VERSO UN SISTEMA BANCARIO E FINANZIARIO EUROPEO

ENTE PER GLI STUDI MONETARI, BANCARI E FINANZIARI LUIGI EINAUDI “VERSO UN SISTEMA BANCARIO E FINANZIARIO EUROPEO?” Giancarlo Forestieri Virginia Tirri Rapporto banca-impresa Struttura del mercato e politiche di prezzo Quaderni di Ricerche numero 31 ENTE PER GLI STUDI MONETARI, BANCARI E FINANZIARI LUIGI EINAUDI Quaderni di Ricerche numero 31 __________________________________________________ “VERSO UN SISTEMA BANCARIO E FINANZIARIO EUROPEO?” Giancarlo Forestieri Virginia Tirri Rapporto banca-impresa Struttura del mercato e politiche di prezzo Giancarlo Forestieri: Università Commerciale “Luigi Bocconi”, Istituto di Economia degli Intermediari Finanziari Virginia Tirri: IntesaBci, Studi e Analisi Finanziaria e SDA Bocconi, Area Finanza Gli autori ringraziano i partecipanti ai workshop organizzati dall’Ente L. Einaudi per i commenti e i suggerimenti ricevuti e sono profondamente grati a Fabio Arnaboldi e Giordano Villa per aver reso disponibili i dati necessari all’analisi empirica. Il saggio, pubblicato in questo numero dei Quaderni, è stato realizzato nell’ambito della ricerca: “Verso un sistema bancario e finanziario europeo?” promossa dall’Ente nel 1999, con la presidenza del professor Tancredi Bianchi. La ricerca, coordinata dal professor Marco Onado, ha come fine l’individuazione delle strategie competitive delle banche nell’ambito dell’Unione Europea, tenendo in considerazione aspetti e conseguenze sia dell’adozione di una moneta unica sia dell’irreversibile processo d’integrazione dei mercati monetari e finanziari. Il progetto si articola in cinque sottoprogetti diretti da: Marcello De Cecco e Giangiacomo Nardozzi, Giancarlo Forestieri, Marco Onado, Francesco Cesarini, Pierluigi Ciocca. Il lavoro di Giancarlo Forestieri e Virginia Tirri si inserisce nel sottoprogetto “Le relazioni delle imprese con il sistema finanziario” diretto da Giancarlo Forestieri. Informazioni sulla struttura del progetto di ricerca e sui partecipanti ai sottoprogetti sono disponibili sul sito: www.enteluigieinaudi.it. __________________ La ricerca è stata interamente finanziata da alcune aziende di credito. Il finanziamento, versato attraverso l’Associazione bancaria italiana, è pervenuto da: Banca Nazionale del Lavoro, Banca Popolare di Bergamo - Credito Varesino, Banca Popolare di Novara, Banco di Napoli, Banco di Sicilia, Cassa di Risparmio di Firenze, Dexia Crediop, Fondazione CAB, IntesaBci, Monte dei Paschi di Siena, Sanpaolo IMI, UniCredito Italiano. 1. Introduzione Le caratteristiche del rapporto banca-impresa in Italia sono state ampiamente descritte in passato, nell’ambito di studi volti ad approfondire il tema delle relazioni tra finanza e sviluppo e l’origine di alcune peculiarità della prassi bancaria italiana. Negli ultimi anni gli sviluppi teorici della teoria dell’informazione hanno rinnovato l’interesse verso il rapporto banca-impresa (lending relationship), inteso come meccanismo di superamento dell’asimmetria informativa tra creditore e debitore e, dunque, fattore che influenza le condizioni di offerta del credito bancario. Muovendo dall’ipotesi che la relazione di clientela contribuisce a determinare le caratteristiche dell’offerta di finanziamento (principalmente la disponibilità di fondi ed il prezzo), il lavoro ha l’obiettivo di analizzare le determinanti (1) del costo del debito bancario per un campione di imprese italiane e (2) della probabilità che queste prestino garanzie accessorie. L’indagine si inserisce nel panorama delle analisi empiriche condotte in Italia ed in altri paesi europei, oltre che negli Stati Uniti. Diversamente da altri studi relativi al contesto italiano (Pozzolo, 2001; D’Auria et al., 1999; Bianco et al., 1999; Angelini et al., 1998, tra gli altri), il presente lavoro analizza, in particolare, l’impatto del rapporto banca-impresa e della struttura dei mercati locali del credito sulle condizioni di erogazione dei prestiti. Si intende, cioè, indagare empiricamente le determinanti del costo effettivo del finanziamento bancario e della probabilità che il prestito stesso sia garantito, controllando per l’intensità del rapporto banca-impresa e per il livello di competitività del mercato bancario. Rispetto alla letteratura italiana esistente, lo studio progredisce in due direzioni. In primo luogo, movendo dal presupposto che il tasso di interesse non rappresenti compiutamente il costo del finanziamento bancario, si approfondisce il ruolo delle garanzie accessorie nell’ambito della relazione banca-impresa e si analizza il legame tra garanzie accessorie, rischiosità dell’impresa e costo del finanziamento bancario. In secondo luogo, si indaga il legame tra lending relationship, multiaffidamento e concentrazione del mercato dei prestiti. Recenti sviluppi teorici (Petersen e Rajan, 1995; Boot e Thakor, 2000; Dinç, 2000; Hauswald e Marquez, 2000) suggeriscono che il valore della relazione banca-impresa e l’ammontare di relationship financing fornito dagli intermediari finanziari1 siano strettamente legati al livello di 1 La letteratura assume che gli intermediari possano erogare prestiti relationship-based, cioè prestiti erogati ad imprese con le quali esiste una relazione privilegiata, oppure prestiti transaction-based, assimilabili ai finanziamenti disponibili sui mercati finanziari aperti. 5 competizione tra gli intermediari stessi e tra finanziamento bancario e forme di finanziamento di mercato. Pertanto, gli effetti sulle politiche di prezzo dell’esistenza di relazioni di clientela tra banca e impresa non sono univocamente determinabili, ma dipendono anche dal grado di competitività del mercato, in quanto gli investimenti in relationship financing rappresentano una possibile risposta strategica degli intermediari all’aumento della competizione. Infatti, se la superiorità informativa costituisce una delle fonti di vantaggio competitivo (e quindi di redditività) per le banche incumbent, l’aumento della competizione indurrà tali banche a preservare la propria posizione nei segmenti di mercato - geografico o di clientela - in cui il vantaggio informativo è maggiore attraverso investimenti in relationship financing. Nei segmenti in cui i vantaggi informativi sono meno rilevanti, invece, la competizione di prezzo tenderà a ridurre la redditività delle banche incumbent e ad allontanare gli intermediari che hanno nel vantaggio informativo una fonte di extra-rendimento. Nell’ambito della lending relationship il risparmio di costi dovuto alla superiorità informativa dell’inside bank non necessariamente si traduce nel miglioramento delle condizioni contrattuali di affidamento per l’impresa, che può indurre competizione attraverso il ricorso al multiaffidamento. Si rende, dunque, necessario distinguere due forme di competizione: la competizione a livello di mercato, misurata dal grado di concentrazione dei mercati locali dei prestiti, e la competizione a livello di impresa. La verifica empirica della relazione esistente tra le due forme di competizione rientra nelle finalità dell’indagine. Il seguito del lavoro si sviluppa come segue. Nel paragrafo 2 si discute la letteratura sul rapporto banca-impresa e sul ruolo economico della garanzia, evidenziandone i presupposti teorici e le implicazioni empiriche. Si presentano, inoltre, i più recenti sviluppi teorici sugli effetti della competizione bancaria. Il paragrafo 3 è interamente dedicato alla descrizione del disegno di ricerca: alla luce delle argomentazioni teoriche, si derivano le ipotesi da sottoporre a test e si descrivono la metodologia di analisi, le variabili e il campione di riferimento. I risultati dell’analisi empirica sono commentati e discussi, rispettivamente, nei paragrafi 4 e 5. Il paragrafo 6 sintetizza le principali conclusioni. 6 2. Presupposti teorici ed evidenze empiriche esistenti In anni recenti si è assistito ad un notevole sviluppo della letteratura teorica ed empirica dedicata all’analisi delle forme di finanziamento delle imprese, particolarmente piccole e medie, e alla modellizzazione dei rapporti tra intermediari e imprese. In condizioni di distribuzione asimmetrica delle informazioni tra finanziatori ed affidati, i fenomeni di moral hazard e selezione avversa possono provocare razionamento del credito e fallimento del mercato. In tali casi, l’instaurarsi di una relazione privilegiata tra intermediario e impresa consente di ridurre il divario informativo attraverso l’accumulazione nel tempo di informazione riservata riguardo alle reali condizioni di rischiosità dell’impresa e favorisce, inoltre, il finanziamento di imprese che altrimenti non avrebbero accesso al mercato dei capitali. Secondo le previsioni teoriche, i benefici attesi dal rapporto bancaimpresa consistono (1) nello smoothing intertemporale delle condizioni contrattuali, che si traduce nel miglioramento delle condizioni di prezzo e nella maggiore disponibilità di credito e (2) nel miglioramento della reputazione dell’impresa finanziata. Tra le condizioni contrattuali un ruolo preminente è svolto dalle garanzie accessorie, reali o personali, la cui prestazione è onerosa. In proposito, la letteratura teorica2 ha evidenziato la funzione di incentivo o di selezione svolta dal collateral, evidenziando un’associazione positiva o negativa con la rischiosità dell’impresa. Pertanto, la prestazione di garanzie rappresenta una condizione contrattuale onerosa che, al pari del costo esplicito del finanziamento (tasso di interesse), riflette le caratteristiche dell’impresa e del rapporto banca-impresa. Una relazione privilegiata non è, tuttavia, esente da costi, riconducibili principalmente alla creazione di una posizione di monopolio informativo (hold-up) da parte della inside bank e al cosiddetto soft-budget constraint3. Le numerose verifiche empiriche condotte in diversi contesti consentono di trarre alcune conclusioni significative (Berger e Udell, 1998). In primo luogo, la durata e l’ampiezza della relazione bancaimpresa sono solitamente associate a tassi di interesse inferiori, maggiore disponibilità di credito e minori rishieste di garanzie accessorie. Ciò sembra supportare l’ipotesi che i costi di hold-up siano inferiori ai 2 3 Per una rassegna aggiornata della letteratura sul ruolo economico della garanzia si rinvia a Coco (2000). Tale situazione si verifica quando la banca affidante non riesce ad impegnarsi credibilmente a negare ulteriore credito all’impresa in caso di potenziale default. 7 benefici derivanti dalla riduzione delle asimmetrie informative tra banca e impresa affidata. Esistono, tuttavia, evidenze empiriche contrarie, secondo cui una stretta relazione di clientela può essere dannosa soprattutto per le piccole e medie imprese. In secondo luogo, le caratteristiche del rapporto banca-impresa variano tra paesi, a causa delle differenze nei sistemi istituzionali e nelle condizioni macroeconomiche. La concentrazione del settore bancario, la fragilità e il livello di sviluppo dei sistemi finanziari, le regole di corporate governance e la disciplina fallimentare, i sistemi di regolamentazione dei mercati finanziari, nonché la presenza di meccanismi istituzionali di condivisione delle informazioni sulle imprese affidate (quali, ad esempio, la Centrale dei Rischi), contribuiscono a spiegare le differenze nelle caratteristiche e negli effetti della relazione sul costo del finanziamento. È necessario, tuttavia, osservare che nelle analisi empiriche l’intensità della relazione banca-impresa è misurata dalla sua durata e ampiezza, intese come indicatori della quantità di informazioni privilegiate accumulate dalla banca attraverso interazioni ripetute nel tempo. Tali indicatori non colgono, però, pienamente la qualità ed il valore per la banca dell’informazione ottenuta, né sono noti i meccanismi attraverso cui questa è elaborata e accumulata all’interno dell’organizzazione bancaria. Non è, pertanto, possibile distinguere nelle analisi empiriche l’effetto della quantità e qualità dell’informazione accumulata da altri effetti. 8 3. Ipotesi e metodologia di ricerca I più recenti sviluppi della teoria dell’informazione suggeriscono che gli intermediari finanziari acquisiscono informazione riservata nel corso della relazione con l’impresa affidata ed utilizzano tale informazione per adeguare le condizioni di erogazione del credito. L’analisi empirica si concentra, in particolare, sull’impatto della lending relationship e delle condizioni di competitività dei mercati bancari. I riferimenti teorici discussi brevemente nel paragrafo 2 supportano le seguenti ipotesi alternative. Le prime due sintetizzano le previsioni teoriche relative all’impatto del rapporto banca-impresa sul costo del finanziamento, la terza ipotesi riguarda la relazione tra collateral e rischiosità dell’impresa, la quarta la relazione tra collateral e tasso di interesse. H10 Il tasso di interesse è positivamente associato alla relazione banca-impresa (Greenbaum et al., 1989; Sharpe 1990; Rajan, 1992; von Thadden, 1998) H11 Il tasso di interesse è negativamente associato alla relazione banca-impresa (Boot e Thakor, 1994; Longhofer e Santos, 1998) H20 Esiste una relazione positiva tra la probabilità di impegnare garanzie e la forza della relazione banca-impresa (Greenbaum et al., 1989; Sharpe, 1990; von Thadden, 1998) H21 Esiste una relazione negativa tra la probabilità di impegnare garanzie e la forza della relazione banca-impresa (Boot e Thakor, 1994; Rajan e Winton, 1995; Longhofer e Santos, 1998) H30 La probabilità di prestare garanzie è funzione crescente della rischiosità dell’impresa (Chan e Thakor, 1987; Boot et al., 1991; Bester, 1994; Rajan e Winton, 1995; Coco, 1999) H31 La probabilità di prestare garanzie è funzione decrescente della rischiosità dell’impresa (Chan e Kanatas, 1985; Bester, 1985 e 1987; Besanko e Thakor, 1987; Igawa e Kanatas, 1990) H40 A parità di ogni altra condizione, la prestazione di garanzie è associata a tassi di interesse più elevati (Coco, 1999) H41 A parità di ogni altra condizione, la prestazione di garanzie è associata a tassi di interesse inferiori (Bester, 1985 e 1987, tra altri) 9 L’indagine empirica si sviluppa in due fasi. Nella prima, si identificano le variabili che impattano sul prezzo dei finanziamenti, controllando per le caratteristiche specifiche del contratto di debito, la durata e ampiezza della relazione banca-impresa e per il grado di competitività del mercato. Nella seconda fase si indagano le determinanti della probabilità che l’impresa presti garanzie, reali o personali. La letteratura teorica suggerisce che la probabilità di impegnare garanzie possa essere sia positivamente (modelli basati sulla funzione di monitoring ex post) sia negativamente (modelli basati sulla funzione di screening) associata alla rischiosità dell’impresa. L’ipotesi H1 è testata attraverso la stima OLS della seguente specificazione econometrica: spread = α 0 + α 1 FC + α 2 LC + α 3 ELE + α 4 AI + α 5 C + ε (1) in cui FC indica il vettore delle caratteristiche specifiche d’impresa, LC le caratteristiche specifiche del contratto di debito, ELE le caratteristiche del sistema legale e le variabili di sistema economico, AI il grado di asimmetria informativa tra la banca e l’impresa, C la competitività del mercato bancario. L’analisi logistica è, invece, impiegata per indagare le determinanti della probabilità di prestare garanzie (p) e testare le ipotesi H2 and H3. Il modello testato è il seguente: p = α0 + α1 FC + α2 LC + α3ELE + α4 AI + α5C + ε (2) L’ipotesi H4 sull’associazione tra tasso di interesse e garanzie accessorie è testata congiuntamente con l’ipotesi H1. 3.1. Definizione delle variabili L’analisi cross-section delle determinanti delle condizioni di affidamento implica l’uso di molte variabili esplicative. La tabella 1 in appendice riporta le variabili e gli indicatori impiegati ed il loro impatto (segno atteso nelle analisi di regressione) sul tasso di interesse e sulla probabilità di prestare garanzie. Tutte le misure proposte sono ampiamente accettate ed impiegate dalla letteratura empirica sul tema. La tabella 2 riporta le principali statistiche descrittive relative agli indicatori utilizzati nell’analisi econometrica. A. Caratteristiche specifiche dell’impresa Questo gruppo di indicatori congiuntamente misura la rischiosità e l’asset transparency dell’impresa. La letteratura sulla probabilità di default dei corporate bond (Altman, 1968; Altman et al., 1994; Kaplan 10 and Urwitz, 1979) ha fornito ampia evidenza empirica che tale probabilità è funzione: delle caratteristiche finanziarie (leva finanziaria, solvibilità e liquidità), delle caratteristiche operative (quali la rotazione delle vendite) e della redditività dell’impresa. Poiché le imprese più opache pongono maggiori problemi di selezione avversa e di moral hazard, si include anche una misura di asset transparency (rapporto tra valore contabile dei beni materiali e valore contabile del totale attivo). Imprese di dimensioni maggiori godono, in media, di una posizione competitiva consolidata, dispongono di flussi di cassa relativamente più stabili e, dunque, il loro merito di credito è migliore. Inoltre, la dimensione (misurata dal logaritmo naturale del valore contabile dell’attivo) è anche una misura della reputazione sviluppata dall’impresa stessa nel tempo: migliore è la reputazione dell’impresa, maggiore la probabilità che questa si comporti in modo da ridurre la probabilità di dissesto (Diamond, 1989). Pertanto, ci si attende che la dimensione sia inversamente correlata alla rischiosità dell’impresa e negativamente associata al tasso di interesse e alla prestazione di garanzie. Da ultimo, si includono quali variabili di controllo una variabile dummy per la struttura societaria e quattro variabili dummy di settore. B. Caratteristiche specifiche del contratto di debito La dimensione del prestito, la presenza di garanzie accessorie4, la forma contrattuale (tipo di contratto) e la scadenza sono le principali caratteristiche del contratto di debito incluse nell’analisi di regressione. Ci si attende che la dimensione del prestito, misurata dal logaritmo naturale dell’importo nominale affidato, sia negativamente associata al tasso di interesse, e che la scadenza contrattuale (se prevista) sia positivamente associata ad esso. La presenza di garanzie e la forma contrattuale sono variabili di controllo. C. Variabili economiche e caratteristiche del sistema legale Oltre alle caratteristiche dell’impresa e del contratto, nell’analisi si include una misura di default premium, pari alla differenza tra il rendimento di un indice di corporate bond europei con rating BBB5 ed il rendimento sul Bund tedesco decennale. Sebbene l’indice non includa imprese italiane, tale differenza può essere considerata una buona proxy del default premium, poiché in mercati dei capitali integrati (quale il mercato europeo dopo l’adozione della moneta unica) il “prezzo” del rischio per gli investitori può essere considerato uniforme. 4 5 La presenza di garanzie accessorie è una variabile indipendente nella stima OLS del tasso di interesse, mentre la probabilità di prestare garanzie è la variabile dipendente nell’analisi di regressione logistica. Tutte le emissioni incluse nell’indice sono denominate in euro. 11 Poiché le caratteristiche del sistema economico e legale influenzano sia il costo del debito sia la probabilità di prestare garanzie, e queste variano significativamente tra le regioni italiane6 (Guiso, Sapienza e Zingales, 2000), nelle analisi di regressione sono sempre incluse due variabili dummy di controllo per le imprese localizzate al Nord e Sud dell’Italia (l’Italia centrale è considerato il caso base). D. Asimmetria informativa tra banca ed impresa Sulla base delle argomentazioni teoriche discusse nel paragrafo 2, le condizioni di affidamento sono influenzate anche dal grado di asimmetria informativa esistente tra la banca e l’impresa. Il primo indicatore (inverso) di asimmetria informativa è l’età dell’impresa, che misura l’ammontare di informazioni pubblicamente disponibili. Imprese più anziane dovrebbero essere meno esposte a fenomeni di razionamento del credito e pagare tassi di interesse inferiori (Diamond, 1991). Anche la relazione tra età e prestazione di garanzie è attesa negativa. L’intensità della lending relationship, definita attraverso la durata e l’ampiezza della relazione banca-impresa, misura invece la quantità di informazione riservata acquisita dalla banca nel corso del tempo attraverso la prestazione ripetuta di servizi information sensitive. In particolare, l’ampiezza della relazione è misurata attraverso due indicatori: la concentrazione del debito bancario e la quantità di servizi (non di prestito) erogati dalla banca. Secondo le ipotesi H1, H2 e H3, l’intensità della relazione può essere positivamente o negativamente associata alle condizioni di affidamento. E. Competizione tra banche Si distinguono due livelli di competizione tra le banche: la competizione a livello di mercato, misurata dall’indice di concentrazione di Herfindahl del mercato locale dei prestiti; la competizione a livello di impresa, misurata dal numero di banche affidanti. Mentre la prima misura di competitività è positivamente associata al tasso di interesse applicato alle imprese (ci si attende che in mercati più concentrati le imprese paghino tassi più elevati), il fenomeno del multiaffidamento può essere sia positivamente sia negativamente associato alle condizioni di affidamento. Sebbene esistano consolidate argomentazioni teoriche a supporto dei vantaggi di una relazione di affidamento esclusiva con un 6 Ad esempio, il tempo medio di escussione delle garanzie è di circa 3 anni in Valle d’Aosta e di circa 7 anni in Sicilia (Generale e Gobbi, 1996). Guiso et al. (2000) misurano l’efficienza del sistema legale con il numero medio di anni necessari per completare il primo grado di giudizio presso i Tribunali locali. Tale numero varia per le regioni italiane tra 1,44 e 8,32 anni. 12 singolo intermediario (Diamond, 1983; Ramakrishnan e Thakor, 1984; Rajan, 1992, tra gli altri) e dei benefici derivanti dalla presenza di due banche (Sharpe, 1990; Rajan, 1992; von Thadden, 1995), meno chiare sono le ragioni per cui un’impresa, anche di piccole dimensioni, decide di operare con numerose banche. Recenti indagini cross-country (Ongena e Smith, 2000) forniscono interessanti evidenze sul fenomeno del multiaffidamento, influenzato non solo dalle caratteristiche specifiche dell’impresa, ma anche dal grado di sviluppo dei mercati finanziari (che rappresentano, al pari del multiaffidamento, una fonte alternativa di finanziamento e, dunque, consentono di ridurre il monopolio informativo dell’inside bank). Nei paesi dotati di sistemi finanziari più evoluti le imprese operano, in media, con un numero inferiore di banche 7 e 8. 3.2 Descrizione dei dati e del campione Il set di dati ed informazioni necessari all’analisi empirica è stato fornito da una primaria banca italiana. La base dati deriva, principalmente, dall’unione delle informazioni di bilancio e di struttura finanziaria raccolte dalla banca affidante (fonte: Direzione Crediti e Centrale dei Bilanci) con le informazioni raccolte dalla Centrale dei Rischi relative alle condizioni di accesso al credito bancario e alle relazioni di clientela tra le imprese e le banche. In particolare, il data set include: informazioni anagrafiche e dati contabili relativi agli esercizi 1997-1998 per ciascuna impresa del campione; informazioni sulle caratteristiche del contratto di debito e sul numero di banche affidanti; dati ed informazioni sulla lending relationship e sulla competitività tra le banche. Il data set è altamente confidenziale e l’identità delle imprese sconosciuta. Il campione complessivo, estratto casualmente, include oltre 6.000 imprese italiane, stratificate per localizzazione, settore di appartenenza e dimensione. L’analisi empirica è, tuttavia, ristretta ad un sotto-campione di 3.347 imprese affidate nel periodo gennaio 1998 – marzo 1999. Dal campione originario sono state escluse le imprese agricole, gli intermediari finanziari, le holding finanziarie e immobiliari pure. Alle imprese del campione sono riconducibili 8.612 linee di credito a breve termine, raggruppate ai fini dell’analisi empirica in tre macro-classi: (1) 7 8 Le evidenze riportate da Ongena e Smith (2000) sono coerenti con le previsioni elaborate da Detragiache, Garella e Guiso (2000), secondo cui il numero di banche è funzione crescente del rischio di liquidità, ossia del rischio che l’impresa non ottenga finanziamenti per progetti a NET PRESENT VALUE positivo a causa di default della banca affidante. In Italia, il fenomeno del multiaffidamento è particolarmente diffuso e ancora rilevante. Nelle comparazioni internazionali l’Italia si distingue per il più elevato numero medio di banche affidanti per impresa. Tale peculiarità ha anche origini storiche in norme di vigilanza prudenziale, intese a limitare l’esposizione degli istituti di credito verso singoli prenditori. 13 linee di credito rinnovate automaticamente (revolving credit), (2) sconto di effetti e (3) altri crediti. 14 4. Risultati dell’analisi sul tasso di interesse L’ipotesi H1 è testata attraverso analisi di regressione OLS, i cui risultati sono riportati in tabella 3. L’analisi consente di verificare congiuntamente l’ipotesi che lo spread di tasso di interesse riflette la rischiosità dell’impresa e le caratteristiche del contratto di finanziamento, controllando per la concentrazione del mercato ed il numero di banche affidanti. La prima specificazione (modello 1) può essere interpretata come una forma ridotta dell’equazione (1): essa esclude le variabili (potenzialmente endogene) relative alle caratteristiche del contratto. Gli indicatori di dimensione, leva finanziaria, solvibilità, liquidità, redditività e asset transparency congiuntamente misurano la rischiosità (osservabile) dell’impresa9 e si riflettono, secondo i segni attesi, sul tasso di interesse, ma catturano anche l’impatto delle caratteristiche specifiche del contratto. Ciò giustifica gli elevati valori dei coefficienti dei regressori inclusi nel modello 1 e la loro significatività statistica. L’inclusione delle variabili relative al finanziamento (dimensione, scadenza, forma contrattuale e presenza di garanzie accessorie) migliora la significatività complessiva del modello: il tasso di interesse è funzione non solo della rischiosità dell’impresa, ma anche delle condizioni specifiche di finanziamento. In particolare, lo spread è positivamente associato alla presenza di garanzie accessorie (reali o personali)10. Da ultimo, il modello 3 include tutte le variabili che si ritiene possano determinare il costo del finanziamento. I risultati, robusti rispetto a diverse specificazioni delle variabili e del campione di riferimento, sono coerenti con l’ipotesi H10. Il tasso di interesse é positivamente associato alla durata e all’ampiezza del rapporto banca-impresa: il segno del coefficiente degli indicatori durata e ampiezza della relazione (DURATA e COMMISSIONI NON DA INTERESSI) è positivo e significativo a livelli convenzionali. Diversamente da quanto atteso, l’età dell’impresa, usata come proxy della quantità di informazioni pubblicamente disponibili, non è mai significativa11. Lo spread è inoltre, funzione crescente della concentrazione del mercato locale dei prestiti, mentre è decrescente nel numero di banche affidanti. I risultati dell’analisi OLS sembrano supportare, complessivamente, l’ipotesi di hold-up: i costi di una stretta relazione di 9 10 11 Nelle regressioni OLS si usano indicatori di rischiosità costruiti sui dati di bilancio dell’esercizio precedente rispetto all’anno in cui è erogato il finanziamento. Ulteriori test, commentati successivamente, confermano questo risultato. I parametri della regressione non mutano significativamente se si omette, alternativamente, la variabile DURATA o la variabile ETÀ. I due indicatori sono positivamente correlati (coefficiente di correlazione pari a 0.63), ma evidentemente hanno un diverso contenuto informativo. 15 clientela sono superiori ai benefici. Relazioni di lunga durata e ampie (cioè relazioni forti) tra banca ed impresa sono fonte di monopolio informativo, che consente all’inside bank di applicare, a parità di altre condizioni ed in assenza di forti spinte competitive, tassi più elevati. Tali risultati sono, inoltre, coerenti con le evidenze relative all’impatto del multiaffidamento, che rappresenta uno strumento di riduzione del monopolio informativo e, pertanto, riduce il tasso di interesse. Vi sono, tuttavia, due possibili spiegazioni alternative ai risultati ottenuti. Come già riportato da Petersen e Rajan (1994), i benefici della relazione possono tradursi, principalmente, in maggiore disponibilità di credito, per la quale le imprese possono essere disposte a pagare tassi più elevati. Alternativamente, è possibile che le imprese che rimangono “catturate” in relazioni di lungo periodo siano più rischiose o meno profittevoli e, dunque, esse sarebbero soggette a razionamento o difficilmente otterrebbero fondi a costi inferiori attraverso fonti alternative di finanziamento. Nessuna delle due argomentazioni può essere esclusa definitivamente, ma i dati e le informazioni a disposizione non consentono di costruire alcun indicatore di razionamento del credito a livello di impresa e, pertanto, non è possibile testare tali ipotesi alternative. I risultati sono stati sottoposti ad ulteriori indagini, per verificarne la robustezza e la significatività economica. In primo luogo, l’equazione (1) è stata stimata adottando differenti specificazioni delle variabili indipendenti e per diversi sottocampioni, basati sulla dimensione delle imprese, sulla localizzazione geografica e sul grado di concentrazione dei mercati bancari locali, ottenendo risultati omogenei rispetto a quelli riportati. In secondo luogo, poiché nel campione originario alcune imprese sono più rappresentate di altre (ad alcune imprese sono riconducibili più contratti di finanziamento, per altre solo uno) e ciò potrebbe distorcere i risultati della stima, sono stati costruiti altri due sottocampioni: il primo include un solo contratto, casualmente selezionato, per ciascuna impresa; il secondo solo il contratto stipulato più recentemente. L’equazione (1) è stata, dunque, testata anche sui due sottocampioni: i risultati, non riportati in tabella, sono qualitativamente simili a quelli ottenuti dalla stima sull’intero campione, sebbene la significatività statistica dei regressori sia leggermente inferiore. Da ultimo, sono state utilizzate diverse specificazioni della variabile dipendente (spread rispetto al prime rate ABI e rispetto ad un tasso di riferimento interbancario). Tutti i risultati confermano ulteriormente quelli riportati in tabella 3. 16 I test statistici sono completati da un’analisi di significatività economica dei risultati (tabella 4). L’ultima colonna riporta l’impatto marginale indotto sullo spread da una variazione (pari ad una deviazione standard) dalla media dei regressori. L’analisi conferma che la dimensione dell’impresa e l’ammontare del finanziamento sono le due principali determinanti del tasso di interesse. Anche le caratteristiche finanziarie dell’impresa, ed in particolare il grado di leva finanziaria, sono economicamente significative. Quanto agli indicatori di intensità del rapporto banca-impresa, l’analisi mostra che, a parità di ogni altra condizione, un’impresa che ha una relazione di 2.4 anni più lunga paga un tasso di interesse di 11.63 bp più elevato (alternativamente, 10 anni in più comportano un aggravio di costo pari a 48.45 bp). Meno rilevante risulta essere l’impatto della concentrazione del debito e della competizione. L’analisi di regressione ed i robustness check forniscono risultati omogenei. In contrasto con alcune note evidenze dal mercato statunitense (Berger e Udell, 1995), gli indicatori che misurano l’intensità del rapporto banca-impresa sono positivamente associati al tasso di interesse. I risultati del presente lavoro trovano, tuttavia, parziale consonanza in quelli ottenuti da altri mercati europei e da precedenti studi italiani (Angelini, Di Salvo e Ferri, 1998, D’Auria, Foglia e Marullo Reedtz, 1999). Come emerge dal confronto sintetico proposto nella tavola 1 seguente, gli studi relativi ai mercati europei non suggeriscono considerazioni conclusive e omogenee sul ruolo e valore della lending relationship per le imprese. In diversi paesi la relazione non ha alcun impatto statisticamente significativo sul costo del finanziamento, mentre in altri peggiora le condizioni di erogazione dei prestiti12. Non si riscontrano regolarità significative neppure tra i sistemi bancari orientati agli intermediari. Anche per il mercato bancario italiano le evidenze sono discordi, ma sono riconducibili alle caratteristiche delle imprese e delle 12 In Gran Bretagna le condizioni di accesso delle PMI al credito bancario sono state oggetto di recenti approfondite indagini promosse dal Governo e volte a conoscere le modalità di offerta del finanziamento e dei servizi. Sebbene le finalità e la metodologia di analisi siano diverse da quelle degli studi citati nella Tavola 1, entrambe le indagini descrivono anche le caratteristiche del rapporto banca-impresa ed i suoi effetti sulle condizioni di affidamento delle PMI britanniche. In particolare, il rapporto elaborato dalla Competition Commission (The supply of banking services by clearing banks to small and medium-sized enterprises, pubblicato a marzo 2002) evidenzia: (1) l’elevata concentrazione nell’offerta di credito e di servizi di pagamento alle PMI; (2) la prevalenza del rapporto esclusivo con l’intermediario; (3) il basso livello di rotazione della clientela, indotto dall’aspettativa che le condizioni di affidamento migliorino nel tempo e che la banca possa supportare l’impresa nei momenti di difficoltà; (4) la diffusione di politiche di pricing discriminatorie, a favore di nuovi clienti (che ottengono sempre condizioni migliori); (5) il peggioramento delle condizioni contrattuali all’aumentare della durata della relazione banca-impresa, anche a causa della scarsa trasparenza informativa verso la clientela. Tutto ciò è all’origine, secondo la Competition Commission, della elevata redditività manifestata negli ultimi anni dalle quattro maggiori clearing bank britanniche. 17 banche incluse nei diversi campioni. Lo studio più simile al nostro è quello di D’Auria et al. (1999), che documenta una associazione positiva, ma economicamente poco rilevante, tra durata della relazione bancaimpresa e spread. L’intensità della relazione, misurata dal livello di concentrazione del debito per l’impresa, riduce invece significativamente il costo del finanziamento stesso, a condizione che la concentrazione non superi l’80%, ossia che il rapporto non diventi esclusivo. La presenza di multiaffidamenti riduce lo spread. Tavola 1: Comparazione internazionale Impatto sul costo del debito Durata/Ampiezza N .di banche della LR Positivo Nessuno Fonte dei dati Misura 1987 NSSBF (1) Tasso contrattuale 1987 NSSBF Spread Negativo Blackwell e Winters (1997) – UK 6 Banche Spread Nessuno Harhoff e Korting (1998) – Germania Survey Tasso contrattuale Elsas e Krahnen (2000) - Germania 5 banche Spread Nessuno Degryse e Van Cayseele (2000) – Belgio 1 banca Tasso contrattuale Positivo/Negativo Angelini et al. (1998) – Italia Survey Tasso contrattuale Negativo Positivo (non-membri delle BCC) Negativo (membri BCC) D’Auria et al. (1999) Italia CdB(2) CdR (3) Spread Negativo Positivo/Negativo Petersen e Rajan (1994) – USA Berger e Udell (1995) – USA (1) National Survey on Small Business Financing; (2) Centrale dei Bilanci; (3) Centrale dei Rischi. 18 Nessuno Nessuno 5. Risultati dell’analisi sulla probabilità di impegnare garanzie Le ipotesi H3 e H2 sono testate attraverso un’analisi di regressione logistica, i cui risultati sono riportati nella tabella 5. La variabile dipendente è la probabilità che l’impresa presti garanzie reali o personali. Le caratteristiche specifiche dell’impresa sono statisticamente significative (modello 1): tutti i regressori, tranne REDDITIVITÀ13, hanno i segni attesi e congiuntamente misurano la rischiosità. Coerentemente con l’ipotesi H30, la prestazione di garanzie reali o personali è associata ad imprese più rischiose. Le relazioni sussistono anche sostituendo alla variabile dipendente la probabilità che l’impresa presti garanzie reali o, alternativamente, garanzie personali. In tali casi la significatività statistica è inferiore e la dimensione dell’impresa non risulta più significativa (dati non riportati). I risultati complessivamente suggeriscono che imprese di dimensioni maggiori, meno rischiose e meno indebitate hanno minori probabilità di impegnare garanzie. Inoltre, imprese con un basso rapporto Attività materiali/Totale attivo hanno scarse probabilità di prestare garanzie reali. I test del modello 2 confermano questi risultati e sono coerenti con quelli ottenuti dalle regressioni OLS sul tasso di interesse: la probabilità di prestare garanzie è positivamente associata alla durata e ampiezza della relazione. Tutti gli indicatori di intensità del rapporto e competizione sono statisticamente significativi. Si osservi che le variabili continue DURATA e NUM. BANCHE sono state sostituite da variabili dummy che indicano i quartili della distribuzione. I primi test hanno, infatti, evidenziato scarsa significatività delle variabili continue, in quanto la relazione tra probabilità di prestare garanzie e tali regressori non è lineare. In particolare, un limitato numero di banche affidanti aumenta la probabilità che il prestito sia garantito, mentre tale probabilità decresce in presenza di un numero di banche superiore alla mediana del campione. Una banca molto esposta nei confronti di un’impresa percepisce questa posizione come più rischiosa ed è maggiore la probabilità che chieda garanzie. Ciò confermerebbe l’ipotesi della funzione assicurativa del multiaffidamento per le banche. L’analisi di significatività economica dei risultati della regressione logistica conforta ulteriormente le considerazioni esposte. Le variabili che maggiormente influenzano la probabilità che il prestito sia garantito sono la dimensione, la durata della relazione e il numero di banche affidanti. In particolare, una lunga durata del rapporto banca-impresa 13 Il segno positivo del coefficiente di REDDITIVITÀ può essere giustificato dalla maggiore volatilità associata generalmente ai redditi più elevati. 19 (dummy: DURATA – IV quartile) aumenta significativamente la probabilità che l’impresa debba prestare garanzie (la variabile è statisticamente significativa e ha segno positivo). Analogamente, tutte le varibili dummy relative al multiaffidamento sono economicamente molto rilevanti: un elevato numero di banche affidanti riduce significativamente la probabilità di prestare garanzie. La letteratura empirica sul tema fornisce, ancora una volta, indicazioni discordanti. Berger e Udell (1995) e Harhoff e Körting (1998) osservano una minore probabilità di impegnare garanzie al crescere della durata della lending relationship, mentre la relazione opposta è riportata da Degryse e Van Cayseele (2000). Lo studio italiano più recente (Pozzolo, 2001) sul ruolo delle garanzie perviene a conclusioni parzialmente analoghe a quelle del presente lavoro: i prestiti assistiti da garanzie sono quelli più rischiosi e pagano anche tassi più elevati, ma rapporti consolidati con la banca sono associati a minori quote di finanziamenti garantiti. Inoltre, imprese giovani e imprese che hanno iniziato da poco il rapporto con la banca hanno una probabilità superiore alla media di ottenere finanziamenti non garantiti. 20 6. Considerazioni conclusive La rilevanza della letteratura sulla lending relationship, unitamente alla crucialità in ogni sistema economico dell’accesso al capitale di credito, hanno stimolato negli ultimi anni numerosi studi empirici volti ad indagare il valore della relazione per le imprese. Sotto il profilo teorico, è ormai ipotesi consolidata che il rapporto banca-impresa rappresenti un meccanismo di superamento delle condizioni di fallimento del mercato, in quanto consente l’allocazione delle risorse anche a soggetti opachi dal punto di vista informativo e che non potrebbero finanziarsi sui mercati dei capitali. Le difficoltà di misurazione delle caratteristiche della relazione e la carenza di dati ed informazioni affidabili relative proprio alle imprese piccole e medie, che più dovrebbero beneficiare della lending relationship, lasciano ancora aperto il dibattito sul reale valore del rapporto banca-impresa. Nessuna delle verifiche empiriche disponibili consente, infatti, di pervenire a conclusioni definitive sugli effetti di un’intensa relazione sulle condizioni di affidamento. Il ruolo della lending relationship è, peraltro, fortemente influenzato dalle caratteristiche istituzionali, di sviluppo e funzionamento dei mercati finanziari, dalla regolamentazione bancaria di ciascun paese e ciò contribuisce a spiegare le differenze riscontrate nelle analisi internazionali. Il presente lavoro intende contribuire al dibattito sul tema, approfondendo alcuni aspetti in parte trascurati dalla letteratura empirica esistente e fornendo nuove evidenze dal mercato italiano. I risultati dell’analisi empirica, condotta su un campione di finanziamenti a breve termine erogati ad imprese italiane da una banca nel periodo gennaio 1998-marzo 1999, supportano l’ipotesi che i costi di un intenso e duraturo rapporto banca-impresa sono superiori ai benefici. Sia il costo del finanziamento che la probabilità di prestare garanzie reali o personali sono positivamente associati alla rischiosità dell’impresa e all’intensità della lending relationship. Il grado di concentrazione del mercato locale dei prestiti e il multiaffidamento influenzano in modo significativo – statisticamente ed economicamente – le condizioni di affidamento. Il multiaffidamento, che in Italia ha anche origini storiche in norme e condizioni di mercato peculiari, sembra emergere come meccanismo attraverso cui le imprese inducono concorrenza tra gli intermediari e riducono i costi di una stretta relazione di clientela. A livello aggregato, ulteriori indagini empiriche sono necessarie per comprendere meglio la relazione tra competizione bancaria e attività di intermediazione relationship based, sia a livello domestico che in 21 prospettiva della crescente integrazione del mercato bancario europeo. I più recenti modelli teorici sul tema, infatti, superano le tradizionali argomentazioni secondo cui vi sarebbe incompatibilità tra competizione e lending relationship e ipotizzano piuttosto una focalizzazione strategica da parte delle banche verso i segmenti di mercato o attività nei quali godono di vantaggi informativi. Nella misura in cui questi ultimi rappresentano una fonte di potere di mercato, e pertanto un driver della redditività bancaria, gli intermediari saranno indotti dalla crescente competizione ad effetturare investimenti nelle attività relationship based, al fine di preservare la propria posizione di monopolio informativo. Nei mercati transaction based tenderà, invece, a prevalere la pura competizione di prezzo. Se tali ipotesi si verificassero14, si dovrebbe assistere alla progressiva integrazione in un mercato bancario europeo delle attività in cui le asimmetrie informative giocano un ruolo meno rilevante, mentre dovrebbero permanere segmentazioni geografiche nelle attività in cui i vantaggi informativi rappresentano una reale barriera all’ingresso. Un mercato unico europeo dei servizi alle piccole e medie imprese sembra essere, pertanto, un obiettivo non raggiungibile. 14 E fossero eliminate le distorsioni di natura istituzionale, regolamentare e normativa che ancora impediscono di fatto l’integrazione dei mercati bancari e finanziari europei. 22 Appendice Tabella 1: Variabili e indicatori Andamento dell’economia e sistema legale Caratteristiche specifiche del contratto di debito Caratteristiche specifiche d’impresa Variabili Dimensione Leva finanziaria Solvibilità Opacità Liquidità Rotazione delle vendite Redditività Settore industriale Struttura societaria Dimensione affidamento Scadenza Tipo di affidamento Prestito in pool Prestito garantito Tipo di garanzia prestata Deposito obbligatorio Asimmetria informativa tra banca e impresa LN del Totale Attivo Passività finanziarie/[Patrimonio netto + Passività finanziarie] EBIT/Interessi passivi Attività materiali/Totale Attivo Attività Correnti/Passività Correnti Fatturato/Totale attivo EBITDA/Valore aggiunto Variabili dummy Variabili dummy (Soc. di capitali) LN del valore nominale accordato Data di rinnovo – Data di sottoscrizione del contratto Variabile dummy Variabile dummy Variabile dummy Variabile dummy Variabile dummy Localizzazione geografica Variabile dummy (Nord/Sud/Centro) Free-Risk Rate Rendimento BOT 3-M Default spread Rend. Indice BBB euro corporate bond – Rend. Bund 10Y Età dell’impresa Competizione bancaria Indicatori Durata della relazione banca-impresa Ampiezza della relazione banca-impresa Competizione a livello di mercato Competizione a livello d’impresa Data di sottoscrizione del contratto Data di fondazione dell’impresa Data di sottoscrizione del contratto Data di sottoscrizione del PRIMO contratto con la banca Commissioni non da interessi/ Totale attivo Debito bancai/Totale debito bancario Indice di concentrazione di Herfindahl del mercato provinciale dei prestiti Numero di banche affidanti 23 + Impatto atteso sulla prob. di prestare garanzie + +/- +/- - - +/+/+/+/- -/+ +/- -/+ + + -/+ + + - - +/- +/- +/- +/- +/- +/- + + +/- +/- Impatto atteso sul tasso di interesse -/+ Tabella 2 - Statistiche descrittive La tabella riporta le principali statistiche descrittive relative alle caratteristiche economicofinanziarie delle imprese, alle misure di asimmetria informativa tra banca e impresa, al multiaffidamento e al costo del finanziamento bancario. La concentrazione del debito è misurata dal rapporto tra l'ammontare di finanziamento erogato dalla banca i-esima ed il totale del debito bancario in essere al 31/12/1997. Osservazioni Media Dev Std 25mo Perc. Mediana 75mo Perc. DIMENSIONE (TOT. ATTIVO) 3374 15912 45623 2204 5316 13197 LEVA FINANZIARIA [D/(D+E)] 3341 0,56 0,33 0,32 0,64 0,82 SOLVIBILITA' (ICR) 3374 3,04 3,70 0,64 1,67 3,71 OPACITA' (ATT. MATERIALI/TOT. ATT.) 3374 0,17 0,16 0,04 0,13 0,27 LIQUIDITA' (AC/PC) 3361 1,12 0,33 0,92 1,06 1,26 REDDITIVITA' (EBITDA / VAL. AGG.) 3336 0,44 0,28 0,25 0,41 0,60 ETA' DELL'IMPRESA (anni) 3354 13,99 11,57 4,98 11,62 18,98 DURATA DELLA RELAZIONE 3240 8,06 6,48 2,13 6,42 13,43 CONC. DEL DEBITO BANCARIO 2534 0,12 0,23 0,01 0,03 0,11 COMMISSIONI NON DA INT. /TA 3368 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 NUMERO DI BANCHE AFFIDANTI (SE > 3) 2416 9 5 5 8 12 SPREAD (Totale prestiti) 8612 3,3% 2,9% 1,2% 3,1% 5,2% PRESTITI NON GARANTITI 3507 2,6% 2,8% 0,5% 2,2% 4,3% PRESTITI GARANTITI 5105 3,9% 2,8% 1,8% 3,7% 5,7% 24 Tabella 3 - Analisi di regressione OLS La tabella riporta i risultati dell'analisi di regressione OLS che pone in relazione lo spread con la rischiosità dell'impresa, le caratteristiche specifiche del contratto di debito, il livello di asimmetria informativa tra banca e impresa e la competizione bancaria. La variabile dipendente è lo spread di tasso di interesse, espresso in percentuale. Lo spread è calcolato come differenza tra il tasso di interesse effettivo applicato a ciascun finanziamento e la media ponderata mensile dei rendimenti offerti dai BOT a 3 mesi (nel mese in cui il finanziamento è erogato). AP_CRED e SCONTO sono variabili dummy che assumono valore 1 se il finanziamento è erogato attraverso apertura di credito in c/c e di sconto di effetti rispettivamente. La dimensione del finanziamento è misurata dal logaritmo naturale dell'accordato nominale. La scadenza è espressa in anni. DV_GAR è una dummy che assume valore 1 se il finanziamento è assistito da garanzia reale o personale; DV_POOL è uguale ad 1 se il prestito è sindacato. Tra i regressori sono incluse variabili di controllo (non riportate in tabella) per tener conto del settore di appartenza delle imprese e della forma societaria. I coefficienti sono stati moltiplicati per 100 e le statistiche T sono basate su std error corretti (White's correction). Variabile dipendente Tasso di interesse (spread) Variabili indipendenti Intercetta Modello 1 Coefficiente T-stat Modello 2 Coefficiente T-stat Modello 3 Coefficiente T-stat 5,88 19,1 4,42 12,9 3,09 6,2 -0,57 -0,46 -0,24 -0,36 0,46 -0,53 -0,03 -26,6 -4,5 -5,6 -3,3 4,6 -2,5 -3,1 -0,34 -0,36 -0,19 -0,28 0,35 -0,57 -0,02 -13,4 -3,5 -4,5 -2,6 3,6 -2,7 -2,5 -0,32 -0,24 -0,21 -0,37 0,65 -0,35 -0,01 -7,1 -1,8 -3,8 -2,6 4,1 -1,3 -0,5 4,22 -0,27 0,57 20,8 -3,6 6,6 4,30 -0,25 0,39 20,6 -3,4 4,4 4,40 -0,29 0,22 17,9 -3,1 2,0 1,24 0,64 -0,28 -0,32 0,65 -0,85 15,3 7,6 -10,1 -5,2 10,4 -5,3 0,83 0,62 -0,21 -0,27 0,71 9,0 6,4 -6,3 -3,6 9,5 Asimmetria informativa tra banca e impresa ETA' DELL'IMPRESA DURATA CONC. DEL DEBITO COMMISSIONI NON DA INTERESSI -0,03 0,13 50,60 0,80 -0,5 2,5 0,9 3,9 Competizione bancaria NUM. BANCHE AFFIDANTI INDICE DI HERFINDAHL -0,02 2,51 -2,0 2,7 Rischiosità dell'impresa DIMENSIONE LIQUIDITA' ROTAZIONE VENDITE REDDITIVITA' LEVA FINANZIARIA OPACITA' SOLVIBILITA' Economia e sistema legale DEFAULT SPREAD NORD SUD Caratteristiche del finanziamento AP_CRE SCONTO DIMENSIONE SCADENZA DV_GUAR DV_POOL Numero di oss. F-value P-value R-sq 8433 112,02 0,00 0,16 7920 108,91 0,00 0,22 25 5710 59,59 0,00 0,20 Tabella 4 - Analisi di significatività economica (tasso di interesse) La tabella riporta i risultati dell'analisi di significatività economica. L'effetto marginale associato a ciascuna variabile è pari al coefficiente angolare della regressione OLS (parametro del regressore). L'ultima colonna della tabella riporta l'effetto marginale indotto da una deviazione std sulla variabile dipendente. L'effetto marginale è misurato in bp. Il Totale Attivo e la dimensione dell'affidamento sono sostitutiti dai rispettivi LN. Età dell'impresa e durata della relazione banca-impresa sono sostituiti da LN(1+ETA') e LN(1+DURATA) rispettivamente. Variabile dipendente Tasso di interesse (spread) Variabili indipendenti Coefficiente Media del regressore Std. Deviation Effetto marginale di + 1 std dev rispetto alla media (bp) DIMENSIONE -0,310 9,67 10,72 -33242,7 LIQUIDITA' -0,244 1,11 0,31 -756,6 ROTAZIONE VENDITE -0,221 1,34 0,73 -1623,3 REDDITIVITA' -0,378 0,45 0,27 -1040,2 LEVA FINANZIARIA 0,610 0,59 0,32 1944,4 OPACITA' -0,355 0,17 0,15 -545,5 SOLVIBILITA' -0,005 2,68 3,33 -161,5 DIMENSIONE -0,20 5,24 1,29 -2590,8 SCADENZA -0,27 1,26 0,48 -1287,5 Rischiosità dell'impresa Caratteristiche del finanziamento Asimmetria informativa tra banca e impresa ETA' DELL'IMPRESA -0,03 2,40 0,84 -261,1 DURATA 0,13 1,88 0,88 1162,9 CONC. DEL DEBITO 0,80 0,12 0,22 1736,4 COMMISSIONI NON DA INT. 44,05 0,00 0,00 455,4 Competizione NUM. BANCHE AFFIDANTI -0,02 7,81 6,16 -1003,0 INDICE DI HERFINDAHL 2,51 0,08 0,04 934,0 26 Tabella 5 - Analisi di regressione logistica (garanzie accessorie) La tabella riporta i risultati dell'analisi di regressione logistica. La variabile dipendente è la probabilità che il prestito sia garantito (DV_GUAR=1). La specificazione econometrica testata include tutte le variabili che ci si attende possano influenzare la probabilità che il prestito sia assistito da garanzia. Sono inoltre incluse variabili di controllo (non riportate in tabella) per tener conto del settore di appartenza dell'impresa e della forma societaria. Le statistiche T sono basate su standard error corretti per eteroschedasticità. Variabile dipendente: Probabilità che DV_GUAR=1 Modello 1 Variabili indipendenti Modello 2 Coefficiente T-stat Coefficiente T-stat Intercetta 4,82 16,3 2,88 5,8 Rischiosità dell'impresa DIMENSIONE LIQUIDITA' ROTAZIONE VENDITE REDDITIVITA' LEVA FINANZIARIA OPACITA' SOLVIBILITA' -0,41 -0,76 -0,19 0,44 0,63 -0,39 -0,06 -18,7 -8,2 -4,9 4,2 7,3 -2,1 -6,9 -0,32 -0,66 -0,17 0,63 1,10 -0,02 -0,06 -7,6 -5,2 -3,2 4,5 7,8 -0,1 -5,4 Economia e sistema legale DEFAULT SPREAD NORD SUD 0,42 -0,31 0,76 2,3 -5,1 9,8 0,75 -0,24 0,72 3,3 -3,2 7,1 0,29 0,02 0,00 -0,04 3,6 0,2 -0,2 -0,6 -0,06 -0,02 0,06 0,21 0,47 213,77 -1,3 -0,2 0,7 2,3 2,2 2,8 0,20 -0,23 -0,19 4,09 2,2 -2,7 -2,0 4,1 Caratteristiche del finanziamento AP_CRE SCONTO DIMENSIONE SCADENZA Asimmetria informativa tra banca e impresa ETA' DELL'IMPRESA DURATA (I quartile) DURATA (III quartile) DURATA (IV quartile) CONC. DEL DEBITO COMM. NON DA INT. Competizione NUM. BANCHE (I quartile) NUM. BANCHE (III quartile) NUM. BANCHE (IV quartile) INDICE DI HERFINDAHL Num. di oss. chi2(15) Prob > chi2 Pseudo R2 8433 1062,8 0,000 0,131 27 5831 879,28 0,000 0,162 Tabella 6 - Analisi di significatività economica dei risultati della regressione logistica La tabella riporta l'analisi di significatività economica dei risultati ottenuti dalla regressione logistica. I parametri della regressione logistica non coincidono necessariamente con gli effetti marginali indotti delle variazioni nelle variabili indipendenti. Il procedimento seguito ai fini del calcolo dell'impatto marginale di ciascun regressore sulla variabile indipendente, è di seguito descritto. In primo luogo, è stata calcolata la probabilità attesa nel valor medio delle variabili indipendenti attraverso la formula exp(B'X)/[(1+exp(B'X))^2]. Lo scalare così ottenuto è stato poi moltiplicato per il valore di ciascun coefficiente per ottenere l'effetto marginale. Lo stesso procedimento è seguito poi per calcolare l'effetto marginale indotto dalla variazione di singoli regressori: una deviazione sdt è sommata al valor medio di ciscun regressore, mentre tutti gli altri sono mantenuti costanti. Per le variabili dummy la variazione percentuale è pari alla differenza tra P[DV_GUAR=1| d=1] -P[DV_GUAR=1| d=0]. I risultati sono riportati nella colonna due. Variabile dipendente : Probabilità che DV_GUAR=1 Variazione percentuale indotta Variabili indipendenti Effetto marginale da 1 std dev rispetto alla media Rischiosità dell'impresa DIMENSIONE -0,03 -33,0% LIQUIDITA' -0,06 -2,0% ROTAZIONE VENDITE -0,02 -1,2% REDDITIVITA' 0,06 1,7% LEVA FINANZIARIA 0,11 3,4% OPACITA' 0,00 -0,03% SOLVIBILITA' -0,01 -2,0% Economia e sistema legale DEFAULT SPREAD 0,07 NORD -0,02 SUD 0,07 Caratteristiche del finanziamento AP_CRE 0,028 25,9% SCONTO 0,002 1,0% DIMENSIONE 0,000 -0,1% SCADENZA -0,004 -0,2% Asimmetria informativa tra banca e impresa ETA' DELL'IMPRESA -0,01 -0,5% DURATA (I quartile) 0,00 38,6% DURATA (III quartile) 0,01 38,6% DURATA (IV quartile) 0,02 18,5% CONC. DEL DEBITO 0,04 2,3% COMM. NON DA INT. 20,52 3,5% Competizione NUM: BANCHE (I quartile) 0,02 16,6% NUM: BANCHE (III quartile) -0,02 -17,2% NUM: BANCHE (IV quartile) -0,02 -14,1% INDICE DI HERFINDAHL 0,39 1,5% Probabilità attesa (Funzione di densità) calcolata nel valor medio dei regressori 0,10 28 Bibliografia Altman E. I. (1968), Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, Journal of Finance, 23, n. 4, 589609. Altman E. I., Marco G., Varetto F. (1994), Corporate Distress Diagnosis: Comparisons Using Linear Discriminant Analysis and Neural Networks. The Italian Experience, Journal of Banking and Finance, 18, n. 5, 589-609. Angelini P., Di Salvo R., Ferri G. (1998), Availability and Cost of Credit for Small Businesses: Customer Relationship and Credit Cooperatives, Journal of Banking and Finance, 22, special issue, 925-954. Berger A. N., Udell G. F. (1995), Relationship Lending and Lines of Credit in Small Firm Finance, Journal of Business, 68, n.3, 351-381. Berger A. 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