Les applications pratiques de l’innovation financière révèlent des résultats surprenants sur la performance des banques tunisiennes. Cette étude met en lumière comment l’adoption de nouveaux produits financiers transforme le paysage bancaire, avec des implications cruciales pour l’économie tunisienne.
Méthodologie et Description de données
Présentation de l’échantillon
Dans notre étude nous avons fait recours à un échantillon de panel, composé de 10 banques tunisiennes cotées sur la Bourse des Valeurs Mobilières de Tunisie (BVMT), sur une période s’étalant de 1993 à 2010. Les banques retenus sont les banques de dépôts, le choix des banques commerciales se justifie, d’une part, par le fait que cette catégorie des banques joue le rôle le plus important dans le financement de l’économie Tunisienne (en effet, leur concours à l’économie représente 94,42% du total des concours des banques).
Ces banques sont celles ayant fournies les données nécessaires sur toute la période et qui sont présentés dans le tableau ci-dessous.
Tableau 2: Liste des banques de l’échantillon
| Tableau 2: Liste des banques de l’échantillon | |
|---|---|
| Banque | Détails |
| Données non spécifiées | Informations contextuelles manquantes |
Source: www.macsa.com.tn
| Tableau complémentaire | |
|---|---|
| Paramètre | Valeur |
| Données contextuelles | Informations manquantes dans le texte source |
Notre base de données relative à l’échantillon est composée de variables dont le choix a été guidé par les études récentes sur la rentabilité des banques tunisiennes.
Elle a été construite à partir des bilans et des comptes des pertes et profits de ces banques. Notons que ces bilans et ces comptes sont obtenus à partir des publications de l’Association Professionnelle des Banques de la Tunisie (APBT) durant la période de 1993 à 2010.
Description des variables
Conformément aux hypothèses, nous proposons dans cette étude de mettre l’accent sur les variables suivantes : la variable « performance» qui résume le processus de performance et permet de formuler et d’évaluer les décisions stratégiques de la banque, la variable « efficacité » qui résume la capacité de la banque à réaliser ses objectifs.
Ces variables peuvent être affectées par des facteurs internes tels que la taille de la banque, les ressources financières, la diversification et d’autres externes à savoir la concurrence, etc.
Comme il a été déjà indiqué dans le deuxième chapitre, plusieurs indicateurs peuvent être utilisés pour évaluer la performance de la banque à savoir ROA, ROE, EF, PM…. Dans ce stade, on a choisi deux critères qui sont jugés les plus répondus dans la littérature : un critère de performance et un critère d’efficience.
Pour ce faire, nous allons commencer par présenter dans une première étape, les variables dépendantes qui seront utilisées dans notre modèle, ainsi qu’un ensemble de variables indépendantes supposé avoir un impact significatif dans l’évaluation de la performance bancaire.
1. Mesure de variables de performance (variables dépendantes)
Le choix de variables a été guidé par les études récentes sur la performance des banques tunisiennes, voir Ben Naceur (2003), Bonin et al (2005) et Mabrouk et Mamoghli (2010). Les théories de la gestion financière offrent de nombreux critères pour l’évaluation de la performance des banques. Ces derniers incluent les mesures de profitabilité et d’efficience.
Une mesure de profitabilité et deux mesures d’efficience sont utilisées dans notre analyse.
La mesure de profitabilité utilisée pour évaluer la performance des banques est:
- Le rendement des actifs (ROA) : c’est le ratio résultat net /total actif. Il mesure la capacité de la banque à convertir les actifs en revenus nets.
Les deux mesures d’efficience utilisées pour évaluer la performance des banques sont :
- L’efficacité bancaire (EF) : c’est le ratio frais généraux/ revenu net d’exploitation.
- La part du marché (PM) : c’est le ratio crédits garanties par la banque en question/ Total des crédits garanties par toutes les banques.
Tableau 3: récapitulatif des variables dépendantes
| Tableau 3: Récapitulatif des variables dépendantes | |
|---|---|
| Variable | Description |
| ROA | Rendement des actifs (résultat net/total actif) |
| EF | Efficacité bancaire (frais généraux/revenu net d’exploitation) |
| PM | Part du marché (crédits de la banque/total crédits) |
2. Mesure des variables indépendantes
2.1. Proxies de l’innovation
- La diversification (Div) : cette variable est utilisée par Dietrich et Wanzenried (2011) et de Mabrouk et Mamoghli (2010). Elle est mesurée par le ratio résultat hors intérêts liés aux prêts sur le résultat opérationnel (revenu net d’exploitation).
- Le degré de concentration du système bancaire ou encore la concurrence (IHH) :
Dans notre étude nous retenons cette dernière mesure pour savoir l’impact du degré de concurrence des banques en Tunisie sur leur performance financière. D’ailleurs, cette mesure a été adoptée par Ben Naceur (2003), Sghaier (2009) et Mabrouk et Mamoghli (2010) dans le cadre de leurs études sur la performance des banques dans un contexte tunisien.
2.1.1. Variables de contrôle
- La taille de la banque (SIZE): cette variable est utilisée dans plusieurs études telles que Godard (2001) et Ben Naceur (2003). Certaines études ont mesuré la taille de la banque par le total actif. D’autres, comme celles de Ben Naceur (2003), et Mabrouk et Mamoghli (2010) l’ont mesurée par le log du total actif. Cette dernière mesure est adoptée dans notre étude.
- Les ressources financières (RF) : cette variable est rarement utilisée par les chercheurs. Elle est mesurée par la moyenne des profits nets. Seule l’étude de Mabrouk et Mamoghli (2010) qu’on peut se référer. Nous utilisons cette variable en tant que variable de contrôle et même une caractéristique des banques.
Nous détaillons ici les variables utilisées dans nos analyses. Le tableau ci-dessous présente un récapitulatif.
Tableau 4: récapitulatif des variables indépendantes
| Tableau 4: Récapitulatif des variables indépendantes | |
|---|---|
| Variable | Description |
| DIV | Diversification (résultat hors intérêts/résultat opérationnel) |
| IHH | Degré de concentration/concurrence |
| SIZE | Taille de la banque (log du total actif) |
| RF | Ressources financières (moyenne des profits nets) |
Modèles
Rappelons que notre objective consiste à tester l’impact de l’innovation financière des banques tunisiennes sur leur niveau de performance financière. Comme nous l’avons déjà mentionné, nous utiliserons dans cette étude les données individuelles (10 banques) et temporelles (13 ans), des données de Panel à double dimension (soit 10 × 13 = 130 observations).
Baltagi (2001) et Hsiao (1986) indiquent que la méthodologie des données de Panel contrôle l’hétérogénéité individuelle, réduit les problèmes associés avec la multicolinéarité et les biais des estimations, comme elle spécifie une relation variable dans le temps entre les variables indépendantes et celle dépendante.
La spécification s’inspire des travaux de Mabrouk et Mamoghli (2010). L’équation du modèle économétrique de base à estimer s’écrit de la manière suivante :
Où :
PRFi,t = αi + ∑βk X i,t + εi,t
k =1
PRFi,t est la variable qui mesure la performance financière de la banque à savoir la ROA / EF / PM. X i,t est un vecteur qui regroupe les variables explicatives : SIZE, RF, DIV, IHH, il comprend les variables spécifiques liées à la banque.
αi est un terme constant et spécifique pour chaque banque. ε i,t est le terme d’erreur (les résidus) supposé suivre un bruit blanc. L’équation plus détaillé devient alors :
PRFi,t = αi + β1SIZEi,t + β2RFi,t + β3DIVi,t + β4IHHi,t + εi,t
Avec i: 1,…,10
t: 1998,…,2010
La variable Size mesure la taille de la banque i. La variable RF est le proxy utilisé pour mesurer les ressources financières. DIV c’est la diversification et IHH est le ratio de concentration ou encore concurrence.
Précisément dans ce travail nous allons utiliser ces trois spécifications pour tester les hypothèses proposées précédemment.
Spécification du Modèle 1 :
Le premier modèle concerne la première variable dépendante qui est la rentabilité des actifs (ROA). Ce modèle consiste à tester l’impact des innovations financières sur la performance financière. D’où le modèle suivant :
ROAi,t = αi,t + β1SIZEi,t + β2RFi,t + β3DIVi,t + β4IHHi,t + εi,t
Où la variable ROA mesure le rendement des actifs Ce modèle teste les quatre hypothèses citées ci-dessus.
Spécification du Modèle 2 :
Le deuxième modèle concerne la deuxième variable dépendante qui est l’efficacité (EF). Ce modèle consiste à tester l’impact des innovations financières sur la performance financière. D’où le modèle suivant :
EFi,t = αi + β1SIZEi,t + β2RFi,t + β3DIVi,t + β4IHHi,t + εi,t
Où EF est une mesure de l’efficacité de la banque.
Ce modèle teste les quatre hypothèses citées ci-dessus.
Spécification du Modèle 3 :
Le troisième modèle concerne la troisième variable dépendante qui est la part du marché (PM). Ce modèle consiste à tester l’impact des innovations financières sur la performance financière. D’où le modèle suivant :
PM i,t = αi + β1SIZEi,t + β2RFi,t + β3DIVi,t + β4IHHi,t + εi,t
Où PM la part de marché.
Ce modèle teste les quatre hypothèses citées ci-dessus.
Spécification du Modèle 2 :
Le deuxième modèle concerne la deuxième variable dépendante qui est l’efficacité (EF). Ce modèle consiste à tester l’impact des innovations financières sur la performance financière. D’où le modèle suivant :
EF i,t = αi + β1SIZEi,t + β2RFi,t + β3DIVi,t + β4IHHi,t + εi,t
Où EF est une mesure de l’efficacité de la banque.
Ce modèle teste les quatre hypothèses citées ci-dessus.
Questions Fréquemment Posées
Quelles banques tunisiennes ont été étudiées pour analyser l’impact des innovations financières ?
L’étude a été menée sur un échantillon de 10 banques tunisiennes cotées sur la Bourse des Valeurs Mobilières de Tunisie (BVMT).
Comment l’innovation financière affecte-t-elle la performance des banques tunisiennes ?
Les résultats montrent que les banques de dépôts tunisiennes ont engagé des démarches sérieuses pour l’adoption de nouveaux produits et services financiers.
Quels critères sont utilisés pour évaluer la performance des banques dans l’étude ?
L’étude utilise le rendement des actifs (ROA) comme mesure de profitabilité et deux mesures d’efficience : l’efficacité bancaire (EF) et la part de marché (PM).