Scarica la relazione di Valter Conca

Divisione Ricerche “Claudio Dematté”
Il trade off costo-rendimento nel mercato dei
Mini Bond
Il mercato potenziale dei Mini Bond
Valter Conca
27.03.2014
In collaborazione con:
Sponsor:
IL TRADE OFF COSTORENDIMENTO NEL MERCATO 27.03.2014
DEI MINI BOND
AULA 01 E 05
17.45
APERTURA DEI LAVORI
Andrea Sironi, Rettore Università L. Bocconi
17.50
IL MERCATO POTENZIALE DEI MINI BOND
Valter Conca, Università L. Bocconi
Valter Conca, Università L. Bocconi
Direttore Pe Lab & Finanza per la Crescita
18.10
IL PRICING DEI MINI BOND
Emanuele Carluccio, Università di Verona
18.40
LA STRUTTURA DEI VEICOLI DEDICATI AI MINI BOND
Marco Rosati, Zenit Sgr
In collaborazione con:
Sponsor:
19.00
TAVOLA ROTONDA
Il punto di vista degli emittenti e dei sottoscrittori
Coordina:
Teresa Naddeo, Zenit Sgr
Ne discutono:
Roberto Botter, Quantyx Advisors
Stefano Firpo, Segreteria Tecnica del Ministro
dello Sviluppo Economico
Gerardo Murano, ADB ‐ Analisi Dati Borsa
Alberto Russo, Russo De Rosa Associati
Paolo Saltarelli, Cassa Nazionale di Previdenza ed Assistenza a favore dei Ragionieri e Periti d
f
d
Commerciali
19.30
Q&A
19 40
19.40
COCKTAIL DI CHIUSURA
La stretta creditizia in Italia:
il razionamento del credito alle imprese
20,0%
18,0%
16 0%
16,0%
14,0%
12,0%
10 0%
10,0%
8,0%
6,0%
4,0%
2,0%
0,0%
2010 2010 2010 2011 2011 2011 2011 2012 2012 2012 2012 2013 2013 2013
Q2
Q3
Q4
Q1
Q2
Q3
Q4
Q1
Q2
Q3
Q4
Q1
Q2
Q3
1-49 addetti
50-249 addetti
almeno 250 addetti
Fonte: ISTAT
Imprese Piccole: razionamento aumentato dal 7,8% al 18,4%
Dal Q1 2011
al Q3 2013
Imprese Medie: razionamento aumentato dal 6,2% al 10,1%
Imprese Grandi: razionamento aumentato dallo 3,3% all’ 8,0%
3
famiglie
set 2013
s
lug
l 2013
-8,0%
mag 2013
m
mar 2013
m
gen
g 2013
nov
n 2012
set 2012
s
lug
l 2012
mag 2012
m
mar 2012
m
gen
g 2012
nov 2011
n
set 2011
s
llug 2011
8,0%
mag 2011
m
mar
m 2011
gen 2011
g
nov
n 2010
set 2010
s
lug
l 2010
mag 2010
m
mar 2010
m
gen
g 2010
La stretta creditizia in Italia:
tasso di crescita del credito
10,0%
8,1%
6,0%
4,0%
2,0%
0,0%
-2,0%
,
-4,0%
-6,0%
-6,6%
%
società non finanziarie
Fonte: Banca d’Italia su dati BCE
4
Il mercato del Non Bank Lending
NBL come percentuale del PIL
800%
2011
600%
2012
400%
349%
195%
200%
assets
of banks
in 2012
35%
0%
CN
RU
US
JP
Euro
DE
CH
FR
NL
IT
UK
ES
Tasso di crescita del NBL
45%
35%
25%
2011
15%
2012
7,12%
5%
-5%
-15%
-5,09%
CN
RU
US
JP
Euro
DE
CH
FR
NL
IT
UK
ES
Fonte: Financial Stability Report 5
Il mercato del debito: un confronto internazionale (2012)
Prestito bancario
Mercato obbligazionario
USA
30%
70%
Europa
84%
16%
Regno Unito
55%
45%
Italia
92%
8%
Fonte: per USA, Europa, Italia, dati BCE; per Regno Unito, stima RBS Credit Strategy
6
Il mercato potenziale dei Minibond: la ricerca Bocconi
Definizione del campione di partenza:
•
•
•
•
•
•
Universo (AIDA) : 1.040.443 società di capitali;
fatturato: € 6 mln ‐ € 300 ml;
forma giuridica: società di capitali (S.p.a.; S.r.l.);
pubblica
esclusione di società non etiche,, banche,, assicurazioni e p
amministrazione;
eliminazione di società con dati parziali / incompleti;
p
e test statistico SPSS p
per eliminazione effetti
validazione del campione
distorsivi (analisi di normalità, eliminazione outliers).
37.466 società 17.873 società 19.593 società manifatturiere
manifatturiere di servizi
di servizi
7
Il processo di attribuzione del rating e di selezione delle target
1. Applicazione dello Z‐score di Altman alle società del campione e prima
clusterizzazione sulla base dei valori soglia definiti dal modello Z‐score;
2. Ridefinizione dei “valori soglia” mediante l’introduzione di una PD (in base ad una
scelta discrezionale, si utilizza la P.D. di Moody’s a 4 anni) nelle varie fasce di
rating;
3. Attribuzione del rating alle target per ogni fascia di “valori soglia”;
4 IIndividuazione
4.
di id i
d l numero di società
del
i à target associate
i
ad
d ognii fascia
f i di rating
i
(Clusterizzazione per range di fatturato; tabella slide 13).
N.B.
L’impiego dello Z‐score rappresenta una scelta “discrezionale”. Si possono utilizzare
altri modelli (ICR di Damodaran, il modello P. E. R. R., etc.); lo stesso vale per la scelta
d quale
di
l PD utilizzare.
l
Per identificare le fasce di rating e’ stata utilizzata la nomenclatura di Moody’s come
standard di riferimento: la valutazione AAA di Moody’s “NON“ equivale alla
valutazione AAA del modello proposto.
8
Lo Z ‐ score
Z‐score: somma ponderata di valori di bilancio
Manifatturiero: Manifatturiero:
Z’ : 0,717x1 + 0,847x2 + 3,107x3 + 0,420x4 + 0,998x5
Servizi:
Z’’ : 6 56x1 + 3,26x
Z’’ : 6,56x
+ 3 26x2 + 6,72x
+ 6 72x3 + 1,05x
+ 1 05x4
I parametri: x1 : (Attivo corrente – Passivo corrente) / Tot. Attivo
x2 : Utili non distribuiti / Tot. Attivo
x3 : EBIT / Tot. Attivo
EBIT / T A i
x4 : Patrimonio Netto/ Tot. Passivo
x5 : Fatturato / Tot. Attivo
9
L’attribuzione del rating: metodologia
Introducendo la PD definiamo le “nuove soglie” e impieghiamo lo Z‐score
calcolato per ogni target per attribuire il singolo rating
Rating
PD
NUOVI
VALORI
SOGLIA
Aaa
Aa1
Aa2
Aa3
A1
A2
A3
Baa1
Baa2
Baa3
Ba1
Ba2
Ba3
B1
B2
B3
Caa1
Caa2
Caa3
D
0,001%
0,012%
0,026%
0 056%
0,056%
0,104%
0,190%
0,297%
0,457%
0,660%
1,309%
2,310%
3,740%
5,085%
7,618%
8 472%
8,472%
11,222%
12,863%
19,134%
26,433%
49,999%
4,2645
3,6811
3,4710
3 2603
3,2603
3,0783
2,8944
2,7509
2,6069
2,4781
2,2234
1,9934
1,7815
1,6366
1,4312
1 3739
1,3739
1,2147
1,1328
0,8729
0,6300
< 0,63
Assegnazione del rating
Zi ≥ 4,26: rating Aaa
3,68 ≤ Zi < 4,26: rating Aa1
.
.
.
.
.
2, 22 ≤ Zi < 2,47: rating Baa3
.
.
.
.
.
.
Zi < 0,62999: rating Default
10
L’attribuzione del rating: sintesi
Calcolo dello Z‐score applicando il modello di Altman
Impiego delle PD per definire 20 soglie discriminanti associate a diverse
probabilità
b b l à di
d default
d f l
Confronto degli Z score delle target con i nuovi valori soglia ottenuti per
attribuire
tt ib i il rating
ti
Il nuovo modello permette di:
‐ ridurre ll’incertezza
incertezza connessa alla “grey"
grey zone dello Z‐score
standard;
‐ segmentare nell’ambito dei 3 cluster di riferimento, livelli di
valutazione più articolati.
Forse
Si
O
Ma quanto No? Si può
riprendere o non c'è
c è più niente
da fare?
11
Il mercato delle potenziali emittenti: settore manifatturiero
Range di
fatturato
< 10
10 - 30
30 - 50
50 - 100
100 - 150
150 <
TOT.
Aaa
Aa1
Aa2
Aa3
A1
A2
A3
Baa1
Baa2
Baa3
84
83
57
96
119
141
155
222
201
465
87
104
66
89
117
193
182
264
245
616
24
22
14
26
29
36
32
58
47
109
21
26
15
17
29
29
37
43
41
118
10
7
8
3
6
10
11
14
7
40
11
9
4
5
15
13
14
13
17
37
237
251
164
236
315
422
431
614
558
1385
Tot. IG
1623
1963
397
376
116
138
4613
Ba1
B 1
Ba2
Ba3
B1
B2
B3
552
588
456
648
212
555
648
721
556
742
271
643
169
182
116
186
60
115
133
123
95
131
47
79
40
44
39
50
19
35
31
31
20
24
14
28
1573
1689
1282
1781
623
1455
Tot. SG
3011
3581
828
608
227
148
8403
Caa1
Caa2
Caa
Caa3
D
237
688
377
636
286
705
382
621
52
143
104
129
44
116
65
92
12
28
22
40
10
33
11
24
641
1713
3
961
1542
Tot. Junk
1994
7538
428
1653
317
1301
102
445
78
364
4857
Tot
1938
6572
17873
%
36,77%
42,18%
9,25%
7,28%
2,49%
2,04%
100,00%
IG
SG
Junk
12
La relazione tra rating e selezione delle target Possibilità
P
ibilità di integrazione
i t
i
t le
tra
l valutazioni
l t i i del
d l rating
ti
b
bancario
i e le
l
strategie degli investitori, mediante l’impiego di parametri:
Economico‐finanziari
Strategico‐competitivi
Organizzativi EBITDA Margin;
g ;
Flussi di cassa operativi;
Grado di leva;
DEBT/EBITDA;
Pfn; ;
Sostenibilità della business idea;
Attrattività del settore;
Apporto al valore aziendale del progetto di crescita;
Integrazione tra storia passata e futura;
……….
Corporate governance;
Qualità del management;
Qualità del management;
……..
Ciò consente di definire il paniere ottimale delle target coniugando criteri di
valutazione
l
i
statistici
i i i con un approccio
i “portfolio
“
f li specific”
ifi ”
13

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