Indici di equilibrio finanziario e probabilità di insolvenza: alcune evidenze empiriche

Transcript

1 Appendice 6A.1 Indici di equilibrio finanziario e probabilità di insolvenza: alcune evidenze empiriche L analisi della situazione finanziaria dell impresa, come visto anche le parti precedenti, può essere in molti casi efficacemente sintetizzata da valutazioni generalmente definite da scoring o rating. Gli indici di equilibrio finanziario e patrimoniale sono infatti ampiamente utilizzati dagli operatori finanziari e in particolare dagli istituti di credito al fine di valutare il merito creditizio e il rischio finanziario dell impresa. 1 Come si avrà modo di illustrare in seguito, tali parametri si caratterizzano per una significativa capacità predittiva della presenza o meno di situazioni di inadempienza o peggio di insolvenza finanziaria nei confronti degli interlocutori finanziari e degli altri stakeholder aziendali. 2 Questi indicatori (non solo di liquidità e di equilibrio patrimoniale ma anche di redditività o di efficienza) vengono infatti spesso utilizzati nei modelli di rating, 3 ovvero in sistemi elaborati da enti esterni quali le società di rating o di 1 Nel corso degli anni, specifiche agenzie si sono preoccupate di fornire valutazioni indipendenti sulle caratteristiche di rischiosità di titoli emessi da imprese, istituzioni finanziarie e Stati sovrani. 2 Occorre precisare che le situazioni di inadempienza non necessariamente sfociano sempre in stato di insolvenza. Infatti, per inadempienza si intende l incapacità dell impresa di remunerare o rimborsare puntualmente i finanziamenti, configurando quindi un rischio finanziario. L inadempimento ha quindi un carattere momentaneo e non degenera necessariamente in insolvenza. Quest ultima è invece attribuita alle realtà aziendali caratterizzate da squilibrio tra il valore di mercato dell attivo e del passivo, condizione che compromette il soddisfacimento dei diritti dei creditori, configurando in questo caso un rischio patrimoniale. Nonostante l inadempimento sia teoricamente assai differente dall insolvenza, è spesso complesso distinguere tra le due situazioni specie quando l analisi viene effettuata in via preventiva. Per esempio, la mancata remunerazione o rimborso di una rata di un prestito certamente individua una situazione di inadempienza, che potrebbe però rappresentare anche il primo segnale di una sottostante e imminente situazione di insolvenza. La temporanea situazione di illiquidità, generalmente associata al rischio finanziario, può in certi casi evidenziare un rischio patrimoniale, notoriamente ben più grave, che determinerà una perdita per i soggetti creditori. 3 Il termine rating deriva dall inglese to rate che significa: giudicare, valutare. Con il concetto di rating, infatti, si intende mettere in evidenza una valutazione di tipo sia qualitativo sia quantitativo in cui è fondamentale il giudizio dell analista tanto quanto l elaborazione dei dati. Per questo è importante sottolineare subito la differenza tra rating e scoring. Gli scoring indicano in modo generico sistemi valutativi che traggono il loro giudizio esclusivamente da un analisi quantitativa, basata quindi su dati oggettivi. In tali sistemi il peso dell analista valutatore è irrilevante così come è nullo il peso dei fattori qualitativi. Per rating si intende quindi una valutazione del grado di rischio di inadempienza riguardante un determinato debitore, società o ente pubblico, espressa con un punteggio rappresentativo della sua probabilità di default.

2 214 j Parte 3 Appendice a cura di Giuseppe Torluccio scoring 4 allo scopo di attribuire una misura del livello di rischiosità espressa in termini di probabilità di default di un debitore su un determinato periodo. La valutazione complessiva può essere utilmente scomposta considerando l analisi del business risk, ovvero della posizione relativa dell azienda nel suo settore di mercato, e l analisi del financial risk, ovvero la valutazione della posizione finanziaria, attuale e prospettica, dell azienda. L analisi congiunta di queste due aree conduce, successivamente, a una valutazione complessiva sulla flessibilità dell impresa e sulla sua capacità di adempiere con puntualità alle proprie obbligazioni finanziarie. L esercizio di valutazione comporta, inoltre, il confronto dei diversi profili dell impresa con quelli dei concorrenti, nazionali e internazionali. Come punto di partenza per la valutazione della rischiosità, nonché per la realizzazione di sistemi di valutazione, è cruciale definire correttamente la probabilità di default: essa consiste in una misura dell eventualità che un debitore si trovi nell impossibilità di restituire un prestito entro un determinato periodo (solitamente un anno). L utilizzo finale del modello di valutazione del rischio condiziona necessariamente la scelta della specifica definizione di default che rappresenta di fatto la variabile di studio del modello di valutazione del rischio. Infatti, se si utilizza una definizione di default associata a difficoltà irreversibili, si giunge inevitabilmente a identificare modelli e variabili economico-finanziarie che, in quanto espressive di gravissime criticità, consentono di prevedere con certezza solo le situazioni aziendali non più recuperabili. Lo stato delle imprese segnalate, quindi, non permette tempestivi interventi correttivi sulla gestione in quanto già irrimediabilmente compromessa. All opposto, una definizione di default troppo blanda (per esempio, il ritardato pagamento di una sola rata di un mutuo), consentirebbe di intervenire tempestivamente non appena si verificano i primissimi sintomi di difficoltà finanziaria ma, per contro, otterremo dei modelli particolarmente sensibili che tendono a produrre numerosi falsi segnali di rischiosità, compromettendo largamente l utilizzo effettivo del modello per una gestione efficace dei rischi finanziari e patrimoniali. Si tratterebbe, in questo caso, di modelli poco affidabili in quanto non in grado di individuare correttamente le imprese di fatto potenzialmente insolventi da quelle solvibili. Un utile definizione di default per fini gestionali, pur rappresentando lo stato in cui l impresa è inadempiente nei confronti dei propri finanziatori, dovrebbe individuare comunque una realtà dove, seppure con gravi difficoltà, l impresa può ancora riprendersi dal punto di vista finanziario e patrimoniale. Si tratta, quindi, di giungere a un equilibrata definizione di default funzionale all utilizzo del modello che lega le variabili aziendali allo stato di insolvenza. 5 Da un punto di vista metodologico, la probabilità di default derivata da informazioni economico-finanziarie, 6 viene ricavata utilizzando, tramite opportune procedure statistiche, quegli indicatori che discriminano con maggiore efficacia le imprese sane (good) da 4 Le società di rating sono società indipendenti che effettuano analisi sul grado di solvibilità dell impresa per conto di altri soggetti, pubblici o privati. 5 Le metodologie utilizzate in ambito finanziario e creditizio utilizzano una definizione di default basata su un criterio soggettivo (incapacità degli affidati nel far fronte alle obbligazioni) e di un criterio oggettivo relativo al ritardo dei pagamenti. Occorre, inoltre, sottolineare che anche le agenzie di rating evidenziano sempre più come la sola probabilità di default non sia esaustiva nel descrivere la rischiosità di un portafoglio di titolo emessi da imprese. 6 Molti indicatori presenti sia in letteratura sia nelle verifiche empiriche sono basati su dati aziendali e, quando possibile, su dati del mercato azionario per le società con titoli quotati.

3 Appendice 6A j 215 Passività/Attività Passività/Attività Percentuale del campione 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% Probabilità di default <10% 10%-25% 25%-40% 40%-55% 55%-70% 70%-85% 85%-100% >100% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100% Percentile Solvente Insolvente Figura 6A.1 Il rapporto di indebitamento e la probabilità di default: il modello Moody s KmV. Fonte: Moody s KmV. quelle insolventi (bad). Numerose evidenze empiriche e modelli di rating, relativi a imprese di vari paesi, hanno individuato alcuni indici economico-finanziari che meglio di altri mostrano una elevata capacità nel distinguere le imprese good da quelle bad. La Figura 6A.1 mostra, per esempio, le distribuzioni delle imprese inglesi insolventi e solventi secondo il modello RiskCalc Plus. 7 In particolare si evidenzia la relazione tra il rapporto di indebitamento (espresso in termini di passività su capitale investito) e probabilità di default mostrando come all aumentare del grado di indebitamento si riscontri un aumento percentuale del numero d imprese insolventi, quindi un aumento della probabilità di default o del tasso di default 8 (Figura 6A.1). Le figure che seguono descrivono altri possibili andamenti della relazione tra indici e probabilità di default. La Figura 6A.2, mostra, per esempio, l andamento monotono decrescente tra la redditività e la probabilità di default. In particolare, all aumentare del valore dell indice di redditività considerato si riduce la probabilità di default. L utilizzo di un solo indice generalmente non permette di effettuare un analisi esaustiva delle molteplici motivazioni economico-finanziarie che possono essere segnaletiche dello stato di insolvenza. La maggior parte degli studi prevedono, infatti, l utilizzo di più indicatori (modelli multivariati) per migliorare la significatività dei singoli modelli basati su un unico indicatore (modelli univariati). Ovviamente nel modello multivariato i singoli coefficienti hanno differenti ponderazioni, come possiamo vedere nella Figura 6A.3. Essa 7 RiskCalc UK 2002 ( www. moodyskmv. com/ research/ whitepaper/ pdf). Esso è qui citato a titolo esemplificativo. Successivamente sono stati rilasciati ulteriori modelli più aggiornati e sofisticati. Per ulteriori approfondimenti si veda 8 La probabilità di default è qui rappresentata come rapporto tra il numero di imprese in default e il numero complessivo di imprese del campione, raggruppate rispetto ai percentili del rapporto di indebitamento.

4 216 j Parte 3 Appendice a cura di Giuseppe Torluccio Percentuale del campione 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% Reddito netto su attività Probabilità di default Reddito netto su attività 0% < 6% 6%- 3% 3%-0% 0%-3% Solvente 3%-6% 6%-9% 9%-12% >12% Insolvente 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100% Percentile Figura 6A.2 La relazione decrescente tra redditività e probabilità di default. Fonte: Moody s KmV. Contributo relativo % Fornitori/vendite Variazione dei crediti commerciali Oneri finanziari/vendite Utile netto + ammort./(passività cassa) Crescita del fatturato Flussi di cassa/oneri finanziari Capitale proprio/totale attivo Variazione del ROI Totale attivo Cassa/totale attivo Margine operativo lordo 1 anno 5 anni Figura 6A.3 Il contributo dei singoli indicatori per la determinazione della probabilità di de - fault RiskCalc Plus. Fonte: Moody s KmV 2011.

5 Appendice 6A j 217 è riferita a un recente modello Moody s MKV e riporta l indicazione del contributo delle singole variabili, raggruppate in categorie espressive di differenti fattori di rischio, presenti nel modello completo. Come in parte intuibile, gli indici che maggiormente esplicitano il rischio sono individuati dal rapporto di indebitamento e dalla capacità degli utili di coprire gli oneri finanziari, entrambi legati alla componente debito e alla sua onerosità. Appare evidente il contributo positivo o negativo dei singoli fattori nella valutazione della rischiosità. Il modello, inoltre, esprime i contributi delle singole variabili su due differenti intervalli temporali (1 anno e 5 anni) in modo da poter essere utilizzato anche per valutazioni prospettiche, per esempio per titoli emessi dalla società con scadenze prossime ai 5 anni. Di seguito mostriamo alcuni risultati di un noto modello realizzato da CRIF Decision Solutions per la valutazione del merito creditizio delle PMI basato su un ampia verifica empirica relativa ad aziende italiane di piccola e media dimensione. 9 Questo permette di verificare se e come si presentano i fenomeni precedentemente descritti tra probabilità di default e redditività, sostenibilità competitiva ed equilibrio finanziario. Nella Figura 6A.4 è rappresentato come il rapporto di indebitamento condiziona anche nella realtà italiana la probabilità di default. 10 In questo caso sono state ottenute sette differenti classi (anziché i percentili visti negli esempi precedenti). La prima classe, individuata dalla lettera A, contiene solo imprese che hanno un rapporto di indebitamento negativo (ossia imprese con capitale netto negativo), mentre la classe B individua quelle con un rapporto prossimo allo zero e, infine, le classi rimanenti contengono le imprese con leverage positivo ma crescente (da C a G). È evidente che sono proprio le imprese appartenenti alla prima classe a mostrare i valori di rischiosità più elevati. La successiva classe, individuata dalla lettera B, contiene imprese con un modesto indebitamento che presentano il livello di rischiosità più basso in assoluto. Al crescere dell indebitamento (classi da B a G) aumenta anche il rischio, come ben descritto nella Figura 6A.4. Vediamo ora il comportamento di un altro indicatore largamente utilizzato nella prassi aziendale e bancaria: il test acido o indice primario di liquidità. Esso mostra, come è lecito attendersi, un andamento diametralmente opposto (si veda Figura 6A.5). Al crescere del suo valore e all approssimarsi del valore all unità (associato alla classe D) si riduce la probabilità di default. Disponendo di maggiore liquidità l impresa incorre in minori rischi di inadempimento e di insolvenza, come indicato dalla classe E che associa ai valori più elevati dell indice i livelli più bassi di rischiosità. 9 I risultati della verifica rappresentano solo una parte di una soluzione più sofisticata di valutazione del merito creditizio realizzata da CRIF Decision Solutions, che integra in una suite di modelli dedicati alle PMI le informazioni economico-finanziarie con altre fonti pubbliche e private, tra cui le informazioni di comportamento creditizio di Eurisc, il sistema CRIF di informazioni creditizie (SIC), il patrimonio informativo sul profilo societario dell impresa (protesti, pregiudizievoli, visure camerali) e dati settoriali e congiunturali. Facendo riferimento a numerose migliaia di bilanci aziendali, relativi a oltre imprese con fatturato inferiore a su differenti anni, sono stati calcolati gli indicatori aziendali determinanti per la stima delle probabilità di default. 10 A differenza delle figure precedenti, l asse delle ascisse vede i valori dell indice raggruppati in classi di ampiezza non necessariamente costante, ma omogenee per default rate e differenziate a seconda del macro settore di attività dell impresa.

6 218 j Parte 3 Appendice a cura di Giuseppe Torluccio Debiti/capitale netto Probabilità di default 0 A B C D E F G Classi Figura 6A.4 La realtà italiana: il rapporto debito/capitale netto e la probabilità di insolvenza. Test acido Probabilità di default 0 A B C D E Classi Figura 6A.5 Il test acido e la probabilità di insolvenza. Fonte: Crif Decision Solutions Business Rating Models. La Figura 6A.6 mostra, invece, come la tendenza del ROS sia monotona decrescente, ossia all aumentare dell indice la probabilità di insolvenza si riduce. La Figura 6A.7 si distingue, invece, per il particolare andamento della relazione tra MOL/vendite e probabilità di default. L andamento convesso mostra una bassa probabilità di default per i valori centrali dell indicatore, mentre i valori estremi sono caratteristici di imprese con elevata probabilità di fallimento. Si noti come la prima classe, caratterizzata da un elevato rapporto, presenti comunque un alta probabilità di default: si tratta di imprese che non sono state in grado di sostenere un elevata redditività che ha implicitamente

7 Appendice 6A j 219 Rotazione del capitale investito Probabilità di default 0 A B C D E F G Classi Figura 6A.6 La realtà italiana: la rotazione delle vendite e la probabilità di insolvenza. Redditività delle vendite Probabilità di default 0 A B C D E Figura 6A.7 La realtà italiana: la redditività delle vendite e la probabilità di insolvenza. Fonte: Crif Decision Solutions Business Rating Models. determinato altri squilibri, determinando una situazione di default. Ulteriori indicatori, qui non riportati per brevità, spiegano tale comportamento anche con riferimento al fatturato rispetto al benchmark di settore, sottolineando la necessità di ricorrere a più sofisticati modelli multivariati per una corretta interpretazione congiunta delle determinanti del default. La probabilità di default, determinata come funzione di uno o più indici di equilibrio finanziario, si presenta, quindi, come una misura della rischiosità che, essendo una probabilità, ha valore compreso tra 0 e 1. Questa fase di quantificazione del rischio può essere ulteriormente trasformata in un indicatore di sintesi che permette di considerare in modo analogo imprese con rischiosità finanziaria simile. La definizione di un appropriata scala di rating richiede l individuazione scrupolosa del numero delle classi, quindi dei propri estremi, al fine di attribuire un unico valore di rischiosità alle imprese appartenenti alla medesima classe. Le scale generalmente adottate per la valutazione del rischio mutuano le caratteristiche delle metriche utilizzate dalle agenzie di rating più note. Nella Tabella 6A.1 sono rappresentate, con una terminologia oramai di uso comune, la denominazione delle classi e le probabilità di default che limitano

8 220 j Parte 3 Appendice a cura di Giuseppe Torluccio Tabella 6A.1 Scale di rating e probabilità di default associate Moody s S&P s Fitch Intervallo Probabilità di default Probabilità media Aaa AAA AAA 0,01%-0,02% 0,01% Aa1 AA+ 0,02%-0,02% 0,02% Aa2 AA AA 0,03%-0,03% 0,03% Aa3 AA 0,04%-0,04% 0,04% A1 A+ 0,05%-0,06% 0,05% A2 A A 0,07%-0,07% 0,07% A3 A 0,09%-0,11% 0,09% Baa1 BBB+ 0,12%-0,15% 0,13% Baa2 BBB BBB 0,16%-0,24% 0,18% Baa3 BBB 0,25%-0,41% 0,32% Ba1 BB+ BB 0,42%-0,70% 0,53% Ba2 BB 0,71%-1,21% 0,93% Ba3 BB 1,22%-2,04% 1,57% B1 B+ B 2,05%-3,43% 2,64% B2 B 3,44%-5,79% 4,46% B3 B 5,80%-10,00% 7,52% Caa CCC CCC 10,01%-16,00% 13,00% Ca CC CC 16,01-36,00% 26,00% superiormente ciascuna classe, 11 secondo i modelli di Moody s, Standard & Poor s e Fitch. Per ciascuna classe sono definiti i limiti estremi e il valore della probabilità di default media attribuita a ciacuna classe. Il numero di classi qui utilizzato è pari a 18, anche se è possibile strutturare scale di rating con differente numerosità. L aumento del numero delle classi determina una maggiore precisione della probabilità di default attribuita alla classe, ma inevitabilmente ne riduce la sua rappresentatività, vista la minore numerosità delle imprese presenti in ciascuna classe. Il trade-off tra precisione e rappresentatività della probabilità di default di ciascuna classe ha spinto molte banche ad adeguarsi alle scale, di fatto standard, delle agenzie di rating con evidenti vantaggi anche in termini di confrontabilità tra differenti sistemi di valutazione. 12 Utilizzando gli indici economico-finanziari è, quindi, possibile, data la definizione di stato di default, giungere alla determinazione della rischiosità di un impresa. La scala di rating adottata consente di trasformare il valore puntuale di probabilità in una misura di sintesi detta rating individuabile con la classe a cui appartiene la singola impresa. È possibile effettuare tale operazione anche su un campione di imprese per verificare come si distribuiscono nelle differenti classi di rating. La Figura 6A.8 mostra come con indici economico- 11 Per esempio la classe denominata A1 contiene le imprese con probabilità di default superiore a 0,04% e inferiore a 0,07%. 12 Occorre sottolineare che l industria del rating è stata oggetto di numerose accuse di conflitto di interessi negli anni della crisi 2008 e È noto infatti che i mercati finanziari sono particolarmente sensibili alle valutazioni della rischiosità e questo potrebbe potenzialmente determinare un comportamento poco indipendente da parte delle agenzie di rating.

9 Appendice 6A j 221 Distribuzione PMI - Marche - Settore Industria 25,0% 22,5% 20,0% 17,5% 15,0% 12,5% 10,0% 7,5% 5,0% 2,5% 0,0% AAA AA+ AA AA A+ A A BBB+ BBB BBB BB+ BB BB B+ B B CCC Figura 6A.8 Distribuzione delle PMI in classi di rating. Fonte: Infomanager. finanziari, ottenuti dai dati di bilancio di un campione di PMI del settore industriale della regione Marche, sia possibile determinare la probabilità di insolvenza che consente di classificare le imprese utilizzando le scale di rating analoghe a quelle illustrate nella Tabella 6A.1. La distribuzione riportata nella Figura 6A.8 subisce delle modifiche nel corso del tempo a seguito dei fattori che influenzano la rischiosità e la classe di rating di appartenenza dell impresa. L evolvere della gestione, quindi degli indici che la rappresentano, modifica la probabilità di default delle imprese, determinando degli spostamenti delle imprese tra le differenti classi. Inoltre, vi sono effetti che possono determinare migrazioni generalizzate durante le fasi recessive dell economia causando uno slittamento della distribuzione descritta nella Figura 6A.8 verso destra (classi di qualità inferiore) e viceversa verso sinistra nei periodi di congiuntura favorevole. Tutte le analisi empiriche confermano la presenza di forti capacità discriminanti degli indicatori economico-finanziari per caratterizzare le imprese good da quelle bad e, in buona sostanza, permettono lo sviluppo di efficaci sistemi di rating economico-finanziari. L analisi qui effettuata è stata volutamente limitata all effetto dei singoli principali indicatori, ma i modelli completi, anche quelli qui sintetizzati, utilizzano più indicatori contemporaneamente. Gli indici economico-finanziari, da cui si originano rating cosiddetti oggettivi, mantengono sempre una rilevante capacità di classificazione delle imprese anche quando integrati in metodologie più evolute che utilizzano valutazioni soggettive (ossia basate su giudizi qualitativi 13 di esperti aziendali) e andamentali (ossia legati alle relazioni dell impresa con il sistema bancario). 13 Il termine di quantitativo non è contrapposto a qualitativo, in quanto anche quest ultimo si basa, in modo particolare nel caso delle grandi imprese, sull utilizzo di dati contabili per le valutazioni soggettive.

10 222 j Parte 3 Appendice a cura di Giuseppe Torluccio Gli esempi precedenti, nonostante siano a titolo esemplificativo, forniscono comunque indicazioni generali sulla valutazione del rischio di insolvenza. Le applicazioni commerciali per la valutazione e gestione della rischiosità combinano tra loro più indici, (in molti casi anche più sottosistemi di rating), per ottenere una maggiore precisione e, non di rado, realizzano modelli specifici per differenti settori e classi dimensionali. Inoltre richiedono un continuo aggiornamento, sia dei dati sia dei modelli, dovuti all avvicendarsi delle informazioni pubbliche e degli aggiornamenti dell elenco delle imprese sopraggiunte al default. Giova ricordare che l utilizzo di un sistema di rating, nonché la comprensione delle logiche sottese, non rappresenta solo uno strumento di sintesi per i soggetti esterni, tipicamente banche, che desiderano indagare rapidamente la rischiosità, ma costituisce un utile strumento manageriale per comprendere quali siano i fattori che generano il rischio in modo da valutare la distanza dell impresa dalle situazioni finanziarie e patrimoniali più rischiose. Le agenzie di rating: le fasi del processo Il processo di rating si compone di diverse fasi, che sono elencate qui di seguito L attivazione del processo di rating L attivazione di un processo di rating può scaturire da: un soggetto, che chiede l assegnazione di un giudizio di credit rating per una propria emissione di una passività o circa la propria affidabilità generale; gli investitori, che chiedono un giudizio di rating per passività ritenute interessanti; l agenzia di rating, che si attiva spontaneamente per assegnare un credit rating a determinate passività o a un certo soggetto economico (unsolicited rating). Il rating emesso presenta significati diversi a seconda delle ipotesi considerate. Nel caso in cui è un soggetto economico a chiedere un rating, il giudizio può rappresentare un vantaggio competitivo. Esso, infatti, consente al soggetto valutato di essere più credibile sul mercato e di permettere un agevole collocazione del debito in mercati non domestici. Se la valutazione è richiesta dagli investitori (possibili acquirenti del debito), il rating assolve una funzione informativa volta a ridurre o quantificare i rischi di questi ultimi. Il contratto per l assegnazione di un credit rating Attraverso il contratto vengono esplicitati gli obblighi delle controparti. Per le emissioni di rating le agenzie chiedono una commissione, una fee, generalmente in misura variabile. Il processo di rating in senso stretto Ogni società richiedente viene seguita da un apposito gruppo di lavoro (il cosiddetto analytical team), tenuto a svolgere attività di ricerca e di analisi; i risultati vengono poi esaminati dal rating committee che assegna un rating preliminare, il quale funge come punto di partenza per le elaborazioni successive. Prima dell assegnazione definitiva, il team svolge una serie di incontri con il management dell emittente, che hanno lo scopo di valutare i piani operativi e finanziari e le strategie dell alta dire- Approfondimento 6A.1

11 Appendice 6A j zione, ma consentono anche agli analisti di vivere a contatto con la realtà operativa dell azienda, così da percepirne la cultura, il clima aziendale, il valore del management e altre variabili qualitative, che rivestono grande importanza per giungere al rating finale. La formulazione e la pubblicazione del rating Il giudizio viene divulgato mediante i principali canali di informazione finanziaria, insieme a un comunicato che ne riporta le motivazioni; prima della pubblicazione, tuttavia, l emittente può chiederne la revisione, purché fornisca nuove informazioni. Il giudizio si fonda su informazioni riguardanti sia il contesto economico e istituzionale nel quale opera l emittente sia lo stesso emittente. In particolare le informazioni sulle società sono di tipo quantitativo (performance economica, condizioni finanziarie, dimensioni) e qualitativo (caratteristiche dell industria, posizione dell impresa nel settore, struttura proprietaria, qualità del management, qualità del sistema contabile e informativo) e includono sia dati storici sia dati prospettici; esse vengono acquisite sia da documenti pubblici sia da materiale privato fornito dal management. Il monitoraggio del rating L ultima fase del complesso iter procedimentale, caratterizzata dalle modalità di revisione del giudizio (il cosiddetto monitoring), risulta molto più agevole e semplificata rispetto alla prima assegnazione, dal momento che i rapporti instauratisi con l emittente consentono un costante scambio di informazioni. Il monitoring dà luogo a un imponente sforzo organizzativo da parte delle agenzie di rating, le quali predispongono, all interno delle strutture di riferimento, apposite sezioni specializzate (di creditwatch). Accanto al giudizio sul titolo, dunque, vengono apposte le seguenti indicazioni: negative, se esiste una possibilità di abbassamento del rating; positive, se il rating potrebbe migliorare; developing, se la situazione non è chiara e non lascia prevedere la direzione del cambiamento. I rischi e la regolamentazione bancaria: Basilea 3 Il Comitato di Basilea ha predisposto una regolamentazione relativa all adeguatezza patrimoniale delle banche, dapprima definito come Basilea 2 e dal giugno 2010 come Basilea 3, al fine di: garantire a livello macroeconomico una maggiore stabilità finanziaria, rendendo più omogenee le metodologie di valutazione dei rischi tra i differenti paesi (levelling play ing field); dotare le singole banche di metodologie di valutazione e gestione dei rischi non limitate alle sole finalità di vigilanza, ma in grado di rendere tutta la gestione degli intermediari finanziari maggiormente risk sensitive. La riforma prevista Basilea 2 ha definito una più puntuale metodologia di misurazione dei rischi introducendo esplicitamente i sistemi di rating. In breve, alla medesima forma Approfondimento 6A.2

12 224 j Parte 3 Appendice a cura di Giuseppe Torluccio tecnica di impiego viene attribuito un differente grado di rischiosità, quindi collocata in una diversa classe di rischio, in funzione dell affidabilità del prenditore e della prevista capacità di rimborso del relativo debito. L impatto sulla gestione bancaria è rilevante in quanto tutti i processi che comportano l assunzione di rischi ne richiedono la loro esplicita valutazione, determinando di conseguenza una rivoluzione culturale anche nelle modalità di erogazione del credito. Gli obiettivi sono raggiunti tramite un impianto normativo basato su tre pilastri. Primo pilastro: i requisiti patrimoniali per il rischio di credito e i rischi operativi. L accordo definisce le metodologie di calcolo dei requisiti complessivi minimi di capitale per il rischio di credito, di mercato e operativo. I requisiti patrimoniali vengono calcolati utilizzando la definizione di capitale di vigilanza e di attivo delle banche ponderato per il rischio. Le banche, a fronte di ogni operazione rischiosa, debbono destinare parte del capitale proprio, che notoriamente costituisce la fonte di finanziamento più onerosa, determinando così per i prestiti ad alto rischio l utilizzo di un elevata quantità di capitale proprio. Dal lato del prenditore ad alta rischiosità questo si riflette generalmente in un maggiore tasso di interesse e a volte in maggiori garanzie sul proprio prestito da corrispondere alla banca. Si incoraggia così una misurazione più precisa del rischio e una gestione del capitale più consapevole, soprattutto con Basilea 3, viste alcune difficoltà emerse a causa di sottocapitalizzazioni bancarie nel corso degli anni L accordo richiede alle banche la scelta tra tre possibili approcci alternativi per la valutazione del rischio di credito: il metodo standard, il metodo rating interni base e il metodo rating interni avanzato Il metodo standard prevede che la ponderazione del rischio di credito derivi da un giudizio di rating espresso da agenzie esterne. Il secondo metodo, rating interno base, si fonda sulle valutazioni che internamente ciascuna banca effettua con riferimento alle proprie esposizioni. Le banche possono realizzare sistemi di rating interni con requisiti minimi in termini di affidabilità e precisione nella stima delle varie componenti di rischio, tra cui la probabilità di default. Il terzo metodo, detto rating interni avanzato, prevede un ruolo più rilevante della banca nella stima dell entità della perdita al momento in cui dovesse manifestarsi l insolvenza. Oltre alla probabilità di default la banca deve, infatti, stimare anche l importo che generalmente è in grado di recuperare al momento dell insolvenza (LGD Loss Given Default). Inoltre la banca internamente stima l ammontare dell esposizione attesa al manifestarsi dell evento (EAD Exposure At Default). La metodologia basata sui rating interni, nelle versioni base e avanzata, consentendo di utilizzare un proprio sistema interno di rating, valorizzano maggiormente la capacità e l esperienza valutativa della specifica banca. Secondo pilastro: il processo di controllo prudenziale. I controlli di vigilanza costituiscono il secondo pilastro e individuano nel management della banca la responsabilità dello sviluppo dei processi per la valutazione interna del patrimonio, per la fissazione degli obiettivi patrimoniali proporzionati al profilo di rischio della banca e al contesto di controllo. Le autorità di vigilanza sono chiamate a validare

13 Appendice 6A j 225 l adeguatezza delle valutazioni sulle esigenze patrimoniali effettuate dalle banche, intervenendo direttamente quando necessario. Terzo pilastro: la diffusione dell informazione al pubblico. La disciplina di mercato viene incoraggiata attraverso l introduzione di una serie di obblighi di comunicazione che consentono agli operatori di mercato di valutare l adeguatezza patrimoniale delle banche, considerando anche l esposizione al rischio e i processi di valutazione adottati. L entrata in vigore di Basilea 3 è distribuita lungo un arco temporale di 5 anni a partire dal 2012 per permettere alle banche di avviare un processo che, oltre a rafforzare la misurazione del rischio, preveda anche una definizione più stringente di capitale e la costituzione di cuscinetti in grado di ridurre gli effetti di ciclicità dell economia. Basilea 3 prevede una ulteriore revisione dei requisiti di patrimonializzazione delle banche e una serie di implicazioni gestionali incide, tra l altro, sulla definizione del pricing del credito, sulla valutazione della performance bancarie aggiustate per il rischio e, soprattutto per le PMI, sulle modalità di erogazione del credito e potenziali fenomeni di credit crunch. Il ruolo dei sistemi automatici di rating e, comunque, la rilevanza e i limiti degli indici economico-finanziari sono ribaditi dal testo dell accordo di Basilea 3,* che ricorda la necessità di utilizzare tali valutazioni con l ausilio del giudizio soggettivo di un esperto analista. La diffusione dei modelli di rating interno, di fatto promossa dalla regolamentazione bancaria, rappresenta pertanto un cambiamento rilevante nel rapporto tra banche e imprese, ridefinendone i flussi informativi e relazionali. Le imprese si trovano così a dovere ricercare con maggiore attenzione la continua coerenza tra la struttura delle fonti con gli obiettivi più generali di redditività, di crescita e soprattutto di equilibrio finanziario. Sempre con Basilea 3, le banche sono maggiormente incentivate a una corretta misurazione del rischio e alla detenzione di un maggiore capitale per fronteggiare anche i rischi sistemici impliciti nella gestione bancaria. Contemporaneamente si prevede nel corso del 2012 una decisa regolamentazione delle attività delle agenzie di rating, anche a seguito del ruolo svolto dalle informazioni finanziarie e dal rating nel corso della crisi finanziaria * Credit scoring models and other mechanical rating procedures generally use only a subset of available information. Although mechanical rating procedures may sometimes avoid some of the idiosyncratic errors made by rating systems in which human judgment plays a large role, mechanical use of limited information also is a source of rating errors. Credit scoring models and other mechanical procedures are permissible as the primary or partial basis of rating assignments, and may play a role in the estimation of loss characteristics. Sufficient human judgment and human oversight is necessary to ensure that all relevant and material information, including that which is outside the scope of the model, is also taken into consideration, and that the model is used appropriately. Fonte: