Modèles testés

Ce point se décompose en deux sous points. Le premier sous point présente le modèle

utilisé pour le test de l’hypothèse H1. Le deuxième sous point présente le modèle de base

utilisé pour le test des hypothèses auxiliaires H1A à H1E.

2.1.1. Modèle utilisé pour le test de H1

Cette étude teste l’hypothèse que l’adoption obligatoire des normes IAS/IFRS par les banques a contraint ces dernières à réduire leur risque de défaut. On s’attend donc à ce que les

ratios de capitaux propres bancaires (donnés par le rapport des capitaux propres sur l’actif total) aient cru suivant l’adoption obligatoire des normes IAS/IFRS, après contrôle pour des variables de risque mesurées identiquement avant et après le passage aux normes comptables

internationales. Sur ces bases, nous débutons avec le modèle standard suivant^83,84 :

CP i,t =

β

0 +

Σβ

jÌRisque i,t-1 +

β

kÌIFRS i,t +

ε

i,t, (1)

Les variables du modèle sont définies de la façon suivante (nous revenons en détail, dans le

point 2.3, infra, sur les modalités de construction de ces variables) :

- CP i,t est le ratio de capitaux propres de la banque i à la période t. Inverse du ratio

d’endettement, il est donné par le rapport des capitaux propres sur l’actif total.

-

Σ

Risque _i,t-1 est un ensemble de variables mesurant le risque d’actif. Afin d’éviter le biais de simultanéité susceptible d’exister entre détention de capitaux propres et risque du portefeuille d’actifs, nous suivons la littérature empirique existante (Gropp et Heider 2010, Berger et al. 2009, Brewer, Kaufman et Wall 2008, Baumann et Nier 2006) et incluons dans le modèle testé le premier retard des variables de risque.

- IFRS _i,t est une variable muette prenant la valeur « 1 » pour les observations faisant

référence à des exercices comptables ouverts après le passage obligatoire aux normes IAS/IFRS par les banques adoptant ces normes. La variable prend la valeur « 0 » si l’observation fait référence (1) à des exercices comptables ouverts avant le passage obligatoire aux normes IAS/IFRS par les banques adoptant ces normes ou (2) à des exercices comptables ouverts par des banques n’ayant pas adopté les normes IAS/IFRS sur la période d’étude.

-

ε

i,t est le terme d’erreur correspondant à la banque i à la période t.

83

Baumann et Nier (2006), dans une étude proche de la notre, adoptent une spécification similaire.

84

Relevons que le modèle (1), construit sans tenir compte de la vitesse d’ajustement vers le ratio de capitaux propres cible, suppose que les chocs affectant la structure de capital sont absorbés immédiatement (à savoir, ici, à un horizon d’un an) – hypothèse discutable. Un moyen de tenir compte des coûts d’ajustement vers le ratio de fonds propres cible aurait consisté à intégrer le modèle (1) dans un modèle d’ajustement partiel de la forme

suivante : CPi,t – CPi,t-1 = φ.(CP*i,t – CPi,t-1) + η i,t (où CP*i,t aurait été déterminé en fonction des variables

définies ci-après). Nous n’avons pas retenu cette spécification pour les motifs suivants : (1) l’inclusion du premier retard de la variable expliquée dans le modèle explicatif fait du panel un panel dynamique dont

l’estimation, via la méthode de Arellano–Bond, par exemple, aurait conduit à perdre une année de données ; (2)

il n’est pas fait, dans le cadre de cette étude, d’hypothèse quant à l’incidence du passage aux normes IAS/IFRS sur la vitesse d’ajustement vers le ratio de fonds propres cible.

Conformément à l’hypothèse principale formulée, on s’attend à

β

k > 0, toutes choses égales par ailleurs.

La spécification (1), ci-dessus, suppose que, outre les caractéristiques de l’information comptable publiée par les établissements de crédit, le risque du portefeuille d’actifs est le seul déterminant du ratio de capitaux propres. En banque, un tel modèle est compatible avec l’existence de la réglementation du capital. Celle-ci imposant aux banques de détenir d’autant

plus de capital que les risques encourus sont élevés, on s’attend à βj > 0, toutes choses égales

par ailleurs.⁸⁵ Les résultats récents de Gropp et Heider (2009), Berger et al. (2009) ou Brewer,

Kaufman et Wall (2008) sur les déterminants de la structure de capital des banques remettent en cause, cependant, la validité de la spécification (1). Gropp et Heider (2009) trouvent que les variables traditionnellement utilisées par la littérature en finance d’entreprise pour modéliser la structure de capital des non-financières performent identiquement pour expliquer la structure de passif des banques. Pour un échantillon de banques américaines, Berger et al. (2009) constatent que les banques détiennent des fonds propres bien au-delà des minima prudentiels. Pris globalement, ces résultats suggèrent que le niveau de capital détenu par les banques est fonction d’autre chose que les contraintes imposées par la réglementation du capital. Au vu des conclusions de ces travaux, nous étendons le modèle (1) et y intégrons des

variables de contrôle supplémentaires, en complément des variables de risque définies supra.

Plus précisément, ces variables vont permettre de contrôler pour les déterminants de la structure de capital identifiés, notamment, dans les théories de l’arbitrage statique et du

financement hiérarchique. Par suite, le modèle utilisé pour le test de H₁ devient :

CP i,t =

β

0 +

Σβ

jÌRisque i,t-1+

Σβ

jÌContrôles i,t-1 +

β

kÌIFRS i,t+

ε

i,t, (2)

Σ

Contrôle i,t-1 est un ensemble d’autres variables de contrôle susceptibles d’expliquer la

structure de capital des banques. Le point 2.3, infra, revient en détail sur la justification et les

modalités de construction de ces variables. De même que précédemment, par ailleurs, et afin d’éviter le biais de simultanéité susceptible d’exister entre détention de capitaux propres et

variables de contrôle, nous suivons la littérature empirique existante (Cf. supra) et incluons

dans le modèle testé le premier retard des variables de contrôle, excepté pour la variable de

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Il faut noter que la réglementation du capital ne tient pas compte des effets de la diversification, d’où une

contrôle liée à la taille des banques (mesurée par le logarithme du total actif), que nous

considérons exogène à CP.⁸⁶

Outre ces variables, nous incluons également dans le modèle à tester des effets fixes par banque et des effets fixes par année. Les résultats récents de Flannery et Rangan (2006), Lemmon, Roberts et Zender (2008) et, pour les banques, Gropp et Heider (2009) montrent que ce sont surtout les facteurs non observés, invariants dans le temps et propres aux firmes (aux banques) qui déterminent la structure de capital. Dans Gropp et Heider (2009), notamment, 92% de la variance de la régression utilisant comme variable expliquée le ratio d’endettement mesuré en valeur comptable est expliquée par les effets fixes ; à l’inverse, les variables de contrôle traditionnelles (pour partie semblables à celles définies dans le point 2.3, infra) ne contribuent que marginalement au pouvoir explicatif de la régression. Finalement, les variables muettes temporelles permettent de contrôler pour les effets des facteurs

d’environnement non observés survenus sur la période d’étude.⁸⁷ Tenant compte de

l’ensemble de ces développements, le modèle utilisé pour le test de H1 devient :

CP _i,t =

β

0 +

Σβ

jÌRisque _i,t-1+

Σβ

jÌContrôles _i,t-1+

β

kÌIFRS _i,t

+ Effet fixe par banque + Effet fixe par année +

ε

i,t, (3a)

Enfin, il faut relever que, dans la mesure où notre échantillon IFRS ne comporte que des cas d’adoption obligatoire (formelle, présumée ou anticipée) des normes IAS/IFRS (voir la

section 3, infra), l’estimation du modèle n’est pas biaisée par le problème d’endogénéité

prévalant dans les spécifications fondées sur des cas d’adoption volontaire des normes comptables internationales.

2.1.2. Modèle de base utilisé pour le test des hypothèses auxiliaires

Pour le test des hypothèses auxiliaires, nous utilisons un modèle semblable au modèle (3a) présenté ci-dessus, à ceci près que nous y incluons des variables d’interaction, données par le

produit de la variable IFRS et de variables proxy mesurant :

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Les résultats sont sensiblement équivalents à ceux présentés dans la section 5, infra, lorsque l’on considère la

taille comme exogène à FP.

87

Il est commun, dans la littérature étudiant les déterminants de la structure de capital des banques, d’inclure au modèle testé le taux de croissance du PIB, afin de contrôler pour le caractère contra-cyclique ou pro-cyclique des ratios de fonds propres bancaires (Ayuso, Perez et Saurina 2004, par exemple). Nous n’incluons pas cette variable dans notre modèle, dans la mesure où il est apparu qu’associée avec les muettes temporelles, elle est la source de multicolinéraité.

- le degré de soumission des banques à la discipline de marché (hypothèse H_1A) ;

- le degré d’incitation des banques à exproprier l’assureur des dépôts et les créanciers

prêteurs non assurés (hypothèse H1B) ;

- l’importance du recours par les banques à la comptabilité en juste valeur et la

proximité avec le point de défaut réglementaire (hypothèses H1C et H1D) ;

- le fait que la banque i ait adopté les normes IAS/IFRS durant la crise de 2007/2008

(hypothèse H1E).

Plus précisément, le modèle de base utilisé pour le test des hypothèses auxiliaires H1A à

H1E est le suivant :

CP _i,t =

β

0 +

Σβ

jÌRisque _i,t-1+

Σβ

jÌContrôles _i,t-1+

β

kÌIFRS _i,t +

β

lÌInteraction _i+

β

mÌ(IFRS _i,t ÌInteraction _i)

+ Effet fixe par banque + Effet fixe par année +

ε

i,t, (3b)

Pour des raisons de clarté de présentation et de commodité, nous évoquerons les modalités de construction des variables d’interaction dans la section réservée à la discussion des

résultats obtenus (voir la section 4, infra), au fur et à mesure de la réalisation des tests.

Dans le document Incidence du passage obligatoire aux normes comptables IAS / IFRS sur le risque d'instabilité bancaire (Page 137-141)