CONCLUSION

Nous sommes à la fin de notre travail qui a porté sur LES DETERMINANTS DU DEFAUT DE REMBOURSEMENT DANS LES IMF DE BUKAVU : CAS DE LA « MECREBU»

Ce travail visait comme objectif d’aider à la contribution de la maitrise du défaut de remboursement afin d’assurer l’équilibre financier des IMF en général et du MECREBU en particulier et  Contribuer à l’amélioration des mesures de recouvrement de crédits octroyés au sein de la MECREBU.

Les questions suivantes ont permis de mener notre étude : «Quels seraient les déterminants de défaut de remboursement des clients membre des IMF en particulier ceux du MECRE/BUKAVU  » et «Comment minimiser ces risques du défaut de remboursement au sein du MECREBU  ». Les hypothèses suivantes étaient retenues : l’âge, le sexe,  la profession, les conditions d’obtention du crédit, le niveau du crédit reçu, le niveau du taux d’intérêt des crédits, le mode de remboursement du crédit,. C’est ainsi que nous avons subdivisé ce travail en trois chapitres mis à part l’introduction et la conclusion.

Le premier chapitre, la revue de la littérature renseigne que plusieurs approches abordent la question du défaut de remboursement. Certains auteurs définissent le défaut de remboursement  comme le non remboursement d’un client à l’échéance prévu par son institution et d’autre l’explique comme le non remboursement  et le précèdent à fois. Notre recherche a pris comme champs d’application la MECREBU, dans les agences de trois communes de la ville au courant de l’année 2014 avec un échantillon de 110 emprunteurs individuels dont 75 à la production et 35 à la consommation.

               La recherche a pour objectif mettre en évidence les déterminants de défaut de remboursement. La méthode adoptée est celle d’estimation d’un modèle de régression logistique à travers le maximum de vraisemblance qui nous a aidés à déterminer la probabilité que l’emprunteur présente un défaut de remboursement compte tenu de certains facteurs.

   Au fait, ce travail s`est engagé dans une problématique cherchant à savoir les principaux déterminants du défaut de remboursement à la MECREBU.

               Tout au long de cette étude, deux principales questions ont guidé notre analyse afin de nous permettre d’atteindre les objectifs que s’est fixé ce travail. Ces questions s’annoncent comme suit :

• Quels seraient les déterminants de défaut de remboursement des clients membre des IMF en particulier ceux du MECRE/BUKAVU ?
• Comment minimiser ces risques du défaut de remboursement au sein du MECREBU ?

Ainsi, la méthodologie appliquée nous a permis de tester les hypothèses selon lesquelles :

1. Le montant de capital que doit détenir l’institution pour couvrir le défaut espérée sur crédits accordés est le capital à risquedans l’option d’avoir un rendement suffisant sur un prêt.
2. Les principaux déterminants de défaut de remboursement à la MECREBU seraient le montant du crédit demandé, le montant de crédit reçu ou octroyé, les jours des arriérés, le degré de rationnement, l’écart des jours entre la demande et l’acceptation du crédit, le taux d’intérêt, la durée du crédit, le cycle de prêt, le sexe, l’épargne caution, la profession, l’objet déclaré du prêt. 

Au premier chapitre portant sur la revue de la littérature, nous avons essayé de présenter les concepts en rapport avec le sujet, de parler sur la notion sur le risque de crédit, la notion sur le défaut de remboursement, les mécanismes de la gestion de risque de crédit, de la relation de l’IMF et ses clients, de la règlementation en matière de gestion de risque sur le défaut de remboursement en RDC et de l’intermédiation financière et la sélection adverse, d’analyser le risque de crédit.

 Le deuxième chapitre a porté sur le cadre d’étude, nous avons présentés d’abord la MECREBU et sa politique de crédit en suite nous avons parlé de l’approche méthodologique où nous avons spécifié le modèle, donner les motivations qui ont guidé le choix de chaque variable utilisée et évoquer les hypothèses quant au signe espéré, mettre en évidence de façon théorique les modèles utilisés.

 Au chapitre troisième, nous présentons les données et formalisons les modèles économétriques, faisons les différents tests statistiques et interprétons les résultats. Afin de bien vérifier les différentes hypothèses émises, nous avons fait recours aux différentes méthodes dont les principales sont le test de Khi-deux qui nous a aidés à rechercher la dépendance entre le défaut de remboursement et certaines variables qualitatives.

 Le test de Khi-deux, se construisant à l’aide des variables discrètes, nous a aidés à déterminer les variables dont dépend le défaut de remboursement. Il a été trouvé que les variables : Profession de l’emprunteur et Objet de prêt n’influencent pas significativement le défaut de remboursement. Par contre les variables : Sexe de l’emprunteur et le type de prêt influencent significativement le défaut de remboursement. Cette analyse nous a permis de nuancer notre première hypothèse de recherche qui cherchait à connaître les principaux déterminants du défaut de remboursement du crédit.

En estimant par le maximum de vraisemblance le défaut de remboursement, six variables ont été retenues : montant reçu (MTTRC), jours arriérés (JRSARR), degré de rationnement (DEGRAT), taux d’intérêt (TI), durée de prêt (N), nombre de prêts déjà accordés (CYCLE). Ces variables étaient significatives au seuil de 10%. D’autres variables ont été supprimées du fait de leur non significativité (en observant leurs p-value qui sont tous supérieurs à 0,10 (au seuil de 10%) suivant la technique d’élimination progressive. Résultats présentés dans le tableau n°4 et n°5. Les résultats ont montré que pour les six variables statistiquement significatives, les variables (Montant reçu et Taux d’intérêt) ont une influence positive sur le défaut de remboursement et les variables (Jours arriérés, Degré de rationnement, Durée de prêt, Cycle de prêt) ont une influence négative sur le défaut de remboursement. L’interprétation a été donnée à l’aide de leurs odds-ratios. Ces résultats nuancent notre première  hypothèse de travail.

Le modèle logistique était statistiquement valide vu que le résultat de la statistique de la log-vraisemblance LR=37,7624 comparé à X² lu dans la table au seuil de 10% à 6 degré de liberté, soit 10,645.

L’approche basée sur le modèle de régression multiple (en nous servant des MCO) Nous a permisde nuancer la deuxième hypothèse de notre recherche en trouvant le capital à risque destiné à couvrir la perte inattendue. Ce capital s’élève à 7564,2. Dans ce modèle Nous avons trouvé que les trois variables significatives : l’exposition au crédit ou montant de crédit (EC), la probabilité de défaut (b) et le taux du Défaut (TD) ont retenu notre attention dans cette étude pour expliquer le défaut sur crédits de l’institution car leurs p-value sont toutes inférieures au seuil de 10%. Ces résultats nuance notre  première hypothèse de recherche. Quatre tests ont été effectués pour la vérification des hypothèses sous-tendant la méthode des MCO, ceux qui ont permis de valider notre modèle de régression simple. Ce modèle a expliqué (avec une statistique de Fisher de 53,10086) à 60,04%. C’est-à- dire que la variable dépendante est expliquée 60,04% par la variable indépendante.

               Enfin, nous pouvons clore notre travail en nous épargnant de toute affirmation selon laquelle toute la matière en rapport avec notre thématique de recherche a été abordée dans la globalité des aspects. C`est pourquoi, nous lançons un appel à tous les esprits scientifiques désireux de travailler dans le même domaine de recherche  de bien vouloir approfondir cette étude en élargissant la taille de l’échantillon et en utilisant les  données sur les prêts aux groupes.