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Couplage microfinance et micro assurance pour l’optimisation de la gestion du risque des crédits à  Bukavu.


par Audace Ntwali
Université Libre des Pays des Grands Lacs de Bukavu (ULPGL) - Licence en Sciences économiques et de Gestion - Option : Gestion Financière  2016
  

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TROISIEME CHAPITRE : MICRO ASSURANCE COMME OUTIL DE GESTION DU RISQUE MICROCREDITS A BUKAVU

Les données collectées, il convient de les interpréter ; toutefois, ces deux opérations sont totalement indépendantes l'une et l'autre. En effet, l'émergence de nouvelles idées théoriques nécessite bien souvent un retour sur le terrain afin qu'elles soient vérifiées jusqu'à l'obtention d'une saturation théorique.

Si, par ailleurs, la collecte de données consiste à récolter les constructions telles qu'elles apparaissent dans les différents supports, c'est-à-dire les documents, entrevues, etc. la résulte des efforts entrepris par les acteurs pour donner du sens aux situations dans lesquelles ils sont impliqués.L'interprétation ou l'analyse de données conduisent quant à elles à un processus de reconstruction de ces données ou d'une théorie. Dans le cadre de ce travail, le couplage micro crédits micro assurance être appréhendé à travers les variables évoquées dans le chapitre précédent. Cela étant, notre travail récence les opinions de 315 bénéficiaires des crédits par rapport à la solution de la micro assurance dans la ville de Bukavu.

Cependant, avant de passer à la modélisation des données recueillies auprès de l'échantillon calculé dans le chapitre précédent, nous présentons aussi les condensés des valeurs obtenues sur les statistiques descriptives des données et les variables y relatives dans le secteur de micro finance à Bukavu.

A ce titre, nous devons passer à une autre étape de présentation de l'enquête réalisée par nous-même, ainsi que les résultats des analyses statistiques faites sur les données collectées. Il convient de signaler que toutes les variables du couplage sont applicables au contexte du réseau de micro finance dans la Ville de Bukavu. En outre, l'échantillon choisi de 315 acteurs regroupant la seule catégorie socio-professionnelle est atteint grâce un échantillon sur leurs garanties dans différentes structures de micro finance regroupant cet ensemble, différent. En outre, les différents acteurs interrogés sont tous atteint à l'aide des questionnaires. Tout en rappelant le code binaire retenu et 0 et 1 pour un code et deux modalités ; ceci dans l'objectif d'ajuster notre modèle Logit, initialement évoqué pour résoudre le problème des probabilités d'occurrence des variables exogènes sur la variable endogène.

Cela étant, ce chapitre s'articule autour de trois sections : la première présente les statistiques descriptives des variables, la deuxième présente les résultats de la régression ainsi que l'interprétation et la troisième présente les stratégies et pistes de solution.

III.1. Analyses descriptives

Les analyses descriptives portent sur les effectifs des variables sous examen, des analyses simples des statistiques ainsi que quelques éléments de croisement et de comparaison entre les variables sensibles. Dans ce cadre, il est nécessaire de comprendre les éléments de la microfinance, de manière à comprendre les montants moyens de remboursement, et de liaison avec les éléments du couplage avec la micro assurance.

III .1.1 Les caractéristiques des enquêtés

Elles se rapportent aux effectifs par catégorie des variables par rapport à leur type (les variables qualitatives et les variables quantitatives). Sur ce point, il est souhaitable de présenter quelques caractéristiques socio-économiques de cette manière.

1. Répartition selon le sexe : c'est une caractéristique de comparaison par le fait que le sexe peut influencer l'adhésion à une garantie de micro assurance dans une entreprise de micro finance. Ainsi, aux effectifs, de l'enquête, nous pouvons les présenter de cette manière.

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"Piètre disciple, qui ne surpasse pas son maitre !"   Léonard de Vinci