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SENZA LA SFERA DI CRISTALLO

Prevedere una crisi significa individuare un insieme composito di segnali di vulnerabilità associati a un’elevata probabilità del suo verificarsi. Attraverso l’utilizzo di particolari modelli quantitativi si può ad esempio monitorare la vulnerabilità dei paesi emergenti a crisi bancarie e di liquidità. Importanti segnali di allarme sembrano essere un elevato tasso sui depositi e una forte crescita del rapporto tra crediti non esigibili e prestiti del settore bancario. Come è accaduto in alcuni paesi dell’Europa dell’Est.

 

Era probabilmente inevitabile: in tutto il mondo la crisi finanziaria ha messo in crisi gli economisti. Imputati per non averla prevista, per averne sottovalutato i segnali inequivocabili (a posteriori), per aver creduto nella fanfaluca dell’autoregolamentazione dei mercati e nella capacità dei prezzi di rispecchiare i rischi delle attività finanziarie. Insomma, Dio avrebbe creato gli economisti solo per far fare bella figura ad astrologi e meteorologi. 

IL RISCHIO NEI PREZZI

Ma cosa significa “prevedere” una crisi, ad esempio l’insolvenza di uno stato sovrano, o di ampia parte del sistema bancario? Significa, a mio avviso, individuare un insieme di segnali di vulnerabilità (early warnings), nell’economia, nella politica, nei bilanci di stati, governi, banche, imprese e famiglie, che sono associati a un’elevata probabilità del verificarsi della crisi.
Ecco allora la tipica obiezione: se i prezzi di mercato riflettono in modo efficiente l’informazione disponibile, prevedere le crisi, ad esempio l’insolvenza di un debitore, è un gioco da ragazzi (si fa per dire). La “vera” probabilità di crisi può essere ricavata dai prezzi di mercato.
La figura 1 mostra le probabilità di insolvenza implicite nei premi pagati sui credit default swaps (Cds) sui titoli di stato italiani per contratti con maturità di 1, 5 e 10 anni. (1) Come è accaduto per molti paesi giudicati “vulnerabili”, la diffusione della crisi finanziaria originata negli Stati Uniti ha fatto aumentare vertiginosamente la percezione della nostra rischiosità. Nel caso dell’Italia le probabilità d’insolvenza incorporate nei Cds sono triplicate tra settembre 2008 e gennaio 2009, per poi tornare poco sopra ai livelli iniziali nel giro di pochi mesi. Èragionevole pensare che, in così poco tempo, la solvibilità della Repubblica italiana abbia subito oscillazioni tanto vistose? L’estrema volatilità dei prezzi delle attività finanziarie suggerisce che questi non sempre siano una guida affidabile della vulnerabilità alle crisi.

                                                                         Figura 1

Fonte: elaborazioni di Giulio Trigilia, Università di Bologna

SEGNALI D’ALLARME

L’Associazione bancaria italiana ha da circa un anno lanciato un’iniziativa, l’Abi Country Risk Forum, volta a monitorare la vulnerabilità dei paesi emergenti a crisi bancarie e a crisi di liquidità. L’iniziativa prevede l’utilizzo di modelli quantitativi che ho elaborato seguendo una metodologia di machine learning, più comunemente impiegata in campi quali la ricerca biomedica, il controllo di qualità, la scoperta di frodi, le applicazioni militari, e recentemente applicata alle crisi di debito sovrano e alle crisi in conto capitale. (2) Quest’approccio consente di selezionare, tra un numero elevatissimo di variabili economiche e politiche, quella manciata di sintomi (cioè quelle combinazioni d’indicatori, gli early warnings, e le loro soglie critiche) che sfociano con elevata frequenza nell’evento catastrofico (la crisi), e di identificare diverse tipologie di crisi. (3) Sulla base di questi indicatori, è poi possibile calcolare, per ciascun paese e anno considerato, la probabilità che si verifichi una crisi l’anno successivo.
Il modello per le crisi bancarie offre spunti interessanti. (4)
Il più importante segnale di allarme nei paesi emergenti risulta essere un elevato tasso sui depositi (superiore al 16 per cento), che probabilmente riflette la percezione di rischio di insolvenza/illiquidità delle banche e che anticipa una corsa agli sportelli, ovvero riflette un tasso di inflazione elevato. (5) La vulnerabilità del sistema bancario è in altri casi segnalata da una forte crescita del rapporto tra crediti non esigibili e prestiti. Infine, una diversa tipologia appare caratterizzata dalla vulnerabilità alle crisi di cambio e ha il suo sintomo in un basso rapporto tra le riserve internazionali e il Pil (inferiore al 2 per cento). (6)
I “segnali” individuati dal modello anticipano correttamente (vedi tabella 1) 75 delle 105 crisi del campione e lanciano “falsi allarmi”, cioè prevedono erroneamente una crisi, nel 25 per cento degli episodi “tranquilli”.

Tabella 1: Capacità previsiva del modello crisi bancarie

Fonte: elaborazioni dell’autore

Dunque, quali sono i paesi emergenti maggiormente esposti al rischio di una crisi bancaria? La tabella 2 qui sotto riporta le previsioni del modello, stimato con dati fino al 2008, per gli anni 2009-2010. Per questi paesi gli indicatori segnalano una probabilità di crisi di circa tre volte superiore alla media del campione. Tra i paesi identificati, molti appartengono all’Europa dell’Est. In particolare è interessante rilevare che Lettonia, Polonia e Serbia hanno negoziato, tra dicembre 2008 e oggi, prestiti a beve termine (Standy By Arrangement, Flexible Credit Line) con il Fondo monetario internazionale, mentre la Guinea usufruisce di prestiti per l’aiuto allo sviluppo (Poverty Reduction and Growth Facility).
Come sempre, gli algoritmi statistici non possono sostituire la valutazione ragionata del singolo caso. Tuttavia, costituiscono uno strumento complementare importante per mettere in luce regolarità, ed eccezioni, empiriche alquanto complicate.

Tabella 2: Paesi Emergenti/Anni Vulnerabili a Crisi Bancarie

Country    Year
Azerbaijan 2009, 2010
Eritrea 2009, 2010
Guinea 2009, 2010
Latvia 2009
Moldova 2009
Poland 2009
Serbia 2009
Turkey 2009, 2010
Uzbekistan 2009
Venezuela 2009, 2010
Zimbabwe 2009, 2010

Fonte: elaborazioni dell’autore

(1) I Cds sono dei contratti di assicurazione con cui una parte si assicura contro l’insolvenza di un debitore pagando un premio all’assicuratore, dal quale ottiene, in caso di insolvenza, l’ammontare assicurato. Le elaborazioni sono di Giulio Trigilia dell’Università di Bologna, e seguono la metodologia di Hull and White (2000). La fonte è DataStream.
(2) Si veda, per le crisi di debito sovrano, P. Manasse, N. Roubini, “Rules of Thumb for Sovereign Debt Crises”, Journal of International Economics 78 (2009), pp. 192-205, e, per quelle in conto capitale, M. Chamon, P. Manasse, and A. Prati, “Can We Predict the Next Capital Account Crisis?”, IMF Staff Papers Vol. 54, No. 4 (2007).
(3) Il data set (fonte: Economist Intelligence Unit (Eiu), Eiu Financial Service Database) contiene variabili macroeconomiche, di bilancia dei pagamenti, debito estero, e nazionale, tassi di interesse e di cambio, moneta, credito, bilancio e debito pubblico, dati sul sistema bancario (attività, passività, patrimonio, redditività), indici di governance e di solidità istituzionale (diritti di proprietà, corruzione, efficienza amministrazione pubblica etc.), per un totale di 414 variabili esplicative che, con le varie trasformazioni (ritardi, tassi di crescita etc.) raggiungono il numero di 2.396 indicatori potenziali.
(4) La mia presentazione all’Abi Risk Forum del 5 giugno è disponibile sul mio blog.
L’analisi definisce l’evento di crisi bancaria come in Luc Laeven and Fabian Valencia Systemic Banking Crises: A New Database, Imf Working Paper 2009. I dati coprono 115 paesi emergenti tra il 1970-2007. Le crisi costituiscono il 2,4 per cento delle osservazioni.
(5) Ben 42 delle 105 crisi del campione presentano questo sintomo. Nell’8,5 per cento di tutti i casi in cui si verifica questo sintomo, si ha crisi bancaria l’anno successivo.
(6)Èil cosiddetto mismatch tra debiti (denominati in valuta estera) e crediti (denominati in valuta nazionale) che provoca il fallimento della banca quando la svalutazione accrescere il valore dei debiti. Si veda Graciela L. Kaminsky & Carmen M. Reinhart, 1999, "The Twin Crises: The Causes of Banking and Balance-of-Payments Problems", American Economic Review, American Economic Association, vol. 89 (3), pages 473-500, June.

Foto: da internet.

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  1. lorenzo Marzano

    Ma alla crisi dei subprime USA era applicabile tale metodologia ? Il faliento dello stato Argentino aveva -esaminato ex post -i sintomi adatti al metodo: Gli associati ABI mollavano i tango bond a sportello in buona fede o anche con regole del pollice sapevano e passavano il cerino ?

  2. Fabio Di Memmo

    I modelli quantitativi sono di sicuro aiuto ad anticipare in modo probabilistico il futuro economico. Non so cosa questi dicano del futuro prossimo, alcuni sostengono che abbiamo toccato il fondo e che permarremo un po’ prima di risalire. Da uomo qualunque ho una visione diversa ovvero che l’occhio del ciclone non ci abbia ancora investito completamente e questo avverà presumibilmente ad Ottobre 2009 quando il perdurare della stretta creditizia, l’aumentare della disoccupazione confermeranno e acuiranno la perdita di fiducia ingigantendo il ciclo vizioso nel quale ci siamo inseriti. Sono troppo pessimista? Nel caso quale è il piano di uscita?

  3. Antonio Aghilar

    In un mercato efficiente (e completo) i prezzi incorporano…tutte le informazioni. Questo è il postulato di base della maggior parte dei modelli quantitativi macro-economici. Ma (e forse è questo quello che mette in crisi la comprensione di noi poveri umani) oltre a non essere vero che i mercati sono efficienti (e completi…), non è vera neanche una piccola (e stranamente "trascurata", data la sua estrema"restrittività") ipotesi di partenza, ovvero quello della "infinita elasticità" dei prezzi che invece sono molto sensibili…alla speculazione. Forse la lezione di questa crisi è che bisogna concentrarsi di più sullo studio di alcuni filoni della scienza economica come la Market Microstructure Theory: modelli molto complicati certo ma molto più "realistici"…

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