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)
VF Omni-channel: L’evoluzione del Mondo Digitale - Annual meeting 2014
Metodologia di rating in Cerved
1. METODOLOGIA DI RATING IN CERVED
GROUP
Valutazione del rischio aziendale e determinazione del merito di credito
Riccardo Gottardi
Divisione ECAI – Cerved Group
2. 1. PROFILO SOCIETARIO CERVED GROUP
2. CORNICE
NORMATIVA
3. SVILUPPO DI UN MODELLO DI RATING, PROCESSO DI
VALUTAZIONE DEL
RISCHIO AZIENDALE E DETERMINAZIONE DEL MERITO DI
CREDITO
AGENDA
LAVORI
4. Pre-integration
(struttura semplificata)
Post-integration
(struttura semplificata)
Banca d’Italia Unicredit
Intesa
SanPaolo
Other banks
Coface
15%
Bain Capital Clessidra Sgr
Management
and others
Cerved Holding
72.8% 23.6% 3.6%
85%
100%
Real
estate
Credit
collection
94% 100%60%
Non performing
loans
Bain capital Romeo family
L’attuale struttura di Cerved
Group è il risultato
dell’integrazione di 7 aziende,
ognuna leader nel proprio settore
PROFILO
SOCIETARIO
5. Business information
business reports
servizi di rating e scoring
dati grezzi
Servizi per il
marketing
Servizi di consulenza
Visure immobiliari
Credit collection
Informazioni sul credito
al consumo
Banche
Compagnie
assicurative
Corporate
Persone
fisiche
Cerved Group offre
servizi a circa 30.000
clienti corporate.
Più del 50% delle aziende
italiane più importanti per
fatturato sono clienti di
Cerved Group.
Cerved Group offre i propri
servizi alle più importanti
compagnie assicurative
operanti a livello globale.
Quasi tutti gli istituti di
credito sono clienti di
Cerved Group.
I servizi di Cerved
Group sono
disponibili anche per
le persone fisiche, in
base alle singole
richieste.
SERVIZI E
CLIENTI
6. 30.000 clienti
1.000 dipendenti
Sede legale a Milano
13 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 Torino
10 uffici commerciali a Roma,
Ancona, Bari, Genova, Napoli,
Palermo, Prato, Teramo, Verona
Il database di CERVED GROUP
contiene:
Quota di mercato (segmento
business information) pari a 35%
Ricavi 2012 € 292 milioni
EBITDA € 140 milioni
ALCUNI DATI
SALIENTI
7. 3 Binari Regolamentari
ECAI: Cerved Group è la prima e
unica Agenzia di rating
italiana riconosciuta da
Banca d’Italia
Circolare BI 263/2006
Cerved Group è Rating Tool
riconosciuto da Banca d’Italia
Acceptance criteria for third-party Rating
Tools within ACC (Additional Credit Claims)
CRA: Cerved Group è l’Agenzia
di rating europea registrata
da Consob ed ESMA
Regulation EC 1060/2009
I rating di Cerved Group possono essere
utilizzati dalle banche per determinare i
coefficienti patrimoniali e le quote di
capitale prudenziale da accantonare per far
fronte ai rischi di credito (accordo di Basilea
II).
I rating di Cerved Group possono essere
utilizzati in tutta l’Unione Europea.
I rating di Cerved Group possono essere
utilizzati all’interno dell’Eurosistema per
consentire alle banche commerciali di
ottenere finanziamenti a breve nell’ambito
delle politiche monetarie definite dalla BCE.
FATTI
RILEVANTI
10. 3. SVILUPPO DI UN MODELLO DI RATING,
PROCESSO DI VALUTAZIONE DEL
RISCHIO AZIENDALE E
DETERMINAZIONE DEL MERITO DI
CREDITO
11. Merito di credito +
-
Livellodelrischio
+
-
Il modello deve
identificare le
“WHITE SHEEPS”
Il modello deve
identificare
“BLACK
SHEEPS”
Il modello deve
decidere anche se
le “GREY
SHEEPS” sono
BRIGHT o DARK
GREY SHEEPS
VALUTAZIONE DEL RISCHIO
AZIENDALE E DETERMINAZIONE DEL
MERITO DI CREDITO
12. Fonte dei dati Variabili Tipologia
fonte
Large
Corporate
Società 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 commerciale
Proprietaria 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 aziendale
Proprietaria 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 FONTI
INFORMATIVE
13. Scelta delle unità
statistiche (aziende)
da includere nel
campione di
sviluppo. Il campione
può essere
proporzionale o
meno rispetto alla
popolazione di
riferimento (tutte le
aziende sul territorio
italiano) in relazione
ad alcune variabili di
stratificazione (natura
giuridica e/o
dimensione)
Scelta delle unità
statistiche (aziende)
da includere nel
campione di
sviluppo. Il campione
può essere
proporzionale o
meno rispetto alla
popolazione di
riferimento (tutte le
aziende sul territorio
italiano) in relazione
ad alcune variabili di
stratificazione (natura
giuridica e/o
dimensione)
Campione
di sviluppo
Scelta
dell’evento di
default
Scelta dell’evento di
default:
• ufficiale (fallimento e/o
procedura concorsuale);
• “allargato” (fallimento
e/o procedura
concorsuale + Protesti
e/o pregiudizievoli
“gravi”)
Scelta dell’evento di
default:
• ufficiale (fallimento e/o
procedura concorsuale);
• “allargato” (fallimento
e/o procedura
concorsuale + Protesti
e/o pregiudizievoli
“gravi”)
Selezione delle
variabili
statisticamente
significative
Per scegliere le variabili che
riescano a discriminare
efficacemente le aziende
solventi dalle insolventi si fa
riferimento a dei test statistici:
• T- Test: permette di verificare
se la variabile in esame
individua una differenza
statisticamente valida tra i
solventi e gli insolventi;
• AUC: calcola quanto una
variabile riesce a discriminare
tra il gruppo di solventi e
insolventi;
• Multicollinearità: valuta se tra
le variabili vi è una forte
correlazione che può
comportare una distorsione
nelle stime.
Per scegliere le variabili che
riescano a discriminare
efficacemente le aziende
solventi dalle insolventi si fa
riferimento a dei test statistici:
• T- Test: permette di verificare
se la variabile in esame
individua una differenza
statisticamente valida tra i
solventi e gli insolventi;
• AUC: calcola quanto una
variabile riesce a discriminare
tra il gruppo di solventi e
insolventi;
• Multicollinearità: valuta se tra
le variabili vi è una forte
correlazione che può
comportare una distorsione
nelle stime.
Algoritmo
statistico
Determinate le variabili
maggiormente significative
per lo sviluppo del modello,
si applica una metodologia
statistica che combina le
variabili scelte in modo da
dare la miglior
valutazione/previsione sulle
unità appartenenti al
campione (modelli di
regressione; in particolare
regressione logistica).
Determinate le variabili
maggiormente significative
per lo sviluppo del modello,
si applica una metodologia
statistica che combina le
variabili scelte in modo da
dare la miglior
valutazione/previsione sulle
unità appartenenti al
campione (modelli di
regressione; in particolare
regressione logistica).
SVILUPPO E STIMA DEL MODELLO DI
VALUTAZIONE
14. Il sistema di scoring consente di esprimere
sinteticamente, mediante un indice
quantitativo (usualmente un numero), un
giudizio sul merito di credito. Non è
previsto, dunque, alcun intervento
dell’analista.
Il rating è un giudizio sul merito di credito
basato su dati quantitativi e qualitativi,
espresso generalmente da un valore alfa-
numerico. Il ruolo dell’analista nel processo di
attribuzione del rating diventa cruciale.
RatingScore
Entrambi i sistemi devono essere “predittivi”, ossia devono prevedere la
solvibilità futura in base ai dati in nostro possesso nel momento in cui
viene effettuata la valutazione del rischio aziendale.
SISTEMA DI SCORING E
RATING
16. Classe di
rating
Distribuzione %
Default Rates medi
annuali
A1.1 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
% Frequency
Classi di rating
Distribuzione % 2004‐2010 e
Default Rates medi annuali 2005‐2011
Distribuzione % media
2004‐2010
Default Rates medi
annuali 2005‐2011
RISULTATO – ALLOCAZIONE DEL
SOGGETTO IN UNA CLASSE DI RATING
17. Corretta classificazione ed errori I e II tipo
70
10
2
18
Modello previsioni
+
-
Situazione reale
+ -
errore di Tipo II
false alarm rate
hit rate
Previsione Modello corretta
Previsione Modello errata
errore di Tipo I
VALIDAZIONE DEL MODELLO DI
VALUTAZIONE 1/4
18. Hit Rate
False Alarm Rate
AUC (Area
Under Curve)
100%
100%
AUC (Area Under
Curve)
VALIDAZIONE DEL MODELLO DI
VALUTAZIONE 2/4
21. La valutazione del rischio aziendale e determinazione del merito di credito:
è un processo delicato che richiede la disponibilità sia di numerosi dati/informazioni
attendibili sia il know-how specifico del personale impiegato nella valutazione del rischio
aziendale;
non è mai un processo meccanico. I modelli automatici (score) possono portare a un
determinato livello di accuratezza, ma per certi tipi di valutazioni occorre sempre
l’intervento (contributo qualitativo) di uno o più analisti;
i mercati in cui operano le agenzie di rating e i business information providers saranno
sempre più regolamentati, allo scopo di proteggere gli interessi degli investitori.
CONCLUSIONI