Les ratios de taux de marge nette et du coefficient CFP

Taux de marge nette

Discussions sur les résultats et recommandations – Chapitre 3 : 

Ce chapitre poursuit principalement deux objectifs : Vérifier nos hypothèses de recherche et identifier les causes des différents problèmes qui baissent la rentabilité financière de certaines banques commerciales en RDC afin de proposer des pistes de solution.

Il se subdivise en trois points : Le premier présente et donne des interprétations économiques sur les résultats d’estimation de tous les deux panels; le deuxième point fait un rapprochement entre les résultats obtenus et les fondements théoriques et empiriques présentés au chapitre 1; le dernier point est consacré aux recommandations.

I. Présentation et interprétation des résultats

Nous présentons les résultats d’estimation du modèle de Dupont pour chaque catégorie des banques en RDC tout en prenant le soin d’interpréter les résultats afin de vérifier nos hypothèses de recherche.

1.1. Interprétation des résultats des banques locales

Notre modèle initial se présente comme suit :

𝑅𝑂𝐸𝑖𝑡 = 𝜶𝟎𝒊 + 𝛽1 𝑅𝐶𝑂𝑀𝑖𝑡 + 𝛽2 𝑅𝑂𝑇𝑖𝑡 + 𝛽3 𝐶𝐹𝑃𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

Le test de Hausman ayant opté pour une estimation du modèle à effet aléatoire, les résultats de la méthode de moindre carré généralisé (MCG) se présente comme suit :

Modèle individuel à effet aléatoire
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C-0.0049140.012637-0.3888780.7008
DRCOM0.0754420.0161194.6804290.0001
DROT0.9341790.5110081.8281110.08
DCFP0.0146620.0139591.050390.304
Effects Specification
S.D.Rho
Cross-section random0.0000000
Idiosyncratic random0.0633961
Weighted Statistics
R-squared0.520907Mean dependent var0.005597
Adjusted R-squared0.461021S.D. dependent var0.081619
S.E. of regression0.059921Sum squared resid0.086172
F-statistic8.698236Durbin-Watson stat2.072908
Prob(F-statistic)0.00044
Unweighted Statistics
R-squared0.520907Mean dependent var0.005597
Sum squared resid0.086172Durbin-Watson stat2.072908

Tableau 16 : Résultats d’estimation du panel des banques locales

Les résultats d’estimation montrent que le modèle est globalement significatif car la p-value de la statistique de Fischer est inférieure au seuil de 1%. Le coefficient de détermination corrigé est assez faible pour les banques locales, soit de 46%, cela peut s’expliquer par le fait que le modèle n’ait pas pris en compte les variables de l’environnement externe des banques.

En d’autres termes, il semble que la rentabilité des banques locales soit expliquée plus par des variables externes plutôt que par des variables managériales.

Par ailleurs, les coefficients associés à la rotation des actifs (drot) et au coefficient de fonds propres (dcfp) ne sont pas statistiquement significatifs car leurs p-value > 5%.

Toutefois, on remarque un signe positif au niveau du coefficient de fonds propres; bien que n’étant pas statistiquement significatif, on peut croire que les banques locales semblent faire jouer positivement les effets de levier et cela pourrait s’expliquer par le fait qu’elles gèrent mieux leur exploitation; donc, elles ont des taux de marge nette globalement élevés.

La non significativité de la rotation des actifs (drot) est due au modèle économique des banques car dans leur activité, elles recouvrent souvent leurs créances à long terme.

La seule variable ayant un effet significatif sur la rentabilité financière des banques locales est la rentabilité des ventes ou le taux de marge nette (drcom) car p-value < au seuil de 1%. Le coefficient associé à cette variable est positif et s’élève à 0,075.

Au-delà d’une forte corrélation croissante et significative que nous avons détectée lors des analyses bi variées, Il existe également une relation de causalité entre la rentabilité financière des banques locales et leurs ratios de marge nette.

En somme, le modèle se présente comme suit :

𝑅𝑂𝐸 = −0,0049 + 0,0754∗ 𝑅𝐶𝑂𝑀 + 0,9341𝑅𝑂𝑇 + 0,014 𝐶𝐹𝑃

Ceteris paribus sic stantibus, toute augmentation d’une unité du ratio de marge nette (rcom) , entrainerait une augmentation mais avec une faible ampleur de la rentabilité financière (roe) des banques locales de 0,075. Et, inversement.

Les ratios de taux de marge nette et du coefficient CFP

1.2. Interprétation des résultats des banques étrangères

En utilisant la méthode de Moindre carré Généralisé (MCG) les résultats d’estimation du modèle de Dupont du panel des banques étrangères se présentent comme suit :

Modèle à effet aléatoire
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
RCOM0.4191880.0458959.1335570.0000
ROT0.2168550.6368670.3405030.7346
DCFP0.0205780.007061-2.914170.0049
C-0.0261810.073141-0.3579530.7215
Effects Specification
S.D.Rho
Cross-section random0.0371080.0863
Idiosyncratic random0.1207520.9137
Weighted Statistics
R-squared0.616032Mean dependent var-0.008834
Adjusted R-squared0.598579S.D. dependent var0.19336
S.E. of regression0.122509Sum squared resid0.990554
F-statistic35.29642Durbin-Watson stat1.590084
Prob(F-statistic)0.00000
Unweighted Statistics
R-squared0.628873Mean dependent var-0.011385
Sum squared resid1.078345Durbin-Watson stat1.46063

Tableau 17 : Résultats d’estimation du panel des banques étrangères

Contrairement aux banques locales, les résultats d’estimation ci-dessus montre que l’ajustement est meilleur car le coefficient de détermination corrigé est de 60%. Le modèle est globalement significatif au seuil de 1%. La rentabilité financière des banques étrangères semble être plus impactée par des variables managériales plutôt que par des variables de l’environnement externe.

Au niveau des coefficients des variables explicatives, le taux de marge nette (rcom) et le coefficient de fonds propres (cfp) expliquent significativement la rentabilité financière des banques étrangères car leurs p-value sont inférieures au seuil de 1%.

La seule et unique variable du modèle de Dupont qui est non significative est le coefficient de rotation des actifs car p-value est largement supérieure au seuil de 10%. Ce résultat est proche des banques locales et est dû également à la nature des activités des banques.

L’estimation du modèle de Dupont des banques étrangères se présente donc comme suit :

𝑅𝑂𝐸 = −0,026 + 0,4192∗ 𝑅𝐶𝑂𝑀 + 0,2169𝑅𝑂𝑇 − 0,021∗ 𝐶𝐹𝑃

Toute augmentation d’une unité supplémentaire du taux de marge nette entraine une augmentation de 0,4192 de la rentabilité financière des banques étrangères ceteris paribus. Les résultats montrent qu’en termes d’impact, le taux de marge nette des banques étrangères présente un effet marginal plus important que celui des banques locales.

On remarque une relation significative et décroissante entre la rentabilité financière et le coefficient de fonds propres des banques étrangères; donc, toutes choses restant égales par ailleurs, une augmentation de l’endettement d’un point, entraine une diminution de la rentabilité financière de 0,021. Et inversement.

1.3. Vérification des hypothèses de recherche

Sur base de tous les résultats obtenus, nous pouvons valider notre première hypothèse selon laquelle la profitabilité de vente des banques commerciales congolaises impacterait positivement sur leurs rentabilités financières respectives. Nous avons remarqué que le coefficient attaché au taux de marge nette était statistiquement significatif pour toutes les deux catégories de banque en RDC.

Notre deuxième hypothèse stipulait que l’efficacité dans la gestion des actifs des banques commerciales congolaises influerait positivement sur leurs performances financières mais les résultats d’estimation de tous les deux panels des banques ont prouvé le contraire. Par conséquent, cette hypothèse a été rejetée.

Ces résultats confirment donc notre analyse bi variée où les coefficients de corrélation entre la rentabilité financière et le coefficient de rotation des actifs étaient non significatifs pour la plupart des banques commerciales. Les résultats ont prouvé que les banques commerciales ont des coefficients de rotation des actifs très faibles; cela peut s’expliquer par le fait qu’elles recouvrent leurs créances à long terme.

La troisième hypothèse supposait que le recours à l’endettement pourrait contribuer significativement à l’explication de la rentabilité financière des banques commerciales; en fonction des résultats obtenus, nous rejetons cette hypothèse pour toutes les deux catégories des banques. Seules les banques locales semblent profiter des effets positifs de l’endettement mais pas d’une manière significative.

Au niveau des banques étrangères, on remarque une corrélation négative entre l’endettement et la rentabilité financière; un résultat contraire à la théorie.

II. Implications théoriques et empiriques

Sur ce point, il sera question d’identifier les différentes causes pouvant expliquer nos résultats afin de proposer des pistes de solution. Pour ce faire, nous allons décomposer les variables les plus sensibles et significatives du modèle de Dupont.

1. Décomposition du ratio de taux de marge nette (RCOM)

𝑅é𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑡 𝑁𝑒𝑡/𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑖𝑡 𝑁𝑒𝑡 𝐵𝑎𝑛𝑐𝑎𝑖𝑟𝑒

Théoriquement, le ratio de marge nette renseignant sur la rentabilité des ventes d’une entreprise, c’est-à-dire, le bénéfice réalisé par l’entreprise sur une unité monétaire de vente qui, par ailleurs selon le modèle de Dupont, toute augmentation de ce ratio doit entrainer une augmentation de la rentabilité financière toutes choses restant égales par ailleurs.

La décomposition de ce ratio étant proche du coefficient d’exploitation, un taux de marge nette élevée se traduira donc par un coefficient d’exploitation faible et par conséquent, entrainera une augmentation de la rentabilité financière.

D’autres auteurs ont eu à prouver qu’il existe une relation significative et de sens inverse entre le coefficient d’exploitation des banques et leurs rentabilités financières; c’est le cas de (Mansouri,B et Afroukh,S 2009) qui ont eu à mener une étude sur les déterminants de la rentabilité des banques marocaines; (Abderazek, 2010) qui a analysé les déterminants de la rentabilité des banques commerciales saoudiennes et une étude menée en RDC par (Uvoya, 2015) qui a eu également à identifier le coefficient d’exploitation comme étant une variable qui cause la détérioration des banques commerciales congolaises.

Les analyses descriptives ont également prouvé que les banques étrangères ont des coefficients d’exploitation (CIR) supérieurs à la moyenne du secteur qui est de 79%.

Les banques locales sont donc plus rentables; nous pouvons évoquer deux principales raisons : La première, s’explique par le fait qu’elles sont plus efficientes; pour la majorité des banques, on remarque qu’elles ont des coefficients d’exploitation inferieurs à la moyenne du secteur.

C’est-à- dire, elles gèrent mieux leurs charges d’exploitation, ce qui fait qu’elles puissent réaliser des résultats nets très élevés par rapport aux PNB; et par conséquent, entraine une augmentation du ratio de marge nette; ceteris paribus, améliore significativement la rentabilité financière des banques locales. Une deuxième raison est liée à leur taille, les banques locales sont plus grandes en termes de dépôt, de plus, elles ont beaucoup plus d’ancienneté et constituent un réseau à travers le pays.

Par ailleurs, les banques étrangères étant très sensibles aux variations du ratio de marge nette, une mauvaise gestion des charges d’exploitation baissera leurs résultats nets et par conséquent, diminuera sensiblement leurs rentabilités financières.

Etant donné que cette catégorie des banques représente plus de la moitié du secteur bancaire congolais, nous avons pu identifier grâce au modèle de Dupont l’une des causes internes pouvant expliquer la détérioration de la rentabilité financière du secteur bancaire en RDC.

Nous pouvons ajouter une autre raison purement qualitative qui explique le fait que les banques étrangères réalisent en moyenne un taux de marge nette < 0; soit un coefficient d’exploitation très élevé et dessus de la moyenne du secteur. En réalité, ces banques ne sont que des filiales et sont soumises à une double règlementation qui freine leur élan commercial.

Elles ne peuvent donc pas prendre autant de risque que les banques locales soumises qu’à la réglementation bancaire congolaise (Instruction n°14, BCC).

Les gestionnaires des banques congolaises doivent donc veiller à ce que le ratio de marge nette soit le plus élevé possible afin de garantir aux actionnaires un rendement intéressant. Pour ce faire, nous pouvons proposer quelques pistes de solution pouvant tant soit peu améliorer la situation des banques :

⇒ Toutes les banques congolaises, quel que soit sa catégorie, doivent toujours veiller à maintenir un niveau de coefficient d’exploitation d’au plus 65% de sorte que le ratio de marge nette augmente afin de rémunérer les actionnaires en fonction de ce à quoi ils renoncent;

⇒ Toutes les banques, en particulier, les banques étrangères doivent mettre en œuvre des mécanismes pour accroître leur niveau de PNB afin d’honorer les différents engagements de toutes les parties prenantes (Personnel, Etat, actionnaires, etc.)

2. Décomposition du ratio du coefficient de fonds propres (CFP)

𝐴𝑐𝑡𝑖𝑓𝑠 / 𝐹𝑜𝑛𝑑𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑝𝑟𝑒𝑠

Plusieurs théories et études empiriques ont démontré que le recours à l’endettement peut dans certaines mesures améliorer la rentabilité financière de l’entreprise endettée; tout comme le recours à l’endettement peut détériorer la rentabilité financière lorsque la rentabilité de l’actif économique (ROA) devient inférieure au coût de la dette (i).

Les résultats ont prouvé qu’il existe une relation de sens inverse entre l’endettement et la rentabilité financière des banques étrangères, cela peut s’expliquer par le fait qu’elles ont des très faibles rentabilités économiques (ROA), soit de -2%. Nos résultats sont contraires à la théorie car normalement, l’augmentation de l’endettement devrait entrainer une augmentation de la rentabilité financière (Effet de levier).

Toutefois, d’autre auteurs tels que ( Mansouri & Afroukh , 2009) et (Koli, 2013) ont trouvé des résultats identiques.

Sachant que 𝑅𝑂𝐴 = 𝑅𝐶𝑂𝑀 × 𝑅𝑂𝑇 et que ROT est presque identique, faible et non significatif pour toutes les banques, nous comprenons donc que la rentabilité de l’actif économique est faible à cause des faibles taux de marge nette réalisés par les banques étrangères.

Quant aux banques locales, il existe une relation positive bien que n’étant pas significative, entre le coefficient des fonds propres et la rentabilité financière.

Cela peut également s’expliquer par le fait qu’elles ont en moyenne, une rentabilité de l’actif économique de 1,2%. Faible, mais positif. Dans le cas d’espèce, la SOFIBANQUE en 2013 a eu à réaliser une ROA à hauteur de 8,28% avec un niveau d’endettement de 2,85 elle réalise en définitive une rentabilité financière de 23,7%.

Les auteurs ci- après ont également trouvé dans leurs travaux, une relation positive entre le coefficient des fonds propres et la rentabilité financière des banques; il s’agit de (Bourke, 1989); (Molyneux & Thornton, 1992); (Yao, 2005); (Abderazek, 2010); (Kablan , 2007)

Vous remarquerez que l’analyse du coefficient de fonds propres est indissociable au ratio de marge nette; d’où, il est important que toutes les banques se focalisent sur la gestion de ce ratio car il détermine significativement le niveau de rentabilité qu’un actionnaire d’une banque peut s’attendre.

III. Recommandations

Nous proposons quelques mesures d’accompagnement à mettre en place pour améliorer la situation financière des banques commerciales en RDC. Ces mesures sont principalement adressées à l’autorité de réglementation et de régulation du secteur bancaire (Banque centrale du Congo) et aux gestionnaires des banques commerciales.

1. Banque Centrale du Congo

Du point de vue règlementaire, étant donné que les filiales des banques étrangères représentent plus de la moitié du secteur, leurs résultats déficitaires influent négativement sur l’ensemble du système financier. Pour éviter une double réglementation pouvant asphyxier ces banques, nous proposons que la Banque Centrale du Congo allège certaines mesures tout en se rassurant de l’absence des impacts négatifs afin de faciliter le développement des banques étrangères.

On peut par exemple revoir la norme relative à la division des risques.

Du point de vue gestion interne des banques commerciales, la Banque Centrale du Congo peut prévoir une nouvelle instruction de contrôle de gestion de sorte que l’on puisse inclure une norme relative au coefficient d’exploitation afin d’obliger toutes les banques à ne pas dépasser un certain seuil des charges d’exploitation.

2. Gestionnaires des banques commerciales

La direction générale ou financière peut intégrer chaque ratio du modèle de Dupont dans leur tableau de bord de gestion (TBG) et se concentrer surtout sur les variables les plus significatives telles que le ratio de marge nette et le coefficient de fonds propres.

Du point de vue technologie, les gestionnaires des banques commerciales doivent se focaliser sur la digitalisation d’une grande partie des services bancaires surtout pour les banques ayant pour segment de clientèle, les particuliers. Cela, permettra de réduire les charges du personnel, réduire le coefficient d’exploitation qui va se manifester par une augmentation du ratio de taux de marge nette et de la rentabilité financière.

Au niveau de la Direction commerciale et Marketing, les banques doivent procéder par des études de marché pour identifier des nouveaux besoins; cibler des nouveaux segments de marché tout en gérant le risque de crédit et diversifier les services financiers afin d’accroître le niveau du produit net bancaire.

Conclusion générale

Selon le rapport d’étude menée par le Cabinet Deloitte, la situation du secteur bancaire en République Démocratique du Congo en 2016 relève une faible rentabilité financière du secteur de 1% comparée à celle des banques de l’Union Economique et Monétaire Ouest-Afrique (UEMOA) qui s’élevait à 8,6%.

Etant donné que toutes les banques commerciales congolaises évoluent dans un environnement commun, elles devaient avoir un même comportement en termes de rentabilité; mais les statistiques nous ont prouvé le contraire.

En réalité, chaque banque a ses propres stratégies de gestion qui la différencie des autres acteurs dans le secteur. Nous avons également remarqué qu’en RDC, les banques locales étaient globalement plus rentables que les banques étrangères.

C’est ainsi que notre étude s’est intéressé à identifier les facteurs internes pouvant expliquer ces différences à partir du modèle de diagnostic financier de Dupont qui analyse globalement la performance financière d’une entreprise mesurée par la rentabilité financière (ROE) à partir de la profitabilité; la gestion efficace des actifs et le niveau d’endettement.

Notre étude est partie des hypothèses suivantes :

  • → La profitabilité de vente des banques commerciales influerait positivement sur leurs performances financières.
  • → L’efficacité dans la gestion des actifs des banques commerciales influerait positivement et significativement sur leurs performances financières.
  • → Le recours à l’endettement pourrait contribuer significativement à l’explication de la performance financière des banques commerciales (Effet de levier).

Pour vérifier nos hypothèses, nous avons eu à recourir aux analyses multi variées en utilisant un modèle à effet aléatoire pour estimer les paramètres des banques locales et banques étrangères par la méthode des moindres carrés généralisés (MCG).

Apres estimations des paramètres associés à chaque variable du modèle de Dupont, nous avons abouti aux résultats suivants :

⇒ Il existe une relation de causalité, positive et significative entre le ratio de taux de marge nette (rcom) ou la profitabilité du chiffre d’affaires et la rentabilité financière (roe) de toutes les banques commerciales en RDC; ces résultats sont donc conformes à nos prédictions et permettent de confirmer notre première hypothèse.

Toutefois, en termes d’impact, les banques étrangères semblent avoir des rentabilités financières plus sensibles suite aux variations du ratio de marge nette. Ceteris paribus, une variation d’une unité supplémentaire du ratio de marge nette (rcom) entraine une variation de même sens de la rentabilité financière de 0,42.

Contrairement aux banques locales, la valeur prise par le paramètre estimé est de 0,075.

⇒ La deuxième hypothèse a été rejetée car sur base des résultats obtenus, le coefficient de rotation des actifs (rot) est certes positif pour toutes les deux catégories de banque mais statistiquement non significatif et cela s’explique par le modèle économique des banques commerciales.

⇒ La dernière hypothèse a été rejetée pour les banques étrangères, donc, il existe une relation négative et significative entre le niveau d’endettement et la rentabilité financière des banques étrangères. Toute augmentation d’une unité supplémentaire de l’endettement entraine une diminution de la rentabilité financière des banques étrangères de 0,02; ceteris paribus.

Toutefois, on a remarqué l’existence d’une relation positive mais malheureusement, non significative entre le coefficient de fonds propres et la rentabilité financière des banques locales.

Par conséquent, nous pouvons retenir deux variables qui différencient la rentabilité financière des banques commerciales en RDC : Il s’agit du taux de marge nette ou la profitabilité du chiffre d’affaires (rcom) ainsi que du coefficient de fonds propres. D’une part, Les banques locales sont plus rentables car elles réalisent des taux de marge nette élevés et positifs; soit une moyenne de 5%.

En réalité, les banques locales ont pu développer un grand réseau d’agence à travers le pays qui leur permettent de collecter plus de dépôt, octroyer plus de crédit, avoir un PNB très élevé; et, étant donné qu’elles sont globalement efficientes (Coefficient d’exploitation faible), leurs rentabilités financières sont élevées.

D’autre part, les banques étrangères sont moins rentables car non seulement qu’elles réalisent des taux de marge très faibles, soit une moyenne de -1,8 % causé par leurs résultats déficitaires, mais aussi, elles semblent ne pas faire jouer les effets de levier.

En somme, les variables du modèle de Dupont expliquent la rentabilité financière des banques locales et étrangères respectivement à 46% et 60%. Statistiquement, le modèle de Dupont est globalement significatif pour toutes les banques commerciales en RDC.

Le présent travail comporte quand même des limites que les futurs chercheurs doivent prendre en compte dans leurs études :

⇒ La vérification du modèle théorique de Dupont n’a porté que sur le secteur bancaire; et pourtant, les valeurs prises par chaque ratio peuvent varier d’un secteur à un autre. D’où, il sera important d’envisager des études comparatives entre deux ou plusieurs secteurs afin de vérifier s’il existe des différences significatives.

⇒ Notre étude a été purement quantitative; et les méthodes quantitatives ont été reprochées de ne pas permettre une compréhension exhaustive des comportements des individus statistiques. Les futurs chercheurs doivent penser à intégrer des variables internes qualitatives dans leurs modèles.

⇒ Le modèle de Dupont dans sa spécification théorique ne s’intéresse qu’aux variables internes et pourtant, la rentabilité financière d’une entreprise et surtout d’une banque peut s’expliquer par plusieurs autres variables de l’environnement externe.

D’où, il faudrait être prudent quant à l’interprétation d’un ratio; le taux de marge nette peut par exemple baisser non pas à cause d’une augmentation excessive des charges mais plutôt par une diminution du chiffre d’affaires ou du Produit Net Bancaire (PNB) dû à l’intensité concurrentielle.

⇒ Du point de vue méthodologie, l’étude a porté sur une dimension temporelle de huit exercices comptables; assez faible pour bien capter l’homogénéité totale ou partielle des panels des banques.

En cas d’estimation en série transversale, nous recommandons fortement aux futurs chercheurs soit d’augmenter le nombre des périodes pour éviter des problèmes de multicolinéarité, soit de transformer les données annuelles en trimestres ou semestres pour augmenter la taille de l’échantillon.

⇒ Les futurs chercheurs doivent penser à intégrer la variable taille de la banque dans le modèle de Dupont.

⇒ Les données utilisées sont purement comptables, il faudrait tenir également compte des données prudentielles pour contextualiser le modèle de Dupont dans une banque.

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