Capitolo V: Metodologie di misurazione del rischio
5.3. Determinazione dei rischi “specifici” aziendali
Gli acronimi delle due misure122 di volatilità sono i seguenti:
- cv σ R = coefficiente di variazione dei redditi;
- cv σ FCO = coefficiente di variazione dei flussi di cassa operativi.
L’uso dei coefficienti di variazione ha anche il vantaggio di garantire misure che tengono conto delle differenze di dimensione, quindi misure neutrali al numero di azioni emesse da parte della società, e con ampio controllo da parte dell’azienda stessa.
L’analisi empirica presentata suggerisce una nuova teoria delle decisioni soggette al rischio che include la teoria delle utilità attese, la teoria delle utilità soggettive e la prospect theory; tale approccio descrive anche le situazioni reali di avversione, neutralità e propensione al rischio degli operatori. Inoltre, non solo può spiegare le relazioni di tipo lineare tra rischio e indicatori di risultato, ma anche quelle quadratiche e, per di più, anche le relazioni quadratiche negative considerate indipendenti dal tipo di opzione al rischio.
pubblica125, mentre il secondo, non rientra nel concetto puro di “incertezza” e può essere congetturato dalla volatilità dei flussi reddituali (o flussi di cassa operativi).
Ricerche empiriche dimostrano che sia la volatilità dei redditi che l’incertezza descrivono in modo significativo le variazioni nel rischio specifico delle aziende.
Il rischio specifico è spesso misurato da un indicatore di rischio esiguamente peculiare all’azienda di riferimento oppure da tentativi di correlazione tra il fattore di rischio e inspiegabili variazioni nei redditi per influssi di mercato.
Inoltre, l’investigazione del legame tra il rischio specifico aziendale e quello del sistema economico generale migliorerebbe la conoscenza della qualità informativa del bilancio. Ne consegue, una migliore gestione aziendale e, ragionevolmente, una migliore capacità di soddisfacimento degli interessi plurimi.
La ricerca esaminata è incentrata sulla quantificazione del rischio specifico di azienda in relazione a due suoi aspetti correlati ai limiti delle procedure contabili. La prima è la comunicazione del rischio agli operatori di mercato, sulla base di determinazioni che si basano sul valore storico delle performances aziendali126. In conformità a tale approccio, la congettura del rischio specifico si basa sulla previsione soggettiva dell’analista, senza considerare che in tal modo si genera un’ulteriore fonte di incertezza e di incentivazione alla manipolazione dell’informazione privata da parte dei singoli operatori. La seconda è l’incertezza associata alla previsione dei redditi che potrebbero non essere accertati utilizzando le informazioni disponibili sul mercato.
Si noti che gli investitori e gli analisti “indipendenti” per ottenere informazioni circa le aziende si basano sulle seguenti fonti informative: a) dati contenuti nel bilancio destinato a pubblicazione o volontariamente rese trasparenti e disponibili dall’azienda; b) decisioni/azioni del management nella gestione del patrimonio aziendale o nell’esercizio del diritto di opzione alla sottoscrizione di azioni della società (tuttavia a condizioni agevolate come criterio incentivante); c) informazioni derivanti da ricerche private e di tipo oneroso.
125 Normalmente invece parte della letteratura fa riferimento alla condizione “ideale” di simmetria informativa, ossia di situazioni in cui gli individui godono della stessa quantità e qualità di informazione sul mercato.
126 e.g. la volatilità dei redditi e i flussi di cassa operativi.
Tuttavia, l’utilizzo di informazione privata se pur onerosa, genera asimmetria informativa tra analisti e investitori e tale dispersione di conoscenza genera inevitabilmente dispersione nelle attese di reddito.
I risultati raggiunti supportano le seguenti ipotesi127: a) sia la volatilità dei redditi che l’incertezza nella previsione sono fattori determinanti che influenzano il rischio specifico dell’azienda; b) l’incertezza nella previsione dei redditi aggiunge capacità esplicativa rispetto ad approcci di valutazione basati su valori storici.
In altre parole, appare che il rischio specifico dell’azienda cresca in modo lineare con la difficoltà a congetturare la propensione reddituale di un’azienda e in modo correlato ad aspetti legati alla dimensione e allo sviluppo.
Inoltre, si presentano altre considerazioni che emergono dalle ricerche analizzate sulla relazione matematico-statistica tra congettura di incertezza e valore dell’azienda;
sembrerebbe infatti che la dispersione delle previsioni sia positivamente correlata con la devianza standard del Return on Equity e negativamente correlata con il valore di mercato dell’azienda. Johnson (2004) riuscì a dimostrare una relazione negativa tra la dispersione (o eterogeneità) delle previsioni degli analisti e la crescita dei redditi del mercato, poiché la dispersione prevista è considerata dagli operatori come misura informativa di rischio. A tal proposito necessaria è l’analisi e la comprensione delle valutazioni del mercato circa la volatilità dei redditi. La seconda considerazione è l’utilizzo della dispersione delle previsioni senza “filtrare” i vantaggi/svantaggi di asimmetria informativa che originano le discordanze tra gli analisti di mercato.
Per comprendere l’influsso che la dispersione dei redditi congetturati riceve dall’informazione pubblica e privata è necessario considerare l’originaria sequenza di previsione, come il risultato dei seguenti due drivers:
tEFt+1 = a0 + a1AEt + a2 tηt+1 + εt+1
dove tEFt+1 è la previsione dei redditi realizzati nell’arco temporale t / t+1,
127Le ricerche empiriche analizzate sono state sviluppate utilizzando i dati a disposizione nel database ExecuComp e dalle rilevazioni CRSP e I/B/E/S.
a0 è la parte costante di reddito,
AEt rappresenta il reddito storico al tempo t,
a1 è la proporzione costante deiredditi di periodo t che sarà portata al periodo t+1, a2 rappresenta il peso che assegna l’analista, in media, all’informazione privata tηt+1, εt+1 è il termine casuale di errore.
Secondo tale approccio si presume che l’informazione privata dell’analista abbia un influsso sulla previsione dei redditi e che i redditi derivanti dall’errore siano nulli.
L’incertezza circa i futuri redditi potrebbe essere approssimata dalla varianza di EFt+1 cioè dalla variazione rispetto ai redditi previsti dall’analista, ossia:
vEFt+1 = Σ da 1 a NA [ tEFt+1 - µEFt+1]2
dove NA è il numero di analisti per azienda, e µEFt+1 è il significato di tutte le previsionifatte nello stesso trimestre.
Il modello lineare potrebbe essere ripartito come segue:
vEFt+1 = vAEt + v tΦ t+1 + Σ ε2t+1
dove vEFt+1 è la variazione dei redditi previsti,
vAEt è la variazione definita dai redditi contabili e rappresenta l’informazione pubblica circa la volatilità (aggiunta poi alla volatilità nella previsione),
v tΦ t+1 è la variazione dei redditi previsti non spiegata dall’informazione pubblica disponibile, ma attribuibile all’informazione privata in possesso dell’analista,
Σ ε2t+1 è la variazione inspiegabile.
Qualora volessimo introdurre “variabili di controllo”, e.g. la dimensione dell’azienda o la sua capacità di generare reddito, e standardizzando la variazione vEFt+1 per la media dei redditi previsti vAEt+1 al fine di neutralizzare gli effetti della dimensione dei redditi per azione, si otterrebbe il seguente coefficiente di variazione dei redditi previsti futuri:
c vEFt+1 =γ0 + γ1c vσE +γ2 NA +γ3 s + γ4 _ + εt+1
= E (c vEFt+1) + εt+1
dove c vEFt+1 è il coefficiente di variazione dei redditi previsti, c vσE è il coefficiente di variazione dei redditi storici,
s è la dimensione dell’azienda in base al fatturato, i.e. log delle vendite128, invece del valore di mercato poiché quest’ultimo è un risultato del modello previsionale di valutazione,
_ è la capacità reddituale misurata dal ROE.
Si consideri inoltre che ε rappresenta l’incertezza previsionale inspiegabile per mezzo dell’informazione pubblica disponibile. La variabile εt+1 è invece la dispersione della previsione dell’analista che non potrebbe essere spiegata dalla comune conoscenza informativa, ed è rappresentata dai redditi storici contabili, da analisi precedenti, dalla crescita dell’impresa e dalla dimensione.
Come già precisato il rischio di performance è rappresentato da due misure alternative:
a) coefficiente di variazione dei flussi reddituali e b) coefficiente di variazione dei flussi di cassa operativi, entrambi misurati dalla devianza standard sopra la media.
La misura del rischio specifico basata sul mercato è Rσcapm ed è stimato come la variazione inspiegabile nel modello di mercato standard, CAPM129.
La ricerca empirica analizzata dimostra che circa l’87% delle divergenze tra le previsioni degli analisti è dovuta a differenziali di informazione privata; in altre parole, il termine residuale εt+1 ─ componente di reddito attribuibile alla conoscenza privata dell’analista─ è più determinante della dispersione dell’incertezza di previsione dei redditi da parte degli analisti.
La componente di dispersione dei redditi previsti attribuibile all’informazione privata è quindi una determinante significativa del rischio non sistematico basato sul mercato.
128 Il tasso di crescita delle vendite g è invece usato come indicatore delle opportunità di crescita dell’azienda assumendo che i tassi di crescita del passato sono i migliori indicatori dei futuri tassi.
129 Si considerino gli approfondimenti già menzionati nei capitoli precedenti del presente lavoro sulle tecniche di capital asset pricing model.
La congettura dell’incertezza di previsione è poi determinata come la differenza tra la dispersione “osservata” e la dispersione “stimata”, sempre per quell’anno, ma basata sui coefficienti stimati in un altro periodo.
In conclusione, il rischio specifico è funzione della volatilità storica dei redditi cvσE, dell’incertezza prevista εt+1 e delle variabili di controllo come la dimensione s, la capacità reddituale _ e la crescita dell’azienda g.
In termini generali, le aziende di dimensioni elevate hanno un rischio specifico più basso, mentre la crescita aziendale induce un più alto rischio specifico dovuto alla imprevedibilità dei livelli di performance.
La letteratura suggerisce che la misura del rischio non sistematico specifico aziendale interessa sia l’azionista/finanziatore che altri operatori. È evidente che gli indicatori diretti e indiretti di performance, e.g. indicatori di struttura e di situazione economica, monetaria, finanziaria e patrimoniale, offerti dalla pratica contabile, extra-contabile ed economico-aziendale, costituiscono il principale quadro informativo per il fronteggiamento di tale rischio.
In conclusione, secondo la ricerca analizzata la valutazione dei fattori di rischio specifico relativi redditi congetturati è descrivibile dalle seguenti due fonti: a) volatilità delle aziende definita dalla volatilità storica dei redditi o dei flussi di cassa operativi e b) grado di disaccordo degli analisti dovuto a differenziali di informazione privata.