N. 588 - Un approccio multinomiale per i sistemi di early warning delle crisi debitorie

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di A. Ciarlone e G. Trebeschimaggio 2006

Le economie emergenti hanno sperimentato numerosi episodi di crisi finanziarie di varia origine con conseguenze negative sulla crescita, sull’occupazione e sul benessere sociale. Alcune di queste crisi hanno anche rappresentato un pericolo per la stabilità del sistema finanziario internazionale.

Questo lavoro si propone di costruire un modello di early warning specifico per le crisi debitorie, particolarmente numerose dal 1994 ad oggi, tra le quali si segnala quella argentina alla fine del 2001.

La definizione di crisi debitoria che viene utilizzata nel modello è molto ampia e include le molteplici forme in cui il fenomeno si manifesta: dai casi di insolvenza conclamata a quelli in cui tale evento negativo è evitato solo grazie all’intervento delle Istituzioni Finanziarie Internazionali; dall’annuncio di mancati pagamenti sul debito estero da parte di un prenditore sovrano illiquido alla progressiva accumulazione di arretrati sulle quote per interessi o capitale.

Ricorrendo a una specificazione logistica multinomiale caratterizzata dalla presenza di tre regimi definiti come 'tranquillo', 'precrisi' e 'aggiustamento', il modello cerca di individuare quali fattori siano i principali responsabili dell’insorgere di una crisi.

I risultati econometrici mettono in luce il ruolo svolto dalle variabili che misurano il peso dell’indebitamento estero e la sua composizione, le condizioni finanziarie esterne ed altri fattori che misurano lo stato di salute complessivo di una data economia emergente.

Sulla base di stime relative al periodo 1980-2002, il modello logistico multinomiale è in grado di prevedere il 78 per cento degli eventi di crisi. Il modello prevede, tuttavia, anche numerosi episodi di crisi che in effetti non si sono realizzati (34 per cento dei casi).

Il modello è stato anche stimato per il periodo 1980-1998 ed utilizzato per prevedere le crisi nel periodo 1999-2002: anche in questo caso, le capacità previsive del modello sono abbastanza buone, con il 70 per cento delle crisi correttamente individuate ed il 20 per cento di segnali "falsi".

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