Segnali incoraggianti dal credito bancario alle imprese
di Carlo Milani e Fabiano Salvio

Ago 30 2018
Segnali incoraggianti dal credito bancario alle imprese  di Carlo Milani e Fabiano Salvio

La congiuntura bancaria europea sembra vivere un momento positivo. Come emerge dall’ultimo Rapporto Banche del Centro Europa Ricerche (2018) gli impieghi bancari erogati a tutti i settori economici sono cresciuti dello 0,4% in Italia, del 2,2 in Spagna, del 2,4 in Germania e dell’8,5% in Francia.

L’Italia in questo quadro sembra essere il paese con più difficoltà sul fronte bancario. Guardando al dettaglio dei finanziamenti erogati alle imprese non finanziarie la situazione italiana ad una prima analisi appare ancora peggiore. Lo stock degli impieghi alle imprese ha segnato una variazione pari a circa il -5% ad aprile 2018 (-1,6% ad aprile 2017), una riduzione in linea con quella osservata negli altri paesi periferici (Grecia, Irlanda, Portogallo e Spagna, GIPS). Nei paesi core, che comprendono Germania, Francia e le altre nazioni dell’Europa centrale, la variazione è stata invece nell’ordine del +4% (grafico 1).

Queste dinamiche risentono però dei processi di cartolarizzazione. La cessione dei prestiti, che negli ultimi mesi ha riguardato in particolare i crediti dubbi, fa infatti diminuire dai bilanci la consistenza dei crediti erogati. Correggendo per effetto delle cartolarizzazioni si rileva che il credito alle imprese operanti in Italia da inizio anno è tornato ad aumentare (+2,2% ad aprile 2018 – grafico 2).

 

Grafico 1. Impieghi alle società non finanziarie – Tasso di crescita su base annua

 

Fonte: elaborazioni CER su dati BCE.

  Grafico 2. Impieghi alle società non finanziarie – Tasso di crescita su base annua corretto per le cartolarizzazioni

Fonte: elaborazioni CER su dati BCE.

 

L’analisi in base alla dimensione delle imprese ci dice però che il miglioramento nell’erogazione del credito si è verificato soprattutto tra le imprese medio-grandi (grafico 3). Per le più piccole c’è stata una flessione, seppur meno rilevante rispetto ad un anno fa.

Grafico 3. Variazione % su base annua dei prestiti bancari (*)

 

 

(*) Escludono i pronti contro termine e le sofferenze. Le variazioni percentuali sono corrette per tenere conto dell’effetto contabile di cartolarizzazioni e riclassificazioni. Le imprese piccole includono le società in accomandita semplice, in nome collettivo, semplici, di fatto e le imprese individuali con numero di addetti inferiore a 20.
Fonte: Banca d’Italia (Bollettino Economico).

 

 

   

Grafico 4. Condizioni di offerta del credito alle PMI nell’ultimo trimestre (indice di diffusione (*))

(*) 100 = massimo restringimento nell’erogazione del credito, -100 = massimo allentamento.
Fonte: elaborazioni CER su dati BCE.

 

 

 

 

 

 

 

Per determinare quanto queste dinamiche siano influenzate da fattori di offerta e/o di domanda si possono in primo luogo osservare le indicazioni offerte dalla Bank Lending Survey (BLS), un’indagine che viene effettuata dal 2003, condotta dalle banche centrali nazionali insieme alla BCE, che viene rivolta alle principali banche dell’area euro. Nel questionario somministrato vi è una specifica domanda in cui gli intermediari possono esprimere le loro valutazioni sull’andamento della congiunturale del sistema creditizio. Con specifico riferimento alle PMI, si osserva come le condizioni di offerta applicate in Italia nell’ultimo anno siano intonate verso l’allentamento, seppur in misura minore rispetto alla metà del 2016 (grafico 4).

Grafico 5. Indicatore di accesso al credito delle PMI

Saldo netto delle risposte tra chi ha registrato un incremento rispetto alla riduzione del credito bancario

Fonte: elaborazioni CER su dati BCE e Commissione Europea.

Inoltre, le più recenti informazioni sul fronte del livello della domanda di credito, relative alla fine del 2017 e tratte dall’Indagine sull’accesso al credito delle PMI condotta dalla Bce e dalla Commissione Europea, non segnalano difficoltà di accesso al credito da parte delle PMI italiane. Il saldo tra le risposte di chi ha registrato un incremento del credito bancario rispetto a chi, invece, ha osservato una sua diminuzione offre delle indicazioni su quale è il livello di domanda di credito rimasta inevasa. Le indicazioni più recenti segnalano che la domanda di credito in Italia è stata interamente soddisfatta, tendenza che accomuna anche gli altri paesi europei (grafico 5).

In definitiva, le informazioni qualitative che emergono dalle survey dal lato dell’offerta e della domanda segnalano che nella fase più recente anche le imprese di minore dimensione non stanno registrando, in media, problemi di accesso al credito, come invece si poteva constare tra il 2011 e il 2014.

Al miglioramento delle condizioni di acceso ai finanziamenti bancari da parte delle imprese italiane, così come delle famiglie, hanno contribuito la pulizia dei bilanci bancari e soprattutto l’incisiva azione della Bce, in particolare tramite il quantitative easing (si veda Milani, 2015). Dal prossimo anno, però, il piano di acquisti di titoli di Stato verrà arrestato. Se la tabella di marcia definita da Mario Draghi, che prevede il permanere di una politica monetaria particolarmente accomodante per ancora molto tempo, sarà sposata anche dal nuovo presidente della Bce non c’è in ogni caso da attendersi un ritorno alla restrizione creditizia.

 

Bibliografia

– CER, Rapporto Banche 1/2018.

– Milani, Prime valutazioni sul quantitative easing europeo, FinRiskAlert.it del 12 Maggio 2015.

 

Il termometro dei mercati finanziari (24 agosto 2018)
a cura di Emilio Barucci e Daniele Marazzina

Ago 25 2018
Il termometro dei mercati finanziari (24 agosto 2018)  a cura di Emilio Barucci e Daniele Marazzina

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.

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 termometro dei mercati finanziari (17 agosto 2018)
a cura di Emilio Barucci e Daniele Marazzina

Ago 19 2018
Il termometro dei mercati finanziari (17 agosto 2018)  a cura di Emilio Barucci e Daniele Marazzina

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.

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Il termometro dei mercati finanziari (10 agosto 2018)
a cura di Emilio Barucci e Daniele Marazzina

Ago 11 2018
Il termometro dei mercati finanziari (10 agosto 2018)  a cura di Emilio Barucci e Daniele Marazzina

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.

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.

ECB: results of the survey on 2018:Q3 forecasts of the real economy

Ago 04 2018

The European Central Bank (ECB) released the results of the 2018:Q3 predictions on macroeconomic conditions in the Euro Zone. The main findings are summarized in three points:

  • HICP inflation expectations revised upwards for 2018 and 2019, while unchanged for 2020; longer-term expectations remained stable at 1.9%
  • Real GDP growth expectations revised downwards for 2018 and 2019, but unchanged for 2020
  • Unemployment rate expectations little changed

Respondents to the ECB Survey of Professional Forecasters (SPF) for the third quarter of 2018 reported point forecasts for annual HICP inflation averaging 1.7% for each of 2018, 2019 and 2020. Compared with the previous survey round, this represents upward revisions of 0.2 percentage point for 2018 and 0.1 percentage point for 2019, but no change to the expectation for 2020. Average longer-term inflation expectations (which, like all other longer-term expectations in this SPF, referred to 2023) remained stable at 1.9%.

SPF respondents’ expectations for real growth in euro area GDP averaged 2.2%, 1.9% and 1.6% for 2018, 2019 and 2020, respectively. This represents downward revisions of 0.2 percentage point for 2018 and 0.1 percentage point for 2019, but no change for 2020. Average longer-term expectations for real GDP growth remained unchanged at 1.6%.

Unemployment rate expectations were little changed, standing at 8.3%, 7.9% and 7.6% for 2018, 2019 and 2020, respectively, and 7.5% for the longer term.

 

Source: European Central Bank

BIS global liquidity indicators at end-March 2018

Ago 04 2018

The Bank for International Settlement published the statistical results for end-of-March 2018 on global liquidity indicators. The results are summarized as follows.

  • US dollar credit to non-bank borrowers outside the United States rose to $11.5 trillion at end-March 2018, up by 7% over the previous year.
  • Euro-denominated credit to non-bank borrowers outside the euro area grew at an annual pace of 10%, reaching €3.1 trillion at end-March 2018.
  • US dollar credit to emerging market economies (EMEs) rose to $3.7 trillion at end-March 2018. The expansion was fuelled by international debt securities, which grew at an annual rate of 16%.

US dollar and euro credit to non-residents continued to expand

US dollar and euro credit to non-residents continued to expand
Graph 1: Annual growth of foreign currency-denominated credit to non-resident non-banks. Source: BIS global liquidity indicators.

US dollar credit to non-bank borrowers outside the United States rose to $11.5 trillion at end-March 2018, up by 7%over the previous year (Graph 1). Growth continued to be propelled by debt securities, which increased by 11%. Loans increased at a more modest pace of 3%. Since 2012, the growth of US dollar borrowing in debt securities markets has consistently outpaced that in loan markets. At end-March 2018, debt securities accounted for 52% of outstanding US dollar-denominated credit, up from 44% at end-2011.

Euro-denominated credit to non-bank borrowers outside the euro area also continued to expand at a rapid pace. It grew at an annual rate of 10% as of end-March 2018. The latest increase took its outstanding stock to €3.1 trillion.

Debt securities propelled the growth of US dollar credit to EMEs

Debt securities propelled the growth of US dollar credit to EMEs
Graph 2: Annual growth of US dollar-denominated credit to non-bank borrowers in EMEs. Source: BIS global liquidity indicators

Foreign currency credit to non-bank borrowers in EMEs continued to expand in Q1 2018. US dollar-denominated credit to EMEs grew by 9% in the year to end-March 2018, continuing the steady recovery from the contraction of 2016 (Graph 2). The expansion was fuelled by international debt securities, which grew at an annual rate of 16%. Euro-denominated credit rose by around 11%, similar to its pace in previous quarters.

The US dollar accounted for by far the largest share of outstanding foreign currency credit to non-bank borrowers in EMEs, at $3.7 trillion at end-March 2018, followed by the euro (€644 billion, or about $790 billion) and the yen (¥8 trillion, or $70 billion).

BIS global liquidity indicators (PDF)

IOSCO: recommendations to help extreme volatility management

Ago 04 2018

The board of the International Organization of Securities Commissions (IOSCO) today published eight recommendations to assist trading venues and regulatory authorities in the implementation of mechanisms to manage extreme volatility and preserve orderly trading.

Following recent extreme volatility events, regulatory authorities and trading venues have been reviewing their approaches to managing extreme volatility, particularly through the use of volatility control mechanisms. Volatility control mechanisms seek to minimize market disruption triggered by events such as erroneous orders, by halting or temporarily constraining trading. IOSCO believes that these mechanisms support the goal of ensuring that markets are fair, efficient and transparent, thereby increasing market integrity and investor confidence.

Today ́s final report, Mechanisms Used by Trading Venues to Manage Extreme Volatility and Preserve Orderly Trading, therefore recommends that trading venues should have volatility control mechanisms to manage extreme volatility and these mechanisms should be appropriately calibrated and monitored.

The report assists trading venues and regulatory authorities in implementing, operating and monitoring volatility control mechanisms by making recommendations that trading venues should, among other things, regularly monitor volatility control mechanisms to ensure they are working as designed and identify circumstances that would require the mechanisms to be re-calibrated. Trading venues also should make information available about volatility control mechanisms and when they are triggered to regulatory authorities, market participants and, if appropriate, the public.

Because of the importance of information sharing and communication among trading venues, the report recommends that where the same or related instruments are traded on multiple trading venues in the same jurisdiction, trading venues should communicate with one another when volatility mechanisms are triggered, as appropriate. Communication among trading venues may also be appropriate where the same or related instruments are traded in different jurisdictions and a volatility control mechanism is triggered.

The report also identifies the more recent development and use of price constraint mechanisms that, rather than simply halting trading, reject or constrain certain orders to allow trading and price formation to continue.

The report is part of IOSCO’s ongoing work on how technology is changing the way markets operate and how regulators and markets are responding to these changes. Specifically, the report builds on the recommendations in IOSCO ́s 2011 report Regulatory Issues Raised by the Impact of Technological Changes on Market Integrity and Efficiency, which addressed the broad technological changes impacting markets, including high frequency trading and measures used to address volatility, including trading halts, circuit breakers and price limits.

EBA: technical standards defining the homogeneity of securitisation exposures

Ago 04 2018

The European Banking Authority (EBA) published today its final draft Regulatory Technical Standards (RTS) setting out conditions for securitisation to be deemed homogeneous. Homogeneity is one of the crucial requirements for a securitisation transaction to be assessed as simple, transparent and standardised (‘STS’) and to be eligible for more risk-sensitive risk weights under the new EU securitisation framework. Homogeneity is also a key element for investors when assessing the underlying risks and performing their due diligence.

According to the conditions specified in the RTS, homogeneous exposures need to be underwritten according to similar underwriting standards and serviced according to similar servicing procedures. In addition, they need to fall within the same asset category. To facilitate the assessment of homogeneity, the RTS specify a non-exhaustive list of the most common asset categories, reflecting the market practice. Finally, for the majority of these asset categories, the underlying exposures need to be homogeneous with reference to at least one of the homogeneity factors, such as type of obligor, ranking of security rights, jurisdiction, or type of immovable property.

The conditions of the homogeneity have been designed from the perspective of investors, so as to facilitate the investors’ assessment of the underlying risks on the basis of common methodologies and parameters.  The RTS are applicable to both asset-backed commercial paper (ABCP) and non-ABCP securitisations.

EBA Final Draft Regulatory Technical Standards (PDF)

Il termometro dei mercati finanziari (3 agosto 2018)
a cura di Emilio Barucci e Daniele Marazzina

Ago 04 2018
Il termometro dei mercati finanziari (3 agosto 2018)  a cura di Emilio Barucci e Daniele Marazzina

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.

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.

Wealth Tech: Fintech alla conquista del Wealth Management?
a cura di Deloitte Italia

Ago 02 2018
Wealth Tech: Fintech alla conquista del Wealth Management? a cura di Deloitte Italia

L’innovazione mette alla prova i Wealth Manager

Le Fintech stanno diventando realtà anche nel Wealth Management, il mercato più “human intensive” per definizione. Intelligenza artificiale, chatbot e robot sono le tecnologie Fintech che stanno cambiando il mercato finanziario e che saranno sempre più sulla bocca di tutti, clienti e consulenti finanziari compresi. In tale contesto le tecnologiche emergenti impatteranno sia le dinamiche di relazione consulente-cliente sia la macchina operativa.

È arrivato il Robo Advisory

Il mercato della Consulenza Finanziaria sta affrontando la sfida del Robo Advisory, il servizio di gestione degli investimenti supportato da algoritmi ed erogato attraverso piattaforme digitali. Il Robo Advisory, utilizzando le informazioni dei clienti e combinandole alle strategie desiderate di asset allocation, permette di fornire raccomandazioni d’investimento/ portafogli personalizzati. In poche parole un servizio di consulenza personalizzato, supportato da una gestione e da un’ottimizzazione automatizzata del portafoglio, fruibile mediante dashboard interattive. Questo fenomeno, che interessa sia operatori storici che start-up Fintech, ad oggi sta vivendo in Italia una forte fase espansiva.

 

Robo Advisory: un trend in crescita

A livello globale le masse gestite direttamente attraverso tecnologie Robo Advisory sono destinate a crescere considerevolmente nei prossimi 2 anni. Questo trend sarà principalmente guidato dal mercato americano: nei soli Stati Uniti, infatti, il mercato passerà dagli attuali ~265 €Mld a ~435 €Mld nel 2020. In Europa, invece, si passerà da ~17 €Mld (di cui ~170 €Mln in Italia) a ~50 €Mld nel 2020 (di cui ~670 €Mln in Italia) [Fig. 1]. L’impennata globale degli AUM gestiti da “Robo Advisor” non è tuttavia destinata a rallentare: le attese sono quelle di raggiungere ~1.300 €Mld nel 2025. Spinti da questo trend di crescita, anche i grandi player leader dell’Asset Management stanno orientando alcuni dei loro investimenti sulla costruzione di nuove piattaforme per la gestione completamente automatizzata di grandi portafogli. BlackRock, per esempio, ha recentemente annunciato l’introduzione di un fondo ETF seguito interamente da robot, che utilizzerà l’intelligenza artificiale per la selezione dei titoli replicando “meccanicamente” le analisi normalmente effettuate da intelligenza umana. L’investimento di BlackRock ha fin da subito portato a risultati soddisfacenti: i fondi gestiti dai robot hanno mostrato una performance significativamente superiore rispetto ai classici “stock pickers” discrezionali. Sulla scia di questa iniziativa anche altri grandi gestori di asset management come Bridgewater Associates, Point72 Asset Management e JPMorgan stanno andando nella stessa direzione sperimentando attivamente l’uso dell’automazione.

In Italia, Money Farm è stato un pioniere nell’offerta di servizi di consulenza automatizzata. Società fondata nel 2011, oggi conta 20k clienti attivi al mondo, 150k iscritti profilati dalla piattaforma al mondo e masse gestite a livello mondiale (tra Italia e UK) per oltre 400 €Mln. Lo sviluppo di piattaforme digitali di advisory per i segmenti “affluent” e “mass” con un patrimonio inferiore a 500 €k si sta diffondendo anche tra le banche commerciali italiane.

Quali sono i vantaggi del Robo Advisory?

L’introduzione del Robo Advisory permette di avere costi commissionali e di gestione significativamente più bassi rispetto ai modelli tradizionali, così da costituire un’opportunità per i segmenti di clientela a basso valore attualmente non pienamente serviti. L’utilizzo di algoritmi per la creazione e la gestione di portafogli, infatti, rappresenta una soluzione in grado di ridurre i costi di servizio per la Banca. Questa graduale riduzione dell’effort “discrezionale” dell’uomo si ribalterà sul cliente finale, generando una significativa riduzione dei costi dei servizi finanziari.  Secondo le analisi Monitor Deloitte, solo l’utilizzo delle chatbot porterà, entro il 2020, a significativi risparmi di costo quantificabili tra 0,50 e 0,70 dollari per ogni interazione banca-cliente.

La tecnologia viene quindi vista più come a supporto che come in sostituzione del lavoro umano in un’ottica “Robo 4 Advisor”. Riteniamo che questo potrebbe aprire il mercato della consulenza finanziaria su segmenti di clientela meno abbienti consentendo costi del servizio più accessibili e offrendo la possibilità al gestore di servire meglio e in modo più efficiente i clienti in portafoglio. Da un lato, se oggi per coprire costi diretti e indiretti del servizio, un Wealth Manager può arrivare a dover gestire 100 milioni di euro di masse, attraverso un modello combinato questa soglia potrebbe essere dimezzata.

Come “contropartita”, dal consulente ci si attende che riesca a seguire da vicino portafogli dai 100 ai 200 clienti. Senza il supporto della tecnologia, difficilmente si riuscirebbe ad essere proattivi su un portafoglio di tale entità e focalizzare, allo stesso tempo, l’effort commerciale sui clienti a maggior valore e/o intensità relazionale.

La consulenza Robo può quindi essere “vincente” su profili di clientela che tradizionalmente non potevano permettersi un consiglio finanziario personalizzato, strategia particolarmente attrattiva in questo periodo di tassi di interesse prossimi allo zero.

L’automatizzazione nella gestione dei portafogli, come detto, supporterà senza sostituire la componente umana. A seconda della diversa composizione del portafoglio, infatti, l’intervento umano rappresenta ancora un asset prezioso per la Banca. Nei portafogli molto concentrati (o caratterizzati da titoli con scarsa liquidità) la scarsa disponibilità di informazioni societarie e di settore genera la necessità di un tipo di consulenza più “insightful” ed elaborata, più adatta quindi a una valutazione discrezionale e personale. Saranno invece i settori caratterizzati da asset class consolidate e molto liquide, con la disponibilità di una grande quantità di informazioni, i più adatti a tale innovazione.

Cosa ne pensano i clienti?

Secondo il “Global Investor Pulse”, ricerca annuale di BlackRock sul mercato Italiano, il 46% degli investitori dichiara di sapere conoscere questa tecnologia, con punte che raggiungono il 62% tra i Millenial. Fra coloro che conoscono il Robo Advisory, il 57% dichiara che potrebbe ricorrere a un servizio di consulenza automatizzata già nel corso del prossimo anno (con picchi oltre il 70% per i Millenial) [Fig. 2]. In generale, comunque, tale apertura non è incondizionata, ma è subordinata per la maggior parte degli investitori alla presenza di un supporto terzo: quasi la metà condiziona la sua adozione alla possibilità di interagire con un consulente o con un’istituzione finanziaria avente un forte brand. Poco più del 10% si dice pronto a percorrere questa strada in modalità pienamente autonoma, livello di adozione in linea con i trend caratteristici dei canali digitali in Banca. Per fare un parallelismo con il mondo delle banche tradizionali, il canale fisico rimane (e rimarrà) centrale per la relazione con il cliente evolvendo, tuttavia, il proprio ruolo. Allo stesso modo, anche per il consulente finanziario, le nuove tecnologie prima ancora di cannibalizzare parte del mercato, potranno abilitare una relazione con il cliente più diretta, profonda ed economica.

Le nuove generazioni? Si aspettano sempre di più

Le piattaforme automatizzate possono risultare potenzialmente molto interessanti per una “nuova” fascia di clientela bancaria, giovane, con ampi margini di crescita, molto evoluta digitalmente che allo stesso tempo richiede alla propria banca un controllo e una conoscenza dei propri investimenti sempre maggiore. Infatti, anche i clienti high-net-worth (HNW) diventano più esperti di tecnologia digitale e si aspettano gli stessi livelli di trasparenza e connettività offerti dalle banche retail. Si prevede che le generazioni più giovani erediteranno 1 trilione di dollari nei prossimi 20 anni, aspettandosi un funzionamento dei servizi per la gestione dei propri patrimoni simile a quella di altre applicazioni, come Amazon e Google: servizi semplici e perfettamente integrati nella vita di tutti i giorni.

Tradizionalmente, i Private Banker, grazie alle relazioni personali, hanno gestito le esigenze dei clienti e garantito un livello di servizio elevato. La digitalizzazione non sostituisce quella relazione personale, ma la migliora accelerando i processi e utilizzando i dati dei clienti per prevedere con precisione ciò che sarà più vicino ai loro bisogni. In questo senso, i Private Banker dovranno essere in grado di fornire ai propri clienti un servizio ancora più personalizzato. Offrire un servizio di consulenza eccellente a 360° su tutto il patrimonio non è facile così come non è semplice amministrare capitale, partecipazioni, immobili, con un unico strumento. In questo senso, l’Intelligenza artificiale e tutte le nuove tecnologie disponibili possono venire in aiuto al consulente, permettendogli di offrire un servizio sempre più specifico e personalizzato nel prossimo futuro.

 

Carlo Murolo, Senior Partner, Head of FS Industry, Deloitte Consulting

Manuel Pincetti, Senior Executive, Monitor Deloitte Strategy Consulting

Luigi Capitanio, Senior Executive, Monitor Deloitte Strategy Consulting

Daniele Ingannamorte, Senior Associate, Monitor Deloitte Strategy Consulting