Università degli studi di Modena e Reggio Emilia
Facoltà di Economia “Marco Biagi”
Laurea specialistica in Analisi, consulenza e gestione finanziaria
La stima della Loss Given Default:
modelli, regolamentazione,
determinanti ed evidenza empirica.
Relatore:
Prof.ssa Costanza Torricelli
Modena, 21 Luglio 2011
ANNO ACCADEMICO 2010/2011
Candidato:
Antonio D’Alò
IL QUADRO DI RIFERIMENTO
Aumentata rischiosità dell’erogazione del credito

Punto di vista regolamentare: Basilea II e metodo IRB-advanced
- Valutazione più accurata delle perdite attese (stima della LGD)
- Maggior trasparenza del profilo di rischio dei crediti
- Determinazione del patrimonio coerente col profilo di rischio
dell’operazione

Punto di vista quantitativo: i modelli di pricing del rischio di credito
concentrati maggiormente sulla stima della Probability of Default (PD)
STIMA DELLA LGD E PROBLEMATICHE


Soggettivi
Oggettivi
Modalità implicita (modelli di prima e seconda
generazione e modelli in forma ridotta)
Modalità esplicita
Market LGD (price at default e price
at emergence)
Workout/economic LGD


La correlazione della LGD col rischio sistemico
La previsione della LGD
LA VALORIZZAZIONE IMPLICITA DELLA
LGD

Modello di Merton (1974)

Consente la stima congiunta di PD ed LGD

Idea del modello: gli azionisti hanno un’opzione put nei confronti dei
finanziatori ( sottostante = attività dell’impresa, strike price = valore
nominale del debito, scadenza = quella del debito)

Molti limiti del modello: struttura finanziaria semplificata, normalità
dei rendimenti, definizione di insolvenza
LA VALORIZZAZIONE ESPLICITA
DELLA LGD

Market LGD: 100% - il prezzo di mercato del titolo (insoluto o
concambiato) espresso in % sul valore nominale

Workout/economic LGD: attualizzazione dei flussi di cassa ricavati
durante il processo di recupero al netto dei costi amministrativi
sostenuti dalla banca.
- Componenti: 1) Recuperi monetari e non monetari
2) Costi diretti ed indiretti
3) Fattore di sconto
LA WORKOUT/ECONOMIC LGD IN
FORMULE
LGD realizzata = 1 – [ Σi Reci – Σj CAj] / Esp
dove:
 Reci = recuperi attualizzati sull’esposizione insoluta;
 CAj = costi amministrativi sostenuti nel corso del procedimento di
recupero attualizzati;
 Esp = ammontare dell’esposizione al momento del default.
Se si effettua la DATA CENSORING (0<LGD<1):
LGD realizzata = max ( 1- [ Σi Reci – Σj CAj] / Esp ; 0)
LE DETERMINANTI DELLA LGD
Tipologia di fattori
Fattore
Impatto su:
Issue specific
Garanzie reali;
Grado di subordinazione;
Garanzie personali.
Ammontare recuperato
Borrower specific
Settore;
Paese;
Ratios di bilancio.
Possibilità di trovare un
compratore per l’impresa
insolvente;
Durata del processo di
recupero;
Ammontare recuperato.
Bank specific
Velocità ed efficienza del
processo di recupero;
Cessione dei crediti in
contenzioso e utilizzo di
procedure stragiudiziali.
Importo recuperato e durata del
processo
Fattori esterni
Stato del ciclo economico;
Livello dei tassi d’interesse.
Ammontare recuperato;
Valore attuale dei recuperi.
I FATTORI ISSUE SPECIFIC
Tasso di recupero in funzione del grado di copertura dell’esposizione*: un
confronto tra UK, Francia e Germania:
I FATTORI BORROWER SPECIFIC
I tassi medi di recupero e settori di attività:
I FATTORI BANK SPECIFIC
Peso dei costi di recupero sui costi operativi, per classe dimensionale delle banche.
Peso dei costi di recupero sui costi operativi, per zona di insediamento delle banche.
CORRELAZIONE TRA RISCHIO
SISTEMICO E LGD




Studio di Altman, Brady, Resti e Sironi (2005)
Campione: 1000 titoli obbligazionari statunitensi insoluti nel periodo
1982-2001
Variabile dipendente: Recovery Rate (RR = 1- LGD)
Modalità di calcolo dei RR: valore di mercato dei titoli rilevato appena
dopo il default
Le variabili rilevanti:
 il tasso di default spiega il 51% dei RR
 Le variabili macroeconomiche non possiedono la stessa capacità
esplicativa delle variabili attinenti al mercato obbligazionario
MODELLI DI PREVISIONE DELLA LGD:
Il caso di studio Bastos (2010)

Campione: 374 prestiti concessi dal Banco Commercial Português
a PMI andate in default tra giugno 1995 e dicembre 2000

Metodo di stima della LGD: workout approach

Tasso di sconto: tasso contrattuale

Metodo di regressione:
Funzione logistica
Funzione log-log
Coefficienti del modello ottenuti tramite la regressione a
responsi frazionali per l’orizzonte di recupero di 12, 24,
36 e 48 mesi. (p-value in parentesi).
LA REGRESSIONE AD ALBERI
CONCLUSIONI:
Aspetti più interessanti/critici:
1) La scelta del tasso di attualizzazione per la stima della LGD tramite
il workout/economic approach
2) Impatto del rischio sistemico sul tasso di recupero
3) Importanza di dataset disponibili pubblicamente per la letteratura
accademica
RISULTATI DELLA REGRESSIONE
UNIVARIATA:variabili esogene di mercato
RISULTATI DELLA REGRESSIONE
UNIVARIATA:variabili esogene
macroeconomiche