L'optimisation de l'accès au financement court terme et de la gestion du compte courant au sein des PME au Cameroun.

VI-2-5-Test du modèle CAPF : Mise en évidence de la viabilité et de la pertinence du modèle

Notre méthode ayant été implémentée sur tableur EXCEL (FIG. 23), nous distinguerons trois états pour chaque variable : « Faible », « Moyen », et « Elevé ». Les variables sont qualifiées comme telles par rapport aux niveaux « actuels » des données du marché. Nous ferons varier les données tour à tour entre ces différents états. A chaque fluctuation d'une ou de deux données, les autres prennent la valeur « Moyen » correspondant aux données du marché financier camerounais analysées dans la deuxième partie de ce travail, sauf pour Pn, Pr, et Pp qui feront l'objet d'ajustement à chaque fois pour que la somme des probabilités soit égale à l'unité.

Les valeurs fixées pour chaque état sont consignées dans le tableau suivant (Fig 22) et leur choix commenté.

Pour les taux I, E et R, les taux proportionnels correspondant i, e et r sont déterminés automatiquement lors des calculs dans le tableur EXCEL.

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ALIOU ADAMOU HELLO, KEDGE HS, MAI 2015.

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Figure 22. Source: nous-même

No tat io n	Nom de la variable	Valeurs de variables			Observations
		Faible (1)	Moyen (2)	Elevé (3)
I	Taux d'intérêt des emprunts	7%	14,61%	18%	(1) Par rapport au taux créditeur du livret A fixé par la BEAC et qui est autour de 3% (3) Le taux usuraire le plus élevé en 2013 est de 28,78% (Annexe III)
R	Taux utilisé comme taux d'actualisation	5%	7,3%	15%	(3) Le TEG le plus élevé en 2013 est de 21,59% (cf. Annexe III)
E	Taux d'escompte avec recours affiché par le banquier	6%	10,18%	15%	(3) Le taux usuraire le plus élevé en 2013 est de 28,78% (cf. Annexe III)
A	Taux d'escompte sans recours affiché par le banquier	15%	25%	35%	Estimations : certaines banques à l'instar de la SGC pratiquent l'affacturage mais disent que le taux est négociable (cf. Annexe IV)
n	Nombre de jours de prêt ou d'escompte	30	90	210	Estimations
nr	Nombre moyen de jours de retard de règlement crédit clients	7	15	30	Prise en compte de toutes les situations possibles à travers les 3 états
Pn	Probabilité de dénouement normal de l'escompte	0,5	0,82	0,95	Prise en compte de toutes les situations possibles à travers les 3 états
Pr	Probabilité de dénouement de l'escompte avec un retard nr	0,1	0,15	0,35	Prise en compte de toutes les situations possibles à travers les 3 états
Pp	Probabilité de perte de créance	0,02	0,03	0,22	Prise en compte de toutes les situations possibles à travers les 3 états

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Ayant donc implémenté notre méthode à travers un tableur EXCEL, nous ferons fluctuer les variables déterminantes de chaque choix (I, E, A, n et Pp), afin de mettre en évidence la viabilité et la pertinence de cette méthode à travers l'observation du comportement des CAPF par rapport aux fluctuations des variables, en Figure 24 plus bas.

Figure 23. Implémentation de la méthode CAPF sur le tableur EXCEL. Source: nous-même

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Figure 24. Tableau du test de la méthode CAPF. Source: nous-même

^TEST DE LA METHODE CAPF

^I (Taux d'interet)

^avec recours)

^sans recours)

^jours)

^Pp (Probabilité de ^perte créance)

^Faible

^Moyen

^Elevé

^Faible

^Moyen

^Elevé

^Faible

^Moyen

^Elevé

^Faible

^Moyen

^Elevé

^Faible

^Moyen

^Elevé

^7,00%

^14,61%

^18,00%

^6,00%

^10,18%

^15,00%

^15,00%

^25,00%

^35,00%

^30

^90

^210

^0,02

^0,03

^0,22

^d'interet)

^Elevé

^18,00%

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^C

^B optimal

^avec ^recours)

^Faible

^6,00%

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^C

^C optimal

^Moyen

^10,18%

^B

^B

^C

^sans ^recours)

^Faible

^15,00%

^B

^C

^Moyen

^25,00%

^B

^C

^Elevé

^35,00%

^E (Taux d'escompte

^A (Taux d'escompte

^n (Nombre de

^BBBBBBB

^de jours)

^Faible

^30

^B

^B

^B

^B

^Moyen

^90

^B

^B

^B

^C

^Elevé

^210

^C

^I (Taux ^créance)

^Faible

^0,02

^B

^C

^Faible ^Moyen

^7,00% A ^0,03

^B

^A

^A

^A

^A

^A

^A

^A

^A

^A

^A ^B

^LEGENDE

^Moyen ^Elevé

^14,61% ^0,22

^B

^B

^B

^A

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^C ^C

^A optimal

^B

^B

^B

^B

^{E (Taux}

d'escompte

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^Elevé

^15,00%

^A

^A

^A

^A

^A

^A

^A

^A

^A

^C

^{A (Taux}

d'escompte

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^B

^B

Pp

^{(Probabilité}

Nota : La diagonale du tableau représente les cas où une variable fluctue seule, toutes les

autres restant à l'état « Moyen ».

Interprétation des résultats du test :

ⁿ (Nombre

^B

^B

^B

1-Le choix B (« Escompter avec recours ») est celui qui se trouve être le plus souvent optimal (72 fois sur 105, soit 68,6% des cas) car son taux en moyenne est le plus faible.

^{de perte}

2-Lorsque I est Faible (ici à 7%) ceteris paribus (toutes les autres variables étant à l'état « Moyen »- diagonale du tableau-), le choix A est optimal car les taux E (moyen à 10.18%) et A (moyen à 25%) sont alors tous supérieurs à I.

3-Tant que I est faible (7%), le choix A est optimal jusqu'à ce que E devienne Faible ou que Pp devienne Elevée. Car E Faible (6%) est inférieur à I ; et Pp Elevée vient augmenter les coûts des choix A et B à travers la perte de créance.

4-Tant que le taux E est Elevé (15%), le choix A est optimal car I moyen est à 14.61%.

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5-Tant que Pp est Elevée, le choix C est optimal sauf lorsque n est Faible ou que le taux A est Elevé. En effet, le coût du choix C décroît lorsque n croît, à cause de l'actualisation de l'effet à escompter.