Apr 172018
 

Some facts are objective: consumers need immediate and customized attention, as people have less and less disposable time, and Amazon is the point of reference when talking about customer experience: transparency and clear communication. Furthermore, Amazon is a “place” where a customer can rapidly find any product and any service. Nevertheless, people need banking services and life and P&C insurances.

Does this mean that Amazon can be a threat for the insurance and financial industry? Or is it an opportunity to form a strategic alliance? This article tries to give these questions an answer, both looking at what happened in the past and gathering some insights from the web: the latter analysis has been conducted by Barbara Galli, Director at Doxa and author of the book “Web Listening. Conoscere per agire”[1].

For what concerns the bank industry, Amazon already offers a credit card (co-branded with Jp Morgan) and a service, called “AmazonPay”, to pay on third party websites though the Amazon Account; in the US, a service called “Amazon monthly payment” is available to split the outgo into installments. In addition to that, Amazon is currently designing with Jp Morgan and Capital One Financial a financial product, similar to a cash account, in order to both reduce the transaction fees paid to credit card companies (e.g. Visa/MasterCard) and to collect information about the financial position and purchasing behaviors of its customers. Is Amazon trying to replace the banks?

First of all, we must recall that it would not be the first time for a corporation to try to acquire banking licenses: in the past, Walmart was stopped more than once by lawmakers and banking groups (1999 in Oklahoma and 2006 in Utah). Looking at the Amazon case, it seems that their strategy has more to do with enabling people to get theirs goods faster, smoothing the selling process, rather than to be a business to make money out of. Nevertheless, banks should worry as they are losing their cross selling opportunities. Amazon is not the only example where customers can skip the bank in the selling process: for instance, also IKEA is offering lending services, like many other retailers.

For what concerns the insurance industry, Amazon has already made some moves too. In 2016, the US-based retail giant has cooperated with Liberty Mutual, one of the largest diversified auto and home insurer in the US, enabling their consumers to navigate the insurance process by using their voice. This was possible thanks to Alexa, the voice service that allows customers to interact with devices in a more intuitive way: customers can access via vocal commands an insurance glossary, or can find a nearby agent to get a quote.

In 2017, Amazon has partnered with The Warranty Group to launch in the UK a P&C insurance policy, called Amazon Protect, to cover against accidental damages, malfunctions or thefts of goods bought on its ecommerce platform. Finally, in 2018, Amazon has entered the US employee healthcare market, collaborating with JP Morgan and Berkshire Hathaway to create a healthcare company with the aim of cutting costs and improving services for their US employees. It seems that Amazon wants to look overseas too, having already recruited insurance professionals in London to join a new team focused on the insurance market of the UK, Germany, France, Italy and Spain.

According to some rumors, dated beginning of 2018, Amazon was considering to use India as a test lab for expanding its insurance operations, investing in the insurtech Acko (provider of online insurance products). Such an operation would give Amazon the possibility of a huge expansion opportunity: nowadays only 3% of insurances are bought online, but this percentage is expected to skyrocket as India’s young population attains financial maturity – like it happened in China.

The important question is: can Amazon really supersede the insurance companies? Advisory practices need to serve both preferences: those who like traditional face to face and those who like the digital market. Currently, most life insurance sales occur when an agent engages in discussion about very personal issues, making people think about their deaths, sometimes without promising any immediate reward – probably the empathy of a human being can be crucial in this type of transactions.

On the other hand, it is indubitably that the current customer experience in purchasing an insurance policy can be improved: sometimes customers suffer a lack of understanding of the policies (pricing, exclusions, guarantees) together with an inefficient processing and products that are mostly commoditized (for both life and P&C insurances). Insurers should personalize products and provide transparency, demonstrating excellence in on-demand distribution. Amazon can be the opportunity to form a strategic alliance, acting as an aggregator and generating synergies for cross selling, though the functions “customers who bought this also bought…” or “customers who viewed this also viewed…” (e.g. goods for babies and life insurance for the parents or furniture for a new house and a fire P&C policy); user reviews could instill a sense of trust among the customers.

One question remains open: would customers buy insurance policies from Amazon? Some insights to answer this question can be found in the web. A quick web listening exploration has been run on what has been discussed, setting queries on the topics mentioned above

  • Amazon pay
  • Amazon and the insurance market
  • Amazon, JP Morgan and bank accounts
  • Amazon and Liberty mutuals
  • Amazon and Acko
  • Amazon and the warranty Group

Furthermore, the general feeling of the Italian customers about this major player entering a new marker has been analysed. The topics treated are not “trending” yet: there are about 1620 posts published during the last year on the open web [2], almost all related to “Amazon pay” (1451); the number dramatically decreases when it comes to more specific issues as “Amazon, JP Morgan and bank accounts” (114) or “Amazon and the insurance market” (51), nearly no conversations on the other topics. As shown by the peaks of conversations registered, the curiosity and attention level is high when linked to major news and events (e.g. Amazon Pay introduced in Italy, Europe Assistance releases Amazon Pay and Prima Assicurazioni forms an alliance with Amazon Pay).

Among the top engaging posts, those of Quixa and Wired dominate the web: the former refers to the promo of receiving a 50 Euro coupon when purchasing/renewing a Quixa insurance policy paying by Amazon Pay (770 interactions, 15 shares); the latter, dated April 2017, announces that digital payments attract the multinational corporation Wired (140 interactions, 34 shares).

The level and topics of conversations gathered above do not allow yet for a proper sentiment analysis, but a survey run on the Italian online population gives a clear indication on their feeling about Amazon becoming an insurance player. Though the level of credibility of banks and insurance companies is still higher, the Italian surfers are open to consider Amazon as a valuable player: 32% are willing (surely + probably) to subscribe a car insurance with Amazon and the percentage increases to 40% when Amazon partners with a “traditional” player (insurance company / bank). Figures are not that distant (roughly 10 p.p. less) when the underlying considered is a Life/Health insurance. In both cases, the latter counts for roughly half of the total population willing to buy an insurance policy. [3]

To catch opportunities and anticipate trends, the insurance companies should keep one ear open by the mean of prompted surveys and web listening, identifying the most proper way to offer their proposition by a distinctive communication, in each territory, be it social or not. As to Amazon, looking at its brand image, one thing is sure: it meets trust, quality and service expectations, a good starting point to be leveraged [4]

 

Bibliography

[1] https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6376753915790192640

[2] data retrieved from the crawling platform Tracx ; dedicated queries; Doxa courtesy. Web listening from March 2017 to March 2018, open web (social properties excluded); Focus: Italy, conversations in Italian

[3] Sample representative of Italian Internet population; 1010 respondents; fieldwork: march 27th – April 4th 2018

[4] Sample representative of Italian Internet population; 1010 respondents; fieldwork: march 27th – April 4th 2018

Apr 102018
 

La Vigilanza bancaria della Banca Centrale Europea (BCE), dopo una consultazione pubblica durata alcuni mesi, ha recentemente varato il cosiddetto addendum al regolamento sulle linee guida in tema di crediti deteriorati (NPL).

Scopo dell’addendum è quello di delineare dei livelli minimi di accantonamento che prudenzialmente le banche sottoposte alla vigilanza diretta della BCE, ovvero quelle di maggiore dimensione, dovrebbero avere.

Nello specifico, questi livelli minimi sono definiti sulla base di due parametri: i) l’anzianità del credito deteriorato, ovvero da quanto tempo la banca ha riconosciuto il credito come non performante; ii) la presenza o meno di garanzie reali (figura 1).

Figura 1

Fonte: BCE (2018).

Per i crediti su cui la banca non vanta alcuna garanzia reale l’addendum richiede di raggiungere un livello di accantonamento pari al 100% dell’importo del credito deteriorato entro 2 anni dalla sua iscrizione nel portafoglio dei finanziamenti deteriorati. Gli impieghi su cui è presente una garanzia reale devono invece raggiungere una copertura del 100% entro sette anni.

L’addendum specifica inoltre che il raggiungimento del livello minimo di copertura dovrà avvenire in modo graduale e che si applicherà a tutti i crediti definiti come deteriorati a partire dal 1° aprile 2018. L’applicazione di questi nuovi criteri avverrà però solo a partire dallo SREP (Supervisory Review and Evaluation Process) del 2021.

Va comunque aggiunto che essendo un regolamento, e non una norma di legge, i vincoli imposti dall’addendum non possono essere applicati attraverso automatismi. Rispetto all’iniziale proposta la BCE ha in definitiva alleggerito il suo intervento, concedendo alle banche interessate circa tre anni per conformarsi ai nuovi standard e chiarendo che la valutazione avverrà caso per caso. Alcune banche potranno quindi discostarsi dai livelli minimi richiesti se riusciranno a dimostrare, ad esempio, che la loro migliore capacità di recupero degli NPL.

Si può quindi confermare la stima d’impatto per gli istituti operanti in Italia, pubblicata nell’aggiornamento al Rapporto Banche CER (2017), pari a circa 13 miliardi di euro (tabella 1). Cambia però il periodo di diluizione degli effetti, che passa dai precedenti 7 agli attuali 10 anni.

Tabella 1. Impatto dell’addendum BCE

Prestiti di famiglie e imprese (ago-17)

   1.352,4
– in bonis    1.104,3
– sofferenze o probabili inadempienze       248,1
Deteriorati attesi nel 2018          33,9
– con garanzie reali          13,0
– non garantiti          20,9
Accantonamenti attesi secondo le coperture vigenti          18,6
Maggiori accantonamenti derivanti dall’addendum          13,4

Fonte: elaborazioni e stime CER su dati Banca d’Italia. Dati in miliardi di euro

Contestualmente all’addendum la Commissione Europea (2018) ha presentato una proposta di modifica delle regole comunitarie sui requisiti prudenziali degli istituti di credito in tema di NPL. La ratio della proposta della Commissione è analoga a quella dell’addendum. Si vuole infatti evitare che in futuro si possano accumulare NPL con tassi di copertura non adeguati. BCE e Commissione hanno un obiettivo comune, evitare che tra le banche europee prevalga la strategia del “wait-and-see”. In altri termini, i manager hanno un incentivo nel mantenere in bilancio gli NPL in attesa che il contesto macroeconomico e finanziario divenga più favorevole al fine di non dover subire, nel breve termine, contraccolpi sul conto economico. Così facendo si mette però a repentaglio la stabilità di lungo termine e si compromette anche la capacità di continuare ad erogare credito. L’esempio giapponese è al riguardo molto eloquente: la crisi bancaria che colpi il paese negli anni ’90 fu infatti affrontata dalle autorità nipponiche consentendo a molte banche di continuare ad operare senza riconoscere le ingenti perdite registrate ed evitando così il default (cosiddette “zombie banks”). La conseguenza fu il perdurare del fenomeno del credit crunch, con effetti negativi sulla crescita economica di breve e di medio-lungo termine. Fenomeni si sono verificati in Svezia e in Corea del Sud (grafico 1).

Grafico 1. Effetti delle crisi bancarie sulla crescita economica

Anche sugli aspetti tecnici ci sono delle similitudini: entrambi gli interventi puntano a una copertura totale dei crediti non garantiti entro 2 anni, mentre su quelli garantiti la proposta della Commissione concede un anno in più (8 invece dei 7 dell’addendum). Se questi sono gli aspetti in comune, le differenze più rilevanti riguardano invece il perimetro di applicazione: i) le modifiche proposte dalla Commissione si applicheranno a tutte le banche europee, quindi anche a quelle di minore dimensione; ii) i nuovi vincoli riguarderanno solo i nuovi crediti erogati a partire da marzo 2018 divenuti successivamente deteriorati. La proposta della Commissione, qualora il Parlamento Europeo la accettasse così come è stata formulata, avrà nel complesso un impatto ben più contenuto sui conti bancari.

Elemento debole di entrambi gli interventi è il mancato coordinamento. La BCE sembra voler agire con maggior decisione, mentre la Commissione propende in un approccio più graduale. In questo scontro hanno probabilmente entrambe torto. L’eccessivo pugno duro della BCE, in assenza di una Banking Union completa di tutti i suoi pilastri, e in particolare senza un fiscal backstop e l’assicurazione sui depositi, rischia di destabilizzare alcuni sistemi bancari, soprattutto dei paesi periferici. Dall’altro lato, l’approccio soft della Commissione, le ostilità di alcuni paesi nel portare a compimento la Banking Union e la scarsa attenzione dedicata ai rischi di mercato possono favorire l’azzardo morale e creare le basi per una futura crisi finanziaria di portata sistemica.

Relativamente ai rischi di mercato bisogna rimarcare come BCE e Commissione tendano a sottovalutare l’impatto destabilizzante dei titoli level 3 (si veda al riguardo Barucci, Baviera e Milani, 2018) e dei derivati, attività finanziarie che abbondano nei bilanci di alcuni istituti di credito operanti nei paesi nordici. In tal modo perdura e si aggrava un’asimmetria di trattamento tra rischio di credito e rischio di mercato (CER, 2018). Tale asimmetria discrimina tra sistemi nazionali, rende più conveniente per le banche l’assunzione di rischi finanziari rispetto all’attività creditizia, e lascia non adeguatamente presidiato proprio il fattore di rischio che nel 2007/2008 ha innescato la crisi finanziaria.

Grafico 2

Conclusioni

In definitiva, e a distanza di 10 anni dallo scoppio della crisi internazionale, manca ancora una visione complessiva di come affrontare, nell’interesse dell’Europa intera, i problemi finanziari ancora aperti. Al riguardo va notato come le banche statunitensi, pur avendo subito forti contraccolpi all’avvio della crisi finanziaria, oggi hanno recuperato quasi interamente il terreno perso sui mercati azionari (grafico 2). La pronta reazione del governo Usa, in assenza di problemi di coordinamento tra le diverse nazioni che compongono lo Stato federale, può spiegare buona parte di questo successo.

 

Riferimenti

Barucci, Emilio, Baviera Roberto, and Milani Carlo. “The Comprehensive Assessment: What lessons can be learned?.” The European Journal of Finance (2018): 1-19.

BCE, Addendum to the ECB Guidance to banks on non-performing loans: supervisory expectations for prudential provisioning of non-performing exposures, marzo 2018.

CER, Addendum sui crediti deteriorati: quali effetti per le banche italiane?, Aggiornamento Rapporto Banche, ottobre 2017.

CER, Rapporto Banche 2/2017, gennaio 2018.

Commissione Europea, Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on amending Regulation (EU) No 575/2013 as regards minimum loss coverage for nonperforming exposures, marzo 2018.

Apr 052018
 

The European Commission expressed its intention to review the Solvency Capital Requirement (SCR) calculation under the Standard Formula (SF) before December 2018.

To answer this need, at the beginning of 2017 EIOPA launched a dedicated project aimed at looking for possible simplifications in the SCR calculation, ensuring a proportionate and technically consistent supervisory regime.

The final set of advises was submitted by the Authority to the European Commission last 28 February 2018. Among the relevant items quoted in the set of final advises we have:

  • the mortality and longevity risk calibration                                                                                        differently from what communicated in the consultation paper, EIOPA confirms both the longevity (20%) and the mortality (15%) risk parameter stresses, without increasing the risk granularity
  • the interest rate risk sub-module  EIOPA confirms that current formula should be amended and, differently from what communicated in the consultation paper, advises to adopt a relative shift approach, with parameters that vary in function of the maturity (m)

As the impact of this new methodology is material for the undertaking exposed to the low yield environment (expected decrease of -14% of the Solvency Ratio), EIOPA suggests to gradually move towards the new approach in case of downward shocks, calculating a capital requirement base on a stressed yield curve that will be coincide with the one of the new calculation in the next 3 years, decreasing by j/3 of the difference (new-current) each year j.

Differently from what communicated in the consultation paper, EIOPA confirms both the longevity (20%) and the mortality (15%) risk parameter stresses. Indeed, while the stakeholders agreed on the assessment carried out by the Authority on the longevity risk, they criticised the methodology proposed for the mortality one: as the uncertainty increases over time, the translation of changes in life expectation into instantaneous levels of shocks overstates the value for short durations, penalizing contract with shorter term compared to those lasting for the whole life of the insured. EIOPA agrees with this feedback from the industry, given the simplifications applied to the approach and the results obtained looking at a more granular level.

Given the mixed feedback received on granularity, EIOPA suggests maintaining its advice of having a unique stress applied to all the age groups. This allows to both save implementation costs and not add complexity (because of the interaction with the BE model points).

The life underwriting risk module should reflect, at least, the risk of increased insurance liabilities values resulting from changes in level, trend or volatilities of mortality rates, where an increase/decrease (mortality/longevity risk) of these rates leads to an increase in the value of the insurance liabilities. The losses resulting from changes in the level of mortality rates can be captured by the use of the best estimate mortality tables, while those resulting from changes in the trend can be considered via using the estimated trend for the forecast and development of future cohort mortality tables. Mortality sensitivities can be measured by changes in life expectancies, which can be captured using a stochastic mortality model. EIOPA made use of the Lee-Carter (LC) and Cairns-Blake-Dowd (CBD) models, calibrated to data sourced from the Human Mortality Database (HMD) – no other specific national database was used.

More than the 80% of the EEA population was considered in the calibration, using data from Belgium, Denmark, France, Germany, Greece, Italy, Netherlands, Poland, Spain, Sweden and UK, tracked over the period 1985 – 2013/14/15 (depending on the availability in the HMD; Germany data have only been taken after the reunion dated 1990). The mortality table were extrapolated up to 120 years using the Kannisto rule. As EIOPA does not have access to insured population data, the Authority made the hypothesis that the mortality rates are the same as the one of the general population; there is no consensus on whether these should be higher or lower: in general, insured people are wealthier and should leave longer, but on the other hand some claim that the recent improvements in mortality benefit mainly the general population.

Based on the parameters estimates for each model and country, EIOPA simulated 5000 cohort mortality tables, deriving the life expectancy for each age and time (average value and 0.50% – 99.50% quantiles) and calculating the appropriate shocks to apply to the mortality rates to match

where the expected shocked life expectancy is defined asEIOPA then combined the different shocks into a weighted average over all the countries and later between the two models (LC and CBD). This methodology undergoes thee simplifications:

  • the analysis is based on the general population of 11 countries rather than on their insured population
  • it does not consider events that do not belong to the dataset, e.g. new cures
  • the stresses defined are “equivalent stresses”, applied to all mortality rates of an insured person over the projection. They should instead depend on the age and calendar year of the projection.

 

Given this outcome and looking at an age close to 60 years, EIOPA initially proposed to confirm the longevity stress (20%) and to review the mortality one (from 15% to 25%) but then went back on its steps, confirming the mortality one too.

The Authority came up to this decision because of the degree of uncertainty due to the model simplifications and because of the results obtained using a more granular approach: a stress of 25% is too high when short durations (remaining term to maturity) are considered

 

To make these calculation EIOPA has considered the age dependent shocked temporarily like expectancy

optimizing the stress h for each age x and horizon n.

 

The review of the interest tare risk module is an EIOPA own initiative, driven by the questionable appropriateness of the current approach that is not suitable anymore to represent the real 1 in 200 years shock event: due to the relative calculation of the shocks, the absolute one becomes smaller with decreasing rates and negative rates are not even stressed. This view is shared by the NSAs, that already suggested to review the formula back in 2016, in response to a questionnaire sent by EIOPA.

Although some stakeholders pointed out that the review of the interest risk module should go in hand with the review of the Ultimate Forward Rate (UFR) and the correlation of the entire market risk module, EIOPA prefers to focus on resolving the issues identified, recognizing the importance to define adequate shocks, without waiting until 2020, when the LTG package will be reviewed. EIOPA confirms that no extrapolation toward the UFR is needed on the stressed yield curves (it would increase the complexity, putting the stakeholders in charge of the calculation, without producing appropriate stresses beyond the LLP; furthermore, long term expected rates also change with a changing economic environment). To calibrate the models, EIOPA used its historical risk free data, that cover the period 04.01.1999 up to 2018, containing interest rate values belonging to different environments.

In the consultation paper EIOPA tested three approaches [see Dell’Acqua Silvia, “EIOPA consults on the advices for the SCR review under SF”]:

  1. symmetric 200 bps minimum shock with a static interest rate floor
  2. combined approach
  3. shifted approach

concluding that [C] was not appropriate and proposing one of the other two. Most stakeholders disagreed with EIOPA, commenting that:

  1. is too simplistic and massively overestimates the risk in the low yield environment; in addition, the derivation of the lower bound is questionable (e.g. why not derive it based on the cost of holding cash?)
  2. is too complex for the SF and lacks an economic rationale (expert judgement needed); furthermore, because of the min/max operators, the implied forward rates exhibit an erratic behaviour, which makes the calibration of Interest Rate models within the ESG quite challenging
  3. is suitable, simple, data driven, economically sound and risk sensitive.

In light of the comments received, EIOPA proposes to use the shifted approach, revising its calibration. The idea of the shifted approach is to shift the x-axis upwards, apply a relative stress and shift the x-axis downwards by the same shift amountthe equation can be re-written asthat can be also re-written into its final form

whose parameters values are reported in the table below. The values corresponding to maturities not specified shall be either interpolated or set equal to those corresponding to the min/max maturity specified:

EIOPA reviewed the calibration, proposing that

  • the shift parameter shall be different for upward and downward stresses
    • for upward stresses, a constant value of 3.5% is adopted, being
      • close to the one (3.1%) calculated minimizing the differences of the stresses yield curve under the current SF
      • in line, in terms of resulting stresses, with those of 14 different internal models
    • for downward stresses, a maturity dependent (m) parameter is adopted being
      • economically justified because the lower interest rates have been observed for short maturities
      • in line with the hypothesis made by some internal model users
    • once the shift parameters are determined, the shifted historical time series can be computed and the annual rolling relative changes derived, giving origin to the relative stress factors, calibrated with a Principal Component Analysis on non-standardized data (they could also be determined as the empirical 0.50% and 99.50% realizations, but the PCA analysis seems more appropriate to capture the high correlation within the data)
    • the last calibration step is to select and aggregate a representative data set, needed because the SF defines on single calibration, independent of the currency.
Mar 192018
 

The year 2017 was definitely a record year for Venture Capital-backed fintech featured by $16.6bn raised (Figure 1), 1128 deals executed worldwide and 8 new unicorns (companies with market valuation of $1bn+). While North America surpassed Asia and confirmed its leadership in terms of money raised (after the decline of 2016, Figure 2), Europe experienced the biggest increase with a +121% YoY reaching circa the 17% of the whole funding to VC-backed fintech companies.

 


Figure 1: Annual global fintech deals and funding ($bn) – Source: CB Insights

 

 

Figure 2: Annual funding to VC-backed fintech companies per region ($m) – Source: CB Insights

Interestingly, the fintech space is changing and so are investors’ behaviors. As we can see from the chart below (Figure 3), the global number of Fintech mega-rounds ($100m+) dramatically increased from 2016 (35 vs 16). Investors, especially in the US, are making more concentrated bets.

Figure 3: Annual global number of fintech mega rounds – Source: CB Insights

Looking ahead, what are the main trends to watch in 2018? According to a report recently published by CB Insights, these are:

  • Fintechs unbundling leads to rebundling

Over the last years, Fintech startups have addressed single unserved financial products/services by improving customer experience.  According to CB Insights, 2018 will be characterized by fintech rebundling and will see startups dealing with switching from mono-product to multi-product, leveraging technology for product innovation and opening new investing channels. Notable examples are Credit Karma expanding into tax and Revolut launching a cryptocurrency exchange on its platform.

  • European fintechs will expand their global footprint

Several European banking startups already announced expansion plans. Revolut and N26 are about to kick off their operations in US. Funding Circle announced a strategic partnership with Kansas INTRUST Bank to support growth of US SMEs, and TransferWise is launching its new borderless account that can hold 28 currencies.

  • Banks forgo partnering in favor of fighting fintech with fintech

Banks are finally actively investing in fintech startups across a variety of areas from Blockchain and Data Analytics, to Payments and Financial Services Software.
Interestingly, banks are not only looking to invest in and partner with fintech startups but also working on their own fintech solutions. Marcus, Goldman’s online lending (and deposit) platform, recently hit $2bn in loan originations, just 13 months after its launch. Moreover, 2017 saw the launch of JP Morgan and Morgan Stanley robo-advisors.

  • Wealth management will become the hottest fintech sector in China

According to CB Insights, Wealth Management is on the rise in China. Ant Financial’s Yu’eBao is currently the largest money market fund in the world and Tencent just got a license to sell mutual funds to WeChat’s user. However, VC investments in Chinese wealth tech startups are not as huge as we may think. In fact, only $146m were raised in 2017, suggesting room for strong growth and opportunities for fintech startups able to deliver more comprehensive solutions as the industry undergoes a paradigm shift.

  • Latin America and Southeast Asia will see strong fintech growth

It is not a secret that Fintech has flourished where banking infrastructure is underdeveloped, fulfilling the gaps in traditional banking models. CB Insights suggests that the next great opportunities may lie in Latin America and Southeast Asia. The need for innovative solutions is clear. For example, 40% of Brazilians are currently excluded from traditional banking systems and less than 5% of Indonesians have a credit card. In 2017, Southeast Asia saw $218m invested in fintech (record year) and Latin America saw 38 fintech deals (clearly outpacing Australia and Africa). Alternative lending and blended solutions between fintech and commerce are the hot areas to watch.

  • More companies will look to sell pickaxes amid cryptoasset speculation

2017 has also been the year of Crypto and, while blockchain is still in its very early days, investors and startups have entered the space looking for speculation. More than $4bn have been raised via Initial Coin Offerings in 2017 and Cryptocurrency exchanges such as Coinbase surge in popularity. As crypto speculation continues, more companies will look beyond their initial use cases to enable and expand investment and trading.

  • Capital markets fintech infrastructure becomes a focus area for investment

The next fintech era must rely on a stellar infrastructure to drive innovation in finance. In fact, one of the most urgent need for banks is to revolutionize their IT systems. Aiming at replacing legacy infrastructure, centralizing disparate customer data and creating open banking platforms, banks are very interested in solutions offered by startups like Plaid or Quovo (a data platform that leverages a robust suite of APIs & modular applications to aggregate financial data).

  • Banks deepen their partnerships with regtech

Regtech is on the rise. VC-backed Regtech equity funding reached $1.8bn across 176 deals since 2013 and many predict it will be the next big phenomenon. Regtech finally enables bank to optimize compliance activities, currently very costly and inefficient. Banks such as Santander, Barclays, and Goldman Sachs are some of the earliest to invest in regtech startups. Banks have made investments in products & services that range from identification and background checking software to blockchain and trade monitoring.

  • Insurance tech investment moves to the back-end

Insurtech startups continued to be a hot area for fintech investment in 2017. Global deals rose 16% YoY in 2017 with $8bn invested since 2012. Although most of the funding still go to distribution-focused startups, a crunch may occur as winners emerge. On the other hand, back-end startups are finding more ways into insurers with claims being an area of focus.

  • Amazon is primed to get more aggressive in fintech —outside of the US

Amazon is a great example of how new entrants are taking market shares from traditional players. Amazon has already successfully developed several financial services such as payments, lending and cash deposits in the US and, right now, is looking abroad. The tech giant is betting big on Insurance in Europe and in Payments in growth markets such as India and Mexico. It will be also very interesting to see how the battle with the Chinese Dragons (Tencent and Alibaba) will evolve.

 

Mar 132018
 

Last 30 January 2018, EIOPA published a consultation paper on the adjustments elaborated on the Insurance Distribution Directive (IDD), regarding the base amounts for Professional Indemnity Insurance (PII) and for financial capacity of the insurance intermediaries.

A PII is a form of liability insurance that covers the costs of compensating policyholders for claims, legal fees and remedies that can arise from acts, errors or omissions committed by insurance intermediaries during the conducting of their business activities. A PII not only strengthens the consumer protections by providing a source other than the firm’s capital to pay the claims, but also protects the assets of the insurance intermediaries in case of large and unexpected amounts. It is particularly valuable for small insurances and ancillary intermediaries, that might find difficult and inappropriate for their business to hold large amounts of capital. The IDD states that, regardless its size and irrespective of whether it operates in more than one Member State, to be registered and to carry on insurance intermediation, an intermediary must:

  • hold a PII covering the hole territory of the Union
    • with a level of indemnity of at least 1,250,000 euros for a single claim
    • with a level of indemnity of at least 1,850,000 euros per year for all claims
    • capital resources are not allowed as an alternative to PII
  • have a minimum financial capacity of max (18,750 euros ; 4% sum annual premiums received)

With the aim of ensuring trust in the insurance distribution, the IDD also provides for specific national options to protect customers against the inability of insurance intermediaries to pay the claim, that goes on top of the minimum requirements listed above.

Paragraph 7 of Article 10 of the IDD states that EIOPA should draft Regulatory Technical Standards (RTS) to adapt the amounts foreseen as a minimum coverage according to the changes of the European Index of Consumer Prices (EICP) published by Eurostat for the EEA in the period 01.01.2013 – 31.12.2017, reviewing the figures every five years thereafter. Although the IDD prescribes how to perform the calculations, EIOPA sees the public consultation as an important step towards a better regulation and carries it out in accordance with Article 10 of Regulation EU 1094/2010, in case of drafting a RTS. Comments can be provided by the 27th of April 2018, EIOPA is submitting the finalized RTS to the Commission by the 30th of June 2018.

EIOPA has conducted a review of different aspects of the market for PII for insurance intermediaries, concluding that:

  • there are no evidences of market failures arising from PII
  • PII is not acting as a barrier to enter the insurance intermediaries market in the EEA
  • claims for PII vary from Member State to Member State, making difficult to judge the adequacy of minimum limits
  • as the EICP increased by 4.03% (from 99.01 to 103.00), the base euro amounts for PII and financial capacity should be review as follows
    • PII level of indemnity of at least 1,300,370 euros for a single claim
    • PII level of indemnity of at least 1,924,550 euros per year for all claims
    • minimum financial capacity of max (19,510 euros ; 4% sum annual premiums received)
  • the increase of the amounts is likely increasing the cost for distributors on an ongoing basis
    • the new minimum levels of indemnity may result in a slight rise of the premiums to be paid by insurance intermediaries for their PII
    • the new minimum financial capacity may result in a potential loss of returns on investments
  • on the other hand, the increase is ensuring an adequate level of consumer protection, in line with the inflation, that ultimately increases the trust of consumers in insurance distribution.
Mar 072018
 

La normativa sui rischi degli investimenti dei clienti: una breve sintesi

La normativa di Basilea come noto è focalizzata sulla misura dei rischi dei portafogli delle banche, siano essi finanziari (market risk), sia legati alla attività di erogazione di prestiti, mutui e fidi (credit risk). La sua è una storia ormai trentennale. Una sintesi completa è disponbile in [3].

Negli ultimi 20 anni si è sviluppato prima in ambito nazionale poi comunitario un altrettanto importante corpo normativo con le relative prassi e procedure legato alla misura dei rischi degli strumenti finanziari collocati presso la clientela. Senza pretesa di esaustività ricordiamo alcuni degli eventi normativi salienti su questo aspetto nel nuovo millennio

  • La disciplina nazionale sui FIA, fogli informativi analitici per la collocazione di obbligazioni strutturate, negli anni di grande sviluppo di questi strumenti (fine anni ’90, primi anni 2000)
  • La Direttiva Prospetto europea (cfr. [4]) sul contenuto informativo dei prospetti per il collocamento di strumenti finanziari (azioni, obbligazioni, ..)
  • La normativa MIFID (o MIFID I, cfr. [5]), che per prima ha disciplinato le esigenze di classificazione e profilazione della clientela, per fare in modo che siano rispettati opportuni vincoli di adeguatezza tra il cliente (disponibilità patrimoniale, conoscenze finanziarie, propensione al rischio) e l’investimento proposto dall’intermediario finanziario
  • La normativa UCITS IV, sui fondi comuni, che ha disciplinato il contenuto di schede stadardizzate di informazione su costi, composizione e rischi degli OICR, requisti organizzativi, si veda [6]

A queste normative di primo livello sono corrisposte negli anni normative di II e III livello, tra cui in particolare le circolari e regolamenti Consob-Bankit.

Ricordiamo in particolare, con i suoi numerosi aggiornamenti, il regolamento congiunto Consob-Bankit ([7]) sui servizi di investimento e di gestione del risparmio, che disciplina in modo molto preciso anche le attività in carico alle funzioni di controllo delle banche (risk mgt, compliance, audit) sulla conformità alle normative dei processi aziendali di costruzione e collocamento dei prodotti e servizi.

In ambito extra normativo, però con effetti significativi in termini di dottrina e procedure, va ricordato il Quaderno Consob 63 (si veda [8]), per il dibattito suscitato in relazione all’uso di scenari probabilistici (contrapposti a un approccio what if) per la descrizione dei rischi degli investimenti.

Ricordiamo infine l’attività realizzata per alcuni anni da ABI con Patti Chiari sulle obbligazioni strutturate. Attività di pubblico servizio che ha prestato il fianco a numerose critiche, in quanto in sostanza catturava e misurava il rischio di mercato di uno strumento, ma non il rischio di default, o questo era troppo ancorato al rating. Questo dal caso dei bond Parmalat passando per il default Lehman sino ai bond subordinati (Popolare Etruria, ecc) ha portato alla fine alla chiusura del servizio, anche se il portale web è ancora nominalmente attivo.

Su questa storia articolata e in parte disomogenea tra il mondo degli strumenti di base (azioni, obbligazioni) e quello del risparmio gestito (fondi, sicav, prodotti assicurativi con contenuto finanziario quali le polize index e unit linked) si innestano dal 2.1.2018 due normative di fondamentale importanza: MIFID 2 e PRIIPS.

MIFID 2 rafforza gli strumenti di tutela del cliente, esprimendo nuovi concetti quali la product governance (l’intermediario deve avere presente e dichiarare il target di riferimento del prodotto), dall’altro rendendo più rigidi principi già stabiliti in MIFID, quali i casi di esonero dell’intemediario da responsabilità in regime di execution only, o i criteri di preparazione professionale dei dipendenti impegnati in servizi di consulenza.

La normativa PRIIPS (si veda [10]), detta anche “KID for PRIIPS”, disciplina il documento standard KID (key information document) per i prodotti finanziari retail e insaurance based, con le informazioni che deve recare in 3 pagine, altamente standardizzate, in ordine a:

  • Struttura generale del prodotto e dati anagrafci
  • Costi
  • Scenari di performance
  • Rischi

Importante da subito osservare cosa rientra nel perimetro dei PRIIPS, come dalla tabella che segue:

Come riportato in tabella, i fondi comuni già sottoposti a UCITS hanno 5 anni di deroga, ma verosimilmente il loro documento standard, che nel gioco delle “i” si chiama “KIID”, sarà riportato alle regole del “KID”.

 

Le Misure di Rischio. Una generalizzazione concettuale

E’ opinione diffusa non corretta che fare Risk Management sia quasi esclusivcamente una questione di scelta modello probabilistico per l’evoluzione dei mercati, quindi dei prezzi e dei fattori di rischio, e di scelta della misura per tradurre in senso numerico il termine “rischio”. In tal senso ha forse nuociuto la discussione ventennale nella comunità finanziaria tra VaR (un quantile) ed Expected Shortfall (la media della perdita sui soli casi estremi), che ha messo in secondo piano altri aspetti essenziali del processo di controllo del rischio. Cerchiamo di astrarre dai casi specifici per rappresentare nel seguito tutti gli elementi di tale processo.

  • Misura teorica. Si è già detto di questo, e come noto nel market risk sono VaR ed ES i due pincipali competitors. Ma molte altre sono le proposte possibili con buona diffusione nella prassi. Per esempio, la volatilità stessa è un popolare indicatore di rischio nel campo dell’asset management. Sempre nell’asset management, si usano spesso misure ex-post quali max drawdown, cioè la massima escursione negativa di un prezzo in un dato periodo. Oppure vanno ricordate le misure di decomposizione del rischio. Per esempio il ComponentVaR misura in che parte uno strumento o sub-portafoglio contribuisce al VaR dell’intero portafoglio. Infine anche gli stress test sono una misura di rischio. Negli stress test la logica probabilistica viene sostituita da un approccio what if, cioè quanto si perde nell’investimento se una evento estremo si verificasse, evento a cui non necessariamente viene attribuita una probabilità. A questo approccio sono collegate misure molto diffuse in ambito gestionale nei portafogli proprietari delle banche, si pensi alla duration o al bpv (basis point value), cioè di quanto cambia il valore di una posizone/portafoglio se la curva dei tassi si sposta di 0.01%. Misure molto utili anche per coperture in base al “rischio aperto”
  • Parametri della misura. Con che parametri viene applicata la misura? Nel caso del VaR i parametri tipici sono l’orizzonte (holding period) e il livello di confidenza Questi parametri riflettono il livello di prudenza che il regulator o le prassi gestionali usano per dare concretezza al concetto di rischio. Esempio: mentre nel rischio di mercato la normativa Basilea II-III richiede un livello di confidenza del 99%, nel rischio di credito per i modelli interni è richiesto un VaR al 99.9%, anche per tenere conto di possibili incertezze sui parametri, rischio modello, ecc. Al contrario in ottica gestionale non è infrequente l’uso di un VaR con livello 95%. Ci si preoccupa cioè di livelli di perdite con un livello di prudenza/pessimismo più moderato.
  • Modello probabilistico del mercato. Questo aspetto ha a che fare con la dinamica dei prezzi degli strumenti finanziari o dei fattori di rischio che compongono il portafoglio. Se si calcola il VaR utilizzando i punti za della variabile gaussiana, è perché si ipotizza una distribuzione gaussiana dei rendimenti. Se viceversa si applicano ai valori correnti i rendimenti storici e poi si determina il quantile empirico dela distribuzione dei valori, si è nel caso opposto di approccio non parametrico (più noto nel settore come historical simulation), cioè non si fa alcuna ipotesi sulla forma dei rendimenti e si considera che il loro istogramma empirico ne sia la migliore stima
  • Algoritmo calcolo della misura. Fissati gli elementi precedenti, quindi a parità di misura e di modello, ci possono essere differenti metodi di calcolo della stessa, per questioni di proprietà statistiche nell’ ultimo step del calcolo. Esempio: Se si usano i metodi di historial simulation o simulazione montecarlo e si dispone di 473 osservazioni, il VaR 99% potrebbe essere stimato campionando il 4^ peggiore risultato, il 5^ peggiore, cioè con delle stime empiriche in un caso più prudente e nell’altro più fair del quantile teorico. Oppure visti i noti problemi di instabilità (elevata varianza) dei quantili empirici “puntuali”, si può utilizzare una media pesata del 4^ e 5^ peggiori scenari o in un intorno ancora più ampio.
  • Scomposizione/granularità della misura. Spesso in letteratura accademica è normale scrivere “Il VaR” o “L’expected shortfall”. Ma sarebbe più corretto scrivere “I VaR”. In altri termini, fissata la misura questa viene calcolata in condizioni e aggregati differenti. Esempi: nella normativa di Basilea le asset class (tasso, cambi, equity) determinano una pluralità di misure, in cui il rischio viene analizzato congiuntamente ma anche con riferimento al distinto contributo delle diverse asset class. Sia nei portafogli proprietari sia nel risparmio gestito si calcolano misure di rischio sul singolo strumento/posizione sia sull’intero portaffoglio o sub-portafoglio. La futura normativa sui rischi di mercato, FRTB, richiede di calcolare ES su tutte le possibili combinazioni di asset class e liquidity horizon secondo la tassonomia assegnata ai fattori di rischio.
  • Scopo della misura. Una misura senza alcun feedback nei processi ma solo rappresentata nel reporting sarebbe poco utile, si tratterebbe poer l’appunto solo di misura senza “controllo” o “gestione”. Possiamo distinguere i seguenti utilizzi delle misure:
    • Adeguatezza patrimoniale (Basilea). Si verifica cioè se il patrimonio della banca può sopportare le perdite potenziali stimate con le misure di rischio
    • Adeguatezza/Classificazione (MIFID/PRIIPS). Lo strumento in base alla sua misura numerica è classificato in diverse classi (7 nella normativa PRIIPS), e questo permette di verificare in termini di compliance se lo strumento o l’intero portafoglio è adeguato per il profilo del cliente
    • Limiti (gestionale). Le banche nei portafogli proprietari e gli asset managers (nei prospetti o con limiti interni) fissano vari limiti di massimo rischio in capo ai diversi livelli di reponsabilità nella gestione del portafoglio, un vero e proprio albero dei limiti. All’eventuale mancato rispetto di questi limiti sono legati processi di rientro (cioè chiudere le posizioni per rientrare nel limite) o di approvazione, mediante un processo di escalation gerarchica che in relazione ai vari casi può richiedere l’intervento dei vertici apicali o del CDA.

 

Confronto tra misura dei rischi finanziari Basilea vs PRIIPS

In che misura i processi di Risk Management regolamentari, per compliance alle diverse regulattion, sono liberi di effettuare le scelte interne? O si tratta di processi regulator driven con stretti obblighi di compliance? Rispetto agli elementi descritti nel paragrafo precedente, riportiamo una tabella di confronto tra la normative di Basilea, ambito market risk, e PRIIPS.

Drivers Controllo rischio PRIIPS BASILEA
Misura rischio Value at Risk Value at Risk attualmente, Expected Shortfall nella normativa FRTB
Parametri misura Confidence level a = 97.5%, poi questo dato viene ricondotto a una VEV = volatilità annualizzata. Infine viene anche definito RHP = reccomended holding period Confidence level a = 99%, Holding Period h = 10 days. Poi mediante coefficiente moltiplicativo b la misura è riscalata (Beta tra 3 e 4)
Algoritmo di calcolo Regulation given. Per i prodotti lineari (senza garanzie capitale o opzionalità) si utilizza l’approssimazione del quantile di CornishFischer. Per prodotti con payoff non lineari va effettuata una simulazione montecarlo con 10.000 paths su cui poi stimare il quantile Le banche possono utilizzare qualunque modello: modello non parametrico (historical simulation) o parametrico (tipicamente gaussiano) per i fattori di rischio, o anche approssimazioni analitiche come le delta-gamma-vega. La qualità predittiva del modello è monitorata con backtesting delle P&L effettive vs il VaR ex ante.
Scomposizione Segmentazione Il VaR del prodotto non è decomposto. I prodotti sono però classificati in 4 categorie con regole di calcolo diverse: 1) prodotti complessi (e.g. derivati) o senza serie storiche 2) Prodotti lineari (e.g. unit linked e fondi plain) 3) Prodotti non lineari (e.g. prodotti con garanzia capitale) 4) Prodotti che dipendono da parametri non osservabili (e.g. da indicatori bilancio dell’azienda emittente) L’enfasi è sul rischio di portafoglio, non della singola posizione. Questo è però decomposto (con somma finale senza effetto diversificazione) in asset class come segue: rischio di tasso, rischio spread, rischio equity, rischio forex, rischio commodity. Nella normativa FRTB di futura applicazione oltre alle asset class (AC) si tiene conto dei liquidity horizon (LH), con un set più granulare di segmentazione della misura
Scopo misura Al prodotto viene assegnata una classe di rischio finanziario tra 1 e 7 (massimo rischio) in base ad altrettanti classi di volatilità. Qesta va poi confrontata con il profilo di rischio del cliente per verificare l’adeguatezza cioè la compatibilità con il suo portafoglio. La misura di rischio di mercato, oggi data da VaR e VaR stressato moltiplicato per coefficiente beta, viene sommata al rischio di credito e operativo. La somma dei rischi deve essere minore o uguale agli own funds (patrimonio della banca) in base al primo pilastro di basilea, che prescrive che debba essere il patrimonio a fare fronte alle perdite (estreme), di cui la misura dei rischi fornisce una stima ex ante.

 

Riflessioni e Conclusioni

A parte le intuibili differenze nell’utilizzo pratico delle misure di rischio e nella segmentazione delle stesse, la vera differenza significativa nel confronto Basilea vs PRIIPS è che nel contesto PRIIPS non solo la misura ma anche il modello/algoritmo, sino alla lunghezza delle serie storiche richieste per la stima dei parametri, è totalmente prescritto dal regulator.

In questo ravvisiamo alcuni razionali comprensibili. Se la tutela di tutti gli stakeholder in particolare depositanti è importante nella verifica di consistenza del patrimonio delle banche (Basilea), ancora di più 15 anni di gravi casi di perdite subite dai clienti nei loro portafogli per mancata tutela suggeriscono una normativa molto dirigistica in ogni dettaglio del calcolo. Questo in relazione alla alea da modello che anche nel contesto di “Basilea 4” sta portando a ridurre l’autonomia dei modelli interni.

Sul fronte dei punti di attenzione, le 4 categorizzazioni previste in PRIIPs con altrettante tecniche di misura hanno punti di confine non sempre chiarissimi nella loro effettiva applicazione. Inoltre, su un piano strettamente tecnico, appare in alcuni casi debole (cioè per alcune distribuzioni dei rendimenti) l’uso della approssimazione analitica del quantile con il metodo di Cornish-Fiscer, si veda [11].

Certo si doveva regolamentare e l’impianto generale è rigoroso e fair. Vedremo nei prossimi mesi in che misura anche le reti di di vendita e consulenza sapranno migliorare e rendere più sostanziale la relazione con il cliente con questi nuovi KIDs.

 

References

[1] Basel Committee on Banking Supervision (2014), “Fundamental review of the trading book: outstanding issues”, paper 305.

[2] Basel Committee on Banking Supervision (2016), “Minimum capital requirements for market risk,”, paper 307.

[3] Bonollo M. (2017), “30 anni del percorso della regolamentazione di Basilea. Un tentativo di sintesi”, https://www.finriskalert.it/?p=5161.

[4] European Parliament (2003), “Directive 2003/71/EC – prospectus to be published when securities are on sale to the public or admitted to trading”, Official Journal of the European Union.

[5] European Parliament (2004), “Directive on markets in financial instruments 2004/39”, Official Journal of the European Union.

[6] European Parliament (2009), “UCITS IV, regulation 2009/65”, Official Journal of the European Union

[7] Consob-Bankit (2007), “Regolamento in materia di organizzazione e procedure degli intermediari che prestano servizi di investimento o di gestione collettiva del risparmio (Testo integrato e aggiornato al 20 marzo 2015)”.

[8] Minenna M. et al. (2009) “Un approccio quantitativo risk-based per la trasparenza dei prodotti d’investimento non-equity”, Quaderni di Finanza Consob, n.63.

[9] European Parliament (2013), “Capital requirement regulation n.575” (Basel III)”, Official Journal of the European Union.

[10] European Parliament (2014), “Regulation 1286/2014 \Key information documents for packaged retail and insurance-based investment products (PRIIPs)”, Official Journal of the European Union.

[11] Tesser M. et al (2017), \Packaged Retail Investment and Insurance-based Investments Products (PRIIP) – Scenari di performance con traiettorie alla Cornish-Fisher”, Working Paper Department of Economics, University of Verona WP, n.11.

 

Feb 262018
 

La rivoluzione fintech, dopo aver sparigliato le regole del gioco nell’ambito dei sistemi di pagamento, della consulenza e del trading, inizia a volgere il proprio sguardo verso le emissioni obbligazionarie. Nel corso del 2017, in Asia, Europa e Nord America, si sono riscontrate diverse iniziative in questo ambito, che variano da piattaforme innovative per l’emissione di obbligazioni a titoli emessi in criptovaluta.

Lo scorso agosto in Giappone, Fisco Ltd ha lanciato la prima emissione obbligazionaria in Bitcoin, sottoscritta interamente da una sussidiaria dello stesso gruppo. Il bond ha scadenza 3 anni, un valore nominale pari a 200 Bitcoin (813 mila dollari al momento dell’emissione) e paga una cedola annuale del 3%. Le nuove norme istituite dal governo giapponese, che hanno riconosciuto la criptovaluta come mezzo di pagamento, e l’attesa classificazione del Bitcoin come asset finanziario hanno spinto l’azienda ad anticipare il mercato, nella speranza di poter usufruire in futuro del first-mover advantage.

Al contempo non poteva mancare la prima obbligazione denominata nella seconda criptovaluta più famosa al mondo, Ethereum, emessa a novembre 2017 dalla società londinese LuxDeco, che gestisce un portale e.commerce di mobili e arredamento di lusso. L’operazione ha coinvolto alcune banche d’affari e l’autorità di vigilanza britannica FCA (Financial Conduct Authority).

Nel Regno Unito, Origin, una startup ammessa al programma Barclays Accelerator, si propone l’obiettivo di bypassare i circuiti tradizionali di intermediazione, partendo dal mercato europeo dei corporate bond. La piattaforma si focalizza su titoli di debito a medio termine, raccolti mediante private placement. Questa scelta strategica ha spinto Origin a cooperare con i dealer di diverse banche di investimenti per riuscire ad assicurarsi il capitale sufficiente a sottoscrivere i titoli emessi, fornendo loro la possibilità di relazionarsi con potenziali nuovi clienti.

Spostando l’attenzione verso il mercato Nord Americano, la startup canadese Overbond, dopo aver raccolto 7,5 milioni di dollari da un fondo di venture capital ha creato una piattaforma end-to-end con l’obiettivo di rivoluzionare il collocamento dei titoli obbligazionari, digitalizzando e rendendo più efficienti processi finora svolti manualmente. La piattaforma, che annovera tra i propri clienti multinazionali quali Burger King, è tra le prime start-up a dedicarsi al mercato primario invece che a quello secondario, offrendo agli emittenti la possibilità di collocare titoli sia mediante il private placement sia tramite offerte pubbliche.

Tornando al mercato europeo, proseguono anche le sperimentazioni sulle blockchain – che attraverso sistemi crittografici – consentono di creare su Internet un sistema ‘distribuito’ di certificazione, immutabile e sicuro, almeno teoricamente, che potrebbe sostituirsi ai sistemi centralizzati tradizionali di registrazione dei contratti obbligazionari e di dematerializzazione dei titoli. Nel 2017 Daimler AG ha sperimentato un’emissione di bond (Schuldschein) da € 100 milioni, scadenza un anno, sfruttando una blockchain privata sviluppata sul modello di Ethereum. L’emissione è stata sottoscritta da 4 banche tedesche.

La rivoluzione fintech, dunque, inizia ad allargare il proprio raggio d’azione verso i servizi più tradizionali offerti dalle banche quali le emissioni obbligazionarie, fornendo alle aziende alternative ai canali tradizionali.

In Italia, il crescente mercato dei mini-bond può essere il candidato ideale per una sperimentazione delle blockchain su questo strumento di raccolta di capitale alternativo al credito bancario che, secondo i recentissimi dati dell’Osservatorio Mini-Bond del Politecnico di Milano, ha consentito nel solo 2017 a 77 PMI di finanziarsi con € 1,4 miliardi.

 

Feb 262018
 

Troppo spesso siamo abituati a ragionare d’Europa soltanto nell’emergenza e fatichiamo invece ad intravedervi un’opportunità importante per il nostro Paese. Tutto questo viene accompagnato dall’immancabile riconoscimento (carico di autocommiserazione) che non contiamo abbastanza in Europa, come se fosse colpa di qualcun altro e non nostra.

Questa visione è ben radicata. L’esperienza della crisi finanziaria ce lo mostra in modo eclatante: l’Europa ha assunto quasi sempre le sembianze arcigne dell’austerità e del bail-in delle banche popolari. Meno noto, ma qualcuno per fortuna lo ricorda, è che la Banca Centrale Europea ha salvato il nostro paese in occasione della speculazione sui titoli di Stato italiani con lo spread che correva oltre cinquecento punti.

Oggi non siamo più nell’emergenza, l’euro non sembra a rischio ma il dibattito attorno al destino dell’Europa è tutt’altro che sopito, sono le forze politiche italiane che non sembrano curarsene più di tanto. Ci sono alcuni elementi su cui riflettere. Da un lato l’affermarsi di alcune forze anti-europee, che rimette in discussione alcuni principi fondanti dell’architettura europea e rafforza un approccio intergovernativo, per cui sono i paesi a decidere piuttosto che le istituzioni europee, dall’altro l’uscita della Gran Bretagna che rischia di ridurre il dibattito europeo ad un confronto tra Parigi e Berlino con gli altri paesi destinati ad un ruolo da comprimari.

L’asse franco-tedesco si è materializzato anche sul fronte accademico con il contributo di quattordici illustri economisti che hanno messo a punto una proposta per ridisegnare la governance economica europea (Reconciling risk sharing with market discipline: a constructive approach to euro area reform, CEPR policy insight no.91).

Il documento avanza diverse proposte che meriterebbero una discussione molto articolata, conviene provare ad andare per grandi temi.

A ben guardare, c’è molto di tedesco e poco di francese. L’approccio è quello di Berlino che privilegia il rafforzamento delle regole con la responsabilità delle decisioni che rimane in capo ai singoli paesi senza la definizione di un vero potere politico in sede europea. Non c’è traccia di un ministro delle finanze europeo e di un ruolo dell’Europa nella definizione di politiche fiscali con un budget adeguato. Il documento è davvero molto timido sulla strada di costruire istituzioni che gestiscano l’economia del vecchio continente. Un’impostazione che cozza contro chi, come l’Italia, avanza l’idea degli Stati Uniti d’Europea.

Insomma una visione tecnocrate rivista e corretta che non esita a collocare fuori dalla Commissione Europea il ruolo di guardiano dei conti pubblici dei diversi paesi (tramite l’istituzione di un’autorità indipendente) e a chiedere un rafforzamento delle autorità che sovraintendono alle risoluzioni bancarie che, nel caso specifico dell’Italia, sono accusate di essere state troppo attente ad ascoltare le esigenze locali.

L’intenzione è di affondare il colpo sul fronte del sistema bancario con limiti sui titoli di Stato detenuti dalle banche, il rafforzamento delle procedure di bail-in e la richiesta di ridurre i rischi dovuti ai crediti deteriorati. Tre misure che rischiano di mettere in seria difficoltà il sistema bancario italiano. Anche quando si propone (cosa sacrosanta e invocata da tutti) un sistema di garanzia dei depositi lo si fa tra mille cautele rimettendo il conto principale al paese in difficoltà e non agli altri. Insomma la condivisione dei rischi tra i diversi paesi è davvero lontana.

Le innovazioni forse più significative riguardano i vincoli sulla finanza pubblica che dovrebbero portare a regole più semplici e meno rigide in presenza di una recessione. Tutto questo senza il venir meno dell’obiettivo di ridurre il debito pubblico dei paesi non virtuosi. Sul debito pubblico si prevedono meccanismi semi-automatici di ristrutturazione nel caso di difficoltà del paese. La novità più interessante è la previsione di una sorta di Fondo Monetario Europeo, che dovrebbe assistere i paesi in seria difficoltà, e la creazione di un titolo privo di rischio tramite una cartolarizzazione di titoli di Stato che dovrebbe aiutare i mercati e le banche a digerire il fatto che il debito pubblico possa essere ristrutturato.

Può essere che questa proposta sia destinata a passare alle cronache come un divertissement degli accademici ma può anche essere che presenti un set di proposte pronte all’uso per ridisegnare una governance europea sul piano tecnico senza mediazione politica. Un approccio che sicuramente non va nella direzione di un’Europa più politica ma che potrebbe essere il vero obiettivo dei cosiddetti paesi forti.  Uno scenario che non giocherebbe di sicuro a favore del nostro Paese.

 

(pubblicato su Avvenire, 20 Febbraio 2018)

Feb 192018
 

La notizia non è una sorpresa nel mondo delle criptovalute: un furto di ben 17 milioni di Nano monete, del valore di circa 160 milioni di euro. Il furto (via rete) sarebbe avvenuto presso la società di exchange BitGrail. Gli investitori coinvolti dovrebbero essere circa centomila.

Nano moneta è una criptovaluta, una valuta virtuale sorta sulla scia del successo di bitcoin. BitGrail è un cambia valute moderno che fornisce un servizio di cambio tra le valute correnti (dollari o euro) e le criptovalute. L’unica differenza con quelli che troviamo per strada è che questi exchange svolgono il loro servizio su internet e che le criptovalute possono essere lasciate su un loro conto.

Le criptovalute possono essere utilizzate come mezzo di pagamento con trasferimenti effettuati su una piattaforma digitale. Nel caso più famoso, bitcoin, la piattaforma è blockchain. Per avere accesso a questo circuito occorre cambiare gli euro in criptovalute. Le transazioni di criptovaluta vengono confermate (validate) dai nodi della piattaforma che, risolvendo un complicato problema matematico, certificano la loro validità registrando il trasferimento sulla blockchain. Così facendo il trasferimento di criptovaluta ‘‘entra nella storia’’ e non può essere modificato se non riscrivendo, con l’accordo di una larga fetta di nodi della rete, il registro delle transazioni a partire da quella che si vuole modificare. Tutto avviene sotto condizione di anonimato dei soggetti coinvolti che vengono identificati con un codice.

I furti di moneta, così come la scoperta di bugs nei protocolli utilizzati, rappresentano il punto debole delle criptovalute in quanto la loro credibilità, e il loro successo, dipendono dall’integrità della piattaforma e dalla sicurezza che le transazioni effettuate non possano essere colpite da parte di un hacker. Il problema è che porre rimedio ad un furto è molto difficile (occorre riscrivere il libro mastro della piattaforma) e rintracciare l’autore del furto rischia di essere impresa ancora più ardua. L’unica raccomandazione che può essere fatta a chi vuole avventurarsi in questo mondo è di non lasciare le criptovalute su un exchange ma di trasferirle su un wallet protetto crittograficamente.

E’ un po’ curioso che mentre si discute delle ‘‘sole’’ rifilate dalle banche ai risparmiatori, la vicenda delle criptovalute venga vista con indulgenza. Il fenomeno in realtà è serio. Basta pensare che i possessori di obbligazioni delle banche popolari erano solo 10.000 e che le obbligazioni valevano 330 milioni. L’amministratore di BitGrail ha detto ‘‘Un exchange non è una banca, non è un luogo sicuro. Non c’è lo Stato o l’Europa che rimborsa o risarcisce chi opera nelle criptovalute…” ha ragione mi auguro soltanto che gli investitori fossero stati adeguatamente informati di ciò. Il problema è che siamo in mondo grigio e che il livello di protezione dei risparmiatori è purtroppo molto basso.

 

(pubblicato su Repubblica edizione di Firenze, 15.2.2018)

Feb 192018
 

Institutional investors play a key role in financial markets’ development. They represent the world’s largest source of equity capital and contribute to both efficiency and modernization of the allocative mechanisms of a financial system. Moreover, active institutional investors may foster an improvement in corporate governance practices by monitoring firm management.

The policy debate has recently highlighted increasing concerns about the role of institutional passive investors. Among the others, the IMF has warned about the potentially destabilizing effects of their asset allocation strategies, given that herding behavior may contribute to assets bubbles.

According to the OECD, at the end of 2015 investment funds’ assets under management represented about 104% of GDP in the US, up from nearly 72% at the end of 2008. Over the same period, they reached 56% from 34% in Germany, around 71% from 68% in France, while lagging behind in Italy, where they accounted for slightly more than 17% of GDP (from 13%).

Given the size and the role of institutional investors, understanding the drivers of asset managers’ allocation decisions, and in particular of equity allocation in listed firms, is fundamental on policy grounds, in order for regulators to provide the proper incentives towards virtuous behavior and to address the potential risks posed by the aggregate dynamics of these players in financial markets.

Consob Working paper n. 86 contributes to the literature on the determinants of institutional investors’ equity holdings with respect to 500 large non-financial listed companies in five major European countries (France, Germany, Italy, Spain and the United Kingdom) over the period 2010-2015 (http://www.consob.it/web/area-pubblica/quaderni-di-finanza).

Applying a fixed effect panel and a fractional regression model to actively managed funds referable to three categories of institutional investors, i.e., mutual funds, sovereign funds and hedge funds, the study finds evidence that both country-specific and firm-level characteristics play a relevant role in active institutional investors’ decisions.

 

The data

Our data set includes the end-of-year aggregate shareholdings of active institutional investors (i.e., mutual funds, sovereign funds and hedge funds) in each sample firm, as drawn from Thomson Reuters. For each country, the major 100 listed non-financial companies are considered. Direct shareholdings of financial institutions such as banks and insurance companies were excluded, since their asset allocation choices might be driven by different factors from those influencing ‘pure’ asset managers’ investment strategies. Moreover, passive institutional investors were excluded, given that they replicate some index or benchmark return and therefore assign less relevance than active investors do to macro or company-level characteristics.

Over 2010-2015, institutional investors’ holdings represent on average about 26% of shareholders’ equity. Mutual funds are the largest category among all active institutional investors (with an average of nearly 20.5% equity holdings), while sovereign and hedge funds are marginal. The presence of institutional investors, however, vary a lot across countries, ranging from an average of 13.5% in Italy to nearly 50% in the UK. This evidence mirrors the well-known differences across European financial systems in terms of role of institutional investors and stock market development. Over time, institutional ownership has remained fairly stable in Italy and France, while rising in Spain, in the UK and to a lesser extent in Germany (Fig. 1).

 

Fig. 1: Institutional investors’ shareholdings across the main European countries (2010-2015; data refer to mutual funds, sovereign funds and hedge funds; percentage values)

 Source: elaboration on Thomson Reuters data

 

In order to analyse the determinants of institutional equity holdings, both country-level variables and firm-level variables were included. Country-level variables comprise GDP growth, as an indicator of economic development, and debt to GDP ratio, as a proxy of country risk. Stock market development is captured by total exchange capitalization to GDP, whose values range over the sample period from a minimum of 20.2% in Italy to a maximum of 112.6% in the UK. Finally, the efficiency of the legal and judiciary system is taken into account by including among the explicative country-level variables the insolvency recovery rate and the number of days required to enforce a contract. These indicators also show a striking variability across jurisdictions, as the recovery rate is equal to about 57% in France, followed by Italy at 62%, and to about 89% in the UK, whereas the judiciary enforcement of a contract records Italy as the worst, with 1,183 days, and France as the best, with about 393 days.

As for company-level variables, both market and profitability and financial indicators are included, i.e., market capitalization, free float, share of the first shareholder (as a proxy of corporate control contestability), price-to-book value, dividend yield, return on equity (Roe), sales growth, leverage. Also several indicators accounting for the quality of corporate governance are incorporated, such as CEO duality (i.e., the CEO acting also as a chairman), board size, board members’ attendance rate, percentage of independent directors on board, presence of the compensation and nomination committees, percentage of independent directors sitting in board committees, and a synthetic corporate governance score provided by Bloomberg.

 

Results

In order to analyze the determinants of institutional shareholdings, first a standard panel fixed effect model is estimated. As a robustness check, a fractional regression model was run too, after normalizing institutional holdings within the [0,1] interval, in order to account for possible censoring of the dependent variable.

For each model, several specifications are tested, including either a subset of regressors, or a mix of country-level and company-level indicators. Some specifications include also time dummies in order to control for aggregate fluctuations of institutional ownership over time, due to market turmoil, changes in European regulation, technological progress, etc.. Each specification is reiterated for each class of institutional investors (i.e., mutual, hedge and sovereign funds), in order to control for differences in their business model.

The results of the fixed effect regression for the institutional investors as a whole are in line with previous empirical evidence, as investors are found to prefer listed companies in countries with higher GDP growth, lower debt-to-GDP ratio and more efficient legal systems.

As for firm-level variables, common indicators such as liquidity (proxied by free float), profitability and financial leverage are statistically significant, at least in some specifications.

The evidence for corporate governance variables is less conclusive (possibly due to missing data), except for board size, recording a negative impact, and the percentage of independent directors, which is estimated to have a positive impact. Overall, less cumbersome and more independent boards seem to be appreciated by institutional investors.  Further corporate governance variables (e.g., CEO duality, a synthetic governance quality score) turn out to be statistically significant when the fractional regression is run. With respect to the impact of corporate governance, however, further investigation might be needed in order to test whether good governance is endogenous to institutional holdings, i.e., whether it is the presence of active asset managers in a listed company to raise governance quality rather than the other way round.

Finally, some specifications concerning sovereign and hedge funds equity holdings seem to defy conventional wisdom (e.g., the GDP growth is estimated to have   a negative impact). However, this evidence might be consistent with the contrarian investment policy followed by many hedge funds, whose raison d’etre often consists in betting (and hence, taking positions) against mainstream market views.