“La misurazione del rischio creditizio di un portafoglio di titoli governativi: l’approccio del Credit VaR” La minaccia più grave alla stabilità finanziaria risiede nelle forti interconnessioni tra le vulnerabilità delle finanze pubbliche in alcuni Stati e il sistema bancario. Attualmente il maggior rischio per i portafogli bancari è legato alla crisi del debito sovrano. E’ necessario, pertanto, considerare la potenziale rischiosità derivante da una possibile migrazione del merito creditizio dei titoli governativi, o addirittura del loro default, quando si vuole stimare il rischio di credito di un portafoglio di titoli corporate e governativi. Il presente lavoro si basa sul calcolo del Credit-VaR di un portafoglio di titoli governativi europei mediante due modelli, il “modello benchmark” e “il modello di Tarashev e Zhu”, i quali si differenziano per la stima delle asset correlation tra gli emittenti. Tale differenza impatterà sul calcolo del Credit-VaR. L’ approccio seguito è quello di Credit-metrics. The threat of financial stability resides in the strong interconnections between the vulnerability of some public finances and the banking system. Currently the greatest risk for the bank portfolios is related to sovereign debt crisis. It is necessary to observe the potential migration or the default risk of a government bond for the valuation of the credit risk of a corporate and government bond portfolio. This paper deals with a measure of Credit-Var of a European government bond by using two models, “benchmark model” and “Tarashev and Zhu model”, differed by asset correlation’s estimate among the issuers. This difference influences the Credit-VaR measure. The approach is to CreditMetrics.

1. La misurazione del rischio creditizio di un portafoglio di titoli governativi: l’approccio del Credit VaR Chiara Andolfo Tommaso Cuciniello Maria Samanta Ferrante Antonio Semeraro Maria Somma Master in Finanza Avanzata

3. Estensione del modello di Merton

6. Profit&Lossdistribution

7. Credit-VaRConclusioni

8. Premessa e obiettivi La crisi finanziaria ha evidenziato che i titoli di Stato, da sempre considerati risk free, debbano essere considerati titoli potenzialmente rischiosi. L’obiettivo del presente lavoro è valutare il rischio creditizio di un portafoglio di sei titoli governativi europei, al fine di giungere ad una corretta valutazione del Credit-VaR. 3/18

10. Estensione del modello di Merton

13. Profit&Lossdistribution

14. Credit-VaRConclusioni

16. sia la possibilità che una variazione inattesa del merito creditizio di una controparte generi una corrispondente variazione inattesa del valore corrente della relativa esposizione creditizia

17. Rischio di insolvenza e di migrazione

18. Rischio come evento inattesoEL=PD*LGD*EAD* UL=VaR-EL

20. Estensione del modello di Merton

23. Profit&Lossdistribution

24. Credit-VaRConclusioni

26. Probabilità di accadimento ( MATRICE DI TRANSIZIONE)

27. Curve di spread di credito per ogni classe di rischio;

28. Exposure in casodievento(DIRTY PRICE)

29. Stima delle probabilità congiunte di migrazioneModellizzazione degli attivi (distribuzione log-normale) 7/18

30. 8/18 CreditMetrics: estensione del modello di Merton CreditMetrics ricorre ad un’estensione del modello di Merton per ottenere un modello multistato che integri le probabilità di default (PD) con quelle di migrazione. L’idea sviluppata è quella di ipotizzare che esista una serie di livelli dell’attivo, le cosiddette “assetreturnthreshold”, che, fungendo da soglie, determinano il merito creditizio dell’impresa al termine del periodo considerato.

32. Estensione del modello di Merton

35. Profit&Lossdistribution

36. Credit-VaRConclusioni

40. Estensione del modello di Merton

43. Profit&Lossdistribution

44. Credit-VaRConclusioni

48. Estensione del modello di Merton

51. Profit&Lossdistribution

52. Credit-VaRConclusioni

54. Il requisito di “IncrementalRiskCharge” come risposta delle Autorità di Vigilanza alle recenti crisi finanziarie. Esigenza di un requisito che copra non solo il rischio di default ma anche il rischio di migrazione.

55. L’ importanza delle assetcorrelation