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Il clumping. Ciò che effettivamente determina lesposizione di un intermediario a variazioni sfavorevoli delle condizioni di mercato è il fisiologico mismatching.

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Presentazione sul tema: "Il clumping. Ciò che effettivamente determina lesposizione di un intermediario a variazioni sfavorevoli delle condizioni di mercato è il fisiologico mismatching."— Transcript della presentazione:

1 Il clumping

2 Ciò che effettivamente determina lesposizione di un intermediario a variazioni sfavorevoli delle condizioni di mercato è il fisiologico mismatching che si viene a creare tra la sua struttura delle attività e delle passività, in termini di : scadenza modalità e tempi di riprezzamento liquidità/esigibilità valuta di denominazione Rischi finanziari Rischi tasso dinteresse Rischio di liquidità Rischio di cambio Necessità di una governance integrata dei rischi finanziari attraverso un approccio Asset & liabilities management, definito come un approccio di gestione integrata dellattivo e del passivo, mediante il quale lazienda di credito gestisce in modo coordinato la dinamica delle fonti e degli impieghi per ricomporre la dinamica dei propri flussi finanziari in entrata ed in uscita, aggiustare le posizioni di avanzo e disavanzo, e conseguire una sostanziale stabilità della redditività [Fabrizi (1991)]. Il rischio di tasso del BB: Individuazione (2) 2

3 3 Il rischio di tasso del BB: la view della vigilanza Emendamento dellaccordo sui requisiti patrimoniali per incorporarvi i rischi di mercato – Basel Committee on Banking Supervision, Gennaio Principles for the Management and Supervision of Interest Rate Risk - Basel Committee on Banking Supervision, Settembre Controllo dellesposizione al rischio di tasso di interesse - Banca dItalia, Istruzioni di Vigilanza per le Banche, Titolo IV Capitolo 8 Circolare n.229, Aprile Principles for the Management and Supervision of Interest Rate Risk - Basel Committee on Banking Supervision, Luglio Nuove disposizioni di vigilanza prudenziale per le banche, Banca dItalia, Circolare 263, 27 Dicembre Netta distinzione tra rischio di tasso del trading book (Pillar 1 ) e del banking book (Pillar 2) Una sana e prudente governance del rischio di tasso dinteresse implica : una appropriata sorveglianza da parte del consiglio di amministrazione e dellalta direzione la predisposizione di adeguate procedure e politiche di gestione del rischio di tasso dinteresse appropriate metodologie di misurazione, monitoraggio e controllo del rischio esaurienti controlli interni e revisioni indipendenti Il Secondo Pilastro di Basilea 2 è caratterizzato da un generale principio di proporzionalità, secondo cui gli adempimenti imposti alle banche devono essere proporzionati alla loro natura, dimensioni e complessità operativa Banche classe 1 - Utilizzano il metodo standard (Allegato C, Titolo III, Circ 263) Banche classe 2 - Valutano lopportunità di affinare il metodo standard Banche classe 3 - Definiscono autonomamente le metodologie più adeguate

4 4 Per le banche di classe 3 le nuove diposizioni prudenziali prevedono il calcolo di un indicatore sintetico attraverso una metodologia semplificata, che prevede: la classificazione delle attività e passività del portafoglio bancario, rilevate ai loro valori contabili, in matrici per scadenze composte da 14 fasce temporali lattribuzione delle singole posizioni attive e passive separatamente per ciascuna valutarilevante (con peso sul totale attivo o passivo superiore al 5%) e per aggregato complessivo per le valute non rilevanti il calcolo della somma algebrica delle poste attive e passive per ogni singola fascia temporale, in modo da ottenere una posizione netta per ogni fascia la ponderazione della posizione netta di ogni fascia con un fattore dato dal prodotto tra una variazione standardizzata dei tassi pari a 200 basis point e una approssimazione della duration modificata della fascia; analiticamente ΔPN j = PN j (-DM j ) Δr la somma, per ogni matrice di valute rilevante, delle variazione delle posizioni nette, in modo da determinare una approssimazione della variazione del valore attuale delle poste denominate in una certa valuta. la determinazione della complessiva variazione del valore economico del patrimonio come somma dei valori assoluti dellesposizione alle singole valute rilevanti e dellaggregato delle valute non rilevanti ladeterminazione dellindice di rischiosità, come rapporto tra la variazione del valore economico e lammontare del patrimonio di vigilanza (patrimonio di base + patrimonio supplementare) Il rischio di tasso del BB: il metodo standard (1)

5 5 Fascia temporale Scadenza mediana (D i ) Duration Modificata DM i = D i /(1+5%) Shock di tasso ipotizzato Δr Fattore di ponderazione DM i * Δr A vista e revoca00200 punti base0,00% Fino a 1 mese0,5 mesi0,04 anni200 punti base0,08% Da oltre 1 mese a 3 mesi2 mesi0,16 anni200 punti base0,32% Da oltre 3 mesi a 6 mesi4,5 mesi0,36 anni200 punti base0,72% Da oltre 6 mesi a 1 anno9 mesi0,71 anni200 punti base1,43% Da oltre 1 anno a 2 anni1,5 anni1,38 anni200 punti base2,77% Da oltre 2 anni a 3 anni2,5 anni2,25 anni200 punti base4,49% Da oltre 3 anni a 4 anni3,5 anni3,07 anni200 punti base6,14% Da oltre 4 anni a 5 anni4,5 anni3,85 anni200 punti base7,71% Da oltre 5 anni a 7 anni6 anni5,08 anni200 punti base10,15% Da oltre 7 anni a 10 anni8,5 anni6,63 anni200 punti base13,26% Da oltre 10anni a 15anni12,5 anni8,92 anni200 punti base17,84% Da oltre 15anni a 20anni17,5 anni11,21 anni200 punti base22,43% Oltre 20 anni22,5 anni13,01 anni200 punti base26,03% Matrice per scadenze e fattori di ponderazione del metodo standard Il rischio di tasso del BB: il metodo standard (2)

6 6 PROSPETTIVA DI MISURAZIONE AGLI UTILI CORRENTI AL VALORE ECONOMICO MODELLI OBIETTIVO DEL MODELLO Maturity gap Margine dinteresse Coperto MiAR Duration gap Clumping e price volatility VaR Stima della variabilità del reddito contabile conseguente a variazione dei tassi di interesse Misura dei possibili valori attesi dei margini dinteresse riferiti a n esercizi futuri Misura della peggiore variazione sfavorevole del margine di interesse entro un orizzonte temporale e con un determinato livello di confidenza Stima della potenziale variazione del valore di mercato del patrimonio netto della banca conseguente alla variazione dei tassi dinteresse di mercato Analisi della rischiosità degli strumenti finanziari del portafoglio bancario, attraverso scadenze benchmark in corrispondenza delle quali calcolare il valore attuale dei flussi componenti il portafoglio Misura della massima perdita di valore del portafoglio bancario in un determinato holding period e con una certo livello confidenza Il rischio di tasso del BB: i metodi avanzati di misurazione (1)

7 7 IPOTESI DEL MODELLO LIMITI IMPLEMENTATIVI Maturity gap ΔMINT = Δi GAP GAP = RSA - RSL - Effetti sui volumi e sulla composizione del portafoglio - Preciso momento di variazione dei tassi e ampiezza del gapping period (gap marginali e cumulati) - Effettiva sensibilità dei tassi attivi e passivi agli impulsi di mercato (modello standardizzato) - Ipotesi di variazione uniforme dei tassi MiC MiNT k = MiNT 0 + MiNT op.integrative Vincolo bilancio: AF t = PO t + CCN - Elevata disponibilità di informazioni - Disponibilità di strumenti derivati per ogni scadenza ed importo - Vincolo di bilancio difficilmente accettabile nel medio – lungo periodo MiAR Simulazione Montecarlo del modello MiC - Problemi derivanti dallapplicazione della simulazione Montecarlo Duration gap ΔE = GAP Δi GAP = -(A DM A – P DM P ) - Ipotesi di linearità relazione prezzo – rendimento ( modello convexiy gap) - efficacia solo istantanea dellimmunizzazione - Ipotesi di variazione uniforme dei tassi dinteresse Clumping -Utilizzo della duration come indicatore di rischiosità per la ripartizione dei flussi di cassa (modello della price volatility) -Rappresentatività dei tassi nodali rispetto allandamento della curva dei tassi -Trade-off tra numero delle scadenze nodali e qualità dei risultati VaR P(L > VaR) = (1-c) Parametrici: VaR j = VM j δ j σ j α Simulazione: full valuation e percentile Parametrici: - ipotesi di normalità dei rendimenti e/o dei fattori di mercato - stabilità della matrice varianze – covarianze - utilizzo di fattori di sensibilità lineare Simulazione: - notevole costo computazionale per la rivalutazione piena - limitatezza delle serie storiche (per le simulazioni montecarlo) Il rischio di tasso del BB: i metodi avanzati di misurazione (2)

8 8 Caso empirico: Obiettivo e struttura dellanalisi OBIETTIVO DELLANALISI EMPIRICA Implementazione del modello standard, della duration analysis e del clumping sul banking book di una Banca di Credito Cooperativo STRUTTURA DEL LAVORO Fase 1 - Misurazione dellesposizione al rischio di tasso del banking book della BCC secondo il metodo standard dellAllegato C del Titolo III della Circolare 263 Fase 2 - Misurazione della rischiosità della stessa BCC attraverso la duration gap analysis, ipotizzando uno shift standardizzato dei tassi di 200 basis point Fase 3 - Misurazione dellesposizione alla rischiosità della BCC attraverso il modello del clumping in ipotesi di spostamento parallelo della curva zero coupon Fase 4 - Misurazione dellesposizione alla rischiosità della BCC attraverso il modello del clumping in ipotesi di spostamento non parallelo della curva zero coupon

9 9 Caso empirico: Il metodo standard di misurazione Fascia temporale Attivo – Passivo Nominali (migliaia di ) Fattori di ponderazione circolare 263 Fattori di ponderazioni Con TRES 5% Attivo – Passivo ponderazione circolare 263 Attivo – Passivo Ponderazione con TRES 5% A vista e revoca 764, ,00% 0.00%00 Fino a 1 mese (186,921.19) 0,08% 0.08%(149.54) Da oltre 1 mese a 3 mesi (415,642.96) 0,32% 0.32%(1,330.06) Da oltre 3 mesi a 6 mesi (177,635.52) 0,72% 0.71%(1,278.98) Da oltre 6 mesi a 1 anno (65,139.20) 1,43% 1.43%(931.49) Da oltre 1 anno a 2 anni 114, ,77% 2.86%3, , Da oltre 2 anni a 3 anni 58, ,49% 4.76%2, , Da oltre 3 anni a 4 anni (28,121.23) 6,14% 6.67%(1,726.64)(1,874.75) Da oltre 4 anni a 5 anni 6, ,71% 8.57% Da oltre 5 anni a 7 anni 1, ,15% 11.43% Da oltre 7 anni a 10 anni 12, ,26% 16.19%1, , Da oltre 10anni a 15anni 15, ,84% 23.81%2, , Da oltre 15anni a 20anni 6, ,43% 33.33%1, , Oltre 20 anni 1, ,03% 42.86% TOTALI 106,350.73//7, , Patrimonio di Vigilanza 161,676.84INDICATORI DI RISCHIOSITÀ 4.04%5.87% Nettamente inferiore alla soglia del 20%

10 10 Caso empirico: la curva zero coupon al 31/12/2008 Modalità di costruzione della curva Quotazioni dei Buoni Ordinari del Tesoro per scadenze entro 24 mesi Estrazione dei tassi zero coupon oltre i 24 mesi attraverso il bootstrapping delle quotazioni degli IRS

11 11 Caso empirico: composizione del banking book Informazioni a disposizioni per limplementazione della duration analysis e del clumping solamente per circa l85% dellintero banking book Composizione in del banking book al 31/12/2008 a valori nominali e di mercato ATTIVONOMINALI VALORE DI MERCATO cassa e disponibilità liquide7,196, Depositi attivi liberi v/Banche (inclusa ROB)38,982, Mutui a tasso fisso289,512, ,714, Mutui a tasso variabile837,218, ,765, Titoli a tasso fisso238,327, ,767, Titoli a tasso variabile75,130, ,573, Altre attività734, , TOTALE ATTIVITÀ (A * )1,487,103, ,565,723, PASSIVONOMINALI VALORE DI MERCATO PO714,956, ,267, Depositi a risparmio liberi da clientela573,770, ,247, Depositi a risparmio libero e cc di corrisp. v/banche27,391, ,389, TOTALE PASSIVITÀ (P * )1,316,117, ,470,903, Attualizzazione del cash flow mapping complessivo del portafoglio utilizzando la curva zero coupon al 31/12/2008

12 12 ATTIVITÀ Valore di mercato al 31/12/2008 %DurationTassi spotDMConvexity cassa e disponibilità liquide7,196, %0000 Depositi attivi v/Banche (inclusa ROB)38,982, %0000 Mutui a tasso fisso301,714, % % Mutui a tasso variabile888,765, % % Titoli a tasso fisso244,767, % % Titoli a tasso variabile83,573, % % Altre attività724, % % TOTALE ATTIVITÀ1,565,723, % PASSIVITÀ Valore di mercato al 31/12/2008 %DurationTassi spotDMConvexity PO870,267, % % Depositi a risparmio liberi da clientela573,247, % % Depositi a risparmio libero e cc v/banche27,389, % % TOTALE PASSIVITÀ1,470,903, % E94,819, Leverage Leverage adjusted duration gap Leverage adjusted duration gap Δ iΔ i2% Patrimonio di vigilanza161,676, ΔE (senza convexity)76,884,522.41Indice di rischiosità senza C47.55% ΔE (con convexity)66,727, Indice di rischiosità con C41.27% Caso empirico: duration gap analysis Rilevante difformità nella stima dellesposizione tra il modello standard e la duration analysis

13 13 SCADENZE (t) VN Flussi (a) tassi spot in t (b) VA flussi c =[a/(1+b) t ] D (in anni) DM [D/(1+b)] Δ i Δ VA flussi [c*(-DM)*Δi] 1 mese-499,920, %-498,898, %811, mesi13,168, %13,109, %-42, mesi88,040, %87,424, %-425, mesi105,389, %103,864, %-1,008, mesi33,493, %32,983, %-374, mesi-15,457, %-15,068, %293, mesi17,633, %16,981, %-496, anni1,369, %1,299, %-50, anni-5,657, %-5,179, %301, anni-42,666, %-37,780, %2,931, anni56,108, %47,946, %-4,646, anni150,723, %119,005, %-16,107, anni172,268, %119,450, %-23,031, anni180,590, %101,712, %-29,368, anni26,472, %11,057, %-5,339, TOTALI281,555, ,910, ,552, INDICE DI RISCHISITÀ 47.35% Caso empirico: clumping con shift uniforme dei tassi In linea con la duration analysis

14 14 Caso empirico: scenari evolutivi tassi dinteresse Tendenza al ribasso dei tassi dinteresse Tendenza al rialzo dei tassi dinteresse

15 15 SCADENZE tassi spot originali Scenario 1Δ VA flussiScenario 2Δ VA flussiScenario 3Δ VA flussiScenario 4Δ VA flussi 1 mese2.488%0.00% % % % mesi2.715%0.00% % % % mesi2.850%0.00% % % % mesi2.957%0.00% % % % mesi2.663%0.00% % % % mesi2.584%0.00% % % % mesi2.544%0.02%-4, %-2, %4, %2, anni2.642%0.14%-3, %-1, %2, %1, anni2.983%0.38%57, %17, %-43, %-15, anni3.087%0.64%938, %278, %-688, %-234, anni3.194%0.86%-1,997, %-608, %1,510, %511, anni3.433%1.22%-9,825, %-3,269, %7,610, %2,738, anni3.729%1.55%-17,791, %-6,494, %15,027, %5,987, anni3.901%1.85%-27,091, %-11,805, %27,972, %12,040, anni3.553%2.39%-6,389, %-3,428, %8,290, %3,791, TOTALI---62,109, ,686, ,823, INDICE DI RISCHIOSITÀ %-15.66%36.92%15.35% Caso empirico: clumping con shift non uniformi dei tassi Elevata volatilità del valore di mercato del banking book


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