| By: |
Philibert Andriamanantena (Université de Fianarantsoa [Fianarantsoa]);
Issouf Abdou (Université des Comores);
Mamy Raoul Ravelomanana (Faculté des Sciences - Université d'Antananarivo - Université d'Antananarivo);
Rivo Rakotozafy (Université de Fianarantsoa [Fianarantsoa]) |
| Abstract: |
ABSTRACT. Starting from the generalized model of Osman Khodr and Francine
Diener [1], we present a new model that meets the expectations of the
microfinance institution (MFI) and that of the borrowers and that incorporates
all the characteristics of the poor, namely tolerance in case of partial
default and the possibility of having a progressive loan automatically. This
model will provide microfinance institutions with a decision support tool that
is better adapted to the reality of microfinance. Our Markov chain consists of
several statements associated with the economic status of the borrower
including three types of recipients B 1 (state of being beneficiary at a time
t = 0), B 2 (state to be beneficiary at a time t = 1) and I (state of
financial inclusion: permanent beneficiary), an applicant state A 1 and A T −1
((T − 1) excluded states). We modeled a borrower's behavior by a λ parameter
that depends on the borrower's α probability of success. At the initial time,
λ = 1+α 1−α , this quantity changes as soon as the borrower moves from one
state to another with a probability of success different from α. The agency's
decision to grant a credit depends entirely on the λ parameter which is
compared to the set subjective threshold-values. The chance γ to have a loan
(γ: probability of credit request granted) for a borrower depends on the
parameter λ, with γ = 1 − 1 λ. keywords: Microfinance, Credit Grant Decision,
Markov Chain, Individual Loan, Dynamic Incentive, Updated Expected Profit |
| Abstract: |
En partant du modèle généralisé de Osman Khodr et Francine Diener [1], nous
présentons un nouveau modèle qui répond aux attentes de l'institution de
microfinance (IMF) et celle des emprunteurs et qui incorpore toutes les
caracté-ristiques des populations pauvres, à savoir la tolérance en cas de
défaut partiel et la possibilité d'avoir un prêt progressif de façon
automatique. Ce modèle offrira aux institutions de microfinance un outil
d'aide à la décision plus adapté à la réalité de la microfinance. Notre chaîne
de Markov comprend plusieurs états associés à la situation économique de
l'emprunteur dont trois types de bénéficiaires B 1 (état d'être bénéficiaire
au temps t = 0), B 2 (état d'être bénéficiaire au temps t = 1) et I (état
d'inclusion financière: bénéficiaire permanent), un état de demandeur A 1 et A
T −1 ((T − 1) états d'exclus). Nous avons modélisé le comportement d'un
emprunteur par un paramètre λ qui dépend de la probabilité α de réussite de
l'emprunteur. A l'instant initial, λ = 1+α 1−α , cette quantité change dès que
l'emprunteur passe d'un état à un autre avec une probabilité de réussite
différente de α. La décision de l'agence d'accorder un crédit dépend
entièrement du paramètre λ qui est comparé aux valeurs-seuils subjectives
fixées. La chance γ d'avoir un prêt (γ: probabilité de demande de crédit
accordée) pour un emprunteur est fonction du paramètre λ, avec γ = 1 − 1 λ.
MOTS-CLÉS : Microfinance, Décision d'octroi de crédit, chaîne de Markov, Prêt
individuel, Incitation dynamique, Profit espéré actualisé |
| Date: |
2019–10–01 |
| URL: |
http://d.repec.org/n?u=RePEc:hal:wpaper:hal-02302135&r=all |