Kamgna, Tinang, Tsombou, Article Sur La Surveillance Macroprudentielle

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Juillet 2009
e

Indicateurs de surveillance macro-prudentielle 2

TRAVAIL DE RECHERCHE

PROPOSITION D’INDICATEURS DE SURVEILLANCE
MACRO-PRUDENTIELLE DU SYSTEME BANCAIRE EN ZONE CEMAC

KAMGNA S´v´rin Yves 1
e e

TINANG NZESSEU Jules 2

TSOMBOU KINFAK Christian 3

La Banque des Etats de l’Afrique Centrale (BEAC) et l’Institut Sous-r´gional de Sta-
e
tistique et d’Economie Appliqué (ISSEA) n’entendent donner aucune approbation ni im-
e
probation aux opinions ´mises dans ce travail de recherche. Ces opinions doivent ˆtre consi-
e e
d´rés comme propres aux auteurs.
ee

1 Ingńieur Statisticien Economiste, Chef de Service de la Programmation Mon´taire et des Finances
e e
Publiques, BEAC - Services Centraux. kamgna@beac.int
2 Ingńieur Statisticien Economiste, ISSEA. tinzeus2003@yahoo.fr
e
3 Ingńieur Statisticien Economiste, ISSEA. tsombouchris@ yahoo.fr
e

S. Yves Kamgna J. Tinang Nzesseu C.Tsombou Kinfak


Table des mati`res
e
R´sum´
e e 5

Introduction 6

I. La surveillance du syst`me bancaire
e 9

1 L’approche microprudentielle 10
1.1 D´finition et objectif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
e 10
1.2 Les moyens utilis´s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
e 10
1.3 Les limites de l’approche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2 L’approche macro-prudentielle 12
2.1 D´finition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
e 12
2.2 Composition des Indicateurs Macro-Prudentiels (IMP) . . . . . . . . . . . 13
2.3 Mise en oeuvre de l’analyse macro-prudentielle . . . . . . . . . . . . . . . . 14

II. Approche m´thodologique
e 15

3 Cadre thórique d’analyse de la situation du syst`me bancaire
e e 15
3.1 D´finition des concepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
e . . . . . 15
3.2 Formalisation de la notion de fragilit´ du syst`me bancaire . . . .
e e . . . . . 17
3.2.1 Approche par les effectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.2.2 Approche par les coˆts d’intervention du r´gulateur . . . .
u e . . . . . 17
3.3 Formalisation de la notion de d´gradation du syst`me bancaire . .
e e . . . . . 18
3.4 Autre formulation (prise en compte de toutes les banques) . . . . . . . . . 19

4 Mise en application de l’approche thórique
e 20
4.1 Construction de la variable de fragilit´ du syst`me bancaire . . .
e e . . . . . . 21
4.2 Construction de la variable de d´gradation du syst`me bancaire
e e . . . . . . 21
4.3 Pr´sentation des autres variables et des donnés utilisés . . . .
e e e . . . . . . 22
4.3.1 Les variables micro-prudentielles agr´gés . . . . . . . . .
e e . . . . . . 23
4.3.2 Les variables macro-prudentielles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.3.3 Les variables issues de la combinaison micro-macro . . . . . . . . . 25
4.3.4 Le choix du mod`le final . . . . . . . . . . . . . . . . . .
e . . . . . . 25



5 Analyse ćonom´trique
e e 26
5.1 La d´marche adopté . . . . . . . . . . . . . . . .
e e . . . . . . . . . . . . . . 26
5.2 Estimation d’un mod`le sur donnés de panel . .
e e . . . . . . . . . . . . . . 28
5.2.1 Effets individuels fixes ou effets individuels alátoires
e . . . . . . . . 28
5.2.2 Estimation et interpr´tation du mod`le . .
e e . . . . . . . . . . . . . . 29
5.3 Estimation d’un mod`le unique pour tous les pays
e . . . . . . . . . . . . . . 30

Conclusion 31

R´f´rences
ee 33



R´sum´
e e

L’objectif du pr´sent travail est d’identifier des indicateurs macro-prudentiels de solidit´ financi`re
e e e
pouvant servir dans le cadre d’une surveillance du syst`me bancaire en zone CEMAC. Partant d’un en-
e
semble d’indicateurs r´pertori´s dans la litt´rature sur la surveillance macro-prudentielle, notamment des
e e e
variables microćonomiques agr´gés du secteur bancaire, des variables macroćonomiques et des combi-
e e e e
naisons de ces deux ensembles, nous avons d´termin´ les plus pertinents dans l’annonce d’une d´gradation
e e e
du syst`me bancaire de la sous-r´gion. A l’issue de cette ´tude, il ressort que, les cránces sur le secteur
e e e e
priv´, les investissements directs ´trangers ainsi que la conjonction des cr´dits au secteur priv´ et des
e e e e
exportations, accroissent le risque de d´gradation du syst`me bancaire. A contrario, ce risque est r´duit
e e e
par l’apprćiation du taux de change, l’augmentation des fonds propres du syst`me bancaire et du taux
e e
d’inflation. Cet ensemble d’indicateurs devrait donc retenir l’attention du r´gulateur afin de permettre une
e
intervention rapide qui r´sorberait toute crise bancaire potentielle en zone CEMAC.
e

Mots cl´s : Syst`me Bancaire, Indicateurs Macro-Prudentiels, Fragilit´, D´gradation.
e e e e
JEL Classification : C12, C13, G21, G28

Abstract

The main purpose of this paper is to determine the macro-prudential indicators of financial strength
that can be used under supervision of the banking system in CEMAC. More specifically, we start from a set
of indicators listed in the literature on macro-prudential supervision, and identify those that are relevant
to the announcement of a deterioration of the banking system in the subregion. We sought these indicators
among the variables of micro-aggregated banking sector, macroeconomic variables and the combination of
these two sets. At the end of this study, it appears that the claims on the private sector, foreign direct
investment and the combination of exports and credits to the private sector, increase the risk of degradation
of the banking system, while this risk is reduced by the exchange rate, the capital of the banking system
and inflation. This set of indicators should therefore attract the attention of the regulator to allow a quick
solve of any potential banking crisis in CEMAC.

Keywords : Banking System, Macro-Prudential Indicators, Fragility, Degradation
JEL Classification : C12, C13, G21, G28



Introduction

L’analyse de la solidit´ d’un syst`me financier revˆt une importance consid´rable,
e e e e
4
compte tenu des effets n´fastes que peut avoir une crise financi`re, non seulement au
e e
niveau de l’activit´ ćonomique mais aussi au niveau social. Depuis quelques annés, on
ee e
observe l’´mergence d’une nouvelle approche d’analyse, dite macro-prudentielle, dans le
e
cadre de la pr´vention de crises du syst`me bancaire. En effet, l’approche micropruden-
e e
tielle, qui avait depuis longtemps fait office de seul dispositif d’alerte des crises, n’est plus
aujourd’hui suffisante 5 , puisqu’il transparait au regard des crises financi`res rćentes que
e e
le seul suivi des indicateurs bancaires ne suffit pas ` pr´dire de fa¸on fiable une d´faillance
a e c e
du syst`me. De plus, le recours excessif aux r`gles microprudentielles peut mˆme accroˆ
e e e ıtre
l’aversion des banques au risque et entrainer la faillite de certaines institutions (Borio [4],
2003).
L’approche macro-prudentielle apparaˆ aujourd’hui comme une am´lioration de la sur-
ıt e
veillance microprudentielle permettant d’´valuer l’exposition globale du syst`me bancaire
e e
` une crise financi`re. Selon Sundararajan et al. (2002) 6 , “l’analyse macro-prudentielle est
a e
l’estimation et le contrˆle des forces et faiblesses du syst`me financier en terme d’indica-
o e
teurs macroprudentiels comprenant ` la fois les indicateurs de solidit´ financi`re et d’autres
a e e
indicateurs macroćonomiques, tels que le taux de croissance du PIB et le taux d’inflation,
e
avec des informations sur la structure du syst`me financier, des informations qualitatives
e
sur le cadre institutionnel et r´glementaire, en particulier ` travers l’´valuation de l’ad´-
e a e e
quation avec les standards et codes internationaux, et les r´sultats des tests de tension.”
e
Ainsi, l’analyse macro-prudentielle permet au r´gulateur d’avoir une vue d’ensemble sur
e
le syst`me bancaire. Evans [13] (2000) identifie dans une ´tude globalisante un ensemble
e e
d’indicateurs macroprudentiels qu’il regroupe en deux cat´gories : les indicateurs micropru-
e
dentiels agr´g´s et les indicateurs macroćonomiques. Cependant, la diversit´ des syst`mes
e e e e e
financiers ainsi que la multiplicit´ des indicateurs r´pertori´s exigent au r´gulateur local
e e e e
4 En effet, Les faiblesses d’un syst`me bancaire, que ce soit dans un pays en d´veloppement ou dans un
e e
pays d´velopp´, peuvent menacer la stabilit´ financi`re tant au sein de ce pays qu’` l’ćhelle internationale
e e e e a e
(Bˆle [8],1997). Voir ´galement Borio [4] (2003), Plihon et al. [19] (2004), pour une meilleure connaissance
a e
des cons´quences de l’instabilit´ du syst`me financier.
e e e
5 Goodhart [25] (2004) cite le cas du Japon en 1998, o` les banques prises individuellement ´taient
u e
solides financi`rement, mais toutes vuln´rables ` la crise du secteur rél.
e e a e
6 Cit´ par Yung Chul [25].
e



d’´valuer les indicateurs pertinents pour son syst`me financier.
e e
Le syst`me bancaire de la zone CEMAC, plac´ sous la supervision de la BEAC a connu
e e
vers la fin des annés 80 un certain nombre de d´faillances (faillite individuelle, situation
e e
d’illiquidit´, etc.) avec des cons´quences n´gatives sur l’activit´ ćonomique de la sous r´-
e e e ee e
gion (Djine et Tamba [23], 1995). Cette crise sera la r´sultante de la mauvaise gestion
e
de ces institutions financi`res et de la d´t´rioration des termes de l’ćhange survenue au
e ee e
cours de ces annés. De nos jours, la mondialisation et l’interconnexion des march´s fi-
e e
nanciers augmentent les probabilit´s de contagion pouvant entrainer une “importation” de
e
crise bancaire. Pour cette raison, il parait aujourd’hui indispensable de renforcer le dispo-
sitif de surveillance afin de tenir compte ` la fois de la sant´ individuelle des banques et
a e
de la r´silience globale du syst`me bancaire; ceci dans l’optique de r´duire tout risque de
e e e
survenance de crise bancaire. Des efforts consid´rables ont ´t´ men´s dans ce sens depuis
e ee e
le milieu des annés 90. Actuellement, l’autorit´ en charge de la stabilit´ financi`re dis-
e e e e
pose d’un ensemble de variables macroćonomiques suivies au cours du temps. Toutefois,
e
Il serait int´ressant pour elle de savoir lesquelles de ces variables sont les plus pertinentes
e
pour ´valuer la stabilit´ du syst`me financier. En d’autres termes, quel serait le pouvoir
e e e
explicatif de chaque variable dans la pr´diction de la d´gradation du syst`me bancaire ?
e e e
Cette d´marche, dont l’objectif est de r´duire consid´rablement le nombre de variables
e e e
pouvant servir ` pr´voir une crise bancaire et d’estimer le pouvoir pr´dictif de chacune
a e e
d’elles, pr´sente un double avantage en termes d’efficacit´ et de coˆt. En effet, le r´gula-
e e u e
teur pourra facilement appr´hender la situation du syst`me bancaire, car il ne sera plus
e e
question d’accorder la mˆme attention ` tous les indicateurs (qui sont nombreux), mais
e a
de se concentrer sur ceux dont les modifications augmentent dans une certaine mesure la
probabilit´ de survenance d’une d´faillance du syst`me.
e e e
L’objectif du pr´sent travail est de d´terminer les indicateurs de solidit´ financi`re pou-
e e e e
vant servir dans le cadre d’une surveillance du syst`me bancaire dans la zone CEMAC. Plus
e
prćis´ment, il s’agira ` partir d’un ensemble d’indicateurs r´pertori´s dans la litt´rature
e e a e e e
sur la surveillance macro-prudentielle, de d´terminer quels sont ceux qui sont pertinents
e
dans l’annonce d’une d´gradation du syst`me bancaire de la sous-r´gion.
e e e
La suite du document s’articule comme suit : la premi`re partie passe en revue la sur-
e
veillance du syst`me bancaire en abordant dans la premi`re section (1) l’approche micro-
e e
prudentielle et dans la seconde (2) l’approche macro-prudentielle. La seconde partie pr´- e
sente la m´thodologie utlisé et les r´sultats obtenus, en prćisant premi`rement le cadre
e e e e e
thórique de l’analyse dans la troisi`me section (3). Ensuite, nous mettons en application
e e



ce cadre thórique et prćisons le mod`le ćonom´trique dans la quatri`me section (4). La
e e e e e e
cinqui`me section (5) est consacré ` l’estimation des param`tres du mod`le et ` l’analyse
e e a e e a
des r´sultats.
e



I. La surveillance du syst`me bancaire
e

La stabilit´ financi`re, telle que per¸ue par la Banque Centrale Europénne, est une si-
e e c e
tuation dans laquelle le syst`me financier est ` mˆme de r´sister aux chocs sans provoquer
e a e e
d’effets d’engrenage n´fastes ` l’affectation de l’´pargne, ` l’investissement et au traitement
e a e a
des paiements dans l’ćonomie (Tordjman [24], 2007). L’autorit´ mon´taire a plus d’une
e e e
raison de s’int´resser ` la stabilit´ du syst`me bancaire. Premi`rement, cette stabilit´ peut
e a e e e e
ˆtre per¸ue comme un bien public, c’est-`-dire un bien qui pr´sente les caract´ristiques
e c a e e
de non rivalit´ et de non exclusion. D’o` la nćessit´ d’un superviseur pouvant le mettre
e u e e
gratuitement ` la disposition de tous les usagers (banques, mńages...) et veiller ` sa conser-
a e a
vation. Secundo, les banques sont consid´rés comme un maillon essentiel ` la transmission
ee a
de la politique mon´taire de la Banque Centrale (Landau [18], 2009); en cas de faiblesse
e
du syst`me bancaire, il pourrait ˆtre plus on´reux pour la Banque Centrale de resserer
e e e
sa politique mon´taire (FMI [14], 2006) 7 . Enfin, les banques commerciales repr´sentent
e e
une part importante de la client`le de la Banque Centrale qui se doit donc d’apprćier en
e e
permanence leur sant´ et leur solvabilit´ (op. cite [14]).
e e
Le syst`me bancaire est gń´ralement soumis ` deux types de risque pouvant entraˆ
e e e a ıner
une situation de crise. D’une part, nous avons le risque interne ou endog`ne provenant de
e
chaque banque du syst`me et per¸u ` travers son bilan. Ce type de risque fait principale-
e c a
ment l’objet de l’analyse microprudentielle qui ´value ainsi la fragilit´ des banques; laquelle
e e
fragilit´ se d´duit alors de l’´tat de sant´ de l’ensemble des banques 8 . D’autre part, nous
e e e e
avons le risque externe ou exog`ne ` la banque qui est issu de deux sources principales :
e a
l’effet de contagion et l’environnement macroćonomique dans lequel ´volue la banque.
e e
L’approche macro-prudentielle, dont la finalit´ est d’´tudier le risque de d´faillance gń´-
e e e e e
ralis´ du syst`me financier et non pas seulement d’institutions individuelles, va permettre
e e
de prendre en compte ce type de risque (De Bandt et Oung [11], 2004).
7 En effet, la fragilit´ du syst`me bancaire entraˆ en gń´ral une panique des d´posants qui ont
e e ıne e e e
tendance ` retirer leurs d´pˆts des banques; ce qui peut crér le phńom`ne de “bank runs” qui interpelle
a e o e e e
la Banque Centrale qui agira alors comme pr´teur en dernier ressort. Cette situation accroˆ alors la
e ıt
liquidit´ en circulation dans l’ćonomie et pourrait gń´rer de l’inflation.
e e e e
8 Cette approche est connue dans la litt´rature sous le vocable Bottom-Top approch.
e



1 L’approche microprudentielle
1.1 D´finition et objectif
e
Cette approche qui consiste en un examen individuel (contrˆle interne) de chaque ´ta-
o e
blissement financier, s’inscrit en droite ligne des recommandations du Comit´ de Bˆle en
e a
mati`re de contrˆle bancaire. Il s’agit pour l’autorit´ de contrˆle de s’assurer du respect
e o e o
par les banques, de la r´gl´mentation en mati`re de gestion, de prudence et de diffusion
e e e
de l’information, afin de prot´ger les d´posants et de garantir la confiance dans le syst`me
e e e
bancaire.

1.2 Les moyens utilis´s
e
Plusieurs auteurs (shen et Hsieh [21], 2004; Cole et Gunther [7], 1998) consid`rent deux
e
variantes de la surveillance micro-prudentielle. La premi`re se fonde sur un audit p´riodique
e e
des banques et la seconde sur l’observation d’un ensemble d’indicateurs de solidit´ financi`re
e e
(ISF) calcul´s sur la base de donnés transmises par les banques.
e e
L’audit d’une banque permet de contrˆler sa sant´ financi`re au regard de la r´gl´men-
o e e e e
tation et de v´rifier la v´racit´ des informations qu’elle transmet ` l’autorit´ de surveillance.
e e e a e
Il permet ainsi ` l’autorit´ de surveillance, de disposer d’une information fiable sur chaque
a e
banque. Cependant, cette d´marche est tr`s coˆteuse tant pour l’autorit´ de contrˆle que
e e u e o
pour la banque. La fr´quence de ce type de contrˆle se doit donc d’ˆtre assez r´duite; elle est
e o e e
parfois annuelle. Afin d’assurer une certaine continuit´ dans la surveillance, celle-ci devra
e
alors se faire sur la base de donnés transmises de fa¸on plus rćurrente par les banques,
e c e
d’o` l’utilisation des indicateurs micro 9 de solidit´ financi`re (ISF).
u e e
Les ISF sont des indicateurs qui renseignent sur la sant´ et la solidit´ des institutions
e e
financi`res d’un pays, de mˆme que sur celles des entreprises et des mńages avec lesquels
e e e
elles sont en relation (FMI [14], 2006). La d´finition de “ISF” est primordiale au contrˆle
e o
efficace des banques. En effet, les ISF peuvent servir de filtres ne retenant, pour un examen
approfondi, qu’un nombre r´duit de banques. Ces ISF issus de la situation comptable de
e
la banque peuvent ˆtre r´guli`rement transmis ` l’autorit´ de contrˆle; ce qui lui permet
e e e a e o
de juger de la sant´ de la banque. Les ISF peuvent ´galement ˆtre agr´g´s en donnés sec-
e e e e e e
torielles permettant ainsi une transition de l’analyse micro-prudentielle ` une surveillance
a
sectorielle.
9 Le terme micro est utilis´ par opposition au terme macro qui renvoie ` l’aggr´gation de ces indicateurs
e a e
pour l’´valuation de la solidit´ de tout le syst`me bancaire.
e e e



Les ISF, pour une institution, sont en gń´ral issus du ratio de variables relatives `
e e a
ses engagements et ` ses actifs, rendant ainsi compte de sa solvabilit´. Dans le domaine
a e
bancaire, ces indicateurs se r´partissent en deux sous groupes (op. cite [14]) : les indica-
e
teurs centraux dont la production est prescrite ` tout syst`me bancaire, et les indicateurs
a e
compl´mentaires dont la production est encouragé. Les indicateurs centraux couvrent les
e e
risques li´s ` l’ad´quation des fonds propres, la qualit´ des actifs, la rentabilit´, la liquidit´
e a e e e e
et au taux de change. L’autorit´ de contrˆle r´sume les informations apportés par les ISF
e o e e
a
` travers un syst`me de cotation des banques permettant de classifier celles-ci. Cette clas-
e
sification peut ˆtre rálisé ` travers une analyse discriminante ou un mod`le logit-probit;
e e e a e
ce qui automatise le calcul des scores et le classement une fois les ISF collect´s aupr`s des
e e
banques 10 .

1.3 Les limites de l’approche
En plus de l’inconvńient structurel de ne pas consid´rer l’environnement macroćo-
e e e
nomique et de la difficult´ d’agr´gation au niveau du syst`me, des r´sultats obtenus pour
e e e e
chaque banque, l’approche microprudentielle pr´sente deux autres d´fauts non moins im-
e e
portants : d’une part la lenteur dans la pr´diction de d´faillance bancaire, et d’autre part
e e
la difficult´ d’identification des sources de fragilit´ du syst`me.
e e e
En effet, mˆme si nous supposons r´solu le probl`me d’agr´gation, les indicateurs mi-
e e e e
croprudentiels refl`tent la situation de la banque ` un instant donn´. Compte tenu des
e a e
fluctuations de l’activit´ ćonomique, ces indicateurs pourraient conduire (si on adopte une
ee
attitude pessimiste) ` pr´sager tr`s souvent des crises qui ne se produisent pas; ou bien,
a e e
si on adopte une attitude prudente, ` pr´dire trop tardivement les crises qui surviennent
a e
effectivement, pour que des mesures correctrices puissent ˆtre envisagés.
e e
De plus, une fois les banques classés comme fragiles ou pas, si l’agr´gation de ce
e e
classement laisse supposer une fragilit´ du syst`me bancaire, il devient alors difficile pour
e e
l’autorit´ de surveillance d’identifier les sources de cette fragilit´ syst´mique de mani`re `
e e e e a
prendre les mesures qui s’imposent au plan macroćonomique 11 .
e
Le traitement du syst`me pourrait alors prendre l’allure d’un traitement au cas par cas;
e
10 Au d´but des annés 70, la Federal reserve des Etats-Unis a ´labor´ un syst`me de cotation permettant
e e e e e
de juger de la fragilit´ d’une banque. Ce syst`me dńomm´ CAMEL est une cotation basé sur cinq crit`res :
e e e e e e
l’ad´quation du capital, la qualit´ des actifs, la qualit´ de gestion, le niveau de profit et le niveau de la
e e e
liquidit´. Cette cotation attribue ` chaque banque une note allant de 1 ` 5, et croissant avec sa fragilit´.
e a a e
11 En effet, des indicateurs de fragilit´s individuelles des banques peuvent diverger sous l’action d’un
e
mˆme indicateur macroćonomique qui constitue alors la source sur laquelle il faudrait agir (Bernanke [2],
e e
2008).



ce qui pr´sente l’inconvńient d’ˆtre tr`s coˆteux pour le r´gulateur, d’encourager l’alá
e e e e u e e
12
moral et de fournir une solution qui n’est que temporaire.

2 L’approche macro-prudentielle
La nćessit´ de pouvoir pr´dire les phases d’instabilit´ du syst`me bancaire, est apparue
e e e e e
comme cruciale ` la sortie de la p´riode de crises gń´ralisés des annés 90 13 . En effet,
a e e e e e
face aux nombreux coˆts ćonomiques et sociaux qu’ont gń´r´ ces diff´rentes crises, la
u e e ee e
communaut´ internationale (dćideurs, chercheurs...) s’est demandé par quel moyen il se-
e e e
rait possible d’am´liorer le dispositif alors utilis´ pour la surveillance du secteur financier.
e e
L’une des r´ponses ` cette probl´matique est apparue comme ´tant ce qu’on appelle au-
e a e e
jourd’hui “ l’analyse macro-prudentielle de la stabilit´ du secteur financier”. Cette section
e
est enti`rement consacré ` la pr´sentation de cette analyse; apr`s avoir d´fini le concept
e e a e e e
et prćiser la composition des indicateurs macro-prudentiels, on insistera sur la mise en
e
œuvre de cette d´marche.
e

2.1 D´finition
e
Pour Borio [5] (2008), il n’est pas ais´ de trouver une d´finition consensuelle du terme
e e
“macro-prudentiel” car mˆme si la connotation ` laquelle il fait r´f´rence est directement
e a ee
reconnaissable, il n’en demeure pas moins qu’il y a une certaine ambigït´ fondamentale
u e
dans le sens qu’il faut lui donner. C’est ainsi que dans la litt´rature on identifie un certain
e
nombre d’approches dans la fa¸on de d´finir ce concept. L’approche adopté ` la BRI 14
c e e a
consiste ` d´finir le terme macro-prudentiel ` l’aide de son oppos´, le terme micropruden-
a e a e
tiel. Selon cette conception, l’approche macro-prudentielle serait un (bon) compl´ment de
e
l’approche microprudentielle permettant (grˆce ` la prise en compte des facteurs macroćo-
a a e
nomiques) de perfectionner le dispositif de surveillance du syst`me bancaire en consid´rant
e e
non plus seulement l’exposition individuelle des institutions bancaires mais celle du syst`me
e
pris globalement.
De mˆme que Evans [13] (2000), Hilbers et al [16] (2000) s’attardent sur ce qu’on entend
e
par indicateurs macro-prudentiels; ils les d´finissent comme des indicateurs de la sant´ et
e e
12 C’est-`-dire le comportement d’une banque qui prend des risques en comptant sur une intervention
a
du r´gulateur en cas de probl`mes.
e e
13 Nombreuses sont les r´gions du monde qui y sont passés : entre autres, on cite tr`s souvent les crises
e e e
a
` effet de contagion latino-am´ricaine de 1994 et asiatique de 1997.
e
14 Banque de R`glements Internationaux ou Bank of International Settlement (BIS).
e



de la stabilit´ du syst`me financier permettant d’en ´valuer la vuln´rabilit´ aux chocs.
e e e e e
L’approche macro-prudentielle regroupe un ensemble de m´thodes permettant d’´va-
e e
luer l’ampleur d’un choc macroćonomique sur la stabilit´ du syst`me, ceci ` travers des
e e e a
indicateurs avanc´s de d´faillance du syst`me bancaire. Contrairement ` l’approche micro-
e e e a
prudentielle, cette approche cherche ` ´valuer la vuln´rabilit´ globale du syst`me. L’objectif
ae e e e
´tant, non pas la protection des d´pˆts de la client`le bancaire, mais plutˆt la pr´vention de
e e o e o e
crise syst´mique pouvant entraˆ
e ıner des coˆts ´lev´s li´s au recul de l’activit´ ćonomique ou
u e e e ee
a
` la recapitalisation du syst`me bancaire. Plutˆt que d’accorder de l’importance ` chaque
e o a
banque en tant qu’entit´ autonome du syst`me financier, l’approche macro-prudentielle
e e
s’interessera ` son poids en termes de risque induit sur le syst`me (Crockett [10], 2000).
a e

Comparaison des approches macro et microprudentielle
Approche macro-prudentielle Approche micro-prudentielle
Objectif op´rationnel
e r´duire le risque de
e r´duire le risque
e
d´faillance globale du syst`me
e e de faillite des banques
Objectif ultime ´viter les pertes ( en point du
e assurer la protection des
PIB) issues d’une crise financi`re
e investisseurs et des cránciers
e
Types de risque (en partie) endog`ne
e Exog`ne
e
correlation et effets
de contagion entre Important Non pertinent
institutions
M´thode de surveillance
e En termes de fragilit´ globale
e En termes de fragilité
du syst`me (de haut en bas)
e individuelle (du bas vers le haut)

Source : Borio [4] (2003)

On retient donc ici que l’approche macro-prudentielle de la surveillance du syst`me fi-
e
nancier a pour objet principal la protection de celui-ci pris dans sa globalit´. Elle y parvient
e
par la mise sur pied d’un dispositif d’alerte prćoce des phases de faiblesse dudit syst`me.
e e
Le dispositif d’alerte dont il est question ici devrait reposer sur des informations concernant
la structure du syst`me, sur l’observation d’indicateurs macro-ćonomiques et microćono-
e e e
miques agr´g´s du syst`me (ISF) (Cih´k [6], 2005). Leur ´volution ayant prálablement ´t´
e e e a e e ee
mise en relation avec celle de la vuln´rabilit´ de celui-ci.
e e

2.2 Composition des Indicateurs Macro-Prudentiels (IMP)
Les indicateurs macro-prudentiels se composent en gń´ral de deux grands groupes de
e e
variables : il s’agit du groupe des variables microprudentielles agr´gés obtenues par la
e e



consolidation des informations sur la viabilit´ individuelle des institutions financi`res; et
e e
du groupe des variables macroćonomiques qui ont une influence potentielle sur le syst`me
e e
financier. Il est nánmoins pr´tentieux de croire qu’` elles seules, les variables sus-cités
e e a e
suffisent ` la bonne pr´diction de l’´tat de sant´ du syst`me financier. A ce propos Evans [13]
a e e e e
(2000) indique que dans une ´valuation globale du syst`me financier, il serait judicieux de
e e
tenir compte d’un certain nombre de caract´ristiques qualitatives liés ` celui-ci 15 .
e e a

2.3 Mise en oeuvre de l’analyse macro-prudentielle
Selon le Guide d’´tablissement des ISF ´labor´ par le FMI [14] (2006), l’analyse macro-
e e e
prudentielle passe par la d´finition d’un cadre de r´f´rence incluant 4 ´l´ments :
e ee ee

3 L’´valuation du risque de chocs sur le syst`me financier.
e e
3 Le recours aux Indicateurs de solidit´ financi`re.
e e
3 L’analyse des interactions macrofinanci`res.
e
3 La surveillance de la situation macroćonomique.
e

L’approche macro-prudentielle accorde donc une importance particuli`re aux facteurs
e
de vuln´rabilit´ du syst`me financier et ` l’interaction entre l’´volution macrońomique et la
e e e a e e
stabilit´ financi`re. Il s’agit, par exemple, de pouvoir d´tecter les facteurs de vuln´rabilit´
e e e e e
des institutions non financi`res afin de limiter le risque de cr´dit dont l’accroissement
e e
pourrait augmenter le nombre de cránces improductives et affecter la capacit´ du syst`me
e e e
bancaire ` r´pondre ` ses engagements.
a e a

15 Il cite entre autres “la structure du syst`me et des march´s financiers; la r´glementation fixant les
e e e
normes comptables et autres ainsi que les obligations de divulgation de l’information; les r`gles sur la
e
classification des prˆts, sur le provisionnement et sur la comptabilisation du revenu ainsi que les autres
e
r`gles prudentielles; la qualit´ de la surveillance exercé sur les ´tablissements financiers; l’infrastructure
e e e e
judiciaire (notamment en mati`re de faillite et de forclusion); les structures d’incitation et les filets de
e
sˆret´ ainsi que les mouvements de lib´ralisation et de d´r´glementation”
u e e ee



II. Approche m´thodologique
e

3 Cadre thórique d’analyse de la situation du sys-
e
t`me bancaire
e
3.1 D´finition des concepts
e
L’analyse de la fragilit´ d’un syst`me bancaire nćessite de prćiser les concepts qui
e e e e
d´finissent le cadre thórique d’analyse. La survenance d’une crise bancaire proc`de d’un
e e e
certains nombres d’´tapes allant de la fragilit´ des unit´s ´l´mentaires, que sont les banques,
e e e ee
` la fragilit´ du syst`me bancaire accompagné de d´garadations 16 successives. Les d´fini-
a e e e e e
tions des concepts ci-dessous pr´sentés ne font pas l’unanimit´ dans la litt´rature sur la
e e e e
surveillance bancaire; elles s’inspirent des discussions faites par d’autres auteurs (Hermo-
sillo [15], 1999; Bhattacharyay [3], 2003; Shen et Hsieh [21], 2004).

La fragilit´ d’une banque.
e

Une banque est jugé fragile lorsqu’elle pr´sente le risque de nćessiter une intervention
e e e
ext´rieure pour assurer sa survie. Ainsi, la fragilit´ de la banque renvoie au risque que
e e
celle-ci ne puisse plus honorer ses engagements ` court termes (d´pˆts de la client`le, prˆts
a e o e e
aupr`s d’autres institutions, etc.). Ce d´faut de paiement pourra alors ˆtre transmis `
e e e a
d’autres agents ćonomiques et entraˆ
e ıner des pertubations de l’environnement ćonomique
e
et social.
Shen et Hsieh [21] (2004) identifient trois approches utilisés dans la d´finition de la
e e
faillite d’une banque. La premi`re revient ` consid´rer les dćlarations p´riodiques de faillite
e a e e e
faites par l’autorit´ de surveillance. La seconde approche est celle qui sied le mieux ` la
e a
d´finition de la fragilit´ de la banque. L’´tat de faillite qualifi´ dans ce cas de “quasi-
e e e e
faillite” suppose l’intervention de l’autorit´ de surveillance afin d’´viter une fermeture de la
e e
banque qui pourrait donner un mauvais signal au march´. La troisi`me approche utilisé
e e e
par Hermosillo [15] (1999) revient ` comparer le ratio de couverture des engagements de la
a
banque par rapport ` un seuil donn´.
a e
16 L’utilisation des termes fragilit´ ou d´gradation bien qu’` connotation p´jorative cadre bien avec la
e e a e
próccupation du r´gulateur qui accorde plus d’attention au risque de faillite du syst`me, compte tenu de
e e e
ses cons´quences sur l’ćonomie.
e e



Comme sus-mentionn´, l’examen de la fragilit´ d’une banque peut ´galement faire appel
e e e
a
` un rating de type CAMEL.

La fragilit´ du syst`me bancaire
e e

La fragilit´ du syst`me bancaire peut ˆtre per¸ue comme une agr´gation des fragilit´s
e e e c e e
des banques prises individuellement couplé aux externalit´s n´gatives qui en dćoulent.
e e e e
Il n’existe pas ` ce jour de d´finition unanime de la fragilit´ d’un syst`me financier, ni
a e e e
mˆme de celle d’un syst`me bancaire. Toutefois, il existe en gń´ral trois caract´ristisques
e e e e e
attribuables ` la notion de vuln´rabilit´ financi`re (Bhattacharyay [3], 2003) :
a e e e
– une d´t´rioration significative de la confiance des agents ćonomiques dans le syst`me
ee e e
financier (institutions financi`res et march´ financier);
e e
– l’incapacit´ des institutions financi`res de remplir efficacement leur rˆle d’interm´-
e e o e
diation;
– une diffusion ` l’ensemble de l’ćonomie de la vuln´rabilit´ financi`re.
a e e e e
Du point de vue du r´gulateur, cette fragilit´ peut ˆtre per¸ue comme le risque qu’il ait `
e e e c a
intervenir pour secourir le syst`me bancaire. Le d´gr´ de fragilit´ s’´tablissant alors ` travers
e e e e e a
le coˆt de cette intervention. Les avantages de cette d´finition sont qu’elle est objective
u e
et s’appuie sur des indicateurs individuels mesurables et peut ˆtre chiffré. Toutefois, La
e e
difficult´ d’un tel proc´d´ r´side dans la m´thode d’agr´gation des fragilit´s obtenues pour
e e e e e e e
chaque banque. Deux approches peuvent alors ˆtre envisagés : l’approche par effectifs et
e e
l’approche par les coˆts d’interventions.
u

La d´gradation du syst`me bancaire
e e

La d´gradation du syst`me bancaire s’inscrit dans la dynamique de sa fragilit´. On dira
e e e
ainsi que le syst`me bancaire s’est d´grad´ lorsqu’il est plus fragile ` une p´riode qu’` celle
e e e a e a
prćedente.
e

La crise du syst`me bancaire
e

Elle constitue l’aboutissement du processus de d´gradation du syst`me bancaire. L’in-
e e
tervention du r´gulateur devient alors indispensable afin de r´duire l’ampleur des d´gˆts
e e e a
gń´r´s par la crise et relancer l’activit´ dans le secteur.
e ee e



3.2 Formalisation de la notion de fragilit´ du syst`me bancaire
e e
Afin de d´finir la fragilit´ du syst`me bancaire, nous faisons l’hypoth`se que la sant´ du
e e e e e
syst`me bancaire d´pend uniquement de la sant´ de l’ensemble des banques; ce qui nous per-
e e e
met de d´finir la fragilit´ du syst`me bancaire en partant de l’ensemble des banques. L’ana-
e e e
lyse macro-prudentielle viendra alors ´valuer l’impact des variables macroćonomiques sur
e e
cette fragilit´.
e
Dans cette sous section, nous pr´sentons deux m´thodes d’agr´gation des fragilit´s
e e e e
individuelles des banques en une fragilit´ syst´mique. Pour cela, les variables retenues sont
e e
les suivantes :
n1t : le nombre de banques classés comme fragiles par le syst`me de cotation ` la
e e a
date t
n2t : le nombre de banques classés comme non fragiles par le syst`me de cotation ` la
e e a
date t
E1t : la somme des engagements nets des n1t banques classés comme fragiles ` la
e a
date t
Ft : les fonds d’intervention disponible dans les caisses du r´gulateur
e
αt : le seuil de fragilit´ compris entre 0 et 1 ` la date t
e a

3.2.1 Approche par les effectifs

C’est une approche directe qui consiste ` comparer le nombre de banques jugés fragiles
a e
par le syst`me de cotation ` celui des banques consid´rés comme financi`rement solides.
e a ee e
Ainsi, en adoptant les notations ci-dessus,

Le syst`me bancaire sera dit fragile si n1t n2t
e

D’apr`s cette d´finition, plus un syst`me bancaire poss`de des banques fragiles, plus il
e e e e
est lui mˆme susceptible d’ˆtre fragile. Mais une telle agr´gation du concept de fragilit´
e e e e
pr´sente l’inconvńient de ne pas tenir compte du poids des banques 17 .
e e

3.2.2 Approche par les coˆ ts d’intervention du r´gulateur
u e

Du point de vue du r´gulateur, afin de prendre en compte le poids des banques dans
e
la fragilit´ du syst`me bancaire, il serait int´ressant de consid´rer le montant qu’il faudra
e e e e
17 Par exemple, peut-on consid´rer qu’un syst`me ayant 10 % de banques fragiles repr´sentant 50 %
e e e
en terme de part de march´, pr´sente la mˆme fragilit´ qu’un syst`me ayant 10 % de banques fragiles
e e e e e
disposant de 10 % de part de march´ ? Il serait alors judicieux de pouvoir tenir compte du poids des
e
banques lorsqu’on ´value la fragilit´ du syst`me bancaire.
e e e



d´bourser pour le relever au cas o` sa fragilit´ d´boucherait sur une crise bancaire. Or, en
e u e e
cas de crise, les banques d´j` consid´rés comme fragiles par le r´gulateur ne pourront pas
ea ee e
rembourser leurs dettes, celles-ci devront ˆtre nćessairement prises en charge par l’autorit´
e e e
mon´taire afin d’empˆcher l’effondrement total du syst`me bancaire. Ainsi, la fragilit´ du
e e e e
syst`me pourra alors ˆtre ´valué en comparant le coˆt d’une op´ration de sauvetage du
e e e e u e
syst`me en cas de crise par rapport aux fonds disponibles pour une telle op´ration. Le
e e
coˆt d’une op´ration de sauvetage est assimil´ ` la somme des engagements nets (d´pˆts
u e ea e o
de la client`les et dettes de la banque diminu´s de ses fonds propres et de ses r´serves `
e e e a
la Banque Centrale 18 ) des banques consid´rés comme fragiles. Le degr´ de fragilit´ du
ee e e
syst`me se d´finira alors comme le rapport entre ces engagements et les fonds disponibles
e e
chez le r´gulateur. Soit ηt le degr´ de fragilit´ du syst`me bancaire ` la date t.
e e e e a
On a :

Et
ηt = (1)
Ft
et
Le syst`me bancaire est dit fragile si ηt αt .
e

3.3 Formalisation de la notion de d´gradation du syst`me ban-
e e
caire
la d´gradation du syst`me bancaire repr´sente l’´volution de sa fragilit´ et s’inscrit donc
e e e e e
dans un processus dynamique. Ainsi, la d´gration du syst`me bancaire ` une date donné
e e a e
constitue le taux de croissance de sa fragilit´ ` cette date.
ea
En consid´rant l’approche par les effectifs, on dira que le syst`me s’est d´grad´ si n1t
e e e e
n1t+1 .
Pour ce qui est de l’approche par les coˆts, si on d´signe par βt la d´gradation du
u e e
syst`me bancaire ` la date t, en adoptant les notations ci-dessus, on a :
e a

ηt+1 − ηt ∆ηt
βt = = (2)
ηt ηt

Selon que βt est positif ou n´gatif, on dira que le syst`me bancaire s’est d´grad´ ou pas.
e e e e
La vitesse de d´gradation sera donné par la valeur absolue de βt .
e e
Soit dt la variable binaire de d´gradation d´finie par :
e e
18 On pourrait ´galement ajouter les cránces de la banque diminués de ses cránces douteuses
e e e e



0 si βt ≤ 0
dt =
1 si βt 0

3.4 Autre formulation (prise en compte de toutes les banques)
Les formulations pr´sentés ci-dessus, bien que prenant en consid´ration l’information
e e e
auxiliaire concernant le poids des banques fragiles, ont l’inconvńient de ne consid´rer que
e e
ces banques dans la d´termination du coefficient de fragilit´. La pr´sente approche se base
e e e
sur deux hypoth`ses :
e
– Toutes les banques sont supposés fragiles;
e
– la contribution (pond´ration) de chaque banque ` la fragilit´ du syst`me croˆ en
e a e e ıt
fonction du risque qu’elle pr´sente.
e
Ces deux hypoth`ses permettent de reformuler le coefficient de fragilit´ directement
e e
en fonction du score obtenu par chaque banque lors de la cotation; ce qui a l’avantage
d’´liminer les effets de “saut”19 que l’on peut rencontrer en utilisant des classes de scores
e
plutˆt que le score lui-mˆme.
o e
Ainsi, si nous supposons que la fonction de score est normalisé et qu’elle croˆ avec le
e ıt
risque de fragilit´.
e
Notons :

sit le score obtenu par la banque i (i = 1...p) ` la date t;
a
Eit le montant des engagements de la banque i ` la date t;
a
Ft le montant de fonds dont le r´gulateur dispose ` la date t
e a
pour venir en aide au syst`me.
e

Alors,
p
i=1sit Eit
ηt = (3)
Ft
Dans la d´finition de la fragilit´ du syst`me bancaire, le r´gulateur peut dćider d’ac-
e e e e e
corder une plus grande importance aux banques les plus fragiles, ceci en accordant plus
de poids ` leurs engagements dans la formule du degr´ de fragilit´. Pour cela, on peut
a e e
19 Si on suppose par exemple que le score permettant de d´finir la classe 1 est compris entre 0 et 10, et que
e
celui permettant de d´finir la classe 2 est compris entre 10 et 20, alors deux individus ayant comme scores
e
respectifs 9.8 et 10.1 appartiendront ` deux classes diff´rentes sans pour autant ˆtre fondamentalement
a e e
diff´rents.
e



consid´rer une transformation (fonction f ) qui accroˆ la valeur du score pour les banques
e ıt
les plus fragiles et la r´duit pour les moins fragiles. Ceci conduirait ` rećrire la formule
e a e
prć´dente de la mani`re suivante :
e e e
p
i=1 f (sit )Eit
ηt = (4)
Ft

4 Mise en application de l’approche thórique
e
Les d´finitions et concepts pr´sent´s ci-dessus peuvent ˆtre per¸us diff´remment selon le
e e e e c e
contexte de surveillance et les outils ` la disposition de l’autorit´ de contrˆle. En effet, selon
a e o
les caract´ristiques du syst`me bancaire, l’autorit´ de surveillance collecte en gń´ral une
e e e e e
grande masse d’informations aupr`s des ´tablissements bancaires. Elle les utilise ensuite
e e
pour le calcul des indicateurs qui serviront au suivi de la stabilit´ du syst`me. Pour des
e e
besoins de clart´, il est alors important d’´tablir des m´tadonnés permettant d’avoir une
e e e e
bonne compr´hension des indicateurs utilis´s. Cette section sera consacré ` l’identification
e e e a
des variables proxy permettant d’appliquer le cadre thórique construit ci-dessus au cas de
e
la CEMAC.
La base de donnés dont nous disposons qui portent sur l’ensemble des banques de
e
la CEMAC est issue de SYSCO 20 et comporte une vingtaine de variables et concerne
l’ensemble des banques commerciales de la sous-r´gion. L’une des variables est qualitative
e
et repr´sente le classement des banques en 7 groupes 21 , les autres variables (quantitatives)
e
sont des variables micro-prudentielles relevés mensuellement. La p´riode couverte par
e e
notre base de donnés est celle allant du 31/01/2001 au 31/12/2005. Des donnés sont
e e
manquantes pour certaines banques qui, soit sont entrés dans notre ćhantillon apr`s la
e e e
date de d´but, soit pour d’autres raisons.
e
Le classement rális´ par SYSCO r´v`le que 67 % de la population ´tudié se trouve
e e e e e e
dans les classes 1 et 2. Afin d’assurer une certaine fluctuabilit´ de la variable de fragilit´,
e e
nous allons consid´rer que les groupes 1 et 2 repr´sentent les banques non fragiles tandis
e e
que les autres groupes se composent de banques jugés fragiles.
e
20 Syst`me de Cotation bancaire de la CEMAC
e
21 Les classes sont 1, 2, 3A, 3B, 3C, 4A, 4B.



4.1 Construction de la variable de fragilit´ du syst`me bancaire
e e
La construction de cette variable nćessite de connaitre trois ´lements : les banques
e e
consid´rés comme fragiles au cours de la p´riode d’´tude; le montant des engagements
ee e e
de ces banques pour chaque p´riode et le montant des fonds que le r´gulateur serait prˆt
e e e
a
` injecter pour sauver le syst`me d’une faillite. Connaissant le seuil de fragilit´ admis `
e e a
chaque p´riode par le r´gulateur, nous pourrons alors d´finir la variable binaire de faillite
e e e
du syst`me bancaire.
e
Les banques que nous avons choisis de consid´rer comme fragiles, compte tenu de la
e
r´partition en classe du SYSCO, sont celles classés dans les classes 3A et 4B. Les en-
e e
gagements sont d´finis, pour chaque banque, par les d´pˆts qui contiennent les d´pˆts
e e o e o
publiques et les d´pˆts priv´s. Ne disposant pas de la variable de montant dont le r´gu-
e o e e
lateur dispose, pour le sauvetage du syst`me, nous nous sommes report´s ` la variable de
e e a
crise de Demirg¨¸-Kunt et Detragiache [12] (1997). En effet, ces auteurs identifient une
uc
p´riode de crise comme ´tant celle o` le ratio de coˆt de sauvetage du syst`me bancaire
e e u u e
sur le PIB est sup´rieur ` 2 %. Nous consid´rons que le montant de fonds dont le r´gulateur
e a e e
dispose ` la date t, pour assurer un sauvetage du syst`me en cas de crise, est une fraction
a e
λ du PIB que nous fixons ` 1 %.
a
Ainsi, la variable “degr´ de fragilit´”, pour chaque syst`me bancaire, a ´t´ obtenue
e e e ee
en faisant le rapport entre les engagements mensuels des banques du syst`me consid´rés
e ee
comme fragiles et 1 % du PIB du trimestre correspondant.

4.2 Construction de la variable de d´gradation du syst`me ban-
e e
caire
La connaissance du degr´ de fragilit´ du syst`me bancaire constitue une information
e e e
pertinente pour la prise de dćision du point de vue du r´gulateur. Toutefois il serait int´-
e e e
ressant pour lui de conforter ses choix par la pr´diction, au vu d’un nombre restreint d’in-
e
dicateurs, de la probalit´ de d´gradation de l’´tat de sant´ du syst`me. Afin de construire
e e e e e
un tel dispositif de pr´diction, il a ´t´ nćessaire d’apprćier la dynamique du syst`me par
e ee e e e
la comparaison d’´tats successifs. Pour cela, nous avons construit, ` partir de la variable
e a
de fragilit´, une nouvelle variable trimestrielle refl´tant la d´gradation du syst`me, et qui
e e e e
elle est trimestrielle.En effet, La surveillance du syst`me bancaire est une activit´ qui doit
e e
ˆtre faite de mani`re permanente; c’est pourquoi l’une des propri´t´s requises pour un
e e ee
bon indicateur de surveillance est qu’il soit disponible sur un horizon relativement court



(au plus trimestriel). Cette variable sera utilisé dans le mod`le de regression qui sera
e e
mis en œuvre dans la suite. Afin d’homogńíser la fr´quence des variables utilisés dans
e e e e
l’´tude, certaines variables macroćonomiques pr´sentes dans ce travail ont ´t´ trimestria-
e e e ee
lisés lorsqu’elles n’´taient pas disponibles suivant une fr´quence trimestrielle. La m´thode
e e e e
de trimestrialisation utilisé a recours ` la formule d’interpolation de Goldstein et Khan
e a
22
(1976) .
Cette ´tude ayant pour objectif d’identifier de mani`re prćise les variables qui peuvent
e e e
servir d’indicateurs avanc´s de la d´gradation du syst`me bancaire de la CEMAC, il a ´t´
e e e ee
nćessaire, apr`s avoir d´fini la notion de d´gradation, de prćiser comment dans l’ćo-
e e e e e e
nomie rélle on pouvait approcher chacun des ´l´ments apparaissant dans son expression.
e ee
Toutefois, afin d’assurer une bonne variabilit´ de celle-ci et consid´rant les donnés ` notre
e e e a
disposition, nous avons dˆ imposer une l´g`re contrainte suppl´mentaire.
u e e e
Ainsi, on dira que le syst`me bancaire de la CEMAC se d´grade ` la date t si le taux
e e a
de variation du degr´ de fragilit´ entre t et t + 1 est sup´rieur ` 25%;
e e e a
C’est ` dire si :
a

∆ηt
25% (5)
ηt

∆ηt
1 si ηt
25%
ainsi, on a : dt =
0 sinon

4.3 Pr´sentation des autres variables et des donnés utilisés
e e e
Nous allons dans cette section pr´senter l’ensemble des variables explicatives du mod`le
e e
ainsi que les sources de donnés que nous avons utilis´ pour d´terminer les coefficients du
e e e
mod`le.
e
L’approche retenue dans le choix des indicateurs est celle utilisé par Shen et Hsieh [21]
e
(2004), consistant ` rechercher les variables explicatives de d´faillance du syst`me bancaire
a e e
parmi les variables micro-prudentielles agr´gés, les variables macro-prudentielles et les
e e
variables issues du croisement micro-macro.
Les variables les plus couramment utilisés, et que nous avions ` notre disposition dans
e a
le cadre de cette ´tude, sont pr´sentés ci-dessous. Les variables explicatives du mod`le final
e e e e
22 Cit´ par SIRI [22] (2007).
e



seront s´lectionnés dans cet ensemble de variables. La variable d’int´rˆt ´tant binaire, nous
e e ee e
aurons recours ` l’ćonom´trie des variables qualitatives.
a e e

4.3.1 Les variables micro-prudentielles agr´gés
e e

Outre la variable de cotation SYSCO et celle de fonds propres, ci-dessus mentionnés, e
toutes les variables micro-prudentielles nous ont ´t´ fournies par la BEAC, pour chaque
ee
banque. Ces variables ont ´t´ utilisés pour le calcul des variables devant servir d’indicateurs
ee e
micro-prudentiels agr´g´s 23 . Les variables micro-prudentielles agr´gés retenues sont les
e e e e
suivantes :

3 Le ratio de fonds propres sur le total des actifs (f p ta)

Une valeur ´levé de ce ratio pour chaque banque permet d’accroˆ sa r´silience et donc
e e ıtre e
r´duit la fragilit´ du syst`me. La d´finition d’un niveau ad´quat de fonds propres pour les
e e e e e
banques devrait tenir compte du risque global (risque de cr´dit et risque de march´) auquel
e e
elles sont soumises ainsi que de leur strat´gie gń´rale (BRI [1],2000). Le signe attendu du
e e e
coefficient de cette variable est donc n´gatif, car elle est sensé r´duire la d´gradation du
e e e e
syst`me bancaire.
e

3 Le ratio des cránces douteuses sur les fonds propres (credou f p)
e

Ce ratio permet d’appr´hender la qualit´ de l’actif des banques; Ainsi, une valeur ´levé
e e e e
de ce ratio traduit une exposition du syst`me bancaire ` un risque d’illiquidit´ et accroˆ
e a e ıt
sa fragilit´.
e

3 Les autres variables micro testés
e

Nous avons utilis´ d’autres variables micro-prudentielles afin de choisir le mod`le ad´quat.
e e e
Ces autres variables sont : le ratio des cránces douteuses sur le total des cránces, le ratio
e e
des cr´dits sur les d´pˆts, le ratio des cránces publiques sur le total des cránces, le ratio
e e o e e
des exc´dents/d´ficits de tr´soreries sur les fonds propres.
e e e
23 Ce calcul s’est fait en sommant premi`rement pour un mois donn´ l’ensemble des valeurs observés
e e e
pour toutes les banques, et concernant la variable d’int´rˆt. Ensuite, la variable micro-prudentielle agr´gé
ee e e
et trimestrielle a ´t´ obtenue en prenant la moyenne trimestrielle des valeurs obtenues prćedemment.
ee e



4.3.2 Les variables macro-prudentielles

Les donnés macroćonomiques utilisés sont issues de deux sources de donnés : d’une
e e e e
part du World Development Indicator (WDI-2007) de la Banque Mondiale pour les va-
riables PIB et dette ext´rieure; d’autre part, de la base de donnés International Financial
e e
Statistics (IFS) du FMI pour ce qui est des autres variables. Les variables issues du WDI
sont annuelles, et ont du ˆtre trimestrialisés. Certaines variables issues du IFS sont tri-
e e
mestrielles et d’autres annuelles.
3 Le taux de croissance du PIB (tcpib)
L’accroissement de la production augmente les revenus et donc la capacit´ des agents
e
ćonomiques ` honorer leurs engagements. Ainsi, une ´volution ` la hausse du PIB devrait
e a e a
contribuer ` l’am´lioration de la sant´ du syst`me bancaire. Le signe attendu est donc
a e e e
n´gatif pour cette variable.
e
3 Le taux de croissance du taux de change Dollar-CFA (tctc)
Les pays de la sous r´gion CEMAC ´tant price-taker, un accroissement du taux de change,
e e
toutes choses ´gales par ailleurs, accroˆ le revenu des exportateurs exprim´ en monnaie
e ıt e
locale. Les importations, ´tant en grande partie en provenance de l’Europe, ne sont pas
e
significativement affectés par cette accroissement du taux de change. L’impact sur le
e
syst`me bancaire devrait donc ˆtre positif. Par cons´quent, le signe attendu de cette variable
e e e
est n´gatif.
e
3 Le ratio investissements directs ´trangers sur le PIB (f di pib)
e
Avec la crise asiatique de 1997, l’on a pu se rendre compte que les capitaux ´trangers,
e
consid´r´s comme favorables pour la croissance ćonomique, pouvaient induire une crise
ee e
financi`re syst´mique. Il n’en demeure pas moins vraie qu’un accroissement des IDE a un
e e
impact positif sur la stabilit´ du syst`me financier. Le signe attendu pour cette variable
e e
est donc n´gatif.
e
3 L’inflation (inf lation)
La stabilit´ des prix est en gń´ral, l’un des objectifs recherch´ par la Banque Centrale.
e e e e
Bien que connaissant les effets n´fastes d’un niveau d’inflation ´lev´, les effets d’un niveau
e e e
d’inflation mod´r´ sont mitig´s (Cordeiro [9], 2002). Ainsi, l’impact du taux d’inflation sur
ee e
le risque de d´gradation du syst`me bancaire d´pendra du niveau moyen de l’inflation.
e e e
Nous ne pouvons donc pas nous prononcer sur le signe attendu de cette variable.
3 Les autres variables macro testés
e



Plusieurs autres variables macroćonomiques ont ´t´ testés pour la formulation du mod`le
e ee e e
final. Nous avons des variables macroćonomiques telles que le ratio exportations sur PIB,
e
le ratio dette ext´rieure sur r´serves de change, le spread (diff´rence entre le taux d’int´rˆt
e e e ee
d´biteur et le taux d’int´rˆt cr´diteur), le ratio masse mon´taire sur r´serves ext´rieures.
e ee e e e e

4.3.3 Les variables issues de la combinaison micro-macro

3 Le ratio cr´dit au secteur priv´ sur le PIB de la p´riode ant´rieure (creasp pib)
e e e e

Ce ratio est obtenu en divisant les cránces d´tenues par le syst`me bancaire sur le
e e e
secteur priv´, de la p´riode prć´dente par le PIB de cette p´riode. Ce ratio traduit le risque
e e e e e
pris par le secteur bancaire dans l’activit´ d’interm´diation. Des travaux de la Banque des
e e
R`glements Internationaux ont montr´ que le ratio du cr´dit au secteur priv´ sur le PIB
e e e e
est un bon indicateur de d´s´quilibres financiers (Pollin [20], 2001). Le signe attendu est
ee
positif; en effet, l’augmentation de ce ratio refl`te un accroissemnt de la prise de risque par
e
les banques et accroˆ la d´gradation du syst`me.
ıt e e

3 Le produit credit-exportation (cre export)

Cette variable a ´t´ obtenue en faisant le produit du ratio des exportations sur le PIB et du
ee
ratio des cr´dits au secteur priv´ sur le total des cr´dits ` l’ćonomie. Prise individuellement,
e e e a e
ces deux variables sont supposés avoir des effets contraires sur la d´gradation du syst`me
e e e
bancaire. En effet, l’accroissement du cr´dit induit une prise de risque suppl´mentaire et
e e
donc accroit la fagilit´ du syst`me, tandis qu’une augmentation des exportations am´liore
e e e
la capacit´ d’une frange de bń´ficiaires de cr´dits bancaires d’honorer leurs engagements
e e e e
et donc de r´duire la d´gradation du syst`me bancaire.
e e e
3 Les autres variables micro-macro testés
e
D’autres combinaisons de variables micro et macro-prudentielles ont ´t´ testés notam-
ee e
ment : le produit de la variable de fonds propres et de la variable taux d’inflation, le produit
de la variable de cránces douteuses et de la variable taux de croissance du PIB.
e

4.3.4 Le choix du mod`le final
e

Afin de retenir le mod`le final, nous avons recherch´ le mod`le qui s’ajustait le mieux
e e e
a
` nos donnés (sans consid´ration des regroupements par pays) au regard des crit`res
e e e
d’information AIC et BIC. La proc´dure utilisé est celle de “Backwise” qui consiste `
e e a
partir d’un mod`le logit contenant l’ensemble des variables explicatives potentielles, puis
e


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