Performance bancaire en période de crise

2.1.3. Présentation du modèle retenu pour la mesure de la performance des banques

Le problème de l'étude de la performance des banques s'est développé par plusieurs chercheurs et économistes. D'une part, il y a des études sur les systèmes bancaires relatifs et propres à des pays tels que Colombie (Barajas et al, 1999), Brésil (Afanasieff et al, 2002), Malaysia (Guru et al, 2000 et Sufian, 2009^132(*)), la Tunisie (Ben Naceur, 2001) et. D'autre part, il existe des études comparatives sur un ensemble de pays tels que les banques Européennes (Molyneux et Thornton, 1992; Abreu et Mendes, 2002), les pays des la zone MENA (Bashir, 2000), les pays développés et en voie de développement (Demerguç-Kunt et Huizingha 1999, 2001) et les pays de la zone MENA (Ben Naceur et Omran (2008)). L'ensemble de ses études est élaboré en se basant sur plusieurs méthodes et techniques de recherche et d'investigation des données tout en mettant l'accent sur les différentes mesures de la performance bancaire telles que le ROE (Return On Equity), le ROA (Return On Assets) et le NIM (Net Interest Margin) et en exploitant plusieurs variables explicatives internes et externes à la banque.

Dans notre recherche empirique nous avons utilisé une équation linéaire (Ben Naceur et Goaied, 2003)^133(*) de la forme suivante:

Où :

v : Représente deux mesures de performance de la banque j à l'instant t.

_v  : Les variables i pour la banque j à l'instant t.

v : Les variables macro-économiques à l'instant t.

v : Les mesures des indicateurs de la structure financière à l'instant t.

Ainsi, ce modèle doit être estimé par des données de panel puisqu'il existe deux dimensions:

v une dimension individuelle.

v une dimension de temps.

Pour cette analyse empirique nous avons choisi deux mesures de la performance des banques. En effet, ses deux mesures seront estimées par deux modèles qui se présentent comme suit :

Où :

v  : Les coefficients des variables explicatives (i = 1, ..., 11).

v  : La constante.

v i : L'indice relatif à chaque banque (i = 1, ..., 10).

v t : L'instant t.

v  : Le terme d'erreur.

Dans ce cadre, nous allons présenter les différentes variables dépendantes et explicatives comme suit :

A. Les variables dépendantes

v Le (Return On Assets) : c'est le rendement de l'actif qui désigne le rapport entre le revenu net et les capitaux totaux. Il exprime la rentabilité économique.

v Le (Net Interest Margin) : c'est la marge d'intérêt nette  qui désigne le rapport entre le revenu net des intérêts et les capitaux totaux.

Le NIM et le ROA ont été employés pour l'étude et la mesure de la performance dans la plupart des banques. En fait, le ROA (Hirschey (1999), Barro (1990), Yan (1998)) mesure le bénéfice gagné des capitaux et reflète à quel point l'utilisation d'une bonne gestion des investissements productifs de la banque conduit à l'obtention des ressources pour produire des bénéfices. Tandis que, le NIM (Demerguç-Kunt and Huizingha (1999), Abreu and Mendes (2002)) est concentré sur le bénéfice gagné sur des activités qui apportent des intérêts.

B. Les variables explicatives

Les variables explicatives sont réparties en trois catégories :

v Les variables qui représentent des indicateurs propres à la banque (BC_ijt):

· OVERHEAD_it : C'est le rapport entre les frais généraux et l'actif total.

· CAP_it : C'est le rapport entre les fonds propres et l'actif total.

· BLOAN_it : C'est le rapport entre les prêts bancaires et l'actif total.

· NIBA_it : C'est le rapport entre les actifs non portant des intérêts et l'actif total.

· LNSIZE_it : C'est le Logarithme des actifs bancaires.

Comme déjà mentionné ci-dessus il existe cinq variables explicatives relatives aux caractéristiques internes à la banque. Pour la variable OVERHEAD, il est employé pour fournir des informations sur la variation des couts de la banque. Il reflète l'emploi aussi bien que le montant total des salaries payés par la banque. On s'attend à ce que les frais généraux aient un impact négatif sur la performance parce que les banques efficaces et performantes fonctionnent avec des faibles coûts.

Notons ainsi que, la source principale des revenus de la banque vient des intérêts sur les crédits octroyés aux clients. Par ailleurs, les crédits ont un impact positif sur la performance bancaire. En effet, plus les dépôts sont transformés en prêts, plus la marge d'intérêt et les bénéfices sont importants. En outre, les crédits bancaires sont la source de revenu principale, nous comptent que les actifs non-productifs d'intérêt ont un impact négatif sur les bénéfices. Nous comptons également que, dans la majeure partie de la littérature des finances, tous les actifs des banques sont employés comme procuration pour la taille de banque.

Cependant, depuis les autres variables dépendantes dans des modèles tels que ROA ont été dégonflés par les actifs totaux. Pour isoler les effets des caractéristiques de la banque sur la performance, il est nécessaire de commander pour d'autres facteurs qui ont été employés comme des variables déterminantes de la rentabilité des banques. Deux ensembles de commandes peuvent influencer la performance bancaire à savoir les variables macro-économiques et ceux relatives à des indicateurs de la structure financière.

v Les variables qui représentent des mesures macro-économiques (M_t) :

· INF_it : C'est le taux d'inflation.

· GDP_it : C'est le taux de croissance du Produit Intérieur Brut (PIB).

Comme déjà noté ci-dessus, deux variables macro-économiques sont employées : l'inflation (INF) et le taux de croissance du PIB (GDP). En effet, les études précédentes ont indiqué une association positive entre l'inflation et la performance bancaire. En outré, des taux d'inflation élevés sont généralement associés à des taux d'intérêt élevés sur des prêts, et donc, des revenus élevés. La croissance du PIB a un impact positif sur la performance de la banque.

v Les variables qui représentent des indicateurs de la structure financière (FSt) :

· SBS_it : C'est le rapport entre la capitalisation boursière et le total des dépôts bancaires. Il mesure l'importance du financement bancaire de l'économie.

· MCAP_it : C'est le rapport entre la capitalisation boursière et le Produit Intérieur Brut (PIB).

· RSIZE_it : C'est le rapport entre la capitalisation boursière et l'actif total de la banque.

· CONC_it : C'est le rapport entre l'actif total d'une banque et le total des actifs bancaires détenus par les trois grandes banques commerciales du pays.

Nous allons examiner également comment la performance du secteur bancaire est liée au développement des banques et des marchés boursiers. Les deux variables MCAP et SBS peuvent également indiquer les complémentarités ou la substituabilité entre la banque et le financement de bourse des valeurs mobilières à revenu variable. Cependant, Tous les deux influencent franchement la performance de la banque. La concentration d'une banque (CONC) est égale à la fraction des actifs bancaires tenus par les trois plus grandes banques commerciales dans le pays.

C'est ainsi que, l'ensemble des données exploitées dans le calcul des variables sont obtenues à partir des rapports annuels de la Banque Centrale de Tunisie (BCT), l'Association Professionnelle Tunisienne des Banques et des Etablissements Financiers (APTBEF), l'Institut National des Statistiques (INS) et la Bourse des Valeurs Mobilières de Tunisie (BVMT).

La majeure partie de l'évidence sur la performance bancaire est consacrée aux opérations bancaires des USA qui fournissent des résultats généralement contradictoires. Alternativement, Smirlock (1985) a constaté que les diffusions de taux d'intérêt sont plus étroites dans le secteur bancaire concentré, alors que Keeley et Zimmerman (1985) ont trouvé le cas contraire. Berger (1995)^134(*) a conclu que le rapport entre la concentration de banque et l'exécution aux USA dépend en critique de ce que d'autres facteurs sont jugés constants.

* 132 ^_ Sufian. F. (2009), « Determinants of bank efficiency during unstable macroeconomic environment: Empirical evidence from Malaysia », Research in International Business and Finance, Volume 23, PP 54-77.

* 133 ^_ Ben Naceur. S, Goaied. M. (2003), « The Determinants of Commercial Bank Interest Margin and

Profitability: Evidence from Tunisia », Under Review at the Journal of Frontiers in Economics and Finance, Université Libre De Tunis.

* 134 ^_ Sayilgan. G, Yildirim. O. (2009), « Determinants of Profitability in Turkish Banking Sector: 2002-2007 », International Research Journal of Finance and Economics, ISSN 1450-2887, Issue 28, PP 207-214.