Mesure de la performances des agences bancaires par l'application de la méthode Data Envelopment Analysis (DEA)

Abstract

Notre étude vise à mesurer la performance de 146 agences de la banque de Développement Local (BDL). En utilisant les inputs frais de personnel, charges d’exploitation générale nette (net des frais de personnel) et dépôts. Aussi que les outputs crédits et le Produit Net Bancaire, la méthode Data Envelopment Analysis (DEA) est appliquée pour estimer les scores d’efficience des agences. Par la suite, ces scores sont expliqués par un modèle de régression multiple en fonction des variables taille de l’agence (Effectif), nature de l’agence (Principale vs non principale ), la propriété de l’agence, l’habilité à exercer l’activité de commerce extérieur et les six zones d’Algérie.

Selon les résultats du modèle CCR, à rendement d’échelle constant, seulement 6 sur 146 agences (4.11%) sont efficientes avec un score d’efficience moyen de 65.8%. Les résultats du modèle BCC, à rendement d’échèle variable, indiquent que le score d’efficience moyen est estimé à 81.6% avec13 agences efficientes (8.9%).

Les résultats de la régression montrent que 33.3% de la variabilité des scores d’efficience globale (CCR) sont expliqués par le modèle. En effet, la taille de l’agence influence positivement et significativement les scores. Les agences principales et propriétaires sont respectivement plus efficientes que les agences non principales et locataires. De même, les agences d’Alger et de la zone O uest sont globalement moins efficientes.

Pour ce qui est des scores d’efficience technique pure (BCC), les résultats de la régression montrent que 27.9% de la variabilité est expliquées. Les influences de s trois variables sont similaires au cas CCR. Cependant, la taille de l’agence à une influence négative et la zone Ouest n’est pas significative dans ce cas.