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domenica 18 settembre 2016

PERCHE' 150.000 BANCARI ITALIANI VERRANNO LICENZIATI E/O PENSIONATI. PT.3. LA RATIO DELLA DECISIONE.

Per la seconda parte, clicca qui.
In questa terza parte proveremo a fare un discorso per “punti”, possibilmente poco prolisso e strutturato lungo la linea logica discussa dai vari CdA degli istituti di credito.
Anche gli amministratori delle banche italiane, nelle varie riunioni aventi ad oggetto la tematica di cui al titolo, sono stati chiamati a stimare il potenziale impatto sulle performances delle prime derivante:
  1. dall' adozione e dal rapido sviluppo dei canali digitale e mobile;
  2. dalla conseguente chiusura delle filiali (canale convenzionale o tradizionale).
Garantire la multicanalità è obiettivo comune a tutte le banche; tuttavia, queste tenderanno ad attribuire maggior peso strategico a quelli cui al punto sub 1) a discapito del canale tradizionale. In base a cosa giungono a questa conclusione? In base all' analisi di alcuni dati che i loro consulenti (talvolta interni alle banche stesse) hanno elaborato e sottoposto al vaglio dei committenti. Si tratta di informazioni la cui significatività è frutto di una serie di elaborazioni metodologiche particolarmente innovative, tra le quali vale la pena ricordare:
  • il TAM (Technology Acceptance Model);
  • l' IDT (Innovation Diffusion Theory);
  • l' UTUAT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology).
Alle tre sopracitate, le società di consulenza e/o le banche hanno di recente aggiunto l' uso del Propensity Scoring Matching Approach (PSM) per come sviluppato da Nam, Z. Lee e B. G. Lee, quale metodologia dotata di un'affidabilità superiore nel processo di stima degli effetti, ovvero delle conseguenze rilevanti per l'azienda, a fronte delle scelte di canale (tradizionale/digitale) da parte dei clienti e soprattutto a fronte dei cambiamenti presso questi rilevati a seguito della chiusura della filiale di riferimento.

Più precisamente, il PSM è stato impiegato al fine di:
  • analizzare l'impatto della chiusura della filiale di riferimento del cliente sulle sue future scelte di canale;
  • vagliare natura e dimensione delle implicazioni generate dalla chiusura e riguardanti la strategia di canale e di erogazione di servizi digitali della banca interessata dalla ristrutturazione;
  • esplorare la correlazione (e nel limite dei dati disponibili, il nesso causale) esistente tra il passaggio dal canale convenzionale a quello digitale (chiusura filiale) e performance economica della banca.
Ebbene: cosa sanno i banchieri di così rilevante tanto da aver reso edotto il pubblico della necessità di tagliare 150.000 posti di lavoro circa?
Sanno che:
  1. la chiusura delle filiali determina, induce, spinge (causa nel senso eziologico del termine) i clienti ad un incremento dell' uso dei canali digitali e tra questi specie di quello mobile, percepito quale alternativa realistica alla filiale, entro 6 mesi dalla chiusura dello sportello. Al contrario, l' internet banking risulta già ampiamente utilizzato ed in futuro l'utilizzo di tale canale non sarà condizionato -nella misura in cui lo sarà il mobile- dalla chiusura delle filiali. Ne consegue che, non essendo l'impiego del mobile soggetto a limitazioni di spazio-temporali nella fruibilità, questo sarà preferito al primo a seguito del ridimensionamento del canale convenzionale e che le banche continueranno ad investirvi con priorità.
  2. La chiusura delle filiali causa una riduzione delle visite presso le altre filiali; può sembrare un' ovvietà ma non lo è. Infatti, studi meno recenti giungevano alla conclusione opposta sostenendo che la chiusura degli sportelli non causasse un decremento delle visite presso quelli rimasti aperti, in ragione dell' intima natura high touch dell' industria bancaria. Viceversa, il trattamento dei dati statistici tramite PSM dimostra la possibilità per le banche di ridurre gradualmente il numero di sportelli proprio in ragione del fatto che la chiusura di questi determina nei clienti una sorta di cambiamento di abitudini, legato ad un mutamento culturale avente come output lo shifting verso il canale mobile.
  3. La chiusura delle filiali genera un effetto positivo sulla performance della banca e più nello specifico sui profitti ottenuti in rapporto al singolo cliente. Anche questa può sembrare una banalità. In passato si sosteneva che la chiusura degli sportelli fosse causa di una riduzione del livello di interazione con i clienti, con conseguente danneggiamento della customer loyalty. Oggi, la ricerca condotta da Nam, Z. Lee e B. G. Lee, sembra giungere alla conclusione opposta, particolarmente consistente alla luce dell'impiego del PSM nel trattamento dei dati. Ciò significa che i managers accelereranno la conversione dal convenzionale al mobile, consapevoli del fatto che saranno in grado di servire masse sempre più segmentate con maggiore profittabilità derivante -anche- dalla chiusura delle costose filiali. Quando detto non è però garanzia assoluta di successo strategico, il quale dipenderà dalla capacità di affinare il processo di segmentazione della clientela, la qualità dei canali distributivi, la personalizzazione dei prodotti tecnologici offerti. Ad esempio, le banche dovranno unire alle condizioni di velocità, stabilità e sicurezza dei servizi, oggi patrimonio tecnico consolidato, un'interazione semplice ed innovativa composta da chat interattive, video, raccomandazioni su misura, tools intuitivi. L'attenzione ai dettagli giocherà un ruolo determinante. In tal senso, gli amministratori saranno chiamati a valutare l'impatto della disparità reddituale -e dei fattori più in generale ambientali- tra i clienti delle aree geografiche d'interesse sulla scelta del canale (altresì funzione del loro livello culturale, del grado di alfabetizzazione tecnologica, del tipo prevalente di operazioni condotte e relativi volumi, dell' orientamento alla compravendita di strumenti finanziari, ecc.) e dunque sull' estensione del lasso temporale lungo il quale la conversione (la chiusura delle filiali) avrà luogo.
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martedì 13 settembre 2016

SE DRAGHI AVESSE LETTO BERNANKE E YELLEN Ver. 2008 AVREBBE RISPARMIATO TEMPO E FATICA.

Innanzitutto partiamo da un dato semplice semplice, vale a dire il TARGET2. 
Cosa ci dice? Ci dice che le risorse generate dal QE, versante Italia, non vengono impiegate nel nostro Paese ma scappano all' estero e che, più in generale, i capitali anziché andare dai paesi "core" verso le "periferie" stanno percorrendo il tragitto opposto. 
Quello sotto è invece un grafico che mette in evidenza l' espansione del bilancio della BCE e l'andamento delle aspettative sull' inflazione. 
Allo stato attuale, dimensione del bilancio (la cui espansione è legata all'implementazione delle politiche monetarie varate da Draghi) ed aspettative sull'inflazione sembrano inversamente correlate: più aumenta la prima, più si riducono le seconde. 


In tal senso,  perculando i giapponesi senza sapere che avrebbe poi fatto la stessa cosa della BOJ, dichiarava Bernanke nel 2008: «[..] The second general approach to conducting non traditional monetary policy is by use of the balance sheet. We have already begun to do this to some extent, as you know. In some respects our policies are similar to the quantitative easing of the Japanese, but I would argue that, when you look at it more carefully, what we’re doing is fundamentally different from the Japanese approach. Let me talk about that a bit. The Japanese approach, the quantitative easing approach, was focused on the liability side of the balance sheet—specifically the quantity of bank reserves, the monetary base, or however you want to put it, in the system. The theory behind quantitative easing was that providing enormous amounts of very cheap liquidity to banks, as Steve discussed, would encourage them to lend and that lending, in turn, would increase the broader measures of the money supply, which in turn would raise prices and stimulate asset prices, and so on, and that would suffice to stimulate the economy. Again, the focus of the quantitative easing was on the liability side, and indeed, there were targets, as you know, for the amount of excess reserves or reserves in the system. I think that the verdict on quantitative easing is fairly negative. It didn’t seem to have a great deal of effect, mostly because banks would not lend out the reserves that they were holding. The one thing that it did seem to do was affect expectations of policy rates because everyone understood it would take some time to unwind the quantitative easing. Therefore, that pushed out into the future the increase in the policy rate.[..]».
Ben continuava poi a deridere i Giapponesi dicendo: 
«So I would argue that what we are doing is different from quantitative easing because, unlike the Japanese focus on the liability side of the balance sheet, we are focused on the asset side of the balance sheet. In particular, we have adopted a series of programs, all of which involve some type of lending or asset purchase, which has brought onto our balance sheet securities other than the typical Treasuries that we usually transact in. You are all aware of the lending facilities for banks and dealers, the swaps with foreign central banks, the promised purchases of MBS, the various credit facilities for which even I do not know all the acronyms anymore. [Laughter] In this case, rather than being a target of policy, the quantity of excess reserves in the system is a byproduct of the decisions to make these various types of credit available. I think that’s a very different strategy, and Bill gave some evidence—we can debate it further—that these different policies have had some effects on the markets at which they’re aimed. [..]».
L'attenzione all' asset side anziché alla liability side ha consentito un rialzo dei tassi di ben 25 pb in 7 anni! Me cojoni! 
E la Yellen cosa diceva a proposito di QE?  «[..] While the quantity of money is surely linked to the price level in the very long run, most evidence suggests that variations in the base have only insignificant economic effects in the short or medium term under liquidity trap conditions. This makes the base an inappropriate operating instrument for monetary policy in a zero bound regime. As Japan found during its quantitative easing program, increasing the size of the monetary base above levels needed to provide ample liquidity to the banking system had no discernible economic effects aside from those associated with communicating the Bank of Japan’s commitment to the zero interest rate policy[..]».
Draghi avrebbe potuto leggere, a suo tempo, le 4 righe di cui sopra e risparmiarsi tempo, fatica ed annessa bolla sui titoli di stato europei.
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domenica 11 settembre 2016

PERCHE' 150.000 BANCARI ITALIANI VERRANNO LICENZIATI E/O PENSIONATI. PT.2

Per la prima parte, clicca qui.
Nel contributo precedente mi son permesso di dire che l'arco temporale nel corso del quale si materializzeranno i 150.000 esuberi sarà meno esteso di 10 anni. Le probabilità che io mi sbagli sono altissime e magari di anni se ne impiegheranno 15. Tuttavia, credo che le nostre banche abbiano una certa fretta poiché colte, con le dovute eccezioni, di sorpresa dall'aggressione commerciale condotta a loro danno dai disruptors, rappresentati in gran parte da operatori -sia OTT che start-up- stranieri.
Il caso degli istituti italiani è perfettamente sovrapponibile a quelli oggetto degli studi condotti da L. Downes P. Nunes: infatti, a causa del ritardo accumulato negli anni, versano oggi nella condizione tipica dei fast followers oberati dal rischio di essere condannati all'irrilevanza sui mercati internazionali. Lato incumbents, pensare di saltare sul carro dell'innovazione trainato dai disruptors allorquando questo faccia pubblicamente già bella mostra di sé, rappresenta una strategia operativa molto rischiosa poiché significativa del fatto che i primi abbiano già eroso discrete quote di mercato dei secondi: a quel punto, il costo del rimpianto -per gli operatori maturi- soverchierà quello della mancata pianificazione e conduzione di mirate attività di ricerca.
Banche ed assicurazioni hanno storicamente goduto -ovunque- sia della protezione rappresentata dalle barriere all'ingresso di tipo regolamentare, sia della fiducia riposta da governi e consumatori nella storia dei rispettivi brands, sia della scarsa mobilità dei loro clienti. Dette protezioni non solo hanno implicitamente limitato la concorrenza tra operatori ma hanno altresì assunto per anni, cumulativamente, il ruolo di vero e proprio disincentivo all'innovazione ed alla creazione delle cosiddette“killer apps”. Così, all'indomani della crisi finanziaria e della connessa agonia reputazionale dei principali attori, i regolatori hanno attivamente sponsorizzato l'ingresso di nuovi operatori quali sorgenti di maggiori e nuove scelte commerciali per gli utenti. Utenti che hanno avuto modo di entrare in contatto con servizi assolutamente inediti, facili da settare ed in grado di offrire un esperienza molto più intuitiva rispetto a quella garantita dai tradizionali prodotti disponibili off line (presso lo sportello).
Le banche italiane si trovano oggi a dover accettare, culturalmente ancor prima che economicamente, l'idea di dover offrire prodotti generati da modelli di business fondati sui LASIC principles (low margin; asset light; scalable; innovative; compliance easy) strutturalmente estranei al loro mondo ed invece propri di quello del FINTECH . Questo nuovo modo di fare banca e finanza già oggi esercita un'elevata pressione sui ricavi “core” degli istituti di credito per il tramite della proposta di prodotti -da parte dei neonati competitors- ad alta “data intensity” e connessi alle attività bancarie tradizionalmente connotate da margini maggiori (consulenza, pagamenti, origination, vendite di prodotti, servizi accessori rispetto all'erogazione dei prestiti ed alla custodia dei depositi, ecc.), misurati in termini di ROE. Quindi: o le banche si adeguano ai targets di prezzo settati dagli operatori non bancari o semplicemente perdono quote di mercato. Nel primo caso, però, necessitano di agire sulla struttura dei costi, soprattutto quelli fissi, assolutamente non comparabile con quella snella e talvolta del tutto inesistente vantata dagli innovatori (e da qui il necessario ridimensionamento del personale).
Le aziende del FinTech, gli on line services providers, i service-offer aggregators, hanno un obiettivo comune molto chiaro: conquistare, tra gli altri, il settore dei pagamenti rivelatori delle dinamiche comportamentali degli utenti (così da poter impiegare i big data ad essi associati nell'offerta di nuovi servizi di consulenza “bespoke”) ed il comparto dell' asset management (comprensivo delle segmento previdenziale, dei prodotti di investimento ed assicurativi). Una siffatta realtà rappresenta un grosso problema per le banche anche in ragione del fatto che, gli innovatori, non solo dispongono di tecnologie tali da consentire loro ingressi rapidi sui mercati a fronte di rapporti qualità/prezzo particolarmente alti ma anche in grado di garantire l' implementazione di pratiche di bundling praticamente su tutto quanto di commerciabile oggi esista sia a livello finanziario che materiale.
A differenza delle banche tradizionali gli operatori del FinTech, sin dalla comparsa del fenomeno, hanno colto la sfida/opportunità di operare con margini limitati, trasferendo ai propri clienti sotto forma di costi particolarmente bassi e/o di servizi gratuiti (quindi di risparmi notevoli) ciò che astrattamente rappresenterebbe la restante quota dei margini tradizionalmente spuntati dagli incumbents. NerdWallet, BankBazaar.com, Tencent, Moneysupermarket.com. Airpay, non hanno come obiettivo primario quello di “catturare” i consumatori nelle proprie reti, ma di offrire loro una piattaforma dalla quale accedere ad una vasta scelta di service providers, rappresentando un modello di cooperazione competitiva che tende a spingere verso il basso i margini delle banche impegnate a sviluppare risposte competitive proprietarie concettualmente simili.
Negli ultimi 3 anni, le variazioni dei ROE nel settore bancario globale sono state guidate al rialzo dalla crescita dei ricavi “indiretti” come i risparmi d'imposta, riduzioni nell'ammontare delle sanzioni amministrative pecuniarie, riduzione dei costi e dei rischi operativi. Nel frattempo, però, i margini operativi si sono ridotti a causa della crescente pressione competitiva interna ed esterna al settore. E' vero che i tassi bassi o negativi hanno eroso ed erodono margini di intermediazione ma è altrettanto vero che la riduzione del costo del funding ha permesso alle banche di affrontare, compensandola in parte, la caduta dei margini osservata nei settori operativi differenti dall'intermediazione creditizia pura, imputabile anche alla comparsa dei disruptors. In tal senso, ritengo che il futuro rialzo dei tassi non consentirà alle banche di aggiornare verso l'alto i margini operativi delle attività tradizionali tanto da poter compensare il corrispondente incremento dei costi funding. La lettura di questo fattore, in combinazione con la crescente pesantezza dei regimi regolatori, ci consente di capire bene che il modello bancario tradizionale sarà chiamato a reggere la crescente pressione dei competitors del FinTech strutturalmente molto più flessibili e di base tecnologicamente meglio equipaggiati. L'incremento quantitativo del Tier 1 Ratio, unitamente al richiesto innalzamento qualitativo degli assets sottostanti, finiranno per spingere al rialzo i costi associati ai cuscinetti di capitale con conseguente ulteriore traslazione degli effetti, al ribasso, sui margini operativi.
Il deleveraging osservato a partire dalla crisi subprime related ha significato, tra le tante cose, un assestamento dei loan-to-deposits ratios intorno ad un valore attualmente pari al 108% circa nelle economie avanzate, con conseguente caduta della profittabilità della tradizionale attività di intermediazione creditizia compensata, in parte, dall' aumento dei leverage ratios osservato negli ultimi anni nei paesi emergenti, i quali hanno sperimentato un incremento dei loans-to-deposits ratios. Tuttavia, presto o tardi i mercati emergenti dovranno affrontare una fase di deleveraging strutturale la consapevolezza della cui inevitabilità ha già aperto le porte ad una forte competizione, tra banche tradizionali ed operatori del FinTech, in quell'area geografica. In altri termini, le banche mature, da un lato sperimenteranno una compressione della profittabilità legata a cambiamenti strutturali in atto nei mercati emergenti; dall'altro, tale condizione, espressione della materializzazione dei rischi legati all'operare in un ambiente economico stagnante qual è quello delle economie avanzate a noi contemporanee, risulta già riflessa nei loro libri contabili dal 2012 circa e continuerà ad esserla ancora negli anni a venire.

mercoledì 7 settembre 2016

PERCHE' 150.000 BANCARI ITALIANI VERRANNO LICENZIATI E/O PENSIONATI. PT.1

Quattro giorni fa (clicca qui) Renzi, nel corso del meeting TEHA, apprendeva dai CEOs ivi presenti dell'intenzione di avviare un importante processo di trasformazione industriale ed infrastrutturale riguardante gli istituti di credito italiani (tutti, perché non chi si adeguerà sparirà dal mercato). Il premier ha poi smentito per interposto ministro la sua dichiarazione, di fatto confermandola.
In realtà, quanto affermato da Renzi e dai CEOs è tutto molto corretto, tranne che per un aspetto: a parere di chi scrive, i 150 mila tagli non si materializzeranno in 10 anni bensì in un arco temporale meno esteso.
Si tratterà di una fase molto delicata: lo stato dovrà infatti garantire l'implementazione di tutte le misure poste a presidio della dignità personale di ogni singolo bancario in uscita dal settore.
I licenziamenti altro non rappresenteranno che il risultato ultimo di un progresso tecnologico che da circa 40 anni continua a modellare, ribaltare, migliorare, semplificare il mondo bancario/finanziario e più di recente anche altri settori (clicca qui).
Intendiamoci: non che l'attuale tonfo borsistico delle banche italiane sia da imputare unicamente al numero dei rispettivi dipendenti quale espressione di un modello di business superato, essendo ben altre le cause primarie della crisi: tassi bassi (quindi margini di intermediazione minori); crescita del PIL abbastanza ridicola (quindi permanenza di un elevato stock di NPLs) visti l'attuale costo del denaro, il livello del cambio (€/$) ed il prezzo del petrolio; casi di sgovernance clamorosi; fair play regulation buttata nel cesso al fine di comprare tempo piazzando presso comuni cittadini le subordinate; vigilanza informativa ferma al pro forma; vigilanza ispettiva versante in queste condizioni (clicca qui); finanziamenti accordati all' amico dell' amico dell'amico prescindendo dagli esiti delle analisi fondamentali, qualitative, quantitative del merito creditizio; induzione all'acquisto di azioni tramite accensione di prestiti baciati; potenziali effetti sistemici generati dalla disciplina del bail-in (senza voler esprimere qui valutazioni di merito che ci condurrebbero off-topic) dapprima accolta con tanto di fanfara dai sempre svegli sostenitori del «ce lo chiede l'Europa» e poi tacciata d'incostituzionalità non appena percepito l'incremento del rischio di concreta applicazione proprio con riguardo alle banche da essi gestite, ecc.
Ad ogni modo, la riduzione del numero di occupati che osserveremo nei prossimi anni presenta un' origine esogena, tecnologica, legata al progresso scientifico spesso privo di qualsiasi originaria affinità con il mondo bancario.
La natura intimamente matematica e tecnologica dell'attività bancaria costringerà i banchieri italiani a completarne la digitalizzazione, aprendosi a tutta quella schiera di soggetti attualmente condannati ad essere underbanked o unbanked a causa dell'impiego -da parte delle banche italiane e non- di metodi tradizionalmente privi di quella flessibilità che consentirebbe loro di risolvere sia il problema del “Know Your Customer” sia quello legato alla valutazione del merito creditizio. Piaccia o meno, il mercato impone oggi di completare la terza tappa del viaggio intrapreso a metà degli anni '70.
La prima, popolata dagli “incrementalists”, vide Citibank introdurre in via sperimentale gli ATMs (i comuni bancomat). Negli anni '80, invece, vennero eseguiti i primi esperimenti aventi ad oggetto l' on-line banking grazie all'attività di ricerca condotta dalla stessa Citi e dalla Chemical Bank, pioneristici utenti dei servizi Minitel (Francia) e Prestel (UK). Quindi, nel 1996, parallelamente alla progressiva diffusione di internet, nasceva NetBank: la prima vera banca on-line.
La seconda tappa, quella dei “digital hybrids”, sperimentò un forte incremento di banche strutturate sul modello NetBank, caratterizzate da sistemi di front end innovativi ma da infrastrutture di back/middle office e da sistemi di valutazione dei rischi obsoleti. Erano -ed in alcuni casi restano- banche perlopiù ibride, in ragione del supporto loro garantito dagli incumbents con riguardo all' attività di back end: ad esempio, Simple Bank (nata nel 2009) aveva come back end Bancorp. Altri operatori, come Fidor Bank (Germania), Atom Bank (UK), LHV Pank (Estonia), DBS Digibank (Singapore) si sono dotati, nel tempo, di infrastrutture IT specificatamente realizzate per il mondo bancario, conducenti a forti risparmi sia nella fase di costruzione che di mantenimento se confrontante con quelle non purpose built. Tuttavia, le digital hybrids continuano a far uso di databases centralizzati e di protocolli operativi abbastanza vetusti, incarnando una soluzione intermedia tra la tradizione ed il futuro.
La terza tappa, quella dei “nativi digitali”, vedrà l'accesso al mondo bancario di 2.5 miliardi di consumatori e di oltre 45 milioni di PMI underbanked/unbankend. E' in questa fase che scopriremo la natura della risposta che la società ed il mercato forniranno ad alcuni dei quesiti posti anche dal MIT (Massachusetts Institute of Technology) in una recente pubblicazione: «Quale ruolo avranno, realmente, le banche nel nuovo mondo? E' giunta la fine delle banche per come conosciute sino ad ora?».

domenica 4 settembre 2016

LA DARK SIDE DEL FALLIMENTO DELLA LEHMAN BROTHERS PT.10

 «Di solito lo psicopatico 
ha un alto quoziente di intelligenza
 ed è violentemente competitivo
 a causa della sua inferiorità emotiva.».
 "Come Vivono I Morti" 
Derek Raymond

Per la nona parte, clicca qui.
Quanto detto nei post precedenti sembra essere confermato dalle analisi di regressione aventi ad oggetto le metriche della liquidità e del trading informato. Infatti, sia le une che le altre hanno dimostrato un incremento statistico significativo soltanto per le azioni della Lehman e soltanto nel periodo successivo all'annuncio della perdita, rispetto a quello precedente.
Anche le metriche delle altre banche reagirono all'annuncio. Tuttavia, al contrario di quanto accaduto con quelle della Lehman, queste sperimentarono una riduzione della liquidità espressa da un riduzione dei rispettivi total trading volumes. Gli spreads dei competitors della Lehman non reagirono all'annuncio della perdita: ciò significa che l'intensificata attività di trading fu confinata alla banca fallita, visto che solo i parametri della liquidità a questa riconducibili reagirono all'annuncio della perdita facendo registrare un aumento della size media dei trades, pari a 277 azioni (+50% rispetto alla size media anteriore all'annuncio).
Il total trading volume/day, dopo l'annuncio, diminuì in maniera significativa per tutte le altre banche mentre aumentò del 70% per la Lehman. Più nello specifico, detto incremento non interessò tutti i tipi di trades: dall'incremento della trade size, si potrebbe dedurre che l'incremento del trading volume sia stato guidato in maniera consistente da un incremento del volume trading dei large trades. L'aumento del trading volume vissuto dai large trades potrebbe -con ogni probabilità- essere considerato indicativo del fatto che l'incremento complessivo del trading volume sia stato generato -prevalentemente- da trades più grandi o da più consistenti blocchi di azioni (con un incremento di circa 17 milioni di azioni scambiate al giorno).
Il numero di trades per il tramite dei quali i traders condussero le proprie operazioni aumentò di circa 23.500 al giorno per la sola Lehman. Ancora una volta, questo dato potrebbe considerarsi indicativo del severo impatto che l'annuncio della perdita della Lehman ebbe sulla liquidità delle sue azioni.
Infine, la dimensione della liquidità riflessa nel prezzo, ovvero i bid-ask spreads, reagì significativamente per la Lehman (+80%) laddove quella delle azioni delle altre banche non mostrò segni di reazione all' annuncio della perdita. Detto incremento fu dovuto in gran parte ad un innalzamento del rischio di selezione avversa. Dal 10 Settembre in poi, i valori di entrambi i parametri di misurazione del trading informato riferibili alla Lehman aumentarono: quelli dei costi di selezione avversa del 190% rispetto a prima dell'annuncio; quelli del VPIN, invece, del 45%.
Sintetizzando quanto detto sopra e negli altri post, possiamo ritenere che l'annuncio della perdita da parte della Lehman generò una vera bufera sulle sue azioni. I partecipanti al mercato iniziarono a scambiare le azioni della banca in maniera molto più intensa ed in blocchi sempre più grandi. I dealers reagirono incrementando gli spreads a causa del forte incremento del rischio di selezione avversa. Tali evidenze si ripetono però in tutti i casi di annunci negativi, ragion per cui assume particolare importanza verificare – come sottolineato da Thomas Gehrig e Marlene Haas- se ognuna di queste metriche abbia mostrato i segni tipici di un aumento dell'attività di trading anche prima dell'annuncio della perdita trimestrale. E' possibile, si chiedono i due studiosi, che parte del mercato conoscesse nel dettaglio i problemi della Lehman prima che qualsiasi informazione fosse resa pubblica? Al fine di rispondere al quesito, i due hanno evidenziato come tutte le metriche indagate avessero mostrato evidenze in tal senso nei due giorni antecedenti l' annuncio.
In tal senso, tutti i parametri di liquidità e del trading informato mostrarono forti reazioni. Tra l'8 ed il 9 settembre, la media giornaliera dei trades aumentò dell' 83% per la Lehman; tale aumento può considerarsi indice del fatto che l'intensificarsi degli scambi iniziò già prima della disclosure delle informazioni sensibili. Stranamente, tale variazione non si tradusse in un impatto sul prezzo particolarmente importante. L'eventuale speculazione -o informazione- presente su di una delle sides del mercato veniva infatti compensata da altrettanti buy/sell orders.
Anche il total trading volume, fanno notare i due studiosi, aumentò -del 22%- nelle date dell' 8 e del 9 Settembre; questo dato deve essere valutato unitamente alla riduzione del 26% della trade size media ed all'incremento del 100% nel trading volume dei small trades (quello dei large trades si ridusse del 10%).Cosa ci fa capire tutto questo? Che alcuni traders suddivisero volontariamente i loro parent orders in child orders al fine di minimizzare il price impact. Negoziando tramite trades di size minore, infatti, hanno potuto occultare le loro reali intenzioni evitando che altri potessero inferirle da un eventuale incremento di size. Questa tecnica operativa è tipica dei grandi operatori istituzionali e/o dei traders in possesso di informazioni non ancora pubbliche.
In entrambi i casi è importante determinare quale delle due metriche del trading informato abbia colto questo effetto: i costi di selezione avversa misurati in base alla metodologia di Huang e Stoll mostrarono, sorprendentemente, una riduzione del 13% in data 8 e 9 Settembre; il VPIN reagì positivamente, con un incremento del 40%. 
Sintetizzando quanto detto in questo e negli altri posts, possiamo affermare che la metrica VPIN riesce a rilevare l'eventuale presenza di trading informato in maniera più efficace di quanto non riescano a fare le altre misure price based dell'adverse selection, in ragione del fatto che queste risultano essere funzione delle medie degli spreads. Qualora i market makers non dovessero aggiustare la media degli spreads ai nuovi livelli, l'eventuale aumento potrebbe essere imputabile ai costi legati al mantenimento delle scorte del titolo ed ai costi di processing. Il VPIN, al contrario, si dimostra sensibile alla demand side ovvero al rapido cambiamento di volume, il che vuol dire che riesce a rilevare con maggiori probabilità l'esistenza di trading informato anche quando i traders tentino di nascondere le loro intenzioni scomponendo gli ordini più grandi in tanti ordini più piccoli. 

Scritto ascoltando