The Optimal Structure of Bank Relationship: A Survey

Jean-Christophe Statnik


Which is the optimal number of bank relationship for a company? Taking just into account transaction costs the answer should be one. However, data suggest that this number changes according to the size, the period of observation, and also to the country of firms. Thus, relying on both theoretical and empirical studies, this article tries to identify the optimal structure of the bank relationship of a company and the various relevant factors at work. We highlight that if a very opaque firm should have concentrated bank relationship, this conclusion changes when factors such as the different nature of the information produced by the firm or as its environment are taken into account.


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Footnotes

Université Lille Nord de France, SKEMA, European Center for Corporate Control Studies.L’auteur remercie Frédéric Lobez et deux rapporteurs anonymes pour leurs remarques et leurs suggestions.

1   L’arrêté du 18 février 1987 relatif à l’enrichissement du vocabulaire économique et financier traduit par « tour de table » l’anglicisme « pool bancaire » et le définit comme « la réunion de différents apporteurs de capitaux, sans appel public à l’épargne, ayant pour objectif la répartition des capitaux apportés ». En parallèle à cette définition très étroite, il en existe une autre « plus large », que nous adopterons dans ce travail, où le pool bancaire correspond à l’ensemble des prêteurs de l’entreprise.

2   Berger et Udell (2002) observent que les banques financent 19 % du total des besoins des petites entreprises et Aglietta et Rebérioux (2004) remarquent que le marché boursier joue un « rôle mineur » dans le financement des grandes entreprises, ces dernières préférant le recours à l’autofinancement ou à l’endettement.

3   Quels que soient l’âge et la taille des entreprises, elles supportent ces coûts.

4   Nous définissons l’information publique comme celle librement accessible à tous les agents économiques (en l’occurrence, ici, les banques), l’information privée étant alors déterminée par ce qui n’est pas public.

5   L’existence d’un tel cycle est démontrée sur les taux débiteurs par Kim, Kristiansen et Vale (2007).

6   Banques gérant en priorité l’information hard.

7   Banque gérant en priorité l’information soft.

8   La moitié de l’échantillon étudié n’a qu’une banque.

9   14,5 % de l’échantillon ne possède qu’une banque.

10   Lors d’un financement multiple, la part de la banque principale est en moyenne de 75 %.

11   Stiglitz et Weiss (1981) ont montré que les banques répondent à un accroissement de la demande de crédit par une augmentation de leurs taux tant que ceux-ci sont inférieurs à un certain seuil. Une fois ce taux maximum atteint, elles préfèrent rationner aléatoirement les emprunteurs, même si ces derniers acceptent de payer des taux plus élevés.

12   Les droits du créancier sont mesurés à partir de l’indice défini par La Porta et al. (1998).

13   Dans cette étude sur un même pays, ce n’est pas l’impact d’une différence de législation qui est étudié, mais celui de l’efficience juridique. En effet, Detragiache, Garella et Guiso (2000) observent que le temps de récupération par la banque des garanties engagées lors d’un défaut est variable d’une région de l’Italie à l’autre : il passe de deux ans dans la vallée d’Aoste à sept ans dans le sud du pays.

14   L’étude est faite sur quarante-trois pays incluant les États-Unis.

15   Phénomène de flight to captivity décrit par Dell’Aricia et Marquez (2004).

16   Vanhoose (2007) propose une revue de la littérature complète sur le sujet.

17   Durant leur existence, 870 firmes sur 1 570 font le choix de n’avoir qu’un seul banquier.


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