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Wed22Oct200311:00
Approcci alternativi alla valutazione del rischio di insolvenza
La parte più significativa ed impegnativa del progetto di Credit Risk Management riguarda la costruzione del giudizio di credito, o rating, di controparte, passaggio delicato per pervenire alla stima della perdita anticipata, prima, e determinante misura del rischio di credito nel modello di portafoglio, poi.

I segnali premonitori dello stato di insolvenza di un’impresa sono percepibili molto prima che questa giunga ad una situazione irreversibile. L’obiettivo è quello di fare perno su indicatori (bilanci non esaltanti, eventuali inversioni di tendenza dei trend dei grafici economici, notizie negative relative al settore di appartenenza), zoomarne la gravità e classificare, con lo stesso metro, tutte le posizioni creditizie del banking book, ponendo così dei warning sulle situazioni che richiedono una priorità di intervento.

Sistematizzare queste fasi operative, richiede di elaborare un modello di analisi di previsione delle insolvenze.

Gli approcci più frequentemente impiegati sono tre:

  • modelli analitici di natura soggettiva;
  • modelli di scoring;
  • modelli basati sui dati del mercato dei capitali.

I modelli analitici di natura soggettiva fanno riferimento alle tradizionali analisi di fido che stanno alla base del processo decisionale delle banche di tutto il mondo.

Prima dell’avvento degli elaboratori e delle possibilità da essi offerte, gli analisti prendevano la decisione di assegnare il credito oppure no in base alla loro esperienza, basandosi su pochi punti cardine:

  • la conoscenza della persona;
  • il capitale richiesto;
  • le garanzie messe a copertura;
  • il reddito e la capacità di rimborsare;
  • le condizioni generali del mercato.

Ancora oggi, la figura dell’analista è presente e attiva anche se la sua azione è più automatizzata e gestita con strumenti che permettono approfondimenti più rigorosi.

L’analisi è generalmente suddivisa in due parti: quella più prettamente quantitativa, basata sull’esame delle condizioni economico-finanziarie attuali e prospettiche dell’impresa, e quella qualitativa, basata sull’analisi di variabili quali la qualità del management, la qualità dell’informativa pubblica fornita dalla società, la posizione competitiva dell’azienda, le prospettive di evoluzione del settore e quelle del quadro macroeconomico di riferimento. In generale, tali analisi non conducono all’esplicitazione di una probabilità di insolvenza, ma si limitano a produrre un risultato che può assumere una forma dicotomica (affidabile/non affidabile), senza alcuna differenziazione circa il livello di perdita attesa e di rischio associato ad ognuno dei prenditori di fondi non respinti.

Gli approcci analitici presentano il vantaggio di beneficiare di un’analista finanziario che, grazie all’esperienza acquisita, è in grado di tradurre in valutazioni e conseguenti decisioni, elementi che difficilmente sono colti da una semplice analisi di tipo quantitativo. I modelli analitici presentano lo svantaggio, però, di essere modelli interamente basati su elementi soggettivi; segue che analisti diversi possono produrre risultati divergenti anche rispetto alla medesima controparte.

I modelli di scoring si inseriscono nella fase quantitativa del processo di assegnazione del merito creditizio. Tali modelli attribuiscono una valutazione automatica ai clienti, assegnando ad ognuno un punteggio (score) che ne individua, in misura sintetica, lo “stato di salute”. L’impresa (utilizziamo questa figura di affidato solo per comodità, in quanto permette analisi più profonde) esterna dei segnali che la banca deve raccogliere per prevedere il più correttamente possibile la capacità di solvibilità.

I diversi modelli differiscono fra loro per la tipologia di indicatori economico-finanziari utilizzati, per la definizioni del campione in base al quale ottimizzare gli algoritmi di discriminazione tra aziende sane e anomale, per le metodologie utilizzate per giungere alla selezione delle variabili rilevanti (che possono comprendere, ad esempio, il ricorso ad algoritmi genetici), per la tipologia di relazione (lineare o non lineare) instaurata fra le variabili di input e lo score prodotto dal modello.

I modelli di scoring non hanno solitamente come risultato la formulazione di una probabilità di insolvenza, ma possono essere impiegati per tale scopo.

Successivamente apriremo un’ampia sezione dedicata a queste metodologie.

Il terzo approccio per la misurazione della probabilità di insolvenza è rappresentato dai cosiddetti modelli basati sui dati del mercato di capitali. In particolare, all’interno di questa categoria si collocano due “filosofie” alternative: la prima, che sfrutta congiuntamente i modelli di option pricing e i dati relativi al valore di mercato e alla volatilità del capitale azionario dell’impresa, giunge a determinare la probabilità di insolvenza , mentre la seconda, utilizzando i dati relativi agli spread rispetto ai tassi risk free, impliciti nella struttura a termine dei rendimenti dei titoli obbligazionari emessi dalle imprese, ricavano il tasso di perdita attesa. La prima alternativa, quella basata sulla teoria delle opzioni di Merton, si fonda su una semplice assunzione di partenza: il valore delle attività si evolve nel tempo in modo casuale in funzione delle nuove informazioni che giungono al mercato e l’insolvenza dell’impresa si verifica quando il valore delle attività scende al di sotto di quello delle passività.

Fra i vantaggi di questo approccio segnaliamo l’oggettività della procedura di valutazione e il fatto di basarsi su dati di mercato che, per loro stessa natura, riflettono le aspettative degli operatori e sono dunque forward looking. D’altro canto, però, questa tipologia di modellazione è inadeguata alla realtà italiana, caratterizzata da uno sviluppo ancora troppo limitato del mercato azionario: troppe sarebbero le aziende alle quali, non godendo di una quotazione sul mercato, sarebbe difficoltoso imporre una valutazione secondo questa metodologia. Non solo, ma le ipotesi alla base dei modelli à la Merton (efficienza del mercato mobiliare, perfetta diffusione delle informazioni, assenza di bankruptcy costs, ecc.) sono difficilmente verificabili e, per questo, minano in partenza la bontà delle stime producibili.

L’approccio basato sugli spread fra i rendimenti dei titoli obbligazionari emessi dalle imprese nel mercato dei capitali e i tassi risk free (generalmente approssimati dai rendimenti dei titoli di Stato) ricava le aspettative del mercato relative ai tassi di perdita. Il vantaggio principale è legato, come il precedente, all’oggettività della procedura e all’utilizzo dei dati di mercato; lo svantaggio risulta sempre quello di una parziale impossibilità a riprodurre questa metodologia nel contesto del mercato del credito italiano.

Mariano Rossi - (This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.)
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