{"id":1980,"date":"2013-08-31T23:56:08","date_gmt":"2013-08-31T21:56:08","guid":{"rendered":"http:\/\/www.economiaediritto.it\/?p=1980"},"modified":"2014-03-10T22:45:00","modified_gmt":"2014-03-10T21:45:00","slug":"linterazione-fra-rischio-di-mercato-e-rischio-di-credito","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.economiaediritto.it\/es\/linterazione-fra-rischio-di-mercato-e-rischio-di-credito\/","title":{"rendered":"L\u2019Interazione fra Rischio di Mercato e Rischio di Credito"},"content":{"rendered":"

di Alessio Rombolotti<\/strong><\/p>\n

Storicamente rischio di credito e rischio di mercato sono sempre stati trattati separatamente, come se avessero diversa natura, la loro entit\u00e0 misurata separatamente, la loro gestione attuata con strumenti indipendenti, cos\u00ec come la determinazione di quanto capitale economico mantenere a fronte delle due tipologie di rischio.<\/p>\n

Se pensiamo ad un\u2019obbligazione che possiamo avere nel nostro portafoglio, nel caso la nostra intenzione sia di tenerla fino alla scadenza, il profilo di rischio del titolo sar\u00e0 descritto dalla probabilit\u00e0 di insolvenza della controparte, quindi dal rischio di credito. Se invece fossimo intenzionati a rivenderla prima della scadenza, il profilo di rischio dell\u2019obbligazione sar\u00e0 descritto principalmente dalla possibilit\u00e0 che il prezzo possa scendere, quindi dal rischio di mercato. Inoltre, se fossimo in un regime di marking-to-market[1]<\/b><\/a><\/i>, una componente significativa del profilo di rischio sarebbe comunque descritta dal rischio di mercato, indipendentemente dal profilo temporale della nostra strategia. Abbiamo fatto questo esempio per dire che nonostante la pratica continui a trattare separatamente i due rischi ci sono valide argomentazioni per studiare e applicare modelli che integrino rischio di credito e rischio di mercato.<\/p>\n

L\u2019intuizione ci dice che deve esserci interazione fra le due tipologie di rischio e che il rischio di mercato deve essere un driver[2]<\/b><\/a><\/i> del rischio di credito. Infatti, indicando il rischio di credito come la tipologia di rischio derivante dal default<\/i> degli obblighi di pagamento e il rischio di mercato come la tipologia di rischio derivante dalle variazioni di prezzi e quantit\u00e0 di beni, servizi e attivit\u00e0, \u00e8 chiaro che il default<\/i> di ogni soggetto, che abbia la caratteristica di essere un consumatore, determiner\u00e0 una riduzione delle quantit\u00e0 e dei prezzi dei mercati nei quali il soggetto era acquirente.<\/p>\n

La presenza di interazione rende pi\u00f9 complicata la misurazione e la gestione del rischio, anche quando siamo in grado di indentificare i diversi fattori che determinano le differenti tipologie di rischio, questi possono essere correlati e quindi indurre distorsioni nelle stime effettuate per quantificare i rischi ai quali siamo esposti. Il Gruppo sullo studio dell\u2019interazione fra rischio di credito e di mercato, istituito presso la Banca dei Regolamenti Internazionali, ha trovato evidenza significativa di effetti interattivi, sia a livello macro che micro-economico. Per esempio, a livello macro sono state trovate correlazioni significative[3]<\/a> fra i prezzi delle attivit\u00e0 finanziarie, i tassi di interesse e i tassi di default<\/i>. Inoltre l\u2019effetto dell\u2019interazione diventa pi\u00f9 forte in presenza di stress;<\/i> simulando una stretta creditizia, l\u2019interazione fra tassi d\u2019interesse e prezzi dei titoli azionari ha un effetto maggiore sui defaults<\/i> rispetto ad uno scenario privo di stress. A livello micro il Gruppo di studio ha trovato una correlazione positiva significativa fra i rischi di portafogli di credit default swaps<\/i> (CDS) e portafogli di titoli azionari, un\u2019indicazione che alcuni drivers<\/i> del rischio di credito, CDS, e del rischio di mercato, azioni, sono gli stessi.<\/p>\n

Sulla scorta dei risultati osservati, drivers<\/i> comuni ed effetti interattivi, \u00e8 necessario usare cautela quando si distingue fra rischio di credito e rischio di mercato. Per prima cosa molti assets<\/i> hanno un profilo di rischio descrivibile con elementi di entrambe le tipologie; inoltre, siamo abituati a trattare attivit\u00e0 scambiabili nei pubblici mercati come assets<\/i> esposti pressoch\u00e9 al solo rischio di mercato, ma come l\u2019esempio precedente dell\u2019obbligazione dimostra, basta una diversa strategia nei tempi di mantenimento delle esposizioni per spostarsi verso una maggior componente di rischio di credito. Nella crisi finanziaria del 2008\/2009 la gestione dei portafogli delle societ\u00e0 americane di intermediazione, concentrata sul rischio di mercato, ha causato enormi svalutazioni, un caso concreto di erronea, o superficiale, individuazione della natura del rischio; anche il trattamento contabile non \u00e8 un adeguato sistema di distinzione, come abbiamo visto infatti, gli strumenti che vengono marked-to-market<\/i>, seppur caratterizzati originariamente dal rischio di credito, assumono una forte componente di rischio di mercato.<\/p>\n

Nella pratica corrente la misurazione del rischio avviene in modo separato, solitamente utilizzando il sistema top-down<\/i>, che stima ogni tipo di rischio per posizione e dopo procede ad una aggregazione lineare, sommando le componenti e ignorando gli effetti dell\u2019interazione. Siamo portati a pensare che cos\u00ec facendo, sommando quelli che potremmo chiamare gli effetti principali e tralasciando gli effetti di interazione, stiamo trascurando la diversificazione dovuta alle correlazioni e quindi teniamo un atteggiamento conservativo, che ci porta a sovrastimare il rischio. Questo \u00e8 vero se vi \u00e8 correlazione, ma la correlazione \u00e8 una relazione lineare e quando siamo in presenza di interazioni non lineari la nostra ipotesi non \u00e8 pi\u00f9 valida. Interazioni non lineari sorgono quando le perdite di credito dipendono dai drivers <\/i>del rischio di mercato, oppure quando variazioni dei valori degli assets,<\/i> dovute alle componenti del rischio di mercato, dipendono dai defaults<\/i> oppure da variazioni del rischio di credito. In questi casi non possiamo misurare separatamente le due tipologie di rischio se non pagando un prezzo in termini di distorsione[4]<\/a> delle stime. Anche in questo caso il Gruppo di studio ha trovato casi in cui il rischio effettivo \u00e8 maggiore della somma delle componenti, siamo quindi in presenza di un effetto che potremmo chiamare di composizione<\/i>, da contrapporre \u00a0all\u2019effetto opposto di diversificazione<\/i>.<\/p>\n

Effetti di interazione, diversificazione, composizione, la stima del rischio di credito e del rischio di mercato \u00e8 una procedura delicata, in cui \u00e8 facile produrre risultati distorti e dove \u00e8 opportuno utilizzare sistemi di misurazione integrata piuttosto che separata. Le difficolt\u00e0 comunque ci sono, per esempio le grandezze coinvolte spesso non sono omogenee, il rischio di mercato \u00e8 descritto da una completa distribuzione dei rendimenti mentre il rischio di credito \u00e8 descritto solamente da una distribuzione delle perdite, tralasciando i profitti. Un altro problema \u00e8 l\u2019orizzonte temporale rispetto al quale sono stimati i rischi. Rispetto al 2009 ostacoli e vantaggi della misurazione integrata del rischio di credito e di mercato sono noti, nella pratica bisogna anche distinguere i casi in cui \u00e8 necessario sviluppare modelli integrati, vale a dire quando siamo in presenza di interazioni non lineari, dai casi in cui si possono mantenere procedure non integrate decisamente pi\u00f9 semplici da utilizzare.<\/p>\n


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[1]<\/a> Il marking-to-market<\/i> \u00e8 un regime contabile in cui i valori delle attivit\u00e0 finanziarie devono essere indicati (marking) e comunicati al pubblico (to market) in base ai prezzi correnti di mercato.<\/p>\n<\/div>\n

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[2]<\/a> L\u2019espressione \u201cdriver\u201d indica un fattore che contribuisce, in tutto o in parte, alla determinazione di un fenomeno.<\/p>\n<\/div>\n

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[3]<\/a> In statistica il termine \u201csignificativo\u201d vuol dire che il valore stimato ha un\u2019elevata probabilit\u00e0 (> 95%) di essere quello reale.<\/p>\n<\/div>\n

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[4]<\/a> Spesso il termine \u201cdistorsione\u201d, anche in italiano, \u00e8 sostituito dal vocabolo \u201cbias\u201d. In statistica la distorsione<\/i> \u00e8 un fattore che induce un errore sistematico, non casuale, nelle stime. Per esempio un dado sbilanciato nel peso, che aumenter\u00e0 sistematicamente la frequenza di un dato numero, \u00e8 un dato distorto<\/i> e lo sbilanciamento di peso \u00e8 la distorsione<\/i>.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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