rapport final etude dépôts à vue

ANALYSE DE LA PARTIE STABLE DES DEPOTS A VUE ET DES COMPTES SPECIAUX D’EPARGNE

ET EXAMEN DE LA FAISABILITE DE L’INCORPORATION DE CETTE PARTIE DANS LA DETERMINATION DES RESSOURCES STABLES

DES ETABLISSEMENTS DE CREDIT CAS DU SENEGAL

R.C. : SN DKR 2007 B 7193 - NINEA : 2698522 2S2 – B.P. 29106 Dakar Tél. : (221) 33.821.11.89 - E-mail : [email protected] - Site web : www.cofia.sn

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ANALYSE DE LA PARTIE STABLE

DES DEPOTS A VUE ET DES COMPTES SPECIAUX D’EPARGNE ET EXAMEN DE LA FAISABILITE DE L’INCORPORATION DE CETTE PARTIE

DANS LA DETERMINATION DES RESSOURCES STABLES DES ETABLISSEMENTS DE CREDIT

CAS DU SENEGAL

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Sommaire

LISTE DES ACRONYMES ............................................................................................................. 7 PREMIERE PARTIE ANALYSE DE LA PARTIE STABLE DES DEPOTS A VUE ET DES COMPTES SPECIAUX D’EPARGNE ET EXAMEN DE LA FAISABILITE DE L’INCORPORATION DE CETTE PARTIE DANS LA DETERMINATION DES RESSOURCES STABLES DES ETABLISSEMENTS DE CREDIT : CAS DU SENEGAL ......... 9 RESUME ....................................................................................................................................... 10

I - INTRODUCTION ................................................................................................................... 15 II- ENVIRONNEMENT BANCAIRE ET FINANCIER DE L'UEMOA .................................. 17

2.1. PRESENTATION DU SYSTEME FINANCIER DE L'UEMOA ................................................. 17 2.2. PRINCIPALES DISPOSITIONS DE LA LOI BANCAIRE ET DE LA CONVENTION PORTANT

CREATION DE LA COMMISSION BANCAIRE ET SON ANNEXE ......................................................... 19 2.3 DISPOSITIF PRUDENTIEL ................................................................................................. 20

2.3.1. Conditions d’exercice de la profession ....................................................................... 20 2.3.2. Réglementation des opérations effectuées par les banques et les établissements financiers ............................................................................................................................ 20 2.3.3. Normes de gestion ................................................................................................ 21

2.4. AUTRES DISPOSITIONS LEGALES ET REGLEMENTAIRES REGISSANT LE SYSTEME FINANCIER ........................................................................................................... 21

2.4.1. Loi n° 47/2008 du 03 septembre 2008 portant réglementation des Systèmes Financiers Décentralisés (SFD) ........................................................................................... 21 2.4.2- Règlement n° R09/2010/CM/UEMOA du 1er octobre 2010 relatif aux relations financières extérieures des Etats membres de l’UEMOA .................................................... 22

2.4.3- Actes Uniformes de l’OHADA ................................................................................. 23

2.4.4- Réglementation du marché financier et de l’appel public à l’épargne ......................... 24 2.4.5- Cadre juridique relatif aux systèmes de paiement ...................................................... 24

III- LE SYSTEME BANCAIRE SENEGALAIS ........................................................................... 24 3.1. COMPOSITION ................................................................................................................ 24 3.2. ACTIVITE BANCAIRE ....................................................................................................... 25

3.2.1. Emplois ................................................................................................................ 27 3.2.2. Ressources................................................................................................................. 32 3.2.3. Rentabilité ............................................................................................................. 32 3.2.4. Trésorerie.............................................................................................................. 33 3.2.5. Situation vis-à-vis du dispositif prudentiel ............................................................ 34

IV- LA PROBLEMATIQUE DU COEFFICIENT DE COUVERTURE DES EMPLOIS A MOYEN ET LONG TERME PAR DES RESSOURCES STABLES ............................................ 37

4.1. GENERALITES ................................................................................................................. 37 4.1.1. Dispositions en vigueur ........................................................................................ 39

4.1.2. Eléments pris en compte pour la détermination du ratio ....................................... 39

4.1.2.1. Au numérateur.................................................................................................... 43

4.1.2.2. Au dénominateur ................................................................................................ 43

4.1.3. Situation détaillée des banques vis-à-vis du ratio de transformation ...................... 43 4.2. ANALYSE CRITIQUE DU RATIO ........................................................................................ 44

4.2.1. Benchmarking – Analyse comparative avec d'autres zones ou pays ....................... 44 4.2.2. Besoins de financement de l'économie .................................................................. 49 4.2.3. Expériences tirées des politiques de l'Etat dans le domaine du renforcement des ressources longues des banques et des autres institutions financières ................................. 49

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4.2.4. Efficience du financement de l'économie .............................................................. 51 4.2.5. Structure des ressources et caractéristiques du marché .......................................... 53

4.2.6. Conclusion ............................................................................................................ 54 V- PERSPECTIVES : AXES DE MODIFICATION DE LA REGLE EN VIGUEUR DANS L'UMOA EN MATIERE DE COUVERTURE DES EMPLOIS A MOYEN ET LONG TERME PAR DES RESSOURCES STABLES ............................................................................................ 55

5.1. REAMENAGEMENT DU TAUX EN VIGUEUR ....................................................................... 55 5.2. MODIFICATION DES ELEMENTS A PRENDRE EN COMPTE DANS LE CALCUL DU RATIO ....... 55 5.3. SUPPRESSION DU RATIO .................................................................................................. 56

VI. MODELISATION DES DEPOTS A VUE ...................................................................... 56 6.1. BASES DE LA MODELISATION .......................................................................................... 57

6.1.1 -Description des statistiques disponibles .................................................................... 57 6.1.2 -Démarche méthodologique ....................................................................................... 57

6.1.2.1 - Revue de la littérature .................................................................................................... 57

6.1.2.2 - Méthode de Box et Jenkins ............................................................................................ 58

6.1.2.3 - Modèle ARIMA ............................................................................................................ 58 6.2. RESULTATS DE LA MODELISATION.......................................................................... 58

VII – SIMULATIONS ................................................................................................................... 60 VIII- CONCLUSIONS ET PROPOSITIONS DE REAMENAGEMENT ............................... 65 DEUXIEME PARTIE : MODELISATION DE LA PARTIE STABLE DES DEPOTS A VUE ET DES COMPTES SPECIAUX D’EPARGNE ........................................................................... 67 Synthèse des travaux ....................................................................................................................... 68 I-Description des statistiques disponibles ....................................................................................... 68

II-Démarche méthodologique ........................................................................................................ 68

II.1 - Revue de la littérature ........................................................................................................ 68

II.2 - Méthode de Box et Jenkins ................................................................................................ 69

II.3 - Modèle ARIMA ................................................................................................................. 69 III- Résultats .................................................................................................................................. 70

A - Modélisation des dépôts à vue par l’approche de Box-Jenkins ................................................... 72

I-Description des statistiques disponibles ................................................................................... 72

II-Démarche méthodologique .................................................................................................... 72

III-Méthode de Box et Jenkins.................................................................................................... 72

IV- Etude du taux de croissance des dépôts à vue agrégés entre 2000 et 2009 ............................ 73

V- Modélisation .......................................................................................................................... 74 V.I - Modélisation des dépôts à vue agrégés (DAVA) ................................................................. 74 5.1.1 - Etude de la stationnarité .................................................................................................. 74

5.1.2 - Détermination du modèle ................................................................................................ 77

5.1.3 - Ecriture du modèle ......................................................................................................... 81 5.1.4 - Résolution ....................................................................................................................... 81 5.2- Modélisation des dépôts à vue des sociétés d’Etat et EPIC ................................................. 83

5.2.1 -Etude de la stationnarité ................................................................................................... 83

5.2.2- Régression tendancielle ..................................................................................................... 85

5.2.3 - Récupération du résidu et modélisation ARIMA .............................................................. 85 5.3 - Modélisation des dépôts à vue des sociétés particuliers et des entreprises privées ................... 89 5.3.1 - Etude de la stationnarité ...................................................................................................... 90

5.3.2 - Régression tendancielle ........................................................................................................ 92

5.4 - Modélisation des autres dépôts à vue ..................................................................................... 96

5.4.1 - Etude de la stationnarité des variables .................................................................................. 97

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VI - Modélisation des comptes spéciaux par l’approche de Box-Jenkins ....................................... 103

6.1-Modélisation du total des ressources ....................................................................................... 103

6.1.1 - Analyse graphique .............................................................................................................. 103 6.1.2 - Analyse de la stationnarité .................................................................................................. 103

6.1.3 - Identification des modèles ................................................................................................. 105

Choix du modèle .......................................................................................................................... 107 Dérivation de la partie stable des ressources totales ...................................................................... 108 6.2 - Modélisation des comptes ordinaires créditeurs (COC) ......................................................... 109 6.2.1. Analyse graphique ............................................................................................................... 109 6.2.2. Analyse de la stationnarité ................................................................................................... 110

6.2.3. Identification des modèles ................................................................................................... 111

6.2.4. Estimation du modèle ......................................................................................................... 111 6.2.5. Test des résidus ................................................................................................................... 112 6.3 - Modélisation des comptes ordinaires sur livret (COL) .......................................................... 112 6.3.1. Analyse graphique ............................................................................................................... 112 6.3.2. Analyse de la stationnarité ................................................................................................... 113


Choix du modèle .......................................................................................................................... 116 6 .4- Modélisation des comptes d’épargne logement (CEL) .......................................................... 118 6.4.1. Analyse graphique ............................................................................................................... 118 6.4.2. Analyse de la stationnarité ................................................................................................... 119


Choix du modèle .......................................................................................................................... 122 6.5- Modélisation des dépôts à terme d’une durée inférieure à un an (DT_1) ................................ 123

6.5.1. Analyse graphique ............................................................................................................... 123 6.5.2. Analyse de la stationnarité ................................................................................................... 124


B : Modèle structurel par correction d’erreur ................................................................................ 127

Préambule .................................................................................................................................... 127

1- Etude de la stationnarité des variables.................................................................................... 127

2- Test de cointégration de JOHANSEN ................................................................................. 128

3 - Estimation du modèle (MCE) .................................................................................................. 128

3-1 Test d’homocédasticité de White des erreurs du modèle MCE............................................... 131

3-2 Test de spécification de RAMSEY .......................................................................................... 132

3-3 Test CUSUM de stabilité ........................................................................................................ 132 TROISIEME PARTIE : DONNEES STATISTIQUES ............................................................... 139

Annexe 1 : - Liste des banques agréées au Sénégal au 31 décembre 2009 .................................. 140

Annexe 2a : - Système Monétaire Intégré (SMI) ........................................................................ 141 Annexe 2b : - Situation monétaire intégrée ............................................................................... 142

Annexe 2c : - Situation monétaire intégrée ............................................................................... 143

Annexe 2d : - Situation monétaire intégrée ............................................................................... 144

Annexe 2e : - Situation monétaire intégrée ................................................................................ 145

Annexe 3a : - Evolution des comptes de dépôts des banques ................................................... 146

Annexe 3b : – Evolution des comptes de dépôts des banques ................................................... 147

Annexe 3c : - Evolution des comptes de dépôts des banques .................................................... 148 Annexe 3d : - Evolution des comptes de dépôts des banques ................................................... 149

Annexe 3e : - Evolution des comptes de dépôts des banques .................................................... 150 Annexe 3 f : – Récapitulation de l’évolution des comptes de dépôts des banques à fin décembre

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2009 ......................................................................................................................................... 151

Annexe 4 : - Projets pour le financement de l’économie .......................................................... 152 Annexe 5 : - Récapitulation des DEC 2062 des banques à fin décembre 2009 .......................... 156

Annexe 6 : - Marges de financement par banque ....................................................................... 159 Annexe 7a – Récapitulation marge de financement par banque................................................. 175

Annexe 7b - Marge de financement par banque ........................................................................ 176 Annexe 8 – Récapitulation – Potentiel d’accroissement des emplois à moyen et long terme des banques .................................................................................................................................... 177

Annexe 9 : Termes de référence de l’étude ................................................................................ 178

Annexe 10 : Références et bibliographie ................................................................................... 179

Annexe 11 : Personnes rencontrées .......................................................................................... 181

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LISTE DES ACRONYMES

ADEPME : Agence de Développement et d’Encadrement des PME

AFG: Atlantic Financial Group (Groupe Banque Atlantique)

AFH : African Financial Holding (Groupe Bank Of Africa)

AWB : Attijari Wafa Bank

BAD : Banque Africaine de Développement

BCEAO : Banque Centrale des Etats de l’Afrique Occidentale

BHS : Banque de l’Habitat du Sénégal

BIAO : Banque Internationale pour l’Afrique Occidentale

BICIS : Banque Internationale pour le Commerce et l’Industrie du Sénégal

BIMAO : Banque des Institutions Mutualistes d’Afrique de l’Ouest

BNP Paribas : Banque Nationale de Paris Paribas

BOA : Bank of Africa

BOAD : Banque Ouest Africaine de Développement

BRS : Banque Régionale de Solidarité

BRVM : Bourse Régionale des Valeurs Mobilières

BSIC : Banque Sahélo-Saharienne pour l’Investissement et le Commerce

BST : Banque Sénégalo Tunisienne

CBAO : Compagnie Bancaire de l’Afrique Occidentale

CEMAC : Communauté Economique et Monétaire de l’Afrique Centrale

CNCAS : Caisse Nationale de Crédit Agricole du Sénégal

COBAC : Commission Bancaire de l’Afrique Centrale

COFIA : Cabinet Conseil en Finance et Informatique-Afrique

CREPMF : Conseil Régional de l’Epargne Publique et des Marchés Financiers

CRRH : Caisse Régionale de Refinancement Hypothécaire

CUCI : Centre Unique de Collecte de l’Information

DEC : Document d’Etudes Comptable

DC / BR : Dépositaire Central / Banque de Règlement

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ETI: ECOBANK Transnational Incorporated (Groupe Ecobank)

F CFA : Franc de la Communauté Financière Africaine

FNPJ : Fonds National de Promotion de la Jeunesse

Fpb : Fonds propres de base

Fpe : Fonds propres effectifs

FPE : Fonds de Promotion Economique

ICB : International Commercial Bank

IUB Holding (Groupe Crédit Agricole)

KFW : Kreditanstalt Für Wiederaufbau – Coopération financière Allemande

LCR: Liquidity Coverage Ratio

MCR : Modèle à Correction d’Erreur

NSFR: Net Stable Funding Ratio

Mds : Milliards

OHADA : Organisation pour l’Harmonisation en Afrique du Droit des Affaires

PIB : Produit Intérieur Brut

PME : Petite et Moyenne Entreprise

PMIA : Projet de Modernisation et d'Intensification Agricole

PMI : Petite et Moyenne Industrie

PNB : Produit Net Bancaire

SFD : Systèmes Financiers Décentralisés

SGBS : Société Générale de Banques au Sénégal

SICA : Système Interbancaire de Compensation Automatisée

STAR UEMOA : Système de Transfert Automatisé et de Règlements de l’UEMOA

UBA : United Bank for Africa

UEMOA : Union Economique et Monétaire Ouest Africaine

UMOA : Union Monétaire Ouest Africaine

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PREMIERE PARTIE : ANALYSE DE LA PARTIE STABLE DES DEPOTS A VUE ET DES COMPTES SPECIAUX D’EPARGNE ET EXAMEN DE LA FAISABILITE DE

L’INCORPORATION DE CETTE PARTIE DANS LA DETERMINATION DES RESSOURCES STABLES DES ETABLISSEMENTS DE CREDIT : CAS DU

SENEGAL

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RESUME

L’implication du système bancaire local dans le financement des besoins de l’économie nationale a toujours été une source de préoccupation pour les autorités du Sénégal.

Il apparait cependant qu’en dépit des progrès enregistrés dans ce domaine, le financement bancaire de l’économie nationale et particulièrement des PME/PMI continue d’être d’actualité et un sujet très controversé, alors qu’en principe, il devrait être plus aisé dans la mesure où d’une part, le système bancaire est relativement liquide et que d’autre part, des ressources spécifiquement destinées au financement du développement tel que le Fonds de Promotion Economique (FPE) sont disponibles à des conditions de taux raisonnables.

Il ressort aussi que la majorité des banques sénégalaises sont solvables, rentables et liquides mais elles ne peuvent pas satisfaire les besoins de financement de l’économie en raison en partie de la nature de leurs ressources qui sont essentiellement à vue ou à court terme.

En effet, la nécessité de respecter le coefficient de transformation (engagements à moyen et long terme rapportés aux ressources stables ≥75%) constitue une contrainte pour un financement adéquat de l’investissement.

Ainsi, lors des concertations nationales sur le crédit, il avait été retenu d’examiner la pertinence de ce ratio en vue de son éventuel assouplissement.

Dans cette perspective, la Direction de la Monnaie et du Crédit (DMC), a confié par lettre n0 1381 MEF/DMC en date du 3 novembre 2010 au Cabinet Conseil en Finance et Informatique –Afrique (COFIA), la mission de réaliser une étude sur l’analyse de la partie stable des dépôts à vue (DAV) et des comptes d’épargne et, d’examiner la faisabilité de l’incorporation de cette partie dans la détermination des ressources stables des établissements de crédit du Sénégal.

C’est dans ce cadre que la mission du cabinet a procédé à une analyse de l’évolution de la situation du système bancaire sénégalais sur la période de 2000 à 2009, à un examen critique du ratio de transformation par une comparaison avec d’autres zones monétaires ou pays et à une modélisation de la partie stable des dépôts à vue et à terme inférieurs à 2 ans. Elle a enfin formulé des propositions d’axes de réaménagement du dispositif.

A l’issue de cette étude, il ressort principalement que le système bancaire sénégalais a connu une évolution favorable au cours des dernières années et occupe une bonne position par rapport aux autres pays de l’UMOA. Ainsi, à fin Décembre 2009, le nombre d’établissements de crédit agréés au Sénégal était de 21 unités soit 18 banques et 3 établissements financiers.

Les principaux indicateurs d’activité représentés par le total de bilan, les dépôts et les emprunts et les concours à la clientèle ont fortement progressé depuis 2000.

Le total de bilan des banques s’est élevé à 2655,4 Mds en 2009, en hausse de 216,8 Mds ou 8,8 % comparé à 2008 et de 1652,0 Mds ou 162,7% par rapport à 2000.

Les dépôts et emprunts sont passés pour leur part de 767,9 Mds en 2000 à 1722,2 Mds en 2008 et à 1992,0 Mds en 2009. Globalement, la part des dépôts et emprunts dans le total de bilan a sensiblement progressé, ressortant à 74,7% en 2009 contre 70,3% en 2008.

Les crédits à l’économie ont évolué sur la période de 640,1 Mds en 2000 à 1535,0 Mds en 2008 et à 1605,1 Mds en 2009 soit plus qu’un doublement entre 2000 et 2009 et une hausse de 4,6 % par rapport à 2008.

Au plan des résultats, l’activité des banques a dégagé un bénéfice global de 40,1 Mds en 2009, en

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progression de 8,0 Mds (+24,9%) par rapport à 2008 et plus qu’un doublement comparé à 2000.

La trésorerie du système bancaire constituée essentiellement des encaisses, des avoirs auprès de la Banque Centrale et des disponibilités en comptes auprès des correspondants s’est chiffrée pour sa part à 687,0 Mds à fin Décembre 2010, excédant de 558,3 Mds les exigences en réserves obligatoires.

Toutefois, malgré le dynamisme du secteur bancaire et sa contribution à la relance, le taux de financement de l’économie exprimé par le rapport entre les crédits à l’économie et le PIB reste faible. Il se situe à 26,7% en 2009, niveau encore bien inférieur à ceux atteints dans les pays émergents, plus de 48 à 75%.

Le problème le plus important demeure l’insuffisance du financement à moyen et long terme des PME/PMI. Plusieurs facteurs sont à l’origine de cette faiblesse dont l’absence d’épargne longue.

Par ailleurs, cette contrainte est aggravée par les exigences de la réglementation prudentielle notamment en matière de couverture des emplois à moyen et long terme par des ressources stables qui est de 75% au minimum.

Ainsi, ce ratio constitue avec celui de structure du portefeuille, les normes du dispositif prudentiel les moins respectées dans l’UMOA.

Au Sénégal, à fin Décembre 2009, six banques sur seize en activité étaient en infraction par rapport à cette norme. Aussi, au regard de la liquidité du système bancaire, convient-il de s’interroger sur un niveau de transformation qui serait à la fois réaliste et prudent.

En effet, un niveau de transformation plus élevé en adéquation avec la stabilité des dépôts et un ratio de solvabilité confortable tel qu’il est pratiqué dans certains pays, pourrait être de nature à permettre, toutes choses étant égales par ailleurs, une participation plus grande des banques au financement des besoins à moyen et long terme des opérateurs économiques et particulièrement des PME/PMI.

L’analyse comparative effectuée avec d’autres zones monétaires ou pays a montré qu’il n’existe pas de normes de transformation des ressources à vue ou à court terme en emplois longs dans toutes les réglementations. Par ailleurs, si un tel dispositif est en vigueur, les modalités de son application présentent des différences notables selon les législations.

Ainsi, dans la zone de la CEMAC, le ratio de transformation, vu sous l'angle exclusif de la norme en vigueur, paraît moins contraignant que celui fixé dans l’UMOA. En effet, la norme à respecter pour le coefficient de couverture des emplois à moyen et long terme par des ressources stables est de 50% dans la zone CEMAC contre 75% pour l’UMOA. Aussi, il est toléré une transformation de 50% des ressources à court terme en emplois à moyen et long terme dans la zone CEMAC contre 25% pour l’UMOA

Bien entendu, le contenu du ratio est différent selon les Zones. Ainsi, le délai résiduel retenu pour le calcul du coefficient est de 5 ans contre 2 ans pour l’UMOA. Toutefois, la prise en compte du critère de durée ainsi que d'autres éléments, tels que les postes de bilan à intégrer au calcul du rapport, variables d'une région à l'autre, ne pourrait pas fournir une base de comparaison probante. Un tel exercice ne semble pas réaliste.

Au niveau de la Tunisie et du Maroc, bien que leurs dispositifs prudentiels basés sur les normes internationales s’apparentent à bien des égards à celui en vigueur dans l’UMOA, ils ne comportent pas de dispositions relatives à la transformation de ressources courtes en emplois longs.

En France, le dispositif prudentiel qui est également inspiré des recommandations du Comité de

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Bâle, comportait un ratio de transformation dénommé « Coefficient de Fonds Propres et de Ressources Permanentes » imposant aux établissements de crédit, un niveau minimal de couverture des emplois par des ressources stables. Le minimum du coefficient représenté par le montant total des ressources d’une durée résiduelle supérieure à 5 ans rapporté aux emplois d’une durée équivalente était fixé à 60%. Cette norme a été cependant supprimée du dispositif prudentiel par arrêté du Ministre de l’Economie, des Finances et de l’Emploi du 28 Juin 2007.

Au Sénégal, la structure bilantielle des banques constitue un handicap pour le respect de la norme minimale de 75% fixée pour le ratio de transformation au regard essentiellement des facteurs suivants :

- la structure des ressources qui sont surtout constituées de dépôts de durée contractuelle inférieure à 2 ans ;

- les taux d’intérêt élevés versés par les banques sur les dépôts de durée contractuelle supérieure à 2 ans qui ne sont pas toujours compatibles avec les objectifs de rentabilité des banques et de financement de l’investissement dans des conditions de rentabilité des entreprises ;

- l’impossibilité de couvrir la totalité des besoins liés à l’insuffisance des dépôts clientèle longs par des substituts tels que les lignes de crédit. Le coût de ces lignes de crédit apparait également élevé et leur mobilisation peut exposer à des risques de change importants.

Aussi, pour le réaménagement du dispositif, trois axes de réflexion pourraient-ils être explorés à savoir : la révision du taux en vigueur, la modification des éléments à prendre en compte dans le calcul ou la suppression de la norme.

- Révision du taux en vigueur

L’analyse comparative effectuée a permis de relever que le minimum fixé dans la zone CEMAC et en France avant la suppression du ratio est inférieur à celui en vigueur dans la zone UMOA.

Au regard de la position de liquidité du système bancaire, une baisse du taux de transformation à un niveau qui serait compatible avec la prudence qui sied au secteur bancaire pourrait être envisagée. Un niveau de transformation plus élevé en adéquation avec les besoins de retrait de la clientèle serait de nature à permettre l’accroissement de la capacité des banques à financer des investissements par des concours à moyen et long terme.

A cet égard, comme indiqué précédemment, au niveau de la CEMAC, la norme est fixée à 50%, soit 25 points de pourcentage en dessous de celle de l’UEMOA. Le minimum en vigueur en France (60%) avant la suppression du ratio, était également inférieur à celui applicable dans l’Union.

Sous l’hypothèse d’une baisse du seuil du ratio au niveau de la norme de l’Afrique Centrale, une marge de 387,3 Mds pourrait, toutes choses étant égales par ailleurs, être disponible sur la base des statistiques à fin décembre 2009, et affectée éventuellement au financement d’emplois à moyen et long terme, contre 193,6 Mds pour un seuil ramené à 60%.

En effet, la modélisation des dépôts à vue a fait ressortir qu’il subsisterait dans les livres des banques prises globalement, 56,2% des dépôts à vue constitués trois mois auparavant. Ce taux passerait à 31,56% pour le semestre, à 9,99% pour l’année et 1% sur 2 ans. Rapporté au mois, ce taux serait de 82,5%.

Aussi, eu égard à la stabilité des dépôts à vue pour plus de 56% sur le trimestre et la norme de transformation étant appréciée sur une base trimestrielle, il est suggéré de ramener le coefficient de

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transformation de 75% à 50%.

- Modification des éléments à prendre en compte dans le calcul du ratio

Sans remettre en cause les objectifs recherchés en matière de stabilité à terme du système bancaire, les éléments pris en compte au numérateur du ratio pourraient être élargis à la partie des ressources à vue ou à terme dont la stabilité est prouvée (1% des dépôts à vue stables sur 2 ans, les dépôts à terme de moins de 2 ans et 78% des comptes spéciaux).

Il est apparu en premier lieu que le taux de croissance trimestriel maximal des dépôts à vue observé sur la période est ressorti à 16,6% et a été relevé en juin 2007. En revanche, la baisse la plus importante est de 8,45% et a été enregistrée en septembre 2008. Sur la période, le taux de croissance moyen s’est établi à 3,2% traduisant ainsi une consolidation des dépôts à vue en rapport avec la progression de l’activité économique. Les retraits sur les dépôts à vue ont été plus prononcés sur la période allant de septembre 2007 à décembre 2009.

Dans l’ensemble, l’analyse des statistiques et les résultats du modèle économétrique ont montré que les ressources disponibles notamment les dépôts à vue en compte chèque, les comptes spéciaux et les dépôts à terme de moins de 2 ans présentent une certaine stabilité qui autorise leur prise en compte dans la détermination du ratio.

S’agissant particulièrement des comptes spéciaux, il a été noté suite à l’exercice de modélisation, que 96,95% de ceux-ci sont stables sur un trimestre. Leur stabilité passerait à 94% et 88,3% respectivement sur un semestre et sur l'année, et enfin, elle s’établirait à 78,0% sur deux ans.

L’exercice de simulation effectué en prenant en compte les 1% des dépôts à vue stables sur 2 ans, les dépôts à terme de moins de 2 ans et les 78% des comptes spéciaux confirment dans l’ensemble, l’insuffisance des 25% de transformation des ressources à court terme autorisés par la norme prudentielle de 75% actuellement en vigueur. A cet égard, la simulation réalisée fait apparaître une marge de financement complémentaire de 309,6 Mds. Toutefois, du fait de la prise en compte de toutes les ressources supposées stables, le ratio devrait être apprécié par rapport à une norme de 100%.

- Suppression du ratio

La pertinence du ratio de transformation ne parait pas évidente et cette norme apparait dans une certaine mesure désuète. Elle n’est pas actuellement utilisée dans beaucoup de pays tels que la France, le Maroc et la Tunisie. Sa suppression dans l’UEMOA pourrait être également envisagée. Le cas échéant, cette mesure ne devrait pas pour autant affaiblir la réglementation prudentielle mais elle devrait plutôt amener les autorités à s’appesantir davantage sur la liquidité à court terme notamment le coefficient de trésorerie et sur la solvabilité.

Aussi, la suppression du ratio devrait-elle s’accompagner d’une adaptation du ratio de liquidité dont la norme pourrait être relevée au niveau idéal de 100% avec également une production mensuelle du ratio conformément aux objectifs de la réforme de Bâle III.

Afin de donner à la Banque Centrale, les moyens d’une bonne anticipation du futur et d’une appréciation convenable de la vulnérabilité des banques sur le long terme, la mesure pourrait s’accompagner du renforcement des tests de résistance périodiques.

Au total, l’analyse des statistiques et les résultats du modèle économétrique ont montré que certaines ressources à court terme présentent une certaine stabilité et devraient être prises en compte dans la

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détermination du ratio de transformation.

Les modalités techniques de l’assouplissement du coefficient de transformation inspirées de la pratique au plan international, pourraient par conséquent s’articuler autour des trois axes ci-après :

- réduire sensiblement le seuil de la norme qui pourrait être éventuellement fixée à 50% ;

- intégrer dans le calcul du coefficient des ressources autres que celles de durée résiduelle supérieure à 2 ans ;

- supprimer le ratio comme en France.

Il convient cependant de souligner que l’assouplissement du coefficient de transformation ne pourrait que mettre les établissements de crédit dans de bonnes conditions pour financer les investissements sans toutefois lever toutes les contraintes au financement des PME/PMI. L’amélioration de la production et de la qualité de l’information comptable et financière ainsi que celle de l’environnement économique et judiciaire s’avèrent également nécessaires.

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I - INTRODUCTION

L’une des fonctions essentielles du système bancaire en général, dans l’UMOA en particulier, est de contribuer de manière efficiente au financement de l’économie des Etats membres, à travers la transformation de l’épargne collectée auprès d’une partie de la clientèle ou la création monétaire, par l’octroi de crédits aux agents économiques.

Cette activité doit s’exercer dans le cadre de la politique interne propre à chaque établissement de crédit et dans le respect de la réglementation en vigueur dans le secteur, en particulier monétaire et prudentielle, édictée par les Autorités de contrôle chargées de veiller à la solidité du système financier.

A cet égard, il est vivement recherché un financement optimal des entreprises du secteur productif, dans des conditions préservant l'équilibre financier des banques, leur solvabilité, leur liquidité ainsi que leur trésorerie et, par ricochet, protégeant la clientèle déposante.

La stabilité d'ensemble ainsi recherchée est particulièrement importante dans une Zone comme l'Union Economique et Monétaire Ouest Africaine (UEMOA), qui reste marquée par les profondes conséquences de la crise du secteur bancaire. En effet, en 1986, près du quart des établissements de crédit exerçant dans la zone connaissaient d’importantes difficultés et étaient en quasi cessation de paiement. Cette situation se caractérisait notamment par :

- une dégradation de la qualité des actifs bancaires, liée non seulement à un environnement économique défavorable (chute importante et durable des cours des principaux produits exportés) mais aussi, à un développement inconsidéré des emplois et à une gestion plus ou moins défectueuse des banques et établissements financiers ;

- une insuffisance des ressources des établissements de crédit reflétée dans l’inexistence de fonds propres effectifs et de la faiblesse de l’épargne collectée ;

- et, enfin, un déséquilibre de la structure financière et de la situation de trésorerie des établissements de crédit, entraînant de leur part un recours accru aux concours de l’Institut d’émission.

Cette grave crise a conduit les autorités monétaires à arrêter dans le cadre des programmes d’ajustement sectoriel, des mesures d’assainissement du système financier de l’UMOA qui ont non seulement impliqué les établissements bancaires et financiers mais également les Etats, la Banque Centrale ainsi que les bailleurs de fonds.

Au Sénégal, la restructuration du système bancaire s’est traduite par la liquidation de six banques et de deux établissements financiers1. Elle a été également à l'origine de multiples coûts au plan budgétaire, au plan social, voire au plan de la crédibilité des instruments de supervision de l'activité bancaire.

Au plan des finances publiques, elle a engendré d’importantes charges directes et indirectes évaluées à près de 200 Mds, dont 177 Mds de créances gelées consolidées ou de soldes débiteurs titrisés en 1996. Le remboursement de ces titres d’Etat devait s’effectuer sur dix ans. Ils ont été ainsi totalement apurés à fin juin 2006. La restructuration a, par ailleurs, été à l'origine d'une déflation importante dans le secteur.

L'ampleur des actions engagées par les Autorités monétaires, dans le cadre des réformes destinées à prévenir la survenance de nouvelles perturbations dans le secteur, a par conséquent été fortement

1 Il s’agit des banques :Bnds, Sofisedit, Usb, Sonabanque, Bsk, Bcs et des établissements financiers : Sonaga et la

Société Financière d’Equipement.

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influencée par la profondeur des effets et des conséquences de la crise.

Les dispositions prises à cet effet incluent des mesures relatives notamment au renforcement de la surveillance bancaire, au réaménagement du dispositif de gestion de la monnaie et du crédit et à la libéralisation des conditions de banque, en vue de favoriser la concurrence. Elles ont, en outre, consacré le début de l’élargissement de jure de l’activité bancaire à des institutions n’ayant pas le statut d’établissement de crédit au sens de la réglementation bancaire. Ainsi, les Systèmes Financiers Décentralisés (SFD) ont fait leur apparition sur le marché, proposant sur beaucoup de produits des services équivalant à ceux offerts par les banques.

Aujourd’hui, l’activité bancaire est ainsi exercée à la fois par le système bancaire, en tant que tel, et par les Systèmes Financiers Décentralisés (SFD).

En termes de résultat, la restructuration du système bancaire a permis de développer le réseau bancaire et de restaurer la viabilité financière des banques et des établissements financiers ainsi que leur capacité à financer l’activité économique.

Actuellement, le système bancaire est assaini et dispose de liquidités relativement abondantes.

A titre illustratif, il pourrait être signalé que les avoirs libres des banques, incluant les disponibilités nécessaires au respect du minimum de réserves obligatoires, se chiffrent à 687,0 Mds au 31 décembre 2010. Pour mieux appréhender la trésorerie bancaire, il pourrait être ajouté à ce montant les placements sous la forme de titres d’Etat (253,3 Mds) soit au total 940,3 Mds.

Au regard des liquidités ainsi entretenues par le système bancaire, les différentes parties (Etat, opérateurs économiques, etc.) considèrent que le financement de l’économie, particulièrement celui des besoins en investissement des PME/PMI, est très insuffisant, privant ainsi le Sénégal de moyens importants pour impulser son développement.

Les marges susceptibles d’être exploitées à ce sujet revêtent une grande importance, dans la mesure où les progrès notables réalisés par l’économie sénégalaise ne permettent pas de prendre suffisamment en charge la demande sociale exprimée en termes de création d’emplois ainsi que les besoins essentiels en matière de santé et d’éducation. A défaut d’identification de mesures nouvelles majeures, susceptibles de donner un élan supplémentaire à l’économie, les politiques classiques, quelle que soit leur efficacité, ne seraient pas en mesure de doter le Sénégal des moyens minimaux pouvant améliorer la situation des populations et obtenir des résultats probants en matière de lutte contre la pauvreté.

A ce titre, il est communément avancé qu’une implication plus grande du système bancaire, dans la prise en charge des besoins exprimés par les ménages et par les entreprises, pourrait constituer un facteur décisif.

Les attentes portent, entre autres, sur une amélioration du financement de l’économie et de la bancarisation.

Les insuffisances relevées dans ces domaines ont été à l’origine de nombreuses réflexions organisées sous diverses formes, au sein de l’Etat, du Patronat, des autorités de supervision, des partenaires au développement, etc.

Ainsi, des concertations nationales sur le crédit ont été tenues sous la présidence du Chef de l’Etat du Sénégal le 12 novembre 2003, suivies d’une seconde séance tenue les 16 et 17 mars 2010. Lors de ces rencontres, la question des moyens de financement a été discutée. Il s'est agi, à ces occasions, d'explorer l'ensemble des voies et moyens à même d’apporter des réponses appropriées aux

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contraintes qui pèsent sur le financement de l’économie.

D’autres consultations de même nature ont été organisées par la Banque Centrale avec l’ensemble du système bancaire de la Zone, des systèmes financiers décentralisés et des opérateurs économiques en mars-avril 2004.

Les principales conclusions arrêtées font ressortir qu’une frange importante de la population est encore exclue des services bancaires et que la contribution du système bancaire au financement de l’économie en général, des PME/PMI en particulier, reste insuffisante, situation qui mériterait d’être renforcée.

Le taux de bancarisation (nombre de comptes bancaires rapporté à la population active) n’est que de 6,2% en 2009. La prise en compte des statistiques des autres institutions collectant des dépôts (la Poste, le Trésor et les SFD) porterait ce taux à 19%. Pour sa part, le taux de financement de l’économie (rapport entre les crédits à l’économie et le PIB) ressort seulement à 26,7% en 2009. Ce dernier taux, bien que supérieur à la moyenne de l’UMOA (19%), reste nettement inférieur aux niveaux atteints dans les pays émergents (48 à 75%).

Ces constats imposent la prise d’initiatives et un engagement plus grand de la part du système bancaire. Il s’avère nécessaire, dans ce cadre, d’approfondir l’intermédiation financière pour mieux répondre aux besoins de financement exprimés, surtout par les PME/PMI. Ces entreprises sont relativement nombreuses (2.117 entreprises disposant d’états financiers répertoriées par le Centre Unique de Collecte de l’Information "CUCI" au Sénégal en 2006). Elles ont un rôle important à jouer en matière de création d’emplois, de distribution de revenus et de génération de croissance.

Parmi les contraintes relevées, figure notamment l’exigence pour le système bancaire de respecter les normes du dispositif prudentiel, particulièrement le ratio de couverture des emplois à moyen et long terme par des ressources stables ou ratio de transformation.

II- ENVIRONNEMENT BANCAIRE ET FINANCIER DE L'UEMOA

Le système bancaire du Sénégal évolue à l’intérieur de l’Union Economique et Monétaire Ouest Africaine (UEMOA) constituée d’un espace économique relativement homogène, caractérisé notamment par une unité monétaire commune, le Franc de la Communauté Financière Africaine (F CFA), dont l'émission est confiée à la Banque Centrale des Etats de l’Afrique de l’Ouest (BCEAO), une centralisation des réserves de change, ainsi que par une réglementation bancaire et financière uniforme.

2.1. PRESENTATION DU SYSTEME FINANCIER DE L'UEMOA

Le système financier de l’UEMOA est constitué, pour l’essentiel, d'un réseau de banques et d’établissements financiers, de compagnies d'assurance, de caisses d'épargne et de centres de chèques postaux, d'institutions de microfinance, d’institutions de prévoyance et d'une Bourse Régionale des Valeurs Mobilières (BRVM).

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L’effectif des établissements de crédit agréés dans l’Union a régulièrement progressé ces dernières années, pour atteindre 112 unités à fin 2009 (95 banques et 17 établissements financiers), contre 116 en 2008 (96 banques et 20 établissements financiers). Le réseau bancaire (agences et bureaux) s’est élargi dans l’ensemble des pays, atteignant 1 385 unités contre 1 258 en 2008, soit une progression de 10,1%. La plus forte augmentation a été enregistrée au Mali avec 32 nouveaux guichets.

Le nombre de comptes de la clientèle s’établit à 4 480 548 en 2009, en progression de 8,1% par rapport à 2008. Les comptes de particuliers ont progressé de 8,3% en 2009, contre 39,3% en 2008 et ceux détenus par les personnes morales de 5,2%, contre 17,7% un an plus tôt. Le taux de bancarisation de l’Union ressort à 4,18% en 2009.

Le montant cumulé du capital social des établissements de crédit s’est établi à 684,8 Mds à fin décembre 2009, en progression de 24,5% sur un an, du fait essentiellement de l’implantation de nouveaux établissements et de la recapitalisation de certaines unités. Ce capital est détenu à hauteur de 59,5% (407,4 Mds) par des nationaux et de 40,5% (277,4 Mds) par des non nationaux.

La répartition des établissements par spécialité montre que, sur les 95 banques en activité, 76 sont généralistes ou à vocation universelle et 19 sont spécialisées, notamment dans le financement de l’agriculture (3), de l’habitat (6) et de la microfinance (10).

En dépit du renforcement de la concurrence ces dernières années, lié à l’implantation de nouveaux établissements, l’activité bancaire reste marquée par la présence de sept (7) grands groupes et par

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leurs importantes parts de marché : ECOBANK (ETI), Société Générale, BOA GROUP, ATTIJARIWAFA BANK, BNP Paribas, Atlantic Financial Group (AFG) et IUB Holding (Groupe Crédit Agricole).

Ces groupes représentent 39 établissements de crédit, concentrant 65,3% du total des bilans et contrôlant 62,8% des guichets. Ils emploient 61,6% du personnel et détiennent 66,7% des comptes de la clientèle.

Il convient également de souligner la récente diversification du secteur bancaire, suite à l’apparition sur le marché d’institutions bancaires créées par des groupes de la sous-région d’origine anglophone (United Bank for Africa - UBA et Diamond Bank) ou du Maghreb (Attijari Wafa Bank-AWB).

S’agissant d’AWB, elle a d’abord acquis la Banque Sénégalo-Tunisienne puis a racheté la Compagnie Bancaire de l’Afrique Occidentale (CBAO) ainsi que d’importants établissements de l’UMOA précédemment sous le contrôle du Crédit Lyonnais, dont la filiale sénégalaise.

2.2. PRINCIPALES DISPOSITIONS DE LA LOI BANCAIRE ET DE LA CONVENTION PORTANT

CREATION DE LA COMMISSION BANCAIRE ET SON ANNEXE

La loi bancaire régit le cadre d’exercice des activités des banques et des établissements financiers de l’UMOA, leur forme juridique et leurs opérations. Elle précise la répartition des compétences entre les organes de réglementation ou de contrôle de l’activité bancaire ainsi que les conditions de leurs interventions, en établissant une distinction des fonctions de réglementation d’une part, celles de contrôle et de sanctions d’autre part, entre les différents organes ou institutions : Conseil des Ministres, Ministres des Finances, Banque Centrale et Commission Bancaire.

Le Conseil des Ministres est habilité à prendre toutes dispositions en matière de réglementation prudentielle, notamment en ce qui concerne la liquidité, la solvabilité, la division des risques et l’équilibre de la structure financière des banques et des établissements financiers. Il fixe, par ailleurs, le capital social minimum des banques dans chaque pays de l’UMOA.

Les compétences du Ministre des Finances recouvrent principalement les domaines relatifs à l'agrément, à la nomination d’administrateur provisoire ou de liquidateur, à la suspension des opérations de l’ensemble des banques et des établissements financiers ainsi qu’aux dérogations et autorisations diverses (crédits aux dirigeants et au personnel excédant un pourcentage de leurs fonds propres, etc.).

La Banque Centrale définit les modalités d’application des décisions du Conseil des Ministres relatives aux dispositions comptables applicables aux banques et aux établissements financiers ainsi qu’au plafond des risques encourus portés sur le personnel et les dirigeants de banque. Ses pouvoirs s’étendent également au contrôle sur pièces et sur place, à la fixation des modalités de constitution de la réserve spéciale à prélever sur les bénéfices annuels, etc.

La Commission Bancaire de l’UMOA (CB-UMOA) constitue l’organe communautaire chargé d’assurer le contrôle des banques et des établissements financiers dans tous les Etats de l’Union. Elle donne un avis conforme pour l’agrément d’une banque ou d’un établissement financier et procède ou fait procéder à des contrôles sur pièces et sur place auprès de ces établissements. Elle peut étendre, le cas échéant, ses contrôles aux sociétés apparentées.

Pour l’accomplissement de ses missions, la Commission Bancaire peut requérir toutes informations et dispose de larges pouvoirs de sanctions administratives et disciplinaires pour toutes infractions à la réglementation bancaire. Elle peut, dans certaines circonstances, proposer la nomination d’administrateurs provisoires ou de liquidateurs pour les banques et les établissements financiers.

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Elle informe le Ministre des Finances et les Autorités Judiciaires des infractions à caractère pénal qu’elle constate à l’occasion de ses contrôles.

2.3 DISPOSITIF PRUDENTIEL

Les règles prudentielles adoptées dans l’UMOA tiennent compte des exigences internationales en matière de supervision bancaire et sont conformes aux normes édictées par le Comité de Bâle. Elles prennent également en compte le stade de développement des pays caractérisé notamment par la faible diversification de la base économique ainsi que par la faiblesse des modes alternatifs de financement malgré les initiatives prises au cours des dernières années en matière de promotion des titres de créances négociables (TCN) et de création d’un marché financier régional.

Les normes actuellement en vigueur sont celles issues du dispositif de « Bâle1 » défini dans l’accord de capital de 1988. Les normes de « Bâle 2 » ne sont pas encore appliquées.

Les normes prudentielles portent sur les domaines suivants :

2.3.1. Conditions d’exercice de la profession

- le montant du capital social minimum, précédemment fixé à un (1) Md pour les banques et à 300 millions pour les établissements financiers, a été relevé à 5,0 Mds et 1,0 Md respectivement. Il est prévu de le porter prochainement à 10,0 Mds pour les banques et à 3,0 Mds pour les établissements financiers ;

- le capital social d’une banque ou d’un établissement financier agréé dans un Etat donné doit être employé dans l’Union. Toutefois, les dotations des implantations doivent être employées, au moins à concurrence du seuil minimum fixé par la loi portant réglementation bancaire, dans le pays d’accueil ;

- les banques et les établissements financiers doivent justifier, à tout moment, de Fonds propres effectifs (Fpe) au moins égaux au capital minimum fixé dans la décision d’agrément ;

- les banques et les établissements financiers sont tenus de constituer une réserve spéciale, dont le taux est fixé à 15%, incluant toutes réserves éventuellement exigées par les lois et les règlements en vigueur. La réserve spéciale est alimentée par un prélèvement annuel sur les bénéfices réalisés, après imputation, le cas échéant, du report à nouveau déficitaire. Sa dotation est obligatoire, quel que soit le niveau atteint par son montant cumulé ;

- la comptabilité des banques et des établissements financiers doit être organisée selon les dispositions prévues par le plan comptable bancaire de l’Union ;

− les banques et les établissements financiers doivent se doter d’un système de contrôle interne permettant notamment de vérifier le respect des dispositions et usages en vigueur dans la profession et de garantir la qualité de l’information financière et comptable.

2.3.2. Réglementation des opérations effectuées par les banques et les établissements financiers

- Il est interdit aux banques et aux établissements financiers de détenir, directement ou indirectement, dans une même entreprise, autre qu’une banque, un établissement financier ou une société immobilière, une participation supérieure à 25% du capital de l’entreprise ou à 15% de leurs Fonds Propres de Base (Fpb) ;

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- le montant global des concours (y compris les engagements par signature) pouvant être consentis par les banques et les établissements financiers aux personnes participant à leur direction, administration, gérance, contrôle ou fonctionnement, ne doit pas dépasser 20% de leurs Fonds propres effectifs (Fpe) ;

- le montant global des immobilisations hors exploitation et des participations dans des sociétés immobilières, dont les banques et les établissements financiers peuvent être propriétaires, est limité à un maximum de 15% de leurs Fpb ;

- l’ensemble des actifs immobilisés des banques et des établissements financiers, hormis ceux spécialisés dans les opérations de capital risque ou d’investissement en fonds propres, doit être financé sur des ressources propres.

2.3.3. Normes de gestion

- la règle de couverture des risques est définie par un rapport minimum à respecter dit "rapport fonds propres sur risques" ou "ratio COOKE". Ce ratio comporte au numérateur le montant des Fpe de la banque ou de l’établissement financier et au dénominateur les risques nets, pondérés selon la qualité ou la catégorie des contreparties. Le pourcentage minimum à respecter est fixé à 8% ;

- les banques et les établissements financiers doivent financer au moins 75% de leurs actifs immobilisés et de leurs autres emplois à moyen et long terme par des ressources stables ;

- le montant total des risques pouvant être pris sur une seule et même signature est limité à 75% des Fpe d’une banque ou d’un établissement financier. Par ailleurs, le volume global des risques, atteignant individuellement 25% des Fpe d’une banque ou d’un établissement financier, est limité à huit (8) fois le montant des Fpe de l’établissement concerné ;

- la règle de liquidité fait obligation aux banques et aux établissements financiers de disposer d’actifs disponibles, réalisables ou mobilisables à court terme (trois mois maximum) couvrant au moins à hauteur de 75% le passif exigible à court terme et les engagements par signature susceptibles d’être exécutés à court terme (trois mois maximum) ;

- le ratio de structure du portefeuille, rapport entre l’encours des crédits bénéficiant d’un label de qualité délivré par l’Institut d’émission (accord de classement) à la banque déclarante et le total des crédits bruts portés par l’établissement concerné, doit être, à tout moment, égal ou supérieur à 60%.

2.4. AUTRES DISPOSITIONS LEGALES ET REGLEMENTAIRES REGISSANT LE SYSTEME FINANCIER

2.4.1. Loi n° 47/2008 du 03 septembre 2008 portant réglementation des Systèmes Financiers Décentralisés (SFD)

La loi s'applique à tout le secteur de la microfinance, représenté par les institutions mutualistes ou coopératives d'épargne et de crédit et par les structures exerçant sous d'autres formes juridiques (sociétés, associations).

Les services financiers offerts par les SFD sont restreints à la collecte de dépôts, à l'octroi de prêts par caisse ou sous la forme d’engagements par signature. L'exercice de ces activités requiert, à titre préalable, l'obtention d'un agrément du Ministre chargé des Finances, donné après avis conforme de la Banque Centrale. Le délai d'instruction des dossiers d'autorisation d'exercice est fixé à six (6) mois, délai au-delà duquel l'absence de réponse équivaut à un refus.

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Lorsqu'ils envisagent d'exercer d'autres activités ou professions soumises à des réglementations spécifiques, les SFD ont la latitude de solliciter les autorisations requises.

La tutelle du secteur est partagée entre, d'une part, le Ministre chargé des Finances, d'autre part, la Banque Centrale et la Commission Bancaire, ces deux dernières institutions étant habilitées à intervenir dans la surveillance du secteur, notamment lorsqu’il s'agit de SFD d'une certaine taille. En effet, celles-ci peuvent procéder, après information du Ministre, au contrôle des SFD de cette catégorie. Pour les autres institutions, cette responsabilité incombe au Ministre qui peut, à cet effet, solliciter l'appui de la BCEAO ou de la Commission Bancaire.

La Banque Centrale et la Commission Bancaire peuvent susciter l'adoption diligente de mesures (redressement, administration provisoire) nécessaires pour préserver la viabilité des institutions et assurer la stabilité du secteur. A cet égard, la mise sous administration provisoire ou la liquidation de SFD d'une certaine taille financière peut être décidée par la Banque Centrale ou la Commission Bancaire, la nomination de l'administrateur provisoire ou du liquidateur étant prononcée par le Ministre chargé des Finances.

La réglementation confère des responsabilités particulières aux structures faîtières en matière de contrôle interne. Elle prévoit également l'obligation de certification des comptes pour les SFD d’une certaine taille.

L'adhésion à l'association professionnelle des SFD existant dans chaque Etat est obligatoire. Il est en outre prévu la possibilité pour les institutions d'adhérer à un système de garantie des dépôts tandis que les réseaux sont tenus de constituer en leur sein un fonds de sécurité.

Des dispositions spécifiques régissent l’affiliation des caisses aux structures faîtières et affiliées, les modalités de leur désaffiliation, la répartition des charges pour le financement des biens et services communs, la couverture des risques, la délégation de pouvoirs, etc.

Il est exigé, des SFD constitués sous forme de sociétés, la libération intégrale du capital social lors de la délivrance de l'agrément, ainsi que la constitution d'une réserve générale. En outre, ces structures ne peuvent pas revêtir la forme d'une société unipersonnelle.

Par ailleurs, la réglementation spécifique au secteur prévoit des dérogations aux dispositions de l'Acte Uniforme portant organisation des procédures collectives d'apurement du passif, sous réserve de la prise en compte dans les textes de l'OHADA du principe de l'autonomie et de la spécificité du secteur financier de l'UMOA.

Par ce biais, le législateur a voulu éviter le déclenchement de procédures de redressement ou de liquidation par les tribunaux à l'encontre des SFD, uniquement sur saisine des créanciers ou des déposants, sans solliciter l'avis ou la coopération de la Banque Centrale ou de la Commission Bancaire. Il est également suggéré une définition de la cessation des paiements propre au secteur financier.

2.4.2- Règlement n° R09/2010/CM/UEMOA du 1er octobre 2010 relatif aux relations financières extérieures des Etats membres de l’UEMOA

Ce texte récent régit désormais les relations financières extérieures des Etats membres de l’UEMOA.

Il intègre les incidences de la libéralisation des activités économiques, les innovations technologiques ainsi que les importantes dispositions préconisées à l’échelle internationale face aux risques liés à la délinquance financière (blanchiment de capitaux, financement du terrorisme, etc.). En outre, il a pris en compte l’avènement de l’euro.

A ce titre, les innovations majeures suivantes y figurent :

− l'assouplissement des dispositions afférentes aux transferts courants et aux transactions sur les biens et les services ;

− la prise en compte de l'utilisation des nouveaux moyens de paiement électroniques dans le

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cadre de l'allocation de devises aux voyageurs résidents ; − l’introduction d’outils destinés à permettre une meilleure gestion, par les résidents, des

risques de change et de prix, grâce à l’élargissement de la gamme d'instruments de couverture ; − la possibilité, pour les banques, de conserver dans leurs ressources propres en devises, une

partie des recettes d'exportation encaissées, aux fins de couverture de leurs besoins courants ; − l'accroissement de la complémentarité entre la réglementation des relations financières

extérieures et la législation contre la criminalité financière ; − l'allègement des obligations à la charge des intermédiaires habilités en matière de comptes

rendus périodiques d'opérations. Le texte précise : − la définition des principaux termes techniques, les personnes habilitées, au titre de

l'intermédiation et de la cession de devises, à effectuer des opérations de change, des mouvements de capitaux et des règlements extérieurs de toute nature ;

− les conditions dans lesquelles sont effectuées les opérations courantes autorisées et exécutées librement par les intermédiaires habilités, sous réserve de la présentation de pièces justificatives. A ce titre, l'obligation pour les résidents de domicilier auprès d'un intermédiaire agréé les opérations d'importation et d'exportation est rappelée ;

− le régime juridique des opérations en capital, les opérations d'investissement, d'emprunt, de placement et, d'une manière générale, tous les mouvements de capitaux, les paiements à destination de l'étranger, la mise en vente de valeurs mobilières, les placements à l'étranger, les conditions d'importation et d'exportation de l'or, les investissements, les emprunts ainsi que les souscriptions à des opérations de construction d'immeubles sis à l'étranger ;

− les obligations de comptes rendus, les responsabilités des intermédiaires habilités et les sanctions susceptibles d'être prononcées en cas d'infraction.

Le Règlement traite par ailleurs des conditions d'exercice des activités de change manuel et des procédures particulières d’exécution de certains règlements, notamment ceux relatifs aux importations de marchandises, aux exportations, au rapatriement du produit de recettes, à la constitution des couvertures de risques de change et de prix, à la délivrance des allocations en devises et au contrôle douanier des moyens de paiement transportés par les voyageurs, aux importations et aux exportations matérielles de moyens de paiement et de valeurs mobilières soumises à l'autorisation préalable, aux règlements effectués par mouvements de comptes de non-résidents ou de comptes en devises, etc.

Il précise également les modalités d'établissement de la balance des paiements et fixe la procédure de contrôle de la position des établissements de crédit vis-à-vis de l’étranger. Il détermine la liste des importations de caractère particulier dispensées de formalités de domiciliation auprès d’un intermédiaire agréé.

2.4.3- Actes Uniformes de l’OHADA

Les banques et les établissements financiers doivent être constitués sous forme de société (articles 20 et 21 de la loi bancaire). A ce titre, les formalités relatives à leur création, à l’évolution de leur forme juridique ou à la réalisation d’opérations spécifiques, telles que les fusions, les cessions partielles d’actifs, etc., relèvent de l’Acte Uniforme de l’OHADA (Organisation pour l’Harmonisation en Afrique du Droit des Affaires) relatif au droit des Sociétés Commerciales et du Groupement d’Intérêt Economique. Les établissements sont en outre assujettis aux quatre (4) autres textes uniformes suivants de l’OHADA pour certains de leurs actes ou opérations : - Acte Uniforme portant sur le droit commercial général ; - Acte Uniforme portant organisation des sûretés ; - Acte Uniforme portant organisation des procédures collectives d’apurement du

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passif ; - Acte Uniforme portant organisation des voies d’exécution.

Il convient de préciser que les dispositions prévues par ces différents textes ne s’appliquent aux établissements de crédit que dans la mesure où elles régissent des questions n’ayant pas fait l’objet d’une réglementation expresse des autorités de supervision du secteur bancaire. A ce titre, l’article 916 de l’Acte Uniforme relatif au droit des Sociétés Commerciales et du Groupement d’Intérêt Economique précise que le texte n’abroge pas les dispositions législatives auxquelles sont assujetties les sociétés soumises à régime particulier.

2.4.4- Réglementation du marché financier et de l’appel public à l’épargne

L’intégration des marchés financiers à l’échelle régionale a connu une évolution significative avec la mise en place en septembre 1998 d’une Bourse Régionale des Valeurs Mobilières (BRVM) et la désignation du Dépositaire Central, Banque de Règlement (DC/BR).

L’organisation et le contrôle de l’appel public à l’épargne et, de façon générale, l’habilitation et le contrôle des intervenants du marché financier sont placés sous l’autorité du Conseil Régional de l’Epargne Publique et des Marchés Financiers (CREPMF), organe de l’UEMOA, créé et régi par une Convention du 3 juillet 1996 et ses annexes.

2.4.5- Cadre juridique relatif aux systèmes de paiement

Le cadre juridique élaboré pour les systèmes et moyens de paiement dans les Etats de l’UEMOA vise à renforcer la sécurité des paiements et à réduire leur coût d’exécution, à accroître les opportunités en matière de transactions dans l’ensemble de la Zone aussi bien pour les banques que pour leurs clients. Il contribue à la promotion des échanges commerciaux, à l’intégration régionale et à la bancarisation.

Le système de paiement ainsi instauré repose essentiellement sur :

- un système de règlement brut en temps réel, dénommé "STAR UEMOA" pour l’échange et le règlement des transactions de gros montants ;

- un système automatisé de compensation multilatérale "SICA UEMOA" ; - un système monétique interbancaire de paiement par cartes à l’échelle régionale.

III- LE SYSTEME BANCAIRE SENEGALAIS

3.1. COMPOSITION

Historiquement structuré autour de 3 établissements, à savoir la Société Générale de Banques au Sénégal (SGBS), la Banque Internationale pour le Commerce et l’Industrie du Sénégal (BICIS) et la BIAO, devenue la Compagnie Bancaire de l’Afrique Occidentale (CBAO) rachetée en 2008 par le Groupe Attijariwafa Bank, le paysage bancaire sénégalais a connu une forte évolution depuis 2004, suite à l’installation de 6 nouvelles banques :

- la Banque Régionale de Solidarité (BRS - Sénégal) ; - la Banque des Institutions Mutualistes d’Afrique de l’Ouest (BIMAO), créée par la

Confédération des Caisses Mutualistes d’Afrique de l’Ouest ; - Attijariwafa Bank Sénégal, filiale d’Attijariwafa Bank Maroc, créée suite au rachat de

la Banque Sénégalo Tunisienne (BST) ; - la Banque Atlantique Sénégal, une filiale d’Atlantic Financial Group ;

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- l’International Commercial Bank Sénégal (ICB) ; - la United Bank for Africa UBA.

A fin 2009, le nombre d’établissements de crédit agréés se chiffrait à 21 unités (Tableau Annexe 1), soit 18 banques et 3 établissements financiers, contre 14 établissements de crédit en 2000, en augmentation de 50%.

Il s’agit notamment de :

- 3 banques affiliées à de grands groupes internationaux : SGBS (Société Générale), BICIS (BNP-Paribas) et Citibank (Citigroup) ;

- 3 banques adossées à des groupes de moindre envergure, présents sur l'international : CDS (précédemment Crédit Agricole France, dorénavant Attijariwafa Bank), Attijari Bank Sénégal (Attijariwafa Bank Maroc), International Commercial Bank (Groupe ICB);

- 5 banques affiliées à des groupes africains : ECOBANK, UBA Nigeria, Banque Atlantique, Bank of Africa (BOA) et Banque Sahélo-Saharienne pour l’Investissement et le Commerce (BSIC) ;

- 4 banques spécialisées : la Banque de l’Habitat du Sénégal (BHS), la Caisse Nationale de Crédit Agricole du Sénégal (CNCAS) et deux banques intervenant dans la microfinance (BRS et BIMAO) ; La Banque Islamique du Sénégal (BIS), dont les 3 principaux actionnaires sont DMI, la BID et l’Etat du Sénégal, peut également être considérée comme un établissement spécialisé dans le financement islamique ; -2 autres banques, à savoir la Banque Régionale de Marchés (BRM) et le Crédit International (CI).

Nonobstant les efforts accomplis, le nombre d’agences et de bureaux du système bancaire ne s’établit en décembre 2009 qu'à 278 unités pour 11.840.000 habitants.

Ainsi, le réseau bancaire reste relativement étroit et caractérisé par une position oligopolistique de quelques grands groupes. En effet, quatre groupes détiennent 65.8% du marché, 67.2% du réseau bancaire, 62.8% des effectifs et 66.2% des comptes de la clientèle.

Cette situation traduit une faible atomicité du système bancaire et est habituellement considérée comme constituant un frein à la concurrence optimale recherchée par les autorités monétaires, à travers la libéralisation des conditions de banque.

3.2. ACTIVITE BANCAIRE

Au cours de la période 2000 à 2009, l’activité bancaire au Sénégal a connu un développement relativement satisfaisant, sous l’effet de la croissance économique d’ensemble.

Les principaux indicateurs de l’activité, représentés par le total de bilan, les concours à la clientèle et les dépôts et emprunts, ont ainsi progressé depuis 2000. Toutefois, le taux de financement de l’économie, mesuré par le rapport Crédits à l’économie/PIB, reste faible, soit 26,7% en 2009, contre 18% en 2008 et 15% en 2000.

Au 31 décembre 2009, le total bilantiel des banques (Tableau 1) est ressorti à 2.655,4 Mds, en progression de 215,0 Mds (8,8%) comparé à 2008 et de 1647,0 Mds (+163,3%) par rapport à 2000.

Tableau. 1 –Total bilans des BANQUES 2000-2009 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000

B ANQUES 2 655 416 2 440 431 2 248 986 1 953 201 1 758 331 1 575 382 1 382 572 1 211 105 1.121.928 1 008 391

CBAO 627 440 637142(*) 457 472 443 145 351 548 330 796 240 520 190 199 162.576 130 698

SGBS 543 351 501 802 485 896 441 630 400 331 376 459 345 231 321 606 281.608 251 775

BICIS 314 982 319 994 297 291 236 786 262 452 221 709 227 702 202 700 188.170 175 400

BHS 210 440 201 381 201 130 181 057 177 103 155 257 132 998 114 455 115.866 101 783

EBS 261 351 205 762 163 422 118 067 75 411 51 969 43 234 41 120 44.943 31 389

BST 134 941 117 180 109 688 92 372 85 013 71 717 48.731 35 270

CLS 125 838 135 459 127 707 110 504 129 744 116 277 117 249 97 954 104.084 100 915

CNCAS 130 455 115 122 106 515 91 815 86 737 89 439 73 181 74 411 76.261 72 649

BOA 96 231 78 826 60 386 50 616 40 167 30 157 20 547 11 302 2.526 -

CITI 105 552 58 768 65 038 49 403 53 479 63 419 69 119 70 742 84.822 97 375

BIS 49 351 52 503 51 728 47 907 47 168 43 175 27 778 10 594 12.341 11 137

BSIC 30 634 29 685 20 798 23 224 13 118 4 353

BIMAO 19 540 9 881 15 069 17 038 5 445

BRS 22 766 19 125 16 023 11 941 5 940

BA 32 618 19 881 14 369 4 737

ICB 20 055 16 778 10 446 4 218

BRM 64 812 38 322 20 755

ATTIJARI 3 933

ETAB. FIN. 11 871 10 656 7 020 3 635 2 403 2 601 2 744 3 069 4.670 6 905 LOCAFRIQUE 1 752 2 246 1 867 2 490 1 388 1 706 1 245 1 476

1.622 1 643

SOCRES 1 313 1 504 1 306 1 145 1 015 895 896 985 918 685

SENINVEST 603 608 619 716 SGL FACTORING

ALIOS FINANCE 8 806 6 906 3 847

SFE

1.511 3 861

TOTAL 2 667 287 2 451 087 2 256 006 1 956 836 1 760 734 1 577 983 1 385 316 1 214 174 1 126 598 1 015 296 Sources : Rapports annuels de la Commission Bancaire (*) Résulte de la fusion par absorption de Attijari Bank Sénégal (ABS) par la CBAO

3.2.1. Emplois

Les emplois nets du système bancaire (Tableau 2a) ont sensiblement augmenté, passant de 885,0 Mds en 2000 à 2.022,2 Mds en 2008, et à 2.120,4 Mds en 2009.

L’ensemble des principaux postes a contribué à cette hausse globale, en particulier les crédits à la clientèle qui sont passés de 686,6 Mds en 2000 à 1.535,0 Mds en 2008 et à 1.605,1 Mds en 2009, soit une hausse moyenne de 15,5% entre 2000 et 2008, et de 4,6% en 2009..

Les titres de placement ont plus que doublé entre 2000 et 2008, avant d'enregistrer une hausse de 14% en 2009.

Les immobilisations ont, pour leur part, plus que triplé entre 2000 et 2008. En 2009, ces actifs ont progressé de 2,6%.

Le détail des concours à la clientèle fait ressortir une prédominance des opérations à court terme mais la part de celles-ci dans les crédits baisse de 54,5% en 2000 à 47,7% en 2008 et à 46,8% en 2009.

La part des concours à moyen terme s’est, par contre, renforcée de 26,6% en 2000 à 37,7% en 2008 et à 39,3% en 2009. Il en est de même des crédits à long terme dont la part passe sur la période de 4,6% à 4,8% et à 5,4%. La part des crédits à long terme demeure cependant relativement faible.

L’accroissement de l’activité de crédit s’est par ailleurs accompagné d’une certaine détérioration de la qualité du portefeuille des banques. En effet, à fin 2009, les créances en souffrance ont représenté 9,7% des concours bancaires, contre 8,9% en 2008 et 6,1% en 2000.

Tableau. 2a - SENEGAL - Situation résumée des banques au Sénégal

RUBRIQUES

12/ 2000 12/2001 12/2002 12/2003 12/2004 12/2005 12/2006 12/2007 12/2008 12/2009(*)

EMPLOIS / RESSOURCES

EMPLOIS NETS (1+2) 885 020 890 426 911 323 1 089 274 1 221 958 1 468 884 1 611 710 1 804 375 2 022 201 2 120 445

1. CREDITS (a+b+c+d+e) 686 641 666 387 700 016 827 830 897 127 1 138 630 1 249 872 1 323 628 1 535 032 1 605 120

a) Crédits à court terme 374 431 379 370 405 808 525 670 550 432 660 649 629 769 618 148 732 241 719 268

b) Crédits à moyen terme 182 913 212 082 219 647 228 098 270 405 368 544 445 533 513 329 579 212 631 516

c) Crédits à long terme 31 500 32 158 31 543 34 715 38 050 47 370 55 281 64 555 73 626 86 067

d) Opérations de crédit-bail 5 229 5 351 5 647 7 048 7 143 8 061 7 229 11 245 12 720 13 043 e) Crédits en souffrance 42 568 37 426 38 271 32 299 31 097 54 006 112 060 116 351 137 233 155 226 2. AUTRES EMPLOIS (a+b+c+d)

198 379 224 039 210 407 261 444 324 831 330 254 361 838 480 747 487 169 515 325

a) Titres de placement 129 863 149 779 134 411 175 756 202 314 196 179 215 829 307 943 289 781 330 325

b) Immobilisations financières 9 058 9 417 9 341 10 399 34 866 32 259 33 252 43 863 40 736 39 262 c) Autres immobilisations 28 818 33 242 34 889 42 442 47 163 55 976 64 755 71 625 81 546 86 153

d) Divers 31 140 31 601 31 766 32 847 40 488 45 840 48 002 57 316 75 106 59 665

Sources : Rapports annuels de la Commission Bancaire

29

Tableau. 2b Situation résumée des banques au Sénégal

12/ 2000 12/2001 12/2002 12/2003 12/2004 12/2005 12/2006 12/2007 12/2008 12/2009(*)

RESSOURCES (1+2+3) 925 425 1 019 975 1 131 215 1 340 902 1 485 864 1 656 864 1 799 552 2 017 510 2 131 978 2 429 143

1. DEPOTS ET EMPRUNTS (a+b)

778 865 843 950 941 916 1 139 491 1 257 073 1 379 408 1 490 101 1 656 316 1 722 184 1 992 045

a) A vue 327 133 362 678 405 676 562 555 617 860 665 879 710 841 814 429 839 521 971 943

b) A terme 446 232 481 272 536 240 576 936 639 213 713 529 779 260 841 887 882 663 1 020 102 2. FONDS PROPRES NETS (a+b)

87 928 99 510 108 891 120 612 135 070 156 994 184 125 207 811 246 622 272 967

a) Capital, dotations & réserves 65 317 77 289 91 187 100 918 113 207 133 457 159 303 180 649 218 154 245 369

b) Autres 22 611 22 221 17 704 19 694 21 863 23 537 24 822 27 162 28 468 27 598

3. AUTRES RESSOURCES 64 182 76 515 80 408 80 799 93 721 120 462 125 326 155 448 163 172 164 131

TRESORERIE : RESSOURCES

- EMPLOIS - 39 905 129 549 219 892 251 628 263 906 187 980 187 842 213 135 109 777 308 698


30

Tableau. 2c – Situation résumée des banques au Sénégal EVOLUTION DES RESULTATS

12/2000 12/2001 12/2002 12/2003 12/2004 12/2005

12/2006

12/2007

12/2008

12/2009

OPERATIONS DE TRESORERIE ET INTERBANCAIRES

4 381 4 413 4 405 2 394 3 186 3 850 4 842 6 125 6 027 6 843

OPERATIONS AVEC LA CLIENTELE 69 082 81 901 87 709 92 563 98 119 115 027 129 532 139 984 59 954 173 741 OPERATIONS SUR TITRES ET DIVERSES 7 193 7 876 8 636 10 161 11 580 12 871 14 132 17 708 20 951 21 373 CREDIT-BAIL & OPERATIONS

ASSIMILEES 4 779 3 820 3 117 3 839 4 221 5 653 5 710 5 748 7 963 8 420

OPERATIONS DIVERSES 15 696 15 471 19 196 16 572 22 191 21 912 22 924 27 331 39 085 38 547 1. PRODUIT NET BANCAIRE OU

FINANCIER 71 068 81 240 87 841 92 018 102 868 122 810 134 142 147 244 169 100 177 467

PRODUITS ACCESSOIRES NETS 2 646 3 599 3 654 3 639 5 059 7 042 6 602 6 641 6 673 7 253 2. PRODUIT GLOBAL

D'EXPLOITATION 78 709 84 839 91 495 95 657 107 927 129 852 140 744 153 885 175 773 184 720

FRAIS GENERAUX 88 199 86 886 40 481 45 250 50 444 - 59 210 66 360 76 997 87 313 98 295 AMORTISSEMENTS & PROVISIONS NETS

SUR IMMO. 6 893 6 987 7 392 7 793 8 517 - 9 399 10 220 12 287 14 465 15 442

3. RESULTAT BRUT D'EXPLOITATION 34 172 40 966 43 622 42 614 48 966 61 243 64 164 64 601 73 995 70 983 PROVISIONS NETTES SUR RISQUES 10 678 26 817 - 13 397 6 283 10 356 - 19 935 - 22 124 - 15 831 - 29 857 - 20 771 REINTEGRAT° INTERETS S/ CREANCES

EN SOUFFRANCE 139 79 6 5

4. RESULTAT D'EXPLOITATION 24 010 14 291 30 360 36 470 38 689 41 314 42 045 48 862 44 198 50 778 RESULTAT EXCEPTIONNEL NET - 4 11 515 855 - 345 681 923 838 - 556 - 605 - 1 564 RESULTAT SUR EXERCICES

ANTERIEURS - 744 - 399 - 1 273 - 1 903 - 485 - 446 - 469 - 1 986 - 2 668 767

IMPÔT SUR LE BENEFICE 6 652 7 006 7 999 10 019 11 270 - 11 526 - 11 470 - 10 854 - 8 797 - 9 858 5. RESULTAT 16 610 17 401 21 943 24 203 27 615 28 419 30 944 35 466 32 128 40 123


31

Tableau 2d – Situation résumée des banques au Sénégal

RATIOS CARACTERISTIQUES 12/00 12/01 12/02 12/03 12/04 12/05 12/06 12/07 12/08

12/09

TAUX NET DE DEGRADATION DU PORTEFEUILLE CLIENTELE 13,10% 16,70% 16,40% 14,0% 3,5% 4,70% 16,90% 17,10% 17,30% 18,00%

Créances en souffrance nettes / Total Crédits nets TAUX DE PROVISIONNEMENT DES CREANCES EN SOUFFRANCE 67,60% 70,20% 70,50% 75,1% 75,8% 64,40% 51,70% 53,30% 53,00% 51,10% Provisions constituées / Créances en souffrance brutes TAUX DE PROVISIONNEMENT DES DOUTEUX & LITIGIEUX 73,70% 67,20% Provisions constituées / Créances douteuses et litigieuses brutes MARGE GLOBALE 6,10% 6,80% 6,40% 7,2% 7,0% 7,20% 7,10% 7,00% 7,10% 6,80% Rendement des prêts - Coût des capitaux COEFFICIENT NET D'EXPLOITATION 55,70% 54,00% 54,50% 57,7% 57,4% 56,00% 57,40% 60,80% 60,20% 64,10% (Frais généraux+Dotations aux amortissements) / Produit Net Bancaire TAUX DE MARGE NETTE 23,40% 21,40% 25,00% 26,3% 26,8% 23,10% 23,10% 24,10% 19,00% 22,60% Résultat net / Produit Net Bancaire COEFFICIENT DE RENTABILITE 16,20% 15,00% 17,40% 17,2% 17,5% 15,50% 14,50% 14,60% 11,60% 12,90% Résultat net / Fonds propres (*) Données provisoires Sources : Rapports annuels de la CB

3.2.2. Ressources

A l’instar des emplois, les ressources des banques sénégalaises enregistrent une hausse sensible sur la période, imputable à l’ensemble des postes du bilan (Tableau 2a).

Les dépôts à terme ont suivi la même évolution, affichant une progression de 129% en passant de 446,2 Mds en 2000 à 1020,1 Mds en 2009.

Globalement, la part des dépôts et emprunts dans le total de bilan s’est située à 75,1% en 2009, contre 70,6% en 2008.

Les Fonds Propres Nets des banques se sont également accrus sur la période, de 88 Mds en 2000 à 247 Mds en 2008 et à 273 Mds en 2009.

Cette évolution est imputable à la bonne rentabilité du secteur qui s’est traduite par des reports importants d’une partie des bénéfices réalisés par les banques tout au long des derniers exercices. Elle est également, en partie, liée à l’impact de la décision prise par le Conseil des Ministres de l’UMOA en septembre 2007 de relever le capital social minimum à 5 Mds pour les banques et à 1 Md pour les établissements financiers à compter du 1er janvier 2008. Un délai de trois (3) ans avait été accordé aux banques et aux établissements financiers en activité pour se conformer aux nouveaux seuils. Ainsi, depuis le 1er janvier 2011, ces nouveaux seuils doivent être respectés par l’ensemble des banques et établissements financiers en activité dans l’UMOA.

3.2.3. Rentabilité

L’activité des banques au Sénégal (Tableau 2c) a dégagé un bénéfice global de 40,1 Mds en 2009, en progression de 8,0 Mds (+ 24,9%) par rapport à l’exercice 2008 et de 23,5 Mds (+ 41,6%) comparé à 2000.

Cette amélioration du résultat aurait pu être plus prononcée, n’eût été la crise ayant affecté les économies en 2008 et 2009. Elle est attribuable en partie à l’augmentation sensible du produit net bancaire (PNB) qui est passé de 71 Mds en 2000 à 169 Mds en 2008 et à 177 Mds en 2009, soit des hausses respectives de 137,8% entre 2000 et 2008 et de 5,0% entre 2008 et 2009.

33

L’accroissement du PNB entre 2008 et 2009 est lié aux produits d’exploitation bancaire générés par les produits perçus sur les opérations avec la clientèle (+13,7 Mds), les prestations de services financiers (+0,8 Md), les activités de crédit-bail (+0,5 Md) et les opérations sur titres (+0,4 Md).

Dans un contexte de relative maîtrise des frais généraux, l’augmentation importante des produits d’exploitation bancaire a participé à l’amélioration de la rentabilité du système bancaire.

Le résultat d’exploitation est ainsi passé de 24,0 Mds en 2000 à 44,2 Mds en 2008, puis à 50,8 Mds en 2009.

En dépit de la rentabilité des banques, la part relative des fonds propres dans le total de bilan est demeurée cependant stable, s’établissant à 10,2% en 2009, contre 10,1% en 2008. Cette évolution de la part des fonds propres dans les ressources bancaires suscite des interrogations quant à la capacité des établissements de crédit à maintenir dans leurs ressources une part conséquente des flux générés par leur rentabilité, à l’effet de pallier la faiblesse des dépôts longs qui caractérise le marché.

3.2.4. Trésorerie

La trésorerie bancaire est essentiellement constituée des encaisses, des avoirs auprès de la Banque Centrale et des disponibilités entretenues en comptes auprès des correspondants. Elle est utilisée par les banques pour faire face à leurs opérations courantes, représentées par leurs propres besoins et ceux de la clientèle. Elle sert également à la constitution de réserves obligatoires.

La notion de liquidité est plus large que la trésorerie. Elle permet de mieux mesurer la capacité d’une banque à faire face à des paiements qui porteraient sur des montants excédant sa trésorerie, en incluant sa capacité à mobiliser, dans le très court terme, des avoirs en monnaie centrale. Le concept de liquidité intègre des préoccupations de gestion financière et d’optimisation de la rentabilité des actifs bancaires, en prenant en compte une approche d’appariement des emplois et des ressources alliée à un souci de prudence. Il est, par conséquent, plus dynamique que la notion de trésorerie.

Ainsi, la liquidité inclut tous les placements ainsi que les autres actifs pouvant être mobilisés sous diverses formes, en vue d’alimenter la trésorerie. Elle comprend les titres publics admissibles au refinancement ainsi que les concours éligibles aux différents guichets de l’Institut d’émission, voire d’autres partenaires financiers.

Depuis plusieurs années, le système bancaire de l’UMOA en général, celui du Sénégal en particulier, est caractérisé par un accroissement notable de sa liquidité.

Globalement, la trésorerie du système bancaire a évolué comme suit entre 2006 et 2010.

Tableau 3 : Evolution de la trésorerie bancaire en Mds

Rubriques 2006 2007 2008 2009 2010

Total trésorerie 392,0 459,9 367,6 510,8 687,0

- Dépôts à la BCEAO y compris encaisses

181,8 253,0 258,4 377,6 433,6

- Correspondants (Nets) 210,2 206,9 109,2 133,2 253,4

Réserves obligatoires à constituer 123,4 136,9 144,3 115,0 128,7

Excédents de trésorerie 268,6 323,0 234,8 395,8 558,3

Source : BCEAO

34

La trésorerie bancaire est passée de 392,0 Mds en 2006 à 687,0 Mds en 2010, en progression de 75,3% sur la période.

Les réserves des banques (encaisses et dépôts à la BCEAO) représentent 63,11% de la trésorerie en 2010, contre 46,4% en 2006.

La trésorerie auprès des correspondants est pour sa part revenue de 53,6% en 2006 à 36,9% en 2010. Ce constat est en partie imputable à la réglementation des changes qui oblige les banques à exécuter les opérations de la clientèle sur l'extérieur avec leurs propres ressources, avant de solliciter des couvertures de la BCEAO.

En tenant compte des réserves obligatoires requises, l’excédent de trésorerie des banques s’établit à 558,3 Mds à fin décembre 2010 contre 268,6 Mds en 2006.

Pour sa part, la liquidité est évaluée à 940,3 Mds à fin décembre 2010, soit 811,6 Mds au-dessus des besoins en réserves obligatoires.

Tableau 4 : Evolution de la liquidité bancaire en Mds

Rubriques 2006 2007 2008 2009 2010

Total liquidité 460,3 630,7 547,3 697,8 940,3

Dépôts à la BCEAO y compris encaisses

181,8 253,0 258,4 377,6 433,6

- Correspondants (Nets) 210,2 206,9 109,2 133,2 253,4

- Placements : Bons et Obligations du Trésor

68,3 170,8 179,7 187,0 253,3

Réserves obligatoires à constituer 123,4 136,9 144,3 115,0 128,7

Excédents 336,9 493,8 403,0 582,8 811,6

Source : BCEAO

3.2.5. Situation vis-à-vis du dispositif prudentiel

La situation des banques sénégalaises, par rapport au dispositif prudentiel, comparée à celle des autres Etats de la Zone UMOA, se présente comme suit à fin décembre 2009.

Tableau 5- Situation des banques par rapport aux normes prudentielles

Normes de solvabilité

Autres normes prudentielles

Années Nombre de Représentation Couverture Limitation Limitation des Limitation du Limitation des Couverture

des Coefficie

nt Ratio de

banques du capital des des immo- engagements volume global prêts aux emplois à Mlt de structure

de

minimum risques bilisations et sur une même des risques principaux

actionnaires par des

res- liquidité portefeuille

participations signature individuels aux dirigeants sources stables

2009 Sénégal (16) 10 14 14 11 14 14 10 12 1 UMOA (95) 50 69 68 53 72 66 51 63 2

2008 Sénégal (16) 15 15 15 10 15 16 10 12 1 UMOA (97) 75 80 73 57 79 74 52 66 1

2007 Sénégal (17) 13 16 16 11 16 16 11 13 1 UMOA (96) 71 72 74 54 74 72 54 66 1

2006 Sénégal (17) 16 15 16 12 15 17 13 13 1 UMOA (93) 75 75 74 51 75 76 58 65 2


Il ressort du tableau ci-dessus les principaux constats suivants :

3.2.5.1 Normes de solvabilité :

Trois principales normes sont utilisées pour apprécier la solvabilité des banques dans l’UMOA : la représentation du capital minimum, les règles de couverture des risques et de limitation des immobilisations et des participations.

- Représentation du capital minimum :

Dix banques sur seize en activité au Sénégal à fin décembre 2009, soit 62,5% respectaient la règle de représentation du capital minimum, qui fixe le niveau minimal des fonds propres de base (Fpb) à 5,0 Mds.

- Couverture des risques

Le nombre de banques respectant la norme de couverture des risques par les fonds propres effectifs (Fpe) s’établissait à 14 sur 16 en activité au 31 décembre 2009.

- Limitation des immobilisations et des participations par rapport aux fonds propres

Près de 88% des banques respectaient la règle qui limite le montant total de leurs immobilisations et participations au montant de leurs Fpe.

3.2.5.2. Autres normes prudentielles

- Division des risques

Onze banques, soit 68,7% respectaient à fin décembre 2009, la règle qui limite à hauteur de 75% de leurs Fpe, les risques sur un même bénéficiaire ou une même signature tandis que quatorze banques respectaient le plafonnement du cumul des engagements supérieurs à 25% des Fpe à huit fois lesdits Fpe.

- Limitation des prêts aux principaux actionnaires, aux dirigeants et au personnel

Quatorze banques, correspondant à 87,5% des banques en activité en 2009, respectaient la norme qui limite le cumul des prêts aux principaux actionnaires, aux dirigeants et au personnel à 20% de leurs Fpe.

- Couverture des engagements à moyen et long terme par des ressources stables

En raison d’une mobilisation insuffisante des ressources adéquates et de la sévérité de la norme par rapport à la structure des ressources du système bancaire, seul un peu plus de la moitié des banques en activité (10 sur 16) respectait à fin décembre 2009, l’exigence de couverture à hauteur de 75% des emplois d’une durée résiduelle supérieure à 2 ans par des ressources de durée équivalente.

- Coefficient de liquidité

Les banques sont tenues de couvrir à hauteur d’au moins 75% leurs exigibilités d’une durée résiduelle inférieure à trois mois par des disponibilités d’un terme équivalent. Quatre banques sur seize en activité étaient en infraction par rapport à cette norme au 31 décembre 2009.

37

- Ratio de structure du portefeuille

Seule une banque respectait à fin décembre 2009, la règle fixant un rapport minimal de 60% entre les encours sains de crédit des banques bénéficiant d’accords de classement de la Banque Centrale et le volume total de leur portefeuille.

IV- LA PROBLEMATIQUE DU COEFFICIENT DE COUVERTURE DES EMPLOIS A MOYEN ET LONG TERME PAR DES RESSOURCES STABLES

4.1. GENERALITES

La restructuration du système bancaire a eu des effets bénéfiques notoires, perceptibles au travers du développement du réseau bancaire, de la diversification des services, des activités, de la rentabilité et de la liquidité.

La réussite des politiques mises en place contraste toutefois avec les contraintes structurelles au plan du respect de l’ensemble du dispositif prudentiel.

Ce paradoxe est d’autant plus remarquable que les ratios, dont le respect pose le plus problème, représentent des normes mises en place dans le cadre de la réforme qui a suivi la restructuration bancaire.

Le ratio de couverture des emplois à moyen et long terme par des ressources stables, instauré suite au réaménagement des règles prudentielles en 1989, illustre les difficultés relevées à ce sujet.

Ce constat est en partie lié à la structure des ressources bancaires constituées en moyenne à plus de 82% de dépôts et emprunts dont la partie à vue pouvant être retirée à tout moment, représente en moyenne 48%. L’utilisation inappropriée de cette catégorie de ressources c'est-à-dire dans des conditions de terme incompatibles avec la propension de la clientèle à effectuer des retraits, exposerait les banques à une crise de trésorerie et, par conséquent, à la cessation de paiement.

Tableau 7 : DEPOTS ET EMPRUNTS DES BANQUES en Millions

ANNEES 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

A VUE 405 676 562 555 620 124 665 879 710 841 814 429 839 521 971 943

A TERME 536 240 576 936 639 154 713 529 779 260 841 887 882 663 1 020 102

Dépôts à terme et bons de caisse* 233 391 243 036 278 592 335 226 380 271 391 330 392 056 503 634

Comptes d'épargne à régime spécial 236 963 265 744 297 756 321 983 342 277 371 055 385 247 410 076

Autres 65 886 68 156 62 806 56 320 56 712 79 502 105 360 106 392

TOTAL DEPÔTS 941 916 1 139 491 1 259 278 1 379 408 1 490 101 1 656 316 1 722 184 1 992 045

AUTRES RESSOURCES 189 299 201 491 228 791 277 456 309 451 363 259 409 794 437 098

TOTAL RESSOURCES 1 135 215 1 340 902 1 485 864 1 656 864 1 799 552 2 019 575 2 131 978 2 429 143

%TOTAL DEPOTS/RESSOURCES 83,27 84,98 84,60 83,25 82,80 82,01 80,78 82,01

% DAV/DEPOTS 43 49 49 48 48 49 49 49

Sources : Rapports annuels de la CB-UMOA

4.1.1. Dispositions en vigueur

Afin d’éviter une transformation excessive des ressources à vue ou à court terme en emplois à moyen et long terme, le dispositif prudentiel impose aux banques et aux établissements financiers le financement d’une proportion de leurs actifs immobilisés et de leurs autres emplois à moyen et long terme par des ressources stables.

Dans l’UMOA, les règles relatives à la classification des actifs et des passifs dans les bilans des banques sont fixées comme suit :

- Court terme : durée ≤ 2 ans - Moyen terme : 2 ans ≤ durée ≤ 10 ans - Long terme : durée > 10 ans

Pour mesurer la transformation opérée, les autorités de supervision bancaire ont retenu la notion de durée "restant à courir" ou "durée résiduelle".

Ainsi, les éléments sont pris en compte pour la détermination du ratio sur la base d’une durée résiduelle supérieure à deux ans. Le ratio ainsi défini est appelé "coefficient de couverture des emplois à moyen et long terme par des ressources stables" ou plus communément "ratio de transformation". La norme à respecter est fixée à 75% minimum, ce qui autorise une transformation des ressources à court terme limitée à 25% des emplois à plus de 2 ans.

Dès lors, lorsqu’un établissement veut financer 100 Mds F CFA d’actifs dont le délai d’amortissement (immobilisations) ou de recouvrement (crédits, placements, etc.) est supérieur à 24 mois, il doit disposer d’au moins 75 Mds F CFA de ressources de durée équivalente.

4.1.2. Eléments pris en compte pour la détermination du ratio

Les modalités de détermination du ratio sont retracées dans la DEC 2062 (Tableau 8 ci après).

40

Tableau 8a : Exemple de détermination du ratio de transformation d’une banque

LIBELLES

MONTANT NET

I - RESSOURCES STABLES (NUMERATEUR)

1.1 Eléments de fonds propres effectifs

1.1.1 Fonds propres de base 10 725 1.1.2 Eléments à réintégrer dans les fonds propres de base Participation dans les banques et établissements Financiers

135

Dotation dans les succursales à l'étranger Prêts et titres subordonnés sur les banques et étab. Financiers 1.1.3 Fonds propres complémentaires F. P. compl. Hors emprunts et titres subordonnés à terme Emprunts et titres sub. À terme de durée initiale > 5 ans

s/total (1.1)

10 860

1.2 Autres ressources stables

1.2.1 Opérations avec les établissements de crédit 2 450 Autres comptes de dépôts créditeurs 2 450 Comptes d'emprunt MM - adjudications exceptionnelles Comptes d'emprunts à terme Valeurs données en pension à terme Valeurs vendues ferme Autres emprunts 1.2.2 Opérations avec la clientèle 22 410 Dépôts à terme reçus 14 794 Plans d'épargne logement Autres comptes d'épargne Dépôts de garantie reçus

Autres dépôts Bons de caisse 45 Emprunts à la clientèle 7 571 1.2.3 Opérations sur titres et opérations diverses 14 685 Versements restant à effectuer sur titres de placement Dettes représentées par un titre 14 685 Versements restant à effectuer sur immobilisations financières

s/total (1.2)

39 545

TOTAL DES RESSOURCES STABLES

50 405

41

Tableau 8b Exemple de détermination du ratio d’une banque –suite II - EMPLOIS A MOYEN ET LONG TERME (DENOMINATEUR)

2.1 Opérations avec les établissements de crédit

Comptes de dépôts MM-adjudications exceptionnelles

Comptes de dépôts MM-reprise de liquidité

Avoirs bloqués rémunérés Dépôts à terme constitués

Dépôts de garantie constitués

Comptes de prêts à terme 100

Valeurs reçues en pension à terme

Valeurs achetées fermes

Obligations cautionnées escomptées

Créances publiques escomptées

Créances en souffrance

s/total (2.1)

100

2.2 Opérations avec la clientèle

Crédits à moyen terme 47 151 Crédits à long terme 2 979

Affacturage

Créances en souffrance 4 395

s/total (2.2)

54 525

2.3 Crédit-bail et opérations assimilées

Loyers sur crédit-bail et opérations assimilées 1 300

Créances en souffrance

s/total (2.3)

1 300

2.4 Opérations sur titres et opérations diverses Titres de placement 5 454 Comptes de stock

s/total (2.4)

5 454

2.5 Valeurs immobilisées Immobilisations financières 257 Dépôts et cautionnements 30 Immobilisations corporelles en cours 438 Immobilisations corporelles d'exploitation 4 462 Immobilisations corporelles hors exploitation - Immobilisations corporelles acquises par réalisation de garantie 913

s/total (2.5)

6 100

2.6 Eléments à déduire des emplois à moyen et long terme -

Titres bénéficiant d'une garantie de rachat ou de liq de BC -

42

s/total (2.6)

-

TOTAL DES EMPLOIS A MOYEN ET LONG TERME 67 479 III - COEFFICIENT DE COUVERTURE DES EMPLOIS A MOYEN ET LONG TERME PAR DES RESSOURCES STABLES (III) = (I) x100/(II) (en %) 74,75%

Minimum 75%

43

L’ensemble des passifs, dont l’exigibilité résiduelle excède 2 ans, sont pris en compte au numérateur, tandis que les actifs réalisables ou recouvrables dans ce délai sont intégrés au dénominateur.

En cas de non-respect de la norme, les établissements sont passibles, en application de l’article 55 de la loi bancaire, d’une sanction sous la forme d’un dépôt non rémunéré constitué auprès de la BCEAO dont le montant est au plus égal à 200% des irrégularités constatées et dont la durée est au plus égale à celle de l’infraction. En outre, la CB-UMOA peut prononcer, conformément aux articles 22 et 23 de l’annexe à la Convention du 24 avril 1990 régissant cet organe, des sanctions administratives ou disciplinaires.

4.1.2.1. Au numérateur

Figurent notamment au numérateur : - les fonds propres ; - les dépôts reçus de la clientèle, dont la durée résiduelle est supérieure à deux (2) ans ; - les ressources d'une durée résiduelle supérieure à deux (2) ans, obtenues des banques ou

d’autres institutions financières ; - les emprunts, dont la durée résiduelle excède deux (2) ans.

4.1.2.2. Au dénominateur

Le dénominateur est principalement composé des postes suivants :

- les immobilisations nettes ; - les dotations des succursales et agences à l'étranger ; - les titres de participation ; - les titres de placement, dont la durée résiduelle de remboursement excède deux (2) ans ; - les effets publics et les titres d'emprunts d'Etat détenus, dont la durée résiduelle est

supérieure à deux (2) ans ; - les crédits en souffrance (impayés, immobilisés, douteux et litigieux) non couverts par

des provisions ; - les crédits sains dont la durée résiduelle excède deux (2) ans ; - les concours aux banques et aux autres institutions financières, dont la durée résiduelle

est supérieure à deux (2) ans.

4.1.3. Situation détaillée des banques vis-à-vis du ratio de transformation

Le coefficient de couverture des emplois à moyen et long terme par des ressources stables est l’un des ratios les moins respectés par les banques.

En effet, près de la moitié des établissements de crédit du Sénégal éprouvent des difficultés à atteindre la norme fixée.

Cette situation n’est pas spécifique au Sénégal. De manière générale, les établissements de crédit de l'Union ont des difficultés à se conformer à la norme.

Les statistiques obtenues à cet égard révèlent que sur un effectif de 16 banques en activité au Sénégal en 2009, seules 10 disposeraient du montant minimum de ressources leur permettant de couvrir convenablement leurs actifs à plus de 2 ans.

44

4.2. ANALYSE CRITIQUE DU RATIO

4.2.1. Benchmarking – Analyse comparative avec d'autres zones ou pays

Les rapprochements faits avec la pratique internationale ont révélé qu’il n’existe pas de norme de transformation des ressources à vue ou à court terme en emplois longs dans toutes les réglementations. En outre, lorsqu'un tel dispositif est en vigueur, les modalités de son application ne sont pas uniformes, des différences notables existant selon les législations.

A titre d’exemples, les situations dans la Zone CEMAC, au Maghreb (Maroc, Tunisie) et en France, sont retracées ci-après :

4.2.1.1. La Zone CEMAC

La Zone CEMAC est composée de six pays : le Cameroun, la République Centrafricaine, le Congo, le Gabon, la Guinée Equatoriale et le Tchad.

Comme dans l’UEMOA, la Zone est régie par les principes fondamentaux suivants : l’adoption d’une monnaie commune, le franc CFA, dont l’émission est confiée à une banque centrale commune, la Banque des Etats de l’Afrique Centrale (BEAC), la centralisation des réserves de change, l’adoption d’une réglementation bancaire et des changes uniforme.

L’amélioration sensible des cours du pétrole a permis de consolider les réserves de change de la zone CEMAC et de faciliter la poursuite de l’assainissement des finances publiques. La manne pétrolière a également permis d’accélérer les programmes d’investissement public et de favoriser la politique de désendettement dans de nombreux pays.

L’intermédiation bancaire est cependant insuffisante dans la Zone .Le montant des crédits alloués à l’économie équivalait à seulement 10,0% du PIB en 2009. Les caractéristiques des économies de la CEMAC expliquent le retard de l’intermédiation bancaire dans la mesure où le développement du secteur des hydrocarbures repose essentiellement sur des financements autres que le crédit bancaire local (autofinancement, crédits de banques internationales, IDE etc.)

Les contraintes du secteur bancaire dans les pays de la CEMAC sont similaires à bien des égards à celles des pays de l’UEMOA.

D’une part, le taux de bancarisation n’excède pas 5% en raison du bas niveau des revenus et de la prédominance du secteur informel dans ces économies.

D’autre part, le tissu économique est peu diversifié et exposé à des chocs externes (aléas climatiques, variation des cours internationaux des principaux produits etc.)

Le corollaire en est une concentration de l’activité de crédit sur un nombre restreint de secteurs et d’entreprises et une préférence marquée pour les financements de court terme avec l’existence d’une situation de surliquidité du système bancaire dans un contexte de faible inflation structurelle.

Cette situation appelle la mise en œuvre de mesures adéquates pour améliorer l’efficacité du système bancaire qui ne répond pas suffisamment aux besoins de financement en volume et en maturité du secteur privé.

L’activité bancaire dans la Zone CEMAC est régie par la convention du 17 juin 1992 portant harmonisation de la réglementation bancaire dans les Etats de l’Afrique Centrale.

La surveillance de l’activité bancaire est assurée par la Commission Bancaire de l’Afrique Centrale

45

(COBAC). Celle-ci s’appuie sur des règles prudentielles constituées de normes ciblant à la fois la solvabilité et la liquidité.

- Normes de solvabilité

Cinq (5) normes de solvabilité ont été définies.

� le ratio de couverture des risques : il fait obligation aux établissements de crédit de justifier en permanence de Fonds Propres Nets couvrant au minimum 5% de l’ensemble de leurs concours pondérés selon des coefficients différenciés ;

� le ratio de division des risques : il interdit aux établissements de crédit de s’engager en faveur d’un seul client pour un montant excédant 75% de leurs Fonds Propres Nets et en faveur de leurs principaux clients (engagements supérieurs à 15% des Fonds Propres Nets) pour un montant global supérieur à l’octuple de leurs Fonds Propres Nets ;

� le ratio de couverture des immobilisations : il oblige les établissements de crédit à financer la totalité de leurs immobilisations avec des ressources permanentes ;

� une prise de participation au capital d’une entreprise par un établissement de crédit est limitée à 15% des Fonds Propres Nets, l’ensemble des participations ne pouvant dépasser 75% de cette grandeur ;

� l’ensemble des concours octroyés par un établissement de crédit à ses actionnaires, ses associés, ses administrateurs, ses dirigeants et son personnel sont limités à 15% de ses Fonds Propres Nets ;

- Normes de liquidité :

Les normes de liquidité sont au nombre de deux (2) :

- le ratio de liquidité oblige les établissements de crédit à justifier en permanence de ressources immédiatement disponibles couvrant au minimum l’intégralité de leurs dettes à échoir dans un mois au plus ;

- Le ratio de transformation à long terme dont le seuil minimum est de 50% entre les emplois et les engagements à plus de 5 ans d’échéance d’un établissement de crédit et ses ressources de même terme.

Comme pour les pays de l’UMOA, le dispositif prudentiel en Zone CEMAC s’inspire des principes édictés par le Comité de Bâle sur le contrôle bancaire. Il tient également compte des spécificités des économies de la zone. Il comprend des normes de solvabilité et des règles de liquidité, dont un ratio de couverture des emplois longs assimilable à celui en vigueur dans l’UMOA. La réglementation prudentielle, vue sous l'angle exclusif de l'existence ou non de certains ratios ou des différentes normes fixées, paraît cependant globalement plus souple que celle de l’UMOA. En effet, le minimum retenu pour la couverture des risques (5%) est inférieur à celui applicable dans l’UMOA et au plan international (8%). La réglementation des prêts aux principaux actionnaires, aux dirigeants et au personnel ne doit pas dépasser 15% des Fpe dans la CEMAC contre 20% pour l’UMOA. En outre, dans la zone de la CEMAC, le ratio de transformation semble moins contraignant, le délai retenu est de 5 ans et le seuil minimum à respecter par le ratio est de 50%, contre un délai de 2 ans et plus et une norme de 75% pour l’UMOA.

46

4.2.1.2. Le Maghreb

- LA TUNISIE

L’économie tunisienne se caractérise par la prédominance du secteur tertiaire avec une contribution moyenne de l’ordre de 60% du PIB. Comme dans l’UEMOA, l’économie tunisienne est encore très largement une économie d’endettement de surcroit essentiellement assuré par le secteur bancaire. Cette économie d’endettement s’est montrée efficace pour assurer à la Tunisie un taux d’investissement acceptable (24,5% en 2010).

Les banques concentrent l’effort le plus important dans le financement de l’économie. Elles font l’objet de plusieurs programmes de mise à niveau : renforcement des règles prudentielles en matière d’octroi de crédit et d’appréciation des risques, mise en place d’un ratio de liquidité, efforts de provisionnement pour assainir les bilans, etc.

Les règles de gestion et les normes prudentielles édictées par la Banque Centrale de Tunisie sont inspirées de l’Accord 1988 de Bâle ou Bâle I. La Banque Centrale Tunisienne a cependant entamé un processus de réflexion en vue d’une harmonisation de la réglementation prudentielle pour l’adapter au nouveau dispositif de Bâle II.

Les règles en vigueur portent sur l’usage des fonds propres, les ratios entre les fonds propres et les engagements, la réserve obligatoire, les ratios de liquidité, les concours accordés par les établissements de crédit à leurs filiales et les risques en général :

- le ratio de couverture des risques : le rapport Fonds Propres Nets/Total des actifs pondérés en fonction des risques encourus doit être supérieur à 8% ;

- le ratio de solvabilité : le rapport Fonds propres nets/ensemble des dépôts doit être supérieur à 10% ;

- le ratio de concentration des risques : le maximum de risques encourus sur un même bénéficiaire ne peut excéder le quart des Fonds Propres Nets ;

- le ratio de division des risques : deux dispositions sont prévues à ce titre : � le total des risques encourus sur les bénéficiaires, dont les risques

individuels sont supérieurs ou égaux à 5% des Fonds Propres Nets, est plafonné au quintuple des Fonds Propres Nets ;

� Le total des risques encourus sur les bénéficiaires, dont les risques individuels sont supérieurs ou égaux à 15% des Fonds Propres Nets, est plafonné au double des Fonds Propres Nets ;

- la limite des concours accordés aux actionnaires, aux dirigeants et aux administrateurs : ces crédits ne peuvent excéder le triple des Fonds Propres Nets ;

- le ratio de liquidité : les banques doivent respecter en permanence un ratio de liquidité de 100% représenté par le rapport entre l’actif réalisable et le passif exigible ;

- le suivi des engagements : pour le suivi de leurs concours financiers, les banques sont tenues d’exiger aux entreprises, dont les risques encourus dépassent 10% de leurs fonds propres, un rapport d’audit externe.

Le dispositif ainsi décrit est complété par des règles régissant le système de contrôle et par un mécanisme de garantie des dépôts.

En définitive, le dispositif prudentiel de la Banque Centrale de Tunisie est basé sur les normes internationales et s’apparente à bien des égards à celui en vigueur dans l’UEMOA. Toutefois, il ne comporte pas de dispositions relatives à la transformation des ressources courtes en emplois longs.

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- LE MAROC

Le paysage bancaire marocain a connu au cours des dernières années de profondes mutations suite aux différentes réformes intervenues notamment :

- la libéralisation de l’économie marocaine ; - la mutation de la société marocaine : augmentation de la population, amélioration du niveau de vie et des revenus moyens, facilité d’accès au crédit, etc. - la privatisation du secteur public : télécommunications, régies de distribution d’eau et d’électricité, l’industrie des tabacs, le secteur bancaire, le transport maritime, etc. - l’internationalisation de certaines entreprises marocaines qui commencent à développer leurs activités à l’étranger : RAM, ONEP, IAM, Delta Holding, etc.

Le paysage bancaire marocain est concentré. A fin 2006, les 16 banques agréées marocaines offraient un guichet pour 7300 habitants. Le taux de bancarisation s’élève à 37% de la population totale et deux banques (le crédit populaire du Maroc et Attijariwafa Bank) détenaient près de la moitié de ce réseau en forte croissance.

Le dispositif prudentiel, applicable au Maroc depuis Janvier 2007 est basé sur les accords de Bâle II qui font référence à la norme prudentielle internationale Mc Donough. Il complète le ratio Cooke adopté dans ce pays dès 1993, dans un comportement global de rigueur des autorités monétaires à l’égard des banques ce qui a valu au Maroc de préserver son système bancaire de la crise financière internationale.

Afin de préserver leur liquidité et leur solvabilité ainsi que l’équilibre de leur structure financière, les établissements de crédit sont tenus de respecter les règles prudentielles suivantes :

- le coefficient minimum de solvabilité : à l’instar des normes internationales édictées par le Comité de Bâle, les établissements de crédit doivent couvrir leurs risques pondérés à hauteur de 8% au moins par leurs Fonds Propres Nets ;

- le coefficient de division des risques : les risques pondérés encourus sur un même bénéficiaire (individu ou groupe de personnes liées), autre que l’Etat, ne doivent pas excéder 20% des Fonds Propres Nets de l’établissement de crédit ;

- le coefficient minimum de liquidité : l’ensemble des exigibilités à vue et à court terme et des engagements par signature donnés par un établissement de crédit doivent être intégralement couverts par les actifs disponibles et réalisables à court terme et les engagements par signature reçus ;

- le coefficient maximum relatif aux positions de change : la position de change longue ou courte dans chaque devise et le total des positions de change pour l’ensemble des devises ne doivent pas excéder respectivement 10% et 20% des Fonds Propres Nets de l’établissement de crédit ;

- les règles régissant les prises de participation : deux dispositions ont été instaurées dans ce cadre : � le montant total du portefeuille des titres de participation ne doit pas

excéder 50% des Fonds Propres Nets de l’établissement de crédit ; � tout établissement de crédit peut détenir, dans la limite maximum de 10%

de ses Fonds Propres Nets, une participation dans une société donnée sans que cette participation n’excède 30% du capital ou des droits de vote de ladite société ;

- le système de contrôle interne : en vue de renforcer le dispositif prudentiel et de

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permettre aux établissements de crédit de maîtriser davantage les risques qu’ils encourent, la Banque Centrale du Maroc a fixé les modalités et les conditions minimales de fonctionnement du système de contrôle interne.

Au total, le dispositif prudentiel du Maroc est proche de celui en vigueur dans l’UMOA parce qu’inspirés tous les deux par les normes internationales. Comme dans l’UMOA, il impose aux banques marocaines un certain nombre de règles visant à prévenir les risques d’illiquidité ou d’insolvabilité.

Il convient toutefois de souligner que, dans l’UMOA, la position de change fait l’objet d’un suivi et d’une surveillance rapprochés de la part de la BCEAO, au titre de la réglementation des changes et non du dispositif prudentiel. En outre, le coefficient de transformation n’existe pas dans le dispositif prudentiel du Maroc.

4.2.1.3. La France

Comme dans l’UMOA, les ratios sont inspirés des recommandations du Comité de Bâle. Les dispositions de base de la réglementation applicable sont ainsi listées : - le ratio de solvabilité (Cooke/Mc Denough) : les fonds propres et assimilés doivent être

supérieurs à 8% des risques de crédit de la banque (engagements pondérés par les risques crédits au bilan et hors bilan) ;

- le coefficient de liquidité : il oblige les banques à couvrir leurs exigibilités à court terme avec leurs emplois de même durée. Le ratio, représenté par le rapport entre, d’une part, les disponibilités à vue ou à un mois et, d’autre part, les exigibilités remboursables à vue ou à un mois, doit être en permanence supérieur à 100% ;

- le coefficient de division des risques : l’ensemble des risques pris sur un même bénéficiaire ne peuvent être supérieurs aux fonds propres. Ensuite, le cumul des risques pris sur des mêmes bénéficiaires individuels, dépassant 10% des fonds propres, doit être inférieur à huit fois les fonds propres.

Outre ces 3 ratios, il convient de signaler qu’il existait en France un coefficient de fonds propres et de ressources permanentes imposant aux établissements de crédit un niveau minimal de couverture des emplois longs par des ressources stables.

Le minimum du coefficient, représenté par le montant des ressources d’une durée résiduelle supérieure à 5 ans divisé par les emplois d'une durée équivalente, était fixé à 60%.

Ainsi, chaque fois qu’une banque accordait un prêt à plus de 5 ans, il lui fallait trouver à hauteur de 60% la ressource correspondante.

Toutefois, cette norme a été supprimée par arrêté du Ministre de l’Economie, des Finances et de l’Emploi du 28 Juin 2007, publié au journal officiel français le 11 juillet 2007. La mesure s’inscrivait dans une démarche d’allègement des charges pesant sur les établissements bancaires en matière de déclarations à destination du régulateur, les contraintes liées au reporting réglementaire n’ayant cessé de s’accroitre, notamment suite à l’adoption des normes IFRS et de Bâle 2

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En définitive, il n’existe plus de coefficient de transformation en France.

En effet, l’accent est mis plutôt sur le contrôle de la liquidité du système bancaire suite aux conséquences de la crise financière de 2007 imputable pour l’essentiel à un engouement pour les risques de marché. Aussi, de nouvelles normes appelées « Bâle III » vont-elles être définies. Elles devront entrer en vigueur en 2012. Ces nouvelles normes agissent en priorité sur les fonds propres alloués aux activités de marché, en rapportant notamment la taille du bilan à celle des fonds propres.

En outre, la crise mondiale de liquidité de l’automne 2008 a également contraint les pays du G20 à agir par des mesures d’urgence à court terme mais aussi par la préparation de mesures pérennes visant à renforcer les obligations prudentielles des banques pour prévenir ces situations de crise de liquidité. Ainsi, deux nouveaux ratios seraient mis en place dans le cadre de « Bâle III » : un ratio mesurant la capacité des banques à résister à une crise de liquidité pendant un mois et un autre pendant un an.

4.2.2. Besoins de financement de l'économie

Le financement bancaire de l’économie est relativement faible dans l’UEMOA. A fin décembre 2009, il ne représente en effet que 26,7% du PIB au Sénégal contre 48 à 75% dans les pays émergents. Il est considéré que ce niveau de financement est insuffisant compte tenu du volume des besoins des agents économiques, dans un contexte d'existence de liquidités importantes et d'une rentabilité du système bancaire en progression continue.

Le problème le plus aigu demeure celui du financement à moyen et long terme des PME/PMI qui devraient, pourtant, être à la base du développement économique du pays.

Selon l’étude de l’offre et de la demande de Financement des PME au Sénégal/Conclusions et recommandations (Rapport Vincent AKUE, VA Conseils pour le compte de la Direction des PME sur Financement de la KFW au Sénégal), le secteur bancaire ne finance que le tiers des besoins exprimés des PME estimés à 595 milliards F CFA à fin décembre 2007. Le gap de financement bancaire peut être estimé à environ 393 milliards F CFA, soit 66% des besoins exprimés.

De surcroît, les financements consentis par le secteur bancaire sont concentrés sur le court terme, les crédits à moyen et long terme ne représentant que 44,7% de l’ensemble des concours du système bancaire à fin décembre 2009.

A cet égard, il importe de rappeler la stratégie de développement du secteur privé initiée par les autorités, avec la mise en place d'une politique ambitieuse d’appui au secteur des PME ainsi que la création d’un ministère des PME et de l’Agence de Développement et d’encadrement des PME (ADEPME).

Au titre des mesures d’accompagnement de cette politique, des réformes visant un assouplissement du coefficient de transformation pourraient faciliter les interventions des banques en direction de l’économie.

4.2.3. Expériences tirées des politiques de l'Etat dans le domaine du renforcement des ressources longues des banques et des autres institutions financières

Pour faire face aux besoins de financement des entreprises, en particulier ceux relatifs aux investissements des PME/PMI, l'Etat du Sénégal s’est engagé dans la recherche de ressources adaptées, destinées à la mise en place de différents mécanismes de financement (Tableau Annexe 4).

Parmi ceux-ci, figurent notamment :

− le Fonds de Promotion Economique (FPE), créé en 1991, avec pour objectif principal la

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résolution des problèmes de financement des PME-PMI par la recherche de lignes de financement en faveur de secteurs porteurs de l'économie. La mission principale du FPE est la mobilisation de lignes de crédit extérieures pour le financement des PME-PMI, à mettre à la disposition des banques en vue du financement d'activités porteurs de croissance, d'emplois et de valeur ajoutée ;

− le Projet de Modernisation et d'Intensification Agricole (PMIA), qui s’inscrit dans le cadre de l’amélioration de l’environnement économique et des performances du secteur agricole. Il ambitionne de soutenir l’accroissement des revenus en milieu rural et péri urbain. A cet égard, Il soutient la relance du secteur agricole par l’intensification, la modernisation et la diversification des productions agricoles, sylvicoles, aquacoles et d’élevage ainsi que la promotion de l’initiative privée, la relance des exportations horticoles, l’intégration agriculture/élevage et l’entreprenariat rural et péri urbain.

Le Projet est doté de ressources de partenaires au développement, tels que la BAD. Il fournit des fonds aux banques et aux institutions de microfinance, sous la forme de refinancements, leur permettant de consentir à des exploitants évoluant dans le secteur agricole des crédits appropriés en termes de durée et de taux.

Dans le cadre de ses interventions, le PMIA dispose également d’un mécanisme de garantie destiné à sécuriser les concours des établissements de crédit et des systèmes financiers décentralisés ;

− Le Fonds national de promotion de l’entreprenariat féminin ;

− Le Fonds National de Promotion de la Jeunesse (FNPJ), créé par décret n° 2001-264 du 13 avril 2001, pour répondre à la demande sociale, notamment celle de la jeunesse dont les initiatives doivent être soutenues par ce biais. Le projet appuie ainsi le financement des activités génératrices de revenus lancées par cette frange de la population sénégalaise, dans le cadre de financements ciblant : � la création d’entreprises ou d’activités génératrices de revenus; � la promotion des jeunes par le développement de partenariats avec

d’autres institutions nationales ou internationales poursuivant les mêmes objectifs ; � les projets individuels ou collectifs dans les domaines culturel, socio-

éducatif et sanitaire ; � les actions de formation, d’information et de communication.

A cet effet, le FNPJ dispose de trois lignes de crédit : un Fonds de financement, un Fonds de prêts participatifs et un Fonds de garantie. Le plafond de financement est fixé à 5 000 000 FCFA. Les taux d’intérêt sont fixés à 7,5 % pour le court terme (12 mois) et 7% pour le moyen terme (36 mois). Le FNPJ peut intervenir sans apport personnel et sans garantie.

De manière générale, les dispositifs mis en place souffrent d'un certain nombre d'insuffisances, parmi lesquelles :

− le coût de sortie élevé du refinancement, compte tenu du coût de la levée des ressources auprès des partenaires et des frais administratifs de gestion induits par le fonctionnement des projets ;

− les contraintes fixées au plan du taux final imposé aux institutions financières ; − les risques liés à la monnaie de décaissement des ressources et de remboursement des

emprunts contractés auprès des partenaires étrangers.

Ces inconvénients ont été à l'origine d'un délaissement progressif du mécanisme du FPE par les banques, ces dernières considérant le taux de refinancement (9% l'an) élevé et la marge résultant des

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conditions maximales applicables aux prêts qu'elles consentent dans ce cadre à leurs clientèles (4 %) pas suffisamment rémunératrice. Le caractère peu incitatif de cette marge est encore plus patent, lorsque le refinancement est consenti à des institutions de microfinance, les conditions d’exploitation de ces structures nécessitant la facturation de taux débiteurs supérieurs à ceux des banques.

Le peu d'intérêt affiché par les établissements de crédit s'explique également par leur situation de liquidité, ceux-ci entretenant depuis le milieu des années 1990 des excédents relativement importants.

Par ailleurs, il convient de signaler qu’en 1994, à la suite de la modification de la parité du Franc CFA, des pertes de change importantes ont été enregistrées sur les encours du crédit consenti par la Banque Africaine de Développement (BAD) à l'Etat rétrocédé au FPE.

En définitive, la substitution de l'Etat au marché, pour satisfaire les besoins en ressources longues des banques et de l'économie, présente des limites.

A coté des Etats, les autorités communautaires ont également développé des politiques de recherche de ressources longues, ciblant dans certains cas des secteurs précis.

Ainsi, il a été créé en juillet 2010 la Caisse Régionale de Refinancement Hypothécaire (CRRH-UEMOA), institution sous-régionale, dotée d’un capital de 3.240 millions FCFA, détenu par une trentaine de banques de l’UEMOA, dont la BOAD premier actionnaire et promoteur principal.

La CRRH est spécialisée dans le refinancement de crédits immobiliers, ses interventions excluant, par conséquent, les concours aux entreprises intervenant en dehors de ce secteur. Elle a pour objectif principal l’amélioration de l’accès des banques aux financements longs. A cet effet, elle est appelée à lever des capitaux sur le marché obligataire de l’UMOA par l’intermédiaire d’un mécanisme régional et de rechercher des lignes de refinancement auprès de bailleurs de fonds internationaux, ce qui pourrait favoriser le crédit à l’habitat et l’amélioration de l’accès aux emprunts pour les ménages. La Caisse n’a pas encore, cependant, démarré ses activités.

En complément à ces initiatives et afin d’en pallier les limites, il serait opportun d'envisager une meilleure utilisation des excédents de trésorerie du système bancaire et de les affecter au financement des besoins à moyen et long terme des entreprises, notamment au travers d'une réforme des règles prudentielles. Les mesures à prendre dans ce sens sont susceptibles de libérer des ressources pouvant être utilisées en vue de consentir davantage de crédits d'investissement. En outre, elles sont de nature à participer à une affectation plus efficace des ressources mobilisables auprès des partenaires au développement à la couverture d'autres besoins essentiels et plus en phase avec le rôle de l'Etat.

4.2.4. Efficience du financement de l'économie

Le strict respect de la norme de transformation se traduit, en théorie, par des contraintes pour les banques, lorsqu’elles sont sollicitées pour financer des dossiers de crédits d'investissement.

A titre de conséquences, la rétention des financements sur le moyen et le long terme ne participe pas à l'efficience du financement de l'économie, au regard de ses effets suivants :

− le renchérissement du coût du crédit d'investissement et le maintien d'une encaisse oisive peuvent amener les établissements de crédit à faire supporter aux entreprises les conséquences d’une dégradation de leur situation par rapport au ratio et à couvrir les besoins des entreprises en ressources à moyen et à long terme par des ressources courtes inappropriées ;

− un manque à gagner financier pénalisant les banques ainsi que l'ensemble des parties

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intéressées par l'activité et la rentabilité bancaires, y compris l'Etat à travers l'impôt ; − l’accroissement, à bien des égards, de l'attrait des titres d'Etat pour les établissements de

crédit.

Il est en effet, fort probable, que les établissements de crédit, face à des dossiers de crédit à moyen et long terme, ne procèdent pas à des arbitrages dans le sens d’une recherche de ressources longues, et soient plutôt tentés de rechercher des placements courts, notamment dans des titres publics.

Même s'il est vrai que les placements effectués à cet égard ont pu accroître de manière significative les moyens des Etats destinés au financement de leur budget, donc soutenir leur politique de développement dans un contexte de dépérissement des concours de l'Institut d'émission en leur faveur, il n'en demeure pas moins qu'ils ont pu créer un effet d'éviction du secteur privé. En outre, la nécessité de respecter le coefficient de transformation s’est traduite par des difficultés pour les établissements de crédit de souscrire à des obligations émises par les Etats de durée supérieure à deux ans.

Tableau 9 : Evolution du crédit bancaire en Mds de F CFA

Rubriques 2002 2004 2006 2008 2010

Total crédits 1044,2 1167,0 1387,1 1784,2 2188,6

- Privé 686,4 856,8 1111,3 1439,6 1641,3

- Public 357,8 310,2 275,8 344,6 547,3

dont. Bons du Trésor et Obligations du Trésor

- 33,9 68,3 179,7 253,3

Part privé (%) 65,7 73,4 80,1 80,7 75,0

Part public (%) 34,3 26,6 19,9 19,3 25,0

Part Titres Etat (%) - 10,9 24,8 52,2 46,3

Source : BCEAO

Le volume global des crédits (2188,6 Mds) est ainsi constitué à fin 2010 de crédits à l'économie (1641,3 Mds) et de concours à l'Etat. Les crédits à l'économie représentent 75 % du total des encours, contre 65,7 % en 2002.

Les financements bancaires affectés à l’Etat ont évolué de 33,9 Mds en 2004 à 253,3 Mds en 2010.

Il est, en effet constaté, qu'une part de plus en plus grande des financements bancaires est affectée aux Etats, les établissements de crédit privilégiant des souscriptions à des titres d'Etat, ces contreparties étant considérées sans risque majeur et liquides, bénéficiant d'un traitement de faveur au plan du dispositif prudentiel. Ainsi, l’acquisition de ces actifs ne requiert pas, au titre du ratio de solvabilité, une immobilisation de fonds propres et a généralement peu d'impact sur la liquidité.

Sur un autre plan, il importe de signaler que, dans le contexte de gestion indirecte de la monnaie et du crédit, la détention de réserves excédentaires par les banques peut constituer un facteur d’entrave à l’efficacité de la politique monétaire. En effet, l’excédent de liquidité dans le système bancaire favorise le maintien des banques "hors banque" et est de nature à réduire l’efficacité de certains instruments de la politique monétaire, notamment les taux directeurs.

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4.2.5. Structure des ressources et caractéristiques du marché

L’analyse du passif bancaire fait ressortir une prépondérance des ressources courtes.

Tableau 10 : Evolution des dépôts et emprunts et de leur répartition selon le terme

En Mds F CFA

Rubriques 2006 2007 2008 2009 Moyenne

- 1- Dépôts à vue 2 915,4 1025,7 1085,4 1222,7 1062,3

- Comptes ordinaires créditeurs 600,5 689,2 731,3 851,6 718,2

- Comptes d’épargne à régime spécial dont :

Comptes d’épargne sur livrets 244,3 263,5 280,8 297,7 271,6

Compte d’épargne logement 70,6 73,0 73,3 73,4 72,6

- 2 – Dépôts à terme 325,2 319,7 365,0 458,4 367,1

- dont : Ressources moins de – 2 ans 126,6 128,6 167,7 193,2 154,0

- Dépôts à plus de 2 ans 198,6 191,1 197,3 265,2 223,0

- 3 - Total Dépôts 1240,6 1345,4 1450,4 1681,1 1429,4

- % Dépôts à vue/ Dépôts totaux 73,8 76,2 74,8 72,7 74,4

- 4 Total Dépôts à vue + Ressources moins de 2 ans

1042,0 1154,3 1253,1 1415,9 1216,3

- % DAV+ Dépôts inférieurs à 2 ans/ Dépôts totaux

84 86 86 82 85

Sources : DEC 2000 et 2062 reçus des banques

2 Des "Opérations avec la clientèle" figurant au passif de la situation comptable des banques, les comptes suivants ont été considérés comme des dépôts à vue : - les comptes ordinaires créditeurs ; - les comptes d’épargne à régime spécial dont les comptes sur livrets et les comptes d’épargne-logement. S’agissant des dépôts à terme de moins de 2 ans, ils sont obtenus, par déduction, entre les montants des dépôts à terme, les plans d’épargne logement et les autres comptes d’épargne figurant respectivement sur les DEC 2000 et DEC 2062.

Par ailleurs, il convient de signaler que les comptes ci-après n’ont pas été pris en compte dans l’étude : - les dépôts de garantie reçus ; - les autres dépôts ; - les bons de caisse ; - les emprunts à la clientèle, les autres sommes dues, les dettes rattachées.

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Ainsi, les avoirs disponibles de la clientèle en comptes chèques représentent en moyenne sur les 4 dernières années 54,7% de l’ensemble des dépôts. Le total des avoirs clientèle d’une échéance inférieure à 2 ans, non intégrés dans le ratio de transformation, constitue 85% des dépôts (Annexes 3).

Les statistiques ci-dessus, tirées des DEC 2000 et 2062 de 16 banques, reflètent un certain attrait de la clientèle pour les placements à vue ou à échéances rapprochées, illustré par le caractère structurel de la progression moins marquée du montant nominal des ressources longues (27,2%) que celle des ressources à moins de 2 ans (74%).

Dans la pratique, il apparaît, qu’en général, seuls les investisseurs institutionnels, en particulier les compagnies d’assurance et les organismes de prévoyance sociale, disposent de liquidités pouvant faire l’objet de placements à moyen terme. Bien entendu, ces liquidités, tout en étant limitées, sont négociées par les établissements de crédit à des taux élevés.

Cette situation se traduit dans la structure des bilans des établissements de crédit par un déséquilibre à l’origine d’infractions vis-à-vis du ratio de couverture des emplois à moyen et long terme par des ressources stables.

L’absence d’épargne longue significative représente un obstacle au respect du ratio de transformation. Par ricochet, elle constitue une limite au développement des crédits à moyen et long terme.

Or, l’insuffisance des ressources clientèle longues ne peut être entièrement compensée par les ressources propres, notamment celles susceptibles d’être fournies par le report d’une partie des bénéfices.

Par le passé, certains établissements ont pris l’initiative de lever des ressources longues sur le marché obligataire, à l’effet de disposer d’un levier à même de couvrir leurs besoins. Ces ressources sont toutefois chères.

Ces emprunts pèsent, par conséquent, sur l’exploitation des banques et sont générateurs de charges d’intérêt additionnelles pour les emprunteurs, ce qui va à l’encontre des objectifs de soutien des crédits à moyen et long terme dans des conditions compatibles avec la viabilité des investissements.

4.2.6. Conclusion

La norme minimale de 75%, fixée pour le ratio de transformation, est difficile à respecter, compte tenu des facteurs suivants :

− la structure des ressources, essentiellement constituées de dépôts de durée contractuelle inférieure à 2 ans ;

− les taux d'intérêt élevés versés par les banques sur les dépôts de durée contractuelle supérieure à 2 ans qui ne sont pas toujours compatibles avec les objectifs de rentabilité des banques et de financement de l’investissement dans des conditions de rentabilité des entreprises ;

− l'impossibilité de couvrir la totalité des besoins liés à l'insuffisance des dépôts clientèle longs par des substituts, tels que des lignes de crédit. Le coût de ces lignes de crédit apparaît également élevé et leur mobilisation peut exposer à des risques de change importants.

Sur un autre plan, la pertinence du ratio de transformation est discutable. En effet, cette norme n’est pas en vigueur dans tous les pays. Elle apparaît, dans une certaine mesure, désuète et, avec le développement des marchés monétaires, la tendance est à sa suppression du dispositif prudentiel

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des pays qui l’avaient adopté. Il est, à ce sujet, considéré que les ressources des banques en position courte sont d’abord procurées par le marché monétaire et que les préoccupations de trésorerie à moyen et long terme présentent un intérêt limité, au regard de la possibilité pour les détenteurs d’actifs, y compris ceux à échéances longues, de les mobiliser sous la forme de trésorerie.

A l’effet de soutenir davantage le financement des projets et, plus généralement, l’activité économique, il paraît, par conséquent, indiqué de procéder à une révision du dispositif prudentiel et d’alléger les charges pesant sur les établissements de crédit en matière de transformation.

Il s’agira de trouver un meilleur équilibre entre l’objectif de conformité aux bonnes pratiques, d’une part, et les préoccupations de consolidation de la situation des banques, d’autre part.

Cette démarche serait, par ailleurs, justifiée par l’observation empirique des encours de dépôts qui aboutit à un constat selon lequel, ils revêtent, en l’absence de crise majeure, une certaine stabilité qui se traduit par leur maintien résultant de la reconstitution des avoirs de cette catégorie de ressources par la clientèle, compensant les retraits effectués.

L’exercice de modélisation effectué conforte cette observation.

V- PERSPECTIVES : AXES DE MODIFICATION DE LA REGLE EN VIGUEUR DANS L'UMOA EN MATIERE DE COUVERTURE DES EMPLOIS A MOYEN ET LONG TERME PAR DES RESSOURCES STABLES

Trois axes de réflexion pourraient être explorés. Ils s’articulent comme suit : le réaménagement du taux en vigueur, la modification des éléments à prendre en compte dans le calcul ou la suppression de la norme.

5.1. REAMENAGEMENT DU TAUX EN VIGUEUR

Même lorsqu’elle existe dans le corpus réglementaire de certaines banques centrales, le minimum fixé est quelquefois inférieur à celui en vigueur dans la Zone UMOA.

Au regard de la position de liquidité confortable du système bancaire, une baisse du taux de transformation à un niveau, qui resterait tout de même compatible avec la prudence qui sied au secteur bancaire, pourrait être décidée.

Un niveau de transformation plus élevé, en adéquation avec les besoins de retrait de la clientèle serait de nature à permettre l’accroissement de la capacité des banques à financer des investissements par des concours à moyen et long terme.

A cet égard, comme indiqué supra, au sein de la Zone CEMAC, la norme est fixée à 50%, soit 25 points de pourcentage en dessous de celle de l’Union. Le minimum en vigueur en France (60%), avant la suppression du ratio, était également inférieur à celui applicable dans l’Union.

5.2. MODIFICATION DES ELEMENTS A PRENDRE EN COMPTE DANS LE CALCUL DU RATIO

Sous cette hypothèse, les éléments pris en compte au numérateur du ratio seraient élargis à la partie des ressources à vue ou à terme de durée inférieure à 2 ans dont la stabilité est prouvée (1% des dépôts à vue stables sur 2 ans, les dépôts à terme de moins de 2 ans et 78% des comptes spéciaux).

Cette approche, qui semble avoir été privilégiée par les concertations entre les établissements de crédit et la BCEAO ainsi que par les conclusions de la Concertation Nationale sur le Crédit, ne serait pas en contradiction avec les travaux du Comité de Bâle.

En effet, le Comité de Bâle, dans un document consultatif de Janvier 2001 intitulé "Principles for

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the management and supervision of interest rate risk", recommande aux banques de mettre en place des modèles d'écoulement en liquidité pour chacun des postes du bilan, permettant de gérer efficacement la liquidité. Cette modélisation doit permettre de calculer les impasses en liquidité, c'est-à-dire la différence entre les actifs et les passifs du bilan dans le futur et de gérer de manière efficace les risques y afférents.

En outre, s’agissant du risque de liquidité et du risque de taux, ce document, notamment à son chapitre "Principles for the assessment of liquidity management in banking organisations" considère que le niveau fondamental de gestion de la liquidité doit être la mesure de tous les flux sortant et entrant afin d'identifier les insuffisances potentielles de liquidité dans le bilan.

Cette recommandation du Comité de Bâle semble suggérer un plus grand recours à une approche individuelle spécifique à chaque établissement en fonction de la nature de ses actifs et de ses passifs, au détriment d’une approche globale de type normes prudentielles érigées par les Autorités de supervision.

5.3. SUPPRESSION DU RATIO

Comme cela est le cas dans plusieurs pays, la suppression du ratio pourrait être envisagée.

Cette mesure ne saurait affaiblir la réglementation prudentielle puisque le ratio n’est plus utilisé dans de nombreux pays, y compris la France, le Maroc et la Tunisie. Elle devrait amener les autorités à s’appesantir davantage sur la liquidité à court terme, notamment le coefficient de trésorerie, et sur la solvabilité. En effet, la gestion du risque de liquidité constitue avec la solvabilité la préoccupation primordiale des institutions financières et des banques en particulier. La production trimestrielle du ratio de liquidité réduit sa portée.

Aussi, la suppression du ratio de transformation pourrait-elle s’accompagner d’une adaptation du ratio de liquidité avec un relèvement de la norme au niveau idéal de 100% et une production mensuelle de ce ratio, conformément aux objectifs de la réforme de Bâle III. L’une des dispositions les plus importantes de la réforme de Bâle III est l’introduction de deux ratios de liquidité : le LCR (Liquidity Coverage Ratio) et le NSFR (Net Stable Funding Ratio).

Le LCR est un ratio à un mois qui vise à permettre aux banques de résister à des crises de liquidité aigues (à la fois systémique et spécifique à la banque) sur une durée d’un mois. Son principe est le suivant : les réserves de liquidité (cash, titres d’Etat liquides sur le marché et éligibles au refinancement de la banque centrale…) doivent être supérieurs aux fuites de liquidité générées par la perte des possibilités de refinancement sur le marché, par la fuite des dépôts et par une série d’autres facteurs qui peuvent advenir lors d’une telle crise de liquidité (tirage de lignes hors bilan, fuite de liquidités liée aux collatéraux, etc.).

Le NSFR est un ratio à long terme qui lui vise le même objectif mais sur un an.

Par ailleurs, afin de donner à la Banque Centrale les moyens d’une bonne anticipation et d’une appréciation convenable de la vulnérabilité des banques, la mesure pourrait s’accompagner du renforcement des tests de résistance périodiques, cet exercice pouvant mettre davantage l’accent sur des hypothèses affectant sur le moyen et long terme la structure bilantielle des établissements de crédit et leur impact sur la trésorerie projetée.

VI. MODELISATION DES DEPOTS A VUE

L’analyse empirique des dépôts à vue fait ressortir une croissance soutenue de ceux-ci, ouvrant ainsi la voie à un éventuel réaménagement du dispositif en vigueur.

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Aussi, dans cette optique, la modélisation de la partie stable des dépôts à vue permet-elle de déterminer un nouveau seuil, autorisant un niveau de transformation plus élevé, à l’instar de la Zone CEMAC (50%) ou de la France avant la suppression de la norme (60%).

Les dépôts à vue étant par définition exigibles à tout moment, la modélisation s'appuie sur la loi des grands nombres qui veut qu'une fois tous les comptes individuels agrégés, l'encours global des dépôts à vue reste stable (fait corroboré par l’analyse empirique), contrairement à la vision prudente des comptables, qui les rend intrinsèquement volatiles.

6.1. BASES DE LA MODELISATION

Les bases de la modélisation reposent essentiellement sur les statistiques monétaires de la Banque Centrale, les rapports annuels de la Commission Bancaire et les DEC 2000 et 2062 remis par les banques dans le cadre de la mission.

6.1.1 -Description des statistiques disponibles

L'analyse des dépôts à vue constitués dans les livres des banques est effectuée sur la période allant de 2000 à 2009. Les données financières sont issues d’une part, de la Banque Centrale (statistiques monétaires) élaborées à partir des reporting effectués par les banques et, d’autre part, des DEC 2000 et 2062 fournis par les banques. Ces documents sont établis sur une base trimestrielle, en vue de caler sur la périodicité du dispositif prudentiel, et répartis selon la nature du bénéficiaire tel qu’il ressort des statistiques monétaires établies par la Banque Centrale. Les principales catégories de bénéficiaires sont les sociétés d'Etat et EPIC, les Particuliers et les Entreprises privées ainsi que les autres déposants. En outre, la confrontation des DEC 2000 et 2062 permet de répartir les dépôts des banques par nature de comptes (comptes de chèques, comptes spéciaux,) et surtout, de déterminer les ressources de durées inférieures à 2 ans non retenues dans le calcul du ratio (dépôts à vue et dépôts d’échéances inférieures de moins de 2 ans).

6.1.2 -Démarche méthodologique

6.1.2.1 - Revue de la littérature

La démarche méthodologique utilisée dans la littérature économique, pour la détermination de la partie stable des dépôts à vue, repose essentiellement sur deux approches : structurelle et équation en équilibre partiel. L’approche en équilibre partiel est basée sur l’utilisation d’un modèle économétrique avec des variables dépendantes qui reflètent l’activité économique et le comportement individuel des agents économiques en termes de consommation d’investissement, ect. (Abdelmoumni M., Cohen M., Dupré D., El Karoui N., et Simoneau G; (1996)). Sur la base des paramètres du modèle estimé, les banques peuvent fixer des hypothèses d’évolution des montants des dépôts. Toutefois, l’incertitude liée à l’horizon de prévision amène naturellement à considérer plusieurs scénarii. Par ailleurs, la prévision des variables exogènes peut nécessiter d’autres modèles explicatifs. Ce type d’équation est donc surtout utile pour la prévision à court terme. La deuxième approche repose sur une démarche structurelle avec un modèle dont les coefficients sont interprétables (Denis Dupré, 1996).

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Le modèle estimé par Dupré est basé sur la dynamique ci-après :

dDt/Dt = (α -βRt )dt + εdWt Avec Dt : Encours des dépôts à la date t ; Rt : Taux d’intérêt ; α : Tendance moyenne du comportement non financier des déposants ; β : Taux de collecte supplémentaire pour un point de diminution de taux. DWt : un bruit blanc. Sur la base de l’estimation des paramètres α etβ, l’évolution de l’encours des dépôts est estimé sous l’hypothèse que le bruit blanc est nul. L’utilisation de ce type de modèle nécessite la disponibilité de données individuelles sur le comportement des épargnants. Ces informations n’étant pas disponibles au Sénégal, nous utiliserons dans notre démarche, une approche semi structurelle qui est basée sur l’étude des propriétés stochastiques des séries par la méthode de BOX et JENKINS.

6.1.2.2 - Méthode de Box et Jenkins La méthode de Box et Jenkins consiste à étudier systématiquement les séries chronologiques à partir de leurs caractéristiques, afin de déterminer dans la famille des modèles ARIMA, celui qui est le plus adapté à représenter le phénomène étudié. Elle procède par étapes successives dont trois étapes principales qui sont définies ci après : - Recherche de la représentation adéquate : l'identification ; - Estimation des paramètres ; - Test d'adéquation du modèle et prévision.

6.1.2.3 - Modèle ARIMA

La méthode ARIMA représente la Moyenne Mobile Intégrée Autorégressive. Dans le modèle ARIMA, l’objectif recherché est la détermination de chaque valeur de la série en fonction des valeurs qui la précèdent (y1 = f(yt-1, yt-2, …)). Un modèle ARIMA est étiqueté comme modèle ARIMA (p,d,q), dans lequel : • p est le nombre de termes auto régressifs ; • d est l'ordre d'intégration de la série modélisée ; • q est le nombre de moyennes mobiles. Les modèles ARIMA supposent une analyse sur des séries stationnaires, ce qui signifie que la moyenne de la série est constante dans le temps, ainsi que la variance. Les modèles ARIMA permettent de traiter les séries non stationnaires après avoir déterminé le niveau d’intégration, c’est-à-dire le nombre de fois qu’il faut différencier la série avant de la rendre stationnaire.

6.2. RESULTATS DE LA MODELISATION

Les dépôts à vue constitués dans les livres des banques ont enregistré sur la période sous revue, une évolution très fluctuante qui reflète le rythme de constitution et de retrait des dépôts. Le taux de croissance trimestriel maximal noté sur la période est ressorti à 16,6% et a été observé en juin 2007.

59

En revanche, la baisse la plus importante de 8,45% a été constatée en septembre 2008. Sur la période, le taux de croissance moyen est ressorti à 3,2%, traduisant ainsi une consolidation des dépôts à vue, en rapport avec l'accroissement de l'activité économique. Les retraits sur les dépôts à vue ont été plus prononcés sur la période allant de septembre 2007 à décembre 2009 La modélisation de la dynamique des dépôts à vue agrégés montre que ces derniers suivent un processus autorégressif d'ordre 1 (AR(1)) dont la dynamique est représentée par l'équation différentielle ci- après : LogDAVt – log DAVt-1= 0.03021 - 0.5767 (logDAVt-1 – log DAVt-2) + Et avec DAVt : Dépôts à vue à l'instant t et Log( ) : le logarithme népérien. La résolution de l'équation différentielle a permis de dériver une fonction d'écoulement des dépôts et la composante stable des dépôts à vue. La partie stable de l'encours des dépôts est représentée par la dynamique ci-après : DS(t, T) = D(t)* exp [-0,5767x (T-t) ] Avec : DS (t, T) : Encours stable entre t et T; D(t) : Encours des dépôts à l'instant t. Ainsi pour T = t+1, il ressort que 56,2% des dépôts à vue sont stables pour un trimestre, soit 82,5% pour un mois. Pour T = t+2, la stabilité passerait à 31,56% pour un semestre et pour T = t+4, 9,99% des dépôts sont stables les sur l'année. Enfin, pour T = t+8, 1% des dépôts sont stables sur deux ans. Le tableau ci-dessous présente les différents modèles retenus pour chaque type de dépôts à l'issue du processus de Box et Jenkins. Type des dépôts à vue Caractéristiques

statistiques de la série brute

Nature du processus

Écriture du modèle

Sté d'Etat et EPIC Saisonnalité et tendance déterministe

AR(1) Yt = 0,3955 Yt-1 + Ut

Particuliers et entreprises privées

Tendance déterministe AR(1) Yt = 0,3433Yt-1 + Ut

Autres dépôts Saisonnalité et non stationnarité

AR(1) Yt = -0,61748Yt-1 +Ut

Yt représente la série corrigée des caractéristiques statistiques; Ut étant un bruit blanc. Par ailleurs, les facteurs explicatifs de l'évolution des dépôts à vue ont été mis en évidence, dans une démarche structurelle, par l'estimation d'un Modèle à Correction d'Erreurs (MCE). Il ressort des estimations que 92% des fluctuations des dépôts sont expliquées, dans le long terme, par l'inflation, la production et la politique monétaire. En outre, l’évolution des dépôts dans le long terme est déterminée significativement par celles de l’activité économique et de l’inflation. A court terme, ces facteurs expliquent peu les fluctuations des dépôts à vue. Toutefois, l’activité économique et le taux de croissance de la masse monétaire ont des impacts significatifs sur

60

l’évolution des dépôts. Par ailleurs, le MCE est validé par le fait que le coefficient associé à la force de rappel est négatif (-0.2) et significativement différent de zéro au seuil statistique de 5% (son t statistique est supérieur à 1, 96 en valeur absolue). Ainsi, un choc constaté au cours d’un trimestre sur une variable exogène est résorbé au bout de 5 trimestres, soit un an et trois mois. Les élasticités de long terme ressortent à : 3,6 pour les dépôts à vue par rapport à l'indice des prix, 0,99 pour les dépôts à vue par rapport à l'indice de la production industrielle. En revanche, l'élasticité de long terme des dépôts à vue par rapport au taux de croissance de la masse monétaire n'est pas significative. Concernant les comptes spéciaux, la dynamique des dépôts agrégés suit un processus moyenne mobile d’ordre 1 (MA(1) dont la dynamique est représentée par l'équation différentielle ci- après : Log(RT)t - Log(RT)t-1 = 0.0266 + et –0.4564*et-1 (E1) avec RTt : Comptes spéciaux agrégés à l'instant t et Log ( ) : le logarithme népérien. La résolution de l'équation différentielle a permis de dériver une fonction d'écoulement des dépôts et la composante stable des dépôts à vue. La partie stable de l'encours des dépôts est représentée par la dynamique ci-après : DS(t, T) = D(t)* exp [-0,031x (T-t) ] Avec : DS (t,T) : Encours stable entre t et T; D(t) : Encours des dépôts à l'instant t. Ainsi pour T = t+1, 96,95% des comptes spéciaux sont stables pour un trimestre ; pour T = t+2, 94% des dépôts deviennent stables pour un semestre et pour T = t+4, 88,3% des dépôts sont stables sur l'année ; pour T = t+8, 78,0% des dépôts sont stables sur deux ans. Type de compte spécial Caractéristiques


Nature du processus


Compte ordinaire créditeur Stationnaire en niveau AR(1) Yt = 1.027 Yt-1 + Ut Compte d’épargne sur livret Stationnaire en

différence première AR(2) D(Yt) = 4793 –0.661D(Yt-2)+ Ut

Compte d’épargne logement

Stationnaire en niveau ARMA(1,1) Yt = 74313+0,91Yt-1 +Ut – 0,34Ut-1

Dépôts à terme durée inf à 2 ans

Stationnaire en différence première

Marche aléatoire

Pas de modèle explicatif

Yt représente la série corrigée des caractéristiques statistiques;

VII – SIMULATIONS

Des simulations effectuées pour 16 banques ayant produit les états comptables (DEC 2000 et 2062), trois scénarii ont été dégagés : abaissement du taux à 50%, à 60% et maintien du taux de 75% avec incorporation dans les ressources stables, des dépôts à terme d’échéances inférieures à 2 ans. Dans le premier cas, l’ensemble des 16 banques respecteraient la norme et dégageraient des marges

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additionnelles de financement de 387,3 Mds. Dans le second cas, seule une banque ne se conformerait pas à la norme. En outre, la marge globale de financement dégagée s’élèverait à 193,6 Mds (Annexes 6 et 7). Enfin, avec l’incorporation dans les ressources stables, des ressources à court terme supposées stables (1% des dépôts à vue, les dépôts à terme inférieurs à 2 ans et 78% des comptes spéciaux), toutes les banques respecteraient la norme prudentielle si elle reste maintenue à 75%. Toutefois, du fait de la prise en compte de toutes les ressources supposées stables, le ratio devrait être apprécié par rapport à une norme de 100%. Le cas échéant, le ratio de transformation obtenu par les banques à partir des statistiques de 2009, sur la base de la modélisation, varie entre 97,9% et 365,81%. Seules 2 banques ne respecteraient pas après intégration des ressources à court terme supposées stables, une norme de 100%. Ces deux banques se situeraient toutefois à la limite des niveaux permis (97,90% et 99,16% pour une norme de 100%.) Le coefficient de transformation étant un ratio qui s’apprécie banque par banque, la modélisation serait plus pertinente dans le cadre de l’approche d’une analyse par banque. Cependant, le ratio de transformation, après intégration des ressources à court terme supposées stables ressort, en moyenne, pour l’ensemble des banques en 2009 à 140, 69%. Pour une norme de 100% (couverture de la totalité des emplois longs par des ressources stables), la simulation permet de dégager 309, 6 Mds de possibilité de financement supplémentaire, comme il ressort des tableaux 12 et 13.

Sous l’hypothèse d’une baisse du seuil du ratio au niveau de la norme de l’Afrique Centrale (50%), une marge de 387,3 Mds F CFA pourrait être libérée. Cette marge serait de 193,6 Mds FCFA pour un niveau de ratio de 60%. Ces ressources constitueraient un potentiel additionnel pour la mise en place de concours à moyen et long terme. Dans l’optique de l’incorporation de 1% des dépôts à vue, des dépôts à terme inférieurs à 2 ans, et de 78% des comptes spéciaux, la marge de financement additionnelle a été évaluée à 309,6 Mds FCFA (Tableau Annexe 7)

Tableau 12 a Marge additionnelle de financement

Recapitulation par banque

RUBRIQUES Banque 1 Banque 2 Banque 3 Banque 4 Banque 5 Banque 6 Banque 7 Banque 8

Ressources stables 95 832 73 302 24 240 59 956 17 547 178 812 8 339 4 951

Emplois 139 927 111 322 35 661 79 770 9 997 279 974 8 428 9 345

Plafond 127 776 97 736 32 320 79 941 23 396 238 416 11 119 6 601

Norme à 50%

Emplois possibles 191 664 146 604 48 480 119 912 35 094 357 624 16 678 9 902

Marge/Plafond 63 888 48 868 16 160 39 971 11 698 119 208 5 559 3 301

Marge de financement par rapport Encours 51 737 35 282 12 819 40 142 25 097 77 650 8 250 557

Accroissement en % 0,37 0,32 0,36 0,50 2,51 0,28 0,98 0,06

Norme à 60%

Emplois possibles 159 720 122 170 40 400 99 927 29 245 298 020 13 898 8 252

Marge/Plafond 31 944 24 434 8 080 19 985 5 849 59 604 2 780 1 650

Marge de financement par rapport Encours 19 793 10 848 4 739 20 157 19 248 18 046 5 470 -1 093

Accroissement en % 0,23 0,22 0,23 0,25 0,59 0,21 0,33 0,18

Plafond 100% et incorporation toutes ress. stables

Emplois possibles = Ressources totales stables 202 895 139 696 45 528 107 505 28 988 344 703 8 357 9 149

Marge de financement par rapport Encours 62 968 28 374 9 867 27 735 18 991 64 729 -71 -196

Emplois possibles par rapport norme actuelle de 75% 270 526 186 261 60 704 143 340 38 651 459 605 11 143 12 199

Marge de financement par rapport coef. de 75% 97 949 56 205 18 782 47 677 21 490 134 723 2 036 2 140

Sources : calculs de l’auteur à partir des DEC 2000 et 2062 transmis par les banques

Tableau 12 b Marge additionnelle de financement

Récapitulation par banque

RUBRIQUES Banque

9 Banque

10 Banque

11 Banque

12 Banque

13 Banque

14 Banque

15 Banque

16 RECAP

Ressources stables 5 188 8 844 4 038 26 374 4 127 45 248 7 661 16 437 580 896

Emplois 4 519 8 017 4 760 13 124 2 004 29 194 10 328 14 469 760 839

Plafond 6 917 11 792 5 384 35 165 5 503 60 331 10 215 21 916 774 528

Norme à 50%

Emplois possibles 10 376 17 688 8 076 52 748 8 254 90 496 15 322 32 874 1 161 792

Marge/Plafond 3 459 5 896 2 692 17 583 2 751 30 165 5 107 10 958 387 264

Marge de financement par rapport Encours 5 857 9 671 3 316 39 624 6 250 61 302 4 994 18 405 400 953

Accroissement en % 1,30 1,21 0,70 3,02 3,12 2,10 0,48 1,27 0,53

Norme à 60%

Emplois possibles 8 647 14 740 6 730 43 957 6 878 75 413 12 768 27 395 968 160

Marge/Plafond 1 729 2 948 1 346 8 791 1 376 15 083 2 554 5 479 193 632




Emplois possibles = Ressources totales stables 5 336 9 507 11 483 27 806 7 331 59 280 11 003 51 839 1 070 404

Marge de financement par rapport Encours 817 1 490 6 723 14 682 5 327 30 086 675 37 370 309 565

Emplois possibles par rapport norme actuelle de 75% 7 115 12 675 15 310 37 074 9 774 79 040 14 670 69 118 1 427 205

Marge de financement par rapport coef. de 75% 1 947 3 494 7 913 17 963 5 828 37 385 3 257 40 987 499 775

Sources : Calcul de l’auteur à partir des DEC 2000 et 2062 transmis par les banques

Tableau 13 : Récapitulation - Potentiel d’accroissement des emplois des emplois à moyen et long terme des banques

EX ANTE EX POST

Normes 75,00% 50,00% 60,00% Ress. stables inf 2 ans

Ressources à MLT 580 896 580 896 580 896 1 070 404

Maximum Emplois à MLT autorisé par l'encours des Re ssources à MLT (Plafonds) 774 528 1 161 792 968 160 1 070 404

Emplois à MLT 760 839

Marges – Potentiel d'accroissement EMLT

- Par rapport au plafond ex ante 387 264 193 632 499 775

- Par rapport aux encours ex ante 400 953 207 321 309 565 * Ressources stables inf 2ans = 1% DAV+ 78% cptes s péciaux + DAT inf 2 ans

Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 774 528 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 1 161 792 . à 60 %, maximum se chiffre à 968 160 à 100% avec incorporation dépôts stables inf 2 ans (1% DAV+78% cptes spéc+ DAT inf 2 ans) 1 070 404 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassement actuel (infraction) 387 264 193 632 499 775 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 400 953 207 321 309 565

Sources : Calculs de l’auteur à partir des DEC 2000 et 2062 transmis par les Banques

VIII- CONCLUSIONS ET PROPOSITIONS DE REAMENAGEMENT

Au Sénégal et dans les autres pays de l’Union, la problématique du coefficient de transformation, telle qu’elle est posée par les Autorités et le système bancaire, tourne autour de son adéquation avec le financement de l’économie.

Pour les Autorités monétaires cependant, ce ratio représente un important indicateur de gestion destiné à réduire le risque futur de liquidité.

La structure bilantielle des banques sénégalaises constitue à l’évidence un handicap pour la couverture des emplois à moyen et long terme par des ressources stables et pour le respect du coefficient.

Les infractions fréquentes à la norme de transformation dans l’UEMOA suggèrent que l’équilibre entre, d’une part, l’objectif de conformité aux meilleures pratiques, d'autre part, l’adéquation aux besoins de l’économie ainsi qu’à la réalité de l’activité bancaire soit reconsidéré.

Les modalités techniques de l’assouplissement, inspirées de la pratique au plan international, pourraient s’appuyer sur les différentes variantes suivantes:

- Intégrer dans le calcul du coefficient les ressources autres que celles de durée résiduelle supérieure à 24 mois (1% des dépôts à vue stables sur 2 ans, les dépôts à terme de moins de 2 ans et 78% des comptes spéciaux). A cet égard, l’analyse des statistiques et les résultats du modèle économétrique ont montré que les ressources disponibles, notamment les dépôts en compte chèque, et les dépôts à terme de moins de 2 ans présentent une certaine stabilité qui autorise leur prise en compte dans la détermination du ratio. Rapporté au mois, ce taux serait de 82,75%. S’agissant particulièrement des comptes spéciaux, il a été noté que 96,95% de ces comptes sont stables sur un trimestre, 94% sur un semestre, 88,3% sur l'année, et enfin, 78,0% des dépôts sont stables sur deux ans. A cet égard, la modélisation des dépôts à vue, a fait ressortir qu’il subsisterait dans les livres des banques prises globalement, 56,2% des dépôts à vue constitués trois mois auparavant. Ce taux passerait ensuite à 31,56% pour le semestre et à 9,99% pour l’année. En définitive, Toutes choses étant égales par ailleurs, si l’on maintient les modalités de détermination actuelles du coefficient de transformation (DEC 2062), il peut être retenu sur la base des résultats du modèle qu’environ 66% des ressources à court terme (141% - 75%) supposées stables ne sont pas prises en compte au lieu de 25% actuellement retenus. Aussi, la norme de 75% devrait-elle pouvoir être ramenée à 34% (100% - 66%). Cependant, par mesure de prudence et pour mieux contenir le risque de liquidité, il peut être proposé de ramener la norme de 75% à 50% en gardant les mêmes modalités de calcul actuelles du ratio de transformation à partir de la DEC 2062. Les banques pourraient également s’inspirer des travaux de la modélisation pour améliorer leur dispositif de gestion de la liquidité.

– Réduire très sensiblement le seuil de la norme.

- Enfin, le ratio pourrait être supprimé, comme cela a été le cas en France avec toutefois une adaptation du ratio de liquidité dont la norme pourrait être portée à 100% et sa production ramenée au mois conformément aux orientations du dispositif de Bâle III.

Il demeure toutefois deux questions importantes à traiter, à l’effet de rendre la démarche

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cohérente :

− une mesure isolée de réaménagement du ratio de transformation ne permettrait pas aux établissements de crédit d’être en règle vis-à-vis de tout le dispositif prudentiel. Les infractions structurelles portant sur le ratio de structure du portefeuille ainsi que les insuffisances constatées à des degrés divers, sur les normes relatives à la division et à la concentration des risques, et aux fonds propres, ne seraient pas résorbées. S’agissant du coefficient de liquidité, la prise en compte de certaines ressources à moins de 2 ans au numérateur du coefficient de transformation devrait en toute rigueur, réduire son dénominateur et par conséquent être bénéfique aux établissements de crédit.

− la stabilité prouvée de certaines ressources à moins de 2 ans, justifiant leur prise en compte dans le calcul du ratio de transformation, suggère un traitement similaire de certains actifs de même durée qui, à l’analyse, pourraient également présenter les mêmes caractéristiques.

A ce sujet, il pourrait être cité les crédits consentis sous la forme de découverts. Même si au Sénégal et dans la Zone UEMOA, il n’existe pas de délit de rupture abusive du crédit, pouvant amener à conclure que les banques peuvent, à tout moment, refuser leur renouvellement, il demeure qu’il s’agit d’avances qui se reconduisent sur le long terme. Le parallélisme des formes devrait, en toute rigueur, amener à inclure une certaine proportion de ces actifs au numérateur du ratio.

Il importe enfin de souligner que la réforme du coefficient de transformation permettrait de mettre les établissements de crédit dans de bonnes conditions pour financer les investissements. Il demeure, toutefois, que l'intervention optimale de ces institutions et le développement, à satisfaction, du volume et du nombre de leurs concours en faveur des cibles requièrent que d'autres contraintes soient levées, conformément aux conclusions des concertations nationales sur le crédit, des entreprises (PME/PMI). Parmi celles-ci, il pourrait être cité l'amélioration de la production et de la qualité de l'information comptable et financière, l'amélioration de l'environnement juridique, etc.

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DEUXIEME PARTIE : MODELISATION DE LA PARTIE STABLE DES DEPOTS A VUE ET DES COMPTES SPECIAUX D’EPARGNE

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Synthèse des travaux

I-Description des statistiques disponibles

L'analyse des dépôts à vue constitués dans les livres des banques est effectuée sur la période allant de 2000 à 2009. Les données financières sont issues d’une part, de la Banque Centrale (statistiques monétaires) élaborées à partir des reporting effectués par les banques (Tableau 14 a) et, d’autre part, des DEC 2000 et 2062 (Tableau 14 b) fournis par les banques. Ces documents sont établis sur une base trimestrielle, en vue de caler sur la périodicité du dispositif prudentiel, et répartis selon la nature du bénéficiaire tel qu’il ressort des statistiques monétaires établies par la Banque Centrale. Les principales catégories de bénéficiaires sont les sociétés d'Etat et EPIC, les Particuliers et les Entreprises privées et les autres déposants3. En outre, la confrontation des DEC 2000 et 2062 permet de répartir les dépôts des banques par nature de comptes (comptes de chèques, comptes spéciaux,) et surtout, de déterminer les ressources de durées inférieures à 2 ans non retenues dans le calcul du ratio (dépôts à vue et dépôts d’échéances inférieures de moins de 2 ans). L'analyse des dépôts à vue constitués dans les livres des banques est effectuée sur la période allant de 2000 à 2009. Les données financières sont issues essentiellement de la Banque Centrale élaborées à partir des reporting effectués par les banques. Elles sont établies sur une base trimestrielle, en vue de se caler sur la périodicité du dispositif prudentiel, 4 et reparties selon la nature du bénéficiaire tel qu’il ressort des statistiques monétaires établies par la Banque Centrale.

II-Démarche méthodologique

II.1 - Revue de la littérature

La démarche méthodologique utilisée dans la littérature économique, pour la détermination de la partie stable des dépôts à vue, repose essentiellement sur deux approches : structurelle et équation en équilibre partiel. L’approche en équilibre partiel est basée sur l’utilisation d’un modèle économétrique avec des variables dépendantes qui reflètent l’activité économique et le comportement individuel des agents économiques en termes de consommation d’investissement, ect. (Abdelmoumni M., Cohen M., Dupré D., El Karoui N., et Simoneau G; (1996)). Sur la base des paramètres du modèle estimé, les banques peuvent fixer des hypothèses d’évolution des montants des dépôts. Toutefois, l’incertitude liée à l’horizon de prévision amène naturellement à considérer plusieurs scénarii. Par ailleurs, la prévision des variables exogènes peut nécessiter d’autres modèles explicatifs. Ce type d’équation est donc surtout utile pour la prévision à court terme. La deuxième approche repose sur une démarche structurelle avec un modèle dont les coefficients

3 La répartition des dépôts en comptes de chèques, d’épargne ne ressort pas des statistiques monétaires

établies par la BCEAO 4 Il a été retenu de se référer aux statistiques sur une base trimestrielle pour des raisons de cohérence. En effet,

la DEC 2062 pour le contrôle du coefficient de transformation est établie trimestriellement de même que l’indice de la production industrielle

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sont interprétables (Denis Dupré, 1996). Le modèle estimé par Dupré est basé sur la dynamique ci-après :

dDt/Dt = (α -βRt )dt + εdWt Avec Dt : Encours des dépôts à la date t ; Rt : Taux d’intérêt ; α : Tendance moyenne du comportement non financier des déposants ; β : Taux de collecte supplémentaire pour un point de diminution de taux. DWt : un bruit blanc. Sur la base de l’estimation des paramètres α etβ, l’évolution de l’encours des dépôts est estimé sous l’hypothèse que le bruit blanc est nul. L’utilisation de ce type de modèle nécessite la disponibilité de données individuelles sur le comportement des épargnants. Ces informations n’étant pas disponibles au Sénégal, nous utiliserons dans notre démarche, une approche semi structurelle qui est basée sur l’étude des propriétés stochastiques des séries par la méthode de BOX et JENKINS.

II.2 - Méthode de Box et Jenkins

La méthode de Box et Jenkins consiste à étudier systématiquement les séries chronologiques à partir de leurs caractéristiques, afin de déterminer dans la famille des modèles ARIMA, celui qui est le plus adapté à représenter le phénomène étudié. Elle procède par étapes successives dont trois étapes principales qui sont définies ci après : - Recherche de la représentation adéquate : l'identification ; - Estimation des paramètres ; - Test d'adéquation du modèle et prévision.

II.3 - Modèle ARIMA

La méthode ARIMA représente la Moyenne Mobile Intégrée Autorégressive. Dans le modèle ARIMA, l’objectif recherché est la détermination de chaque valeur de la série en fonction des valeurs qui la précèdent (y1 = f (yt-1, yt-2, …)). Un modèle ARIMA est étiqueté comme modèle ARIMA (p,d,q), dans lequel : • p est le nombre de termes auto régressifs ; • d est l'ordre d'intégration de la série modélisée ; • q est le nombre de moyennes mobiles. Les modèles ARIMA supposent une analyse sur des séries stationnaires, ce qui signifie que la moyenne de la série est constante dans le temps, ainsi que la variance. Les modèles ARIMA permettent de traiter les séries non stationnaires après avoir déterminé le niveau d’intégration, c’est-à-dire le nombre de fois qu’il faut différencier la série avant de la rendre stationnaire.

70

III- Résultats

Les dépôts à vue constitués dans les livres des banques ont enregistré sur la période sous revue, une évolution très fluctuante qui reflète le rythme de constitution et de retrait des dépôts. Le taux de croissance trimestriel maximal enregistré sur la période est ressortit à 16,6% et a été enregistré en juin 2007. En revanche, la baisse la plus importante est de 8,45% et a été observée en septembre 2008. Sur la période, le taux de croissance moyen est ressorti à 3,2%, traduisant ainsi une consolidation des dépôts en vue, en rapport avec l'accroissement de l'activité économique. Les retraits sur les dépôts à vue ont été plus prononcés sur la période allant de septembre 2007 à décembre 2009 La modélisation de la dynamique des dépôts à vue agrégé montre que ces derniers suivent un processus autorégressif d'ordre 1 (AR(1)) dont la dynamique est représentée par l'équation différentielle ci- après : LogDAVt – log DAVt-1= 0.03021 - 0.5767 (logDAVt-1 – log DAVt-2) + Et avec DAVt : Dépôts à vue à l'instant t et Log( ) : le logarithme népérien. La résolution de l'équation différentielle a permis de dériver une fonction d'écoulement des dépôts et la composante stable des dépôts à vue. La partie stable de l'encours des dépôts est représentée par la dynamique ci-après : DS(t, T) = D(t)* exp [-0,5767x (T-t) ] Avec : DS (t, T) : Encours stable entre t et T; D(t) : Encours des dépôts à l'instant t. Ainsi pour T = t+1, on a 56,2% des dépôts qui sont stables pour un trimestre, soit 82,5% pour un mois ; pour T = t+2, 31,56% des dépôts deviennent stables pour un semestre ; pour T = t+4, 9,99% des dépôts sont stables sur l'année et pour T = t+8, 1% des dépôts sont stables sur deux ans.

Le tableau ci-dessous présente les différents modèles retenus pour chaque type de dépôts à l'issue du processus de Box et Jenking. Type des dépôts à vue Caractéristiques


Nature du processus


Sté d'Etat et EPIC Saisonnalité et tendance déterministe

AR(1) Yt = 0,3955 Yt-1 + Ut

Particuliers et entreprises privées

Tendance déterministe AR(1) Yt = 0,3433Yt-1 + Ut

Autres dépôts Saisonnalité et non stationnarité

AR(1) Yt = -0,61748Yt-1 +Ut

Yt représente la série corrigée des caractéristiques stattistiques; Ut étant un bruit blanc. Par ailleurs, les facteurs explicatifs de l'évolution des dépôts à vue ont été mis en évidence, dans

71

une démarche structurelle, par l'estimation d'un Modèle à Correction d'Erreurs (MCE). Il ressort des estimations que 92% des fluctuations des dépôts sont expliquées, dans le long terme, par l'inflation, la production et la politique monétaire. En outre, l’évolution des dépôts dans le long terme est déterminée significativement par celles de l’activité économique et de l’inflation. A court terme, ces facteurs expliquent peu les fluctuations des dépôts à vue. Toutefois, l’activité économique et le taux de croissance de la masse monétaire ont des impacts significatifs sur l’évolution des dépôts. Par ailleurs, le MCE est validé par le fait que le coefficient associé à la force de rappel est négatif (-0.2) et significativement différent de zéro au seuil statistique de 5% (son t statistique est supérieur à 1, 96 en valeur absolue). Ainsi, un choc constaté au cours d’un trimestre sur une variable exogène est résorbé au bout 5 trimestres, soit un an et trois mois. Les élasticités de long terme ressortent à : 3,6 pour les dépôts à vue par rapport à l'indice des prix, 0,99 pour les dépôts à vue par rapport à l'indice de la production industriel. En revanche, l'élasticité de long terme des dépôts à vue par rapport au taux de croissance de la masse monétaire n'est pas significative. Concernant les comptes spéciaux, la dynamique des dépôts agrégés suit un processus moyenne mobile d’ordre 1 (MA(1) dont la dynamique est représentée par l'équation différentielle ci- après : Log(RT)t - Log(RT)t-1 = 0.0266 + et –0.4564*et-1 (E1) avec RTt : Comptes spéciaux agrégés à l'instant t et Log ( ) : le logarithme népérien. La résolution de l'équation différentielle a permis de dériver une fonction d'écoulement des dépôts et la composante stable des dépôts à vue. La partie stable de l'encours des dépôts est représentée par la dynamique ci-après : DS(t, T) = D(t)* exp [-0,031x (T-t) ] Avec : DS (t,T) : Encours stable entre t et T; D(t) : Encours des dépôts à l'instant t. Ainsi pour T = t+1, 96,95% des comptes spéciaux sont stables pour un trimestre ; pour T = t+2, 94% des dépôts deviennent stables pour un semestre et pour T = t+4, 88,3% des dépôts sont stables sur l'année ; pour T = t+8, 78,0% des dépôts sont stables sur deux ans. Type de compte spécial Caractéristiques


Nature du processus


Compte ordinaire créditeur Stationnaire en niveau AR(1) Yt = 1.027 Yt-1 + Ut Compte d’épargne sur livret


AR(2) D(Yt) = 4793 –0.661D(Yt-2)+ Ut

Compte d’épargne logement

Stationnaire en niveau ARMA(1,1) Yt = 74313+0,91Yt-1 +Ut – 0,34Ut-1

Dépôts à terme durée inf à 2 ans


Marche aléatoire

Pas de modèle explicatif

Yt représente la série corrigée des caractéristiques stattistiques;

72

A - Modélisation des dépôts à vue par l’approche de Box-Jenkins

I-Description des statistiques disponibles

L'analyse des dépôts à vue constitués dans les livres des banques est effectuée sur la période allant de 2000 à 2009. Les données financières sont issues essentiellement de la Banque Centrale élaborées à partir des reporting effectués par les banques (Tableau 14 a). Elles sont établies sur une base trimestrielle, en vue de se caler sur la périodicité du dispositif prudentiel, 5et reparties selon la nature du bénéficiaire. Les principales catégories de bénéficiaires sont les sociétés d'Etat et EPIC, les Particuliers et les Entreprises privées et les autres déposants6.

II-Démarche méthodologique

La démarche méthodologique est basée sur deux approches : une modélisation structurelle de l'ensemble des dépôts à vue et une représentation des dépôts de chaque catégorie de déposant par la méthode de Box et Jenkins.

III-Méthode de Box et Jenkins

La méthode de Box et Jenkins consiste à étudier systématiquement les séries chronologiques à partir de leurs caractéristiques, afin de déterminer dans la famille des modèles ARIMA, celui qui est le plus adapté à représenter le phénomène étudié. Elle procède par étapes successives dont trois étapes principales qui sont définies ci après : - Recherche de la représentation adéquate : l'identification ; - Estimation des paramètres ; - Test d'adéquation du modèle et prévision. - Modèle ARIMA La méthode ARIMA représente la Moyenne Mobile Intégrée Autorégressive. Dans le modèle ARIMA, l’objectif recherché est la détermination de chaque valeur de la série en fonction des valeurs qui la précèdent (y1 = f(yt-1, yt-2, …)). Un modèle ARIMA est étiqueté comme modèle ARIMA (p,d,q), dans lequel : • p est le nombre de termes auto régressifs • d est l'ordre d'intégration • q est le nombre de moyennes mobiles. Les modèles ARIMA supposent une analyse sur des séries stationnaires, ce qui signifie que la moyenne de la série est constante dans le temps, ainsi que la variance. Les modèles ARIMA permettent de traiter les séries non stationnaires après avoir déterminé le niveau d’intégration, c’est-à-dire le nombre de fois qu’il faut différencier la série avant de la rendre

5 Il a été retenu de se référer des statistiques sur une base trimestrielle pour des raisons de cohérence. En effet,

la DEC 2062 pour le contrôle du coefficient de transformation est établie trimestriellement de même que l’indice de la production industrielle

6 La répartition des dépôts en compte d’épargne ne ressort pas des statistiques monétaires établies par la BCEAO

73

stationnaire.

IV- Etude du taux de croissance des dépôts à vue agrégés entre 2000 et 2009

-0.10

-0.05

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09

TCDV

Les dépôts à vue constitués dans les livres des banques ont enregistré sur la période sous revue, une évolution très fluctuante qui reflète le rythme de constitution et de retrait des dépôts. Le taux de croissance trimestriel maximal enregistré sur la période est ressorti à 16,6% et a été observé en juin 2007. En revanche, la baisse la plus importante est de 8,45% et a été observée en septembre 2008. Sur la période, le taux de croissance moyen est ressorti à 3,2%, traduisant ainsi une consolidation des dépôts à vue, en rapport avec l'accroissement de l'activité économique. Les retraits sur les dépôts à vue ont été plus prononcés sur la période allant de septembre 2007 à décembre 2009; Tableau 1 : Résumé des statistiques descriptives de la série des taux de variation des dépôts agrégés

Mean (Moyenne) 0.030975 Median(Médian) 0.015407 Maximum (Maximum) 0.165963 Minimun (Minumum) 0.084462 Standar Deviation (Ecart-type) 0.053488 Skewness (Coefficient de dissymétrie) 0.434544 Kurtosis (coefficient d’applatissement) 3.023358 Jarque et Bera 1.259769 Probability ( Probabilité) 0.532653 observation 40

Source : Calcul de l’auteur NB : La statistique de JB permet de vérifier l’hypothèse de normalité de la série, c'est-à-dire si la série suit une loi normale ou non. S’agissant des coefficients de dissymétrie (Skewness) et d’aplatissement (Kurtosis), ils permettent d’étudier l’étalement de la série par rapport à la moyenne qui détermine toujours le degré de normalité.

74

V- Modélisation

V.I - Modélisation des dépôts à vue agrégés (DAVA)

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

900000

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09

TDAV

DAVA

Source : auteur La série, telle qu’elle apparaît sur le graphique ne laisse pas présager de fluctuations saisonnières. Elle ne nécessite donc pas d’être désaisonnalisée.

5.1.1 - Etude de la stationnarité

Définition de la stationnarité Une variable Y est stationnaire si le processus qui la décrit suit les trois conditions suivantes :

− E(Yt)= m, Constate indépendant du temps ;

− V(Yt)= φ(0) < ∞, φ(0) indépendant du temps ;

− Cov(Yt, Yt-h )=β(h) ne dépend pas du temps ;

Si au contraire, le processus qui décrit l’évolution de la variable désobéit au moins à une de ces conditions, la variable est non stationnaire. La non stationnarité d’une variable peut être due soit à la présence d’une tendance déterministe ou à l’existence d’un processus stochastique. Dans les deux cas il est nécessaire de les rendre stationnaires pour toute éventuelle étude sur la série.

75

Hypothèses du test Ho : si ADF est supérieur à la valeur critique : la variable est non stationnaire H1 : Si ADF est inférieure à la valeur critique : La variable est stationnaire Après traitement des données, les résultats ci-dessous ont été obtenus :

ADF Test Statistic -1.834946 1% Critical Value* -4.2242 5% Critical Value -3.5348 10% Critical Value -3.1988 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LTDAV) Method: Least Squares Date: 01/11/11 Time: 20:36 Sample(adjusted): 2000:4 2009:4 Included observations: 37 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LTDAV(-1) -0.279433 0.152284 -1.834946 0.0758 D(LTDAV(-1)) -0.252367 0.202567 -1.245843 0.2219 D(LTDAV(-2)) 0.315431 0.174829 1.804228 0.0806 C 3.523801 1.893287 1.861208 0.0719 @TREND(2000:1) 0.008340 0.004909 1.698873 0.0990 R-squared 0.437958 Mean dependent var 0.029713 Adjusted R-squared 0.367703 S.D. dependent var 0.052795 S.E. of regression 0.041981 Akaike info criterion -3.378095 Sum squared resid 0.056398 Schwarz criterion -3.160403 Log likelihood 67.49475 F-statistic 6.233820 Durbin-Watson stat 1.917182 Prob(F-statistic) 0.000794 Source : calcul auteur d’après données BCEAO

76

ADF est supérieur à la valeur critique au seuil de 5%. L’hypothèse H1 de stationnarité est donc rejetée en niveau. En appliquant le test sur la différence première on obtient les résultats suivants ADF Test Statistic

-4.204571 1% Critical Value* -4.2324

5% Critical Value -3.5386 10% Critical Value -3.2009 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LTDAV,2) Method: Least Squares Date: 01/11/11 Time: 20:37 Sample(adjusted): 2001:1 2009:4 Included observations: 36 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LTDAV(-1)) -1.577989 0.375303 -4.204571 0.0002 D(LTDAV(-1),2) 0.160201 0.307250 0.521403 0.6058 D(LTDAV(-2),2) 0.246762 0.174004 1.418145 0.1661 C 0.064060 0.022677 2.824897 0.0082 @TREND(2000:1) -0.000790 0.000722 -1.093989 0.2824 R-squared 0.813737 Mean dependent var 0.001191 Adjusted R-squared 0.789703 S.D. dependent var 0.094685 S.E. of regression 0.043421 Akaike info criterion -3.307503 Sum squared resid 0.058447 Schwarz criterion -3.087570 Log likelihood 64.53506 F-statistic 33.85776 Durbin-Watson stat 1.993624 Prob(F-statistic) 0.000000 Source : calcul auteur d’après données BCEAO ADF étant inférieur à VF au seuil de 5%, l’hypothèse H1 est acceptée. Les variables sont stationnaires en différence première. La série est donc stationnaire. Elle ne présente pas de tendance déterministe significative.

77

5.1.2 - Détermination du modèle

Source : calcul auteur d’après données BCEAO Estimation des modèles Dependent Variable: D(LTDAV) Method: Least Squares Date: 06/25/11 Time: 09:43 Sample(adjusted): 2000:3 2009:4 Included observations: 38 after adjusting endpoints Convergence achieved after 3 iterations

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.030210 0.004464 6.767697 0.0000 AR(1) -0.576702 0.135851 -4.245091 0.0001

R-squared 0.333590 Mean dependent var 0.030680 Adjusted R-squared 0.315079 S.D. dependent var 0.052417 S.E. of regression 0.043380 Akaike info criterion -3.386435 Sum squared resid 0.067746 Schwarz criterion -3.300246 Log likelihood 66.34227 F-statistic 18.02080 Durbin-Watson stat 1.716990 Prob(F-statistic) 0.000147

Inverted AR Roots -.58

Source : calcul auteur d’après données BCEAO Prob(F-stat) inférieur à 5% et le DW est bon. En conséquence, le modèle est globalement significatif.

78

Modèle MA(4) Dependent Variable: D(LTDAV) Method: Least Squares Date: 06/25/11 Time: 09:46 Sample(adjusted): 2000:2 2009:4 Included observations: 39 after adjusting endpoints Convergence achieved after 8 iterations Backcast: 1999:2 2000:1


C 0.029817 0.010301 2.894435 0.0063 MA(4) 0.337579 0.158840 2.125283 0.0403


Inverted MA Roots .54 -.54i .54+.54i -.54+.54i -.54+.54i

Source : calcul auteur d’après données BCEAO Prob(F-stat) est inférieur à 5% et le DW est bon. Donc le modèle est globalement significatif. Modèle ARMA(1,4) Dependent Variable: D(LTDAV) Method: Least Squares Date: 04/05/11 Time: 15:18 Sample(adjusted): 2000:3 2009:4 Included observations: 38 after adjusting endpoints Convergence achieved after 11 iterations Backcast: 1999:3 2000:2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.030266 0.003972 7.619622 0.0000 AR(1) -0.627407 0.137621 -4.558946 0.0001 MA(4) -0.104880 0.178439 -0.587763 0.5605 R-squared 0.336933 Mean dependent var 0.030680 Adjusted R-squared 0.299043 S.D. dependent var 0.052417 S.E. of regression 0.043885 Akaike info criterion -3.338832 Sum squared resid 0.067406 Schwarz criterion -3.209549 Log likelihood 66.43781 F-statistic 8.892488 Durbin-Watson stat 1.686546 Prob(F-statistic) 0.000754 Inverted AR Roots -.63 Inverted MA Roots .57 .00 -.57i Le coefficient de la composante moyenne mobile n'est pas significatif au seuil de 5%.

79

Test de Ljung-Box Q Le test permet de se prononcer sur le modèle à retenir. En effet le résidu de ce modèle doit suivre un processus de bruit blanc. Autrement dit, l’espérance mathématique de son résidu est nulle. On compare la probabilité du Q-stat pour le dernier terme avec le seuil critique de 5%. Sur le résidu du modèle AR(1)

Source : calcul auteur d’après données BCEAO Il apparaît que Q-stat (16) a une probabilité critique supérieure à 5% donc le résidu suit un processus de brut blanc.

80

Sur le résidu du modèle MA(4)

Source : calcul auteur d’après données BCEAO Q-stat a une probabilité critique inférieure au seuil critique de 5% donc le résidu ne suit pas un processus de brut blanc. Sur le résidu du modèle ARMA(1,4)

Source : calcul auteur d’après données BCAO Q-stat a une probabilité critique inférieure au seuil critique de 5% donc le résidu ne suit pas un

81

processus de brut blanc. Le modèle AR(1) est donc retenu.

5.1.3 - Ecriture du modèle

LDAVt – LDAVt-1= 0.03021 - 0.5767 (LDAVt-1 – LDAVt-2) + Et (1) Après transformation, l’équation se présente ainsi : LDAVt – 0.4233*LDAVt-1 - 0.5767*LDAVt-2 = 0.03021 + Et (2) Le stock de dépôt suit un processus autorégressif d’ordre 2 avec une dérive affectée de manière aléatoire par un bruit blanc. La partie certaine de cette équation dynamique qui n’est pas affectée par les perturbations aléatoires est représentée par la dynamique ci-après : LDAVt – 0.4233*LDAVt-1 - 0.5767*LDAVt-2= 0 (3) Elle décrit la relation entre la valeur d’une variable (les dépôts à vue dans notre cas), à n’importe quelle période et sa valeur de la période précédente. Ainsi, on peut ajouter ou supprimer une constante à chaque occurrence de t sans affecter la relation exprimée par la fonction. Elle est aussi une équation de récurrence qui permet de décrire la relation entre une variable indépendante, telle que le temps et une variable dépendante telle que les dépôts à vue, qui varie à des intervalles fixes de mêmes longueurs.

5.1.4 - Résolution

La résolution de l’équation dynamique (3) repose sur les hypothèses ci-après :

• L’hypothèse de fongibilité des dépôts : Cette hypothèse traduit le fait que la probabilité de sortie d’un montant X de l’encours des dépôts ne dépend pas de sa date d’entrée. En effet, 1 Franc entré en dépôt à l’instant t et un autre Franc entré en dépôt à l’instant t’, avec t différent de t’, ont la même probabilité de sortie. La conséquence de cette hypothèse est que les dépôts ont une forme fonctionnelle de type exponentielle (DEMEY, RIBOUT, 2003).

Ainsi, les dépôts peuvent s’écrire sous la forme : D(t) = c*exp(Rt).

• L’hypothèse d’épuisement des dépôts dans le temps Selon cette hypothèse, les dépôts à vue doivent s’épuiser lorsque T devient grand. Donc la limite de D(t) doit être égale à zéro, lorsque T tend vers l’infini. La conséquence de cette hypothèse est que le paramètre R doit être négatif. Sur la base de ces hypothèses, en procédant par identification fonctionnelle – en remplaçant D(t)

82

par sa forme fonctionnelle L'équation caractéristique de la partie certaine de cette forme différentielle est la suivante :

-0.5767*R2 -0.4233*R +1 = 0 (4)

Calcul de la valeur du discriminant de cette équation ∆= (-0.4233) (-0.4233)- 4(-0.5767)= 2.4860, on a deux racines évidentes X1 =- (0.4233- (2.4860)1/2)/2*0.5767 = 0.3326 ; X2= =- (0.4233+ (2.4860)1/2)/2*0.576= -0.5767

La solution X1 ne sera pas admise du fait des conditions limites imposées à l'évolution des Dépôts. En effet par hypothèse, lorsque t devient grand les dépôts à vue doivent tendre vers zéro.

La solution générale de l'équation (E1) peut alors s'écrire sous la forme :

D(t) = c*exp(-0,5767t)

En définitive, l'évolution des dépôts entre la période t et la période T qui n'est pas affectée de manière aléatoire, est donnée par la variation marginale des dépôts entre t et T :

S(t,T) = dD(T)/dD(t) = exp [-0,5767 x (T-t) ]

Cette fonction d'écoulement est considérée comme le pourcentage de l'encours des dépôts à vue présent dans le bilan à la date t, et qui y restera jusqu'à la date T (ultérieure).

Donc la partie stable de l'encours des dépôts à vue est : DS(t, T)=D(t)* exp [-0,5767 x (T-t) ]

Ainsi pour T = t+1, on a 56,2% des dépôts qui sont stables pour un trimestre, soit 82,5% pour un mois ; pour T = t+2, 31,56% des dépôts deviennent stables pour un semestre ; pour T = t+4 , 9,99% des dépôts sont stables sur l'année et pour T = t+8, 1% des dépôts sont stables sur deux ans.

83

5.2- Modélisation des dépôts à vue des sociétés d’Etat et EPIC

Evolution des dépôts à vue des SODE.EPIC

10000

20000

30000

40000

50000

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09

DAV_DES_SODE_EPI

DAV SODE.EPIC

Source : auteur d’après données BCEAO Le graphique montre que les dépôts à vue des sociétés d’état et entreprises privées connaissent une saisonnalité. Il est donc nécessaire de désaisonnaliser la série afin de la rendre non fluctuante, en amortissant les creux et les pics. Pour cela, il est fait recours à la méthode des moyennes mobiles multiplicatives qui donne les résultats suivants : Résultat du lissage par la méthode des moyennes mobiles d’ordre 4

Trimestre Coefficients saisonniers Mars 0.994622 Juin 1.023695 Septembre 0.895430 Décembre 1.096830

Source : calcul auteur d’après données BCEAO Graphique séries combinées des variables après dessaisonalisation des DVA des SODE.EPIC

0

10000

20000

30000

40000

50000

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09

DAV_DESSA DAV_DES_SODE_EPI

Source : auteur d’après données BCEAO

5.2.1 -Etude de la stationnarité

ADF Test Statistic -3.955223 1% Critical Value* -4.2092 5% Critical Value -3.5279 10% Critical Value -3.1949 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DAV_DESSA)

84

Method: Least Squares Date: 12/15/10 Time: 01:08 Sample(adjusted): 2000:2 2009:4 Included observations: 39 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DAV_DESSA(-1) -0.604461 0.152826 -3.955223 0.0003 C 8954.625 2713.522 3.300001 0.0022 @TREND(2000:1) 372.3080 122.4836 3.039657 0.0044 R-squared 0.302978 Mean dependent var 688.8582 Adjusted R-squared 0.264255 S.D. dependent var 6290.857 S.E. of regression 5396.019 Akaike info criterion 20.09851 Sum squared resid 1.05E+09 Schwarz criterion 20.22648 Log likelihood -388.9210 F-statistic 7.824157 Durbin-Watson stat 1.973221 Prob(F-statistic) 0.001508 Source : auteur après calcul sur Eviews La série corrigée des variations saisonnières des dépôts à vue des sociétés d'Etat et EPIC est stationnaire avec une tendance déterministe. Le coefficient de la tendance est significativement différent de zéro dans le modèle ADF estimé ci-dessus. En effet, la valeur empirique de la statistique de Student (3,03) est supérieure à la valeur théorique de la loi de Student au seuil critique de 5% (1,96). La tendance déterministe de la série corrigée des variations saisonnières est extirpée de la série en la régressant sur le temps. Les résidus issus de la régression sont par la suite modélisés sous la forme ARIMA.

85

5.2.2- Régression tendancielle

Dependent Variable: DAV_DESSA Method: Least Squares Date: 12/15/10 Time: 01:20 Sample: 2000:1 2009:4 Included observations: 40 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 14098.87 1778.092 7.929211 0.0000 @TREND 626.7947 78.46645 7.988060 0.0000 R-squared 0.626752 Mean dependent var 26321.36 Adjusted R-squared 0.616930 S.D. dependent var 9255.686 S.E. of regression 5728.588 Akaike info criterion 20.19303 Sum squared resid 1.25E+09 Schwarz criterion 20.27748 Log likelihood -401.8606 F-statistic 63.80910 Durbin-Watson stat 1.206057 Prob(F-statistic) 0.000000 Source : auteur après calcul sur EVIEWS DAV_DESSTt=DAV_DESSt-1409887—626,794@TREND DAV_DESSTt : série stationnaire corrigée des variations saisonnières DAV_DESSt : série corrigée des variations saisonnières

5.2.3 - Récupération du résidu et modélisation ARIMA

Corrélogramme du résidu récupéré

Source : auteur après calcul sur Eviews

86

La lecture du corrélogramme permet d’identifier trois modèles : AR(1), MA(1) et un ARMA (1,1) Estimation du modèle AR(1)

Dependent Variable: RESID01 Method: Least Squares Date: 12/15/10 Time: 02:18 Sample(adjusted): 2000:2 2009:4 Included observations: 39 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.395575 0.148771 2.658956 0.0114 R-squared 0.156809 Mean dependent var 47.38413 Adjusted R-squared 0.156809 S.D. dependent var 5720.537 S.E. of regression 5252.909 Akaike info criterion 19.99626 Sum squared resid 1.05E+09 Schwarz criterion 20.03891 Log likelihood -388.9270 Durbin-Watson stat 1.972601 Inverted AR Roots .40 Source : auteur après calcul sur Eviews NB : Le t-statistic est comparé à 1.96. Si t-statistic est supérieur à 1.96, le coefficient est significatif. Le coefficient du modèle est significativement différent de 0 et le DW est bon. On peut présager un bon modèle Estimation du modèle MA(1) Dependent Variable: RESID01 Method: Least Squares Date: 12/15/10 Time: 02:20 Sample: 2000:1 2009:4 Included observations: 40 Convergence achieved after 16 iterations Backcast: 1999:4 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. MA(1) 0.314156 0.153073 2.052326 0.0469 R-squared 0.129119 Mean dependent var 2.38E-12 Adjusted R-squared 0.129119 S.D. dependent var 5654.668 S.E. of regression 5276.994 Akaike info criterion 20.00478 Sum squared resid 1.09E+09 Schwarz criterion 20.04700 Log likelihood -399.0957 Durbin-Watson stat 1.832580 Inverted MA Roots -.31 Source : auteur après calcul sur Eviews Le coefficient du modèle est significativement différent de 0 et il n'existe pas d'autocorrélation des erreurs. Un bon modèle peut ainsi être présagé.

87

Estimation du modèle ARMA(1,1) Dependent Variable: RESID01 Method: Least Squares Date: 12/15/10 Time: 02:21 Sample(adjusted): 2000:2 2009:4 Included observations: 39 after adjusting endpoints Convergence achieved after 9 iterations Backcast: 2000:1 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.382375 0.389546 0.981591 0.3327 MA(1) 0.015950 0.424812 0.037547 0.9703 R-squared 0.156865 Mean dependent var 47.38413 Adjusted R-squared 0.134078 S.D. dependent var 5720.537 S.E. of regression 5323.243 Akaike info criterion 20.04747 Sum squared resid 1.05E+09 Schwarz criterion 20.13278 Log likelihood -388.9257 F-statistic 6.883848 Durbin-Watson stat 1.979639 Prob(F-statistic) 0.012562 Inverted AR Roots .38 Inverted MA Roots -.02 Source : auteur après calcul sur Eviews Le coefficient est inférieur à 1.96. Le coefficient n’est pas significativement différent de zéro. Sur les deux modèles retenus, il convient donc d’appliquer le test de Ljung-Box sur les résidus, pour identifier parmi ces derniers, lequel est un bruit blanc, afin de le retenir comme modèle. Si après cette étape tous les deux modèles suivent un processus de bruit blanc, il est fait recours aux critères de prévision pour se prononcer sur celui qui présente le meilleur profil.

88

Test sur le résidu du modèle MA(1)

Source : auteur Test sur le résidu du modèle AR(1)


89

Il ressort que les résidus des deux modèles sont tous des bruits blancs, leur probabilité de Q stat étant supérieure à 5%. En conséquence, il conviendrait de retenir le modèle qui présente les meilleures caractéristiques en termes de prévision.

MODELES RMSE STAT. THEIL AR(1) 5634,33 0.9757 MA(1) 5583,5 1 Source : calcul auteur Le modèle AR(1) qui présente les meilleurs critères de prévision est retenu. DAV_DESSATt= 0.395575 DAV_DESSATt-1 + ut

5.3 - Modélisation des dépôts à vue des sociétés particuliers et des entreprises privées

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

900000

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09

DAV_DES_PARTICUL

Dépots à vue des particuliers

Source : auteur d’après données BCEAO La représentation graphique laisse apparaître que les dépôts à vue des particuliers ne comportent pas de saisonnalité.

90

5.3.1 - Etude de la stationnarité

ADF Test Statistic -3.474584 1% Critical Value* -4.2242 5% Critical Value -3.5348 10% Critical Value -3.1988 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DAV_DES_PARTICUL) Method: Least Squares Date: 12/15/10 Time: 11:53 Sample(adjusted): 2000:4 2009:4 Included observations: 37 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DAV_DES_PARTICUL(-1) -0.670978 0.193110 -3.474584 0.0015 D(DAV_DES_PARTICUL(-1)) -0.079634 0.191743 -0.415316 0.6807 D(DAV_DES_PARTICUL(-2)) 0.277857 0.158497 1.753080 0.0892 C 125379.5 32929.76 3.807482 0.0006 @TREND(2000:1) 10332.93 2908.217 3.553011 0.0012 R-squared 0.503522 Mean dependent var 14601.49 Adjusted R-squared 0.441462 S.D. dependent var 26903.46 S.E. of regression 20106.40 Akaike info criterion 22.78055 Sum squared resid 1.29E+10 Schwarz criterion 22.99824 Log likelihood -416.4402 F-statistic 8.113508 Durbin-Watson stat 1.993933 Prob(F-statistic) 0.000123 Source : Source : auteur après calcul sur Eviews Il apparaît que la statistique ADF est supérieure à la valeur critique au seuil de 5%. En conséquence, l’hypothèse H1 est rejetée, la série des dépôts à vue des particuliers n’est pas stationnaire. Il est donc appliqué le test de différence première.

91

Résultat du test ADF Test Statistic -4.550100 1% Critical Value* -4.2324 5% Critical Value -3.5386 10% Critical Value -3.2009 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DAV_DES_PARTICUL,2) Method: Least Squares Date: 12/15/10 Time: 11:55 Sample(adjusted): 2001:1 2009:4 Included observations: 36 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(DAV_DES_PARTICUL(-1)) -1.763805 0.387641 -4.550100 0.0001 D(DAV_DES_PARTICUL(-1),2)

0.294615 0.311330 0.946311 0.3513

D(DAV_DES_PARTICUL(-2),2)

0.265891 0.174829 1.520863 0.1384

C 18995.13 9627.448 1.973018 0.0575 @TREND(2000:1) 310.8295 377.9882 0.822326 0.4172 R-squared 0.793124 Mean dependent var 811.4194 Adjusted R-squared 0.766431 S.D. dependent var 47727.60 S.E. of regression 23066.28 Akaike info criterion 23.05838 Sum squared resid 1.65E+10 Schwarz criterion 23.27831 Log likelihood -410.0508 F-statistic 29.71209 Durbin-Watson stat 1.965677 Prob(F-statistic) 0.000000 Source : Source : auteur après calcul sur Eviews ADF est inférieur à la valeur critique au seuil de 5%, l’hypothèse H1 est donc acceptée. Les dépôts à vue des particuliers sont stationnaires en différence première.

92

5.3.2 - Régression tendancielle

Dependent Variable: DAV_DES_PARTICUL Method: Least Squares Date: 12/15/10 Time: 12:00 Sample: 2000:1 2009:4 Included observations: 40 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 197244.8 7370.129 26.76274 0.0000 @TREND 14893.85 325.2407 45.79331 0.0000 R-squared 0.982202 Mean dependent var 487674.8 Adjusted R-squared 0.981733 S.D. dependent var 175686.3 S.E. of regression 23744.80 Akaike info criterion 23.03682 Sum squared resid 2.14E+10 Schwarz criterion 23.12127 Log likelihood -458.7364 F-statistic 2097.028 Durbin-Watson stat 1.223986 Prob(F-statistic) 0.000000 Source : auteur après calcul sur Eviews On a l’équation tendancielle suivante : (DAV_DES_PARTICUL)Tt = (DAV_DES_PARTICUL)t- 1972446-14893.85@TREND Les résidus issus de cette estimation sont récupérés et ensuite modélisés en ARIMA. Analyse du corrélogramme

Source : auteur

93

Identification du modèle La lecture du correlogramme permet de spécifier les modèles qui doivent être estimés. Il s’agit de : MA(2), AR(1) et ARIMA (1,1,2) Estimation du modèle AR(1) Dependent Variable: RESID01 Method: Least Squares Date: 12/16/10 Time: 11:40 Sample(adjusted): 2000:2 2009:4 Included observations: 39 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.343390 0.146204 2.348711 0.0241 R-squared 0.124700 Mean dependent var -1089.979 Adjusted R-squared 0.124700 S.D. dependent var 22694.55 S.E. of regression 21232.45 Akaike info criterion 22.78976 Sum squared resid 1.71E+10 Schwarz criterion 22.83241 Log likelihood -443.4002 Durbin-Watson stat 2.262289 Inverted AR Roots .34 Source : Source : auteur Le coefficient est significativement différent de zéro, le DW est aussi bon. Le modèle est retenu. Estimation du modèle MA(2) Dependent Variable: RESID01 Method: Least Squares Date: 12/16/10 Time: 11:57 Sample: 2000:1 2009:4 Included observations: 40 Convergence achieved after 20 iterations Backcast: 1999:3 1999:4 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. MA(1) 0.369331 0.143105 2.580834 0.0138 MA(2) 0.375873 0.146240 2.570250 0.0142 R-squared 0.247856 Mean dependent var 1.63E-10 Adjusted R-squared 0.228063 S.D. dependent var 23438.40 S.E. of regression 20592.96 Akaike info criterion 22.75199 Sum squared resid 1.61E+10 Schwarz criterion 22.83644 Log likelihood -453.0399 F-statistic 12.52226 Durbin-Watson stat 2.066250 Prob(F-statistic) 0.001080 Inverted MA Roots -.18 -.58i -.18+.58i Source : Source : auteur après calcul sur Eviews Les coefficients de MA(1) et MA(2) sont significativement différents de zéro et DW est bon.

94

Estimation du modèle ARMA(1,2) Dependent Variable: RESID01 Method: Least Squares Date: 12/16/10 Time: 11:56 Sample(adjusted): 2000:2 2009:4 Included observations: 39 after adjusting endpoints Convergence achieved after 6 iterations Backcast: 1999:4 2000:1 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.450076 0.288305 1.561109 0.1272 MA(1) -0.165067 0.296774 -0.556203 0.5815 MA(2) 0.279169 0.182646 1.528467 0.1351 R-squared 0.220226 Mean dependent var -1089.979 Adjusted R-squared 0.176905 S.D. dependent var 22694.55 S.E. of regression 20589.53 Akaike info criterion 22.77676 Sum squared resid 1.53E+10 Schwarz criterion 22.90472 Log likelihood -441.1468 F-statistic 5.083615 Durbin-Watson stat 2.043953 Prob(F-statistic) 0.011362 Inverted AR Roots .45 Inverted MA Roots .08+.52i .08 -.52i Source : Source : auteur après calcul sur Eviews Les modèles AR et MA ne sont pas significativement différents de zéro. Choix entre les modèles AR(1) et MA(2) Test de Q Ljung-Box sur les modèles retenus Modèle MA(2)


95

On la probabilité de Q (20) supérieur à 5%. Aussi, le modèle est retenu. Modèle AR(1)

Source : auteur La probabilité de Q (16) est supérieure à 5%. Le modèle est retenu. Cependant, les deux résidus des modèle AR(1) et MA(2) sont tous les deux des bruits blancs. En conséquence, c’est le modèle qui présente les meilleures caractéristiques sur le plan de la prévision qui sera retenu.

MODELES RMSE STAT. THEIL AR(1) 21886,47 0,88 MA(2) 23143,56 1 On retient le modèle AR(1) qui présente les meilleures qualités pour la prévision. (DAV_DES_PARTICUL)Tt = 0,343390 (DAV_DES_PARTICUL)Tt-1+Ut

96

5.4 - Modélisation des autres dépôts à vue

Source : auteur Cette évolution laisse présager l’existence d’une saisonnalité. Elle nécessite d’être désaisonnalisée. Ce graphique donne les séries combinées après dessaisonalisation des autres dépôts

5000

10000

15000

20000

25000

30000

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09

AUTRES_SOMMES_DU AUTRES_SA Source : auteur La dessaisonalisation a été faite par la méthode des moyennes mobiles multiplicatives. Les coefficients saisonniers sont résumés dans le tableau suivant. Trimestre Coefficient saisonnier Mars 0.921155 Juin 1.026489 Septembre 0.898306 Décembre 1.177304 Trimestre Coefficient saisonnier Mars 0.921155Juin 1.026489 Septembre 0.898306 Décembre 1.177304 Source : calcul de l’auteur sur Eviews

5000

10000

15000

20000

25000

30000

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09

AUTRES_SOMMES_DU

Autres dépôts à vue

97

5.4.1 - Etude de la stationnarité des variables

ADF Test Statistic -0.119064 1% Critical Value* -2.6243 5% Critical Value -1.9498 10% Critical Value -1.6204 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(AUTRES_SA) Method: Least Squares Date: 12/16/10 Time: 12:57 Sample(adjusted): 2000:3 2009:4 Included observations: 38 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AUTRES_SA(-1) -0.003455 0.029022 -0.119064 0.9059 D(AUTRES_SA(-1)) -0.609666 0.133920 -4.552477 0.0001 R-squared 0.370909 Mean dependent var 63.23188 Adjusted R-squared 0.353434 S.D. dependent var 3663.376 S.E. of regression 2945.696 Akaike info criterion 18.86527 Sum squared resid 3.12E+08 Schwarz criterion 18.95146 Log likelihood -356.4402 F-statistic 21.22540 Durbin-Watson stat 2.134912 Prob(F-statistic) 0.000050 Source : calcul de l’auteur sur Eviews ADF est supérieur à la VC au seuil de 5%, H1 est rejetée. La variable n’est pas stationnaire en niveau. Il convient de réaliser un test sur sa différence première. ADF Test Statistic -6.479017 1% Critical Value* -2.6261 5% Critical Value -1.9501 10% Critical Value -1.6205 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(AUTRES_SA,2) Method: Least Squares Date: 12/16/10 Time: 12:59 Sample(adjusted): 2000:4 2009:4 Included observations: 37 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(AUTRES_SA(-1)) -1.941113 0.299600 -6.479017 0.0000 D(AUTRES_SA(-1),2) 0.213197 0.165705 1.286609 0.2067 R-squared 0.811191 Mean dependent var -223.0413 Adjusted R-squared 0.805797 S.D. dependent var 6524.492 S.E. of regression 2875.247 Akaike info criterion 18.81820 Sum squared resid 2.89E+08 Schwarz criterion 18.90528 Log likelihood -346.1368 F-statistic 150.3726 Durbin-Watson stat 1.938075 Prob(F-statistic) 0.000000 Source : calcul de l’auteur sur Eviews

98

ADF est inférieur à la valeur critique au seuil de 5%, l’hypothèse H1 est acceptée. La variable est stationnaire en différence première. D(AUTRES_SA)t= D(AUTRES_SA)t - D(AUTRES_SA)t-1 Identification Les modèles concurrents sont identifiés à partir de la lecture du corrélogramme et du corrélogramme partiel.

Source : calcul auteur sur Eviews Trois modèles sont identifiés, un modèle AR(1), un modèle MA(1) et un ARMA(1,1)

99

Estimation du modèle AR(1) Dependent Variable: D(AUTRES_SA) Method: Least Squares Date: 12/16/10 Time: 13:32 Sample(adjusted): 2000:3 2009:4 Included observations: 38 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) -0.611748 0.130993 -4.670100 0.0000 R-squared 0.370661 Mean dependent var 63.23188 Adjusted R-squared 0.370661 S.D. dependent var 3663.376 S.E. of regression 2906.189 Akaike info criterion 18.81304 Sum squared resid 3.12E+08 Schwarz criterion 18.85613 Log likelihood -356.4477 Durbin-Watson stat 2.137503 Inverted AR Roots -.61 Source : calcul auteur sur Eviews Le coefficient est significativement différent de zéro, DW est acceptable. Estimation du modèle MA(1) Dependent Variable: D(AUTRES_SA) Method: Least Squares Date: 12/16/10 Time: 13:38 Sample(adjusted): 2000:2 2009:4 Included observations: 39 after adjusting endpoints Convergence achieved after 8 iterations Backcast: 2000:1 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. MA(1) -0.566979 0.139485 -4.064808 0.0002 R-squared 0.330362 Mean dependent var -9.740033 Adjusted R-squared 0.330362 S.D. dependent var 3643.464 S.E. of regression 2981.497 Akaike info criterion 18.86355 Sum squared resid 3.38E+08 Schwarz criterion 18.90620 Log likelihood -366.8391 Durbin-Watson stat 2.259280 Inverted MA Roots .57 Source : calcul de l’auteur sur Eviews Le coefficient est significativement différent de zéro et le DW est proche de 2, donc il n'existe pas d'autocorélation des erreurs.

100

Estimation du modèle ARMA(1,1) Dependent Variable: D(AUTRES_SA) Method: Least Squares Date: 12/16/10 Time: 13:41 Sample(adjusted): 2000:3 2009:4 Included observations: 38 after adjusting endpoints Convergence achieved after 8 iterations Backcast: 2000:2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) -0.475039 0.231400 -2.052887 0.0474 MA(1) -0.242731 0.255590 -0.949688 0.3486 R-squared 0.387643 Mean dependent var 63.23188 Adjusted R-squared 0.370633 S.D. dependent var 3663.376 S.E. of regression 2906.254 Akaike info criterion 18.83831 Sum squared resid 3.04E+08 Schwarz criterion 18.92450 Log likelihood -355.9280 F-statistic 22.78920 Durbin-Watson stat 1.906609 Prob(F-statistic) 0.000030 Inverted AR Roots -.48 Inverted MA Roots .24 Source : calcul auteur sur Eviews Les coefficients ne sont pas significativement différents de zéro. Choix du modèle Le choix du meilleur modèle est fait d'abord sur la base du test de Ljung-box qui permet de vérifier si le résidu suit un processus de bruit blanc ou pas.

101

Test sur les résidus Le modèle AR(1) Date: 12/16/10 Time: 13:47 Sample: 2000:3 2009:4 Included observations: 38 Q-statistic probabilities adjusted for 1 ARMA term(s)

Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . *| . | . *| . | 1 -0.111 -0.111 0.5063 . *| . | . *| . | 2 -0.062 -0.076 0.6702 0.413 . |*. | . |*. | 3 0.179 0.166 2.0597 0.357 . *| . | . *| . | 4 -0.109 -0.078 2.5860 0.460 . | . | . | . | 5 0.022 0.025 2.6091 0.625 . | . | . | . | 6 0.047 0.013 2.7146 0.744 . | . | . | . | 7 0.001 0.043 2.7147 0.844 . *| . | . *| . | 8 -0.082 -0.096 3.0530 0.880 . *| . | .**| . | 9 -0.188 -0.220 4.9031 0.768 . | . | . | . | 10 0.065 0.014 5.1310 0.823 . | . | . | . | 11 -0.043 -0.027 5.2337 0.875 . *| . | . *| . | 12 -0.157 -0.124 6.6696 0.825 . |*. | . | . | 13 0.078 -0.003 7.0386 0.855 . *| . | . *| . | 14 -0.174 -0.163 8.9492 0.777 . |*. | . |*. | 15 0.095 0.139 9.5404 0.795 . | . | . *| . | 16 -0.050 -0.113 9.7131 0.837 Source : calcul de l’auteur sur Eviews Il ressort que la probabilité du Q-stat pour le seizième terme est supérieure à 5%. Donc le résidu de ce modèle est un bruit blanc.

102

Q-statistic probabilities adjusted for 1 ARMA term(s)

Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . *| . | . *| . | 1 -0.167 -0.167 1.1673 . |** | . |** | 2 0.228 0.206 3.4138 0.065 . |*. | . |*. | 3 0.100 0.176 3.8546 0.146 . | . | . | . | 4 -0.014 -0.022 3.8633 0.277 . | . | . | . | 5 0.031 -0.041 3.9098 0.418 . | . | . | . | 6 -0.003 -0.014 3.9103 0.562 . | . | . | . | 7 -0.038 -0.037 3.9817 0.679 . *| . | . *| . | 8 -0.078 -0.098 4.2960 0.745 . *| . | . *| . | 9 -0.101 -0.123 4.8436 0.774 . | . | . | . | 10 -0.026 -0.011 4.8798 0.845 . | . | . | . | 11 -0.020 0.056 4.9016 0.898 .**| . | . *| . | 12 -0.194 -0.175 7.1357 0.788 . | . | . | . | 13 0.065 -0.001 7.3951 0.830 .**| . | . *| . | 14 -0.235 -0.161 10.934 0.616 . |*. | . | . | 15 0.088 0.062 11.454 0.650 . *| . | . *| . | 16 -0.150 -0.093 13.014 0.601 Source : calcul de l’auteur sur Eviews Il apparaît ainsi que la probabilité du Q-stat pour le seizième terme est supérieure à 5%. Donc le résidu de ce modèle est un bruit blanc. Tous les deux modèles sont bons. Le choix se fait par recours aux critères de la prévision en retenant le modèle qui a le RSME et la statistique de Theil le moins élevé.

MODELES RMSE STAT. THEIL AR(1) 3557,03 0,9 MA(1) 3596,45 1 Source : calcul de l’auteur sur Eviews Après comparaison, le modèle AR(1) est retenu parce qu’il présente les meilleures critères pour la prévision. D(AUTRES_SA)t – D(AUTRES_SA)t-1 = -0.611748(D(AUTRES_SA)t-1 – D(AUTRES_SA)t-2)+ut

103

VI - Modélisation des comptes spéciaux par l’approche de Box-Jenkins

6.1-Modélisation du total des ressources

6.1.1 - Analyse graphique

L’évolution des ressources est marquée par une absence de saisonnalité et une progression croissante sur la période sous revue.

6.1.2 - Analyse de la stationnarité

ADF Test Statistic -2.886572 1% Critical Value* -4.2165 5% Critical Value -3.5312 10% Critical Value -3.1968

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LRT) Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 12:11 Sample(adjusted): 2000:3 2009:4 Included observations: 38 after adjusting endpoints


LRT(-1) -0.339706 0.117685 -2.886572 0.0067 D(LRT(-1)) -0.361110 0.142606 -2.532218 0.0161 C 4.535594 1.550819 2.924644 0.0061 @TREND(2000:1) 0.007478 0.002942 2.541686 0.0158

R-squared 0.413963 Mean dependent var 0.027663 Adjusted R-squared 0.362254 S.D. dependent var 0.042333 S.E. of regression 0.033807 Akaike info criterion -3.837014 Sum squared resid 0.038858 Schwarz criterion -3.664636 Log likelihood 76.90326 F-statistic 8.005614 Durbin-Watson stat 1.844416 Prob(F-statistic) 0.000360 La valeur empirique de la statistique ADF est supérieure à la valeur théorique. La série est non stationnaire en niveau.

13.0

13.2

13.4

13.6

13.8

14.0

14.2

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09

Evolution des ressources totales

104

En revanche, la différence première de la série est stationnaire. ADF Test Statistic -5.395816 1% Critical Value* -4.2242 5% Critical Value -3.5348 10% Critical Value -3.1988

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LRT,2) Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 12:15 Sample(adjusted): 2000:4 2009:4 Included observations: 37 after adjusting endpoints


D(LRT(-1)) -1.527461 0.283083 -5.395816 0.0000 D(LRT(-1),2) 0.041310 0.163279 0.253005 0.8018 C 0.050939 0.017289 2.946255 0.0059 @TREND(2000:1) -0.000561 0.000579 -0.969291 0.3395

R-squared 0.764774 Mean dependent var -0.001932 Adjusted R-squared 0.743389 S.D. dependent var 0.070528 S.E. of regression 0.035727 Akaike info criterion -3.724007 Sum squared resid 0.042122 Schwarz criterion -3.549854 Log likelihood 72.89413 F-statistic 35.76345 Durbin-Watson stat 1.894632 Prob(F-statistic) 0.000000

105

6.1.3 - Identification des modèles

La lecture de l’autocorrélogramme partielle permet d’identifier trois modèles : AR(1), MA(1) et ARMA(1,1)

Estimation du AR(1)

Dependent Variable: D(LRT) Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 12:24 Sample(adjusted): 2000:3 2009:4 Included observations: 38 after adjusting endpoints Convergence achieved after 3 iterations

Variable Coefficient

Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.027248 0.004196 6.493059 0.0000 AR(1) -0.467944 0.147944 -3.162978 0.0032


Inverted AR Roots -.47

Les paramètres estimés sont significativement différents de zéro.

106

Estimation du MA(1)

Dependent Variable: D(LRT) Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 12:26 Sample(adjusted): 2000:2 2009:4 Included observations: 39 after adjusting endpoints Convergence achieved after 4 iterations Backcast: 2000:1


C 0.026602 0.003392 7.841995 0.0000 MA(1) -0.456463 0.145231 -3.143004 0.0033


Inverted MA Roots .46

Les paramètres estimés sont significativement différents de zéro. Estimation du ARMA(1,1) Dependent Variable: D(LRT) Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 12:27 Sample(adjusted): 2000:3 2009:4 Included observations: 38 after adjusting endpoints Convergence achieved after 17 iterations Backcast: 2000:2


C 0.024973 0.002608 9.577303 0.0000 AR(1) 0.228281 0.236543 0.965070 0.3411 MA(1) -0.698041 0.157177 -4.441107 0.0001


Inverted AR Roots .23 Inverted MA Roots .70

Le paramètre du modèle autorégressif n’est pas significatif.

107

Choix du modèle

Le choix du meilleur modèle est fait d'abord sur la base du test de Ljung-box qui permet de vérifier si le résidu suit un processus de bruit blanc ou pas. Il se fera entre les modèles AR(1) et MA(1). Résidus du AR(1) Le résidu est un bruit blanc. Résidus de MA(1)

108

Le résidu est un bruit blanc Tous les deux modèles sont bons. Le choix se fait par recours aux critères de la prévision en retenant le modèle qui a le RSME et la statistique de Theil le moins élevé.

MODELES RMSE STAT. THEIL AR(1) 0.5776 0.0033 MA(1) 0.54609 0.0032

Le modèle choisi est le modèle MA(1) L’écriture du modèle : Log(RT)t - Log(RT)t-1 = 0.0266 + et –0.4564*et-1 (E1)

Dérivation de la partie stable des ressources totales L’équation (E1) peut s’écrire sous la forme : RT(t) = RT(t-1)*exp( 0.0266+ et – 0.4565*et-1) Le stock des comptes spéciaux à la date t devient à la date T supérieure à t : RT(T) = RT(t)*exp[ 0.0266(T-t) + Σi(ei – 0.4565*ei-1)] avec i t+1 à T Ainsi, la fonction d’écoulement du stock des dépôts entre t et T est donnée par la fonction : S(t,T) = exp[ 0.0266(T-t) + Σi(et – 0.4565*et-1)] avec i t+1 à T La dynamique des ressources est affectée de manière aléatoire par la somme résiduelle :

109

Ei = ei – 0.4565*ei-1 Pour se prémunir contre le risque de liquidé, on considère la valeur de Ei ayant engendré la plus forte baisse trimestrielle sur la période sous revue. Ei = - 0.058 correspondant à la baisse enregistrée au troisième trimestre de l’année 2008. Pour cette valeur la fonction d’écoulement est : S(t,T) = exp[ - 0.031(T-t) ] Le stock présent à l’instant t dans le bilan disparaîtra à une date ultérieure. En effet, lorsque t tend vers l’infini, le stock va tendre vers zéro. La vitesse d’écoulement de ce stock définie comme : V(t) =(S(t,T+1)- S(t. T))/ S(t.T) est de 3.05% par trimestre. En Considérant D(t) l’encours des comptes spéciaux à la date t, le pourcentage des dépôts stables à la date T est donné par : D(T) = D(t)*exp [ - 0.031(T-t) ] Ainsi pour T = t+1, on a 96,95% des comptes spéciaux qui sont stables pour un trimestre; pour T = t+2, 94% des dépôts deviennent stables pour un semestre et pour T = t+4, 88.3% des dépôts sont stables sur l'année ; pour T = t+8, 78.0% des dépôts sont stables sur deux ans.

6.2 - Modélisation des comptes ordinaires créditeurs (COC)

6.2.1. Analyse graphique

Les dépôts en comptes ordinaires créditeurs ont enregistré une évolution croissante sur la période allant du premier trimestre 2000 au dernier trimestre de 2009, passant de 253.5 Mds à 851.6 Mds, soit une progression moyenne de 3.07% par trimestre. L’identification graphique laisse présager une absence de saisonnalité dans l’évolution de la série.

200000

400000

600000

800000

1000000

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09

Evolution des comptes ordinaires créditeurs

110

6.2.2. Analyse de la stationnarité


*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(COC) Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 09:07 Sample(adjusted): 2001:2 2009:4 Included observations: 35 after adjusting endpoints


COC(-1) -1.207080 0.301180 -4.007837 0.0004 D(COC(-1)) 0.405006 0.276143 1.466651 0.1536 D(COC(-2)) 0.474915 0.238223 1.993573 0.0560 D(COC(-3)) 0.431446 0.213547 2.020374 0.0530 D(COC(-4)) 0.557059 0.163885 3.399081 0.0020 C 246071.9 58859.75 4.180648 0.0003 @TREND(2000:1) 17579.23 4320.015 4.069252 0.0003

R-squared 0.590842 Mean dependent var 15493.91 Adjusted R-squared 0.503166 S.D. dependent var 36378.66 S.E. of regression 25642.04 Akaike info criterion 23.31871 Sum squared resid 1.84E+10 Schwarz criterion 23.62978 Log likelihood -401.0774 F-statistic 6.738878 Durbin-Watson stat 1.815306 Prob(F-statistic) 0.000169

ADF est inférieur à la valeur critique au seuil de 5%, l’hypothèse H1 est acceptée. La variable est stationnaire en niveau.

111

6.2.3. Identification des modèles

La décroissance rapide de l’autocorrélogramme et la nullité de l’autocorrélogramme partielle à partir du premier rang permet d’identifier un processus AR (1)

6.2.4. Estimation du modèle

Dependent Variable: COC Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 09:23 Sample(adjusted): 2000:2 2009:4 Included observations: 39 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations


AR(1) 1.027427 0.010976 93.60648 0.0000

R-squared 0.952694 Mean dependent var 520876.1 Adjusted R-squared 0.952694 S.D. dependent var 167243.4 S.E. of regression 36375.27 Akaike info criterion 23.86647 Sum squared resid 5.03E+10 Schwarz criterion 23.90913 Log likelihood -464.3962 Durbin-Watson stat 2.907777

Inverted AR Roots 1.03 Estimated AR process is nonstationary

Le paramètre autorégressif est significativement différent de zéro.

112

6.2.5. Test des résidus

On constate que la probabilité du Q-stat pour le seizième terme est supérieure à 5%. Donc le résidu de ce modèle est un bruit blanc. Aussi, la dynamique des comptes ordinaires créditeurs peut-elle être représentée par un processus autorégressif d’ordre 1 sous la forme : COCt –1.027*COCt-1 = Et Avec Et : un BB

6.3 - Modélisation des comptes ordinaires sur livret (COL)


Les dépôts en comptes ordinaires sur livret ont enregistré une évolution croissante sur la période sous revue. La dynamique de la série n’est pas affectée par des variations saisonnières.

100000

150000

200000

250000

300000

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09

COL

Evolution des comptes ordinaires sur livret

113



*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(COL) Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 10:03 Sample(adjusted): 2000:4 2009:4 Included observations: 37 after adjusting endpoints


COL(-1) -0.008661 0.011154 -0.776486 0.4430 D(COL(-1)) -0.007794 0.121927 -0.063924 0.9494 D(COL(-2)) -0.669466 0.124355 -5.383482 0.0000 C 9832.075 2593.928 3.790419 0.0006


La valeur empirique de la statistique de ADF est supérieure à sa valeur théorique, la série n’et pas stationnaire en niveau. ADF Test Statistic -5.479733 1% Critical Value* -3.6228 5% Critical Value -2.9446 10% Critical Value -2.6105

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(COL,2) Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 10:04 Sample(adjusted): 2001:1 2009:4 Included observations: 36 after adjusting endpoints


D(COL(-1)) -1.866432 0.340606 -5.479733 0.0000 D(COL(-1),2) 0.793889 0.211505 3.753523 0.0007 D(COL(-2),2) 0.129801 0.172565 0.752185 0.4574 C 9014.398 1750.515 5.149571 0.0000


114

La valeur empirique de ADF est inférieure à la valeur théorique à 1%. La série est donc stationnaire en différence première.


La lecture de l’autocorrélogramme permet d’identifier les modèles suivants : AR(2) , MA(4) ARMA (2,4).

115

Estimation du modèle AR(2) Dependent Variable: D(COL) Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 10:18 Sample(adjusted): 2000:4 2009:4 Included observations: 37 after adjusting endpoints Convergence achieved after 3 iterations


C 4793.066 339.2945 14.12657 0.0000 AR(2) -0.661707 0.121450 -5.448368 0.0000


Dependent Variable: COL Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 10:14 Sample(adjusted): 2000:3 2009:4 Included observations: 38 after adjusting endpoints Convergence achieved after 4 iterations


C 700628.5 509026.9 1.376408 0.1772 AR(2) 0.980149 0.020039 48.91083 0.0000


Inverted AR Roots .99 -.99 Le paramètre de la partie autorégressive est significativement non nul.

116

Estimation du modèle MA(4) Dependent Variable: D(COL) Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 10:19 Sample(adjusted): 2000:2 2009:4 Included observations: 39 after adjusting endpoints Convergence achieved after 7 iterations Backcast: 1999:2 2000:1


C 4934.912 1024.814 4.815420 0.0000 MA(4) 0.619085 0.165527 3.740091 0.0006


Inverted MA Roots .63 -.63i .63 -.63i -.63+.63i -.63+.63i

Les paramètres estimés sont significativement non nuls Estimations du modèle ARMA(2,4) Dependent Variable: D(COL) Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 10:23 Sample(adjusted): 2000:4 2009:4 Included observations: 37 after adjusting endpoints Convergence achieved after 5 iterations Backcast: 1999:4 2000:3


C 4803.934 394.1974 12.18662 0.0000 AR(2) -0.612535 0.142812 -4.289117 0.0001 MA(4) 0.129773 0.195517 0.663741 0.5113


Inverted MA Roots .42+.42i .42+.42i -.42 -.42i -.42 -.42i

Le paramètre de la partie moyenne mobile n’est pas significatif.

Choix du modèle

Le choix du meilleur modèle est fait d'abord sur la base du test de Ljung-box qui permet de vérifier si le résidu suit un processus de bruit blanc ou pas. Il se fera entre les modèles AR(2) et MA(2).

117

Résidus du modèle AR(2)

La probabilité critique du 14ème rang est supérieure à 5%, les résidus sont des bruits blancs.

118

Résidus du modèle MA(4)

Les résidus du modèle sont stationnaires. Les deux résidus des modèle AR(2) et MA(4) sont tous les deux des bruits blancs. En conséquence, c’est le modèle qui présente les meilleures caractéristiques sur le plan de la prévision qui sera retenu.

MODELES RMSE STAT. THEIL AR(2) 5286.49 0.01220 MA(4) 5910.61 0.01392 On retient le modèle AR(2) qui présente les meilleures qualités pour la prévision.

6 .4- Modélisation des comptes d’épargne logement (CEL)

6.4.1. Analyse graphique Evolution croissante caractérisée par une absence de saisonnalité.

30000

40000

50000

60000

70000

80000

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09

Evolution des comptes d'épargne logement

119



*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(CEL) Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 10:43 Sample(adjusted): 2000:4 2009:4 Included observations: 37 after adjusting endpoints


CEL(-1) -0.122538 0.025809 -4.747831 0.0000 D(CEL(-1)) 0.004858 0.135733 0.035794 0.9717 D(CEL(-2)) -0.460208 0.134753 -3.415199 0.0017 C 9133.825 1783.300 5.121866 0.0000

R-squared 0.464543 Mean dependent var 796.5946 Adjusted R-squared 0.415865 S.D. dependent var 1368.229 S.E. of regression 1045.720 Akaike info criterion 16.84460 Sum squared resid 36086510 Schwarz criterion 17.01876 Log likelihood -307.6252 F-statistic 9.543186 Durbin-Watson stat 2.129522 Prob(F-statistic) 0.000110

La valeur empirique de la statistique ADF est inférieure à la valeur théorique à 1%. La série est donc stationnaire en niveau.

120


La décroissance rapide de l’autocorrélogramme et la nullité de l’autocorrélogramme partielle à partir du premier rang permet d’identifier les processus suivants : AR (1), MA(1) et ARMA(1,1). Estimation du modèle AR(1) Dependent Variable: CEL Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 10:50 Sample(adjusted): 2000:2 2009:4 Included observations: 39 after adjusting endpoints Convergence achieved after 3 iterations

Variable Coefficient

Std. Error t-Statistic Prob.

C 74066.03 3328.050 22.25508 0.0000 AR(1) 0.916007 0.019079 48.01129 0.0000


Inverted AR Roots .92

Les paramètres estimés sont significativement non nuls.

121

Estimation du modèle MA(1) Dependent Variable: CEL Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 10:59 Sample: 2000:1 2009:4 Included observations: 40 Convergence achieved after 6 iterations Backcast: 1999:4


C 64065.61 1627.125 39.37349 0.0000 MA(1) 0.963482 0.013419 71.80103 0.0000


Inverted MA Roots -.96

Les paramètres estimés sont significativement non nuls. Estimation du modèle ARMA(1,1) Dependent Variable: CEL Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 11:00 Sample(adjusted): 2000:2 2009:4 Included observations: 39 after adjusting endpoints Convergence achieved after 13 iterations Backcast: 2000:1


C 74313.38 2318.673 32.04996 0.0000 AR(1) 0.917524 0.013419 68.37675 0.0000 MA(1) -0.348049 0.157139 -2.214905 0.0332


Inverted AR Roots .92 Inverted MA Roots .35

Les paramètres estimés sont significativement non nuls.

122

Choix du modèle

Le choix du meilleur modèle est fait d'abord sur la base du test de Ljung-box qui permet de vérifier si le résidu suit un processus de bruit blanc ou pas. Résidus du modèle AR(1) La probabilité critique est inférieure à 5% donc les résidus ne sont pas des bruits blancs.

Résidus du modèle MA(1) La probabilité critique est inférieure à 5% donc les résidus ne sont pas des bruits blancs.

123

Résidus du modèle ARMA(1,1)

La probabilité critique est supérieure à 5%. Les résidus sont des bruits blancs. En définitive, la dynamique des dépôts en comptes d’épargne logement est représentée par un processus ARMA(1,1).

6.5- Modélisation des dépôts à terme d’une durée inférieure à un an (DT_1)


80000

100000

120000

140000

160000

180000

200000

220000

240000

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09

Evolution des DAT de moins un an

124


ADF Test Statistic

0.741641 1% Critical Value* -2.6243

5% Critical Value -1.9498 10% Critical Value -1.6204

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DAT_1) Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 11:19 Sample(adjusted): 2000:3 2009:4 Included observations: 38 after adjusting endpoints


DAT_1(-1) 0.013327 0.017970 0.741641 0.4631 D(DAT_1(-1)) 0.024820 0.172401 0.143966 0.8863

R-squared -0.014622 Mean dependent var 2630.368 Adjusted R-squared -0.042806 S.D. dependent var 14536.02 S.E. of regression 14843.88 Akaike info criterion 22.09976 Sum squared resid 7.93E+09 Schwarz criterion 22.18595 Log likelihood -417.8954 Durbin-Watson stat 1.956857

La valeur empirique de la statistique de ADF est supérieure à la valeur théorique à 5%. La série n’est donc pas stationnaire en niveau. En revanche, la série différenciée est stationnaire au seuil de 5 %.

125


*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DAT_1,2) Method: Least Squares Date: 06/18/11 Time: 11:22 Sample(adjusted): 2000:4 2009:4 Included observations: 37 after adjusting endpoints


D(DAT_1(-1)) -0.973760 0.237510 -4.099871 0.0002 D(DAT_1(-1),2) 0.036471 0.172833 0.211017 0.8341

R-squared 0.469179 Mean dependent var -566.2432 Adjusted R-squared 0.454013 S.D. dependent var 20378.49 S.E. of regression 15057.85 Akaike info criterion 22.12973 Sum squared resid 7.94E+09 Schwarz criterion 22.21680 Log likelihood -407.3999 F-statistic 30.93563 Durbin-Watson stat 2.007640 Prob(F-statistic) 0.000003

126


La lecture de l’autocorrélogramme ne permet pas d’identifier un modèle explicatif. La différence première des DAT à moins d’un an suit une marche aléatoire.

127

B : Modèle structurel par correction d’erreur

Préambule

Il est utilisé un modèle à correction d’erreur pour expliquer la variable Dépôts à vue à partir de trois variables explicatives que sont la masse monétaire, l’indice des prix et l’indice de la production industrielle. Ce modèle a l’avantage de représenter les séries en logarithme et de pouvoir déterminer des élasticités de courte et de longue période. Elle se fait en deux étapes. Après l'analyse de la stationnarité des variables, on applique un test de cointégration pour voir si les quatre variables en question suivent une évolution commune. Si l’hypothèse de cointégration est confirmée le modèle est appliqué. Ce dernier est constitué par les variables suivantes : dépôts à vue agrégés (TDAV), indice de la production industrielle (IPI), indice des prix (IHPC) et la masse monétaire (MM). 7 Formellement on a : LTDAV) = f( TCMM, LIPI, LIHPC) (+) (+) (+/-) LTDAV, TCMM, LIPI, LIHPC et TCM représentent respectivement le logarithme du stock des dépôts à vue, le taux de la croissance de la masse monétaire, le logarithme de l'indice de la production industrielle, le logarithme de l'indice des prix à la consommation. Les signes attendus des coefficients sont indiqués en dessous de chacune des variables considérées. Une politique monétaire expansionniste comme une hausse de l'activité économique devrait se traduire par un accroissement des dépôts à vue. En effet, une augmentation de la masse monétaire comme une croissance de l'activité économique, se traduit par une augmentation de la liquidité globale qui est soit placée dans les livres des banques soit mis en circulation en dehors du système bancaire. L'impact de la hausse des prix sur les dépôts à vue n'est pas à priori défini. En effet, une hausse des prix peut occasionner une fuite devant la monnaie et inciter les agents à accroître leurs dépôts. En revanche, une augmentation des prix peut entraîner une diminution des encaisses réelles et accentuer les retraits des agents pour faire face à leurs transactions.

1- Etude de la stationnarité des variables.

Variable Nbre de retards

optimal Trend Constante ADF

Empirique ADF Théorique (5%)

Conclusion

LTDAV 2 non non -3,47 -3,55 I(1) LMM 0 non non 4,63 -1,94 I(1) LIPI 4 non oui -2,66 -2,94 I(1) LIHPC 4 oui oui -2,44 -3,55 I(1) TCM 0 non oui -5,99 -2,93 I(0)

7 Les variables AEN et Circulation fiduciaire ont été testées sans résultat probant sur l’évolution des dépôts à

vue

128

2- Test de cointégration de JOHANSEN

Date: 04/05/11 Time: 18:08

Sample: 2000:1 2009:4

Included observations: 35

Test assumption: Linear deterministic trend in the data

Series: LTDAV LIHPC LIPI TCM

Lags interval: 1 to 3

Likelihood 5 Percent 1 Percent Hypothesized

Eigenvalue Ratio Critical Value Critical Value No. of CE(s)

0.471414 48.47635 47.21 54.46 None *

0.408513 26.16212 29.68 35.65 At most 1

0.171165 7.783055 15.41 20.04 At most 2

0.034045 1.212341 3.76 6.65 At most 3

*(**) denotes rejection of the hypothesis at 5%(1%) significance level

L.R. test indicates 1 cointegrating equation(s) at 5% significance level

Le test de Johannsen conclu à l'existence d'une seule relation de cointégration entre les Variables du modèle.

3 - Estimation du modèle (MCE)

L'estimation est faite en deux étapes par la procédure de Granger : on estime d'abord la relation de long terme entre les variables d'intérêt et ensuite la relation de court terme est estimée en ajoutant dans les variables dépendantes, le résidu décalé d'une période de la relation de long terme.

129

− Etape 1 : estimation de la relation de long terme

Dependent Variable: LTDAV

Method: Least Squares

Date: 04/05/11 Time: 18:26

Sample(adjusted): 2000:2 2009:4

Included observations: 39 after adjusting endpoints


C -18.55079 6.724033 -2.758878 0.0092

LIHPC 3.641669 0.295734 12.31398 0.0000

LIPI 0.990685 0.142155 6.969067 0.0000

TCM 9.880829 6.506830 1.518532 0.1379

R-squared 0.920664 Mean dependent var 13.13488

Adjusted R-squared 0.913863 S.D. dependent var 0.360568

S.E. of regression 0.105823 Akaike info criterion -1.557179

Sum squared resid 0.391949 Schwarz criterion -1.386558

Log likelihood 34.36499 F-statistic 135.3864

Durbin-Watson stat 0.889852 Prob(F-statistic) 0.000000

130

− Etape 2 : Test des résidus


*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESLT)

Method: Least Squares Date: 06/25/11 Time: 10:24

Sample(adjusted): 2000:3 2009:4 Included observations: 38 after adjusting endpoints


RESLT(-1) -0.448117 0.137121 -3.268041 0.0023

R-squared 0.223994 Mean dependent var -8.13E-05 Adjusted R-squared 0.223994 S.D. dependent var 0.097066 S.E. of regression 0.085507 Akaike info criterion -2.054478 Sum squared resid 0.270523 Schwarz criterion -2.011383

Log likelihood 40.03507 Durbin-Watson stat 1.895716

Le test d’ADF sur les résidus de la relation de long terme conclut à la stationnarité de ces derniers résidus. En effet, la statistique d’ADF empirique estimée à –3.26 est inférieure à la statistique théorique au seuil de 1%.

131

− Etape 3 : estimation de la relation de court terme

Dependent Variable: D(LTDAV)

Method: Least Squares

Date: 04/05/11 Time: 18:28

Sample(adjusted): 2000:3 2009:4

Included observations: 38 after adjusting endpoints


D(LIHPC) 0.921056 0.697501 1.320508 0.1955

D(LIPI) 0.210840 0.099671 2.115365 0.0418

D(TCM) 7.386923 2.430320 3.039485 0.0045

RES1(-1) -0.203815 0.096353 -2.115301 0.0418

R-squared 0.048840 Mean dependent var 0.030680

Adjusted R-squared -0.035086 S.D. dependent var 0.052417

S.E. of regression 0.053328 Akaike info criterion -2.925394

Sum squared resid 0.096693 Schwarz criterion -2.753017

Log likelihood 59.58249 F-statistic 0.581939

Durbin-Watson stat 2.009959 Prob(F-statistic) 0.630925

3-1 Test d’homocédasticité de White des erreurs du modèle MCE

L’homocédasticité indique que la variance de l’erreur est constante. Autrement dit, la moyenne arithmétique des écarts au carré est constante. Le test sur Eviews donne le résultat suivant White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.225564 Prob 0.997074 Obs*R-squared 14,59 Prob 0.990766 Source : calcul auteur sur EVIEWS Il ressort que la probabilité est supérieure à 5%. Donc les erreurs du modèle sont homocédastiques.

132

3-2 Test de spécification de RAMSEY

Il vise à repérer si le modèle est bien spécifié ou pas. L’application a donné les résultats suivants Ramsey RESET Test: F-statistic 2,54 Prob 0.12 Log likelihood ratio 2,81 Prob 0.093 Source : calcul auteur La probabilité étant supérieure à 5%, le modèle est donc bien spécifié.

3-3 Test CUSUM de stabilité

Il vise à apprécier le degré de stabilité du modèle. A la différence des tests précédents, c’est une étude graphique qui permet de se prononcer sur le degré de stabilité du modèle.

La courbe ne coupe pas le corridor, donc le modèle à correction d’erreur est structurellement stable. Ainsi, les trois tests résiduels étant tous adéquats, on peut passer à l’écriture du modèle. Le coefficient associé à la force de rappel est négatif (-0.2) et significativement différent de zéro au seuil statistique de 5% (son t statistique est supérieur à 1, 96 en valeur absolue). Il existe bien un mécanisme à correction d’erreur : à long terme les déséquilibres entre les variables se compensent. Un choc constaté au cours d’un trimestre sur une variable exogène est résorbé au bout de 5 trimestres, soit un an et trois mois. Les élasticités de long terme ressortent à : 3,6 pour les dépôts à vue par rapport à l'indice des prix, 0,99 pour les dépôts à vue par rapport à l'indice de la production industrielle. En revanche, l'élasticité de long terme des dépôts à vue par rapport au taux de croissance de la masse monétaire n'est pas significative. S’agissant du court terme, les élasticités des dépôts à vue par rapport aux prix, à la production industrielle et au taux de croissance de la masse monétaire sont respectivement 0.9, 0.2 et 7.3. 3.4 Estimation du MCE par la méthode de HENRY L’estimation du modèle à Correction d’Erreurs par la méthode de Henry conduit aux résultats ci-après : Dependent Variable: D(LTDAV) Method: Least Squares

133

Date: 08/25/11 Time: 16:44 Sample(adjusted): 2000:3 2009:4 Included observations: 38 after adjusting endpoints


D(LIPI) 0.134754 0.119332 1.129230 0.2677 D(LIHPC) -0.182583 0.735459 -0.248258 0.8056 D(TCM) 0.680226 0.234465 2.901180 0.0069 C -0.875236 0.995983 -0.878766 0.3865 LTDAV(-1) -0.149992 0.091130 -1.645913 0.1102 LIPI(-1) 0.221600 0.129548 1.710569 0.0975 LIHPC(-1) 0.391564 0.356055 1.099730 0.2802 TCM(-1) 0.287511 0.380912 0.754798 0.4563


La force de rappel n’est pas significative, ce qui invalide la méthode d’estimation en une seule étape. Ce résultat pourrait découler de la dimension relativement courte de l’échantillon, compte tenu de la taille du modèle (huit variables explicatives). La cointégration des variables du modèle avec une seule relation de cointégration (Cf test de Johansen) et la stationnarité des résidus de la relation de long terme valident la méthode d’estimation en deux étapes de Engel et Granger.

134

ANNEXES

DATE Total des DAV des DAV des Entp. DAV des Autres Indice Indice

Dépôts à vue SODE-EPIC Privées, Particuliers Etbls Fin sommes dues Prod. Industr. Prix à la consom. mars 2000 266299 12185 239754 1016 13344 70,2955737 103,73 juin 2000 266958 11715 241853 1106 12284 76,9657005 103,2573333 sept.2000 285298 13480 256142 796 14880 70,0468005 104,8406667 'dec. 2000 287715 11551 255185 2770 18209 67,3619435 105,6156667 mars 2001 299373 18894 264236 1291 14952 73,479265 105,4926667 juin 2001 299808 15326 266323 1637 16522 79,7493501 105,419 sept.2001 325511 13255 297177 1484 13595 79,0424975 108,9106667 'dec. 2001 315317 10657 286504 1501 16655 84,537118 110,0003333 mars 2002 345564 22900 303801 2702 16161 92,8844151 109,179 juin 2002 356898,2 18796 321781,2 981 15340 98,728049 109,164 sept.2002 349356 13231 325751 1418 8956 82,447964 110,7153333 'dec. 2002 366066 16423 333257 1453 14933 84,6766439 110,8283333 mars 2003 371548 18577 342762 374 9835 96,9844495 110,0826667 juin 2003 405316 30378 364159 367 10412 97,8160616 108,513 sept.2003 424786 29327 383490 279 11690 87,7511199 110,6166667 'dec. 2003 484732 35797 434834 331 13770 90,810996 110,467 mars 2004 475911 29747 435075 496 10593 105,787597 109,8173333 juin 2004 481540 27872 438494 376 14798 110,104208 109,133 sept.2004 488620,3 23550 453467,3 534 11069 95,6366519 111,3736667 'dec. 2004 548877 41451 488718 391 18317 104,982038 111,6273333 mars 2005 543008 23899 506961 252 11896 109,733521 110,4513333 juin 2005 580380,7 25904 538191,7 275 16010 112,445391 110,3213333 sept.2005 571010 31033 527648 209 12120 95,0985037 114,0763333 'dec. 2005 575994,1 43881 511771,1 211 20131 106,774023 114,6373333 mars 2006 571692 26782 528027 326 16557 110,209833 113,0853333 juin 2006 589635 27932 544190 189 17324 104,615656 112,777 sept.2006 598974,2 21389 561145,2 346 16094 81,3683871 115,5526667 'dec. 2006 633817,2 28732 577925,2 210 26950 103,618758 117,5896667 mars 2007 642729,3 21589,6 606359,4 544 14236,3 113,185694 118,9026667

136

juin 2007 749398,8 35821 691913,7 293 21371,1 107,97535 119,412 sept.2007 706647,7 31810 653202,7 1451 20184 106,933741 122,6793333 'dec. 2007 759714,7 45532,5 688983,2 791 24408 108,787937 124,8986009 mars 2008 741986,6 37110 679797,6 458 24621 109,405052 125,1990744 juin 2008 777140 38058 718178 417 20487 100,454429 126,2236132 sept.2008 711501,4 30745 658228 424,4 22104 91,5692896 130,9059797 'dec. 2008 790557,9 40519 732020,9 937 17081 94,8525382 131,5458822 mars 2009 771355,5 31963,5 721033 2757 15602 109,617877 127,5234804 juin 2009 816523,3 30605,5 764114,8 2593 19210 109,282086 125,7021836 sept.2009 813712,4 26902,5 768142,9 2760 15907 98,186711 126,9372869 'dec. 2009 856554 42904 796397 476 16777 107,751976 128,3264062 Tableau 14 a- Source BCEAO

137

Tableau 14 b- EVOLUTION RESSOURCES CT

ANNEE Comptes ordinaires Comptes d'épargne Comptes d'épargne Dépôts à terme Total ressources

créditeurs sur livrets logement durée inf. 2 ans court terme

1 T 253 564 104 441 38 062 95 503 491 570

2000 2 T 254 045 107 674 39 937 93 288 494 944

3 T 294 342 120 621 43 961 103 523 562 447

4 T 260 576 124 449 47 205 109 904 542 134

1 T 309 359 127 105 48 220 111 428 596 112

2001 2 T 309 744 129 689 50 600 115 975 606 008

3 T 304 098 137 949 52 273 124 274 618 594

4 T 317 284 143 712 55 345 123 856 640 197

1 T 347 439 147 098 57 014 135 852 687 403

2002 2 T 348 981 150 777 57 183 137 060 694 001

3 T 347 927 154 880 57 872 146 325 707 004

4 T 357 525 164 099 60 262 137 005 718 891

1 T 368 672 163 555 60 039 152 752 745 018

2003 2 T 401 734 166 041 58 870 127 398 754 043

3 T 435 204 179 218 60 848 109 679 784 949

4 T 505 061 186 969 63 225 111 311 866 566

1 T 491 899 187 889 63 085 131 108 873 981

2004 2 T 482 661 191 971 64 784 128 468 867 884

3 T 504 771 203 040 67 297 123 593 898 701

4 T 543 668 208 565 69 658 129 310 951 201

1 T 522 189 208 731 67 938 132 030 930 888

2005 2 T 569 438 213 516 68 689 153 982 1 005 625

3 T 539 858 223 519 69 609 155 790 988 776

4 T 555 419 226 474 72 079 138 790 992 762

1 T 554 483 226 745 70 276 158 437 1 009 941

2006 2 T 586 330 232 127 68 600 146 200 1 033 257

138

3 T 591 620 242 623 69 108 120 087 1 023 438

4 T 600 534 244 352 70 596 126 580 1 042 062

1 T 605 397 248 094 70 020 137 225 1 060 736

2007 2 T 708 355 253 263 70 571 139 035 1 171 224

3 T 686 314 262 828 72 373 139 817 1 161 332

4 T 689 190 263 492 72 967 128 550 1 154 199

1 T 678 656 259 492 72 391 123 897 1 134 436

2008 2 T 731 773 254 308 71 741 127 613 1 185 435

3 T 641 942 268 748 72 501 133 137 1 116 328

4 T 731 332 280 814 73 337 167 666 1 253 149

1 T 745 383 280 892 73 439 183 457 1 283 171

2009 2 T 770 381 282 107 72 484 223 241 1 348 213

3 T 768 938 292 573 72 972 203 958 1 338 441

4 T 851 646 297 751 73 435 193 242 1 416 074

Sources : Dec 2000 et 2062 des banques

TROISIEME PARTIE : DONNEES STATISTIQUES

140

Annexe 1 : - Liste des banques agréées au Sénégal au 31 décembre 2009

DESIGNATION SIGLE Date d'agrément Spécialisation

Société Générale de Banques au Sénégal SGBS 12/03/1965 Généraliste

Compagnie Bancaire de l'Afrique Occidentale CBAO 30/07/1965 Généraliste

Groupe Attijariwafa Bank

Banque Internationale pour le Commerce et BICIS 12/03/1965 Généraliste

l'Industrie du Sénégal

Banque de l'Habitat du Sénégal BHS 12/12/1979 Spécialisée/Habitat

ECOBANK-Sénégal

ECOBANK 19/02/1999 Généraliste

Crédit Du Sénégal

CDS 14/06/1989 Généraliste

Caisse Nationale de Crédit Agricole du Sénégal

CNCAS 14/06/1984 Spécialisée/Agricul

ture Bank Of Africa Sénégal BOA-SENEGAL 19/09/2001 Généraliste

Citibank-Sénégal CITI 15/05/2006 Généraliste

Banque Islamique du Sénégal BIS 20/07/1982 Spécialisée/financement islamique

Banque Sahélo-Saharienne pour l'Investissement

BSIC 22/08/2003 Généraliste

et le Commerce -Sénégal

Banque Régionale de Marchés BRM 13/10/2006 Spécialisée/Marchés

Banque Régionale de Solidarité du Sénégal BRS 17/05/2005 Spécialisée/microfi

nance Banque des Institutions Mutualistes d'Afrique BIMAO 07/01/2005 Spécialisée/

microfinance de l'Ouest

Banque Atlantique Sénégal BA-SENEGAL 28/10/2005 Généraliste

International Commercial Bank- Sénégal ICB-SENEGAL 20/10/2005 Généraliste

United Bank for Africa UBA 09/01/2009 Généraliste

Crédit International CI 14/01/2009 Généraliste

141

Annexe 2a : - Système Monétaire Intégré (SMI)

2000 2001 Mars Juin Sept Dec Mars Juin Sept Dec

AVOIRS EXTERIEURS NETS 120,2 72,0 48,0 88,7 76,6 83,9 88,0 169,6 Banque Centrale 41,4 - 7,7 - 26,1 - 5,6 2,9 17,1 20,0 66,7

Banques 78,8 79,7 74,1 94,3 73,7 66,8 68,0 102,9

CREDIT INTERIEUR 722,9 729,8 773,2 785,3 856,1 840,3 860,5 837,4 Position nette du Gouvernement 194,6 166,8 175,2 160,2 181,7 130,3 157,2 181,9

Crédits à l'économie 528,3 563,0 598,0 625,1 674,4 710,0 703,3 655,5

Crédits de campagne

Crédits ordinaires

ACTIF = PASSIF 843,1 801,8 821,2 874,0 932,7 924,2 948,5 1 007,0

MASSE MONETAIRE 759,8 749,8 767,5 790,4 854,6 841,1 850,8 905,2 Circulation fiduciaire 201,0 177,4 159,4 172,0 204,4 185,4 177,0 217,8

Dépôts CCP & CNE 5,1 4,4 4,1 4,4 4,5 4,7 4,7 6,6

Dépôts en banque

Sociétés d'Etat et EPIC 21,7 20,5 21,3 19,0 26,5 23,0 17,2 18,8

A vue 12,7 12,3 13,8 11,8 19,4 16,4 13,7 11,6

A terme 9,0 8,2 7,5 7,2 7,1 6,6 3,5 7,2

Part & Entreprises. Privées 531,9 547,5 582,7 595,0 628,0 651,9 662,0 662,0

A vue 254,5 255,7 272,3 276,7 285,1 312,8 305,3 305,3

A terme 277,4 291,8 310,4 318,3 342,9 339,1 356,7 356,7

AUTRES POSTES NETS 83,3 52,0 53,7 83,6 78,1 83,1 97,7 101,8

Dépôts à vue Sociétés d'Etat et EPIC 12,7 12,3 13,8 11,8 19,4 16,4 13,7 11,6

Part & Entr. Privées 254,5 255,7 272,3 276,7 285,1 312,8 305,3 305,3

Total 267,2 268,0 286,1 288,5 304,5 329,2 319,0 316,9

Dépôts à terme Sociétés d'Etat et EPIC 9,0 8,2 7,5 7,2 7,1 6,6 3,5 7,2


Total 286,4 300,0 317,9 325,5 350,0 345,7 360,2 363,9

142

Annexe 2b : - Situation monétaire intégrée

2002 2003 Mars Juin Sept Dec Mars Juin Sept Dec AVOIRS EXTERIEURS NETS 221,2 180,5 208,3 296,8 276,2 285,4 330,8 550,8 Banque Centrale 116,6 77,7 133,5 137,7 146,3 160,5 201,7 351,6

Banques 104,6 102,8 74,8 159,1 129,9 124,9 129,1 199,2

CREDIT INTERIEUR 850,3 844,5 802,0 793,0 777,3 780,0 792,6 848,8 Position nette du Gouvernement 185,9 166,7 107,0 106,5 77,0 32,1 41,4 64,2

Crédits à l'économie 664,4 677,8 695,0 686,5 700,3 747,9 751,2 784,6

Crédits de campagne 7,4 5,4 1,4 3,6

Crédits ordinaires 692,9 742,5 749,8 781,0

ACTIF = PASSIF 1 071,5 1 025,0 1 010,3 1 089,8 1 053,5 1 065,4 1 123,4 1 399,6

MASSE MONETAIRE 980,1 942,5 935,5 974,1 954,9 961,4 1 009,9 1 280,6 Circulation fiduciaire 243,5 199,3 191,0 192,6 164,1 142,8 161,0 337,5

Dépôts CCP & CNE 8,4 9,3 6,2 5,3 5,8 6,9 8,1 8,5

Dépôts en banque 785,0 811,7 840,8 964,6


A vue 23,8 18,8 13,8 17,1 19,3 30,9 32,3 37,0

A terme 6,9 5,6 5,8 8,3 6,6 7,6 5,5 14,1


A vue 323,2 333,8 336,6 350,2 353,6 371,5 390,8 449,9

A terme 374,3 375,7 382,1 400,6 405,5 401,7 412,2 433,6


Dépôts à vue Sociétés d'Etat et EPIC 23,8 18,8 13,8 17,1 19,3 30,9 32,3 37,0


Total 347,0 352,6 350,4 367,3 372,9 402,4 423,1 486,9

Dépôts à terme Sociétés d'Etat et EPIC 6,9 5,6 5,8 8,3 6,6 7,6 5,5 14,1


Total 381,2 381,3 387,9 408,9 412,1 409,3 417,7 447,7

143

Annexe 2c : - Situation monétaire intégrée

2004 2005

Mars Juin Sept Dec Mars Juin Sept Dec

AVOIRS EXTERIEURS NETS 551,2 616,4 621,9 670,3 705,6 738,4 737,3 657,8

Banque Centrale 367,2 435,3 412,0 471,1 489,4 520,8 533,9 484,6

Banques 184,0 181,1 209,9 199,2 216,2 217,6 203,4 173,2

CREDIT INTERIEUR 831,8 798,9 818,9 880,9 872,7 865,4 922,4 1 031,4

Position nette du Gouvernement 67,5 26,9 14,7 24,1 25,3 - 58,3 - 98,7 - 35,6

Crédits à l'économie 764,3 772,0 804,2 856,8 847,4 923,7 1 021,1 1 067,0

Crédits de campagne 8,0 3,8 2,8 14,0 20,5 27,0 20,5 10,1

Crédits ordinaires 756,3 768,2 801,4 842,8 826,9 896,7 1 000,6 1 056,9

ACTIF = PASSIF 1 383,0 1 415,3 1 440,8 1 551,2 1 578,3 1 603,8 1 659,7 1 689,2

MASSE MONETAIRE 1 271,9 1 293,6 1 349,4 1 445,7 1 471,0 1 486,5 1 516,0 1 565,0

Circulation fiduciaire 325,0 323,0 317,3 344,3 364,3 334,8 350,5 389,3

Dépôts CCP & CNE 10,5 11,4 12,3 12,8 13,3 9,8 7,1 6,5

Dépôts en banque 936,4 959,2 1 019,8 1 088,6 1 093,4 1 141,9 1 158,4 1 169,2


A vue 30,5 29,4 28,5 42,8 25,4 26,9 33,0 30,7

A terme 15,5 13,8 42,9 49,0 44,4 44,7 39,4 42,4

Part & Entreprises. Privées 890,4 916,0 948,4 996,8 1 023,6 1 070,3 1 086,0 1 096,1

A vue 450,5 453,8 466,8 507,5 519,2 554,6 540,1 556,1

A terme 439,9 462,2 481,6 489,3 504,4 515,7 545,9 540,0


Dépôts à vue



Total 481,0 483,2 495,3 550,3 544,6 581,5 573,1 586,8

Dépôts à terme


Part & Entreprises Privées 439,9 462,2 481,6 489,3 504,4 515,7 545,9 540,0

Total 455,4 476,0 524,5 538,3 548,8 560,4 585,3 582,4

144

Annexe 2d : - Situation monétaire intégrée

2006 2007

Mars Juin Sept Dec Mars Juin Sept Dec

AVOIRS EXTERIEURS NETS 731,4 729,0 749,7 779,5 800,1 823,2 771,7 851,2

Banque Centrale 550,6 581,9 590,5 569,3 618,9 656,9 635,3 644,3

Banques 180,8 147,1 159,2 210,2 181,2 166,3 136,4 206,9

CREDIT INTERIEUR 955,9 999,6 1 049,5 1 122,4 1 140,7 1 191,0 1 208,1 1 323,5

Position nette du Gouvernement - 90,2 - 89,1 - 49,9 11,1 38,0 20,3 47,9 93,2

Crédits à l'économie 1 046,1 1 088,7 1 099,4 1 111,3 1 111,3 1 102,7 1 170,7 1 230,3

Crédits de campagne 18,2 10,6 8,6 8,9 25,2 21,3 13,1 10,4

Crédits ordinaires 1 027,9 1 078,1 1 090,8 1 102,4 1 077,5 1 149,4 1 147,1 1 219,9

ACTIF = PASSIF 1 687,3 1 728,6 1 799,2 1 901,9 1 940,8 2 014,2 1 979,8 2 174,7

MASSE MONETAIRE 1 552,9 1 596,7 1 633,6 1 751,3 1 785,6 1 863,3 1 821,3 1 972,1

Circulation fiduciaire 387,7 391,9 396,4 453,4 453,8 438,2 421,4 483,6

Dépôts CCP & CNE 9,8 12,4 16,1 16,8 18,6 22,6 23,9 22,7

Dépôts en banque 1 155,4 1 192,4 1 221,1 1 281,1 1 313,2 1 402,5 1 376,0 1 465,8


A vue 28,0 29,4 23,0 30,2 23,4 37,6 33,0 46,9

A terme 39,5 30,8 28,4 33,1 30,6 16,5 19,9 11,8

Part & Entreprises Privées 1 087,9 1 132,2 1 169,7 1 217,8 1 259,2 1 348,4 1 323,1 1 407,1

A vue 545,0 561,8 577,7 605,2 621,2 713,7 674,9 714,3

A terme 542,9 570,4 592,0 612,6 638,0 634,7 648,2 692,8


Dépôts à vue


Part & Entr. Privées 545,0 561,8 577,7 605,2 621,2 713,7 674,9 714,3

Total 573,0 591,2 600,7 635,4 644,6 751,3 707,9 761,2

Dépôts à terme


Part & Entreprises Privées 542,9 570,4 592,0 612,6 638,0 634,7 648,2 692,8

Total 582,4 601,2 620,4 645,7 668,6 651,2 668,1 704,6

145

Annexe 2e : - Situation monétaire intégrée

Dec Mars Juin Sept Dec Mars Juin Sept Dec

AVOIRS EXTERIEURS NETS 851,2 751,2 744,1 682,2 762,3 703,0 787,9 742,4 858,5

Banque Centrale 644,3 562,6 620,7 550,8 653,1 576,5 690,2 628,7 725,3

Banques 206,9 188,6 123,4 131,4 109,2 126,5 97,7 113,7 133,2

CREDIT INTERIEUR 1 323,5 1 326,1 1 395,3 1 481,4 1 467,7 1 543,6 1 570,0 1 598,5 1 606,8

Position nette du Gouvernement 93,2 71,8 72,1 33,1 28,2 132,0 94,9 133,4 114,8

Crédits à l'économie 1 230,3 1 254,3 1 323,2 1 448,3 1 439,5 1 411,6 1 475,1 1 465,1 1 492,0

Crédits de campagne 10,4 17,1 15,7 9,5 5,2 20,4 19,9 14,0 4,9

Crédits ordinaires 1 219,9 1 237,2 1 307,5 1 438,8 1 434,3 1 391,2 1 455,2 1 451,1 1 487,1

ACTIF = PASSIF 2 174,7 2 077,3 2 139,4 2 163,6 2 230,0 2 246,6 2 357,9 2 340,9 2 465,3

MASSE MONETAIRE 1 972,1 1 903,4 1 900,0 1 922,6 2 006,7 2 019,6 2 110,3 2 126,8 2 234,6

Circulation fiduciaire 483,6 439,6 418,9 448,9 474,3 480,1 463,3 470,7 494,8

Dépôts CCP & CNE 22,7 20,5 6,6 17,5 13,9 14,6 14,6 14,6 14,6

Dépôts en banque 1 465,8 1 443,3 1 474,5 1 456,2 1 518,5 1 524,9 1 632,4 1 641,5 1 725,2

Sociétés d'Etat et EPIC 58,7 57,6 62,8 51,5 71,8 54,5 50,7 62,8 82,1

A vue 46,9 39,1 39,6 32,3 35,7 33,5 32,3 28,3 43,9

A terme 11,8 18,5 23,2 19,2 36,1 21,0 18,4 34,5 38,2

Part & Entreprises. Privées 1 407,1 1 385,7 1 411,7 1 404,7 1 446,7 1 470,4 1 581,7 1 578,7 1 643,1

A vue 714,3 705,0 739,2 680,9 729,3 739,5 786,0 787,0 813,8

A terme 692,8 680,7 672,5 723,8 717,4 730,9 795,7 791,7 829,3

AUTRES POSTES NETS 202,6 173,9 239,4 241,0 223,3 227,0 247,6 214,1 230,7

Dépôts à vue


Part & Entreprises Privées 714,3 705,0 739,2 680,9 729,3 739,5 786,0 787,0 813,8

Total 761,2 744,1 778,8 713,2 765,0 773,0 818,3 815,3 857,7

Dépôts à terme


Part & Entreprises. Privées 692,8 680,7 672,5 723,8 717,4 730,9 795,7 791,7 829,3

Total 704,6 699,2 695,7 743,0 753,5 751,9 814,1 826,2 867,5

146

Annexe 3a : - Evolution des comptes de dépôts des banques

2000 2001

DEC 2000 CODE 1 Trim 2 Trim 3 Trim 4 Trim 1 Trim 2 Trim 3 Trim 4 Trim

Comptes ordinaires créditeurs G10 253 564 254 045 294 342 260 576 309 359 309 744 304 098 317 284

Dépôts à terme reçus G15 121 662 120 800 134 880 153 508 147 673 148 561 151 526 162 086

Comptes d'épargne à régime spécial G2A 145 510 151 998 169 011 176 806 180 799 185 865 195 851 204 905

Comptes Epargne s/livrets G2B 104 441 107 674 120 621 124 449 127 105 129 689 137 949 143 712

Comptes Epargne Logt G2C 38 062 39 937 43 961 47 205 48 220 50 600 52 273 55 345

Plans d'épargne logement G2D 1 877 2 962 2 371 3 299 3 628 3 706 3 737 3 948

Autres comptes épargne G2Z 1 130 1 425 2 058 1 853 1 846 1 870 1 892 1 900

DEC 2062

DAT 26 954 29 345 33 093 45 880 38 756 35 102 29 856 41 947

Plan d'épargne logement 1 803 2 137 2 280 2 409 2 496 2 571 2 530 1 598

Autres comptes d'épargne 409 417 413 467 467 489 495 533

1 - ECART entre DEC 2000 et DEC 2062 sur les DAT et Autres comptes = Ressources à terme inf. 2 ans

95 503 93 288 103 523 109 904 111 428 115 975 124 274 123 856

2 –Ressources à CT (Comptes ordinaires créditeurs +

Comptes épargne s/livrets + CEL + Ecart (1)

491 570 494 944 562 447 542 134 596 112 606 008 618 594 640 197

147

Annexe 3b : – Evolution des comptes de dépôts des banques

2002 2003 CODE 1 Trim 2 Trim 3 Trim 4 Trim 1 Trim 2 Trim 3 Trim 4 Trim DEC 2000 Comptes ordinaires créditeurs G10 347 439 348 981 347 927 357 525 368 672 401 734 435 204 505 061






Autres comptes épargnes G2Z 1 994 2 119 2 187 2 232 2 435 2 458 2 523 2 591

DEC 2062

DAT 36 121 39 757 39 777 56 983 59 591 64 299 67 039 87 871




135 852 137 060 146 325 137 005 152 752 127 398 109 679 111 311

2 -Ressources CT (Comptes ordinaires créditeurs +

Comptes épargne s/livrets+ CEL + Ecart (1)

687 403 694 001 707 004 718 891 745 018 754 043 784 949 866 566

148

Annexe 3c : - Evolution des comptes de dépôts des banques








TOTAL

DEC 2062

DAT 75 541 86 526 128 635 110 694 111 383 109 822 120 805 154 087




131 108 128 468 123 593 129 310 132 030 153 982 155 790 138 790



873 981 867 884 898 701 951 201 930 888 1 005 625 988 776 992 762

149

Annexe 3d : - Evolution des comptes de dépôts des banques








TOTAL

DEC 2062

DAT 146 070 166 942 178 073 195 492 186 650 169 860 173 772 187 389


Autres comptes d'épargne 867 899 900 972 998 994 989 1 062


158 437 146 200 120 087 126 580 137 225 139 035 139 817 128 550



1 009 941 1 033 257 1 023 438 1 042 062 1 060 736 1 171 224 1 161 332 1 154 199

150

Annexe 3e : - Evolution des comptes de dépôts des banques







Autres comptes épargne G2Z 5 891 6 158 6 280 6 478 6 796 7 101 7 067 7 103

DEC 2062

DAT 199 533 197 892 214 706 192 863 198 452 210 719 222 938 259 260


Autres comptes d'épargne 1 068 1 079 1 079 1 154 1 191 1 181 1 169 1 227


123 897 127 613 133 137 167 666 183 7 223 241 203 958 193 242



1 134 436 1 185 435 1 116 328 1 253 149 1 283 171 1 348 213 1 338 441 1 416 074

151

Annexe 3 f : – Récapitulation de l’évolution des comptes de dépôts des banques à fin décembre 2009

2006 2007 2008 2009

4 Trimestre 4 Trimestre 4 Trimestre 4 Trimestre

DEC 2000

Comptes ordinaires créditeurs 600 534 689 190 731 332 851 646

Dépôts à terme reçus 313 518 306 249 349 027 440 886

Comptes d'épargne à régime spécial 250 590 271 011 290 226 308 599

Comptes Epargne s/livrets 244 352 263 492 280 814 297 751

Comptes Epargne Logt 70 596 72 967 73 337 73 435

Plans d'épargne logement 6 920 7 885 9 424 10 497

Autres comptes épargnes 4 785 5 525 6 478 7 103

DEC 2062 (Dépôts à terme) 198 643 191 109 197 263 462 507

DAT 195 492 187 389 192 863 259 260

Plan d'épargne logement 2 179 2 658 3 246 4 757

Autres comptes d'épargne 972 1 062 1 154 1 227

1 - ECART entre DEC 2000 et DEC 2062 sur les DAT et Autres comptes = Ressources à terme inf. 2 ans 126 580 128 550 167 666 193 242 2 -Ressources CT (Comptes ordinaires créditeurs +

Comptes épargne s/livrets+ CEL + Ecart (1) 1 042 062 1 154 199 1 253 149 1 416 074

Sources DEC 2000 et 2062 banques

152

Annexe 4 : - Projets pour le financement de l’économie

Organismes Montant des ressources

Secteurs ciblés Modalités d’interventions Divers

FCBS 2 700 000 000 Agriculture Elevage Pêche Artisanat Tourisme/hôtellerie

- Refinancement SFD - Apport personnel = 0 - Taux d’intérêt : entre 5 et

7% l’an - Plafond = 200 millions - Durée : entre 3 et 5 ans - Rbt : mensuel, trimestriel,

semestriel - Suivi : physiq et adtif - Garanties : allégées

Après une 1ère expérience non réussie (taux de retour des fonds très faible) d’intervention via les banques, le FCBS a subi une restructuration

FCSS 1 900 000 000 Agriculture Elevage Pêche Artisanat Tourisme/hôtellerie

- Refinancement SFD - Apport personnel = 0 - Taux d’intérêt = 5% - Plafond = 110 millions

dont 10% de subvention - Durée : entre 3 ou 6ans - Rbt : mensuel, trimestriel,

semestriel - Suivi : physiq et adtif - Garanties : allégées

- Après une 1ère expérience non réussie (taux de retour des fonds très faible) d’intervention via les banques, le FCSS a subi une restructuration - Le FCSS envisage de se transformer en fondation

PMIA 8 632 790 000 Agriculture Elevage

- Refinancement SFD et banques

- Apport personnel = 5 ou 10%.

- Taux d’intérêt = 6,8 ou 7,8%.

- Coopération avec AT/CPEC pour analyse des dossiers de refinancement de SFD - Suivi sur pièces et sur place

Perspectives : - Pérennisation ou transformation en

153

- Plafond = 50 millions (banque) et 5 millions (IMF).

- Durée : entre 1 et 5 ans - Rbt : mensuel - Garanties : appréciées par

l’IFC

établissement financier ou institution de refinancement.

- Extension du champ d’activités - Révision probables à la hausse des taux d’intérêt

FPE 3 000 000 000 (montant total de 8 milliards)

- Agriculture - Elevage - Pêche - Artisanat - Tourisme/hôtellerie - Industrie

- Refinancement SFD et banques

- Apport personnel = 5 ou 10% ou 30%

- Taux d’intérêt8 = 13% ou 10,5% ou 10% + commission flat de 1%

- Plafond = 300millions (BAD), 150 millions (FDCI) et 10 millions (BOAD)

- Durée : entre 1 et 7 ans - Rbt : mensuel - Garanties : appréciées par

l’IFC

- Coopération avec AT/CPEC pour analyse des dossiers de refinancement de SFD - suivi essentiellement sur pièces (rapports trimestriels de l’IFC) Perspectives Extension du pool de bailleurs de fonds

PCF 1 560 000 000 - Agriculture - Elevage - Pêche - Artisanat - Tourisme/hôtellerie

- Organisations féminines - Apport personnel = 5% - Plafond = 500 000 - Taux d’intérêt = 5% ou 8% - Durée 1 an ou 3 ans avec

différé de 3 ou 6 mois - Amortissement : mensuel - Garanties : non spécifiées

La convention de coopération avec les banques n’a pas encore connu de début de mise en œuvre en raison du niveau de risque élevé et de l’insuffisance des garanties généralement proposées par la cible.

8 Suivant qu’il s’agit de la ligne BAD, FDCI ou BOAD (artisanat). En tenant compte de la commission flat, les taux s’établissent à 14, 11 ,5 et 11% l’an.

154

PCLP 2 580 000 000 (montant total du projet :15 milliards)

- Création de richesses

- Renforcement du capital humain

- Renforcement des infrastructures et équipements socio-com-munautaires

- Services sociaux de base

- Approche participative intégrée et décentralisée

- Approche genre - Externalisation de

certaines fonctions (faire - faire)

- Renforcement de capacités Conditions de crédit : - Apport personnel = 0% ou

10% - Taux d’intérêt = 5, 7 et

10% - Plafond des prêts = 3

millions - Durée : 6 à 18 mois avec

différé - Garanties : cautionnement

et nantissement du FC

Source : Vincent AKUE, VA Conseil ; Etude de l’Offre et du Financement des PME au Sénégal

156

Annexe 5 : - Récapitulation des DEC 2062 des banques à fin décembre 2009

LIBELLES TOTAL

2

009

I - RESSOURCES STABLES (NUMERATEUR)

1.1 Eléments de fonds propres effectifs

1.1.1 Fonds propres de base 236 129

1.1.2 Eléments à réintégrer dans les fonds propres de base

-

Participation dans les banques et étab. Financiers 5

776

Dotation dans les succursales à l'étranger

436

Prêts et titres subordonnés sur les banques et étab. Financiers

197

1.1.3 Fonds propres complémentaires

-

F. P. compl. Hors emprunts et titres subordonnés à terme 4

135

Emprunts et titres sub. À terme de durée initiale > 5 ans

- s/total (1.1) 246 673

1.2 Autres ressources stables

-

1.2.1 Opérations avec les établissements de crédit

-

Autres comptes de dépôts créditeurs 3

500

Comptes d'emprunt MM - adjudications exceptionnelles

-

Comptes d'emprunts à terme 22

661

Valeurs données en pension à terme

-

Valeurs vendues ferme

-

Autres emprunts 7

952

1.2.2 Opérations avec la clientèle

- Dépôts à terme reçus 260 013

Plans d'épargne logement 4

707

157

Autres comptes d'épargne 1

227

Dépôts de garantie reçus 5

318

Autres dépôts

-

Bons de caisse 14

502

Emprunts à la clientèle 11

843

1.2.3 Opérations sur titres et opérations diverses

-

Versements restant à effectuer sur titres de placement

-

Dettes représentées par un titre 2

500

Versements restant à effectuer sur immobilisations financières

- s/total (1.2) 334 223

TOTAL DES RESSOURCES STABLES 580 896

158

II - EMPLOIS A MOYEN ET LONG TERME (DENOMINATEUR) -

2.1 Opérations avec les établissements de crédit -

Comptes de dépôts MM-adjudications exceptionnelles -

Comptes de dépôts MM-reprise de liquidité -

Avoirs bloqués rémunérés -

Dépôts à terme constitués 5 000

Dépôts de garantie constitués -

Comptes de prêts à terme 718

Valeurs reçues en pension à terme -

Valeurs achetées fermes -

Obligations cautionnées escomptées -

Créances publiques escomptées -


s/total (2.1) 9 105

2.2 Opérations avec la clientèle -

Crédits à moyen terme 296 669

Crédits à long terme 77 623

Affacturage -


s/total (2.2) 518 565

2.3 Crédit-bail et opérations assimilées -

Loyers sur crédit-bail et opérations assimilées 1 587

Créances en souffrance -

s/total (2.3) 1 587

2.4 Opérations sur titres et opérations diverses -

Titres de placement 140 903

Comptes de stock -

s/total (2.4) 140 903

2.5 Valeurs immobilisées -

Immobilisations financières 27 989

Dépôts et cautionnements 1 751

Immobilisations corporelles en cours 6 419

Immobilisations corporelles d'exploitation 55 400

Immobilisations corporelles hors exploitation 942

Immobilisations corporelles acquises par réalisation de garantie 6 224

s/total (2.5) 98 725

2.6 Eléments à déduire des emplois à moyen et long terme -

Titres bénéficiant d'une garantie de rachat ou de liq de BC - 8 046

s/total (2.6) - 8 046

TOTAL DES EMPLOIS A MOYEN ET LONG TERME 760 839

III - COEFFICIENT DE COUVERTURE DES EMPLOIS A MOYEN ET

LONG TERME PAR DES RESSOURCES STABLES

(III) = (I)x100/(II) (en %) 76,35

Source : DEC 2062 des Banques

159

Annexe 6 : - Marges de financement par banque BANQUE 1 – POTENTIEL D'ACCROISSEMENT DES EMPLOIS A MOYEN ET LONG TERME

EX ANTE EX POST

Normes 75,00% 50,00% 60,00% Ress. stables inf 2 ans*

Ressources à MLT 95 832 95 832 95 832 202 895

Maximum Emplois à MLT autorisé par l'encours des Re ssources à MLT (Plafonds) 127 776 191 664 159 720 202 895




- Par rapport aux encours ex ante 51 737 19 793 62 968 * Ressources stables inf. 2ans = 1% DAV+ 78% compte s spéciaux + DAT inf. 2 ans

Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 127 776 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 191 664 . à 60 %, maximum se chiffre à 159 720 à 100% avec incorporation dépôts stables inf 2 ans (1% DAV+78% cptes spéc+ DAT inf 2 ans) 202 895 - Donc, la marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassem ent actuel (infraction) 63 888 31 944 97 949 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 51 737 19 793 62 968

Source : DEC 2062 banque

BANQUE 2 – POTENTIEL D'ACCROISSEMENT DES EMPLOIS A MOYEN ET LONG TERME

EX ANTE EX POST

Normes 75,00% 50,00% 60,00% Ress. stables inf 2 ans*

Ressources à MLT 73 302 73 302 73 302 139 696





- Par rapport aux encours ex ante 35 282 10 848 28 374 * Ressources stables inf. 2ans = 1% DAV+ 78% compt es spéciaux + DAT inf. 2 ans

Commentaires :

- Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 97 736 - Si norme baissée

. à 50 %, maximum se chiffre à

146 604

. à 60 %, maximum se chiffre à

122 170

à 100% avec incorporation dépôts stables inf . 2 ans (1% DAV+78% c omptes spéc iaux + DAT inf . 2 ans)

139 696

- Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassement actuel

(infraction) 48 868 24 434 56 205 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations

35 282 10 848 28 374


161

BANQUE 3 – POTENTIEL D'ACCROISSEMENT DES EMPLOIS A MOYEN ET LO NG TERME

EX ANTE EX POST


Ressources à MLT 24 240 24 240 24 240 45 528





- Par rapport aux encours ex ante 12 819 4 739 9 867 * Ressources stables inf 2ans = 1% DAV+ 78% compte s spéciaux + DAT inf 2 ans

Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 32 320 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 48 480 . à 60 %, maximum se chiffre à 40 400 à 100% avec in corporation dépôts stables inf . 2 ans (1% DAV+78% comptes spéc iaux + DAT inf . 2 ans) 45 528 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassement actuel (infraction) 16 160 8 080 18 782 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 12 819 4 739 9 867


162


EX ANTE EX POST


Ressources à MLT 59 956 59 956 59 956 107 505






Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 79 941 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 119 912 . à 60 %, maximum se chiffre à 99 927 à 100% avec incorporation dépôts stables inf. 2 ans (1% DAV+78% comptes spéciaux+ DAT inf. 2 ans) 107 505 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassement actuel (infraction) 39 971 19 985 47 677 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 40 142 20 157 27 735


163


EX ANTE EX POST


Ressources à MLT 17 547 17 547 17 547 28 988






Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 23 396 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 35 094 . à 60 %, maximum se chiffre à 29 245 à 100% avec incorporation dépôts stables inf. 2 an s (1% DAV+78% comptes spéciaux + DAT inf. 2 ans) 28 988 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassement actuel (infraction) 11 698 5 849 21 490 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 25 097 19 248 18 991


164


EX ANTE EX POST


Ressources à MLT 178 812 178 812 178 812 344 703






Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 238 416 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 357 624 . à 60 %, maximum se chiffre à 298 020 à 100% avec incorporation dépôts stables inf. 2 ans (1% DAV+78% comptes spéciaux+ DAT inf. 2 ans) 344 703 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassement actuel (infraction) 119 208 59 604 134 723 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 77 650 18 046 64 729


165


EX ANTE EX POST


Ressources à MLT 8 339 8 339 8 339 8 357





- Par rapport aux encours ex ante 8 250 5 470 -71 * Ressources stables inf. 2ans = 1% DAV+ 78% compte s spéciaux + DAT inf. 2 ans

Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 11 119 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 16 678 . à 60 %, maximum se chiffre à 13 898 à 100% avec incorporation dépôts stables inf. 2 ans (1% DAV+78% comptes spéciaux+ DAT inf. 2 ans) 8 357 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les m axima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dé passement actuel (infraction) 5 559 2 780 2 036 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 8 250 5 470 -71


166


EX ANTE EX POST

Normes 75,00% 50,00% 60,00% Ress. Stables inf 2 ans

Ressources à MLT 4 951 4 951 4 951 9 149





- Par rapport aux encours ex ante 557 -1 093 -196 * Ressources stables inf. 2ans = 1% DAV+ 78% compte s spéciaux + DAT inf. 2 ans

Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 6 601 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 9 902 . à 60 %, maximum se chiffre à 8 252 à 100% avec incorporation dépôts stables inf. 2 an s (1% DAV+78% comptes spéciaux+ DAT inf. 2 ans) 9 149 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassement actuel (infraction) 3 301 1 650 2 140 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 557 -1 093 -196


167


EX ANTE EX POST

Normes 75,00% 50,00% 60,00% Ress. Stables inf 2 ans

Ressources à MLT 5 188 5 188 5 188 5 336





- Par rapport aux encours ex ante 5 857 4 128 817 * Ressources stables inf. 2ans = 1% DAV+ 78% compte s spéciaux + DAT inf. 2 ans

Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 6 917 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 10 376 . à 60 %, maximum se chiffre à 8 647 à 100% avec incorporation dépôts stables inf. 2 an s (1% DAV+78% comptes spéciaux+ DAT inf. 2 ans) 5 336 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassement actuel (infraction) 3 459 1 729 1 947 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 5 857 4 128 817


168


EX ANTE EX POST


Ressources à MLT 8 844 8 844 8 844 9 507





- Par rapport aux encours ex ante 9 671 6 723 1 490 * Ressources stables inf 2ans = 1% DAV+ 78% comptes spéciaux + DAT inf. 2 ans

Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 11 792 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 17 688 . à 60 %, maximum se chiffre à 14 740 à 100% avec incorporation dépôts stables inf. 2 an s (1% DAV+78% comptes spéciaux+ DAT inf. 2 ans) 9 507 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassement actuel (infraction) 5 896 2 948 1 947 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 9 671 6 723 1 490


169


EX ANTE EX POST


Ressources à MLT 4 038 4 038 4 038 11 483





- Par rapport aux encours ex ante 3 316 1 970 6 723 * Ressources stables inf. 2ans = 1% DAV+ 78% compt es spéciaux + DAT inf. 2 ans

Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 5 384 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 8 076 . à 60 %, maximum se chiffre à 6 730 à 100% avec incorporation dépôts stables inf. 2 an s (1% DAV+78% comptes spéciaux+ DAT inf. 2 ans) 11 483 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'h ypothèse de ne pas tenir compte du dépassement actu el (infraction) 2 692 1 346 3 494 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 3 316 1 970 6 723


170


EX ANTE EX POST


Ressources à MLT 26 374 26 374 26 374 27 806






Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 35 165 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 52 748 . à 60 %, maximum se chiffre à 43 957 à 100% avec incorporation dépôts stables inf. 2 ans (1% DAV+78% comptes spéciaux+ DAT inf. 2 ans) 27 806 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassement ac tuel (infraction) 17 583 8 791 7 913 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 39 624 30 833 14 682


171


EX ANTE EX POST


Ressources à MLT 4 127 4 127 4 127 7 331






Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 5 503 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 8 254 . à 60 %, maximum se chiffre à 6 878 à 100% avec incorporation dépôts stables i nf . 2 ans (1% DAV+78% c omptes spéc iaux + DAT inf . 2 ans) 7 331 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassement actuel (infraction) 2 751 1 376 17 963 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 6 250 4 874 5 327 Source : DEC 2062 banque

172


EX ANTE EX POST


Ressources à MLT 45 248 45 248 45 248 59 280






Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 60 331 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 90 496 . à 60 %, maximum se chiffre à 75 413 à 100% avec incorporation dépôts stables inf . 2 ans (1% DAV+78% c omptes spéc iaux + DAT inf . 2 ans) 59 280 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassement actuel (infraction) 30 165 15 083 5 828 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 61 302 46 219 30 086 Source : DEC 2062 banque

173


EX ANTE EX POST


Ressources à MLT 7 661 7 661 7 661 11 003





- Par rapport aux encours ex ante 4 994 2 440 675 * Ressources stables inf. 2ans = 1% DAV+ 78% compte s spéciaux + DAT inf. 2 ans

Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 10 215 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 15 322 . à 60 %, maximum se chiffre à 12 768 à 100% avec incorporation dépôts stables inf . 2 ans (1% DAV+78% c omptes spéc iaux + DAT inf . 2 ans) 11 003 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassement actuel (infraction) 5 107 2 554 3 257 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 4 994 2 440 675 Source : DEC 2062 banque

174


EX ANTE EX POST

Normes 75,00% 50,00% 60,00% Ress. stables inf

2.ans

Ressources à MLT 16 437 16 437 16 437 51 839






Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 21 916 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 32 874 . à 60 %, maximum se chiffre à 27 395 à 100% avec incorporation dépôts stables inf 2 ans (1% DAV+78% cptes spéc+ DAT inf 2 ans) 51 839 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothè se de ne pas tenir compte du dépassement actuel (infraction) 10 958 5 479 40 987 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 18 405 12 926 37 370 Source : DEC 2062 banque

175

Annexe 7a – Récapitulation marge de financement par banque

Annexe Marge additionnelle de financement

Récapitulation par banque BANQUES

RUBRIQUES Banque

1 Banque

2 Banque

3 Banque

4 Banque

5 Banque

6 Banque

7 Banque

8 Ressources stables 95 832 73 302 24 240 59 956 17 547 178 812 8 339 4 951 Emplois 139 927 111 322 35 661 79 770 9 997 279 974 8 428 9 345 Plafond 127 776 97 736 32 320 79 941 23 396 238 416 11 119 6 601 Norme à 50% Emplois possibles 191 664 146 604 48 480 119 912 35 094 357 624 16 678 9 902 Marge/Plafond 63 888 48 868 16 160 39 971 11 698 119 208 5 559 3 301 Marge de financement par rapport Encours 51 737 35 282 12 819 40 142 25 097 77 650 8 250 557 Accroissement en % 0,37 0,32 0,36 0,50 2,51 0,28 0,98 0,06 Norme à 60% Emplois possibles 159 720 122 170 40 400 99 927 29 245 298 020 13 898 8 252 Marge/Plafond 31 944 24 434 8 080 19 985 5 849 59 604 2 780 1 650 Marge de financement par rapport Encours 19 793 10 848 4 739 20 157 19 248 18 046 5 470 -1 093 Accroissement en % 0,23 0,22 0,23 0,25 0,59 0,21 0,33 0,18 Plafond 75% et incorporation dépôts inf 2 ans Emplois possibles 180 723 109 444 51 469 100 073 38 485 299 543 11 119 11 364 Marge/Plafond 40 796 -1 878 15 808 20 303 28 488 19 569 2 691 2 019 Marge de financement par rapport Encours 52 947 11 708 19 149 20 132 15 089 61 127 0 4 763 Sources : DEC 2000 et 2062 des banques

176

Annexe 7b - Marge de financement par banque

Annexe Marge additionnelle de financement

Récapitulation par banque

BANQUES

RUBRIQUES Banque

9 Banque

10 Banque

11 Banque

12 Banque

13 Banque

14 Banque

15 Banque

16 RECAP

Ressources stables 5 188 8 844 4 038 26 374 4 127 45 248 7 661 16 437 580 896

Emplois 4 519 8 017 4 760 13 124 2 004 29 194 10 328 14 469 760 839

Plafond 6 917 11 792 5 384 35 165 5 503 60 331 10 215 21 916 774 528

Norme à 50%

Emplois possibles 10 376 17 688 8 076 52 748 8 254 90 496 15 322 32 874 1 161 792

Marge/Plafond 3 459 5 896 2 692 17 583 2 751 30 165 5 107 10 958 387 264



Norme à 60%

Emplois possibles 8 647 14 740 6 730 43 957 6 878 75 413 12 768 27 395 968 160

Marge/Plafond 1 729 2 948 1 346 8 791 1 376 15 083 2 554 5 479 193 632




Emplois possibles = Ressources totales stables 5 336 9 507 11 483 27 806 7 331 59 280 11 003 51 839 1 070 404

Marge de financement par rapport Encours 817 1 490 6 723 14 682 5 327 30 086 675 37 370 309 565

Emplois possibles par rapport norme actuelle de 75% 7 115 12 675 15 310 37 074 9 774 79 040 14 670 69 118 1 427 205

Marge de financement par rapport coef de 75% 1 947 3 494 7 913 17 963 5 828 37 385 3 257 40 987 499 775

Sources : DEC 2000 et 2062 des banques

177

Annexe 8 – Récapitulation – Potentiel d’accroissement des emplois à moyen et long terme des banques

EX ANTE EX POST


Ressources à MLT 580 896 580 896 580 896 1 070 404

Maximum Emplois à MLT autorisé par l'encours des Re ssources à MLT (Plafonds) 774 528 1 161 792 968 160 1 070 404





Commentaires : - Situation actuelle, compte tenu ressources à MLT , maximum emplois à MLT 774 528 - Si norme baissée . à 50 %, maximum se chiffre à 1 161 792 . à 60 %, maximum se chiffre à 968 160 à 100% avec incorporation dépôts stables inf. 2 ans (1% DAV+78% comptes spéciaux+ DAT inf. 2 ans) 1 070 404 - Donc, marge est constituée par la différence . entre les maxima sous l'hypothèse de ne pas tenir compte du dépassement actuel (infraction) 387 264 193 632 499 775 . entre le maximum ex post et le niveau réel des réalisations 400 953 207 321 309 565 Sources : DEC 2000 et 2062 des banques

Annexe 9 : Termes de référence de l’étude

Annexe 10 : Références et bibliographie

- ANSD ; Bulletin mensuel des statistiques économiques - Octobre 2010

- ANSD ; Indice national des prix à la consommation - Octobre 2010

- Bassel Comitee on Banking Supervision; Sound Practices for managing Liquidity in Banking Organizations, février 2000

- Banque de France: Réglementation bancaire et financière en France: Les règles de gestion

- Bulletin de la Commission Bancaire France : N 30 –avril 2004 : Réglementations comptables et prudentielles

- BCEAO ; Rapports annuels 2000 à 2009

- BCEAO ; Notes et Informations Statistiques

- Carlos Dendi LACGNI ; Modélisation de l’écoulement des dépôts à vue - Institut sous régional de Statistique et d’Economie Appliquée- ISSEA Yaoundé

- Christian PFISTER ; Politique monétaire et aspects prudentiels, Bulletin de la Banque de France N° 43, juillet 1997

- Bulletins de la Commission Bancaire France : N° 31 novembre 2004, La contribution de la loi bancaire à la stabilité du secteur bancaire français

- Comité de Bâle; Renforcement de la transparence bancaire - www.bis.org

- Comité de Bâle ; Nouvel accord de Bâle sur les fonds propres – www.bis.org

- Commission Bancaire de l’UMOA ; Rapports annuels 2000 à 2009

- Commission de l’UEMOA ; Rapports annuels 2000 à 2009

- Circulaire de la Banque Centrale de Tunisie (BCT) aux banques N° 9124 du 17 décembre 1991

- Danièle NOUY ; Relations interbancaires et risques systémiques, Revue Banque N° 235, février 1993

- Danièle NOUY : Les réformes prudentielles : évolutions et impacts sur la gouvernance des établissements

- DEC 2000 et 2062 des banques sur la période 2000 à 2009

- Denis DUPRE; la modélisation des dépôts à vue, février 1996

- Dispositif prudentiel applicable aux banques et établissement financiers de l’UMOA à compter du 1 er Janvier 2000

- Florian IELPO ; Gestion Actif Passif, Asset Liability Management ; Centre d’Economie de la Sorbonne, DEXIA SA

- Grégory GHIEU ; Gestion Actif Passif méthodologie et application au Livret A,

- Implémentation de Bâle 2 au Maroc : Publications de la Banque Al Maghrib

- Jean Louis FORT : Le système français de contrôle bancaire : Bulletin de la Commission Bancaire N° 17 Novembre 1997

180

- Les Institutions de surveillance en zone CEMAC, IZF.net

- Loi bancaire N° 34-03 relative aux établissements de crédit et organismes assimilés au Maroc

- Pierre Yves THORAVAL : Le dispositif de Bâle 2, rôle et mise en œuvre du pilier 2

- Rapport général sur la deuxième concertation sur le crédit 16-17 mars 2010

- Règlements et Instructions de la COBAC

- Règles prudentielles au Maroc : Publications de la Banque Al Maghrib

- Sylvie TACCOLA LAPIERRE ; Dispositif prudentiel de Bâle 2 : Autoévaluation et contrôle interne, une application au cas français

- Textes à caractère réglementaire de la Banque Centrale de Tunisie (Réglementation de l’activité des établissements de crédit et règles prudentielles)

- Vincent AKUE, VA Conseil ; Etude de l’Offre et du Financement des PME au Sénégal

181

Annexe 11 : Personnes rencontrées

APBEF: MM. Moussa DIOP, Secrétaire Général, Cheikh T. DIAGNE, Conseiller du Président de l’APBEF;

Banque Atlantique : M. Pierre NDIAYE, Directeur Clientèle Entreprises ;

BCEAO : Direction Nationale pour le Sénégal M. Djibril Camara, Adjoint au DAP, Mamadou NDIAYE, Chef de service du Crédit, Mme Kardiata DIOUF Service du Crédit ;

ICB : MM. Abdoulaye M. CAMARA, Directeur Général, Assane R. MBAYE, Risk Manager, Mame A. DIAGNE, Internal Audit Manager;

BICIS : Mouhamadou NDIAYE, Directeur des Etudes et des Relations Extérieures ;

BIMAO : M. Khayar SECK, Directeur de l’Exploitation Bancaire ;

BIS MM : Omar MBODJI, DGA, entouré de ses collaborateurs ;

BHS: MM. Mamadou B.S Y, DGA, Abdoul Aziz MBODJ, Directeur de la Clientèle et du Réseau;

BOA: MM. Sita DIALLO, Chef du Département Administratif et Financier et Mamadou FALL, Chef Comptable;

BRS : M. Charles Ayi HYDE, Directeur Adjoint des Opérations, Finances & Trésorerie ;

BRM: M. Alioune CAMARA, Chief Executive Officer;

BSIC : MM. Atteib DOUTOUM, DG, Souleymane SOUMARE, DGA et Mamadou FAYE, Chef du Service de la Comptabilité;

CBAO : Honorat MOH, Directeur des Opérations, Mme Rose Diakhaté SOUMARE Responsable de la comptabilité et de la fiscalité, Pape FAYE Responsable du reporting groupe et réglementation, Ismaila CAMARA Responsable de la Réglementation ;

CITIBANK : MM. Modou SEYE, Vice Président, Directeur de l’Exploitation ; Papa M. SALL, Directeur de la Trésorerie ; Souleymane Diagne, Vice Président, Directeur Régional Afrique de l’Ouest, Falilou KANE ;

CREDIT du SENEGAL: Mme Monique NDIAYE Directeur Financier ;

CREDIT INTERNATIONAL: Anwar ABOU-JAOUDE, DG, Yacine KANE, Attachée de Direction ;

CNCAS : Arfang B. DAFFE, DG CNCAS, Pdt APBEF; Fatma K. DIEYE Attachée de Direction, Chargée des Etudes et du Développement ;

DMC: Mme Oulimata DIOP, Directeur de la DMC, Pape Alioune NDIAYE, Amadou NGOM ;

ECOBANK: Abdoulaye GUEYE, Directeur du Contrôle financier

SGBS: MM. Amadou SARR, Directeur Financier et Alioune LEYE, Responsable du Service de la comptabilité

UBA: Imencio MORENO Directeur des risques

rapport final etude dépôts à vue

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