II.1.2. Les données
Les données utilisées dans le cadre de nos
estimations sont annuelles et proviennent de différentes sources. Il
s'agit de World DevelopmentIndicators, les rapports d'activités de la
COBAC et de la BEAC. Ce sont les données agrégées des
banques des 06 pays issues des postes de l'actif et du passif ainsi que des
comptes de résultats.
L'échantillon est composé des six (06) pays de
la sous-région (Cameroun, Centrafrique, Congo, Gabon, Guinée
Equatoriale et Tchad). La période de notre étude est
limitée de 1999 à 2012. il convient de préciser qu'en
raison de l'indisponibilité des données, la présente est
contrainte à évaluer l'effet des ratios prudentiels sur une
période de 14 ans.
II.1.3. La technique d'estimation
L'équation permettant de mesurer l'apport de la
réglémentation sur la rentabilté des banques peut etre
estimée en appliquant simplement les MCO, sans se préoccuper de
la nature des données ni de celle de l'aléa. Mais des erreurs de
mesure sur le rendement des actifs et le fait qu'elle et certaines variables
exogènes peuvent être déterminées
simultanément peuvent conduire à des biais d'estimation, puisque
dans ces conditions, régresseurs et résidus de l'équation
à estimer sont potentiellement corrélés. Il est alors
nécessaire de recourir à des techniques de variables
instrumentales pour tenter de corriger des biais
d'endogénéité. Nous estimons donc à cet effet
l'équation (2) par la méthode des Moments
Généralisés (GMM) et adoptons la seconde
méthodologie d'Arellano et Bond (1998). L'avantage avec cette
méthode qu'elle identifie les variables endogènes du
modèleet par conséquent les instruments et fixe la limite des
retards des variables endogènes différenciées
utilisées comme instruments. L'équation (2) est donc
estimée en taux de croissance.Il s'agit donc dans un premier temps
d'inscrire les variables quantitatives de l'étude sous forme
logarithmique, cette transformation permet de réduire l'ampleur des
fluctuations et stabiliser les variances. Puis dans un second temps de les
différencier afin d'obtenir les taux de croissance des variables. Nous
introduisons en outre dans notre estimation une variable muette pour les
années afin de tenir compte des fluctuations conjoncturelles. Plusieurs
test sont ensuite effectués : les tests d'autocorrélation
d'ordre 1 et d'ordre 2 sont réalisés. Le test de AR (1) devant
être significatif et celui de AR (2) non significatif. La validité
des intruments est ensuite testée à travers le test de Sargan.
Une probabilité supérieur au seuil de 10% conduit à
accepter l'hypothèse nulle de validité des instruments. Nous
utilisons pour notre estimation lelogiciel STATA dans sa version 12.
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