Gen 252019
 

I tassi IBOR svolgono un ruolo fondamentale nei mercati finanziari: in particolare il LIBOR è il tasso di interesse predominante per i contratti (ad esempio interest rate swap, mutui, obbligazioni a tasso variabile) nelle valute USD, GBP, CHF e JPY, mentre l’EURIBOR è il tasso più diffuso per i contratti dell’area Euro (cfr. Figure 1).

A seguito della crisi finanziaria, tuttavia, la loro affidabilità e coerenza sono state messe in discussione per le acclarate manipolazioni e per il calo della liquidità del mercato interbancario. La crisi ha inoltre determinato una esplosione delle basi quotate fra tassi che differiscono per divisa o tenor, con conseguente moltiplicazione delle curve di tasso necessarie per valutare a mercato gli strumenti finanziari, e la necessità di gestire il corrispondente basis risk [1]. Tali basi sono la conseguenza del meccanismo di fixing dei tassi, riferiti a depositi interbancari a termine unsecured, e riflettono essenzialmente il rischio di credito e liquidità delle banche partecipanti (IBOR panel banks).

A partire dal 2009, le autorità e gli operatori del mercato hanno intrapreso una serie di iniziative per rinnovare la governance dei principali tassi d’interesse di riferimento e per individuare nuovi tassi basati su transazioni reali in mercati di riferimento stabili e liquidi. In particolare, i “Principles for Financial Benchmarks” emanati da IOSCO nel 2013 stabiliscono 4 aspetti principali per la determinazione dei tassi benchmark: Governance, Quality of Benchmark, Quality of Methodology ed Accountability. Tali principi sono stati accolti nell’area Euro dalla Benchmark Regulation (BMR), che dichiara i tassi EURIBOR ed EONIA come “critical benchmark” ed impone quindi, entro due anni dall’entrata in vigore (ovvero entro il 1 gennaio 2020), una loro revisione per renderli aderenti oppure una loro sostituzione.

Il Financial Stability Board (FSB) ha raccomandato di rafforzare tali tassi di interesse, ancorandoli a transazioni osservabili, consigliando lo sviluppo di nuovi tassi risk free (RFR). A questo fine sono stati predisposti cinque Working Group per le principali valute, che hanno individuato i rispettivi RFR alternativi: in tutti i casi si tratta di tassi overnight (secured per alcune divise ovvero unsecured per altre). Per la divisa USD è stato scelto il tasso SOFR (Secured Overnight Financing Rate), mentre per EUR è praticamente definito il nuovo tasso ESTER (Euro Short Term Rate, unsecured). I tassi overnight, specialmente secured, non sono strettamente tassi privi di rischio, ma possono essere considerati come buone approssimazioni in tal senso.

Nel luglio 2018 AFME, ICMA, ISDA, SIFMA e SIFMA AMG hanno pubblicato l’esito della consultazione rivolta agli operatori di mercato, nella quale vengono identificati i punti di attenzione della riforma dell’IBOR e le raccomandazioni sugli step da effettuare per prepararsi al passaggio ai nuovi RFR e dalla quale è emerso che esistono carenze sostanziali circa la consapevolezza della tematica e gli step finora intrapresi per gestire la transizione.

Transizione

I nuovi contratti conclusi dopo la scadenza BMR (1° gennaio 2020) dovranno essere riferiti ai nuovi RFR. I contratti pre-esistenti (legacy contracts) potranno essere re-indicizzati ai nuovi RFR oppure, se continueranno ad essere pubblicati, contare ancora sui vecchi tassi IBOR. In entrambi i casi sarà necessaria una modalità di transizione (“fallback”) verso i nuovi RFR.

Un passaggio molto importante in tale transizione sarà la costruzione di una struttura a termine per i tassi RFR, sostitutiva dell’analoga struttura a termine oggi quotata per i tassi IBOR sotto forma di tassi di deposito, Futures, FRA (Forward Rate Agreement), e Swap. I nuovi RFR, non disponendo di una struttura a termine con diverse scadenze, richiedono la definizione di una regola per costruire dei tassi a termine. Ad esempio il tasso a 3 mesi può essere costruito come composizione semplice dei tassi overnight sul periodo. Questo tipo di indicizzazione è già ad oggi utilizzata per gli strumenti di tipo OIS (Overnight Indexed Swap) scambiati sul mercato OTC. Sarà poi necessario lo sviluppo di un mercato OTC liquido per tali strumenti finanziari.

L’ISDA ha avviato un’iniziativa a livello internazionale per identificare regole di fallback condivise per gli strumenti derivati, le quali entreranno in vigore nel momento dell’interruzione permanente nella contribuzione degli attuali benchmark. La soluzione di fallback si basa sull’individuazione di un term adjustment e di uno spread adjustment da applicare al RFR individuato. A luglio 2018, l’ISDA ha lanciato una prima consultazione con la proposta di 4 metodologie alternative per il calcolo del term adjustment e 3 metodologie per il calcolo dello spread adjustment, per le divise GBP, CHF, JPY, i cui risultati sono attesi entro dicembre 2018. Una successiva consultazione verrà lanciata per USD ed EUR nel 2019.

Tale metodologia, una volta definita e condivisa, sarà tuttavia applicabile per i soli derivati stipulati sotto ISDA agreement, mentre per gli altri strumenti (e.g. derivati non-ISDA, mutui, titoli) la conversione dovrà essere stabilita e non necessariamente avrà luogo con metodi analoghi, con il rischio di far emergere possibili basis mismatch e conseguenti conflitti contrattuali.

Area Euro

La normativa BMR ha sancito la fine dei tassi EONIA ed EURIBOR così come li conosciamo. L’European Money Markets Institute (EMMI), amministratore di entrambi i tassi, sta effettuando una revisione delle metodologie attuali.

Per quanto riguarda l’EONIA, dopo una fase di studio, l’EMMI ha ritenuto che la liquidità di mercato alla base del meccanismo di formazione dell’EONIA non sia sufficiente per renderlo conforme alla BMR, e si è resa quindi necessaria l’identificazione di un nuovo RFR in sua sostituzione. A tal proposito l’European Central Bank (ECB) ha instituito il Working Group sull’Euro Risk Free Rate, che il 13 settembre 2018 ha suggerito l’ESTER (European Short Term Rate) quale nuovo RFR per l’Euro. Mentre l’EONIA è un tasso di lending basato su depositi interbancari overnight effettuati sulla piattaforma Real Time Gross Settlement (RTGS) operata dall’ECB, ESTER è un tasso borrowing basato delle transazioni riportate dalle banche tramite il Money Market Statistical Reporting (MMSR), e viene calcolato come media ponderata sui volumi superiori al milione di euro, escludendo il primo 25% e l’ultimo 25% della distribuzione dei tassi. L’ESTER, sviluppato dall’ECB stessa, sarà ufficialmente pubblicato a partire da ottobre 2019; nel frattempo, viene pubblicato un tasso pre-ESTER (osservazioni giornaliere a partire dal marzo 2017 con la medesima metodologia di calcolo utilizzata a tendere) allo scopo di familiarizzare con il nuovo tasso. I dati finora pubblicati dimostrano che pre-ESTER è inferiore all’EONIA di circa 8-9 bps e maggiormente stabile (minore volatilità storica e minori spike).

Per quanto riguarda l’EURIBOR, EMMI ha definito una metodologia ibrida, attualmente in consultazione, che mira a superare le problematiche dell’attuale metodologia di calcolo con lo scopo di ottenere un tasso che minimizzi le possibilità di manipolazione e risulti ancorato a transazioni osservabili e resistente agli stress del mercato. Nel caso in cui tale metodologia venisse accettata dai regolatori come aderente ai principi IOSCO e la BMR (scadenza 1° gennaio 2020), il nuovo EURIBOR potrebbe presumibilmente essere il naturale successore dell’EURIBOR attuale. Nel caso in cui, invece, l’EURIBOR subisse la medesima sorte del LIBOR, anche l’area Euro si troverà ad affrontare le medesime problematiche delle altre principali divise. Al riguardo, nello stesso documento in cui veniva sancita la scelta dell’ESTER come nuova tasso risk free, il Working Group sull’Euro RFR ha suggerito di utilizzare l’ESTER come base di partenza per costruire un nuovo tasso benchmark in sostituzione dell’EURIBOR.

Impatti

A seguito della riforma, che avrà un impatto trasversale a tutti i mercati, le aree in cui si possono individuate gli effetti più importanti riguardano la liquidità degli strumenti di mercato indicizzati ai nuovi tassi, la costruzione di nuove curve di tasso e superfici di volatilità, la modifica delle metodologie di pricing, delle coperture, e il calcolo dei rischi. Saranno inoltre di primaria importanza gli aspetti legali, con una possibile revisione di tutti i contratti indicizzati ai tassi oggetto di transizione, e la gestione della clientela per gestire possibili effetti di mismatching e di litigation. Inoltre, si porrà la necessità di effettuare modifiche ai processi aziendali ed alle infrastrutture IT. Al riguardo, sarà necessario porre molta attenzione sulla governance complessiva del processo di transizione, al fine di assicurare la coerenza tra gli impatti dei cambiamenti imposti dalla riforma e di gestire i relativi rischi.

In particolare, per quanto riguarda i rischi di mercato, si posso identificare i seguenti temi più rilevanti.

  • Contribuzioni tassi benchmark: le banche coinvolte nella contribuzione dei tassi benchmark dovranno gestire la transizione verso la contribuzione dei nuovi tassi secondo le nuove regole stabilite dagli organismi di riferimento (ECB per ESTER e prevedibilmente EMMI per EURIBOR per l’area Euro).
  • Dati di mercato: andrà gestita la transizione verso i nuovi tassi benchmark utilizzati come fixing per la valutazione dei contratti ed i relativi strumenti di mercato indicizzati a tali tassi. Andranno inoltre gestite le corrispondenti serie storiche per finalità di risk management (cfr. oltre).
  • Curve e volatilità tasso: utilizzando i nuovi strumenti di mercato indicizzati ai nuovi tassi benchmark, andranno inoltre costruite le curve di tasso e superfici di volatilità, gestendo i probabili problemi di liquidità nel caso in cui il mercato dei nuovi derivati indicizzati a RFR non sia abbastanza liquido e/o i dati non presentino una appropriata granularità. Inoltre è prevedibile un periodo di transizione in cui sarà necessario mantenere sia le vecchie curve e volatilità IBOR-based che le nuove curve e volatilità basate sui nuovi RFR.
  • Collateral management: in caso di revisione dei tassi di interesse utilizzati per la remunerazione del collaterale, andrà gestita la transizione verso i nuovi tassi di marginazione con conseguente revisione di tutti gli accordi di collateralizzazione.
  • Metodologie di pricing: le revisioni di dati di mercato, curve e volatilità tasso ed accordi di collaterale porterà probabilmente ad una conseguente revisione delle metodologie di pricing degli strumenti finanziari, che si articolano sotto vari aspetti come segue.
    • La revisione dei tassi di remunerazione del collaterale implicherà un adeguamento delle curve di scontro utilizzate per l’attualizzazione dei flussi futuri, con conseguenti impatti di sensitivity e P&L.
    • Un ulteriore impatto può determinarsi negli aggiustamenti valutativi, in particolare nelle misure di credit/debt/funding value adjustment (CVA/DVA/FVA) relative alle operazioni non soggette a collateralizzazione, dovuto all’impatto sulle esposizioni future e allo spread di finanziamento.
    • Possibili fasi di illiquidità e di passaggio di curve e volatilità tasso potranno determinare problemi di calibrazione dei modelli di pricing e conseguenti instabilità di prezzi, sensitivity e P&L.
    • In caso di dismissione dei tassi IBOR in favore di tassi risk free si avrà una semplificazione nel numero delle curve e volatilità di tasso necessarie per valutare gli strumenti, ed una semplificazione delle corrispondenti sensitivity (delta e vega in particolare). Di conseguenza si potrà determinare anche una semplificazione dei modelli di pricing, con un ritorno di fatto al mondo mono-curva risalente al periodo pre-crisi 2007.
  • Scenari storici: le nuove curve e volatilità tasso potrebbero non avere, dapprincipio, sufficiente profondità storica per costruire degli scenari storici, con conseguente impatto sulle metriche di rischio che si basano sui dati di mercato storici (e.g. historical VaR).
  • Trading vs Banking Book: date le diverse composizioni e metriche di rischio, si avranno impatti diversi: in particolare, per il Trading Book si rileverà un impatto su VaR, sensitivity, CCR e CVA, mentre per il Banking Book la transizione avrà effetti sulle masse di Bond, Loan e altri strumenti di cartolarizzazione, sia in termini di liquidità che in termini di rischio di tasso di interesse.
  • Basis risk: nel caso in cui l’adozione dei nuovi RFR avvenga a velocità diverse, ad es. più velocemente per i derivati e più lentamente per gli strumenti cash, anche in funzione della divisa, sarà necessario gestire una situazione ibrida con diverse asset class esposte a diversi tassi ed il conseguente rischio base.
  • Impatti sul capitale: la transizione verso i nuovi tassi benchmark richiederà l’identificazione dei possibili impatti sulle metriche di assorbimento di capitale; ad esempio, la mancanza di dati storici sui nuovi RFR potrebbe avere degli impatti alla luce della nuova regolamentazione per il Trading Book (FRTB), dove un punto cruciale per il calcolo delle metriche è la distinzione fra “modellable” e “non-modellable risk factors”.
  • Modelli Interni di Rischio: le eventuali variazioni di modello andranno gestite nell’ambito delle regole vigenti per i modelli interni (cfr. EBA RTS 2016/07 e manuale TRIM).

Figure 1: Notional outstanding balances by reference rate, order of magnitude US$ Trillion as of Dec 2017. Source: Oliver Wyman, Jun.2018

Note

[1] Ad esempio, per gestire i derivati di tasso in divisa EUR il mercato utilizza 5 curve (OIS, EURIBOR 1M, 3M, 6M, 12M) e almeno 6 superfici di volatilità (Cap/Floor EURIBOR 1M, 3M, 6M, 12M, Swaption EURIBOR 3M, 6M). Molte altre curve sono necessarie per gestire derivati e/o collateral cross currency.

Apr 202019
 

L’iniziativa di Finriskalert.it “Il termometro dei mercati finanziari” vuole presentare un indicatore settimanale sul grado di turbolenza/tensione dei mercati finanziari, con particolare attenzione all’Italia.

Significato degli indicatori

  • Rendimento borsa italiana: rendimento settimanale dell’indice della borsa italiana FTSEMIB;
  • Volatilità implicita borsa italiana: volatilità implicita calcolata considerando le opzioni at-the-money sul FTSEMIB a 3 mesi;
  • Future borsa italiana: valore del future sul FTSEMIB;
  • CDS principali banche 10Ysub: CDS medio delle obbligazioni subordinate a 10 anni delle principali banche italiane (Unicredit, Intesa San Paolo, MPS, Banco BPM);
  • Tasso di interesse ITA 2Y: tasso di interesse costruito sulla curva dei BTP con scadenza a due anni;
  • Spread ITA 10Y/2Y : differenza del tasso di interesse dei BTP a 10 anni e a 2 anni;
  • Rendimento borsa europea: rendimento settimanale dell’indice delle borse europee Eurostoxx;
  • Volatilità implicita borsa europea: volatilità implicita calcolata sulle opzioni at-the-money sull’indice Eurostoxx a scadenza 3 mesi;
  • Rendimento borsa ITA/Europa: differenza tra il rendimento settimanale della borsa italiana e quello delle borse europee, calcolato sugli indici FTSEMIB e Eurostoxx;
  • Spread ITA/GER: differenza tra i tassi di interesse italiani e tedeschi a 10 anni;
  • Spread EU/GER: differenza media tra i tassi di interesse dei principali paesi europei (Francia, Belgio, Spagna, Italia, Olanda) e quelli tedeschi a 10 anni;
  • Euro/dollaro: tasso di cambio euro/dollaro;
  • Spread US/GER 10Y: spread tra i tassi di interesse degli Stati Uniti e quelli tedeschi con scadenza 10 anni;
  • Prezzo Oro: quotazione dell’oro (in USD)
  • Spread 10Y/2Y Euro Swap Curve: differenza del tasso della curva EURO ZONE IRS 3M a 10Y e 2Y;
  • Euribor 6M: tasso euribor a 6 mesi.

I colori sono assegnati in un’ottica VaR: se il valore riportato è superiore (inferiore) al quantile al 15%, il colore utilizzato è l’arancione. Se il valore riportato è superiore (inferiore) al quantile al 5% il colore utilizzato è il rosso. La banda (verso l’alto o verso il basso) viene selezionata, a seconda dell’indicatore, nella direzione dell’instabilità del mercato. I quantili vengono ricostruiti prendendo la serie storica di un anno di osservazioni: ad esempio, un valore in una casella rossa significa che appartiene al 5% dei valori meno positivi riscontrati nell’ultimo anno. Per le prime tre voci della sezione “Politica Monetaria”, le bande per definire il colore sono simmetriche (valori in positivo e in negativo). I dati riportati provengono dal database Thomson Reuters. Infine, la tendenza mostra la dinamica in atto e viene rappresentata dalle frecce: ↑,↓, ↔  indicano rispettivamente miglioramento, peggioramento, stabilità rispetto alla rilevazione precedente.

Disclaimer: Le informazioni contenute in questa pagina sono esclusivamente a scopo informativo e per uso personale. Le informazioni possono essere modificate da finriskalert.it in qualsiasi momento e senza preavviso. Finriskalert.it non può fornire alcuna garanzia in merito all’affidabilità, completezza, esattezza ed attualità dei dati riportati e, pertanto, non assume alcuna responsabilità per qualsiasi danno legato all’uso, proprio o improprio delle informazioni contenute in questa pagina. I contenuti presenti in questa pagina non devono in alcun modo essere intesi come consigli finanziari, economici, giuridici, fiscali o di altra natura e nessuna decisione d’investimento o qualsiasi altra decisione deve essere presa unicamente sulla base di questi dati.

Apr 142019
 

L’iniziativa di Finriskalert.it “Il termometro dei mercati finanziari” vuole presentare un indicatore settimanale sul grado di turbolenza/tensione dei mercati finanziari, con particolare attenzione all’Italia.

Significato degli indicatori

  • Rendimento borsa italiana: rendimento settimanale dell’indice della borsa italiana FTSEMIB;
  • Volatilità implicita borsa italiana: volatilità implicita calcolata considerando le opzioni at-the-money sul FTSEMIB a 3 mesi;
  • Future borsa italiana: valore del future sul FTSEMIB;
  • CDS principali banche 10Ysub: CDS medio delle obbligazioni subordinate a 10 anni delle principali banche italiane (Unicredit, Intesa San Paolo, MPS, Banco BPM);
  • Tasso di interesse ITA 2Y: tasso di interesse costruito sulla curva dei BTP con scadenza a due anni;
  • Spread ITA 10Y/2Y : differenza del tasso di interesse dei BTP a 10 anni e a 2 anni;
  • Rendimento borsa europea: rendimento settimanale dell’indice delle borse europee Eurostoxx;
  • Volatilità implicita borsa europea: volatilità implicita calcolata sulle opzioni at-the-money sull’indice Eurostoxx a scadenza 3 mesi;
  • Rendimento borsa ITA/Europa: differenza tra il rendimento settimanale della borsa italiana e quello delle borse europee, calcolato sugli indici FTSEMIB e Eurostoxx;
  • Spread ITA/GER: differenza tra i tassi di interesse italiani e tedeschi a 10 anni;
  • Spread EU/GER: differenza media tra i tassi di interesse dei principali paesi europei (Francia, Belgio, Spagna, Italia, Olanda) e quelli tedeschi a 10 anni;
  • Euro/dollaro: tasso di cambio euro/dollaro;
  • Spread US/GER 10Y: spread tra i tassi di interesse degli Stati Uniti e quelli tedeschi con scadenza 10 anni;
  • Prezzo Oro: quotazione dell’oro (in USD)
  • Spread 10Y/2Y Euro Swap Curve: differenza del tasso della curva EURO ZONE IRS 3M a 10Y e 2Y;
  • Euribor 6M: tasso euribor a 6 mesi.

I colori sono assegnati in un’ottica VaR: se il valore riportato è superiore (inferiore) al quantile al 15%, il colore utilizzato è l’arancione. Se il valore riportato è superiore (inferiore) al quantile al 5% il colore utilizzato è il rosso. La banda (verso l’alto o verso il basso) viene selezionata, a seconda dell’indicatore, nella direzione dell’instabilità del mercato. I quantili vengono ricostruiti prendendo la serie storica di un anno di osservazioni: ad esempio, un valore in una casella rossa significa che appartiene al 5% dei valori meno positivi riscontrati nell’ultimo anno. Per le prime tre voci della sezione “Politica Monetaria”, le bande per definire il colore sono simmetriche (valori in positivo e in negativo). I dati riportati provengono dal database Thomson Reuters. Infine, la tendenza mostra la dinamica in atto e viene rappresentata dalle frecce: ↑,↓, ↔  indicano rispettivamente miglioramento, peggioramento, stabilità rispetto alla rilevazione precedente.

Disclaimer: Le informazioni contenute in questa pagina sono esclusivamente a scopo informativo e per uso personale. Le informazioni possono essere modificate da finriskalert.it in qualsiasi momento e senza preavviso. Finriskalert.it non può fornire alcuna garanzia in merito all’affidabilità, completezza, esattezza ed attualità dei dati riportati e, pertanto, non assume alcuna responsabilità per qualsiasi danno legato all’uso, proprio o improprio delle informazioni contenute in questa pagina. I contenuti presenti in questa pagina non devono in alcun modo essere intesi come consigli finanziari, economici, giuridici, fiscali o di altra natura e nessuna decisione d’investimento o qualsiasi altra decisione deve essere presa unicamente sulla base di questi dati.



Apr 142019
 

L’adeguamento ai requisiti MREL (Minimum Requirement for own funds and Eligible Liabilities), è una delle sfide più importanti che il sistema bancario Europeo dovrà affrontare. Sui possibili effetti del MREL per le banche italiane, una risposta è stata fornita dal Centro Europa Ricerche, nel Rapporto Banche CER 2/2018.

Uno studio della Banca d’Italia, basato sulla proposta di revisione della BRRD presentata dalla Commissione Europea alla fine del 2016, stima che al termine di un periodo di transizione ipotizzato di tre anni, le banche italiane potrebbero registrare una carenza aggregata di passività idonee tra i 30 e i 60 miliardi di euro, a seconda del grado di subordinazione del requisito tuttora in fase discussione. Le stime confermano la conclusione del rapporto dell’EBA riguardo l’ampia variabilità tra banche circa gli effetti sul costo della raccolta in relazione alla loro rischiosità e capacità di accesso al mercato.

Per approfondire gli effetti del MREL sul sistema bancario italiano, il CER ha analizzato i bilanci delle prime 9 banche in termini di totale attivo. La banca che nel 2017 deteneva più asset era Unicredit (826 miliardi di euro), seguita da Intesa-Sanpaolo (784 miliardi), Banco BPM (157 miliardi), MPS (139 miliardi) e UBI (125 miliardi).

Nell’analizzare la composizione delle passività MREL è utile distinguere la loro incidenza rispetto ai due diversi denominatori adottati, il TLOF e le RWA (grafico 1).

Il totale delle passività MREL in rapporto al TLOF è stimabile pari al 21%, un valore ben più alto rispetto al dato medio per le banche europee individuato dall’EBA per il 2016 (14,4%). Guardando alle singole passività MREL si nota come il debito senior non garantito con durata residua superiore ad un anno rappresenti la quota più ampia in percentuale del TLOF (11%), seguito dal CET 1 capital (6%).

Quote più basse si riscontrano per il debito subordinato con durata residua maggiore di un anno (2%) e per additional CET 1 capital, Tier 2 capital e depositi non garantiti con scadenza superiore ad un anno (1% per ciascuna tipologia).

Il totale delle passività MREL rispetto alle RWA è stimabile al 48%, contro un livello medio per le banche europee individuato dall’EBA per il 2016 pari al 37,8%. La percentuale di CET 1 capital in rapporto alle RWA è del 13%, mentre è pari al 25% per il debito senior non garantito, al 4% per il debito subordinato, al 3% per i depositi, 2% per il Tier 2 capital e 1% per l’additional CET 1 capital.

In definitiva, le banche italiane sembrano avere una dotazione di passività MREL ben più elevata rispetto alle altre banche europee.


Grafico 1. Passività MREL totali dei principali gruppi bancari italiani in % di RWA e TLOF
Dati relativi al 31/12/2017.



Fonte: elaborazioni e stime CER su dati di bilancio al 31/12/2017.

Analizzando i singoli dati delle principali banche italiane si riscontra però una certa variabilità nelle passività MREL in percentuale del TLOF (grafico 2). Il valore più elevato è quello di Mediobanca (MREL pari al 38% del TLOF), seguono Intesa (25%), UBI (24%), MPS (20%) e Unicredit (18%). Valori inferiori sono stati calcolati per Bper, BPM e Iccrea (tutti intorno al 16%) e per Credem (14%)


Grafico 2. Passività MREL dei principali gruppi bancari italiani in % del TLOF
Dati relativi al 31/12/2017.



Fonte: elaborazioni e stime CER su dati di bilancio al 31/12/2017.

Facendo variare il denominatore, e considerando quindi le passività MREL rispetto al RWA (grafico 3), si nota che l’incidenza più alta si riscontra per Iccrea (59%), seguono Intesa (52%), Mediobanca (51%), MPS (50%), UBI e Unicredit (48%). Percentuali inferiori sono ottenute analizzando i bilanci di BPM (38%), Credem (37%) e Bper (36%).


Grafico 3. Passività MREL dei principali gruppi bancari italiani in % delle RWA
Dati relativi al 31/12/2017.


Fonte: elaborazioni e stime CER su dati di bilancio al 31/12/2017.

Dal confronto tra le passività MREL espresse in termini di TLOF e di RWA emerge quindi un diverso ranking tra i principali gruppi bancari italiani e una diversa dispersione dei risultati. Rapportare il MREL al TLOF, come è previsto allo stato attuale, invece che alle RWA, utilizzate per il calcolo del TLAC, determina vantaggi/svantaggi a livello di singolo istituto.

Un’ulteriore distorsione potrebbe verificarsi nella ricomposizione delle passività. Osservando la relazione tra CET 1 e debito senior si rileva un diverso andamento a seconda del denominatore considerato (TLOF vs RWA). La relazione rispetto al TLOF è crescente, in altri termini all’aumentare dell’incidenza del capitale di alta qualità aumenta anche quella delle obbligazioni senior (grafico 4). Viceversa, guadando alla relazione che considera come denominatore l’RWA, la relazione cambia di segno, diventando negativa. Ciò implica che all’aumentare di una passività tende a ridursi l’altra.

Analogo risultato si ottiene guardando alla relazione tra CET 1 capital e debito subordinato (grafico 5).


Grafico 4. Principali gruppi bancari italiani. Relazione CET 1 e debito senior non garantito


Fonte: elaborazioni e stime CER su dati di bilancio al 31/12/2017.

Grafico 5. Principali gruppi bancari italiani. Relazione CET 1 e debito subordinato

Fonte: elaborazioni e stime CER su dati di bilancio al 31/12/2017.

Concludendo, nonostante il percorso legislativo sul MREL sia in fase di rifinitura e completamento, restano dei punti di domanda sulla capacità del mercato di assorbire gli strumenti che le banche dovranno emettere per rispettare il requisito. La quantità di emissioni dipenderà anche dai contenuti del testo finale, in riferimento soprattutto alle modalità di calcolo delle passività.

Come osservato dall’analisi sulle principali banche italiane, il MREL potrebbe indurre anche ulteriori effetti distorsivi a seconda del denominatore considerato per il calcolo del requisito. I diversi risultati ottenuti utilizzando TLOF e RWA, queste ultime a loro volta funzione del modello di business assunto dalla banca, determinano infatti effetti sostituzione tra le passività bancarie. La conseguenza può essere quella di ottenere risultati contrari rispetto agli obiettivi fissati da MREL e TLAC. Ad esempio, alcuni istituti potrebbero scegliere di ridurre la dotazione di capitale di primaria qualità, nei limiti stabiliti dalle regole di Basilea, per incrementare il debito senior o quello junior.

Un ultimo effetto indesiderato della normativa potrebbe consistere nell’indurre gli intermediari a far fronte ad eventuali crisi con relativa facilità, grazie ad un adeguato livello di patrimonializzazione, e che l’intervento pubblico per evitare effetti sistemici non sia più necessario.

Bibliografia

  • Banca d’Italia, Rapporto sulla stabilità finanziaria, 2/2016.
  • CER, Rapporto Banche 2/2018
  • EBA, Final report on MREL. Report on the implementation and design of the MREL framework, 14 December 2016; EBA, Quantitative update of the EBA MREL Report, 20 December 2017.

Apr 132019
 

Regarding the need for legislative improvements, in developing the Joint Advice the ESAs’ objective was that every relevant entity should be subject to clear general requirements on governance of ICT, including cybersecurity, to ensure the safe provision of regulated services…

https://www.esma.europa.eu/press-news/esma-news/esas-publish-joint-advice-information-and-communication-technology-risk

Apr 102019
 

This course aims at providing an introductory and broad overview of the field of Machine Learning (ML) with the focus on applications on Finance.

Detailed Program:

1.Introduction to Financial problems and their classical solutions

2.Introduction to Machine Learning

Supervised Learning

  – Overview of regression and classification techniques

  – Financial applications: price prediction, modeling bank failures

Unsupervised Learning

  – Overview of clustering and dimensionality reduction techniques

  – Financial applications: stock returns, estimation of equity correlation matrix

Reinforcement Learning

  – Overview of value-based and policy-based techniques

  – Financial applications: option pricing, stock trading


Venue: Department of Mathematics, Politecnico di Milano

Time Table:

Introduction to Financial applications (Baviera, Marazzina, Rroji):

June 13: 9:30-12:00, 14:30-17:00 (Prof. Marazzina)

June 17: 9:30-12:00 (Prof. Baviera), 14:30-17:00 (Prof. Rroji)

June 18: 9:30-12:00 (Prof. Baviera), 14:30-17:00 (Prof. Rroji)

Machine Learning (Restelli, Baviera):

June 20, 21, 25, 27, 28: 10:00-13:00 (Prof. Restelli)    

July 1: 15:00-17:00 (Prof. Baviera)

For information: daniele.marazzina@polimi.it

Apr 062019
 

L’iniziativa di Finriskalert.it “Il termometro dei mercati finanziari” vuole presentare un indicatore settimanale sul grado di turbolenza/tensione dei mercati finanziari, con particolare attenzione all’Italia.

Significato degli indicatori

  • Rendimento borsa italiana: rendimento settimanale dell’indice della borsa italiana FTSEMIB;
  • Volatilità implicita borsa italiana: volatilità implicita calcolata considerando le opzioni at-the-money sul FTSEMIB a 3 mesi;
  • Future borsa italiana: valore del future sul FTSEMIB;
  • CDS principali banche 10Ysub: CDS medio delle obbligazioni subordinate a 10 anni delle principali banche italiane (Unicredit, Intesa San Paolo, MPS, Banco BPM);
  • Tasso di interesse ITA 2Y: tasso di interesse costruito sulla curva dei BTP con scadenza a due anni;
  • Spread ITA 10Y/2Y : differenza del tasso di interesse dei BTP a 10 anni e a 2 anni;
  • Rendimento borsa europea: rendimento settimanale dell’indice delle borse europee Eurostoxx;
  • Volatilità implicita borsa europea: volatilità implicita calcolata sulle opzioni at-the-money sull’indice Eurostoxx a scadenza 3 mesi;
  • Rendimento borsa ITA/Europa: differenza tra il rendimento settimanale della borsa italiana e quello delle borse europee, calcolato sugli indici FTSEMIB e Eurostoxx;
  • Spread ITA/GER: differenza tra i tassi di interesse italiani e tedeschi a 10 anni;
  • Spread EU/GER: differenza media tra i tassi di interesse dei principali paesi europei (Francia, Belgio, Spagna, Italia, Olanda) e quelli tedeschi a 10 anni;
  • Euro/dollaro: tasso di cambio euro/dollaro;
  • Spread US/GER 10Y: spread tra i tassi di interesse degli Stati Uniti e quelli tedeschi con scadenza 10 anni;
  • Prezzo Oro: quotazione dell’oro (in USD)
  • Spread 10Y/2Y Euro Swap Curve: differenza del tasso della curva EURO ZONE IRS 3M a 10Y e 2Y;
  • Euribor 6M: tasso euribor a 6 mesi.

I colori sono assegnati in un’ottica VaR: se il valore riportato è superiore (inferiore) al quantile al 15%, il colore utilizzato è l’arancione. Se il valore riportato è superiore (inferiore) al quantile al 5% il colore utilizzato è il rosso. La banda (verso l’alto o verso il basso) viene selezionata, a seconda dell’indicatore, nella direzione dell’instabilità del mercato. I quantili vengono ricostruiti prendendo la serie storica di un anno di osservazioni: ad esempio, un valore in una casella rossa significa che appartiene al 5% dei valori meno positivi riscontrati nell’ultimo anno. Per le prime tre voci della sezione “Politica Monetaria”, le bande per definire il colore sono simmetriche (valori in positivo e in negativo). I dati riportati provengono dal database Thomson Reuters. Infine, la tendenza mostra la dinamica in atto e viene rappresentata dalle frecce: ↑,↓, ↔  indicano rispettivamente miglioramento, peggioramento, stabilità rispetto alla rilevazione precedente.

Disclaimer: Le informazioni contenute in questa pagina sono esclusivamente a scopo informativo e per uso personale. Le informazioni possono essere modificate da finriskalert.it in qualsiasi momento e senza preavviso. Finriskalert.it non può fornire alcuna garanzia in merito all’affidabilità, completezza, esattezza ed attualità dei dati riportati e, pertanto, non assume alcuna responsabilità per qualsiasi danno legato all’uso, proprio o improprio delle informazioni contenute in questa pagina. I contenuti presenti in questa pagina non devono in alcun modo essere intesi come consigli finanziari, economici, giuridici, fiscali o di altra natura e nessuna decisione d’investimento o qualsiasi altra decisione deve essere presa unicamente sulla base di questi dati.



Apr 062019
 

Per le imprese del Regno Unito e Irlanda del Nord (di seguito UK)1 che operano nel settore delle assicurazioni contro i danni, l’Italia è il primo Paese dell’EU27 per numero di assicurati (9,7 mln) e per riserve tecniche (3 €/mld) e il quarto Paese per premi raccolti (1,7 €/mld)2…

https://www.ivass.it/media/interviste/documenti/audizioni/2019/2019-04-04-spd/Spd_Audizione_4_4_19.pdf