Luciano Bruccola, Conectens

Pubblicato su Leasenews il 22/4/2025 link

Le analisi annuali di controllo del funzionamento dei Bureau Scores sui dati di BDCR Assilea, consentono tra l’altro di valutare la dinamica complessiva del rischio di credito sul mercato del leasing e di formulare previsioni di andamento.

Il 2024 ha visto un moderato aumento dei contratti in contenzioso che si è riflesso marginalmente sui clienti, perché ha riguardato principalmente i clienti con insoluti o contenziosi di partenza. La Tavola 1 di seguito mostra i clienti in default differenziati per stato di partenza: per il 2024 i clienti in default da partenza regolare sono numericamente inferiori rispetto al 2023. Al contrario sono numericamente superiori, rispetto al 2023, i clienti in default che già partivano da questo stato. Il risultato complessivo è che la rischiosità leasing nel 2024 per i nuovi default si è mantenuta sostanzialmente stabile rispetto all’anno precedente.

Volendo individuare un punto di attenzione, l’incremento dei contratti a contenzioso per i clienti già in difficoltà potrebbe essere un segnale di peggioramento della capacità di rimborso e di conseguenza potrebbe avere una ripercussione sulle perdite eventuali: ipotesi che andrà ovviamente verificata.

Tavola 1

I punti di attenzione sulla qualità creditizia del portafoglio emersi dalle analisi dello scorso anno, che avevano anticipato la possibilità di aumento dei contratti in contenzioso, non trovano conferma nelle analisi riferite al 2024: la qualità della selezione in accettazione è in crescita rispetto allo scorso anno, la quota parte dei clienti con peggioramento della rischiosità attesa è in diminuzione, il numero dei clienti che presentano almeno un contratto con insoluto – stato propedeutico all’eventuale contenzioso – è in diminuzione a inizio 2025.

In riferimento a quest’ultimo punto, la Tavola 2 mostra come il numero di clienti con contratti in insoluto sia sceso progressivamente da inizio anno (dic-23) a fine anno (dic-24).

Tavola 2

Tutte le indicazioni emerse dalle analisi sono confortanti e suggeriscono che difficilmente si assisterà ad un innalzamento di rischiosità nel corso dell’anno.

La vera incognita è rappresentata dalle criticità derivanti dalla complessa e alquanto mutevole situazione internazionale. Comunque va osservato che le società di leasing hanno dimostrato capacità di gestione del rischio di credito anche nel caso di inaspettate e alquanto difficili condizioni al contorno: si pensi alla stagione del Covid, agli impatti economici che ne sono derivati, all’implementazione delle moratorie dei pagamenti per il sostegno alle imprese. Nemmeno in questi frangenti e in particolare appena usciti dall’emergenza, si sono registrati i temuti impatti sul fronte rischio di credito. Al contrario nel triennio 2022-2024 si è assistito ad un livellamento del rischio – in termini di quota clienti in default – che si è assestato a livelli anche inferiori rispetto al periodo pre-pandemico.

Tra le ragioni di tale resilienza, va menzionata la natura stessa del ricorso al finanziamento leasing, in quanto indirizzato ai beni strumentali dell’impresa necessari per la propria continuità operativa e pertanto protetti oltremodo da quest’ultima.

Le previsioni per il 2025 sono quindi nel segno di livellamento del rischio – o al più di moderato incremento – rispetto a quanto osservato nel 2024.

Come detto in apertura, l’intento primario dello studio è quello di misurare la capacità del Bureau Score Comportamentale e del Bureau Score di Collection, costruiti sulla base dei dati di BDCR Assilea, di differenziare le controparti in funzione del rischio atteso: le analisi condotte confermano inalterata la capacità degli strumenti di prevedere il comportamento di rimborso dei clienti.

Stante il cambio di classificazione delle attività economiche introdotto dall’adozione di ATECO2025, nel corso dell’anno è previsto un aggiustamento dei due Bureau Scores per tener conto delle modifiche introdotte.

Luciano Bruccola, Conectens. Proprietà riservata (2025)

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Luciano Bruccola, Conectens – Mario Milano, Claris Leasing

Pubblicato su Leasenews.it il 22/2/2023: link

La valutazione prospettica del rischio associato ad una operazione di credito, con riferimento specifico ai finanziamenti alle imprese, impone un ampiamento di orizzonte che guardi alla evoluzione finanziaria e di mercato della singola impresa nel tempo e alla evoluzione delle condizioni economiche di base che influiscono sulle dinamiche del credito ed hanno ripercussioni anche sulla capacità individuale di rimborso.

In questo breve articolo presenteremo un esercizio di stima della probabilità di default a lungo termine che trova applicazione in Claris Leasing per il calcolo degli accantonamenti associati al rischio di credito prospettico di ciascun cliente.

I modelli sottostanti, sviluppati da Conectens, fanno quindi riferimento al Leasing e la base dati di costruzione è la BDCR Assilea con riferimento ai clienti e contratti leasing, in combinazione laddove necessario con altre fonti così come indicato specificatamente in ciascuna tavola.

Il tema viene affrontato su due piani diversi i quali vengono poi combinati: da una parte si stima l’evoluzione a lungo termine del rischio di credito per segmenti di clientela omogenei per performance finanziarie, caratteristiche geo settoriali e dimensionali, indebitamento complessivo e storia creditizia che sappiamo essere gli elementi alla base del rischio associato ad una data operazione; dall’altra il driver è rappresentato dalle stime di andamento del rischio di credito associato alle previsioni del ciclo economico.

Attraverso il modello di Bureau Score Comportamentale costruito sui dati di BDCR Assilea, il quale sintetizza proprio le caratteristiche prima richiamate che influiscono generalmente sulla capacità di rimborso, si ordinano i clienti in funzione della stima del rischio di credito a questi associata e successivamente si raggruppano in 10 classi.

La costruzione di una valutazione di performance basata sulla presenza di 3 segnalazioni mensili consecutive di insoluto ovvero sulla presenza di una segnalazione di contratto in contenzioso, molto vicina alla definizione di default regolamentare, consente di misurare per classe di score il numero di clienti che viene classificato in default in un intervallo di tempo definito pari a 1 anno, 2 anni, 3 anni o più.

L’osservazione dei comportamenti su distanze di tempo pluriennali, permette di apprezzare i trend di crescita del tasso di default cumulato per ciascuna classe di score. Nella Tavola 1 è presentata l’evoluzione dei default registrati per la coorte dei clienti con contratti leasing attivi al 31 12 2017 e via via per le successive coorti sino al 31 12 2021, ottenuta come somma delle evoluzioni del rischio stimato singolarmente per ciascuna delle 10 classi di score.

Tavola 1

Definiti i trend di crescita sulla base dei dati osservati per la coorte di clienti presenti al 31 12 2017 (curva rosso scuro in alto), questi vengono anno per anno ricalcolati sulla base delle osservazioni più recenti per ottenere i trend attesi per la coorte di interesse (nell’esempio in tavola i clienti classificati al 31 12 2021). In questo modo vengono stimati i percorsi di crescita pluriennali della Probabilità di Default per classi di score basati sulla osservazione delle evoluzioni registrate negli anni immediatamente precedenti.

Si noti peraltro che, la traslazione anno per anno delle curve verso il basso, testimonia la progressiva diminuzione del rischio di credito nel Leasing.

Questi percorsi legati alle caratteristiche generali che influiscono sulla capacità di rimborso, che potremmo definire quindi naturali, possono però subire delle accelerazioni o piuttosto dei rallentamenti dovuti alla evoluzione dei fattori macroeconomici al contorno.

L’aspettativa per la quale il rischio di credito sia correlato inversamente all’andamento generale dell’economia è confermato dal grafico in Tavola 2 ove si mette a confronto l’andamento degli investimenti fissi lordi con il tasso di nuovi contenziosi registrati nel leasing a livello di contratto.

Tavola 2

In particolare la tavola presenta: l’andamento del contenzioso registrato sui contratti leasing, misurando per ciascun trimestre il numero di nuovi contratti classificati in contenzioso rispetto a 12 mesi precedenti; l’andamento degli Investimenti in termini di tasso tendenziale annuale misurato trimestralmente; le previsioni triennali degli investimenti e le stime di andamento prospettico del contenzioso leasing associato alla previsione del ciclo economico.

L’osservazione delle curve evidenzia come nel momento in cui si registra un’espansione degli investimenti, si assiste al tempo stesso ad una flessione del tasso di contenzioso dei contratti leasing ed al contrario, nel momento in cui si osserva un rallentamento degli investimenti si verifica un innalzamento del tasso di contenzioso dei contratti leasing.

È alquanto evidente come, nel periodo 2020-2021 interessato dalle moratorie e dalle altre forme di facilitazione di accesso al credito messe in campo per arginare gli effetti della crisi pandemica, si sia invece registrato un manifesto scollamento tra andamento dell’economia e il rischio di credito. Il rapporto di trasmissione sembra tornare al proprio naturale funzionamento nel corso del 2022.

Come presentato nella parte più a destra della Tavola 2, una volta recepite le previsioni per l’economia, è quindi possibile formulare delle ipotesi per il conseguente andamento del contenzioso sui contratti leasing.

Un rallentamento di questo ultimo si riflette in una contrazione della crescita della PD a livello cliente rispetto ai percorsi di crescita naturale, al contrario un previsto aumento del contenzioso a livello contratto si riflette in una accelerazione della crescita della PD a livello cliente rispetto ai percorsi stimati.

La combinazione dei due piani di analisi risulta in una stima, a livello cliente, della Probabilità di Default a lungo termine in ottica forward looking che integra una valutazione prospettica del ciclo economico.

L’assegnazione dei clienti alle classi di score comportamentale e le stime a lungo termine della PD associate a ciascuna classe di score, hanno trovato applicazione nel contesto di Claris Leasing per la classificazione in staging del portafoglio, laddove il passaggio a classi di score più rischiose è uno degli elementi per essere classificato in stage 2, e per le conseguenti stime di accantonamenti basati sulla valutazione a lungo termine del rischio di credito associato a ciascuna classe di score comportamentale.

Tavola 3

Nella Tavola 3 è rappresentato un esercizio di back testing che offre una misura della reale capacità predittiva delle stime di PD a lungo termine. L’esercizio si riferisce alla coorte di clienti con contratti leasing al 31 12 2017, per la quale abbiamo a disposizione quattro anni di osservazione dei default registrati anno per anno a livello cliente. Questi ultimi, nella tavola, sono rappresentati e cumulati in istogramma.

Un primo elemento di interesse è osservare che a distanza di 4 anni viene mantenuta la gerarchia di rischio per classe di score: un cliente classificato 1 è nel corso dei 4 anni sempre meno rischioso di un cliente classificato 2 e lo stesso vale per i confronti tra tutte le altre classi di score. In altre parole, tenuto fermo il momento di classificazione dei clienti al 31 12 2017, al termine di 4 anni di osservazione tutte le classi di score hanno sperimentato una crescita del tasso di default ma non muta la valutazione comparata del rischio.

La spezzata rappresenta le stime di default al 4° anno, corrette con le valutazioni di previsione macroeconomica, che sono state effettuate al 31 12 2017 per ciascuna classe di score: il confronto con quanto effettivamente registrato mostra un sostanziale allineamento per le classi da 1 a 8 ed una contenuta sottostima del rischio per i rimanenti clienti nelle classi 9 e 10. In linea tratteggiata sono rappresentate le stime di PD lifetime (orizzonte temporale di 12 anni) e si evidenziano gli spazi di assorbimento per una ulteriore crescita dei default.

Investigare sulla capacità delle stime fatte nel corso degli anni, di prevedere i livelli di rischiosità ha ovviamente un interesse di analisi, offre spunti e suggerimenti per eventuali affinamenti e revisione dei modelli e consente di affrontare, con maggiore consapevolezza, le previsioni di rischiosità per il portafoglio attuale di clienti e contratti in essere: prevedere il futuro è un esercizio dinamico che si aggiorna via via che nuovi dati e nuove informazioni sono disponibili.

Luciano Bruccola, Conectens – Mario Milano, Claris Leasing. Proprietà riservata (2023)

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Daniele Borin, Sella Leasing – Luciano Bruccola, Conectens

Pubblicato su Leasenews.it il 03/10/2022: link

Le incognite legate al superamento delle moratorie e all’andamento dell’economia nazionale suggeriscono un monitoraggio attento dell’evoluzione della rischiosità. La realizzazione di un sistema strutturato di monitoraggio del portafoglio clienti a cadenza mensile che contempli la verifica di posizionamento dei propri clienti rispetto al mercato leasing complessivo, può aiutare nell’individuare preventivamente il deterioramento del profilo di rischio dei clienti al fine di preparare le modalità di recupero meglio allineate alle caratteristiche dei clienti stessi e valutare e misurare preventivamente l’impatto finanziario potenziale.

Su queste basi Sella Leasing ha deciso di utilizzare il Bureau Score di Collection, realizzato da Conectens sui dati di BDCR Assilea, per produrre mensilmente, in modo sistematico e strutturato, analisi del posizionamento del proprio portafoglio clienti a supporto dell’individuazione preventiva dei clienti soggetti a deterioramento del profilo di rischio con l’estrazione conseguente delle liste.

La valutazione del portafoglio clienti e contratti attraverso i dati del SIC di settore beneficia dell’apporto informativo di comportamento di rimborso nei confronti degli altri operatori ed è sempre più rilevante se si considera che una buona parte – può raggiungere anche il 50% – del portafoglio clienti ha contratti in essere con più società di leasing.

Il Bureau Score di Collection implementato sui suddetti dati è uno strumento utile a questi fini: focalizzando sui clienti che presentano insoluti restituisce una classificazione degli stessi ordinandoli secondo la maggiore probabilità di rientro in bonis ovvero al contrario secondo la maggiore probabilità dei peggioramento degli insoluti.

Le macro componenti informative sulle quali si basa sono: le caratteristiche dell’insoluto (numero contratti in insoluto, canoni e oneri insoluti, numero società segnalanti insoluto); la credit history del cliente (segnalazioni storiche di insoluto e contenzioso effettuate dalle diverse società di leasing); i livelli di operatività leasing del cliente (esposizione leasing complessiva, numero contratti, durata e importi relativi, …); le caratteristiche geo-settoriali e dimensionali (localizzazione territoriale, attività svolta, organizzazione societaria).

Tavola 1Nella Tavola 1 sono rappresentati i clienti con insoluti in partenza classificati, sulla base delle informazioni disponibili al momento di osservazione, nelle 10 classi di score di collection ove classe Ins1 è quella per la quale si prevede un maggior tasso di rientro in bonis e classe Ins10 è quella per la quale si prevede una maggiore presenza di peggioramento dello stato di insolvenza. Le performance registrate si riferiscono a 6 mesi successivi. Al fine di apprezzare al meglio le differenze di performance legate alla classificazione iniziale, si considerano anche i clienti regolari con i pagamenti e i clienti che presentano contratti in sinistro senza aver manifestato insoluti.

Per ciascuna classe di score viene presentata la quota di clienti che, a 6 mesi di distanza, rientrano in bonis rappresentati dalla parte di istogramma in verde. Il mancato rientro in bonis è invece differenziato tra: coloro che peggiorano il proprio stato in termini di aumento dell’importo degli insoluti a 6 mesi ovvero stato contratto in contenzioso (identificati dall’istogramma rosso scuro), coloro che al termine del periodo di osservazione si ritrovano in insoluto con lo stesso identico importo (in arancione) e infine coloro che si ritrovano in insoluto con importo ridotto.

Come si può verificare dalla tavola, il Bureau Score di Collection ordina i clienti con mancati pagamenti sulla base della probabilità di rientro in bonis ovvero del mancato rientro a seguito della manifestazione di insoluti e si conferma essere uno strumento utile nel differenziare la capacità dei clienti di rientrare in bonis ovvero di peggiorare il proprio stato.

Tavola 2L’implementazione sistematica e strutturata dello strumento nei processi di Sella Leasing volti al monitoraggio preventivo del comportamento dei clienti, completa il quadro delle informazioni disponibili in capo al cliente e supporta, secondo le linee esemplificative di indirizzo presentate in Tavola 2, l’individuazione dell’approccio di early collection più adatto ai diversi segmenti di clienti.

Daniele Borin, Sella Leasing – Luciano Bruccola, Conectens. Proprietà riservata (2022)

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Luciano Bruccola, Conectens

Pubblicato su Leasenews.it il 08/06/2022: link

Le misure di contenimento dell’impatto economico dovuto alla crisi sanitaria, in particolare le moratorie sui crediti, hanno raggiunto i propri obiettivi se si guarda alla evoluzione della rischiosità dei finanziamenti leasing.

Sino ai primi mesi del 2020 l’andamento della rischiosità rifletteva in modo inverso la tendenza più generale dell’economia (Prodotto Interno Lordo, Investimenti, Disoccupazione, …) ed era stimabile con buona approssimazione e prevedibile se legata a questa dinamica. Da metà del 2020 e per tutto il 2021 la rischiosità dei finanziamenti leasing è stata costante se non in diminuzione, indipendentemente dall’andamento altalenante registrato dalle varabili macroeconomiche, come evidenziato in Tavola 1.

In particolare, a fronte di una crescita attesa di rischiosità dovuta al netto peggioramento delle condizioni economiche si sono registrati valori stazionari di nuovi contratti in default (contenzioso) e il perdurare delle misure di contenimento per tutto il 2021 ne ha di fatto congelato l’evoluzione.

Nella misura in cui l‘obiettivo era quello di “staccare” la cinghia di trasmissione tra fondamentali dell’economia e il rischio di credito, posponendo le eventuali difficoltà ad un momento successivo che potesse beneficiare di una ripresa economica importante, tale obiettivo può dirsi completamene raggiunto.

È del tutto evidente che un contenimento del rischio di credito sia una buona notizia per gli operatori, la domanda che ci si può porre è fino a che punto sia reale e fino a che punto celi invece un rischio che può manifestarsi nei prossimi mesi.

Alcuni elementi ed alcuni indizi sembrano essere a supporto di questa seconda tesi e suggerire un atteggiamento cauto. In primis, considerando la rischiosità a livello cliente (nuovi default registrati nell’anno), il dato a consuntivo 2021 è la metà di quanto registrato nei 4 anni precedenti – che avevano già visto una diminuzione importante e una stabilizzazione verso il basso, testimoniando il successo delle politiche creditizie delle società di Leasing. Ancora una volta, la diminuzione di rischiosità è un elemento positivo, resta il dubbio sulla possibilità di mantenimento di tale livello minimo nel futuro prossimo.

Il secondo elemento è legato al profilo di rischio dei clienti che hanno attivato moratorie. Come osservato e commentato per il 2020, anche per il 2021 si conferma il fatto che, di partenza, i clienti che hanno attivato o mantenuto moratorie su contratti nel corso dell’anno hanno un profilo di rischio più elevato rispetto a quelli che non hanno beneficiato di tali misure. Il che sembra essere abbastanza intuitivo: gli operatori economici che avevano o prevedevano maggiori difficoltà, sono quelli che più largamente hanno approfittato delle misure agevolative. Ma se più rischiosi sono considerati in partenza, è probabile che questo rischio più elevato alla fine si manifesti.

Come ulteriore elemento di considerazione non possono essere sottaciute le incognite legate alle ripercussioni sull’economia – quali l’aumento dei prezzi dell’energia e delle materie prime – dovute alla guerra ai confini dell’Unione Europea, che hanno già comportato previsioni al ribasso della crescita economica rispetto a quanto si potesse prevedere ancora a inizio 2022.

Infine, al superamento definitivo delle misure di contenimento, l’andamento della rischiosità dei primi tre mesi dell’anno in corso è in ripresa, non toccando ancora i livelli pre-pandemici ma comunque in crescita.

Nella Tavola 2 si presenta di nuovo il tasso annuale di nuovi contratti in default (contenzioso) con la relativa esposizione nel periodo 2019-2022 e si evidenzia la ripresa della rischiosità nei primi 3 mesi del 2022 rispetto all’andamento registrato nel biennio 2020-2021.

L’auspicio è che tale rimbalzo abbia già dispiegato tutti gli effetti negativi che si potevano attendere, nondimeno l’insieme degli elementi brevemente richiamati, suggerisce agli operatori leasing di mettere in atto un monitoraggio attento e costante dell’evoluzione della rischiosità dei propri clienti: le possibilità offerte dal SIC di settore e gli strumenti di sintesi costruiti su tale patrimonio informativo, possono aiutare ad identificare preventivamente e tempestivamente il deteriorarsi del profilo di rischio dei clienti misurandone il posizionamento rispetto al mercato leasing complessivo.

Luciano Bruccola, Conectens. Proprietà riservata (2022)

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Luciano Bruccola, Conectens

Pubblicato su Leasenews.it il 01/07/2021 link

Il rischio di credito nel Leasing negli ultimi 10 anni ha visto una netta ed anche repentina diminuzione trovando tra il 2017 e 2019 un sostanziale assestamento a livelli contenuti e mai così registrati. Questo è vero sia che si guardi all’andamento di rischiosità dei singoli contratti sia che si prediliga una visione cliente valutato attraverso l’insieme dei contratti a lui riconducibili.

Nelle analisi a livello cliente la definizione di default utilizzata – segnalazione di contenzioso oppure presenza di tre segnalazioni consecutive di insoluto nei 12 mesi di osservazione – è complessivamente più severa della definizione regolamentare, in quanto non considera franchigie ed è valutata sull’insieme di contratti censiti in BDCR Assilea, pertanto le segnalazioni di insolvenza possono provenire anche da società diverse. La circostanza che questa definizione è stata adottata da diversi anni, consente di avere uno storico di riferimento importante per valutarne l’evoluzione nel tempo.

Analizzando il tasso di nuovi clienti in default anno per anno in Figura 1, possiamo valutare chiaramente tre fasi: la contrazione registrata tra il 2013 e il 2017, la stabilizzazione tra il 2017 e il 2019 e il cambio di tendenza dal 2020.

Figura 1 – Storico Default clientiLegenda – Default: segnalazione di contenzioso nei 12 mesi o 3 segnalazioni mensili consecutive di insoluto. Tasso di Default: numero clienti in default a fine periodo diviso numero clienti non in default a inizio periodo.

Fonte: Elaborazioni e stime Conectens su dati BDCR Assilea (2021)

Nella prima fase l’effetto è stato amplificato dalla contemporanea diminuzione dei numeratore – nuovi default registrati nel corso dell’anno – e dall’aumentare del denominatore – più clienti in bonis in partenza e quindi portafogli clienti via via più virtuosi da un punto di vista di rischio di credito. Il tutto è frutto di fattori esogeni quali la relativa ripresa e stabilità economica nel periodo in considerazione ma anche di capacità di gestione del rischio di credito da parte delle Società di Leasing nel complesso.

Alla stabilità raggiunta nel triennio 2017-2019 si è assistito nel 2020 ad una inversione di tendenza, nonostante l’effetto di congelamento dei crediti per le numerose moratorie attivate al fine di arginare la crisi economica conseguente alla crisi pandemica.

Come già abbiamo avuto modo di commentare nel precedente articolo “Moratorie e performance creditizie dei clienti nel leasing”^[1], l’accresciuta rischiosità è spiegata dalla registrazione di almeno 3 segnalazioni mensili consecutive di insoluto nell’anno proprio da parte dei clienti che hanno attivato almeno una moratoria nel corso del 2020 su uno dei contratti a loro riconducibili.

Sempre nello stesso articolo facevamo notare che già il sistema di Score Comportamentale segnalava in partenza (gennaio 2020) come il profilo di questi clienti fosse più rischioso (minore presenza nelle classi meno rischiose vs maggiore presenza nelle classi più rischiose).

L’ipotesi per la quale la crisi abbia colpito o colpisca le aziende che già sperimentavano difficoltà prima della pandemia – su questo punto si veda l’analisi geo-settoriale-dimensionale pubblicata su queste pagine ^[2] – e che l’accesso alle moratorie sia stato colto in misura più importante dalle stesse imprese, sembra peraltro avvalorata dal fatto che le aziende che hanno beneficiato di moratorie registrino un calo di fatturato più importante delle altre.^[3]

L’interrogativo che ci si pone è in quale misura questo si tradurrà in aggravamento delle esposizioni classificate in default. Le proiezioni che presentiamo di seguito sono basate sulla stima di nuovi clienti in default per ciascuna classe di score, corretta per una valutazione delle previsioni sul quadro macroeconomico e fanno parte di un più ampio esercizio di stima delle probabilità di default a lungo termine per gli accantonamenti previsti sul tema IFRS9.

Figura 2 – Storico Default e previsioni 2021Legenda – Default: segnalazione di contenzioso nei 12 mesi o 3 segnalazioni mensili consecutive di insoluto. Tasso di Default: numero clienti in default a fine periodo diviso numero clienti non in default a inizio periodo.

Fonte: Elaborazioni e stime Conectens su dati BDCR Assilea (2021)

Come primo punto è utile osservare che il portafoglio di partenza (1 1 2021) – tenendo conto degli spostamenti di classificazione, dei clienti che hanno chiuso contratti nel corso dell’anno, dei nuovi clienti che hanno attivato contratti – si presenta complessivamente con profilo peggiorato rispetto a quello che si aveva all’inizio della pandemia (1 1 2020), da un punto di vista di numero posizioni classificate per classe di Score Comportamentale. Questo rappresenta peraltro un’ulteriore conferma che lo strumento non ha risentito nella sua capacità di sintetizzare il rischio prospettico dei clienti.

Per quanto concerne il quadro macroeconomico, l’analisi ha contemplato insieme gli effetti del 2020, ritardati grazie alle misure economiche di contrasto, che ricordiamo si chiude comunque con un meno 9% di PIL e il rimbalzo positivo atteso nell’anno in corso.

La stima complessiva di tasso nuovi clienti in default, riportata in Figura 2, conferma l’inversione di tendenza già osservata nel 2020. Ciò detto, l’impatto della crisi sulla rischiosità dei clienti nel Leasing sembra comunque non possa raggiungere i livelli già sperimentati in passato.

Come già osservato negli articoli richiamati, un attento monitoraggio di portafoglio che valorizzi le fonti informative e gli strumenti su queste disponibili, può contribuire ad una early detection delle possibili posizioni problematiche e a fronteggiarle tempestivamente.

Luciano Bruccola, Conectens. Proprietà riservata (2021)

1. Moratorie e performance creditizie dei clienti nel leasing
2. Strumentazione di analisi portafogli crediti ai tempi dell’emergenza sanitaria
3. Su questo punto si veda Banca d’Italia, Rapporto sulla stabilità finanziaria 1/2021 pag. 37 e seguente.

L'articolo Le previsioni di rischiosità clienti nel Leasing per il 2021 proviene da Conectens.