Sono
diminuite dell’8,78% tra il 2010 ed il 2022
La Banca Mondiale calcola
la percentuale delle sofferenze bancarie rispetto al totale degli impieghi
lordi per paese. I prestiti in sofferenza bancari rispetto al totale dei
prestiti lordi sono il valore dei crediti in sofferenza diviso per il valore
totale del portafoglio prestiti (inclusi i crediti in sofferenza prima della
deduzione di specifici accantonamenti per perdite su crediti). L'importo del
prestito registrato come in sofferenza dovrebbe essere il valore lordo del
prestito registrato in bilancio, non solo l'importo scaduto. I dati analizzati
di seguito fanno riferimento al periodo tra il 2010 ed il 2022. I paesi aventi
una serie storica incompleta sono stati esclusi dall’analisi.
Ranking dei paesi per
valore delle sofferenze bancarie sul totale degli impieghi lordi nel 2022. L’Equatorial
Guinea è al primo posto per valore delle sofferenze bancarie con un valore pari
a 55,41%, seguita dall’Ucraina con un ammontare di 38,12%, Chad con 27,70%, Ghana
con 14,79%, Central African Republic con 14,51%. A metà classifica troviamo
Malta con un ammontare di 3,70%, seguito dall’Uzbekistan con un ammontare di
3,53%, dall’Argentina con un valore di 3,09%, dal Paraguay con 2,94%, e dal Brunei
Darussalam con 2,82%. Chiudono la classifica il Regno Unito con 0,97%, seguito
dall’Estonia con un ammontare di 0,80%, dall’Australia con 0,72%, dagli Stati Uniti
con un ammontare di 0,72% e dal Canada con un ammontare di 0,34%.
Ranking dei paesi per
valore della variazione percentuale delle sofferenze bancarie sul totale degli
impieghi lordi tra il 2010 ed il 2022. L’Equatorial Guinea è
al primo posto per valore delle sofferenze bancarie sul totale degli impieghi
lordi tra il 2010 ed il 2022 con un valore pari a 1073,88%, seguita dall’Uzbekistan
con un valore di 265,99%, da Macao con 251,45%, dal Chad con 179,29% e dall’Uganda
con un ammontare di 176,13%. A metà classifica vi sono la Kyrgyz Republic con
un valore di -15,72%, seguita dal Ghana con -18,18%, dal Madagascar con
-23,34%, dal Nicaragua con -24,81%, e dalla Russia con un valore di -26,54%. Chiudono
la classifica la Slovenia con un valore di -78,69%, seguita dalla Nigeria con
-80,07%, seguita dagli Stati Uniti con -83,68%, dall’Estonia con -85,09%, e
dalla Lettonia con un ammontare di -92,10%. In media tra il 2010 ed il 2022 il
valore delle sofferenze bancarie sul totale degli impieghi lordi in percentuale
è diminuito dell’8,78%.
Clusterizzazione con
algoritmo k-Means ottimizzato con il metodo di Elbow.
Di seguito presentiamo una clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato
con il metodo di Elbow. L’utilizzo del metodo di Elbow è reso necessario dal
fatto che l’algoritmo k-Means è un algoritmi di apprendimento non supervisionato.
Gli algoritmi non supervisionati richiedono l’utilizzo di criteri oggettivi per
l’ottimizzazione. Il metodo di Elbow è un metodo grafico per individuare il
numero ottimale dei clusters attraverso l’utilizzo dell’algoritmo k-Means.
Vengono individuati tre diversi clusters ovvero:
- ·
Cluster 1:
Russian Federation, Kenya, Gabon, Malta, United Arab Emirates, Mauritius, Kosovo,
Uganda, Brunei Darussalam, Czechia, Slovak Republic, Macao, Canada, Lesotho,
Papua New Guinea, Ecuador, Finland, Argentina, Georgia, Uzbekistan, United States,
Turkey, United Kingdom, Cambodia, Panama, Indonesia, Mexico, Costa Rica,
Paraguay, Netherlands, Malaysia, El Salvador, Saudi Arabia, Guatemala, Brazil,
Nicaragua, Colombia, Perù, Estonia;
- ·
Cluster
2: Grecia, Ukraine,
Equatorial Guinea, Cyprus, Chad, Central African Republic;
- ·
Cluster 3:
Bulgaria, Croazia, Bosnia and Herzegovina, Montenegro, Albania, Moldova, Ghana,
Cameroon, Madagascar, Hungary, Slovenia, North Macedonia, Kyrgyz Republic Nigeria,
Latvia.
Considerando la mediana
del cluster notiamo che il seguente ordinamento ovvero C2=21,10>C3=4,62>C1=2,13.
Dal punto di vista metrico possiamo notare che il valore del cluster 2 in
termini di medina è circa 4,5 volte superiore al valore del cluster 3 e circa
10 volte superiore al valore del cluster 1. Dal punto di vista geografico
possiamo notare che i paesi del cluster 2, ovvero il cluster che ha i livelli
maggiori in termini di sofferenze bancarie sono paesi europei e dell’Africa
centro-meridionale. Occorre considerare che probabilmente il valore delle
sofferenze bancarie in Ucraina crescerà ulteriormente a seguito della guerra
russo-ucraina. Il cluster 3 è costituito sia da paesi europei che da paesi africani.
Si tratta di paesi che hanno delle fragilità finanziarie significative che sono
connesse sostanzialmente alle debolezze delle economie di riferimento. Il cluster 1 è invece il cluster con la minore
presenza di sofferenze bancarie. Il cluster 1 è costituito dai paesi europei,
dai paesi del Nord America, da alcuni paesi dell’Oceania. Tuttavia, notiamo che
all’interno dei paesi del cluster 1 sono anche presenti dei paesi che hanno dei
redditi pro-capite medio bassi come per esempio il Kenya, Gabon, Uganda, Ecuador,
Mexico. Ovvero il cluster dei paesi virtuosi mette insieme sia paesi che hanno
redditi pro-capite elevati, che paesi che hanno dei redditi pro-capite medio
bassi. Tale circostanza mette in risalto il fatto che la solidità del sistema
bancario in termini di riduzione delle sofferenze bancarie potrebbe non essere
connesso alle performance economiche complessive dell’economia, quanto
piuttosto all’applicazione di un insieme di norme e di modelli di governance efficienti.
Conclusioni.
Il valore dei crediti in sofferenza bancaria rispetto al totale degli impieghi
bancari è diminuito significativamente in media per i paesi considerati tra il
2010 ed il 2022 di un ammontare pari a -8,78%. Vi sono dei paesi che hanno
ridotto significativamente il valore delle sofferenze bancarie tra il 2010 ed
il 2022. Tra questi paesi vi sono il Regno Unito con -75,36%, la Slovenia con
-78,69%, la Nigeria con -80,07%, gli Stati Uniti con -83,68%, l’Estonia con
-85,09% e la Lettonia con un valore pari a -92,1%. Certamente la riduzione del
valore delle sofferenze bancarie è un dato positivo. Tuttavia, quello che
preoccupa del sistema bancario internazionale è la presenza di poste fuori
bilancio e la creazione di quel sistema di “shadow banking” che impedisce di
considerare i bilanci delle banche come strumenti attendibili per la valutazione
dell’efficienza del sistema creditizio. Certamente le banche dei paesi
considerati hanno manifestato efficienza nella riduzione delle sofferenze
bancarie. Tuttavia, è probabile che l’ammontare complessivo dei rischi disposti
nel sistema bancario ombra sia cresciuto nonostante la riduzione delle
sofferenze bancarie a livello mondiale.
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