The Federal Reserve Bank of San Francisco is a leader of our engagement with the tech community. And the Federal Reserve’s Innovation Office Hours serve…
Due to COVID-19 outbreak, European Insurance and Occupational Pensions Authority is carrying out extraordinary calculations…

È stato pubblicato nei giorni scorsi il nuovo Report italiano sul Crowdinvesting della School of Management del Politecnico di Milano, giusto ormai alla quinta edizione.
Il crowdinvesting è un sottoinsieme del crowdfunding, laddove singole persone fisiche (ma anche investitori istituzionali e professionali) possono, attraverso una piattaforma Internet abilitante, aderire direttamente ad un appello rivolto alla raccolta di risorse per un progetto imprenditoriale, concedendo un prestito (lending-based model) piuttosto che sottoscrivendo quote del capitale di rischio della società (equity-based model).
Pur senza dimenticare altre forme del crowdfunding (come il modello reward-based, che dà l’opportunità alle imprese di raccogliere denaro in cambio di una ricompensa non monetaria, come un prodotto o un servizio, nonché il modello donation-based, più adatto a organizzazioni senza scopo di lucro o al mecenatismo) il crowdinvesting è un’opportunità interessante sia per le imprese che intendono finanziare le proprie attività, sia per gli investitori a caccia di rendimenti.
Gli ultimi 12 mesi, da luglio 2019 a giugno 2020, hanno confermato e rafforzato la forte crescita dell’industria. Alla data del 30 giugno 2020, come evidenzia la Figura 1, l’equity crowdfunding è arrivato a € 159 milioni raccolti (il valore cumulato un anno fa era circa la metà, € 82 milioni), mentre il lending è arrivato a ben € 749 milioni (un anno fa il valore cumulato era € 435 milioni). La raccolta nell’ultimo anno è stata quindi pari rispettivamente a € 77 milioni e € 314 milioni.

Gli ultimi mesi hanno portato alcune interessanti novità regolamentari per l’equity crowdfunding. Si tratta in particolare della possibilità per i portali autorizzati di collocare titoli di debito, seppure con alcune limitazioni – il primo portale è partito a gennaio 2020 – e di offrire delle ‘vetrine’ per la compravendita delle azioni sottoscritte.
Alla data del 30 giugno 2020 risultavano autorizzati in Italia 42 portali, 7 in più dell’anno scorso, ma un buon numero di questi non ha ancora pubblicato una singola campagna. Le campagne di raccolta sono state finora 595, organizzate da 547 imprese diverse (vi sono diversi casi di round ulteriori organizzati dalle stesse aziende). Le emittenti censite per la prima volta negli ultimi 12 mesi sono ben 177. Il tasso di successo continua a mantenersi elevato: nei primi 6 mesi del 2020 è pari al 75,0% (la media generale dell’intero campione dal 2014 è pari a 72,7%).
Il valore medio del target di raccolta per i progetti non immobiliari è pari a € 192.481 mentre quello dei progetti immobiliari è pari a € 804.914. Mediamente per i progetti non immobiliari viene offerto in cambio il 10,4% del capitale (valore mediano 5,9%); si conferma la prassi di offrire titoli senza diritto di voto sotto una certa soglia di investimento (e votanti sopra la soglia).
Fra le emittenti, le PMI guadagnano spazio, ma il mercato è ancora dominato dalle startup innovative (58% dei casi nell’ultimo anno, cui si aggiunge il 13% delle PMI innovative). La grande maggioranza opera in Lombardia (seguono Lazio ed Emilia Romagna) ed è operativa nel settore dei servizi di informazione e comunicazione. Gli obiettivi principali correlati alla raccolta di capitale sono investire nel marketing e nel brand (49% dei casi) e nello sviluppo della piattaforma ICT (30%). Purtroppo nel 16% dei casi non si riscontrano indicazioni valide sugli obiettivi specifici della campagna. La valutazione pre-money mediana si aggira intorno a € 1,6 milioni.
La piattaforma che ha finalizzato e raccolto più capitale, come evidenzia la Figura 2, è Mamacrowd (sfiora € 34 milioni effettivi al 30/6/2020) seguita da Crowdfundme (€ 28,77 milioni, che però ha pubblicato più campagne in assoluto) e da Walliance (con € 21,7 milioni). Nell’ultimo anno è però in cima al podio Crowdfundme (€ 13,78 milioni) seguita da Backtowork24 (€ 13,55 milioni, grazie alla campagna di Fin-novia che ha raccolto da sola € 7,6 milioni).

In media ogni campagna riceve il sostegno di 96,2 investitori. L’importo medio investito dai sottoscrittori è pari a € 3.222 per le persone fisiche e € 20.000 per le persone giuridiche ed è sensibilmente aumentato negli ultimi 12 mesi rispetto al passato. Gli investitori continuano ad essere soprattutto maschi, età media intorno ai 45 anni.
Dopo la campagna di raccolta, alcune aziende riescono a crescere in termini di fatturato e marginalità, ma altre rimangono al palo. Poche diventano profittevoli nell’immediato, pochissime riescono a ‘battere’ i target previsti nel business plan iniziale.
Negli ultimi 12 mesi si sono registrate nuove exit, attraverso rimborsi di capitale, IPO o acquisizioni, ma anche nuovi write-off, oltre a diversi secondi (e terzi) round di raccolta. Su questa base alla data del 30 giugno 2020 l’Italian Equity Crowdfunding Index ideato dal nostro Osservatorio calcola un apprezzamento complessivo teorico del valore di portafoglio investito pari al 10,41%.
Per quanto riguarda il lending, alla data del 30 giugno 2020 risultavano attive in Italia 6 piattaforme destinate a finanziare persone fisiche (consumer, numero costante rispetto all’anno scorso) e 11 destinate a finanziare imprese (business) di cui ben 7 specializzate nel real estate, aumentate rispetto all’anno scorso.
Alcune piattaforme prevedono fondi di protezione per ripagare eventuali prestiti in sofferenza, altre fanno leva sulla garanzia pubblica del Fondo statale per le PMI.
Nel prestito ai privati, la piattaforma leader è sempre Younited Credit (che però non raccoglie dai piccoli risparmiatori di Internet) con un totale erogato di € 327 milioni (€ 110 milioni negli ultimi 12 mesi). Smartika è invece quella con più prestatori attivi mentre Soisy è quella che ha erogato più prestiti nell’ultimo anno. La raccolta cumulata totale del mercato è stata pari a € 409,8 milioni, di cui € 134,6 milioni nell’ultimo anno (+10% rispetto al flusso dell’anno prima).
Nel prestito alle imprese, come evidenzia la Figura 3, Credimi Futuro (altra piattaforma che non fa raccolta retail), Borsadelcredito.it e October occupano il podio. In questo ambito il volume complessivo cumulato risulta essere € 339,2 milioni, con un contributo dell’ultimo anno pari a € 179,6 milioni (+113% sul flusso precedente).

Uno dei principali fattori di crescita dell’industria è stato il successo delle operazioni destinate a finanziare progetti immobiliari, sia nel lending, sia nell’equity. La raccolta sul mercato e il flusso degli investimenti non sembra essere stato impattato dalla crisi, ed anzi – sotto alcuni aspetti – il crowdinvesting è stato rivalutato quale fonte ‘rapida’ di liquidità per le imprese, di fronte alle lentezze della burocrazia pubblica e di quella bancaria.
In the midst of the current COVID-19 pandemic, policymakers around the world are undertaking fiscal stimulus…
https://www.coindesk.com/how-a-decentralized-randomness-beacon-could-boost-cryptographic-security
The League of Entropy is launching the first production-ready version of drand, a network that produces “randomness”…
https://www.coindesk.com/how-a-decentralized-randomness-beacon-could-boost-cryptographic-security
The workshop aims at providing all researchers from universities, central banks, national statistical institutes, and public and private agencies an opportunity to present their research related to the use of Big and Nontraditional data, combined with new machine learning methods for the analysis of macroeconomic phenomena and policy related questions.
The workshop will focus on research using large, granular structured and unstructured data and Machine Learning or Natural Language processing (NLP) techniques for applications in micro and macroeconomics, financial stability, banking supervision and central bank communication, with a special focus to the effects of the recent COVID.19 pandemic.
The event will be held virtually on November 11 and 12 2020 andto allow participation in different time zones it will be limited to a few hours per day.
The call for papers can be found here (link: https://editorialexpress.com/conference/BIFRBConf) and the deadline for submitting a paper is August 30, 2020.
More information are available here (link: https://www.bancaditalia.it/media/notizia/2020-banca-d-italia-and-federal-reserve-board-joint-conference-on-nontraditional-data-statistical-learning/?com.dotmarketing.htmlpage.language=1).
The organizers are Giuseppe Bruno (Banca d’Italia), Riccardo Correa (Federal Reserve Board), Christopher J. Kurz (Federal Reserve Board), and Juri Marcucci (Banca d’Italia).

Conference
Politecnico di Milano, June 11-12, 2020
POSTPONED TO JUNE 10-11, 2021 DUE TO THE COVID-19 EMERGENCY
www.mate.polimi.it/fintech
Big Data and Machine Learning are driving a significant transformation in the financial industry. Amazing examples include: robo-advisory; predicting frauds in payment systems; development of sophisticated algorithmic trading strategies; systemic risk assessment; rating of companies/financial products using a huge amount of information; development of chatbots for customers; nowcasting of financial time series; digital marketing; instant pricing of insurance products.
The transformation concerns the academia and the financial industry. The goal of the conference is to bring together academicians with different backgrounds (economists, finance experts, data scientists, econometricians) and representatives of the financial industry (banks, asset management, insurance companies) working in this field.
Papers on all areas dealing with Machine Learning and Big Data in finance (including Natural Language Processing and Artificial Intelligence techniques) are welcomed. The conference targets papers with different angles (methodological and applications to finance).
Invited speakers:
- Tomaso Aste (University College London)
- Emanuele Borgonovo (Università Bocconi)
- Orlando Machado (Aviva Quantum)
- Juri Marcucci (Bank of Italy)
- Georgios Sermpinis (Adam Smith Business School, University of Glasgow)
Submission of the papers deadline: March 30th, 2021
Notification deadline: April 20th, 2021
Scientific Committee: Emilio Barucci (Politecnico di Milano, chair), Filippo Della Casa (UNIPOL), Paolo Giudici (Università di Pavia), Daniele Marazzina (Politecnico di Milano), Andrea Prampolini (Banca IMI), Marcello Restelli (Politecnico di Milano).
Organizing Commitee: Michele Azzone, Emilio Barucci (chair), Francesca Grassetti, Daniele Marazzina, Marcello Restelli.

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.
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Last 1st July 2020 the European Commission (EC) published a consultation document regarding the review of SII, which the Insurance companies are invited to reply to by next 21st October 2020. The responses will provide a guidance to the Commission, although they will not prejudge its final decision.
The prudential supervision aims at minimizing the risk for the policyholders to incur a loss in case of failure of the insurance institutions: indeed, policyholders are often less aware than the insurance companies regarding their ability to fulfil the terms of the contracts. Even if the SII framework seems to work well at European level, a number of topics deserve a review to take into proper consideration all the relevant risks, without tying the industry. The EC has already made several amendments to the framework, also in the direction of facilitating insurers financing the real economy, but some areas still need to be covered. EIOPA is analysing 19 topics identified by the EC in their formal request for advice dated February 2019, but, in parallel, with this public consultation, the EC has expressed the wish to collect a broader feedback from a wider audience, capable of highlighting needs and difficulties proper of the industry.
The public consultation covers four areas
- PRIORITIES, LONG-TERM AND SUSTAINABLE INVESTMENS
The current market environment, characterized by a low level of interest rates and high volatility, together with the current principles and rules set out by the SII framework may push insurance companies to
- avoid more long term, and thus illiquid, assets like infrastructure projects
- search for the yield by investing in more complex, and thus risky, securities
- shift the risk to the policyholders via distribution of Unit Linked products
The EC wonders whether the European legislation should
- be more focused in fostering long-term investments in the real economy and in providing long term financing to European companies, including Small and Medium-sized Enterprises (SMSEs), to avoid a negative turn on the European economic growth
- facilitate insurers to offer sufficiently high returns even if this implies taking more risks and allow them to apply a dynamic modelling of the Volatility Adjustment (VA) to reduce the cost of investing in bonds
- make less/more costly for insurers to invest in “green supportive” / “brown penalizing” factor in view of the European Green Deal, which should make Europe the world’s firs climate neutral continent by 2050
- in case of insurance groups, allow public authorities to supervise the solvency position of the group only (and not of individual insurers), implying the possibility of compensations among the group
- PROPORTIONALITY AND TRANSPARENCY
The EC wonders whether to
- increase the quantitative threshold of exclusion, set in 2009, which exempts very small insurance companies from applying the SII directive. This would reduce the regulatory burden for small insurers and probably lower the premiums they ask for, but would also reduce the protection for their policyholders and would go against the integration of the Single Market within the EU
- introduce unambiguous criteria regarding the implementation of the proportionality principle, that may have been hindered by the high level of discretionary power held by the supervisors
- review the access (e.g. sent by email to each policyholder?), scope/format (level of information and length) and timing (less than on a yearly basis?) of the Solvency and Financial Conditions Report (SFCR)
- force insurers applying their Internal model to calculate and publish their SII position under the SF for information purposes
- TRUST AND SINGLE MARKET
The EU passporting system enables insurers that have obtained a licence to operate in a Member state under SII rules (supervised by the Home authority) to operate in any other Member state of the EU (not supervised by the Host authority). As over the recent years the public trust in the Single Market has been challenged by some failures of insurers operating cross border, the EC wonders whether the Host authority should be provided with additional powers of intervention or whether the supervision should be exercised by a European authority.
With the aim of addressing insurance failures, a majority of Member States have already introduced national Insurance Guarantee Schemes (IGSs), founded by the insurance industry, that pay the benefits to the policyholder or ensure the continuation of their contracts in case the insurer fails. The EC wonders
- whether the IGSs should become compulsory for all Member States and whether the European legislation should set a minimum coverage at EU level
- which insurance products should be protected by IGS and whether all mandatory insurance should be covered by IGS
Given the very hard time Insurance companies had in the last period and given that their economic and social role, the EC wonders whether
- public authorities should have the power to
- temporarily prohibit redemptions of life insurance policies
- reduce the entitlements of the policyholders (e.g. reducing the bonuses)
- the SII framework is sufficiently reactive to crises situations (like the covid-19 outbreak) to both protect the policyholders and unload the companies from the regulatory reporting
- EMERGING RISKS AND OPPORTUNITIES
The EC had a thought on climate change and cyber risk.
Regarding the climate change, as EIOPA has pointed out that the current European legislation does not properly reflect the climate change risk and does not provide the right incentives to Insurance companies that are exposed to climate changes, both through their investments and underwriting activities, the EC wonders whether to
- include additional types of natural catastrophes within the SF
- formally require to assess if the historical data used to evaluate the liabilities sufficiently capture trends caused by the climate change and to perform climate scenario analysis as part of Pillar II
Regarding the cyber risk, that is getting one of the main operational risks faced by the organizations, the EC wonders whether to
- introduce the request of monitoring and managing the Information and Communication Technology (ICT) risk as part of Pillar II
- consider cyber-insurance as a distinct class of insurance, undergoing its own authorization process

L’indicatore di Mahalanobis permette di evidenziare periodi di stress nei mercati finanziari. Si tratta di un indicatore che dipende dalle volatilità e dalle correlazioni di un particolare universo investimenti preso ad esame. Nello specifico ci siamo occupati dei mercati azionari europei e dei settori azionari globali.

Gli indici utilizzati sono:

Le volatilità riportate sono storiche e calcolate sugli ultimi 30 trading days disponibili. Per ogni asset-class dunque sono prima calcolati i rendimenti logaritmici dei prezzi degli indici di riferimento, successivamente si procede col calcolo della deviazione standard dei rendimenti, ed infine si procede a moltiplicare la deviazione standard per il fattore di annualizzazione.
Per il calcolo della distanza di Mahalnobis si procede dapprima con la stima della matrice di covarianza tra le asset-class. Si considera l’approccio delle finestre mobili. Come con la volatilità, si procede prima con il calcolo dei rendimenti logaritmici e poi con la stima storica della matrice di covarianza, come riportato di seguito.
Supponendo una finestra mobile di T periodi, viene calcolato il valore medio e la matrice varianza covarianza al tempo t come segue:

La distanza di Mahalanobis è definita formalmente come:

Le parametrizzazioni che sono state scelte sono:
- Rilevazioni mensili
- Tempo T della finestra mobile pari a 5 anni (60 osservazioni mensili)
Le statistiche percentili sono state calcolate a partire dalla distribuzione dell’indicatore di Mahalanobis dal Dicembre 1997 al Dicembre 2019 su rilevazioni mensili.
Ulteriori dettagli sono riportati in questo articolo.
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