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Our results show that the concentration has a positive influence on the stability of the CEMAC banking market due to the presence of systemic banks belonging to the financial holding companies. However, this stability is threatened by the risk of illiquidity and the deterioration in the quality of the portfolios, which depend to a large extent on the economic situation of the countries. Therefore, in the context of a macro prudential policy, COBAC would benefit from establishing liquidity thresholds that should not be exceeded, depending on the level of activity of each country, in order to achieve a balance between efficiency and the stabilization of its banking system. \end{abstract} \keywords{stability, banking system, solidity, macro prudential policy.} \begin{textblock*}{18cm}(1cm,1cm) % {block width} (coords) \textcolor{GJBlue}{\LARGE Global Journals \LaTeX\ JournalKaleidoscope\texttrademark} \end{textblock*} \begin{textblock*}{18cm}(1.4cm,1.5cm) % {block width} (coords) \textcolor{GJBlue}{\footnotesize \\ Artificial Intelligence formulated this projection for compatibility purposes from the original article published at Global Journals. However, this technology is currently in beta. \emph{Therefore, kindly ignore odd layouts, missed formulae, text, tables, or figures.}} \end{textblock*} \let\tabcellsep& \par MotsClés: stabilité, solidité, système bancaire, politique macro prudentielle.\par Abstract-In this article we study the relationship between the structure of the CEMAC banking market and financial stability.\par Our results show that the concentration has a positive influence on the stability of the CEMAC banking market due to the presence of systemic banks belonging to the financial holding companies. However, this stability is threatened by the risk of illiquidity and the deterioration in the quality of the portfolios, which depend to a large extent on the economic situation of the countries. Therefore, in the context of a macro prudential policy, COBAC would benefit from establishing liquidity thresholds that should not be exceeded, depending on the level of activity of each country, in order to achieve a balance between efficiency and the stabilization of its banking system. \section[{Introduction}]{Introduction}\par a dernière crise financière de 2008 a donné un regain d'intérêt à l'analyse des facteurs susceptibles d'influencer la stabilité financière d'un marché bancaire, c'est-à-dire sa capacité à faciliter sans entraves les performances de l'économie, et de résorber les déséquilibres financiers qui se font jour de manière endogène, ou qui résultent d'évènements significativement dommageables et non anticipés \hyperref[b0]{1} 1 Définition de la Banque Centrale Européenne .\par Les faits stylisés montrent en effet que, la faillite d'une banque systémique dans un marché oligopolistique, le non respect des critères prudentiels, la prise de risque excessif, sont autant de facteurs qui peuvent provoquer l'instabilité financière, néfaste pour l'ensemble du système économique.\par Pour éviter l'occurrence d'une telle situation, la Communauté Economique Monétaire des Etats de l'Afrique Centrale (CEMAC), par le règlement du 2 octobre 2012, a crée en plus de l'organe de supervision et de contrôle qu'est la Commission Bancaire de l'A frique Centrale (COBAC), le Comité de Stabilité Financière de l'Afrique Centrale avec pour principales missions de combler l'insuffisance des mesures macro prudentielles de sa réglementation.\par Ces mesures sont devenues impérieuses dans le marché bancaire de la CEMAC soumis ces 10 dernières années à des chocs exogènes notamment, les crises financières et la baisse des prix du baril de 2014-2015, qui ont fragilisé la situation macroéconomique des Etats, et la solidité de certaines banques (Kadandji, 2017). Selon le rapport de la COBAC de 2014, plus de la moitié avait une situation fragile, voire même critique \hyperref[b1]{2} . En comparaison, seules 36\% l'était en 2005 \hyperref[b3]{3} Cette situation est d'autant plus préoccupante que la baisse des recettes pétrolières a réduit la capacité des Etats à aider les grosses banques en cas de crise systémique . 4 , car le Fonds de Garanti des Dépôts en Afrique Centrale (FOGADAC) \hyperref[b5]{5} créé pour maintenir la confiance dans le système bancaire, et donc assurer sa solidité, et sa stabilité, ne dispose aujourd'hui qu'environ 100 milliards de franc CFA \hyperref[b6]{6} 2 C'est le cas actuellement de Postbank au Gabon \hyperref[b3]{3} Rapport du FMI no 06/321, Aout 2006 \hyperref[b4]{4} A titre d'exemple le total du bilan de BGFI Bank s'élève à plus de 2000 milliards, alors que les recettes budgétaires propres du Gabon, pays d'origine de cette banque, ne s'élève qu'à \hyperref[b5]{5} Ce fonds de garanti créé en 2009 est un mécanisme de protection des dépôts institué au niveau des Etats de la CEMAC \hyperref[b6]{6} Ce qui représente le 1/20 du total du bilan de BGFI l'une des plus grosses banques de la CEMAC . Il ne peut donc permettre à la COBAC de prendre efficacement en charge la problématique de la protection des dépôts, en cas de défaillance d'un établissement de crédit.\par Cette baisse de la solidité financière de certaines banques s'est également accompagné de profondes mutations structurelles de ce marché, qui est devenu oligopolistique. Certes, le nombre de banques est passé de 30 en 1996, à 33 en 2005, et à 52 en 2016, mais quatre grosses banques appartenant à des holdings financières \hyperref[b7]{7} (2006), l'expliquent par le fait que dans un marché oligopolistique, les banques ayant un pouvoir de marché et donc une position dominante, ont en même temps des profits plus importants qui leurs permettent de fixer des taux d'intérêts plus élevés qu'elles ne le feraient si elles étaient dans un marché de concurrence parfaite. Vives (2010), estime pour cela que ces profits représentent pour elles un « coussin de capital », qui augmente leur capacité d'absorption de chocs en cas de crise financière et qui en même temps diminue leur probabilité de subir une ruée bancaire. C'est ce matelas financier que se constituent en général les grosses banques qui les pousse également à ne pas s'engager dans des opérations risquées. Ces auteurs concluent donc qu'une position dominante issue d'un marché concentré peut être un facteur de stabilité en augmentant les revenus des banques. Il en ressort globalement que le marché bancaire de la CEMAC reste très concentré si l'on en juge par le total de bilan, le volume des dépôts, et le volume des crédits des 3 plus grosses banques par pays.\par Il s'agit vraisemblablement d'un marché oligopolistique bien que le Tchad et le Cameroun enregistrent des niveaux de concentration relativement moyens. Toutefois, le fait que le marché soit concentré n'implique pas nécessairement une faible concurrence comme nous le verrons avec l'indicateur de Boone.\par ii. \section[{L'indicateur de Boone}]{L'indicateur de Boone}\par Le niveau de concentration n'est toutefois qu'une mesure imparfaite du degré de concurrence \hyperref[b11]{11} . La théorie des marchés contestables indique en effet, qu'il est possible d'avoir une forte concurrence avec une faible atomicité, ou une forte concentration {\ref (Claessens et Laevan, 2003 12} ; Pruteanu-Podpiera et al, 2008 ; Gutiérrez de Rozas, 2007). Nous compléterons donc notre analyse de la structure du marché bancaire par le niveau de concurrence mesuré avec l'indicateur de Boone qui mesure l'effet de l'efficacité sur la performance en termes de profits. Il est défini comme l'élasticité des bénéfices aux coûts marginaux. Pour calculer cette élasticité, le logarithme d'une mesure des bénéfices (comme le rendement des actifs) est régressé par rapport à une mesure logarithmique des coûts marginaux \hyperref[b13]{13} . Plus l'indicateur de Boone est négatif, plus le niveau de concurrence est élevé sur le marché, car l'effet de la réaffectation est plus fort. Le tableau 2 cidessous, apprécie ce niveau de concurrence dans certains pays de la CEMAC ou existaient les données : ii. \section[{Le respect des critères prudentiels par pays}]{Le respect des critères prudentiels par pays}\par Nous analyserons principalement ici le respect des normes de solvabilité, à savoir la représentation du capital minimum, la règle de couverture de risques et celle de la limitation des immobilisations et des participations, en liaison avec le niveau des fonds propres réglementaires tel que défini par le Règlement COBAC R-2010/01 qui exige des établissements de crédit la détention d'un niveau suffisant de fonds propres en couverture de leurs risques pondérés. A ce titre, les fonds propres nets doivent couvrir les risques pondérés à hauteur de 8\% au minimum. Dans un deuxième temps la variable choisie sera utilisée comme variable à expliquer dans les différents modèles que ce soit avec les variables d'intérêt seulement qu'avec les variables de contrôle de la structure du marché, de la rentabilité et de l'environnement macroéconomique. La même variable à expliquer sera utilisée pour tester la présence des canaux de la complexité, du pouvoir de marché, et de \hyperref[b18]{18} Akaike information criterion est une mesure de la qualité d'un modèle statistique proposée par Hirotugu Akaike en 1973. On choisit le modèle avec le critère d'information d'Akaike le plus faible. \hyperref[b19]{19} le critère d'information bahésien permet de pénaliser les modèles en fonction en fonction du nombre de paramètre afin de satisfaire le critère de parcimonie. On choisit le modèle ayant le BIC le plus faible. La part des crédits non performants sur le total des crédits (PNPTP) est une autre mesure utilisée pour appréhender indirectement la stabilité. Elle est en effet l'un des principaux indicateurs de solidité des banques. D'un point de vue théorique, en dehors de la structure du marché, la stabilité financière peut dépendre de plusieurs autres facteurs propres au système bancaire ou à l'environnement des banques. Afin d'améliorer la qualité de la relation entre concentration du marché bancaire et stabilité financière en limitant les biais liés à l'omission de variables, nous ajouterons des variables de contrôle à la régression ; \hyperref[b22]{22} Le ratio de rentabilité de l'actif (ROA) indique la rentabilité de tous les capitaux utilisés par la banque. Il est parmi les ratios les plus utilisés pour mesurer les performances des banques. Il est défini comme suit: R2 = bénéfices nets/ actif total.1 2 3 3 Congo 0 0 2 1 0 1 0 0 1 0 0 4 Gabon 0 0 0 1 3 3 1 1 2 1 3 2 Tchad 2 2 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 Guinée 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 RCA 1 1 0 0 0 0 1 1\par Nous avons retenu ici le niveau de concentration tel qu'évalué à la section 2 c'est-à-dire la part de marché des trois plus grosses banques par pays (CR3) \hyperref[b23]{23} Comme variables macroéconomiques de contrôle, nous retenons, le taux de change réel (TCER), et la grande dépendance envers le pétrole, (PPPIB). La dominance du secteur pétrolier se traduit en effet par une vulnérabilité des économies aux chocs extérieurs du fait que les recettes budgétaires et en devises sont fortement tributaires du prix des produits pétroliers \hyperref[b24]{24} .\par Selon un rapport du FMI, par le passé les banques ont souffert des chocs pétroliers, pour l'essentiel de façon indirecte du fait de la détérioration des finances publiques en période de repli des cours pétroliers. L'influence du reste du monde sur les marchés bancaires sera saisi par le taux de change réel (TCER).\par Les variables de viabilité de la dette seront également introduites comme variables de contrôle compte tenu du niveau d'endettement des pays de la CEMAC, notamment le taux d'endettement (DPPIB) qui nous permet d'apprécier le risque de surendettement. \section[{d. Les variables institutionnelles (VINST)}]{d. Les variables institutionnelles (VINST)}\par Elles nous permettent de vérifier l'efficacité de la réglementation de la COBAC et sa capacité à la faire appliquer. Ce sont le pourcentage de banques violant le ratio de fonds propres (BVFP) et le pourcentage de banques violant le critère du minimum de capital (BVMC). En théorie, plus ces ratios sont élevés plus le système sera instable. \section[{e. L'étude des canaux}]{e. L'étude des canaux}\par Pour étudier le canal du pouvoir de marché, notre méthodologie consistera à ajouter à la régression Le canal de la complexité des banques sera étudié par ajout à la régression principale de la variable « nombre de banques par pays », (NBB).?\par Enfin le canal de la diversification sera étudié en ajoutant à la régression principale le nombre de banques dont le capital est contrôlé à plus de 50\% par l'actionnariat étranger à la sous région, sur le nombre total des banques (BETB), et par le taux de bancarisation (TXBANC).\par En présence du canal de diversification, bien que la plupart des études empiriques concluent sur les bienfaits de celle-ci, il est démontré qu'elle ne peut se faire à tout prix.\par Les données utilisées pour les estimations cidessous sont des données globales par pays issues de la COBAC et de Global Financial Data Base de 2016. Elles couvrent la période 2006-2014. L'année 2006 a été la première année d'application de la nouvelle réglementation basée sur les critères de Bâle. Au cours de cette période, la CEMAC a connu non seulement l'accroissement des prix du baril de 2011, puis sa chute brutale en 2014, mais aussi, des crises financières extérieures, notamment celle des subprimes en 2008. Compte tenu du manque de données sur le Congo, ce pays ne figure pas dans les estimations. Il en est de même de l'indicateur de Boone non calculé pour la Guinée Equatoriale. \section[{c) Le choix de la meilleure spécification}]{c) Le choix de la meilleure spécification}\par Afin de choisir la « meilleure » variable endogène et le type de modèle à utiliser ici, nous faisons deux estimations avec l'ensemble des variables (modèle non contraint) en considérant d'une part les effets fixes et d'autre part les effets aléatoires.\par L'ensemble des résultats relatifs à ce choix sont en annexe 2.\par Les résultats de l'estimation du modèle à effet aléatoire non contraint que ce soit avec la variable PNPT qu'avec la variable Z SCORE donnent un écart type des effets spécifiques associés à chaque pays i ? =0. Il y a donc dans les deux cas, absence d'effets aléatoires. Le modèle à effet aléatoire est donc rejeté.\par Quand au modèle à effets fixes, nous l'avons estimé avec la variable endogène PNPTP, et testé l'hypothèse H0 que tous les effets spécifiques i ? sont nuls. Les résultats montrent que l'on ne peut pas rejeter H0. Autrement dit la spécificité au niveau de chaque banque, n'a pas d'impact sur le PNPTP. En effet, en considérant un seuil de 5\%, on voit bien que la p-value > 0,05. On ne peut pas rejeter la nullité conjointe des effets spécifiques lorsque toutes les caractéristiques sont prises en compte. Ce modèle à besoin de faire le test de Hausman. C'est donc le effets fixes est donc rejeté. Nous n'avons donc pas modèle à effets fixes avec la variable à expliquer Z SCORE qui sera utilisé par la suite. Ce dernier a d'ailleurs l'avantage d'être constitué d'une composante portant sur la performance des actifs de la banque et d'une autre qui porte sur la couverture du risque de ces actifs par les fonds propres.\par Enfin pour choisir la meilleure spécification, nous avons estimé notre modèle non contraint, puis le modèle avec seulement les variables d'intérêt, en y ajoutant tour à tour les variables de contrôle et les variables relatives aux canaux. L'ensemble de ces estimations est présenté en annexe 3. La meilleure spécification par les critères d'informations AIC et BIC reste le modèle 5.\par IV. \section[{Interprétation DES Résultats}]{Interprétation DES Résultats}\par Nous avons utilisé les moindres carrés généralisés pour estimer les différents modèles. Nos résultats montrent que les coefficients associés au ratio de concentration (CR3) à l'indicateur de rentabilité (ROA), et à l'origine de l'actionnaire principal BETB et au ratio de liquidité (LQID) et au crédit bancaire rapporté au dépôt CBDP, sont statistiquement significatifs (leur p-value respective < 5\%), et donc influencent la stabilité du système bancaire. L'effet des 3 dernières variables semble négatif. En outre, Les variables de l'environnement macroéconomique présentent, en moyenne, un effet non significatif sur la stabilité financière. (p-Value > 5\%). La statistique de Fischer {\ref 25} Il en ressort qu'il n'y a pas de spécificité temporelle. Le test de corrélation de Breusch-Pagan pour tester l'hétéro scédasticité confirme l'hétérogénéité des pays sous la forme d'un effet fixe, puisque la p-value < 5\%.\par Nous avons réalisé des tests sur cette équation 5 pour voir l'hétérogénéité des situations, l'influence du temps, et la normalité des résidus, l'hétéros cédasticité individuel c'est-à-dire le comportement d'un Etat, et l'hétérogénéité de groupe, ou de l'ensemble des Etats. L'ensemble des résultats de ces tests est en annexe 4. Enfin, l'importance du nombre de banques dont le capital social est détenu majoritairement par des personnes non originaires de la CEMAC semble jouer négativement contre la stabilité financière. Elles semblent prendre globalement plus de risques.\par V. \section[{Conclusion}]{Conclusion}\par La présente étude avait pour objectif d'analyser l'effet de la structure bancaire de l'Afrique centrale sur la stabilité du système. Nos résultats montrent qu'il existe bel et bien une relation entre le niveau de concentration de ce marché et la stabilité. L'hypothèse principale est donc vérifiée. Toutefois, la capacité des Etats à influencer le comportement des banques systémiques reste faible. Ces grosses banques appartiennent en grande partie à des holdings financières étrangères à la sous région. Pour celles donc l'actionnariat est contrôlé par des ressortissants de la sous région, ce contrôle reste également difficile, compte tenu de la collusion possible avec les gouvernements. Ce constat justifie l'intérêt d'une politique macro prudentielle mise en oeuvre par une autorité supranationale qui devrait en outre, favoriser l'inclusion financière encore faible dans la CEMAC.\par En dehors des facteurs inhérents à la structure du marché bancaire, des facteurs relatifs à la procyclicité du système bancaire de la CEMAC, notamment le ROA et la part des crédits par rapport aux dépôts doivent faire l'objet d'une attention particulière. Le Le rendement des actifs investis influence positivement la stabilité financière. De plus grandes valeurs de ce dernier sont le signe d'une meilleure santé des banques. Toutefois, on remarque que par le signe négatif du coefficient du taux de liquidité que les banques sacrifient la liquidité pour favoriser les bénéfices. Un tel comportement peut engendrer de graves problèmes pour le système bancaire de la CEMAC. Ainsi, les mesures à prendre par le superviseur qu'est la COBAC doit être un équilibre entre ces deux objectifs. En effet, si globalement les banques ignorent l'objectif de profit, elles ne peuvent survivre pendant une longue période. Inversement, si les banques ne se préoccupent pas de la liquidité, elles peuvent faire face au problème d'insolvabilité en cas de \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{} \end{longtable} \par \caption{\label{tab_0}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.8249433106575964\textwidth}P{0.012528344671201813\textwidth}P{0.001927437641723356\textwidth}P{0.008673469387755102\textwidth}P{0.001927437641723356\textwidth}} et BGFI au Congo.\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ Cette nouvelle\tabcellsep configuration\tabcellsep du\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{marché}\\ \multicolumn{5}{l}{bancaire, constitue t-elle une menace pour la stabilité}\\ \multicolumn{5}{l}{financière de la CEMAC? Quels sont les autres}\\ \multicolumn{4}{l}{déterminants de cette stabilité dans la zone CEMAC?}\\ \multicolumn{5}{l}{Dans la littérature théorique, le sens de la}\\ \multicolumn{5}{l}{relation entre la structure d'un marché bancaire et sa}\\ \multicolumn{2}{l}{stabilité fait l'objet de controverses.}\tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{5}{l}{Un premier groupe d'auteurs (Freixas et}\\ \multicolumn{3}{l}{Rochet, 2006 ; Vives, 2010) démontrent}\tabcellsep que\tabcellsep la\\ \multicolumn{5}{l}{concentration dans un marché bancaire a un effet}\\ \multicolumn{5}{l}{stabilisateur sur le système financier. Freixas et Rochet}\\ \multicolumn{5}{l}{Un deuxième groupe d'auteurs, (Allen et Gale}\\ \multicolumn{5}{l}{2000 ; Beck, Dermiguc-Kunt et Levine, 2007 ; Boyd, De}\\ \multicolumn{5}{l}{Nicolo et Al Jalal, 2006, etc) tend plutôt à démontrer}\\ \multicolumn{5}{l}{que la concentration augmente l'instabilité. En effet, le}\\ \multicolumn{5}{l}{modèle d'Allen et Gale (2000) montre que la}\\ \multicolumn{5}{l}{concurrence à la fois au niveau des dépôts et des prêts}\\ \multicolumn{5}{l}{engendre une relation positive entre le nombre de}\end{longtable} \par \caption{\label{tab_1}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.1806433084434233\textwidth}P{0.23117461229178635\textwidth}P{0.4167001723147616\textwidth}P{0.021481906950028717\textwidth}} \multicolumn{3}{l}{Structure Du Marche Bancaire Et Stabilite Financiere : Le Cas De La Communaute Economique Et Monetaire}\\ \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Des Etats De L'afrique Centrale}\\ \tabcellsep Le plan du reste de l'article est le suivant : dans\tabcellsep i. Le niveau de concentration\\ \multicolumn{2}{l}{la section 2, nous présentons le marché bancaire de la}\tabcellsep La concentration d'un marché est mesurée ici\\ \multicolumn{2}{l}{CEMAC. La section 3 est consacrée à la modélisation}\tabcellsep par la part de marché des 3 plus grosses banques dans\\ \multicolumn{2}{l}{empirique du lien entre structure du marché bancaire et}\tabcellsep chaque pays en termes de total des bilans, de dépôts,\\ \multicolumn{2}{l}{stabilité du système. A la section 4, nous interpréterons}\tabcellsep et de crédits, qui sont les trois principaux objets de la\\ \multicolumn{2}{l}{les résultats, avant la conclusion (section 5).}\tabcellsep concurrence. En général si le ratio de concentration\\ II.\tabcellsep Le Marché Bancaire De La Cemac\tabcellsep tend vers 0, on est en présence d'un marché très concurrentiel. Lorsqu'il tend vers 1, on est en présence\\ \tabcellsep En se basant sur l'approche Structure-\tabcellsep d'un marché fortement concentré 10\\ \multicolumn{2}{l}{Comportement-Performance, cette section donne un}\tabcellsep \\ \multicolumn{2}{l}{aperçu général de la structure de ce marché c'est-à-}\tabcellsep \\ \multicolumn{2}{l}{dire, le degré de concurrence d'une part, et le}\tabcellsep \\ \multicolumn{2}{l}{comportement des banques d'autre part. a) Structure du marché bancaire Pour analyser le degré de concurrence sur ce marché, nous utiliserons deux indicateurs : le niveau de}\tabcellsep , la banque va avoir tendance à concentrer ses prêts dans\tabcellsep Year 2017\\ \multicolumn{2}{l}{concentration de ce marché et l'indicateur de Boone.}\tabcellsep une branche restreinte afin de réaliser des économies d'échelle sur les informations à rassembler. En\tabcellsep 11\\ \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{conséquence, elle diversifie moins son portefeuille de prêts, devenant ainsi, une menace pour la stabilité financière. Dans la littérature empirique, les résultats de la plupart des études consacrées à cette problématique (Schaeck, Cihak et Wolfe (2008) Beck, Dermiguc-Kunt et Levine (2007) Boyd, De Nicolo et Al Jalal (2006), Uhde et Heimesh off (2009), Kadandji, (2017) etc, ne permettent pas de clore le débat théorique ci-dessus. Les conclusions de ces auteurs montrent que le sens de la relation structure du marché -stabilité financière endogène. C'est là l'une des limites de ces études car dépend en grande partie du choix de la variable En \% Cameroun Gabon Congo Tchad Guinée E. RCA Bilan 50,5 73,3 67,3 57,1 86,4 90,4 Crédit 54,5 76,5 67,1 58,2 92 90,2 Dépôt 45,8 77,4 68,8 61 86,3 91,5}\tabcellsep ( E ) Volume XVII Issue III Version I\\ \tabcellsep \tabcellsep ces conclusions restent difficiles à mettre en oeuvre. Dans la présente réflexion, nous osons participer à ce débat en prenant pour cadre, la CEMAC avec cependant une perspective différente, plus pratique. Nous choisissons, la meilleure variable de stabilité par des tests économétriques portant sur la nullité des effets spécifiques, l'hétérogénéité des pays et les critères d'information AIC et BIC, avant d'estimer par la méthode des moindres carrés généralisées, notre modèle avec les variables d'intérêt auxquelles on ajoutera les variables de contrôle. La meilleure spécification en considérant les critères BIC et AIC servira pour les interprétations économiques, après les tests usuels. Notre hypothèse principale est que la concentration a une influence positive sur la stabilité du\tabcellsep Global Journal of Human Social Science -\\ \tabcellsep \tabcellsep marché bancaire de la CEMAC. Toutefois, le maintien\\ \tabcellsep \tabcellsep de cette stabilité dépend de la capacité des autorités\\ \tabcellsep \tabcellsep bancaires et des Etats à influencer le comportement\\ \tabcellsep \tabcellsep des holdings financières (sous hypothèse 1), et aux\\ \tabcellsep \tabcellsep risques de liquidité et de qualité de portefeuille\\ \tabcellsep \tabcellsep qu'engendrent les fluctuations des recettes pétrolières\\ \tabcellsep \tabcellsep (sous hypothèse 2).\end{longtable} \par {\small\itshape [Note: \hyperref[b9]{9} Le suivi de nombreux prêts est très couteux.]} \caption{\label{tab_2}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{2} \par \begin{longtable}{P{0.48628841607565015\textwidth}P{0.15874704491725766\textwidth}P{0.04621749408983451\textwidth}P{0.060283687943262415\textwidth}P{0.042198581560283686\textwidth}P{0.05626477541371158\textwidth}} \tabcellsep \tabcellsep Cam\tabcellsep Gabon\tabcellsep Tchad\tabcellsep RCA\\ \tabcellsep 2006\tabcellsep 0,00\tabcellsep -0,07\tabcellsep 0,11\tabcellsep -0,15\\ \tabcellsep 2009\tabcellsep 0,01\tabcellsep -0,10\tabcellsep 0,09\tabcellsep -0,15\\ \tabcellsep 2011\tabcellsep 0,00\tabcellsep -0,07\tabcellsep \tabcellsep -0,18\\ \tabcellsep 2012\tabcellsep 0,02\tabcellsep -0,07\tabcellsep 0,19\tabcellsep -0,17\\ \tabcellsep 2013\tabcellsep 0,01\tabcellsep -0,08\tabcellsep 0,17\tabcellsep -0,31\\ \multicolumn{4}{l}{Tableau élaboré à partir des données de Global}\tabcellsep \\ \multicolumn{4}{l}{Financial development 2016 L'indice de Boone montre}\tabcellsep \\ \multicolumn{4}{l}{que malgré l'application du règlement COBAC R-}\tabcellsep \\ 2009/01 qui fixe\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{le capital social minimum des}\tabcellsep \\ \multicolumn{4}{l}{établissements de crédits, à 1 milliard de FCFA pour les}\tabcellsep \\ banques et le\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{durcissement des conditions et}\tabcellsep \\ modalités de l\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \end{longtable} \par {\small\itshape [Note: ? Le ratio fonds propres réglementaires/actifs pondérés en fonction des risques. ? Le ratio créances improductives/total des prêts bruts qui sert à détecter des problèmes de qualité des actifs dans le portefeuille de prêts. ? Le rendement des actifs qui mesure l'efficience avec laquelle les banques emploient leurs actifs. ? Le taux de liquidité qui nous donne le décalage entre les échéances des emplois et les ressources bancaires.\hyperref[b14]{14} Bempong Nyantaky et Mouhamadou Sypor, (2015) Le système bancaire en Afrique : principaux faits et défis, AEB Volume 6 Numéro 5Les tableaux 3 et 4 donnent l'évolution de ces ratios de 2005 à 2014 pour la CEMAC et pour chaque pays.]} \caption{\label{tab_3}Tableau 2 :}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{3} \par \begin{longtable}{P{0.6672354948805461\textwidth}P{0.06092150170648464\textwidth}P{0.017406143344709895\textwidth}P{0.053668941979522176\textwidth}P{0.017406143344709895\textwidth}P{0.005802047781569966\textwidth}P{0.014505119453924915\textwidth}P{0.013054607508532422\textwidth}} \tabcellsep \multicolumn{7}{l}{2005 2008 2010 2011 2012 2014 2015}\\ \multicolumn{2}{l}{Adéquation des fonds propres 14,8}\tabcellsep 16,1\tabcellsep 16\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{15,35 15,8}\tabcellsep 12,6\tabcellsep 12,8\\ Qualité du portefeuille\tabcellsep 13,7\tabcellsep 8,35\tabcellsep 8,3\tabcellsep 7\tabcellsep 9\tabcellsep 8,8\tabcellsep 10\\ Rendement des actifs\tabcellsep 1,8\tabcellsep 1,7\tabcellsep 1,62\tabcellsep 2\tabcellsep 1,3\tabcellsep 1,2\tabcellsep 1,2\\ Ratio de liquidité\tabcellsep -\tabcellsep -\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{166,5 156,4 170,2 101,9 96,2}\\ \multicolumn{3}{l}{Dans l'ensemble, la situation de la CEMAC s'est}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{3}{l}{légèrement dégradée si l'on considère les dix dernières}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{3}{l}{années. Le niveau des indicateurs globaux est resté en}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{3}{l}{deçà des niveaux de 2005. Avec l'accroissement du}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{3}{l}{nombre de banques, le système bancaire de la CEMAC}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{3}{l}{est désormais vulnérable aux risques de liquidité,}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{3}{l}{opérationnels, de réputation et juridiques 15 . Toutefois, la}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \end{longtable} \par \caption{\label{tab_4}Tableau 3 :}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.45892018779342725\textwidth}P{0.01995305164319249\textwidth}P{0.10375586854460093\textwidth}P{0.03192488262910798\textwidth}P{0.01995305164319249\textwidth}P{0.01995305164319249\textwidth}P{0.01995305164319249\textwidth}P{0.01995305164319249\textwidth}P{0.01995305164319249\textwidth}P{0.08779342723004695\textwidth}P{0.01596244131455399\textwidth}P{0.01596244131455399\textwidth}P{0.01596244131455399\textwidth}} \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{3}{l}{Adéquation du capital}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Liquidité}\tabcellsep \\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep 8\%\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Min 100\%}\tabcellsep \\ \tabcellsep 2010\tabcellsep 2011\tabcellsep 2012\tabcellsep 2013\tabcellsep 2014\tabcellsep 2015\tabcellsep 2010\tabcellsep 2011\tabcellsep 2012\tabcellsep 2013\tabcellsep 2014\tabcellsep 2015\\ Cam\tabcellsep 3\tabcellsep 3\tabcellsep 5\tabcellsep 5\tabcellsep 4\tabcellsep 3\tabcellsep 0\tabcellsep 0\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{13}{l}{Source: Rapport du FMI No. 14/222, 2015 ; COBAC, Bulletin n°17, juin 2015 ; FMI (2016), Rapport CEMAC No. 16/277}\end{longtable} \par \caption{\label{tab_5}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.85\textwidth}} .\\ On testera donc l'hypothèse H0 que tous les\\ 1 5 11,1 Tableau 5b: nombre de banques par pays violant les principaux ratios prudentiels de 2010 à 2015 1 1 Total CEMAC 7 7 7 7 9 8 3 3 5 7 10 0 \% au nombre de banques 16,27 15,55 14,58 14 18 15,38 6,97 6,66 10,41 14,5 19,23 Immobilisations Capital minimum 2011 2012 2013 2014 2015 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Cam 5 8 5 4 4 4 4 5 5 3 1 Congo 0 1 1 1 5 2 2 1 3 1 0 Gabon 0 1 2 4 4 1 1 0 3 1 1 Tchad 3 0 0 2 2 4 4 2 3 2 1 Guinée 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 RCA 2 0 0 0 0 2 2 1 2 0 0 Total CEMAC 10 11 8 12 15 9 9 8 11 4 3 \% au nombre de banques 23.2 24.4 16.6 24 28,8 23.07 20.9 17.7 22.9 8 5.7 Au total, le pourcentage de banques ne respectant pas les critères prudentiels par pays, reste relativement élevé au Cameroun et à un degré moindre au Gabon et au Tchad, les pays qui pourtant, ont les systèmes bancaires les plus développés de la CEMAC. Vraisemblablement la supervision demeure donc inefficace. En effet, de plus en plus de banques ne respectent pas les critères « liquidité » et « immobilisations » et à un degré moindre le critère « adéquation du capital ». Seul le critère « minimum de capital » est relativement respecté. À fin 2015, 10 banques ont enregistré un ratio de liquidité inférieur au minimum de 100\%. Ces banques se retrouvent principalement au Cameroun au Gabon et au Congo. Sur les 8 banques en infraction par rapport au ratio de couverture des risques, trois sont au Cameroun et trois autres au Gabon. 74,08\% et 16\% était dans une situation fragile et critique 16 . Cette situation préoccupante est confirmée par l'évolution des notes des banques. Elles sont 15 en 2015 soit 28,8\% à avoir une situation solide ou satisfaisante. 23 soit 44\% ont une situation pas III. Modélisation empirique du lien entre structure du marché bancaire et stabilité du système a) Méthodologie Afin d'étudier la relation entre la concentration du marché bancaire et la stabilité financière, la méthodologie utilisée, consiste à choisir dans un premier temps la variable qui saisit mieux la stabilité financière. Nous estimons à cet effet deux relations alternatives: l'une saisissant la stabilité avec le z-score 17 16 14 banques n'ont pas été notées en 2013 et l'autre avec la part des crédits non performants sur le total des crédits (PNPTP), dans un ? sont nuls, autrement dit la spécificité de chaque banque, n'a pas d'impact sur le Z score ou sur le entièrement satisfaisante et 26,i PNPTP.\\ 17 Mesure utilisée par Nicolo et Al Jalal, (2006) ; Uhde et Heimeshoff ;\\ (2009)\end{longtable} \par \caption{\label{tab_6}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.3225496688741722\textwidth}P{0.04672185430463576\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.002251655629139073\textwidth}P{0.003940397350993378\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.0016887417218543045\textwidth}P{0.004503311258278146\textwidth}P{0.015198675496688742\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.002251655629139073\textwidth}P{0.0016887417218543045\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.0011258278145695364\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.002251655629139073\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.003940397350993378\textwidth}P{0.005066225165562914\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.0011258278145695364\textwidth}P{0.003377483443708609\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.003377483443708609\textwidth}P{0.26963576158940394\textwidth}P{0.020264900662251655\textwidth}P{0.003377483443708609\textwidth}P{0.005066225165562914\textwidth}P{0.004503311258278146\textwidth}P{0.07655629139072848\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.002251655629139073\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.002251655629139073\textwidth}P{0.0016887417218543045\textwidth}P{0.0011258278145695364\textwidth}P{0.002251655629139073\textwidth}P{0.0011258278145695364\textwidth}P{0.007880794701986755\textwidth}P{0.0011258278145695364\textwidth}P{0.010132450331125828\textwidth}P{0.002251655629139073\textwidth}P{0.0011258278145695364\textwidth}P{0.0011258278145695364\textwidth}P{0.0011258278145695364\textwidth}P{0.002251655629139073\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.0005629139072847682\textwidth}P{0.0011258278145695364\textwidth}} \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{12}{l}{la diversification du marché bancaire. La meilleure}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{12}{l}{spécification sera choisie en fonction des critères AIC et}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{12}{l}{BIC, c'est-à-dire celle qui minimise la perte}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{11}{l}{d'informations.}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{7}{l}{Dans un troisième temps seront testés pour ce}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{12}{l}{modèle choisi, la spécificité temporelle, l'auto}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{12}{l}{corrélation des résidus, l'hétéroscédasticité sur les}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{12}{l}{effets fixes, sur les variables et sur l'ensemble du panel,}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{12}{l}{et la normalité des erreurs.}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{11}{l}{b) Spécification du modèle}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{7}{l}{Le modèle estimé s'inspire de celui utilisé par}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{12}{l}{Uhde et Heimesh off (2009) et Vilma Deltuvait?}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{12}{l}{(2009).Nous spécifions ce modèle avant de présenter la}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{12}{l}{mesure des variables.}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep 3\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep 4\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{5}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep 2\\ \multicolumn{3}{l}{i Zscore}\tabcellsep ,\tabcellsep t\tabcellsep =\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{?}\tabcellsep i\tabcellsep \tabcellsep +\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{n ? 1 =}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{?}\tabcellsep n\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{BVM}\tabcellsep n\tabcellsep ,\tabcellsep t\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{+}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{n ? 1 =}\tabcellsep ?\tabcellsep n\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{n BSSD}\tabcellsep ,\tabcellsep t\tabcellsep +\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{n ? 1 =}\tabcellsep ?\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{n}\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{BVRE}\tabcellsep n\tabcellsep ,\tabcellsep t\tabcellsep +\tabcellsep n ? 1 =\tabcellsep ?\tabcellsep n VINST n\tabcellsep ,\tabcellsep t\tabcellsep +\tabcellsep ?\tabcellsep i\tabcellsep ,\tabcellsep t\tabcellsep Ou\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep 3\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{4}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{4}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep 2\\ \multicolumn{4}{l}{i PNPTP}\tabcellsep t ,\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{=}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{?}\tabcellsep i\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{+}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{n ? 1 =}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{?}\tabcellsep n\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{BVM}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{n}\tabcellsep t ,\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{+}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{n ? 1 =}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{?}\tabcellsep n\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{n BSSD}\tabcellsep t ,\tabcellsep +\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{n ? 1 =}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{?}\tabcellsep n\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{BVRE}\tabcellsep n\tabcellsep t ,\tabcellsep +\tabcellsep n ? 1 =\tabcellsep ?\tabcellsep n VINST n\tabcellsep t ,\tabcellsep +\tabcellsep ?\tabcellsep i\tabcellsep t ,\\ \multicolumn{30}{l}{Avec: Zscore et PNPTP= deux mesures de la stabilité}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{7}{l}{Equation dans laquelle ROA est le return on}\\ \multicolumn{30}{l}{financière du marché bancaire; BVM= vecteur des}\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{assets 22}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{21}{l}{variables macroéconomiques des pays;}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{30}{l}{BSSD= vecteur des caractéristiques structurelles du}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{30}{l}{secteur bancaire de chaque pays; BVRE= vecteur de}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{30}{l}{variables reflétant la solidité financière et la rentabilité}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{30}{l}{des banques; VINST= variables institutionnelles ; ? est}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{7}{l}{le terme d'erreur.}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep \multicolumn{29}{l}{Le Z-score mesure la probabilité que la valeur}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{30}{l}{des actifs d'une banque soit inférieure à la valeur de sa dette 20 . Il s'agit donc d'une mesure de la distance au}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep i.\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ défaut 21\tabcellsep \multicolumn{29}{l}{ou plus précisément une mesure de la}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{30}{l}{proximité de chaque banque à la faillite. Il est définit}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{5}{l}{comme suit :}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep Z\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{?}\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{score}\tabcellsep =\tabcellsep (\tabcellsep \multicolumn{10}{l}{ROA EQTA ? ROA ) +}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \end{longtable} \par {\small\itshape [Note: \hyperref[b21]{21} Ce dernier se caractérisant par des valeurs nulles ou négatives.]} \caption{\label{tab_7}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.06556053811659193\textwidth}P{0.7844394618834081\textwidth}} \tabcellsep saisiront quant à eux l'influence du niveau des\\ \tabcellsep équilibres extérieurs et intérieurs sur la stabilité\\ \tabcellsep financière. Le signe attendu est négatif.\\ Year 2017\tabcellsep \\ 16\tabcellsep \\ Volume XVII Issue III Version I\tabcellsep Comme variable de contrôle de la structure du\\ ( E )\tabcellsep marché bancaire, nous testerons l'influence du ratio crédit bancaire sur les dépôts, qui saisit la qualité du\\ -Global Journal of Human Social Science\tabcellsep portefeuille. Elles permettront de vérifier le comportement procyclique des banques. S'inspirant de la littérature économique, les principales variables utilisées sont : ? le taux de croissance réel (TXCR) dont la relation avec le Système financier est selon Stephen Cecchetti et Enisse Kharroubi (2012) en forme de U inversé. le développement du secteur financier tend à stimuler la croissance dans les pays disposant d'un système financier faiblement développé, mais il tend au contraire à nuire à la croissance lorsque la taille du secteur financier atteint une certaine taille critique.\\ \tabcellsep ? Le taux d'inflation (TXINF) ; Les effets de l'inflation\\ \tabcellsep sur les banques dépendent avant tout de son anticipation ou non par les banques, dans le\end{longtable} \par {\small\itshape [Note: second cas, son effet est déstabilisateur alors qu'il reste ambigu dans le premier cas puisque l'inflation contribue aussi bien à augmenter les coûts des banques que ses profits -à travers une hausse des taux d'intérêt(Arnould G, 2011) ]} \caption{\label{tab_8}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.005105105105105105\textwidth}P{0.7096096096096095\textwidth}P{0.13528528528528527\textwidth}} \tabcellsep \tabcellsep Year 2017\\ \tabcellsep c. Les variables de rentabilité des banques (BVRE)\tabcellsep \\ \tabcellsep \tabcellsep E )\\ \tabcellsep \tabcellsep (\\ b.\tabcellsep Les variables macroéconomiques et de l'environnement des banques (BVM)\tabcellsep Global Journal of Human Social Science -\\ \tabcellsep principale, deux indicateurs sensés saisir ce pouvoir, le\tabcellsep \\ \tabcellsep spread du taux d'intérêt (TISPREAD) qui permet\tabcellsep \\ \tabcellsep d'analyser la liberté qu'ont les banques d'augmenter le\tabcellsep \end{longtable} \par \caption{\label{tab_9}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.04828510182207931\textwidth}P{0.752518756698821\textwidth}P{0.002733118971061093\textwidth}P{0.010932475884244373\textwidth}P{0.02095391211146838\textwidth}P{0.012754555198285101\textwidth}P{0.0018220793140407289\textwidth}} Year 2017\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{3}{l}{Toutes ces variables}\\ \tabcellsep ayant\tabcellsep des\tabcellsep coefficients\tabcellsep non\tabcellsep significatifs.\tabcellsep En\\ \tabcellsep \multicolumn{6}{l}{conséquence, ne bénéficiant pas des effets de la}\\ \tabcellsep \multicolumn{6}{l}{diversification, le rendement moyen de portefeuille des}\\ \tabcellsep \multicolumn{6}{l}{grandes banques n'est pas différent de celui des petites}\\ \tabcellsep \multicolumn{5}{l}{banques. Le ROE n'est pas significatif.}\\ ( E )\tabcellsep Au passage, nous remarquons un effet négatif du nombre de banques violant le critère de fonds\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ -Global Journal of Human Social Science\tabcellsep ? H0 : homoscédasticité ? H1 : hétéroscédasticité Si la probabilité associée au test est inférieure à ?, on rejette l'hypothèse d'homoscédasticité (H0). En revanche, si la probabilité est supérieure à ?, l'hypothèse nulle est vérifiée et nous pouvons supposer l'homoscédasticité des résidus. Avec ? = 5\% = seuil de significativité 27 Cook-Weisberg teste l'hypothèse nulle selon laquelle les écarts\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep d'erreurs sont tous égaux contre l'alternative que les écarts d'erreurs\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep sont une fonction multiplicative d'un ou plusieurs variables.\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \end{longtable} \par {\small\itshape [Note: \hyperref[b27]{28} ]} \caption{\label{tab_10}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.03055331179321486\textwidth}P{0.4071486268174475\textwidth}P{0.05286752827140549\textwidth}P{0.06522617124394184\textwidth}P{0.03501615508885299\textwidth}P{0.07552504038772213\textwidth}P{0.03364297253634895\textwidth}P{0.03226978998384491\textwidth}P{0.06831583198707593\textwidth}P{0.03055331179321486\textwidth}P{0.018881260096930533\textwidth}} \tabcellsep TECR\tabcellsep \tabcellsep 0,1202917\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{0,2735856***}\tabcellsep \tabcellsep 0,2211195**\tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep (0,79)\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{(3,04)}\tabcellsep \tabcellsep (2,23)\tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep CIR\tabcellsep \tabcellsep 0,0058982\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{0,1514226}\tabcellsep \tabcellsep 0,1389105**\tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep (0,08)\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{(3,30)}\tabcellsep \tabcellsep (2,42)\tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep BETB\tabcellsep \tabcellsep -0,0704823\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{-0,0694015}\tabcellsep \tabcellsep -0,0477743\tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep (-0,54)\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{(-0,90)}\tabcellsep \tabcellsep (-0,57)\tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep RLIQ\tabcellsep \tabcellsep -0,2380157\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{-0,0346562}\tabcellsep \tabcellsep -0,0531918\tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep (-2,36)\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{(-0,58)}\tabcellsep \tabcellsep (-0,86)\tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep TXBANC\tabcellsep \tabcellsep -,0236602\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{0,032804*}\tabcellsep \tabcellsep 0,0497245**\tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep (-0,82)\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{(1,92)}\tabcellsep \tabcellsep (2,33)\tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep NBB\tabcellsep \tabcellsep 1.586485\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{-0,1010627}\tabcellsep \tabcellsep -1,48973\tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep (1,17)\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{(-0,13)}\tabcellsep \tabcellsep (-1,24)\tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep TISPREAD\tabcellsep \tabcellsep 0,537794\tabcellsep VI.\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Annexes 0,1762248}\tabcellsep \tabcellsep -0,0371079\tabcellsep \tabcellsep \\ Year 2017 20 Volume XVII Issue III Version I ( E )\tabcellsep \multicolumn{9}{l}{demande massive Annexe 1: Annexe 2: choix de la variable à expliquer (0,86) (0,48) -9,228453 (-0,21) -15,998 (-0,62) 2008 2010 2011 2012 2013 2014 2015 (-0,10) -75,14634 (-0,84) sigma\textunderscore u 17,17977 Cameroun 12 12 13 13 13 13 14 Gabon 7 9 9 10 10 10 sigma\textunderscore u | 0 sigma\textunderscore u 0 sigma\textunderscore e 2,699984 sigma\textunderscore e | 4,3758933 . sigma\textunderscore e 2,69998 rho 0,97589589 (fraction of variance due 10 Congo 5 6 7 9 9 10 11 Guinée Eq 4 4 4 4 4 5 5 Tchad 7 8 8 8 8 8 8 RCA 4 4 4 4 4 4 4 Total CEMAC 39 39 43 45 48 50 52 Modèle à effets aléatoires avec Zsc des déposants CONS Modèle à effets aléatoire avec to u\textunderscore i) R-sq: within = 0,872 R-sq: within = 0,8163 F tes Prob > F = 0.2925 Variables M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 ROA 1,952 2,549** 2,466** 1,90* 1,80* 2,80** 2,52** 2,49** ROE -0,1083 -0,2233 -0,2206 -0,136 -0,146 -0,231 -0,21 -0,220 PNPTP CR3 0,45015 0,4052* 0,3672 0,405* 0,393* 0,482* 0,473* 0,371 RAFP 0,0763 0,0681 0,0658 0,090 0,166 0,0936 0,0484 0,0568}\tabcellsep ( E ) Year 2017\\ -Global Journal of Human Social Science\tabcellsep TXCR SCPIB SBPIB LPIBHB TXINF BVRP BVCM PPPIB DPPIB TCR NIM CIR BETB RLIQ TXBANC NBB TISPREAD\tabcellsep -0,1159 0,1207 -0,3731 2,077 -0,6457 -0,0603 -0,0561 0,2635 -0,0084 -0,0757 -0,0979 -0,0409 0,0529 -0,295** 0,0066 1,009 0,15479\tabcellsep -0,1041 0,1235 -0,1636 2,585 -0,6676* -0,0143 -0,0313 -0,32***\tabcellsep -0,1107 0,1273 -0,1876 1,357 -0,707* -0,016 -0,0336 0,092 -0,033 -0,32***\tabcellsep -0,080 0,159 -0,478 4,82 -0,468 -0,029 -0,0457 0,2135 -0,0277 -0,1038 -0,27***\tabcellsep -0,103 0,221 -0,316 5,632 -0,356 -0,005 0,0100 -0,1593* -0,31***\tabcellsep -0,124 0,1258 -0,109 3,87 -0,752* -0,01 -0,0375 ,0266 -0,35*** 0,018\tabcellsep -0,128 0,131 -0,151 1,604 -0,720* -0,027 -0,0517 0,332*** 0,848\tabcellsep -0,082 0,142 -0,219 0,98 -0,628* -0,004 -0,0258 -0,305*** 0,305\tabcellsep Global Journal of Human Social Science -\\ \tabcellsep CBDB\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep -0,159*\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep C\tabcellsep -33,61\tabcellsep -24,22\tabcellsep -10,50\tabcellsep -37,56\tabcellsep -38,059\tabcellsep -42,03\tabcellsep -26,89\tabcellsep -13,21\tabcellsep \\ \tabcellsep r2\tabcellsep 0,78\tabcellsep 0,74\tabcellsep 0,75\tabcellsep 0,77\tabcellsep 0,80\tabcellsep 0,75\tabcellsep 0,75\tabcellsep 0,75\tabcellsep \\ \tabcellsep r2\textunderscore a\tabcellsep 0,49\tabcellsep 0,60\tabcellsep 0,57\tabcellsep 0,59\tabcellsep 0,67\tabcellsep 0,58\tabcellsep 0,59\tabcellsep 0,59\tabcellsep \\ \tabcellsep IC\tabcellsep 265,75\tabcellsep 254.25\tabcellsep 255,84\tabcellsep 257,46\tabcellsep 245,77\tabcellsep 257.46\tabcellsep 255.58\tabcellsep 255,58\tabcellsep \\ \tabcellsep BIC\tabcellsep 305,50\tabcellsep 277.73\tabcellsep 284,75\tabcellsep 271,07\tabcellsep 271.07\tabcellsep 284.46\tabcellsep 280.87\tabcellsep 280,87\tabcellsep \end{longtable} \par {\small\itshape [Note: legend: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001 t that all u\textunderscore i=0: F(4, 19) = 1.34 Annexe 3:]} \caption{\label{tab_11}}\end{figure} \footnote{Elles détiennent 73\% du capital des banques de la zone, contre 21\% pour le secteur public et 6\% pour les particuliers.\hyperref[b8]{8} Elle détenait 47,3\% des dépôts en 2012} \footnote{De manière particulière, la concentration est jugée élevée dans un marché si le ratio est supérieur à 65 \%. Les différents marchés bancaires de la CEMAC étant bien délimités, la concentration ne peut être mesurée que par pays.. Le tableau 1 ciaprès, donne le niveau de concentration par pays © 2017 Global Journals Inc. (US)} \footnote{Selon Baumol et al, la concurrence peut être sévère même dans un marché ou la concentration est forte\hyperref[b12]{12} Selon ces auteurs, il existe une relation entre degré de concentration et contestabilité, et cette dernière est associée à divers facteurs : présence plus forte de banques étrangères, libre entrée et libre sortie, faible niveau des restrictions d'activité et stade de développement avancé des systèmes juridique et financier\hyperref[b13]{13} L'élasticité est captée par le coefficient sur les coûts marginaux logarithmiques, qui sont généralement calculés à partir de la première dérivée d'une fonction de coût translog.L'idée principale de l'indicateur de Boone est que les banques plus efficaces obtiennent des bénéfices plus élevés.} \footnote{FMI, Rapport No. 14/252 Aout 2014 situation change par pays comme le montre le tableau 3. Le Gabon en 2015, et le Cameroun en 2012 et 2013 sont les seuls pays à ne pas avoir respecté le seuil de 8\% du ratio d'adéquation des fonds propres. Quelques unes de leurs banques restent donc sous-capitalisées. Sources: Rapports COBAC, 2007, 2009 2105 ; Rapport du FMI No. 14/252, 2014 © 2017 Global Journals Inc. (US)} \footnote{© 2017 Global Journals Inc. (US)} \footnote{D'autres auteurs(Laeven et Valentia.F, 2008\hyperref[b27]{, 2010)} par contre, l'appréhendent par une variable muette, en ne considérant que les crises systémiques effectives et non potentielles.\hyperref[b23]{23} L'indicateur de Boone n'a pas été utilisé faute de données sur le Congo et la Guinée Equatoriale a. Les variables de la structure du secteur bancaire (BSSD) © 2017 Global Journals Inc. (US)} \footnote{Cinq des six pays de la CEMAC sont producteurs de pétrole, et ce secteur représente 40 \% de la production de la région, plus de 80 \% des recettes d'exportation et 50 \% des recettes fiscales} \footnote{© 2017 Global Journals Inc. (US)} \backmatter \begin{bibitemlist}{1} \bibitem[Désiré and Bobbo ()]{b1}\label{b1} \textit{}, Avom Désiré , Amadou Bobbo . 2013. \bibitem[Fmi ()]{b30}\label{b30} \textit{}, Fmi . 2013. (Rapport CEMAC No. 13/322, Novembre) \bibitem[Cobac ()]{b29}\label{b29} \textit{}, P Cobac . \textit{Bulletin} 2015. 17. \bibitem[Schaeck et al. ()]{b23}\label{b23} ‘Are Competitive Banking Systems More Stable’. K Schaeck , M Cihak , S Wolfe . \textit{journal of money, credit and banking} 2008. 41. \bibitem[Beck et al. ()]{b6}\label{b6} ‘Bank Concentration and Fragility Impact and Mechanics’. T Beck , Dermiguc-Kunt , R Et Levine . \textit{The Risks of Financial Institutions}, 2007. Title. \bibitem[Nicolo et al. 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