Modello di regressione lineare Statistica per l’analisi dei dati

Presentazione sul tema: "Modello di regressione lineare Statistica per l’analisi dei dati"— Transcript della presentazione:

1 Modello di regressione lineare Statistica per l’analisi dei dati
Proventi dalla cartolarizzazione dei crediti: politiche di bilancio e compensi dei manager Modello di regressione lineare Statistica per l’analisi dei dati Nicolò Brunetti Carlos Álvarez

2 INTRODUZIONE Le operazioni di cartolarizzazione dei crediti sono complesse. In generale, il vantaggio per la banca o l’emittente è quello di avere disponibilità immediata di denaro e di non essere più esposta al rischio di possedere il credito. Nell’articolo ci si concentra sulla contabilizzazione di queste operazioni e si esaminano le conseguenze delle regole contabili che permettono la cancellazione dal bilancio dei crediti.

3 In una tipica operazione di cartolarizzazione, un’impresa vende i diritti sui flussi di cassa derivanti da un pool di asset finanziari, come mutui, prestiti e contratti di locazione a una SPE (Special Purpose Entity). Quest’ultima emette dei titoli (tipicamente dei bond) per investitori esterni ed utilizza i proventi dell’emissione per pagare all’impresa i diritti sui cash flow. Gli investitori sono ripagati dalla SPE una volta che i cash flow relativi agli asset finanziari sono effettivamente raccolti.

4 Le regole di accounting richiedono che i flussi di cassa mantenuti ancora dall’impresa siano valutati al loro fair value. Ma questa è un’operazione difficile che richiede un alto grado di discrezionalità da parte del management, in quanto non esistono mercati di scambio attivi per questo genere di asset. Nell’articolo si argomenta che la cancellazione dei crediti dal bilancio in molti casi offre al management ampie opportunità di manipolare l’utile.

5 La forza delle operazioni di cartolarizzazione e il loro impatto sull’utile sono notevoli: nel campione preso in esame, il 13% delle imprese riporta gains sufficienti a convertire una perdita contabile in utile. Inoltre, il gain medio da questo genere di operazioni aumenta l’utile riportato di più del 38%. Per molte imprese, il gain ha un impatto determinante nell’utile riportato.

6

7 I risultati evidenziati nell’articolo suggeriscono che le imprese riportano gains maggiori quando gli utili prima di queste operazioni sono bassi o inferiori rispetto al livello dell’anno precedente. Questi risultati sono coerenti con la discrezionalità offerta dalle regole contabili ai manager in termini di politiche di bilancio. Del resto, il compenso del CEO è sensibile ai profitti derivanti da questo genere di operazioni così come lo è alle altre componenti dell’utile.

8

9 Nella tabella precedente la variabile indipendente è l’utile prima delle cartolarizzazioni.
Nella regressione (1), si assume che l’intero gain sia dovuto alle politiche di bilancio. Le regressioni dalla (2) alla (5) contengono variabili di controllo che hanno lo scopo di isolare la componente discrezionale del gain. In tutti i modelli si nota una relazione negativa tra i gains e i pre-securitizations earnings. I risultati sono dunque coerenti con l’ipotesi per cui il management usa la discrezionalità per manipolare l’utile.

10 Incentivi del management nel riportare profitti dalle operazioni di cartolarizzazione

11 Nel modello di regressione presentato di seguito, si esamina la sensibilità del compenso del manager ai gains derivanti dalle operazioni di cartolarizzazione. Si assume che l’intero gain sia discrezionale. I risultati riportati sono qualitativamente simili quando si aggiungono variabili di controllo. Le misure del compenso totale sono la somma del salario base e di tutti i bonus. Il compenso totale medio è di $10,08 milioni. La variabile dipendente nel modello è il logaritmo del compenso totale.

12 MODELLO DI REGRESSIONE

13

14 Il modello di regressione si propone di analizzare come varia il compenso dei manager in relazione a diverse variabili. Quelle considerate dall’articolo sono: Utile (earnings) Gain derivante dall’operazione di cartolarizzazione utile pre-cartolarizzazione (pre-securitization earnings) altri fattori, come gli assets, l’operare o meno dell’impresa in un mercato regolamentato e il ROE.

15 Dalla regressione (1) si nota subito che il compenso è correlato significativamente all’utile (1,37). Il modello utilizza il ROE in quanto è una comune misura di performance nel settore finanziario, che comprende una significativa porzione del campione. In ogni caso, vengono incluse le attività nella regressione per controllare il compenso relativo al valore degli assets sotto il controllo del management.

16 Ad ognuna di queste variabili si associa un coefficiente di regressione lineare.
All’utile è associato β 1 , al gain γ 1 , all’utile pre-cartolarizzazione γ 2 . Invece, ε è l’errore standard. Sulla base delle stime della tabella precedente, risulta che il compenso dei manager è positivamente correlato a queste variabili. Riguardo agli altri fattori, si osserva una correlazione negativa tra il compenso del manager e il grado di regolamentazione del settore.

17 Nelle regressioni (3) e (4) l’utile viene scomposto e si esamina il peso nel compenso attribuito al securitization gain. Se il coefficiente relativo al gain è uguale a zero, significa che chi decide il compenso del manager ignora il profitto derivante da queste operazioni nel determinarlo. Se il coefficiente è uguale a quello relativo all’utile pre-cartolarizzazione, significa che il comitato tratta il gain come le altre componenti dell’utile. Se, infine, il coefficiente è maggiore di zero ma minore di quello relativo all’utile pre-cartolarizzazione, significa che il comitato attribuisce meno peso al gain rispetto alle altre componenti dell’utile.

18 La regressione (4), che rispetto alla (3) include le variabili di controllo, determina un coefficiente relativo al gain di 0,66 e un coefficiente relativo ai pre-securitizarion earnings di 0,51. Sulla base del test di ipotesi svolto, si giunge alla conclusione che non possiamo rifiutare l’ipotesi che i due coefficienti siano uguali. In conclusione, la regressione (4) suggerisce che il compenso del manager sia determinato trattando i securitizations gains come una regolare componente dell’utile.

19 Un esempio Considerando la regressione (3)
Per un securitization gain di 10 e per un pre-securitization earnings di 100 avremo che il logaritmo del compenso totale sarà uguale a = 15,29+0,73*10+1,31*100 = 153,59

20 Se proviamo a modificare il securitization gain a 20, a parità di circostanze, avremo che il logaritmo del compenso del manager sarà uguale a =15,29+0,73*20+1,31*100 = 160,89 Chiaramente, il compenso del manager è nettamente superiore.