Titoli non durevoli: in Gazzetta Ufficiale il Regolamento IVASS sulla valutazione in bilancio

Set 09 2022

Pubblicato in Gazzetta Ufficiale n. 209 del 7 settembre 202, il Regolamento IVASS del 30 agosto 2022 n. 52 sull’attuazione delle disposizioni previste dal dl 21 giugno 2022, n. 73, sulla sospensione temporanea delle minusvalenze per i titoli non durevoli e la valutazione in bilancio

https://www.dirittobancario.it/art/titoli-non-durevoli-in-gazzetta-ufficiale-il-regolamento-ivass-sulla-valutazione-in-bilancio/

Il termometro dei mercati finanziari (2 Settembre 2022)
a cura di Emilio Barucci e Daniele Marazzina

Set 04 2022
Il termometro dei mercati finanziari (2 Settembre 2022)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 rispetto alla rilevazione precedente.

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2021 Segregated Funds statistics by IVASS
a cura di Silvia dell’Acqua

Set 04 2022
2021 Segregated Funds statistics by IVASS a cura di Silvia dell’Acqua

Last 16th August 2022 IVASS published its bulletin concerning the Italian separately managed accounts over the period 2017-2021. Those will be referred to in the following as Segregated Funds (SF), being like the Canadian ones. 

Beyond pursuing the stability of the financial system and markets, IVASS, the Italian Institute for the Supervision of Insurance, aims at ensuring adequate protection of the policyholders, fostering a prudent management of the undertakings and their transparency and fairness towards customers. The Italian supervisor publishes on a regular basis statistical data on the Italian insurance market: the main figures are gathered in its annual report printed in June, and many others are collected in the statistical bulletins, issued more than once a month. Those include information on quarterly written premiums, trends in motor insurance and in other lines of business, with-profit life policies and crime in the insurance industry.

It is useful to recall that SF are pools of investments where the premiums of with-profit insurance contracts are invested to offer capital appreciation and death (and maturity and lapse) benefits to the policyholders. SF are managed in separate accounts by the insurance company and regulated by the Regulation n.38 issued in 2011 by ISVAP (as IVASS was named at that time). The returns of the SF are usually smooth and suffer from the market volatility in a limited manner, thanks to the way in which they are derived: a ratio between the financial result of the fund and the average assets under management, measured at their book values, independently of their current market value. Regarding the numerator, the fixed coupon bonds provide the minimum financial guarantees offered, coherent with the bonds returns bought at the time of issue, the floating coupons vary with the market, and the undertakings can choose from time-to-time how much gains or losses to realize by selling or purchasing assets, according to the benefits they must pay. The SF return is credited to the policyholders according to the rules defined in the policy term sheets, usually providing a minimum guaranteed revaluation, with a defined profit share defined (either a simple profit share or a minimum rate retained by the undertaking or a combo of the two). Starting from February 2018 and following the Order n.68 issued by IVASS concerning the amendments to Regulation n.38, the undertakings can define the SF returns for the new contracts taking into consideration the surplus funds (Fondo Utili), to defer within a certain limit the net financial gains and cover any future losses that may occur.

The highlights reported in the August 2022 statistical bulletin on SF are

  • a constant (7) number of segregated funds with surplus funds and a decrease in the total number of segregated funds without surplus funds (from 288 in 2020 to 284 in 2021; there were 303 in 2017), of which 14 (stable) in foreign currency (8 USD, 5 CHF, 1 JPY)
  • a small increase of 2.6% in the overall technical reserves (from 560 bln in 2020 to 575 bln eur in 2021), including a boost of 36.3% in the SF with surplus funds (from 3 to 4 bln), those remaining a small share (0.7%) of the total
  • a decrease in the implicit profit share and SF returns, albeit these are higher (and less volatile) than the 10y BTP and the FOI inflation rate (consumer price index for Families of labourers -Operai- and employees -Impiegati) in the 5y observation period during the last ten years (2011-2021) the 4 major assets categories held in the SF have changed their mix as follows: BTP decreased from 50% to 11%, other EU govies increased from 9% to 16%, corporate remained stable at 25%, OICR increased from 5% to 17%
  • the share of SF with 0% financial minimum guarantee increased from 54% to 58%
  • the share of govies with credit rating better than BBB increased from 17.7% in 2020 to 19.4% in 2021, while that with rating equal or lower than BB remained stable (from 0.3% to 0.5%); the corporate bonds with ratings BBB and A or higher remained stable as well, with a share of respectively 52% and 37%. Here is the composition of SF without surplus funds

Reference:

  • IVASS, Bollettino Statistico Gestioni Separate Vita (2017 – 2021), Anno IX – n. 9, agosto 2022

Indice di turbolenza dei mercati (31 Agosto 2022)

Set 02 2022
Indice di turbolenza dei mercati (31 Agosto 2022)

a cura di Gianni Pola e Antonello Avino

Gli indici utilizzati sono:

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Le volatilità riportate sono storiche e calcolate sugli ultimi 30 trading days disponibili. Per ogni asset-class dunque sono prima calcolati i rendimenti logaritmici dei prezzi degli indici di riferimento, successivamente si procede col calcolo della deviazione standard dei rendimenti, ed infine si procede a moltiplicare la deviazione standard per il fattore di annualizzazione.

Per il calcolo della distanza di Mahalnobis si procede dapprima con la stima della matrice di covarianza tra le asset-class. Si considera l’approccio delle finestre mobili. Come con la volatilità, si procede prima con il calcolo dei rendimenti logaritmici e poi con la stima storica della matrice di covarianza, come riportato di seguito.

Supponendo una finestra mobile di  T periodi, viene calcolato il valore medio e la matrice varianza covarianza al tempo t come segue:

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La distanza di Mahalanobis è definita formalmente come:

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Le parametrizzazioni che sono state scelte sono:

  • Rilevazioni mensili
  • Tempo T della finestra mobile pari a 5 anni (60 osservazioni mensili)

Le statistiche percentili sono state calcolate a partire dalla distribuzione dell’indicatore di Mahalanobis dal Dicembre 1997 al Dicembre 2019 su rilevazioni mensili.

Ulteriori dettagli sono riportati in questo articolo.

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Indice di turbolenza dei mercati (31 Luglio 2022)

Ago 02 2022
Indice di turbolenza dei mercati (31 Luglio 2022)

a cura di Gianni Pola e Antonello Avino

Gli indici utilizzati sono:

Questa immagine ha l'attributo alt vuoto; il nome del file è Immagine-4.png

Le volatilità riportate sono storiche e calcolate sugli ultimi 30 trading days disponibili. Per ogni asset-class dunque sono prima calcolati i rendimenti logaritmici dei prezzi degli indici di riferimento, successivamente si procede col calcolo della deviazione standard dei rendimenti, ed infine si procede a moltiplicare la deviazione standard per il fattore di annualizzazione.

Per il calcolo della distanza di Mahalnobis si procede dapprima con la stima della matrice di covarianza tra le asset-class. Si considera l’approccio delle finestre mobili. Come con la volatilità, si procede prima con il calcolo dei rendimenti logaritmici e poi con la stima storica della matrice di covarianza, come riportato di seguito.

Supponendo una finestra mobile di  T periodi, viene calcolato il valore medio e la matrice varianza covarianza al tempo t come segue:

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La distanza di Mahalanobis è definita formalmente come:

Questa immagine ha l'attributo alt vuoto; il nome del file è image-7.png

Le parametrizzazioni che sono state scelte sono:

  • Rilevazioni mensili
  • Tempo T della finestra mobile pari a 5 anni (60 osservazioni mensili)

Le statistiche percentili sono state calcolate a partire dalla distribuzione dell’indicatore di Mahalanobis dal Dicembre 1997 al Dicembre 2019 su rilevazioni mensili.

Ulteriori dettagli sono riportati in questo articolo.

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