The Basel Committee on Banking Supervision today issued the Sixteenth progress report on adoption of the Basel regulatory framework…
Mag
10
2019
Mag
10
2019
Today’s updates include DVC data and calculations for the period 1 April 2018 to 31 March 2019, the period of 1 March 2018 to 28 February 2019…
Mag
05
2019
Martedì 21 maggio alle ore 18.30 ti invitiamo a partecipare alla presentazione della 10^ edizione del Percorso Executive in Finanza Quantitativa, a cura del Direttore, Prof. Emilio Barucci.
Il Percorso Executive in Finanza quantitativa partirà a novembre 2019 aggiornato nelle tematiche e nella struttura per stare al passo con le continue evoluzioni e richieste del mercato.
Il percorso, in formato part-time verticale (lezioni giovedì, venerdì e sabato) è strutturato in 6 moduli didattici + un Project work finale e si avvale di una docenza di accademici provenienti da primarie università italiane e di alcuni dei più noti esperti e professionisti dei mercati finanziari, oltre ai docenti del Dipartimento di Matematica del Politecnico di Milano.
Per informazioni: [sito]
Mag
04
2019
Le ultime vicende politiche italiane, la Brexit, le scelte commerciali di Trump e il rallentamento economico mondiale hanno scosso nuovamente i rendimenti dei titoli sovrani. L’idea che i mercati siano oramai globali e connessi è comunemente accettata, tuttavia non sempre è facile quantificare il grado d’interconnessione. L’analisi che andremo a illustrare ci permetterà di rilevare come, nel mercato dei titoli di Stato, vi siano shock esogeni che colpiscono alcuni Stati più di altri, mentre alcuni presentano quella che potremmo definire indipendenza sistemica, in altre parole una dinamica scollegata dagli eventi esterni e afferente esclusivamente alle caratteristiche idiosincratiche dello Stato (in gergo tecnico si parla appunto di rischio idiosincratico).
Il campione che abbiamo utilizziamo comprende i cinque paesi UE a più alto PIL (Germania, UK, Francia, Italia, Spagna) più Olanda, Belgio, Portogallo e USA in quanto, come si noterà poi, gli Stati Uniti rappresentano un player determinante all’interno del network europeo.
Al fine di rappresentare lo stato attuale delle interconnessioni che compongono il mercato dei titoli governativi della nostra “rete”, abbiamo utilizzato il metodo di misurazione delle connessioni utilizzato da Diebold e Yilmaz[1], il quale si basa sulla scomposizione di varianze tramite Vector Autoregressive Model e successiva rappresentazione grafica delle correlazioni tra le variabili attraverso nodi e vettori. Questa metodologia, sviluppata nel 2011, ha come obiettivo quello di analizzare l’intensità delle relazioni che s’istaurano all’interno di un campione di elementi omogenei (prezzi azionari, materie prime, prodotti energetici, rendimenti obbligazionari, ecc.) e la concentrazione del sistema nel suo complesso. Sarà infine eseguita un’analisi dinamica[2], volta a monitorare l’andamento dell’indice di connessione del network nel tempo, la quale rifletterà le ripercussioni geo-politiche ed economiche avute negli anni sullo stesso.
Benché solitamente si usi modellizzare i log-rendimenti calcolati sui prezzi, la nostra serie storica di partenza è quella dei tassi zero coupon a maturity costante dieci anni[3]. La scelta è dovuta al fatto che una serie storica dei prezzi dei bond governativi avente tale caratteristica non è di fatto disponibile. Tuttavia, è possibile ottenere la serie dei log-rendimenti artificialmente tramite la differenza dei tassi zero-coupon. Questo è evidente poiché la serie è a maturity costante e che i log-rendimenti equivalgono a:
dove S è il prezzo dello zero coupon e è il tasso zero coupon. Il segno meno è espressivo del fatto che se da un giorno all’altro il tasso zero coupon sale, allora il prezzo del titolo scende e dunque il log-rendimento è negativo (RL<0) .
Senza voler scendere troppo nei dettagli, la procedura che abbiamo utilizzato consiste nello stimare la volatilità storica sui log-rendimenti giornalieri, per la quale abbiamo usato un GARCH(1,1), e successivamente nel calcolare le correlazioni che sussistono tra i prezzi/ tassi dei titoli governativi del campione applicando un VAR(3) sulle volatilità così ottenute[4].
Questo approccio di tipo econometrico ci permette di rilevare l’impatto che, uno shock di tipo idiosincratico (per esempio un evento politico) avvenuto nel paese A, ha sul paese B. L’obiettivo è, appunto, quello di misurare l’effetto che uno shock sulle volatilità di A ha sulla volatilità dei tassi zero coupon del paese B. Dall’applicazione di tale metodologia si giunge al seguente risultato:
La matrice può essere letta sia per riga sia per colonna. Per colonna sono riportati gli shock che ciascun Paese trasmette agli altri Stati del Network: la colonna GER evidenzia l’impatto che uno shock avvenuto sul mercato dei titoli governativi tedeschi ha su USA (=0.30%), UK(=18.93%) e così via.
Analogamente, leggendo la tabella per riga si può individuare l’impatto che lo Stato, cui la riga si riferisce, riceve dagli altri Stati del Network: se prendiamo la riga FRA, questa ci riporta l’influenza che USA(=8.69%), e GER(=36.27%) hanno sulla Francia, quindi gli shock da questo ricevuti.
La diagonale è molto rilevante poiché rappresenta il livello di volatilità idiosincratica, ovvero quella volatilità che è dovuta a vicende interne, dunque scollegate da dinamiche internazionali.
Esemplificativo è il caso degli USA che, a causa della rilevanza delle politiche della FED e della potenza del Dollaro, subisce scarsamente le dinamiche internazionali (ciò si deduce da un valore della cella USA:USA particolarmente rilevante), bensì le detta, come dimostrato dall’elevato valore della cella TO.
Con riferimento all’Italia, anche il Belpaese, probabilmente a causa delle sue peculiari questioni di politica interna, presenta un’elevata volatilità idiosincratica piuttosto che esogena (la cella ITA:ITA presenta un valore molto alto).
La colonna FROM, invece, indica la volatilità che ogni Stato riceve dal sistema nel suo complesso e si ottiene sommando per riga i valori ivi riportati, ad eccezione di quello della diagonale[5]. Infine la riga TO rappresenta l’intensità con cui un paese contribuisce alla volatilità globale del network e si calcola come la somma per colonna, senza considerare lo shock idiosincratico. L’intersezione fra TO e FROM si può interpretare come il livello di volatilità sistemica del network e si ottiene come valore medio di contribuzione di ogni paese nel trasmettere o ricevere shock di volatilità dall’esterno (valore medio riga TO o FROM).
Figura 1: Network e Interconnessioni.
Con l’ausilio grafico del network[6],
rappresentato nella Figura 1, possiamo meglio commentare i valori della Tabella 1.
Germania e USA si presentano come i maggiori contributori alla volatilità del
sistema; molto forte in particolare è l’influenza della Germania sui paesi dell’area
centro-europea (Olanda, Belgio, Francia). Il ruolo degli USA rimane comunque
prevalente se si osserva che la Germania condiziona il mercato americano per lo
0.30%, mentre gli USA influenzano la Germania per un valore pari al 22.69%.
Il Regno Unito si presta a essere influenzato dal Treasury americano e dal Bund
tedesco e non risulta capace di condizionare nessun paese del Network, probabilmente
a causa di diverse dinamiche monetarie/ inflazionistiche rispetto al blocco
Europeo e agli USA.
L’Italia, come detto, risulta poco correlata (il valore della colonna FROM è il
più basso dopo quello degli USA) a causa del suo elevato rischio
idiosincratico. Il suo contributo al rischio sistemico (riga TO) tuttavia è il
quarto più alto, indice che il mercato dei BTP è comunque in grado di influenzare
il network complessivo. Nonostante ciò, questa influenza sembra dirigersi esclusivamente
verso i paesi periferici, in particolare la Spagna: probabilmente questo
fenomeno è dovuto al fatto che i futures sul Btp italiano sono, per questioni
di maggiore liquidità rispetto ai futures iberici, utilizzati dagli operatori
dei paesi periferici per l’hedging delle loro posizioni.
Infine, nella figura 2 è possibile osservare l’evolversi nel tempo del rischio sistemico
del network inteso come la distribuzione nel tempo dell’indice di connessione,
ovvero del valore della cella arancione della Tabella 1. Si
rileva come, dopo la crisi del 2008, la correlazione totale dei prezzi/ tassi
dei titoli di Stato sia stata particolarmente volatile: si passa da una serie
di movimenti ondulatori di media ampiezza tra il 2011-2014, periodo della crisi
greca e degli Stati periferici dell’UE[7], a un
unico ciclo particolarmente lungo, iniziato nel 2014 e terminato a fine 2017. Questo
periodo è stato scaturito da un notevole incremento dell’indebitamento pubblico
causato dall’attuazione di una serie di piani per il salvataggio degli istituti
di credito più in difficoltà, portati sull’orlo del default da un’elevata
numerosità di sofferenze creditizie, soprattutto in Italia. Altri eventi
rilevanti sono stati la Brexit (rappresentata dai due picchi individuati in
data 2016: il voto a giugno e il crollo della sterlina a settembre), la
drastica caduta del prezzo del greggio, l’avvento dei populismi e
dell’euroscetticismo, i quali hanno generato ondate di volatilità sui mercati e
incertezza, comportando anche un incremento degli spread tra i titoli di stato
dei vari Paesi e il Bund. Nel 2018, le politiche commerciali protezionistiche
di Trump, i problemi all’interno dei paesi OPEC e i disaccordi con gli USA, la
gestione dell’uscita del Regno Unito dall’Unione Europea e la crisi diplomatica
tra Stati Uniti e Cina hanno fatto rialzare l’indicatore del rischio sistemico
a livelli allarmanti. Tuttavia, oggi il valore di tale indicatore sembra
essersi parzialmente stabilizzato, trainato probabilmente dal rally dei listini
globali.
Le ragioni che si nascondono dietro il livello d’interconnessione di una rete sono sicuramente molteplici. Ciò che sembra emergere però è il fatto che in periodi di stress, o comunque di alta volatilità, il livello di rischio sistemico sembra incrementare. La conclusione non banale che se ne può dedurre è quella dell’esistenza di cluster di correlazione, ovvero periodi temporali dove un numero significativo di titoli, tipicamente caratterizzati da dinamiche proprie, si muovono nella stessa direzione, aumentando il rischio di un eventuale “effetto domino”. Come i cluster di volatilità[8], la cui presenza è un fenomeno ben noto nei mercati finanziari, così certi picchi visibili nel livello di rischio sistemico (in figura 2) potrebbero essere spiegati dall’esistenza dei cluster di correlazione. In situazioni di stress, infatti, investitori professionali e istituzioni finanziarie potrebbero essere portati a liquidare massicciamente un ampio ventaglio di titoli da loro detenuti, comportando un incremento della correlazione e dunque del rischio sistemico.
Figura 2: Rischio sistemico del Network (Analisi dinamica)
[1] Diebold Yilmaz, On the network topology of variance decompositions: measuring the connectedness of financial firms, National Bureau of Economic Research, Cambridge (MA), October 2011.
Tramite una metodologia di rolling si suddivide il campione di analisi in sotto-campioni di ampiezza pari alla lunghezza delle finestre temporali definite a priori (nel nostro caso, 175 giorni)
[3] Le rilevazioni vanno dal 2010 al 2019, osservazioni giornaliere
[4] I valori missing del campione in input sono stati eliminati tramite listwise deletion data la loro scarsa numerosità (circa il 2% del numero di osservazioni totali del dataset)
[5] La somma di tale valore con quello della diagonale deve dare 100%: così è possibile verificare il grado di dipendenza dello Stato al sistema (un elevato valore della colonna FROM rappresenta un livello significativo di connessione col network, segno di come tale Paese possa essere indebolito da un qualsiasi evento avverso esterno)
[8] Si definiscono così dei periodi temporali in cui la volatilità di un certo giorno è positivamente correlata alla volatilità dei giorni precedenti. Detto in altro modo, la probabilità che la volatilità sia alta (bassa) è maggiore se nei giorni che precedono la volatilità è stata alta (bassa).
Mag
04
2019
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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Mag
03
2019
Using newly available information on euro area sectoral holdings of securities, we investigates to what extent the presence of institutional investors affects volatility and liquidity in secondary bank bond markets…
https://www.ecb.europa.eu//pub/pdf/scpwps/ecb.wp2276~09300538fd.en.pdf
Mag
03
2019
The European Insurance and Occupational Pensions Authority (EIOPA) published today its advice to the European Commission on sustainability in the areas of risk management, investment strategy, stewardship and product oversight…
Mag
03
2019
The theme of the conference ‘European Economic and Monetary Union: the first and the next 20 years’ gives us wide scope to share some of our thoughts. We have much to learn from the last twenty years…
Mag
03
2019
The cost of secondhand cryptocurrency mining equipment in China has nearly doubled in recent weeks as a result of bitcoin’s price jump over the same period…
Apr
27
2019
Introduzione
L’innovazione tecnologica sta oggi radicalmente modificando le modalità di approccio delle società all’evoluzione del business. Se nel recente passato era possibile ottenere vantaggi competitivi sul mercato in modo reattivo, ora tale approccio non può più funzionare. È necessario riuscire ad individuare i trend maggiormente in grado di rispondere alle esigenze in costante mutamento degli attori nel mercato e intervenire proattivamente, per riuscire a ottenere un vantaggio competitivo.
La blockchain attualmente è uno degli hot topic nel mondo dell’innovazione. Il crescente trend di interesse relativo a questa nuova tecnologia che avrà impatti in tutte le principali industry, aumentando efficienza, trasparenza e sicurezza
è dimostrato dai dati.
Secondo uno studio effettuato dall’International Data Corporation, le spese annuali per progetti blockchain raggiungeranno a livello globale $12.4 mld entro il 2022, primariamente nell’industria dei servizi finanziari.
La crescente attenzione verso le opportunità connesse a tale tecnologia è certamente notevole se si considera che fino a pochissimi anni fa la parola “blockchain” era conosciuta solamente per la sua connessione con le criptovalute. Oggi invece si parla sempre più di certificazione, tracciabilità e token economy.
Deloitte’s 2018 global blockchain survey
Nella Global Blockchain Survey 2018 di Deloitte emerge come, nonostante la blockchain non sia ancora una tecnologia pienamente matura con impatti pervasivi nel business, il processo di affermazione e diffusione della stessa stia aumentando esponenzialmente. Le ipotesi accademiche sviluppate nel corso degli ultimi 5 anni stanno cominciando a trovare un riscontro nella realtà e l’attenzione principale della ricerca si sta spostando dall’apprendimento delle caratteristiche intrinseche della tecnologia verso l’esplorazione di potenzialità e realizzazione di prototipi che abbiano una applicazione di business.
L’indagine, svolta su un campione di 1.053 società con fatturato pari ad almeno a $500 milioni dislocate in 7 paesi (Canada, Cina, Francia, Germania, Messico, Regno Unito e Stati Uniti), ha permesso di raccogliere le opinioni e percezioni su blockchain e il suo potenziale impatto nel futuro.
A livello strategico, emerge come l’adozione della blockchain rientri tra le top priorities per il 43% dei rispondenti, mentre solo il 7% non ne percepisce la rilevanza per il proprio business [tab 1]. A conferma di ciò, il 39% delle società intervistate nel corso del 2019 effettuerà investimenti per più di $5 mln al fine di comprendere come integrare tale tecnologia nei propri processi di business [tab 2]. I principali vantaggi competitivi ravvisati dagli intervistati sono relativi alla prospettiva di velocizzare maggiormente le operazioni di trasmissione delle informazioni al fine di arrivare ad una condivisione in tempo reale, ottenendo così una maggiore efficienza operativa. Altro aspetto cruciale è la volontà di esplorare le opportunità di questa tecnologia con l’obiettivo di creare nuovi modelli e standard di processo nelle industry di riferimento garantendo una maggiore sicurezza rispetto ai tradizionali sistemi informativi [tab 3]. Gli ambiti sui quali le compagnie stanno ponendo maggiormente attenzione sono indirizzati verso soluzioni relative a supply chain, Internet of Things, digital identity e digital records [tab 4].
I numeri mettono in evidenza come la blockchain avrà impatti in diversi settori. I financial services (64%) sono una industry che potrà beneficiare dall’adozione della tecnologia, tuttavia altri settori come Automotive (73%), Oil & Gas (72%) e Life Sciences (72%) potranno avere impatti considerevoli.
Blockchain nei servizi finanziari: alcuni esempi di casi d’uso
A livello pratico, i registri distribuiti e decentralizzati hanno il potenziale di ridisegnare il modo in cui le istituzioni finanziarie interagiscono tra loro e con i relativi stakeholders (regolatori e clienti in primis). Questa tecnologia per sua natura ha una valenza consortile per cui gli ambiti di applicazione in molti casi vanno letti e interpretati immaginando un contesto di collaborazione tra diversi soggetti per ottenere benefici tangibili. Secondo Deloitte i principali casi d’uso nell’industria finanziaria sono i seguenti:
- Scambio di Valore: Blockchain (Bitcoin)è nata per gestire transazioni economiche peer to peer tra soggetti diversi. Attorno alle criptovalute sono nate negli ultimi anni molti servizi innovativi che vanno dal credito come nel caso di Nexo.io (Instant Crypto Credit line) ai pagamenti; il recente JP Morgan Coin mira a diventare uno strumento di pagamento interbancario, per ora in fase di test con un gruppo selezionato di clienti istituzionali. Sono inoltre moltissimi i servizi nati esclusivamente “Crypto” (wallet, exchange, trading platforms, …) che con l’avvento di Lightning Network (layer tecnologico di secondo livello che aumenta tramite i suoi payment channels la scalabilità del protocollo Bitcoin) porteranno una vera e propria disruption nel settore dei pagamenti.
- Immutabilità: Il timestamping è il primo e vero caso d’uso che sfrutta la potenzialità della tecnologia; un registro distribuito tamper-proof e censorship-resistant che garantisce l’immutabilità e la marca temporale di una transazione o di una informazione. Il Timestamping ha l’obiettivo di assicurare l’integrità dei dati delle transazioni finanziarie su modelli blockchain-based, al fine di garantire la loro immutabilità verso le autorità di vigilanza mediante la generazione di un hash value (codice non-reversibile), firma digitale della transazione, salvato in modo immutabile all’interno di un blocco della catena insieme all’indicazione relativa a data e ora. Ciò consente a potenziali verificatori di comprovare l’effettiva transazione avente riferimenti temporali ben definiti. Il timestamping, unito all’Internet of Things sta ampliando i campi di sperimentazione creando soluzioni di tracciabilità anche in altri settori come il lusso (LVMH è un esempio recente) o la tracciabilità della filiera produttiva nel mondo del food.
- Identity management: Il tema della gestione dell’identità online è comunemente noto come un processo lungo e costoso. Nel caso di servizi finanziari quali prestiti mutui o assicurazioni, è necessario infatti attivare un processo di acquisizione delle informazioni che richieda un livello di sicurezza elevato e conforme alle normative di Know Your Customer (KYC), di cui le banche e assicurazioni sono direttamente responsabili, relativamente alla profilazione dell’utente in termini di situazione finanziaria ed esperienze pregresse nel mercato finanziario. L’adozione della tecnologia blockchain a supporto dei financial services non implica necessariamente rendere pubblici i dati sensibili, ma al contrario dare la possibilità all’utente di gestire in autonomia la propria identità (Le soluzioni di self sovereign identity della Sovrin foundation ne sono un’esempio), condividendo solo le informazioni strettamente necessarie, avendo l’opportunità di rendere disponibili i medesimi claim con più soggetti ridisegnando completamente le fasi del KYC.
- Smart contract/token: protocolli che consentono di eseguire autonomamente accordi e transazioni commerciali, senza la necessità dell’intervento di intermediari ed il cui funzionamento è garantito da un algoritmo. Sono contratti scritti in linguaggio informatico intellegibile da appositi software che vengono attivamente interrogati al verificarsi di determinate condizioni al fine di far rispettare specifiche clausole contrattuali. We.trade, piattaforma tecnologica nata da un consorzio di 8 anche per sviluppare il caso d’uso di trade finance su open account ne è un’esempio. Nel mondo Insurance questa cosa è stata sfruttata da AXA con il caso Fizzy che ha lanciato la prima assicurazione viaggio su blockchain. L’utilizzo degli smart contract si collega a un altro aspetto chiave connesso alla tecnologia blockchain: la Tokenization.
Tokenization
Deloitte crede che la tokenizzazione possa essere tra gli aspetti più rivoluzionari della blockchain. La tokenizzazione degli asset consiste nel processo di emissione di un token blockchain (in base alla tipologia di token si può parlare di security, utility o hybrid token offering) rappresentante digitalmente un bene negoziabile “reale”. Da qui sono nate nel corso del tempo le Initial Coin Offering (ICO) e oggi le Security Token Offering (STO). Queste ultime sono caratterizzate dall’emissione di token che hanno come sottostante un bene fisico e/o strumenti finanziari. Tale token può quindi essere utilizzato per creare una rappresentazione digitale di un asset, che sia esso un’azione, un fondo, un bond o addirittura la proprietà di un bene immobiliare o una frazione di esso: i token, infatti, danno la possibilità ad ogni investitore di acquistare o vendere percentuali molto piccole dell’asset sottostante. È importante sottolineare come il possesso di un security token comprenda gli stessi diritti e responsabilità legali di uno strumento finanziario comune, oltre ad un immutabile registro dei passaggi di proprietà.
Questa nuova frontiera permette di creare “Token Economies”, ovvero un mondo finanziario nuovo nel quale cambia il ruolo degli intermediari e lo scambio di beni si realizza in modalità peer to peer. In alcuni casi, asset o mercati tradizionalmente illiquidi possono assumere, grazie alla tecnologia caratteristiche più liquide sostituendo le classiche partecipazioni tramite equity.
Grazie agli smart contract, la transazione dei token avviene in modo automatico, riducendo le complessità amministrative presenti oggi nei processi di acquisizione/vendita e riducendo il numero di intermediari e dei costi legati alla transazione.
Ma quali sono i principali ostacoli di questo processo? In primis, va sottolineato sicuramente l’aspetto regolamentare: preso atto che un security token è composto dalle medesime caratteristiche di uno strumento finanziario, esso ricade in complesse normative che variano in base alla giurisdizione e che regolano non solo l’offerta iniziale al pubblico di investitori, ma anche gli scambi sul mercato secondario (MiFID, AML, KYC).
Inoltre, sono in corso in diversi paesi (Malta, Francia, UK) alcune consultazioni finalizzate a delineare delle chiare linee guida e regolamentazioni su come i security token debbano essere considerati a livello normativo/legale. In Italia la Consob ha emesso il 19 marzo un documento che si pone l’obiettivo di avviare un dibattito a livello nazionale sul tema delle offerte iniziali e degli scambi di cripto-attività in attesa della definizione in ambito europeo di un condiviso orientamento circa la qualificazione giuridica dei crypto-asset.
Nonostante la presenza di ostacoli, che potrà essere superata solo grazie al supporto dei diversi attori coinvolti lungo tutta la catena del valore, la nascita di una token economy rappresenta sicuramente una possibilità che le istituzioni finanziare necessitano di esplorare in profondità. Esse dovranno definire a quale ruolo ambiscono all’interno di quella che sarà una nuova catena del valore. Potrebbero concentrarsi sull’offerta di servizi di consulenza sulla strutturazione dei token, fungere da custodian bank per le chiavi private ed i wallet, offrire servizi di mantenimento account o agire come piattaforme di distribuzione.
Saranno le istituzioni che investono approcciando la tecnologia in modo metodico e continuativo, a guidare il futuro dei mercati finanziari.
Quali rischi?
Le opportunità di business connesse a questa tecnologia sono numerose e, in alcuni casi, molto promettenti: il crescente entusiasmo connesso all’utilizzo della blockchain sta favorendo l’aumento delle sperimentazioni e i tentativi di implementazione.
A queste nuove possibilità si affiancano, però, nuovi rischi: per cogliere realmente le opportunità emergenti di cui la blockchain e le distributed ledger technology sono fautrici è necessario costruire negli attori interessati una maggiore consapevolezza dei rischi connessi all’adozione di questa nuova tecnologia. Emerge sempre più l’importanza di chiedersi se i modelli blockchain-based possano effettivamente apportare una riduzione dei rischi o se, invece, non siano a loro volta portatori di nuove criticità non ancora pienamente percepite ed esperite. Una mancata corretta mitigazione dei rischi potrebbe, infatti, comportare il fallimento di progetti potenzialmente virtuosi e innovativi.
Prima di tutto, le istituzioni e le società sono tenute a valutare se posizionarsi come early adopters di questa tecnologia o se sia più corretto posticiparne l’adozione, in attesa di una sua maggiore maturazione. In entrambi i casi, i possibili scenari che ne scaturiscono sono molto vari e possono manifestare impatti non indifferenti sullo sviluppo del business stesso.
Sebbene i modelli blockchain-based siano contraddistinti dalla sicurezza delle transazioni, non è possibile affermare lo stesso circa la sicurezza dei wallet e degli account: i database distribuiti e la crittografia consentono di prevenire la corruzione dei dati internamente storati, ma gli account risultano, invece, suscettibili al rischio di account takeover o di perdita delle chiavi di accesso.
Conclusioni
La blockchain costituisce una delle innovazioni più discusse e maggiormente sotto i riflettori negli ultimi anni: è, infatti, riscontrabile sul mercato una crescente attenzione circa le possibilità di applicazione di questa tecnologia.
Il settore finanziario rientra tra quelli che maggiormente potranno essere impattati da questa tecnologia e, infatti, si registrano ad oggi diverse sperimentazioni e casi d’uso. Un processo che merita particolare attenzione è sicuramente quello della Tokenization, ovvero la tramutazione di beni fisici e strumenti finanziari in forma digitale in una logica di scambio peer-to-peer.
Oggi la tecnologia blockchain è ancora nelle sue prime fasi di sviluppo anche se sta già dimostrando benefici tangibili in alcuni casi d’uso molto specifici. Dal punto di vista tecnologico due aspetti fondamentali come adozione e infrastruttura sono ancora in piena evoluzione e risulta al momento difficile fare previsioni sulla sua evoluzione futura.
Per arrivare a una sua comune adozione la strada è ancora lunga: sarà necessaria un’attenta valutazione dei rischi connessi al suo utilizzo e la definizione di una normativa regolamentare che possa essere globalmente condivisa.
Autori
Paolo Gianturco – Senior Partner Deloitte, Head of FinTech & FS Tech – EMEA Blockchain Lab co-leader
Gabriele Tamburini – Manager, Deloitte Blockchain Lab
Marco Mione – Senior FinTech Specialist Deloitte
Ilaria Calò – Consultant Deloitte
Marco Corti – FinTech Analyst Deloitte
Matteo De Stefani – FinTech Analyst Deloitte ng 2 Accent 5
