1. IL RISK APPETITE FRAMEWORK
NELLE BANCHE LOCALI
Proposta di adozione di un modello per la
FTBCC (Federazione Toscana delle BCC).
Andrea Sabatini
Abc – Xxx, gg mm 2015
2. Agenda
• Il Risk Appetite Framework (RAF): declinazioni
operative della normativa vigente
• Il RAF per le banche locali: proposta di un
modello di monitoraggio
• Dal modello all’applicazione empirica
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3. Agenda
• Il Risk Appetite Framework (RAF): declinazioni
operative della normativa vigente
• Il RAF per le banche locali: proposta di un
modello di monitoraggio
• Dal modello all’applicazione empirica
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4. Il Risk Appetite Framework
Il Risk Appetite:
definisce la propensione al rischio della Banca in funzione
degli obiettivi strategici, identificandone in contemporanea i
limiti di tolleranza;
indirizza il business in coerenza con un determinato ed
adeguato livello di rischio.
Il framework di Risk Appetite e la sua declinazione in
indicatori di sintesi:
viene approvata dal Consiglio di Amministrazione della
Banca;
garantisce la coerenza tra la propensione al rischio e gli
obiettivi di rendimento della Banca.
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RISK CAPACITY (max rischio assumibile)
RISK APPETITE (propensione al rischio) RISK TOLERANCE
(soglia di tolleranza)
5. Il Risk Appetite Framework
La definizione del Risk appetite di una banca è un
processo:
complesso;
che coinvolge tutti i suoi livelli organizzativi, dal Top
Management e Consiglio di Amministrazione sino ai livelli
operativi della rete commerciale.
Rendere efficace la definizione del Risk Appetite di una
banca significa:
tradurre un processo complesso in una struttura di metriche
di sintesi che riflettono l'orientamento strategico della
banca (oggetto di approvazione del Consiglio di
Amministrazione) e collegarlo all'attività quotidiana e alle
decisioni operative delle diverse aree dell’azienda di credito
(rete commerciale, strutture crediti, etc).
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6. Agenda
• Il Risk Appetite Framework (RAF): declinazioni
operative della normativa vigente
• Il RAF per le banche locali: proposta di un
modello di monitoraggio
• Dal modello all’applicazione empirica
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7. Dalla strategia alla misurazione
Il Risk Appetite deve tradursi in un insieme di metriche
che sintetizzino l’orientamento strategico della Banca.
Anche per le banche locali, la declinazione del Risk
appetite in un insieme di indicatori di sintesi è un
esercizio sfidante, che deve rispondere alla necessità di:
SEMPLICITÀ: avere un framework che sia facilmente
comprensibile.
SINTESI: tradurre le complessità operative di una banca in
poche metriche.
ESAUSTIVITÀ: fornire informazioni adeguate e complete per
supportare un processo decisionale consapevole degli
organi di governo.
Esiste un evidente trade-off tra queste necessità
(semplicità, sintesi ed esaustività), e la sfida è proprio nel
garantire il giusto equilibrio tra di esse. 6
8. Le principali dimensioni della misurazione
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Controllo su specifiche
tipologie di rischio
OBIETTIVO DESCRIZIONE TIPO DI METRICA
• Fornire obiettivi e limiti
generici/totali/complessivi per
rispondere ad aspettative dei
principali stakeholder (azionisti,
agenzie di rating)
• target rating
• business mix
• Assicurare il soddisfacimento dei
requisiti regolamentari sia in
condizioni normali sia in condizioni di
stress
• metriche del I Pilastro
• metriche del II Pilastro
• metriche di Basilea III
--->Rapporti PV/RWA<---
• Articolare il trade-off rischio-
rendimento
• Assicurare la stabilità e la
sostenibilità di crescita e utili
(autofinanziamento)
• Definire obiettivi / vincoli su
specifiche tipologie di rischio
• Rischio di credito
• Rischio di mercato
• Rischio operativo
• Rischio di liquidità
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• solidità dello stato
patrimoniale e del conto
economico
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2 Requisiti regolamentari
1 Posizionamento esterno
Focus per le
Banche
locali
Profittabilità e rischio
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9. Le principali dimensioni della misurazione
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DIMENSIONE R.A. METRICHE VANTAGGI
• Data la composizione del capitale delle
banche locali, e le relative attuali
configurazioni metodologiche (standard),
risulta più adatto il rapporto che descrive il
coefficiente di vigilianza: T1/RWA.
• Si può considerare anche il Leverage ratio.
• Utilizzabile anche da
entità che non utilizzano
metodologie avanzate.
• Tra i RAPM (Risk Adjusted Performance
Measures), il RAROC = NOPAT
(Profit/Loss)/CAPITALE (REGOLAMENTARE).
• In aggiunta è analizzabile il Risk On Return.
• Rappresenta il binomio
rischio/rendimento.
• Di semplice misurazione
e comunicazione.
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2 Requisiti regolamentari
Profittabilità e rischio
Sono le funzioni obiettivo
da ottimizzare
Dettagli nelle
prossime
slide
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Il framework di Risk Appetite deve poi essere collegato all'attività quotidiana e alle decisioni operative
delle diverse aree della banca (rete commerciale, funzione crediti, etc.).
A questo fine è necessario che le diverse metriche di Risk Appetite siano articolate a livello di business /
geografia / segmento, tradotte in strumenti di indirizzo operativi / gestionali ed interiorizzate da tutte le
funzioni della banca attraverso lo sviluppo di un'adeguata cultura del rischio.
10. L’ottimizzazione nel modello di RAF
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T1R = T1/RWA
ROR = CRP/Profit (Loss)
Cosa hanno in comune gli indicatori individuati?
La relazione che ne lega le variabili è la stessa, consentendo un’uniformità dal punto di vista
matematico/computazionale.
Sia che si consideri la configurazione a 2 variabili, y ed x (con z assimilata alla costante α), ed ottimizzando attraverso
la programmazione lineare, sia che si considerino le 3 variabili (programmazione non lineare).
Le differenze di trattazione sono naturalmente relative al significato economico di ognuna di esse.
z = y/x
LVRG = ASSETS/T1
RAROC = Profit (Loss)/T1
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11. L’ottimizzazione nel modello di RAF
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𝛼 =
𝑦
𝑥
𝛼 𝑥
𝑦
Per valutare l'elasticità del T1 (y) rispetto ai
RWA (x), e viceversa, consideriamo il T1R
come dato (α).
𝑥 =
𝑦
𝛼
RELAZIONE ELASTICITA' RISULTATO
• Si giunge per entrambe le variabili allo stessa
conclusione, ossia di inelasticità (E = -1), per
qualsiasi valore di α.
• E' interessante notare come tale proprietà
determini, ad esempio, che l'incremento di 1
b.p. dell'una, abbinato ad un pari decremento
dell'altra, conduce ad una crescita composta
costante (alla 3° cifra decimale) di α
(graficamente, una retta).
COMMENTO
T1R = T1/RWA
y = α*x Ey = -(dy/dx)*(x/y)
Ex = -(dx/dy)*(y/x)
Analogo per tutti gli indicatori
considerati (come da slide
precedente)!!!
RatioCapitale Regolamentare
9,98%
9,96%
9,94%
9,92%
- 5 10 20
Numero di variazioni progressive
T1r=T1/RWA
15
1 2 3
12. L’ottimizzazione nel modello di RAF
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Migliorare di un b.p. i ratio
utilizzando la leva del patrimonio
costa circa un b.p. di RWA. Pertanto
ottimizzare gli RWA comporta
ottimizzare il costo delle manovre
che utilizzano la leva del patrimonio.
DinamicadelRatio(variazione del Patrimonio)
18,00%
12,00%
6,00%
β = 1b.p. x RWA
0,00%
- 5.000 7.500 12.500
CAPITALE regolamentare (migliaia €)
T1r=T1/RWA
10.000
β = ammontare di risorse da aggiungere al
patrimonio, al fine di ottenere un
miglioramento di un b.p. in termini di ratio
patrimoniali.
Dinamicadel Ratio (variazione dei RWA)
18,00%
12,00%
6,00%
0,00%
- 50.000 75.000 125.000
RWA (migliaia €)
T1r=T1/RWA
100.000
Migliorare di un b.p. i ratio
utilizzando la leva dei RWA costa circa
100 volte la variazione del numeratore
del ratio (circa 100 b.p. del T1).
β = - (1b.p. x RWA2)/(RWA
x 1b.p. + T1)
β= ammontare di risorse da sottrarre ai
RWA, al fine di ottenere un miglioramento di
un b.p. in termini di ratio patrimoniali.
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13. Agenda
• Il Risk Appetite Framework (RAF): declinazioni
operative della normativa vigente
• Il RAF per le banche locali: proposta di un
modello di monitoraggio
• Dal modello all’applicazione empirica
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14. Il dataset di riferimento
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Il dataset utilizzato per la verifica dell’attinenza del modello proposto con il sistema della FTBCC, è
costituito dall’insieme delle variabili dei 4 indici descritti estratte dai bilanci delle ventisei banche
confederate, per il periodo 2006-2013 (fonte ABI-Fast).
Ogni singolo indice ha potuto contare quindi su 416 osservazioni.
COD. ABI DENOMINAZIONE BANCA
07048 BCC DELL'ELBA
07075 BCC CREDIUMBRIA
08003 BCC DI MONTECATINI T. - VALDINIEVOLE
08325 BCC DEL MUGELLO
08345 BCC DI ANGHIARI E STIA
08351 BANCASCIANO
08358 BCC DI PESCIA
08446 BCC AREA PRATESE
08457 BCC DI CASCIA - VALDARNO FIORENTINO
08458 BCC DI CASCINA
08486 BCC DI PISTOIA
08489 BCC VALDICHIANA
08591 BCC DI IMPRUNETA
08636 BCC DELLA MAREMMA
08639 BCC DI MASIANO
08670 BCC DI MONTEPULCIANO
08673 CHIANTIBANCA
08726 BCC VERSILIA LUNIGIANA E GARFAGNANA
08730 BCC DI PITIGLIANO
08736 BCC DI PONTASSIEVE
08811 BCC DEL VALDARNO
08829 VIBANCA - BCC DI S. PIETRO IN VINCIO
08851 BCC DI SATURNIA E COSTA D'ARGENTO
08866 BCC DI SIGNA
08885 BANCA CRAS BCC
08922 BCC DI VIGNOLE E MONTAGNA PISTOIESE
15. Le correlazioni tra le variabili
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Attraverso il software statistico “R”, programma open source considerato ormai tra quelli di riferimento
anche nella ricerca in ambito finanziario , sono state verificate le correlazioni tra le variabili dei singoli
indici del gruppo di banche in oggetto, per stabilire se fossero realmente omogenee e rendere il modello
del RAF in grado di essere rappresentativo per ognuna delle aderenti FTBCC.
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 5.430e+02 1.212e+03 0.448 0.655
bil1$IP478 1.314e-01 3.292e-03 39.908 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 3.457e+04 1.123e+04 3.078 0.00237 **
bil1$IP601 9.996e+00 2.258e-01 44.273 < 2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
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17. I valori risultanti (benchmark)
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Avendo quindi verificato tali proprietà, si è pervenuti all’identificazione del valore medio di ciascuno degli
indici indagati, ponendo tali valori come soglie di benchmark (regionale) in ambito RAF: a parità delle altre
condizioni, tali determinazioni possono essere considerate come riferimento attorno ai quali assicurarsi
che la singola banca graviti.
In particolare, i valori medi riscontrati sono stati, rispettivamente:
T1r (obbligatoriamente determinato sui bilanci) al posto di CET1r, indicatore gestionale (e T1 invece di CET1).
NOPAT sostituito da P/L (per BCC, in prima analisi).
