INFORMAZIONI CREDITIZIE PER LA VERIFICA DELLA SOSTENIBILITÀ - CETIF
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INFORMAZIONI
CREDITIZIE
PER LA VERIFICA
DELLA SOSTENIBILITÀ
©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017
Agenda
Importanza delle banche
dati esterne
Stima del reddito puntuale
Ricostruzione della housing
unit dei soggetti censiti in
CRIF
Indicatore di tensione
finanziaria (ITF)
2 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017
La normativa e l’importanza delle banche dati esterne • Mortgage Credit Directive (Direttiva 2014/17/UE): individua chiaramente il ruolo delle banche dati esterne (info pubbliche e credit bureau privati) nella valutazione del merito creditizio «La consultazione delle banche dati assolve un ruolo essenziale nel fornire attraverso il credit reporting e il c.d. credit scoring una misura della probabilità di default connessa al debitore.» • Banca d’Italia (Circolare n. 263 del 27 dicembre 2006): La probabilità di default è una componente fondamentale alla base di una corretta valutazione del rischio di credito, da parte degli enti eroganti, nell’arco dell’intero ciclo del finanziamento • Linee guida della European Banking Authority, “Guidelines on creditworthiness assessment”, e del Financial Stability Board, “Principles for Sound Residential Mortgage Underwriting Practices”: medesimo approccio per orientare il recepimento della MCD a livello nazionale 3 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017
Possibili indicatori di sostenibilità dell’operazione
Housing unit
Indicatore di
Stima reddito tensione finanziaria
SOSTENIBILITÀ
DELL’OPERAZIONE
4 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017
Agenda
Importanza delle banche
dati esterne
Stima del reddito puntuale
Ricostruzione della housing
unit dei soggetti censiti in
CRIF
Indicatore di tensione
finanziaria (ITF)
5 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017
Stima del reddito: perimetro e metodologia di analisi
Fonti Informative
• Variabili calcolate relative a consumi creditizi del soggetto (Fonte CRIF)
• Variabili Anagrafiche del soggetto (Fonte CRIF)
• Dati aggregati pubblici (Fonte Istat)
Campione di analisi:
Campione rappresentativo di Persone fisiche interrogate con informazioni sul reddito
dichiarato nel 2015
Variabile Target
Classe di reddito mensile netto, definita in base al reddito mensile netto auto dichiarato
dal soggetto
Valore Dominio Distribuzione
Campionaria
0 – 1000 20,19%
1000 – 1500 38,94%
1500 – 2000 25,04%
2000 – 3000 11,12%
>3000 4,71%
6 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017
Stima del reddito
Distribuzione per classi - Dichiarato vs Stimato
Stima vs Dichiarato
Delta = Dichiarato-Stimato
DELTA %Anagrafiche
-4 0,49%
-3 2,26%
-2 7,05%
-1 20,88%
0 39,23%
1 22,16%
2 6,12%
3 1,45%
4 0,36%
7 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017
Stima del reddito
Stabilità del modello, Stimato 2015 vs Stimato 2016
VALORE STIMATO 2016
1. Classe 2. Classe 3. Classe 4. Classe 5. Classe
Totale
0-1K 1K-1,5K 1,5K-2K 2K-3K >3K
1. Classe
79,88% 15,15% 2,04% 2,27% 0,66% 100,00%
VALORE STIMATO 2015
0-1K
2. Classe
6,27% 78,77% 12,18% 2,44% 0,34% 100,00%
1K-1,5K
3. Classe
1,04% 11,29% 76,95% 9,92% 0,81% 100,00%
1,5K-2K
4. Classe
2,35% 3,54% 13,89% 72,41% 7,81% 100,00%
2K-3K
5. Classe
1,08% 0,85% 2,02% 16,64% 79,41% 100,00%
>3K
Totale 23,90% 32,69% 21,78% 14,84% 6,79% 100,00%
8 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017
Stima del reddito: benchmark territoriale
Sulla base dei risultati ottenuti è stato simulata la ricostruzione di un indicatore
di benchmark territoriale sulla capacità reddituale, con l’obiettivo di classificare
anche i soggetti per cui non sono a disposizione informazioni puntuali
Fonti Informative
• Variabili demografiche della zona geografica di riferimento (Dati pubblici
ISTAT)
• Indicatore sulla capacità reddituale (Dati CRIF)
Aggregazione territoriale utilizzata: Celle censuarie ISTAT 2001
9 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017
Benchmark reddito territoriale
CLASSI REDDITO
1- 0-1000€
2- 1000-1500€
3- 1500-2000€
4- 2000-3000€
5- > 3000€
1 5
10 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017Benchmark reddito territoriale
CLASSI REDDITO
1- 0-1000€
2- 1000-1500€
3- 1500-2000€
4- 2000-3000€
5- > 3000€
1 5
11 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017Benchmark reddito territoriale
CLASSI REDDITO
1- 0-1000€
2- 1000-1500€
3- 1500-2000€
4- 2000-3000€
5- > 3000€
1 5
12 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017Agenda
Importanza delle banche
dati esterne
Stima del reddito puntuale
Ricostruzione della housing
unit per i soggetti censiti in
CRIF
Indicatore di tensione
finanziaria (ITF)
13 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017Housing unit: proxy su dati CRIF Ricostruzione del numero di soggetti maggiorenni del nucleo abitativo Ai fini di questa analisi sono state considerate delle logiche di correlazione fra soggetti per individuare le situazioni di coabitazione, che a loro volta potrebbero essere dovute a presenza di un nucleo familiare, ma non solo. In funzione delle logiche utilizzate possono essere trovate un numero di correlazioni molto elevate (es. anche 8.000 correlazioni per soggetto) , è quindi fondamentale discriminare quelle che sono le logiche più significative per raggiungere un risultato ottimale. 14 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017
Housing unit: proxy su dati CRIF
Di seguito un esempio di alcune delle correlazioni verificate:
1. Condivisione di almeno un contratto creditizio e dell’indirizzo di
residenza attuale
2. Condivisione di un numero telefonico e dell’indirizzo di residenza
attuale
3. Condivisione di almeno un contratto creditizio e del cognome
4. Condivisione del cognome e dell’indirizzo di residenza attuale
n…
15 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017Housing unit: proxy su dati CRIF Conclusioni sul campione di test: La Validazione della logiche di riconoscimento della Housing Unit tramite le regole individuate corrisponde nel 60% dei casi con quanto è stato dichiarato dai soggetti interrogati (utilizzando lo stesso campione di sviluppo della stima del reddito). La procedura implementata consente non solo di individuare i legami diretti tra i soggetti ma anche quelli indiretti, in modo da ricostruire in modo più efficace il nucleo abitativo! 16 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017
Agenda
Importanza delle banche
dati esterne
Stima del reddito puntuale
Ricostruzione della housing
unit dei soggetti censiti in
CRIF
Indicatore di tensione
finanziaria (ITF)
17 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017INDICATORE DI TENSIONE FINANZIARIA 2.0
INDICATORE DI TENSIONE FINANZIARIA 2.0 è un indicatore che stima la
probabilità di stress finanziario del segmento retail, nell’arco dei 12 mesi
successivi alla valutazione
Le caratteristiche
SOGGETTI VALUTATI CONSUMER & DITTE
INDIVIDUALI
4
FONTI INFORMATIVE • EURISC (con particolare riferimento ad
impegni e particolari eventi come
surroghe ed estinzioni anticipate)
• informazioni macro economiche
• Informazioni pubbliche
• big data
VARIABILI ANALIZZATE 800
NUMERO MODELLI 8
18 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017INDICATORE DI TENSIONE FINANZIARIA 2.0
Campione di sviluppo ed evento target
• Campione di anagrafiche presenti in EURISC a Dicembre 2013, con i seguenti requisiti:
• Persone Fisiche e Ditte Individuali
• Esposto direttamente in Eurisc negli ultimi 36 mesi
• Almeno 6 mesi di storia creditizia
• A partire dal momento della valutazione (t0) è stata considerata una finestra di
performance di 18 mesi su cui si sono osservati i seguenti fenomeni:
• Trigger di stress finanziario, ovvero l’evento target del modello (breve periodo)
• Default nei pagamenti
19 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017INDICATORE DI TENSIONE FINANZIARIA 2.0
Ordinamento del rischio e performance statistica
• INDICATORE DI TENSIONE FINANZIARIA 2.0
ordina il portafoglio in base alla probabilità di
«stress finanziario» della controparte
• Lo stress finanziario risulta un fenomeno
anticipatore della rischiosità creditizia
La prima classe dell’indicatore è
caratterizzata da:
• tasso di «stress» massimo (su
orizzonte di successivi 12 mesi)
• rischiosità creditizia quasi 9 volte quella
media di portafoglio (su orizzonte di
successivi 18 mesi)
20 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017INDICATORE DI TENSIONE FINANZIARIA 2.0
Utilizzo in logica Early Warning
Relazione tra
evento di
stress e
passaggio a
default
Sull’intera popolazione in bonis (non già stressata al momento della valutazione)
i tempi medi per la registrazione dell’evento di stress e del passaggio a default
sono, rispettivamente, 3 e 8 mesi
Sulla classe 1 dell’Indicatore di Tensione Finanziaria questi tempi si abbassano a
1 e 5 mesi, sulle classi dalla 12 alla 14 salgono a 8 e 15 mesi
21 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017INDICATORE DI TENSIONE FINANZIARIA 2.0
Utilizzo in logica Early Warning
Rolling a stato di
stress e default
In media circa il 14% della popolazione rolla a un stato di stress nell’arco dei
12 mesi successivi al calcolo dell’Indicatore di Tensione Finanziaria,
Di questi oltre il 30% in media rolla a default
LO STATO DI STRESS È ANTICIPATORE DELLO STATO DI DEFAULT
22 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017Utilizzo in logica early warning
Relazione tra evento di Stress e di Default
Rolling a
stato di Rolling medio a
stress e default
default
Rolling medio a
stressed
Escludendo la classe 1 dell’Indicatore di tensione finanziaria (ITF) che include anche le anagrafiche già in
situazione di stress, l’analisi delle % di coloro che rollano nei mesi successivi prima a stato di stress e poi a
default evidenzia come i due fenomeni siano contro correlati:
• nelle classi da 2 a 3 meno del 15% di chi passa a uno stato di stress passa poi a default.
• nelle classi dalla 8 alla 11 circa il 30% di chi passa a uno stato di stress passa poi a default.
Il dato è solo apparentemente contro intuitivo, dato che è dimensionalmente ben diverso il 12% del 50%
(classe 2) dal 30% del 3% (classe 9).
23 ©2017 • CETIF • Milano, 07/06/2017Grazie per l’attenzione
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