Presentazione Previtali

Transcript

Convegno ASSBANK ACRI – Torino 2012
I nuovi equilibri gestionali delle Banche Regionali:
patrimonializzazione, liquidità, redditività
Qualità del credito ed efficienza operativa:
i driver della redditività?
Daniele Previtali, [email protected]
Ph.D. student in Banking & Finance, Luiss Guido Carli
Obiettivi dell’analisi
Nel quadro di analisi dei nuovi equilibri nuovi equilibri gestionali delle Banche Regionali con
particolare attenzione ai temi della patrimonializzazione, liquidità, redditività, si è voluto
studiare il posizionamento delle Associate secondo metodologie analitiche consolidate.
L’attenzione viene rivolta alla relazione esistente tra la performance e alcune variabili
gestionali per verificarne la relazione e la rilevanza.
Dai risultati verranno tratte alcune riflessioni di carattere strategico.
Agenda
1. CAMEL
Rating System
2. Analisi di
regressione
OLS
Qualità del credito ed efficienza operativa: I driver della redditività? – Daniele Previtali, [email protected]
3. Focus
strategico
2
Sez.1
CAMEL Rating System
CAMEL Rating System
Il Uniform Financial Institution Rating System, meglio conosciuto con l’acronimo CAMEL, è
un modello di rating adottato dalla Federal Financial Institution Examination Council nel
novembre del 1979, e successivamente recepito dal National Credit Union Administration
nell’ottobre del 1987.
Il CAMEL rating system è un sistema di valutazione delle condizioni operative di una banca
commerciale, la quale viene analizzata secondo diversi profili di valore.
I CAMEL rating non vengono mai resi pubblici, ma solo consegnati al top management
dell’impresa bancaria.
C
Capital Adeguacy
A
Asset Quality
M
Management Quality
E
Earning Ability
L
Liquidity
4
CAMEL Rating System
La letteratura ha evidenziato la validità di questo modello. Tuttavia non essendo la
metodologia soggetta a pubblicazione, i contributi accademici hanno cercato di approssimare
le misurazioni di queste variabili con indicatori contabili.
Gli indicatori utilizzati nella ricerca sono stati selezionati dal database Bankscope:
2
0
1
1
C
Total Capital Ratio
A
Accantonamenti per perdite su crediti su Margine di interesse
M
Ricavi da interessi e altri ricavi su Totale attivo
E
Redditività del capitale netto
L
Asset prontamente liquidabili su raccolta a breve termine
5
CAMEL Rating System
Il campione
Campione
Primi 5 Gruppi
Popolari e Altre
BCC
Acri Assbank
Specializzate
Sistema
Il sistema bancario italiano è stato ridotto tagliando
verso il basso la popolazione delle banche. Si è provveduto
ad eliminare dall’analisi le banche con totale attivo
inferiore ai 500 milioni di euro;
I primi cinque gruppi bancari sono: Unicredit, Intesa
SanPaolo, Monte dei Paschi di Siena, UBI e Banco Popolare;
A motivo dell’indisponibilità di alcuni dati su Bankscope,
si è proceduto a calcolare gli indicatori mancanti secondo
la metodologia impiegata dal database e traendo i dati
elementari dai bilanci.
n°
5
27
100
28
22
182
Metodologia
Creazione di 5 distribuzioni per ogni classe di indicatore e ordinate dal migliore al peggiore;
Suddivisione in quintili;
Assegnati i valori di giudizio secondo la metodologia CAMEL:
1°Quint.
2°Quint.
3°Quint.
4°Quint
5°Quint.
1
2
3
4
5
Il giudizio complessivo per indicatore è dato dalla media dei valori assegnati per tipologia di campione;
Il giudizio medio per tipologia del campione, composto considerando tutte le variabili analizzate, è dato
dalla media dei giudizi composti di ogni singola banca.
6
Classificazione Associate Assbank Acri
Banche non specializzate
Banca Carige, Banca Cassa di Risparmio di Savigliano, Banca del Fucino, Banca del Lavoro e del Piccolo
Risparmio, Banca del Piemonte, Banca del Sud, Banca delle Marche, Banca di Sconto e Conti Correnti di
Santa Maria Capua Vetere, Banca Passadore & C., Banca Popolare di Spoleto, Banca Sella, Banca Stabiese,
Banco di Desio e della Brianza, Banco di Credito P. Azzoaglio, Cassa di Risparmio di Fermo, Cassa di
Risparmio della provincia di Chieti, Cassa di Risparmio di Asti, Cassa di Risparmio di Bolzano, Cassa di
Risparmio di Bra, Cassa di Risparmio di Cento, Cassa di Risparmio di Cesena, Cassa di Risparmio di Ferrara,
Cassa di Risparmio di Fossano, Cassa di Risparmio di Ravenna, Cassa di Risparmio di Saluzzo, Cassa di
Risparmio di San Miniato, Cassa di Risparmio di Volterra e Credito Emiliano
Banche specializzate
Banche “specializzate in asset management”: Allianz Bank Financial Advisors, Banca Galileo, Banca
Mediolanum, Banca Profilo, Banca Reale e Cassa Lombarda.
Dexia CREDIOP e IBL Istituto Bancario del Lavoro sono state invece considerate banche con
“specializzazione creditizia”.
7
CAMEL – D.F. Adeguatezza Patrimoniale
Capitalizz.
Media
Mediana
5 Gruppi
13,51
13,50
Pop. e Altre
14,69
14,23
BCC
15,00
14,32
Acri Assbank Specializzate
13,10
17,37
11,66
13,57
0,14
C_TCR_
N(14,732 5,0387)
Statistica test per la normalità:
Chi-quadro(2) = 154,523 [0,0000]
0,12
0,1
Capitalizz
1° Quint 2° Quint 3° Quint 4° Quint 5° Quint Totale
Primi 5 Gruppi
0,0% 20,0% 40,0% 40,0%
0,0%
100%
Popolari e Altre
14,8% 14,8% 18,5% 22,2% 29,6%
100%
BCC
22,0% 27,0% 24,0% 16,0% 11,0%
100%
Specializzate
36,4%
9,1%
9,1% 18,2% 27,3%
100%
Acri Assbank
7,1%
7,1% 10,7% 32,1% 42,9%
100%
Densità
0,08
3
0,06
Cumulata
0,04
4
0,02
7,1%
14,3%
25,0%
57,1%
100,0%
2
5
1
0
0
5
Fonte: Elaborazione propria
10
15
20
25
30
35
40
C_TCR_
8
CAMEL – D.F. Qualità dell’attivo
Qualità Attivo
Media
Mediana
5 Gruppi
34,86
37,80
Pop. e Altre
28,71
26,56
BCC
29,01
25,00
29,62
33,14
23,98
26,95
0,03
A
N(29,502 25,596)
Chi-quadro(2) = 422,537 [0,0000]
0,025
Qualità Attivo 1° Quint 2° Quint 3° Quint 4° Quint 5° Quint Totale
Primi 5 Gruppi
0,0%
0,0%
0,0% 60,0% 40,0%
100%
Popolari e Altre
14,8% 22,2% 22,2% 22,2% 18,5%
100%
BCC
15,0% 22,0% 25,0% 22,0% 16,0%
100%
Specializzate
50,0%
0,0% 13,6%
0,0% 36,4%
100%
Acri Assbank
21,4% 17,9% 17,9% 17,9% 25,0%
100%
Densità
0,02
0,015
3
Cumulata
21,4%
39,3%
57,1%
75,0%
100,0%
0,01
2
0,005
4
1
5
0
-50
0
50
100
150
A
9
CAMEL – D.F. Management
Mgmt
Media
Mediana
5 Gruppi
2,58
1,34
Pop. e Altre
3,12
1,43
BCC
3,01
1,43
3,36
4,07
1,72
1,64
0,7
M
N(3,1917 1,0605)
Chi-quadro(2) = 150,923 [0,0000]
0,6
0,5
Mgmt
Primi 5 Gruppi
0,0%
0,0%
0,0% 40,0% 60,0%
100%
Popolari e Altre
25,9% 29,6%
0,0% 11,1% 33,3%
100%
BCC
8,0% 21,0% 31,0% 23,0% 17,0%
100%
Specializzate
59,1%
0,0%
0,0%
4,5% 36,4%
100%
Acri Assbank
28,6% 25,0% 17,9% 25,0%
3,6%
100%
Densità
0,4
0,3
3
0,2
Cumulata
28,6%
53,6%
71,4%
96,4%
100,0%
2
4
0,1
5
1
0
0
2
4
6
8
10
M
10
CAMEL – D.F. Performance
0,14
Perform
Media
Mediana
5 Gruppi
-20,28
-17,10
Pop. e Altre
1,95
2,90
BCC
1,82
2,59
1,67
4,05
2,75
2,54
RoE
N(1,5599 7,6066)
Chi-quadro(2) = 100,051 [0,0000]
0,12
0,1
Densità
Perform
1° Quint 0,08
2° Quint 3° Quint 4° Quint 5° Quint Totale
Primi 5 Gruppi
0,0%
0,0%
0,0%
0,0% 100,0%
100%
Popolari e Altre
14,8% 44,4% 11,1% 18,5% 11,1%
100%
0,06
BCC
16,0% 18,0% 24,0% 26,0% 16,0%
100%
Specializzate
31,8%
9,1% 13,6% 18,2% 27,3%
100%
Acri Assbank
32,1% 14,3% 21,4%
3,6% 28,6%
100%
3
4
0,04
Cumulata
32,1%
46,4%
67,9%
71,4%
100,0%
2
0,02
5
1
0
-40
-30
-20
-10
0
10
20
RoE
11
CAMEL- D.F. Liquidità
Liquidità
Media
Mediana
5 Gruppi
31,68
28,07
Pop. e Altre
11,88
10,29
BCC
10,12
9,96
13,32
24,42
12,38
15,47
0,07
L
N(14,024 13,657)
Chi-quadro(2) = 838,762 [0,0000]
0,06
0,05
Liquidità
Primi 5 Gruppi
80,0% 20,0%
0,0%
0,0%
0,0%
100%
Popolari e Altre
25,9% 18,5% 18,5% 22,2% 14,8%
100%
BCC
8,0% 19,0% 25,0% 23,0% 25,0%
100%
Specializzate
45,5% 18,2%
4,5% 13,6% 18,2%
100%
Acri Assbank
25,0% 25,0% 17,9% 14,3% 17,9%
100%
Densità
0,04
0,03
3
Cumulata
25,0%
50,0%
67,9%
82,1%
100,0%
4
0,02
2
0,01
1
5
0
-20
0
20
40
60
80
100
L
12
CAMEL Rating System
Risultati
Tab. 1 Medie dei campioni per profilo di valore
Medie
Primi 5 Gruppi
Popolari e Altre
BCC
Acri Assbank
Specializzate
C
3,2
3,4
2,7
4,0
2,9
A
4,4
3,1
3,0
3,1
2,7
M
4,6
3,0
3,2
2,5
2,6
E
5,0
2,7
3,1
2,8
3,0
L
1,2
2,8
3,4
2,8
2,4
Campione
Primi 5 Gruppi
Popolari e Altre
BCC
Acri Assbank
Specializzate
Media Rating
3,7
3,0
3,1
3,0
2,7
Fonte: Elaborazione propria su dati Bankscope
Tab. 2 Scala interpretativa metodologia CAMEL
Scala Rating
Range Rating
Giudizio
1
1,0 – 1,5
Eccellente
2
1,6 – 2,5
Superiore
3
2,6 – 3,5
Medio
4
3,6 – 4,5
Inferiore
5
4,6 – 5,0
Sotto Standard
13
CAMEL Rating System
Risultati
Fig. 1 Posizionamento campione Assbank Acri rispetto agli altri raggruppamenti
Assbank Acri
1°
2°
3°
4°
5°
C
A
M
E
L
Tot.
Le banche Assbank Acri non specializzate risultano avere un livello della qualità del management
eccellente seguite dalle banche specializzate (tra cui quelle associate) che fanno registrare un valore
superiore alla media;
Per quanto riguarda la qualità dell’attivo, la capacità di generare redditività sul capitale netto e la
liquidità, le Banche Associate non specializzate si trovano complessivamente sui livelli medi delle
distribuzioni. Il medesimo giudizio si ha per le banche specializzate che però si piazzano in una classe
superiore per la liquidità. Ciò può essere dovuto all’inclusione di quelle specializzate in asset management
che detengono quote di attivo liquido maggiore rispetto alle banche prettamente commerciali;
Le Banche Associate non specializzate presentano un valore dell’adeguatezza patrimoniale inferiore al
valore medio della distribuzione, mentre le specializzate (tra cui quelle associate) si trovano nella media.
Complessivamente il giudizio medio delle Banche Associate è 3 che le colloca a pari merito con le
Popolari e le altre banche al 2° posto. Le banche specializzate (tra cui quelle associate) ricoprono invece la
prima posizione.
14
Sez.2
Analisi di regressione
Analisi di regressione OLS
Con l’obiettivo di valutare quali sono i fattori che determinano la variazione della
performance, si è deciso di regredire il RoE sulle variabili indipendenti utilizzate nel modello
CAMEL sostituendo la “E” (individuata con il RoE) con una “E*” ad indicare una variabile di
efficienza. Quest’ultima si identifica con il Cost to Income ratio.
Si sono quindi costruiti due campioni diversi1 :
1. Sistema bancario italiano (187 obs);
2. Banche regionali europee (104 obs)
Il modello di regressione è una OLS (Ordinary Least Square) su dati cross-section per l’anno 2011:
RoE = α + β 1C + β 2 A + β 3M + β 4 E * + β 5L + β 6TA + ε
1 Il
sistema bancario italiano è costruito con i criteri esposti nella slide n.5. Il campione UE è costituito da: Germania, Francia, Olanda,
Regno Unito, Spagna, Portogallo, Irlanda e Grecia.
16
OLS Sistema bancario italiano
Tab. 4 Analisi di regressione – Campione sistema bancario italiano
const
C
A
M
E*
L
TA
-
Analisi di regressione OLS (1-182) Anno 2011
coeffic
errore std. rapporto t
p-value
37,0283
5,5359
6,6890
0,0000
0,1852
0,0884 2,0960
0,0375
0,2002
0,0158 - 12,6700
0,0000
1,0891
0,3819
2,8520
0,0049
0,2528
0,0313 8,0720
0,0000
0,0474
0,0325
1,4610
0,1459
0,9663
0,2887 3,3470
0,0010
Media Var Dip
Sum Quadr Residui
R quadro
F Statistic
1,5025
4.663,5520
0,5651
37,9036
% Sign
***
**
***
***
***
***
7,6973
5,1623
0,5502
0,0000
SQM Var Dip
E.S. Regressione
R quadro corretto
F (P-value)
Le variabili del modello sembrano tutte significative a parte la liquidità;
Tuttavia è necessario riportare ulteriori
dell’appartenenza ai vari cluster di banche.
specificazioni
per
mostrare
l’effetto
17
Tab. 5 Analisi di regressione robusta – Appartenenza ai gruppi
Analisi di regressione OLS (1-182) Anno 2011 - Dummy Cluster
coeffic
p-value
% Sign
const
15,8210
7,3925
2,1400
0,0338 **
C
0,0826
0,0643
1,2840
0,2010
A
0,1987
0,0281 7,0630
0,0000 ***
M
0,6178
0,5134
1,2030
0,2305
E*
0,2363
0,0443 5,3390
0,0000 ***
L
0,0191
0,0288
0,6643
0,5074
TA
0,4609
0,3068
1,5020
0,1349
D5
- 21,5787
3,0662 7,0380
0,0000 ***
D Pop
0,4316
1,2363 0,3491
0,7275
D Bcc
0,3589
0,6979
0,5142
0,6077
D Sp
3,2913
1,8753
1,7550
0,0810 *
Media Var Dip
Sum Quadr Residui
R quadro
F Statistic
1,5025
2.868,1280
0,7326
18,0954
SQM Var Dip
E.S. Regressione
R quadro corretto
F (P-value)
7,6973
4,0954
0,7169
0,0000
Le variabili CAMEL* significative sono la qualità dell’attivo ed efficienza;
La qualità dell’attivo, a parità di altre condizioni, ha un effetto marginale negativo sulla RoE di -0,1987,
mentre l’efficienza pari a -0,2363;
L’appartenenza al cluster delle Specializzate o ai Primi 5 Gruppi, spiega rispettivamente +3,29 e -21,58
punti di RoE rispetto al gruppo delle Associate.
18
Fig. 3 Valori effettivi vs attesi
30
Per verificare la significatività
statistica dei coefficienti sono stati
elaborati i test di efficienza che
hanno dato i seguenti risultati:
effettivi = stimati
20
normalità dei residui (Test del chiquadro);
10
0
RoE
non collinearità tra le variabili
(Variance Inflation Factor);
-10
eteroschedasticità non presente
(Test di White e Breusch-Pagan);
-20
autocorrelazione non presente
(Durbin Watson);
-30
la relazione è lineare.
-40
-30
-25
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
RoE previsto
19
OLS Banche regionali europee – Risultati della regressione
Tab. 6 Analisi di regressione – Banche regionali europee
const
C
A
M
E*
L
TA
UE
UE_C
UE_A
UE_M
UE_E
UE_L
UE_TA
-
-
Analisi di regressione OLS (1-104) Anno 2011
coeffic
p-value
7,6762
22,8463 0,3360
0,7377
0,6369
0,4023
1,5830
0,1169
0,0249
0,0249 0,9995
0,3202
3,2481
1,5010
2,1640
0,0331
0,1618
0,0196 8,2390
0,0000
0,1010
0,0883
1,1360
0,2589
0,0657
1,3743
0,0477
0,9620
46,2772
34,2014
1,3530
0,1794
0,6805
0,5018 0,3560
0,1784
0,3202
0,0596 5,3680
0,0000
2,7190
1,8566 1,4650
0,1465
0,2738
0,1229 2,2270
0,0284
0,1865
0,1150 1,6210
0,1084
0,0782
1,7867
0,0438
0,9652
Media Var Dip
Sum Quadr Residui
R quadro
F Statistic
0,2762
2.868,1280
0,6721
14,1879
SQM Var Dip
E.S. Regressione
R quadro corretto
F (P-value)
**
***
La regressione con le interazioni
di variabili dummy consentono di
osservare gli effetti marginali
combinati delle variabili CAMEL
con l’appartenenza al gruppo Euro
Periferico rispetto al gruppo Euro
Nord sulla performance;
***
La qualità dell’attivo non è
significativa per l’Euro Nord,
mentre per l’Euro Periferico
l’effetto marginale è pari a -0,32;
% Sign
**
La qualità del management
non è invece significativa per le
banche regionali periferiche;
13,9882
L’effetto
marginale
a
8,5695 peggioramenti di efficienza è
0,6247 maggiore
per
le
banche
0,0000
periferiche rispetto
dell’Euro Nord.
a
quelle
20
OLS Banche regionali europee
Fig. 3 Valori effettivi vs attesi
Per verificare la significatività
statistica dei coefficienti sono stati
elaborati i test di efficienza che
hanno dato i seguenti risultati:
20
effettivi = stimati
0
normalità dei residui (Test del chiquadro);
RoE
-20
-40
non collinearità tra le variabili
(Variance Inflation Factor);
-60
eteroschedasticità non presente
(Test di White e Breusch-Pagan);
autocorrelazione non presente
(Durbin Watson);
-80
la relazione è lineare.
-100
-80
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
RoE previsto
21
Sez.3
Focus strategico e conclusioni
Riflessioni sui risultati dell’analisi
Qualità
dell’attivo
Accantonamenti
per perdite su
crediti
/
Efficienza
Margine di
interesse
Costi operativi
/
Margine di
intermediazione
23
Qualità
dell’attivo
Dipendenza da variabili
macroeconomiche
Accantonamenti
per perdite su
crediti
/
Margine di
interesse
Investire nella qualità dei dati mediante modelli di valutazione più sofisticati per attenuare
le asimmetrie informative e ridurre i fenomeni di adverse selection e moral hazard;
Repricing: l’incremento del costo della raccolta e il maggior rischio sopportato dagli
intermediari bancari giustifica pienamente un riprezzamento dei prodotti. Le banche sono
imprese;
Cercare di ridurre gradualmente la dipendenza dal margine di interesse.
24
Efficienza
Variabili strategiche
Costi operativi
/
Margine di
intermediazione
Ricerca di guadagni di efficienza. Esistono dei limiti al di sotto dei quali la riduzione di costi
operativi può essere un danno;
Valorizzare la customer retention rispetto alla customer acquisition. Non solo politiche
strategiche di prezzo, ma di servizio;
Valorizzare il contributo delle nuove tecnologie e della multicanalità integrata.
25
Conclusioni
1. L’indebolimento del quadro macroeconomico, la crisi del debito sovrano e il costo della
raccolta, le pressioni sul capitale di primaria qualità, i timori sulla crescita economica e
l’incidenza della regolamentazione (Basilea 3, Direttive UE sui mutui, revisione MIFID,
SEPA) sono variabili esogene. Le banche devono cercare di massimizzare la redditività
sotto vincoli macroeconomici e di bilancio stringenti;
2. Le analisi CAMEL e di regressione mostrano un buon posizionamento delle banche
regionali secondo i profili di valore evidenziati. La qualità del management è un valore
chiave per l’adattamento ai nuovi equilibri gestionali;
3. Qualità del credito ed efficienza sono le due variabili che hanno un effetto maggiore sulla
performance della banche regionali;
4. Agire sulla capacità di selezione del credito e proporre politiche di riprezzamento dei
prodotti bancari. È necessario inoltre essere più efficienti agendo sull’eliminazione di costi
superflui, ma spingendo anche su attività di cross-selling per sfruttare la sussidiarietà
incrociata. Una particolare attenzione deve essere prestata al contributo delle nuove
tecnologie ideando strategie di canale innovative.
26
CONVEGNO ASSBANK ACRI 2012
Torino, 12 - 13 ottobre
Grazie per la Vostra attenzione
Daniele Previtali, [email protected]
Ph.D. student in Banking & Finance, Luiss Guido Carli

Presentazione Previtali

Transcript

Documenti analoghi

l`uomo del destino

percorso in human resource management

Programma - Dipartimento di Economia, Statistica e Finanza

15. Analisi del bilancio bancario (pdf, it, 693 KB, 12/1/09)

Bruochure in inglese

001524 hl5270 leaflet_it.qxd

Installazione di Broadcom NetXtreme™ Gigabit Ethernet Adapter

Installazione dell`hardware: Guida in linea del Broadcom Gigabit

120 SPACECAM

In camel ei naschius a Breil - lectura per la 5. e 6. classa primara

collezione autunno inverno 2015

RELAZIONE sul progetto-1

Visualizza/apri

21. test non parametrici per correlazione, concordanza, regressione