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Applicazioni dei modelli di gestione del rischio di credito

Informazioni tesi

  Autore: Greta Di Fabio
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2010-11
  Università: Libera Univ. Internaz. di Studi Soc. G.Carli-(LUISS) di Roma
  Facoltà: Economia
  Corso: Banche e Intermediari finanziari
  Relatore: Domenico Curcio
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 179

La storia moderna offre numerosi esempi di come, sempre più frequentemente, i fallimenti degli intermediari finanziari siano dovuti ad eccessive ed incontrollate esposizioni nei confronti di creditori che versano in situazioni di straordinaria difficoltà. Le complicate vicende che negli anni più recenti hanno colpito i mercati finanziari, provocando dapprima la caduta dei “colossi” americani nel campo dell’intermediazione finanziaria ed in seguito uno strascico di gravi conseguenze che hanno travolto l’intera economia mondiale, infatti, dimostrano come il rischio di credito occupi senza dubbio un ruolo di primo piano tra le varie cause scatenanti della crisi.
In effetti, gli episodi che si sono susseguiti dal 2007 ad oggi, hanno profondamente inciso sulle economie dei diversi Paesi ed in particolare sul loro sistema finanziario. Per quanto riguarda le banche, infatti, la maggiore attenzione al rischio di credito delle controparti ed il credit crunch, ovvero l’improvviso inasprimento dei criteri relativi all’offerta di credito, ha provocato notevoli cambiamenti nella composizione stessa dei bilanci degli intermediari finanziari. In particolare in Italia, l’attività di finanziamento al settore privato da parte delle banche, per i motivi appena esposti, si è fortemente ridotta negli anni immediatamente successivi allo scoppio della crisi.
A partire dal 2010 si è assistito comunque ad un miglioramento della situazione, con un aumento di tale attività sia per i grandi gruppi bancari che per le banche minori.
Oltre ad un netto rallentamento nell’attività di finanziamento, negli ultimi anni si è assistito ad un pesante deterioramento della qualità del credito, dovuto principalmente ad un aumento delle sofferenze nei bilanci degli intermediari.Per i motivi appena esposti, oggi è sempre maggiore la richiesta di strumenti e modelli atti a valutare in maniera efficace il rischio di credito delle controparti con cui le banche e gli altri intermediari finanziari si trovano a concludere molteplici e sempre più complesse operazioni.
Attualmente il ventaglio di modelli per la stima del rischio di credito, dunque della probabilità di default, dei creditori è abbastanza ampio, tuttavia, nonostante la varietà, frequentemente tali modelli non risultano sufficientemente adeguati a fronteggiare le complicate circostanze che caratterizzano numerose economie, in primo luogo quella italiana, in questo difficile momento. Infatti, oltre a notevoli vantaggi, essi presentano spesso considerevoli difetti, che in alcuni casi possono andare ad inficiare il risultato stesso al quale si è giunti e quindi generare stime distorte con ripercussioni più o meno gravi sull’economia.
Lo scopo di questa trattazione è quello di fornire un quadro dettagliato di due delle tipologie più utilizzate, nell’ambito dei modelli di valutazione del rischio di credito, sottolineandone la metodologia adottata e gli aspetti positivi e negativi.
Per i motivi appena esposti, oggi è sempre maggiore la richiesta di strumenti e modelli atti a valutare in maniera efficace il rischio di credito delle controparti con cui le banche e gli altri intermediari finanziari si trovano a concludere molteplici e sempre più complesse operazioni.
Attualmente il ventaglio di modelli per la stima del rischio di credito, dunque della probabilità di default, dei creditori è abbastanza ampio, tuttavia, nonostante la varietà, frequentemente tali modelli non risultano sufficientemente adeguati a fronteggiare le complicate circostanze che caratterizzano numerose economie, in primo luogo quella italiana, in questo difficile momento. Infatti, oltre a notevoli vantaggi, essi presentano spesso considerevoli difetti, che in alcuni casi possono andare ad inficiare il risultato stesso al quale si è giunti e quindi generare stime distorte con ripercussioni più o meno gravi sull’economia.
Lo scopo di questa trattazione è quello di fornire un quadro dettagliato di due delle tipologie più utilizzate, nell’ambito dei modelli di valutazione del rischio di credito, sottolineandone la metodologia adottata e gli aspetti positivi e negativi.

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1 1. Introduzione 1 Introduzione La storia moderna offre numerosi esempi 1 di come, sempre più frequentemente, i fallimenti degli intermediari finanziari siano dovuti ad eccessive ed incontrollate esposizioni nei confronti di creditori che versano in situazioni di straordinaria difficoltà. Le complicate vicende che negli anni più recenti 2 hanno colpito i mercati finanziari, provocando dapprima la caduta dei “colossi” americani nel campo dell’intermediazione finanziaria ed in seguito uno strascico di gravi conseguenze che hanno travolto l’intera economia mondiale, infatti, dimostrano come il rischio di credito occupi senza dubbio un ruolo di primo piano tra le varie cause scatenanti della crisi. In effetti, gli episodi che si sono susseguiti dal 2007 ad oggi, hanno profondamente inciso sulle economie dei diversi Paesi ed in particolare sul loro sistema finanziario. Per quanto riguarda le banche, infatti, la maggiore attenzione al rischio di credito delle controparti ed il credit crunch, ovvero l’improvviso inasprimento dei criteri relativi all’offerta di credito, ha provocato notevoli cambiamenti nella composizione stessa dei bilanci degli intermediari 1 Basti pensare ai fallimenti di Enron e Worldcom nel 2002 in America ma anche ai casi Cirio e Parmalat in Italia tra il 2003 ed il 2004, per poi arrivare alla recente crisi del 2007. 2 Si fa riferimento alla crisi finanziaria che si è sviluppata a partire dal 2007 negli Stati Uniti ed ha condotto a fallimenti eccellenti, quali il crollo di Lehman Brothers nel settembre 2008, nonché a pericolose conseguenze per le principali economie globali.

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Parole chiave

rischio di credito
crisi economica
altman
modello logit
modello di merton
modelli di scoring
analisi discriminante lineare
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