EFFETTI CICLICI SULLA PD
NEI MODELLI IN FORMA
RIDOTTA
• Modelli in forma ridotta:
- default variabile casuale (random)
- PD stimate in modo esogeno
• Obiettivo: scomporre i CS osservati per analizzare la
struttura delle PD
• Duffie and Singleton model
 Fattori idiosincratici e fattori sistematici
 Componente ciclica come funzione del tasso di
interesse risk-free a breve
NO PD CICLICHE
• Altri autori (Das, Freed, Geng…)
 Modello per individuare PD cicliche
Risultati: a) correlazioni tra PD (imprese pubbl.
non finanziarie americane) alte
quando il mercato muove al ribasso
e viceversa
b) correlazioni tra PD più alte per
imprese con alta qualità del credito
 Ipotesi: correlazioni tra PD variabili nel tempo
Risultato: i periodi in cui cambiano le correlazioni
tra PD non corrispondono ai cicli
economici
Le fluttuazioni nelle correlazioni tra PD
non sono necessariamente cicliche
 Modello di rischio di credito a 3 fattori
Dipende da:
- Fattori sistematici (tasso interesse default risk-free
e sua media stocastica di lungo
periodo)
- Fattori specifici delle imprese (leverage,
redditività…)
Risultato: i fattori tasso d’interesse sono
determinanti importanti dei CS
EFFETTI CICLICI NEI
MODELLI PROPRIETARI
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Modello KMV
CreditMetrics
CreditPortfolio View
CreditRisk Plus
Kamakura’s Risk Manager
MODELLO KMV
 Modello strutturale
 Differenze nei default rate nella stessa classe di
rating
 Deriva la PD reale (EDF) per ogni emittente
sulla base del modello di Merton
 PD funzione di: -struttura del capitale dell’impresa
-volatilità degli asset
-valore corrente degli asset
CONTINUA…
 3 passaggi:
a) stima dei valori di mercato e volatilità degli asset
b) calcolo della “distance-to-default”
c) passaggio dalla “distance-to-default” alla PD
reale usando default database
• Effetti ciclici
 KMV considera l’impatto dei fattori sistematici
sulla default correlation usando 3 approcci:
1) incorpora fattori di rischio di mercato
2) incorpora fattori di rischio paese e industriale
3) incorpora fattori regionali e indicatori settoriali
 Nonostante condizioni macroeconomiche che
impattano fattori regionali e settoriali, KMV non
considera esplicitamente fattori ciclici nella stima
della EDF
CREDITMETRICS
 Modello strutturale
 Basato sulle matrici di transizione
 Stima la probabilità del credito di subire un downgrade
fino al default o fino ad un altro rating di credito
 Matrice di transizione condizionata da fattori ciclici
 Viene usato un “indice di ciclo del credito” (fattore Z)
per spostare l’intera distribuzione in basso (alto) quando
le condizioni economiche deteriorano (migliorano)
 L’indice di ciclo del credito è ottenuto regredendo i tassi
di default dei bond con un grade speculativo (Ba e<) su:
- il credit spread tra Aaa Baa
- i rendimenti a 10 anni dei bond del tesoro americano
- il tasso di crescita del CPI e GDP
 Le PD condizionali ottenute suggeriscono che i fattori
ciclici sono determinanti importanti delle PD
CREDITPORTFOLIO VIEW
 Modello strutturale
 Obiettivo: convertire le matrici di transizione
incondizionale in matrici che sono condizionali ai
fattori macroeconomici
 Il modello si basa sulle più fondamentali variabili
macroeconomiche e sui fattori di rischio idiosincratico
 Creditportfolio View sostiene che la probabilità di
downgrade (upgrade) cresce in cattivi (buoni) periodi
 Risultati tabella
CREDIT RISK PLUS
 In diretto contrasto con CreditMetrics e con
CreditPortfolio per le sue fondamenta oggettive e
teoriche
 E’ un modello che vede lo spread risk come parte del
rischio di mercato piuttosto che del rischio di credito
 In ogni periodo sono considerati 2 stati del mondo:
- default
- non default
e si focalizza sulla misurazione delle perdite previste e
non previste
 I fattori ciclici sono incorporati nel Credit Risk Plus
lasciando variare il tasso medio di default (µ) nel
tempo o per ciclo economico
 Il modello trova inoltre che le correlazioni nei default
sono alte per le imprese di bassa qualità
KAMAKURA’S RISK MANAGER
 Modello in forma ridotta
 Utilizza prezzi dei bond, prezzi azionari e dati
contabili in ordine di solvenza per stimare la funzione
di intensità di default
 KRM definisce il CS come un premio al rischio per la
liquidità in aggiunta al puro premio al rischio di
credito
 Fattore di liquidità: è modellato come un rendimento
di convenienza, perciò quando la domanda di una
emissione è scarsa c’è un rendimento di convenienza
positivo e viceversa
 Il tasso di recupero è modellato come una % fissa del
prezzo del debito appena prima del default, usando i
prezzi azionari per determinare questa %
 Quindi le condizioni macroeconomiche impattano la
PD attraverso la componente di rischio sistematico dei
prezzi azionari
 KRM è l’unico modello proprietario che incorpora
fattori ciclici sia nella PD che nella LGD