
ACTFPIBt	-0.007244 (-2.947055)	-0.007038 (-2.877894)	-0.006872 (-2.820886)
CONCt	7.23E-05 (0.742725)	7.73E-05 (0.795942)	5.39E-05 (0.574340)
PIBt	0.000311 (4.880711)	0.000317 (5.014062)	0.000319 (5.060607)
Riskt	-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

Note : (*) = t de Student calculé

- estimation 1 : régression avec toutes les variables stationnaires

- estimation 2 : régression sans la variable FGACTF

- estimation 3 : régression sans la variable FGACTF et Risk

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.