Set 152017
 

Abstract

We propose a market-based, early warning measure of credit risk able to enhance the observed CDS spreads with a risk premium that derives from contagion by means of a correlation network model. We then combine the proposed measure with balance-sheet information and liabilities composition, in order to investigate the systemic contagion that arises from the resolution of a failing financial institution within the context of the European single resolution framework. To this aim we consider three alternative scenarios: liquidation, private recapitalisation or a bail-in resolution action. The application of our methodology reveals that, from the system’s viewpoint, a private intervention and a bail-in resolution minimise losses with respect to the liquidation alternative. In addition, the bail-in resolution slightly reduces contagion effects with respect to a private intervention. Our empirical findings show that the proposed measure is quite effective to help the decision making process, from both an individual bank’s perspective and an overall regulatory viewpoint.

The systemic effect of banks resolution

Financial institutions are among the most relevant contributors to systemic risk. For this reason, after the recent financial crisis, policies aimed at monitoring and supervising systemic risk have been developed in several countries, within newly established macro-prudential frameworks. The introduction of new regulatory frameworks in the light of a coordination between micro- and macro-prudential tools is the result of one of the main lessons learnt from the great recession: it is now clear, in fact, that micro-prudential supervision alone, with its predominant focus on individual banks, can not easily detect incipient systemic risks, because they derive from interconnections with other banks and with the economy. In addition, while the goals of macro- and micro-prudential policy are clearly distinct, their instruments tend to coincide, in the sense that instruments commonly regarded as macro-prudential can, in principle, be used also by the micro-prudential supervisor as part of its supervisory evaluation and intervention process. Consistently with this framework, the Euro area has introduced the SSM as a single independent supervisor, distinct but closely connected to the European Central Bank, having all the supervisory instruments. A different body, the European Systemic Risk Board (ESRB), provides macro-prudential policy analyses and recommendations.

The specific focus on the Euro area is particularly interesting also because essential policy developments have been recently introduced: in particular, the 2014/59/EU directive, known as the Bank Recovery and Resolution Directive (BRRD), and the Single Resolution Mechanism (SRM), which has become fully operational, for all the 19 Euro area countries, on 1 January 2016. In particular, while the BRRD determines the rules for how EU banks in a crisis situation are restructured and how losses and costs are allocated among banks’ shareholders and creditors, the SRM is directly responsible for the resolution of all banks in Member States participating in the banking union.

Before the BRRD and the SRM, when a bank was deemed failing or likely to fail, supervisory authorities could essentially choose between liquidation, with high costs for all involved stakeholders (shareholders, bondholders, depositors, borrowers) and a public bail-out, with high costs for taxpayers and further negative macroeconomic consequences (see e.g. Halaj et al., 2016) that include moral hazard problems for too-big-to-fail financial institutions, and a vicious loop between bank risk and sovereign risk.

Among its objectives, the BRRD also proposes an alternative solution for covering losses that, while avoiding the use of public funds, imposes on private creditors an ordered reconstruction of the bank, avoiding the extreme consequences that would occur in case of liquidation. In this sense, the BRRD contains a bail-in tool that enables the resolution authority to satisfy claims according to a waterfall hierarchy in the liabilities, in which junior liabilities are bailed-in first, followed by the more senior ones.

The bail-in tool can be used within the resolution mechanism of a bank. However, according to the Article 32 of the BRRD, a resolution action can be taken only if some preliminary conditions are met: a) the bank has been assessed as failing or likely to fail; b) no alternative private interventions, nor supervisory interventions, would prevent such failure; c) a resolution action is necessary in the public interest. In other words, in the Euro area a bail-in could be pursued when a bank is assessed as failing or likely to fail, a resolution action is necessary in the public interest (the bank cannot be liquidated) and no other alternatives can be successfully implemented (such as private intervention and public bail-out). Thus, to proceed with a bail-in, a supervisory authority should compare its consequences with other possible interventions, such as liquidation, private intervention and public bail-out.

Liquidation, Bail-in or private intervention

The aim of the paper by Giudici and Parisi (2017) is to understand the systemic implications of the bail-in tool, comparing them with two other possible alternatives, namely liquidation and private intervention.

More precisely, the paper starts examining the joint evolution of the Corporate Default Swap (CDS) spreads of a set of financial institutions. The use of CDS spread data allows the development of a partial correlation network model that can explicitly measure the propagation of the default probabilities of banks within the financial system. The measure can thus be employed, within the context of the Single Resolution framework, to evaluate the potential losses of banks in case of a distress event under the three possible actions (liquidation, private intervention, bail-in) mentioned above. In the methodological setting, the choice of one action with respect to the others is driven by the minimisation of the potential losses for each single bank (that can thus independently decide whether to participate to a private intervention or not), and for the entire banking system as well.

More in detail, the proposed methodology can be employed in a distress scenario, meaning a banking system where one ore more financial institutions are failing or likely to fail. In this context, the authors compare three different possible actions: a) the “troubled” institution has not enough regulatory capital and bail-inable liabilities to absorb losses and/or to meet regulatory requirements (Pillar 1, Pillar 2, leverage ratio and regulatory buffers). In addition, it is not deemed systemic, and is thus put into liquidation; b) the “troubled” institution is helped by a private intervention, that is exemplified by means of a capital injection deriving from the other banks in the system; c) the “troubled” institution has not enough regulatory capital in order to absorb losses still meeting regulatory requirements (i.e. Additional Tier 1 and Tier 2 conversion is not sufficient), but it has enough bail-inable liabilities and is considered as systemically important, so it undergoes a bail-in resolution process.

Under scenario (a) the troubled bank defaults and affects its neighbours through a shock in their expected losses, as a consequence of contagion effects. However, after a while, the bank system will reach a new equilibrium, without the defaulted bank and, thus, affected by less contagion risk. Under scenario (b) the troubled bank does not default and, consequently, does not affect the others through an immediate shock in their default probabilities. However, it continues being part of the banking system, so that all the other banks in the network will still be affected by the contagion risk coming from the persistence of a highly risky bank. In addition, all the banks that decide to participate to the private intervention become exposed to such bank, thus increasing their potential losses. Finally, under scenario (c) the troubled bank keeps being part of the system and continues to affect the others as under scenario (b); in addition, burden sharing losses are imposed to banks as creditors of the troubled bank.

The design of these three scenarios allows the identification of the “best” action in terms of a losses minimisation problem, by considering the banks’ and the system’s perspective. In the former situation, each bank is allowed to derive its own losses distribution under the three alternatives and, consequently, can decide whether to take part to the private intervention or not. In the latter case, the resolution authority is allowed to derive the potential losses for the entire banking system under the three alternatives and, consequently, can decide whether the resolution tool has to be preferred in terms of losses minimisation, or whether it should be considered as the last option.

The system’s perspective introduced in this study is also crucial for another important policy implication: the measurement tool, in fact, could be employed to evaluate whether a failing bank, for which no private intervention is possible, is systemically relevant and, therefore, maintained in the system conditional on a bail-in resolution or, instead, deemed as not relevant and, therefore, liquidated.

Application – the Italian banking system

The Italian banking system is an interesting case study, as in early 2016 Italian banks have organised the support of an equity fund, called Atlante, which has, among its main aims, the recapitalisation of “troubled” financial institutions. Each bank has decided, on a voluntary basis, whether to allocate capital in the Atlante fund: as a result, a medium size lender, Banca Popolare di Vicenza, that had been found strongly undercapitalised by the European Central Bank, has been recapitalised with the help of most of the banks in the system, thus avoiding bail-in. Another distressed bank, Veneto Banca, has followed the same path.[1]

The application has been focused on the seven banks for which CDS data are available and reliable (source: Markit): Banca Popolare di Milano (BPM),  Banco Popolare (BAPO), Intesa San Paolo (ISP), Mediobanca (MB), Monte dei Paschi di Siena (MPS), Unicredit (UCG), Unione Banche Italiane (UBI). MPS has been considered as the “target” bank of the analysis, and it is considered in a failure or likely to fail situation. This assumption, moreover, corresponds to reality as talks have been recently underwent between the European Central Bank, the European Commission, the Bank of Italy and the Italian Government, in order to possibly trigger a precautionary recapitalisation.

The computation of partial correlation networks relies on the time series of the expected losses for each bank, and they are reported in Figure 1.

Figure 2 shows a comparison between the aggregated (over time) expected losses produced by the three alternative scenarios on the entire banking system.

Figure 2 shows that the expected losses at the system level are minimised under the hypothesis of a private intervention or a bail-in resolution: the liquidation scenario, in fact, appears to produce much higher and worse consequences in terms of financial stability. As previously underlined, this result also depends on the large size of MPS, which makes the shock produced in case of liquidation strongly negative in terms of propagation of expected losses.[2] On the other hand, and also confirming expectations, the bail-in resolution slightly reduces contagion effects with respect to a private intervention.

Finally, in order to understand how the increase in expected losses under the hypothesis of private intervention or bail-in depends on the level of risk of each bank, the authors have computed the first order differences between the two, by using different level of CDS spreads for MPS.

The results presented in Figure 3 underline that the reduction in expected losses under the bail-in scenario increases as the troubled bank in the system increases its level of risk: this means that the bail-in scenario minimises losses, and this effect is even stronger when the financial institution identified as failing or likely to fail does not recover after the resolution decision.

Conclusion

The application of the methodology presented in Giudici and Parisi (2017) to the Italian banking system reveals that, from the system’s viewpoint, a private intervention and a bail-in resolution minimise losses with respect to the liquidation alternative. In addition, the bail-in resolution slightly reduces contagion effects with respect to a private intervention. We have then performed robustness checks, thus revealing that an increase in the default probability of the distressed bank after the bail-in or private intervention increases the expected losses of the entire system: such increase is even stronger for the private intervention scenario.

Essential References

[1] Giudici, P. & Parisi, L. (2017). Correlation networks to measure the systemic implications of banks resolution. Available at SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3018034

[2] Beck, T., Da-Rocha-Lopes, S., & Silva, A. 2017. Sharing the pain? Credit supply and real

effects of bank bail-ins. Technical report N. 12058. CEPR.

[3] Halaj, G., Huser, A.C., Kok, C., Perales, C., & Van der Kraaij, A. (2016). The systemic

implications of bail-in: A multi-layered network approach. Technical Report. ECB.

[4] BBRD (May 2014). Establishing a framework for the recovery and resolution of credit institutions and investment firms. Directive 2014/59/EU of the European Parliament and of the Council.


[1] The on-going supervisory discussion, however, is not limited to Italian Banks. The Spanish Banco Popular was declared as failing, and the private intervention from Banco Santander has beenrecently approved by the supervisory authority. And just before the SRM came into force, the Portuguese Banco de Espirito Santo was split into two bridge banks with the help of a private intervention from other banks in the system.

[2] This study, however, focuses only on the direct consequences on the balance-sheet of the other banks, while it does not assess the impact of distress events in terms of macroeconomic factors or indirect effects on tax payers.

Ago 112017
 

EIOPA started a review of the Delegated Regulation last December 2016, publishing a first discussion paper whose responses were received in March 2017. A roundtable followed during May 2017 and the outlines of the proposals gathered were presented to the stakeholders on June 2017.

The goal is to look for possible simplification of the SCR calculation, ensuring a proportionate application of the Standard Formula (SF) requirements.

Last 4th July 2017 EIOPA issued a consultation paper on its first set of advices to the European Commission (EC) on specific items in the SII Delegated Regulation, seeking for comments to be sent by next 31st August 2017. The aim is to finalise the advice by October 2017, to issue another consultation paper by the end of the year and to send the second set of advices by February 2018.

The consultation paper advises on a number of items:

1. Simplified calculations

  • The EC asked EIOPA to provide information on the current use of the existing simplifications and to suggest improvements (further methods and simplifications) to strengthen a proportionate application of the requirements.
  • Several stakeholders pointed out the difficulty of quantifying the error introduced by a simplified calculation, some claimed the need to use other simplifications than those listed; other proposed to set the SCR to a conservative amount for immaterial risks, saving the implementing costs. A large number of stakeholders stated that the calculation of non-life lapse risk (policy by policy) is too burdensome and not proportionate (too high complexity compared to the materiality of the risk). For what concerns the Life underwriting risks, many stakeholders pointed out the need for a simplification of the lapse risk (calculated policy per policy) and for a review of the mass lapse shock, deemed too high and inappropriate. An improvement to allow for a capital risk that varies over time was suggested for the simplified calculation of the mortality risk.
  • EIOPA believes that the current documentation is not to modify as it does not prevent stakeholders from using simplified calculations: a quantitative assessment is not necessarily required when a qualitative evaluation proves the immateriality of the error. This belief is supported by the number of simplification adopted in 2016 (the precise number will be available in July 2017 thanks to the annual QRT, but a first estimate of the NSAs indicates the total to be close to a thousand). Adopting further simplifications than those listed and setting a conservative amount for the immaterial risk is opposed to the aim of simplifying the calculation: the stakeholders would need to prove the correctness of the calibrations in the former case and to specify a method to set the amount in the latter (similarly to an internal model framework). EIOPA thinks there is room to simplify the calculation of the lapse risk (both life and non-life) by using homogeneous risk groups, provided that no compensation effects are allowed and the results are not materially different. The appropriateness of the MCAT stress is out of scope; nevertheless the materiality will be assessed at a later stage with the help of the annual QRTs. The enhancement on the mortality risk sub module has been taken on board.

2. Reduction of the reliance on external credit ratings

  • The EC asked EIOPA to further develop the framework (setting out methods and criteria to derive alternative credit assessments) in order to limit the reliance on rating agencies.
  • The Stakeholders stated that as the development of internal credit assessments requires specific expertise and is very costly, it should be also used for internal risk and portfolio management, TP evaluations and assessment of reinsurance recoverable; they suggest allowing for the usage of internal rating models. Some stakeholders suggested the possibility for internal credit assessment to reduce the capital requirement. They argued that the methodology based on market implied ratings is too complex and available for a limited number of financial instruments (often relying on CDSs), while they were in favour of using market spreads as a risk indicator: a standard capital charge would be defined applying the EIOPA representative portfolio used for the calculation of the VA and an adjustment to this capital change would be derived looking at the entity specific portfolio.
  • EIOPA believes that internal measures and ratings is the best alternative to External Credit Assessment Institutions (ECAIs) and will provide further incentives, without making it mandatory for all the exposure as the development required is disproportionate. On the contrary, it claims the possibility of lowering the capital charge not to be appropriate (new approval process required). The supervisor authority also agrees on the limitation of market implied rating, nevertheless it will further explore their usage in combination with other measures. EIOPA deems the market spreads not to be appropriate (they may increase pro-cyclicality and incentivise a focus on the short term credit risk) and the use of a reference portfolio to raise practical issues (the granularity of the risk charge in buckets of duration and sector would increase the complexity; the portfolios would cover certain types of investments only).

3. Treatment of guarantees

  • The EC asked EIOPA to provide information on the current amount of exposures guaranteed by a third party, regional governments and local authorities (RGLAs) and to assess the differences between the banking framework and the Delegated Regulation.
  • Most of the Stakeholders commented that the differences between the banking framework and the Delegated Regulation are not justified and that it is meaningless to provide a different risk assessment for the same counterparty. All of them are in favour to align the guarantees issued by RGLAs to those issued by Member States’ central governments (in some Member States the RGLAs are ultimately guaranteed by the States) as this would reduce the regulatory barriers to invest in socially useful infrastructure projects.
  • EIOPA agrees with stakeholders’ proposition: the differences do not appear to be justified and both lists should be harmonized, through a close cooperation with the European Banking Authority. The quantitative analysis based on the QRTs shows that the value of the RGLA equals 170bln euro (1.6% of total Assets).

4. Risk mitigation techniques

  • The EC asked EIOPA to provide information on recent market developments on the risk mitigation techniques – RMT (in particular embedded derivatives and longevity risk transfer) and to assess if they are covered by the current framework for their recognition.
  • Stakeholders stated that longevity index derivatives are increasingly being considered, mainly by pension funds and undertakings providing annuity products. Multiple stakeholders argued that longevity swaps are treated in an appropriate way under SII SF, while others raised concerns on the Risk Margin (reinsurance contracts are included, but financial instruments are not)
  • EIOPA will respond all comments on the risk margin in the next set of advice that will be consulted on in November and December 2017.

5. Look-trough approach

  • The EC asked EIOPA to provide information on undertakings used as investments vehicle and to assess under what condition it may be appropriate to extend to them the look-though approach.
  • Most of the stakeholders pointed out the need of having a specific mandate to identify the investment vehicles with no other purpose other than holding assets on behalf of the parent/participating undertaking, while others suggested they should be determined by a self-assessment; some comments suggested to limit the extension of the look-trough approach to controlled entities.
  • EIOPA agrees in setting up common criteria for the identification and believes that the application of the look-trough approach to “investment related undertakings” should be mandatory, regardless whether it is likely to determine a lower SCR. An “investment related undertaking” is the one that holds assets on behalf of the parent undertaking, supports its operations related to investments activities and does not run any other business than investing for the purpose of the parent undertaking.

6. Undertaking Specific Parameters (UPS)

  • The EC asked EIOPA to assess alternative methods for the calculation of the USP and of the group specific parameters built on UPSs.
  • Some stakeholders claimed that expert judgement should be used where data are not complete; others suggested relaxing the criteria for line of business that are not material. A methodology to compute UPS for lapse risk was proposed, and country specific shocks were suggested as a way to calibrate mortality and longevity risk. Some stakeholders requested to use USP for correlation and some parts of the market risk. Some stakeholders proposed to calculate GSPs as a weighted average of the USPs.
  • EIOPA believes that some flexibility regarding the data completeness already exists and that non material risks should be rather treated via simplified calculations. The method proposed for the lapse risk does not meet the SF requirements; likewise, country specific shocks are not in line with the framework of the Directive. Correlations and market risk are not in scope of USP. EIOPA does not advice building GSP by using USP: data of solo undertakings viewed at group level can be different than data at solo level and the weighted average is not appropriate for standard deviations.

7. Loss Absorbing Capacity of Deferred Tax (LAC DF)

  • The EC asked EIOPA to report on the different methods currently applied and on their impact regarding LAC DT.
  • EIOPA has reported some data, but has not yet come up with any advice on possible changes in the Delegated Regulation. EIOPA hypothesises that five factors influence the amount of LAC DF: applicable tax rate, tax regime, net DTL on the balance sheet, size of the undertaking and solvency ratio.
Lug 312017
 

Storicamente le PMI italiane hanno mostrato una forte dipendenza dai finanziamenti bancari e un ridotto accesso al mercato mobiliare. Grazie a diversi provvedimenti legislativi, introdotti a partire dal 2012, questa tendenza è parzialmente cambiata, permettendo lo sviluppo del mercato italiano delle obbligazioni anche tra le PMI, i cosiddetti ‘mini-bond’.

Al 30 giugno 2017, secondo i dati dell’Osservatorio Mini-Bond del Politecnico di Milano (www.osservatoriominibond.it) si contavano ormai sul mercato 157 emissioni di mini-bond da parte di 109 imprese italiane che si qualificano come PMI. La Tabella 1 mostra le principali caratteristiche delle emissioni nel corso degli anni. Come si può notare, la cedola (nella quasi totalità fissa), che dipende da diversi fattori, tra cui in primis il rischio di insolvenza dell’emittente, mostra un andamento decrescente in linea con l’andamento dei tassi di interesse; il valore medio è 5,4%. Quasi tutte le emissioni da parte di PMI (105 su 109) hanno un valore sotto € 50 milioni. Ancora limitato è il ricorso a rating e garanzie (presenti rispettivamente nel 25,0% e nel 19,2% dei casi), forse a causa dei costi correlati. Tra le emissioni che presentano eventuali opzioni, risulta più alta la percentuale di quelle con opzione sia call che put (37,5%). La percentuale di emissioni con covenant è piuttosto alta (60,5%): si può pensare che per collocamenti di piccola dimensione il ricorso ai covenant sia preferito rispetto alle garanzie per il minore costo di incidenza.

La maggioranza delle PMI, precisamente il 43%, hanno un fatturato compreso tra € 10 milioni e € 50 milioni. Osservando la distribuzione delle emissioni per localizzazione geografica, risulta evidente la prevalenza del Nord Italia (66%). In testa rimane la Lombardia con 33 PMI, seguono Trentino Alto-Adige e Veneto con rispettivamente con 14 e 12 imprese.

Gli investitori istituzionali come fondi, SIM e assicurazioni sono sempre più attenti ai mini-bond, come interessante alternativa per la diversificazione di portafoglio e per la ricerca di rendimenti crescenti, vista la situazione ormai cronica dei tassi di interessi vicini a zero, se non negativi. Non va poi dimenticato che i mini-bond consentono alle PMI di diversificare le fonti di finanziamento e disporre di capitali per progetti di lungo termine, o semplicemente per consolidare la leva finanziaria. Diventa quindi interessante analizzare la performance operativa delle PMI emittenti, prima e dopo il collocamento dei mini-bond. A tale scopo attraverso il database AIDA sono stati calcolati i valori medi e mediani relativi ad alcuni indici di redditività e di liquidità, riportati nella Tabella 2, limitando l’attenzione alle 98 PMI che hanno collocato mini-bond fino al 31 dicembre 2016.

Per quanto riguarda gli indicatori di redditività return on equity (ROE), ovvero utile netto su patrimonio netto, e return on assets (ROA), definito come margine operativo netto su totale dell’attivo, si può evidenziare un trend negativo della media dall’anno di emissione in poi. Ma osservando la distribuzione dei valori mediani, si può invece cogliere come i valori medi siano fortemente influenzati da alcuni casi specifici. Infatti, i valori mediani degli indici presentano una certa stabilità e in taluni casi una lieve crescita.

Allo stesso modo, l’indicatore EBITDA (margine operativo lordo) su vendite da fatturato presenta un andamento simile, con una lieve crescita che caratterizza soprattutto le emittenti del 2016. Proseguiamo ora con l’indice di liquidità quick ratio, ovvero il rapporto fra attivo circolante al netto delle scorte e passività a breve termine. In questo caso, valori medi e mediani sono concordi nel mostrare un miglioramento dell’indicatore nel breve termine, grazie alla raccolta di liquidità proveniente dai mini-bond che solitamente hanno invece scadenza nel medio-lungo termine. Infine, il valore mediano della leva finanziaria (leverage) non mostra una crescita significativa, a sottolineare che il mini-bond non va a saturare ulteriormente la situazione di indebitamento delle PMI.

A conclusione di questa indagine, è interessante osservare il tasso di crescita medio del fatturato consolidato, definito dal compounded annual growth rate (CAGR), calcolato in Tabella 3 a cavallo delle emissioni di mini-bond da parte delle PMI fra il 2013 e il 2015.

Il valore medio è positivo per tutti i cluster considerati, con un incremento medio annuale che va da +11,60%  a +39,98% (valore mediano fra +3,96% e +10,24%). Osservando il dato per le emissioni 2015, per le quali disponiamo dei numeri solo fino all’anno di collocamento, possiamo vedere come le PMI che emettono mini-bond mediamente crescano in misura significativa anche prima della raccolta di capitale. I valori del primo quartile sono negativi: ciò significa che un quarto delle imprese registra una decrescita del fatturato. Allo stesso modo, osservando invece i valori del terzo quartile, si può affermare che un quarto delle imprese registra tassi medi annuali di crescita superiori ai valori indicati, quindi particolarmente buoni.

Si può quindi affermare che la maggioranza delle PMI italiane che hanno emesso mini-bond (ma non tutte) è caratterizzata da un aumento significativo del fatturato mentre l’effetto sulla redditività non è altrettanto positivo. In effetti, come ha evidenziato il 2° Report italiano sui mini-bond presentato al Politecnico di Milano a inizio 2017, diverse PMI utilizzano il capitale raccolto per fare nuovi investimenti (che tendenzialmente migliorano la redditività nel lungo termine) mentre altre semplicemente ristrutturano il debito esistente, allungandone la duration, e quindi senza particolari effetti attesi su redditività e crescita.

Lug 262017
 

Sta per cominciare il nuovo MOOC “Finanza per Tutti”, in partenza dal 31 luglio 2017, in italiano, della serie “For Citizens”:

https://www.pok.polimi.it/courses/course-v1:Polimi+FinPerTutti101+2017_M8/about
[link attivo dal 31 luglio 2017]

La finanza è ormai parte integrante della vita quotidiana. L’apertura di un conto corrente, decidere come investire i propri risparmi, la necessità di chiedere un prestito o un finanziamento… Lo scopo del corso è quello di fornire tutti gli strumenti necessari per affrontare queste (e altre) scelte, avendo ben chiari quali sono i possibili rischi e le insidie che ci si può trovare a fronteggiare.

Il corso è stato realizzato da Politecnico di Milano in collaborazione con Altroconsumo.

Lug 242017
 

A fine giugno il Comitato di Basilea ha pubblicato un consultation paper su una possibile semplificazione del modello standard di calcolo dei requisiti di capitale sui rischi di mercato, nell’ambito del framework FRTB (fundamental review of the trading book). Oltre a questo sono proposte le relative soglie di applicabilità. Pur se questo consultation paper era atteso dall’industria, genera comunque alcune perplessità sull’attuale  alquanto involuto processo di origination normativa. Nell’articolo una breve sintesi tecnica e alcune riflessioni.

1 La Fundamental Review. Review e aspetti critici

Dopo un lungo lavoro basato sulle consultazioni internazionali, la nuova disciplina dei requisiti di capitale sul market risk (nel seguito FRTB), aveva visto la luce nel gennaio del 2016, si veda [3].

Per una sintesi dei pilastri normativi si veda [9], ci limitiamo qui a pochi punti sulla ratio della innovazione e alle sue“parole chiave”:

  • Una più chiara e rigorosa disciplina, ai sensi dei frequisti di capitale, sul confine tra trading book e banking book, ad evitare che portafogli con una genetica di trading siano collocati nel banking book, così eludendo una parte dei requisiti di capitale
  • La soluzione di problemi di overreaction e double counting generati dalla cosiddetta riforma “Basilea 2.5”: tra questi il paradosso della somma tra VaR e VaR stressato e l’evidente double counting nell’IRC, il rischio di defualt e migrazione sui portafogli di trading
  • Una validazione dei modelli interni (IMA) basata a livello di desk, con un più severo processo di backtesting, che si basa sulla qualità dei modelli valutativi del risk management, più prossimi possibile a quelli di position keeping utilizzati per le P&L gestionali e conto economico
  • Una rilevante evoluzione dei modelli standard, sensitivity based (SB), con un obiettivo di maggiore risk sensitivity. Alcuni dettagli nella sezione successiva
  • Il passaggio nel contesto IMA da misure di tipo VaR a ES (Expected Shortfall) e l’abbandono di IRC in favore di DRC (default risk charge), che cattura il solo rischio default.

Riassumendo, l’obiettivo globale più volte dichiarato è la ricerca di un migliore trade-off tra diversi aspetti tra loro naturalmente contrapposti:

  • Modelli risk sensitive
  • Principio di proporzionalità, cioè maggiore semplicità per le banche con limitata operatività
  • Evitare incrementi rilevanti di capital charge.

Ora il nuovo paper del comitato, si veda [6], non giunge inatteso, e arriva a valle di una intensa attività di dibattito e lobbying condotta anche dalla federazione delle banche europee (EBF), con richiesta all’EBA di apportare importanti variazioni negli standard tecnici implementativi.

Nella figura sotto, si veda [8], quella che oggi è la timeline prevista per la riforma FRTB.

Il paper del comitato si focalizza sul metodo SB, per il quale erano giunte la maggiori critiche specie da banche medie e piccole.

In cosa consisterebbe il calcolo del requisito con il nuovo metodo standard SB? Prescindiamo per motivi di spazio dal rischio default e da componenti residuali e ci limitiamo al rischio di mercato in senso stretto, cosiddetto rischio generico nel linguaggio della vigilanza. Punti chiave:

  • Tutti i rischi sono ricondotti a un insieme predefinito di asset class (Interest rate, Equity, Forex, ..)
  • Ogni asset class è suddivisa in bucket (b) omogenei. Esempio: equity risk è suddiviso in 11 bucket in relazione a settore, tipo economia e soglie large/small cap. Per i tassi di interesse i bucket sono le singole currency (EUR, USD, ..) e viene aggiunta una nozione di nodo della curva (di tasso)
  • All’interno di ogni asset class il capital charge è calcolato combinando con approccio di portafoglio risk weights, esposizioni nei diversi buckets/nodi, e matrici di coorrelazione assegnate gb,c tra buckets
  • Il capital charge globale si determina come il maggiore tra la somma dei capital charge calcolati sulle asset class con 3 diversi scenari di correlazione assegnati.
  • All’interno di questo contesto, una ulteriore diversificazione di parametri e pesi è necessaria per calcolare le tre tipologie di rischio, cioè il rischio delta, il rischio vega, e il rischio di curvatura. Quest’ultimo è il rischio di II ordine rispetto a variazioni dei fattori di rischio, tipicamente l’effetto gamma per le opzioni e convexity per i bond

Quali le maggiori criticità espresse dalle banche di dimensioni minori che non adottando i modelli interni ricadrebbero nel metodo SB?

Il primo aspetto è quello computazionale. L’attuale metodo previtso nella CRR (Basilea 3) corrente pur seguendo alcuni degli stessi principi è molto più semplice per vari aspetti. Non vi è la gestione delle matrici di correlazione, non si devono gestire più scenari, non è previsto un concetto di bucket ma una più semplice gestione delle asset class con regole interne di compensazione. Non è richiesto il calcolo del rischio rischio di curvatura.

Ma il punto più critico non è tanto quello algoritmico, ma quello della disponibilità dei dati e del relativo necessario processo di data management. Per SB serve infatti disporre di:

  • Greche delta, vega, gamma su tutte le posizioni
  • Un sistema di mapping delle singole posizioni (codice strumento, codice underlying per derivati) verso il bucket / asset class di competenza, e mantenimento dello stesso nel continuo
  • Un apparato tabellare piuttosto sofisticato per la gestione dei numerosi vettori e matrici che concorrono in input al calcolo, per risk weights, matrici di correlazione, ecc.

Con un ardito ma verosimile approccio numerico, potremmo dire che se oggi la complessità concettuale dei modelli di cakcolo del capital charge vale rispettivamente 100 e 10 per i modelli interni e per i modelli standard, con FRTB si passa a 200 e 50, cioè con un “salto” tecnico e operativo  molto più marcato per le banche che usano i modelli standard.

E’ coerente questo con l’approccio di propozionalità e relativi trade-off che il comitato ha sempre dichiarato di perseguire?

Di fronte a queste tematiche la reazione dell’industria va verso due direzioni:

  1. Una richiesta di modelli standard ancora più semplici, una sorta di ulteriore semplificazione o terzo modello “basico”
  2. Lo spostamento verso l’alto delle soglie dimensionali e qualitative del portafoglio per cui una banca possa essere compresa nel caso basico anziche nell’approccio SB corrente.

Nel seguito le risposte del comitato e queste istanze.

2 Il paper di consultazione. Punti fondamentali

Per la consultazione internazionale come d’uso sono assegnati 3 mesi di tempo, sino a fine settembre 2017.

Ecco i punti fondamentali del paper:

  • Oltre al metodo SB, ne viene proposto uno semplificato o Reduced, R-SB nel seguito
  • Una banca può utilizzare R-SB se soddisfa alcuni requisiti, tra cui alcune soglie: A) totale poszioni di trading con valore inferiore a 1 bn € B) totale RWA per market risk calcolato con R-SB inferiore al 5% di RWA totale banca C) totale nozionale per derivti OTC senza clearing sotto a una soglia non ancora stabilita
  • Da un punto di vista del workflow di calcolo:
    • Rimozione del rischio vega e del rischio di curvatura
    • Mantenimento del concetto generale di bucket e di matrici di correlazioni assegnate tra i bucket
    • Riduzione significativa del numero di bucket e nodi della curva.
    • Forte semplificazione delle logiche di correlazione all’interno del bucket

E’evidente che quanto sopra rende il calcolo molto più semplice; tornando al tentativo di misura numerica della complessità, tra un valore 10 del metodo standard attuale e una stima di 50 per il metodo SB in FRTB, potremmo posizionarci tra 20 e 30 per l’approccio R-SB proposto.

Qualche esempio in più: in SB i nodi della curva per il rischio di tasso sono 10, in R-SB solo 2 (£5Y e > 5Y). Nel caso Equity, si passa da 11 buckets a 6, con una minore granularità del settore.

3 Alcune riflessioni. Tuning o schizofrenia normativa?

Il termine “schizofenico” è una provocazzione, ma tenendo conto che il primo paper di consultazione FRTB del comitato è del 2012 e che il “go live” della normativa del 2019 potrebbe essere ancora in forse, qualche riflessione sul processo di produzione normativa è lecito.

In questo intravediamo alcuni aspetti deboli.

Il primo è un problema strutturale della attuale produzione normativa, che trascende FRTB e rigurda anche altre prossime innovazioni, come il rischio di controparte e il rischio di tasso del banking book.

Lo stesso obiettivo chiave del regulator, cioè essere risk sensitive, diventa un punto debole forse ineliminabile nel caso dei modelli di tipo standard.

Se da un lato la risk sensitiveness implica una maggiore “matematizzazione” dei processi di calcolo con algoritmi e stutture dati complesse, dall’altro l’esigenza di comparabilità anche cross-border tra banche e l’eliminazione di arbitraggi obbliga il comitato a essere del tutto prescrittivo nell’assegnare pesi, parameetri, codici per clusterizzare le posizioni.

Che cosa ne deriva? Per SB ma non solo (si pensi anche al metodo standard  SA-CCR per la EAD, cfr. [7]) si necessita di vere e proprie macchine di calcolo, lontani dalla “cultura di vigilanza” tipica delle banche, specie delle banche italiane.

Ricordiamo infatti che tradizionalmente nelle banche italiane se anche il Risk Manager è il “custode” dei metodi di calcolo di RWA, specie nelle banche con metodi standard l’owner operativo del processo è collocato presso il Servizio (o Direzione) Amministrazione, dove queste logiche finanziarie complesse (si pensi a concetti come vega e curvatura) pongono non solo problemi di procedure di calcolo ma anche di skills e linguaggio per una effettiva consapevolezza.

Più nello specifico, il comitato su SB si era a nostro avviso infilato in una serie di eccessi di complicazioni riteniamo non dovute per banche di limitata operatività: si pensi a una certa ossessione per il rischio di spread con la sua troppo ricca (sofisticata) disciplina nel metodo SB, al basis risk, alla scomposzione tra free-risk e inflazione nel rischio di tasso e così via.

Di fronte a queste carenze e alle critiche dell’industria, è finalmente equilibrata la posizione del comitato con la proposta R-SB? E’ presto per giudizi e sarà molto utile leggere i pareri nella consultazione: a una prima impressione, ci sembra positiva l’introduzione di un terzo metodo R-SB e la sua strututra, si sarebbe anzi forse potuto osare di più verso la semplicità.

Ci sembra invece fin tropo generosa con le banche l’impostazione dei vincoli per accedere a R-SB.

Nel concreto, le banche italiane con valore delle posizioni di trading sopra (quindi non ammesse a R-SB) 1 bn € sono molte meno di 20, e quelle con RWA nel market risk sotto al 5% di RWA totale (con metodo attuale, quindi non del tutto preciso) sono una buona quantità.

C’è quindi il rischio che anche banche non così “piccole”nel senso del trading continuino a calcolare il capital charge con metodi troppo semplici.

Ma nel complesso riamne un giudizio positivo su questo tuning del Comitato. L’esito ella consultazione e le versioni successive potranno fornire  nei prossimi mesi altri elementi.

Riferimenti

[1] Acerbi C., Tasche D. (2001), “On the coherence of the Expected Shortfall”.

[2] Acerbi C., Szekely B “Backtesting Expected Shortfall”, MSCI Research paper.

[3] Basel Committee on Banking Supervision (2016), “Minimum capital requirements for market risk”, paper 352.

[4] Basel  committee on Banking Supervision (2009), “Revisions to the Basel II market risk framework – final version”,  paper 158.

[5] Basel Committee on Banking Supervision (2009), “Guidelines for computing capital for incremental risk in the trading book”, paper 159.

[6] Basel Committee on Banking Supervision (2017), “Simplified alternative to the standardised approach to market risk capital requirements”, paper 408.

[7] Basel Committee on Banking Supervision (2014), “The standardised approach for measuring counterparty credit risk exposures”, paper 279.

[8], Bianchetti M. e Cherubini U. (2016), “Fundamental Review del trading book”, disponibile su http://devel.aifirm.it/wp-content/uploads/2017/03/2016-11-16-AIFIRM-FRTB.pdf

[9] Bonollo M. (2015), “The Fundamental Review of Trading Book (FRTB) Revolution o (R)-Evolution? Innovazioni e Impatti”, www.finriskalert.it

Lug 172017
 

Dallo scoppio della crisi del 2007-08 la regolamentazione finanziaria si è quasi esclusivamente concentrata sul sistema bancario. Pochi passi avanti sono stati fatti per normare e limitare i potenziali rischi finanziari derivanti dallo shadow banking system (SBS), il mercato da cui è scaturita la crisi finanziaria internazionale.

Di questo tema di approfondimento si è occupato il Rapporto Banche 1/2017 del CER. Dal report è emerso come a livello globale, da stime del Financial Stability Board relative a fine 2014, lo SBS ammonta a 36 trilioni di dollari (grafico 1). Il peso di sistema bancario tradizionale ($135 trilioni) e di assicurazioni e fondi pensione ($68 trilioni) è ancora predominante, ma se si osserva la dinamica dal 2014 al 2013, l’ultima disponibile, si rileva che lo SBS ha visto una crescita del 10%, mentre le restanti attività finanziarie sono diminuite tra il 6 e il 9%.

In Europa il peso dello SBS è estremamente elevato in Irlanda (oltre 10 volte il Pil domestico). Alti valori si osservano anche in Gran Bretagna (137%), in Svizzera (84) e in Germania (66,5). In Italia è pari al 15% del Pil.

Le evidenze empiriche riportate nel Rapporto CER 1/2017 sembrerebbero indicare che a distanza di alcuni anni dallo scoppio della crisi i mercati finanziari tendano nuovamente a sottostimare i rischi sottesi allo svilupparsi dello SBS. Considerando il periodo 2011-2014 si rileva che al crescere dello SBS nei principali paesi al mondo si osserva un incremento della volatilità dei mercati azionari (grafico 2). La correlazione tra queste due grandezze è però molto bassa (+7%) e non statisticamente significativa.

Allo stesso tempo, l’operatività dei soggetti attivi nel sistema ombra sembra aver rimesso in moto un processo di crescita eccessivo dei mercati finanziari, peraltro facilitato dalle politiche monetarie ultra espansive. Se tale processo dovesse continuare ad autoalimentarsi, per cui buone intonazioni dei mercati spingeranno ad investire in misura sempre crescente, c’è un rischio concreto che possano accumularsi nuovi elementi di crisi finanziaria su scala globale.

Aspetto preoccupante è in particolare l’interazione tra sistema bancario tradizionale e quello ombra. La maggior parte dei paesi sta registrano un processo di finanziarizzazione, ovvero di contestuale crescita del credito bancario ed extra-bancario (grafico 3). L’Italia, insieme alla Francia e al Lussemburgo, rientra in questo gruppo di paesi. Tra i paesi che osservano una fase di de-bancarizzazione, ovvero di sostituzione del credito bancario con quello non bancario, si annoverano Irlanda, Spagna, Norvegia e Belgio. Vi è ricompresa anche la Germania, anche se parzialmente. Il processo di de-finanziarizzazione, ovvero della contestuale riduzione del credito bancario e dei finanziamenti extra-bancari al settore privato, riguarda, seppur marginalmente, Regno Unito e Stati Uniti. I paesi in cui è in corso un processo di bancarizzazione, ovvero di riduzione del credito extra-bancario a favore del credito bancario destinato al settore privato, sono Australia, Giappone e Nuova Zelanda.

Conclusioni

Nel complesso, la maggior parte dei paesi al mondo ha visto espandere il credito erogato al settore privato non finanziario, in buona parte per effetto della crescita del sistema bancario ombra.

Le banche tradizionali sono danneggiate due volte da questo quadro in quanto subiscono

  1. la concorrenza dello SBS;
  2. i contraccolpi dell’instabilità finanziaria, anche per effetto dell’interconnessione delle banche universali e di investimento con il sistema bancario ombra.

Inoltre, considerando nell’analisi anche il credito erogato al settore pubblico si osserva che anche quei paesi che sembrano aver adottato un approccio più prudenziale, volto soprattutto ad interrompere la forte crescita del debito privato non finanziario, sia bancario che extra-bancario, hanno in ogni caso fatto affidamento al debito, in questo caso di natura pubblica.

In definitiva, l’economia globale sembra essere ancora fortemente dipendente dal credito, con potenziali problemi sulla stabilità finanziaria internazionale. Dobbiamo quindi rassegnarci al fatto che la crescita del credito e quella dell’economia reale sia un binomio imprescindibile del capitalismo? Rileggendo quanto scriveva nel 1500 lo scrittore francese François Rabelais probabilmente sì:

«Se voi sarete sempre debitore di qualcuno, questo qualcuno pregherà costantemente Dio di darvi buona salute, lunga e felice vita, per paura di perdere il suo credito; sempre dirà bene di voi in tutte le brigate; sempre nuovi creditori vi procurerà, affinché, grazie a questi, gli facciate versamento e con la terra d’altrui colmiate il suo fossato» (Rabelais F., Gargantua et Pantagruel, Libro I.12).

Lug 072017
 

Il 2017 ha portato con sé una novità di un certo rilievo sia per i risparmiatori che per l’industria del risparmio gestito: i PIR, acronimo di Piani Individuali di Risparmio, diventati realtà grazie alla Legge di Bilancio. Se ne è parlato per anni, ma alla fine, con biblico ritardo rispetto alla Francia, sono arrivati anche in Italia.

I PIR sono “contenitori fiscali” (fondi comuni e altri OICR, gestioni patrimoniali, polizze vita, dossier titoli) che concedono l’esenzione totale dalle imposte sui redditi dell’investimento e dalle tasse di successione, purché vengano rispettate alcune condizioni fissate dalla normativa:

– la durata dell’investimento deve essere almeno pari a 5 anni;

– l’ammontare investito non deve superare i 30mila euro l’anno, per un massimo di 150mila euro in un arco temporale quinquennale;

– l’investimento prevalente è in azioni e obbligazioni italiane di PMI.

Molto si è scritto sul perimetro normativo dei PIR e le conseguenti caratteristiche di prodotto, sicché  per i dettagli si rinvia a Assogestioni (2017); il grafico seguente riassume comunque i tratti salienti dei PIR.

L’obiettivo dei PIR è duplice e, astrattamente, nobile:

  1. consentire ai risparmiatori di investire nel proprio Paese a condizioni fiscalmente vantaggiose;
  2. al contempo, indurre un rafforzamento del capitale delle imprese italiane, anche e soprattutto quelle di dimensioni medio-piccole (PMI), traghettando il risparmio verso le imprese.

La capacità concreta dei PIR di raggiungere questi obiettivi è però parziale e discutibile; ritornerò sull’argomento in seguito.

Un successo di mercato, per ora

I PIR sono stati accolti con entusiasmo dal mercato, sia dal lato della domanda che da quello dell’offerta.

Secondo le statistiche Assogestioni di fine aprile la raccolta dei fondi PIR è stata di 3 miliardi di euro e, da indiscrezioni delle società di gestione, sta continuando a ritmi assai sostenuti. L’esenzione fiscale (unita forse all’idea vagamente patriottica di aiutare l’economia italiana) ha infatti spinto i risparmiatori italiani ad acquisti massicci di PIR, toccando alcune corde che varrebbe la pena sondare con gli strumenti della finanza comportamentale.

Dal lato dell’offerta, anche il numero di prodotti è aumentato in modo significativo: nel primo semestre 2017 sono stati lanciati (o riconvertiti, adattati) 48 prodotti di risparmio. Si tratta per lo più di fondi (42 prodotti), ma vi è anche una polizza vita multi-ramo e un paio di ETF “PIR-compliant”. Svariati operatori, soprattutto esteri, e anche di grandi dimensioni, non hanno ancora lanciato prodotti PIR, sicché è verosimile che l’elenco dei PIR si allunghi ulteriormente nei prossimi mesi.

Alcuni intermediari hanno poi lanciato conti titoli dedicati ai PIR “fai-da-te”: in sostanza, i clienti (o i loro consulenti finanziari) possono creare in totale autonomia il portafoglio, acquistando azioni, obbligazioni ed ETF, usufruendo della fiscalità agevolata prevista dalla normativa. Il resto dell’industria bancaria si sta muovendo con lentezza su questo fronte (un po’ per difficoltà attuative, un po’ perché forse è più semplice e redditizio “spingere” commercialmente i fondi comuni). Ma, visto il lungo respiro della norma, è probabile che anche l’offerta di conti dedicati ai PIR “fai-da-te” sia destinata ad ampliarsi.

Il successo dei PIR ha avuto un impatto immediato sul mercato finanziario italiano: i flussi di acquisto legati alla sottoscrizione dei PIR si sono scontrati con un’offerta rigida nel breve termine e, come da manuale di economia, i prezzi dei titoli italiani interessati dal fenomeno PIR si sono impennati. Il grafico seguente mostra l’andamento di alcuni indici di Borsa Italiana, estremamente significativo per comprendere la portata del fenomeno PIR.

L’indice più sensibile di tutti è stato sino ad oggi il FTSE Italia STAR, che raccoglie le imprese con capitalizzazione compresa tra 40 milioni ed 1 miliardo di euro – quelle maggiormente sensibili a questi flussi d’acquisto: da inizio 2017 ha conseguito una performance prossima al 30%. Segue il FTSE Italia Mid Cap, composto dalle prime 60 società per capitalizzazione che non appartengono all’indice FTSE MIB, anch’esse appetibili per i PIR. Infine, a breve distanza viene il FTSE AIM Italia, l’indice delle azioni quotate sull’AIM, il mercato regolamentato di Borsa Italiana rivolto alle piccole-medie imprese italiane con alto potenziale di crescita. Molto più in basso, e in linea con l’indice di Borsa dell’Eurozona Euro Stoxx 50, si colloca il FTSE MIB, che contiene le prime 40 società italiane, le Large Cap.

Commissioni ricche

Il campione di prodotti lanciati nel primo semestre 2017 è sufficiente a farsi un’idea del profilo commissionale dei PIR. Nella tabella seguente sono riportate le spese correnti e le commissioni di sottoscrizione dei prodotti PIR (dati a fine giugno 2017, fonte Morningstar, o prospetti delle case prodotto).

Oltre a commissioni di gestione e d’ingresso, molti PIR presentano commissioni di performance (calcolate variamente). Qualche prodotto presenta anche costi legati al disinvestimento prima dei 5 anni (si parla di costi ulteriori rispetto alla perdita del beneficio fiscale, con relativa mora, prevista dalla normativa).

Se si considera che le commissioni medie dei fondi comuni aperti italiani sono pari all’1,5%, che diventa 2,9% per i fondi azionari, 1,1% per gli obbligazionari, e infine 1,4% per i bilanciati, ne emerge un quadro di prodotti PIR mediamente costosi per il risparmiatore – anche per il contesto italiano, che già presenta costi elevati rispetto alla media europea. Va però considerato che non è detto che le commissioni di sottoscrizione vengano applicate, essendo per lo più a discrezione del collocatore, che spesso decide di “scontarle” al cliente.

Occorre poi tenere presente che, a seconda del prodotto e dell’intermediario utilizzato, possono esservi costi accessori:

  • costi associati all’eventuale apertura e tenuta del conto titoli – al momento della redazione di questo articolo, alcuni intermediari offrono a circa 100 euro/annui conti dossier dedicati ai PIR “fai-da-te” grazie ai quali i clienti o i loro consulenti possono creare in totale autonomia il portafoglio, acquistando azioni, obbligazioni ed ETF, usufruendo della fiscalità agevolata, nel rispetto dei requisiti normativi;
  • costi associati alla negoziazione per gli strumenti quotati in Borsa, come gli ETF.

Il panorama dei PIR è comunque eterogeneo, essendovi prodotti, sia fondi che ETF, che si collocano sotto l’1% (o poco oltre), di commissioni gestionali, senza spese di sottoscrizione. Ma, guardando all’offerta nel complesso, è innegabile che l’attuale offerta di prodotti PIR si caratterizzi per carichi commissionali elevati, in grado di erodere il beneficio fiscale.

Infatti, su livelli di rendimento lordo del sottostante positivi ma bassi, la maggioranza dei prodotti presenta un livello commissionale tale che il prodotto arriva ad appropriarsi del beneficio fiscale originariamente previsto dal legislatore per il risparmiatore – per un’analisi di dettaglio delle commissioni dei singoli prodotti, si rinvia a Zenti (2017). I due grafici seguenti sintetizzano questa idea, mostrando, per diversi livelli di rendimento lordo il guadagno/perdita su un orizzonte quinquennale di un investimento in PIR per un ammontare di 30.000 euro, attuato alle condizioni medie di mercato in termini commissionali analizzando separatamente le differenti categorie (azionari, bilanciati, e via dicendo). Nel primo grafico si osserva l’effetto combinato dell’applicazione di spese correnti e di sottoscrizione, nell’altro delle sole spese correnti (in nesssun caso si considerano le commissioni di rimborso, switch e performance, ove presenti, essendo calcolate con modalità assai varie da prodotto a prodotto).

Si nota subito come in media i PIR riescano a produrre un guadagno per l’investitore se il rendimento medio annuo è basso. In particolare, se vengono applicate le commissioni di sottoscrizioni, il “PIR medio italiano necessita di un rendimento lordo annuo del sottostante pari al 3% per aggiungere valore – si noti che dal 1900 al 2016 il rendimento reale medio annuo delle azioni e delle obbligazioni italiane è stato rispettivamente del 2% e del -1,1% (fonte: Credit Suisse Global Investment Returns Yearbook 2017).

Le differenze tra i singoli prodotti sono però enormi: per esempio, con un rendimento lordo del 5%, la differenza tra il PIR con il risultato migliore e quello con il risultato peggiore è di oltre 5.400 euro in cinque anni, con un capitale di 30.000 euro investito. Il panorama dei PIR è dunque assai eteogeneo, e, accanto a prodotti oggettivamente interessanti per il risparmiatore, ve ne sono altri che sembrano nati per sfruttare l’asimmetria informativa a danno del risparmiatore, facendo leva sul beneficio fiscale per ingolosire risparmiatori poco informati e incamerare commissioni elevate.

Le molte criticità dei PIR e le occasioni mancate (per ora)

Le criticità sono molte. Alcune sono legate ai risparmiatori, altre all’impatto di sistema, ed è bene analizzarle separatamente.

Dal punto di vista del risparmiatore

Molte criticità sono emerse nel paragrafo precedente, e riguardano soprattutto i costi associati all’investimento, spesso elevati nell’attuale offerta dell’industria del risparmio, piuttosto rapace. Ma i problemi non finiscono qui.

È infatti chiaro che, strutturalmente, i PIR sono per definizione un concentrato di rischio Italia. In particolare i portafogli presentano una cospicua presenza di azioni Small/Medium-Cap, ma anche, laddove sussiste una componente obbligazionaria italiana societaria, di bond, spesso illiquidi. La maggior concentrazione dei portafogli implica un maggiore rischio legato alle singole aziende – cioè rischio un idiosincratico.

Non è detto che gli investitori siano consapevoli di questi aspetti, ed un’eccessiva enfasi commerciale sul beneficio fiscale potrebbe portare ad investimenti irrazionali e incauti, con una pericolosa mancanza di diversificazione dei rischi che potrebbe allontanare molto il patrimonio da un’asset allocation ideale.

Dal punto di vista del sistema

A livello di sistema Italia, lo stimolo fornito dai PIR si estrinseca su più fronti:

  • in modo diretto sull’industria del risparmio gestito latu sensu, che ha potuto lanciare nuovi prodotti, beneficiando di importanti flussi di raccolta, e incamerare commissioni, linfa vitale del sistema bancario in epoca di tassi d’interesse molto bassi;
  • in modo indiretto, sulle imprese di dimensione medio-piccole, stimolate a quotarsi in Borsa e/o a emettere obbligazioni o altri strumenti di debito, contando sul fatto che gli investitori godranno della sostanziale esenzione fiscale;
  • sulla collettività dei risparmiatori, da un lato portandoli (con un’attività di nudging, una “spinta gentile”) ad avere un investimento almeno quinquennale sulla componente PIR del loro portafoglio – un fatto sicuramente positivo. D’altro canto, si stanno stimolando i risparmiatori ad incrementare il rischio-Italia nei loro portafogli, cosa non particolarmente sana se a tale rischio diventa significativo, dato che la maggioranza dei risparmiatori italiani ha già un reddito in qualche modo correlato alle sorti del Paese. Inoltre, data la ristrettezza dell’attuale universo investibile PIR, le valutazioni dei titoli ad esso appartenenti stanno rapidamente salendo, come si è visto: benché sostenute da domanda “strutturale” (l’orizzonte temporale minimo è 5 anni e l’uscita anticipata è disincentivata fiscalmente), non si può escludere una futura pesante correzione.

La normativa sui PIR avrebbe quindi enormi margini di miglioramento. Le occasioni mancate sino ad ora non sono poche.

Tralasciando gli aspetti di dettaglio (alcuni aspetti attuativi sono ancora oggi poco chiari), l’incentivazione del risparmio a lungo termine poteva essere attuata avendo come riferimento almeno un universo investibile europeo, a beneficio della diversificazione di portafoglio, e consentendo anche di innalzare l’ammontare massimo investibile (che, rammento, è pari a 150.000 euro in cinque anni). Ampliando l’universo investibile all’intero panorama mondiale – sempre per questioni di diversificazione dei rischi – si sarebbero potuti attuare fondi pensione PIR, sfruttando l’incentivo fiscale per stimolare il risparmio previdenziale e compiere un’azione concreta per tentare di sanare la falla pensionistica italiana, a beneficio della collettività e, peraltro, con grande stimolo per l’industria del risparmio gestito (non dimentichiamo che il life-time value di un investitore di un prodotto di previdenza complementare è elevato, proprio per la durata del rapporto).

Ma queste sono solo alcune riflessioni sul tema: non si può escludere che, visto il successo dei PIR, le loro luci e le loro ombre, il quadro normativo in futuro venga migliorato, estendendo e sfruttando tutte le opportunità sistemiche di questa tipologia di strumento, per i risparmiatori, le imprese e la collettività.

Riferimenti

  • Scafati, I. Immacolato, A. (2017), “Le linee guida per l’introduzione dei piani individuali di risparmio e gli adempimenti degli intermediari”, Assogestioni, http://www.assogestioni.it/index.cfm/3,147,11710/assogestioni-220217-arianna-immacolato.pdf
  • Ufficio Studi Mediobanca. (2016), “Indagine sui fondi e sicav italiani”, Mediobanca, http://www.mbres.it/sites/default/files/resources/download_it/rapporto_fondi_2016_presentazione.pdf
  • Zenti, R. (2017), “Kill PIR – Vol. II”, AdviseOnly, https://www.adviseonly.com/blog/investire/piani-individuali-di-risparmio/kill-pir-volume-2

 

Raffaele Zenti – Co-fondatore di AdviseOnly, società Fintech italiana, dove è responsabile del Financial & Data Analysis Group. È anche membro indipendente del board di Fondaco SGR.

Twitter: @RockZen

Linkedin: https://www.linkedin.com/in/raffaelezenti

Giu 282017
 

Il  27 giugno 2017, ore 16.00, si è tenuto il quarto evento del Polimi Fintech Journey

Distributed Ledger Technology e capital markets

Attraverso i link qui sotto riportati potete scaricare le presentazioni dei relatori

  1. Carlo Ferè (Banca Monte dei Paschi) – DLT e Correspondent Banking
  2. Paolo Gianturco (Deloitte consulting) – Distributed Ledger Technology e Capital Markets
  3. Massimo Morini (Banca IMI) – Blockchain and Derivatives
  4. – Sebastiano Scrofina (EarlyMorning Finance) – “DLT” and capital markets:an agnostic approach

Discussant:

  1. – Francesco Bruschi (Politecnico di Milano)

Il prossimo evento sarà il 26 Settembre 2017. Per informazioni ed iscrizioni: www.mate.polimi.it/fintech

Giu 232017
 

La regolamentazione bancaria ha subito negli ultimi 10 anni circa un profondo processo di cambiamento. Ad essere interessate sono state soprattutto le banche europee che, con l’introduzione dell’Unione Bancaria Europea, hanno visto mutare notevolmente l’assetto e la struttura della regolamentazione. I cambiamenti hanno anche riguardato le regole di Basilea, con l’avvio del terzo accordo.

Il processo di cambiamento regolamentare non può però considerarsi un’opera compiuta. Molti sono gli elementi mancanti, o mal congegnati, che rendono il mercato bancario europeo disomogeneo e ancora fortemente segmentato. Di questi temi si è discusso in un recente evento organizzato a Bruxelles presso il Parlamento Europeo, ed ospitato dall’on. Marco Zanni, per la presentazione di una ricerca condotta dal Centro Europa Ricerche (2017).

In questo intervento mi concentrerò sul primo dei temi affrontati dallo studio, ovvero il Single Supervisory Mechanism (SSM). L’SSM è l’unico pilastro della Banking Union entrato pienamente a regime e si basa sul principio cardine di affidare la vigilanza dei gruppi bancari di maggiore rilievo alla BCE. Le banche sottoposte al controllo unico della Banca Centrale Europea sono quelle per cui si applica almeno uno dei seguenti criteri:

– avere un totale attivo superiore ai 30 miliardi di euro;

– rappresentare più del 20% del Pil domestico, a meno che il totale attivo sia inferiore ai 5 miliardi di euro;

– essere una delle tre principali banche del paese membro;

– il valore totale delle attività supera i 5 miliardi di euro e il rapporto tra le attività transfrontaliere in più di un altro Stato membro partecipante e le attività totali è superiore al 20% o il rapporto tra le passività transfrontaliere in più di un altro Stato membro partecipante e le passività totali è superiore al 20%.

Sulla base di questi criteri le banche europee che sono soggette alla vigilanza della BCE sono circa 130, che complessivamente coprono l’80/85% del totale attivo dell’intera Area euro. Le restanti banche sono rimaste sotto il controllo dei rispettivi supervisori nazionali (Banca d’Italia per le banche italiane), rimanendo sempre aperta la possibilità per la BCE di avocare a sé il controllo qualora emergano elementi che richiedano la sua supervisione.

La decisione di non accentrare in BCE la vigilanza di tutte le circa 6 mila banche operanti nell’Area euro, attività che avrebbe potuto in ogni caso svolgere con il supporto dei singoli supervisori nazionali, è un elemento che determina delle asimmetrie di trattamento tra i diversi paesi europei.

Aver lasciato in essere una vigilanza decentrata permette di applicare criteri di controllo diversi. La legislazione europea sulle supervisioni bancarie consente infatti circa 150 possibili opzioni di scelta (Dombret, 2016), minando in tal modo il level playing field e rendendo più difficile un’operatività bancaria trans-europea. Inoltre, Maddaloni e Scopelliti (2016) hanno posto in evidenza come le discrezionalità nella regolamentazione prudenziale e nella vigilanza possano minare la stabilità finanziaria di un paese.

In aggiunta, la stessa selezione degli enti significativi attraverso i parametri soprarichiamati produce una diverso trattamento tra paesi europei. Nel grafico 1 è riportata la differenza tra le quote per nazione del impieghi delle banche sotto la diretta vigilanza della BCE e le quote della stessa variabile ma riferite al totale dei sistemi bancari dell’Area euro. Valori positivi indicano un sovradimensionamento nel campione direttamente vigilato rispetto al peso che quel settore bancario ha nell’intero mercato. Dal grafico si nota come Francia, Spagna, Olanda e Finlandia mostrino un sovradimensionamento nel panel di banche vigilato direttamente dalla BCE. Sul lato opposto, Germania e Austria mostrano invece una copertura della vigilanza diretta più bassa rispetto al loro effettivo peso sul mercato bancario europeo.

Nello specifico, gli impieghi consolidati del sistema bancario tedesco rappresentano il 26,4% del totale impieghi dell’Area euro, mentre per il sottoinsieme di banche sottoposto a vigilanza diretta questa quota scende al 18,2% (considerazioni analoghe si possono fare con riferimento al peso in termini di totale attivo o di depositi). In definitiva, il panel BCE non appare adeguatamente rappresentativo della dimensione delle singole industrie bancarie nazionali. Per essere ribilanciato bisognerebbe aumentare il novero di banche tedesche e austriache vigilata direttamente.

La frammentazione dell’industria bancaria

La differenza tra universo bancario dell’Area euro e campione soggetto a vigilanza diretta della BCE si spiega con la struttura di alcuni mercati del credito, e in particolar modo dalla loro frammentazione. È infatti molto diffuso in Europa il fenomeno di istituti di credito che presi singolarmente hanno una dimensione estremamente contenuta – da cui non possono derivare rischi sistemici né per il singolo paese in cui questi operano né, conseguentemente, per l’intera Area euro – che sono però tra loro fortemente interconnessi. È il caso, ad esempio, delle due tipologie di banche pubbliche tedesche, le Landesbanken e le Sparkassen. Delle prime operano in Germania 7/8 istituti, di cui solo cinque di dimensioni tali da rientrare nel novero della vigilanza della BCE; delle seconde sono presenti circa 400 banche, tutte di dimensioni sufficientemente contenute per cui soltanto una sarà soggetta alla vigilanza della BCE. Tra queste banche, pur se giuridicamente distinte, esiste un legame di reciproca assistenza in caso di difficoltà, difficoltà che effettivamente non sono mancate nel periodo più recente e che hanno riguardato soprattutto alcune Landesbanken. Inoltre, nell’azionariato delle Landesbanken partecipano, oltre ai Lander di riferimento, anche le stesse Sparkassen. L’interconnessione tra le Sparkassen e l’intreccio azionario con le Landensbanken, in presenza di turbolenze finanziarie o di situazioni ancor più gravi, può però determinare dei rischi sistemici, sia per la Germania sia per l’intera Eurozona, se si tiene conto che il totale attivo delle due tipologie di banche pubbliche, considerato congiuntamente, è pari a circa il 70% del Pil tedesco.

Al riguardo, un esempio lampante di quanto anche i piccoli istituti di credito possano avere riflessi sistemici è offerto dalla crisi delle Saving and Loans (di seguito S&L) avvenuta negli Usa durante gli anni ’80 (Milani, 2015). Le S&L agli inizi degli anni ’80 erano poco meno di 4 mila istituti, operanti prevalentemente nel mercato dei mutui immobiliari, con una dimensione media molto ridotta (circa 150 milioni di dollari di totale attivo). La crisi del mercato immobiliare statunitense provocò però il fallimento di ben 118 istituti e la fusione di circa 500 nell’arco di appena 3 anni; dopo meno di 10 anni i fallimenti di S&L si attestarono a circa 560 unità. Nel complesso le perdite registrate da questa crisi ammontarono a più di 160 miliardi di dollari (pari a circa il 6% del Pil Usa di inizio anni ’80), di cui circa 130 a carico dei contribuenti.

Conclusioni

L’esperienza delle S&L avrebbe dovuto spingere verso un sistema di vigilanza completamente accentrato, anche perché con i criteri dimensionali stabiliti si tende ad escludere dalla vigilanza della BCE i sistema bancari più frammentati, cioè quelli con una maggiore incidenza di banche di media-piccola dimensione che non sono necessariamente sinonimo di efficienza e stabilità finanziaria.

Per ovviare a questa asimmetria di trattamento tra i diversi sistemi bancari, una delle proposte avanzate da CER (2017) è quella di modificare i criteri di selezione delle banche vigilate direttamente dalla BCE imponendo una quota minima del mercato bancario domestico che deve essere soggetta alla vigilanza accentrata. In tal modo il numero di banche vigilate direttamente aumenterebbe per i sistemi bancari frammentati fino a raggiungere la soglia minima.

Bibliografia

Centro Europa Ricerche, (2017), “Le asimmetrie nella nuova regolamentazione bancaria europea: analisi e proposte”.

Dombret A., 2016, A success story? Reflecting on one year of European Banking Supervision in “The SSM at 1”, edito da J. Ulbrich, CC. Hedrich e M. Balling, SUERF Conference Proceedings 2016/3, Larcier.

Maddaloni, A. e Scopelliti, A. D., 2016, Rules and Discretion(s) in Prudential Regulation and Supervision: Evidence from EU Banks in the Run-Up to the Crisis, Working Paper.

Milani C., 2015, “Alle radici della crisi finanziaria: origini, effetti e risposte”, Egea Editore.

Giu 092017
 

The 2007–2008 global financial crisis has signalled how bad the consequences could be of separating information production from risk taking by applying the originate-to-distribute model. Non-performing loans skyrocket after the trigger of deep recessions, house prices collapse, dwelling bubbles burst. Financial intermediation needs to deal with this new framework, and to be compliant with the more stringent prudential regulations. Is relationship lending able to overcome these problems in the middle of financial turmoil? Does transactional lending help to prevent bankruptcies when macroeconomic conditions are unstable? Are community banks more suitable for selecting superior borrowers when concern about private debt sustainability raised?

I tried to give some answers to these questions in one of my recent paper (Milani, 2017).

Characteristics of household debt in Italy

My empirical analysis is based on data from the Survey on Italian Households’ Income and Wealth (SHIW) gathered by the Bank of Italy. This survey collected social, financial and economic characteristics of about 8,000 Italian households. The 2012 survey is used, providing an opportunity to test for the effect of lending technologies during a very turbulent financial period of Italian history.

Table 1 summarises the social and economic characteristics of Italian households with liabilities to banks and/or financial companies and, among them, those that are behind with financial payments by more than 90 days.

Households with debts to banks and/or financial companies make up 23.1% of the total sample; 8.5% of them are behind with financial payments (3.6% in 2008 and 5.4% in 2010).

When considering the individual demographic characteristics of householders, I notice that men are more indebted than women. However, the incidence of past dues by gender is similar.

With regard to the geographical macro-area, households living in the centre of Italy are the most indebted (27.9%), while those in the south are the least (19.1%). Nevertheless, those with the highest incidence of past dues live in the north-west area (13.2%), while households living in the islands show the least incidence of past dues (4.1%).

Families with householders who are middle-aged (35–54 years old) are those with the highest incidence of financial debts (35% on average). The same households, together with the youngest ones, show the highest incidence of expired instalments (9–10%).

Furthermore, I notice that individuals with an educational qualification up to secondary-school certificate are less indebted (16.3%) than those with higher education (30%). Nonetheless, the former show the highest frequency of past dues (10.8%).

No relevant differences are found with respect to the incidence of indebtedness by the size of town of residence. On the other hand, a higher frequency of past dues is found for households living in small towns (up to 40,000 inhabitants).

Higher-income categories are those with the highest incidence of financial debts. Conversely, the poorer ones are those with more difficulties in keeping up with payments. The same indications apply when property assets are divided into categories of ownership.

Empirical evidence

In the empirical analysis, I evaluate ways in which interactions between banks and their customers affect the probability of households becoming insolvent. Specifically, the paper tests two different approaches: the relationship and transactional lending technologies. In the first case, banks tend to lend to their customers based on private information, collected thanks to face-to-face contacts (so-called soft information). On the other hand, when transactional lending technologies are applied, the underwriting procedure is based on data collected by public or private registers (so-called hard data), and elaborated on through statistical models (credit scoring models).

I find that while both technologies help in reducing defaults, the effect of transactional lending is stronger. However, the selection and monitoring processes improve when relationship and transactional lending are combined.

Moreover, the paper also tests for the impact of a higher presence of smaller banks with a focus on local business (so-called community banks). In fact, as remarked by Stein (2002), Berger et al. (2005) and Berger and Udell (2006), small banks have a relative advantage in collecting soft information, while large ones are in a better position to use hard information. In this respect, Italy is an interesting  laboratory for my study due to a high presence of cooperative and mutual banks (Panetta, 2015).  Italian community banks have increased their market share in terms of branches from the pre-crisis to the post-crisis period (figure 1), helping to overcome constraints to credit access for SMEs.

I find that where community banks are more common bankruptcies increase. However, this outcome is mainly driven by households living in small towns, where the competitive pressure from medium-large banks is lower.

Policy implications

The policy implications of the paper are important. The banking consolidation process, driven by the economic and financial crisis, could have a negative effect on financial stability. In fact, the consequent increase in physical and cultural distance between borrowers and lenders, and the decline in competition, could lead banks to engage in less accurate loan screening and monitoring.

References

Berger A.N. – G.F. Udell (2006), ‘A More Complete Conceptual Framework for SME Finance’. Journal of Banking and Finance, 30(11), pp. 2945-66.

Berger A.N. – N.H. Miller – M.A. Petersen – M.G. Rajan – J.C. Stein (2005), ‘Does function follow organizational form? Evidence from the lending practices of large and small banks’. Journal of Financial Economics, 76(2), pp. 237-69.

Milani C. (2017), ‘Lending Technologies and Community Banks: What are the Effects on Italian Households’ Default Risk During Financial Turmoil?’, Economic Notes, forthcoming.

Panetta F. (2015), ‘The transition towards a more stable financial system’. Address by the Deputy Governor of the Bank of Italy.

Stein J.C. (2002), ‘Information Production and Capital Allocation: Decentralized versus Hierarchical Firms’. The Journal of Finance, 57(5), pp. 1891-921.