Measuring the performance of microfinance institutions : Cahier de recherche

Ferro Luzzi, Giovanni ; Weber, Sylvain

Measuring the performance of microfinance institutions (MFIs) is not a trivial task. Indeed, looking at the financial sustainability of an MFI only gives one feature of its performance. As many MFIs primarily exist in order to help the poorest people, one also has to include aspects of outreach in their performance. Hence, MFIs’ performance can be termed multidimensional. This paper illustrates... More

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    Résumé
    Mesurer la performance des institutions de microfinance (IMF) n’est pas une tâche aisée. Étudier la seule capacité financière d’une IMF est en effet insuffisant, puisque cela ne constitue qu’une facette de sa performance. De nombreuses IMF étant initialement créées dans l’objectif d’aider les plus pauvres, il est en fait nécessaire de tenir compte d’aspects sociaux. La performance des IMF est par conséquent multidimensionnelle. Ce papier illustre une approche moderne pour évaluer la performance des IMF. L’analyse factorielle est utilisée dans un premier temps afin de construire des indices de performance basés sur de multiples combinaisons de variables potentielles. Les variables de base sont ainsi combinées pour produire plusieurs facteurs contenant chacun une dimension différente de performance. Les scores factoriels assignés à chaque IMF peuvent ensuite être utilisés comme variables dépendantes d’un modèle à équations simultanées. Cette méthodologie nous permet de présenter de nouveaux résultats concernant les facteurs déterminant la performance des IMF.
    Summary
    Measuring the performance of microfinance institutions (MFIs) is not a trivial task. Indeed, looking at the financial sustainability of an MFI only gives one feature of its performance. As many MFIs primarily exist in order to help the poorest people, one also has to include aspects of outreach in their performance. Hence, MFIs’ performance can be termed multidimensional. This paper illustrates how some statistical tools can offer new insights in the context of MFIs’ performance evaluation. Factor analysis is used in a first step to construct performance indices based on several possible associations of variables without posing too many a priori restrictions. The base variables are thus combined to produce different factors, each one representing a distinct dimension of performance. We then use the individual scores ascribed to each MFI on each factor as the dependent variables of a simultaneous-equations model and present new evidence on the determinants of MFIs’ performance.