Banca d’Italia ha pubblicato uno studio sul ruolo dei fattori sociali e di governance societaria nella valutazione del rischio di default.
Negli ultimi anni, la valutazione del rischio di insolvenza delle imprese ha analizzato sempre più il contributo delle informazioni non finanziarie, affiancandole ai tradizionali indicatori finanziari e creditizi.
Nella letteratura, vi sono diversi studi che verificano se le variabili comunemente associate agli ambiti sociale e di governance migliorino la previsione dell’insolvenza.
Sono esaminati come predittori della probabilità di insolvenza indicatori quali le caratteristiche del C.d.A., l’esperienza del management, l’anzianità di servizio dei dipendenti e i rapporti tra assunzioni e licenziamenti.
Il contributo in oggetto adotta, quindi, una prospettiva predittiva, indagando se alcuni indicatori selezionati, convenzionalmente riconducibili alle dimensioni sociale (S) e di governance (G) contribuiscano a migliorare la stima del rischio di default delle imprese non finanziarie italiane nell’ambito dell’In-house Credit Assessment System (ICAS) di Banca d’Italia.
Nel presente studio, gli indicatori relativi agli ambiti S e G presi in esame sono stati selezionati in quanto comunemente classificati in tali ambiti dai quadri di riferimento per la rendicontazione di sostenibilità e dai fornitori di dati esterni.
Si evidenzia come la definizione di default rilevante ai fini dell’ICAS sia quella di cu all’art.178 del CRR (Regolamento (UE) n. 575/2013), che ritiene sussistente il citato stato quando l’ente ritiene “improbabile che, senza il ricorso ad azioni quale l’escussione delle garanzie, il debitore adempia integralmente alle sue obbligazioni creditizie verso l’ente stesso, la sua impresa madre o una delle sue filiazioni” o quando il debitore sia in “arretrato da oltre 90 giorni su un’obbligazione creditizia rilevante verso l’ente, la sua impresa madre o una delle sue filiazioni”.
Gli indicatori, utilizzati nel presente studio, relativi alla dimensione sociale sono elaborati sulla base di informazioni tratte dal database INPS, mentre quelli riferiti alla governance derivano da una banca dati sulle imprese italiane contenente informazioni sulle relazioni societarie e l’assetto di governance non ricomprese nelle variabili finanziarie tradizionali.
I risultati evidenziano che i citati indicatori migliorano la capacità predittiva dei modelli di default, in particolare per le micro e piccole imprese, consentendo di migliorare le stime rispetto al modello di base fondato su variabili finanziarie e di comportamento creditizio.
Il contributo complessivo alla performance del modello rimane tuttavia contenuto.
Per le imprese di medie e grandi dimensioni, invece, solo gli indicatori relativi alla componente sociale risultano statisticamente significativi.
