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Home | ©2011 La Finanza sul Web | Articolo visto 9534 volte 27 settembre 2011

Rating interno e judgmental: vantaggioso per banche e imprese

Di Redazione  •  Inserito in: finanza italiana

di Laura Vitale 

Se un tempo fare banca significava raccogliere fondi per poi concedere affidamenti a clientela Corporate e Retail realizzando il più elevato margine di interesse possibile, oggi il “modus operandi” è cambiato. Notevolmente. Anche tralasciando l’innovativo e formidabile concetto di “Banca  Universale” introdotto dal Testo Unico Bancario (Legge n. 385 del 1993), che ha determinato un forte peso della componente “commissioni” sul margine di intermediazione prodotto dalle banche e dalle Istituzioni finanziarie. Scandali a livello internazionale (mutui “sub prime”), fallimenti dei più prestigiosi Gruppi bancari, crisi economiche viste, così gravi, solo nel 1929, hanno fatto  si che gli Accordi di Basilea nati nel 1988 come definizione di nuove e più appropriate regole di calcolo del Patrimonio di Vigilanza delle Banche, siano oggi considerati dagli addetti ai lavori veri ed innovativi strumenti di gestione dei rischi. 

Il costo del rischio

Mai come nel contesto attuale una banca sopravvive attraverso il controllo dei costi ed in particolare del costo del rischio e fra tutti i rischi, finanziari e non, (rischi operativi e rischi di reputazione) cui le banche sono esposte, il rischio di credito rappresenta senza dubbio una delle fattispecie più discusse. La sua importanza deriva, in estrema sintesi, dal fatto che l’esposizione a perdite  su crediti è strettamente legata alla qualità del debitore (cd. merito creditizio). A sommesso parere di chi scrive, poche banche si chiedono che  senso abbia “spingere” così fortemente  sugli impieghi per guadagnare sui clienti se poi quegli stessi guadagni vengono riassorbiti dagli accantonamenti imposti dalla normativa a fronte di impieghi rischiosi. E siamo poi così sicuri che le banche siano in grado di definire con un buon livello di proxy la capacità del debitore di ripagare le facilitazioni ottenute? O al contrario determinare in maniera adeguata la probabilità di default (PD) del debitore?   

I sistemi di rating

interni alle banche

Ecco, dunque, l’imposizione dei sistemi di rating interni alle banche da parte del Basel Commettee. Per “rating” intendiamo la classificazione di un prenditore/emittente o di una specifica operazione in una tra più classi di rischio creditizio predefinite in modo contiguo e ordinale, di norma indicate con lettere o numeri, a cui vengono collegati tassi attesi d’insolvenza o di perdite diversi ed è, appunto, una metodologia nata per il calcolo del Patrimonio di Vigilanza nonché un sistema di credit risk management utilizzato nella gestione di un portafoglio bancario . Per misurare il rischio di credito, il Basel Committee propone un approccio evolutivo basato su 3 metodi: Standard e Interno, Foundation e Avanzato/Internal Rating Based: 
• Modelli completamente automatizzati, dove correzioni manuali sono escluse. Spesso questi sistemi sono basati su modelli statistici (cioè modelli PROBIT/LOGIT) che producono una probabilità di default dato un insieme di variabili esplicative. Sistemi completamente automatizzati in alternativa fanno uso di “cluster analysis” cioè assegnando medesimi rating a pool di esposizioni creditizie omogenee. I tassi storici di inadempimento dei pool, vengono poi utilizzati come stime di probabilità di default. Si tratta di metodologie applicate generalmente a esposizioni retail (privati e piccole imprese) o in generale ogni volta che il numero di esposizioni è estremamente “atomizzato” e composto da singoli importi concessi di scarso ammontare. 
• Modelli parzialmente automatizzati, che comprendono anche variabili qualitative. In questo  caso i risultati ottenuti attraverso modelli statistici o “cluster analysis” vengono integrati con informazioni qualitative fornite normalmente dal gestore della relazione con il cliente. Tale “correzione qualitativa” può essere basata sulla inclusione esplicita di parametri qualitativi (di solito derivati da questionari compilati a cura del gestore) tali da determinare un “upgrading” o un “downgrading” del rating statistico. 
• Modelli avanzati o “Judgmental”, in cui è la banca stessa ad attribuire un “rating” alle controparti tramite un proprio sistema interno e dove la stima della probabilità di “default” di un cliente è determinata manualmente da analisti esperti con il supporto, spesso, di specifici “aid tool”. Si tratta di modelli di “rating” che di fatto, imitano l’intero processo di assegnazione del “rating” da parte delle più importanti Agenzie di “rating” esterne. In questo contesto, dire “expert judgment” non deve assolutamente implicare discrezionalità, in quanto ciò comprometterebbe l’integrità del processo, rendendo la valutazione eccessivamente fondata sul “mood”,cioè sullo stato d’animo e sulla percezione soggettiva dell’analista. Rigorose linee guida e processi ben documentati sono la chiave per mantenere la coerenza della valutazione del rischio di credito. Coerenza che deve essere accuratamente monitorata per garantire che il sistema di “rating” non diventi troppo indulgente in un contesto macroeconomico favorevole o troppo rigido nei periodi di recessione economica. Ed in questo, le indicazioni della Banca d’Italia sono state molto chiare. Il rating deve nascere dall’integrazione delle informazioni fornite dal gestore della relazione che propone un “rating”, poi validato da una funzione indipendente dell’area rischi della banca. 

Un analista esperto
è meglio di un
modello automatico

Non dubitiamo che regulators, banche e clienti concorderebbero sul fatto che un analista esperto esprima una probabilità di default di un cliente meglio di un modello puramente quantitativo. Ma è pur vero che ciò richiede una completa riorganizzazione interna, la creazione di agenzie di “rating” interne nelle Direzioni Rischi delle banche, indipendenti dalle funzioni preposte allo sviluppo ed alla crescita degli impieghi (Strutture di Business), nonché il reclutamento di analisti f i n a n z i a r i e s p e r t i . Insomma, un sistema molto costoso e dunque almeno inizialmente applicabile ad una clientela “ L a r g e C o r p o r a t e ” con grandi esposizioni nei confronti del sistema bancario e che, ai fini del monitoraggio, presenti scarsi tassi di “default” storici (di fatto è implicito il concetto che più grande/stabile è la controparte, minore sarà la sua probabilità di default). Dunque, per due motivi ci soffermiamo su questa ultima specifica metodologia: per la complessità e la scarsa applicazione in Italia, auspicando che ad una maggiore diffusione “culturale” corrisponda un sempre maggior uso di modelli di “rating” interni di tipo “Judgmental”. In tale contesto, il nostro intento è quello di mettere in evidenza nel concetto di “rating” il giudizio dell’analista basato non solo sull’elaborazione di dati economicofinanziari, storici o prospettici, ma altresì sull’esame e la ponderazione di variabili qualitative che possono determinare anche rilevanti variazioni nella probabilità di “default” (PD) attribuita alla controparte. Probabilità di “default” che, proprio perché tiene conto di variabili intangibles – che i modelli statistici, con algoritmi, non sono in grado di valorizzare - se ben determinata può portare, da un lato, ad un miglior rapporto con il cliente in termini di pricing e d a l l ’ a l t ro ad una più adeguata g e s t i o n e del rischio cui la banca è esposta nel sostenere lo s v i l u p p o economico dello stesso cliente. La profonda conoscenza del cliente da parte del gestore della relazione determina quel “quid” fondamentale nella determinazione del merito creditizio della controparte e nella “stabilizzazione” dello stesso con conseguente possibilitàdi sostegno delle imprese. Il che, di questi tempi, certo non guasta! Basti pensare alle peculiarità di imprese operanti nei settori di pubblica utilità (cosiddette “utilities”) o alle società cooperative che si distinguono per il carattere di mutualità, oppure agli enti territoriali in senso stretto o alle aziende “real estate”, per le quali i modelli statistici, benché strutturati e complessi, difficilmente possono “catturare” elementi “distintivi” trasformabili in algoritmi di calcolo della probabilità di “default”. Il risultato del modello di rating, nella parte quantitativa, deve rappresentare solo un punto di partenza in grado di leggere il complessivo equilibrio economico- finanziario-patrimoniale dell’impresa, mentre sta all’analista internalizzare e trasformare in “valore” le informazioni di carattere qualitativo.

I criteri di valutazione
di un analista
del credito

L’analista del credito oltre a considerare ogni aspetto del bilancio, del “budget”, del “business plan” del cliente, insomma, i numeri, “aggiusta” tali numeri, attribuendo un peso a variabili quali: il “rating” da attribuire al Paese nel quale la controparte genera la maggior parte del fatturato (indipendentemente da dove è ubicata la sede legale), oppure l’andamento del settore merceologico di riferimento, ma anche la posizione che la controparte occupa nello specifico settore, la qualità e credibilità delle strategie del management, la trasparenza dell’informativa di bilancio, la modalità di accesso ai mercati finanziari, e molto altro ancora! Dopo aver analizzato variabili quantitative e qualitative, lo “scoring” viene determinato come media ponderata dei “rating” associati all’insieme delle singole variabili prese in esame. Elementi che nascono da una profonda “due diligence” presso il cliente dove la banca deve al massimo esprimere l’attitudine nel percepire variabili che, se per il cliente possono non essere significative, per la banca rappresentano elementi fondamentali per soddisfarne le esigenze, riducendo al contempo il rischio legato alle facilitazioni concesse.   

Così come è emerso dagli studi condotti nella letteratura internazionale (Berger, Udell, Norden, Weber, 2005) anche nelle indagini portate avanti nel nostro paese, è emerso che l’uso delle variabili qualitative e di dati finanziari conduce a una previsione più accurata del rischio di default delle controparti. Del resto, la dinamica della crisi economico-finanziaria ha sottolineato con forza la necessità delle banche di operare con meno debito e più capitale. Le banche italiane hanno affrontato la crisi con livelli di leva finanziaria (rapporto tra totale attivo e patrimonio di base) meno esasperati di quelli riscontrati in altri paesi. A fine 2010, le banche italiane risultavano operare con una leva finanziaria pari a 19, a fronte di una media di quasi 26 per gli altri cinque maggiori paesi dell’area euro e di un valore prossimo a 35 per la Germania. Se si focalizza l’attenzione sui soli gruppi bancari maggiori a fine 2010 l’Italia è a quota 22 (invariato rispetto all’anno precedente) con il corrispondente dato medio europeo pari a 29. Nondimeno un rafforzamento patrimoniale delle banche italiane appare comunque necessario e, in effetti, un processo di questa natura è in fase di attuazione. Lo scorso anno a fronte della stabilità del totale delle attività ponderate per il rischio, il patrimonio di base (tier 1) dell’insieme delle banche italiane è aumentato di quasi il 5% (+5,3% per i gruppi maggiori). Il processo di rafforzamento patrimoniale è proseguito nel 2011: su un totale di 31 miliardi di aumenti di capitale deliberati in Europa in questa prima parte dell’anno, 11,7 miliardi (quindi oltre un terzo) sono riferibili a banche italiane (4 miliardi nell’intero 2010) . Questi dati ci confortano: non tutte le banche italiane peraltro hanno effettuato aumenti di capitale sociale; molte stanno, in un modo o  nell’altro, controllando costi e affidabilità delle controparti. Chi scrive si occupa proprio di attribuzione di “rating judgmental”. Sommersa di carte ho, per caso, ritrovato lo stralcio di un articolo del 2008, in cui il “risk manager” di una grande banca internazionale dichiarava all’Economist: “Le pressioni sul Servizio Rischi perché continuassimo ad approvare le nuove transazioni erano immense… Agli occhi dei “trader” che avremmo dovuto controllare, noi non facevamo soldi per la banca: avevamo solo il potere di dire no e impedire la conclusione di buoni affari. I “trader” ci vedevano come un ostacolo alla loro possibilità di ottenere bonus più alti… Ricevevo spesso telefonate dai miei “risk manager” che mi avvisavano che qualche “senior trader” stava per telefonarmi per lamentarsi di un loro rifiuto. Il più delle volte il reparto commerciale non accettava i “no”, soprattutto se i profitti erano consistenti. Noi ovviamente eravamo sospettosi, perché margini più alti non potevano che significare rischi più alti. Ma di continuo ci criticavano perché eravamo “non-commerciali”, “non costruttivi” e “ostinati”… Alla base di tutto ciò c’era e c’è un guasto fondamentale nel processo decisionale. Il reparto commerciale era più attento a farsi approvare la transazione che non a identificarne i rischi. Se un “risk manager” diceva di no, era subito in rotta di collisione con chi faceva gli affari. Era naturale a quel punto concedere almeno il beneficio del dubbio a chi voleva assumere rischi maggiori”. Sono passati tre anni che se possono sembrare pochi sono stati i peggiori della storia economica e finanziaria mondiale. Torno a chiedermi, lo avevo già fatto tre anni fa, se si tratta di una fotografia ancora veritiera del “modus operandi” delle banche. Se la risposta fosse sì, allora non esisterebbero regole prudenziali che possano sostenere la stabilità dell’intero sistema finanziario. La mia risposta è un deciso no. A riprova che seppur molto lentamente, con molte difficoltà, tra polemiche ed enormi dilemmi, il nostro piccolo/gande Paese sta reagendo.   
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