La Banca d’Italia, la Banque de France e il Gruppo della Banca mondiale hanno organizzato congiuntamente l’edizione 2019 del workshop Euromed sul tema “Non-Bank Finance and Financial Intermediation” …
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.
Il
Final Text del Comitato di Basilea 2016 [1] prevedeva come data di prima
segnalazione regolamentare secondo il nuovo framework Market Risk – Fundamental
Review del Trading Book – il 31 dicembre 2019. Sia le banche intenzionate a segnalare
utilizzando il modello interno sia il Regulator dovrebbero essere quindi nel
vivo di application, on-site inspection e validazioni delle metodologie
adottate.
Da
tale prima indicazione, invece, si sono susseguite innumerevoli evoluzioni
normative sfociate in due aggiornamenti recenti: la revisione del Final Text tramite
un nuovo documento BCBS di gennaio 2019 [2] e la proposta di modifiche alla
Capital Requirements Regulation (CRR II) con un nuovo testo di febbraio 2019
[3], pubblicata nella Gazzetta Ufficiale dell’Unione Europea il 7 giugno 2019
[4][1].
Quest’ultima
introduce una fase di reporting “come
primo passo verso la completa implementazione della FRTB nell’Unione Europea”
oltre ad un’ulteriore dilatazione delle tempistiche per l’entrata in vigore dei
nuovi requisiti ai fini segnaletici, di cui non si menziona una data certa (non
si esclude che essa possa essere contestuale al suddetto reporting IMA previsto
potenzialmente per giugno/settembre 2023).
L’articolo
si propone di effettuare alcune riflessioni sulle implicazioni derivanti
dall’incertezza normativa dell’attuale timeline che porterà al definitivo
go-live della FRTB ai fini segnaletici e di fornire una overview degli ultimi
sviluppi metodologici con i relativi impatti sul capitale regolamentare che le
banche dovranno detenere ai fini del Pillar I (FRTB Standard vs FRTB Modello
Interno).
Timeline: la fase di reporting prima della segnalazione regolamentare
Con
la pubblicazione in Gazzetta Ufficiale della nuova CRR II partirà un ulteriore
iter normativo per giungere al reporting delle nuove misure di rischio:
Entro
dicembre 2019 la Commissione Europea dovrà adottare un atto delegato con
l’obiettivo di rendere operativa la FRTB ai fini di reporting; trascorso non
oltre un anno dall’adozione dell’atto delegato, le banche dovranno cominciare
la fase di reporting secondo lo Standardised
Approach (SA), a partire quindi dal 31 dicembre 2020;
Ai
fini del reporting tramite Internal
Model Approach (IMA) dovranno essere completati diversi passaggi normativi:
entro il 28 marzo 2020 la European Banking Authority (EBA) dovrà emanare specifici
Regulatory Technical Standards (RTS)[2]
che permetteranno di completare quasi interamente il framework metodologico della
FRTB; 3 anni dopo l’adozione dell’ultimo RTS da parte della Commissione Europea
si potrà iniziare il reporting, purché vi sia stata l’approvazione del modello
interno da parte dell’Autorità di Vigilanza. Salvo ulteriori posticipi il primo
reporting è atteso per giugno/settembre 2023.
Grafico 1: iter normativo atteso per il completamento della normativa FRTB e inizio delle fasi di reporting.
Inoltre,
il quadro legislativo è completato con le seguenti due indicazioni da attuare
entro il 30 giugno 2020:
Tramite
RTS EBA dovranno essere definite le modalità e la frequenza del reporting;
La
Commissione Europea dovrà formalizzare al Consiglio e Parlamento Europeo una
proposta legislativa per includere la FRTB nel package della regolamentazione CRR
III. In tale circostanza sarà indicata la nuova data di entrata in vigore della
FRTB ai fini di segnalazione regolamentare del Pillar I.
Il
contesto normativo appena presentato si preannuncia di difficile
interpretazione soprattutto per la parte di Industry interessata ad adottare i
modelli interni FRTB e che, con costanza, perseveranza e notevoli investimenti,
ha seguito ed adottato le indicazioni legislative e metodologiche sin dall’inizio
della rivisitazione del Rischio di Mercato. Alcune implicazioni rilevanti sono
di seguito descritte:
Impatti sulla struttura IT: le banche che già adottano i modelli advanced dovranno garantire per un periodo più lungo la produzione delle metriche secondo Basilea III (VaR, SVaR e IRC) e un monitoring, seppur meno frequente, per le misure FRTB; tale parallelismo dovrà essere garantito almeno fino a giugno/settembre 2023, rispetto alla precedente deadline di gennaio 2022, e fino a quando entrerà in vigore FRTB ai fini Pillar I (non si esclude possa essere posticipata a fine 2024);
Gli sviluppi progettuali non potranno ritenersi conclusi fino all’emanazione degli RTS EBA e ciò allungherà i tempi di presidio degli sviluppi e soprattutto dovranno essere monitorati attentamente gli impatti su Backtesting e Profit & Loss Attribution (cosiddetti Validation Tests) che incideranno sulla definizione delle serie storiche per desk per l’ammissione a modello interno (vedi par. 2.3);
Inoltre, se da un lato si rende vincolante l’inizio del reporting per lo Standardised Approach, dall’altro si lascia alla facoltà della banca di aderire al modello interno (cfr. art. 430b CRR II [4]); al momento, non sono ancora chiari con certezza quali possano essere i vantaggi di un reporting IMA e, di notevole rilevanza, non è escluso che ECB possa effettuare un’ulteriore validazione del modello interno (presumibilmente in forma ‘light’ rispetto a quella del reporting) prima della segnalazione per Pillar I con ulteriori impatti sui costi. Molto dipenderà anche dalla capacità di ECB di sostenere un alto afflusso di richieste di validazione da parte delle banche che vorranno adottare il modello IMA.
2. Metodologia: continui affinamenti
L’incertezza
normativa della timeline è accompagnata anche da un continuo affinamento della
metodologia, molto spesso a seguito di lunghi dialoghi, analisi ed evidenze tra
le parti in gioco. In questo paragrafo cercheremo di effettuarne un breve
sum-up con alcune implicazioni operative.
A marzo 2018 il Comitato di Basilea ha pubblicato un Documento Consultivo [5] per chiarire alcuni aspetti metodologici ancora aperti (es. Non-Modellable Risk Factor) e proporre delle revisioni alle disposizioni presentate nel documento di gennaio 2016 (es. P&L Attribution e Standardised Approach). Sulla base delle numerose contribuzioni dell’Industry, il nuovo paper BCBS di gennaio 2019 incorpora quasi tutte le proposte metodologiche presentate nel Consultative Document, modulate in base ai feedback recepiti.
2.1 Standardised Approach
Il paper BCBS di gennaio 2019 propone, fra le revisioni
di maggior impatto, una riduzione rilevante dei risk weight per le asset class GIRR e FX, che portano ad una
diminuzione del requisito di capitale. Secondo le stime fornite dalla Global
Association of Risk Professionals (GARP) sulla base degli esiti dei Quantitative
Impact Study semestrali, il rapporto fra modello SA e modello IMA è in continua
diminuzione: le prime evidenze numeriche (QIS 1) stimavano un ratio x5, mentre
il QIS 9 mostra un ratio x1.6. La riduzione dei risk weight si colloca nel trend di ulteriore contrazione del
requisito di capitale standard, con un rapporto stimato verso la soglia x1.5
(da confermarsi sugli esiti del QIS 11).
Grafico 2: evoluzione ratio capital requirement FRTB SA/FRTB IMA.
Il documento propone altre revisioni (possibilità di considerare coppie FX liquide derivanti da triangolazione; scenari di correlazione; trattamento di strumenti finanziari non lineari, formula di curvatura, …) al fine di rendere il modello standard più rappresentativo del rischio effettivo del portafoglio (si rimanda a [6] per overview dell’approccio).
2.2 Standardised Approach semplificato
Nel 2017 è stato pubblicato dal Comitato di Basilea un Documento Consultivo [7] che propone l’applicazione di un modello standard semplificato, laddove siano soddisfatte alcune soglie di applicabilità, al fine di andare incontro alle banche medio-piccole (come descritto in sintesi in [8]). I paper BCBS di marzo 2018 e gennaio 2019 confermano la possibilità di usare l’approccio semplificato, consistente con la ricalibrazione dell’attuale requisito Basilea III tramite l’applicazione di un moltiplicatore al contributo di ogni risk class, ma non viene indicata la precedente proposta di poter utilizzare anche il Reduced Standardised Approach FRTB.
2.3 Profit and Loss Attribution (PLA)
Il Comitato ha monitorato
le performance delle metriche dei test PLA, Mean e Variance Ratio, proposte nel
BCBS di gennaio 2016 ed ha evidenziato preoccupazioni sulle loro capacità di
discernere la vicinanza fra le PnL
generate dal Risk Management (RTPL) e dal Front Office (HPL). A tal scopo il paper
BCBS di gennaio 2019 introduce due nuovi test, proposti nel Consultative Document
di marzo 2018, in sostituzione dei precedenti: Spearman Correlation, come test
di correlazione, e Kolmogorov-Smirnov, come test di somiglianza statistica, entrambi
calcolati su un anno di serie storica di RTPL e HPL. In base agli esiti dei
test, tramite la definizione di soglie, i desk sono categorizzati in tre fasce
distinte (Traffic Light Approach)[3]:
green (desk eligible: IMA), amber (desk eligible con penalizzazione: IMA +
surcharge) e red (desk ineligible: SA). Il Comitato recepisce nel documento di
gennaio 2019 le evidenze presentate dall’Industry sulla difficoltà di passare i
test e ne ha ammorbidito le soglie a vantaggio della green e amber zone.
Grafico 3: rappresentazione del Traffic Light Approach.
Emergono tre punti
critici relativamente alla P&L Attribution. In primo luogo, la problematica
della potenziale presenza di cliff-effect
più volte sollevata dall’Industry non è stata totalmente superata dal documento
normativo: infatti il verificarsi di questa situazione non è esclusa dalla
nuova formula di aggregazione proposta. In particolare:
Laddove non vi sia un desk in amber zone, la
metodologia di aggregazione non varia rispetto alla formulazione originaria ed
il requisito di capitale è dato dalla somma dell’aggregato a modello interno
dei desk in green zone e dell’aggregato a standard per quelli in red zone. In
questa circostanza, la rottura degli hedge esistenti tra desk nelle differenti PLA zone, potrebbe portare ad un
requisito più alto rispetto a quello standard su tutti i desk;
Grafico 4: esempio di cliff-effect.
La presenza di un solo desk in amber zone fa sì che si modifichi la
formula di aggregazione con l’attivazione di un surcharge che, se positivo, annulla la possibilità di osservare un cliff effect (imposto un cap al
requisito standard). Tuttavia se il suddetto surcharge, con probabilità residuali assuma valore nullo, si attiva
un ulteriore add-on che, ancora una volta, non esclude il verificarsi di un cliff effect.
Grafico 5: possibili casistiche di capitalizzazione in base agli esiti dei test della PLA. L’entità del surcharge e dell’add-on non dipendono dal numero di desk in amber zone ma dalla differenza fra il capital charge a SA ed a IMA aggregato sui desk in green e amber zone.
In
entrambe le casistiche, come logico, la presenza di cliff effect finirebbe per vanificare gli incentivi all’utilizzo
del modello interno.
Un secondo
elemento di criticità riguarda la frequenza di applicazione dei Validation Test
ed i relativi effetti ai fini Pillar I: infatti, differentemente da Basilea III,
gli esiti della P&L Attribution e del Backtesting per desk dovranno essere
applicati non solo nella fase di validazione iniziale ma con cadenza
trimestrale[4]. Questo
implica che un generico desk può cambiare zona in base al Traffic Light Approach generando
potenzialmente una certa variabilità nel requisito di capitale complessivo. Di
conseguenza, anche qualora il cliff effect non si verifichi al momento
della validazione iniziale, potrebbe presentarsi nel corso delle segnalazioni
successive.
Infine, un terzo
elemento critico risiede nella difficoltà strutturale per alcuni desk nel
superare la P&L Attribution: si osserva infatti che se un generico desk,
per mandato, assume rischi relativamente bassi, l’allineamento dei sistemi Risk
e Front dovrà essere maggiormente garantito per non incidere, data la vicinanza
dei valori di P&L, sui test Spearman e Kolmogorov.
2.4 Non-Modellable Risk Factor
Una delle maggiori
innovazioni del mondo FRTB rispetto al contesto di Basilea III riguarda la
componente di Non-Modellable Risk Factors (NMRF), che da sempre rappresenta uno
dei key point di maggiore dibattito
all’interno dell’Industry. Nato con l’esigenza di modellizzare quei fattori di
rischio che non soddisfano uno specifico modellabilityassessment e perciò non eligible ad essere capitalizzati con un
modello di Expected Shortfall, quello dei NMRF è un framework in continua (e
costante…) evoluzione.
Nella sua formulazione
originaria presentata nel Final
Text del Comitato di Basilea 2016, tanto il Risk Factor Eligibility Test (RFET)
quanto la metodologia di aggregazione proposta per il calcolo dello Stressed
Expected Shortfall (SES) erano eccessivamente stringenti, portando a misure di
Capital Charge difficilmente sostenibili ed abbattendo gli incentivi
all’utilizzo del modello interno. In particolare, data la complessità e la
natura dinamica dei portafogli di trading delle maggiori istituzioni finanziarie,
nell’Industry sono state individuate sostanzialmente tre problematiche:
Esistenza di uno squilibrio tra i due criteri di
modellabilità, infatti il periodo massimo ammesso tra due osservazioni
consecutive (30-days gap rule)
predomina sul numero minimo di osservazioni in un anno (24-observations rule); quanto detto non si sposa con il fatto che
il volume di transazioni complessivo si contrae sensibilmente in corrispondenza
di specifici periodi dell’anno e ciò porta al fallimento del RFET. Analisi
dell’Industry raccolte da ISDA [9] hanno dimostrato che su un campione di circa
20.000 Risk Factor, circa il 13% degli stessi soffre del problema della
stagionalità: rilassando la 30-days gap
rule imponendo un vincolo meno stringente di 3 osservazioni in 90 giorni,
questi verranno trattati alla stregua di fattori di rischio modellabili con un
risparmio di Capital Requirement stimato in circa 10-20%;
Metodologia di aggregazione eccessivamente punitiva,
che riconosce solo parzialmente benefici di diversificazione;
Trattamento di ciascun term/nodo di
curve/superfici come Risk Factor stand-alone con un conseguente impatto
negativo sia in termini di Capital Requirement e sia di modellability assessment outcome.
Tanto con il Consultative
Document di Marzo 2018 quanto con il documento BCBS di gennaio 2019, il
Regulator ha parzialmente accolto le issue
metodologicheavanzate dall’Industry,
in particolare:
Allo scopo di alleggerire gli esiti del RFET è
stato posto in essere un intervento volto a rendere meno punitivo il vincolo
della stagionalità richiedendo una più flessibile 4-in-90 rules oltre a garantire la facoltà di utilizzare le proprie
Committed Quote nel contesto
dell’assessment di modellabilità;
Si ammette la possibilità di bucketizzare i Risk
Factor con un duplice vantaggio sia in termini di RFET (è sufficiente che un
solo term sia modellabile per estendere questa caratteristica all’intero bucket) e sia a livello di netting delle
sensitivity calcolate intra-cluster;
Riconoscimento di un effetto di diversificazione
anche tra NMRF tra loro correlati, che si è tradotto in una metrica di capitale
SES sicuramente più sostenibile, seppur essa continua ad occupare una
percentuale molto alta sul requisito a modello interno.
Ciò
nonostante, sono ancora numerosi i punti di incertezza legati al mondo dei
Non-Modellable Risk Factor:
Poiché
per costruzione i NMRF vengono capitalizzati separatamente e non rientrano
nella metrica di IMCC (a differenza di eventuali coperture modellabili), le
istituzioni sarebbero meno motivate a coprire e diversificare i loro
portafogli. Di conseguenza sotto FRTB le strategie di copertura potrebbero
essere scoraggiate a causa di un trattamento potenzialmente punitivo in cui un hedged portfolio implica un requisito di
capitale più punitivo rispetto ad uno aperto;
Non
è stata ancora tracciata univocamente una modalità di determinazione degli
scenari di shock estremi oltre alla relativa applicazione al perimetro di NMRF:
a tal proposito, come meglio dettagliato nella CRR II all’articolo 325bk, entro
il 28 settembre 2020 l’EBA dovrà pubblicare una bozza di Regulatory Technical
Standard da sottoporre alla Commissione in merito al topic in oggetto. Ciò
nonostante, la stessa European Banking Authority, nel Discussion Paper di
dicembre 2017 [10] introduce una procedura armonizzata per il calcolo della
componente di NMFR capital requirement,
oggetto di esercizi QIS per marzo 2019. Tuttavia, l’approccio proposto è stato
oggetto di dibattito nell’Industry, soprattutto a causa della complessità
operativa e del significativo effort
computazionale richiesto.
In sintesi,
resta ancora ampio margine di manovra e ci si attendono ancora parecchi
interventi in questo senso, con la speranza che il quadro normativo possa
chiarirsi una volta per tutte.
A conclusione di questo paragrafo, emerge che nonostante gli approfondimenti metodologici presentati nel BCBS di gennaio 2019 sono ancora molti i punti aperti che dovranno essere chiariti tramite EBA RTS (Liquidity Horizons, Non-Modellable Risk Factor, Backtesting e P&L Attribution) e, come detto, la pubblicazione di tali documenti è vincolante per il completamento degli sviluppi da parte degli istituti bancari nonché – limitatamente ad alcuni essi – per l’inizio dell’iter di validazione del reporting IMA.
3. Conclusioni
La
normativa FRTB è giunta ad una fase fondamentale del suo percorso: dal punto di
vista metodologico non sono attesi cambiamenti sostanziali del framework anche
se non è da escludere qualche ripercussione sulle metriche (esiti Validation Test
e capitale regolamentare); dall’altro, l’ennesimo slittamento dell’entrata in
vigore potrebbe compromettere il commitment dell’Industry nell’adozione dei
modelli interni in quanto:
1)
le banche in fase progettuale embrionale potrebbero posticipare ulteriormente
le attività fino a quando non vi sarà certezza del go-live ai fini Pillar I. In
questo caso potrebbe materializzarsi il rischio che, nonostante una successiva
e buona programmazione delle progettualità della banca, l’Autorità di Vigilanza
non riesca a garantire la validazione dei modelli interni in tempi utili per la
prima segnalazione regolamentare;
2)
le banche in fase avanzata di implementazione si trovano a rischio stand-by degli
sviluppi: se il reporting IMA a giugno/settembre 2023 dipenderà dal rispetto
dell’iter normativo indicato nel primo paragrafo, è altrettanto vero che
risultano mancanti alcuni elementi fondamentali per la completa programmazione
delle attività, tra tutti: modalità e tempistiche di richiesta ad ECB della
validazione del modello interno (dalle quali dipenderanno la collezione delle
serie storiche per Validation Test e la stesura di notevole documentazione); la
possibilità di una duplice validation phase; mancanza del go-live regolamentare
a fini segnaletici. Tali elementi si traducono in un aumento non trascurabile dei
costi e degli investimenti.
Inoltre,
indipendentemente dalle modalità con cui le banche porteranno a termini gli
sviluppi progettuali, si è enfatizzato come l’adozione dei modelli interni sia
sfidante in quanto bisognerà tener conto dei seguenti elementi:
Elevati
costi iniziali e di mantenimento del nuovo framework FRTB;
La
divergenza tra i requisiti patrimoniali del modello standard e interno è esigua
(ratio stimato 1,5);
Il
superamento trimestrale dei Validation Test da parte dei trading desk risulta
potenzialmente molto impattante nella determinazione del capitale
regolamentare.
Le
puntate sulla FRTB si sono susseguite con scadenze più o meno lunghe, gli
attori che ne fanno parte saranno alle prese con numerosi altri episodi e i
colpi di scena potrebbero essere non finiti, ma per questo si rimanda alle
prossime puntate…
Contatti
Paolo
Gianturco, Senior Partner, Deloitte Consulting, pgianturco@deloitte.it
Michael
Zottarel, Manager, Deloitte Consulting, mzottarel@deloitte.it
Andrea
Rodonò, Consultant, Deloitte Consulting, arodono@deloitte.it
Un ringraziamento speciale a Silvia Manera e Antonella Botte per il contributo di valore apportato nella scrittura dell’articolo.
Riferimenti
[1] Basel Committee on Banking Supervision – “Minimum
capital requirements for market risk”, gennaio 2016, paper 352
[2] Basel Committee on Banking Supervision – “Minimum
capital requirements for market risk”, gennaio 2019, paper 457
[3] European Union ambassadors – Proposal for a REGULATION
OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL amending Regulation (EU) No
575/2013, febbraio 2019, paper 6288/19
[4] Regulation (EU) 2019/876 of the European Parliament and
of the Council of 20 May 2019 amending Regulation (EU) No 575/2013 –
Pubblicazione in Gazzetta Ufficiale, giugno 2019
[5] Basel Committee on Banking Supervision – “Consultative
Document – Revisions to the minimum capital requirements for market risk”, marzo 2018,
paper 426
[6] Capizzano, Toto, Boscolo Berto, Sandrone –
“Fundamental Review of the Trading Book II – Analisi d’impatto sul nuovo metodo
standard”, aprile 2015, www.finriskalert.it
[7] Basel Committee on Banking Supervision – “Consultative
Document – Simplified
alternative to the standardised approach to market risk capital requirements”,
giugno 2017, paper 408
[10] European Banking Authority – Discussion paper:
implementation in the European Union of the revised market risk and
counterparty credit risk frameworks, dicembre 2017
[1]
L’entrata in vigore è prevista 20 giorni dopo tale pubblicazione.
[2] La CRR II rimanda agli RTS su numerose aree di interesse ma quelli
vincolanti per permettere la fase di reporting IMA sono: Liquidity Horizons,
Non-Modellable Risk Factor, Backtesting e P&L Attribution.
[3] Il
superamento del Backtesting (VaR 99/97.5 vs Hypothetical/Actual P&L) a
livello di desk rimane condizione necessaria per il superamento dei Validation
Test e quindi per la segnalazione a modello interno.
[4]
Rimane confermato anche il Backtesting a livello di Banca che inciderà su
eventuali add-on di capitale.
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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Based on our regular economic and monetary analyses, we have conducted a thorough assessment of the economic and inflation outlook, also taking into account the latest staff macroeconomic projections for the euro area.
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