Chapitre premier : LA REVUE DE LITTERATURE

Ce chapitre est articulé autour de deux sections. La revue de la littérature théorique est abordée en premier lieu et les études empiriques suivent en second lieu.
I.1. REVUE THEORIQUE
Nous offrons d‟abord une recension des définitions retrouvées dans la littérature par rapport à la faillite des institutions financières, puis nous retraçons l‟explication théorique de déterminants de faillite bancaire. En plus, nous offrons le bien fondé d‟élucider les déterminants et la probabilité de faillite et les objectifs et les hypothèses de travail viennent clôturer cette section.
1.1.1. Considérations de « faillite »
La faillite, d'un commerçant, d'une société commerciale ou d'une personne physique recouvre plusieurs notions : Cessation de paiements, Cessation de paiements en France, Faillite personnelle, Banqueroute, Déconfiture, Surendettement, Liquidation, Redressement judiciaire, Liquidation judiciaire en droit français (Servet, 2006).
En droit français, une entreprise qui ne peut plus faire face à ses dettes est placée par ses dirigeants en procédure collective en constatant sa cessation des paiements (nommée aussi couramment « faillite », allusion à l'ancienne loi de 1967, ou « dépôt de bilan »). Cependant cessation des paiements et faillite ne doivent pas être confondues, la première n'entraînant pas nécessairement la seconde. La cessation des paiements correspond à un état d'illiquidité (impossibilité momentanée de faire face au passif exigible avec l'actif disponible), alors que la faillite correspond à un état d'insolvabilité (impossibilité permanente) de faire face à tout le passif (échu et non échu) avec tout l'actif (disponible et illiquide)2.
La cessation des paiements est donc le statut juridique d'une entité (personne morale) qui ne peut pas rembourser ses dettes parvenues à échéances (passif exigible) avec ses liquidités (actif disponible). Dans la plupart des juridictions, la cessation de paiements est imposée par une ordonnance du tribunal (en), souvent initiée par le débiteur. La cessation des paiements correspond à un état, parfois momentané, d'illiquidité. Cet état doit être distingué de celui
2 Voir à ce sujet Code français de commerce L631-1 ou anciennement Article 3 de la loi no 85-98 du 25 janvier 1985 relative au redressement et à la liquidation judiciaire des entreprises. Cette disposition légale reprend une solution dégagée par un arrêt de la chambre commerciale de la Cour de Cassation en date du 14 février 1978
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d'insolvabilité, dans lequel l'ensemble du passif est supérieur à l'ensemble des actifs, de telle sorte que la situation est définitive (Baou, 2006).
De ce qui précède, on peut dire que la faillite des IMF correspond à un état d'insolvabilité (impossibilité permanente des IMF) de faire face à tout le passif (échu et non échu) avec tout l'actif (disponible et illiquide) dont les causes principales seraient le non remboursement des crédits et la mauvaise gestion de l‟IMF (Baou, 2010).
1.1.2. Explication théorique de déterminants de faillite des institutions financières
Cette section explique théoriquement les déterminants la faillite des institutions financières. L‟objectif de cette section est de montrer d‟une manière théorique les facteurs qui expliquent le phénomène de faillite des institutions financières et de voir les démarches proposées pour la prévention de faillite des institutions financières. Cette section est subdivisée en deux sous sections. Les déterminants de faillite sont discutés en premier lieu et les démarches proposées avec le modèle de prévention de faillite des institutions financières viennent clôturer la section.
a) Les déterminants de faillite
Les déterminants de faillite des Institutions de Microfinance (IMF) sont des facteurs qui expliquent la cessation d‟activités des Institutions de Microfinance (IMF). En surveillant le comportement économique des Institutions de Microfinance comme les banques, on relève les ratios agrégés calculés à partir des données individuelles des IMF (Saltzman, 1998).
Les problèmes de gouvernance (Kalumuna, 2013), la mauvaise gestion financière plus particulièrement la politique des crédits non adaptée à la population (Rabiou, 2002), le non-respect des normes et ratios prudentiels de gestion (BCC, 2012), les créances en souffrance qui détériorent la capitalisation des institutions financières puisqu‟elles sont déduites des fonds propres de base (Godlewiski, 2003), beaucoup de créances en souffrance (Lambert et alii, 1997), détournements de l‟objet du crédit et les précipitations dans les analyses de dossiers de crédits, etc. (Gonzalez-Hermosillo, 1999) sont théoriquement trouvées comme les facteurs influençant la faillite des institutions financières.
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Les déterminants de faillite considérés théoriquement sont les variables de l‟analyse financière c‟est-à-dire les variables qui permettent de diagnostiquer sur la santé réelle de l‟entreprise (Powo, 2000). Ces ratios comptables débouchent parfois sur le non-respect des dispositions réglementaires, des normes prudentielles de gestion, la disparition des fonds des épargnants (Miotti., Abdelli & Malige, 1998).
Nous considérons dans cette étude les variables explicatives à la faillite, les ratios comptables edicté par la BCC en 2012 sous Loi n° 003/2002 du 2 février 2002 relative à l‟activité et au contrôle des établissements de crédit.
b) Démarche proposée et modèle de prévention de faillite des institutions financières.
De manière générale, les études sur les déterminants des faillites des institutions ne retiennent que la première année de faillite et ignorent les autres observations de la période de crise qui dure en moyenne trois ans (Demirguc-kunt et Detragiache, 1998). Par ailleurs, l‟identification des déterminants de la faillite fait appel à des démarches spécifiques qui peuvent dépendre d‟un auteur à un autre.
Dans la littérature, on retrouve des études qui utilisent l‟approche logit3 (Powo, 2000, Godlewiski, 2003 ; Kaminski & Reinhart (1996) ; et Miotti., Abdelli & Malige, 1998). D‟autres utilisent une approche probit4 (Miotti et Plihon, 2001 ;Llewellyn, 2002 ; Rabiou, 2002 ; Angora et Tarazi, 2008). La régression logistique (modèle probit) est une technique utilisée pour analyser les déterminants d'une variable, que par commodité nous appellerons variable expliquée. Cette variable est binaire et ne prend donc que deux valeurs (0 absence de fait et 1 présence de faits).
La différence entre les deux types d‟approches (logit et probit) dépend de la forme de la fonction de répartition F et/ou loi de répartition du terme de l‟erreur. Le modèle Logit est choisi lorsque la fonction de répartition F est une loi logistique. La modèle Probit est choisi lorsque la fonction de répartition F est une loi normale centrée et réduite.
Toutefois, ces deux modèles sont basés sur une même méthode d‟estimation, à savoir l‟Estimateur du maximum de vraisemblance. En outre, leurs résultats sont souvent très proches, sauf dans
3 Pour estimer la probabilité de faire faillite et utilise parfois de données comptables des banques. Voir à ce sujet Bruno Powo Fosso (2000)
4 L‟approche probit dans ces etudes aide à expliquer la discrimination entre les banques saines et celles défaillantes (voir l‟etude de L. Miotti et D.Plihon, 2001)
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quelques cas, notamment si l‟échantillon contient très peu d‟observations telles que Y=1, ou très peu d‟observations telles que Y =0. (BAHATI, 2011 cité par MATABARO B.L., 2013).
L‟analyse des causes de la faillite est plus ancienne et sa prédiction, c‟est-à-dire l‟évaluation quantitative du risque de faillite s‟est principalement développée à partir de la fin des années soixante5. L‟approche la plus fréquente consiste à recourir à l‟analyse financière afin de déterminer les variables, principalement comptables, qui différencient au mieux les entreprises défaillantes et les entreprises non défaillantes (Refait C., 2004).
L‟objectif est d‟établir une relation statistique stable entre les variables explicatives retenues et l‟appartenance des entreprises à l‟un des deux groupes. Différents outils sont à la disposition des auteurs, dont le plus fréquemment utilisé est l‟analyse discriminante linéaire, mais les méthodes alternatives sont nombreuses6.
Le principe de l‟analyse discriminante linéaire est de former des combinaisons linéaires des variables explicatives permettant d‟affecter les individus à leur groupe d‟origine avec un minimum d‟erreur de classement (Desbois D., 2003). Dans cette équation similaire à celle de la régression multiple, Y est la variable à prédire dont les valeurs doivent permettent de distinguer les deux modalités de faillite (1 si il y a faillite et 0 s‟il n y a pas faillite).
1.1.3. Objectifs et Hypothèses du travail
a) La formulation des hypothèses d‟étude
Dans leurs recherches sur les facteurs de faillite bancaire, Bruno P.F., (2000), S. Cousin (2011), Demirguc-Kunt et Detragiache (1998 ; 2000, 2005), A.Angora et A. Tarazi (2008), Hardy et Pazarbasioglu (1998) et Eichengreen et Arteta (2000) ont remarqués que les variables comptables dérivées des ratios comptables influencent la faillite des banques en Afrique. Ils montrent egalemenet que les ratios de rentabilité influent négativement sur la faillite des banques, et les ratios de gestion des crédits influent positivement la faillite. Ainsi au regard des caractéristiques propres des IMF vis-à-vis des banques, nous postulons ce qui suit :
5 Cf. par exemple Guilhot (2000) pour une présentation globale des analyses relatives à la faillite.
6 Voir à ce sujet les travaux de Malécot (1986), Dumontier (1991), et Altman et Narayan (1997).
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ï‚· H1 : Les ratios comptables influenceraient significativement la faillite des IMF du Sud-Kivu enregistrées en 2012
Ces études portant sur la faillite bancaire s‟intéressent non seulement à l‟identification des facteurs l‟expliquant, mais aussi sur le développement d‟un modèle de prévention de cette faillite en fonction du modèle développé pour expliquer les variables les plus significatives de la faillite de banques (A. Angora et A. Tarazi, 2008). Comme notre étude porte sur 38 IMF dont 6 en faillite, il serait important des voir la différence entre les IMF en faillite et les IMF non en faillite.
La faillite est en effet supposée survenir lorsque la valeur de l‟entreprise devient trop faible pour qu‟un créancier accepte de continuer à la financer en cas de défaut de paiement (Reilly, 1990). Pour voir les variables qui créent la différence entre les IMF en faillite et les IMF non en faillite comme le montre le mode d‟Altaman (1968). Le lien positif ou négatif qui existe entre la variable dépendante et les variables indépendantes montre la différence entre les deux groupes considérés. De ce fait, nous postulons ce qui suit :
ï‚· H2 : Par le Modèle Linéaire Discriminant (modèle inspiré par l‟étude d‟Altman, 1968), il y aurait des ratios comptables qui créent la différence entre les deux groupes des IMF (faillite et non).
b) Objectif d‟étude
Comme souligné dans l‟introduction de ce travail, l‟objectif principal assigné à cette étude est de déterminer de façon empirique les facteurs qui sont à l‟origine de la faillite des IMF du Sud-Kivu dans la période de 2011 à 2014. Pour atteindre cet objectif, le travail développe d‟autres objectifs dits secondaires à savoir :
- Tester l‟apport de variables comptables dans l‟analyse de faillite des IMF du Sud-Kivu
- Développer un modèle des variables microéconomiques dans l‟analyse des faillites des IMF du Sud-Kivu, et tenter de sélectionner, grâce aux ratios, ceux qui créent la différence entre les deux groupes des IMF (faillite ou non).
I.2. REVUE EMPIRIQUE
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Nous offrons les principaux résultats des études empiriques qui se sont intéressées à la faillite des institutions financières. Il sied de garder à l‟esprit que peu d‟études se sont concentrées à déterminer les facteurs microéconomiques de faillite des institutions financières.
Sinkey (1975) a été un des premiers à étudier les banques à problèmes, en appliquant une analyse discriminante multi variée (ADM) à un échantillon de 220 petites banques commerciales américaines, dont 110 défaillantes, sur une période de 1969-1972. A partir d‟un ensemble de 100 ratios, il choisit 10 variables dont 6 sont significatives. La qualité des actifs de la banque est la variable la plus significative. Les autres variables les plus discriminantes sont la composition des actifs, les caractéristiques des crédits, l‟adéquation du capital, les sources et l‟utilisation des revenus, et l‟efficience et la rentabilité. Des proxies de la qualité de management et de l‟honnêteté fournissent des variables de l‟efficience opérationnelle de l‟établissement.
Altman et al. (1977) appliquent également une ADM à un échantillon de 212 banques américaines de dépôts sur une période de 1966-1973. Altman et al. divisent cette population en 3 sous échantillons : les banques à problèmes (56), les banques fragiles (ayant des difficultés temporaires) (49) et les banques saines (107). Sur les 32 ratios testés, 7 sont significatifs. La variable discriminante la plus significative est le résultat d‟exploitation ainsi que son évolution.
Martin (1977) a été le premier à utiliser une approche logistique en se focalisant sur le type d‟insolvabilité bancaire. Il étudie un échantillon de 5642 banques saines 58 banques en faillites sur une période de 1970-1976. Il teste 25 ratios dont 4 s‟avèrent significatifs, principalement les proxies du ratio de capital sur actifs risqués, et la composition du portefeuille des crédits par rapport au total bilan.
Avery et Hanweck (1984) Barth et al. (1985) et Benston (1985) ont également contribué à ces études en appliquant des modèles logit sur des échantillons respectivement importants (respectivement 1290 dont 100 défaillantes, 906 dont 318 défaillantes et 890 dont 178 défaillantes) sur des périodes de quelques années au début des années 80, exclusivement aux USA. Au plus 7 des ratios testés s‟avèrent significatifs, souvent des proxies de la composition et de la qualité du portefeuille de crédits, le ratio capital (sous différents formes) et les sources de revenus.
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Pantalone et Platt (1987) ont construit et testé un modèle d‟alerte précoce utilisant une régression logistique. Leur modèle inclus un ensemble de ratios qui représentent les 5 éléments constitutifs du rating CAMEL : la rentabilité, l‟efficacité du management, le levier, la diversification et l‟environnement économique. Ils ont utilisé un échantillon de 113 banques défaillantes et 226 non défaillantes sur une période des années 80. Les résultats de cette étude confirment que la cause principale de la défaillance bancaire est un management mauvais ou médiocre (le M du rating CAMEL), qui implique une prise de risque excessive et /ou un contrôle de la prise de risque manquant. L‟adéquation du capital (C), la capacité à gérer des revenus (E) et la liquidité des actifs (L) ont également considérable.
La difficulté liée à l‟analyse du rôle du management dans ce contexte concerne la mesure de sa qualité et de sa pertinence. En effet, le management est a priori une activité subjective. Une méthode nouvelle et alternative a été appliquée par un ensemble d‟autres pour tenter de quantifier et d‟analyser le facteur management dans l‟industrie bancaire. Il s‟agit de la méthodologie des frontières d‟efficience.
Barr et Siems (1994) proposent deux nouveaux modèles de détection précoce de difficultés de la banque, permettant de détecter des problèmes deux ans avant l‟insolvabilité. Ce type de modèle inclus des variables qui représentent les éléments constitutifs du rating CAAMEL, en incorporant des scores d‟efficience comme proxy de la qualité du management, ainsi qu‟une variable proxy des conditions économiques en vigueur. En effet, en se référant à Barr et al. (1993), les scores d‟efficience (proxy de la qualité du management) varient jusqu‟à trois ans avant la défaillance de la banque. Cette sensibilité précoce des scores d‟efficience est alors très utile dans le cadre de modèles de prévision de défaillance. Les banques efficients contrôlent mieux leurs dépenses, gèrent mieux leurs risques et anticipent mieux les évolutions économiques, afin d‟adapter leurs stratégies futures en conséquences.
Barr et Siems appliquent un modèle probité en intégrant un score d‟efficience issu de la méthodologie non paramétrique DEA (Data Envelopment Analysis : une approche intermédiation7) comme proxy de la qualité du management, en plus des quatre autres variables CAMEL et une variable économique. Le modèle est estimé un an et deux ans avant la défaillance. Le modèle ainsi obtenu est robuste et plus précis que les modèles de Martin (1977) et Pantalon et Platt (1987).
7 La banque est perçue comme un transformateur des ressources (inputs) tels que les dépôts en produits (outputs) tels que les dépôts. L‟approche alternative est appelée production (on étudie alors l‟efficience productive de l‟établissement, en considérant comme outputs les dépôts et les crédits).
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Demirgüç-Kunt, Asli; Detragiache, Enrica (1997) ont mené une étude aussi bien dans les pays en développement que dans les pays industrialisés sur les déterminants des crises bancaires à l‟expérience des pays développés et des pays en développement. Dans le but d‟identifier les éléments les plus caractéristiques de la faillite des banques, ils ont soulignent à partir d‟un modèle économétrique que l‟émergence des crises bancaires est principalement liée à une détérioration de l‟environnement macro-économique (faible croissance du PIB, taux d‟inflation et taux d‟intérêt réel élevés) et à la mauvaise gestion financière (les ratios comptables ont un effet significatif sur la surgie de crises au sein de banque).
Bruno (2000) mène une étude sur les déterminants des faillites bancaires dans les pays de l‟union économique et monétaire ouest africaine (U.E.M.O.A), et sur l‟Evaluation du Risque de Défaillance Bancaire dans l‟UEMOA avec le souci d‟expliquer les facteurs de faillites bancaires. Le but de ces études est de déterminer les variables qui expliquent la faillite des banques dans la zone de l‟UEMOA. Il considère 97 banques en faillite dans la zone UEMOA dans les années 1995-2000. Il aboutit en utilisant le modèle logit conditionnel sur des données en panel, aux résultats montrant que les variables qui affectent positivement la probabilité de faire faillite des banques sont : i) le niveau d‟endettement auprès de la banque centrale; ii) un faible niveau de comptes disponibles et à vue; iii) les portefeuilles d‟effets commerciaux par rapport au total des crédits; iv) le faible montant des dépôts à terme de plus de 2 ans à 10 ans par rapport aux actifs totaux; et v) le ratio actifs liquides sur actifs totaux. En revanche, les variables qui contribuent positivement sur la vraisemblance de survie des banques sont les suivantes : i) le ratio capital sur actifs totaux; ii) les bénéfices nets par rapport aux actifs totaux; iii) le ratio crédit total sur actifs totaux; iv) les dépôts à terme à 2 ans par rapport aux actifs totaux; et v) le niveau des engagements sous forme de cautions et avals par rapport aux actifs totaux. Les ratios portefeuilles d‟effets commerciaux et actifs liquides par rapport aux actifs totaux sont les variables qui expliquent la faillite des banques commerciales, alors que ce sont les dépôts à terme de plus de 2 ans à 10 ans qui sont à l‟origine des faillites des banques de développement. Ces faillites ont été considérablement réduites par la création en 1989 de la commission de réglementation bancaire régionale.
Par suite, Gonsalez-Hermosillo et Brenda (1996), étudient la fragilité du secteur bancaire et les facteurs systémiques de cette fragilité en Europe. Ils veulent déterminer le degré de fragilité des banques Européennes et considère 17 banques en faillites. Cette étude propose un modèle
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théorique pour évaluer le degré de fragilité ou la solidité d‟une banque ou d‟un système bancaire. Elle démontre qu‟une banque peut être, à n‟importe quel moment, en état d‟insolvabilité et que son degré de fragilité est fonction de sa capacité à surmonter un choc déstabilisateur. Ils constatent que les effets externes (le PIB, le taux d‟inflation, etc.) constituent une source sérieuse de risques. Au total, le modèle estime que les chocs propres à un établissement bancaire relèvent de ratios individuels de régulation, tandis que ceux qui touchent tout le système relèvent de la macro-économie et de normes prudentielles globales. L‟étude essaie par ailleurs d‟identifier une éventuelle connexion entre les crises bancaires et les crises monétaires.
Hardy, Daniel et ; Pazarbasioglu, Ceyla (1998) complètent le raisonnement dans une étude portant sur les principaux indicateurs de crises bancaires. L‟objectif de cette étude été de trouver les indicateurs qui expliquent les crises bancaires dans les pays développés et dans ceux en développement. Ils analysent au travers cette étude, les différents épisodes des défaillances bancaires intervenues dans 38 pays développés et en développement avec un échantillon de 450 banques dont 176 en défaillances. Pour identifier le rôle des indicateurs macro-économiques, bancaires, et du secteur des entreprises dans la prévention des difficultés du système bancaire, cette recherche a permis de préciser que les indicateurs comptables (bancaires) ont une influence significative au surgie des crises bancaires survenues en Asie, en Europe et en Amérique. A cet égard, les tests empiriques réalisés montrent que les défaillances bancaires peuvent être associées à une décélération du taux de croissance du PIB, une reprise de l‟inflation, une expansion du crédit et des mouvements des capitaux à court terme, un accroissement des taux d‟intérêt réels, une nette détérioration du taux de change ou un choc du commerce extérieur. Ils montrent également que des spécificités régionales doivent être prises en compte dans l‟appréhension de la probabilité des défaillances bancaires, l‟analyse ayant mis en évidence la prépondérance des facteurs d‟origine interne dans la survenance de la crise en Asie. Dans les cas les plus graves, l‟expansion du crédit finançant des biens de consommation, ainsi que l‟appréciation des taux d‟intérêts sur les dépôts, auraient été considérés comme des indicateurs complémentaires et pertinents.
Par ailleurs, Cordella, et alii (1998) évaluent la corrélation entre l‟information des déposants et les faillites bancaires. Ils cherchent à établir une relation entre l‟information des clients des banques avec le phénomène de faillites bancaires. Ils étudient l‟impact de la révélation aux déposants des difficultés du système bancaire. Le modèle logit utilisé à un échantillon de 30 Banque en faillite avec 13 ratios comptables dont 5 sont significatifs, montre que lorsque les banques maîtrisent
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parfaitement la volatilité de leur portefeuille de prêts, l‟information du public réduit la probabilité des crises bancaires. Dans le cas contraire, la présence de déposants informés peut accroître le risque de défaillance en accélérant les retraits des dépôts et en aggravant l‟illiquidité de la place.
Un article de FMI apparut en 1997 étudiant Les crises bancaires en Amérique latine propose un résumé d‟un document de travail d‟Alicia Garcia-Herero intitulé : Banking crisis in Latin America in the 1990s, lessons from Argentina, Paraguay and Venezuela. Dans cette publication, l‟auteur veut analyser les divers éléments qui influent sur les conséquences macro-économiques des crises bancaires. Ainsi il relève l‟importance des caractéristiques économiques et structurelles des pays (régime de change, degré de « dollarisation » et structure du système bancaire) et le contenu de la réaction des autorités publiques avec un modèle ADM.
Dans les pays de l‟OCDE. Lambert Thomas; Lecacheux J. M. et Audrey (1997) étudient L‟épidémie des crises bancaires, et grâce à un modèle économétrique adapté aux banques membres de l‟OCDE, ils trouvent qu‟en dépit de la multiplicité des causes, l‟une des causes majeures de nombreuses défaillances bancaires est l‟insuffisance de contrôle par les autorités de tutelle. L‟étude propose un scénario type de surveillance de crise bancaire : les banques en phase de croissance exceptionnelle financent un secteur particulier de l‟économie durant 3 à 4 ans, puis lors du retournement de tendance, les impayés augmentent et la valeur des actifs chute. Les auteurs recommandent que cette expérience des crises bancaires aide à la formulation de recommandations pour l‟organisation des systèmes de surveillance bancaire dans la future Union économique et monétaire.
Une étude radicale de Miotti et Plihon (2001) viennent dépasser l‟argumentaire des études qui n‟expliquent que les fondements macroéconomiques des faillites bancaires par une thématique de la libéralisation financière, spéculation et faillites bancaires. Ils constatent dans la littérature une explication des fondements microéconomiques insuffisante qui ne permettent pas d‟expliquer les prises de risques excessifs et les défaillances bancaires dans les pays émergents. Ces auteurs voudraient tenter de donner des fondements microéconomiques plus satisfaisants à l‟analyse des faillites bancaires. Ils constatent avec une analyse factorielle et un modèle économétrique adapté aux banques d‟Argentine et de la Corée, que le comportement spéculatif des banques serait à l‟origine des défaillances et des crises bancaires. On montre en particulier que, dans ces deux pays, les banques défaillantes sont également celles qui, dans les années précédentes, exhibaient
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les niveaux de rentabilité les plus élevés allant de pair avec des prises de risques élevées de nature spéculative.
Kalumuna (2013), a l‟aide de la régression logistique et de l‟analyse discriminante explique la faillite des 12 IMF du Nord et Sud-Kivu sur une période de 2012. Les résultats montrent que la faillite des IMF et COOPEC du Sud-Kivu et Nord-Kivu est expliquée par les variables (qualitatives) telles que le manque d‟audit interne, faible contrôle de la banque centrale, l‟âge ou l‟expérience dans le secteur. Pour ces raisons, certains indicateurs de performance choisis comme variables explicatives (quantitatives). Il arrive à des résultats escomptés très pertinents pour l‟analyse de déterminants de faillite des IMF et COOPEC du 2 Kivu et souligne que de tous les facteurs organisationnels tels que l‟audit externe, contrôle de la Banque centrale, la diversification du risque, contrôle de la commission de surveillance, seul l‟âge de l‟institution a été déterminé comme déterminant important de la faillite des COOPECS et IMF. Il observe que les IMF et COOPEC qui sont tombé en faillite avaient en moyenne 5 à 6 ans d‟existence.
Rabiou (2002) présente une étude sur les déterminants de la dégradation du portefeuille des banques, avec une approche économétrique et factorielle appliquée au système bancaire nigérien d‟un nombre réduit des banques (25) dont 7 sont défaillantes, il aboutit aux résultats très pertinents. Selon l‟auteur, il apparaît que la discrimination de la clientèle par l‟arme du coût du crédit semble améliorer la qualité du portefeuille à court terme, mais exercerait un effet inverse à long terme, conséquence de la faible capacité d‟anticipation des banques. La stabilité macroéconomique (mesurée par la faiblesse de la variabilité de l‟inflation) et le poids relatif des crédits à court terme ont un impact favorable sur la qualité du portefeuille des banques. En revanche, les banques «hors banque» paraissent plus exposées au risque d‟accumulation des créances en souffrance, conséquence probable d‟une illusion d‟autonomie les privant du « souci de mieux faire » pour satisfaire les exigences du marché. De même, à long terme, la hausse des taux d‟intérêt a tendance à détériorer la qualité des crédits. En outre, le niveau actuel d‟application des accords de classement ne semble pas avoir un impact significatif sur la qualité du portefeuille. Les cycles pluviométriques, en affectant les résultats des campagnes agricoles, semblent induire un effet défavorable sur la capacité des débiteurs à faire face aux échéances des prêts. Enfin, la configuration actuelle du tissu industriel paraît peu favorable à un financement sain du secteur.