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ASSEGNAZIONE DEL RATING NELLE OPERAZIONI DI CARTOLARIZZAZIONE : Analisi dei dati e loro modellazione

I modelli statistici hanno rivoluzionato la gestione del rischio, e sono diventati un mezzo indispensabile che è largamente usato dagli analisti finanziari in tutte le aree della finanza moderna.

Esistono molti modelli che descrivono i processi di analisi di credito con efficienza, velocità e accuratezza, e massimizzano la quantificazione, e perciò la gestione, del rischio. Ma per godere di tutti i vantaggi dei modelli di calcolo bisogna comprenderne i limiti, per poter poi fare un’analisi il più accurata possibile.

Aspetto sicuramente primario è l’analisi dei dati di cui disponiamo, infatti gli output dei modelli statistici sono tanto affidabili quanto i loro dati sottostanti. E’ molto importante quindi capire la fonte dei dati, come sono stati calcolati e cosa significano.

Per analizzare le principali tipologie e procedure di modellazione dei dati delle agenzie di rating, prenderò come esempio i metodi della già citata agenzia americana Moody’s, che di seguito verranno esposti.

Per l’assegnazione del rating Moody’s effettua un’analisi dei dati sia quantitativa che qualitativa, quest’ultima fornisce un supporto essenziale poiché non solo verifica che i dati sottostanti siano corretti, ma anche aggiunge all’analisi fattori non quantitativi (quali aspetti legali, valutazione della qualità dell’originator, analisi dei trend economici) che aiutano a stabilire se il risultato finale risulta ragionevole.

Nella figura 3.1 è illustrato il processo attraverso cui Moody’s assegna il rating ad un’operazione di cartolarizzazione; si può da subito notare come in ogni fase viene effettuata un’analisi quantitativa-qualitativa combinata.


Processo di assegnazione del rating


Il rating di Moody’s delle Asset-Backed Securities (ABS), Residential Mortgage-Backed Securities (RMBS), Commercial Mortgage-Backed Securities (CMBS) e Collateralised Debt Obligations (CDO) è per tutti basato sul concetto di perdita attesa.

Quindi il ruolo più importante dei modelli di calcolo, in un contesto di assegnazione del rating, è l’analisi della distribuzione di perdita dei titoli emessi. Il modello, basato principalmente sugli input delle caratteristiche del pool e sulle performance dei dati storici, vuole attribuire una probabilità certa per ogni scenario di perdita, in relazione ad ogni classe di titoli.

Moody’s solitamente utilizza due metodi per calcolare la distribuzione di probabilità di default di un portafoglio : il “Binomial Expansion Technique” (BET) per i CDO e, in maniera meno frequente, per portafogli di CMBS ; e il “Lognormal Method” (LNM)25 per portafogli frazionati di ABS o per portafogli composti da RMBS. In teoria il metodo BET deve essere usato in presenza di portafogli con un limitato numero di assets omogenei, mentre il metodo Log-Normale viene applicato a portafogli frazionati con un alto numero di titoli.

Altri due metodi sono: la “simulazione di Montecarlo”26, che è abbastanza accurato ma di complicata implementazione, e viene utilizzato quando si è in presenza di un gruppo di titoli complesso da analizzare ; e il “Fourier Transform Method”, applicabile quando gli altri metodi risultano.


Binomial Expansion Technique

Il BET è, come affermato in precedenza, un metodo per stimare l’aspettativa di perdita di determinati titoli, in particolare CBO e CLO. Offre molti vantaggi per la determinazione del rating appropriato:

- Tiene conto di ogni possibile scenario

- La sua implementazione è molto meno intensa in termini di calcolo rispetto, ad esempio, al metodo di Montecarlo

- Effettua abbastanza semplicemente un’analisi di sensitività, operazione richiesta per un alto rating dei titoli appartenenti alla classe di investimento.


Questo metodo è basato sul concetto di “Diversity Score”.


Essenzialmente riduce, per scopi di modellazione, il vero pool di titoli collaterali (tipicamente un pool di titoli eterogenei con comportamento di default correlato) in un pool omogeneo di titoli incorrelati, attraverso il diversity score. Quest’ultimo rappresenta il numero di titoli indipendenti e identici che hanno la stessa distribuzione di perdita del pool iniziale. Definiamo D il diversity score del portafoglio collaterale.

Il comportamento del pool originario può essere modellato usando un portafoglio fittizio composto da D bonds, ognuno dei quali ha lo stesso valore (par value), calcolato come il valore totale del collaterale diviso D .

Inoltre assumiamo che tutte queste obbligazioni abbiano la stessa probabilità di default, determinata come la probabilità media ponderata di default del pool originario.

Infine, per quanto riguarda i defaults, il comportamento di questo pool omogeneo di D titoli può essere descritto interamente in termini di D possibili scenari: un default, due defaults,…, fino a D defaults.


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LA CARTOLARIZZAZIONE : ASPETTI GENERALI

1.0 Introduzione alla Cartolarizzazione


1.1 La struttura di un’operazione di cartolarizzazione

1.2 I soggetti coinvolti

1.2.1 L’originator

1.2.2 Lo Special Purpose Vehicle (SPV)

1.2.3 La Società di rating

1.2.4 Il Credit Enhancement

1.2.5 Figure per l’amministrazione e il controllo

1.3 Principali vantaggi ottenibili attraverso la cartolarizzazione

1.3.1 Benefici per l’originator

1.3.2 Benefici per gli investitori


1.4 Nascita ed evoluzione del mercato della Cartolarizzazione

ANALISI DEI TITOLI EMESSI DALLA CARTOLARIZZAZIONE

2.1 Caratteristiche generali

2.1.1 Le principali strutture di ABS

2.2 Il mercato di collocamento delle ABS


L’ASSEGNAZIONE DEL RATING NELLE OPERAZIONI DI CARTOLARIZZAZIONE

3.1 Analisi dei dati e loro modellazione

3.2 Binomial Expansion Tecnique


ANALISI DI UN’OPERAZIONE DI CARTOLARIZZAZIONE :

4.1 Analisi del portafoglio di crediti iniziale

4.2 Emissione delle ABS

4.3 Forme di credit enhancement all’interno dell’operazione

4.4 Flussi dell’operazione


Conclusioni

Riferimenti bibliografici

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