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Dipartimento di Economia e Finanza
Cattedra di Economia e Gestione Degli
Intermediari Finanziari (Corso Progredito)
IL RISCHIO SISTEMICO NEL SISTEMA
FINANZIARIO CINESE:
UN APPROCCIO ΔCOVAR
RELATORE
Prof. Domenico Curcio
CORRELATORE
Prof. Federico Nucera
CANDIDATO
Davide Vioto
MATR. 655191
Anno Accademico 2014-2015
2. Davide Vioto | MATR. 655191
AGENDA
• LO SCOPO DELLA RICERCA
1. DEFINIZIONI DI RISCHIO SISTEMICO
2. LE MISURE DEL RISCHIO SISTEMICO
3. IL CROLLO DELLA GRANDE MURAGLIA
4. IL ΔCOVAR COME MISURA DI RISCHIO
i. IL MODELLO DI ANALISI EMPIRICA
ii. VARIABILI
iii. DATABASE
iv. RISULTATI
• CONCLUSIONI E RACCOMANDAZIONI FUTURE
3. LO SCOPO DELLA RICERCA
• Un tipo di rischio finora trascurato o ritenuto marginale: il
rischio sistemico.
• Crollo dei mercati azionari cinesi nella seconda metà del 2015 e
all'inizio del 2016.
• ADRIAN T., AND M. BRUNNERMEIER, CoVaR, Federal
Reserve Bank of New York, 2014.
• Il risultato richiesto è quello di individuare quali istituzioni
contribuirebbero maggiormente ad un evento sistemico.
Davide Vioto | MATR. 655191
4. • Il rischio sistemico è configurato come un concetto ampio e difficile da definire.
• Il processo di definizione di tale rischio ha contribuito allo sviluppo di:
• Tale processo non ha portato, tuttavia, ad una definizione univoca e/o ad un
sistema di misura unico di tale rischio.
a. Autorità di vigilanza e regolamentazione;
b. Regole e strumenti utili per gestirlo.
• Per definizione, il rischio sistemico coinvolge l'intero sistema finanziario.
DEFINIZIONI DI RISCHIO SISTEMICO
Triggering Event
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5. LE MISURE DEL RISCHIO SISTEMICO
• Le origini e la diffusione del rischio sistemico sono strettamente legate a
quattro fattori, definiti come le quattro “L”:
a. Liquidità
b. Perdite (Losses)
c. Leverage
d. Connessioni (Linkages)
Particolare importanza è data a quest’ultimo
fattore; poiché, l'elevato grado di legami tra le
istituzioni finanziarie spinge la diffusione di
perdite, illiquidità, insolvenze e default.
• Risulta, quindi, necessario identificare una misura di rischio sistemico basata
sul livello di correlazione e/o connessione tra i partecipanti al mercato
finanziario.
• Bisias et al. (2012) hanno svolto uno studio sulle misure di rischio sistemico,
dandone una possibile classificazione in base ad una prospettiva di:
a. Vigilanza
b. Orizzonte temporale
c. Ricerca
d. Disponibilità di dati
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6. IL CROLLO DELLA GRANDE MURAGLIA
• Crollo dei mercati azionari cinesi nella seconda metà del 2015 e all'inizio del
2016.
• Timore di un nuovo evento sistemico.
Hang Seng Index (HSI:IND) Gen. 2012 – Gen. 2016
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7. IL CROLLO DELLA GRANDE MURAGLIA
• Crollo dei mercati azionari cinesi nella seconda metà del 2015 e all'inizio del
2016.
• Timore di un nuovo evento sistemico.
24-25/08/2015: “Black Monday-Tuesday”
I mercati borsistici Cinesi hanno chiuso in perdita di
circa l’8.5%
L’indice Nikkei è scivolato del 4.6%
Le borse Europee del 4-5%
Il Dow Jones ha aperto in calo di oltre 1000 bp
Effetti di pari misura si sono verificati nei
mercati dei paesi emergenti
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8. IL ΔCOVAR COME MISURA DI RISCHIO
• La misura più comune di rischio utilizzata dalle istituzioni finanziarie è il
valore a rischio (VaR), che si concentra sul rischio di una singola istituzione in
isolamento; per tale motivo, esso non rappresenta necessariamente il suo
contributo al rischio sistemico globale.
• Il ΔCoVaR è una nuova misura introdotta da Adrian e Brunnermeier nel 2008,
e rivista nel 2014.
• Il CoVaR di una data istituzione i relativo al sistema è definito come il VaR di
tutto il sistema finanziario condizionato un particolare stato dell’istituzione i.
• Per sottolineare la natura sistemica di questa misura di rischio, il prefisso "Co",
il quale sta per condizionale, viene aggiunto alla misura di rischio esistente.
• La differenza tra il CoVaR condizionato allo stato mediano (50esimo quantile)
e la il CoVaR condizionato allo stato "normale” (95-99esimo quantile), è
definito ΔCoVaR, il quale cattura il contributo della particolare istituzione al
rischio sistemico globale.
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9. IL MODELLO DI ANALISI EMPIRICA
La stima del ΔCoVaR è stata eseguita seguendo la metodologia utilizzata da
Adrian e Brunnermeier: regressione quantile.
La formulazione utilizzata per le regressioni quantile è la seguente:
Xt
i
=aq
i
+gq
i
Mt-1 +eq,t
i
Xt
system|i
=aq
system|i
+gq
system|i
Mt-1 +bq
system|i
Xt
i
+eq,t
i
Una volta ottenuti i rispettivi coefficienti per il 50esimo e 95-99esimo quantile;
questi sono stati utilizzati per il calcolo del VaR, e mediante questo del CoVaR;
per ogni istituzione considerata.
VaRq,t
i
=aq
i
+gq
i
Mt-1
CoVaRq,t
i
=aq
system|i
+gq
system|i
Mt-1 +bq
system|i
VaRq,t
i
Infine, il ΔCoVaR è stato calcolato come la differenza del valore del CoVaR al 95-
99esimo e al 50esimo quantile:
DCoVaRq,t
i
=CoVaRq,t
i
-CoVaR50,t
i
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10. VARIABILI
• Xt
system|i indica la variazione dei prezzi giornalieri per l’indice considerato quale indice
di mercato (Hong Kong Hang Seng Index);
• Xt
i indica la variazione dei prezzi giornalieri per le istituzioni del campione;
• Mt-1 indica una serie di Variabili di Stato (“State variables”) ritardate di un periodo:
i. La variazione del tasso dei titoli di Hong Kong a tre mesi (three-month Hong Kong bond).
ii. La variazione della pendenza della curva dei rendimenti, misurata dal differenziale di rendimento
tra il tasso a lungo termine dei titoli di Hong Kong (10 anni) e il tasso dei titoli di Hong Kong a
tre mesi (long-term Hong Kong bond rate (10-year) and the three-month Hong Kong bond rate).
iii. Un "TED spread", ottenuto come differenza tra il tasso HIBOR tre mesi e il tasso dei titoli di
Hong Kong a tre mesi.
iv. La variazione del credit spread tra il tasso medio di un campione rappresentativo composto da
corporate bond emessi da società quotate a Hong Kong e il tasso dei titoli di Hong Kong a lungo
termine (10 anni).
v. Il rendimento di mercato giornaliero, calcolato dall’indice Hong Kong Stock Exchange Hang
Seng China Enterprises Index (HSCEI:IND).
vi. Il rendimento quotidiano del settore immobiliare meno il rendimento quotidiano del settore
finanziario, calcolato dalla differenza tra Hang Seng Properties Index (HSNP:IND) and Hang
Seng Finance Index (HSNF:IND).
vii. La volatilità azionaria, calcolata mediante una 22 day rolling standard deviation dell’indice Hang
Seng Mainland 100 Index (HSML100: IND).
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11. DATABASE
• I dati considerati sono stati scaricati dal database Bloomberg, disponibile presso
l’Università LUISS Guido Carli.
16 banche (commerciali e di investimento)
12 compagnie assicurative e intermediazione
13 società immobiliari
• Le serie storiche considerate coprono il periodo dal 2 Gennaio 2012 al 15
Gennaio 2016, per un totale di 1055 osservazioni per ciascuna istituzione.
• I last price giornalieri sono considerati in dollari di Hong Kong (HKD).
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12. RISULTATI
• Il software utilizzato per il calcolo dei coefficienti, mediante regressioni
quantile, è stato XLSTAT.
• I coefficienti ottenuti sono stati poi utilizzati per il calcolo del VaR e CoVaR di
ogni singola istituzione con la formulazione vista in precedenza.
• Tutti i risultati ottenuti sono riferiti al 15 Gennaio 2016.
Quantile VaR CoVaR ΔCoVaR
0.50 0.0050587870178776 0.0189332654678569
0.95 0.0072933011431786 0.0204550891994458 0.00152182373158894
0.99 0.0072933011431786 0.0204550891994458 0.00152182373158893
0.50 0.0116260875323229 0.019010254265559
0.95 0.0131216594417536 0.020494426864759 0.001484172599200
0.99 0.0130826671873599 0.020493969674143 0.001483715408583
0.50 0.0064483780523499 0.0189552062492705
0.95 0.0103771921296316 0.0204406256134652 0.0014854193641948
0.99 0.0103771921296316 0.0204406256134652 0.0014854193641948
SETTORE
0.00152182373158894
0.00152182373158893
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14. CONCLUSIONI E RACCOMANDAZIONI FUTURE
• Possono beneficiare di tale studio:
a. Autorità di vigilanza e regolamentazione
b. Risk Manager
c. Banche Centrali
• Possibile continuazione di questo studio:
a. Estendere il campione utilizzato
b. Studiare i risultati su Shanghai e Shenzhen
c. Espandere lo studio ad altri mercati emergenti (Russia, India e Brasile)
d. Test di Granger per studiare le connessioni esistenti con mercati esteri
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15. +
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GRAZIE
PER LA CORTESE ATTENZIONE
