analyse des déterminats de la rentabilité des banques françaises

L’analyse des déterminants de la rentabilité des banques françaises Comparaison entre banques domestiques et banques étrangères Raoudha Béjaoui Rouissi a (*), Seifallah Sassi b, Houssem Bouzgarrou c a

LEFA, HEC Carthage, b DEFI, Université Aix Marseille II, c CREM-UMR 6211, IGR Université Rennes 1

Résumé L’objectif de ce travail empirique est d’identifier les déterminants internes de la l a rentabilité bancaire qui différencient les banques domestiques des banques étrangères en France. Ces déterminants, basés sur la performance financière, couvrent à la fois la profitabilité, profitabilité, la liquidité et le risque. Afin de tester la persistance des profits profits pour les banques françaises ( POP literature), nous utilisons la méthode des GMM système pour estimer un modèle dynamique sur données de panel. L’échantillon est composé de 171 banques commerciales françaises, réparties entre 104 banques domestiques et 67 banques étrangères et observées observées sur la période 2000-2007. Les résultats des estimations montrent une persistance des profits modérée pour les banques domestiques contrairement aux banques étrangères. Néanmoins, ce résultat a été inversé lorsque la rentabilité a été évaluée respectivement par  ROA et ROE . Ceci montre l’importance de l’effet du levier financier, qui différencie ces deux variables et implique que les banques commerciales en France diffèrent en matière de décision de financement et de collecte de dépôts. Tous les déterminants affectent significativement la rentabilité bancaire et conforme à nos anticipations, à l’exception du ratio de liquidité, qui indique une relation positive entre la liquidité et la rentabilité de l’ensemble des banques, ce qui montre que le levier l evier financier  joue un rôle déterminant de différentiation entre les deux catégories de banques. Enfin, les banques étrangères ont un impact significatif et négatif sur la profitabilité bancaire et ce en les comparant à la performance des banques domestiques qui présentent une rentabilité plus élevée. Ainsi, les banques domestiques françaises sont plus rentables que les banques étrangères opérant en France.  Mots-clés : rentabilité bancaire, banques domestiques, banques Classification JEL

étrangères, modèle dynamique sur données de panel

: G21 ; C23 ; L25

m éthodes statistiques Thèmes : Finance et Banque ; Econométrie et méthodes

(*) Conférencier : Tel : professionnel 21671600705, Personnel 21698208580 Adresse : Institut Supérieur de Comptabilité et d’Administration des Entreprises (ISCAE), Campus universitaire la Manouba, Tunisie Email : [email protected]

Introduction La globalisation des économies et des marchés financiers conjuguée à la déréglementation ont modifié les conditions de concurrence et accru les exigences de rentabilité auxquelles sont soumises les banques. Les établissements bancaires ont dû s’adapter de façon rapide aux bouleversements qu’a connu le paysage bancaire. L’internationalisation du marché, l’importance des investissements technologiques nécessaires, la complexité et la technicité croissantes du métier, ont conduit les établissements à rechercher une taille suffisante, à se diversifier et à se réorganiser. L’intermédiation financière a ainsi été profondément transformée depuis les années quatre-vingt. L’intermédiation bancaire traditionnelle (distribution (distribution de crédits à la clientèle et collecte de dépôts) a nettement décru, au profit des activités de marché, qui occupent une place importante où le secteur bancaire participe directement au développement des opérations sur titres. Ces activités de marchés se sont développées grâce à la libéralisation des mouvements de capitaux, ce qui a permis au marché bancaire domestique français d’être ouvert à l’actionnariat étranger. Au vue des travaux de recherche effectués sur le secteur bancaire de plusieurs pays européens, et étant donné l’importance économique du secteur bancaire français, il est intéressant d’analyser les déterminants déterminants de la rentabilité du secteur bancaire français en se basant sur la comparaison entre les banques domestiques et les banques étrangères opérant en France. Il y a lieu de signaler que ces déterminants sont internes et/ou externes. Les déterminants internes concernent les caractéristiques financières spécifiques à la banque alors que les déterminants externes sont essentiellement de nature macroéconomiques. Dans ce travail de recherche, nous traiterons uniquement les déterminants internes pour chaque catégorie de banques. b anques. La question est de savoir si les banques domestiques opérant sur le marché bancaire français présentent des caractéristiques financières meilleures que celles enregistrées par les banques étrangères opérant sur le même marché.

L’objectif de ce travail empirique est d’identifier les déterminants internes de la rentabilité bancaire qui différencient les banques domestiques des banques étrangères en France. Ces déterminants, basés sur la performance financière, couvrent à la fois la profitabilité, la liquidité et le risque. L’analyse empirique a été effectuée sur un échantillon non cylindré, composé de 171 banques commerciales françaises, réparties entre 104 banques domestiques et 67 banques étrangères et observées sur la période 2000-2007. La littérature sur la persistance des profits pour les banques ( POP literature), reflète des obstacles à la compétitivité attribués à la structure du marché bancaire, nous amène à adopter un modèle dynamique sur données de panel pour l’évaluation des déterminants de la rentabilité bancaire, en se basant sur la comparaison entre banques domestiques et banques étrangères opérant en France. En revanche, la présence d’une variable retardée dans le modèle, rend les techniques d’estimation usuelles sur données de panel inappropriées (modèles à effets fixes et effets aléatoires). Ainsi, nos estimations ont été été basées sur la méthode des GMM système, élaborée par  Arellano et Bover 

Introduction La globalisation des économies et des marchés financiers conjuguée à la déréglementation ont modifié les conditions de concurrence et accru les exigences de rentabilité auxquelles sont soumises les banques. Les établissements bancaires ont dû s’adapter de façon rapide aux bouleversements qu’a connu le paysage bancaire. L’internationalisation du marché, l’importance des investissements technologiques nécessaires, la complexité et la technicité croissantes du métier, ont conduit les établissements à rechercher une taille suffisante, à se diversifier et à se réorganiser. L’intermédiation financière a ainsi été profondément transformée depuis les années quatre-vingt. L’intermédiation bancaire traditionnelle (distribution (distribution de crédits à la clientèle et collecte de dépôts) a nettement décru, au profit des activités de marché, qui occupent une place importante où le secteur bancaire participe directement au développement des opérations sur titres. Ces activités de marchés se sont développées grâce à la libéralisation des mouvements de capitaux, ce qui a permis au marché bancaire domestique français d’être ouvert à l’actionnariat étranger. Au vue des travaux de recherche effectués sur le secteur bancaire de plusieurs pays européens, et étant donné l’importance économique du secteur bancaire français, il est intéressant d’analyser les déterminants déterminants de la rentabilité du secteur bancaire français en se basant sur la comparaison entre les banques domestiques et les banques étrangères opérant en France. Il y a lieu de signaler que ces déterminants sont internes et/ou externes. Les déterminants internes concernent les caractéristiques financières spécifiques à la banque alors que les déterminants externes sont essentiellement de nature macroéconomiques. Dans ce travail de recherche, nous traiterons uniquement les déterminants internes pour chaque catégorie de banques. b anques. La question est de savoir si les banques domestiques opérant sur le marché bancaire français présentent des caractéristiques financières meilleures que celles enregistrées par les banques étrangères opérant sur le même marché.

L’objectif de ce travail empirique est d’identifier les déterminants internes de la rentabilité bancaire qui différencient les banques domestiques des banques étrangères en France. Ces déterminants, basés sur la performance financière, couvrent à la fois la profitabilité, la liquidité et le risque. L’analyse empirique a été effectuée sur un échantillon non cylindré, composé de 171 banques commerciales françaises, réparties entre 104 banques domestiques et 67 banques étrangères et observées sur la période 2000-2007. La littérature sur la persistance des profits pour les banques ( POP literature), reflète des obstacles à la compétitivité attribués à la structure du marché bancaire, nous amène à adopter un modèle dynamique sur données de panel pour l’évaluation des déterminants de la rentabilité bancaire, en se basant sur la comparaison entre banques domestiques et banques étrangères opérant en France. En revanche, la présence d’une variable retardée dans le modèle, rend les techniques d’estimation usuelles sur données de panel inappropriées (modèles à effets fixes et effets aléatoires). Ainsi, nos estimations ont été été basées sur la méthode des GMM système, élaborée par  Arellano et Bover 

(1995) et  Blundell et Bond (1998) .

L’article est structuré en cinq parties permettant de situer la question de recherche dans la structure du secteur bancaire français (section I) et par rapport aux recherches antérieures (section II). La modélisation économétrique est ensuite détaillée au niveau de la section III, et le choix des variables comme déterminants de la rentabilité bancaire sont précisées à la section IV. Les résultats empiriques font l’objet de la Section V.

Section 1 : L’ouverture du secteur bancaire français L’ouverture internationale du secteur bancaire français réside dans l’importance de la présence des établissements étrangers en France. La présence de banques étrangères s’est accrue fortement suite aux différentes mesures de déréglementation, en particulier au profit des établissements communautaires. En effet, Le développement de la présence étrangère en France parmi les banques commerciales a été une caractéristique des trois dernières décennies, plus particulièrement après l’entrée en vigueur de la loi bancaire de 1984, sous l’effet des mesures de déréglementation et de modernisation prises depuis lors en matière bancaire et financière. Au cours de la dernière décennie, le nombre de banques étrangères a continué de s’accroître jusqu’en 2000, alors que l’effectif global des banques commerciales se réduisait régulièrement, et elles sont devenues majoritaires depuis 1998 (161 sur un total de 291 en 2006). Parmi les banques étrangères, la présence des banques d’origine communautaire s’est accrue durant les années quatre-vingt-dix et est prépondérante depuis 1997, en raison aussi bien de la création de filiales que de l’ouverture de succursales en libre établissement. Le tableau suivant recense la présence étrangère en France, réparties entre banques originaires de l’Espace Economique Européen et de pays tiers : Evolution comparée depuis dix ans du nombre de banques commerciales comm erciales sous contrôle étranger Années

1997

Originaires de l’EEE Originaires de pays tiers Total

1998 1999

2000

2001

2002 2003

2004

2005

2006

100

107

110

125

125

115

109

104

104

103

87

80

71

70

63

61

59

60

57

58

187

187

181

195

188

176

168

164

161

161

Source : rapport annuel du CECEI Quant aux banques domestiques françaises, L’évolution du nombre de banques commerciales au cours des dernières années confirme une tendance à la diminution observée déjà depuis 1997. Cette réduction s’explique en premier lieu par la recherche d’économies d’échelle. Alors que dans les années quatre-vingt, de nombreux établissements ne disposaient pas de la taille nécessaire pour réaliser, dans des conditions équilibrées, les investissements technologiques nécessaires, de nombreux regroupements ont eu lieu entre établissements appartenant aux mêmes réseaux ou exerçant les mêmes activités. En revanche, l’examen de la concentration du système bancaire sur base sociale ne reflète que partiellement les rapprochements qui ont mû le paysage bancaire depuis 1995. D’après la BCE, la France est, après l’Allemagne et l’Italie, le pays où les opérations de fusions et acquisitions impliquant des

établissements de crédit ont été les plus nombreuses. Ces mouvements de grande ampleur correspondent en majorité à des stratégies de diversification métier ou de clientèle. Ils ont abouti à la constitution de six groupes, dont quatre mutualistes, dominant le système bancaire français, qui interviennent sur l’ensemble des métiers bancaires : Crédit Agricole, BNP Paribas, Société Générale, Caisses d’Epargne, Crédit Mutuel et Banques Populaires. Le tableau suivant retrace l’évolution du nombre des banques commerciales domestiques : Evolution comparée depuis dix ans du nombre de banques commerciales domestiques Années

1997

Banques commerciales

199

1998 1999 172

161

2000 2001 144

144

2002 2003 138

137

2004

2005

2006

135

133

130

Source : rapport annuel du CECEI Néanmoins, les 130 banques commerciales recensées en 2006 ne constituent pas autant d’entreprises indépendantes. Le tableau suivant présente la répartition des banques domestiques par nature d’actionnariat à fin 2006 : Appartenance Actionnariat familial Assurances Etat Groupes français industriels, commerciaux et de services BNP Paribas Société Générale Crédit Agricole Crédit Mutuel Caisse d’épargne Banque populaire Natixis Banque à actionnariat partagé Total

Nombre de banques 9 5 4 14 16 16 8 23 14 8 8 5 130

Le renforcement des structures bancaires françaises, combiné au développement international pour les plus grands groupes, a permis aux banques françaises de maintenir une place significative au niveau mondial. Les six grands groupes français se situent aujourd’hui parmi les quarante premiers mondiaux, suivant le critère des fonds propres ; le Crédit Agricole et BNP Paribas figurant dans les dix premières places.

Section 2 : Revue de la littérature sur la comparaison entre banques domestiques et banques étrangères Plusieurs études sur les déterminants des marges d’intérêt et de la profitabilité des banques ont été effectuées, soit sur un seul pays comme les études de  Berger (1995, 1987, 2000) et Guorong Jiang et al (2003) , soit sur plusieurs pays comme les études de  Demirguc-Kunt et Huizinga (1999 et 2001) et  Abreu et Mendes (2002) . D’autres études, établies par   Ho et Saunders (1981),   Mc Shane et Sharpe (1985),   Allen (1988),   Angbazo (1996) et Saunders et 

Schumacher (2000) , mettent en évidence les facteurs de risque qui influencent la détermination des marges d’intérêt

nettes. Le risque est considéré ici de façon fragmentée pour tenir compte du risque de crédit, du risque de taux d’intérêt, du risque de liquidité et du risque de solvabilité.

2.1. Les études sur les déterminants de la profitabilité bancaire Les travaux effectués par   Demirguc-Kunt et Huizinga (1999,2001) et Guru et al (2002) ont montré que certaines variables propres aux banques ont un effet sur leur profitabilité. Koehn et Santomero (1980) ont signalé que la réglementation augmente les besoins en fonds ce qui est de nature à accroître le ratio de capitalisation et à diminuer le risque. Ainsi, il y a possibilité d’association positive entre le ratio de capitalisation et la profitabilité bancaire. Le travail élaboré par   Berger (1995) sur les banques américaines et les résultats empiriques de   Demirguc-Kunt et Huizinga (1999)

confirment l’existence d’une relation positive entre le ratio de capitalisation et la profitabilité bancaire et les

marges d’intérêt nettes. Selon Guru et al (2002) , le comportement de la banque vis-à-vis du risque peut être analysé par l’examen des capitaux et des réserves que la banque a choisi de détenir et de sa politique de gestion de liquidité. En ce sens, les banques ayant des ratios de capitalisation élevés pourraient être considérées relativement plus sures dans le cas d’une perte ou d’une liquidation. Toutefois, les ratios de capitalisation élevés sont supposés être des indicateurs d’un niveau de levier bas, d’un risque plus faible et d’une profitabilité faible. Du côté du passif, le financement de la banque est assuré par des dépôts à vue, des dépôts d’épargne, et des dépôts à terme. En moyenne, ce type de financement peut entraîner des faibles charges d’intérêt, mais il est coûteux puisque les dépôts nécessitent un nombre élevé de succursales et d’autres dépenses. Empiriquement, les travaux de  Demirguc-Kunt et Huizinga (1999)

et de Guru et al (2002) ont révélés que les dépôts n’affectent pas significativement

la marge d’intérêt nette, mais ils affaiblissent la profitabilité bancaire. Donc, les banques qui se financent largement par des dépôts sont moins profitables. Conformément à   Molyneux et Thorton (1992), il y a une relation faible et inverse entre la liquidité et la profitabilité bancaire. En effet, pour se couvrir contre les impasses de liquidités, les banques sont obligées de détenir couramment des actifs liquides. Toutefois, ces actifs liquides sont toujours associés à des taux de rendement faibles. Par conséquent, une liquidité élevée est associée avec une profitabilité faible. L’efficience de la gestion des coûts, mesurée par les charges de structure/total actif permet d’évaluer le coût encouru par unité monétaire d’actif. Les résultats empiriques de Guru et al (2002) ont mis en évidence qu’une bonne gestion des coûts permet de réaliser une profitabilité plus efficace.  Demirguc-Kunt et Huizinga (1999) , ont trouvé que les charges non financières ont un effet négatif sur la profitabilité de la firme bancaire. Dans la plupart des études, le total des actifs est utilisé comme mesure de la taille de la firme bancaire.  Demirguc-Kunt et Huizinga (1999, 2001)

et Guru et al (2002) ont considéré la taille de la banque dans le modèle de

profitabilité pour prendre en compte de la possibilité d’accorder un volume important de prêts ainsi que la facilité d’accès des grandes banques au marché des produits. Ceci implique une profitabilité plus élevée, ce qui n’est pas

évident pour les banques de petites tailles. De ce fait, la taille de la banque a un effet significativement positif sur les marges d’intérêt nettes.

2.2. Les études sur l’impact du risque dans la détermination de la marge d’intérêt Dans la mesure où les marges d’intérêt requièrent une grande importance dans la profitabilité bancaire, il est capital de s’interroger si elles peuvent être déterminées de façon optimale et comment elles s’ajustent aux changements de l’environnement bancaire caractérisé par les incertitudes et une multitude de risques.  Ho et Saunders (1981), ont établi un modèle de base, reconnu sous le nom d’un modèle théorique d’une firme (a firm-theoritical model), qui représente une banque averse au risque et fait face à des risques liés à l’incertitude de financement ou de l’octroi de crédits. Le but de ce modèle est de donner une structure simple pour caractériser les facteurs de risque qui influencent la détermination des marges d’intérêt nettes. Ce modèle étudie l’impact de la volatilité des taux d’intérêt sur la marge d’intérêt bancaire, définie par la différence entre les revenus d’intérêt reçus sur les actifs et les dépenses d’intérêt payées sur les passifs, rapportée aux actifs moyens. La marge est, par conséquent, déterminée en fonction du risque de taux d’intérêt et des facteurs institutionnels susceptibles d’affecter systématiquement les taux pratiqués par les banques sur les crédits octroyés et les dépôts collectés, ce qui confirme la sensibilité croissante des intermédiaires financiers à la volatilité des taux. L’argument avancé pour expliquer cette sensibilité, est le développement plus rapide des passifs exposés au risque de taux. Il est induit par l’utilisation de plus en plus importante des passifs à court terme, alors que le portefeuille d’actifs est essentiellement constitué de contrats de prêts à taux fixes ou insensibles à la volatilité des taux d’intérêt. Il devient, par conséquent, difficile pour les banques d’immuniser les effets des variations des taux sur les marges d’intérêt. Les extensions de ce modèle, effectuées par   Allen (1988),   Zarruk (1989),   Zarruk et Madura (1992) et  Angbazo (1996) et Wong (1997), s’installent dans l’affiliation des travaux de  Ho et Saunders (1981)

pour inclure d’une

part, le risque de défaut ou de crédit et son interaction avec le risque de taux d’intérêt ; et d’autre part des facteurs tels que le risque de dépôt, la taille, la spécialisation… Allen (1988) a reproduit le modèle de  Ho et Saunders (1981) pour inclure les dépôts et les emprunts hétérogènes et a énoncé que les marges d’intérêt pures ont été réduites suite à la diversification des produits.  Zarruk (1989) énonce que les marges bancaires augmentent avec le montant des capitaux propres et diminuent avec la variabilité des dépôts. Il a montré aussi que les firmes averses au risque diminuent la variabilité du profit en augmentant les taux de dépôts.  Angbazo (1996) a testé l’hypothèse que les banques ayant des crédits plus risqués et une exposition élevée au risque du taux d’intérêt choisissent les taux de crédit et de dépôts qui leur permettent d’atteindre des marges nettes d’intérêt plus élevées. Les résultats de l’étude de   Hanweck et Scholar (2003) ont montré que les changements dans les marges d’intérêt sont positivement liés à la volatilité des taux d’intérêt et accroissent la pente de la courbe des rendements. Toutefois, ces marges sont négativement liées aux pertes sur les crédits, tant que les banques essayent de changer la composition de ses actifs et passifs pour compenser ces changements. L’ampleur de ces effets dépend de la

composition des portefeuilles d’actifs et passifs de la banque, puisque les banques ayant une proportion élevée d’actifs à court terme connaissent une grande croissance de leurs marges d’intérêt lorsque les taux d’intérêt augmentent. Par contre, les banques ayant un portefeuille d’actifs à taux fixe, sont plus sensibles à l’aplatissement de la courbe des rendements. Ils suggèrent aussi que les marges d’intérêt nettes des banques commerciales, réparties selon des groupes définis en terme de spécialisation, de taille du portefeuille d’actifs, sont sensibles aux chocs des crédits, des taux d’intérêt et de la structure par terme des taux, et ce pour la majorité des groupes de banques, mais à des degrés variables. En effet, les banques larges et diversifiées semblent être plus sensibles aux chocs de crédit mais moins vulnérables aux chocs des taux d’intérêt. En revanche, les banques spécialisées semblent être capables d’incorporer les chocs des crédits rapidement dans leur modèle d’évaluation et ne sont pas sensibles à un accroissement de la volatilité des taux d’intérêt à court terme ou à un changement dans la forme de la courbe des rendements.

2.3. Les études sur les déterminants de la rentabilité des banques domestiques / banques étrangères

 Levine (1996)

précise que les banques étrangères peuvent :

- améliorer la qualité et la disponibilité des services financiers au sein du marché financier domestique, et ce en rendant les banques plus compétitives en matière de développement technologique. - stimuler le développement de la supervision et de la réglementation bancaire. - permettre l’accès au marché international des capitaux. Toutefois, l’ouverture des marchés financiers à la compétition étrangère peut engendrer des coûts. En effet, les banques domestiques supportent des coûts dès le moment où elles sont en compétition avec des grandes banques internationales, les entrepreneurs locaux ne peuvent pas accéder aux services financiers puisque les banques étrangères opèrent généralement avec les entreprises multinationales et le gouvernement n’arrive pas à contrôler les banques étrangères les plus résistantes. Claessens, Demirguc-Kunt et Huizinga (2001) examinent, en utilisant 7900 observations bancaires de 80 pays durant la période 1988-1995, l’effet de la présence étrangère dans les marchés bancaires domestiques. Ils démontrent comment les marges nettes d’intérêt, les frais de personnel, les impôts payés et la profitabilité diffèrent entre les banques étrangères et les b anques domestiques. Les auteurs trouvent que les banques étrangères ont des profits plus faibles que les banques domestiques dans les pays développés par rapport aux pays en voie de développement. Kosmidou et al (2006)

ont étudié le secteur bancaire Anglais, qui est traditionnellement le plus ouvert par

rapport aux pays européens et caractérisé par l’évolution rapide de la présence des banques étrangères. L’analyse multi-variée est utilisée pour identifier les différences entre les caractéristiques financières des banques domestiques et étrangères, basées sur les facteurs de profitabilité, de liquidité, de risque e t d’efficience. Les résultats obtenus montrent que les banques domestiques enregistrent une performance plus élevée que les banques étrangères. En effet, les banques domestiques sont caractérisées par un ratio ROE, un ratio marge nette d’intérêt et un ratio crédits/dépôts plus

élevés que ceux calculés pour les banques étrangères.  Bush et Golder (2001)

considèrent l’entrée des banques étrangères comme « une arme à double tranchant ».

En effet, bien que ces banques améliorent la qualité et la disponibilité des services financiers au sein du marché financier domestique et permettent l’accès au marché international des capitaux, mais elles puissent être à l’origine de la faillite des banques domestiques les moins compétitives 1. Plusieurs études ont comparé l’efficience des banques domestiques et étrangères dans un même pays ou encore entre pays. Seth (1992) et De young et Noll (1996), ont étudié le marché bancaire américain, et ont démontré que les banques étrangères sont moins profitables que les banques domestiques.   Avkiran (1997) et Sathye (2001) ont abouti au même constat en étudiant le marché bancaire australien. De plus Williams (2003) a démontré que la concentration du marché australien réduit considérablement les marges des banques étrangères et constitue par conséquent une barrière à l’entrée de nouvelles banques étrangères.  Hasan et Lorenzo-Vivas (1998) ont trouvé que les banques étrangères en Espagne sont aussi profitables que les banques domestiques.  Berger et al (2000) ont estimé la frontière de coût-profit afin de comparer l’efficience des banques domestiques et étrangères en France, en Allemagne, en Espagne, en Angleterre et aux Etats-Unis. Ils concluent que les banques étrangères sont moins efficientes en terme de coût profit que les banques domestiques pour uniquement les trois pays européens qui sont la France, l’Allemagne et l’Angleterre. Ceci s’explique, selon  Berger et al (2000) , par des différences de culture, de réglementation, de langue et par d’autres barrières explicites et implicites. Au terme de cette revue de la littérature, il importe de présenter les différentes étapes de notre travail empirique.

Section 3 : Données et modélisation économétrique

3.1 Données L’analyse empirique sera effectuée sur un échantillon composé de 171 banques commerciales, réparties entre 104 banques domestiques et 67 banques étrangères 2. On utilise les bilans et les comptes de résultat des 171 banques commerciales retenues dans l’échantillon et qui sont observées sur la période 2000-2007. Les données bancaires individuelles ont été recueillies de la base de données BANKSCOPE du Bureau van Dijk. Il convient, cependant, de préciser que, de par sa construction, le panel obtenu est non cylindré (unbalanced

1

Dopico et Wilcox (2002) affirment qu’il n’y a pas de coïncidence que la propriété étrangère dans les systèmes bancaires émergents a nettement augmenté durant la seconde moitié des années 1990, une période où il y a eu un impact direct de la crise financière asiatique sur les économies émergentes. Cette affirmation est basée sur le fait que les banques étrangères acceptent d’accorder des prêts plus risqués. 2 Il est à noter que le secteur bancaire français est composé, en 2007, de 290 banques commerciales, réparties entre 130 banques domestiques et 160 banques étrangères. L’indisponibilité des données, en particulier pour les banques étrangères, nous a contraint à limiter notre analyse à un échantillon composé de 171 banques commerciales, réparties entre 104 banques domestiques et seulement 67 banques étrangères.

panel) puisqu’il contient des données non équilibrées correspondant à des observations qui ne sont pas disponibles pour toutes les variables retenues, pour toutes les banques du panel sur une ou plusieurs périodes de l’intervalle de temps étudié. En effet, certaines banques, en particulier les banques étrangères, ne sont pas observées sur toute la période considérée, puisque les observations relatives à certaines années font défaut étant donnée l’indisponibilité des données comptables.

3.2 Modélisation économétrique L’analyse des déterminants de la rentabilité des banques commerciales françaises, en se basant sur la comparaison entre banques domestiques et banques étrangères, sera menée dans le cadre d’un modèle qui se situe dans la lignée des travaux de Goddard et al (2004), Athanasoglou et al (2008) et Garcia-Herrero et al (2 009). Le modèle de référence peut être formulé comme suit : K 

Π it  = c +

∑ β k  X it  + ε it  k 

(1.1)

k =1

Π it  est la rentabilité de la banque i à l’instant t, mesurée par

 ROAit  ou encore  ROE it  avec i=1……N ; t=1……T 

c étant un terme constant fixe pour toutes les banques et à travers toutes les périodes,

 β k  est le vecteur de coefficients constants à travers les banques,  X it k  est le vecteur des variables explicatives

ε it  = α i

+

µ it  , avec α i désigne l’effet spécifique individuel non observable (c’est une composante d’erreur unique

pour la banque i) et  µ it  reflète l’interaction des sources non observées de la variation individuelle et temporelle tels que : Ε (α i ) = Ε ( µ it  ) = 0 Ε (α i µ it  ) = 0

( ) 2 si i =  j et 0 si i ≠  j 2 Ε ( µ it µ  ) = σ  µ  si i =  j et t = s et 0 si i ≠  j et t ≠ s Ε  α iα  j = σ α   js

L’effet spécifique individuel α i est intégré dans le modèle explicatif de la rentabilité bancaire afin de traiter explicitement le biais d’hétérogénéité à travers les banques 3. Conformément à ce modèle, la variable dépendante qui mesure la rentabilité bancaire de la banque i à la date t , ROAit  ou

3

encore  ROE it  , aura un caractère mixte puisqu’elle sera fonction de variables explicatives exogènes qui

L’ignorance de la différence entre les paramètres à travers les banques et à travers les unités temporelles se traduirait par un problème de spécification, générateur d’un biais d’hétérogénéité qui pourrait mener à des estimations incohérentes. Par c onséquent, en utilisant des informations relatives aux antinomies temporelles et aux spécificités individuelles, on peut contrôler les e ffets des variables omises ou non observées qui affectent la rentabilité bancaire, améliorant ainsi la qua lité des estimations économétriques des c oefficients des déterminants de la rentabilité.

diffèrent dans le temps et à travers les banques et aussi de variables qui permettent, en même temps, de tenir compte d’une antinomie individuelle par un terme constant α i spécifique à chaque banque qui reste invariable dans le temps. En outre, la littérature sur la persistance des profits pour les banques ( POP literature ), nous amène à adopter un modèle dynamique sur données de panel pour l’évaluation des déterminants de la rentabilité bancaire, en se basant sur la comparaison entre banques domestiques et banques étrangères opérant en France. En effet, les profits bancaires montrent une tendance continue à travers le temps. Cette persistance affichée des variables de rentabilité bancaire, peut être attribuée à la structure du marché reflétant des obstacles à la compétitivité et à la sensibilité aux chocs macroéconomiques. Par conséquent, la spécification dynamique du modèle de référence est établie, en introduisant une variable dépendante retardée dans l’équation (1.1). Elle se présente comme suit : K 

Π it  = c + δ Π it −1 +

∑ β k  X it  + ε it  k 

(1.2)

k =1

Avec

Π it −1 est

la rentabilité bancaire décalée d’une période, mesurée par  ROAit −1 ou encore ROE it −1 , et δ  est la

vitesse d’ajustement à laquelle se fait la convergence vers l’état stationnaire.

Si la vitesse d’ajustement δ  est

comprise entre 0 et 1, ceci implique une persistance des profits, mais qui peut atteindre l’équilibre. Si la valeur de

δ  tend vers zéro, ceci démontre une vitesse d’ajustement élevée et implique une structure de marché assez concurrentielle. Par contre, si la valeur de δ  tend vers l’unité (vitesse d’ajustement faible), le marché bancaire est moins compétitif. En revanche, la présence d’une variable retardée rend les techniques d’estimation usuelles sur données de panel inappropriées. Ainsi, l’utilisation des données de panel avec effets fixes ou effets aléatoires ne résout pas les problèmes économétriques inhérents aux modèles dynamiques. Ceci est dû à la corrélation entre la variable endogène et les résidus issus de la régression ( α i

+

µ it  ). Afin de remédier à cette difficulté, nous estimons l’équation (1.2) par la

méthode des moments généralisés (GMM) suggérée par  Arellano et Bond (1991). Cette procédure des estimations, contient deux étapes. Tout d’abord, il convient de réécrire le modèle dynamique (1.2) en différences premières afin d’éliminer les effets spécifiques α i . On obtient alors l’expression suivante : K 

∆Π it  = δ ∆Π it −1 +

∑ β k ∆ X it  + ∆µ it  k 

(1.2) bis

k =1

Or, cette dernière transformation soulève une autre problématique relative à la corrélation entre ∆Π it −1 = (Π it −1 − Π it − 2 )

biaisé puisque

et ∆ µ it  = ( µ it  − µ it −1 ) . Par conséquent, l’estimateur des moindres carrés ordinaires est

Π it −1 dépend de µ it −1 , ce qui rend

nécessaire, dans une deuxième étape, l’utilisation d’une méthode de

variables instrumentales pour l’estimation de l’équation (1.2) bis. C’est pourquoi, dans une seconde étape, la technique consiste (pour T ≥2) à utiliser les variables endogènes retardées en

niveau comme instruments pour estimer l’équation de référence en différence 4. Le test de Sargan permet alors de tester la validité des instruments. Si cette technique de GMM sur l’équation en différence offre des estimations plus précises que les techniques usuelles, l’utilisation des variables retardées en niveau comme instruments n’est toujours pas adéquate. En effet,  Blundell et Bond (1998)

ont montré que, sur de petits échantillons, les coefficients pouvaient être sérieusement biaisés

dès lors que les variables explicatives en niveau présentent une forte auto corrélation. En plus, le passage en différence interdit l’introduction de variables invariantes dans le temps, telles que les variables dummy. Il est alors nécessaire, de développer une seconde méthode, celle des GMM système, élaborée par  Arellano et Bover (1995) et  Blundell et Bond  (1998).

La méthode des GMM système consiste à empiler le modèle en différence première au modèle en niveau. Dès lors, on rajoute les instruments pour les régressions en niveau qui sont les différences retardées des variables correspondantes. Ainsi, on utilise les variables exogènes de type

(Π it  2 , Π it  3 ,......Π it  n ) 5 comme des instruments −

−

pour les équations en différences premières alors que les variables en différence

−

∆Π it −1 sont des instruments pour les

équations en niveau. On peut dans cette dernière formulation introduire les variables dummy. La qualité des estimations des GMM système dépend notamment de la validité de la matrice des instruments et de l’hypothèse que le terme d’erreur ne présente pas d’auto corrélation. Deux tests sont alors proposés : Test 1 (Instruments) : la matrice des instruments ne doit pas être corrélée avec les perturbations pour que la régression soit correcte. Cette hypothèse est évaluée au moyen du test de Sargan. Test 2 (Auto corrélation des résidus) : étant donné que l’équation de référence a été passée en différences premières, les résidus ainsi obtenus sont censés être corrélés à l’ordre 1, mais pas à l’ordre 2. Les tests AR (1) et AR (2) de  Arellano et Bond (1991)

sont utilisés pour vérifier cette hypothèse.

Enfin,   Blundell et Bond (1998) proposent des estimateurs GMM système en deux étapes. Les résidus de l’estimation de la première étape sont utilisés pour effectuer une estimation robuste à l’hétéroscédasticité de la matrice de variance – covariance lors de la deuxième étape. Toutefois, les résultats des simulations Monte Carlo élaborées par  Blundell et Bond (1998) , ont montré que les estimateurs GMM système de la première étape et de la deuxième étape

sont similaires dans la majorité des simulations effectuées.

Section 4 : Les déterminants de la rentabilité bancaire 4

Quand le modèle comprend en plus de la variable endogène retardée, des variables exogènes  X it  , Arellano et Bond (1992) suggèrent

d’instrumenter ( X it −1 − X it − 2 ) par leurs valeurs en niveau retardées d’une période ou plus. 5

Et de type

( X it  1 , X it  2 ,..... X it  n ) lorsque le modèle comprend en plus de l’endogène retardée, d ’autres variables explicatives  X it  −

−

−

Le choix des variables s’est fait à partir d’une synthèse des différentes variables utilisées dans la littérature sur la comparaison, en termes de profitabilité, de liquidité et de risque, entre banques étrangères et banques domestiques.

4.1 Les variables dépendantes

►La

rentabilité des capitaux propres (Return on equity) : définie par le rapport entre le bénéfice avant impôt et les

capitaux propres. Ce ratio est appelé aussi la rentabilité des actionnaires avant impôt qui permet d’évaluer le rendement des fonds investis par ceux-ci dans la banque. ►La rentabilité des actifs (Return on assets)

: définie par le bénéfice avant impôt divisé par le total des actifs. C’est le

ratio le plus utilisé pour comparer la rentabilité des banques puisqu’il indique les revenus générés par les actifs financés par la banque. Toutefois, la rentabilité des capitaux propres est égale à la rentabilité des actifs multipliée par le total des actifs/fonds propres. Ainsi, pour une même rentabilité économique, la rentabilité financière est d’autant plus élevée que l’endettement est plus grand. Cet effet de levier se situe au coeur des activités d’une banque, l’intermédiation n’est en effet que l’utilisation de fonds empruntés à la clientèle pour les prêter à d’autres clients à un taux plus élevé afin de dégager une marge. De ce fait, une analyse basée sur le  ROE , néglige l’effet du levier financier et les risques qui lui sont associés. De même une analyse basée sur le  ROA peut être biaisée à cause des activités hors bilan, puisque ces activités génèrent significativement des profits mais qui sont exclues du dénominateur de la variable  ROA (Goddard et  al (2004),Athanasoglou et al (2008) et Garcia-Herrero et al (2009) ).

Les ratios rentabilité des capitaux propres ( ROE ), rentabilité des actifs ( ROA) et la marge nette d’intérêt 6 ont été utilisés dans la majorité des travaux qui traitent de la comparaison entre banque étrangère et banque domestique afin de mesurer la rentabilité et la profitabilité bancaire. En effet,  Demirguç-Kunt et Huizinga (1999,2000) , Claessens,   Demirguç-Kunt et Huizinga (2001)

ont testé l’effet de l’entrée des banques étrangères sur l’activité des firmes

bancaires domestiques. Les résultats montrent que, la propriété étrangère des banques a un impact négatif sur les marges et la profitabilité bancaire et ce en les comparant à la performance des banques domestiques qui présentent une performance plus élevée. Kosmidou et al (2006) ont étudié le secteur bancaire Anglais et ont montré que les banques domestiques sont caractérisées par un ratio ROE, un ratio marge nette d’intérêt/total actif plus élevés que ceux calculés pour les banques étrangères.

6

Une autre variable qui mesure la rentabilité des banques est la marge nette d’intérêt (c’est la différence entre les produits d’intérêt et les charges d’intérêt rapportée au total des actifs). En effet, le rôle de l’intermédiation financière que jouent les banques, en termes de collecte de dépôts et d’octroi de crédits, conduit à considérer leur marge d’intermédiation comme étant un indicateur de leur performance et de leur profitabilité.

4.2 Les variables explicatives Plusieurs ratios sont retenus pour identifier les déterminants de la rentabilité en se bas ant sur la comparaison entre les banques domestiques et les banques étrangères. Ces ratios correspondent soit à des mesures de liquidité ou de risque soit à des caractéristiques spécifiques de la banque.

►

Capitaux propres (Equity to total assets) : ce ratio, noté  EQTA, mesure le poids du capital de la banque. Il Total des actifs

détermine la répartition des sources de financement de la banque entre endettement et capitaux propres. Ainsi, un ratio adéquation du capital ( capital adequacy) élevé est un indicateur d’endettement faible et par conséquent d’un risque de solvabilité plus faible. Toutefois, en terme de rentabilité, la relation conventionnelle risque- rentabilité implique un lien négatif entre ce ratio et la performance bancaire. En effet, le niveau des fonds propres d’une banque représente son autonomie financière car au fur et à mesure que le niveau des fonds propres détenus par la banque augmente, le besoin de financement à long terme diminue.  Athanasoglou et al (2005)

et  Berger (1995) affirment, qu’en présence d’asymétrie d’information, les banques bien

capitalisées peuvent accéder aux fonds à de meilleures conditions car elles sont considérées comme moins risquées. De plus, ce ratio peut être considéré comme une mesure du risque d’insolvabilité étant donné que la substitution des dettes par des capitaux propres réduit la probabilité de faillite et diminue le coût des fonds empruntés. De ce fait, plus ce ratio sera élevé, moins la banque est risquée et plus la rentabilité de la banque sera faible. Claessens et al (2001) affirment que les banques domestiques et étrangères acceptent différents niveaux de bénéfices en fonction de l’importance de leur coût de capital. Particulièrement, les banques étrangères sont plus capables d’augmenter leur fonds propres acceptent par conséquent une profitabilité plus faible. Toutefois, si les fonds propres constituent une source de fonds plus chère que les dépôts, une hausse des capitaux propres peut augmenter le coût du capital de l’établissement bancaire qui serait amené à établir une marge plus élevée et alors le signe attendu entre le ratio  EQTA et la rentabilité est positif. Ceci, est d’autant plus cohérent si l’on rappelle qu’une augmentation des fonds propres peut affecter positivement la rentabilité bancaire non seulement à travers la hausse du coût moyen pondéré du capital, mais aussi par l’accroissement du risque induit par l’extension du portefeuille à des actifs productifs de gains importants. En effet, l’augmentation de la pression sur les banques de réduire les coûts opératoires de plus que le coût marginal du capital les incite à s’engager dans des activités plus rentables mais aussi plus risquées et génératrices d’une profitabilité plus importante. Ce résultat a été confirmé par  Demirguc-Kunt et Huizinga (1999 et 2001)

et le ratio  EQ/TAt-17 d’autre part.

qui ont trouvé une relation positive entre les ratios  ROA et NIM d’une part

Pour toutes ces raisons, ce ratio  EQTA ne peut pas être considéré comme une variable strictement exogène. Il sera modélisé comme étant une variable endogène, introduite lorsque la rentabilité bancaire est m esurée par  ROA8. Hypothèse 1 : lorsque le ratio capitaux propres/total des actifs est élevé, la rentabilité est faible ou élevée

►

Charges de fonctionnement Total des actifs

(Overhead to total assets)

: ce ratio OVTA mesure l’importance des charges de

personnel et autres charges non financières (dotations aux amortissements et aux provisions sur immobilisations corporelles et incorporelles) par rapport au total actif de la banque. Ainsi, une banque ayant un large réseau de distribution se trouve confronter à un effectif employé assez important et à un investissement élevé en immobilisations corporelles. Les charges de structure sont dues à des changements dans l’activité bancaire et de ses produits, ainsi que des changements au niveau de la qualité des services bancaires. Selon Guru et al (2002), des coûts élevés sont associés à un volume d’activité bancaire élevé et donc à des revenus plus élevés. Ainsi, une gestion de coûts efficace est le déterminant d’une profitabilité meilleure, et par suite il existe une relation significative et positive entre le contrôle des coûts et la profitabilité bancaire. Les résultats empiriques de  Demirguç-Kunt et Huizinga (1999,2000) montrent que la variable charges de fonctionnement déflatée par le total actif  OVTA a un coefficient positif dans la régression de la marge d’intérêt. Ceci montre que les banques facturent à leurs clients, déposants et emprunteurs, ces charges indirectes (principalement les frais de personnel) soit en réduisant le taux d’intérêt sur les dépôts et / ou en augmentant les taux sur les crédits. Cette vérité se manifeste plus dans les pays développés, où la fixation des taux débiteurs et créditeurs est plus libre, ce qui pourra accentuer la concurrence entre les banques sur les marchés développés.

Le ratio charges de fonctionnement/total actif  OVTA, a été utilité dans la plupart des études empiriques qui traitent de la comparaison entre banques domestiques et banques étrangères. Claessens, Demirguç-Kunt et Huizinga (2001)

ont démontré que dans plusieurs pays développés tels que l’Australie, le Japon, les USA et l’Angleterre, les

banques étrangères présentent des coûts de structure/total actif nettement plus faibles que ceux des banques domestiques. De même le coefficient de cette variable est négatif dans la régression établie par Kosmidou et al (2006) qui ont étudié la comparaison entre les banques domestiques et les banques étrangères du secteur bancaire Anglais.  Huong Minh (2002)

a testé l’effet de la variable temps sur le ratio charges de fonctionnement/total actif et a démontré

que ce ratio tend à décroître lorsque la banque étrangère est installée depuis longtemps à la Nouvelle Zélande. Ceci s’explique par le fait que les banques étrangères, afin d’améliorer leur efficacité opérationnelle à travers le temps, réduisent leurs effectifs en introduisant de nouveaux modes de distribution électronique. Hypothèse 2 : lorsque les charges de fonctionnement par rapport au total actif augmentent la rentabilité des banques diminue 7

Le TAt-1 permet de corriger l’actif total, lorsque les bénéfices ne sont pas affectés sous forme de dividende mais incorporés sous forme de réserves ce qui a un impact sur les fonds propres. 8 Il n’est pas approprié d’introduire la variable  EQTA dans l’équation de profitabilité, lorsque la variable dépendante est le  ROE , comme il a été précisé à la page 16.

►

Total des crédits ( Total des dépôts

loans to customers and short-term funding)

: ce ratio mesure l’importance des crédits

consentis par la banque par rapport à la principale source de financement de ses crédits. C’est une mesure de la liquidité de la banque, puisqu’il relie la gestion de la liquidité à la performance bancaire. Ce ratio compare les actifs illiquides (les crédits) à la principale source de financement stable (les dépôts). Ainsi, pl us ce ratio est faible, plus la banque est considérée liquide et inversement. Le ratio total crédits/total dépôts  LCSTF est significatif dans la régression développé par Kosmidou et al (2006) et Pasiouras et Kosmidou (2007) . En effet, dans la plupart des modèles testés, ce ratio présente un coefficient positif  dans l’évaluation des déterminants de la rentabilité bancaire, particulièrement pour les banques domestiques. De plus, les banques étrangères ont un ratio plus faible que celui des banques domestiques. Toutefois, un ratio élevé pour les banques domestiques ne signifie pas l’insuffisance des dépôts par rapport aux crédits, mais plutôt l’importance en volume des crédits accordés par ces banques. Ceci conforte l’hypothèse selon laquelle les banques domestiques, spécialisées plutôt en banque de détail, favorisent les activités de distribution des crédits aux ménages (crédits à la consommation, crédits au logement) et aux petites et moyennes entreprises, alors que les banques étrangères s’orientent généralement vers les activités de financements spécialisés des grandes entreprises. Hypothèse 3 : plus le ratio total crédits/total dépôts diminue, moins la banque est rentable

►

Provisions sur prêts non performants (Loan loss provisions to total assets) : ce ratio est un indicateur de la Total des actifs

qualité des actifs générateurs d’intérêt. En effet, plus le taux de provisionnement est élevé, plus les crédits ont une probabilité élevée d’être classés. Le ratio provisions sur prêts non performants par rapport au total des actifs  LLPTA peut être considérée comme une mesure du risque de crédit 9. Ce ratio est un indicateur de la qualité des actifs générateurs d’intérêt, puisque les banques dont les prêts sont plus risqués, sont amenées à exiger une marge d’intérêt plus élevée pour compenser un risque de défaut plus important. Par conséquent, le coefficient dans la régression doit être positif ( Kosmidou et al (2006) ). Cependant, plus le risque est élevé, plus la probabilité d’avoir des créances douteuses est importante. En effet, pour un prêteur, la perte du capital prêté agit sur les sommes non remboursées qui s’imposent directement sur le résultat et peuvent mettre en péril l’existence de la banque. Par conséquent, on peut affirmer que la relation entre la rentabilité des banques et ce ratio est négative (coefficient négatif entre le ratio  LLPTA et la rentabilité des capitaux propres). Concernant la comparaison entre banques étrangères et banques domestiques, Claessens, Demirguç-Kunt et Huizinga (2001)

affirment que les différences des taux de provisionnement reflètent la

politique d’octroi de crédit entre ces deux catégories de banques (avec des banques étrangères qui se concentrent généralement sur les activités de financements des grandes entreprises par rapport aux banques domestiques qui 9

D’autres ratios ont été utilisés pour mesurer le risque de cr édit tels que crédits/total actif, provisions/total actif et provisions sur prêts non performants/crédits.

favorisent les activités de distribution des crédits aux ménages et aux petites et moyennes entreprises). Néanmoins, ce ratio de provisionnement peut refléter aussi la capacité de ces deux catégories de banques à masquer volontairement leurs créances douteuses. Les banques étrangères présentent des taux de provisionnement plus faibles en France, au Danemark et en Suisse en comparaison à ceux calculés pour l’Australie, les USA, le Canada, le Japon et l’Allemagne. Hypothèse 4 : le ratio provisions sur prêts non performants/total des actifs a un effet négatif sur la rentabilité

►

Engagements hors bilan (Off balance sheet / off balance sheet+Total assets) : Engagements hors bilan + Total des actifs Ce ratio, noté OBSOBSTA, permet de mesurer l’importance des engagements hors bilan par rapport à

l’ensemble de l’activité de la banque. En général, les activités du hors bilan peuvent être classées principalement dans des produits liés aux opérations de crédits, tels que les engagements de prêts et les lettres de crédit, et accessoirement, dans des produits de gestion des risques de change et de taux d’intérêt. Ainsi, depuis l’internationalisation des marchés bancaires et l’accès au marché international des capitaux, les opérations hors bilan ont évolué selon une tendance haussière. Cette stratégie, qui consiste à développer les activités du hors bilan par les banques, est le résultat de la recherche de sources supplémentaires de profit ou encore d’une raréfaction des activités traditionnelles ou, enfin, une manière de se dérober des règles prudentielles. Elle expose, toutefois, les banques à un degré de risque plus élevé. La littérature théorique suggère que les engagements hors bilan donnent certains avantages pour les banques qui ont largement contribué à leur croissance explosive. Selon   Diamond (1984) certaines activités du hors bilan peuvent exiger un support plus faible de capital procurant ainsi un mécanisme pour détourner les contraintes réglementaires en générant des profits additionnels sans exiger un capital supplémentaire plus coûteux.  Allen (1988) donne une autre explication au développement des activités du hors bilan, basée sur une idée de sous investissement qui suggère que ces activités réduisent la possibilité de faire de nouveaux investissements ayant une valeur actuelle nette espérée négative minimisant ainsi le risque de transfert de richesse des actionnaires aux débiteurs. Par conséquent, les activités du hors bilan doivent accroître la profitabilité puisqu’elles permettent aux banques d’investir dans des titres qui pourraient être abandonnés s’ils sont financés par des fonds propres ou par des dépôts. De ce fait, si les banques soutiennent la croissance des activités du hors bilan, c’est parce qu’elles leur permettent d’éviter une concurrence sur les marchés de dépôts ou de crédits et surtout d’échapper à certaines mesures réglementaires contraignantes et coûteuses. En effet, ces activités donnent la possibilité d’accéder à des ressources sans pour autant se soumettre à l’obligation de constituer des réserves obligatoires non rémunérées. Néanmoins,  Ambagzo (1997), établit que les risques des instruments du hors bilan, ne pouvant pas être quantifiés, sont plutôt reflétés dans la structure financière des banques qui seraient encouragées d’étendre leurs activités du hors bilan dont les caractéristiques peuvent les exposer à un risque de solvabilité plus élevé et accentuer ainsi les risques globaux dans la mesure où ces activités

fournissent un moyen d’augmenter l’endettement ou le risque de l’actif 10. Toutefois, l’effet des éléments hors bilan sur la rentabilité est ambigu. Goddard et al (2004) ont testé l’effet de la variable OBS

OBS + TA

sur la rentabilité des

banques européennes et américaines et ils ont trouvé que le coefficient de régression est négatif pour l’Allemagne mais il est positif pour l’Angleterre. Pour les autres pays, les coefficients ne sont pas significatifs. Enfin, ce ratio sera modélisé comme étant une variable explicative, introduite lorsque la rentabilité bancaire est mesurée par  ROE 11. Hypothèse 5 : plus le ratio engagements hors bilan/engagements hors bilan+total des actifs est important plus la rentabilité est élevée ►Total

des actifs (Bank’s total assets) : cette variable mesure la taille de la banque. Le total des actifs ( TA) : cette variable mesure la taille de la banque. Guru et al (2002) ont considéré la taille de

la banque dans le modèle de profitabilité pour prendre en compte l’importance des prêts accordés et l a facilité d’accès des grandes banques aux marchés d’actifs. Ceci implique une profitabilité plus élevée, ce qui prouve que la taille de la banque a un effet positif et significatif sur les marges d’intérêt.  Demirguc-Kunt et Huizinga (1999 et 2001) ont utilisé le total actif comme mesure de la taille d’une banque et ont montré qu’il a un impact positif et significatif sur les marges d’intérêt. Guorong et al (2003) ont utilisé la valeur des dépôts et des prêts pour mesurer la taille d’une banque et ont trouvé que les plus grandes banques, en Hong-Kong, peuvent réaliser potentiellement une profitabilité plus élevée en réalisant des économies d’échelles, bien que de tels gains ne sont pas toujours garantis puisque la relation entre la taille de la banque et sa rentabilité est ambiguë. Enfin  Maudos et Guevara (2004) ont considéré le logarithme des crédits accordés comme mesure de la taille d’une banque pour montrer l’importance du volume des crédits comme facteur déterminant de la rentabilité bancaire. Par ailleurs, la relation entre la taille et la profitabilité est supposée être non linéaire (  Athanasoglou et al (2008)). Le total actif sera mesuré par le Logarithme TA 2

Hypothèse 6 : lorsque le total des actifs est élevé la rentabilité bancaire augmente

10

En effet, les instruments du hors bilan tels que les lettres de crédit peuvent affecter le risque des portefeuilles de prêts commerciaux des banques en les incitant à accroître leur r isque de crédit pour tenir compte non seu lement du risque de l’emprunteur défini par sa probabilité de défaut, mais aussi du risque de perte sur les transactions du hors bilan. De plus, les garan ties reçues peuvent indirectement exposer les banques à a ccroître le risque de crédit. Alternativement, des taux d’intérêt plus élevés et plus volatils peuvent amener les clients emprunteurs à faire défaut sur les paiements d’intérêt ce qui aboutirait à un risque de crédit plus é levé si les emprunteurs choisissent des projets plus risqués dans l’espoir de pouvoir honorer les remboursements plus élevés. Ceci résulterait en un portefeuille de prêts plus risqués pour la banque qui se trouve dans l’obligation de les accorder en présence d’engagements préalables de prêt. 11 Il n’est pas approprié d’introduire la variable OBSOBSTA dans l’équation de profitabilité, lorsque la variable dépendante e st le  ROA, comme il a été précisé à la page 16.

Tableau récapitulatif des variables avec signe attendu

Dépendantes

Explicatives

Variables

Notation

Bénéfice net Capitaux propres

 ROE 

Bénéfice net total des actifs

 ROA

Charges de fonctionnement Total des actifs

OVTA

Signe -

Total des crédits Total des dépôts

 NLCSTF 

Signe +

Provisions sur prêts non performants Total des actifs

 LLPTA

Signe -

Capitaux propres Total des actifs

 EQTA

Signe +/-

Engagements hors bilan Engagements hors bilan + Total des actifs

OBSOBSTA

Signe +

TA

Signe +

Total des actifs

Signe attendu

Section 5 : Interprétation des résultats Le modèle de base est représenté par l’équation (1.2). Ainsi, les spécifications empiriques de ce modèle sont présentées comme suit 12 :  ROAit  = c + δ   ROAit −1 +  β 1 EQTAit  +  β 2OVTAit  +  β 3 LCSTF it  +  β 4 LLPTAit  +  β 5 LnTA 2

+ α i +

 ROE it  = c + δ  ROE it −1 +  β 1OVTAit  +  β 2 LCSTF it  +  β 3 LLPTAit  +  β 4OBSOBSTAit  +  β 5 LnTA 2

µ it 

+ α i +

µ it 

Avec i : de 1 à 104 pour les banques domestiques et i : de 105 à 171 pour les banques étrangères Et t : allant de 2000 jusqu’à 2007.

Le terme d’erreur ε it  = α i + µ it  peut être aussi composé d’un terme λ t  qui mesure l’effet temporel. Toutefois, la d imension temporelle est introduite lorsque le problème de non stationnarité se pose, plus particulièrement lorsque la durée e st longue. Ce qui n’est pas le cas pour notre échantillon puisque la durée s’étale uniquement sur 8 ans. 12

Statistiques descriptives

variables  ROE   ROA OVTA  LCSTF   LLPTA  EQTA OBSOBSTA 2  LnTA

obs 569 569 569 569 569 569 569 569

Banques domestiques Moy .1708163 .0145191 .030616 .7060859 .0026948 .0900848 .253238 15.4547

Ecart type .2707454 .0299179 .0309961 .4858389 .0064745 .1123109 .1790698 3.776357

obs 369 369 369 369 369 369 369 369

Banques étrangères Moy .1391466 .0110661 .0389602 .5998024 .0029639 .1184059 .2500621 13.56027

Ecart type .1982886 .0296562 .0436532 .3249146 .0105006 .1092265 .1675149 2.943808

L’analyse des statistiques descriptives de notre échantillon fait ressortir les points m arquants suivants : On constate que la rentabilité moyenne des actionnaires des banques domestiques est supérieure à celle des banques étrangères (17.08% contre 13.91%). Le ratio de liquidité mesuré par la variable  LCSTF , indique une moyenne nettement élevée pour les banques domestiques. On constate aussi, que les banques étrangères sont en m oyenne mieux capitalisées que les banques domestiques (11.84% contre seulement 9%). Enfin, concernant la taille des banques de notre échantillon, il semble que les banques domestiques ont un actif moyen nettement supérieur à celui des banques étrangères.

5.1 Analyse basée sur ROA Le tableau ci-dessous présente les résultats des estimations du modèle dynamique suivant :  ROAit  = c + δ   ROAit −1 +  β 1 EQTAit  +  β 2OVTAit  +  β 3 LCSTF it  +  β 4 LLPTAit  +  β 5 LnTA 2

+ α i +

µ it 

Estimation du panel dynamique : Résultats des GMM en système (première étape) 13

Variable dépendante :  ROA Banques domestiques Variables

Coefficient

t-stat

Banques étrangères Coefficient

t-stat

 ROAt-1

0.2898

2.52**

0.6797

3.61***

 EQTA

0.1192

2.97***

-0.0621

-0.99

OVTA

0.0905

0.43

-0.9494

-1.29

 LCSTF 

0.0451

1.82*

-0.2077

-1.27

 LLPTA

-1.2328

-1.77*

-5.2620

-3.38***

 LnTA

0.0192

5.27***

-0.0312

-1.96**

constante

-0.3313

-4.97***

0.4411

2.37**

Sargan test

Chi2 (4)=8.27

Pr > Chi2= 0.082

Chi2 (4)=9.07

Pr > Chi2= 0.059

AR (1)

z = -1.59

Pr > z = 0.113

z = -2.50

Pr > z = 0.012

AR (2)

z = 0.4

Pr > z = 0.688

z = -0.35

Pr > z = 0.726

2

Nombre obs

454

293

Notes : t-stat : correspond au « T-Student » * ;** ;*** acceptable respectivement au seuil de 10% ; 5% et 1%. Le test de Sargan permet de tester la validité des instruments. Les instruments sont valides si la  p-value (Pr > Chi2) est supérieure ou égale à 0.05. Les tests AR (1) et AR (2) de Arellano et Bond (1991) vérifient l’hypothèse d’autocorrélation des résidus : étant donné q ue l’équation de référence a été passée en différences premières, les résidus ainsi obtenus sont censés être corrélés à l’ordre 1, mais pas à l’ordre 2.

La significativité du coefficient de la variable retardée ROA t-1 à 5% pour les banques domestiques et à 1% pour les banques étrangères, confirme le caractère dynamique du modèle. Le coefficient δ  est de l’ordre de 0.29, ce qui montre une persistance des profits modérée pour les banques domestiques et implique une déviation faible d’une structure de marché parfaitement compétitif. Ainsi, le pouvoir d’un marché concurrentiel semble être confirmé pour les banques domestiques. Ceci confirme les résultats de Goddard et al (2004) qui ont trouvé une faible persistance des profits pour les banques européennes (en particulier pour la France le coefficient δ  était de l’ordre de 0.30) 14 , ainsi que les résultats établis par   Athanasoglou et al (2008) sur le secteur bancaire grec. Toutefois, pour les banques étrangères, le coefficient δ  est égal à 0.68 et est significatif à 1%, ce qui montre que le marché est faiblement compétitif. Ceci semble logique à cause de l’hétérogénéité des banques étrangères. Cette hétérogénéité s’explique, selon   Berger et al (2000), par des différences de culture, de réglementation, de langue et par d’autres barrières explicites et implicites. Le coefficient de la variable adéquation de capital (capital adequacy)  EQTA est positif et largement

13

 Blundell et Bond (1998) , ont montré que les estimateurs GMM système de la première étape et de la deuxième étape sont similaires dans la majorité des simulations effectuées. 14 L’analyse de Goddard (2004) sur la rentabilité des banques européennes a été basé e sur la variable  ROE , retenue comme variable dépendante. Toutefois, il affirme que les résultats obtenus, en se basant sur  ROA, sont qualitativement similaires à ceux trouvés en utilisant  ROE .

significatif (significativité à 1%) pour les banques domestiques. Ceci montre la solidité financière de ces banques

15

,

puisque leurs besoins de financement à long terme diminuent. Toutefois, plus ce ratio est élevé, moins la banque est risquée et plus la rentabilité de la banque sera faible. Ce constat est en contradiction avec le signe positif du coefficient de la variable  EQTA. De plus, le caractère endogène de cette variable implique que le marché des capitaux n’est pas parfait dans le secteur bancaire français, puisque  Athanasoglou et al (2005) et Berger (1995) affirment, qu’en présence d’asymétrie d’information, les banques bien capitalisées peuvent accéder aux fonds à de meilleures conditions car elles sont considérées comme moins risquées. Ainsi, il est moins coûteux pour les dirigeants des banques à faible risque de capital, de signaler un capital élevé que les banques avec un risque important. Ceci, crée un équilibre de signalisation engendrant une relation positive entre la variable  EQTA et ROA. Le signe positif du coefficient  EQTA a été constaté dans la plupart des travaux qui ont traité de la rentabilité bancaire à savoir,  Demirguc-Kunt et Huizinga (1999,2000), Claessens, Demirguc-Kunt et Huizinga (2001) Goddard et al (2004) et Athanasoglou et al (2008) .

L’analyse du ratio de liquidité ( LCSTF) montre qu’il a un effet positif sur la rentabilité mais faiblement significatif uniquement pour les banques domestiques (significativité à 10%), indiquant une relation négative entre la profitabilité bancaire et le niveau d’actifs liquides détenus par les banques domestiques. Ainsi, les banques domestiques affichent une activité de transformation rentable. Cette transformation, qui se définie comme étant le financement d’emplois par des ressources d’échéances plus courtes, inhérente à la fonction d’intermédiation bancaire, semble profiter aux banques domestiques, spécialisées plutôt en banque de détail. Ce résultat confirme ceux trouvés par Molyneux et Thorton (1992), Guru et al (2002) et Pasiouras et Kosmidou (2007) . Le ratio  LLPTA est largement significatif pour les banques étrangères (significativité à 1%) et faiblement significatif pour les banques domestiques (significativité à 10%). Toutefois, le coefficient est négatif pour les deux catégories de banques. Cette variable qui mesure le risque de crédit, est un indicateur de la qualité des actifs générateurs d’intérêt. Cependant, plus le risque est élevé, plus la probabilité d’avoir des créances douteuses est importante. La différence des coefficients entre banques domestiques (-1.2328) et banques étrangères (-5.2620), affirment les différences des taux de provisionnement, qui reflètent la politique d’octroi de crédit entre ces deux catégories de banques (avec des banques étrangères qui se concentrent généralement sur les activités de financements des grandes entreprises par rapport aux banques domestiques qui favorisent les activités de distribution des crédits aux ménages et aux petites et moyennes entreprises). Ce résultat contredit celui trouvé par Claessens, Demirguç-Kunt et   Huizinga (2001),

qui montrent que les banques étrangères présentent des taux de provisionnement plus faibles que

ceux des banques domestiques en France. La relation entre la taille, définie par  LnTA2, et la rentabilité bancaire est significative et positive pour les banques domestiques (significativité à 1%), mais elle est négative pour les banques étrangères (significativité à 5%). 15

« Ce bon niveau de solvabilité s’explique notamment par les politiques de renforcement des fonds propres mises en place par les banques dans le cadre des échanges engagés par la Commission bancaire. À ces politiques sont venues s’ajouter les mesures prises par le gouvernement français pour permettre aux banques de continuer à jouer un rôle actif dans le financement de l’économie, qui se sont notamment traduites, via la Société de prise de participation de l’État, la SPPE, par des a pports en fonds propres de base ». Source rapport annuel de la commission bancaire 2008

Ceci, peut s’expliquer par le fait que les banques domestiques, spécialisées en banque de détail, ont plus la possibilité d’accorder un volume important de prêts ainsi que la facilité d’accès au marché des produits que les banques étrangères. Guru et al (2002)

ont confirmé ce résultat, en trouvant une profitabilité plus élevée pour les grandes banques, ce qui

n’est pas évident pour les banques de petites tailles. Goddard et al (2004) n’ont pas trouvé de relation significative entre la taille et la rentabilité pour la France. Néanmoins, Pasiouras et Kosmidou (2007) ont dégagé, un effet négatif et significatif de la taille sur la rentabilité des banques européennes, et ce pour les deux catégories de banques (banques domestiques et banques étrangères).

5.2 Analyse basée sur ROE Le tableau ci-dessous présente les résultats des estimations du modèle dynamique suivant :  ROE it  = c + δ  ROE it −1 +  β 1OVTAit  +  β 2 LCSTF it  +  β 3 LLPTAit  +  β 4OBSOBSTAit  +  β 5 LnTA2

+ α i +

µ it 

Estimation du panel dynamique : Résultats des GMM en système (première étape)

Variable dépendante : ROE Banques domestiques Variables

Banques étrangères

Coefficient

t-stat

Coefficient

ROEt-1

0.5036

3.41***

0.2980

3.45***

OVTA

1.5251

2.66***

-0.8723

-4.36***

LCSTF

0.0684

2.00**

0.2696

3.40***

LLPTA

-6.9614

-4.97***

-35.3668

-3.12***

OBSOBSTA

-0.0339

-0.18

0.1639

0.75

LnTA2

0.0021

0.64

-0.0084

-0.65

constante

0.0384

0.65

0.0909

0.35

Sargan test

Chi2 (8)=11.16

Pr > Chi2= 0.193

Chi2 (7)=11.2

Pr > Chi2= 0.13

AR (1)

z = -4.30

Pr > z = 0.000

z = -3.28

Pr > z = 0.001

AR (2)

z = 2.30

Pr > z = 0.052

z = 1.00

Pr > z = 0.320

Nombre obs

454

t-stat

293

Notes : t-stat : correspond au « T-Student » * ;** ;*** acceptable respectivement au seuil de 10% ; 5% et 1%. Le test de Sargan permet de tester la validité des instruments. Les instruments sont valides si la  p-value (Pr > Chi2) est supérieure ou égale à 0.05. Les tests AR (1) et AR (2) de Arellano et Bond (1991) vérifient l’hypothèse d’autocorrélation des résidus : étant donné q ue l’équation de référence a été passée en différences premières, les résidus ainsi obtenus sont censés être corrélés à l’ordre 1, mais pas à l’ordre 2.

Le caractère dynamique du modèle, basé sur  ROE , est confirmé par la significativité du coefficient de la variable retardée  ROE t-1 à 1% pour les deux catégories de banques. Le coefficient δ  est de l’ordre de 0.503 et de 0.298, respectivement pour les banques domestiques et les banques étrangères. Ce qui montre une persistance des profits, mais le pouvoir d’un marché concurrentiel semble être confirmé pour les banques étrangères plutôt que pour les banques domestiques. Ce résultat est contraire à celui dégagé, lorsque la rentabilité est basée sur la variable  ROA, ceci prouve l’importance de l’effet du levier financier, qui différencie les variables  ROA et  ROE . En effet, pour une

même rentabilité des actifs, la rentabilité financière est d’autant plus élevée que l’endettement est plus grand. Par conséquent, il semble que le marché des banques domestiques, devient moins concurrentiel, lorsqu’il s’agit d’endettement et montre que ces banques diffèrent en matière de collecte de dépôts. Néanmoins, on trouve le même résultat à celui dégagé par Goddard, Molyneux et Wilson (2004) qui ont comparé les banques commerciales aux banques mutualistes et coopératives du secteur bancaire européen (en particulier pour la France le coefficient δ  était de l’ordre de 0.542). Toutefois, pour les banques étrangères, le coefficient δ  est égal à 0.298 et est significatif à 1%, ce qui montre que le marché est assez compétitif, contrairement au résultat dégagé, lorsque la rentabilité est basée sur la variable ROA. De même, l’effet du levier agit le marché des banques étrangères, et ce résultat peut être expliqué par le fait que ces banques peuvent avoir le soutien de leur société mère en matière d’endettement. Les charges de structure, mesurées par la variable OVTA, semblent un important déterminant de profitabilité pour les deux catégories de banques. Néanmoins, le coefficient est positif et significatif à 1% pour les banques domestiques mais il est négatif et significatif à 1% pour les banques étrangères. Il semble que les banques domestiques maîtrisent mieux leurs coûts de structure, comparées aux banques étrangères. Selon Guru et al (2002), des coûts élevés sont associés avec un volume d’activité bancaire élevé et par conséquent des revenus plus élevés. Ainsi, il sera nécessaire de dégonfler les dépenses pour refléter les variations dans les niveaux d’activité. Ce qui explique l’engagement des banques domestiques dans l’offre de moyens de paiement et la vente de produits bancaires dématérialisés (cartes prépayées, réseaux Internet ou encore réseaux de téléphonie mobile) 16. Les résultats empiriques de Guru et al (2002) ont mis en évidence qu’une bonne gestion des coûts permet de réaliser une profitabilité plus efficace. De ce fait, il existe une relation significative et positive entre une gestion efficace des coûts et la profitabilité bancaire. Toutefois, pour les banques étrangères, le coefficient (-0.8723) montre que ces charges indirectes agissent négativement sur la rentabilité des actionnaires  ROE , ce qui signifie une gestion de coût moins efficace. De plus, ces banques, orientées généralement vers les activités de financements spécialisés des grandes entreprises et la gestion d’actifs, se trouvent confronter au recrutement d’une main d’œuvre plus qualifiée et par voie de conséquence plus onéreuse. Claessens, Demirguç-Kunt et Huizinga (2001) , ont défendu ce résultat (effet négatif sur la rentabilité), en se basant sur l’hypothèse que les banques étrangères peuvent supporter des coûts de structure élevés, lorsqu’elles doivent surmonter un désavantage informationnel important. Aussi, le manque d’efficacité opérationnelle des banques étrangères, est due probablement à leur incapacité à facturer à leurs clients, déposants et emprunteurs, ces charges indirectes (principalement les frais de personnel) soit en réduisant le taux d’intérêt sur les dépôts et / ou en augmentant les taux sur les crédits. Néanmoins, Claessens, Demirguç-Kunt et Huizinga (2001) ont démontré que dans plusieurs pays développés tels que l’Australie, le Japon, les USA et l’Angleterre, les banques étrangères présentent des coûts de structure/total actif nettement plus faibles que ceux des banques domestiques. De même le coefficient de cette variable est négatif dans la régression établie par Kosmidou et al (2006) qui ont étudié la comparaison entre les banques domestiques et les banques étrangères du secteur bancaire Anglais.

16

Source rapport annuel CECEI 2006

L’analyse du ratio de liquidité ( LCSTF) montre qu’il a un effet positif et plus significatif sur la rentabilité des actionnaires ROE , pour les deux catégories de banques, indiquant une relation négative entre la profitabilité bancaire et le niveau d’actifs liquides détenus par les banques domestiques et les banques étrangères. Ainsi, l’activité de transformation est rentable pour les deux banques. Toutefois, la comparaison des coefficients entre banques domestiques (0.0684) et banques étrangères (0.2696) montre que le ratio de liquidité agit plus favorablement en faveur des banques étrangères. Ceci s’explique par le fait que les banques domestiques ont un volume de dépôts (actifs liquides non générateurs d’intérêt) plus important. Ce qui montre que le levier financier joue un rôle déterminant de différentiation entre les deux catégories de banques. Le coefficient positif pour les banques domestiques est conforme aux résultats trouvés par Molyneux et Thorton (1992), Guru et al (2002) et Pasiouras et Kosmidou (2007) . Par contre, Kosmidou (2006) et Pasiouras et Kosmidou (2007)

ont trouvé un coefficient négatif pour les banques étrangères.

Les résultats dégagés pour la variable  LLPTA, sont identiques à ceux trouvés pour la variable dépendante  ROA. Notons que les coefficients sont négatifs et significatifs pour les deux banques (significativité à 1%), mais qu’ils ont été multipliés par 6. Ceci, est dû au fait que la rentabilité des capitaux propres ( ROE ) est égale à la rentabilité des actifs ( ROA) multipliée par le total des actifs/fonds propres. Ainsi, pour une même rentabilité économique, la rentabilité financière est d’autant plus élevée que l’endettement est plus grand. Cet effet de levier se situe au coeur des activités d’une banque, de ce fait, une analyse basée sur le  ROE , néglige l’effet du levier financier et les risques qui lui sont associés. Concernant les engagements hors bilan et la taille, mesurés respectivement par la variable OBSOBSTA et 2

 LnTA

il n’existe pas de relation significative avec la rentabilité des actionnaires, définie par la variable  ROE . Ceci,

confirme les résultats obtenus par Goddard et al (2004) qui ont étudié le secteur bancaire européen.

5.3 Analyse de l’ensemble des banques Le tableau ci-dessous présente les résultats des estimations des modèles dynamiques suivants :  ROAit  = c + δ   ROAit −1 +  β 1 EQTAit  +  β 2OVTAit  +  β 3 LCSTF it  +  β 4 LLPTAit  +  β 5 LnTA2 +  β 6 foreign + ε it   ROE it  = c + δ  ROE it −1 +  β 1OVTAit  +  β 2 LCSTF it  +  β 3 LLPTAit  +  β 4OBSOBSTAit  +  β 5 LnTA 2 +  β 6 foreign + ε it 

Estimation du panel dynamique : Résultats des GMM en système (première étape)

L’ensemble des banques Variable dépendante : ROA Variables

Coefficient

t-stat

Variable dépendante : ROE Coefficient

t-stat

 ROAt-1

0.4988

4.16***

-------

---------

 ROE t-1

------

-------

0.3257

2.08**

 EQTA

0.4633

2.60***

-------

---------

OVTA

-0.5903

-1.29

-0.1439

-0.64

 LCSTF 

-0.1075

-2.13**

-0.0545

-1.29

 LLPTA

-2.2529

-1.66*

-8.0598

-7.57***

OBSOBSTA

-------

---------

0.4626

2.44**

 LnTA

-0.0162

-1.19

-0.0179

-2.61***

Foreign

-0.9564

-3.99***

-0.3208

-2.12**

Constante

0.6723

2.73***

0.5001

2

3.09***

Sargan test

Chi2 (2)=0.09

Pr > Chi2= 0.955

Chi2 (6)=5.50

AR (1)

z = -3.04

Pr > z = 0.002

z = -3.97

Pr > z = 0.000

AR (2)

z = 0.34

Pr > z = 0.737

z = 2.15

Pr > z = 0.081

Nombre obs

747

Pr > Chi2= 0.482

747

Notes : t-stat : correspond au « T-Student » * ;** ;*** acceptable respectivement au seuil de 10% ; 5% et 1%. Le test de Sargan permet de tester la validité des instruments. Les instruments sont valides si la  p-value (Pr > Chi2) est supérieure ou égale à 0.05. Les tests AR (1) et AR (2) de Arellano et Bond (1991) vérifient l’hypothèse d’autocorrélation des résidus : étant donné q ue l’équation de

référence a été passée en différences premières, les résidus ainsi obtenus sont censés être corrélés à l’ordre 1, mais pas à l’ordre 2.

La significativité des coefficients de la variable  ROAt-1 à 1% et de la variable  ROE t-1 à 5% confirme le caractère dynamique du modèle pour l’évaluation de la rentabilité de l’ensemble des banques commerciales françaises. Néanmoins, le coefficient δ  est de l’ordre de 0.498 et de 0.326, respectivement pour la variable dépendante  ROA et  ROE . Ce qui

montre une persistance moyenne des profits et qui tend à diminuer, impliquant une d éviation faible d’une

structure de marché parfaitement compétitif. Ainsi, le pouvoir d’un marché concurrentiel semble être confirmé, surtout lorsqu’on prend en considération l’importance de l’effet du levier financier, qui différencie les variables  ROA et ROE  et montre que ces banques diffèrent en matière de collecte de dépôts. Le coefficient de la variable adéquation de capital (capital adequacy)  EQTA est positif et largement significatif (significativité à 1%) pour l’ensemble des banques commerciales françaises. De plus, ce ratio considéré comme une mesure du risque d’insolvabilité, permet de diminuer le coût des fonds empruntés. Ce qui implique que le marché des capitaux n’est pas parfait dans le secteur bancaire français, puisqu’en présence d’asymétrie d’information, les banques bien capitalisées peuvent accéder aux fonds à de meilleures conditions car elles sont considérées comme moins risquées, ce qui crée un équilibre de signalisation engendrant une relation positive entre la variable  EQTA et  ROA.

Ceci, est d’autant plus cohérent si l’on rappelle qu’une augmentation des fonds propres peut affecter

positivement la rentabilité bancaire par l’accroissement du risque induit par l’extension du portefeuille à des actifs productifs de gains importants. Le signe positif du coefficient  EQTA a été constaté dans la plupart des travaux qui ont traité de la rentabilité bancaire à savoir,   Demirguc-Kunt et Huizinga (1999,2000), Claessens, Demirguc-Kunt et   Huizinga (2001) , Goddard et al (2004) , Kosmidou (2006) , Pasiouras et Kosmidou (2007) et Athanasoglou et al (2008) .

L’analyse du ratio de liquidité ( LCSTF) montre qu’il a un effet négatif et plus significatif sur la rentabilité des actifs  ROA (significativité à 5% et non significatif pour  ROE ), indiquant une relation positive entre la liquidité et la profitabilité des banques. Ceci est contraire à l’hypothèse émise auparavant, mais peut être expliqué par le fait que les banques domestiques ont un volume de dépôts (actifs liquides non générateurs d’intérêt) plus important. Ce qui montre que le levier financier joue un rôle déterminant de différentiation entre les deux catégories de banques, qui composent notre échantillon 17. Le ratio  LLPTA est significatif et négatif pour les deux variables (10% pour  ROA et 1% pour  ROE ). Notons, que la différence entre les coefficients est due au fait que la rentabilité des capitaux propres (  ROE ) néglige l’effet du levier financier et les risques qui lui sont associés. Toutefois, la relation négative entre la variable  LLPTA, qui mesure le risque de crédit, et la rentabilité montre que le secteur bancaire français semble adopter une stratégie averse au risque, à travers une sélection et une surveillance du risque de crédit (même résultat que celui de  Athanasoglou et al (2008) sur le secteur bancaire grec). Le coefficient de la variable OBSOBSTA, est positif et significatif à 5%. Par conséquent, les activités du hors bilan ont permis aux banques françaises d’accroître leur rentabilité. Ceci, est d’autant plus vrai que la relation est positive entre la variable  EQTA et ROA. En effet, certaines activités du hors bilan peuvent exiger un support plus faible de capital procurant ainsi un mécanisme pour détourner les contraintes réglementaires en générant des profits additionnels sans exiger un capital supplémentaire plus coûteux (  Diamond (1984)). Par conséquent, les activités du hors bilan doivent accroître la profitabilité puisqu’elles permettent aux banques d’investir dans des titres qui pourraient être abandonnés s’ils sont financés par des fonds propres ou par des dépôts, mais elles fournissent un moyen d’augmenter l’endettement. Toutefois, l’effet des éléments hors bilan sur la rentabilité est ambigu. Goddard et al (2004) ont testé l’effet de la variable OBS

OBS

+ TA

sur la rentabilité des banques européennes et américaines et ils ont

trouvé que le coefficient de régression est négatif pour l’Allemagne mais il est positif pour l’Angleterre. Pour les autres pays, en particulier pour la France, les coefficients ne sont pas significatifs. La relation entre la taille, définie par  LnTA2, et la rentabilité bancaire est significative et négative à 1% pour  ROE et non significative pour  ROA. Il est à noter que lorsqu’on augmente la taille d’une firme ou d’un de ses éléments,

les coûts unitaires de production diminuent. Les déséconomies d’échelle montrent la relation inverse, à savoir qu’à u ne augmentation de la taille succède une augmentation des coûts unitaires. Par conséquent, les économies d’échelle ont 17

On a montré que la compara ison des coefficients entre banques domestiques (0.0684) et banques étrangères (0.2696) prouve que le ratio de liquidité agit plus favorablement en faveur des banques étrangères.

une influence directe et indirecte sur la performance du secteur entier car elles touchent à l’analyse de la concentration sectorielle. Il semble que le secteur bancaire français subit une déséconomie d’échelle . Goddard et al (2004) n’ont pas trouvé de relation significative entre la taille et la rentabilité pour la France. Néanmoins, Pasiouras et Kosmidou (2007) ont dégagé, un effet négatif et significatif de la taille sur la rentabilité des banques européennes, et ce pour les deux catégories de banques (banques domestiques et banques étrangères). La variable propriété étrangère « Foreign » est une variable dummy, elle est égale à 1 si la banque est étrangère, et 0 si la banque est domestique. L’introduction de cette variable dans l’analyse de la rentabilité du secteur bancaire français, montre qu’elle est largement significative et négative pour les deux variables  ROA et  ROE . Ceci montre que la propriété étrangère a un impact significatif et négatif sur la profitabilité bancaire et ce en la comparant à la performance des banques domestiques qui présentent une performance plus élevée. Ainsi, les banques domestiques françaises sont plus rentables que les banques étrangères opérant en France. Ce résultat confirme ceux trouvés par  Demirguç-Kunt et Huizinga (1999,2000) , Claessens, Demirguç-Kunt et Huizinga (2001)

et Kosmidou et al (2006) .

CONCLUSION L’objectif de ce travail empirique est d’identifier les déterminants internes de la rentabilité bancaire qui différencient les banques domestiques des banques étrangères en France. Ces déterminants, basés sur la performance financière, couvrent à la fois la profitabilité, la liquidité et le risque. L’analyse empirique a été effectuée sur un échantillon non cylindré, composé de 171 banques commerciales françaises, réparties entre 104 banques domestiques et 67 banques étrangères et observées sur la période 2000-2007. La littérature sur la persistance des profits pour les banques ( POP literature ), reflète des obstacles à la compétitivité attribués à la structure du marché bancaire, nous amène à adopter un m odèle dynamique sur données de panel pour l’évaluation des déterminants de la rentabilité bancaire, en se basant sur la comparaison entre banques domestiques et banques étrangères opérant en France. En revanche, la présence d’une variable retardée dans le modèle, rend les techniques d’estimation usuelles sur données de panel inappropriées (modèles à effets fixes et effets aléatoires). Ainsi, nos estimations ont été basées sur la méthode des GMM système, élaborée par  Arellano et Bover  (1995) et  Blundell et Bond (1998) .

Les résultats des estimations montrent : - Une persistance des profits modérée pour les banques domestiques et implique un marché parfaitement compétitif. Toutefois, pour les banques étrangères, le marché est faiblement compétitif, ce qui semble logique à cause de l’hétérogénéité de ces banques. Néanmoins, ce résultat a été inversé lorsque la rentabilité a été évaluée respectivement par ROA et ROE . Ceci montre l’importance de l’effet du levier financier, qui différencie ces deux variables et implique

que les banques commerciales en France diffèrent en matière de décision de financement et de collecte de dépôts. - Le capital est un déterminant important de la rentabilité des banques commerciales françaises, particulièrement pour les banques domestiques. Ceci montre que la solvabilité des banques françaises domestiques est solide. Néanmoins, ce ratio considéré comme une mesure du risque d’insolvabilité, permet de diminuer le coût des fonds empruntés. Ce qui implique que le marché des capitaux n’est pas parfait dans le secteur bancaire français, puisqu’en présence d’asymétrie d’information, les banques bien capitalisées peuvent accéder aux fonds à de meilleures conditions car elles sont considérées comme moins risquées, ce qui crée un équilibre de signalisation engendrant une relation positive entre le capital et la rentabilité. Toutefois, dotées d’un bon niveau de fonds propres, les banques domestiques continuent à bénéficier des effets positifs de la diversification. Ceci, est d’autant plus cohérent si l’on rappelle qu’une augmentation des fonds propres peut affecter positivement la rentabilité bancaire par l’accroissement du risque induit par l’extension du portefeuille à des actifs productifs de gains importants, notamment les montages à effet de levier. - L’analyse du ratio de liquidité montre qu’il a un effet positif sur la rentabilité des actionnaires  ROE , pour les deux catégories de banques, indiquant une relation négative entre la profitabilité bancaire et le niveau d’actifs liquides détenus par les banques domestiques et les banques étrangères. Ainsi, l’activité de transformation est r entable pour les deux banques. Toutefois, en terme de comparaison, il est démontré que le ratio de liquidité agit plus favorablement en faveur des banques étrangères. Par contre, l’analyse du secteur bancaire français (l’ensemble des banques), montre que ce ratio a un effet négatif sur la rentabilité des actifs  ROA, indiquant une relation positive entre la liquidité et la profitabilité des banques. Ceci est contraire au résultat trouvé auparavant, mais peut être expliqué par le fait que les banques domestiques ont un volume de dépôts (actifs liquides non générateurs d’intérêt) plus important. Ce qui montre que le levier financier joue un rôle déterminant de différentiation entre les deux catégories de banques. Dans ce contexte, les banques domestiques, spécialisées dans les activités de banque de détail, constituent l’un des atouts du « modèle économique » développé par les grandes banques françaises, doivent œuvrer en faveur d’un « provisionnement dynamique » en matière de gestion de risque de liquidité. - Les charges de structure, mesurées par la variable OVTA, semblent un important déterminant de profitabilité pour les deux catégories de banques. Néanmoins, elles ont un effet positif pour les banques domestiques mais négatif pour les banques étrangères. Il semble que les banques domestiques maîtrisent mieux leurs coûts de structure, comparées aux banques étrangères. Ceci, peut être expliqué par le fait que les banques étrangères, orientées généralement vers les activités de financements spécialisés des grandes entreprises et la gestion d’actifs, se trouvent confronter au recrutement d’une main d’œuvre plus qualifiée et par voie de conséquence plus onéreuse. Aussi, le manque d’efficacité opérationnelle de ces banques, est dû probablement à un effort financier pour surmonter un désavantage informationnel important. Enfin, l’analyse menée sur l’ensemble des banques, ne donne pas une relation significative entre les charges de structure et la rentabilité. - Le risque de crédit, mesuré par le ratio  LLPTA, agit négativement sur la rentabilité pour les deux catégories de banques. Cependant, la comparaison entre ces banques, montrent les différences des taux de provisionnement, qui

reflètent leur politique d’octroi de crédit (avec des banques étrangères qui se concentrent généralement sur les activités de financements des grandes entreprises par rapport aux banques domestiques qui favorisent les activités de distribution des crédits aux ménages et aux petites et moyennes entreprises). Toutefois, l’effet négatif sur la rentabilité montre que le secteur bancaire français semble adopter une stratégie averse au risque, à travers une sélection et une surveillance du risque de crédit. - l’effet de la taille sur la rentabilité, est positif pour les banques domestiques, mais il est négatif pour les banques étrangères. Ceci, peut s’expliquer par le fait que les banques domestiques, spécialisées en banque de détail, ont plus la possibilité d’accorder un volume important de prêts ainsi que la facilité d’accès au marché des produits que les banques étrangères. Toutefois, l’analyse de l’ensemble des banques, permet de dégager un effet négatif de la taille sur la rentabilité. Ainsi, les banques étrangères ont un impact négatif et le secteur bancaire français semble subir une déséconomie d’échelle. - Concernant les engagements hors bilan, la comparaison entre banques domestiques et banques étrangères n’a pas permis de trouver une relation significative avec la rentabilité. Toutefois, l’analyse de l’ensemble des banques, m ontre un effet positif permettant aux banques françaises d’accroître leur rentabilité. Ceci, est d’autant plus vrai que la relation est positive entre le capital et la rentabilité, puisque certaines activités du hors bilan fournissent un moyen d’augmenter l’endettement, ce qui montre l’importance de l’effet du levier financier. - L’effet de l’introduction de la variable propriété étrangère « Foreign » dans l’analyse de la rentabilité du secteur bancaire français, montre qu’elle est largement significative et négative pour les deux variables  ROA et  ROE . Ceci montre que la propriété étrangère a un impact significatif et négatif sur la profitabilité bancaire et ce en la comparant à la performance des banques domestiques qui présentent une rentabilité plus élevée. Ainsi, les banques domestiques françaises sont plus rentables que les banques étrangères opérant en France.

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