In un contesto sempre più dinamico, il mercato delle sofferenze, per dimensione e rilevanza, ha smesso di essere una nicchia e si sta trasformando in un mercato maturo. L’entrata di grossi player internazionali, con la loro ampia disponibilità finanziari, è solo l’ultimo step di un’evoluzione che ha contribuito a ridurre progressivamente i margini di profitto, ed ha restituito centralità al tema di una corretta e puntuale valutazione degli NPL.

Tuttavia, nonostante il contesto dinamico, il metodo di valutazione degli NPL è rimasto lo stesso di quando il mercato era piccolo, protetto e con ampi margini: artigianale, dove il fulcro della valutazione è dato dall’esperienza soggettiva e personale del valutatore.

La valutazione sulle base dello storico

Ad oggi, l’approccio più comune e diffuso per la valutazione di un portafoglio di NPL si basa sul confronto con il ritorno ottenuto da una distribuzione simile nel passato. L’assunto di fondo è che se un evento, sotto determinate condizioni, si è verificato nel passato, non c’è motivo che non si ripeta nel futuro.

È quindi sufficiente, partendo da un sample (campione) rappresentativo del portafoglio da valutare, identificare quale sia stato il rendimento ottenuto nel passato da una simile distribuzione e proiettare nel futuro i risultati ottenuti nel passato.

Per quanto questo metodo abbia l’indubbio vantaggio della semplicità, non richiedendo particolare competenze statistiche né software dedicati, tuttavia comporta alcuni assunzioni molto forti:

• Che le distribuzioni siano effettivamente “simili”
• Che ciò che si è verificato nel passato si riproporrà nel futuro
• Che calcolare il ritorno di un aggregato sia uguale alla soma dei ritorni di ogni singola posizione

Qualora una o più di queste assunzioni non si dimostrassero vere per il portafoglio in valutazione, il risultato ottenuto potrebbe essere completamente errato e distante dalla realtà, di fatto inficiando l’applicazione pratica di tale metodologia e la sua valenza economica.

Cosa significa una distribuzione simile

Una delle condizioni affinché il procedimento di valutazione sia valido, è che le due distribuzioni confrontate, il sample del portafoglio da valutare ed il portafoglio storico di riferimento, siano “simili”. Questo permette di proiettare nel futuro le realizzazioni passate, dato che, ceteris paribus, i due portafogli hanno le medesime caratteristiche.

Tuttavia valutare se due distribuzioni sono simili è un lavoro complesso e non privo di una componente arbitraria. Non è infatti sufficiente stabilire se le due distribuzioni abbiano una media ed una varianza simile, per le variabili considerate, o anche semplicemente che siano costituite da stesse tipologie di NPL. È anche necessario comprendere come i valori si distribuiscono, e se ci sono differenze statisticamente significative e quali.

Inoltre è necessario valutare anche la media e la varianza condizionata alle altre variabili: considerare contemporaneamente anche le altre variabili ritenute importanti. La presenza di una correlazione può nasconderne altre: una relazione spuria.

Infatti, ad esempio, supponendo di verificare nello storico una maggiore probabilità delle donne di ripagare rispetto agli uomini, si potrebbe dedurre che un portafoglio con una maggiore quota di donne abbia maggior valore. Tuttavia questa potrebbe essere dovuto al fatto che le donne potrebbero richiedere prestiti di minore ammontare, a cui è associata una maggiore probabilità di ripagamento.

Se non verificata, l’eventuale eterogeneità induce nei risultati distorsioni ed errori. Si tenderà quindi ad associare al sesso una caratteristica indotta dall’ammontare del prestito: un portafoglio con un’alta percentuale femminile, sarà sopravvalutato, e sottovalutato uno con una maggiore frazione di uomini.

Riassumendo potremmo senz’altro dire che il rischio legato alla verifica se due portafogli sono “simili” è da un lato legato alla confrontabilità dei singoli elementi statistici che li caratterizzano (media, varianza, punti estremi, forma delle code, …) per le singole variabile, dall’altro richiede la verifica che l’insieme delle variabili, delle correlazioni che le legano e delle funzioni che descrivono la loro interrelazione siano il più coerenti possibili.

In ultimo, anche ammesso di riuscire a determinare tale somiglianza, sarà comunque necessario disporre di un indicatore che descriva l’impatto effettivo sul valore del portafoglio dovuto per una differenza, seppur piccola, tra le due distribuzioni.

Appare evidente che, per garantire risultati affidabili, una semplice analisi descrittiva richieda di considerare contemporaneamente le molteplici variabili che giocano un ruolo: età, sesso, nazionalità, ammontare del capitale, regione di residenza, solo per citarne alcune.

Risulta quindi difficile considerare contemporaneamente tutte le variabili senza un modello di riferimento che, identificate quelle statisticamente rilevanti, ne quantifichi l’impatto.

Il tempo non cambia?

Anche assumendo di aver costruito due distribuzioni simili, la valutazione ottenuta presuppone implicitamente un’ipotesi estremamente forte: le condizioni non mutano nel tempo.

Significa assumere che la stessa posizione lavorata nel pieno della crisi economica, con una PIL in caduta del 7% in 4 anni, abbia lo stesso valore di un credito estratto in un contesto macroeconomico di ripresa, con una occupazione in crescita e maggiore opportunità di lavoro.

L’esperienza degli ultimi anni ha messo drammaticamente in luce i limiti di assunzioni come questa, che non tengono in considerazioni i possibili mutamenti del contesto socio-economico in cui siamo immersi, ed in cui il tempo è una costante.

È quindi necessario sviluppare strumenti capaci di identificare il ruolo che le variabili hanno nella valutazione di un NPL e di tener conto dei loro cambiamenti ed evoluzioni nel tempo, cioè superare un approccio basato sul confronto tra due distribuzioni, nella speranza che nel frattempo nulla sia cambiato.

L’utilizzo di un modello statistico/matematico che leghi tra di loro le variabili descrivendo in modo preciso le relazioni che le legano permette di definire una dinamica rispetto all’evolvere del contesto.

Valutare un aggregato è come valutare una singola posizione

La valutazione ottenuta con la comparazione di distribuzione simili, fornisce un valore aggregato del ritorno: la proiezione del valore realizzato nel passato.

Tuttavia la semplificazione ottenuta ha un costo: se è vero che maggior dettagli di informazioni permettono una migliore valutazione, la rinuncia a parte del set informativo aggrava il problema dell’informazione imperfetta.

Da una parte, per la legge di propagazione degli errori, l’errore commesso nella valutazione di un aggregato è maggiore di quello ottenuto dalla valutazione su singole posizioni [per maggiori approfondimenti si legga qui].

Dall’altra, la rinuncia alla variabilità tra le posizioni è una perdita netta di informazioni che potrebbe essere valorizzata. Valutando per aggregato è come costruire una posizione media, i cui valori sono pari a quelli medi della distribuzione. Rinunciando all’eterogeneità tra le posizioni, si assume implicitamente che tutte le posizioni siano uguali ed indistinte, ed il ritorno è una frazione costante del Gross Book Value, uguale per ogni posizione. Tuttavia ogni posizione è differente dalle altre, per le sue caratteristiche distintive. Valorizzare queste informazioni permette di costruire valutazioni di ogni singola posizione, e quindi ottenere valutazioni più precise e corrette, su cui poter applicare logiche di recupero customizzate.

In un contesto in evoluzione, dove i margini si allineano progressivamente, e dove assume sempre più valore la capacità di definire un prezzo preciso, è urgente sviluppare strumenti capaci di superare i limiti della semplice analisi descrittiva: di considerare tutte le dimensioni rilevanti, di valutare ogni singolo loan, e definire scenari alternativi rispetto alle ipotesi sul contesto socio-economico di riferimento.

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