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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 |
Tableau n°3.19 : Récapitulatif de traitement des observations
Source : Traitement des données sur SPSS. Les variables du modèle sont bien choisi pour exprimer une régression logistique car toutes les valeurs manquantes sont nulles (un Panel complet).
Source : Traitement des données sur SPSS. Le codage est binaire et respecte le principe de modèle de maximum de vraisemblance utilisé dans cette étude finale.
Source : Traitement des données sur SPSS Les résultats montrent qu'il existe toujours une faillite de données faible par rapport à tous les cas favorables (cependant les opinions de « non » dominent). C'est donc un bon estimateur du couplage, le modèle Logit.
Source : Traitement des données sur SPSS A l'étape 0,le test de Wald (celui permettant d'apprécier la significativité individuelle de coefficient) est favorable avec une probabilité critique nulle.
Source : Traitement des données sur SPSS Les Khi-Deux, tous une significativité de 2,5% ; et donc pour les résultats finals à ce ddl, la valeur théorique est de 20,480. D'où tous les résultats de ce test sont significatifs, (lu dans la table de Khi-Deux).
Source : traitement des données sur SPSS. La méthode SUR permet de comprendre la nature des éléments aberrants afin d'éviter l'autocorrélation des erreurs. Et on constate qu'à 50% la valeur est césurée pour une validation de 80,60%, la meilleure estimation possible.
Source : Traitement des données sur SPSS. On constate que le degré d'explication du modèle (le R²) est de 66,3%. Cependant, nous pouvons dire que les résultats sont explicatifs à ce titre pour expliquer le couplage.
Source : Traitement des données sur SPSS · Interprétation des résultats finals Il est à noter que seules 5 variables sont significative, à 10% et 5%, telle qu'il est ainsi démontré par la méthode de SEEMING UNRELATED REGRESSION (Méthode SUR)59(*). Il s'agit du profil des membres (à 10%), de l'ancienneté des IMF (à 10%), de du montant de dernier remboursement (à 5%), du consentement des membres pour la micro assurance (à 10%) et de l'assurance crédits (à 10%). Toutes ces significativités sont appréhendées à travers les p-values `ou probabilités critiques). - le profil du membre : implique avec un coefficient de 2,6 soit 3 que le couplage micro assurance et micro finance, est un facteur par excellence dans les professions libérales généralement. Il est explicatif à 10% avec incidence positive ; - l'ancienneté de l'IMF : est explicative à 10% et positive. Elle exprime que touteIMF comptant déjà 3ans (en termes d'ancienneté) devrait procéder à un couplage de ces deux éléments de rationalisation ; - le montant de dernier remboursement : cette variable influence significativement et positivement sur le couplage ; par ce que à 5% ; cette variable exprime un coefficient de 6 dollars. En effet, lorsque les bénéficiaires comptent déjà 6$ comme impossibilité de remboursement, il faut garantir le cas échéant par l'assurance, afin de sécuriser la suite des engagements qu'il pourra contracter auprès de l'IMF concernée. - le consentement de membres pour la micro assurance : avec cette variable, la significativité est positive et implique que les membres possèdent un engouement significatif pour l'assurance en micro assurance. Vu que le coefficient est de 3, alors la majorité des membres enquêtés serait favorable dans la généralisation des perspectives car l'opinion « 0 » dans le sens de notre travail est le cas défavorable ; - l'assurance crédits : est significativeà 10%, nous constatons que le coefficient de 0,067 est un pourcentage de couverture de risque de crédits par la micro assurance. Si on en croit à la significativité sortie du modèle pour cette variable. La propension marginale à couvrir sur le risque de crédits, si on utilise la micro assurance, est de 6, 67%. Or, dans le cas des IMF constituant un crédit à risques de 5% (où même inférieur que ça) et/ou 3% selon l'instruction de la BCC, la couverture par l'assurance en micro finance devient un atout beaucoup plus favorable que la gestion du risque de crédits, elle-même. Globalement, les résultats du modèle final montrent que la couverture du risque de crédit par la micro assurance est de 6,70% ; un pourcentage significatif et garantissant le modèle général de gestion de risque de crédits dans presque toutes les institutions de micro finance. Dans le même sens à Bukavu, c'est un modèle désormais rationnel qui pourrait ralentir l'incapacité à la couverture des risques de crédit, à laquelle beaucoup d'IMF locales éprouvent actuellement de difficultés. III.3 LIMITES ET PERSPECTIVES DE LA RECHERCHELa pertinence des résultats trouvés dans cette étude ne met pas celle-ci à l'abri des critiques car elle présente certaines limites. Il s'agit tout d'abord des limites d'ordre statistique en effet, la pertinence de la taille de l'échantillon. Ensuite, le nombre d'individus à enquêter est réduit à un critère de sélection ; une étude prenant en compte tous les EMF et les bénéficiaires dans la ville de Bukavu, voire celle de périphériques fructifierait donc, au mieux, les résultats de cette recherche sur toute l'étendue du territoire provincial. Enfin, notre étude a tenté d'analyser tout simplement les proportions que le couplage peut apporter à la micro finance ; une étude prenant en compte ces facteurs avec ceux qui lieraient l'environnement financier international (délocalisation des PME et EMF, et entreprises de microfinance internationale) et le pouvoir public améliorerait davantage le présent travail. Les résultats de cette analyse nous ont fait ressortir les facteurs pertinents déterminant le couplage entre la micro finance et la micro assurance ; cela étant, les implications suivantes peuvent être tirées aussi bien pour les institutions financières et les autorités congolaises par la Banque centrale (Banque de toutes les institutions financières): - au niveau des IMF qui reçoivent des directives de la Banques en termes de taux directeur ; elles doivent suivre le modèle du couplage afin d'assurer des garanties nécessaires dans la gestion de risque de crédits ; - les institutions financières devraient mettre en place des mécanismes pouvant leur permettre de faire connaitre davantage leurs produits en menant des actions marketing. Cela contribuerait favorablement à la fidélisation des leurs clients sur leurs produits, car il s'est révélé à travers notre analyse que l'information qu'a un bénéficiaire sur les conditions fixées par une institution financière quelconque en matière des crédits renforce sa probabilité de recourir à ces crédits. Or, ces derniers constituent une partie la plus importante de leur revenu, et par conséquent de la micro assurance dans le cadre du couplage ; - les autorités congolaises devraient, à travers la Banque centrale, assurer un taux directeur favorable à toutes les institutions de micro finance leur permettant de garantir aux bénéficiaires de conditions favorables dans la globalité. Ensuite ajuster des mécanismes de contrôle dans la manière de gestion de risques de crédits afin que les recouvrements dépendent des garanties dans la souscription et non pas dans les engagements non respectés entre les parties prenantes. * 59R.BOURBONNAIS, Exercice résolus d'économétrie,Paris, Dunod, 1998. |
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