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Analyse de la viabilité financière des IMFs : Modalités, enjeux et Impacts de la transformation

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Rapport de Stage : CERDI

Analyse de la viabilité financière des IMFs : Modalités, Enjeux et Impacts de la

transformation

Zorobabel BICABA

CERDI, Magistère 2è Année, Août 2008.

Sous la direction de M. Fouzi. MOURJI, Professeur d’économétrie à l’Université

Hassan II Aïn Chock (Casablanca, Maroc) et Directeur du LASAARE


2

Table des matières

Introduction générale 7

Chapitre- I- Analyse économétrique des déterminants de la viabilité financière des IMFs

I- Introduction 8

II- Revue de la littérature 8

II-1- La viabilité financière correspond aux économies d’échelle et la maitrise des coûts 9

II-2- Les performances de remboursement comme proxy de la viabilité financière 9

II-3- Etudes empiriques sur la viabilité financière : approche institutionnaliste vs approche

welfariste 10

III- Approche méthodologique et présentation du cadre théorique 13

III-1- Le ratio de viabilité financière comme indicateur de mesure de la viabilité financière 13

III-2- Méthode du MIX pour la correction 13

III-3- Le non recours aux subventions comme indicateur de viabilité financière : l’indice de

Recours aux subventions (IRS) de Yaron 15

IV- Modèle empirique et principaux résultats 16

IV-1- Présentation de l’échantillon: Caractéristiques d’ensemble 16

IV-2- Présentation des variables 16

IV-3-Le modèle économétrique 19

IV-4-Présentation des tests économétriques 19

1- Test de spécification des effets individuels : le test de Hausman 20

2- Le test d’omission de variables pertinentes : le « linktest » 21

3- Détection et correction du problème de multicolinéarité 22

IV-5- Estimation économétrique et résultats 25

1- La prépondérance de l’hétérogénéité des IMF et l’utilité des modèles à effets fixes 25

2- Les déterminants de la viabilité selon le type de services offerts 27

3- Le rôle de la qualité du portefeuille 28

4- La portée de l’activité et l’adéquation de la taille de prêt au contexte économique 29


3

5- Mise en évidence de la relation entre la hausse de la productivité et qualité du portefeuille 30

6- L’environnement concurrentiel et macroéconomique 31

V- Conclusion 32

CHAPITRE-II- Transformation des IMFs : enjeux et modalités 37

I- Introduction 37

II- Analyse théorique du changement institutionnel 37

III- La viabilité financière condition nécessaire à la transformation ? : Approche analytique 38

IV - Les modalités de la transformation 41

IV-1-Typologie et implication des formes juridiques adoptées 41

1- La Transformation comme passage du statut d’ONG au statut de société Coopérative 41

2- Transformation par le passage du statut d’ONG au statut de société anonyme 42

IV-2- Implications de la transformation sur la gouvernance : 49

1- Cas des ONG à but non lucratif 49

2-Cas des sociétés coopératives 50

3-Cas de la société anonyme 52

IV-3- Implications de la transformation sur l’investissement 53

IV-4- Le rôle du cadre institutionnel et réglementaire 53

V- Les expériences internationales en matière de transformation : les défis inhérents à la transition 54

V-1- Les défis de la baisse des taux d’intérêts pratiqués 54

V-2- Les enjeux pour la clientèle : les implications sociales de la transformation 55

V-3- La transformation dans la structure du capital 58

V-4- Mécanisme de mobilisation du Capital 58

1- Mobilisation du capital par émission d’obligations 58

2- Mobilisation de ressources par le biais de prises de participation 59

V-5- L’élaboration d’un système interne de gestion (SIG) 60

VI- Conclusion 60

CHAPITRE- III- La transformation, les performances et la viabilité des IMF 63

I- Introduction 63


4

II- Approche méthodologique : Cadre conceptuel de l’analyse des performances comparées des IMFs transformées et de celles non transformées 63

II-1- Approche théorique : appariement par la méthode des variables instrumentales 63

II-2- La méthode du score de propension 64

1- Choix des covariants 65

2- Choix du modèle pour l’estimation du score de propension 66

3- La condition de forte ignorabilité 66

4- Présentation de l’échantillon 68

5- Hypothèses et démarche méthodologique 69

6- Resultats de l’appariement des IMFs en fonction des caractéristiques 70

III-Analyse comparatives des performances des IMFs transformées versus IMFs non transformées 72

III-1- Hypothèses à tester 72

III-2-Tests non paramétriques 73

1- Comparaison des performances sur la base de critères de rentabilité 73

2- Comparaison des performances à partir des critères de qualité du portefeuille 74

3- Comparaison des performances des IMFs : les critères de portée du portefeuille 75

4- Comparaison des performances des IMFs sur la base des critères de productivité et d’efficience 76

5- Comparaison des performances sur la base de la structure de financement 77

IV- Remarques et conclusions 78

Conclusion générale


5

Liste des tableaux Tableau n° 1: résultats du test de Hausman

Tableau n°2 : résultat du linktest

Tableau n°3 : Proportions associées à la décomposition de la variance des coefficients estimés

Tableau n° 4: Coefficients de corrélation partielle entre les variables explicatives

Tableau n°5: resultats des estimations économétriques sur échantillon global

Tableau n° 6: resultats des estimations économétriques par type d’activité.

Tableau n° 7: Test de comparaison de la moyenne des variations relatives de la valeur du portefeuille et

du PAR30


du PAR30

Tableau n° 9 : Taux de variation du ratio d’endettement

Tableau n°10: Nombre d’emprunteurs actifs

Tableau n° 11 : Rendement des intérêts et taille des prêts : Compartamos comparé à deux groupes de

comparaison constituées d’IMF mexicaines (MBB (2005))

Tableau n° 12: Liste des IMFs transformées

Tableau n°13 : IMFs appariées en fonction de diverses caractéristiques (ex-ante)

Tableau n° 14: test de comparaison des valeurs moyennes de profit marginal par groupe d’IMFs

Tableau n°15 : test de comparaison des valeurs moyennes de rendement sur ressources par groupes

d’IMFs

Tableau n°16 : test de comparaison de la qualité du portefeuille : PAR30 des IMFs transformées versus

PAR30 des IMFs non transformées

Tableau n° 17 : test de comparaison de la qualité du portefeuille : llprovra des IMFs transformées versus

llprovra des IMFs non transformées

Tableau n°18: test de comparaison de la portée du portefeuille

Tableau n° 18 : test de comparaison des niveaux moyens de coût par emprunteur

Tableau n°19 : test de comparaison des valeurs moyennes de frais opérationnels par prêt par groupe

Tableau n°20 : test de comparaison de ratios d’endettement moyen


6

Liste des graphiques

Graphique n° 1: Evolution du taux d’endettement

Graphique n°2: Evolution du taux d’adéquation du capital

Graphique n° 3 : Evolution de la taille du portefeuille

Graphique n° 4 : Evolution du coût par emprunteur

Graphique n°5 : Evolution des frais opérationnels par prêt

Graphique n°7: Evolution du nombre de clients par IMF transformée

Graphique n° 8: Evolution du prêt moyen

Graphique n° 9 : Evolution du ratio prêt moyen rapporté au revenu par tête

Graphique n° 6: Décomposition du rendement des intérêts de COMPARTAMOS


7

Introduction générale

Au milieu des années 1990, le microcrédit apparaissait comme un outil expérimental, devant

faire la preuve, de son intérêt à grande échelle pour le client, tant en termes de rentabilité de l’opération

pour le micro entrepreneur (est-ce que le microcrédit me permet d’accroître mes revenus ou, du moins,

d’éviter un appauvrissement ?) que d’utilité globale (est-ce que le marché potentiel se chiffre en milliers,

dizaines de milliers, centaines de milliers, millions de clients ?), de sa viabilité pour le prêteur, tant en

termes de taux de remboursement que de profitabilité générale de l’entreprise.

L’ensemble de ces questionnements sociaux, économiques et financiers avait conduit, fort logiquement et

justement, à opter pour le concept d’association de microcrédit(AMC) ou d’institution de

microcrédit(IMF), entreprises hors loi bancaire, disposant d’un délai maximum(souvent de cinq ans) pour

parvenir à l’équilibre financier alors qu’un établissement de crédit doit effectuer cette démonstration

nettement plus rapidement. Très rapidement il s’est avéré que la plupart des institutions n’étaient viables

(au sens institutionnaliste du terme) que si elles chargeaient des taux d’intérêts extrêmement élevés et que

par ailleurs une poignée d’IMFs dans le monde présentaient des resultats financiers satisfaisants. Quels

sont alors les déterminants de la viabilité financière d’une institution de microfinance ? Qu’est ce qui

pourrait permettre à telle IMF ou telle autre institution de présenter des performances financières bien

meilleures que les autres ? Ces deux interrogations nous conduisent à traiter dans le chapitre premier du

présent rapport des déterminants de la viabilité financière des IMFs. Comme toute organisation les IMFs

sont amenées à croitre, c’est ainsi que dans certains pays les associations de microcrédit ont pu présenter

un portefeuille bien plus étendu que les banques du secteur officiel de même qu’une rentabilité et des

coûts moins importants et une portée de prêt plus importante que ces dernières. Ces IMFs ont été

conduites pour certaines à enclencher un processus de transformation institutionnelle dans le but de

soutenir leur élan de croissance par des mécanismes de mobilisation de ressources plus efficaces, pour

d’autres il s’agissait de d’acquérir un professionnalisme plus élevé ou encore d’acquérir plus

d’indépendance vis-à-vis des bailleurs de fonds. Ces changements n’ont pas été sans conséquences aussi

bien pour la clientèle que pour l’institution en question. Le deuxième chapitre du présent rapport est alors

consacré à l’analyse des modalités, des enjeux et de l’impact de la transformation institutionnelle. Il est

complété par un troisième chapitre qui s’inscrit dans la même logique que le deuxième en analysant

l’impact de la transformation sur des groupes d’IMFs transformées variant selon les critères de

comparaison retenus, par rapport à des groupes de contrôle variable selon les mêmes critères.


8

Chapitre - I- Analyse économétrique des déterminants de la viabilité financière des

IMFs

I- Introduction

Parmi les facteurs de pérennité des IMFs figure la viabilité financière. Dans son article intitulé

“The role of subsidies in microfinance: evidence from the Grameen Bank”, Morduch (1999) en donne

une estimation grossière selon laquelle seule 1% des IMFs dans le monde sont financièrement viables et

que pas plus de 5% pour être viable. Malgré tout, l’industrie de la microfinance est dominée par le

paradigme institutionnel selon lequel les IMFs devraient être capables de couvrir leurs coûts

(opérationnels et financiers) par les revenus générés par leurs activités. La plupart des institutions de

microfinance commencent par se financer majoritairement par des subventions avant de prendre

progressivement leur autonomie financière vis-à-vis de ces subventions. L’autonomie financière n’est

cependant pas un aboutissement systématique. Elle est la résultante de bonnes performances en matière

d’efficience, de gestion du portefeuille, de structure de financement,...Ces facteurs agissent soit

indépendamment des autres soit de manière conjointe. Dans le présent chapitre, nous passerons tout

d’abord en revue les écrits sur les performances des IMFs, ensuite nous aborderons les différents aspects

et les mesures de la viabilité financière, il sera ensuite question de l’étude empirique des déterminants de

la viabilité financière, puis suivra l’analyse des résultats économétrique et une brève conclusion.

II- Revue de la littérature

La viabilité financière est un concept assez complexe. Elle peut être perçue à la fois comme le

résultat d’une combinaison de plusieurs indicateurs de performance des institutions mais aussi et à juste

titre, comme un facteur de leurs meilleures performances. A ce titre sa mesure est problématique car bien

souvent on se demande bien ce que tel ou tel autre ratio utilisé pour l’évaluer englobe en réalité. Un bref

aperçu de la littérature permet de se rendre compte que dans la plupart des études, la viabilité financière

est étudiée à travers des proxies qui ne sont rien d’autre que les bonnes performances qui, indirectement

permettent d’assurer la viabilité opérationnelle et financière.


9

II-1- La viabilité financière correspond aux économies d’échelle et la maitrise des coûts

Il existe une série d’articles qui assimilent la viabilité à la maitrise des coûts et la réalisation

d’économies d’échelles. Rovier Djeudja et Franz Heidhues (2005) analysent les rendements d’échelles

des institutions de microfinance MC21 dans l’ouest du Cameroun. Pour ces auteurs la condition essentielle

pour la pérennité d’une institution et plus particulièrement pour les Etablissements de microcrédit c’est

la croissance. En effet, croitre permet à l’institution de survivre et pour survivre il faut être efficient.

Dans cet article ils mettent en relation une fonction de coût de type Cobb Douglas avec le volume de

crédit qui mesure l’ampleur de l’activité de crédit octroyé et le volume d’épargne mobilisée. Ils testent

l’hypothèse selon laquelle la somme des élasticités du coût par rapport à l’activité de crédits et par

rapport à l’activité d’épargne serait inferieure ou égale à un. Si tel est le cas, on conclut que l’institution

lors du processus d’expansion de son activité arrive à réduire le coût moyen pour les activités de crédit et

d’épargne et donc qu’elle réalise des économies d’échelle et dans le cas contraire elle réalise

deséconomies d’échelle auquel cas l’expansion risque de compromettre la pérennité de l’IMF car elle est

accompagnée d’une mauvaise maitrise des coûts. Aussi la fonction de coût Cobb douglas utilisée permet

d’analyser la structure des coûts et de spécifier par rapport à laquelle des expansions d’activité la

fonction de coût est plus réactive. Dans le même ordre d’idées d’auteurs évoquent la maitrise des charges

salariales comme une condition menant à la viabilité financière. Leur thèse repose sur le fait que les

charges salariales constituent le poste le plus important de charges des IMFs, ainsi une bonne maitrise de

ce poste entrainerait de meilleures performances financières notamment une amélioration des ratios

d’équilibre financier et de productivité.

II-2- Les performances de remboursement comme proxy de la viabilité financière

D’autres études mettent en évidence l’importance du taux de remboursement de crédit comme un

indicateur de performance des IMFs. Celle de M Godquin (le chapitre 4 de sa thèse) sur l’amélioration

des performances des IMFs du Bangladesh met en évidence les déterminants des performances de

remboursement au sein des différentes institutions. Qu’elle soit à but lucratif ou non, toute IMF cherche à

obtenir des taux de remboursement les plus élevés possible. Des taux de remboursement élevés sont en

effet associés à des bénéfices élevés pour l’IMF comme pour ses emprunteurs.

Ils permettent à l’IMF de

1 Mutuelle communautaire de croissance


10

baisser les taux d’intérêt qu’elle pratique sur ses prêts et ainsi de réduire le coût financier du crédit et de

rendre le crédit accessible à des emprunteurs plus nombreux tout en limitant les subventions croisées

entre emprunteurs.

Il est révélateur de l’adéquation des services de l’IMF aux besoins de ses clients2. La

plupart des études se limitent à l’analyse des performances des institutions de microfinance en matière de

supervision et d’adéquation des services rendus par rapport aux besoins de la population et mise en place

de mécanismes d’incitation adéquats conduisant à une amélioration des performances de remboursement

des groupes de crédits.

De récentes études théoriques (Morduch, 1999) ont montré que les principes qui sous tendent le

mécanisme de crédit de groupe avec coresponsabilité aboutissent à une performance très importante en

matière de remboursement, ces études mettent en évidence la meilleure performance en matière de taux

de remboursement que réaliserait une institution qui fait du prêt de groupe par rapport à une autre qui

ferait du prêt individuel. D’autres par contre mettent en évidence l’importance des facteurs exogènes à

l’institution en question. Il s’agit entre autre du contexte économique et socioculturel qui peut être

caractérisé par une faiblesse des systèmes d’information augmentant ainsi le phénomène d’asymétrie

d’information, mais aussi par un contexte macro économique plus ou moins favorable ; par exemple le

fait que la probabilité de survenance de chocs covariants soit plus ou moins forte dans l’économie dans

laquelle l’institution est installée. En ce qui concernent le contexte socioculturelle les caractéristiques de

clients peuvent avoir un effet non négligeable sur la performance financière de l’IMF ainsi une IMF sera

dite performante si elle arrive à mettre en place un bon mécanisme de sélection qui permettrait de réduire

le taux de perte sur prêts. Pour Sharma et Zeller (1997), le rationnement du crédit, jusqu’à un certain

seuil, a un impact significatif positif sur les performances de remboursement. Dans l’étude de Diagne et

al. (2000), le facteur ayant le pouvoir incitatif le plus important pour le remboursement est la valeur que

les groupes de prêt associent à l’accès à de nouveaux crédits dans le futur.

II-3- Etudes empiriques sur la viabilité financière : approche institutionnaliste vs approche welfariste

Il existe dans la littérature économique plusieurs études qui se sont penchées sur les

déterminants de la viabilité financière. Certains auteurs plus particulièrement ont tenté de vérifier si la

2 Aussi comme les revenus des institutions de microcrédit sont constitués en majeure partie des revenus d’intérêt on conçoit bien qu’une

performance dans les remboursement rapproche l’institution de son optimum de premier rang à savoir un taux de remboursement de 100% qui impliquerait donc une égalité entre le rendement du prêt octroyé et le taux d’intérêt débiteur fixé par l’IMF pour le prêt.


11

recherche de la viabilité financière et l’atteinte des objectifs sociaux sont antinomiques. Deux thèses

concurrentes se distinguent à ce sujet :

Le paradigme institutionnaliste soutenu par Woller et al (2004), stipule que les IMFs doivent être

capables de couvrir les coûts inhérents à leur activité par les revenus qu’elles génèrent. Gonzalez et Vega

(1994) dans leur article portant sur les raisons de l’échec des institutions rurales de crédit créées par

nombre de gouvernements de pays en développement durant les années 1960- 1970, désignent comme

cause première le manque de viabilité institutionnelle. Leur analyse conduit notamment à deux

conclusions. D’une part elle établit que la viabilité institutionnelle est la clé pour une fournir

efficacement des services financiers aux pauvres et d’autre part que la viabilité financière est une

condition nécessaire à la viabilité institutionnelle. Woller et Schreiner (2002) analysent les déterminants

de l’autosuffisance financière de 13 coopératives sur une période de trois ans (1997-1999) en se basant

sur plusieurs dimensions des indicateurs relatant six sortes d’objectifs à atteindre. Leur résultat suggère

que l’autosuffisance financière et les objectifs sociaux peuvent être simultanément recherchés, par

l’adoption de stratégies adéquates. Par exemple en fixant des taux d’intérêts relativement élevés, en

accroissant la productivité des agents de crédit et en leur payant des salaires appropriés, en réduisant les

coûts administratifs grâce à un niveau élevé d’efficacité dans la gestion. Olivares et Polanco (2005) sur

un échantillon de 28 IMF latino américaines âgées de 1 à 20 ans, testent l’hypothèse selon laquelle une

IMF est plus profitable et autonome financièrement quand elle octroie des prêts de montant élevé. Ils

aboutissent à la conclusion que l’âge de l’institution a un impact sur la taille moyenne des prêts octroyés

par les IMFs, mais que par contre le type institutionnel (ONG ou coopératives ou encore banque…) et le

statut de l’institution (règlementée ou non règlementée) n’ont pas d’impact significatif sur la taille

moyenne des prêts octroyés. L’article de Luzzi et Weber (2006) confirme les resultats précédents. Ils

utilisent un panel de 45 IMFs sur la période 1999-2003. A travers l’estimation d’un système d’équations

simultanées ils analysent conjointement les déterminants de la viabilité financière et ceux des

performances sociales des IMFs. D’après leurs résultats il apparait qu’une IMF créée initialement pour

améliorer l’accès des pauvres aux services financiers peut très bien devenir rentable et financièrement

viable. De plus ils trouvent que le nombre de services fournis à la clientèle par les institutions de

microfinance agit négativement à la fois sur la performance social et sur celle financière, et que la forte

concentration des clients en milieu rural, le plafonnement des taux d’intérêts ainsi que la présence d’une

forte compétition réduit les performances financières des IMFs.


12

L’approche welfariste, prend le contre pieds de celle institutionnaliste en affirmant qu’une IMF

peut atteindre la viabilité institutionnelle sans pourtant avoir atteint l’autosuffisance financière. Ils

considèrent les dons comme une forme de capital et les donateurs par analogie à des investisseurs

sociaux. Les welfaristes mettent en avant la réduction de la pauvreté, en accordant un poids relativement

plus important à la profondeur de l’accès par rapport à la qualité du portefeuille, et jaugent tous les

succès institutionnels à la lumière des performances sociales. Dans cette optique Hulme et Mosley (1996)

montrent que peu d’institutions ont réussi à atteindre simultanément la viabilité financière, et les objectifs

finaux de réduction de la pauvreté et d’augmentation du niveau de revenu afin de stimuler la croissance

économique. Cet échec serait dû à « une incapacité des institutions à transformer leurs objectifs en

actions ». Ces résultats médiocres s’expliqueraient selon eux par le fait que les IMF s’appuient sur une

définition partielle de la pauvreté3 (centrée sur l’aspect de la pauvreté avec le faible niveau de revenu et

de consommation). Cette sous-évaluation conduirait à la mise en place de procédures d’accès aux

services financiers excluant les plus pauvres et/ou, à leur disposition des services visant à accroire leurs

revenus plutôt que des services visant à réduire leur variabilité ou à les diversifier. En résumé ils

aboutissent aux conclusions suivantes :

Conclusion1 : une faible capacité institutionnelle incarnée par une mauvaise appréciation des

caractéristiques de leurs clients réduit l’impact des IMF sur la population ciblée.

Conclusion2 : En entamant la crédibilité des IMF auprès des clients elle est susceptible d’entrainer une

baisse ou une stagnation de leur activité (car baisse des revenus d’exploitation). La perte de crédibilité

auprès des clients peut aussi avoir pour conséquence une résurgence des comportements d’hasard moral.

En définitive, s’il apparait que l’une ou l’autre thèse ne fait pas l’unanimité au sein des économistes,

un consensus général se dégage par contre, c’est qu’il existe un arbitrage entre l’autosuffisance financière

et la profondeur de la portée du portefeuille (e.g. von Pischke (1996)). Mais, ce consensus cache autant

de désaccords sur la nature, l’ampleur et les implications de cet arbitrage. Néanmoins, il est admis que les

IMFs ayant atteint réellement la viabilité financière tendent à étendre l’accès aux prêts aux individus

situés légèrement en dessous ou au dessus de la ligne de pauvreté du pays dans lequel elles exercent

(Navajas et al. (2000))4.

3 La définition de la pauvreté devrait inclure les capabilités. (C’est-à-dire l’aptitude des personnes pauvres à transformer leur revenu en

fonctionnalité, voir A. sen, dans « le nouveau modèle économique »). 4 Cette extension est souvent qualifiée de downscalling et de up scalling.


13

III- Approche méthodologique et présentation du cadre théorique

Sans ignorer les aspects de la soutenabilité traités par les welfaristes, nous abordons la question de

la viabilité institutionnelle d’une IMF sous l’angle de la viabilité financière. Pour ce faire nous

présentons successivement deux méthodes d’évaluation de la viabilité financière : A savoir l’évaluation

par le ratio de viabilité financière et l’évaluation par l’indice de Recours aux subventions.

III-1- Le ratio de viabilité financière comme indicateur de mesure de la viabilité financière

Une IMF viable financièrement devra couvrir, non seulement, ses coûts directs, mais aussi ses

coûts indirects par ses revenus d’exploitation. Ainsi le ratio de viabilité financière sera le rapport entre le

montant ajusté des revenus d’exploitation, et la somme des coûts directs et indirects.

Ici pour qu’une IMF soit considérée comme viable il faudra que ce ratio soit supérieur à un. Une analyse

plus détaillée de ce ratio permet de mettre en évidence les facteurs qui déterminent soit directement soit

indirectement les variations de ce ratio. A l’évidence, ce sont tous les facteurs qui permettent de réduire

les coûts directs et indirects d’une part et d’autre part les facteurs qui permettent un accroissement des

revenus d’exploitation.

Il est important de noter que pour avoir une meilleure visibilité, les coûts devront être ajustés ici pour

tenir compte des coûts du capital et de personnel supplémentaires que supporteraient l’IMF si les

subventions reçues correspondaient à des fonds acquis sur le marché et si l’expertise dont bénéficie

l’IMF avait été facturée. Cette étude utilise des données provenant de la base de données du

« Mixmarket ». Les valeurs observées des différentes IMFs sont corrigées pour pouvoir capter les

performances réelles des IMFs.

III-2- Méthode du MIX pour la correction

On corrige les états financiers des institutions de l’effet des subventions de sorte à disposer d’une base de

calcul « sans subventions ». Ces ajustements ne signifient pas que les IMFs pourraient ou ne pourraient

pas être subventionnées. Par contre ils permettent de voir à quoi les performances de chaque IMF

pourraient ressembler lorsqu’elle ne dispose pas de subventions et ce, dans un but de rendre la


14

comparaison possible5. La correction permet donc d’apprécier les vrais résultats. Un aspect de la

croissance durable suggère que les subventions pourraient être utilisées pour couvrir les coûts fixes de

démarrage de l’institution ou pour soutenir l’innovation. L’ajustement indique simplement l’ampleur

avec laquelle la subvention est transmise aux clients par le biais de la proposition de faibles taux

d’intérêts ou si elle est utilisée pour bâtir le capital social de l’institution en vue de son expansion.

Les ajustements du MIX concernent trois types de subventions : le coût des ressources reçus en

subvention par rapport aux prêts obtenus aux conditions du marché. Les dons en espèces reçus pour

financer le portefeuille ou couvrir certaines dépenses. Certains types de subventions telles que les

services non facturés offerts aux IMFs.

L’ajustement du coût des ressources reflète l’impact des prêts concessionnels sur la performance

financière de l’institution. Le MIX calcule la différence entre les intérêts effectivement payés par l’IMF

sur les prêts concessionnels et ceux qu’elle aurait payé aux conditions du marché. Cette différence

représente la valeur de la subvention, qui est considérée comme un coût financier additionnel. On

applique ensuite cet ajustement au solde des emprunts reporté chaque année. La baisse du profit est

compensée par la création d’un compte « ajustement des coûts des ressources » dans le bilan.

Si une IMF transmet le taux d’intérêt subventionné à ses clients à travers la pratique d’un taux d’intérêt

final faible, cet ajustement pourrait déboucher sur des pertes opérationnelles. Si l’IMF ne transmet pas la

subvention, mais l’utilise pour accroitre son capital social, l’ajustement indique le montant des profits de

l’institution attribuables aux subventions.

Le ratio de viabilité financière ajusté ne permet pas de contourner le problème de hasard moral latent qui

conduirait potentiellement à une sous estimation de la performance de l’institution. En effet la possibilité

d’avoir recours aux subventions ou bien le fait d’en bénéficier peut amener l’institution à fournir moins

d’efforts ; ce phénomène est connu sous le nom de hasard moral et illustre le fait que le donateur ne peut

pas observer l’effort fourni par le bénéficiaire de la subvention qui, en l’occurrence est l’IMF; ainsi sa

performance réelle observée sera inferieure à sa performance potentielle.

Une autre manière d’aborder la problématique de la viabilité est de supposer que le non recours

progressif aux subventions pourrait constituer un signal de bonnes performances financières.

5 La plupart des IMFs participantes ont affirmé leur désir de voir la limitation (quota) de subvention revue à la hausse.


15

III-3- Le non recours aux subventions comme indicateur de viabilité financière : l’indice de Recours aux subventions (IRS) de Yaron

Il a été conçu par Jacob yaron et al (1992)6 banque mondiale. Ces derniers partent du constat que les

indicateurs traditionnels de performance financière (rendement sur actif, rendement sur ressources) 7ne

font pas la distinction entre les différentes ressources. Une telle situation introduit des biais dans les

résultats financiers des IMFs, rendant leurs comparaisons dans le temps et dans l’espace inopérante ou

impertinente. C’est dans le but de combler cette insuffisance qu’il a conçu l’indice de recours aux

subventions (IRS). L’objectif de l’IRS est de mesurer dans quelle proportion une institution a besoin de

subvention pour produire un rendement égal au coût d’opportunité du capital. Il est exprimé sous forme

d’un ratio indiquant le pourcentage de l’augmentation du taux d’intérêt sur les crédits nécessaire pour

éliminer totalement les subventions reçues au cours d’une année donnée ou d’une période donnée8.

L’analyse est faite ex post c'est-à-dire après que l’institution ait bénéficié de la subvention dans le cadre

de son activité dans des périodes antérieures. Il faut noter que l’IRS9 prend en compte une partie des

corrections suggérées par le Mixmarket dans sa base de données.

S’il présente des avantages l’IRS comporte aussi quelques limites. En effet, le recours aux

subventions est fonction de la probabilité d’avoir effectivement accès aux subventions, ainsi la plus ou

moins grande disponibilité des subventions offertes est sans doute un facteur déterminant du recours aux

subventions. A ce titre le cadre institutionnel est déterminant. Notons par ailleurs qu’une institution peut

être viable et avoir tout de même recours ponctuellement aux subventions. L’exemple de le Grameen

Bank est illustratif du cas où l’institution de microcrédit en partenariat avec l’Etat participe à l’atteinte

d’un objectif particulier. Elle peut bénéficier de prêts à des taux préférentiels lui permettant d’offrir des

services à moindres coûts à une tranche donnée de la population ciblée par un programme

gouvernemental. Ainsi dans un récent article10 paru en février 2008 Yaron complète la précédente

6 Jacob Yaron, 1992, Successful Rural Finance Institutions, World Bank Discussion Paper No. 150 (Washington: World Bank) 7 Voir annexes pour présentation détaillée de l’IRS.

8 Ou en d’autres termes il s’agit de savoir le pourcentage par lequel le taux d’intérêt fixer par l’IMF devrait augmenter pour qu’IMF puisse

couvrir le coût d’opportunité du capital par les revenus d’intérêt 9 Il présente un certain nombre d’avantages. Tout d’abord il est calculé à partir d’un état financier non retraité, ensuite il permet de suivre la

dépendance de l’institution vis-à-vis des subventions dans le temps en outre il permet également de comparer le recours aux subventions de l’IMF à celui d’autres IMF proposant des services similaires. 10

Manuela Francisco, Yira Mascaró, Juan Carlos Mendoza, Jacob Yaron, Measuring the performance and achievement of Social Objectives of Development Finance Institutions, Policy Research Working Paper n°4506 February 2008.


16

analyse. Sa nouvelle démarche prend en compte deux indicateurs l’IRS et l’ « output index11 ». Elle

consiste à calculer dans premier temps l’IRS puis à estimer ensuite l’Output index qui mesure le niveau

pour lequel l’objectif social visé par le gouvernement à travers la subvention est atteint par l’IMF et enfin

en troisième lieu à intégrer simultanément les deux indices pour capter à la fois l’efficacité de l’IMFs en

matière de minimisation des coûts en relation avec la dépendance aux subventions et saisir dans quelle

mesure les objectifs sociaux assignés à l’IMF ont été atteints.

IV- Modèle empirique et principaux résultats

IV-1- Présentation de l’échantillon

La meilleure façon de présenter les informations financières et les données sur le portefeuille est d'utiliser

des indicateurs de performance, à savoir des ratios correspondant aux relations clés entre données

financières. Les ratios financiers projetés peuvent également servir de mesures pour évaluer la

performance de l'institution dans le temps. La base de données utilisée est constituée de variables de

performance et d’environnement de 106 IMFs provenant de 17 pays différents. Les observations

concernent la période 1999-2006. En outre, les informations sur les indicateurs de performances des

IMFs proviennent de la base de données du mix market, celles relatives au contexte macroéconomique

proviennent de la base de données de la banque mondiale (WDI 2006).

IV-2- Présentation des variables

Les variables de structure du financement et de structure du bilan ( )

Nous retenons deux variables de structure de financement ou de structure du bilan. Il s’agit en

l’occurrence du ratio capital rapporté sur le total actif encore appelé taux d’adéquation du capital

(capital/actif total) et du ratio dette rapporté au total des ressources. Ces deux ratio interviennent au

moment où l’IMF à besoin de se refinancer. Le premier pourrait favoriser l’obtention de montant de prêt

plus important car c’est un indicateur de la taille de l’IMF. Le second ratio, à la différence du premier

ratio fait figure de signal auprès institutions du niveau d’endettement actuel de l’IMF par rapport au total

de ses ressources, il pourrait donc agir comme un frein à l’obtention de nouveaux emprunts et influencer

11

Voir annexe n° du chapitre


17

négativement les performances de l’IMF car limitant les possibilités d’enclenchement d’économies

d’échelle.

Les variables de portée et d’impact du portefeuille (

Nous retenons le pourcentage de femmes emprunteurs et le prêt moyen et le prêt moyen rapporté au

PNB par tête, comme indicateurs de portée de l’activité des IMFs. On présume que ces trois variables

agissent positivement sur le ratio de viabilité financière. La littérature nous montre que les femmes

emprunteurs ont généralement un taux de remboursement plus élevé, ainsi on s’attend à ce qu’un

pourcentage relativement important de femmes au sein de la clientèle de l’IMF agit dans le sens d’un

accroissement de la probabilité que l’institution soit viable. En ce qui concerne le solde de prêt moyen

rapport au PNB est un bon indicateur de l’adéquation de la taille de prêt par rapport au niveau de vie dans

l’environnement économique dans lequel l’IMF évolue. On désigne par emprunteurs actifs les

emprunteurs qui n’ont pas encore intégralement remboursé le prêt qui leur a été concédé par l’IMF à une

date donnée. Cette variable est un indicateur de dynamisme de l’IMF mais son effet devra être confronté

au nombre moyen d’emprunteurs par agent de crédit pour évaluer l’efficacité de l’IMF en termes de

minimisation des coûts de gestion des prêts.

Les variables d’efficience et de productivité ( )

Les ratios d'efficacité et de productivité permettent d'évaluer la façon dont une institution fait usage

de ses ressources limitées. Un emploi efficace des ressources permet à une institution de microfinance de

proposer des services à ses clients au coût le plus faible possible. Plus la productivité d'une institution est

élevée, plus elle génère un montant « sorti » (produits financiers, crédits) élevé pour chaque unité «

entrée » (charges d'exploitation, agents de crédit,…). Comme indicateur de productivité nous retenons le

nombre d’emprunteurs par agent de crédit et le nombre d’épargnants par travailleur et nous présumons

que ces variables ont un effet positif sur la probabilité qu’une IMF considérée soit viable ; et comme

indicateur d’efficience le coût par emprunteur nous anticipons un signe négatif pour le coefficient de

cette variable, dans la mesure où l’efficience consiste à avoir le plus faible coût par emprunteur possible.

Les variables de qualité du portefeuille

La qualité du portefeuille de crédits conditionne la santé financière de l'institution dans son

ensemble. Le portefeuille constitue généralement l'actif principal d'une institution de microfinance, ainsi


18

que sa première source de revenus. La majorité des charges de programme sont généralement liées au

décaissement et au recouvrement de crédits. Une gestion prudente du portefeuille de crédits constitue par

conséquent la clef de voûte des activités d'une institution de microfinance. Parmi les principaux

indicateurs de la qualité du portefeuille se trouvent le portefeuille à risque à 30jours (PAR30) et le taux

d'abandon de créances12. Une réduction de la composante risquée du portefeuille ainsi qu’une baisse du

taux d’abandon de créances permet à l’IMF d’accroitre la probabilité d’être viable ainsi le signe des

coefficients associés à ces deux variables devra être négatif.

Les variables de rendement (

L’indicateur de rentabilité utilisé dans le modèle est le rendement sur actifs productifs. Il est obtenu

en rapportant les revenus opérationnels nets des impôts à la moyenne du total des actifs de la période. Les

actifs productifs se composent généralement des dépôts à vue en banque, de tous les autres dépôts

rémunérés, de l'encours brut de crédits et des placements à long terme. Ils peuvent être considérés comme

les éléments sur lesquels les dirigeants peuvent agir dans le cadre de leurs efforts pour maximiser la

rentabilité. Les fonds disponibles doivent continuellement être transférés sur ces éléments, pour

maximiser la rentabilité tout en minimisant les risques. Nous nous attendons à ce que la rentabilité

influence positivement le ratio de viabilité financière.

Les variables de contrôle ( )

Ces variables peuvent être des variables de contexte comme le degré de monétisation, le dynamisme

économique du pays où l’IMF est installée (Khandker et al. 1994 ; Zeller, 1998). On dispose d’un

ensemble de 3 variables de contrôle qui captent l’effet de l’environnement monétaire et économique du

pays auquel l’IMF appartient. La première variable est l’inflation. Les deux autres variables sont le taux

de croissance «économique et le niveau de développement financier du pays dans lequel exerce l’IMF.

Franks (2000) traite de la stabilisation macroéconomique et de son impact sur les microentreprises. Il

conclut que la stabilisation macroéconomique peut être extrêmement bénéfique au secteur de la

microfinance, mais aussi très coûteuse à court terme. Quinones and Seibel (2000) examinent le rôle de la

formation de capital social dans le secteur de la microfinance aux philippines. Ils illustrent comment le

cadre règlementaire et de supervision et l’innovation des IMFs ont affecté la coopération des ménages

pauvres. Dans ce sens il serait aussi intéressant d’introduire des variables permettant de contrôler l’effet

12

Voir annexes pour les formules des différents ratios.


19

du cadre institutionnel dans lequel les IMFs exercent leurs activités, mais ne disposant de données

suffisantes sur ces variables alors elles n’ont pas été adjointes à l’équation économétrique.

IV-3-Le modèle économétrique

Pour analyser les déterminants de la viabilité financière des IMFs nous adoptons le modèle

économétrique suivant :

Où

désigne les déterminants de la viabilité financière et CV les variables de contrôle qui permettent de

capter l’effet spécifique lié aux caractéristiques règlementaires et économiques de chaque pays.

Afin de nous assurer que l’ensemble des conditions requises pour procéder à l’estimation du modèle

économétrique sont remplies, nous procédons à un ensemble de tests économétriques.

Tout d’abord nous soupçonnions l’existence de risques de colinéarité entre un certain nombre de

variables pour cela nous appliquons la procédure de Klein pour détecter la présence d’un éventuel

problème de multicolinéarité. Ensuite, afin de nous assurer qu’il n’y a pas eu de variables pertinentes

omises de notre modèle nous procédons au « linktest ». Aussi afin de savoir si le modèle à effets fixes ou

celui à effets aléatoires est le plus approprié pour notre étude nous procédons au test de Hausman.

IV-4- Présentation des tests économétriques

En panel, on dispose de deux types de spécifications pour les effets individuels, à savoir les modèles

à effets fixes et les modèles à effets aléatoires. Avant de procéder aux autres tests économétriques il est

nécessaire de commencer par spécifier le type d’effets individuels qui convient à notre modèle.


20

1- Test de spécification des effets individuels : le test de Hausman13

Le test de spécification d’Hausman (1978) est un test général qui peut être appliqué à de nombreux

problèmes de spécification en économétrie. Mais son application la plus répandue est celle des tests de

spécification des effets individuels en panel. Il sert ainsi à discriminer les effets fixes et aléatoires.

L’idée générale du test d’Hausman est simple. Supposons que l’on cherche à tester la présence éventuelle

d’une corrélation ou d’un défaut de spécification. Admettons que l’on dispose de deux types

d’estimateurs pour les paramètres du modèle étudié. Le premier estimateur est supposé être l’estimateur

non biaisé à variance minimale sous l’hypothèse nulle de spécification correcte du modèle (absence de

corrélation). En revanche, sous l’hypothèse alternative de mauvaise spécification, cet estimateur est

supposé être biaisé. On suppose que le second estimateur est non biaisé dans les deux cas. Dès lors, il

suffit de comparer une distance, pondérée par une matrice de variance covariance, entre les deux

estimateurs pour pouvoir déterminer si la spécification est correcte ou non. Si la distance est

statistiquement nulle, la spécification est correcte, on choisit le premier estimateur. Si la distance est

importante, le modèle est mal spécifié.

Plus concrètement on montre qu’en présence d’une corrélation entre les résidus et certaines variables

explicatives, l’estimateur des MCG est un estimateur biaisé14 des paramètres du vecteur ; alors que

l’estimateur Within ne l’est pas. Toute la stratégie de test de spécification des effets individuels repose

alors sur la comparaison des deux estimateurs, dont la divergence traduit la présence d’une corrélation et

donc la nécessaire adoption du modèle à effets fixes et de l’estimateur Within. Dans le cas contraire où

les deux estimateurs donnent des résultats sensiblement identiques15 et l’on peut spécifier le modèle avec

des effets individuels aléatoires. L’estimateur des MCG est alors l’estimateur BLUE.

13

Pour administrer ce test, nous avons transformé les variables nombre d’emprunteurs actifs et prêt moyen par emprunteur en log. Car sans cette transformation il y a un problème d’échelle qui se pose et qui a pour conséquence de rendre le rang de la matrice de variance covariance différent du nombre de paramètres estimés. Cependant pour ce qui concerne la variable nombre d’épargnants par agent la transformation en log entraine beaucoup de perte de valeur car le logiciel d’estimation n’attribue pas de valeur au log de zéro lorsque les IMFs n’offrent pas de service d’épargne. 14

Ce biais s’assimile tout simplement à un biais d’endogéneité, puisque les résidus totaux sont corrélés avec les variables explicatives. 15


21

Tableau n° 1: résultats du test de Hausman

(b)

(Fixed effects)

(B)

(Random effects)

(b-B)

(Difference)

Sqrt (diag (V_b-V_B))

(Standard Error)

par30 0.105 -0.042 0.147047 0.0752203 Rendements sur actif 2.175 2.249 -0.0732928 0.0821177 LogCoût/ emprunteur -0.025 -0.070 0.044943 0.0116821 logPrêt moyen 0.138 0.116 0.0218071 0.0254699 % de clientèle féminine -0.103 -0.035 -0.0679884 0.078506 Epargnant/agent du staff 0.000 -0.000 0.0000187 0.0000638 logEmprunteur/ agent du staff

0.103 0.077 0.0265804 0.0237751

Prêt moyen/PNB par tête -0.012 -0.019 0.006225 0.0073922 Loanlossrr -0.319 -0.418 0.0996112 0.0675694 Crédit à l’éco/PIB -0.001 -0.002 0.0006175 0.0011099 IPC 0.899 0.716 0.1823981 0.1370952 Taux de croissance PIB 1.380 1.295 0.0857896 0.1636066 Taux d’adéquation du capital

0.453 0.324 0.1291264 0.0572573

Taux d’endettement 0.002 0.000 0.0019787 0.0021801 chi2(14) = (b-B)'[(V_b-V_B)^ (-1)] (b-B)= 41.32 Prob > chi2 = 0.0002

La probabilité en faveur de l’hypothèse nulle est très faible (0.0002). On rejette donc l’hypothèse

d’équivalence entre le modèle à effets fixes et le modèle à effets aléatoires. On déduit par conséquent que

la spécification la plus appropriée pour notre modèle est celle dans laquelle les effets individuels sont

supposés fixes pour chaque IMF (économiquement vrai, si chacune appartient à un pays ou une zone…

particulière). En plus ce resultat est confirmé par l’analyse de la contribution des variables explicatives à

l’explication de la variabilité intra individuel de la variable dépendante (Within) et between qui révèle

que la variabilité intra est de 0.8924 alors que celle inter groupes est de 0.5963.

2- Le test d’omission de variables pertinentes : le « linktest »

Pour administrer ce test en données de panel il est nécessaire de procéder à une « pooled

regression »16. Ce test consiste à dire que si le modèle est bien spécifié, il y a peu de chance qu’une

variable exogène additionnelle soit significative. Le « linktest » crée deux nouvelles variables, la variable

de prédiction _HAT, et le carré de cette variable de prédiction, notée _HATSQ. En effet, _HAT devrait

être significative s’il s’agit de la vraie valeur prédite par le modèle, par conséquent le modèle serait bien

spécifié. Alors si tel est le cas, la variable _HATSQ ne doit pas être significative.

16

En effet il y a équivalence entre l’estimateur « within » et celui « pooled »


22

Tableau n°2 : résultat du linktest

Linear regression, absorbing indicators coefficients Std. Error t P>|t| [95% Conf.

Interval] _hat 0 .45834 0.08529 5.37 0.000 [0.290 0.6262] _hatsq 0.30303 0.04256 7.12 0.000 [0.219 0.386] _cons 0.19292 0.05288 3.65 0.000 [0.088 0.297] IMF F (107, 290) = 14.561 0.000 (107categories) Number of obs. = 400 Prob > F = 0.0000 F (2, 290) = 340.14

R-squared = 0.9264

Le linktest nous montre que les deux variables _hat et _hatsq sont significatives à 1%. Ce résultat est

pour le moins ambigu. Il révèle d’une part qu’il pourrait y avoir un problème d’omission de variables

pertinentes corrélées avec une variable explicative du modèle, d’autre part la significativité de _hat nous

dit que le modèle est bien spécifié. En fait ces résultats justifient l’utilisation de la spécification retenue

c'est-à-dire le modèle à effets fixes qui est robuste au problème d’omission de variables. En réalité nous

sommes incapables d’identifier tous les effets spécifiques à chaque IMF (faute de données sur les

procédures, un détail des zones d’action, les pays…).

3- Détection et correction du problème de multicolinéarité

Le problème de la multicolinéarité survient lorsque certaines variables explicatives sont corrélées

fortement ou parfaitement entre elles, provoquant ainsi une instabilité des coefficients estimés et une

forte augmentation de leurs écart-types. Nous soupçonnons l’existence d’un problème de multicolinéarité

entre la variable PAR30 et le niveau de prêt moyen, entre les variables d’efficience et de productivité

ainsi que entre la variable d’inflation et le niveau de développement financier. Pour cela nous appliquons

la procédure de détection de la multicolinéarité de Klein. Elle consiste à comparer le coefficient de

détermination du modèle R2 et les coefficients de détermination entre variables explicatives

considérées deux à deux. Il y a présomption de multicolinéarité lorsque la plupart des sont

supérieurs au R2. Nous complétons cette procédure par une méthode de diagnostique de la

multicolinéarité dite « procédure du nombre de conditions»17. Dans le cas où les regresseurs sont

orthogonaux (c'est-à-dire indépendants), la matrice présentant la décomposition de la variance en termes

de contribution de chaque variable indépendante dans la variance total devrait être égale à la matrice 17 La multicolinéarité a pour conséquence une surestimation de la variance, ce qui implique une perte en précision de l’estimateur. Ce qui conduit souvent à mal apprécier (sous évaluer) la pertinence des variables.


23

unitaire. On pourrait examiner la dépendance de la variance vis-à-vis des principales variables exogènes,

en se focalisant sur les variables ayant un « nombre de condition » élevé. Le nombre de condition est une

mesure de la dépendance des variables indépendantes. Les valeurs caractéristiques généralement utilisées

sont (n* ) 10, 15, ou même 30. Aussi, en observant la ligne associée à un « nombre de conditions élevé,

on peut recenser les décompositions de variance qui sont supérieures à une valeur seuil (par exemple

p*=.50). Ces variables dont la somme des proportions de contribution à la variance est supérieure à p*

sont impliquées dans au moins un problème de multicolinéarité. La somme obtenue est formée de

« conditions de nombre » concurrents (ce sont les conditions de nombre ayant le même ordre de grandeur

qui excède la valeur seuil n*. Il y a « dépendance dominante » entre deux variables exogènes quand la

« condition de nombre » est plus importante que toutes les autres « conditions de nombre ».

Le tableau des coefficients de corrélation met en évidence une très forte corrélation entre les

variables de qualité du portefeuille, les variables de productivité et celle de structure de financement

d’une part et d’autre part entre les variables de rentabilité (le rendement sur les actifs) et celles de

structure de financement. Pour la première catégorie le coefficient de corrélation la variable PAR30 et la

variable nombre d’emprunteurs actifs par agent de crédit est de 0.747, celui entre la variable de

portefeuille à risque et le ratio capital sur total actif de 0.799 et celui mesurant l’ampleur de la relation

liant le ratio capital sur total actif et le nombre d’emprunteurs actifs par agent de crédit de l’ordre de

0.6261. Il est apparait raisonnable qu’il puisse exister une relation positive entre la productivité et la

qualité du portefeuille, de même qu’une relation positive entre la structure du financement et la qualité du

portefeuille. Par ailleurs puisque les coefficients de corrélation dans chacun des cas sont supérieurs

au coefficient de corrélation du modèle R2, on conclut alors qu’il y a présomption de multicolinéarité

entre ces variables. Il en est de même de la relation liant le ratio capital sur le total actifs et le rendement

sur les actifs. Il est toutefois nécessaire au vu des conséquences de la multicolinéarité sur la variance des

coefficients estimés, d’examiner la contribution de chaque variable explicative dans la variance des

coefficients estimés. En retenant comme seuil de nombre de conditions n* =15 et p*=0.5, le tableau n°3

permet de situer la zone d’intérêt entre les valeurs de nombre de conditions n= 37.06 et n= 22.67. Dans

cet intervalle trois variables se distinguent, il s’agit en l’occurrence des variables coût par emprunteur

actif, du prêt moyen par emprunteur actif et du pourcentage des femmes dans le total des emprunteurs


24

actifs18. En effet la somme des contributions de ces variables à la variance des coefficients estimés

associés aux variables capital sur actif et rendements sur actifs productifs est supérieure à 50%. Ces

variables sont donc impliquées dans des relations de dépendance concurrente. Ces resultats confortent

ceux du tableau des corrélations partielles.

Du reste, en raison de l’arbitrage existant entre les conséquences d’une éventuelle sous

identification de notre modèle économétrique pouvant résulter de la correction du problème de

multicolinéarité (les coefficients estimés perdent leur sens) et les problèmes de précision résultant d’un

modèle suridentifié (i.e. sans correction de la colinéarité) nous avons opté pour la deuxième alternative.

Tableau n°3 : Proportions associées à la décomposition de la variance des coefficients estimés

18 Les proportions relatives à la décomposition de la variance de la constante sont sans intérêt.

Num

ber

cond

ition

par3

0

Rend

emen

ts su

r ac

tif

LogC

oût/

empr

unteu

r

logP

rêt m

oyen

% d

e clie

ntèle

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logE

mpr

unteu

r/ ag

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ff

Prêt

moy

en

/PNB

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tête

loan

loss

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Créd

it à l

’éco

/ PI

B

IPC

Taux

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croi

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ce P

IB

Taux

d’a

déqu

a-

tion d

u cap

ital

Taux

d’

ende

ttem

ent

_con

st

1 0.0024 0.0010 0.0004 0.0002 0.0009 0.0023 0.0004 0.0008 0.0016 0.0028 0.0034 0.0016 0.0023 0.0001 2.137 0.0011 0.0048 0.0000 0.0000 0.0004 0.0037 0.0479 0.0511 0.0012 0.0002 0.0041 0.0076 0.0083 0.0000 2.677 0.1526 0.3311 0.0001 0.0000 0.0001 0.0020 0.0003 0.0035 0.0012 0.0093 0.0263 0.0018 0.0036 0.0000 3.333 0.1981 0.2650 0.0001 0.0001 0.0009 0.0001 0.0125 0.0133 0.0002 0.0095 0.1168 0.0040 0.0575 0.0000 3.685 0.0740 0.2222 0.0011 0.0001 0.0004 0.0019 0.0015 0.0228 0.0068 0.0001 0.0000 0.0672 0.1916 0.0001 4.317 0.1732 0.0090 0.0030 0.0009 0.0002 0.1407 0.0113 0.0229 0.0013 0.0742 0.2134 0.0003 0.0780 0.0001 4.789 0.0549 0.0165 0.0003 0.0002 0.0004 0.1431 0.0006 0.0168 0.0126 0.1845 0.4960 0.0006 0.0215 0.0001 5.602 0.2065 0.0017 0.0077 0.0014 0.0043 0.1530 0.0102 0.0531 0.0166 0.4764 0.0569 0.0061 0.0262 0.0000 6.750 0.0044 0.0098 0.0001 0.0003 0.0214 0.1766 0.1485 0.3687 0.2103 0.0019 0.0002 0.0842 0.0678 0.0000 7.252 0.0688 0.0001 0.0417 0.0101 0.1541 0.0334 0.0135 0.0794 0.0106 0.0047 0.0389 0.1249 0.0898 0.0001 37.061 0.0249 0.0488 0.1130 0.7885 0.3484 0.0687 0.0137 0.0139 0.0020 0.0775 0.0246 0.0481 0.0014 0.8604 22.67 0.0020 0.0345 0.8213 0.1905 0.2129 0.1665 0.0015 0.0333 0.0029 0.0356 0.0000 0.0097 0.0176 0.1328 9.809 0.0333 0.0553 0.0097 0.0035 0.0919 0.1061 0.3970 0.1936 0.7010 0.0937 0.0028 0.0870 0.0049 0.0030 9.227 0.0038 0.0002 0.0014 0.0041 0.1637 0.0019 0.3411 0.1268 0.0317 0.0296 0.0167 0.5571 0.4293 0.0033


25

Tableau n° 4: Coefficients de corrélation partielle entre les variables explicatives

operatssf

par3

0

Loan

lossrr

logEmprunteur/

agent du staff

logPrêt moyen

Prêt moyen/PNB

par tête

% de clientèle fém

inine

Taux d’adéqua-tion du capital

Taux d’endettem

ent

return

_on_asset

LogCoût/ em

prunteur

Crédit à l’éco/PIB

Taux de croissance PIB

IPC

operatssf 1.0000

par30 -0.229* 1.000

loanlossrr -0.323* -0.012 1.0000

logEmprunteur/ agent du staff

-0.086* 0.747* -0.0064 1.0000

logPrêt moyen -0.007 0.382* -0.0132 0.2630* 1.000

Prêt moyen /PNB par tête

-0.164* -0.010 0.2450* -0.101* 0.1158* 1.000

% de clientèle féminine

-0.058 -0.184* 0.0253 0.0546 -0.584* -0.0366 1.000

Taux d’adéquation du capital

-0.260* 0.799* 0.0494 0.6261* 0.4089* 0.1270* 0.0293 1.000

Taux d’endettement

0.0081 -0.092* -0.0530 -0.0765 0.0144 -0.0806 0.0478 -0.245* 1.000

return_on_ass 0.202* 0.596* 0.027 0.555* 0.399* 0.081 -0.050 0.648* -0.145* 1.00

LogCoût/ emprunteur

-0.0044 -0.402 * 0.053 -0.503* 0.3290 0.2434* -0.473* -0.371* -0.088* -0.380* 1.000

Crédit à l’éco /PIB

0.088* 0.047 -0.096* 0.0512 0.0917* -0.137* 0.1793* 0.087* -0.103* 0.1757* 0.0098 1.000

Taux de croissance PIB

0.093* -0.035 -0.0687 0.0225 -0.209* -0.030 0.2188* -0.058 0.115* 0.0098 -0.174* 0.1111* 1.000

IPC -0.0574 -0.038 -0.0038 -0.122* -0.0219 0.064 -0.089* -0.060 -0.007 -0.100* 0.0687 -0.142* -0.182* 1

*significatif à 5%.

IV-5- Estimation économétrique et résultats

1- La prépondérance de l’hétérogénéité des IMF et l’utilité des modèles à effets fixes

D’un point de vue statistique, une justification de l’utilisation d’un modèle à effets individuels fixes a

été déjà fournie par le test de Hausman et le linktest. D’un point de vue plus analytique, notons que les

institutions de microfinance peuvent différer du fait des caractéristiques des pays auxquels elles

appartiennent, de leur type (ONG, coopérative, banque, …), leur statut (règlementées ou non

règlementées), par leur activité (institutions offrant des services d’épargne et de crédit, ou uniquement

des services de crédit), par leur méthode (prêt de groupe, prêt individuel, présence d’incitations

dynamiques), leurs sources de financement (dépôts ou financement externe). Ainsi par l’adoption d’un


26

modèle à effets fixes nous introduisons implicitement p – 1 « variables muettes » pour les p IMFs19

considérées dans l’échantillon pour capter les effets spécifiques à chacune d’elles. En outre on relâche le

postulat d’homogénéité de la relation X - Y en admettant que chaque individu i présente des

caractéristiques propres dont les réalisations sont stables dans le temps. Cependant est-il raisonnable de

considérer que ces effets individuels sont fixes dans le temps? Dans la mesure où nous ne retenons dans

l’échantillon que des IMFs n’ayant pas subi une transformation institutionnelle au cours de la période

1999- 2006 et cette hypothèse parait assez plausible. Le resultat du F-test pour les dummies confirme que

les effets fixes conjointement sont significatifs.

Tableau n°5: resultats des estimations économétriques sur échantillon global

Variables Operatssf Fixed Effects

Operatssf Random Effects

par30 0.105 -0.042 (0.64) (0.29) Rendements sur actif 2.175 2.249 (13.05)*** (15.50)*** LogCoût/ emprunteur -0.025 -0.070 (1.14) (3.79)*** logPrêt moyen 0.138 0.116 (3.95)*** (4.88)*** % de clientèle féminine -0.103 -0.035 (0.99) (0.51) Epargnant/agent du staff 0.000 -0.000 (0.16) (0.04) logEmprunteur/ agent du staff 0.103 0.077 (2.98)*** (3.04)*** Prêt moyen/PNB par tête -0.012 -0.019 (1.11) (2.23)** Loanlossrr -0.319 -0.418 (2.22)** (3.31)*** Crédit à l’éco/PIB -0.001 -0.002 (0.69) (1.84)* IPC 0.899 0.716 (2.80)*** (2.46)** Taux de croissance PIB 1.380 1.295 (3.53)*** (3.64)*** Taux d’adéquation du capital 0.453 0.324 (5.17)*** (4.89)*** Taux d’endettement 0.002 0.000 (0.50) (0.08) Constant -0.106 0.360 (0.35) (1.72)* Observations 378 378 Number of IMF 106 106 R-squared 0.66

(***) : Significatif à 1% ;(**) à 5% ; et (*) : 10%

19

Pour éviter les risques de colinéarité parfaite qui rendraient impossible l’estimation nous n’introduirons donc pas les dummies « type institutionnel » que nous avons prévu d’inclure dans nos régressions, car leur effet est déjà pris en compte


27

2- Les déterminants de la viabilité selon le type de services offerts On constate que les déterminants de la viabilité financière les IMFs offrant à la fois des services

d’épargne et crédit diffèrent à quelques niveaux de celles qui ne font que du crédit. Présentons les

déterminants communs aux deux types d’IMFs ; le premier est la qualité du portefeuille cependant les

résultats des estimations indiquent que pour le premier type d’IMFs le portefeuille à risque agit

négativement sur le niveau du ratio de viabilité financière ce qui est conforme à nos attentes, par contre il

agit positivement sur la viabilité des IMFs ne faisant que du crédit (la sous section suivante donnera une

explication plausible à ce résultat contraire à nos présomptions). Le rendement sur les actifs constitue le

deuxième déterminant commun. Cependant s’il agit significativement (à 1%) et de manière positive sur

le ratio de viabilité financière pour les deux types d’IMFs, il apparaît par ailleurs que l’ampleur de son

impact sur le ratio de viabilité financière est nettement plus importante pour la première catégorie

d’IMFs. Le coût par emprunteur constitue le troisième déterminant commun important pour les deux

catégories. Il agit négativement et significativement (5% et 1%) sur le ratio de viabilité financière.

Les différences se situent d’une part au niveau des indicateurs de portée et d’adéquation du portefeuille

pour lesquels on remarque que seul le prêt moyen rapporté au PIB par tête est significatif à 1% pour la

première catégorie d’IMFs, par contre le prêt moyen ainsi que le prêt moyen rapporté au PIB par tête sont

significatifs respectivement à 1% et à 10%.

D’autre part au niveau de la productivité des agents de crédit, on remarque qu’elle agit positivement (son

coefficient est négatif) et significativement (à 5%) sur les performances des IMFs qui n’offrent que des

services de crédit.… Par contre la productivité des AC mesurée par le nombre d’emprunteurs par agent

de l’administration, ne semble pas pertinente pour les mutuelles d’épargne et de crédit.

Tableau n° 6: resultats des estimations économétriques par type d’activité.

Operatssf save Operatssf no save par30 0.308 -0.646 (1.98)** (2.43)** Rendements sur actif 5.283 1.863 (13.02)*** (10.65)*** LogCoût/ emprunteur -0.045 -0.199 (2.03)** (4.51)*** logPrêt moyen -0.032 0.277 (0.75) (5.03)*** % de clientèle féminine 0.071 0.169 (0.65) (0.92) Epargnant/agent du staff 0.011 (0.46) logEmprunteur/ agent du staff 0.018 -0.110 (0.39) (2.27)** Prêt moyen/PNB par tête -0.033 -0.093


28

(4.33)*** (1.93)* Crédit à l’éco/PIB 0.001 -0.003 (0.56) (0.97) Taux de croissance PIB 1.124 0.918 (2.75)*** (1.73)* Taux d’adéquation du capital 0.347 0.259 (1.95)* (2.55)** Taux d’endettement 0.002 -0.002 (0.40) (0.24) Constant 1.077 0.988 (2.90)*** (1.79)* Observations 158 225 Number of IMFs 49 66 R-squared 0.83 0.71

(***) : Significatif à 1% ;(**) à 5% ; et (*) : 10%

3- Le rôle de la qualité du portefeuille

Nous trouvons que le ratio des prêts en retard de 30 jours impacte positivement le ratio de viabilité

financière des IMFs ayant le droit de collecter l’épargne. A première vue ce résultat infirme nos

présomptions quant à l’effet de la qualité du portefeuille sur performances financières des institutions de

microcrédit. Cependant force est de constater par ailleurs que ce résultat pourrait trouver une explication

logique dans la politique d’expansion et de croissance des IMFs. En effet la croissance des IMFs se

traduit généralement par une augmentation de la taille de leur portefeuille. Or, d’une part cette

augmentation peut traduire l’adoption par l’institution d’une politique de prêt plus laxiste et donc une

augmentation du nombre de prêts en retard à 30 jours. D’autre part une augmentation de la taille du

portefeuille est, toutes choses égales par ailleurs, synonyme d’une hausse des revenus sur intérêt. Ainsi,

la politique d’expansion sera dite maitrisée si l’augmentation relative du portefeuille de l’IMF est plus

que proportionnelle à celle du portefeuille à risque. On peut aller plus loin en énonçant en plus de cette

condition que nous qualifierons de nécessaire, une condition suffisante qui consisterait à dire que pour

que la viabilité financière de l’IMF se trouve améliorer, il faudra que la variation relative des revenus

sur intérêts sur portefeuille soit supérieure au égale à celle du taux de pertes sur prêts et des autres frais

occasionnés par le retard. Dans ce cas les gains en retour sur prêts, vont plus que compenser, les pertes

des prêts non remboursés. Pour vérifier ces deux conditions en vue de valider notre argumentation, nous

réalisons d’abord un test de comparaison de l’évolution moyenne d’une part du taux de variation de la

valeur du portefeuille et celle du PAR30, et ensuite nous réaliserons le même test pour les taux de

variation du rendement sur portefeuille et taux de variation des pertes sur prêts.


29

Les résultats de ces tests montrent que l’augmentation du PAR30 est supérieure à celle du

portefeuille avec une probabilité de 52,13% mais que par ailleurs la probabilité en faveur de l’hypothèse de

différence positive entre le taux de variation du rendement sur portefeuille et le taux de variation des

pertes sur prêts est de 84%, cette hypothèse est donc plausible. Ainsi, une politique d’expansion bien

maitrisée (se traduisant par une hausse de la taille du portefeuille plus importante que la hausse du

portefeuille à risque et/ou une augmentation des revenus sur portefeuille plus supérieure à celle des

pertes sur prêts) accroit les performances financières des institutions de microcrédit.


du PAR30 (on suppose que qu’il n’y a pas égalité des variances des deux variables)

Variable Obs. mean Std err Std.Dev [95% Conf. Interval] Dtotal_portef_prêt 201 217.4181 3793.267 53778.84 [-7262.51, 7697.347] dpar30 151 14.6143 5.886796 72.33816 [2.9820 26.246] combined 352 130.4199 2163.731 40595.19 [-4125.088 4385.928] diff 202.8038 3793.272 [7277.134 7682.742] diff = mean (Dtotal_portef_prêt) - mean (dpar30) t = 0.0535 Ho: diff = 0 Satterthwaite's degrees of freedom = 200.001 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.5213 Pr (|T| > |t|) = 0.9574 Pr(T > t) = 0.478


du PAR30 (on suppose que qu’il n’y a pas égalité des variances des deux variables)

Variable Obs. mean Std err Std.Dev [95% Conf. Interval] D_rendement/actif 152 0.1385961 1.59015 19.6046 [-3.003221 3.280413] D ratio pertes/prêt 44 3.087307 2.4305 16.122 [-1.814396 7.989011] combined 196 .8005517 1.3485 18.880 [-1.859131 3.460234] diff -2.948711 2.904518 [-8.725334 2.827911] diff = mean (D_rendement/actif ) - mean (D ratio pertes/prêt) t = -1.0152 Ho: diff = 0 Satterthwaite's degrees of freedom = 200.001 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.1565 Pr (|T| > |t|) = 0.3129 Pr(T > t) = 0.8435

4- La portée de l’activité et l’adéquation de la taille de prêt au contexte économique

Les variables « prêt moyen par emprunteur » et « prêt moyen par emprunteur rapporté au niveau de

revenu moyen » sont introduites pour capter respectivement l’effet de la portée de l’activité des IMFs et

de l’adéquation de la taille des prêts octroyés par l’IMF par rapport au niveau de vie du pays dans lequel

elle évolue. L’estimation économétrique nous montre que le prêt moyen par emprunteur rapporté au


30

revenu par tête agit négativement sur la viabilité financière et ce aussi bien pour les IMFs offrant à la fois

des services d’épargne et de crédit que pour celle celui ne faisant que du crédit. Ce résultat est paradoxal.

En effet le ratio prêt moyen rapporté au revenu moyen renseigne sur la capacité de l’IMF à cibler les plus

pauvres… il traduit l’idée que plus les prêts sont bas, plus le coût par unité monétaire prêté est élevé. Il

peut diminuer pour deux raisons : soit parce que le niveau moyen du revenu des populations a augmenté

auquel cas il y aura toutes choses égales par ailleurs une augmentation de la proportion de la population

éligible auprès du secteur bancaire formel, ainsi on assistera donc toute chose égale par ailleurs à un

déplacement de la clientèle des IMFs vers le système bancaire ; soit parce que le prêt moyen a diminué

auquel cas il pourrait y avoir un problème d’adéquation dans la mesure où ceux demandant un montant

de prêt plus élevé sont soit obligés de se contenter de ces faibles montants de prêts soit exclus. En effet

on montre que l’inadéquation de la taille du prêt est à l’origine de problèmes de remboursement des

prêts dans la mesure où les projets ne sont souvent rentables qu’à partir d’une certaine échelle de

production si la taille du prêt octroyé par l’IMF ne permet pas d’atteindre cette échelle, il est donc

probable que la rentabilité du projet financé soit insuffisante pour permettre le remboursement du prêt.

5- Mise en évidence de la relation entre la hausse de la productivité et qualité du portefeuille

Dans cette sous-section, nous tentons de mettre en relation la hausse de la productivité des agents

de crédit avec la qualité du portefeuille. Il s’agit de vérifier si la hausse de la productivité, c'est -à-dire la

hausse du nombre d’emprunteurs par agent de crédit, agit négativement sur les performances parce que la

baisse des coûts par emprunteur qu’elle engendre est peut-être compensée par une détérioration de la

qualité du portefeuille qu’elle pourrait occasionnée (baisse de la rigueur dans le suivi et la supervision)

ou encore que le gain liée à la baisse des coûts par emprunteurs est inferieur à la perte supplémentaire

liée à la baisse de la qualité du portefeuille . Pour cela nous avons procédé à un test de comparaison de la

variation moyenne de la productivité et de la variation de la qualité du portefeuille (mesurée dans un

premier temps par le PAR30 et dans un second temps par le taux de pertes sur prêts). Ce test n’a pas

donné des résultats concluants (voir annexe n°2).

Tous les facteurs analysés jusqu’à présent se réfèrent aux caractéristiques des IMF ; il nous a cependant

paru nécessaire de prendre en compte l’environnement dans lequel elles opèrent et son impact sur leur

viabilité.


31

6- L’environnement concurrentiel et macroéconomique

La performance financière des IMF dépend aussi de l’environnement économique et institutionnel

dans lequel elles évoluent. La première variable d’environnement retenu est le niveau de développement

financier. A priori le sens dans lequel cette variable agit sur la viabilité financière des IMFs peut être de

deux natures. Une première éventualité, consisterait à considérer que le niveau de développement

financier approximé ici par le volume total des crédits octroyés par le secteur bancaire dans l’économie

rapporté au PIB20 agit négativement sur la viabilité financière des institutions de micro crédit. En effet tel

que mesuré, le développement financier reflète l’aptitude du système bancaire à financer les agents à

besoin de financement de l’économie. Un faible niveau de développement financier se traduirait donc par

un fort degré de rationnement dans l’économie concernée, ce qui laisse une marge de manœuvre au

secteur du microcrédit. Ainsi, si on suppose que le secteur bancaire et celui de la microfinance se

partagent un marché dont la taille est normalisée à 1, si α représente la part du secteur bancaire dans le

volume total de crédits offerts dans l’économie alors 1- α est la part qui revient au secteur du microcrédit.

On conçoit bien que plus α est petit plus la part du secteur de la microfinance sera importante. En

définitive, le faible niveau de développement du système bancaire faible synonyme d’une faible

concurrence joue en faveur du secteur du microcrédit. Une deuxième éventualité, serait qu’un niveau

relativement élevé de développement financier, contraint les IMFs à être performantes si elles veulent

survivre. Elles sont donc amenées à être plus efficientes dans leur gestion, et à améliorer leur système de

gouvernance. Ainsi le niveau de développement financier agirait donc positivement sur la viabilité

financière des IMFs. Cette hypothèse peut être confortée par un effet d’imitation.

Nos résultats nous révèlent cependant que le niveau de développement financier d’un pays n’a

pas d’impact significatif sur la viabilité financière des IMFs qui y évoluent. Ce résultat est révélateur du

fait que dans la plupart des cas, les clients du système bancaire ne présentent pas les mêmes

caractéristiques que ceux des IMFs. En effet les clients des IMFs sont ceux qui n’ont pas accès au

système formel, soit parce qu’ils n’ont pas les garanties suffisantes soit parce que la taille des prêts qu’ils

demandent est faible. Ils sont généralement moins riches que ceux qui s’adressent au secteur bancaire.

Les niches du marché étant différentes, cela explique l’absence de lien entre développement financier et

performance des IMF. Cette absence peut enfin être expliquée par l’hétérogénéité des IMF et des pays

20 L’inverse de ce ratio a été aussi utilisé par Levine et alii 1999 comme proxy de l’intensité du rationnement financier


32

inclus dans l’échantillon ; et dans certains cas, c’est le premier effet qui se manifeste et dans d’autres, le

second.

La deuxième variable d’environnement est le taux de croissance économique du pays dans lequel

l’IMF opère. C’est un indicateur du dynamisme de l’économie. Ce dynamisme peut se traduire d’une part

par une hausse de la demande totale de crédit, et d’autre part par une hausse de la composante solvable de

la demande, si on considère qu’en période d’expansion économique la probabilité de réussite des projets

entrepris par la clientèle, est plus forte. Ainsi les IMFs évoluant dans des économies très dynamiques

pourraient, toutes choses égales par ailleurs, voir la taille de leur portefeuille augmenter. Nos estimations

économétriques confirment cette thèse. En effet, elles montrent que le taux de croissance impacte

positivement la viabilité financière des IMFs.

V- Conclusion

Au-delà de l’équilibre financier qu’elle implique, l’autosuffisance financière signifie aussi une

croissance durable de l’IMF, indépendamment des subventions et autres aides. C’est-à-dire sa pérennité.

Elle est cruciale dans la mesure où la croissance durable constitue un signal positif à la fois pour les

prêteurs et pour les emprunteurs de l’institution. A ce titre elle pourrait constituer une condition préalable

à l’enclenchement d’un processus de transformation institutionnelle. Ainsi, les résultats de l’étude des

déterminants de la viabilité financière revêtent une importance particulière. En effet ils nous montrent

que les effets individuels sont conjointement significatifs c'est-à-dire les spécificités de chaque IMF sont

un déterminant potentiel des performances financières et que par conséquent le statut institutionnel, qui

en l’occurrence est une de ces spécificités pourrait être un facteur explicatif non négligeable des

performances financières des institutions de microfinance. Dans ce sens le chapitre suivant abordera les

enjeux et les modalités de la transformation institutionnelle des IMFs, en mettant l’accent sur l’évolution

des différents déterminants des performances sus identifiés.


33

Bibliographie chapitre

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ANNEXES Annexe n°1 : statistiques descriptives

Variable Obs. Mean Std. Dev. Min Max Operatssf 599 1.111 .4150 .0074 2.977 par30 552 1.535 15.284 -.0076 219 Rendement sur actif 518 .0323 .13514 -.9742 .8212 Log prêt moyen/emprunteur 616 5.227 1.227 3.332 11.257 % femme cliente 580 .7303 .2827 .019 1 Log coût/emprunteur 506 3.603 1.390 -2.302 6.496 Log emprunteur par agent du staff 588 4.855 .8454 0 7.967 Prêt à l’économie/PIB 928 49.215 23.59 10.482 98.051 prêt moyen/emprunteur/Revenu par tête 606 .7813 2.833 .0236 45.234 IPC 980 .0577 .0515 -.0122 .448 Réserves pour pertes sur prêts 614 .0802 .4493 -.142 9.856 Taux de croissance du PIB 980 .0242 .0281 -.151 .0812 Taux d’adéquation du capital 604 .4681 1.138 .0003 14.523 Taux d’endettement 595 3.040 3.043 .0015 29.564

Annexe 1 : Calcul de l’output index par groupes de revenu

Quand on mesure l’accès aux prêts pour les différents groupes de revenus ((Li), la population

d’individu ayant reçu un prêt est repartie dans n groupes distincts et ordonnés (au plus faible indice i

correspond le plus faible revenu. On suppose que l’objectif social du gouvernement associe une valeur

sociale importante aux prêts octroyés au groupe de faible revenu, comme une approche qui boostera le

développement et allègera la pauvreté.

Soient αi les pondérations sont donc attribuées à chaque groupe de revenu on a Σ αi =1. Ainsi si

la fonction d’utilité gouvernementale poids plus élevé aux prêts accordés aux individus appartenant au

groupe à bas revenu on aura donc αi > αi+1.

Si αi = αi+1 il y a une situation d’indifférence dans laquelle prêter aux individus à haut revenus ou

prêter à ceux à bas revenus procure le même niveau d’utilité au gouvernement.


35

L’output index pondéré notée OI s’exprime comme suit :

Si le gouvernement n’a pas de préférence pour le financement d’un certain groupe de revenu en priorité,

alors la pondération αi sera la même pour tous les individus. Dans ce cas l’output index non pondéré

s’écrit :

Le ratio pourrait dans ce cas être interprété comme un facteur d’actualisation.

Si,

Ainsi le coût pondéré des subventions est : Cw = Z*C, où C représente le coût réel du capital.

Lorsque Cw <C, alors la communauté bénéficie de la hausse du surplus social parce que la majeure partie

des subventions allouées sont destinées aux groupes à faibles revenus. Autrement dit le coût social net de

la subvention est faible. En revanche, lorsque Cw > C, le coût réel de la subvention est élevé, son coût

social l’est aussi. Dans ce précis peu de prêts octroyés ciblent réellement le segment de la population

ciblé par le gouvernement.

Annexe n°3 : présentation de l’IRS Il est obtenu par la formule suivante :

Où A : l’encours des emprunts concessionnels contractés par l’institution

FP : fonds propres annuels moyens, B : bénéfice avant impôt annoncé et retraité si nécessaire, K : somme

des subventions reçues par l’institution, EC : encours des crédits annuels moyens de l’IMF, i : taux

d’intérêt moyen pondéré appliqué sur l’encours de crédit.

Interprétation : Lorsque : IRS l’IMF a atteint l’autosuffisance financière, lorsque l’IRS vaut 100%


36

Annexe n° 4 : Ratios de performance et de qualité de portefeuille

Indicateur Ratio Mesure

Portefeuille à risque (PAR) classé par

ancienneté

Combien peut-on perdre si tous les emprunteurs cessaient de rembourser ? Le classement par ancienneté permet de distinguer les crédits moins risqués (plus le retard est important, plus le risque d’irrécouvrabilité est élevé.)

Taux de

remboursement

Compare le montant remboursé au montant échu/attendu sur une période. Ne donne pas d’information utile sur les performances de l’encours de crédit

Rendement retraité des actifs totaux

Un ratio de rentabilité dont le dénominateur est le montant moyen du total des actifs évalue la capacité des dirigeants à déployer des fonds sur l'ensemble des actifs.

Taux d’abandon de créances

Coût annuel des impayés, qui doit être compensé par une augmentation du produit des intérêts.

Nombre d’emprunteurs par

agent de crédit

Ce ratio informe sur le nombre de dossiers traités par le personnel de crédit et permet de mesurer sa productivité. Plus le nombre de dossiers par agent est élevé, plus le nombre de clients servis est important


37

CHAPITRE-II- Transformation des IMFs : enjeux et modalités

I- Introduction

Depuis un certain temps, on enregistre une dynamique nouvelle au sein du secteur bancaire

formel mais aussi informel dans certains pays. Pour ce qui concerne le secteur formel, on constate une

extension de son activité vers les PMI – PME dont les caractéristiques ressemblent plus à celle des

clients de la microfinance et celle-ci se faisant sans le changement de leur statut. Cependant le processus

de downscalling entrepris par les banques du secteur formel peut-il justifier aussi une extension des

activités des IMFs vers les PMI – PME dont les caractéristiques les rendent inéligibles aussi bien auprès

des IMFs que des banques formelles ? Entreprendre une telle initiative peut impliquer divers

changements aussi bien dans la structure organisationnelle, institutionnelle que dans les méthodes et les

procédures. La problématique de la transformation se pose alors. La transformation au sens juridique,

c'est-à-dire celle qui assure la continuité de la même personne juridique en changeant le statut juridique

sous lequel elle opère. En effet, beaucoup d'institutions de microfinance ont débuté sous le statut d’ONG

en créant un projet de microfinance parallèlement à d’autres projets de développement social financés

principalement par des donations. Lorsque les activités de microfinance prennent de l’ampleur,

l’institution est poussée à se formaliser. Toutefois, la transformation d’une ONG de développement

social en une IMF réglementée ne se limite pas à un simple changement de statut. Selon le contexte

institutionnel et règlementaire dans lequel elle évolue, se transformer impliquera pour elle l’adoption de

nouvelles normes prudentielles, de gouvernance ainsi que l’acquisition d’un personnel compétent pour

répondre aux nouvelles exigences auxquelles elle est astreinte. Le présent chapitre s’évertuera à présenter

une analyse théorique du changement institutionnel, suivi par une exploration du rôle de la viabilité

financière dans le processus de transformation, ensuite il se penchera sur les modalités de la

transformation et finira par une analyse des défis inhérents à la transition et une brève conclusion.

II- Analyse théorique du changement institutionnel

Une réflexion sur l’origine, le rôle des institutions et sur les déterminants du changement

institutionnel est fournie par l’économie institutionnelle. Plusieurs thèses existent sur l’origine des

institutions. Pour North (année), les organisations n’existent que pour permettre la réduction des coûts de


38

transaction. Les IMFs (organisations) n’existeraient que parce qu’elles permettent de réduire les coûts de

transaction par rapport au cas hypothétique où les individus rationnés et n’ayant pas accès au crédit et les

individus à capacité de financement disposés à offrir essaieraient d’organiser un échange en dehors de

tout cadre institutionnel. Elles octroient par exemple des crédits à des taux d’intérêt inférieurs à ceux

proposés par les usuriers. Pour Williamson (année) les organisations permettent en partie de résoudre les

problèmes liés à l’asymétrie informationnelle. Dans ce contexte quels facteurs pourraient t-ils motiver le

changement institutionnel? Les résultats escomptés? Les enjeux pour les parties en présence ainsi que le

pouvoir de négociation? La certitude des résultats escomptés et le comportement des agents en présence,

vis à vis du risque et de l’incertitude?

III- La viabilité financière, condition nécessaire à la transformation ? : Approche

analytique

Dans un document de travail du FIDA, un auteur ( ? et année) affirme que « Seules les IMF

ayant prouvé qu'elles étaient capables de mobiliser les ressources, de couvrir leurs frais, de faire des

bénéfices et de se développer avec dynamisme méritent d'être aidées (liens ?). De telles institutions

existent dans tous les secteurs financiers (officiel, semi-officiel ou informel). Les gouvernements, avec

l'appui des donateurs, devraient être encouragés à élaborer un cadre juridique adéquat pour faire passer

les IMF de la catégorie informelle à semi-officielle puis à la catégorie des établissements officiels; et à

créer des réseaux et des organisations faîtières assurant encadrement, formation, services de conseil,

autoréglementation et supervision, échange de liquidités et refinancement ».

En fait deux théories concurrentes s’opposent à ce sujet (comme évoqué dans le chapitre

précédent), l’une dite institutionnaliste pour laquelle la meilleure manière pour les IMFs d’atteindre la

majorité de la population serait d’intégrer le système financier formel, la viabilité s’avère donc être un

préalable pour l’institution candidate à l’intégration des marchés; l’autre dite welfariste qui stipule par

contre que le plus important serait de se concentrer sur l’amélioration des conditions de vie des

populations les plus pauvres et ce, même si l’IMF doit recourir indéfiniment aux subventions pour

atteindre cet objectif. Pour les tenants de cette approche, la transformation ou l’intégration des marchés

n’est pas à l’ordre du jour. Nous étayons ce propos à travers une approche analytique proposant quatre

cas de figures :


39

Cas n°1 : l’institution est viable ex ante et s’est transformée par la suite : l’approche institutionnaliste.

Dans ce cas la viabilité ex ante d’une IMF agit comme un déterminant de la décision de se

transformer d’une part en augmentant sa capacité d’autofinancement et donc en améliorant son passif elle

permet à l’institution viable non seulement d’avoir une plus grande marge de manœuvre dans ses sources

de financement interne mais aussi externe et d’autre part en accroissant la crédibilité et l’image de

l’institution auprès des banques et du marché en général elle augmente la probabilité de succès d’une

décision de transformation de l’IMF. La théorie économique, stipule que les investisseurs sont guidés

dans leur décision d’investir par l’opportunité du gain à ce titre une institution viable ex ante leur fournit

un bon signal. En outre l’objectif de toute organisation est de croître (l’extension de l’activité permet de

réaliser des économies d’échelle certes ; mais ce n’est pas toujours le cas, car l’extension doit être

accompagnée d’une efficience dans la gestion et le contrôle des coûts). La réalisation de cet objectif peut

impliquer que l’IMF procède d’abord à une transformation institutionnelle et ce, dans le but d’accro ître

sa capacité à mobiliser les fonds auprès des banques, auprès de la clientèle par les mécanismes du

marché, d’améliorer sa gouvernance mais aussi d’étendre ses services à d’autres tranches de la

population. Une telle initiative est facilitée par la réalisation de bonnes performances. Dans le moyen et

long terme il s’agit d’assurer la viabilité ex post, c'est-à-dire de maintenir dans une moindre mesure la

tendance de la performance financière enregistrée ex ante, et/ou de l’améliorer.

Ici la décision de se transformer pourrait bien être motivée par les trois facteurs cités ci-dessus avec des

intensités différentes, tout dépend de l’institution.

Cas 2 : Institution viable et non transformée

Trois cas de figures sont à distinguer :

Certes la transformation institutionnelle comporte des avantages et opportunités pour

l’institution qui se transforme, mais elle comporte aussi, outre l’incertitude dont est sujette tout processus

de transformation, des exigences en matière de gouvernance, de résultats, de gestion financière. On

pourrait imaginer un cadre conceptuel dans lequel les institutions compareraient les avantages et

opportunités qu’offrent la transformation aux exigences qu’elle sous tend mais aussi à l’incertitude quand

au résultat du processus. Ainsi les IMF averses au risque seraient conduites à ne pas entreprendre la

transformation, même lorsqu’elles sont viables. La décision de ne pas se transformer peut aussi résulter

de la comparaison des coûts de la transformation et avantages de la transformation aux coûts et avantages


40

du statut quo, et proviendrait donc du fait que les avantages nets de la transformation sont inférieurs à

ceux du statut quo ou que cette catégorie d’IMFs sur pondère les coûts par rapport aux gains.

Cela pourrait aussi traduire le fait que la viabilité ne soit pas le seul facteur déterminant de la

transformation. Il existerait d’autres déterminants observés ou inobservés, qui en l’occurrence agiraient

en faveur ou en défaveur de la décision de se transformer et ce, en dépit des performances financières de

l’IMF. On distingue d’une part les facteurs tels que la gouvernance ex ante, le contexte institutionnel

(cadre réglementaire du pays dans lequel l’IMF évolue) qui influencent indirectement la décision de se

transformer à travers la performance financière, mais qui pourrait aussi influencer directement la

décision de se transformer, indépendamment de la performance financière (la structure institutionnelle

des IMF).

Le biais en faveur du statut quo : traduit le fait que les organisations n’aiment pas le changement. C’est

toute la problématique du changement institutionnel qui est évoquée ici.

Cas n°3 : institution non viable ex ante et transformée

Quoique probablement hypothétique, ce cas de figure est intéressant et conduit à plusieurs

interrogations. Qu’est ce qui pourrait conduire une institution à procéder à une démarche en vue d’une

transformation institutionnelle en dépit du fait qu’elle ne soit pas financièrement viable ? Quelle est la

faisabilité et la probabilité de succès d’une telle alternative ? Quel est le rôle de la gouvernance ex ante ?

Les raisons qui pourraient pousser une IMF non viable à chercher à se transformer : ce sont tout d’abord

l’espérance que la transformation agira positivement en faveur d’une viabilité ex post et ce, à travers

l’amélioration de la gouvernance, l’accès plus facile à des sources de financement les économies

d’échelle qui résulteraient d’une éventuelle l’extension de son activité.

Dans ce contexte la faisabilité et la probabilité de succès d’un tel processus est infime voire nulle. Une

institution non viable financièrement peut-elle inspirer confiance aux épargnants, aux banques ou aux

investisseurs qui désireraient prendre part au capital de l’institution transformée ? Tout l’enjeu se trouve

à ce niveau : acquérir la confiance des clients, des banques et des investisseurs. Il faudra que l’institution

fournisse la preuve qu’à court terme et au pire dans le moyen terme elle sera à même d’atteindre de très

bonnes performances financières. La gouvernance ex ante pourra jouer un rôle important dans la

construction de la confiance, car le sérieux et la rigueur dont font preuve les dirigeants de l’IMF, le CA

… peuvent fournir la preuve que les performances actuelles de l’IMF pourraient être améliorées. Tout


41

dépend aussi du chemin qui reste à parcourir pour atteindre la viabilité financière. En l’occurrence les

ratios d’équilibre financier ne doivent pas être aussi très alarmants.

A quelles options institutionnelles une institution non viable devra-t-elle prétendre et pourra-t-elle

parvenir ? En d’autres termes, en amont de ces conditions, l’IMF sera-t-elle autorisée à se transformer si

elle ne vérifie pas, aux yeux des autorités de supervision, les minima requis.

Cas n°4 : institution non viable ex ante et non transformée

Si les ratios d’équilibre financier sont critiques, par exemple si l’indice de recours aux subventions est

élevé, si le taux de non remboursement est très élevé… si l’institution n’est pas viable et elle loin

d’atteindre la viabilité financière à court et moyen terme, il lui sera difficile d’acquérir la confiance des

épargnants potentiels si la transformation lui permet de collecter l’épargne publique, ou la confiance des

banques pour que celles-ci lui octroie plus d’emprunt ou encore la confiance du marché si toute fois elle

voulait émettre de titres sur le marché. Les autorités ne l’autoriseront pas.

IV- Les modalités de la transformation

Il apparaît clairement qu’une grande variété d’institutions peut avoir sa place sur le marché. Il existe

de nombreuses options qui reposent sur différentes forces propres à chacune. Les banques commerciales

publiques, les institutions financières issues d’ONG, les caisses d’épargne, les banques commerciales

privées et les mutuelles de crédit, toutes peuvent servir ce marché, que leur objectif soit commercial,

social ou les deux. Cependant la forme juridique d’une entreprise constitue à la fois, un outil

organisationnel, en lien avec une gouvernance souhaitée, un rapport à l’investissement et au capital, un

message à destination des tiers (grand public, investisseurs, autorités publiques, …). S’agissant de la

microfinance, les trois dimensions sont également importantes, et à prendre en compte dans une optique

d’évolution institutionnelle des IMFs en vue de satisfaire à la fois à leurs objectifs de développement et

de diversification, et aux contraintes réglementaires normalement prévisibles qui pourraient en résulter.

IV-1- Typologie et implication des formes juridiques adoptées

1- La Transformation comme passage du statut d’ONG au statut de société Coopérative

Dans certains cas, la coopérative de crédit est issue d’une ONG, qui s’est transformée de façon à

pouvoir collecter des dépôts. Cooperativa Emprender en Colombie et ACEP au Sénégal en sont deux


42

exemples. Dans d’autres cas, la coopérative de crédit a simplement élargi sa portée au sein d’une

communauté pour toucher les microentrepreneurs. Bien que les coopératives de crédit mobilisent

l’épargne de leurs clients-membres, elles sont dans de nombreux pays non réglementées ou bien le sont

de manière minimale.

En Afrique, subsaharienne la tendance est plutôt en faveur de ce type de transformation qui a l’aval des

autorités monétaires et de supervision.

2- Transformation par le passage du statut d’ONG au statut de société anonyme

C’est la forme la plus répandue. Les ONG qui se sont transformées en sociétés anonymes ont adopté

une des trois formes principales. Certaines remplissent les conditions requises pour être de véritables

banques commerciales et à ce titre, se conforment à la réglementation régissant une banque (comme

BancoSol et Mibanco). D’autres sont devenues des institutions financières de dépôt – en Bolivie et en

Ouganda, une nouvelle catégorie d’institution financière a été en fait créée pour fournir des services de

microfinance. Quelques organisations se sont transformées en institutions financières qui ne prennent pas

de dépôts. L’exemple le plus pertinent de ce type de transformation est probablement le cas de

Compartamos au Mexique, l’une des trois institutions dans le peloton de tête en Amérique latine, en

termes de nombre de clients elle a plus de 100 000 clients.

Selon Beth (année), quatre raisons peuvent motiver le passage du statut d’ONG à celui de Société

anonyme.

L’élargissement des sources de financement

La première raison est l’accès au financement afin d’attendre leur capacité de se développer.

L’accès aux sources de financement des banques commerciales a été le moteur de la transformation plus

particulièrement dans les cas de transformations enregistrées en Amérique Latine. Les institutions se

rendaient compte qu’il leur fallait s’agrandir et elles se sentaient prêtes à le faire, le marché était là, le

besoin existait, mais à moins qu’elles transforment leurs sources de financement, elles ne pourraient pas

enregistrer une croissance à un taux suffisant pour répondre au marché. Et cela les obligea à changer la

nature de leur organisation pour être en mesure d’accéder aux sources commerciales de financement.


43

Le test ci après portant sur la variation moyenne du taux d’endettement de sept IMFs transformées21,

confirme bien les raisons évoquées précédemment. En effet d’un côté ils établissent que l’augmentation

moyenne du taux d’endettement dans la période avant transformation a été moins importante que dans la

période après transformation. Il a été de 23,87% en moyenne après la transformation contre un taux de

croissance moyen de 1,25% dans la période avant transformation.

Tableau n° 9 : Taux de variation du ratio d’endettement Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] avant 24 1.249 .4709 2.307 .2752 2.223 après 36 23.875 23.877 143.26 -24.597 72.348 combined 60 14.825 14.319 110.91 -13.827 43.477 diff -2.626 29.329 -81.336 36.083 diff = mean(0) - mean(1) t = -0.7714 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 58 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.2218 Pr(|T| > |t|) = 0.4436 Pr(T > t) = 0.7782

Lorsque nous considérons les IMFs prises individuellement comme nous l’indique les

graphiques ci après, l’évolution du taux d’endettement est assez contrastée. On enregistre comme le test

précédent l’indique une augmentation taux d’endettement beaucoup plus accentuée pour les IMFs CEO

FUTURO, MIBANCO, PRODEM et FIE après la période de transformation. Cependant l’évolution du

taux d’endettement est accompagnée d’une baisse du taux d’adéquation du capital (Capital/total actif) en

moyenne pour ces IMFs dans la période après transformation, traduisant ainsi une sorte de phénomène de

substitution progressif du financement par fonds propres (subvention, …) par le financement par

l’endettement commercial. Certaines IMFs solides ont accumulé un niveau élevé de capitaux propres,

souvent par le biais de bailleurs de fonds ou de bénéfices non distribués. Elles ont alors plus intérêt à

augmenter leur endettement qu’à lever de nouveaux fonds propres. Ainsi, des données recueillies sur

l’Amérique latine révèlent que les IMF ont cherché à exercer un meilleur effet de levier sur leurs

capitaux propres et à augmenter leurs emprunts commerciaux, réduisant ainsi la part relative de leurs

fonds propres dans la structure du capital (Von Stauffenberg, 2004, p. 5).

Par contre pour les IMFs COMPARTAMOS, FINSOL et CARD PHILIPPINES on enregistre un

taux d’endettement quasi constant voire décroissant après la transformation. En ce qui concerne

COMPARTAMOS il faut dire qu’elle a procédé à une autre forme de mobilisation de ressources. En effet

elle a été l’une des premières à lancer une OPV (offre public de vente) dans le domaine de la


44

microfinance. L’OPV a été sursouscrite 13 fois, ce qui peut être considéré comme un succès important

dans tout marché financier. La demande n’ayant pas pu être satisfaite, le prix des actions, (qui

représentaient 30% des droits de propriété de la banque), grimpa jusqu’à atteindre 22% de hausse dès le

premier jour d’échange. La demande était liée à la croissance et la rentabilité exceptionnelles de

Compartamos, une pénurie d’investissements mexicains sur les marchés émergeants, une valeur rare, une

gestion solide de l’organisation et l’intérêt suscité par la microfinance. Le succès spectaculaire de l’OPV

fut une étape importante pour Compartamos et pour le secteur de la microfinance. Les actions ont été

achetées par les gestionnaires de fonds internationaux habituels et d’autres investisseurs commerciaux, et

non par des investisseurs socialement responsables. Cet événement a probablement renforcé

significativement la crédibilité de la microfinance sur les marchés des capitaux commerciaux et accéléré

la mobilisation du capital privé pour financer l’offre de services financiers aux pauvres et personnes à

faible revenu. Pour cette deuxième catégorie d’IMFs, il semblerait que la substitution se soit faite plutôt

en faveur du financement par ressources propres. Le cas de Compartamos en est illustratif car lorsqu’une

partie non négligeable des profits ne sont pas redistribués mais incorporer comme réserves cela contribue

à une augmentation des fonds propres.

Graphique n° 1: Evolution du taux d’endettement

Source : construit à partir des données du mix market

Graphique n°2: Evolution du taux d’adéquation du capital

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1995 2000 2005 2010 1995 2000 2005 2010

1995 2000 2005 2010

CARD PHILIPPINES (1986) CEO FUTURO COMPARTAMOS (1990)

FIE (1985) FINSOL (1997) MIBANCO (1992)

PRODEM (1986)

year Graphs by col1

Taux d’endettement


45

Source : construit à partir des données du mix market

La poursuite du processus de croissance

La deuxième raison qui peut motiver la transformation est le désir de poursuivre le processus de

croissance dans lequel l’ONG est engagée. A mesure qu’elles se développent et deviennent plus matures,

les institutions peuvent parvenir à un point où elles ne peuvent plus créer d’effet de levier sur leur base de

capital. C’est alors le moment pour elles de se tourner vers la mobilisation de fonds propres

supplémentaires. Les ONG qui se sont transformées ont vraiment été en mesure de croître. Beaucoup

d’entre elles ont étendu de manière significative leur rayon d’action tout en maintenant la qualité de

l’actif et la rentabilité à un niveau élevé. BancoSol, avait été classée comme la « Meilleure Banque en

Bolivie » pendant quatre années d’affilée (1995-1998). En 1998, elle a réalisé une rentabilité des actifs de

5,2%, son taux de risque du portefeuille était de 0%, l’adéquation des fonds propres de 16,3% et le

rendement sur patrimoine de 29%.

En Afrique, la poursuite de la croissance est l’une des motivations de la transformation, mais la deuxième

force principale est le désir d’offrir des services d’épargne. Ce n’est pas seulement l’importance des

épargnes qui retient l’attention, mais il faut aussi considérer le niveau de la demande.

0

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1

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1

0

.5

1

1995 2000 2005 2010 1995 2000 2005 2010

1995 2000 2005 2010



PRODEM (1986)

Taux

d’adéquation

du capital

year Graphs by col1


46

Les graphiques n°3 et 4 ci après illustrent l’évolution de la taille du portefeuille sur la période

1996 -2006 ; ils indiquent une augmentation exponentielle de la valeur total du portefeuille pour les IMFs

COMPARTAMOS, PRODEM, MIBANCO et FIE (format) après l’année 2001 (période succédant à la

transformation) et une quasi stabilité de la valeur total du portefeuille pour les IMFs CARD Philippines

et CEO FUTURO.

Tableau n°10: Nombre d’emprunteurs actifs

Emprunteurs actifs Au moment de la transformation

A la fin de la 1

ère année

A la fin de la 2

ème année

BancoSol(1992) 27 000 49 000 61 000 Caja Los Andes (1995) 5 000 16 000 24 000 Mibanco (1998) 36 000 41 000 58 000 Compartamos (2000) 64 000 79 000 100 000 Source : Séminaire d’AfriCap – Financement de la Croissance des Institutions de Microfinance en Afrique

Graphique n° 3 : Evolution de la taille du portefeuille

Source : graphique construit à partir des données du mix market

0 200

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200 400

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0

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400 600

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1995 2000 2005 2010



PRODEM (1986)

Taille du portefeuille

year Graphs by col1


47

L’acquisition d’un degré de professionnalisme (voir évolution du coût par emprunteur, nombre

d’emprunteur par agent de crédit…).

En troisième lieu acquérir un degré de professionnalisme opérationnel pour devenir plus résistant et

robuste constitue une motivation à la transformation institutionnelle. En effet le marché est impitoyable

et seules les organisations les plus efficaces arrivent à y survivre. En considérant notre échantillon de 7

IMFs transformées (voir chapitre III dans lequel, nous analysons l’impact sur les performances), nous

constatons d’une part qu’effectivement que le ratio frais opérationnels sur prêt a nettement baissé après

l’année 2001 et ce, pour la quasi-totalité des IMFs considérée (sauf pour CARD Philippines), ce résultat

pourrait bien corroborer l’hypothèse selon laquelle les IMFs agissent avec plus de professionnalisme et

serait de ce fait plus efficiente qu’avant leur transformation. D’autre part l’évolution du coût par

emprunteur vient mettre un bémol à cette constatation puis que l’on note une tendance haussière du coût

par emprunteur pour six des sept IMFs considérées. Cette tendance pourrait s’expliquer par le type de

croissance adoptée par l’IMF. En effet, si l’IMF opte pour une croissance extensive c'est-à-dire basée sur

la création accélérée de nouvelles agences et le recrutement de nouveaux chargés de prêts, celle- ci se

fait en général au détriment de la productivité. Dans la plupart des cas le développement du réseau a

entraîné des coûts d’infrastructure, de personnel, de systèmes de contrôle et de communication qui n’ont

pas été compensé par une augmentation aussi rapide du nombre de clients et du portefeuille de la banque.

De ce fait, le coût moyen d’un prêt (montant total des coûts / nombre moyen des prêts en cours) a connu

une hausse assez soutenue.

Graphique n° 4 : Evolution du coût par emprunteur


48

Source : graphique construit à partir des données du mix market Graphique n°5 : Evolution des frais opérationnels par prêt

Source : graphiques construits à partir des données du mix market

Augmenter leur indépendance vis-à-vis des bailleurs de fonds

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PRODEM (1986)

Coût par

emprunteur

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PRODEM (1986)

Frais operat

Sur prêt

Year


49

La quatrième raison repose sur le fait que les institutions veulent acquérir plus d’indépendance par

rapport à leurs bailleurs de fonds. Cette indépendance n’est que la résultante de la diversification des

sources de financement, exposée un peu plus haut.

IV-2- Implications de la transformation sur la gouvernance

Plusieurs formes de capital social se substituent aux capitaux purement privés, provenant de quatre

sources principales : ONG, investisseurs privés, entités publiques et fonds de placement spécialisés.

Chaque type d’investisseur a ses propres intérêts en jeu. Comprendre ce que les détenteurs du capital sont

prêts à perdre ou souhaitent gagner éclaire les facteurs qui contribuent à la bonne gouvernance d’une

institution de microfinance.

1- Cas des ONG à but non lucratif

Si certaines ONG sont devenues ou ont créé des institutions réglementées dans le but d’accéder à des

montants de capitaux plus élevés et/ou d’offrir des services d’épargne, la grande majorité des institutions

de microfinance du monde entier opèrent en tant qu’institutions à but non lucratif ou ONG. Il est donc

important de connaître les forces et les faiblesses de la structure de gouvernance des ONG de

microfinance.

Dans le cas des organisations à but non lucratif, il n’existe aucun propriétaire du capital. Les

ressources financières des IMF à but non lucratif sont octroyées par des bailleurs de fonds, sous forme de

subventions ou de prêts concessionnels au départ, mais à taux commerciaux par la suite. Il peut s’agir de

fondations privées, d’agences nationales d’aide au développement, d’institutions multilatérales22, ou

encore d’individus. A l’égard de qui le conseil d’administration des institutions à but non lucratif

endosse-t-il alors une responsabilité fiduciaire ? Ou devant qui est-il responsable ? S’il est possible

d’identifier avec certitude différents acteurs clés dans le contexte des ONG, la réponse à la question de la

responsabilité dépasse chacune des composantes identifiées. Le conseil d’administration d’une ONG est

d’abord et avant tout responsable envers la mission institutionnelle telle qu’elle est définie et approuvée

par le conseil existant et les précédents. 22

Aux premiers stades de son développement, l IMF utilise ce capital à la fois pour son fonctionnement et pour financer son fonds de crédit. Plus tard, après avoir acquis un certain niveau d’autosuffisance, le portefeuille de crédit est souvent financé par des institutions financières locales (à des taux commerciaux)


50

S’il existe des problèmes potentiels de gouvernance liés au type de propriété dans ce type d’institutions il

n’en demeure pas moins que certaines raisons peuvent amener les membres du conseil d’administration à

s’acquitter de leurs devoirs avec loyauté et diligence. En premier lieu il faut noter que dans la mesure où

les membres du conseil d’administration sont fortement engagés envers l’institution , ils seront amenés à

remplir sérieusement leurs devoirs. En second lieu la réputation et la crédibilité personnelle de chaque

administrateur, publiquement associées au succès ou à l’échec de l’institution, constituent également un

élément de motivation clé dans la mise en place d’une bonne gouvernance.

2- Cas des sociétés coopératives

Les coopératives d’épargne et de crédit, ou mutuelles de crédit, dans lesquelles les propriétaires

sont également les clients de l’institution, constituent une autre forme de structure de participation dans

le domaine de la prestation de services au secteur des microentreprises. Selon certains experts du

mouvement coopératif, comme Brian Branch et Christopher Baker, le manque de réglementation des

coopératives de crédit, combiné à une gouvernance inefficace de la part du conseil d’administration de

ces institutions, a conduit à l’insolvabilité de la mutuelle, a des chances de s’améliorer. Les épargnants

nets, ayant davantage d’argent en jeu, vont suivre la direction de plus près . l’insolvabilité de beaucoup

d’entre elles (sens ??? phrase). Branch et Baker exposent un certain nombre de problèmes de

gouvernance liés au modèle coopératif :

Contradiction des priorités

Le premier problème est lié à la contradiction possible entre les priorités des administrateurs nommés

(eux-mêmes clients de l’IMF) et des directeurs engagés par contrat d’une part, et celles des propriétaires-

membres d’autre part. Si une telle contradiction peut survenir dans n’importe quelle institution

financière, plusieurs traits caractéristiques des coopératives de crédit, ont un impact supplémentaire sur

cette dynamique. Les propriétaires membres sont des clients répartis en deux catégories : les «

épargnants nets » et les « emprunteurs nets ». Chaque catégorie ayant ses propres intérêts et priorités

concernant le fonctionnement et la situation financière de la coopérative de crédit. C’est pourquoi les

coopératives de crédit ne sont pas seulement confrontées à la séparation habituelle entre propriété et

pouvoir décisionnel, mais doivent aussi s’attendre à la divergence d’objectifs des propriétaires du capital,

traitée ci-dessous de manière plus détaillée.


51

Représentation des propriétaires au conseil d’administration

Le deuxième problème de gouvernance des coopératives de crédit est la tendance à la représentation

inégale des intérêts des deux catégories de clients (épargnants nets et emprunteurs nets) au conseil

d’administration. Ainsi, dans les coopératives de crédit d’Amérique latine, les emprunteurs nets sont

généralement dominants. Cette domination résulte de l’objectif premier des mutuelles de proposer des

crédits peu coûteux aux emprunteurs. Dans cette structure de services classique, l’épargne ne retenait que

peu l’attention, et c’est pourquoi les coopératives de crédit ne parvenaient pas à attirer l’épargne des

membres au-delà du montant requis pour servir de garantie aux prêts octroyés par l’institution. La

domination des emprunteurs vient aussi du fait que des organisations internationales ont octroyé des

lignes de crédit subventionnées aux coopératives de crédit, décourageant ainsi la mobilisation de

l’épargne. De la même manière, les sanctions des impayés sur ces fonds externes ont été minimales et

ont encouragé les retards de remboursement. Il n’est donc pas surprenant que les épargnants nets aient été

très peu attirés par ce type d’institutions financières. Selon Branch et Baker, l’expérience a montré que la

gouvernance est meilleure dans les coopératives de crédit où la proportion d’épargnants nets et

d’emprunteurs nets est équilibrée. Les épargnants nets sont plus à même de mettre la direction en face de

ses responsabilités, parce qu’ils ont un intérêt dans la rentabilité de l’institution, laquelle contribue à

assurer la pérennité à long terme de la coopérative de crédit. En outre, ils peuvent menacer de retirer leurs

dépôts. Par contraste, les emprunteurs nets ont une vision à beaucoup plus court terme, et privilégient les

politiques qui amoindrissent la pérennité financière, comme les faibles taux d’intérêt des crédits.

Les coopératives de crédit peuvent rééquilibrer la structure de propriété en réorientant des services, par

l’ajustement des taux d’intérêt, la limitation du recours au crédit subventionné, et la commercialisation

active des services d’épargne. Selon Branch et Baker, lorsque les comptes d’épargne des clients aux

revenus moyens augmentent en nombre et en montant, la gouvernance est poussée à s’améliorer.

Supervision et réglementation prudentielles. Le troisième problème vient du manque de supervision et de réglementation prudentielle des

coopératives de crédit. Parce qu’elles ne se procurent pas de capitaux sur les marchés financiers, elles ne

sont pas soumises aux contrôles fiscaux, alors qu’elles captent l’épargne de leurs membres. Lorsqu’elles

sont appliquées de manière efficace, la supervision et la réglementation prudentielles empêchent une


52

prise de risque excessive de la part du conseil d’administration et de la direction sous contrat, et

protègent ainsi les membres de la coopérative de crédit et leur épargne.

3- Cas de la société anonyme

Une définition précise et claire des objectifs est un facteur très important pour la réalisation de

bonnes performances. La SA est caractérisée par une structure de propriété qui confère au détenteur un

certain pouvoir de décision au prorata des parts détenues lors des assemblées générales du conseil

d’administration. De même la direction générale qui est chargée de la gestion est tenue de définir des

objectifs annuels ou périodiques à atteindre et de rendre compte des performances de l’institution. A cela

il faut ajouter que la pression provient aussi du marché car lorsqu’une institution est mal gérée ou réalise

de mauvaises performances, elle donne un mauvais signal au marché sur sa santé financière et ses

perspectives de rentabilité à court et moyen terme, il advient donc que le cours de ses actions va

inexorablement subir une baisse. A ce titre, la forme juridique SA permet de pallier le manque de

supervision relever dans les coopératives. La forme juridique SA correspond au statut institutionnel de

banque ou à celui « d’institution financière non bancaire ».

Ce débat suggère que les différents types d’institutions de microfinance comportent des faiblesses

structurelles liées à la propriété, qui peuvent nuire à l’efficacité de ces institutions dans le domaine de la

microfinance. Dans le cas des ONG, il n’y a pas de véritables propriétaires. Pour les banques

commerciales, le fait qu’elles soient centrées sur la maximisation des bénéfices et que la microfinance

soit mal représentée au conseil d’administration apparaît comme un point faible structurel. Enfin, dans le

cas des coopératives de crédit, la divergence d’intérêts des épargnants nets et des emprunteurs nets peut

engendrer de graves conflits au niveau du conseil d’administration.

Comprendre les caractéristiques structurelles de ces différents types d’institutions doit normalement

permettre de les différencier les unes des autres, mais cela ne suffit pas pour catégoriser les types

d’institutions offrant le meilleur modèle de propriété. La propriété demeure intrinsèquement liée à une

gouvernance efficace. Cependant il apparaît que l’une des formes juridiques les plus appropriées est la «

société anonyme ». Elle correspond soit au type institutionnel « institution bancaire » soit au type

« institution financière non bancaire » qui présentent des avantages tant en ce qui concerne la structure de

propriété qu’au niveau de la clarté des objectifs toute chose pouvant déboucher sur une meilleure

gouvernance.


53

IV-3- Implications de la transformation sur l’investissement

En se développant, les institutions ont atteint des niveaux croissants de sophistication. Les

institutions les plus performantes réussissent à atteindre le seuil de rentabilité – couvrant toutes les

charges au moyen des revenus dégagés par la prestation de services financiers. Les institutions qui ont

cherché à augmenter sensiblement le nombre de micro entrepreneurs atteints, et pour certaines, à étendre

les types de produits offerts à ce secteur donné (par exemple en introduisant l’épargne), se sont tournées

vers des sources privées de financement et se sont transformées en institutions réglementées solides.

Parce que les bénéfices constituent un facteur clé pour attirer des fonds privés, les institutions de

microfinance ont la difficile tâche de concilier un objectif social et un objectif financier : toucher un

grand nombre de micro entrepreneurs disposant de revenus faibles (les segments pauvres du marché) tout

en générant des bénéfices.

IV-4- Le rôle du cadre institutionnel et réglementaire

L’importance des barrières à l’entrée permet-elle aux conditions de la transformation de constituer

un instrument efficace pour assurer un financier viable ? Dans certains pays ils existent des conditions à

l’exercice de l’activité en tant que banque. L’exigence d’un capital minimum pour l’exercice de l’activité

en tant que banque en est une. Il s’agit d’une barrière économique à l’entrée pour des IMF (telles que les

coopératives) qui réalisent de l’intermédiation financière (recours à l’épargne du public pour l’octroi de

crédits). Les IMFs espérant réalisé avec succès leur processus de transformation doivent alors tenir

compte de ces normes. En outre les ratios prudentiels peuvent constituer un obstacle à la transformation.

Pour le secteur de la microfinance les difficultés peuvent survenir des conditions à remplir pour

l’obtention d’un agrément bancaire et du respect de certaines normes (en particulier en matière de

contrôle interne, de surveillance des risques et de gouvernance) que l’IMF devra surmonter par une mise

à niveau d’un système adéquation de gestion de l’information financière et comptable et par la conduite

d’audits internes réguliers.


54

V-Les expériences internationales en matière de transformation : les défis inhérents à la

transition

Toutes ces organisations transformées, quelle que soit la forme adoptée, partagent une particularité

fondamentale : elles ont toutes des actionnaires et sont des sociétés à but lucratif. Ainsi, au fond de leur

transformation, réside la question de savoir : « que signifie s’arrêter d’opérer comme ONG pour devenir

une société à but lucratif, contrôlée par des actionnaires ?

V-1- Les défis de la baisse des taux d’intérêts pratiqués

On évoque souvent comme principal obstacle à la transformation des IMFs en institutions

commerciales le fait que le secteur du microcrédit pratique encore des taux très supérieurs à ceux du

secteur bancaire. L’expérience a montré que les IMFs même après s’être transformées continuent à

charger des taux d’intérêt très élevés comparativement au secteur bancaire. En fait tout dépend de

l’évolution dans la niche de clientèle ciblée par l’IMF après la transformation. Si elle évolue vers des

niches plus aisées en augmentant le montant de prêt moyen octroyé, il est vraisemblable qu’elle puisse

proposer un taux d’intérêt plus bas du fait de « l’effet économies d’échelles » dont elle bénéficie. Par

contre si elle continue d’évoluer dans la même niche qu’avant la transformation il est probable que le

taux proposé soit peu différent de celui avant transformation. Un examen du cas de COMPARTAMOS

permet d’avoir un éclaircissement à ce propos. En effet après sa transformation en institution financière

non bancaire, cette IMF est restée fidèle à sa politique de prêt avant transformation en continuant à

proposer des montants de prêts moyens très faibles. Comme exemple, les prêts de Compartamos sont

exceptionnellement petits comparés au revenu national brut par tête, soit seulement 5,4% en 2005,

comparé à une valeur médiane de 43,5% pour les IMF dans le monde. Il en résulte que ses coûts

administratifs sont inévitablement bien plus élevés que la moyenne et ses taux d’intérêt doivent donc

aussi être plus élevés. Comme le montre le graphique ci après, sur les 88,3% de revenu d’intérêt perçu

en moyenne sur chaque prêt 51,38% vont aux frais de gestion, comparativement aux IMFs mexicaines

offrant des prêts d’un montant plus élevé qui chargent en moyenne 29,1% pour les IMFs du bas marché

et 41,2% pour les IMFs caisses villageoises.

Tableau n° 11 : Rendement des intérêts et taille des prêts : Compartamos comparé à deux groupes de comparaison constituées d’IMF mexicaines (MBB (2005))


55

Solde moyen des prêts en

% du Revenu par tête

Rendement des intérêts

Compartamos 5,4% 86,3%

IMFs sur le bas du marché 15,5% 29,1%

IMF caisses villageoises 22,7% 41,2%

Source : Une étude de cas sur les taux d’intérêts et les profits de la microfinance, CGAP/The World Bank

Graphique n° 6: décomposition du rendement des intérêts de COMPARTAMOS

Source : Une étude de cas sur les taux d’intérêts et les profits de la microfinance, CGAP/The World Bank

V-2- Les enjeux pour la clientèle : les implications sociales de la transformation

La principale conclusion qui a été tirée d’une étude des expériences à l’échelle internationale (voir

(Auteurs (années))) est que : l’augmentation de l’offre de services financiers aux catégories les plus

pauvres du marché ne dépend pas de la forme organisationnelle ou de la structure de propriété. En effet,

elle dépend de la compréhension des besoins du client (en terme de montant de prêt, de nature du crédit :

crédit à la consommation, crédit à l’habitat, ou crédit), de la qualité du service, de la cohérence de

l’intervention sur ce marché avec les activités principales et la stratégie de croissance du prestataire

potentiel, ainsi que de sa capacité à innover en termes de produits et de services financiers.


56

En considérant l’évolution du nombre de clients pour nos sept IMFs transformées, nous remarquons

que le nombre de clients pour par la majorité des IMFs n’a pas sensiblement augmenté, exceptées les

IMF COMPARTAMOS et MIBANCO qui enregistrent une hausse exponentielle du nombre de ses

clients à partir de l’année 2001.

Graphique n°7: Evolution du nombre de clients par IMF transformée

Source : graphique construit à partir des données du mix market Graphique n° 8: évolution du prêt moyen

0

200 400 600 800

0

200

400 600

800

0

200

400 600 800

1995 2000 2005 2010 1995 2000 2005 2010

1995 2000 2005 2010



PRODEM (1986)

Nbre d’emprunteurs actifs

year Graphs by col1


57

Source : graphique construit à partir des données du mix market

Graphique n° 9 : évolution du ratio prêt moyen rapporté au revenu par tête

Source: graphique construit à partir des données du mix market

0

1000 2000

3000

0

1000

2000

3000

0

1000

2000

3000

1995 2000 2005 2010 1995 2000 2005 2010

1995 2000 2005 2010



PRODEM (1986)

Prêt

Moyen/Emp

Year Graphs by col1

0

1

2

3

0

1

2

3

0

1

2

3

1995 2000 2005 2010 1995 2000 2005 2010

1995 2000 2005 2010



PRODEM (1986)

Year Graphs by col1

Prêt

moyen

/revenu

par tête


58

La forte augmentation du montant du prêt moyen enregistrée dans la période après 2000 est à

relativiser notamment pour les IMFs COMPARTAMOS et MIBANCO. Car s’il est vrai que pour ces

IMFs, après la transformation la valeur du prêt moyen distribué a augmenté dans l’absolu, l’évolution de

leur ratio prêt moyen rapporté au revenu par tête est restée constante. Cela nous permet donc dire qu’à

revenu constant, leur valeur de prêt moyen n’a pas augmenté. Cette constatation confirme bien le résultat

de la section V-2) ces deux IMFs ont maintenu la même stratégie de ciblage. En ce qui concerne les trois

autres IMFs on constate une augmentation conjointe de la valeur du prêt moyen et du ratio du prêt moyen

rapporté au revenu par tête. On peut donc conclure qu’il y a eu une modification de la stratégie ciblage de

ces IMFs après la transformation, traduite par un déplacement vers des niches plus riches de clients.

V-3- La transformation dans la structure du capital

L’une des raisons principales d’une transformation est d’amener plus de capitaux en fonds

propres dans une ONG, les responsables « d’origine » auront à partager (ou peut être céder) le contrôle

de l’institution aux « nouveaux » responsables. Ce changement de contrôle est difficile dans n’importe

quelle transformation institutionnelle, mais il est compliqué dans le secteur de la microfinance, avec la

probabilité que les « anciens » responsables aient dû concentrer leurs efforts sur la conduite d’une

mission de développement social, alors que les « nouveaux » responsables vont vraisemblablement fixer,

en priorité, leur regard sur une mission financière. Selon (Mourji (2008) / Rapport pour l’US-AID, « des

clauses peuvent être incluses dans les contrats de session, pour garantir le respect du ciblage des

populations pauvres ». Quelle est la meilleure répartition du capital ? La répartition du capital

déterminera le rôle de l’ONG après la transformation et le poids de la vocation sociale dans la nouvelle

institution.

V-4- Mécanisme de mobilisation du Capital

1- Mobilisation du capital par émission d’obligations

Les mêmes raisons qui font qu’une banque est peu disposée à élargir l’octroi de prêts aux IMF,

peuvent dissuader encore plus les investisseurs de racheter la dette de ces institutions. En règle générale,

les IMF sont moins soutenues par des actifs bancables et ne font pas l’objet d’une notation financière.

Cela empêche de nombreux investisseurs institutionnels majeurs d’investir dans la dette des IMF. Seules

les IMF les plus solides ont été en mesure d’émettre des obligations. Les investisseurs qui achètent ces


59

obligations réalisent également que les opportunités de négociation sont limitées : la demande restant

généralement faible pour les émissions des IMF, celles-ci s’avèrent globalement peu liquides. A cela

viennent s’ajouter d’autres contraintes, notamment le volume relativement restreint et le manque

d’options de placement.

En règle générale, l’attrait que représentent les obligations pour les investisseurs réside dans le fa it

qu’il s’agit d’emprunts pouvant être vendus plus facilement à un autre investisseur au lieu d’être

conservés jusqu’à leur échéance. Les banques achètent souvent des obligations également pour cette

raison. En outre, les obligations ne requièrent pas de l’investisseur qu’il réalise une évaluation de

l’emprunteur pareille à celle qu’une banque entreprend avant d’octroyer un prêt direct. Les acheteurs

d’obligations se réfèrent aux notations et aux recommandations des conseillers en investissements

institutionnels. En ce qui concerne les IMFs, l’accès aux marchés des obligations permet l’emprunt

auprès de sources institutionnelles et présente l’avantage de pouvoir attirer des capitaux à long terme et

des sommes plus élevées, de bénéficier de conditions plus favorables et de toucher de nouveaux

investisseurs.

2- Mobilisation de ressources par le biais de prises de participation

Un capital conséquent offre la solidité nécessaire pour mobiliser l’épargne du public et lever des

fonds supplémentaires. Les capitaux propres sont considérés comme la forme la plus mature de

financement, mais les prises de participation locales restent encore difficiles à obtenir pour les IMFs sur

la plupart des marchés. Nombre de contraintes pesant sur l’emprunt et les obligations s’appliquent

également aux capitaux propres. Les marchés nationaux sont souvent de trop petite taille ou trop peu

profonds pour pouvoir attirer des actionnaires stratégiques potentiels. Dans beaucoup de cas, il n’existe

pas de marché boursier sur lequel les actions pourraient être négociées publiquement. Comme pour

d’autres sources commerciales de financement, la solidité de l’IMF est un facteur déterminant pour attirer

des actionnaires. Les investisseurs sont également conscients que les jeunes IMFs doivent lutter pendant

de nombreuses années avant de dégager un profit et doivent réserver une partie de leurs bénéfices à leur

croissance ultérieure. Dans ces institutions, les prises de participation peuvent donc mettre longtemps

avant de générer un rendement. Ces IMFs ont besoin de temps pour poser les fondations d’une croissance

à plus long terme. Les participations peuvent également s’avérer une forme onéreuse de financement, tant

en ce qui concerne le coût de la mobilisation du capital que le rendement versé aux investisseurs. En


60

outre, les investisseurs se préoccupent de savoir comment « sortir » de leur placement. Lorsqu’il n’existe

pas de marchés publics actifs pour le commerce de titres et que les fusions et acquisitions sont rares, les

portes de sortie pour les investisseurs sont extrêmement limitées.

Par ailleurs, il s’avère souvent difficile de trouver des investisseurs locaux ayant des objectifs à

tendance sociale. Les pays dans lesquels opèrent les IMFs sont pauvres ou émergeants. Ainsi, dans un cas

les investisseurs potentiels sont rares et dans l’autre, ils ont des opportunités qui paraissent plus

porteuses. Un sujet largement évoqué aujourd’hui est le niveau de rentabilité attendu des investissements

dans la « finance sociale », c’est-à-dire dans quelle mesure les investisseurs sont prêts à renoncer à un

rendement pour contribuer à la réalisation d’objectifs sociaux. Le « capital patient » fait également

défaut. Alors que des investisseurs sociaux internationaux sont disposés à placer certains capitaux

patients, ils se font plus rares sur les marchés nationaux. L’Inde, par exemple, dispose d’une multitude de

ressources dans son système financier national. Pourtant, les prises de participation dans des IMF

sociétés de capitaux (telles que les entreprises financières non bancaires) sont très peu nombreuses.

V-5- L’élaboration d’un système interne de gestion (SIG)

Un autre défi lié à la transition a trait aux opérations internes et aux difficultés à améliorer la

performance financière et l’information financière d’une institution, ses contrôles internes, son système

d’information de gestion (SIG), sa documentation des prêts, la gestion des garanties, le contrôle de son

portefeuille, sa classification de prêts, etc., pour s’assurer que l’institution est capable de remplir les

conditions requises pour un fonctionnement standard. Ces conditions sont en général, définies très

clairement par les Banques centrales, mais plusieurs ONG qui ont une tradition d’organisation à but non

lucratif n’ont pas encore développé ces capacités. Il faut donc s’atteler à cela. Le coût financier de cette

modification peut être assez élevé, mais il n’est généralement pas lié spécifiquement à la transformation.

Il est plutôt relatif au relèvement des règles de fonctionnement.

VI- Conclusion

Ce panorama sur les enjeux de la transformation et les liens avec les performances et

caractéristiques des IMFs, nous a permis d’établir que globalement, les objectifs et les déterminants sont


61

nombreux. On décèle cependant que les performances des IMF transformées se sont améliorées par

rapport à la période avant transformation.

Pour une analyse plus rigoureuse de la transformation, nous comparons dans le chapitre suivant,

les performances ex post des IMFs transformées avec celles d’autres IMFs non transformées. Mais nous

choisissons avec soin ces dernières qui servent de groupe de comparaison. Nous identifions parmi elles,

celles qui présentent en moyenne les mêmes performances ex ante que les IMF transformées. Comme

nous utilisons plusieurs critères, les résultats des appariements effectués donnent chaque fois, le groupe

d’IMF le plus opportun pour la comparaison.

Bibliographie Transformation of Micro-finance Operations from NGO to Regulated MFI, Gaamaa Hishigsuren, PhD Etude technique exploratoire sur les évolutions institutionnelles des associations de microcrédit, rapport Meridies (version provisoire février 2008). L’économie institutionnelle, Bernard Chavance, Collection repères. Principes et pratiques de gouvernance en microfinance, Rachel Rock Maria Otero et Sonia Saltzman ACCION International, Août 1998 Réflexions de CGAP sur la première offre publique de vente de Compartamos : Une étude de cas sur les taux d’intérêts et les profits de la microfinance, Richard Rosenberg CGAP/The World Bank No. 42, Juin 2007 Annexes

Test de comparaisons du taux de croissance des indicateurs de performances Annexe 1 : Analyse du nombre moyen de client avant et après transformation Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 27 31735.11 4211.919 21885.77 23077.39 40392.83 1 38 112608.4 29122.31 179522 53600.96 171615.8 combined 65 79014.86 17732.89 142967.1 43589.35 114440.4 diff -80873.26 34808.66 -150432.8 -11313.69 diff = mean(0) - mean(1) t = -2.3234 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 63


62

Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.0117 Pr(|T| > |t|) = 0.0234 Pr(T > t) = 0.9883

Annexe 2 : Analyse du taux de croissance de la clientèle avant et après transformation Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 20 .379911 .3416 1.527 -.3352 1.0950 1 36 5.283 3.522 21.136 -1.868 12.434 combined 56 3.532 2.278 17.050 -1.034 8.098 diff -4.903 4.752 -14.431 4.624 diff = mean(0) - mean(1) t = -1.0318 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 54 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.1534 Pr(|T| > |t|) = 0.3068 Pr(T > t) = 0.8466

Annexe 3 : Analyse du taux de variation du rendement sur actifs productifs avant et après transformation Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 (avant) 18 .269 .2124 .90116 -.1790 .7171 1 (après) 36 .435 .2378 1.4272 -.0474 .9179 Combined 54 .379 .1727 1.269 .0331 .7262

diff -.1659 .3692 -.9069 .5750 diff = mean(0) - mean(1) t = -0.4494 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 52 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.3275 Pr(|T| > |t|) = 0.6550 Pr(T > t) = 0.6725


63

CHAPITRE- III- La transformation, les performances et la viabilité des IMFs

I- Introduction

Après avoir analysé les modalités et l’évolution des performances des IMFs transformées avant

et après transformation il est judicieux d’évaluer leurs performances moyennes après leur

transformation à l’aune des performances des IMFs qui leur était semblable dans la période avant

transformation. Pour cela, il est coutume d’utiliser des méthodes d’appariement pour identifier ces

IMFs qui en moyenne sont proches des IMFs du groupe de traitement (celui constitué des IMFs

transformées). Il s’agit en l’occurrence des méthodes des plus proches voisins, de score de

propension,…qui définissent des caractéristiques minimales pour lesquelles on s’évertue à contrôler

l’effet pour le groupe de contrôle et le groupe de traitement, ce qui permet de limiter l’effet du biais de

sélection. Dans le présent chapitre nous utilisons une pseudo méthode du score de propension ; elle

permet à l’issue de son application de récupérer un groupe de traitement et un groupe de contrôle qui

diffèrent selon la catégorie de caractéristiques retenue. Il s’articule de la façon suivante, dans un

premier temps nous présenterons le cadre conceptuel de l’analyse des performances des IMFs

transformées et de celles non transformées, dans un deuxième temps nous analyserons les performances

des IMFs transformées versus les IMFs non transformées, et nous finirons par des remarques et

conclusion à notre étude.

II- Approche méthodologique : Cadre conceptuel de l’analyse des performances comparées des IMFs transformées et de celles non transformées

II-1- Approche théorique : appariement par la méthode des variables instrumentales

L’approche traditionnelle utilise la méthode des variables instrumentales pour résoudre les problèmes

de biais de sélection. Dans notre cas, il s’agit du choix des IMFs constituants la population de contrôle.

Cette méthode se présente comme suit :

Soit Y0 et Y1 les performances respectives des IMFs ex ante et ex post, X un vecteur de caractéristiques

des IMFs. Soit D une variable binaire indiquant le statut de l’IMF : transformée ou non transformée. On

suppose qu’il existe un vecteur de variables instrumentales Z vérifiant les conditions suivantes :


64

1. la condition de forte ignorabilité :

2. support commun: Il existe un ensemble de deux points Z*, Z** dans le domaine de Z tels que

On a :

Lorsque Z= Z* on établie la relation ci après:

D’autre part donc on

obtient la moyenne des performances ex ante des institutions transformées :

=

L’appariement repose sur le postulat fondamental selon lequel « en moyenne les IMFs transformées

présentent les mêmes caractéristiques (en termes de performances financières, structure de bilan …) que

les IMFs non transformées ( )) » qui constitueront le groupe de contrôle,

ex-post, pour l’analyse des effets de la transformation sur les IMF. Ce qui signifie

que . C'est-à-dire que les instruments utilisés permettent de contrôler

efficacement le biais de sélection23.

II-2- La méthode du score de propension

Notre approche diffère à quelques niveaux de la méthode standard. En effet la plupart des

caractéristiques ex ante des IMFs sont d’une part des facteurs déterminants pour permettre 24l’enclenchement d’un processus de transformation mais ce sont pour la plus part des indicateurs que la

transformation devrait affecter. Ainsi contrairement à la méthode précédente, nous allons en plus des

variables de caractéristiques individuelles telles que l’ancienneté de l’institution, contrôler l’effet des

indicateurs de performance ex ante susceptibles de mener à la transformation.

23

Le test de vérification de l’hypothèse d’indépendance conditionnelle proposé dans Battistin and Rettore (2007) suppose que terme est la source majeur du biais. 24 Il s’agit de caractéristiques, apparentées à des conditions minimales « implicites » pour pouvoir procéder à la transformation.


65

La méthode retenue ici consiste à comparer la situation d’un échantillon d’institutions de

microfinance représentatives de l’ensemble des IMFs transformées à celle d’un groupe de contrôle

construit de façon quasi-expérimentale par une technique standard d’appariement sur la base d’un score

de propension (propensity score matching) (Rubin, 1977 ; Rosenbaum et Rubin, 1983 ; Heckman et al.,

1997). Concrètement, cette méthode consiste à sélectionner des IMFs ayant des caractéristiques

similaires, et à apparier ces IMFs entre elles sur la base d’un score de propension. Ce score n’est autre

que la probabilité d’être transformé. En pratique, cette probabilité n’est pas connue et doit être estimée

par un modèle de régression logistique ou probit. En d’autres termes, à chaque IMF transformée est

associée une IMF dotée de caractéristiques similaires (en moyenne) et qui aurait donc pu se transformer

si elle le voulait. Une fois l’appariement réalisé, de simples tests non paramétriques de comparaison de

moyennes sont effectués afin d’évaluer les performances relatives du groupe de traitement par rapport au

groupe de contrôle. Cette méthode d’appariement n’est toutefois possible que parce qu’il existe des IMFs

témoins dont les caractéristiques observées sont comparables à celles des IMFs transformées. Pour être

applicable, la méthode impose en effet un «support commun » aux IMFs transformées et témoins, c’est-

à-dire une intersection non vide des domaines dans lesquels les variables explicatives introduites dans la

régression logistique ou probit prennent leurs valeurs.

Soit X les covariés observables, D une variable binaire indiquant le statut de l’IMF : transformée ou non

transformée, le score de propension est la probabilité d’être traité conditionnellement aux covariants

observables. Elle est notée : . L’application de la méthode du score de propension

requiert un certain nombre de préalables :

1- Choix des covariants

Heckman, Ichimura et Todd(1997) montrent que l’omission d’un nombre important de variables peut

augmenter sérieusement le biais des estimateurs résultants de l’estimation. Cependant, la théorie

économique ainsi que la connaissance commune des chercheurs doivent justifier l’inclusion de toute

variable (Smith and Todd (2005) ou Sianesi (2004)). En général seules les variables qui influencent

simultanément la décision la possibilité de se transformer et la variable d’output pourraient être incluses

ainsi que les variables non influencées par la possibilité de se transformer ou l’anticipation d’une

éventuelle transformation institutionnelle. Ceci constitue une limite aussi à cette approche dans la

mesure où les IMFs anticipant un changement dans un futur proche de leur statut pourraient fournir des


66

efforts afin de présenter les meilleurs résultats possibles. Par exemple une IMF pour laquelle le

changement de statut confère le droit d’intégrer le marché financier devra fournir des efforts conséquents

pour améliorer la structure de son bilan ainsi que son rendement ex ante si elle veut que la transformation

institutionnelle ait les effets escomptés (ou plutôt si elle veut pouvoir réaliser la transformation). Dans ce

cas de figure les déterminants de la performance financière seront quelque peu différents des

déterminants de la performance financière dans le cas d’une IMF classique. Ce problème est semblable à

l’effet de "feedback" de D vers X ou "Hawthorne effects" que l’on rencontre en général dans l’étude des

déterminants de la participation à un programme donné. Cet effet traduit le fait que les enquêtés donnent

des réponses (non conformes à la réalité) de sorte à répondre au mieux aux critères d’éligibilité. En effet

il faudra ajouter aux déterminants de la performance financière, l’anticipation d’une transformation

institutionnelle future. Notre méthode de choix des covariants consiste en un processus itératif

d’estimation du score de propension en incluant successivement des variables. Ensuite, nous recensons

les variables agissant significativement sur le score de propension. Les variables ainsi recensées

constitueront les covariants pour l’équation finale du score de propension.

2- Choix du modèle pour l’estimation du score de propension25

En principe n’importe quel modèle de choix discret est utilisable. Mais compte tenu des limites du

modèle linéaire de probabilité, nous utiliserons un modèle non linéaire de probabilité en l’occurrence un

modèle probit ou un modèle logit. Par ailleurs comme l’estimation concerne une variable binaire (T=1 si

l’IMF transformée et T=0 sinon) nous pouvons utiliser indifféremment l’un des deux modèles dans la

mesure où dans ce cas de figure ils donnent des résultats similaires. Nous utiliserons donc dans la suite,

pour l’estimation du score de propension, le modèle logit suivant :

Où X désigne le vecteur de variables expliquant la probabilité d’observer le « statut transformé ».

3- La condition de forte ignorabilité

25

Pour être plus rigoureux il faudrait estimer un système d’équations simultanées : avec des équations sur les déterminants de la performance financière où figurerait l’anticipation d’une future transformation, et d’autres parts une équation sur les déterminants de la transformation où figurait la performance financière ex ante estimée comme variable explicative.


67

On dira que le traitement est fortement ignorable (strongly ignorable) pour un vecteur de covariés

observables X lorsque le statut de traitement D et les résultats (Y0, ) sont indépendants,

conditionnellement sur X : .

Cette hypothèse nous dit qu’il est très important qu’il y ait une part d’aléatoire dans la décision de se

transformer. Cette part d’aléatoire dans la décision de se transformer est nécessaire pour garantir que des

IMFs avec des caractéristiques similaires puissent être observées dans les deux cas de figures26

(Heckman, Ichimura, and Todd, 1998). Cette hypothèse est discutable, car les décisions de se transformer

à environnement égal (législation, fondamentaux de l’économie…) dépendent notamment des conseils

d’administration, profil des membres et « penchants naturels »…. Or il s’agit là de variables non

observables. Si l’on considère que la distribution des membres des CA est aléatoire, on peut accepter

l’hypothèse. Elle permet en outre de remplir la condition de forte ignorabilité qui stipule que la

probabilité qu’un individu soit indifférent entre les deux options sachant les caractéristiques X, est

strictement comprise entre 0 et 1 et que la probabilité de se transformer sachant les caractéristiques X est

également comprise entre 0 et 1. L’enclenchement d’un processus de transformation est à la fois la

résultante de bonnes performances financières, d’un environnement favorable (faibles barrières à

l’entrée, politique gouvernementale, cadre juridique, dynamisme économique du pays dans lequel est

installé l’institution…). Pour ce qui concerne les performances financières ex ante : qualité du

portefeuille, taille du portefeuille, structure du bilan, rendement du portefeuille… notons qu’elles

affectent la décision de se transformer à ce titre nous les retenons comme covariants pour l’estimation du

score de propension, cependant ex post ces variables peuvent aussi être considérées comme des résultats

(outcomes) du processus de transformation27.

Pour déterminer les « institutions sœurs » des institutions transformées nous allons appliquer une

pseudo méthode des scores de propension28. Elle consiste dans un premier temps à définir un ensemble de

covariants et estimer le score de l’ensemble des institutions transformées ou non. Ensuite à trouver les

institutions présentant la même probabilité et à faire la distinction entre la population d’IMFs

transformées, puis à effectuer un test de comparaison de moyenne. A l’issue de ces estimations, les

institutions présentant la même probabilité d’être transformée et qui en réalité ne se sont pas transformée

ex post, constituerons le contrefactuel.

26

Bonnes performances ex ante et transformée par la suite, mais aussi bonnes performances ex ante mais non transformée ex post. 27 Confère chapitre précédent la transformation affecte la structure du bilan des IMFs transformées 28

Nous n’allons pas jusqu’au bout de la méthode nous nous limitons à la troisième étape.


68

4- Présentation de l’échantillon : caractéristiques d’ensemble

Après avoir identifié les déterminants potentiels de la transformation, nous apparions les IMFs par la

proximité de rendements, ensuite par la proximité de structure de bilan, de qualité de portefeuille

(notamment en prenant en compte le portefeuille à risque à plus de 30 jours, le taux de perte sur prêt,

ainsi que certains indicateurs de la politique de prévention tels que les provisions pour pertes sur

emprunts, et les resserves). Pour la présente étude nous disposons de sept IMFs transformées ; six d’entre

elles proviennent d’Amérique du sud et la dernière est une institution Asiatique. Elles ont tous été

transformées au cours de la période 1997-2001.

Tableau n° 12: Liste des IMFs transformées

Date de transformation

Statut initial Statut après transformation

CARD, Philippines (1997) ONG Banque rurale Mibanco, Pérou (1998) ONG Banque FIE, Bolivie (1998) ONG Institution financière non

bancaire29

FINSOL, Honduras (1999) ONG Institution financière non bancaire (2000-2006)

30

PRODEM, Bolivie (2000) ONG Institution financière non bancaire

Compartamos, Mexique (2000) ONG Banque EcoFuturo, Bolivie 2001 ONG Institution financière non

bancaire Les performances et caractéristiques des IMFs transformées par rapport aux caractéristiques

moyennes pour l’ensemble des IMFs de l’échantillon apparaissent comme mitigées. D’une part on note

que le prêt moyen octroyé par les IMFs transformées est de 459 $ US. Ce montant représente

approximativement 42,33% de la valeur moyenne des PIB par tête des pays concernés. D’autres parts on

note un faible niveau de pertes sur prêt. En effet les pertes sèches sur prêts sont en moyenne de 0,24% du

portefeuille total des IMFs transformées comparer à celui de l’échantillon global on remarque que ce taux

29 Ce sont des Institutions qui ne reçoivent pas de dépôts du public mais qui participent au financement de l’économie en octroyant des crédits (sur leurs fonds propres ou d’emprunts) ou en effectuant des opérations financières ayant des incidences sur le secteur monétaire (émission des obligations). Les Institutions Financières non Bancaires sont constituées essentiellement des compagnies d’assurances et de réassurances, des établissements de crédit-bail et de leasing, des sociétés financières et de participation, etc. 30

Depuis 2006 elle a acquis le statut de banque agrée pouvant collecter l’épargne des clients


69

est relativement plus élevée. Il en est de même lorsqu’on considère la qualité du portefeuille approximée

par le PAR30, il apparait qu’en moyenne le PAR30 pour les 7 IMFs transformées (1.11%) est nettement

plus élevé que celui de l’ensemble de l’échantillon (0.207%). En ce qui concerne les services offerts on

constate que l’ensemble des IMFs transformées fournit à la fois des services d’épargne et de crédit à leur

clientèle. Si les performances des transformées versus les IMFs de l’échantillon sont moins bonnes pour

ce qui est de la qualité du portefeuille, tel n’est pas le cas lorsqu’on considère les indicateurs de

productivité, d’efficience. Le coût par emprunteur moyen est par exemple de l’ordre de 8.843 contre

135.49 en moyenne pour l’ensemble de l’échantillon. En outre l’analyse des indicateurs de productivité

indique que l’effectif moyen d’emprunteurs par agent de crédit est de 125.29 contre 111,94. Un aperçu des

indicateurs de rentabilité montre d’une part que lorsqu’on approxime la rentabilité par le rendement sur

actif ou sur les ressources, la rentabilité est relativement moins élevée pour les IMFs transformées par

rapport à l’ensemble de l’échantillon ; par contre lorsqu’on utilise le profit marginal comme indicateur de

rentabilité, on s’aperçoit que les IMFs transformées sont en moyenne plus rentables que les IMFs de

l’échantillon (voir Annexe n° : ci après). Cependant comme il est de connaissance commune que la

moyenne peut cacher des disparités, nous nous évertuerons dans la suite de ce chapitre à trouver des

IMFs dans l’échantillon qui soient comparables aux IMFs transformées en vue d’une comparaison ex

post de leurs performances.

5- Hypothèses et démarche méthodologique

Pour éviter le problème de l’inexistence de support commun nous optons d’estimer des scores de

propension par rubriques et d’effectuer ensuite la comparaison des IMFs ayant les mêmes scores pour la

rubrique considérée. Notre méthode d’appariement permet de trouver à la fois un groupe de traitement

ainsi qu’un groupe de contrôle variable selon la rubrique considérée. Les rubriques retenues sont les

suivantes :

i. Modèle pour estimation du score: Performances de rentabilité

P(T=1)= φ (-(α0+ α1profit_marginal + α2rendement_fonds_propres))

ii. Modèle pour estimation du score: Qualité du portefeuille

P(T=1)= φ (-(α0+ α1PAR30 + α2 Ratio_Provision/pertes))

iii. Modèle pour estimation du score: Productivité et efficience


70

P(T=1)= φ (-(α0+ α1coût/emprunteur + α2frais_opérationnel/prêt + α3Nbre_emp/agent))

iv. Modèle pour estimation du score: Structure de financement et de bilan

P(T=1)= φ (-(α0+ α1tx_adeq + α2tx_endet+ α3rat_port_actif))

v. Modèle pour estimation du score: Portée du portefeuille

P(T=1)= φ (-(α0+ α1Prêt_moy + α2Prêt_moy/PIB_tête+ α3Nbre_empteur_actif))

Le risque en estimant des scores de propension pour divers catégories de covariants c’est d’avoir un

modèle sous identifié.

Notre stratégie suppose donc :

H1: qu’il n’y ait pas une très grande corrélation entre les variables à travers les différentes rubriques

(sinon endogéneité).

Les conséquences d’un tel problème sur la qualité des estimations dépendent fortement du dégré de

corrélation entre les différentes variables pour lesquelles on contrôle l’effet successivement. En effet s’il

existe un lien très fort entre ces variables il y a par ailleurs un risque d’endogéneité, si tel n’est pas le cas

alors nos estimations seront assez fiables. Une forte corrélation entre les variables pourrait comporter un

avantage dans la mesure où dans un tel cas de figure il suffirait d’estimer le score en contrôlant pour un

nombre limité de performances ex ante et à considérer que les mêmes scores sont valides pour la

comparaison des performances dans les autres rubriques.

H2: Compte tenu de l’hétérogénéité de l’échantillon on suppose que selon les rubriques certaines

variables sont pertinentes pour une catégorie d’IMFs et pas pour d’autres.

Cette hypothèse permet de pallier éventuellement le problème de mauvaise spécification du modèle.

H3: Après avoir contrôlé pour les variables d’une rubrique alors on suppose que les IMFs présentant les

mêmes scores de propension ont les mêmes caractéristiques moyennes pour chaque variable de la

rubrique.

6- Resultats de l’appariement des IMFs en fonction des caractéristiques

L’application de la méthode du score de propension nous a permis de définir des IMFs comparables

selon plusieurs critères : notamment la rentabilité, la structure du bilan, la productivité et l’efficience , la

qualité du portefeuille. Plus concrètement ces blocs d’IMFs ont été obtenus de la façon suivante : dans un

premier temps on définit un modèle logit expliquant la probabilité d’être transformé comme fonction de


71

chacun des indicateurs cités plus haut. Ce modèle nous permet d’estimer le score de chaque IMF. Ensuite

les IMFs sont classées en 10 groupes de percentiles. Dans ces divers blocs, les IMFs sont reparties en

deux sous groupes celui des IMFs transformées et celui des IMFs non transformées. La première étape du

processus d’appariement consiste en un test d’égalité de la moyenne des scores de propension des deux

sous groupes. A l’issue de cette phase, on récupère les blocs pour lesquels en moyenne le score de

propension est égal pour les deux catégories d’IMFs. La deuxième étape du processus consiste en la

réalisation d’une série de tests de comparaison de moyennes à variance constante des différentes

variables utilisées par l’estimation de score de propension . A l’issue des ces tests on ne retient que les

blocs dans lesquels les IMFs transformées et non transformées présentent des caractéristiques moyennes

statistiquement équivalentes. On obtient ainsi les groupes appariés ci après, présentant les mêmes

caractéristiques moyennes. Le groupe d’IMFs non transformées ayant franchi toutes ces étapes avec

succès est appelé groupe de contrôle (ou témoin). Il servira pour la comparaison avec le groupe des IMFs

transformées, pour analyser les effets de la transformation. Cette méthode nous fournit donc une base de

comparaison des performances ex post assez fiables, puis que obtenue après avoir contrôlé pour les

caractéristiques individuelles communes (Common support).

Tableau n°13 : IMFs appariées en fonction de diverses caractéristiques (ex-ante)

Critères

d’appariement

Indicateurs retenus

Institutions éligibles

Transformées Non transformées

IMF Score de propension

IMF Score de propension

Critère de rendement

Rendement sur ressources (return_on_equity) profit marginal (profitmar)

FIE PRODEM

.2418 .2657

BESA CEP PADME SAN JOSE

.2122

.2324

.2345

.3026

Critère de taille de portefeuille et de structure du bilan

Taux d’adéquation du capital Taux d’endettement Ratio Total du portefeuille/total actif

CEO FUTURO COMPARTAMOS FINSOL MIBANCO PRODEM

.1945

.1029

.1391

.0683

.0687

25 IMFs .1264

Critères de portée du portefeuille

prêt moyen/emprunteur/PIB par tête prêt moyen/emprunteur nbre d’emprunteurs actifs

CARD PHILIPPINES PRODEM

.1137

.1071

10 IMFs .1067

Critères de productivité et d’efficience

Frais opérationnel/ prêt coût par emprunteur nbre d’emprunteurs/agent de crédit

FIE FINSOL MIBANCO PRODEM

0.7165 0.7564 0.6685 0.6732

CREAR-TACNA IDF

0.729 0.5609

Critères de qualité du portefeuille

Portefeuille à risque (par30) ratio provision pour pertes sur prêts (llprovra)

CARD PHILIPPINES CEO FUTURO COMPARTAMOS

.0594

.0531

.0583

.0477

76 IMFs .0617


72

FINSOL PRODEM

.0921

Rendement et portée du portefeuille

Rendement sur actif profit marginal Prêt moyen logarithme du nombre d’emprunteurs actifs

FIE PRODEM

.3913

.2684 BRI TSKI SAN JOSE ASA

.3006

.2017

.2662

.2797

Au regard des scores moyens des différents groupes d’IMFs, nous concluons que ex ante la qualité

du portefeuille ne constitue pas un déterminant pertinent pour la transformation, comparativement aux

performances en matière de rentabilité. En outre les performances en matière de rentabilité et d’efficience

constituent des déterminants majeurs de l’enclenchement du processus de transformation par les IMFs.

III- Analyse comparatives des performances des IMFs transformées versus IMFs

non transformées

Il s’agit dans cette section de tester s’il existe des différences entre les performances , une fois définie

une population témoin d’IMFs non transformées, et de vérifier si ces différences de performances au cas

où elles existent, sont liées ou non au fait que les IMFs se soient transformées.

III-1- Hypothèses à tester

Hypothèse 1 : les IMFs ayant opéré une transformation améliorent leur rentabilité. Quand bien même il

existe des « effets intermédiaires » tels que l’amélioration de la gouvernance, l’extension de leur marché,

l’amélioration de la structure de leur passif, nous présumons que les effets intermédiaires conduisent à

une plus grande profitabilité. Ainsi nous supposons que la transformation améliore la rentabilité des

IMFs.

Hypothèse 2 : les IMFs transformées ont une meilleure structure de financement par rapport à celle non

transformées.

Hypothèse 3 : la portée du portefeuille31 des IMFs transformées s’améliore par rapport à la portée du

portefeuille des IMFs non transformées.

31

La portée est représentée par le nombre d’emprunteurs actifs, le prêt moyen, et le prêt moyen rapporté au PNB/tête


73

Hypothèse 4 : les IMFs transformées sont plus efficientes et plus productives après la transformation que

celles non transformées.

Pour tester ces hypothèses nous allons effectuer une série de tests non paramétriques. L’utilisation de

ces tests se justifie par le fait que contrairement aux tests classiques dits paramétriques, ici on ne suppose

pas une distribution de probabilité à priori. Ces tests permettent de savoir si deux échantillons issus d’une

même population mère, présentent les mêmes caractéristiques.

III-2-Tests non paramétriques

1- Comparaison des performances sur la base de critères de rentabilité

Nous retenons comme variables de comparaison deux indicateurs de rentabilité à savoir le profit

marginal ainsi que le rendement sur fonds propres. Nous supposons que la transformation entraine une

amélioration des performances de rentabilité des IMFs qui y sont engagées par rapport aux IMFs non

transformées. Ainsi nous réalisons d’abord un test de comparaison de la moyenne pour les différents

indicateurs. Ce test s’applique à un échantillon composé de deux IMFs transformées (FIE, PRODEM) et

de quatre IMFs non transformées (BESA, CEP, PADME, SAN JOSE) obtenues par appariement32 et

présentant les mêmes performances de rentabilité ex ante.

Le test de comparaison de moyennes, effectué sous l’hypothèse qu’il n’y a pas égalité de la variance

des indicateurs de rentabilité des IMFs transformées et de celle des IMFs non transformées, nous donne

les résultats consignés dans les tableaux ci- après :

Tableau n° 14: test de comparaison des valeurs moyennes de profit marginal par groupe d’IMFs

Variable Obs. Mean Std. Err. Std. Dev [95% Conf. Interval]

Profit marginal T 6 0.1338 0.0343 0.0841 [0.0454 0.2222]

Profit marginal NT 132 0.2438 0.0152 0.1750 [0.2137 0.2739]

combined 138 .2390732 .0147581 .1733682 [0.2098 0.2682]

diff -0.1100 0.0375 [-0.1985 -0.0214]

diff = mean (profitmarT) - mean (profitmarNT) t = -2.9261 Ho: diff = 0 Satterthwaite's degrees of freedom = 7.14684 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.0108 Pr (|T| > |t|) = 0.0216 Pr(T > t) = 0.9892

32 Voir annexes n° pour resultats de l’appariement


74

Tableau n°15 : test de comparaison des valeurs moyennes de rendement sur ressources par groupes

d’IMFs

Variable Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] Return_on_equityT 6 0.2169 0.0672 0.1647 [0.0440 0.3897] Return_on_equityNT 132 0.2279 0.0217 0.2497 [0.1849 0.2709] combined 138 0.2275 0.0209 0.2462 [0.1860 0.2689] diff -0.011 0.0706 [-0.1833 0.1611]

diff = mean (return_on_equityT) - mean (return_on_equityNT) t = -0.1567 Ho: diff = 0 Satterthwaite's degrees of freedom = 6.09661 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.4403 Pr (|T| > |t|) = 0.8806 Pr(T > t) = 0.5597

Les resultats fournis par ces deux tests sont concordants et unanimes sur le fait que les institutions

transformées présentent en moyenne une moindre rentabilité que les IMFs non transformées, qui ex ante

présentaient les mêmes performances en terme de rentabilité que celles transformées. Lorsqu’on utilise le

profit marginal comme indicateur de rentabilité, la probabilité en faveur de l’hypothèse selon laquelle en

moyenne la rentabilité des IMFs transformées dans la période ex post est plus importante que celle des

IMFs non transformées est de 98,92% ; nous permettant ainsi de conclure que la rentabilité des

institutions transformées dans la période ex post est supérieure à celle des IMFs non transformées.

D’autre part le résultat du deuxième test utilisant le rendement sur les ressources comme indicateur de

rentabilité confirme ce resultat, il indique cependant que la probabilité en faveur de l’hypothèse de

rentabilité supérieure des IMFs non transformées est beaucoup plus faible (55,97%). Il est probable que

la migration vers le haut des segments de marché enregistrée dans le précédent chapitre (se traduisant par

des prêts moyens supérieurs et taux d’intérêt plus bas) ainsi que le respect de divers normes de

supervision, du taux d’usure et l’octroie de prêts individuels (effets de l’upscalling) soient des facteurs

explicatifs de ces résultats.

2- Comparaison des performances à partir des critères de qualité du portefeuille

Nous retenons comme indicateurs de mesure de la qualité du portefeuille, le portefeuille à risque à 30

jours (PAR30) et le ratio de provisions pour pertes sur prêts (llprovra). Le ratio de provision pour pertes

sur prêts permet d’avoir un aperçu sur la politique de prévention des IMFs. Cependant, on montre qu’il

existe une forte corrélation positive entre les pertes sur prêts et la politique de prévention, et nonobstant

le fait que les pertes sur prêts soient un indicateur de la qualité du portefeuille de prêts des IMFs, nous

utiliserons donc le ratio de provisions pour pertes sur prêts comme second indicateur de qualité du


75

portefeuille. Les tests de comparaison de moyenne et ceux de wilcoxon seront appliqués à un échantillon

de 82 IMFs dont 6 IMFs transformées et 76 non transformées obtenues par appariement.

Après administration de ces tests, il apparait que suivant l’indicateur de mesure de la qualité du

portefeuille utilisé, les résultats diffèrent. Lorsqu’on utilise le PAR30, on note que les institutions

transformées présentent un portefeuille de bien meilleur qualité que les IMFs non transformées, qui ex

ante présentaient les mêmes performances en terme de qualité de portefeuille. On observe ensuite que la

probabilité en faveur d’une différence négative entre le PAR30 des IMFs transformées et celui des IMFs

non transformées est de 0.9953.

Tableau n°16 : test de comparaison de la qualité du portefeuille : PAR30 des IMFs transformées versus

PAR30 des IMFs non transformées

Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 412 .0478391 .0027 .0552 .0424 .0531 1 26 .0194 .0038 .0196 .0115 .0273 combined 438 .04615 .0025 .0541 .0410 .0512 diff .0284 .0108 .0070 .0497

diff = mean(0) - mean(1) t = 2.6104 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 436 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.9953 Pr (|T| > |t|) = 0.0094 Pr(T > t) = 0.0047

Tableau n° 17 : test de comparaison de la qualité du portefeuille : llprovra des IMFs transformées

versus llprovra des IMFs non transformées

Variable Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] llprovraT 29 .0272 .00415 .0223 [.0187 .0357] llprovranT 391 .0195795 .0009 .0194 [.0176 .0215] combined 420 .0201 .0009 .0196 [.0182 .0220] diff .0077 .0042 [-.0009 .0164]

diff = diff = mean(0) - mean(1) t = 1.8048 Ho: diff = 0 Satterthwaite's degrees of freedom = 31.2067 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.9596 Pr (|T| > |t|) = 0.0808 Pr(T > t) = 0.040

3- Comparaison des performances des IMFs : les critères de portée du portefeuille

En utilisant le prêt moyen et le prêt moyen rapporté au PIB et le nombre d’emprunteurs actifs

comme indicateurs de portée du portefeuille, la méthode du score de propension nous révèle que deux

IMFs transformées en l’occurrence CARD PHILIPPINES et PRODEM ainsi que 10 IMFs non transformées, sont

comparables du point de vue de la portée de leurs portefeuilles ex ante. Après administration d’un test de


76

comparaison des valeurs moyennes des différents indicateurs (ci-dessus cités) pour les IMFs

transformées et celles non transformées, il ressort que la portée du portefeuille des IMFs transformées

s’est relativement améliorée par rapport à leurs consœurs. Ce résultat nous indique tout simplement que

la valeur du prêt moyen a augmenté et que la valeur relative du prêt moyen par rapport au revenu par

tête a augmenté. Il serait judicieux de le compléter par une comparaison du taux de croissance du nombre

de clients et une analyse de l’évolution de la composition du portefeuille.

Tableau n°18: test de comparaison de la portée du portefeuille

Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 64 657.71 78.171 625.3744 501.50 813.93 1 13 1164.07 274.33 989.1161 566.36 1761.7 combined 77 743.207 81.792 717.7222 580.30 906.11 diff -506.35 211.87 -928.4 -84.28

diff = mean(0) - mean(1) t = -2.3899 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 75 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.0097 Pr (|T| > |t|) = 0.0194 Pr(T > t) = 0.9903

4- Comparaison des performances des IMFs sur la base des critères de productivité et d’efficience

L’efficience peut être définie comme la capacité à atteindre un niveau d’objectif au plus faible coût

possible. Nous utilisons comme indicateurs d’efficience le coût par emprunteur de même que deux autres

indicateurs (frais opérationnels par prêt, nombre d’emprunteurs/agent de crédit). Nous supposons que les

IMFs transformées sont plus efficientes que celles non transformées présentant ex ante les mêmes

performances d’efficience qu’elles. Le test de comparaison de la valeur moyenne ex post du coût par

emprunteur pour les deux catégories d’IMFs 33confirme cette hypothèse. En effet la probabilité en faveur

de l’hypothèse d’existence d’une différence négative entre le coût moyen par emprunteur du premier et

celui du deuxième est de 0.6353.

Cela signifie que les IMFs transformées ont acquis beaucoup plus de professionnalisme et de ce fait sont

plus efficientes que leurs consœurs non transformées. Ce resultat vient aussi conforter la tendance que

nous avons observé dans chapitre deux et nous permet de conclure qu’en plus d’avoir amélioré leurs

performances en matière de minimisation des coûts par rapport à la période avant transformation, elles

ont été plus efficientes que les non transformées.

33

Rappelons que ce test porte sur quatre IMFs transformées ()


77

Tableau n° 18 : test de comparaison des niveaux moyens de coût par emprunteur

Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]

0 49 72.285 8.964 62.749 54.262 90.309 1 4 61.275 2.370 4.740 53.731 68.818 combined 53 71.454 8.292 60.369 54.814 88.094 diff 11.010 31.661 -52.55 74.573


Tableau n°19 : test de comparaison des valeurs moyennes de frais opérationnels par prêt par groupe d’IMFs Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 51 1.055 .3544 2.531 .343 1.767 1 6 .2957 .0186 .0457 .247 .343 combined 57 .9757 .3183 2.403 .3379 1.613 diff .7600 1.041 -1.327 2.847


5- Comparaison des performances sur la base de la structure de financement

Comme mentionner dans le chapitre deux, l’amélioration de la structure de leur financement

constitue l’une des motivations des institutions lorsqu’elles s’engagent dans un processus de

transformation institutionnelle. En donnant un accès élargi au marché des capitaux et aux diverses

sources de financement disponibles sur le marché (titrisation, collecte de l’épargne,…), l’accession au

nouveau statut s’accompagne le plus souvent par une augmentation de leur capital, et/ou une

augmentation des possibilités d’endettement (on pourrait aussi s’attendre à une baisse du taux

d’endettement si après la transformation les IMFs ont accès à d’autres sources de financement tels que

l’épargne). Nous supposons donc que dans la période d’après transformation les indicateurs de structure

de financement des IMFs transformées s’améliorent par rapport à celles des IMFs non transformées

présentant ex ante les mêmes caractéristiques qu’elles. Pour tester cette hypothèse nous approximons la

structure de financement par le taux le taux d’adéquation du capital et le taux d’endettement ensuite nous

réalisons un test de comparaison de la valeur moyenne de ces deux indicateurs. Il ressort qu’en moyenne

les institutions transformées ont nettement amélioré leur source de financement tantôt on enregistre une


78

hausse du taux d’endettement et tantôt une hausse du taux d’adéquation du capital, par rapport aux IMFs

non transformées.

Tableau n°20 : test de comparaison de ratios d’endettement moyen

Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 158 2.380 .1702 2.139 2.044 2.716 1 31 4.784 .6972 3.882 3.360 6.208 Combined 189 2.774 .1927 2.650 2.394 3.1552 diff -2.403 .4915 -3.373 -1.433

diff = mean(0) - mean(1) t = -4.8902 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 187 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.0000 Pr (|T| > |t|) = 0.0000 Pr(T > t) = 1.000

IV- Remarques et conclusions

Ce chapitre nous a permis d’étayer la comparaison des performances avant et après transformation que

nous avons effectué dans le chapitre deux. Il nous a permis notamment de mettre bémol sur l’évolution

de certaines performances, telles que celles de rentabilité et de corroborer l’amélioration des

performances en matière de mobilisation des ressources, d’efficience, de qualité de portefeuille. Ce

travail présente cependant certaines limites :

L1: le faible effectif des IMFs transformées rend difficile l’application des méthodes standards

d’inférence statistique. Il rend aussi difficile l’obtention d’un support commun assez large.

L2: Nous avons raisonné en statique c’est-à-dire considérer les valeurs moyennes des indicateurs de

performances. Une analyse dynamique serait plus appropriée. Par exemple l’application de la méthode de

double différence.

L3: le problème posé par l’inexistence de groupes de contrôle lorsque le support commun est large

probablement que notre modèle est économétrique est sous identifié.

Conclusion générale

Les principales conclusions à cette étude sont les suivantes : en premier lieu elle nous révèle que

les effets individuels sont conjointement significatifs c'est-à-dire les spécificités de chaque IMF sont un

déterminant potentiel des performances financières et que par conséquent le statut institutionnel, qui en

l’occurrence est une de ces spécificités pourrait être un facteur explicatif non négligeable des


79

performances financières des institutions de microfinance. Ce resultat nous a conduit logiquement à

analyser les modalités, les enjeux et l’impact de la transformation institutionnelle des IMFs dans les

chapitres 2 et 3. Il ressort de ces deux chapitres que non seulement les IMFs transformées ont amélioré la

plupart de leurs performances dans l’absolu par rapport à la période avant transformation mais aussi

d’étayer et de compléter par une analyse des performances ex post des IMFs transformées par rapport à

un groupe de contrôle choisie à l’aide d’une pseudo méthode du score de propension. Le troisième

chapitre nous a permis notamment de mettre bémol à l’évolution de certaines performances, telles que

celles de rentabilité et de corroborer l’amélioration des performances en matière de mobilisation des

ressources, d’efficience, de qualité de portefeuille.

Bilan professionnel Volet professionnel et académique

En effet dès mon arrivée nous avons fixé un planning de travail s’articulant autour de trois points.

Ensuite il a mis à ma disposition une documentation assez étoffée, mais aussi des adresses de sites

internet où je pourrai éventuellement trouver des bases de données. Nous avions aussi chaque semaine

des entrevues pendant le déjeuner au cours desquelles je lui exposais les difficultés rencontrées, l’état

d’avancement de mon travail ainsi que les questions d’éclaircissement. Pendant ce stage j’ai appris à

utiliser le logiciel STAT9.1, j’ai aussi utilisé de nouvelles méthodes économétriques telles que :

estimation en données de panel, méthodes d’évaluation d’impact.

Volet logistique D’abord en ce qui concerne le logement, comme il s’agissait pour moi de ma première fois d’aller au

Maroc, j’ai eu des difficultés pour avoir un contact sur place pour me fournir des informations sur les

studios en location à Casablanca. Cependant après avoir évoqué le problème avec le Professeur, il a

trouvé une solution. A mon arrivé, j’ai reçu les clefs du bureau avec la possibilité de pouvoir travailler

n’importe quel jour de la semaine jusqu'à l’heure voulu. En plus de cela dès les premières semaines, je

devais faire mes recherches internet à l’aide de l’ordinateur de la secrétaire mais très vite, le wifi fut

installer au bureau ce qui me permis d’avoir la connexion à n’importe quel moment, cela facilita mes

recherches sur internet. En plus, je disposais d’une bibliothèque bien fournie en documents (surtout

économétriques).

Volet personnel


80

Je me suis lancé des défis au début du stage « je voulais apprendre de nouvelles choses ». C’est ainsi que

dans le cadre de mon rapport j’ai d’abord choisi plutôt que de me cantonner aux régressions en coupe

transversale (que nous avons étudier en cours) de faire des régressions en utilisant des données de panel.

Je me suis lancé un autre défi celui de faire une application des méthodes d’analyse d’impac t et

d’appariement (domaine qui me passionne, mais que nous devons étudier en principe en master 2), chose

que j’ai réussi tant bien que mal à faire. Un troisième défi consistait à apprendre un nouveau logiciel

d’économétrie pendant le stage. J’ai donc utilisé le logiciel STATA 9.1 pour effectuer tous les

traitements économétriques réalisés dans le présent rapport.

Je me suis aussi fixer comme objectif de surmonter ma timidité et d’acquérir les qualités d’un bon

orateur. J’ai eu l’occasion de m’exercer à cela puis que j’ai fait une présentation orale du chapitre 3 de

mon rapport aux étudiants de Master d’économétrie et de modélisation du professeur Mourji. Cependant,

ce défi reste toujours un défi à relever.

En définitive ce stage fut l’occasion pour moi de me prouver que je peux fixer des objectifs et les

atteindre (en quelque sorte un moyen me permettant de tendre vers une sorte d’accomplissement de soi).

Surtout en utilisant des méthodes qui me sont tout à fait nouvelles.

Bibliographie Marco Caliendo, Sabine Kopeinig Some Practical Guidance for the Implementation of Propensity Score Matching, IZA

DP No. 1588 May 2005

Monica Costa Dias, Hidehiko Ichimura, J. van den Berg : The matching method for treatment evaluation with selective

participation and ineligibles, cemmap working paper CWP33/07.

Flore Gubert François Roubaud : Analyser l’impact d’un projet de microfinance : l’exemple d’ADéFI à Madagascar

Matching as an Econometric Evaluation Estimator James J. Heckman; Hidehiko Ichimura; Petra Todd The Review of

Economic Studies, Vol. 65, No. 2. (Apr., 1998), pp. 261-294.

Battistin, E. and E. Rettore (2007), \Ineligibles and Eligible Non-Participants as a Double Comparison Group in

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ROSENBAUM P. et D. RUBIN (1983), “The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal

Effects”, Biometrika 70 n° 1, pp. 41-55

HECKMAN J., ICHIMURA H., SMITH J. ET P. TODD (1997), “Matching as an Econometric Evaluation Estimator:

Evidence from Evaluating a Job Training Programme”, Review of Economic Studies 64, pp. 605-654.

http://www-agecon.ag.ohio-state.edu/programs/ruralfinance/


81

Annexes Chapitre 3 Tableau n° : Statistiques descriptives des performances des IMFs

Mean Std. Dev Min Max

Variable Obs. Obs. transform Total transform Total transform Total transform Total

Effectif du staff 7 102 195.98 418.08 73.87 2236.44 127.5 3 319.75 21237.5

Nombre d’emprunteurs

actifs

7 105 25166.8 66097.33 14016.19 342903.8 2448.5 30 43069.4 2594766

Prêt moyen/ emprunteur 7 102 459.68 769.486 267.63 1930.876 96.4 6 814.3333 16559.09

% de femmes clientes 7 92 .6397 .6735 .1659 .2853 .47 0 .9876 1

Prêt moyen/ revenu par

tête

7 103 .4233 .8317 .2977 2.188676 .02216 0 .8167334 19.553

Taille du portefeuille 7 103 1.12e+07 1.97e+07 77543 1.30e+08 2962992 181025 2.02e+07 1.32e+09

Total actif 7 107 1.43e+07 2.92e+07 1.06e+07 2.36e+08 3437679 0 2.77e+07 2.45e+09

Total fonds propres 7 106 5145480 2889625 4480701 1.05e+07 595839.5 0 1.17e+07 1.03e+08

Taux d’adéquation du

capital

7 107 .3942 73722.76 .2300 475696.6 .1631667 0 .8378 4426888

Taux d’endettement 7 104 2.80 1.991 1.842 3.983 .1993 0 5.258 27.88

Ratio dépôts/actif 7 104 .2607 .7001 .2155 1.2069 0 0 .5492 5.335

Ratio dépôts/fonds

propres

7 104 .2139 .2017 .185636 .2790 0 0 .4722 1.388

Portefeuille total/actif 7 105 .7943 .5891 .0664 .2353 .705525 0 .8609 1

Rendement sur actif 7 101 .0503 .0770 .1444 .4128 -.12 -1.5718 .3538 3.035

Rendement sur fonds

propres

7 98 .0791 .2418 .1760 .6884 -.18105 -2.0590 .4146 4.927

Ratio de viabilité finan. 7 105 .6901 1.038 .6227 1.778 .0430 0.0430 1.559 18.530

Profit marginal 7 105 .3746 -1.506 .2539 13.97 .0972 -143.11 .8955 .946

Dép. financières/dép. op 7 101 .3196 2.802 .1582 27.32 .05498 0 .541725 274.7

Ratio des

provisions/pertes sur prêt

7 101 .0523 .7104 .0316 6.536 .01076 0 .0879 65.75

Ratio des dép.

opérationnelles

7 101 .0826 9.519 .0824 36.382 .0178 0 .2329 318.164

Ratio dép.

opérationnelles/prêt

7 102 .2516 16.313 .1228 34.49 .12665 0.034 .500 239.244

Coût par emprunteur 7 96 8.843 135.49 22.55 319.48 .14595 0 60 2899.17

Emprunteur/ agent du

staff

7 96 125.29 111.94 32.51 85.305 57.95 0 157.86 440.25

par30 7 106 1.113 .0871 2.0292 .2818 0 0 5.5 2.463

Ratio des réserves sur

perte sur prêt

7 98 .0449 .2073 .0613 .6603 .0106 0 .1816 5.5

Ratio des abandons 6 71 2.049071 .2541613 1.563 .7829 .0105 0 3.9295 3.92

Table statistiques : appariement par critère de rendement

Variables Obs. Mean Std. Dev. Min Max Rendement sur fonds propres 2 .0892 .0051619 .08555 .09285 Profit marginal 2 .27715 .0033941 .27475 .27955 myscore1 2 .2538101 .016873 .2418791 .2657411

Variables Obs. Mean Std. Dev. Min Max Rendement sur fonds propres 4 .1126062 .0692511 .0379 .2051 Profit marginal 4 .2840275 .0427981 .2403 .34275 myscore1 4 .2454776 .0394334 .2122393 .3026699


82

Graphe n°1: Rendement sur actif profit marginal

0.2

.4.6

.81

Est

ima

ted p

rope

nsi

ty s

core

1 2 3 4 5Number of block

Tables statistiques : appariement par critère taille du portefeuille et structure du bilan

Variables Obs. Mean Std. Dev. Min Max

Taux d’adéquation du capital 25 .4152653 .2608617 .0135 .995 Taux d’endettement 25 2.209259 2.487772 0 8.56055 Total portefeuille/actif 25 .7838296 .0481548 .6704 .86196 myscore1 25 .1264059 .0379957 .0696848 .1974307

Variables Obs. Mean Std. Dev. Min Max Taux d’adéquation du

capital

5 .474766 .2248487 .2191 .83786

Taux d’endettement 5 1.994237 1.466203 .1993 4.2372 Total portefeuille/actif 5 .769353 .0623813 .705525 .85205 myscore1 5 .1147371 .0533341 .0683257 .1945448

Step 1: Test that the mean propensity score is not different for treated and controls Two-sample t test with equal variances Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 25 0.1264 0.0075 0.0379 [0.1107 0.1420] 1 5 0.1147 0.0238 0.0533 [0.0485 0.1806] combined 30 0.1244 0.0073 0.0400 [0.1094 0.1394] diff 0 .0116 0.0198 -0.0290 0 .0523

diff = mean(0) - mean(1) t = 0.5875 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 28 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.7192 Pr (|T| > |t|) = 0.5616 Pr(T > t) = 0.2808 Conclusion : The mean propensity score is not different for treated and controls in block 1

Step 2: Testing the balancing property for variable Taux d’adéquation du capital in block 1 Two-sample t test with equal variances Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 25 0.4152 0.0521 0.2608 [0.3075 .5229] 1 5 0.4747 0.1005 0.2248 [0.1955 0.7539] combined 30 0.4251 0.0461 0.2525 [0.3308 0.5194] diff -0.0595 0.1254 [-0.3164 0.1974]


83

diff = mean(0) - mean(1) t = -0.4744 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 28 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.3195 Pr (|T| > |t|) = 0.6389 Pr(T > t) = 0.6805 Conclusion : Variable capital__asset_ratio is balanced in block 1

Testing the balancing property for variable debt__equity_ratio in block 1 Two-sample t test with equal variances Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 25 2.2092 0.4975 2.487772 [1.1823 3.236] 1 5 1.9942 0.6557 1.466203 [0.1737 3.814] combined 30 2.1734 0.4252 2.329184 [1.303 3.0431] diff 0.2150 1.1605 [-2.162 2.5922]

diff = mean(0) - mean(1) t = 0.1853 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 28 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.5728 Pr (|T| > |t|) = 0.8543 Pr(T > t) = 0.4272 Conclusion :Variable debt__equity_ratio is balanced in block 1

Testing the balancing property for variable gross_loan_portfolio___total_ass in block 1 Two-sample t test with equal variances Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 25 0.7838 0.0096 0.0481 [0.7639 0.8037] 1 5 0.7693 0.0278 0.0623 [0.6918 0.8468] combined 30 0.7814 0.0091 0.0498 [0.762 0.80] diff 0.0144 0.0247 [-0.0361 .0650]

diff = mean(0) - mean(1) t = 0.5859 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 28 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.7187 Pr (|T| > |t|) = 0.5626 Pr(T > t) = 0.281 Conclusion :Variable gross_loan_portfolio___total_ass is balanced in block 1

Graphe n°2 : taux d’adéquation capital taux d’endettement ratio taille

portefeuille/actif total

0.1

.2.3

.4

Est

ima

ted p

rope

nsi

ty s

core

1 1.2 1.4 1.6 1.8 2Number of block


84

Tables statistiques : appariement par critère de portée du portefeuille

Tableau statistique IMFs transformées

Variable Obs. Mean Std. Dev. Min Max

avloanbal_bor__gnip 2 .35392 .2735372 .1605 .54734 avloanbal_bor 2 352.65 261.8416 167.5 537.8 lnactivebor 2 10.2155 .0002144 10.21535 10.21565 myscore1 2 .1104421 .0046225 .1071735 .1137108

Tableau statistique IMFs transformées

Variable Obs. Mean Std. Dev. Min Max avloanbal_gnip 10 .376268 .2928489 .14685 1.0262 avloanbal_bor 10 363.4633 348.0413 75.25 1016.75 lnactivebor 10 10.13546 .2047239 9.913092 10.46533 myscore1 10 .1067712 .0044503 .1017822 .1141051

Step1: Two-sample t test with equal variances for mean propensity score Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 10 .10677 .00140 .0044 [0.1030,0.109] 1 2 .1104 .0032 .0046 [0.068 ; 0.151] combined 12 .1073 .0012 .0044 [0.104 ;0.110] diff -.0036 .0034 [-0.011;0 .004]

diff = mean(0) - mean(1) t = -1.0607 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 10 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.1569 Pr(|T| > |t|) = 0.3138 Pr(T > t) = 0.8431 Conclusions : The mean propensity score is not different for treated and controls in block 2

Step2: test balancing properties for each variable Testing the balancing property for variable avloanbal_bor__gnip in block 2 Two-sample t test with equal variances Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 10 .376268 .092607 .2928489 .1667 .5857 1 2 .35392 .19342 .2735372 -2.103 2.811 combined 12 .3725433 .0801277 .2775705 .1961 .5489 diff .022348 .2253886 -.4798 .5245

diff = mean(0) - mean(1) t = 0.0992 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 10 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.5385 Pr (|T| > |t|) = 0.9230 Pr(T > t) = 0.4615 Conclusion : Variable avloanbal_bor__gnip is balanced in block 2

Testing the balancing property for variable avloanbal_bor in block 2

Two-sample t test with equal variances Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 10 363.4633 110.0603 348.0413 [114.4896 612.4371] 1 2 352.65 185.15 261.84 [-1999.90 2705.20] combined 12 361.66 93.70 324.59 [155.42 567.89] diff 10.81 263.67 [-576.69 598.32]

diff = mean(0) - mean(1) t = 0.0410 Ho: diff = 0 degrees of fr eedom = 10


85

Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.5160 Pr (|T| > |t|) = 0.9681 Pr(T > t) = 0.4840 Conclusion : variable avloanbal_bor is balanced in block 2

Testing the balancing property for variable lnactivebor in block 2 Two-sample t test with equal variances Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 10 10.13546 0.0647 0.2047 [9.989 10.281] 1 2 10.2155 0.0001 0.0002 [10.213 10.217] combined 12 10.1488 0.0542 0.1877 [10.029 10.268] diff -0.0800 0.1504 [-0.4152 0.2551]

diff = mean(0) - mean(1) t = -0.5320 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 10 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.3032 Pr (|T| > |t|) = 0.6064 Pr(T > t) = 0.6968 Conclusion : Variable lnactivebor is balanced in block 2

Graphe n°3: prêt moyen prêt moyen/PNB par tête log emprunteurs actifs

0.1

.2.3

.4.5

Est

ima

ted

pro

pens

ity s

core

1 1.5 2 2.5 3Number of block

Tables statistiques : appariement par critère productivité et de l’efficience


opexp__loan_rate 4 0.2035 0.0667 0.12665 0.2778 cost_bor 4 0.2695 0.0958 0.1459 0.3461 borr_stafmb 4 133.5354 17.343 116.75 157.86 texpra 4 0.1097 0.0593 0.0242 0.1588 myscore1 4 0.7037 0.0412 0.6685 0.7564

Graphe n°4: frais opérationnels/prêt coût/emprunteur ratio dépenses

financières (block4)


86

0.2

.4.6

.81

Est

ima

ted p

rope

nsi

ty s

core


Tables statistiques : appariement par critère qualité du portefeuille et politique de prévention

IMFs transformées


par30 5 .1256 .2652 0 .6

llprovra 5 .0426 .0324 .01076 .0879

myscore1 5 .0621476 .0174 .0477 .0921


par30 76 .1183 .2226 0 1.5

llprovra 76 .0385 .0503 0 .23705 myscore1 76 .0617 .0152 .0482 .1748

Step1: Test that the mean propensity score is not different for treated and controls Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]

0 76 .06179 .0017 .0152 .0583 .0652

1 5 .06214 .0077 .0174 .0405 .0837

combined 81 .06181 .0016 .0152 .0584 .0651

diff -.0003 .0070 -.0144 .01373

diff = mean(0) - mean(1) t = -0.0494

Ho: diff = 0 degrees of freedom = 79

Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.4804 Pr(|T| > |t|) = 0.9607 Pr(T > t) = 0.5196

Step 2: Testing the balancing property for variable par30 in block 1 Two-sample t test with equal variances Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 76 .1183 .0255 .2226 .0674 .1692 1 5 .1256 .1186 .2652 -.2037 .455 combined 81 .1187 .0248 .2236 .0693 .1682


87

diff -.0073 .103882 -.2140 .1994

diff = mean(0) - mean(1) t = -0.0704 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 79 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.4720 Pr (|T| > |t|) = 0.9441 Pr(T > t) = 0.5280 Conclusion : Variable par30 is balanced in block 1

Testing the balancing property for variable llprovra in block 1 Two-sample t test with equal variances Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 76 .0385 .0057 .0503 .0270 .0500 1 5 .0426 .0145 .0324 .0023 .0829 combined 81 .0387 .0054 .0492 .0278 .0496 diff -.0040 .0228 -.0496 .0414

diff = mean(0) - mean(1) t = -0.1785 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 79 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.4294 Pr (|T| > |t|) = 0.8588 Pr(T > t) = 0.5706 Conclusion : Variable llprovra is balanced in block 1

Graphe n°5:Par30 provision pour pertes sur prêt

0.2

.4.6

.81

Estim

ate

d p

rope

nsity s

core


Critère d’appariement portant sur le rendement et la portée du portefeuille Variable Obs. Mean Std. Dev. Min Max return_on_assets 2 .0289625 .01861 .0158 .0421 profitmar 2 .27715 .0033 .2747 .2795 avloanbal_bor 2 676.0667 195.5 537.8 814.33 lnactivebor 2 10.12467 .1282 10.03 10.21 myscore1 2 .3299353 .0868 .2684 .3913

Variable Obs. Mean Std. Dev. Min Max return_on_ass 4 .0092 .1141 -.1598 .0904 profitmar 4 .2129 .1495 .0022 .3427 avloanbal_bor 4 238.54 215.23 63.66 519.5 lnactivebor 4 11.45 3.257 7.722 14.76 myscore1 4 .2620 .04266 .2017 .3006


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Step 1 : Step2 : Testing the balancing property for variable return_on_assets in block 2 Two-sample t test with equal variances Group Obs. Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] 0 4 .0092 .0570 .1141 -.1723 .1908 1 2 .0289 .0131 .0186 -.1382 .1962 combined 6 .0158 .0364 .0893 -.0779 .1096 diff -.0196 .0859 -.2583 .2189

diff = mean(0) - mean(1) t = -0.2291 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 4 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.4150 Pr (|T| > |t|) = 0.8300 Pr(T > t) = 0.5850 Conclusion :Variable return_on_assets is balanced in block 2

Graphe n° 6: Rendement sur actif profit marginal prêt moyen/revenu par tête prêt moyen log nombre emprunteur

actif

0.2

.4.6

.81

Est

ima

ted p

rope

nsi

ty s

core


analyse de la viabilité financière des imfs : modalités...

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