Modelli Depositi Vista: Rischio Tasso

La sezione introduttiva definisce i depositi a vista come passività senza scadenza contrattuale, caratterizzate da una duplice componente opzionale: per i clienti (libertà di movimentare il saldo) e per la banca (adeguamento o meno del tasso di interesse ai tassi di mercato). Si evidenzia come le variazioni dei tassi di mercato si riflettano solo parzialmente sui tassi dei depositi, con un ritardo maggiore negli scenari di rialzo. Questa struttura crea un rischio di liquidità (mismatching temporale tra attività e passività, con depositanti che possono ritirare i fondi in modo arbitrario) e un rischio di tasso di interesse (effetto negativo sulla redditività e sul valore economico della banca, influenzato dalla differenza tra tassi pagati sui depositi e tassi di mercato, e dal profilo di scadenza dei volumi). Il comportamento dei depositanti è influenzato dalla differenza tra il tasso di interesse sui depositi e i tassi di mercato, ma anche da costi di transazione e asimmetrie informative, fattori mitigati dallo sviluppo tecnologico. La gestione del rischio richiede modelli che considerino sia la dinamica dei tassi che quella dei volumi dei depositi.

Questa parte del documento descrive i modelli di portafoglio replicante, che trasformano le passività a vista in un portafoglio di prodotti con scadenze note, semplificando la gestione dei flussi di cassa e il calcolo del rischio di tasso di interesse. Il portafoglio replicante può essere reale (per strategie di copertura) o fittizio (per la misura del rischio). L'obiettivo è replicare al meglio i flussi di cassa generati dai depositi a vista. Si menziona il lavoro pionieristico di Jarrow e van Deventer, che utilizzarono un'analogia con gli exotic swap, e successivi modelli simili, come quello di Fravendorfer e Schurle. Questi modelli condividono tre aspetti: la modellazione stocastica dei tassi di interesse di mercato, la modellazione stocastica del tasso di interesse dei depositi (legato ai tassi di mercato), e la modellazione stocastica dell'evoluzione del volume dei depositi. Si sottolinea come l'approccio OAS sia preferito da alcuni autori per la sua maggiore sofisticazione, la capacità di valutare congiuntamente gli effetti dei fattori di rischio sul valore economico e sui flussi di cassa, la flessibilità nell'incorporare funzioni comportamentali complesse e la possibilità di includere scenari di stress come le bank-run.

La sezione si concentra sul modello volumi, fondamentale per assegnare un profilo di scadenza ai depositi a vista. L'approccio comune è scomporre i volumi in due componenti: core (quota stabile, attesa permanere a lungo nel portafoglio) e non core (quota volatile, buffer prudenziale con scadenza overnight). La componente core è soggetta a decadimento secondo una regola di ammortamento che può essere scenario-dependent o stimata tramite la serie storica dei volumi. Nel primo caso, si identificano variabili esplicative come il tasso di interesse dei depositi a vista; nel secondo, si utilizza un VaR parametrico, basato sulla volatilità dei volumi intorno al trend storico. L'utilizzo di una trasformazione lognormale dei volumi garantisce la convergenza a zero senza valori negativi. La metodologia per il calcolo del VaR parametrico si basa sul framework di Dowd (2005) e sul filtro di Hodrick-Prescott (1997), separando la componente ciclica del volume dalla componente di trend. La parte non core è stimata come una proxy della volatilità dei depositi e la componente core viene allocata nelle varie fasce temporali della matrice regolamentare tramite un coefficiente cumulativo di allocazione.

Questa sezione presenta l'applicazione del modello ai dati della Banca d'Italia e di Bloomberg, distinguendo tra clientela retail e corporate. Si evidenzia che la componente non-core stimata è inferiore a quella regolamentare. L'analisi di diversi scenari (+100bp, +200bp, short rates down, flattener) mostra l'impatto sulla durata media e sul valore economico dei depositi, con la clientela corporate più sensibile agli aumenti dei tassi. Il modello utilizza scenari EBA per l'Euribor3m e simulazioni Monte Carlo per il CDS medio di sistema. Vengono considerate diverse applicazioni del modello, variando il trattamento della massa residua, l'inclusione delle quote interessi, e la durata del piano di ammortamento (con e senza rispetto del vincolo dei 5 anni). I limiti del modello includono la limitata numerosità dei dati trimestrali, la mancata considerazione del ritardo nell'adeguamento dei tassi clientela ai tassi di mercato e l'assenza di tassi negativi nei dati. Si discute la validità del vincolo dei 5 anni sulla durata media dei depositi alla luce delle mutate condizioni di mercato e si accenna alla possibilità di tassi negativi sui conti dei clienti in futuro, come già avvenuto in altri paesi europei.

Questa sezione analizza i fattori che determinano i tassi di interesse applicati sui depositi a vista. Un fattore chiave è la differenza tra i tassi di interesse offerti dalle banche e i tassi di interesse di mercato. Una maggiore discrepanza tra questi due tassi incentiva i depositanti a spostare i propri fondi verso investimenti più remunerativi, portando potenzialmente a prelievi dai conti correnti. Tuttavia, il processo non è così semplice; intervengono altri fattori, tra cui i costi associati al trasferimento dei fondi verso altri investimenti e le asimmetrie informative, ovvero la diversa conoscenza delle condizioni di mercato tra i depositanti. Si nota che lo sviluppo tecnologico ha contribuito a ridurre questi costi e asimmetrie nel tempo. La comprensione di questi fattori è cruciale per la modellazione accurata dei tassi di interesse sui depositi a vista e per la gestione efficace del rischio da parte delle banche.

L'analisi evidenzia una differenza significativa nella risposta ai tassi di mercato tra la clientela retail e quella corporate. I dati mostrano che la clientela corporate presenta una maggiore elasticità e reattività immediata sia ai tassi di mercato che al Credit Default Swap (CDS). Questo è probabilmente attribuibile a una migliore informazione da parte della clientela corporate sulle condizioni di mercato rispetto alla clientela retail. Nonostante la maggiore reattività, la velocità di aggiustamento verso l'equilibrio dei tassi sui depositi risulta minore sia quando i tassi sono superiori che inferiori al livello di equilibrio, sia per la clientela retail che per quella corporate. Questa osservazione evidenzia la complessità del comportamento dei depositanti e l'importanza di considerare le diverse tipologie di clientela nella modellazione dei tassi di interesse sui depositi a vista.

La sezione approfondisce il rischio di tasso di interesse legato ai depositi a vista, considerando la prospettiva del valore economico. Il valore economico di uno strumento finanziario è il valore attuale dei suoi flussi finanziari netti attesi, scontati ai tassi di mercato. Per una banca, questo valore rappresenta la differenza tra il valore attuale dei flussi finanziari attesi sulle attività e quello sulle passività. Le variazioni dei tassi di interesse influenzano questo valore economico, offrendo una visione più ampia rispetto al solo margine di interesse netto. Il modello proposto tiene conto di questo aspetto del rischio di tasso di interesse. Si cita anche il 20° aggiornamento della Circolare 285 del 21/11/2017 e il nuovo framework matematico per il calcolo del valore economico, che sostituisce il metodo precedente, facendo riferimento a coefficienti di duration approssimati e una struttura piatta della curva dei rendimenti. Si approfondisce inoltre la gestione del vincolo di non negatività dei tassi di interesse in scenari di variazione negativa, facendo riferimento alle indicazioni dell'EBA.

Per valutare il comportamento dei tassi di interesse in scenari di stress, il documento utilizza gli scenari regolamentari forniti dall'EBA per l'Euribor3m e simulazioni Monte Carlo per il CDS medio di sistema. Le caratteristiche del processo stocastico più adatto sono analizzate, considerando mean reversion, drift e la possibilità di valori negativi. Il processo stocastico scelto è il CIR. Si descrivono due approcci diversi per la data di cut-off e il trattamento della massa residua, uno che rispetta il vincolo regolamentare di durata media dei depositi non superiore a 5 anni e uno che non lo rispetta. Sono state effettuate tre applicazioni differenti del modello, con diverse ipotesi sull'evoluzione futura del CDS, simulando scenari di stress in diversi periodi del piano di ammortamento per evidenziare l'impatto su tassi e volumi. L'utilizzo di diversi valori per il CDS mira a mostrare come cambia l'andamento dei volumi in scenari di crisi sistemiche.

La sezione introduce il problema centrale nella gestione del rischio dei depositi a vista: l'assegnazione di un profilo di scadenza. A causa della natura non contrattuale di questi depositi, è necessario un modello che permetta di stimare l'evoluzione futura dei volumi. La letteratura propone un approccio comune che scompone le masse a vista in due componenti principali: la componente core e la componente non core. La componente core rappresenta la quota di depositi più stabile, con un'alta probabilità di rimanere nel portafoglio della banca per un orizzonte temporale superiore all'anno. La componente non core, invece, è più volatile e costituisce un buffer prudenziale con scadenza overnight, servendo anche come protezione contro il rischio di modello. Definire correttamente queste due componenti è fondamentale per una corretta valutazione del rischio di liquidità e di tasso di interesse.

La modellazione della componente core si concentra sull'assegnazione di un profilo di scadenza a questa quota di depositi stabili. Il modello può determinare un piano di ammortamento scenario-dependent, considerando variabili esplicative che influenzano l'evoluzione futura dei volumi, come ad esempio il tasso di interesse sui depositi a vista stessi. In alternativa, il piano di ammortamento può essere stimato utilizzando semplicemente la serie storica dei volumi, mediante un VaR parametrico calcolato sulla volatilità delle masse intorno al trend storico. L'utilizzo di una trasformazione lognormale dei volumi permette di far convergere il volume a zero senza che assuma valori negativi, una caratteristica importante per la modellazione. Questo approccio consente di gestire il decadimento della componente core nel tempo, considerando diverse ipotesi di scenario e la loro influenza sulla stabilità dei depositi.

Per stimare il valore minimo che il volume dei depositi a vista può assumere in diversi istanti temporali, a un dato livello di confidenza, si utilizza la metodologia VaR parametrico basata sul framework di Dowd (2005). Il fattore di rischio considerato è la componente ciclica del volume, separata dalla componente di trend mediante il filtro di Hodrick-Prescott (1997). La componente non core (dp0) viene interpretata come una proxy di questa volatilità. Moltiplicando il volume totale per dp0 si ottiene il volume da allocare nella fascia temporale a più breve termine (overnight). La parte restante del volume viene allocata nelle varie fasce temporali della matrice regolamentare tramite un coefficiente cumulativo di allocazione, che combina le durate medie dei depositi e i tassi di mercato. Questo approccio quantitativo fornisce una stima probabilistica della volatilità dei depositi, essenziale per la gestione del rischio di liquidità.

Il modello proposto per i volumi tiene conto di tre aspetti chiave che caratterizzano l'andamento delle masse a vista: la persistenza temporale (catturata da una componente autoregressiva), l'attrattività di forme alternative di impiego (dipendente dal tasso clientela e dal tasso di mercato, Euribor3m), e il rischio di default del sistema bancario (mediante l'introduzione del CDS medio di sistema). I dati utilizzati per i tassi di interesse sui depositi a vista provengono dalla Banca d'Italia (codice TFR30960 5640113), con frequenza trimestrale e un orizzonte temporale di 14 anni. Questa serie storica permette di analizzare diversi fenomeni di mercato, come la fase precedente alla crisi di liquidità, l'intervento di politica monetaria, la crisi dei debiti sovrani e l'assunzione di valori negativi dei tassi interbancari. La scelta di questi dati e la considerazione di questi fattori permette una modellazione più realistica e completa dell'andamento dei volumi dei depositi a vista.

L'applicazione del modello mostra che la componente non core, stimata tramite la metodologia proposta (basata sul framework di Dowd e sul filtro di Hodrick-Prescott), risulta significativamente inferiore rispetto a quella indicata dalla regolamentazione (25% vs 6.45% per il retail e 8.36% per il corporate). L'analisi di diversi scenari di variazione dei tassi di interesse evidenzia l'impatto sulla durata media dei depositi. Gli scenari di aumento dei tassi (+100bp e +200bp) presentano le durate medie più basse, indicando una maggiore propensione dei depositanti a spostare i fondi verso investimenti alternativi in presenza di uno spread maggiore tra i tassi di mercato e i tassi clientela. La clientela corporate risulta più sensibile agli scenari di rialzo rispetto alla clientela retail, sebbene questa maggiore sensibilità sia parzialmente compensata da una maggiore reattività dei tassi di interesse sui depositi corporate alle variazioni dei tassi di mercato. In tutti gli scenari, si osserva una variazione del valore economico dei depositi, maggiore per la clientela retail a causa della maggiore persistenza dei volumi. Lo scenario 'short rates down' porta ad un aumento del valore economico, mentre lo scenario 'flattener' mostra un aumento inferiore rispetto agli scenari di ribasso paralleli.

L'analisi approfondisce l'impatto di diversi scenari di stress sui volumi dei depositi e sul valore economico. Lo scenario 'short rates down' evidenzia una maggiore sensitivity per la clientela corporate rispetto al retail, soprattutto a scadenze maggiori, a causa del differenziale tra tassi di mercato e tassi clientela. Lo scenario 'flattener' produce una dinamica simile agli scenari di ribasso, ma con un aumento del valore economico inferiore a causa di shock positivi sulle scadenze più brevi. L'aumento dei valori del CDS porta a maggiori prelievi e a una riduzione della durata media in tutti gli scenari, con una convergenza verso il periodo di stress ipotizzato. La maggiore sensibilità della clientela corporate all'aumento del CDS è compensata dal più rapido ritorno ai livelli pre-stress dei prelievi rispetto alla clientela retail, probabilmente a causa della maggiore informazione e minore incertezza. In quasi tutti gli scenari (eccetto 'short rates up'), le sensitivity tendono a ridursi, in particolare negli scenari con una massa residua consistente a data cut-off.

Il modello presenta diversi limiti. Innanzitutto, è stimato su serie storiche trimestrali che, nonostante coprano 14 anni, offrono un numero limitato di osservazioni, influenzando la precisione della stima. Il modello tassi tiene conto della vischiosità e della reazione asimmetrica, ma non del ritardo nell'adeguamento dei tassi sui depositi ai tassi di mercato. Per ottenere una riduzione del volume in ogni istante del piano di ammortamento, è stato necessario apportare alcune correzioni. Inoltre, il modello è stato applicato a dati aggregati del sistema bancario italiano, in cui non sono presenti tassi negativi sui conti clienti, imponendo un floor a zero al tasso clientela. Questo limite potrebbe influenzare l'accuratezza delle stime in contesti caratterizzati dalla presenza di tassi negativi, come in alcuni paesi europei. Infine, il vincolo della durata media dei depositi (5 anni) è stato imposto in un contesto di mercato passato e potrebbe non essere più del tutto appropriato nell'attuale situazione.