IFRS 9 – Fondo svalutazione crediti – alternativa al calcolo della Probability of Default

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Dopo il successo avuto con il primo articolo sull’argomento (IFRS 9 – Fondo svalutazione crediti), alcuni di voi mi hanno scritto per chiedermi se ci fosse un’altra metodologia valida per determinare il fondo svalutazione crediti secondo il dettato dell’IFRS 9. La risposta è sì e la ripercorreremo insieme in questo articolo.

Come già sapete, il nuovo standard disciplina in maniera più severa le modalità con cui le imprese dovranno effettuare gli accantonamenti sui crediti. L’IFRS 9 richiede di effettuare accantonamenti non solo per i crediti già deteriorati, ma anche per quelli che potrebbero deteriorarsi in futuro. Di fatto, le imprese dovranno stanziare un accantonamento al fondo svalutazione crediti anche per i crediti in bonis. Esse dovranno infatti stimare le perdite attese (expected credit loss) e metterle a bilancio. Come espediente pratico per il calcolo del fondo svalutazione dei crediti commerciali, è possibile utilizzare una provision matrix che abbiamo già trattato e analizzato nel precedente articolo (IFRS 9 – Fondo svalutazione crediti).

Riprendiamo velocemente la formula per il calcolo dell’Expected Credit Loss:

ECL = PD x EAD x LGD

dove:

  • PD è la Probability of Default;
  • EAD è l’ammontare lordo del credito;
  • LGD è il Loss Given Default, calcolato come (1-RR);
  • RR è il Recovery Rate, ossia quant’è la percentuale che solitamente riesco a incassare dai miei crediti in sofferenza

La metodologia che voglio presentarvi oggi riguarda principalmente un diverso calcolo della Probability of Default. Non ci baseremo più sull’historical loss (come definita in IFRS 9 – Fondo svalutazione crediti), ma bensì su una semplice formula matematica. Essa definirà la probabilità per un determinato credito di finire nella fascia successiva di scaduto.

Calcolo del fondo svalutazione crediti – Probability of movement (Pom)

Per cominciare, definiamo il nostro scadenziario (o ageing) clienti, in modo tale da suddividere i crediti per fasce di scaduto. Nel farlo, considereremo solo quei crediti per i quali non abbiamo già operato una svalutazione ad hoc. Qui di seguito il dettaglio:

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Ageing clientiA scadere1-30 gg31-90 gg> 90 gg
Cliente 130,000000
Cliente 235,00010,00000
Cliente 35,000020,00010,000
Totale crediti70,00010,00020,00010,000

Successivamente, calcoliamo la Probability of movement.

Ad esempio, per la fascia “A scadere” effettueremo il seguente calcolo:

Pom = Totale crediti oltre 1 giorno/ Totale crediti

Ossia:

(10.000 + 20.000 +10.000)/ (70.000 + 10.000 + 20.000 + 10.000) = 36 %

Per la fascia “1-30 gg” invece:

Pom = Totale crediti oltre 30 giorni/ Total crediti 1-30gg & > 90gg

(20.000 + 10.000)/ (10.000 + 20.000 + 10.000) = 75%

E così via…

My Example Heading

My Other Example Heading

Loading..........

The Data is Not Available

Probability of movementA scadere1-30 gg31-90 gg> 90 gg
POM %36%75%33%100%

A questo punto, per determinare la Probability of Default, dovremmo moltiplicare i valori delle probabilità di movimento così ottenuti.

Ad esempio, per la fascia “A scadere”:

PD = 36% x 75% x 33% x 100% = 9%

Per la fascia”1-30 gg”:

PD = 75% x 33% x 100% = 25%

E così via….

ImpairmentA scadere1-30 gg31-90 gg> 90 gg
Crediti (valore lordo)70,00010,00020,00010,000
PD (%)92533100
Cliente 36,3002,5006,60010,000
Totale svalutazione24,500

Come potete notare, le probabilità di default sono crescenti man mano che incrementa la fascia di scaduto.

Tale valore (25.400) va ancora moltiplicato per il valore dell’LGD. Ipotizzando che il nostro Recovery Rate è stato storicamente pari al 40%, il nostro LGD sarà pari al 60% (1-40%). L’ECL, invece,  sarà pari a 15.240 (25.400 x 60%). 

Per ultimare il calcolo del nostro fondo svalutazione crediti, sommiamo alla provision così ottenuta l’ammontare delle svalutazioni specifiche individuate. Supponiamo che esse siano pari a 4.000 Euro. Il fondo svalutazione crediti sarà quindi pari a 19.240 Euro (15.240 + 4.000).

Notela Probability of Default dovrebbe essere aggiornata, tenendo in considerazione informazioni forward-looking, come specificato nel precedente articolo sull’argomento (IFRS 9 – Fondo svalutazione crediti)

Conclusione

Fra i due metodi presentati (questo e quello del precedente articolo), preferisco sicuramente quello che calcola la probabilità di default sulla base dell’historical loss. Lo trovo più ragionato e più giustificabile, in quanto basato sull’analisi di dati storici osservabili.

Lascio a voi giudicare.

Francesco Lautieri

Francesco Lautieri

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