II.2- L'estimation du modèle mesurant l'exclusion
bancaire par la détention d'une carte de paiement
Les résultats de la régression logistique sont
présentés dans le tableau ci-dessous Tableau 4.3 :
résultats de l'estimation du modèle relatif à la
détention d'une carte de paiement.
variable endogène EXCLU2
|
variables exogènes
|
Coefficients
|
p-value
|
Significativité
|
Proximité
|
_0.2434
|
0.095
|
10%
|
Supérieur
|
1.144096
|
0.015
|
1%
|
Richesse
|
0,023121
|
0,1001
|
10%
|
Confiance
|
0,104735
|
0,0701
|
7%
|
Logistic regression
|
Nombre d'observations
|
1000
|
|
LR chi2(4)
|
7.02
|
|
Prob > chi2
|
0.0081
|
Log likelihood = -94,245325
|
Pseudo R2
|
0.0359
|
Source : calculs de l'auteur.
Comme pour le second modèle nous analysons
l'adéquation du modèle. S'agissant du test du ratio de
vraisemblance, on conserve les mêmes hypothèses et la règle
de décision.
A l'observation du tableau, la valeur calculée 7,02 est
supérieure à la probabilité de la LR statistic. On accepte
donc H1, ce qui signifie que le modèle est globalement significatif.
En outre, le pseudo 2
RMF de ce modèle est égal à
0.0359. Pour les mêmes raisons que supra, on ne saurait se cantonner
à ce coefficient pour juger de la qualité de la
régression. Aussi, nous référons-nous à la courbe
ROC donnée par le graphique ci-contre :
Les facteurs de l'exclusion bancaire au Cameroun
Graphique 4.2 : Courbe ROC associée à la
détention d'une carte de crédit.
Source : calculs de l'auteur.
On peut voir sur le graphique que la valeur AUC est
égale à 0,6112. Si elle est moins élevée que celle
du premier modèle, elle est néanmoins supérieure à
la valeur critique qui est de 0,5. On en conclut que l'ajustement est de bonne
qualité.
Sur la base de ces résultats, on peut dire que le
modèle est adéquat, ce qui nous mène à
l'interprétation des signes des coefficients associés aux
variables explicatives.
Le premier constat est que les signes de tous les coefficients
sont positifs. On en déduit qu'il existe une corrélation positive
entre la probabilité de détenir une carte de paiement d'une part,
et la proximité, le niveau d'instruction, la richesse et la confiance
dans institutions bancaires d'autre part.
Plus précisément, on peut dire qu'au Cameroun,
la probabilité de détenir un compte bancaire est une fonction
croissante de la richesse, la confiance, la proximité et du niveau
d'instruction.
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Les rapports de côte associés à ce
modèle sont présentés dans le tableau suivant :
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Les facteurs de l'exclusion bancaire au Cameroun
Tableau II.6 : Odds-ratios associés à la
détention d'une carte de paiement.
variable endogène EXCLU2
|
variables exogènes
|
Coefficients
|
p-value
|
Significativité
|
Proximité
|
0,2620
|
0,000
|
1%
|
Supérieur
|
0.113004
|
0,05314
|
5%
|
Richesse
|
0,32144
|
0,0111
|
5%
|
Confiance
|
0,12465
|
0,2317
|
non
|
Source : calculs de l'auteur.
Ces ratios nous permettent d'identifier les variables qui
influencent le plus significativement la détention d'une carte de
paiement au Cameroun.
En suivant l'ordre dans lequel les variables explicatives sont
classées dans le tableau, on peut faire les interprétations
suivantes :
- la probabilité de détenir un
compte bancaire est 26,2 fois plus forte pour un individu résidant
à proximité des infrastructures bancaires (agences et DAB) ;
- la probabilité de détenir un
compte bancaire est 11,3 fois plus grande pour un individu ayant fait
l'enseignement supérieur ;
- la probabilité de détenir un
compte dans une institution bancaire formelle est 32,14 fois plus
élevée pour un individu riche ;
- la probabilité de détenir un
compte bancaire est 12,46 fois plus forte pour un individu ayant confiance dans
les banques.
A l'observation, la richesse et la proximité exercent
une plus grande influence sur la probabilité qu'un camerounais
détienne une carte de paiement que la confiance et
l'éducation.
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Les facteurs de l'exclusion bancaire au Cameroun
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