Metodologia di rating in Cerved
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Intervento di Riccardo Gottardi, Divisione ECAI di Cerved Group, al seminario "Banca vs impresa, banca vs banca, impresa vs impresa" del RiskCenter (www.riskcenter.it)

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    Metodologia di rating in Cerved Metodologia di rating in Cerved Presentation Transcript

    • METODOLOGIA DI RATING IN CERVEDGROUPValutazione del rischio aziendale e determinazione del merito di creditoRiccardo GottardiDivisione ECAI – Cerved Group
    • 1. PROFILO SOCIETARIO CERVED GROUP2. CORNICENORMATIVA3. SVILUPPO DI UN MODELLO DI RATING, PROCESSO DIVALUTAZIONE DELRISCHIO AZIENDALE E DETERMINAZIONE DEL MERITO DICREDITOAGENDALAVORI
    • 1. PROFILO SOCIETARIO CERVEDGROUP
    • Pre-integration(struttura semplificata)Post-integration(struttura semplificata)Banca d’Italia UnicreditIntesaSanPaoloOther banksCoface15%Bain Capital Clessidra SgrManagementand othersCerved Holding72.8% 23.6% 3.6%85%100%RealestateCreditcollection94% 100%60%Non performingloansBain capital Romeo familyL’attuale struttura di CervedGroup è il risultatodell’integrazione di 7 aziende,ognuna leader nel proprio settorePROFILOSOCIETARIO
    • Business informationbusiness reportsservizi di rating e scoringdati grezziServizi per ilmarketingServizi di consulenzaVisure immobiliariCredit collectionInformazioni sul creditoal consumoBancheCompagnieassicurativeCorporatePersonefisicheCerved Group offreservizi a circa 30.000clienti corporate.Più del 50% delle aziendeitaliane più importanti perfatturato sono clienti diCerved Group.Cerved Group offre i propriservizi alle più importanticompagnie assicurativeoperanti a livello globale.Quasi tutti gli istituti dicredito sono clienti diCerved Group.I servizi di CervedGroup sonodisponibili anche perle persone fisiche, inbase alle singolerichieste.SERVIZI ECLIENTI
    • 30.000 clienti1.000 dipendentiSede legale a Milano13 milioni di bilanci societari;45 milioni di esperienze di pagamento;10 milioni cariche aziendali censite;142 mila gruppi aziendali;600 mila imprese geo – referenziate.3 unità operative a Roma,Padova e Torino10 uffici commerciali a Roma,Ancona, Bari, Genova, Napoli,Palermo, Prato, Teramo, VeronaIl database di CERVED GROUPcontiene:Quota di mercato (segmentobusiness information) pari a 35%Ricavi 2012 € 292 milioniEBITDA € 140 milioniALCUNI DATISALIENTI
    • 3 Binari RegolamentariECAI: Cerved Group è la prima eunica Agenzia di ratingitaliana riconosciuta daBanca d’ItaliaCircolare BI 263/2006Cerved Group è Rating Toolriconosciuto da Banca d’ItaliaAcceptance criteria for third-party RatingTools within ACC (Additional Credit Claims)CRA: Cerved Group è l’Agenziadi rating europea registratada Consob ed ESMARegulation EC 1060/2009I rating di Cerved Group possono essereutilizzati dalle banche per determinare icoefficienti patrimoniali e le quote dicapitale prudenziale da accantonare per farfronte ai rischi di credito (accordo di BasileaII).I rating di Cerved Group possono essereutilizzati in tutta l’Unione Europea.I rating di Cerved Group possono essereutilizzati all’interno dell’Eurosistema perconsentire alle banche commerciali diottenere finanziamenti a breve nell’ambitodelle politiche monetarie definite dalla BCE.FATTIRILEVANTI
    • 2. CORNICE NORMATIVA
    • Regolamento CE del 16 settembre 2009 n. 1060/2009 relativo alle agenzie di rating del creditoLa normativa europea si sta uniformando a quella statunitenseCredit Rating Agency Reform Act (2006)Dodd‐Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act (2012)Regolamento UE del 11 maggio 2011 n. 513/2011 recante modifica al Regolamento CE n. 1060/2009Modifica del Regolamento CE n. 1060/2009 approvata da Parlamento Europeo e Consiglio il 13 maggio 2013EVOLUZIONENORMATIVA SULLECRAS
    • 3. SVILUPPO DI UN MODELLO DI RATING,PROCESSO DI VALUTAZIONE DELRISCHIO AZIENDALE EDETERMINAZIONE DEL MERITO DICREDITO
    • Merito di credito +-Livellodelrischio+-Il modello deveidentificare le“WHITE SHEEPS”Il modello deveidentificare“BLACKSHEEPS”Il modello devedecidere anche sele “GREYSHEEPS” sonoBRIGHT o DARKGREY SHEEPSVALUTAZIONE DEL RISCHIOAZIENDALE E DETERMINAZIONE DELMERITO DI CREDITO
    • Fonte dei dati  Variabili  Tipologia fonte Large CorporateSocietà di Capitali Società di Persone e Ditte Individuali Bilancio  Indici economico‐finanziari  Pubblica  Obbligatorio   Obbligatorio   Non disponibile Data deposito Dimensione (ricavi / attivo)Registro Imprese delle Camere di Commercio ‐ Informazioni descrittive (età, sede, management, azionisti, soci…) Pubblica  Obbligatorio Obbligatorio Obbligatorio‐ Protesti (su assegni, cambiali o vaglia cambiari) Controllo obbligatorio Controllo obbligatorio Controllo obbligatorio ‐ Fallimenti e altre procedure concorsuali  Controllo obbligatorio Controllo obbligatorio Controllo obbligatorio Conservatorie dei Registri Immobiliari, Uffici Tavolari, Uffici Tecnici Erariali Pregiudizievoli (ipoteche, pignoramenti, sequestri) Pubblica  Controllo obbligatorio Controllo obbligatorio Controllo obbligatorio Ministero del Lavoro – Decreti CIGS ‐ Ricorso alla CIGS  Pubblica  Controllo obbligatorio Controllo obbligatorio Controllo obbligatorio Database Payline  Indici basati sulle esperienze di pagamento commercialeProprietaria Facoltativo  Facoltativo  Facoltativo Archivi Cerved Group  Indici basati sulla frequenza e l’andamento delle consultazioni dei prodotti on‐line Cerved Group  Proprietaria Obbligatorio  Obbligatorio  Obbligatorio Contatti diretti con i partner commerciali dell’azienda Informazioni ufficiose sulla situazione aziendale, sulle abitudini di pagamento e sull’andamento aziendaleProprietaria   Facoltativo  Facoltativo Stampa  Notizie di stampa negative  Pubblica  Controllo obbligatorio Controllo obbligatorio Controllo obbligatorio Siti aziendali  Controllo obbligatorio  Pubblica  Obbligatorio     Agenzie esterne di rating  Rating solicited  Pubblica  Obbligatorio     Db Gruppi Italiani  Legami di gruppo  Proprietaria Obbligatorio  Obbligatorio  Obbligatorio Statistiche ufficiali e dati previsionali Variabili macro‐economiche, settoriali e territoriali   Pubblica /Proprietaria Obbligatorio  Obbligatorio   DATI DI INPUT E FONTIINFORMATIVE
    • Scelta delle unitàstatistiche (aziende)da includere nelcampione disviluppo. Il campionepuò essereproporzionale omeno rispetto allapopolazione diriferimento (tutte leaziende sul territorioitaliano) in relazionead alcune variabili distratificazione (naturagiuridica e/odimensione)Scelta delle unitàstatistiche (aziende)da includere nelcampione disviluppo. Il campionepuò essereproporzionale omeno rispetto allapopolazione diriferimento (tutte leaziende sul territorioitaliano) in relazionead alcune variabili distratificazione (naturagiuridica e/odimensione)Campionedi sviluppoSceltadell’evento didefaultScelta dell’evento didefault:• ufficiale (fallimento e/oprocedura concorsuale);• “allargato” (fallimentoe/o proceduraconcorsuale + Protestie/o pregiudizievoli“gravi”)Scelta dell’evento didefault:• ufficiale (fallimento e/oprocedura concorsuale);• “allargato” (fallimentoe/o proceduraconcorsuale + Protestie/o pregiudizievoli“gravi”)Selezione dellevariabilistatisticamentesignificativePer scegliere le variabili cheriescano a discriminareefficacemente le aziendesolventi dalle insolventi si fariferimento a dei test statistici:• T- Test: permette di verificarese la variabile in esameindividua una differenzastatisticamente valida tra isolventi e gli insolventi;• AUC: calcola quanto unavariabile riesce a discriminaretra il gruppo di solventi einsolventi;• Multicollinearità: valuta se trale variabili vi è una fortecorrelazione che puòcomportare una distorsionenelle stime.Per scegliere le variabili cheriescano a discriminareefficacemente le aziendesolventi dalle insolventi si fariferimento a dei test statistici:• T- Test: permette di verificarese la variabile in esameindividua una differenzastatisticamente valida tra isolventi e gli insolventi;• AUC: calcola quanto unavariabile riesce a discriminaretra il gruppo di solventi einsolventi;• Multicollinearità: valuta se trale variabili vi è una fortecorrelazione che puòcomportare una distorsionenelle stime.AlgoritmostatisticoDeterminate le variabilimaggiormente significativeper lo sviluppo del modello,si applica una metodologiastatistica che combina levariabili scelte in modo dadare la migliorvalutazione/previsione sulleunità appartenenti alcampione (modelli diregressione; in particolareregressione logistica).Determinate le variabilimaggiormente significativeper lo sviluppo del modello,si applica una metodologiastatistica che combina levariabili scelte in modo dadare la migliorvalutazione/previsione sulleunità appartenenti alcampione (modelli diregressione; in particolareregressione logistica).SVILUPPO E STIMA DEL MODELLO DIVALUTAZIONE
    • Il sistema di scoring consente di esprimeresinteticamente, mediante un indicequantitativo (usualmente un numero), ungiudizio sul merito di credito. Non èprevisto, dunque, alcun interventodell’analista.Il rating è un giudizio sul merito di creditobasato su dati quantitativi e qualitativi,espresso generalmente da un valore alfa-numerico. Il ruolo dell’analista nel processo diattribuzione del rating diventa cruciale.RatingScoreEntrambi i sistemi devono essere “predittivi”, ossia devono prevedere lasolvibilità futura in base ai dati in nostro possesso nel momento in cuiviene effettuata la valutazione del rischio aziendale.SISTEMA DI SCORING ERATING
    • CeBi-SCORE4Protesti epregiudizievoliPagamenticommercialiProfilo economico-finanziarioScenari geo -settorialiProfilo anagrafico equalitativoValutazionestrutturaleValutazioneintegrata(SCORE)Altre informazionicomportamentaliGiudiziodell’analistaValutazionecomportamentaleRATINGMODELLO DI VALUTAZIONE SCAP
    • Classe diratingDistribuzione %Default Rates mediannualiA1.1 0.01% 0.00%A1.2 0.07% 0.00%A1.3 0.34% 0.00%A2.1 3.47% 0.01%A2.2 4.23% 0.04%A3 8.11% 0.13%B4 13.78% 0.30%B5 21.93% 0.82%B6 19.61% 2.03%B7 14.40% 4.43%B8 6.93% 9.28%B9 3.74% 17.16%C10 3.39% 58.18%Totale 100.00% 4.46%0.0% 0.1% 0.3%3.5%4.2%8.1%13.8%21.9%19.6%14.4%6.9%3.7% 3.4%0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%0%5%10%15%20%25%A1.1 A1.2 A1.3 A2.1 A2.2 A3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 C10% Default Rate% FrequencyClassi di ratingDistribuzione % 2004‐2010 e Default Rates  medi annuali 2005‐2011Distribuzione % media 2004‐2010Default Rates medi annuali 2005‐2011RISULTATO – ALLOCAZIONE DELSOGGETTO IN UNA CLASSE DI RATING
    • Corretta classificazione ed errori I e II tipo7010218Modello previsioni+-Situazione reale+ -errore di Tipo IIfalse alarm ratehit ratePrevisione Modello correttaPrevisione Modello errataerrore di Tipo IVALIDAZIONE DEL MODELLO DIVALUTAZIONE 1/4
    • Hit RateFalse Alarm RateAUC (AreaUnder Curve)100%100%AUC (Area UnderCurve)VALIDAZIONE DEL MODELLO DIVALUTAZIONE 2/4
    • 100%100%PercentualedelleaziendeinsolventiPercentuale di tutte le aziendeModello perfettoModello realeModello randomConfronto tra modello perfetto e modello realeAccuracy Ratio10% 20%33%66%30%VALIDAZIONE DEL MODELLO DIVALUTAZIONE 3/4
    • Aa.1 Aa.2 Aa.3 A.4 A.5 A.6 Baa.7 Baa.8 Baa.9 Ba.10 Ba.11 Ba.12 B.13 B.14 B.15 B.16 C.17 C.18 C.19Aa.1 86,2Aa.2 87,4Aa.3 84,8A.4 81,4A.5 82,5A.6 82,0Baa.7 79,7Baa.8 76,0Baa.9 77,0Ba.10 74,4Ba.11 76,3Ba.12 79,6B.13 82,9B.14 83,3B.15 81,1B.16 72,0C.17 77,8C.18 89,6C.19 95,4VALIDAZIONE DEL MODELLO DIVALUTAZIONE 4/4
    • La valutazione del rischio aziendale e determinazione del merito di credito:è un processo delicato che richiede la disponibilità sia di numerosi dati/informazioniattendibili sia il know-how specifico del personale impiegato nella valutazione del rischioaziendale;non è mai un processo meccanico. I modelli automatici (score) possono portare a undeterminato livello di accuratezza, ma per certi tipi di valutazioni occorre semprel’intervento (contributo qualitativo) di uno o più analisti;i mercati in cui operano le agenzie di rating e i business information providers sarannosempre più regolamentati, allo scopo di proteggere gli interessi degli investitori.CONCLUSIONI