CRIF è stata invitata dalla Banca Centrale Europea a presentare in un incontro della Divisione Stress Test i propri modelli “bottom up” e analisi data driven effettuate su un campione di grandi imprese italiane.
In questi mesi le grandi banche dell’area euro (Italia inclusa) stanno lavorando, sotto la guida della Banca Centrale Europea, per produrre uno “stress test” dedicato ai rischi climatici.
Gli stress test richiederanno alle istituzioni finanziarie di rendicontare su un set comune di metriche del rischio climatico, incluso il volume di emissioni di gas serra dei loro principali debitori. Inoltre dovranno valutare la vulnerabilità dei grandi clienti ai rischi “fisici” (come la siccità o le inondazioni) e di “transizione”, (legati all’avvento di normative restrittive che aumentino i costi per le aziende inquinanti spingendole a riconvertire i processi produttivi, a una maggiore sensibilità della clientela verso la sostenibilità ambientale, o ancora alla disponibilità di tecnologie più “pulite”).
La stima di quest’ultima tipologia di rischi è particolarmente complessa in quanto si tratta di un tema relativamente nuovo, rispetto al quale non esistono modelli consolidati e molte banche non hanno ad oggi basi dati consistenti (affidabili). Il rischio è che gli istituti di credito, per rispondere allo stress test, finiscano per fare affidamento su schemi iper-semplificati secondo una logica “top down” (che tratta allo stesso modo tutte le aziende appartenenti, ad esempio, a un medesimo settore industriale) anziché tenere in considerazione le peculiarità dei singoli debitori in un’ottica “bottom up” (che parte dalle caratteristiche delle singole imprese, come l’attuale livello di emissioni di gas serra).
I modelli “bottom up” messi a punto da CRIF sul rischio di transizione presentati alla BCE
Il team di Risk Management di CRIF, negli ultimi mesi ha sviluppato un prototipo di modello “bottom up” che trasforma le previsioni sulle variabili macroeconomiche e climatiche attese per i prossimi anni (fornite dalla BCE nell’ambito dello stress test) in una stima di come cambieranno i ricavi, i costi operativi e gli investimenti delle diverse imprese. Si tratta di un sistema di algoritmi forward looking, che utilizza stime econometriche di lungo periodo, calibra le proprie previsioni usando le emissioni di gas serra delle singole aziende e integra le analisi sulle grandi controparti svolte da CRIF Ratings.
Tale modello, presentato in anteprima il 13 gennaio nel corso dell’evento organizzato dal Credit Risk Club “The 2022 Climate Risk Stress Test: how to make the most of it?”, ha colto l’attenzione degli addetti ai lavori per i suoi fattori distintivi e risultanze ed ha portato CRIF ad essere invitata dalla BCE ad approfondirlo con propri esperti della Divisione Stress Test. In tale occasione, oltre a discutere la struttura dell’algoritmo/i e i possibili spunti di affinamento, sono stati condivisi i risultati di analisi data driven, svolte da CRIF mettendo a confronto – su un campione di 19 grandi imprese italiane – i risultati ottenuti con l’approccio bottom up e con una metodologia alternativa, maggiormente semplificata, di tipo top down. Si è visto come, mentre quest’ultima prospettiva conduce molto spesso a prevedere un aumento del rischio di default dei clienti, la stima dell’impatto a livello di singola impresa risulti assai più variegata, visto che molti operatori di grandi dimensioni potrebbero in realtà registrare una riduzione del proprio rischio di credito grazie all’impatto positivo degli investimenti già in corso e pianificati per i prossimi anni. A riprova di come, nel risk management, le “scorciatoie” possano spesso condurre a risultati ingannevoli, perché non vi è alternativa a investire in metodologie solide e in basi di dati ampie e accurate.
Sempre in ambito climate risk, CRIF in collaborazione con RED Risk recentemente ha anche vinto la challenge G20 Techsprint 2021 proposta dalla Banca d’Italia e dall’Innovation Hub della Banca dei Regolamenti Internazionali (BRI), a riprova della robustezza dell’approccio data driven e delle competenze analitiche e di risk management.
Per maggiori informazioni contattaci
