La valutazione del merito di credito delle PMI. Il caso della Bcc del Garda

Come visto in precedenza, la stima della perdita attesa si ottiene dalla PD, LGD e EAD. La stima della perdita inattesa invece richiede due scelte preliminari:
- La scelta dell’orizzonte temporale
- Scelta del livello di confidenza

Il primo è importante mantenere un orizzonte temporale costante in tutte le fasi della costruzione del modello per la stima delle perdite di un portafoglio creditizio e si basa su due fattori:
- Oggettivo, che dipende dal grado di liquidità del mercato su cui si è esposti.
Soggettivo, dipende dalle preferenze del soggetto e varia in base al periodo in cui la banca vuole detenere il portafoglio.

Ma per via di problemi quali la differente scadenza dei singoli crediti si è deciso in modo convenzionale di usare il periodo do riferimento a un anno. Il livello di confidenza varia da banca a banca, in base a politiche di gestione del credito interne in base a scelte del management, azionisti e agenzie di rating ma anche dagli obblighi imposti dall’autorità di vigilanza.

I modelli per determinare il rischio di credito su un portafoglio, e non come visto in precedenza su un singolo credito, sono quattro:

- Creditmetrics, questo modello stima la distribuzione delle variazioni di valore che un portafoglio di esposizioni creditizie può subire entro un anno. Da tale distribuzione si può ottenere la perdita attesa e perdita inattesa e misura quelle dovuta ad un default o ad una migrazione del credito e agli spread ( rispetto ai rendimenti dei titoli di Stato) dei debitori appartenenti a diverse categorie di rating.

- Portfolio Manager, questo modello si fonda su una metodologia strutturale, i default vengono quindi spiegati tramite un modello economico, fondato sul valore di mercato e sulla volatilità dall’attivo delle imprese, e non solo dai dati storici delle imprese. Il rendimento di una singola impresa viene ricondotto ad un modello multi fattoriale dove si individua la componente sistematica e una specifica, la componente sistematica poi viene ricondotta a più fattori come il settore e Paese, e infine il rendimento di ogni fattore settore-Paese è a sua volta scomposto da una componente specifica e una componente sistematica che dipende dall’andamento globale del settore-Paese. Con una simulazione Monte-Carlo, è possibile generare un numero di scenari necessari per individuare la distribuzione dei valori futuri del portafoglio crediti.

- Creditportfoliowiew,in questo modello i default vengono stimati in base ad un modello macroeconomico, fondato sul valore del mercato e sulla volatilità dell’imprese e non solo dalla serie storica. Si usano analisi econometriche che legano i tassi di insolvenza e migrazione all’evoluzione del ciclo economico. Inoltre questo modello indica che i cicli creditizi dipendano dal ciclo economico, pertanto la migrazione delle classi sarà crescente verso classi migliori in fasi di espansione e al contrario in fasi di recensione.

- Creditrisk+, si fonda su modelli matematici secondo le leggi dell’attualizzazione propri del ramo assicurativi. La perdita che la banca subisce derivano da due variabili fondamentali: la frequenza con cui si verifica un certo tipo di sinistro e il pagamento che la banca deve effettuare quando si verifica il sinistro. Utilizzando questa logica, dove si ha una perdita in caso di sinistro, ci si concentra sul solo rischio di insolvenza, ignorando il rischio di migrazione. Anche con questi limiti, questo modello è efficace nella stima del rischio di portafogli contraddistinti da un numero elevato di posizioni ed ha trovato infatti impiego nella gestione di tradizionali crediti bancari come i prestiti alle pmi o famiglie come i mutui.