Lezione 5 Misurazione e controllo del rischio di credito

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1 Corso di FINANZIAMENTI DI AZIENDA secondo modulo anno accademico 2007/2008 lezioni 5-6 Docente: prof. Piatti Università degli Studi di Bergamo 1 Lezione 5 Misurazione e controllo del rischio di credito Bibliografia : cap 7.2 Università degli Studi di Bergamo 2

2 COMPONENTI DEL RISCHIO DI CREDITO RISCHIO DI SUBIRE PERDITE O RITARDI NEI PAGAMENTI PER INSOLVENZA O DIFFICOLTA AD ADEMPIERE DEL CLIENTE Rischio di controparte (derivati) RISCHIO DI SUBIRE PERDITE PER EFFETTO DEL DETERIORAMENTO DEL MERITO CREDITIZIO Università degli Studi di Bergamo 3 PROFILI RILEVANTI PER IL RISCHIO DI CREDITO PERDITA ATTESA (quando affida un cliente la banca tiene conto di una probabilità non nulla di: a) Inadempimento della controparte b) Peggioramento del merito creditizio PERDITA INATTESA Rappresenta la vera fonte del rischio Distinguere tra perdita attesa ed inattesa è importante ai fini delle scelte gestionali relative a: a) Svalutazioni b) livello di PN c) costo del credito Università degli Studi di Bergamo 4

3 Perdita attesa/inattesa tempo 0,5% 0,55% 0,45% 0,5% 0,5% 0,54% 0,49% media = 0,504% σ = 0,03% tempo 0,1% 0,2% 1,5% 0,3% 0,9% 0,1% 0,5% media = 0,51% σ = 0,48% Università degli Studi di Bergamo 5 PERDITA ATTESA Perdita media (val. medio distribuzione tassi di perdita) è caricata nelle condizioni di prezzo è rilevata contabilmente Può essere solo stabilizzata ampliando il volume delle operazioni L ammontare complessivo delle perdite attese di un portafoglio è la somma delle perdite attese sulle singole posizioni Università degli Studi di Bergamo 6

4 PERDITA INATTESA NON È CONTABILIZZATA DEVE TROVARE COPERTURA NEL PATRIMONIO PUÒ ESSERE RIDOTTA CON LA DIVERSIFICAZIONE. L aggregazione delle singole posizioni in un portafoglio può dar luogo a rilevanti benefici di diversificazione. La quantità di capitale necessaria per fronteggiare le perdite inattese può risultare inferiore alla somma dei capitali da detenere a fronte delle perdite inattese per le singole transazoni. Università degli Studi di Bergamo 7 PERDITA ATTESA ED INATTESA E necessario rispondere a 2 quesiti: 1. Quanto ci costa, mediamente, nel periodo, il rischio? (perdita attesa) Frequenza (rischio di credito) EL 2. Quanto può variare tale costo, rispetto alla media, nel periodo? (perdita inattesa) Perdita attesa Finanziata dal reddito corrente Perdita inattesa Coperta dal capitale CaR Perdita eccezionale Università degli Studi di Bergamo 8

5 Componenti della perdita attesa Università degli Studi di Bergamo 9 LGD: fattori rilevanti Caratteristiche tecniche e Finanziarie Caratteristiche dell operazionedl soggetto finanziato Fattori interni alla banca Fattori esterni Garanzie durata Settore produttivo paese Procedure interne di recupero crediti Stadio del ciclo economico Tassi di interesse Università degli Studi di Bergamo 10

6 Perdita attesa ed inattesa: Approcci medotologici di calcolo Approccio default mode Identifica la pa, la pna della singola transazione e del portafoglio sotto l ipotesi che L evento che genera perdite sia la sola insolvenza Approccio mark to market Identifica la pa, la pna della singola transazione e del portafoglio sotto l ipotesi che L evento che genera perdite sia il default e il deterioramente del merito creditizio Università degli Studi di Bergamo 11 Approccio default mode PERDITA ATTESA LGD PROB. DI INSOLV (PD). X 1- TASSO DI RECUPERO. X RISCHIO DI ESPOSIZIONE (EAD) DIPENDE DALLO STANDING CREDITIZIO Tasso di Perdita atteso È corretto usare lo stesso modo di valutazione per clienti diversi? Università degli Studi di Bergamo 12

7 Approccio default mode () pa 1 = pd *lg d * ead È riferita al singolo prenditore e ad un certo H; Può variare nel tempo; È stimata mediante il tasso di decadimento eventualmente corretto in funzione forwardlooking (neutrale al ciclo); È calcolata per segmento/settore/classe di rating In caso di insolvenza, la banca non perde tutto. Assumono, al riguardo, un ruolo particolare le garanzie ottenute, il tempo e le metodologie di recupero. Numerosi sono gli elementi di incertezza nella valutazione della LGD. Utile può essere l informazione storica sui passati tassi di recupero per segmenti/classi di rating Dimensione attesa dell esposizione NB diversa dal fido concesso. (1) evento perdita probabil default lgd*ead pd non default 0 1-pd Università degli Studi di Bergamo 13 Ipotizzando che lgd e ead non siano V.C. σ = Dalla statistica. La perdita attesa rappresenta il valore medio della distribuzione delle perdite. La perdita inattesa rappresenta la volatilità delle perdite intorno al valore medio. La volatilità nell approccio Default Mode dipende solo dalla probabilità che si manifesti inadempienza. Pertanto la perdita inattesa può essere misurata con riferimento ad una distribuzione binomiale 2 ( EL 0) ( 1 pd ) + ( EL lg d * ead ) sostituisco ad EL = lgd * pd * ead σ = lg d * ead * pd pd 2 σ = lg d * 2 2 se lgd e ead non sono V.C. ossia σ lg d = 0 eσ ead = 0 2 * pd = pd pd esposizione pd lgd Elr A 10,0% 20,0% 2,0% B 4,0% 50,0% 2,0% sigma A 0,2*(0,1-0,1^2)^0,5 6,00% sigma B 9,80% per esposiz unitaria Università degli Studi di Bergamo 14 2

8 Dalla statistica. Se la lgd è anch essa una VC. 2 2 ( pd )*lg d pd * σ σ = pd + 1 lg d esempio: Pd=0,5% lgd=50% sigma lgd =20% σ = pna = 2 2 0,5% * (1 0,5%) *(50%) + 0,5% *(20%) = 4,74% Università degli Studi di Bergamo 15 pa = µ P pna = σ P = = Dal singolo prestito al portafoglio n i= 1 eadi pdi *lg di * ead n n i= 1 j= 1 pna * pna * ρ i Pna i = perdita inattesa sulla i-esima posizione ρ i,j = correlazione tra l evento insolvenza della i-esima posizione con l evento insolvenza della j-esima posizione Se la correlazione è bassa la pna sarà bassa Problema: stima della matrice di correlazione di dimensioni elevate n*n con n*(n-1)/2 coefficienti di correlazione Possibile soluzione: Utilizzare un modello strutturale che leghi le correlazioni ad un insieme di fattori di rischio (mapping) j i, j Università degli Studi di Bergamo 16

9 Dalla perdita inattesa al capitale economico Il capitale economico (CE) rappresenta l ammontare di capitale che voglio detenere per fronteggiare le perdite inattese Non è sufficiente conoscere il livello della perdita inattesa Occorre considerare anche il livello di confidenza voluto che definisce la propensione al rischio Per esempio se il rating della banca fosse associato ad un livello di PD= 1% il livello di confidenza potrebbe essere il 99% Università degli Studi di Bergamo 17 µ-2,323σ µ-2σ µ-σ µ µ+σ µ+2σ 68% 95% 99% Se la VC è una normale è sufficiente moltiplicare la pna per il coefficiente alfa corrispondente al livello di confidenza voluto. Alfa in questo caso è stabile, fisso non dipende dalle caratteristiche del portafoglio Università degli Studi di Bergamo 18

10 APPROCCIO INTUITIVO AL VAR Si considerino 500 osservazioni (500 giorni); relative ai guadagni su una certa posizione. Si ipotizzi che le 10 variazioni (perdite) più sfavorevoli siano: IL VAR RISPONDE ALLA DOMANDA: QUAL E' LA MASSIMA PERDITA CHE POSSO SUBIRE NEL 99% DEI CASI, ESCLUDENDO L'1% DEI CASI PEGGIORI? Università degli Studi di Bergamo 19 Dalla perdita inattesa al capitale economico Sfortunatamente, la distribuzione delle perdite su crediti non è approssimabile con una VC normale e quindi non è immediato calcolare il parametro associato al livello di confidenza voluto Prima possibilità = non costruisco la funzione di probabilità, stimo le perdite storiche ed il relativo tasso di perdita ed arresto l analisi al percentile desiderato Pa CE VaR CE = VaR PA Università degli Studi di Bergamo 20

11 Capitale economico probabilità EL CE= beta*pna VaR Perdita attesa Perdita inattesa Perdite eccezionali perdite Seconda possibilità: utilizzo la distribuzione teorica Beta e calcolo alfa. Alfa in questo caso non è tuttavia fisso, ma varia con le caratteristiche del portafoglio Università degli Studi di Bergamo 21 Approccio default mode Benchè semplice il default mode presenta alcuni svantaggi: a) Non considera il deterioramento del merito creditizio b) È accettabile per esposizioni con durata uguale o inferiore all anno c) Se la durata è superiore all anno occorre considerare le migrazioni da una classe di rating ad un altra. La distribuzione sottostante è una distribuzione multinomiale Università degli Studi di Bergamo 22

12 Approccio multinomiale Considera non solo l evento estremo insolvenza ma anche la probabilità di deterioramento del merito creditizio È fondamentale costruire matrici di transizione relative a diversi ipotesi Nella matrice di transizione vengono riportate le frequenze con cui i soggetti appartenenti alle diverse classi di rating migrano verso altre classi Università degli Studi di Bergamo 23 Matrice di migrazione a 1 anno* Idea base= calcolare le possibili perdite future, in un certo orizzonte temporale H, a fronte di diversi stati del mondo, assegnando a tali perdite una probabilità Classe finale Classe iniziale Eccellente Ottimo Buono Discreto Suff. Insuff. Sotto-contr. Pre-cont. Incaglio Soff. Totale 1 85,00% 7,50% 3,50% 2,00% 1,00% 0,45% 0,25% 0,15% 0,10% 0,05% 100,00% 2 6,00% 80,90% 5,25% 4,00% 2,00% 0,75% 0,50% 0,30% 0,20% 0,10% 100,00% 3 4,00% 4,00% 78,30% 6,00% 3,00% 1,75% 1,40% 0,80% 0,45% 0,30% 100,00% 4 2,50% 3,00% 4,05% 70,85% 7,00% 4,50% 3,00% 2,30% 1,80% 1,00% 100,00% 5 1,25% 2,00% 3,50% 6,00% 66,40% 8,00% 5,00% 3,50% 2,50% 1,85% 100,00% 6 0,70% 1,20% 2,25% 4,00% 7,50% 62,10% 8,50% 5,75% 4,50% 3,50% 100,00% 7 0,25% 0,75% 1,50% 3,00% 5,00% 8,00% 57,75% 9,50% 7,75% 6,50% 100,00% 8 0,15% 0,35% 0,85% 1,80% 3,50% 6,00% 9,50% 51,50% 17,35% 9,00% 100,00% 9 0,10% 0,20% 0,50% 1,35% 2,75% 4,95% 7,60% 17,20% 44,35% 21,00% 100,00% Default 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 100,00% 100,00% La colonna 10 identifica anche la PD a 1 anno per ciascuna classe di rating *Tratto da: Sironi A., Rischio e valore nelle banche, Egea, Milano, 2005, pag. 424 Università degli Studi di Bergamo 24

13 Ipotesi sottostanti il processo Stabilità dei tassi di migrazione. Ciò significa: 1. Che la pd con cui l impresa si muove da una classe di rating ad un altra occorre deve essere indipendente dalla storia passata..considerazioni 2. Che il tasso di migrazione deve essere costante ciòè non variare con il tempo 3. Che la pd sia la stessa per tutti i soggetti che si trovano nella medesima classe di rating NB: in realtà l evidenza empirica mostra instabilità e dipendenza seriale, per cui un soggetto in una classe di rating che sia già stato downgradato presenta una pd maggiore di subire un altro downgrading Università degli Studi di Bergamo 25 Approccio mark to market: perdita attesa ed inattesa matrice di transizione a 1 anno AAA AA A BBB BB B CCC DEFAULT AAA 90,81% 8,33% 0,68% 0,06% 0,12% 0,00% 0,00% 0,00% AA 0,70% 90,65% 7,79% 0,64% 0,06% 0,14% 0,02% 0,00% A 0,09% 2,27% 91,05% 5,52% 0,74% 0,26% 0,01% 0,06% BBB 0,02% 0,33% 5,95% 86,93% 5,30% 1,17% 0,12% 0,18% BB 0,03% 0,14% 0,67% 7,73% 80,53% 8,84% 1,00% 1,06% B 0,00% 0,11% 0,24% 0,43% 6,48% 83,46% 4,07% 5,20% CCC 0,22% 0,00% 0,22% 1,30% 2,38% 11,24% 64,86% 19,79% tassi forward 1 anno anno1 anno2 anno3 anno4 AAA 3,60% 4,17% 4,73% 5,12% AA 3,65% 4,22% 4,78% 5,17% A 3,72% 4,32% 4,93% 5,32% BBB 4,10% 4,67% 5,25% 5,63% BB 5,55% 6,02% 6,78% 7,27% B 6,05% 7,02% 8,03% 8,52% CCC 15,05% 15,02% 14,03% 13,52% tasso recupero 51,13% dev std 25,45% Tasso forward =tasso forward free+credit spread forward Esempio tratto da Banca come impresa pag Università degli Studi di Bergamo 26

14 Valutazione al mercato immaginiamo che la banca abbia un prestito durata anni 5 al tasso 6,00% facciamo la valutazione all'anno con rating BBB Determiniamo il valore di mercato all anno 1 VM BBB = 6 + = ( 1+ f1,1 ) ( 1+ f ) ( 1+ f ) ( 1+ f ) , ( 1+ 4,1% ) ( 1+ 4,67% ) ( 1+ 5,25% ) ( 1+ 5,63% ) , ,4 3 = 4 = 107,53 Università degli Studi di Bergamo 27 Valutazione al mercato Supponiamo un downgrading abb VM BB = = ( 1+ 5,55% ) ( 1+ 6,02% ) ( 1+ 6,78% ) ( 1+ 7,27% ) ,01 Consideriamo tutti i possibili up o downgrading ed infine il default. In caso di default, il prestito vale solo il suo valore di recupero ossia il 51,13% Università degli Studi di Bergamo 28

15 Perdita attesa ed inattesa VM Probabil A Prob cumul variaz VM perdita B Prob perdita PA AAA 109,35 0,02% 100,00% 1,82 0 AA 109,17 0,33% 99,98% 1,64 0 A 108,64 5,95% 99,65% 1,11 0 BBB 107,53 86,93% 93,70% 0, ,23% - BB 102,01 5,30% 6,77% -5,52 5,52 5,30% 0,29 B 98,09 1,17% 1,47% -9,44 9,44 1,17% 0,11 CCC 83,63 0,12% 0,30% -23,90 23,90 0,12% 0,03 default 51,13 0,18% 0,18% -56,40 56,40 0,18% 0,10 100,00% 0,53 VaR CE 99% 99% = 9,45 + ( 23,90 9,44) *( 1,47% 1) ( 1,47% 0,30% ) = VaR PA = 15,25 0,53 = 14,72 = 15,25 Università degli Studi di Bergamo 29 tasso recupero 30,00% dev std Valutazione al mercato: esempio 2 immaginiamo che la banca abbia un prestito durata anni 3 al tasso 5,00% facciamo la valutazione all'anno con rating BBB Determiniamo il valore di mercato all anno 1 VM VM BBB B = 25 + = ( 1+ 4,1% ) ( 1+ 4,67% ) ( 1+ 6,05% ) ( 1+ 7,02% ) 2 2 = 528,21 = 506,96 Università degli Studi di Bergamo 30

16 Perdita attesa ed inattesa VM Probabil A Prob cumul variaz VM perdita B Prob perdita PA AAA 532,94 0,02% 100,00% 4,73 0 AA 532,46 0,33% 99,98% 4,25 0 A 531,52 5,95% 99,65% 3,31 0 BBB 528,21 86,93% 93,70% 0, ,23% - BB 515,76 5,30% 6,77% -12,46 12,46 5,30% 0,66 B 506,96 1,17% 1,47% -21,26 21,26 1,17% 0,25 CCC 443,57 0,12% 0,30% -84,65 84,65 0,12% 0,10 default 150,00 0,18% 0,18% -378,21 378,21 0,18% 0,68 perdita media 100,00% 1,69 VaR CE 99% 99% = 21,26 + ( 84,65 21,26) *( 1,47% 1) ( 1,47% 0,30% ) = VaR PA = 46,72 1,69 = 45,03 = 46,72 Università degli Studi di Bergamo 31 Prezzo di un prestito Prezzo prestito prezzo di un bene/servizio industriale Costi prestito = costi attuali + costi differiti (perdita attesa ed inattesa) Listino prezzi = modalità trasparente, standard, esplicità di formalizzazione Listino prezzi da cui ci si può discostare. Listino prezzi..flessibile Università degli Studi di Bergamo 32

17 Pricing nella logica risk-neutral ( 1+ rf ) = ( 1+ ia)( 1 PD) + PD * ( 1 lg d )( 1+ ia) ia = ia rf ia = rf + PD *lg d 1 PD *lg d rf = 1 se rf = tit + pa pa tit + PD * lg d 1 PD *lg d rf = pa 1 ( 1+ rf ) pa = costo pa Università degli Studi di Bergamo 33 Pricing nella logica risk-neutral: esempio Si ipotizzi un prestito in cui il tit=3%; pd=2%; lgd=60% e si calcoli il tasso di equilibrio 3% + 2% *60% ia = = 4,251% 1 2% *60% 2% *60% *(1 + 3%) costo pa = = 1,251% 1 2% *60% Università degli Studi di Bergamo 34

18 Pricing nella logica risk-neutral ia i = tit + co + 1 pa i pa i scadenza tit rat A rat B Rat C 3 mesi 1 anno.. 5 anni Università degli Studi di Bergamo 35 tit + pai + K i iai = 1 pa costo costo pna pna i Pricing nella logica risk-adverse ( ke tit) K i = 1 pa ( ke tit) ke = rendimento atteso azionisti = ia tit costo i K = PV o CE (CaR o CaR marginale) o PV + CE i pa tit + pai + K i = 1 pa ( ke tit) pa( 1+ tit) i tit L adozione dei rating non conduce a pricing identici fra le banche poiché ia dipende: 1) PD 2) LGD 3) Var 4) tit 5) Ke 1 pa Università degli Studi di Bergamo 36

19 Crediti: relazione rischio/rendimento* r Rendimento atteso Rivedere i tassi praticati sulle operazioni che generano + rischi Cedere clientela marginale = ridurre il rischio Rischio σ *Vedasi: A. Resti, Misurare e gestire il rischio di credito nelle banche: una guida metodologica, Alpha Test, 2001 Università degli Studi di Bergamo 37 Lezione n. 6 Regolamentazione del rischio di credito: Basilea 2 EF cap 1 + lucidi Università degli Studi di Bergamo 38

20 Un problema a monte Esiste possibilità di dialogo tra imprese e banche? Teoria comportamentale del doppio legame? Basilea 2 non si propone, almeno come obiettivo diretto ed immediato, quello di agevolare la relazione banca-impresa Basilea 2 non è una novità Il nuovo approccio alla valutazione del merito creditizio trova già riferimento nella riorganizzazione divisionale che le banche avevano già attuato prima di B2 (divisione corporate e small business) Le norme del Nuovo Accordo fanno riferimento a corrette norme di economia aziendale che determinano le best practices a livello internazionale e che già da tempo avevano definito i profili rilevanti per il rischio di credito Università degli Studi di Bergamo 39 Comitato di Basilea Costituito alla fine del Governatori delle BC dei paesi G10. Elabora standard di vigilanza prudenziale sul sistema bancario. Nessuna autorità formale di carattere sopranazionale, ma fortissima autorità sostanziale. ATTUALE APPLICAZIONE DELLE RACCOMANDAZIONI DI BASILEA IN PIU DI 100 PAESI Università degli Studi di Bergamo 40

21 Iter procedurale del nuovo accordo Università degli Studi di Bergamo 41 Da Basilea 1 a Basilea 2: Obiettivo di Basilea 1 definire norme regolamentari per assicurare La stabilità del sistema creditizio Università degli Studi di Bergamo 42

22 Basilea 1 PRIMO ACCORDO DI BASILEA (1988) Introduzione del coefficiente di solvibilità: patrimonio di vigilanza attivo ponderato per il rischio creditizio 8% PROBLEMI: -definizione dei pesi di ponderazione -definizione del patrimonio di vigilanza Università degli Studi di Bergamo 43 IPOTESI IMPLICITA SOTTOSTANTE IL RAR Attività rischiose 100 euro Mi aspetto una perdita inattesa di 8 euro (rappresenta il mio capitale a rischio) Di conseguenza devo avere un patrimonio di Vigilanza di almeno 8 euro per coprire questo rischio Università degli Studi di Bergamo 44

23 SISTEMA DI PONDERAZIONE Coefficienti di ponderazione ATTIVITA IN BILANCIO CRITERI: 1) natura della controparte P. A. enti creditizi privati Rischio - + OBIETTIVO: definire la rischiosità teorica di ciascuna esposizione 2) rischio paese (zona A e B) 3) garanzie ricevute Università degli Studi di Bergamo 45 pesi Università degli Studi di Bergamo 46

24 Università degli Studi di Bergamo 47 ALCUNI ASPETTI DEL RAR Consente un collegamento fra rischiosità teorica ed il livello del patrimonio misura di Vigilanza che consente di perseguire la stabilità rispettando l autonomia decisionale ed il carattere di impresa della banca rappresenta una significativa innovazione nello stile di Vigilanza orientato al mercato PUO ESSERE VISTO COME: 1) una misura della dotazione patrimoniale minima necessaria per continuare a svolgere l attività di intermediazione finanziaria, pena il sostenimento di costi elevati; 2) una misura per coprire anche le perdite anormali; Università degli Studi di Bergamo 48

25 Patrimonio di vigilanza PATRIMONIO DI BASE: CAPITALE VERSATO RISERVE FONDO RISCHI BANCARI GENERALI PATRIMONIO SUPPLEMENTARE: STRUMENTI IBRIDI DI PATRIMONIALIZZAZIONE PASSIVITA SUBORDINATE FONDO RISCHI SU CREDITI Università degli Studi di Bergamo 49 LIMITI DEL RAR 1) SCARSA DIFFERENZIAZIONE DEL RISCHIO DI CREDITO: UNICA CLASSE DI RISCHIO PIENO PER I CREDITI VERSO IMPRESE PRIVATE cap Spinta alla cessione di attività meno rischiose con Un aumento della rischiosità media di portafoglio Cap Ec Cap regol. rischio Il presente grafico è ripreso da: De Laurentis G., Rating interni e credit risk management, Bancaria editrice, pag. 57 Università degli Studi di Bergamo 50

26 LIMITI DEL RAR: continua STATICITA DEL REQUISITO ANCHE IN DIVERSE FASI CONGIUNTURALI MANCATO RICONOSCIMENTO DELLA STRUTTURA PER SCADENZA DEL RISCHIO DI CREDITO SONO IGNORATI I BENEFICI DELLA DIVERSIFICAZIONE DEL PORTAFOGLIO TRATTAMENTO DEL RISCHIO DI CREDITO DISTINTO PER BANKING BOOK E TRADING BOOK CON POSSIBILITA DI ARBITRAGGIO REGOLAMENTARE Università degli Studi di Bergamo 51 REVISIONE DELL ACCORDO DI BASILEA DEL 1996 VALUTAZIONE DEI RISCHI DI MERCATO ACCANTO AI RISCHI DI CREDITO (tasso, prezzo azionario, cambio) MODIFICA DEL COEFFICIENTE DI SOLVIBILITA DUE MISURE: metodo standard metodo interno validato Università degli Studi di Bergamo 52

27 IL NUOVO ACCORDO DI BASILEA In vigore dal 2007/2008 Obiettivi generali: Sviluppare metodologie di valutazione del patrimonio minimo di vigilanza più risk-sensitive. Calibrare meglio i requisiti minimi di capitale, tenendo conto di tutte le tipologie di rischio fronteggiate dalle banche. Creare un sistema che incentivi adeguatamente le banche a migliorare i sistemi interni di misura e gestione del rischio. Principale caratteristica: Grande enfasi sulla valutazione da parte delle banche stesse dell entità dei rischi a cui sono esposte Università degli Studi di Bergamo 53 Il nuovo accordo Università degli Studi di Bergamo 54

28 Da Basilea 1 a Basilea 2: cambio di prospettiva Basilea 1 PV è un problema interno Il capitale di Vigilanza delle banche non è collegato alla valutazione che la banca effettua sulla singola impresa Il giudizio sul merito creditizio è utilizzato dalla banca solo per fini gestionali non regolamentari Basilea 2 Il livello di PV dipende dal merito di credito e quindi dipende dall impresa Il capitale di Vigilanza delle banche è collegato alla valutazione che la banca effettua sulla singola impresa Il giudizio sul merito creditizio può essere utilizzato dalla banca non solo per fini gestionali ma anche regolamentari Università degli Studi di Bergamo 55 B2 Aderenza tra rischi e capitale Nuove categorie di rischio Requisiti minimi patrimoniali Informativa al Intervenire sui mercato contenuti minimi Trasparenza sul di capitale profilo di rischio Valutare della banca gestione e controllo Trasparenza sulle politiche di rischio Ruolo della Vigilanza Disciplina di mercato Università degli Studi di Bergamo 56

29 Novità di B2 Utilizzo di rating esterni (approccio std) Utilizzo di rating interni (approccio IRB) Maggior utilizzo di tecniche di mitigazione del rischio Superiorità dei rating interni rispetto a quelli esterni Riconoscimento della mancanza di omogeneità nei sistemi di rating delle differenti banche (non si vuole forzare le banche verso sistemi comuni) Introduzione del rischio operativo Università degli Studi di Bergamo 57 Considerazioni su B2 per i controlli di vigilanza Da un unico approccio di misurazione regolamentare std ad una scelta di opzioni alternative Da una struttura rigida delle ponderazioni per il rischio ad una struttura flessibile e più sensibile alle differenze Da processi di vigilanza neutrali a processo che operano anche su base individuale (validazione del sistema di rating) Da una vigilanza basata sull azione di norme regolamentari e delle Autorità ad un maggiore ruolo del mercato finanziario Università degli Studi di Bergamo 58

30 Basilea 2 e il concetto di default implicazioni Università degli Studi di Bergamo 59 Classificazione default Banca d Italia Partite vive (impieghi al netto sofferenze rettificate) Partite anomale Partite incagliate (temporanea difficoltà di adempiere) Partite in sofferenza (stato di insolvenza) NB = si distingue nettamente tra PD e LGD. Una posizione deve essere dichiarata in sofferenza anche se è possibile recuperare integralmente il credito Limite= l intensità della anomalia è legata alla percezione di transitorietà o meno delle difficoltà ad adempiere Basilea 2 Partite per le quali la banca considera improbabile che il debitore onori il suo debito a prescindere dalle azioni di recupero poste in essere Partite per le quali il debitore sia moroso da oltre 90 giorni Cros default = il default di una posizione mette in default il debitore su tutte Conseguenza PD > e LGD < rispetto a BI Università degli Studi di Bergamo 60

31 Implicazioni del concetto di default allargato Imprese Maggior attenzione alla gestione della liquidità tesoreria Banche Maggior attenzione ai profili di liquidità e solvibilità a breve Alcuni problemi metodologici nei rating. Infatti nella logica del rating, il deafult è uno stato assorbente che non può essere sanato e che conduce ad una valutazione della perdita attesa=lgd. Al contrario, nel concetto di inadempimento il debitore potrà migrare rapidamente da una classe ad un altra Università degli Studi di Bergamo 61 Implicazioni del concetto di default allargato Il concetto stringente di default di B2 viene mitigato in 3 eccezioni: 1. esposizioni retail per le quali non si applica il cross default 2. per le esposizioni retail e per quelle verso enti del settore pubblico le Autorità di Vigilanza possono estendere il limite di 90 giorni a per l Italia e solo per l Italia il limite di 90 giorni è portato a 180 anche per le esposizioni corporate, per un periodo di transitorio di 5 anni Università degli Studi di Bergamo 62

32 Primo pilastro: revisione coefficienti APPROCCIO STANDARD: ponderazioni basate sul rating assegnato da agenzie specializzate nuova categoria di ponderazione: 150% esposizioni senza rating ponderate al 100% 12 categorie di debitori/esposizione (fra i quali i debitori retail) I pesi riflettono soprattutto la PD; la LGD è considerata soprattutto nei crediti garantiti da ipoteche e nelle tecniche di mitigazione del rischio; la EAD corrisponde al valore nominale (al netto delle svalutazioni contabilizzate) per le operazioni onbalance; per le operazioni off-balance sheet si applicano fattori di conversione in equivalenti creditizi prestabiliti dalla normativa (par 82 ss) Università degli Studi di Bergamo 63 Approccio standard: alcune esposizioni Esposizioni verso entri sovrani e loro banche centrali AAA a AA- A+ a A- BBB+ a BBB- BB+ a B- sotto B- UNRATED 0% 20% 50% 100% 150% 100% Esposizioni verso banche, settore pubblico non centrale e b multila AAA a AA- A+ a A- BBB+ a BBB- BB+ a B- sotto B- UNRATED opzione 1 20% 50% 100% 100% 150% 100% opzione 2 20% 50% 50% 100% 150% 50% Esposizioni verso banche a breve termine AAA a AA- A+ a A- BBB+ a BBB- BB+ a B- sotto B- UNRATED opzione 2 20% 20% 20% 50% 150% 20% Esposizioni verso imprese e assicurazioni AAA a AA- A+ a A- BBB+ a BB- sotto BB- UNRATED RETAIL 20% 50% 100% 150% 100% 75% Università degli Studi di Bergamo 64

33 Casi particolari Retail Destinatari = persone fisiche o imprese di piccole dimensioni (small business) Tipologie di credito = prestiti rotativi, prestiti rateali, aperture di credito per piccoli operatori Valore unitario esposizione = definito dalle Autorità di Vigilanza nazionale. Es. 0,2% del portafoglio della banca Valore complessivo dell esposizione = non superiore a 1 milione di euro Crediti garantiti da ipoteche su immobili residenziali = ponderazione 35% Università degli Studi di Bergamo 65 Trattamento crediti scaduti: ponderazione capitale con accantonamenti specifici crediti ipotecaltri crediti inferiori al 20% 100% 150% non inferiori al 20% 100% 100% a discrezione Autor Vigil 50% 50% Università degli Studi di Bergamo 66

34 Metodo IRB Università degli Studi di Bergamo 67 Metodi IRB La banca assegna ogni posizione creditizia ad una determinata classe di rating sulla base di procedure di valutazione interne. A ciascuna classe di rating è assegnata una PD. Due livelli dei sistemi IRB: FOUNDATION: la banca determina le classi di rating, le PDs e le EADs. Le LDGs sono fissate in maniera standardizzata dalle autorità di vigilanza. ADVANCED: PDs, EADs e LDGs sono tutte frutto di stime interne della banca. A livello gestionale è opportuno per ogni credito stimare: EAD LDG Università degli Studi di Bergamo 68

35 Basilea 2 e PMI Università degli Studi di Bergamo 69 Patrimonio Vigilanza % approccio IRB 20,00% 17,50% 15,00% 12,50% 10,00% 7,50% 5,00% 2,50% 0,00% AAA AA+ AA AA- A+ A A- BBB+ BBB BBB- BB+ BB BB- B+ B B- CCC retail corporate PMI corporate Basilea 1 Università degli Studi di Bergamo 70

36 Esposizione EAD Metodo standard X Coefficiente di X 8% = ponderazione Requisito patrimoniale Funzione di Esposizione EAD X X ponderazione 8% = Requisito patrimoniale PD LGD M Componenti del rischio di credito Metodo Università basato degli sui Studi rating di Bergamo interni IRB 71 Tecniche di mitigazione del rischio di credito implicazioni Università degli Studi di Bergamo 72

37 La LGD influenza il peso delle esposizioni in due modi Implicitamente = ponderazione std per i mutui ipotecari Esplicitamente = schemi di mitigazione Garanzie personali/credit derivatives Accordi di compensazione Garanzie reali finanziarie Università degli Studi di Bergamo 73 Requisiti oggettivi (operativi) Requisiti Soggettivi Requisiti di ammissibilità delle garanzia personali in Basilea II Standardised Approach Robusto processo di gestione del rischio Diretta Esplicita Irrevocabile Incondizionata Escussione a prima richiesta Obbligo documentato Tutti i pagamenti Valida giuridicamente Stati Enti Pubblici Banche RW < borrower Foundation Approach Idem Idem Advanced Approach Certezza legale Sotto certe condizioni è possibile riconoscere le garanzie non immediatamente escutibili previa dimostrazione da parte della banca della capacità della garanzia di ridurre il rischio di credito Idem Rating > A- o Corporates >= Rating A- PD equivalente RW< Borrower (non retail) Università degli Studi di Bergamo 74

38 Garanzie personali Principio base: substitution approach Limiti comuni a tutte le garanzie: Credito diretto e riferito ad una specifica esposizione o pool di esposizioni Copertura irrevocabile Copertura incondizionata Requisiti aggiuntivi per le garanzie personali. Esse devono essere: A prima richiesta Esplicita Completa Garanti ammessi (governi, banche e altri con rating >A-) Non riducono il capitale regolamentare le: Fidejussioni soci Garanzie confidi Università degli Studi di Bergamo 75 Garanzie reali finanziarie Approccio semplificato Approccio integrale Principio della sostituzione Calcolo dell esposizione corretta E* per tenere conto della garanzia Applicazione dei pesi std all E* E * { 0, [ E *( 1+ He) C * ( Hc Hfx) ]} = max 1 Hc=scarto per tipo di garanzia; He= scarto per tipo di esposizione; Hfx scarto per rischio di cambio; C= valore di mercato garanzia; E= valore corrente esposizione Università degli Studi di Bergamo 76

39 Mitigazione del rischio di credito nell approccio IRB Università degli Studi di Bergamo 77 Garanzie reali Sono ammesse: 1 quelle dell approccio std (eligible financial collateral) 2 ulteriori garanzie (eligible IRB collateral)(per tali tipologie è necessario soddisfare ulteriori requisiti operativi) a) garanzie ipotecarie su immobili residenziali e commerciali b) Crediti commerciali acquistati c) Altre garanzie reali materiali Università degli Studi di Bergamo 78

40 E * { 0, [ E *( 1+ He) C *( Hc Hfx) ]} = max 1 La formula su esposta valida per l approccio std vale anche per quello IRB Ottenuto E*, tuttavia, occorre calcolare la LGD corretta ossia LGD*= LGD*E*/E Università degli Studi di Bergamo 79 Approccio IRB avanzato La LGD deve essere stimata all interno, in modo coerente con la definizione di default di B2. In particolare, Deve essere in grado di discriminare in maniera significativa i livelli di perdita Non possono essere basate sulla media semplice delle perdite annuali registrate La serie storica non deve essere inferiore a 7 anni ( 5 per i crediti retail) Università degli Studi di Bergamo 80

41 Vantaggi nella stima della LGD nell approccio avanzato Possibilità per la banca di valorizzare tutte le garanzie per le quali può dimostrare, in base all esperienza, riduzione di perdite su crediti Incentivo a migliorare il processo di gestione dei rischi creditizi Migliore allocazione del capitale e maggiore convergenza tra capitale regolamentare ed economico Obiettivo primario da perseguire data la definizione di default di B2 diversa da quella B1. Università degli Studi di Bergamo 81 Strategie di Vigilanza Fissazione ex-ante dei coefficienti patrimoniali Definizione dei rapporti di equilibrio in termini di volumi intermediati coerenza di scadenze fra attivo e passivo Controllo sulla qualità del credito Vigilanza più intrusiva e pervasiva (B2 ridisegna il rapporto tra Vigilanza e attività creditizia; disciplina di mercato; valenza sovranazionale della vigilanza) Università degli Studi di Bergamo 82

42 Primo pilastro: novità INSERIMENTO NEL COEFF. DI SOLVIBILITA DI UNA VALUTAZIONE DEL RISCHIO OPERATIVO INVARIATO IL CALCOLO DEL PATRIMONIO DI VIGILANZA E DEI RISCHI DI MERCATO NUOVO COEFFICIENTE DI SOLVIBILITA PATRIMONIO DI VIGILANZA ATTIVO PONDERATO PER RISCHIO DI CREDITO RISCHIO DI MERCATO X 12,5 RISCHIO OPERATIVO X 12, % Università degli Studi di Bergamo 83 Secondo pilastro REVISIONE DEL RUOLO DELLE AUTORITA DI VIGILANZA Richiede ai supervisori di assicurarsi che ciascuna banca disponga di un solido sistema di misurazione dei rischi. Sottolinea l importanza del management bancario nel mettere in piedi un adeguato sistema di monitoraggio e gestione dei rischi. Sottolinea come i processi interni debbano essere sottoposti a revisione ed eventualmente correzione - periodicamente. Impone un livello di cooperazione molto più profondo fra banche e supervisori. Università degli Studi di Bergamo 84

43 Terzo pilastro DISCIPLINA DI MERCATO Il terzo pilastro mira a incrementare la disciplina indotta dal mercato attraverso una maggiore trasparenza informativa. Attraverso una maggiore trasparenza informativa tutti gli stakeholders ( il mercato ) possono farsi un idea del livello di rischio sopportato dal singolo intermediario. Il miglioramento della trasparenza informativa nei confronti del mercato riguarda molte aree, fra cui in particolare le metodologia di misurazione dei rischi a fini prudenziali. Università degli Studi di Bergamo 85 Evoluzione del rapporto banca - impresa Università degli Studi di Bergamo 86

44 Nuova cultura nella relazione con la banca Costruzione di una politica della comunicazione e scelta della banca Capacità di cogliere l effetto disciplina del rating come stimolo gestionale Riduzione della frammentazione dei rapporti Università degli Studi di Bergamo 87 LGD ed impatto sulle imprese: politica delle garanzie Riallocazione del monte garanzie a vantaggio della componente reale Ridefinizione del rapporto fra impresa e soci nel circuito garanzie-finanziamenti-capitalizzazione Monitoraggio nel tempo del valore delle garanzie Arbitraggio fra banche per l individuazione della LGD più favorevole Università degli Studi di Bergamo 88

45 Originator.. Pool di crediti da cedere Cessione pro-soluto Pagamento del prezzo di cessione Società veicolo SPV Acquisisce i crediti ed emette assetbacked security (ABS) con rating diversi Emissione di ABS Pagamento per sottoscrizione ABS Investitori istituzionali Sottoscrivono ABS in funzione del loro grado di rischio Università degli Studi di Bergamo 89 Originator Credit derivatives senior Banca Investitori istituzionali.. Pool di crediti che non vengono ceduti da cedere Credit derivatives Società veicolo SPV Credit-linked notes con rating diversificato Sottoscrivono ABS in funzione del loro grado di rischio Università degli Studi di Bergamo 90