CONCLUSION

L‟objectif assigné à ce travail était de ressortir les déterminants de faillite des IMF au Sud-Kivu. Au regard de cette étude, nous voulions tester l‟apport des variables comptables dans l‟explication de faillite des IMF en 2012.
Pour atteindre cet objectif, ce travail a été subdivisé en trois chapitres. Le premier a exploré la littérature relative à la faillite des institutions financières. Le deuxième chapitre a détaillé succinctement la méthodologie qui a été mise en oeuvre pour le traitement de nos données afin de ressortir une analyse pertinente. Dans le cadre de ce travail, il a été indispensable de faire appel aux données comptables de 38 IMF du Sud-Kivu en période issues auprès de l‟archive de la Banque centrale Congolaise et auprès de cabinet d‟audit (GEAC, GAMF) liquidateur de ces institutions tombées en faillite de 2011-201 en collaboration avec le Service d‟Analyse Économique Statistique et Surveillance des Institutions Financiers (SAESSIF) de la banque centrale du Congo/ Province du Sud-Kivu. Cette étude nous a permis de dresser la différence entre les IMF en faillite et celles non en faillite. La présentation, l‟analyse et l‟interprétation des résultats clôturent le travail.
Le premier chapitre soulève la revue théorique d‟une part et les études empiriques d‟autre part. La première section a abordé une recension de la littérature récente sur des définitions retrouvées dans la littérature du mot « faillites » des institutions financières, puis nous avons retracé l‟explication théorique des déterminants de faillites des institutions financières. Pour ce qui est des études empiriques, il sied de noter que selon nos recherches la faillite des institutions financières n‟ont pas encore eu des explications abondantes sur l‟apport des variables comptables dans l‟explication des faillites des institutions financières.
Le chapitre deuxième, expose l‟approche méthodologique qui, faisant ressortir toutes les étapes à la récolte des données aux procédures de sélection des variables d‟étude et aux technique de traitement des données principalement la régression logistique, le test de dépendance et l‟analyse discriminante linéaire. Ce chapitre avait pour objectif d‟exposer les apports méthodologiques qui facilitent l‟explication des facteurs de faillite des institutions financières. Il a aussi permis de répondre aux questions de nos recherches et de préparer les tests d‟hypothèses. Il a été organisé au tour de trois sections principales.
„ Déterminants de faillite des Institutions de Microfinance du Sud-Kivu ‟
Julien IMANI MUSHAGALUSA Page 43
Enfin, le troisième chapitre présente et discute les résultats. Ce chapitre présente, analyse et discute les résultats. La présentation des statistiques, les résultats de la régression logistique, les résultats de l‟analyse discriminante linéaire et l‟interprétation de résultats sont relevés dans ce chapitre. En d‟autre Une analyse de dépendance entre la variable faillite et les déterminants de faillite des Institutions de Microfinance par le biais du tableau de la régression logistique sont développés dans ce chapitre. La section suivante traite des résultats de l‟analyse discriminante, et permet à l‟étude de ressortir les variables qui discriminent de plus la faillite.
Les résultats trouvés montrent que les 11 ratios testés s‟avèrent significatifs. Il s‟agit du ratio de portefeuille à risque, le ratio d‟abandon de créance, le ratio d‟efficacité opérationnelle, le ratio de nombre d'emprunteurs par agent de crédit, le ratio de rentabilité de fonds propre, le ratio de rendement du portefeuille, le ratio d'autosuffisance opérationnelle, le ratio de rendement sur actif, le taux d'encaisse oisive, le taux d'encours de crédits et le taux des immobilisations Ces résultats nous ont amené à sire que l‟augmentation du capital restant dû des crédits ayant au moins un remboursement en retards pour une Institution de Microfinance d‟un pourcent, la probabilité de tomber en faillite augmente. En plus, lorsque le ratio d‟abandon de créance varie positivement, la probabilité qu‟une Institution de Microfinance tombe en faillite. Ce qui traduit aussi que l‟augmentation de Montant des crédits passés en perte durant la période conduit une institution à la faillite. Bardos (2001) partage ce même avis, et souligne que les IMF en faillite étaient souvent dans une situation financière critique, elles n‟ont pas été en mesure de rembourser les dettes suite à l‟augmentation des crédits perdus.
Ainsi, les ratios les plus significatifs qui discriminent plus les Institutions en faillite de celles non en faillite s‟avèrent le ratio de portefeuille à risque et le ratio d‟abandon de créance (le portefeuille de redit d‟une Institution de Microfinance). Ce qui nous a donc permit de confirmer nos hypothèses. Nous n‟avons aucune intention d‟avoir trouvé tous les facteurs de faillite des institutions de Microfinance. Des proxies de la qualité de management et de l‟honnêteté fournissent aussi des variables qui peuvent expliquer la faillite des Institutions de Microfinance. Certains autres ont donc contribué à analyser le proxy de la qualité du management et des conditions économiques en vigueur, et ont trouvé leur significaticativié sur la défaillance des Institutions financières.