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Attualmente l’offerta di MetricsLab è costituita da 5 applicativi informatici che si configurano come moduli indipendenti della suite Metrics Library.
Software per il pricing dei crediti.
Il modello gestisce crediti a tasso fisso, a tasso variabile e a tasso misto (anche con cap e floor), ad ammortamento e a scadenza fissa (bullet).
Tra le principali funzionalità del software, si segnalano:
Le routines di iterazione del modello consentono di:
Tutti i risultati prodotti dai modelli e quelli ottenuti mediante procedimenti di iterazione o elaborazione in batch possono essere esportati in files di testo o Excel.
Software per la stima dei recuperi attesi da un credito in caso di insolvenza del debitore.
L’algoritmo di stima dei recuperi replica l’iter tipico dell’azione svolta dai gestori, vale a dire:
Il gestore può modificare la valutazione da algoritmo intervenendo sulle garanzie (valore della garanzia, coefficiente di realizzo, tempo di realizzo, …), inserendo ulteriori flussi di cassa (singoli flussi o piani di rientro) o correggendo i costi attesi.
A fine elaborazione, il programma produce due viste separate:
CONTROLLI – La valutazione da algoritmo fornisce alle parti terze (risk management, internal audit, accounting, revisori esterni, … ) un elemento neutrale che consente di valutare la congruità delle valutazioni effettuati dai gestori.
TRATTATIVE CON LE CONTROPARTI – La disponibilità di uno strumento informatico per la generazione automatica di piani di recupero aggiornati fornisce ai gestori un termine di confronto per valutare la convenienza ad accordare misure di concessione (forbearances) o ad aderire ad accordi transattivi.
SIMULAZIONE – E’ possibile stimare ex-ante gli effetti di correzioni dei criteri di valutazione (revisione dei coefficienti di realizzo, acquisizione di garanzie di terzi, rafforzamento del collateral di alcune posizioni, …).
ASSEGNAZIONE DI OBIETTIVI – Le stime di recupero per clusters di crediti omogenei consentono di definire obiettivi di recupero all’interno dei sistemi di incentivazione dei gestori.
Il processo di analisi del rischio di tasso nel banking book si svolge attraverso due macro-fasi:
L’applicativo “Dynamic IRRBB” assume in input il risultato della fase di cash flow slotting e realizza una analisi di scenario secondo un approccio deterministico e un approccio stocastico.
APPROCCIO DETERMINISTICO
Nell’approccio deterministico, ogni shock della curva dei tassi è modellato attraverso un’espressione algebrica che produce un preciso spostamento della curva spot.
Tali scenari risultano:
Per tali ragioni, questi scenari risultano spesso irrealistici e non soddisfano il requisito dell’appropriatezza previsto dagli Standards del Comitato di Basilea.
APPROCCIO STOCASTICO
Quando si segue l’approccio stocastico, il programma produce un numero molto elevato (decine di migliaia) di possibili spostamenti della curva ottenuti mediante un procedimento statistico che considera:
– l’orientamento dei tassi verso i rispettivi valori forward, su un orizzonte di tempo definito;
– le volatilità dei singoli nodi della curva dei rendimenti;
– la matrice delle correlazioni tra tutti i nodi della curva.
Nello specifico, il programma applica un procedimento di simulazione multivariata aderente alle teorie di option pricing (Black 1976), opportunamente corretto per operare anche in contesti di tassi negativi.
Il risultato della simulazione Monte Carlo è costituito da distribuzioni di probabilità del delta-valore e del margine di interesse atteso.
L’analisi di margine può incorporare anche scenari di variazione degli spreads.
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Riguardo al significato dell’informazione prodotta, i due approcci risultano complementari in quanto:
La comparabilità dei risultati prodotti dai modelli può essere valutata sotto due distinti profili:
– la capacità di ranking (comparazione orizzontale), cioè la possibilità, per le autorità di vigilanza, di ordinare diversi istituti secondo il diverso grado di rischio;
– la continuità dell’informazione prodotta nel tempo che consente di costruire serie storiche coerenti degli indicatori di rischio e di redditività attesa per dare, ad ogni banca e alle autorità di vigilanza, la possibilità di seguire l’evoluzione del rischio (comparazione verticale) e valutare l’efficacia delle scelte di gestione adottate.
L’evidenza empirica dimostra che l’applicazione di scenari deterministici stabiliti dalle norme, perciò applicati da tutte le banche, supporta la comparabilità orizzontale, ma produce risultati discontinui che conferiscono instabilità al ranking e non consentono un’efficace comparazione verticale.
La simulazione Monte Carlo, invece, oltre a conferire stabilità al ranking fra istituti, produce risultati coerenti con le condizioni di contesto, perciò consente di seguire l’evoluzione del rischio nel tempo e di valutare l’opportunità di eventuali azioni correttive.
Software per il monitoraggio delle performances dell’azione di recupero.
Oltre a calcolare la LGD a consuntivo, l’applicativo calcola la LGD attesa alla data di ingresso a sofferenze e lungo tutto il periodo di recupero. Sulla base di questa informazione, il risk management può isolare le posizioni che presentano escursioni rilevanti delle stime di recupero per indagarne le cause ed identificare aree di miglioramento dei criteri di stima.
E’ inoltre possibile tracciare le vendite immobiliari per effettuare statistiche sui tempi di escussione e sulle relativa aste.
Software per il calcolo del rischio su portafogli di titoli.
Il modello può essere applicato ad un numero indefinito di portafogli. Oltre al portafoglio titoli della banca, il modello può ricevere in input portafogli di terze parti (gestioni individuali, portafogli in consulenza, …) realizzando servizi di retail risk management per la clientela.
Per ogni portafoglio, il modello calcola:
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