Gen 192020
 

Gli ultimi quaranta anni sono stati caratterizzati da un trend disinflazionistico molto forte con tassi in discesa e oggi negativi in molti paesi sviluppati. Lo scorso anno abbiamo assistito ad un cambio di marcia negli Stati Uniti – la Fed ha infatti proceduto ad un rialzo dei tassi. Per quanto le politiche di normalizzazione dei tassi siano molto incerte, è indubbio che siamo di fronte ad un bottom dei tassi e dell’inflazione. La sfida dell’industria è quella di immaginare nuovi paradigmi di asset allocation che possano funzionare bene in contesti diversi rispetto a quelli che abbiamo visto negli ultimi decenni. 

L’approccio tradizionale all’asset allocation è basato sul paradigma media-varianza di Markowitz (Markowitz, 1952). È ormai comunemente accettato che questo approccio dipende fortemente dalle ipotesi sui rendimenti attesi. In Pola & de Laguiche (2012) abbiamo evidenziato come i modelli di equilibrio comunemente utilizzati per la stima delle attese di rendimento siano poco efficaci nel contesto attuale (le nostre considerazioni nel 2012 restano valide anche oggi). Altro problema del modello di Markowitz è che le allocazioni sono poco diversificate (Pola & Zerrad, 2014).

In letteratura sono state proposte molte soluzioni a questo problema, in particolare il modello di Black&Litterman (Black & Litterman, 1990), approcci di asset-allocation robusti (Tütüncü & Koenig, 2004) e modelli Bayesiani robusti (Meucci, 2007). L’industria ha superato il problema della stima dei rendimenti attesi attraverso lo sviluppo di strategie d’investimento forecast-free come il minimum-variance e low-volatility (Baker et al, 2011), risk-parity (Meucci, 2009; Roncalli, 2013; Pola, 2014; Pola, 2016) e maximum-diversification (Choueifaty and Coignard, 2008).

A nostro avviso il problema è ridotto solo per metà. Resta una dipendenza molto forte di questi approcci verso il rischio di stima dei parametri di rischio: in Pola (2013a) mostriamo come il turn-over di queste strategie sia generato per buona parte dall’errore di stima delle co-varianze (principalmente le correlazioni) e non da variazioni strutturali nelle proprietà rischio-rendimento delle asset-class.

Il nostro approccio parte da una diversa angolazione. Noi crediamo che la dinamica dei prezzi delle asset class possa essere spiegata per buona parte dalla variazione delle aspettative di crescita ed inflazione e dal premio al rischio disponibile sul mercato.  Questo principio afferma dei concetti comunemente accettati dalla comunità. Tuttavia ci sono degli aspetti su cui è necessario soffermarsi:

  • Il principio mette in relazione la dinamica delle asset-class con la variazione delle aspettative delle variabili macro. È fondamentale ragionare in termini di variazione dei “livelli”, infatti il livello attuale della crescita economica e/o dell’inflazione sono già integrate nei prezzi degli attivi rischiosi e dunque non possono essere dei buoni predittori per spiegarne la dinamica futura.
  • Il principio pone l’accento su due variabili di carattere macro-economico, crescita ed inflazione, e su una terza dimensione, il premio al rischio. Questa grandezza, così come da noi intesa, è intrinsecamente cross-asset ed è sensibile alla liquidità degli attivi finanziari, l’incertezza macro e le politiche monetarie delle banche centrali.

E’ nostra convinzione che un approccio di questo tipo che tende a vedere le dinamiche delle asset-class come pura manifestazione di fattori più alti (crescita, inflazione e premio al rischio), sia più efficace nella gestione del portafoglio. Inoltre permette di gestire in modo più coerente l’incertezza macro tipica di fasi mature del ciclo economico come in questo particolare periodo storico. Non ultimo per importanza, approcci fattoriali di questa natura sono più robusti in quanto più resilienti a fenomeni di risk-off di mercato: è infatti noto che in periodi di forte correzione dei premi al rischio le correlazioni medie delle asset-class tendono a salire; in approcci fattoriali (come il nostro approccio Global Macro) invece le correlazioni tra fattori tendono a rimanere più stabili.

Le nostre considerazioni qui sono puramente metodologiche: quando si effettua una misurazione (e.g. la lunghezza di un tavolo) è importante avere uno strumento di misura (il metro, in questa analogia) che sia costante nel tempo e uguale e per ogni oggetto che si voglia misurare, analogamente è importante avere un processo di investimento con delle grandezze (i parametri dei modelli) che siano invarianti rispetto ai vari scenari di mercato, altrimenti la misurazione effettuata dipende da quando la si effettua. Detto diversamente, riteniamo sia necessario costruire un processo decisionale robusto ed invariante rispetto a quello che accade nei mercati finanziari.

Da un punto di vista tecnico il modello prevede dapprima l’identificazione di stati di riferimento sulle due variabili macroeconomiche. Per semplicità abbiamo considerato quattro scenari: accelerazione della crescita economica, rallentamento/recessione, accelerazione dell’inflazione, disinflazione/deflazione. È importante evidenziare ancora una volta come le grandezze siano costruite sulle aspettative, dunque sulla “variazione dei livelli”. In altre parole si procede a mappare lo stato del mondo attraverso due variabili (crescita ed inflazione), ognuna delle quali può assumere solamente due stati (rising o falling). Si tratta di un problema di classificazione che può essere approcciato con tecniche di Markow switching o più in generale attraverso l’utilizzo del Machine Learning.

Una volta identificati gli stati binari di crescita ed inflazione è possibile quantificare il grado di ortogonalità delle due variabili dicotomiche. La misurazione empirica della pseudo-distanza di Kullback-Leibler (Cover & Thomas 1991) evidenzia un buon grado di ortogonalità: le aspettative al rialzo o ribasso della crescita economica sono indipendenti (con un buon grado di confidenza) rispetto alla variazione delle attese di inflazione. In alternativa si sarebbe potuto seguire un approccio statistico per identificare i fattori indipendenti (Meucci, 2009; Oja et al, 2000; Meucci et al 2015). Un approccio di questo tipo garantisce perfetta ortogonalità dei fattori, tuttavia presenta due grosse difficoltà: (i) interpretabilità dei risultati e (ii) soluzioni troppo variabili nella dimensione temporale. Dunque abbiamo preferito un approccio non «perfetto» in termini di ortogonalità ma che permette di contro una lettura molto più efficace e soprattutto stabile nel tempo.

Successivamente si procede con lo studio della sensitività macro degli attivi rischiosi rispetto ai quattro scenari identificati su crescita ed inflazione. Questa misurazione viene effettuata attraverso l’utilizzo di un approccio proprietario, l’analisi di polarizzazione. L’idea è che gli attivi si “polarizzino” come gli spin di un elettrone in un campo magnetico, quando sollecitati da aspettative positive o negative sulle due grandezze macro. Il coefficiente di polarizzazione misura dunque l’attitudine di un attivo rischioso rispetto alla variazione delle aspettative di crescita e/o inflazione. Si tratta di un numero compreso tra +1 e -1, il suo segno indica preferenza per uno scenario di tipo “rising” o “falling”, mentre il suo valore assoluto indica l’intensità della relazione. Misure empiriche sul S&P 500 forniscono +99% per la polarizzazione verso la crescita economica e -80% per la polarizzazione verso l’inflazione: l’S&P 500 preferisce uno scenario di accelerazione della crescita economica e/o uno scenario disinflattivo, inoltre la variabile crescita economica domina quella inflattiva.

Una mappatura di questo tipo è intrinsecamente strategica perché de facto si origina dal pricing dell’asset class. Questa metrica permette di realizzare una tassonomia molto precisa degli attivi rischiosi in ragione del loro comportamento rispetto a shift macro sulle due variabili crescita ed inflazione. I coefficienti di polarizzazione sono calcolati con un approccio parametrico. Tuttavia nel caso di asset-class con evidente deviazione dalle ipotesi di gaussianità dei rendimenti (e.g. debito emergente e high yield bond con distribuzioni fortemente asimmetriche e leptokurtic) preferiamo un approccio non-parametrico basato sul bootstrapping.

La figura 1 riporta il posizionamento di un universo molto ampio di attivi rispetto alle aspettative di crescita ed inflazione. Il piano prende il nome di piano di polarizzazione, ogni punto corrisponde alle asset-class, le coordinate dei punti sono i coefficienti di polarizzazione. Evidentemente le quattro asset-class principali sono obbligazioni nominali, mercati azionari, materie prime e obbligazioni indicizzate all’inflazione – le quattro asset-class occupano infatti i quattro angoli del piano: (i) i bond nominali preferiscono uno scenario di tipo falling growth e falling inflation, (ii) gli inflation-linked bond un contesto macro di tipo falling-growth e rising-inflation, (iii) i mercati azionari rising-growth e falling-inflation, infine (iv) le commodity rising-growth e rising-inflation. 

Una classificazione di questo tipo permette di costruire un portafoglio multi-asset che sia coerente con una precisa visione top-down. Per esempio: una scommessa di puro alpha (non-direzionale) che esprima preferenza per crescita economica in accelerazione vede un portafoglio lungo mercati azionari e commodity e corto bond nominali ed inflation-linked. Seguendo questo ragionamento è possibile costruire dei proxy portfolio che rappresentano le variazioni delle attese su crescita ed inflazione: di fatto questi assi possono essere trovati effettuando una rotazione nello spazio astratto bi-dimensionale del piano di polarizzazione.

Il modello così rappresentato riesce a spiegare buona parte delle dinamiche dei prezzi sui mercati finanziari. Tuttavia ci sono degli scenari non compatibili con la rappresentazione fornita fino a questo punto. Fasi di Quantitative Easing oppure Tapering, scenari di market disfunctioning come nella GFC del 2008 o più in generale di scarsa liquidità nei mercati, evidenziano pattern di rendimenti di asset class fortemente correlate. In questi scenari le asset-class tendono a muoversi in modo sincrono tutte nella stessa direzione. Una fenomenologia di questo tipo non è compatibile con le evidenze empiriche delle polarizzazioni su crescita e inflazione.

E’ necessario allargare lo sguardo. In fisica ogni volta che le evidenze empiriche mostrano incongruenze con i modelli accettati, si procede a ripensare il modello di riferimento in modo più ampio, a generalizzare l’approccio. Per esempio i modelli di unificazione delle interazioni fondamentali si spingono oggi a ipotizzare un mondo fisico non più quadri-dimensionale come immaginato da Einstein ma ad un mondo con extra-dimension di genere tempo e spazio (Cheng & Li, 1995).

Analogamente il modello è stato arricchito introducendo un terzo fattore: il premio al rischio globale. Esso corrisponde al reward che ogni investitore richiede per detenere un asset rischioso. È per sua natura cross-asset, indipendente dalle attese di crescita e inflazione ed espressione dello stato di salute del mercato preso nella sua totalità, dunque scarsamente dipendente dalle dinamiche idiosincratiche dei singoli titoli. Da un punto di vista geometrico si tratta di una terza dimensione, un terzo asse ortogonale a crescita ed inflazione. I suoi determinanti di prezzo principali sono:

  • la liquidità disponibile sui mercati finanziari,
  • l’avversione al rischio degli investitori,
  • il catastrophic risk,
  • l’incertezza macro.

Storicamente si è visto come le politiche monetarie abbiano un effetto molto forte sul premio al rischio. I nostri studi mostrano come il Quantitative Easing o più semplicemente un atteggiamento «dovish» delle banche centrali spinga il premio al rischio verso performance positive, mentre politiche di Tapering (e.g. 2013) o comunque aspettative «hawkish» spingono ad un repricing degli attivi rischiosi e di conseguenza ad un aumento della volatilità del premio al rischio.

Da un punto di vista formale il premio al rischio è modellizzato attraverso un processo di ottimizzazione che permette di sintetizzare il portafoglio “macro-neutral”, ovvero un portafoglio costruito per essere neutrale rispetto alle aspettative di crescita ed inflazione. È evidente che in un contesto dominato dall’incertezza macro, l’investitore dovrebbe detenere il portafoglio “macro-neutral”, un portafoglio dunque bilanciato sulle aspettative di crescita ed inflazione ma che sia esposto ai premi al rischio di un universo molto ampio e diversificato.

A conclusione di questa lettera offriamo una rilettura della dinamica recente dei mercati azionari. Nel 2019 si è creato un mismatch tra dati fondamentali macro e andamento dei mercati finanziari. In figura 2 si evidenzia una discesa marcata dei rendimenti dei titoli governativi di tutti i paesi G7 nel 2019, andamento tipico di scenari di rallentamento/recessione. Lo scenario dei tassi è stato supportato dai dati macro che hanno registrato difficoltà nei paesi sviluppati ed emergenti. A fronte di uno scenario di questo tipo, i mercati azionari hanno registrato nello stesso periodo un andamento molto positivo. Come riconciliare i dati macro con l’andamento delle borse?

Proviamo ora a rileggere la dinamica dei prezzi dei mercati azionari alla luce del modello a tre fattori. In figura 3 riportiamo l’andamento cumulato del MSCI World in USD dal 31/12/2018 al 30/10/2019. La performance cumulata è stata poi proiettata sui tre fattori in modo da analizzare in modo separato i vari contributi. Emergono alcuni spunti interessanti:

  • È evidente che la performance della borsa si possa spiegare per buona parte dall’andamento del premio al rischio, favorito certamente dall’atteggiamento «dovish» delle banche centrali.
  • L’andamento della componente di crescita (e non il mercato azionario preso nella sua totalità) è invece coerente con le aspettative macro di rallentamento.
  • Lo scenario disinflattivo ha contribuito positivamente.
  • La dinamica del premio al rischio, molto forte da inizio d’anno, sembra invece aver ceduto il passo al fattore crescita che forse inizia a beneficiare di alcune vicende come l’avvicinarsi di un accordo tra Stati Uniti e Cina sulla guerra dei dazi e maggiore chiarezza sul tema Brexit.

Questo esempio evidenzia come il modello Global Macro offra una lettura alternativa alle dinamiche dei prezzi delle asset-class ed inoltre permetta di separare in modo molto trasparente e preciso l’effetto delle dinamiche macro da quello delle banche centrali.

Per maggiori dettagli sul modello si rimanda il lettore a Pola (2013b), Pola (2013c) e Pola & Facchinato (2016)

Gen 102020
 

As required by Article #9 of EIOPA’s founding regulation, the Authority shall collect and report on consumer trends with the aim of identifying risks for the customers arising from trends in the market that may require policy proposals or supervisory actions.

EIOPA publishes a Consumer Trends Report once a year and disclosed the eighth version in December 2019. The report provides a description of the main market developments, complemented with an analysis of quantitative data and additional information related to non-confidential activities reported by the NSAs (National Competent Authorities) to promote an exchange of information and a common supervisory culture.

The main outcomes are

  • The Life insurance sector has grown by 5.7% in terms of total Gross Written Premiums (GWP), mostly driven by the other insurances, with UL and IL remaining stable
  • UL and IL insurance still represents the largest single LoB.

UL market has been reported by the NSA as on the top three consumer protection issues because of its complexity, lack of transparency and conflicts of interest. On the latter, commission rates has grown in 21 Member states and, considering that there is no visible correlation between commission rates and GWP growth, this may indicate the presence of conflicts of interests and aggressive sales tactics. Furthermore, an increase in the sale to vulnerable consumer groups has been registered.

An indicator of early surrenders shows potential ongoing mis-selling. This confirms the potential mis-match between consumers’ expectations and actual returns, which can be low due to the general low yield environment and the high fee structure of UL products (for Single Premium products, on weighted averages, the costs have reduced the yields by 2.50%). Costs are sometimes overlooked as these products are often bought to take advantage of tax incentives.

On the positive side, UL and IL products can offer a larger choice and higher returns in exchange for higher risk. The recent legislative changes (PRIIPS and KIDs) have led to improvements in the disclosure of returns and costs, enabling the consumers to compare the offers and have a better understanding of the fees and returns.

  • For what concerns the Other Life Insurance, a retail indicator shows continued growth and high commission rates. Most concerns are related to credit life and credit protection insurance products, especially when sold by bancassurance distribution channels, which account for more than 40% of the total life GWPs. The potential consumer detriment stems from cross selling and pressure sales techniques, pushing the customers into buying a product that may not suit their needs: a large portion of the customers interviewed believed that these products were mandatory by law and they did not pay full attention to the policy exclusions. Conduct risk has been reported with regard to group policies, where the bank is the policyholder, increasing the conflict of interests and limiting the consumers’ rights.
  • The non-life sector has grown by 4.4% in 2018, with a particular strong growth in Eastern European Member States. The most prominent product is still the motor vehicle insurance, although the medical expense one is the most important single LoB in terms of GWP.
  • The trend is characterized by innovation: in Sweden “pay as you drive” and other digital solutions have entered the market, while in Italy the usage of black boxes has increased by 22%.
  • Medical expenses is the single largest LoB, experiencing a 6% growth. Since these products are generally highly regulated, they fare well compared to other non-life insurance products when it comes to the value-for-money perspective: among all the LoBs, this one has the highest claim ratio, the lowest commission rates and a combined ratio of 97%.
  • Fire and other damage to property increased in 27 Member States, showing low claims ratios and the third highest commission rates.
  • General liability insurance has experienced the highest growth, with consumers who are generally satisfied, although some of them are not fully aware of coverages and exclusions, because of the cross selling techniques. For this reason, the claims ratios are generally low across the Member States.
  • Motor insurance has been reported by the NSAs as the second most concerning product, mostly because of the claims management issues, including lack of adequate reasons for rejecting claims, insufficient payment amounts and delays. Still, several positive developments have been put in place to simplify the management of the claims for the customers.  It is noteworthy that the ratio of number of claims to GWP is rather low: 1.1% for motor vehicle and 2.4% for other motor insurance.
  • Add-on / gadget insurance continues to grow, showing high commission rates and low claims ratios. Most concerns are related to insurances sold with electronics such as mobile phones, laptops or kitchen equipment because of the conflict of interest arising from the high commission incentives. Pressure sales tactics turn out into a lack of awareness for the customers and a low value for money these products provide.
  • The Pension sector has grown by 5%, with big changes in the decumulation phase and a shift from Defined Benefits (DB) to Defined Contributions (DC)
    • the Dutch NCA has reported that occupational pension funds are developing pension administration block chain applications with the aim of producing a more flexible and transparent pension system at a lower cost
    • in Spain a provider has launched an app to help consumers to better plan their future based on their lifestyle expectations
    • because of the increase in life expectancy, a strain is being put on the decumulation phase, causing the need of reforms in many Member States, where the retirement age has been reviewed and more flexibility in the withdrawal phase has been offered
    • some funds in Austria and Czechia are planning to introduce mobile devices, apps and chat boxes to fasten the communication; many pension funds have developed portals and some public or industry-led initiatives have been put in place to create pension dashboards, with the aim of enabling the consumers to access all their pension information simultaneously online (people change jobs multiple times)
  • The financial innovation has been widely reported by NSAs: digital ecosystems and comparison websites deserve few words
    • digital ecosystems are networks of products, organizations and people aggregated on a digital platform offering a joint holistic experience of service and products. They could offer opportunities and bring benefits to both insurers and customers, by letting the former access large pools of new customers and by minimizing the distribution costs for the latter. They can create a customer centric commercial experience, contributing to bridging the protection gaps
    • digital ecosystems are on the rise in Europe, but still at a nascent and emerging stage. In some member states they have a great presence: in the Netherlands there are several car sharing platforms offering coverages, in Germany Amazon has started to offer an insurance product (Amazon Protect)
    • un to now, insurers are enable to sell targeted and relevant products on a specific topic, like travel, healthcare, housing and cars/transports. The competition is still limited and, as the insurance is mostly the secondary product sold, customers do not generally pay attention to the coverages offered
    • given the market power of certain brands, the relation between manufacturers and distributors may let the latter impose conditions on the former (e.g. payment of high fees) and it may also be difficult to discern between the two parties, making it challenging to identify what is within and outside the scope of IDD. 
    • Price comparison websites and price aggregators continue to increase their presence. In some Member States they are for profit and act as insurance intermediaries, while in others they are not-for-profit. In both cases they tend to over-emphasise the focus on the price rather than on other features of the insurances, like terms, conditions and exclusions. If adequately supervised, they can be of real help, offering a wider choice and minimizing the information asymmetries. Their role is expected to grow.
    • Other financial innovations regard
      • development and commercialization, albeit at a very nascent stage, of cyber risk policies (Austria)
      • robot advice now used for disability insurance (Netherlands)
      • rewards systems for consumers who adopt a healthier lifestyle, monitored through various tools (Greece)
  • NCAs are working on both life and non-life sector:
    • several NSAs have conducted a lot of work in the UL market and many others in the analysis of adequate implementation of the KIDs for PRIIPs. Some others have looked into the monitoring of funds returns and have identified potential issues such as illiquidity and high volatility. A bit of work has been done on dormant policies as well
    • several activities have been carried out on the most common and popular motor and household insurance, while in Italy the NCA has proposed a specific work on health insurance products by having a structured dialogue with consumers associations and the industry to understand the potential risks for the customers. Some NSAs have looked at products that have seen an increase in the number of complains over the years (e.g. add-ons).
Gen 032020
 

La crisi finanziaria ha posto al centro dell’attenzione la necessità di individuare indicatori di turbolenza finanziaria. A partire da gennaio 2020, www.finriskalert.it propone con cadenza mensile l’indicatore di Mahalanobis di turbolenza nei mercati finanziari a livello europeo e mondiale.  L’indicatore, la cui pubblicazione è a cura di Antonello Avino e Gianni Pola, si è affermato sia nell’industria che nella accademia per la sua capacità di cogliere i momenti di tensione.


Tutti gli investimenti comportano un certo grado di rischio. Nella costruzione di portafoglio la diversificazione dei rischi gioca un ruolo fondamentale per evitare un’esposizione eccessiva a singole scommesse: concentrare il patrimonio su un unico mercato o strumento finanziario è rischioso nella misura in cui si rimane eccessivamente legati alle sorti di quest’ultimo. Al contrario, comporre un portafoglio diversificato consente di ridurre i rischi, dare più stabilità ai risultati e ampliare le opportunità di rendimento.

Generalmente gli investitori, al fine di diversificare la propria esposizione ed effettuare una efficiente ripartizione del proprio patrimonio, prendono in considerazione i livelli di correlazione che sussistono tra più mercati o classi di investimento. Normalmente, mercati diversi tendono a comportarsi in modo diverso a seconda del momento, risultando fra loro non correlati. Poiché è difficile riuscire a prevedere quale sarà quello vincente, investendo in classi differenti è possibile compensare l’eventuale andamento negativo di una componente con quello positivo di un’altra, e viceversa. Tuttavia, in genere, gli investitori non dovrebbero considerare solo le correlazioni osservate storicamente in media quando cercano di valutare i benefici della diversificazione, poiché le correlazioni medie tendono ad essere fuorvianti. Ad esempio, quando sia le azioni europee che quelle non europee producono rendimenti maggiori di una deviazione standard al di sopra delle proprie medie, la loro correlazione potrebbe risultare molto inferiore rispetto a quando entrambi i mercati producono rendimenti maggiori (in valore assoluto) di una deviazione standard al di sotto delle proprie medie. La differenza tra le correlazioni in queste due situazioni può spiegare perché così tanti investitori, fiduciosi nella diversificazione dei loro portafogli, hanno subito perdite importanti durante le crisi finanziarie passate. Tali perdite sarebbero state ridotte utilizzando misure che evidenziano come la relazione tra gli attivi rischiosi sia dipendente dal tempo, dunque un portafoglio può risultare ben diversificato in uno specifico scenario di mercato o risultare molto più concentrato in un altro contesto. In altre parole, la diversificazione di portafoglio dipende dalle condizioni di mercato e dalla costruzione di portafoglio ad opera del gestore.

Un indicatore che permettere di catturare effetti di irregolarità dei prezzi di mercato è stato introdotto per la prima volta nel 1999 da Chow, Jacquier, Kritzman e Lowry che definirono il concetto di turbolenza finanziaria come una condizione in cui i prezzi degli asset presentano un comportamento inusuale rispetto a due elementi: movimenti estremi dei prezzi di mercato, cambiamenti nella struttura di correlazione dei rendimenti. Matematicamente, la turbolenza si basa su una misura proposta da Mahalanobis già nel 1927 per analizzare i caratteri del cranio al fine di determinare le distanze e le somiglianze tra le varie caste e tribù in India. Tale misura, conosciuta come distanza di Mahalanobis, consiste nel rilevare la distanza di una data osservazione da una media campionaria rispetto alla varianza del campione. Sulla base di questa idea, l’indicatore di turbolenza finanziaria è stato proposto sostituendo i rendimenti degli strumenti finanziari alle caratteristiche del cranio. In tal modo, è possibile determinare i momenti in cui i prezzi/indici di mercato si muovono in maniera inusuale misurando la distanza multivariata tra i rendimenti e i rispettivi rendimenti medi/attesi, nonché considerando i differenti pattern delle correlazioni tra i rendimenti. La misura statistica della turbolenza finanziaria o “indice di turbolenza” è formalmente definita come:

Supponiamo di osservare il rendimento di un asset r  al tempo t.  Un modo per valutare l’effetto della sua deviazione dall’andamento ordinario consiste nel relazionare la differenza quadrata tra il rendimento al tempo t  e il rendimento atteso con la varianza associata al rendimento dell’asset:

Quanto più elevato è il valore così calcolato, tanto maggiore sarà il grado di turbolenza associato all’asset in questione. Prendendo in considerazione un portafoglio costituito da n  asset è possibile generalizzare tale misura come segue:

I limiti di un approccio di questo tipo sono che (i) non considera la dipendenza tra gli attivi rischiosi e (ii) non considera il segno della deviazione rispetto alle medie storiche.

Al fine di rendere espliciti questi limiti, consideriamo un esempio. Al tempo t due asset altamente correlati tra di loro mostrano deviazioni positive dai rendimenti attesi. Al tempo t+1 entrambi i rendimenti sono alla stessa distanza dai rendimenti attesi, ma il primo è superiore al suo rendimento atteso, mentre l’altro è inferiore. La misura appena definita produrrebbe la stessa deviazione in entrambi i casi, la distanza di Mahalanobis è invece in grado di catturare l’effetto della correlazione (per asset altamente correlati è più insolito deviare dai loro rendimenti attesi in direzioni opposte).

Al fine di stimare il valore medio e la matrice varianza-covarianza è possibile utilizzare un approccio a finestra mobile. Supponendo una finestra mobile di T periodi, viene calcolato il valore medio e la matrice varianza covarianza al tempo t come segue:

Quindi, le principali peculiarità della distanza di Mahalanobis nel misurare la turbolenza sui mercati finanziari, sono:

  • la capacità di catturare l’effetto delle deviazioni dei rendimenti mettendoli in relazione con le correlazioni;
  • la capacità di sintetizzare tali informazioni in un singolo valore.

Vale la pena di osservare che l’indicatore di Mahalanobis (1) si riconduce alla (2) nel caso di titoli dai rendimenti incorrelati.

Gli studi hanno dimostrato che valori storici relativamente alti di questa misura coincidono con periodi turbolenti, ovvero periodi caratterizzati da rendimenti irregolari, correlazioni anomale, illiquidità, svalutazione: Kritzman, M., and Y. Li. (2010), come riportato nella figura di seguito, hanno mostrato come, dal 1980 al 2009, tale misura possa essere associata ad eventi di instabilità di vario genere (e.g. stagflazione, bolle speculative, crisi finanziarie, guerre e attentati) tali per cui l’indicatore di Mahalanobis (calcolato su ritorni mensili di titoli azionari US e non US, titoli obbligazionari US e non US, commodities e asset immobiliari US) presenta dei vertiginosi picchi in prossimità di questi periodi di turbolenza.

Quindi, si evince che la distanza di Mahalanobis risulta essere un discreto metodo per rilevare valori anomali o irregolarità nei mercati finanziari.

Come evidenziato da Kritzman, M., and Y. Li. (2010), l’indice di turbolenza finanziaria, misurata tramite la distanza di Mahalanobis, presenta due importanti caratteristiche empiriche. La prima caratteristica è che i rendimenti degli asset sono sostanzialmente inferiori durante periodi turbolenti rispetto a periodi non turbolenti, indipendentemente dalla fonte di turbolenza. La seconda caratteristica è che la turbolenza è estremamente persistente; potrebbe presentarsi inaspettatamente, ma non placarsi immediatamente, in genere potrebbe continuare per settimane finché gli investitori non reagiscono alla turbolenza sui mercati.

Bibliografia

Chow, G., E. Jacquier, M. Kritzman, and K. Lowry (1999). “Optimal Portfolios in Good Times and Bad.” Financial Analysts Journal 55.3: 65-73.

Kritzman, M., and Y. Li. (2010). “Skulls, Financial Turbulence, and Risk Management.” Financial Analysts Journal 66.5: 30-41.

Dic 282019
 

La Direttiva 2014/65/UE, meglio conosciuta come MiFID II, entrata in vigore il 3 gennaio 2018, disciplina i mercati finanziari dell’Unione Europea con l’obiettivo di assicurare trasparenza e protezione a favore dell’investitore. Essa introduce una serie di requisiti applicati sia ai rapporti tra gli intermediari finanziari ed i risparmiatori sia a quelli tra i produttori ed i distributori di strumenti finanziari. Una delle novità più rilevanti della Direttiva è stata l’introduzione dell’obbligo per le imprese d’investimento di sottoporre ai clienti un prospetto relativo ai costi applicati quali commissioni di deposito, di gestione, di consulenza ed ogni altro onere che grava sulla performance per l’investitore. Tale informativa deve essere consegnata sia ex-ante, in tempi utili prima dell’apertura del contratto, sia ex-post, con riferimento al rendiconto di fine periodo.

In questo contesto, la School of Management del Politecnico di Milano insieme a Moneyfarm ha condotto una ricerca focalizzata sulle modalità informative e sui contenuti dei documenti presentati alla clientela. Lo studio, realizzato tra febbraio e ottobre 2019, ha analizzato la reportistica ex-ante (ovvero prima dell’investimento, per capire quali costi sarebbero stati caricati all’investitore) ed ex-post (ovvero a consuntivo, per capire i costi effettivi) prodotta da 20 tra i maggiori intermediari finanziari operanti in Italia e focalizzati su una clientela retail e mass affluent (Tabella 1).

Obiettivo dell’indagine è stato quello di identificare le “best practice”, adottate dagli intermediari finanziari, anche andando al di là dei requisiti minimi previsti dalla Direttiva. Si è trattato di verificare: (1) se la documentazione, fornita agli investitori, fosse formalmente in linea con quanto previsto da MiFID II e dai regolamenti attuativi; (2) se la documentazione fosse presentata all’investitore in modo semplice ed esplicito; (3) se i costi e gli oneri fossero espressi chiaramente così che tutti, anche persone poco avvezze agli investimenti, potessero capire quanto pagassero agli intermediari e quanto impattassero i costi sul rendimento del loro investimento.

Dall’analisi dell’informativa ex-ante è risultata la necessità, per gli intermediari finanziari, di migliorare l’informativa su costi e oneri in linea con lo spirito della Direttiva MiFID II. In generale, è emerso che nel 75% dei casi per i servizi di consulenza in materia di investimenti e di gestione di portafogli gli intermediari finanziari non erano pienamente in linea con le raccomandazioni della Tabella 1- Allegato II del Regolamento Delegato (UE) 2017/565. Più in dettaglio, i costi sono stati espressi in valore assoluto solo nel 45% dei casi per la consulenza sugli investimenti e nel 19% per la gestione di portafogli. Nel 40% dei casi la documentazione relativa al servizio di consulenza sugli investimenti è stata consegnata in formato digitale o cartaceo, mentre nel 69% nel caso della gestione di portafogli.

Anche per l’informativa ex-post si sono registrate luci e ombre. In particolare, solo nel 50% dei casi l’effetto cumulativo dei costi sul rendimento dell’investimento è stato completamente indicato e solo il 67% ha riportato correttamente le imposte di bollo e l’IVA a carico del cliente. Nessun intermediario è stato in grado di seguire tutte le “best practice” indicate da ESMA nelle Q&A e dalle associazioni di categoria. Ad esempio, l’indicazione di ESMA di inviare le informative ex-post “il prima possibile” non è stata seguita da nessuno. Nella maggior parte dei casi gli investitori hanno ricevuto nell’estate 2019, periodo di ferie, le informazioni sugli investimenti effettuati nell’anno 2018. Inoltre, alcuni intermediari hanno scelto di pubblicare report molto brevi, altri invece hanno preferito informative molto più lunghe (fino a quasi 40 pagine) e solo nel 44% dei casi erano presenti le parole “costi” e/o “oneri” nell’intestazione del documento.

Guardando la classifica finale espressa su scala 0-30 (in Figura 1), solo tre report hanno raggiunto un punteggio superiore a 26/30 e quattro non hanno neanche raggiunto la sufficienza. Complessivamente, il ‘voto’ medio è stato pari a 21,4.

Il comportamento eterogeneo degli intermediari finanziari, sia in termini di dati forniti sia in termini di modalità di comunicazione, non aiuta gli investitori a confrontare le condizioni economiche applicate dai diversi operatori. Vi è quindi ancora strada da fare per dare piena trasparenza ai risparmiatori italiani sui costi che pagano per gestire i loro investimenti, che è uno dei principali obiettivi della Direttiva per proteggere gli investitori.

In conclusione, è la prima volta che questo tipo di informazioni viene trasmesso dagli intermediari finanziari ai clienti. La ricerca ha messo in luce elementi di interesse per tutti gli attori del mercato: dagli investitori agli operatori del settore della gestione patrimoniale, dall’autorità al legislatore. L’intento dello studio è stato quello di fornire un quadro generale da un punto di vista di benchmark in modo che tutti potessero valutare autonomamente sé stessi e migliorare il report successivo rispetto alle proprie prestazioni.

In tale contesto, la Consob sta analizzando le segnalazioni inviate ai clienti e rilascerà un documento che indicherà agli intermediari alcune buone pratiche. Anche nel resto dell’Europa è stato riscontrato un analogo comportamento degli intermediari finanziari. A seguito dell’ondata di critiche, come riportato dal Financial Times, la Commissione Europea starebbe già lavorando su un processo di revisione della normativa. Possiamo quindi immaginare che la MiFID II rimarrà una questione molto attuale per andare verso un approccio comune a livello europeo.

Dic 162019
 

L’evoluzione del mercato assicurativo e le nuove esigenze del cliente, nonché le modalità e consuetudini di acquisto, generano nuove sfide ed opportunità che le Compagnie devono raccogliere oggi per continuare ad essere competitive domani.

Gestire sfide ed opportunità nel consumer finance significa abbracciare l’InsurTech e gestire i conseguenti impatti sul modello di business assicurativo, sapendo far leva su una omni-canalità che non può, almeno per il momento, prescindere dai canali tradizionali.

I modelli Peer-to-Peer ed Instant Insurance rientrano tra i principali trend del settore rispondendo ai bisogni dei clienti che diventano sempre più social, esigenti ed attratti dai nuovi trend tecnologici.

Il «social customer» è a tutti gli effetti il nuovo target anche per le Compagnie assicurative: ogni individuo attivo in rete e sui social media, a prescindere da genere, età, residenza, profilo socio-economico.

Questa tipologia di cliente, se gestita con i giusti modelli di business e di pricing tramite piattaforme dedicate, può diventare per le Compagnie una nuova customer base con profili di rischio «virtuosi» e, allo stesso tempo, un canale di acquisizione di ulteriori clienti.

Il Peer-to-Peer (P2P) Insurance si basa sui meccanismi della sharing economy (invito amici, creazione community, valutazione dei peers, dei gruppi) applicanti anche alla gestione assicurativa (selezione delle garanzie, scoring sul comportamento più o meno rischioso dei partecipanti alla community, soring dell’assicurato in caso di sinistro, ecc.). Il modello prevede meccanismi che premiano i comportamenti virtuosi: i clienti appartenenti ad uno stesso “gruppo”, condividendo lo stesso rischio, possono risparmiare sui premi di polizza a fronte di una minore sinistrosità.  In sostanza, minore è la sinistrosità del peer, maggiore è l’importo di premio restituito o dello sconto applicato sul premio di rinnovo pagato da ogni individuo che vi partecipa. Tali “gruppi” vengono costituiti e gestiti attraverso una piattaforma social, tramite cui ogni individuo può invitare amici (individui ragionevolmente virtuosi) ad entrare a far parte del proprio gruppo e, nel corso dell’anno, valutare il loro comportamento. Tale coinvolgimento e partecipazione al processo di valutazione degli eventi sinistrosi e del comportamento generale dei peers, alimenta il trust della clientela e quindi favorisce la retention. Anche il profilo di rischio ne ha un beneficio: poiché una bassa sinistrosità dà al gruppo maggiori benefici, sarà il gruppo stesso ad escludere i soggetti con comportamenti scorretti o rischiosi.

Si possono già osservare i risultati dei first movers: riduzione del 50% del combined ratio, ottenuto dalla riduzione dei costi correlati a frodi, piccoli sinistri, marketing&sales e costi amministrativi; un aumento del traffico internet sul proprio website che si è nel tempo avvicinato a quelli dei top player sul mercato.

L’Instant Insurance invece è un modello che abilita la possibilità per il cliente di sottoscrivere istantaneamente (tipicamente tramite una App) polizze online personalizzate e calibrate sulle esigenze del momento. In pratica si tratta di micro-polizze caratterizzate da una rapida sottoscrizione, da un basso importo del premio di polizza e da coperture assicurative attive per un periodo di tempo limitato (da poche ore, a giorni o poche settimane). In questo modo si vanno a colmare le esigenze del cliente in situazioni e momenti specifici, ben definiti, che rimarrebbero altrimenti non soddisfatte e non coperte da garanzie assicurative. Dei tipici esempi possono essere le polizze infortuni per la giornata di sci, o per le partite di calcetto, o ancora le polizze sui ritardi aerei, fino ad arrivare magari ad assicurare le singole transazioni finanziare. Tali polizze, con le adeguate tecnologie, possono essere degli Smart Contract gestiti tramite Blockchain dalla fase di sottoscrizione fino alla fase di liquidazione e quindi di esecuzione del contratto

Questi nuovi trend di settore ed i modelli emergenti si stanno sviluppando non solo in modalità stand-alone, ma possono anche combinarsi tra di loro. L’integrazione di questi modelli su piattaforme tecnologiche capaci anche di abilitare servizi basati su tecnologia IoT, aprirebbero alle compagnie nuovi scenari di business

Anche in Italia ci sono delle piattaforme emergenti e Deloitte ha recentemente stretto una partnership con una di queste piattaforme per lo sviluppo e l’integrazione di modelli sia Instant che Peer to Peer con l’obiettivo di offrire soluzioni di business complete di piattaforma tecnologica all’avanguardia, in modalità white label, accorciando così tempi e costi per il Go to Market delle Compagnie nostre Clienti. Alcuni elementi chiave sono:

  • Geolocalizzazione: le informazioni geo-referenziate contribuiscono a predire il bisogno del consumatore nel preciso istante e nel luogo in cui si trova;
  • Artificial Intelligence:  gli algoritmi di machine learning, analizzando i dati comportamentali ed emozionali dei clienti nel tempo, permettono di identificare un bisogno di protezione;
  • Blockchain: l’utilizzo di procedure basate su database decentralizzati, distribuiti e criptati garantiscono trasparenza, sicurezza e l’immutabilità delle transazioni, tramite l’utilizzo di smart contracts;
  • Instant payment: utilizzo di stumenti di pagamento on line al fine di sottoscrivere la polizza proposta;
  • Chatbot: tecnologia capace di simulare conversazioni umane via chat o vocale. Il bot, attraverso frasi semplici, è in grado di comprendere le domande / richieste effettuate dal Cliente (ad esempio informazioni su prodotti e servizi) e fornire risposte sulla base di un albero decisionale.

Ma quali sono i benefici che questi modelli possono portare alle Compagnie?

I benefici riconducibili al Peer to Peer sono:

  • Miglioramento del “customer engagement”: la soluzione può incrementare l’interattività all’interno del rapporto tra il Cliente e la Compagnia, suscitando l’interesse e il coinvolgimento del Cliente al fine di aumentare il livello di customer retention;
  • Abilitazione di un nuovo strumento per l’acquisizione dei clienti: attraverso questo modello, in base a come viene disegnato, la compagnia e/o l’agente stesso può aumentare i volumi di vendita e diversificare il portafoglio grazie soprattutto al supporto dei propri clienti che, tramite il meccanismo degli incentivi, possono diventare essi stessi un nuovo canale di acquisizione. La crescita dei volumi può essere ulteriormente stimolata dalla creazione di una competizione fra agenti e/o agenzie, utilizzando ad esempio il livello di punti cumulato dai clienti appartenenti a ciascun agente / agenzia;
  • Riduzione dei comportamenti non virtuosi: la soluzione motiva il Cliente ad agire in modo consapevole e virtuoso, con la prospettiva che il buon comportamento da parte dello stesso (ad es. guida sicura, conduzione di uno stile di vita sano, ecc…) verrà premiato, riducendo la probabilità di accadimento di un sinistro e, di conseguenza, i costi sostenuti dalla Compagnia per la liquidazione dei sinistri.

I benefici che invece possono essere raggiunti sia con la soluzione Peer to Peer che con l’Instant Insurance sono:

  • Miglioramento della brand image: le soluzioni pongono le basi per la commercializzazione di nuovi prodotti «life style» (es. bike) e l’acquisizione di un nuovo target di clienti, i millennials (i clienti di oggi e di domani), migliorando l’immagine della Compagnia e la sua percezione tra questa tipologia di clienti;
  • Abilitazione a nuovi servizi e maggiore conoscenza dei propri clienti: la messa a disposizione del Cliente di queste tipologie di applicazioni pone la Compagnia nella posizione di:
    • poter offrire nuovi servizi, come: denuncia sinistro tramite App con riconoscimento automatico del danno, chatbot / virtual assistant, up-selling /cross-selling in base alla posizione (es. polizza infortuni quando il cliente è su piste da sci), etc.:
    • aumentare la conoscenza di abitudini e comportamenti de propri clienti, e di conseguenza del reale profilo di rischio;
  • Abilitazione di nuove soluzioni assicurativi: una piattaforma che gestisca sia il modello P2P che l’instant insurance oltre ad essere in qualche modo abilitanti l’uno per l’altro, possono essere utilizzate anche come «veicolo» per soluzioni di:
    • Prodotti e tariffe standardizzate derivanti dalla rilevazione di abitudini e profilo di rischio;
    • Internet of Thing: sfruttando le potenzialità dell’App, o collegandola a device tecnologici in grado di rilevare, comportamenti, dati biometrici ecc.

Molti player a livello globale hanno già avviato progetti per sfruttare i nuovi modelli/canali, raggiungendo nuove fasce di clientela, coprendo nuove esigenze assicurative, modernizzando le modalità di sviluppo dei prodotti assicurativi. Altri nuovi player sono nati andando a coprire fasce di mercato lasciate libere dai player tradizionali (siano questi ultimi compagnie con reti agenziali o web).

È necessario riconsiderare i modelli aziendali basati sui prodotti per andare a soddisfare le aspettative di mercato in base alla experience dei clienti utilizzando la tecnologia come elemento abilitante ed integrante di nuovi paradigmi di business. Questo non è futuro. Sta già accadendo e l’evoluzione tecnologica ha abbassato drasticamente la soglia di investimento per accedere a soluzioni nuove.

Il timing diventa, quindi, cruciale: non muoversi o muoversi tardi può portare e rimanere esclusi o marginali da quella che oggi può sembrare una nicchia ma che domani sarà IL mercato.

Autori:

Romano Sacchi – Partner Deloitte Consulting

Maurizio Bertini – Director Deloitte Consulting

Martina Bancone – Manager Deloitte Consulting

Dic 152019
 

October 2019. Speaking in his capacity as chairman of the European Banking Federation, the c.e.o of Unicredit postulated the need to transversally “tax” bank deposits by “remunerating” them with negative rates: deposits above 100,000 euros were first mentioned, then the threshold rose to 1 million. A declaration not welcomed even by the main players of the banking milieu. It was not Jean-Pierre Mustier’s statement that triggered the problem. It has just stimulated reflections on an explosive dilemma that lies for a long time beneath burning ashes: must the negative rates on deposits in central banks be or not be rebated on depositors? So asked, the question is reductive and unchains panic, demagogy, underestimation: panic in the clientele that strives to escape the hateful paradox of paying banks to keep savings; demagogy that turns a serious technical problem into an abnormal and suicidal anti-banking war; underestimation of the legal and financial side effects that such a measure could entail. The simplifying instinct is the worst tool to defuse a device unknown to the millennial history of money: creditors never paid debtors. Instead, the matter requires coldness and reasoning.

Step back. At the height of the crisis, between 2008 and 2012, respectively Fed and ECB embraced what the journalistic metaphor will call the bazookas, i.e.  they strafed markets with  liquidity by taking paper away. In other words: buying securities – the total estimate is 15 trillion dollars – and protecting them from the risk of speculative abuse. In addition, ECB has gradually but drastically reduced rates in order to prevent the bite of the crisis from ruining the economies. Without those measures, the state of European economic health, then aggravated by the demented customs conflict, by the defeat of that stupid short-term mirage that goes under the name of globalization and by an increasing recession as a result of the first and the second, would have been and today it would be much worse. Every drastic treatment implies side effects: buying securities means raising their price and automatically reducing their returns (if one buys a nominal value of 100 at 110 and a yield of 2% over 5 years, the algebraic outcome inevitably becomes negative), lowering rates involves necessarily a fall in the debts’ cost. The final result that today astonishes the most is obvious: the general collapse of the cost of money means that even the worst and least reliable securities, including junk-bonds, offer negative returns and give shape to the foregoing paradox: those who buy them not only do not will earn nothing but will receive less than they invested. An unacceptable dystopia to investors, who therefore prefer to avoid investments and maintain liquidity with the certainty of not getting lost in the worst case.  Certainty today tarnished by the dilemma we are dealing with.

The Eurosystem requires banks to deposit a certain amount of liquidity in ECB (so called “minimum reserves”) for the purpose of coping with possible shocks. However, the banks have deposited even larger amounts of liquidity. The negative rates paid by ECB (currently -0.5%) mean that the banks lose a small portion of their deposits daily. Hence the idea of ​​operating a “transitive penalty”: redistributing the loss to depositing customers by applying negative rates also on free account deposits. A similar choice – which not by chance met the disagreement of many institutes (the president of Intesa Sanpaolo Gian Maria Gros Pietro declared that the solution lies in adding, not in subtracting) – should be submitted to a careful investigation of legal feasibility as well as to a reasoned assessment of adverse effects.

A common denominator of every evaluation is a principle of rationality as well as behavioral ethics: if a bank must be severely punished when it breaches the law, a war of principles against the banking system (foolish war as well as short-sighted because the true emblem of degenerate capitalism lies elsewhere) can seriously compromise the stability of the entire credit ecosystem, with unpredictable collective rebounds.

From a legal point of view, a mortgage could never generate negative interest, but the same principle cannot apply analogously to deposits. Even if the deposited money can be used by the bank, the customer’s right to demand full or partial repayment at any time lacks ground for assimilating a deposit to a loan (different speech is required for time deposits whose pay-off could be attractive – I  do emphasize: time deposits, not structured ones, the latter being now financial products according to Mifid2). Hence, may the negative rate be construed as a cost? The question is not inappropriate. The courtrooms overflow with actions, opinions and, sometimes and unfortunately, decisions that, often clinging to formalistic exasperations or running into sophisms or mathematical illusions, make a loan free for insufficient transparency (by applying article 117 of Italian unified text of banking laws) or to be deemed exceeding the usury thresholds. An interest rate, even if negative, should however be considered as a remuneration condition, not as an additional cost. Nevertheless, failing an unequivocal regulatory clarification, the risk of a judicial reconstruing would far outweigh the benefit of the rebate.

As to the technical level, the phenomenon of the negative ECB deposit rate is being resized. The introduction of the so-called tiering (application of the negative rate only on minimum reserves and of 0 rate on surplus deposits), effective from October 30, should lead to a several billion recovery for all European banks. A hasty and risky transfer of negative interest rates on deposits could therefore generate unfair and spiteful unevenness and exacerbate the aforesaid legal assault.

Eventually, the main side effects would result in the deposits decrease (through the improper use of the bank draft or the withdrawal and safekeeping, with every predictable management problem and with all due respect to the fight against cash), in their redistribution on more institutions up to the negative interest threshold (with related increase of costs for each single depositor), on their escape towards non-European shores (goodbye then to the coveted return of capital) or in their investment that would be the most logical and welcomed solution to banks and customers. The drawback, in this case, given the feeble market, is the redirecting to products that may not be adequate for the investor’s risk profile and in any case with unwelcomed liquidity constraints for depositors.

A possible way out is to create securitization vehicles in which the bank reverses short-term receivables owed by its best customers by issuing securities that ensure a low but not negative return to the depositor. The bank should take a significant stake in the issue and the duration, in parallel with the one of the underlying loans, should fluctuate between 2 and 3 years. It is only an idea, certainly perfectible and certainly not the only one. But an improper taxation of deposits, no: it would not work. Gian Maria Gros Pietro is right when he says that it’s time to add not to subtract.

Dic 072019
 

Nel 2018 la ricchezza finanziaria delle famiglie italiane è diminuita, mentre il tasso di risparmio è lievemente cresciuto.

Nel corso del 2018, le attività finanziarie lorde delle famiglie italiane hanno registrato una contrazione del 3,1% (-0,5% nell’area euro), a fronte di una crescita delle attività reali del 2,7% e una diminuzione delle passività pari allo 0,7% (rispettivamente, +1,3% e +3,6% nell’area euro). Nel complesso, la ricchezza netta delle famiglie italiane in rapporto al reddito disponibile rimane superiore al dato dell’Eurozona (rispettivamente, 8,2 e 7,7 a fine 2018), mentre il tasso di risparmio lordo domestico, pari al 10% circa e in lieve crescita per la prima volta dal 2014, continua a essere inferiore al valore registrato nell’area euro (anch’esso in lieve aumento). Si conferma la distanza tra il nostro Paese e l’Eurozona con riguardo all’incidenza del debito delle famiglie sul Pil (a fine 2018 pari rispettivamente al 40% e al 60%).

I cambiamenti demografici e la trasformazione digitale vedono l’Italia in una posizione di svantaggio rispetto ai Paesi europei.

L’Unione Europea (UE-28) sperimenta da tempo un progressivo invecchiamento della popolazione. L’Italia si caratterizza per una struttura della popolazione relativamente più anziana degli altri Paesi dell’Unione.

Nel confronto internazionale, infine, l’Italia continua a registrare un divario negativo anche in termini di competenze digitali della popolazione, connotandosi al contempo per un più contenuto utilizzo di internet e dell’e-commerce.

Secondo l’Osservatorio CONSOB per il 2019, i decisori finanziari condividono le proprie scelte in oltre l’80% dei casi, sono prevalentemente avversi al rischio e alle perdite e si riconoscono capacità elevate nella gestione delle finanze personali in più del 40% dei casi.

L’Osservatorio CONSOB per il 2019 su ‘L’approccio alla finanza e agli investimenti delle famiglie italiane’ raccoglie i dati relativi a un campione di 3.058 individui, rappresentativo dei decisori finanziari italiani, di cui 1.311 intervistati anche nel 2018.   In linea con le rilevazioni precedenti, circa i tre quarti dei decisori finanziari sono uomini. Le scelte economico-finanziarie risultano tuttavia condivise con il partner in oltre il 60% dei casi, mentre il dato sale all’80% se si considerano anche altri membri del nucleo famigliare.   Secondo gli indicatori attitudinali elaborati sulla base dell’auto-valutazione individuale, la maggioranza degli italiani si conferma avversa al rischio e avversa alle perdite: con particolare riferimento a quest’ultimo aspetto, circa due terzi degli intervistati affermano di non essere disposti a investire in un prodotto che presenti una sia pur ridotta possibilità di perdita del capitale, mentre il restante 37% si dichiara tollerante verso piccole perdite (permanenti o recuperabili nel lungo termine).  
La tendenza alla procrastinazione risulta poco diffusa (vi si dichiara esposto in modo elevato meno del 10% degli individui). Più del 40% si riconosce elevate capacità di gestire le proprie finanze e circa la metà riporta un livello di disagio o ansia finanziaria basso o molto basso. Il 30% degli individui dichiara di essere molto ottimista, mentre la fiducia negli operatori finanziari risulta poco diffusa. La quasi totalità del campione, infine, sembra incline a seguire l’approccio tipico della contabilità mentale nella gestione dei propri investimenti (basato sulla suddivisione degli impieghi delle risorse disponibili in conti mentali diversi, ad esempio in funzione della fonte delle risorse stesse), mentre un quarto degli intervistati sembra esposto a errori riconducibili alla gambler fallacy (ossia all’errata convinzione che il passato condizioni il futuro anche nel caso di una sequenza di eventi casuali).  

Rimangono molto contenute le conoscenze delle nozioni finanziarie più semplici, le abilità di calcolo e …

In linea con le rilevazioni degli anni precedenti, la cultura finanziaria delle famiglie italiane si conferma molto contenuta. Il 21% degli intervistati non conosce nessuna delle nozioni di

base (inflazione, relazione rischio/rendimento, diversificazione, caratteristiche dei mutui, interesse composto) e delle nozioni avanzate (riferite ai titoli obbligazionari) proposte nella Survey; solo il 12% mostra padronanza di quattro dei sette concetti presentati; solo il 2% definisce correttamente tutte le nozioni.

Con riferimento alla consapevolezza del proprio livello di conoscenze finanziarie, in media il 34% del campione mostra un disallineamento (mismatch) fra conoscenze reali e conoscenze percepite ex ante (ossia prima della verifica puntuale delle nozioni prima menzionate), che si traduce in una sovrastima (upward mismatch) nel 14% dei casi e in una sottostima (downward mismatch) nel rimanente 20%. Il divario tra conoscenze reali e valutazione ex post (ossia successiva alla verifica puntuale delle nozioni prima menzionate) mostra invece una sovrastima della propria cultura finanziaria nel 28% dei casi. Solo l’8% degli intervistati rivaluta correttamente le proprie conoscenze correggendo le proprie percezioni dopo aver risposto al test.

Gli intervistati si connotano anche per un basso livello di numeracy, come si evince dal fatto che il 54% del campione non è in grado di eseguire un semplice calcolo percentuale.

… le conoscenze dei prodotti finanziari in astratto più noti.

Oltre il 30% del campione non conosce nessuno tra i seguenti prodotti: conto corrente; azioni; obbligazioni; fondi comuni; Bitcoin. Solo il 20% risponde correttamente a tre domande su cinque; solo il 4% ottiene il punteggio massimo.

Con riferimento alla cosiddetta risk literacy, solo il 25% è in grado di ordinare correttamente azioni, obbligazioni e conto corrente per livello di rischio; il 50% degli individui, inoltre, indica le azioni come il prodotto più rischioso, associandovi una maggiore volatilità, un maggior rischio di liquidità e un maggior rischio di perdita del capitale e, nel 70% dei casi circa, la possibilità che tale forma di investimento alimenti disagio e preoccupazione.

Con riferimento a un’ipotetica scelta di investimento, le attività immobiliari sono spesso preferite a impieghi di natura finanziaria, a prescindere dall’orizzonte temporale e dagli obiettivi di rendimento; il 40% degli intervistati inoltre non è in grado di individuare un’opzione di investimento adeguata a nessuno degli scenari proposti.

L’educazione finanziaria ricevuta in famiglia si associa a comportamenti economico-finanziari corretti.

Come evidenziato dalle Survey precedenti, gli intervistati indicano l’educazione famigliare come una delle principali fonti della propria cultura finanziaria, insieme a fattori quali interesse personale ed esperienza. L’Osservatorio 2019 approfondisce questo aspetto indagando se, durante l’adolescenza, i partecipanti alla Survey sono stati stimolati dai propri genitori a tenere comportamenti oculati in tema di risparmio e controllo delle spese. La stragrande maggioranza riferisce di essere stato incoraggiato a risparmiare e a gestire il budget in modo attento, anche se tale incoraggiamento viene qualificato come elevato solo nel 20% dei casi; lo stimolo della famiglia inoltre è più frequente tra gli intervistati che giudicano elevata la cultura finanziaria dei propri genitori. L’educazione famigliare appare significativamente e positivamente correlata con le conoscenze finanziarie degli intervistati e, come dettagliato nel Rapporto, con attitudini corrette in tema di pianificazione, budgeting, risparmio, indebitamento e investimento.  
La pianificazione finanziaria è ancora poco diffusa: gli obiettivi di spesa vengono identificati in modo sequenziale uno per volta e la motivazione al risparmio prevalente è quella precauzionale.

Pianificazione e controllo delle scelte finanziarie (cosiddetto financial control) rimangono comportamenti poco diffusi presso le famiglie italiane. Nella gestione delle finanze personali, il 60% non segue una regola precisa mentre la quasi totalità del restante 40% decide definendo in modo sequenziale un obiettivo di spesa alla volta. Solo un terzo degli intervistati ha un piano finanziario e di questi poco meno del 40% ne monitora l’avanzamento in modo dettagliato, annotando le spese. Tra coloro che non pianificano, il 42% ritiene che sia inutile avere un piano, o perché manca la capacità di risparmio o perché è sufficiente controllare le spese, mentre il 20%, pur riconoscendone l’utilità, non è comunque intenzionato a modificare le sue abitudini nell’immediato.

Circa la metà del campione ha un budget famigliare, che rispetta sempre nel 26% dei casi e che controlla in modo accurato nel 30% dei casi. Gli intervistati risparmiano in modo regolare (soprattutto per motivi precauzionali) nel 31% dei casi (in lieve calo rispetto all’anno precedente quando il dato si attestava al 33%) e in modo occasionale nel 37% dei casi; il 26% non accantona nulla, soprattutto perché le spese assorbono tutte le entrate famigliari.  


Il 30% delle famiglie italiane dichiara di possedere almeno un’attività finanziaria.

A fine 2018, il 30% delle famiglie italiane dichiara di possedere almeno un’attività finanziaria, rappresentata da fondi comuni e titoli di Stato italiani, rispettivamente nel 26% e nel 18% dei casi (il dato risulta stabile rispetto al 2018). La mancanza di risparmi rappresenta il maggior deterrente all’investimento, seguito dalla mancanza di fiducia nel sistema finanziario.    

La percentuale di investitori che risponde correttamente alle domande di cultura finanziaria riferibili ai prodotti posseduti oscilla tra il 15% (relazione prezzo – tasso di interesse di un’obbligazione) e l’83% (caratteristiche delle azioni); il dato si colloca tra il 50% e il 70% circa per le nozioni relative alla cosiddetta risk literacy.  

La maggior parte degli intervistati prende le decisioni di investimento in autonomia o con il supporto di famigliari e conoscenti.

Un investitore su due utilizza una sola fonte informativa per prendere decisioni di investimento, preferendo di gran lunga il supporto di un esperto (consulente finanziario o funzionario della banca) alla consultazione in autonomia di documenti informativi sui prodotti come il prospetto.

Nelle scelte di investimento, il 20% degli individui si affida a un consulente finanziario o a un gestore che consulta anche in fase di monitoraggio del proprio portafoglio. Il 40% degli investitori ricorre alla cosiddetta consulenza informale, ossia ai consigli di amici e parenti (talvolta attivi nel settore finanziario), e altrettanti decidono in autonomia.

Gli investitori assegnano un ruolo chiave alle competenze del consulente sia nella fase di avvio sia nel corso della relazione.

Più del 50% degli investitori non è in grado di identificare i tratti distintivi del servizio di consulenza in materia di investimenti. La scelta del consulente è guidata prevalentemente dalle competenze del professionista, seguita dalla fiducia che questi riesce a ispirare nel cliente e dalla segnalazione proveniente da un soggetto ritenuto affidabile (famigliari, amici, istituto bancario di riferimento). La sfiducia, inoltre, è il disincentivo principale alla domanda di consulenza. In linea con i driver che guidano la scelta del professionista, le aspettative degli investitori nei confronti del consulente riguardano soprattutto le sue competenze, l’assenza di conflitto di interessi e il supporto a decisioni informate. La remunerazione della consulenza rimane un elemento poco considerato, sia perché la maggioranza degli individui ritiene che il servizio sia prestato a titolo gratuito sia perché la disponibilità a pagare è molto bassa anche tra gli investitori assistiti da un esperto.  

La relazione con il consulente è prevalentemente di medio-lungo periodo, come attesta il fatto che il 50% degli investitori assistiti non ha mai cambiato il professionista, mentre il 18% lo ha fatto perché insoddisfatto del servizio ricevuto. Gli intervistati quasi sempre riconoscono l’importanza dello scambio informativo con il consulente, anche se solo il 30% degli investitori dichiara di comunicare al consulente variazioni rilevanti della propria situazione personale.

Nell’ambito della relazione con il consulente, prevale la propensione a seguire sempre la raccomandazione ricevuta in circa il 60% dei casi; meno del 20% si documenta sempre, consultando fonti informative alternative; meno del 5% chiede sempre una second opinion. Tuttavia, solo il 17% sarebbe disposto a seguire un consiglio che non ha compreso senza documentarsi, mentre la maggioranza degli intervistati cercherebbe di approfondire rivolgendosi anzitutto allo stesso consulente. Nel corso della relazione i contatti con il professionista sono saltuari o assenti nel 26% dei casi, mentre nel 70% circa ricorrono con frequenza annuale su iniziativa del cliente o del consulente. Nel caso di turbolenze sui mercati finanziari, il 25% degli investitori assistiti cerca sempre conforto nel consulente e altrettanti vengono contattati dal professionista; nel 30% dei casi, infine, gli intervistati dichiarano di essere raggiunti tramite e-mail o newsletter.

FOCUS Gli investimenti sostenibili e socialmente responsabili sono ancora poco conosciuti dagli investitori italiani che dichiarano di avere prodotti SRI nel proprio portafoglio solo nel 5% dei casi.
Il 40% del campione è potenzialmente interessato agli SRI, mentre mancanza di risparmi da investire, il non aver mai ricevuto proposte d’investimento o la diffidenza sono i maggiori deterrenti verso gli SRI.
Gli investimenti sostenibili e socialmente responsabili (SRI) sono ancora poco noti. Se il 40% degli intervistati dichiara di averne almeno sentito parlare, solo il 5% si ritiene bene informato. Le fonti informative prevalenti sono i media e il web, mentre il ruolo dei consulenti finanziari resta secondario. Nel complesso, solo il 5% degli investitori dichiara di avere prodotti SRI nel proprio portafoglio. Il potenziale interesse negli SRI dipende anche dalla importanza riconosciuta ai cosiddetti fattori ESG (environmental, social and governance) e, nell’ambito di questi, ai cambiamenti climatici più frequentemente all’attenzione dell’opinione pubblica. Il 40% degli intervistati non è in grado di esprimere un’opinione sulla rilevanza dei fattori ESG; tra i restanti la tutela dell’ambiente è il tema più sentito, seguito dal supporto alle persone svantaggiate e alle comunità locali.
L’interesse potenziale negli SRI sfiora il 40% del campione, che nella maggior parte dei casi si dichiara attento ai profili finanziari dell’investimento; un quarto del campione non è interessato in alcun caso, mentre più di un terzo non è in grado di esprimere un’opinione. La mancanza di interesse nei prodotti SRI viene ricondotta all’assenza di risparmi da investire nel 47% dei casi (28% per il sottocampione degli investitori, che paiono dunque percepire questa tipologia di prodotti come non fungibile rispetto agli investimenti ‘tradizionali’), seguita dal fatto di non aver mai ricevuto proposte di investimenti in tal senso e dalla mancanza di fiducia.
Nov 282019
 

Il mondo dei pagamenti sta vivendo da alcuni anni un periodo di profonda trasformazione, che ha portato alla nascita di nuovi player nazionali ed internazionali volti a soddisfare le aspettative sempre crescenti di clienti ed esercenti sia in termini di esperienza di pagamento che di costi per transazione, con un numero sempre maggiore di nuovi servizi e modalità di gestione di spese e incassi.

Ma perché Hedge Fund, Venture Capital e Fintech continuano ad investire in un prodotto tradizionale come i pagamenti, che le Banche hanno sempre considerato poco più che una commodity e sul quale hanno detenuto per lungo tempo un monopolio? Quali fattori hanno spinto gli investimenti e l’innovazione in un campo che sembrava avere minor attrattiva di altri?

Una delle motivazioni più immediate è collegata al concetto di “data monetization” che i grandi player non bancari, in particolare quelli provenienti dal web, hanno sempre considerato quale uno dei principali asset sul quale investire con l’obiettivo di conoscere sempre meglio i comportamenti dei propri utenti. Informazioni, queste, da condividere con terze parti interessate a fare cross selling di prodotti e servizi collegabili a specifici comportamenti della clientela.

A nostro avviso tale motivazione, seppur rilevante, non può essere l’unica ad aver impresso tale accelerazione al mercato che evidenzia, ad esempio, un trend di crescita delle operazioni no-cash stimato in doppia cifra (circa 13%) fino al 2021 quando dovrebbero arrivare a sfiorare i 900 miliardi di dollari complessivi.

Figura – Numero di “non-cash transactions” per zona – miliardi di dollari; forecast. Fonte: World Payments Report 2018

Infatti, diverse large corporate si sono attivate per ritagliarsi un ruolo di rilievo all’interno del mercato.

Facebook è entrata ormai nel mondo dei servizi finanziari attraverso la creazione della propria Banca e in particolare ha annunciato l’ingresso nel mondo dei pagamenti P2P grazie alla creazione di una propria moneta (Libra) con l’intento di gestire potenzialmente lo scambio di denaro fra i propri clienti (più di 1 miliardo al mondo).

Anche Apple, nel corso del 2019, ha presentato la propria carta di credito dichiarando che non utilizzerà mai i dati dei clienti come asset monetizzabile ed inserendo di fatto la “data protection” nell’alveo dei servizi a valore aggiunto rilevanti del prossimo futuro. In questo caso, Apple si è appoggiata a Goldman Sachs quale partner per gestire i servizi finanziari e gli adempimenti regolamentari fuori dalla portata di un soggetto non bancario.

Oltre ai grandi player, non vanno trascurate le realtà emergenti, nate negli ultimi anni grazie alla rinnovata attenzione per il mondo dei pagamenti, alle novità in termini regolamentari e alle nuove tecnologie che hanno rivoluzionato le esperienze e le esigenze della clientela.

In tale contesto le grandi multinazionali del mondo retail, con rilevanti volumi di incassi e pagamenti anche di piccole dimensioni, hanno intrapreso, o stanno decidendo di farlo, un percorso di trasformazione del proprio modello operativo anche attraverso la costituzione di società “ad hoc” (IMEL o IP) al fine di gestire in autonomia una parte o la totalità del processo di collection, prima sostanzialmente demandato alle banche di riferimento. Questo trend è già presente in diversi settori (es. automotive, energy, …) dove alcuni player, nazionali ed internazionali, offrono wallet e strumenti digitali che consentono il pagamento del servizio/prodotto monitorandone l’efficacia ed efficienza durante tutto il ciclo di vita (acquisto, pagamento, consegna, utilizzo, funzionamento, …). In tal modo, l’utente finale percepisce il retailer come un canale di pagamento, consentendo a quest’ultimo, da un lato, la disintermediazione delle banche e il conseguente abbattimento delle commissioni, dall’altro il miglioramento della propria offerta attraverso nuove modalità di pagamento e nuovi servizi che rafforzano di fatto il legame con il cliente. In tale contesto, e nell’ottica di aggredire il mercato in crescita, rivestono particolare importanza le seguenti attività: definire il ruolo che il retailer vuole giocare, anche in coerenza con le opportunità offerte dalla PSD2 (es. PISP, AISP, …), in base alle proprie caratteristiche, valutare correttamente gli impatti organizzativi e di processo con particolare focus sull’order to cash, selezionare il partner tecnologico più adatto che consenta la migliore flessibilità e scalabilità.

In definitiva, gestire i pagamenti ha un valore strategico per qualsiasi realtà in quanto significa entrare nella vita di tutti i giorni delle persone costruendo di fatto un legame indissolubile in termini di utilizzo e mantenimento di device (Apple, Samsung), software (Facebook, Whatsapp, Instagram, …) o servizi (ENEL, EDISON, …).

In questo contesto per le banche tradizionali non sarà semplice trovare una collocazione che consenta di continuare a generare profitti perdendo potenzialmente la relazione diretta con il cliente finale. Per tale motivo, le istituzioni finanziarie dovranno agire celermente per rispondere in maniera efficace alle nuove esigenze dei clienti facendo leva su alcuni elementi distintivi che le contraddistinguono e rafforzando la loro posizione nei servizi innovativi anche alleandosi con le principali fintech sul mercato. Di seguito riportiamo alcune sfide che le istituzioni finanziare si troveranno ad affrontare nei prossimi 12-24 mesi:

  • Request to Pay: il servizio, non ancora presente sul mercato, rivoluzionerà le modalità di pagamento tra privati e aziende;il ruolo del pagatore sarà infatti semplificato grazie alla ricezione di una richiesta di pagamento via notifica push, che potrà accettare o meno in modalità “on click” verificando che quanto richiesto sia corretto e senza il bisogno inserire ulteriori dati. Tale modalità di pagamento real-time semplificherà la fase di collection anche per i creditori, i quali potranno gestire in modalità totalmente automatica i processi di incasso;
  • Instant Payments Fraud: i pagamenti istantanei non sono una vera novità ma diventeranno sempre più rilevanti nel mercato delle transazioni di pagamento sia retail che corporate. Oltre ad offrire una migliore customer experience, garantiscono un efficientamento dei processi operativi delle banche e dei processors riducendo drasticamente le attività operative di riconciliazione e i controlli manuali sulle singole transazioni non corrette. In tale contesto, il potenziale rallentamento nell’adozione dell’instant payment è da ricercarsi nella richiesta da parte degli utenti di garanzie sulla sicurezza dei loro pagamenti rispetto al rischio di frodi e di riciclaggio. In tale contesto, l’adozione di soluzioni evolute di artificial intelligence, in grado di allertare il pagatore rispetto a possibili errori nell’imputazione dei dati o bloccare la transazione in caso di rischio di riciclaggio, diventerà la chiave di evoluzione del servizio di pagamento istantaneo;
  • Seamless cross-border payments: il mondo delle corporates, grandi o piccole che siano, si trova ad affrontare un crescente bisogno di gestire in modalità standard pagamenti e transazioni internazionali alla stregua di quelle domestiche al fine di semplificare i propri processi interni e garantire una modalità di gestione dei clienti e dei fornitori omogenea. In tale contesto, le attuali piattaforme di pagamento presenti sul mercato hanno ampi spazi di innovazione con l’obiettivo di offrire ai propri clienti soluzioni in grado di cogliere le opportunità offerte da un mercato sempre più globale;

Autori:

Massimo Tonassi– Partner Deloitte Consulting

Emanuel Doneda – Senior Manager Deloitte Consulting

Alessio Marras – Manager Deloitte Consulting

Alberto Comello – Senior Consultant Deloitte Consulting

Stefano Rampinelli – Senior Consultant Deloitte Consulting

Nov 152019
 

EIOPA has recently (25.10.2019) published the risk dashboard (RDB) update at October 2019.

The RDB is published on a quarterly basis, showing the level of risk for 8 (=7+1) risk categories. The latest outcome is reported in the table below, compared to the previous one (July 2019):

Some comments

  1. Macro risks [high, stable]

This is an overarching category affecting the whole economy, which considers economic growth, monetary policies, consumer price indices and fiscal balances.

The economic environment remains fragile because of both the continuous decline of the GDP growth, which has been revised downwards across all geographic areas (the indicator is a weighted average over Euro Area, UK, Switzerland, US and BRICS) till 20Q2 and a further decline in swap rates, decreases from the previous quarter (0.30%, -0.50%) due to homogeneous declines in swap rates for all the currencies considered (EUR, GBP, CHF, USD); EUR moved from 0.26% to -0.04%. These outcomes point out a potential economic slowdown, together with the decrease in the inflation forecast (CPI: 1.60%, -0.10%), that remains a concern going forward. The unemployment rate remains at historical low levels. The ECB has announced a further decrease of the key rates, which will be reflected in later updates. CB’s BS globally shrank slightly, mainly driven by the FED, whose balance sheet is contracting by 9%.

  • Credit risks [medium, stable]

This category measures the vulnerability to the credit risk by looking at the relevant credit asset classes exposures combined with the associated metrics (e.g. government securities and credit spread on sovereigns). Since the previous assessment, spreads have decreased across all corporate bond segments, but secured financial corporate bonds. The average credit quality step of investments slightly increased (1.83; +0.08), still corresponding to an S&P rating between AA and A.

The exposures of the Insurers in different asset classes remain quite stable and around

  • 30.0% in European sovereign bonds, whose CDS spreads has slightly decreased
  • 12.4% in non-financial corporate bonds, whose spreads have declined
  • 7.3% in unsecured financial corporate bonds, whose spreads has declined
  • 3.0% in secured financial corporate bonds, whose spreads has slightly increased
  • 0.6% in loans and mortgages
  • Market risks [high, stable]

This vulnerability of the insurance sector to adverse developments is evaluated based on the investment exposures, while the current level of riskiness is evaluated based on the volatility of the yields together with the difference between the investment returns and the guaranteed interest rates. The market risks remain stable, reflecting the stability of the portfolios’ allocations of insurers, where the volatility of the bonds, largest asset class (60% of exposure), increased, opposed to the decreased volatility of the equity market (6.3%), while the property one (3.2% exposure) remained stable.

  • Liquidity and funding risk [medium, stable]

The vulnerability to liquidity shocked is monitored measuring the lapse rate, the holding in cash and the issuance of catastrophe bonds (low volumes or high spreads correspond to a reduction in the demand which could forma a risk). The median liquid assets ratio is stable at 65%, while the average ratio of coupons to maturity has increased, as well as the issued bond volumes (6.3bln euro, +1bln). Lapse rates in life business are broadly stable, showing a median lapse rate around 2.3% (slightly decreased).

  • Profitability and solvency [medium, stable]

The solvency level is measured via SCR and quality of OF, while the profitability via return on investments and combined ratio for the life and non-life sectors. SCR ratios for both groups and non-life undertakings have remained broadly stable, though a decline across the whole distribution has been observed for life undertakings (165%, -12%).

  • Interlinkages and imbalances [medium, decreasing]

Interlinkages are assessed between primary insurers and reinsurers, insurance and banking sector and among the derivative holdings. The exposure towards domestic sovereign debt is considered as well. The risks shows a decreasing trend due to a reported decrease in the share of

premiums ceded to reinsurers and to a slight decrease in the median exposure to domestic sovereign debt. Insurance groups’ investments in banks, insurers and other financial institutions remained broadly unchanged.

  • Insurance (underwriting) risk [medium, stable]

Indicators for insurance risks are gross written premia, claims and losses due to natural catastrophes. The catastrophe loss ratio declines (5.1%, -2.5%), while overall insurance loss ratios have remained broadly unchanged. Median premium growth in life business increased (%, +1.5%), premium growth in non-life business remains stable around 4%.

  • Market perception [medium, stable]

The market perception remains constant at medium level. The quantities assessed are relative stock market performances (insurance stock underperformed the Stoxx 600 both in life and non-life segments, this is particularly notable for the life sector), price to earnings ratio (declined from the previous assessment: median 11.3%, -1.1%), CDS spreads (median value stable 64.3bps) and external rating outlooks (unchanged from the last quarter).