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l'objectif de cette recherche est de développer un modèle de Credit Scoring en
utilisant un échantillon de 269 emprunteurs individuels de l'institution de
micro-finance Nyèsigiso au Mali. Les résultats ont montré l'importance de la
relation de long terme, du taux d'intérêt, des coûts de transactions et du
rationnement dans la prédiction du défaut de remboursement. Le modèle qui a
été développé à partir de la régression logistique et de l'analyse
discriminante, prédit correctement dans plus 70% des cas. Une fixation plus
conservatrice du point de coupure de 0.5 à 0.4 améliore significativement
pouvoir de prédiction sur les mauvais prêts sans affecter la performance
globale de prédiction du modèle. L'analyse des cas de rejets a montré une
certaine cohérence entre les prédictions du modèle et les décisions de rejet
de l'institution. |