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Il nuovo modello di rating del Fondo di garanzia per le PMI:
approfondimenti tecnici
Sulla base delle "Specifiche tecniche" pubblicate dal gestore del Fondo il 13 marzo 2018 abbiamo iniziato un lavoro di approfondimento sul nuovo modello di rating. L'analisi fin qui effettuata sul Modulo economico finanziario ha messo in evidenza alcuni importanti spunti di riflessione, verificati con simulazioni effettuate direttamente nel portale ufficiale del modello di rating. Tutte le simulazioni sono state effettuate utilizzando i moduli relativi alle società di capitali appartenenti al settore industria.

In fondo alla pagina è presente un form per l'invio di considerazioni o analisi da parte dei visitatori.

Variabile V2- indice Oneri finanziari / MOL e Variabile Dummy D1 - indice Oneri finanziari / MOL parte negativa
La variabile V2 (Oneri finanziari/MOL) è un indice di bilancio che al denominatore presenta un dato (Margine Operativo Lordo) che può assumere valori negativi. In questo caso l'inclusione dell'indice nella formula di calcolo dello score può essere causa di risultati non lineari. Riteniamo sia questo il motivo per cui sono presenti nel modello la Variabile Dummy D1 (Oneri finanziari/MOL-parte negativa) e, probabilmente, la Variabile Dummy D2 (MOL negativo).

Sono state quindi effettuate diverse simulazioni nel portale ufficiale per individuare l'effetto combinato delle variabili in esame. I risultati sono esposti nella tabella seguente:
Tabella 1
Come si può notare mantenendo invariate tutte le altre variabili (indici di bilancio) le simulazioni effettuate con MOL via via decrescenti portano all'attribuzione di classi di valutazione prima decrescenti e poi crescenti.
Questo comportamento del modulo economico-finanziario può generare dei risultati inattesi in sede di attribuzione della classe di valutazione, della fascia di valutazione e del giudizio di ammissione agli interventi del Fondo, come evidenziato dalle seguenti simulazioni:
Tabella 2
Come si può notare, a parità di variabili (indici di bilancio) che non comprendono il MOL, il modulo economico-finanziario attribuisce:
  • una classe di valutazione che rientra nel range di ammissibilità all'impresa A, che presenta un MOL negativo per euro 180.000 e un risultato di esercizio negativo per euro 260.000;
  • una classe di valutazione che rientra nel range di non ammissibilità all'impresa B, che presenta un MOL negativo per euro 50.000 e un risultato di esercizio negativo per euro 130.000.
Variabile V6- variazione % fatturato e Variabile Dummy D3 (Variazione % del fatturato negativa)
Il coefficiente applicato alla Variabile V6, nella formula di calcolo dello score, è positivo. Ciò comporta che un aumento del fatturato non compensato dal pre-trattamento (per le società di capitali, settore industria la Variabile V6* è pari all'effettiva variazione percentuale del fatturato meno 0.1) porta generalmente a un peggioramento del punteggio e della classe di valutazione.

Anche in questo caso abbiamo fatto diverse simulazioni nel portale ufficiale i cui risultati sono esposti nella tabella seguente:
Tabella 3
Come si può notare mantenendo invariati i dati del bilancio al tempo t (invarianza degli indici di bilancio diversi da V6) le simulazioni effettuate con Variazioni % del fatturato via via crescenti (imprese A-B-C-D) portano all'attribuzione di punteggi e classi di valutazione decrescenti.
L'impatto derivante dalla presenza della Variabile Dummy D3 (Variazione % del fatturato negativa) è stato verificato con le simulazioni indicate con "impresa E" e "impresa F".
Confrontando l'impresa C e l'impresa E si può notare che, sempre a parità di bilancio al tempo t, se i dati di bilancio sono originati da una data variazione positiva del fatturato (nel nostro caso 0.34) la classe di valutazione attribuita è la 3, mentre se i dati di bilancio sono originati da una variazione negativa della stessa entità (nel nostro caso -0.34) la classe di valutazione attribuita è la 2.

Con il caso F abbiamo verificato che, data la presenza di un floor alla Variabile V6* (pari a -0.4 per le società di capitali del settore industria), un'importante variazione percentuale negativa del fatturato (nel nostro caso -0.5 cioè meno 50%), non comporta mai un'incidenza negativa sulla classe di valutazione pari a quelle riscontrabili nei casi di importanti variazioni percentuali positive.
Anche in questo caso il comportamento del modulo economico-finanziario può generare dei risultati inattesi in sede di attribuzione della classe di valutazione, della fascia di valutazione e del giudizio di ammissione agli interventi del Fondo, come evidenziato dalle seguenti simulazioni:
Tabella 4
Come si può notare, a fronte di due bilanci esattamente identici al tempo t, il modulo economico-finanziario attribuisce:
  • una classe di valutazione che rientra nel range di ammissibilità all'impresa A, che registra una diminuzione del fatturato pari al 20% (pari a -0.3 dopo il pre-trattamento);
  • una classe di valutazione che rientra nel range di non ammissibilità all'impresa B, che registra un aumento del fatturato pari al 40% (pari a 0.3 dopo il pre-trattamento).
Precisazione
A questo punto pensiamo occorra fare una precisazione che cercheremo di esporre senza addentrarci in complesse argomentazioni tecnico-statistiche. Chi ha le competenze necessarie per lo sviluppo di sistemi esperti, quale il modello di rating su cui stiamo svolgendo questi approfondimenti, sa che alcune variabili possono contribuire ad aumentare l'efficacia complessiva di un modello, anche se autonomamente non dimostrano una rilevanza immediata per l'analisi del fenomeno osservato.
Non si può nemmeno escludere a priori un 'comportamento' di una variabile in senso opposto a quello che ci si potrebbe attendere secondo il senso comune, visto che il suo utilizzo potrebbe avere, almeno in linea teorica, una funzione compensativa o rettificativa comunque utile per l'efficacia del modello. Ciò che conta, in definitiva, sono le performances che il modello, nella sua interezza, è in grado di raggiungere. Nonostante ciò rimangono alcune perplessità riguardo le modalità di utilizzo delle variabili sopra indicate, dovute alla non linearità dei risultati espressi.
Ampiezza delle classi del modulo economico-finanziario
Il modulo economico-finanziario prevede l'attribuzione di una classe di valutazione diversa in funzione dello score calcolato sui dati di bilancio, secondo lo schema seguente:
Come si può notare dai valori dell'ultima colonna a destra l'ampiezza delle nove classi chiuse (dalla F2 alla F10), cioè la differenza fra lo score minimo e lo score massimo relativi ad ognuna di esse, non è uniforme ma è diversa per tutte le classi e non segue nessuna regolarità apparente. È possibile che ciò sia dovuto alla distribuzione delle imprese appartenenti al training set. A tale proposito sarebbe interessante conoscere quali modalità tecniche di sviluppo del modello e quali caratteristiche del campione esaminato hanno portato a questa particolare correlazione fra score calcolati e classi di valutazione attribuite.
Eterogeneità dei valori
Escludendo dall'analisi le imprese in contabilità semplificata che, considerati i dati disponibili, devono avere un trattamento specifico, per le imprese in contabilità ordinaria il Modulo economico finanziario è costituito da otto modelli, da applicare a seconda della Forma giuridica e del Settore di appartenenza dell'impresa esaminata. Ogni modello prevede un'ulteriore distinzione a seconda della fascia di fatturato / valore della produzione.
Le modalità tecniche di sviluppo del Modulo economico finanziario non sono state divulgate ma sembra evidente che la scelta fatta in sede di progettazione iniziale sia stata di creare modelli finalizzati a massimizzare l'efficacia sui segmenti di imprese considerati. Riteniamo che l'analisi statistica condotta sui singoli segmenti in cui è stato suddiviso il training set di dati, abbia portato all'elevata eterogeneità fra i modelli riguardo le variabili utilizzate (indici di bilancio e dummy), il pre-trattamento applicato e i valori di cap e floor individuati.
In generale le differenze fra i modelli risultano difficilmente riconducibili ai driver che ne determinano l'applicazione. Facciamo degli esempi che riguardano i settori economici Industria, Commercio e Servizi:
  • per le società di capitali sono previsti tre distinti modelli di valutazione a seconda del settore economico di appartenenza; per le società di persone è previsto un solo modello di valutazione per tutti e tre i settori;

  • i tre modelli delle società di capitali considerano complessivamente tredici indici di bilancio, di cui sei ripetuti in tutti i modelli e sette specifici per settore di attività; per le società di persone il modello, unico per i tre settori, considera sei indici di bilancio di cui uno comune ai modelli delle società di capitali e cinque diversi;

  • l'unico indice comune ai modelli è il quoziente Debiti a breve / Fatturato (V1); per le società di capitali il cap e il floor del quoziente sono posti a 1,4 e 0,4 (settore industria) o 2,5 e 0,2 (settore servizi), per le imprese del settore commercio il quoziente non è considerato; per le società di persone il cap e il floor del quoziente sono unici e posti a 0,7 e 0,25;

  • negli indici considerati per le società di capitali troviamo il quoziente Oneri finanziari / MOL (V2) e l'Indice di autonomia finanziaria (V7); negli indici considerati per le società di persone troviamo i loro opposti: il quoziente Mol / Oneri finanziari (V25) e il leverage (V22).
Come detto riteniamo che l'eterogeneità dei modelli sia da attribuire a regolarità statistiche individuate negli specifici sottoinsiemi del training set di dati disponibili. Sarebbe interessante conoscere quali tecniche statistiche sono state utilizzate per la definizione dei modelli oltre che le loro performances, sia sul training set, sia sul diverso set di dati che, secondo prassi, dovrebbe essere stato utilizzato per la validazione dei modelli stessi.

Se vuoi farci conoscere le tue considerazioni o dare il tuo contributo al lavoro di approfondimento
puoi compilare il form sottostante o scrivere alla nostra email info@arearating.com


Torna alla pagina dedicata alla riforma del Fondo di Garanzia e all'introduzione del nuovo modello di rating.



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