Les institutions de microfinance

Introduction

Les institutions de microfinance ont pour mission d'octroyer des petites sommes d'argents aux petits opérateurs économiques qui ont un fort potentiel de développement mais qui sont privés de l'accès au système bancaire t raditionnel. Toutefois, avant d'octroyer ce genre des prêts, les institutions de microfinance se heurtent à des difficultés dans l'évaluation du degré de risque des emprunteurs potentiels. Pour faire face à ce problème, et échapper de la collecte des informations sur le degré de solvabilité des emprunteurs qui est une tâche coûteuse et difficile à réaliser, étant donné que le taux d'intérêt risquerait de ne pas couvrir les coûts d'analyse, les institutions de microfinance ont fait recours à d'autres modalités, entre autre, le prêt de groupe, et le microcrédit individuel sécurisé par une garantie et/ou un tiers garant.

Dans les crédits de groupe, la sélection et le contrôle par les pairs sont utilisés pour réduire les asymétries informationnelles et les coûts de transactions. Dans le cas des emprunteurs individuels, les prêteurs contrôlent le risque par des évaluations détaillées des emprunteurs et de leurs entreprises, par le recours aux fréquences de remboursement, et par les augmentations progressives de la taille du prêt. Toutefois, le processus d'analyse et d'octroi des prêts individuels se révèle relativement coûteux (temps, ressources humaines et financières) pour l'institution de microfinance. Les coûts de transaction s'accroissent pour les IMF, et dans un contexte d'asymétrie d'information, il devient parfois plus difficile et compliqué de sélectionner les emprunteurs. Ainsi, avec le nombre croissant des clients, les institutions de microfinance ont besoin de développer des nouvelles stratégies pour maintenir leur bonne performance dans un environnement de plus en plus compétitif.

Un des moyens de contrôler les effets négatifs des asymétries informationnelles et les coûts de transactions est l'utilisation du crédit scoring. Le scoring peut aider à réduire les coûts d'octroi des prêts aux pauvres emprunteurs. Cette technique compare les données quantitatives et qualitatives[1] relatives à l'emprunteur, au prêt, et au prêteur avec des cas passées semblables. Le partage des mêmes caractéristiques avec les cas passées qui ont eu des problèmes de remboursement est un signe que le prêt courant aura aussi des problèmes de remboursement. Les prêteurs par carte de crédit dans les pays riches octroient chaque année un nombre massif de petits prêts, à court terme, et à faible coût depuis qu'ils se servent des modèles statistiques nommés scorecard qui sont faciles à réaliser et qui prévoient exactement le risque des emprunteurs potentiels (Lewis, 1990). Bien évidemment, les microprêteurs utilisent également un type de scoring implicite et subjectif du fait qu'ils évaluent les emprunteurs en se basant sur leurs propres expériences et leurs connaissances historiques. La plupart des recherches (Berger, Frame & Miller, 2002; Frame, Padhi & Woosely, 2001; Martell, Panichelli, Strauch & Taylor-Shoff, 1999), suggèrent que le scoring combiné avec les bureaux de crédit ont le potentiel d'améliorer considérablement les résultats des prêts formel dans les pays à haut revenu. Avec une bonne connaissance du risque, les prêteurs peuvent approuver des emprunteurs pauvres mais sûrs et rejeter des emprunteurs non pauvres mais risqués. Ainsi, les prêteurs peuvent gagner du temps qui aurait du être gaspillé dans la poursuite des emprunteurs délinquants et, par conséquent, peuvent déployer le temps gagné dans la recherche d'autres emprunteurs (Viganò, 1993; Schreiner, 2002).

Bien que l'application du crédit scoring est vieille et date de plus de soixante ans, elle est relativement nouvelle pour la microfinance notamment dans les pays en voie de développement (Schreiner, 2004). A notre connaissance, très peu d'études ont été dédiées au scoring dans le domaine de la microfinance dans les pays en développement. L'objectif ultime de cette recherche est de développer un modèle du crédit scoring pour deux institutions de microfinance Tunisiennes en utilisant les crédits individuels[2]. Ce modèle est élaboré dans le but de prévoir le risque de faire un retard de 30 jours ou plus.

Les auteurs des modèles du crédit scoring trouvés dans la littérature se basent uniquement dans la formulation de ces modèles sur les emprunteurs acceptés et ils ne prennent pas en considération les cas rejetés. Cet inconvénient est de nature à biaiser l'estimation ainsi que les résultats issus du modèle. Pour pallier cette insuffisance, nous avons jugé nécessaire la prise en compte des refusés (reject inference) dans un second modèle et voir ainsi le pouvoir de prédiction du modèle.

Le reste de ce chapitre sera structuré comme suit: nous commençons par présenter dans la deuxième section une vue d'ensemble sur le crédit scoring. Dans la troisième section, on va passer en revue les différentes modèles de crédit scoring trouvés dans la littérature. La quatrième section sera dédiée à la formulation du modèle. Les résultats empiriques et les commentaires sont exposés dans la section V. Dans la section VI, nous présentons l'inférence sur le rejet ainsi que le modèle corrigé issue de l'intégration des demandeurs rejetés. Enfin la section VII conclue.

Une vue d'ensemble sur le Crédit Scoring

Bien que les définitions attribuées au crédit scoring diffèrent d'un auteur à un autre, il est généralement admis que le crédit scoring est un outil de gestion des risques qui vise à prédire la probabilité de défaut d'un nouveau prêt en utilisant les prêts précédents. Ainsi, selon Feldman (1997), le crédit scoring est le processus d'assignation d'une note ou d'un score à un emprunteur potentiel pour estimer la performance future de son prêt. Ce processus utilise des mesures quantitatives de performance et les caractéristiques des prêts précédents pour prédire la performance des prêts futurs avec des caractéristiques similaires. Il n'approuve, ni rejette une demande de prêt, il est conçue pronostiquer la probabilité d'occurrence de mauvaise performance (défaut ou retard de remboursement) telle que définie par le prêteur (Caire et Kossmann, 2003). Thomas et al., (2002) considèrent le crédit scoring comme étant un ensemble de modèles de décisions et des techniques sous-jacentes qui aident à la prise de décision d'octroi des crédits de consommation.

Dans son étude qui est d'ailleurs

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