N. 1034 - Prociclicità dei sistemi di rating del credito: come gestirla

Go to the english version Cerca nel sito

di Tatiana Cesaronisettembre 2015

La crisi finanziaria dell’Eurozona ha reso ancor più evidente l’importanza di utilizzare sistemi di rating affidabili per valutare i rischi a cui sono esposti gli intermediari finanziari. 

Per monitorare il rischio di credito di un portafoglio bancario si utilizzano in genere due approcci di rating: l’approccio cosiddetto “Point in Time (PiT)” e l’approccio “Through the cycle (TtC)”. Un sistema di rating PiT produce una probabilità di default (PD) dei debitori sensibile alle variazioni macroeconomiche di breve periodo: la PD incrementa in recessione e si riduce durante i periodi di espansione. L’uso di un rating PiT pertanto, risentendo degli effetti del ciclo economico, potrebbe aumentare la prociclicità del mercato del credito e più in generale del settore finanziario. L’approccio TtC invece, rimuovendo i fattori ciclici dalle PD, produce stime del rischio di credito più stabili e meno volatili cogliendo la  componente di lungo periodo del merito di credito dei soggetti debitori.

L’obiettivo del lavoro è analizzare gli effetti in termini di stabilità e accuratezza del rating di alcune modifiche che potrebbero essere apportate a un sistema PiT.

A tal riguardo, si stima in primo luogo un modello logit per la PD di un insieme di imprese italiane incluse negli archivi CEBI-CERVED durante il periodo 2006-2012, seguendo l’approccio PiT. Successivamente si correggono le PD stimate utilizzando un fattore di scala che tiene conto del rapporto tra la componente di lungo periodo dei tassi di default e dei default effettivi.

I risultati mostrano che smussando ex post le PD PiT tramite un fattore di scala si possono rimuovere gli effetti del ciclo economico sulle stime del rischio di credito, riducendo la migrazione dei debitori tra le varie classi di rischio nel corso degli anni. Tuttavia, le correzioni tramite un fattore di scala mitigano la prociclicità ma possono ridurre il potere previsivo del modello.

Il lavoro esamina anche le conseguenze dell’utilizzo di scale di rating endogene, costruite con tecniche di cluster analysis, anziché fisse. I risultati mostrano che anche la scelta della scala di rating influenza la stabilità dei rating stessi. In particolare, l’uso di scale di rating determinate endogenamente consente di ottenere soglie di rating basate su dati del portafoglio analizzato ma non permette comparazioni con soglie di rating determinate sulla base di altri portafogli, come invece avviene utilizzando scale di rating fisse.

Pubblicato nel 2015 in: Journal of Economics and Business, v. 82. pp. 62-83.

Testo della pubblicazione