notare il campione è composto da 17 società e 18 paesi suddivisi tra paesi sviluppati e in via di sviluppo. Per ciascuno di questi soggetti sono state impiegate le quotazioni giornaliere sia dei premi dei CDS che gli spread dei bond con scadenza a cinque anni per il periodo che va dal 2 gennaio 2007 al 18 marzo 2010. Per calcolare lo spread sui rendimenti Nel loro studio partono dal presupposto che tutti i titoli derivati, compresi i CDS, permettono agli speculatori di prendere posizioni senza detenere le attività sottostanti. Non solo, anche gli agenti con aspettative pessimistiche possono comportarsi allo stesso modo; di conseguenza durante una crisi, quando aumentano le previsioni in tal senso può accadere che un mercato come quello dei CDS guidi il mercato obbligazionario riferito allo stesso soggetto di riferimento. In questo lavoro dimostrano empiricamente tale assunto.
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Nell’analisi è utilizzato un campione di 35 reference entities: Austria, Belgio, Danimarca, Finlandia, Francia, Olanda, Grecia, Irlanda, Italia, Portogallo, Spagna, Argentina, Brasile, Messico, Lituania, Polonia, Turchia, Filippine, Abbey, Bank of America, Barclays, Bayerische Hypo- und Vereinsbank, BBVA, Citibank, Crèdit Agricole, Deutsche Bank, Goldman Sachs, HBOS, ING, JPMorgan, San Paolo, Sociètè Gènèrale, Morgan Stanley, Santander e Wells Fargo. Come si può obbligazionari è stato adottato il tasso del paese ritenuto più sicuro nell’ area di appartenenza dei soggetti facenti parte del campione; quindi, nelle società e paesi europei più la Turchia è stato utilizzato il tasso a cinque anni del bund tedesco, mentre per gli altri o il tasso dei titoli pubblici inglese o americani con la medesima scadenza.
Figura 3.6: esempio di CDS e bond spread nel campione fonte: calcoli di Coudert e Gex (2011) pagina 9.
Il campione sarà completo, quando avremo 35 coppie di serie storiche di premi per i CDS e di spread di bonds pubblici come in figura 3.6 riferito a due soggetti di riferimento.
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Per stimare la relazione tra i mercati dei CDS e delle obbligazioni si è applicato il modello VECM33 ad ogni soggetto; inoltre tramite il modello, oltre a studiare la relazione di lungo periodo, è possibile anche stimare gli adattamenti di breve periodo tra entrambi i mercati. Se partiamo dal caso generico di cointegrazione:
∆Xt = ΠXt-1+ΣΓj∆Xt-j+µ+ut (3)
Dove Xt=(ct,st)’ è il vettore delle serie temporali dei premi dei CDS ct e degli spread dei bond st per ogni soggetto. Π, Γj sono matrici parametriche 2x2, µ è il vettore dell’intercetta mentre ut è il reisduo. Nel nostro caso bivariato il modello può essere scritto come una relazione di cointegrazione tale che:
ct = αst+η+εt (4)
dove α è il parametro di cointegrazione da stimare; η è l’intercetta, mentre εt rappresenta il residuo dell’equazione.
Come primo risultato gli autori trovano che entrambi i processi hanno radice unitaria con un livello di confidenza al 99%; successivamente viene testata la cointegrazione tramite il test di Pedroni34, dal quale emerge un esito positivo, quindi viene rigettata l’ipotesi di non integrazione.
Ci sarebbe da notare la presenza di forti interazioni di breve periodo, ma dal test di Granger si ottengono per lo più risultati bidirezionali, per cui i dati non sono significativi.
Dimostrato che tra le due variabili temporali esiste un trend stocastico comune, gli autori, passano allo step successivo, capire quale mercato guida l’altro focalizzandosi sugli adattamenti di lungo periodo della relazione. Visto il contesto bivariato nel quale si applica il modello, il processo di aggiustamento di entrambi i mercati può essere scritto come:
∆ct = λ1εt-1+Σβ1,j∆ct-j+Σγ1,j∆st-j+µ1+u1,t (5a)
∆st = λ2εt-1+Σβ2,j∆ct-j+Σγ2,j∆st-j+µ2+u2,t (5b)
dove λk indica la velocità dell’adeguamento di lungo periodo del mercato k, εt-1 è la stima del residuo ritardato nella relazione di cointegrazione (4); βij e γij sono i coefficienti da stimare. Il valore del coefficiente λk indica come avvengono gli adeguamenti. Innanzitutto bisogna guardare il segno; esso denota il senso in cui le informazioni si trasmettono nei due mercati. Se λ1 è negativo allora il mercato dei CDS influenza il mercato dei bonds; se λ1 è
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È il modello standard utilizzato in econometria per analizzare due o più serie storiche di variabili quando non sono stazionarie e cointegrate
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positivo vale l’opposto. Se, invece, i valori dei parametri sono statisticamente poco significativi o con segno diverso da quello indicato diremo che il mercato k non influenza la relazione di lungo periodo. Di conseguenza se un altro mercato regola tale relazione, potremo dire che il mercato k è guidato da quel mercato. Secondariamente, dopo aver verificato i segni dei parametri, passiamo alla valutazione del loro valore assoluto; in quanto ad un alto valore assoluto di λk, corrisponde una maggiore rapidità nell’adeguamento rispetto ad altri mercati. Per cui è il mercato k che segue l’altro mercato. Allora come condizione per indicare chi ha il ruolo di guida avremo ǀλkǀ<ǀλjǀ . A questo punto possono essere enunciate le due condizioni:
“il mercato dei CDS guida quello dei Bonds” ǀλkǀ<ǀλjǀ -λ1<λ2 (C1) “ il mercato obbligazionario guida quello dei CDS” ǀλkǀ>ǀλjǀ -λ1>λ2 (C2) Per testare la condizione (C1) avremo come ipotesi H0:-λ1=λ2 e H1:-λ1<λ2; nel caso della seconda condizione useremo la stessa ipotesi nulla mentre cambia la seconda ipotesi, H1:-
λ1>λ2. Se ciascuna delle condizione viene soddisfatta, significa che non esiste un mercato trainante.
Come possiamo vedere dalla tabella 3.6 il calcolo è stato ripetuto tre volte; nel primo caso sono stati utilizzati tutti i soggetti del campione, verificando che ogni coefficiente avesse il giusto segno e fosse significativamente diverso da zero ad un livello di confidenza del 95%. In secondo luogo è stato comparato il loro valore assoluto, riscontrando che λ1 è significatamene più piccolo di λ2 per l’intero campione al 95% del livello di confidenza. Questo significa che il mercato dei CDS guida quello obbligazionario per tutto il campione. Tuttavia, se il campione viene segmentato distinguendo tra soggetti privati e soggetti pubblici, il risultato ottenuto continua a valere per i soggetti corporate come suggerito da altri studi35, ma viene meno per i soggetti sovrani. In questo caso non si capisce quale mercato sta guidando e se tale mercato esiste. Gli autori sostengono che il diverso comportamento tra il mercato dei soggetti corporate e i soggetti pubblici deriva dalla maggior liquidità presente nei CDS emessi su soggetti privati rispetto al mercato delle relative obbligazioni; mentre invece per gli stati si manifesta il caso opposto, cioè è maggiore la liquidità nel mercato obbligazionario rispetto al mercato dei CDS sovrani.
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Tabella 3.6: stima della velocità di adattamento per ogni mercato
fonte: calcoli di Coudert e Gex (2011) pagina 13.
Gli autori, allora, viste le difficoltà interpretative hanno deciso di segmentare ulteriormente gli agenti pubblici del campione suddividendoli in tre gruppi:
i) del primo gruppo fanno parte i paesi ritenuti più sicuri, definiti da uno spread nei CDS massimo di 50 punti base, che sono: Austria, Belgio, Danimarca, Finlandia, Francia, Olanda.
ii) Nel secondo gruppo ci sono gli stati ritenuti periferici nell’unione europea caratterizzati da maggiori spread e sono: Grecia, Irlanda, Italia, Spagna, Portogallo
iii) Infine nel terzo gruppo ci sono gli stati in via di sviluppo: Argentina, Brasile, Messico, Lituania, Polonia, Turchia e Filippine,
Utilizzando un’altra volta le equazioni (5a,b) si ottengono i dati riportati nella tabella 3.7. Con la segmentazione appare evidente che al variare della rischiosità percepita varia la direzione degli adeguamenti nel lungo periodo; infatti nel primo gruppo, ritenuto più sicuro, è il mercato delle obbligazioni a guidare gli adattamenti nel mercato dei CDS ad un livello di confidenza del 95%. Il dato appare ragionevole visto che per questi paesi le probabilità di
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fallimento sono molto scarse, quindi il mercato obbligazionario è molto più grande rispetto a quello dei CDS sovrani.
Tabella 3.7: stima della velocità degli adeguamenti per ogni gruppo dei paesi sovrani
fonte: calcoli di Coudert e Gex (2011) pagina 14.
I risultati cambiano per gli altri gruppi ritenuti più rischiosi dai mercati. Per questi non è il mercato dei bond a guidare gli aggiustamenti, infatti per entrambi vale λ1<λ2. Tuttavia non è sempre valida l’ipotesi opposta perché nel caso del secondo gruppo il valore non è statisticamente significativo.
I risultati indicano una rottura nel processo di adattamento con l’avvento della crisi; per verificare tale ipotesi viene usato il lavoro Gonzalo e Pitarakis (2006) sulla relazione di cointegrazione non lineare:
∆Xt = Π1Xt-1I(qt<χ)+Π2Xt-1[1-I(qt<χ)]+ΣΓj∆Xt-j+µ+ut (6)
dove I è una funzione indicatore che può assumere valore due valori, zero se qt è minore della soglia χ = 15-9-08 e uno altrimenti; più precisamente la funzione It è definita esogena ed uguale a 1 durante la crisi, mentre prima della crisi è uguale a zero. L’inizio della crisi χ è indicato con il giorno in cui è fallita la Lehman Brothers il 15 settembre 2008. Il modello non linear-VECM è dato dalle seguenti equazioni:
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∆st = [λ2+λ2cIt]εt-1+Σβ2,j∆ct-j+Σγ2,j∆st-j+u2,t (7b)
dove i parametri sono identici a quelli nelle equazioni (5), solo che adesso tramite l’aggiunta del coefficiente (λk+λkc) è possibile riscontrare l’effetto che ha avuto la crisi nel processo di aggiustamento di lungo periodo. Adesso per riproporre lo stesso risultato della condizione C1, ma nel modello non lineare bisognerà che:
λ2+λ2c>0, λ1+λ1c<0 |λ2+λ2c|> |λ1+λ1c|
Ma l’obiettivo prefissato è capire se il ruolo di guida del mercato dei CDS è aumentato con la crisi. Perciò verrà usata la statistica t-student per stimare i λkc, così potrà essere scritta la condizione:
“il ruolo del mercato dei CDS è aumentato con la crisi” => (C2*) =>[λ1c≥0ǀλ2c>0]V[λ1c>0ǀλ2c≥0] (C2*)
Applicando il modello per tutto il campione e per i due sottogruppi distinguendo fra corporate e stati sono stati ottenuti i dati in tabella 3.8. Emerge che i coefficienti λk hanno il giusto segno, cioè λ1<0 e λ2>0, quindi in linea di principio quando i mercati non sono stressati i mercati si adeguano reciprocamente; mentre i λkc sono, si, positivi ma non sempre significativi per ogni stima; tuttavia il dato può essere interpretato come un incremento del ruolo di guida da parte del mercato dei CDS durante la crisi. Infatti nelle prime due stime, intero campione e società, gli adeguamenti del mercato obbligazionario rispetto al mercato dei CDS è aumentato anche se di poco, mentre nel caso contrario gli adeguamenti del mercato dei CDS sono diminuiti sensibilmente. Nel terzo caso, i paesi sovrani, non è possibile dire niente visto che i valori di λkc non sono neanche significativamente diversi da zero.
Gli autori con le loro analisi hanno confermato il ruolo di guida nel processo di formazione del prezzo dei CDS per i soggetti aziendali, evidenziando che tale ruolo è incrementato con lo scoppio della crisi. Il discorso è più complesso per quanto riguarda gli stati; i dati variano a seconda del rischio percepito dagli investitori. Nel caso dei paesi più sicuri è il mercato obbligazionario a guidare il processo di formazione del prezzo; nel caso contrario, paesi in via di sviluppo e paesi europei periferici, accade esattamente l’opposto.
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Tabella 3.8: stima della velocità di adeguamento di ogni mercato includendo l’effetto della crisi.
fonte: calcoli di Coudert e Gex (2011) pagina 17. Note: i λj sono i coefficienti del VECM, i
λCj sono le variabili dummy nelle equazioni (7°,b) con 5 ritardi pesati nei minimi quadrati corretti per l’eteroschedasticità.
3.5 Conclusioni
Ho iniziato il capitolo introducendo un’analisi statica sulla base fra CDS e spread obbligazionari, ragionando sulle cause per cui durante la crisi si è verificata una base diversa da zero, soffermandomi sulle diverse strategie, e per ognuna, elencando le diverse possibili frizioni. Nel paragrafo 3.3 è stata esposta la tesi di O’Kane rigetta l’esistenza di tale relazione a causa dell’esistenza di frizioni di mercato e strutturali che non permettono agli spread di adattarsi ai rispettivi livelli impliciti; l’autore prosegue con un’analisi dinamica sui paesi periferici europei avendo come paragone la Francia e trova come risultato che gli spreads dei CDS e obbligazionari non sono cointegrati; a quel punto utilizza il test di Granger ottenendo in linea di principio un risultato diverso a seconda del rischio percepito per il paese analizzato. Nel paragrafo successivo la tesi di partenza di Coudert e Gex è opposta, la relazione esiste; se viene meno, è dovuto alla presenza dell’attività speculativa. Anzi gli autori dimostrano che più i mercati sono in crisi più il ruolo svolto dai CDS, nel price discovery process, aumenta. Il risultato trovato non è generale ma è valido per le
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aziende e gli stati con alti spread, mentre non è valido per gli stati ritenuti sicuri; tuttavia non evidenziano risultati significativi per i paesi europei periferici.
I risultati ottenuti non rappresentano una risposta chiara e netta del ruolo ricoperto dai CDS sovrani durante la crisi del debito pubblico europeo, infatti per O’Kane vale la casualità di Granger, ma solo per alcuni stati; mentre per Coudert e Gex, nel sottogruppo paesi europei periferici non esistono risultati significativi. Le evidenze empiriche non dimostrano se è esistito o meno un ruolo di leading dei CDS per i paesi sviluppati con i maggiori spread obbligazionari, quindi l’ipotesi che i CDS abbiano potuto influire sui costi del debito pubblico dei paesi in crisi non è da scartare.
Fin dall’inizio del presente lavoro ho spesso richiamato all’attenzione del lettore il positivo contributo che possono avere gli strumenti derivati nel buon funzionamento del sistema finanziario globale. Tuttavia nello studiare gli argomenti trattati mi sono accorto di cosa realmente è possibile fare con gli strumenti finanziari e di cosa le persone si aspettano da loro. Essi non sono una panacea per tutti i problemi insiti in un’economia; spesso, sono usati come scorciatoia per fare profitti, un esempio emblematico è stata la gestione dei crediti come già spiegato nel capitolo precedente. Si è passati da una gestione passiva, quando le banche concedevano un finanziamento che poi tenevano in portafoglio fino alla sua naturale scadenza; ad una gestione impudente, non escludendo nessun debitore, nemmeno colui che già dall’inizio era evidente non avrebbe potuto onorare il debito, in quanto, esisteva il modo di “impacchettare” tutti i debiti ad alto rischio e negoziarli sui mercati. Nel futuro andrà rivisto il quadro giuridico competente a disciplinare sia la materia dei titoli derivati, sia l’intero sistema finanziario, perché le frequenti crisi verificate negli ultimi anni hanno posto le autorità davanti all’evidenza che un’eccessiva deregolamentazione nel lungo periodo porta ad instabilità e non ad un’efficiente allocazione delle risorse da parte dei vari soggetti operanti nei mercati. Tali aspetti saranno oggetto del seguente capitolo.
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CAPITOLO 4
4.1 Introduzione
Dal capitolo precedente è emerso il ruolo destabilizzante dei CDS nei confronti dei reference entities; la stessa cosa non può essere detta in modo netto in caso di CDS sovrani, infatti, è necessario fare un distinguo, l’effetto è confermato solo per i CDS sovrani riferiti agli stati con alti spread obbligazionari. La destabilizzazione è comunque un effetto indiretto subito dagli stati dopo il loro intervento per impedire esiti peggiori nelle rispettive economie. Naturalmente i CDS hanno contribuito al manifestarsi della crisi insieme ad altri fattori tra i quali è comunque un effetto indiretto subito dagli stati dopo il loro intervento per impedire esiti peggiori nelle rispettive economie. Essa si differenzia dalla vigilanza in materia finanziaria in quanto la prima è l’insieme di norme e principi che disciplinano gli istituti finanziari; la seconda, è la procedura mirante alla sorveglianza degli istituti finanziari al fine di assicurare che le norme siano correttamente applicate; è evidente la presenza di una forte interconnessione fra i due ambiti, per cui a volte mi riferirò ad entrambi senza fare alcuna distinzione.
In effetti è semplicistico dire che i problemi sottostanti la crisi possono essere risolti introducendo nuove regole, tuttavia un’adeguata regolamentazione è una condizione necessaria per dare stabilità al sistema. Infatti i mercati finanziari sono un sistema basato sulla fiducia degli investitori, grazie ad essa ha luogo l’intermediazione tra chi ha un surplus di risorse finanziarie a chi invece un deficit. Se la fiducia viene meno, come durante una crisi, l’intermediazione non avviene ed il mercato si blocca36.
Con la globalizzazione i mercati mondiali si sono sempre di più integrati; il fenomeno ha avuto effetti maggiori in Europa, infatti, con la creazione del mercato unico e dell’euro abbiamo assistito a un trend di forte crescita di operazioni transfrontaliere come ad esempio
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Come si può leggere dalla relazione del gruppo dei 30, Washington, gennaio 2009 "Questa fiducia, data per scontata nei sistemi finanziari ben funzionanti, è andata perduta nell’attuale crisi, in misura sostanziale a causa della sua complessità e opacità, …standard creditizi insufficienti, errori di giudizio in merito ai disallineamenti di scadenza, uso eccessivo della leva finanziaria nel bilancio e fuori bilancio, carenze della vigilanza regolamentare, pratiche contabili e di gestione del rischio che hanno esagerato i cicli, un sistema difettoso di rating di credito e la debolezza della governance".
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quelle di acquisizione/fusione37. L’integrazione riguarda i mercati finanziari in tutti i suoi segmenti, anche se per ognuno varia di intensità come si può vedere in tabella 4.1.
Tabella 4.1: Integrazione dei diversi segmenti di mercato
segmento di mercato grado di integrazione
mercato monetario grado elevato
mercato obbligazionari:
->titoli pubblici grado considerevole
->titoli societari grado considerevole
mercati dei capitali integrazione crescente
mercati bancari:
->attività
interbancarie/all'ingrosso integrazione crescente
->attività legate al mercato
dei capitali integrazione crescente
->attività bancarie al
dettaglio frammentato
Fonte: gruppo di Larosière (2009).
Queste premesse hanno permesso la nascita di grandi gruppi transfrontalieri, ai quali non è corrisposta la nascita di una vigilanza a livello europeo che avesse i poteri per garantire la stabilità finanziaria. Quando il rapporto di Larosière (2009) è stato redatto le imprese dell’Unione Europea erano soggette sostanzialmente ai controlli delle autorità di vigilanza nazionali del paese d’origine. L’inadeguatezza del sistema regolamentare attuato in Europa ha contribuito alla scadente cooperazione delle azioni intraprese sia a livello europeo che a livello nazionale durante il periodo della crisi.
Al fine di evitare il perdurare di tale prospettiva saranno proporrò alcune modifiche all’ ordinamento tese a rafforzare la tutela degli investitori e la stabilità finanziaria.
Il capitolo sarà così strutturato; nel seguente paragrafo saranno evidenziate le lacune regolamentari presenti sia a livello mondiale sia a livello europeo mostrando le soluzioni proposte, mentre nel paragrafo successivo sarà presentato lo stato attuale dell’impalcatura
37
Infatti nel 2005 questo tipo di operazione rappresentò oltre il 50% del valore totale delle operazioni di acquisizione /fusione realizzate nel sistema bancario europeo (rapporto di Larosière, 2009).
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del sistema regolamentare. Infine nell’ultimo paragrafo traccerò la mie personali conclusioni.