Gestion du risque de liquidité à la boa rdc

3.2 DISCUSSION DES RESULTATS ET VERIFICATION DES HYPOTHESES

Cette partie du travail est consacrée à la discussion des résultats clés trouvés dans la section précédente. La scientificité d'un travail de mémoire requiert une discussion des résultats avec les travaux antérieurs ayant traités les sujets similaires au votre.

En introduction nous nous sommes posé les questions suivantes :

· Quel est le niveau du risque de liquidité de la BOA ?

· Quels sont les facteurs à la base du risque de liquidité à la BOA ?

· Quel est la politique de la BOA pour faire face à ce risque ?

Tout en tenant compte des hypothèses de notre étude nos résultats se présentent en 3 volets :

· nous allons expliquer le niveau du risque de liquidité de la BOA,

· en nous référant aux littératures empiriques, nous allons expliquer les déterminants du risque de liquidité

· en tenant compte des principes de saine gestion énoncé dans bale 3, nous allons expliquer les politiques que la banque pour faire face au risque de liquidité.

En bale 3 le principe de base de saine gestion du risque de liquidité stipule que : « Il incombe à toute banque de pratiquer une saine gestion du risque de liquidité. À cette fin, elle devrait mettre en place un cadre robuste qui lui assure en permanence, notamment grâce à un volant d'actifs liquides de haute qualité et de premier rang, une liquidité suffisante pour faire face à une variété de situations de tensions, en particulier tout incident de nature à tarir ou amoindrir ses sources de financement (qu'il s'agisse d'opérations sécurisées ou non). Il incombe aux superviseurs d'évaluer, pour chaque banque, l'adéquation du dispositif de gestion de la liquidité mis en place ainsi que l'adéquation de la position de liquidité ; ils devraient agir rapidement s'ils constatent une insuffisance dans l'un ou l'autre domaine, afin de protéger les déposants et de limiter le dommage qui pourrait en résulter pour le système financier. »^31(*)

Ce principe de base est vérifié dans notre travail vu que nos ratios de liquidité entre 2010 et 2020 sont respectivement de 1,289891379 ; 1.10690312 ; 0.975437935 ; 0.971171251 ; 1.009299569 ; 0.974961231 ; 0.997416583 ; 0.954627162 ; 0.975604021 ; 1.055238245 ; 1.068865641. Des événements déclencheurs qui ont donné lieu à la mobilisation d'engagements et qui peuvent, dès lors, créer un besoin de liquidité. Ainsi, les événements déclencheurs peuvent se présenter sous la forme d'une évolution des variables ou des conditions économiques, de déclassements de la note de crédit, de questions liées au risque-pays, de perturbations sur des marchés spécifiques (papier commercial, par exemple) et de modification des contrats par les systèmes juridiques, comptables ou fiscaux et autres changements de ce type.La BOAGrâce à son volant d'actif liquide, le niveau moyen de tolérance au risque est de 1. La période de tension entre 2013 et 2016 et les élections 2017 2018 montre que la banque à garder son équilibre. Ainsi nous constatons que la banque ne prête pas plus que ce qu'elle reçoit. la banque est à même de s'acquitter de ses engagements journaliers et aussi de faire face à une période de tensions sur la liquidité touchant des opérations, sécurisées ou non, dont la source serait propre à l'établissement ou généralisée à tout le marché. Pour certaines années nous voyons que la banque à un ratio de liquidité inférieur à 1. Pour faire face à cette situation de risque la banque afin de protéger les déposants et limiter les dommages qui pourrait résulter, nous constatons que la banque dispose des fonds propres suffisants vu que son ratio de capitalisation est signifiant à plus de 24% (cfr tableau 7) et celui de solvabilité à 36,11% (cfr tableau 8) et que les dettes non performants représentent moins de 5% des dettes brutes. Ainsi nous pouvons conclure que la banque dispose d'une politique efficace pour faire face aux risques de liquidité.

Ainsi nous confirmons l'hypothèse selon laquelle la BOA dispose d'une bonne gestion de risque de liquidité vu qu'elle est capable d'évaluer l'« adhérence » de ses sources de financement, autrement dit leur tendance à ne pas s'écouler rapidement en cas de tension.

En partant du 5^ème principe de saine gestion du risque de liquidité qui stipule que :Toute banque devrait disposer d'un processus rigoureux pour identifier, mesurer, surveiller et contrôler le risque de liquidité. Ce processus doit comporter un mécanisme sûr permettant une projection complète des flux de trésorerie en rapport avec les actifs, les passifs du bilan selon divers horizons temporels appropriés^32(*). L'économétrie par la méthode des moindres carrés ordinaires nous a permis d'obtenir des résultats à ce principe.

Au cours des analyses des résultats tels que produits par le logiciel Eviews 10 nous avons remarqués que 9 variables expliquent le risque de liquidité dont deux qui sont macroéconomique et 7 qui sont interne à la banque. Il convient toutefois de noter que le risque opérationnel reste un grand facteur qui déclenche le risque de liquidité bien qu'il nous a été impossible de le quantifier. Notre modèle de base c'est donc presenté comme suit : RLC = C(1) + C(2)*NLP + C(3)*ROA + C(4)*ROE + C(5)*RCB + C(6)*RSOL + C(7)*INF + C(8)*PIB + C(9)*LOGBQ + C(10)*RISQGEN

Les résultats économétriques ont montré que parmi les variables exogènes du modèle de base, 8 ont expliqué de manière significative le risque de liquidité. 5 de ces variables trouvés ont expliqué positivement la variable endogène et 3 négativement. Nous avons donc trouvé le résultat ci-après : RLG = 0.152117627275 + 0.0140112703525*NLP + 0.122559940053*ROA + 0.0816208444467*ROE + 0.731078481725*RCB - 0.0398040513258*INF - 0.426613938896*PIB + 0.0677430337006*LOGBQ -11.9224629552*RISQGEN

Pour ce qui est de la capitalisation de la banque nous avons vu qu'il y avait une corrélation positive avec le ratio de liquidité général. Avec une probabilité de 0.00001 inférieur à 5% et non nul, nous avons confirmé que la capitalisation a une grande influence sur le risque de liquidité de la BOA RDC. Ainsi nous confirmons qu'une banque disposant des fonds propres important cours moins de risque de liquidité et peut faire face aux situations de crise qu'elle peut courir. Nos résultats divergent avec l'étude de Roman et Sargu(2016) qui ont suggéré que la capitalisation de la banque est corrélée négativement. La raison de cette relation est que les actionnaires des banques qui emploient une grande quantité des capitaux propres seront mis une grande pression sur la direction de la banque.^33(*) Nos résultats ont donc été contraires à cette hypothèse. Par contre Anam et All (2012) ont montré que l'adéquation du capital a un impact positif sur le risque de liquidité.

Pour ce qui est de la variable rentabilité économique et financière, nous avons vu que la probabilité fut de 4,23% et 0,26% ; À conclure donc qu'une banque performante cours moins de risque qu'une banque non performante. Nous avons vérifié dans notre travail que le résultat net entrainait une diminution de la liquidité et que sa rentabilité financière qui est rattaché aux fonds propres exerce une influence dans ce domaine. L'augmentation de la rentabilité aurait donc un impact positif sur la liquidité de la banque. Cela converge avec les études d'Annam et ALL (2012) et Iqbal 2012 qui ont montré que les ratios de la rentabilité bancaire ont un impact positif sur le risque de liquidité.

Pour la variable taille de la banque nous avons vu que sa probabilité est de 0.0102 et donc la taille explique significativement le ratio de liquidité. La relation positive entre la taille et le risque de liquidité suggère que la taille est un facteur qui joue un rôle important pour maintenir la stabilité. Ceci indique que les banques ont la meilleure capacité d'établir une grande part de marché et générer des profits plus élevés.Cela prouve que les grandes banques ont plus de liquidité que les petites et cours moins de risque. Cette conclusion converge avec celle de VODOVA 2012 qui affirme que la taille de la banque est négativement corrélée avec la liquidité bancaire, les petites banques ont des ratios de liquidité plus élevé^34(*). Avec la faillite de plusieurs institutions financière et coopératives dans notre pays cette hypothèse est donc rejetée.

Nous avons aussi remarqué que le risque de crédit explique le risque de liquidité.Ainsi quand le risque de crédit est signifiant le ratio de liquidité diminue par exemple en 2017 quand le ratio des prêts non performant était au pic, le ratio de liquidité à baisser comparé aux autres années. Tout de même il convient de signaler que la significativité du risque de liquidité est expliqué par la présence des plusieurs variable car prix individuellement le risque de liquidité n'a pas trop d'impact sur le ratio de liquidité. Cela converge avec l'étude de Roman et Sargu 2016, qui a étudié la relation entre la qualité des actifs des banques et la liquidité en Europe central, ces auteurs montre que les prêts ont affecté négativement la liquidité de la banque. Ainsi pour faire face à un tel risque la banque doit disposer d'un politique de recouvrement efficace et octroyer moins de crédit en période de crise. De même DERMINE 1986 montre qu'un risque de crédit augmente le risque de liquidité car l'afflux de trésorerie diminue. Ainsi le risque de crédit est associé positivement au risque de liquidité. ^35(*)

A partir des résultats trouvés nous pouvons dire que le risque opérationnel est celui qui exerce une grande influence sur le risque de liquidité. Le grand risque opérationnel qu'a connu la BOA RDC est celui de la guerre à l'est et les élections. Durant l'année 2013 la guerre à l'est a occasionné des gros retraits ce qui a eu un impact sur le ratio de liquidité de la banque, de même qu'en 2017. Toute fois nous pouvons constater que la banque maitrise l'évènement extérieur qui occasionne le risque opérationnel en limitant en premier le crédit qu'elle accorde aux clients en cas de crise, elle dispose d'un fond propre suffisant, ces dettes à la banque central représente moins de 5% de son passif.

D'autre côté, le coefficient du taux d'inflation a un impact négatif et significatif sur la liquidité bancaire. Toutefois, le taux d'inflation ne semble pas avoir un pouvoir d'explication important de l'évolution de l'indicateur de la liquidité de la BOA RDC.

Enfin, la croissance économique a un impact négatif et significatif sur la liquidité bancaire, ce qui signifie que la croissance économique offre de bonnes opportunités d'affaires pour les banques de générer des revenus plus élevés. En outre, si la croissance économique peut générer des profits pour les banques, celles-ci peuvent fournir une meilleure liquidité lorsque l'économie est en croissance. Ce coefficient semble avoir un pouvoir d'explication important de l'évolution de la liquidité bancaire.

Les données que nous avons traité et par l'interview effectué nous pouvons donc vérifier les hypothèses restantes :

Ø en partant du 6^ème principe de saine gestion du risque de liquidité qui stipule que la banque devrait assuré une diversification efficace de ses sources de financement, nous avons constaté que la BOA RDC dispose des plusieurs clients ce qui diversifie ses financement , pour ce qui est de son aptitude à se procurer rapidement des fonds nous avons vu qu'en période de crise les dépôts de la banque ne subissent pas des grandes diminution. Aussi au lieu de faire plus recours à la banque central et aux autres banques la BOA RDC fait plus recours aux autres banque du même groupe comme BOA KENYA BOA MALI etc.... cela lui octroie une assurance en période de crise. Sa politique d'octroi de crédit est aussi diversifié ainsi la banque se réserve d'octroyer plus de crédit dans un seul secteur ou à un groupe des clients du même secteur. Ainsi nous confirmons l'hypothèse selon laquelle la banque diversifie ses sources de financement pour faire face aux risques qu'elle court.

Ø Pour ce qui est savoir si les principes de saines gestion du risque de liquidité sont respecter nous l'avons déjà évoqué ci haut. Aussi nous constatons que la banque publie périodiquement des informations qui permettent aux intervenants du marché de se faire une opinion claire sur sa solidité et son dispositif de gestion du risque de liquidité et de sa position de liquidité. Ainsi nous rejetons l'hypothèse selon laquelle les principes de saine gestion ne seraient pas respectés à la BOA RDC.

Eu égard de ce qui précède nos recommandations se formulent comme suit :

Ø La BOA RDC devrait décentraliser son comité de control de gestion vu que les risque que peuvent courir une agence ne seront pas identique aux autres. Ainsi faisant la banque aura moins de facilité de contrôler les risque qu'elle court.

Ø La BOA devrait, en plus de publier des données annuelles, publier des données semestrielles

Ø La BOA n'est pas en moyenne rentable économiquement financièrement et cela bien que son produit net bancaire soit signifiant. Elle devrait donc revoir ces charges moins significatives pour faire face aux résultats négatifs qu'elle accumule. Par exemple en 2015 nous avons vu que la banque a été performante bien que son PNB était inferieur que celui de 2016 à 2020. Cela puisque la banque à supporter moins des charges. La banque devrait se référer à cette année pour revoir ces charges.

Ø Procéder à des simulations de crise portant sur divers scénarios de tension brèves ou prolongées, utiliser les résultats de ses simulations pour adapter ses stratégies de gestion du risque de liquidité, ses politiques et ses positions pour mettre au point des plans d'urgence efficaces.

* ³¹ Comité de Bâle de control bancaire : principe de saine gestion du risque de liquidité bancaire ; principe 1

* ³² Comité de Bâle de control bancaire : principe de saine gestion du risque de liquidité bancaire ; principe 5

* ³³ Roman, A., & Sargu, A. C. (2015). The impact of bank-speci fi c factors on the commercial banks liquidity: Empirical evidence from CEE countries. Procedia Economics and Finance, 20 , 571 - 579.

* ³⁴Vodova, P. (2012). Determinants of commercial banks' liquidity in Poland (pp. 962 - 967).

* ³⁵Dermine, J. (1986). Deposit rates, credit rates and bank capital: the Klein-Monti model revisited. J. Bank. Finance, 10 (1), 99 - 114.