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MONTE CARLO SIMULATIONS
FOR A.I.F. ASSET
VALUATION
Valutazione degli Asset Immobiliari in carico a Gestori
di Fondi di Inv...
INDICE
1. Premesse Normative
2. Direttiva A.I.F.M.D.
3. Simulazione Montecarlo
4. Casi Pratici
o Iniziativa a sviluppo
o I...
PREMESSE
NORMATIVE
«Per la valutazione dei beni immobili e dei diritti
reali immobiliari in cui è investito il patrimonio
del fondo nonché de...
Al fine di apprezzare l’adeguatezza del processo
in base al quale le SGR valutano i beni oggetto di
investimento, amminist...
È fondamentale pertanto la completezza e la
trasparenza delle relazioni di stima predisposte
dagli esperti indipendenti, a...
«La SGR, qualora intenda discostarsi dalle stime
effettuate dagli esperti, ne comunica le ragioni
agli esperti stessi». Ta...
Dai dati relativi all’intervento degli esperti
indipendenti nella valorizzazione degli asset emerge
che nel 98% dei casi i...
Le norme sinteticamente richiamate inducono a
ritenere che le SGR sono tenute a:
• verificare che i dati utilizzati per la...
DIRETTIVA
A.I.F.M.D.
Il recepimento della normativa introdotta dalla
Direttiva 2011/61/UE (“A.I.F.M.D.”) sui gestori
(“G.E.F.I.A.”) dei fondi d...
Tematiche sulle quali impatta l’A.I.F.M.D.:
Leva finanziaria
Responsabilità
professionale/requisiti
patrimoniali
Incentivi...
Tematiche sulle quali impatta l’A.I.F.M.D.:
Leva finanziaria
Responsabilità
professionale/requisiti
patrimoniali
Incentivi...
Dei molteplici aspetti di portata innovativa,
contenuti nella normativa richiamata, ci
soffermeremo sul processo di valuta...
Dall’analisi delle direttive risultano due diverse
opzioni organizzative disponibili in capo alle
società G.E.F.I.A., attr...
Istituzione di un’apposita funzione interna, in
linea con il principio di proporzionalità,
funzionalmente e gerarchicament...
Esternalizzazione della funzione di valutazione
dei beni del fondo a soggetti terzi, in possesso di
requisiti previsti dal...
SIMULAZIONE
MONTE CARLO
Il metodo dei flussi di cassa attualizzati (DCF) è, in
generale, il metodo più utilizzato per la valutazione
immobiliare.
...
Il Metodo Monte Carlo fa parte della famiglia dei metodi
statistici non parametrici ed è usato per trarre stime
attraverso...
BIBLIOGRAFIA
Mentre la bibliografia e gli studi relativi all’analisi Monte Carlo applicata ai
settori finanziari e scienti...
Non esiste un solo metodo Monte Carlo: il termine descrive
invece una classe di approcci molto utilizzati per una larga
ca...
INPUT E CORRELAZIONI
Ricavi
Costi
Tempistiche
VacancyInflazione
Tassi Attesi
Tasso di
sconto
DISTRIBUZIONI E RANGE
Sulla base dello studio di Hoesli, M., Jani, E. and Bender, A. “Monte Carlo
simulations for real est...
ESECUZIONE E AGGREGAZIONE
ANALISI SCOSTAMENTI
In questa fase vengono aggregati i risultati dei
calcoli deterministici singoli al fine di determinare...
CASI
PRATICI
INIZIATIVA A
SVILUPPO
INPUT E CORRELAZIONI
Variabili di input soggette ad Analisi Montecarlo:
• Ricavi
• Costi
• Tempistiche
• Inflazione
• Tass...
DISTRIBUZIONI E RANGE
Le distribuzioni utilizzate:
• Ricavi - Distribuzione Triangolare
• Costi - Distribuzione Triangolar...
ESECUZIONE E AGGREGAZIONE
ANALISI SCOSTAMENTI
Aggregati i risultati dei calcoli deterministici singoli al fine di
determinare la curva di distribuzi...
INIZIATIVA A
REDDITO
INPUT E CORRELAZIONI
Variabili di input soggette ad Analisi Montecarlo:
• Ricavi
• Vacancy
• Costi
• Inflazione
• Tassi At...
DISTRIBUZIONI E RANGE
Le distribuzioni utilizzate:
• Ricavi - Distribuzione Triangolare
• Costi - Distribuzione Triangolar...
ESECUZIONE E AGGREGAZIONE
ANALISI SCOSTAMENTI
Aggregati i risultati dei calcoli deterministici singoli al fine di
determinare la curva di distribuzi...
OSSERVAZIONI
I primi risultati suggeriscono che i valori centrali delle
simulazioni sono nella maggior parte dei casi inferiori
rispett...
Nel caso specifico, la tipologia estimativa e l’unicità del
bene oggetto di stima possono, caso per caso, innalzare
l’alea...
CONCLUSIONI
PROPERTY FINANCE AND INVESTMENT
«L’investimento immobiliare assume molteplici forme, che vanno dalla
tradizionale propriet...
REAL ESTATE CAPITAL MARKETS
Valuation
• NPV - Net
Present Value
Property
Finance &
Investment
• IRR - Internal
Rate of Ret...
INVESTMENT
MEMORANDUM
INTERNAL RATE OF RETURN
Distribution=Beta; Minimum=6.5%; Maximum=9.6%; Alpha=3.49795; Beta=3.38369
DURATA DELL’INVESTIMENTO
Distribution=Beta; Minimum=6.94; Maximum=10.06; Alpha=3.18256; Beta=3.20927
RISK RATING
Risk Rating 83%
Min Rating Giudizio
100% AAA+ Prime Plus. Elevata capacità di ripagare il debito
90% AAA Prime...
ASSET
ALLOCATION
INVESTIMENTO A - 30% INVESTIMENTO B - 70%
Min Rating Giudizio
100% AAA+ Prime Plus. Elevata capacità di ripagare il debito...
INPUT
• 30% Investimento A - Pith:
• IRR - Distribution=Beta; Minimum=6.5%;
Maximum=9.6%; Alpha=3.49795; Beta=3.38369
• Du...
IRR DEL PORTAFOGLIO
IRR= 10,16%; Distribution=Beta; Minimum=8.23%;Maximum=12.00%;Alpha=5.39957;Beta=5.128
DURATA INVESTIMENTO
Durata= 8,5Y; Distribution=Beta; Minimum=6.91; Maximum=10.03; Alpha=3.19704;
Beta=3.10838
Davide Palmaghini MRICS
Head of Fund Management at Valore Reale SGR SpA
Stefano Testori
Valuation & Risk Manager at Valore...
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Monte Carlo Simulations for A.I.F. Asset Valuation

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Valutazione degli Asset Immobiliari in carico a Gestori di Fondi di Investimento Alternativi (alla luce della normativa vigente e dell’entrata in vigore della direttiva A.I.F.M.D) con il supporto della simulazione Monte Carlo.

Monte Carlo Analisys
Il metodo dei flussi di cassa attualizzati (DCF) è, in generale, il metodo più utilizzato per la valutazione immobiliare. È generalmente accettato che il metodo produce una stima del fair value attendibile ed è il metodo raccomandato da Banca d’Italia.
Questo metodo è davvero molto utile, ma soffre di alcune limitazioni. Il contributo principale di questo lavoro è di incorporare incertezza nel processo di valutazione immobiliare.
Lo scopo di incorporare incertezza nel processo di valutazione è di non utilizzare solamente una stima puntuale nel range dell'intera distribuzione dei valori, ma piuttosto l’intera distribuzione di valori. Non esiste un solo metodo Monte Carlo: il termine descrive invece una classe di approcci molto utilizzati per una larga categoria di problemi. L’approccio utilizzato nella nostra analisi segue questo particolare schema:
1) Definire un dominio di possibili variabili di input soggette a incertezza.
2) Definire eventuali correlazioni tra le variabili di input.
3) Generare input casuali con una certa distribuzione di probabilità determinate.
4) Eseguire un calcolo deterministico utilizzando i dati in ingresso.
5) Aggregare i risultati dei calcoli deterministici singoli al fine di determinare la curva di distribuzione dei risultati finali.
6) Valutare lo scostamento dal valore determinato dall’Esperto Indipendente.

Investment Memerandum for Capital Markets
L’investimento immobiliare assume molteplici forme, che vanno dalla tradizionale proprietà diretta e dal commercio di terreni e fabbricati affittati agli attuali Capital Markets dove le rendite degli asset sono trattate come titoli e derivati. Una maggiore flessibilità e disponibilità di prodotti indiretti di investimento immobiliare, oltre ad una migliore analisi comparativa dei dati delle prestazioni suscitano un interesse crescente in questa classe di investimenti. Questo significa anche che il mercato degli investimenti immobiliari sta diventando molto più complesso e di natura internazionale. Investimenti Immobiliari e Capital Markets sottendono un gran numero di attività che impattano sul mercato immobiliare con offerte che vanno da prodotti relativamente semplici, quali i mutui residenziali, a molto complessi, con offerte strutturate che possono coinvolgere diversi livelli di finanziamento da una varietà di fonti. Attraverso l'applicazione del metodo Monte Carlo ad un modello di valutazione (per calcolarne l'IRR e le relative tempistiche) e del modello di Risk Management sviluppato con il dipartimento ABC del Politecnico di Milano è possibile estrarre il Pith dell'Investimento per andare a costruire un modello di simulazione per la valorizzazione e valutazione del portafoglio immobiliare.

Publié dans : Immobilier
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Monte Carlo Simulations for A.I.F. Asset Valuation

  1. 1. MONTE CARLO SIMULATIONS FOR A.I.F. ASSET VALUATION Valutazione degli Asset Immobiliari in carico a Gestori di Fondi di Investimento Alternativi (alla luce della normativa vigente e dell’entrata in vigore della direttiva A.I.F.M.D) con il supporto della simulazione Monte Carlo
  2. 2. INDICE 1. Premesse Normative 2. Direttiva A.I.F.M.D. 3. Simulazione Montecarlo 4. Casi Pratici o Iniziativa a sviluppo o Iniziativa a reddito 5. Conclusioni
  3. 3. PREMESSE NORMATIVE
  4. 4. «Per la valutazione dei beni immobili e dei diritti reali immobiliari in cui è investito il patrimonio del fondo nonché delle partecipazioni in società immobiliari non quotate, la SGR si avvale di esperti indipendenti aventi i requisiti stabiliti dal D.M.» Regolamento del 14.04.2005, Titolo V, Capitolo 4, Sezione II, paragrafo 4.
  5. 5. Al fine di apprezzare l’adeguatezza del processo in base al quale le SGR valutano i beni oggetto di investimento, amministrazione e disinvestimento, bisogna tenere presente che l’intervento degli esperti lascia impregiudicata la centralità del ruolo delle SGR e, ovviamente, la piena responsabilità delle stesse nel processo di valutazione dei beni presenti nel patrimonio dei fondi da loro gestiti.
  6. 6. È fondamentale pertanto la completezza e la trasparenza delle relazioni di stima predisposte dagli esperti indipendenti, alla luce del fatto che la qualità informativa delle perizie si riverbera sulla capacità di conoscenza e comprensione da parte delle SGR delle modalità di formazione dei valori degli immobili.
  7. 7. «La SGR, qualora intenda discostarsi dalle stime effettuate dagli esperti, ne comunica le ragioni agli esperti stessi». Tale disposizione fornisce la direttrice in ordine al comportamento delle SGR implicando il loro dovere di avere contezza degli elementi che stanno alla base della valutazione, e di esplicitare analiticamente, nel rapporto dialettico con gli esperti, le motivazioni in base alle quali esse ritengono “fair” un determinato valore, diverso da quello indicato dagli esperti.
  8. 8. Dai dati relativi all’intervento degli esperti indipendenti nella valorizzazione degli asset emerge che nel 98% dei casi i valori riportati dai rendiconti corrispondono alle valutazioni elaborate dai valutatori (Fonte Assogestioni). Ciò testimonia la tendenza delle SGR a non discostarsi, in sede di valorizzazione degli asset, dalle valutazioni degli esperti indipendenti. Nel 2% dei casi in cui esiste uno scostamento, questo assume, peraltro, dimensioni non marginali: le valutazioni degli esperti sono maggiori di circa il 20% rispetto ai valori iscritti nei rendiconti.
  9. 9. Le norme sinteticamente richiamate inducono a ritenere che le SGR sono tenute a: • verificare che i dati utilizzati per la predisposizione delle stime per singolo cespite siano corretti, documentati e riconciliati con le evidenze amministrativo-contabili; • acquisire piena consapevolezza dei modelli di valutazione utilizzati dagli esperti nonché delle ipotesi formulate circa i rischi rilevanti (economico-finanziari e immobiliari: localizzazione, caratteristiche fisiche, legislazione e fiscalità, reddito, vacancy, solvibilità del tenant, uso presente e futuro, fungibilità, liquidità, indebitamento, ecc.).
  10. 10. DIRETTIVA A.I.F.M.D.
  11. 11. Il recepimento della normativa introdotta dalla Direttiva 2011/61/UE (“A.I.F.M.D.”) sui gestori (“G.E.F.I.A.”) dei fondi di investimento alternativi (“F.I.A.”) e della disciplina dettata dal Regolamento delegato dell’Unione Europea 231/2013, recentemente completato con la pubblicazione del D.M. 30 del 20 marzo 2015 di attuazione dell’art. 39 del Testo Unico della Finanza (“DM 30/2015”) e dei regolamenti attuativi da parte di Consob e Banca d’Italia, consente di poterne valutare gli impatti all’interno di un quadro definito.
  12. 12. Tematiche sulle quali impatta l’A.I.F.M.D.: Leva finanziaria Responsabilità professionale/requisiti patrimoniali Incentivi Esecuzione delle decisioni per conto del F.I.A. Conflitti di interessi Gestione del rischio Gestione della liquidità Operazioni personali Valutazione Delega di funzioni Depositario e Record keeping Prospetti contabili Comunicazioni agli investitori Segnalazione alle autorità competenti Remunerazioni
  13. 13. Tematiche sulle quali impatta l’A.I.F.M.D.: Leva finanziaria Responsabilità professionale/requisiti patrimoniali Incentivi Esecuzione delle decisioni per conto del F.I.A. Conflitti di interessi Gestione del rischio Gestione della liquidità Operazioni personali Valutazione Delega di funzioni Depositario e Record keeping Prospetti contabili Comunicazioni agli investitori Segnalazione alle autorità competenti Remunerazioni
  14. 14. Dei molteplici aspetti di portata innovativa, contenuti nella normativa richiamata, ci soffermeremo sul processo di valutazione dei beni del fondo comune di investimento alternativo, nuova disciplina introdotta dall’art. 19 della Direttiva A.I.F.M. e disciplinata agli articoli 67 e seguenti del Regolamento Delegato 231/2013 del 19 dicembre 2012 (“Regolamento A.I.F.M.”), che reca disposizioni integrative e attuative della Direttiva A.I.F.M.
  15. 15. Dall’analisi delle direttive risultano due diverse opzioni organizzative disponibili in capo alle società G.E.F.I.A., attraverso le quali implementare la nuova disciplina normativa, con particolare riferimento al processo di valutazione applicabile ai F.I.A. di tipo chiuso che investono nel settore immobiliare.
  16. 16. Istituzione di un’apposita funzione interna, in linea con il principio di proporzionalità, funzionalmente e gerarchicamente indipendente dalle funzioni preposte alla gestione. In tale ipotesi il G.E.F.I.A. deve avvalersi, nel processo di valutazione degli Asset Immobiliari, degli Esperti Indipendenti in possesso dei requisiti previsti dal D.M. 30/2015; 21
  17. 17. Esternalizzazione della funzione di valutazione dei beni del fondo a soggetti terzi, in possesso di requisiti previsti dall’art. 16, comma 7, del D.M. 30/2015 (iscrizione ad albi professionali che consentono la valutazione di beni immobili e possesso dei requisiti di onorabilità previsti dall’art. 13 del T.U.F.). In tale ipotesi i G.E.F.I.A. non saranno tenuti a nominare gli Esperti Indipendenti previsti dal D.M. 30/2015. 21
  18. 18. SIMULAZIONE MONTE CARLO
  19. 19. Il metodo dei flussi di cassa attualizzati (DCF) è, in generale, il metodo più utilizzato per la valutazione immobiliare. È generalmente accettato che il metodo produce una stima del fair value attendibile ed è il metodo raccomandato da Banca d’Italia. Questo metodo è davvero molto utile, ma soffre di alcune limitazioni. Il contributo principale di questo lavoro è di incorporare incertezza nel processo di valutazione immobiliare. Lo scopo di incorporare incertezza nel processo di valutazione è di non utilizzare solamente una stima puntuale nel range dell'intera distribuzione dei valori, ma piuttosto l’intera distribuzione di valori.
  20. 20. Il Metodo Monte Carlo fa parte della famiglia dei metodi statistici non parametrici ed è usato per trarre stime attraverso simulazioni. Si basa su un algoritmo che genera una serie di numeri tra loro non correlati, che seguono la distribuzione di probabilità che si suppone abbia il fenomeno da indagare. La simulazione Monte Carlo calcola una serie di realizzazioni possibili del fenomeno in esame, con il peso proprio della probabilità di tale evenienza, cercando di esplorare in modo denso tutto lo spazio dei parametri del fenomeno. Una volta calcolato questo campione casuale, la simulazione esegue le misure delle grandezze di output di interesse su tale campione.
  21. 21. BIBLIOGRAFIA Mentre la bibliografia e gli studi relativi all’analisi Monte Carlo applicata ai settori finanziari e scientifici risultano essere numerosi ed approfonditi, per quanto concerne il settore immobiliare (Real Estate Asset Investment and Management), gli stessi risultano essere particolarmente limitati e circoscritti: • Charles-Olivier Amédée-Manesme, Michel Baroni, Fabrice Barthélémy and Etienne Dupuy (2012) “Combining Monte Carlo Simulations and Options to Manage the Risk of Real Estate Portfolios” • French, N. and Gabrielli , L. (2004) “The uncertainty of valuation” Journal of Property Investment and Finance • French, N. and Gabrielli, L. (2005). “Discounted cash flow: accounting for uncertainty” Journal of Property Investment and Finance • Hoesli, M., Jani, E. and Bender, A. (2006). “Monte Carlo simulations for real estate valuation” Journal of Property Investment and Finance
  22. 22. Non esiste un solo metodo Monte Carlo: il termine descrive invece una classe di approcci molto utilizzati per una larga categoria di problemi. L’approccio utilizzato nella nostra analisi segue questo particolare schema: • Definire un dominio di possibili variabili di input soggette a incertezza. • Definire eventuali correlazioni tra le variabili di input. • Generare input casuali con una certa distribuzione di probabilità determinate. • Eseguire un calcolo deterministico utilizzando i dati in ingresso. • Aggregare i risultati dei calcoli deterministici singoli al fine di determinare la curva di distribuzione dei risultati finali. • Valutare lo scostamento dal valore determinato dall’Esperto Indipendente.
  23. 23. INPUT E CORRELAZIONI Ricavi Costi Tempistiche VacancyInflazione Tassi Attesi Tasso di sconto
  24. 24. DISTRIBUZIONI E RANGE Sulla base dello studio di Hoesli, M., Jani, E. and Bender, A. “Monte Carlo simulations for real estate valuation” abbiamo ipotizzato delle curve di distribuzione. Ove non presenti (*) nel succitato studio è stata utilizzata la distribuzione triangolare. Pertanto: • Ricavi - Distribuzione Triangolare • Costi - Distribuzione Triangolare • Tempistiche – Distribuzione Triangolare* • Vacancy – Distribuzione Uniforme • Inflazione - Distribuzione Normale • Tassi Attesi - Distribuzione Normale • Tasso di sconto – Distribuzione Triangolare* Per quanto concerne i range di valori sono stati utilizzati, come base di partenza, i dati OMI , Agency Opinion, Perizie, Computi Metrici e Preziari.
  25. 25. ESECUZIONE E AGGREGAZIONE
  26. 26. ANALISI SCOSTAMENTI In questa fase vengono aggregati i risultati dei calcoli deterministici singoli al fine di determinare la curva di distribuzione dei risultati finali e si valuta lo scostamento dal valore determinato dall’Esperto Indipendente. I risultati delle prime simulazioni effettuate suggeriscono che i valori centrali risultanti delle simulazioni sono nella maggior parte dei casi differenti rispetto ai risultati derivanti dall’utilizzo di valori puntuali.
  27. 27. CASI PRATICI
  28. 28. INIZIATIVA A SVILUPPO
  29. 29. INPUT E CORRELAZIONI Variabili di input soggette ad Analisi Montecarlo: • Ricavi • Costi • Tempistiche • Inflazione • Tasso di sconto Particolari correlazioni tra le variabili: • L’inflazione di un periodo f[t(n+1)] è influenzata e si discosta direttamente dall’inflazione del periodo precedente f[t(n)] • La durata (timetable) dei ricavi è legata alla durata dei costi. In particolare la durata minima dei ricavi è sempre maggiore massima dei costi.
  30. 30. DISTRIBUZIONI E RANGE Le distribuzioni utilizzate: • Ricavi - Distribuzione Triangolare • Costi - Distribuzione Triangolare • Tempistiche – Distribuzione Triangolare • Inflazione - Distribuzione Normale • Tasso di sconto – Distribuzione Triangolare Per quanto concerne i range di valori sono stati utilizzati, per i ricavi e i costi, i comparables di mercato (rilevati dall’Esperto Indipendente), le tempistiche indicate dal progettista (min e max) e la componente di rischio del tasso di sconto applicato (modello WACC) è stata fatta variare per tutto il range previsto dall’E.I. (0% - 5%)
  31. 31. ESECUZIONE E AGGREGAZIONE
  32. 32. ANALISI SCOSTAMENTI Aggregati i risultati dei calcoli deterministici singoli al fine di determinare la curva di distribuzione dei risultati finali, si analizza lo scostamento dal valore determinato dall’Esperto Indipendente: il valore centrale (17.701.298) risultante della simulazione è inferiore del 13,75% rispetto al risultato dell’E.I. (20.522.224 – 65° Percentile) derivante dall’utilizzo di valori puntuali. La curva di distribuzione (Lognormal) risulta avere le seguenti caratteristiche: • Location=-327.860.751; • Mean=17.701.298; • Std. Dev.=6.272.834.
  33. 33. INIZIATIVA A REDDITO
  34. 34. INPUT E CORRELAZIONI Variabili di input soggette ad Analisi Montecarlo: • Ricavi • Vacancy • Costi • Inflazione • Tassi Attesi • Tasso di sconto Per quanto concerne la variabile vacancy è stata ipotizzata un alea di incertezza legata ad un ipotesi di take up di circa 2.000 mq annui. Non sono invece state ipotizzate particolari correlazioni tra le variabili.
  35. 35. DISTRIBUZIONI E RANGE Le distribuzioni utilizzate: • Ricavi - Distribuzione Triangolare • Costi - Distribuzione Triangolare • Tempistiche – Distribuzione Triangolare • Vacancy – Distribuzione Uniforme • Inflazione - Distribuzione Normale • Tasso di sconto – Distribuzione Triangolare Per quanto concerne i range di valori sono stati utilizzati ricavi derivanti da una indagine di mercato commissionata dal Fondo, costi derivanti dal consuntivo storico dell’immobile e tassi costruiti tramite un metodo build up approach (partendo da un valore base dato da un’indagine di mercato aumentato di un premio al rischio aleatorio).
  36. 36. ESECUZIONE E AGGREGAZIONE
  37. 37. ANALISI SCOSTAMENTI Aggregati i risultati dei calcoli deterministici singoli al fine di determinare la curva di distribuzione dei risultati finali, si analizza lo scostamento dal valore determinato dall’Esperto Indipendente: il valore centrale (29.485.055) risultante della simulazione è inferiore del 4,55% rispetto al risultato dell’E.I. (30.890.885 – 60° Percentile) derivante dall’utilizzo di valori puntuali. La curva di distribuzione (Beta) risulta avere le seguenti caratteristiche: • Minimum=12.218.359; • Maximum=114.608.055; • Alpha=9,97494 e Beta=47,87584
  38. 38. OSSERVAZIONI
  39. 39. I primi risultati suggeriscono che i valori centrali delle simulazioni sono nella maggior parte dei casi inferiori rispetto ai valori puntuali utilizzati. Nella prassi, ovvero nei casi normali di stima, le valutazioni compiute si attestano attorno ad una forbice ammontante a ±10%. Diversi autori di estimo (Di Cocco, Famularo, Forte, Lo Bianco, Medici, Ribaudo, Zucconi, Brioli etc.), nella pubblicistica scientifica di riferimento, identificano che la capacità discriminatoria dell’estimatore “non possa essere inferiore al 10%-15%”. Tutte le valutazioni incluse all’interno di tale percentuale, al di là dei percorsi estimativi compiuti, possono essere considerate egualmente attendibili.
  40. 40. Nel caso specifico, la tipologia estimativa e l’unicità del bene oggetto di stima possono, caso per caso, innalzare l’alea d’incertezza e quindi la forbice che la dimensiona. Per un’iniziativa a reddito la maggiore alea di incertezza è data dalla componente vacancy e dal rischio tenant. Per un’iniziativa a sviluppo, per la quale si determina il valore di trasformazione, questa alea di incertezza, legata principalmente ai ricavi, ai costi e ai tempi dell’iniziativa, è inevitabilmente destinata a crescere (4,55% vs. 13,75). Diverso il caso in cui tale analisi sia utilizzata per determinare il valore di pronta dismissione (liquidazione) di un asset. In tal caso lo scostamento dal Fair Value e la forbice dell’incertezza saranno molto più elevati (arrivando ad essere del 45,57% inferiore per ipotesi significativamente diverse per capacità di assorbimento del mercato).
  41. 41. CONCLUSIONI
  42. 42. PROPERTY FINANCE AND INVESTMENT «L’investimento immobiliare assume molteplici forme, che vanno dalla tradizionale proprietà diretta e dal commercio di terreni e fabbricati affittati agli attuali Capital Markets dove le rendite degli asset sono trattate come titoli e derivati. Una maggiore flessibilità e disponibilità di prodotti indiretti di investimento immobiliare, oltre ad una migliore analisi comparativa dei dati delle prestazioni suscitano un interesse crescente in questa classe di investimenti. Questo significa anche che il mercato degli investimenti immobiliari sta diventando molto più complesso e di natura internazionale […] »* Investimenti Immobiliari e Capital Markets «[…] sottendono un gran numero di attività che impattano sul mercato immobiliare con offerte che vanno da prodotti relativamente semplici, quali i mutui residenziali, a molto complessi, con offerte strutturate che possono coinvolgere diversi livelli di finanziamento da una varietà di fonti.» * RICS APC Pathway – Property Finance and Investment *
  43. 43. REAL ESTATE CAPITAL MARKETS Valuation • NPV - Net Present Value Property Finance & Investment • IRR - Internal Rate of Return • Tempo
  44. 44. INVESTMENT MEMORANDUM
  45. 45. INTERNAL RATE OF RETURN Distribution=Beta; Minimum=6.5%; Maximum=9.6%; Alpha=3.49795; Beta=3.38369
  46. 46. DURATA DELL’INVESTIMENTO Distribution=Beta; Minimum=6.94; Maximum=10.06; Alpha=3.18256; Beta=3.20927
  47. 47. RISK RATING Risk Rating 83% Min Rating Giudizio 100% AAA+ Prime Plus. Elevata capacità di ripagare il debito 90% AAA Prime. Elevata capacità di ripagare il debito 80% AA Alta capacità di pagare il debito 70% A Solida capacità di ripagare il debito, ma soggetto a rischio futuro 60% BBB Adeguata capacità di rimborso, che però potrebbe peggiorare 50% BB Prevalentemente speculativo 40% B Speculativo 30% CCC Altamente speculativo 20% CC Estremamente speculativo 10% C Investimento ad alto rischio 0% D Realistico pericolo di insolvenza
  48. 48. ASSET ALLOCATION
  49. 49. INVESTIMENTO A - 30% INVESTIMENTO B - 70% Min Rating Giudizio 100% AAA+ Prime Plus. Elevata capacità di ripagare il debito 90% AAA Prime. Elevata capacità di ripagare il debito 80% AA Alta capacità di pagare il debito 70% A Solida capacità di ripagare il debito, ma soggetto a rischio futuro 60% BBB Adeguata capacità di rimborso, che però potrebbe peggiorare 50% BB Prevalentemente speculativo 40% B Speculativo 30% CCC Altamente speculativo 20% CC Estremamente speculativo 10% C Investimento ad alto rischio 0% D Realistico pericolo di insolvenza Min Rating Giudizio 100% AAA+ Prime Plus. Elevata capacità di ripagare il debito 90% AAA Prime. Elevata capacità di ripagare il debito 80% AA Alta capacità di pagare il debito 70% A Solida capacità di ripagare il debito, ma soggetto a rischio futuro 60% BBB Adeguata capacità di rimborso, che però potrebbe peggiorare 50% BB Prevalentemente speculativo 40% B Speculativo 30% CCC Altamente speculativo 20% CC Estremamente speculativo 10% C Investimento ad alto rischio 0% D Realistico pericolo di insolvenza
  50. 50. INPUT • 30% Investimento A - Pith: • IRR - Distribution=Beta; Minimum=6.5%; Maximum=9.6%; Alpha=3.49795; Beta=3.38369 • Durata - Distribution=Beta; Minimum=6.94; Maximum=10.06; Alpha=3.18256; Beta=3.20927 • Risk Rating - 86% • 70% Investimento B – Pith: • IRR - Distribution=Beta; Minimum=8.8%; Maximum=13.2%; Alpha=3.88674; Beta=3.70208 • Durata - Distribution=Beta; Minimum=3.95; Maximum=5.87; Alpha=3.7609; Beta=4.04869 • Risk Rating - 63%
  51. 51. IRR DEL PORTAFOGLIO IRR= 10,16%; Distribution=Beta; Minimum=8.23%;Maximum=12.00%;Alpha=5.39957;Beta=5.128
  52. 52. DURATA INVESTIMENTO Durata= 8,5Y; Distribution=Beta; Minimum=6.91; Maximum=10.03; Alpha=3.19704; Beta=3.10838
  53. 53. Davide Palmaghini MRICS Head of Fund Management at Valore Reale SGR SpA Stefano Testori Valuation & Risk Manager at Valore Reale SGR SpA

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