Banca d’Italia – Nota di Stabilità Finanziaria e Vigilanza n. 46 “Il valore delle informazioni contenute nella Centrale dei rischi: una stima dei benefici economici per le imprese”

(AGENPARL) – Roma, 8 Luglio 2025

(AGENPARL) – Tue 08 July 2025 di stabilità
finanziaria
e vigilanza
N. 46
Luglio 2025
Sommario
Introduzione…………………………….1
1. I sistemi di condivisione
dei dati creditizi in Italia ………2
2. I debitori segnalati in CR:
un’analisi descrittiva…………….4
3. Una stima del beneficio
economico per le imprese……..7
Conclusioni…………………………….12
Bibliografia……………………………..13
Il valore delle informazioni contenute
nella Centrale dei rischi: una stima
dei benefici economici per le imprese
Luca Liberati * – Davide Moretti ** –
Stefano Pietrosanti *** – Ivan Quaglia * – Olimpia Soldato *
Introduzione1
La Centrale dei rischi (CR) gestita dalla Banca d’Italia
raccoglie informazioni sui crediti concessi dagli intermediari
finanziari (banche e società finanziarie) ai propri clienti
(famiglie e imprese). Tali informazioni sono fondamentali per
l’Istituto nello svolgimento delle funzioni di monitoraggio
della stabilità finanziaria e di vigilanza sul sistema bancario
e finanziario. Inoltre, la condivisione di questi dati con gli
intermediari li agevola nella valutazione del merito di credito
dei clienti e nella conseguente applicazione di condizioni
di finanziamento adeguate2. Per la clientela, una storia
creditizia positiva rappresenta una garanzia reputazionale da
usare nella relazione con gli intermediari. La CR rappresenta
quindi un’infrastruttura chiave per la stabilità e l’efficienza
complessiva del sistema finanziario italiano.
Esiste un’ampia e consolidata letteratura sull’utilità dei
sistemi di condivisione delle informazioni creditizie. Questi
studi dimostrano che una maggiore disponibilità e ricchezza
di informazioni sul merito di credito della clientela riduce
le asimmetrie informative tra creditori e debitori3. Minori
I contributi pubblicati nella serie
“Note di stabilità finanziaria
e vigilanza” riflettono le opinioni
degli autori e non impegnano
la responsabilità della
Banca d’Italia
Grafica a cura
della Divisione Editoria e stampa della Banca d’Italia
ISSN 2284-4198 (online)
Dipartimento Economia e Statistica, ** Analisi e Ricerca Economica Territoriale sede di Bari, ***Unità Euro Digitale.
Si ringraziano A. De Vincenzo, R. Sabbatini e A. Fabiani per i consigli e l’aiuto nella
revisione del documento.
I dati della CR sono utilizzati anche per altre finalità, tra cui la valutazione dei prestiti
costituiti in garanzia nelle operazioni di politica monetaria.
Sul grado di diffusione ottimale delle informazioni creditizie si veda ad esempio
Mistrulli (1996).
asimmetrie informative implicano un più basso costo e/o una maggiore disponibilità di
credito per i soggetti con una buona storia creditizia (Brown, Jappelli e Pagano, 2009),
con ricadute positive anche sull’inclusione finanziaria (Pagano e Jappelli, 1993; Padilla e
Pagano, 1997; Padilla e Pagano 2000; Berger, Frame e Miller, 2005). L’accresciuta capacità
di gestione dei rischi da parte delle banche, derivante dalla disponibilità di informazioni
dettagliate, ha poi effetti significativi sul contenimento del rischio di deterioramento
della qualità dei prestiti (Doblas–Madrid e Minetti, 2013), riducendo la probabilità di
crisi finanziarie e rinforzando la crescita economica (Houston et al., 2010).
L’obiettivo di questa nota è fornire una prima quantificazione degli effetti associati alla
condivisione dei dati tramite la CR, provando a misurare i benefici economici per i debitori
meritevoli e il loro impatto aggregato. In particolare, l’attenzione sarà rivolta ai prestiti
alle imprese, poiché il dataset AnaCredit permette di osservare queste relazioni creditizie
anche se non ancora incluse nei flussi informativi della CR4. La soglia dimensionale
per l’inclusione di un prestito in AnaCredit è infatti più bassa rispetto a quella della CR
(25.000 contro 30.000 euro). È quindi possibile isolare le condizioni creditizie praticate
alle relazioni banca–impresa di ammontare compreso tra 25.000 e 30.000 euro e seguirne
il cambiamento nel tempo, confrontando le relazioni che crescono oltre la soglia di
rilevazione della CR con quelle che ne rimangono al di sotto. Analizzando in questo modo
l’evoluzione dei tassi di interesse praticati alle imprese, si può quantificare il beneficio
derivante dall’utilizzo di questa base dati nella valutazione del merito di credito.
Il lavoro si struttura come segue: la sezione 1 illustra brevemente il contesto istituzionale
in cui operano i sistemi di condivisione dei dati creditizi in Italia; la sezione 2 documenta
le principali caratteristiche dei debitori segnalati in CR; la sezione 3 descrive l’esercizio
econometrico condotto per la stima dei benefici economici associati alla condivisione
con gli intermediari delle informazioni contenute nella CR; l’ultima sezione è dedicata
alle conclusioni.
1. I sistemi di condivisione dei dati creditizi in Italia
La CR della Banca d’Italia è stata istituita con delibera del Comitato Interministeriale
sul Credito e Risparmio (CICR) del 16–05–1962 ed è operativa dal 1964. La sua
base giuridica si fonda sugli artt. 51, 53, 66, 67 e 108 del Testo Unico Bancario
(D.lgs. 385/1993) e sul Decreto n. 663/2012 del Ministro dell’Economia e delle Finanze.
Il funzionamento è regolato dalla Banca d’Italia attraverso normativa secondaria5.
La CR è uno strumento fondamentale per lo svolgimento dei compiti di stabilità finanziaria
e di vigilanza sul sistema bancario e finanziario da parte della banca centrale. Viene inoltre
utilizzata per la valutazione dei prestiti costituiti in garanzia nelle operazioni di politica
monetaria e per l’analisi e la ricerca in ambito economico–finanziario. Essa contribuisce
La rilevazione nell’Analytical Credit Dataset (AnaCredit) è disciplinata dal Reg. (UE) n. 2016/867 in base al quale,
a partire da settembre 2018, le Banche Centrali Nazionali raccolgono dalle istituzioni creditizie residenti i dati
granulari relativi ai prestiti alle imprese.
Per approfondimenti, si può consultare La Centrale dei rischi in parole semplici oppure la Circolare n. 139/1991 della
Banca d’Italia “Centrale dei Rischi – Istruzioni per gli intermediari creditizi.”
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alla valutazione del “merito creditizio” della clientela, ovvero la capacità di rimborsare il
finanziamento, riducendone anche i relativi costi di monitoraggio. Grazie all’accesso alla
CR, gli intermediari possono allocare meglio le risorse, rafforzando la propria stabilità e
quella del sistema finanziario nel suo complesso. Per questo, la CR è gestita dalla Banca
d’Italia, che vigila sulla “sana e prudente gestione” degli intermediari, nonché sulla
stabilità e l’efficienza del sistema finanziario.
La base dati è inoltre utile alla clientela perché le consente di costruire la propria
“storia creditizia”, ossia una garanzia reputazionale da usare a proprio vantaggio nella
relazione con gli intermediari. La CR, infatti, raccoglie informazioni sia positive –
come, ad esempio, la regolarità del pagamento delle rate – sia negative – come nel
caso del mancato adempimento degli obblighi contrattuali. L’evidenza di una continua
buona gestione delle proprie relazioni di credito, quindi una storia creditizia positiva,
può aumentare le probabilità di ottenere finanziamenti e migliorare le condizioni a cui
questi sono ottenuti (Brown, Jappelli e Pagano, 2009).
Alla CR partecipano intermediari bancari e finanziari, la Cassa Depositi e Prestiti,
le società veicolo e gli organismi di investimento collettivo del risparmio che investono
in crediti. I soggetti censiti sono le famiglie e le imprese. In essa vengono segnalati
mensilmente dai partecipanti i crediti di importo superiore ai 30.000 euro; la soglia si
riduce a 250 euro per i crediti classificati in “sofferenza”6.
La CR offre agli intermediari partecipanti molteplici servizi informativi: (1) il “flusso di
ritorno”, che fornisce un aggiornamento mensile dell’esposizione debitoria complessiva – la
c.d. “posizione globale di rischio” – dei soggetti segnalati da ciascun intermediario; (2) la
funzione di “alert” istantaneo relativo a variazioni del merito creditizio dei debitori attuali
e potenziali7; (3) il servizio di “prima informazione”, che consente di ricevere, tramite una
richiesta ad hoc, la storia creditizia dei potenziali clienti relativamente agli ultimi 36 mesi.
Tutti i debitori segnalati possono esercitare gratuitamente il diritto di accesso ai propri
dati registrati nella CR. La Banca d’Italia, in qualità di gestore del sistema, verifica
la correttezza formale delle segnalazioni in CR trasmesse dagli intermediari, ferma
restando la responsabilità di questi ultimi per la qualità delle informazioni prodotte.
In caso di errori, gli intermediari sono tenuti a rettificare i dati, poiché la Banca d’Italia
non può intervenire direttamente sull’archivio. In presenza di violazioni delle regole
segnaletiche, i segnalanti possono incorrere in sanzioni da parte della Banca d’Italia ai
sensi dell’art. 144 TUB.
Un credito classificato in sofferenza rappresenta l’intera esposizione debitoria dei soggetti che si trovano in stato di
insolvenza, anche non accertato giudizialmente, o in situazioni sostanzialmente equiparabili, indipendentemente
dalle eventuali previsioni di perdita formulate dal creditore. Questa classificazione implica una valutazione da parte
dell’intermediario della complessiva situazione finanziaria del cliente e non può originare automaticamente al verificarsi
di singoli specifici eventi quali, ad esempio, uno o più ritardi nel pagamento del debito o la contestazione del credito
da parte del debitore. Cfr. Banca d’Italia, Circolare n. 139/1991 “Centrale dei Rischi – Istruzioni per gli intermediari
creditizi.”
In particolare, l’alert riguarda le informazioni sui cambiamenti di “stato” e sulle regolarizzazioni riguardanti la situazione
debitoria della clientela verso altri intermediari. Se una banca x segnala in CR una relazione con un debitore per cui
una banca y, anch’essa segnalante, dichiari una classificazione a sofferenza o un’estinzione della stessa, x riceverà un
aggiornamento tempestivo concernente le nuove informazioni provenienti da y.
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In Italia, oltre alla CR, esistono i Sistemi di Informazione Creditizia (SIC) di natura
privata8. Questi ultimi perseguono un fine di lucro e offrono una pluralità di servizi,
che evolvono in linea con le esigenze del mercato e sono disciplinati dal framework
normativo sulla protezione dei dati personali, in particolare dal Codice di condotta
emanato dal Garante della privacy9. Anche tali soggetti acquisiscono regolarmente
dagli intermediari i dati sul credito e sulla capacità di pagamento dei debitori, ciò
però avviene sulla base di contratti di natura privatistica. In cambio, i SIC offrono ai
segnalanti servizi informativi strumentali alla valutazione e al monitoraggio del merito
creditizio degli attuali o potenziali clienti.
Nonostante la CR e i SIC condividano il medesimo oggetto (i crediti concessi dagli
intermediari bancari e finanziari), vi sono significative differenze in merito alla
soglia di rilevazione, alla classificazione dei crediti, alle modalità di gestione dei
dati, alla fonte degli obblighi segnaletici, all’ampiezza della partecipazione, alle
tipologie e al costo delle informazioni condivise. Con riferimento alla partecipazione
degli intermediari, per la CR è obbligatoria e imposta per legge, nel caso dei SIC
è invece su base volontaria. In particolare, mentre per la CR sono obbligati a
partecipare i soggetti vigilati dalla Banca d’Italia (banche e intermediari finanziari)
o la cui partecipazione è prevista dalla legge (società veicolo, assicurazioni, organismi
di investimento collettivo del risparmio e Cassa Depositi e Prestiti), ai SIC possono
contribuire tutte le imprese che concedono credito sotto qualunque forma. Spesso la
raccolta dei dati da parte dei SIC non prevede una soglia dimensionale, il che permette
di includere anche informazioni sui prestiti di importo limitato. Infine, la CR applica in
modo rigoroso il “principio di reciprocità” che limita l’accesso alla base dati solo a coloro
che vi contribuiscono. Per i SIC, invece, esistono eccezioni che consentono l’accesso
anche a soggetti non contributori, come ad esempio le utilities.
È prassi comune che i SIC offrano servizi aggiuntivi quali il credit scoring, la fornitura di
software per il monitoraggio di indicatori finanziari, il recupero crediti. Le informazioni
sono fornite dai SIC “in tempo reale” e per la loro tempestività sono largamente
utilizzate nell’erogazione di piccoli finanziamenti, come il credito al consumo. I SIC
raccolgono anche dati di natura non strettamente creditizia da altre fonti (ad esempio
utilities, provider commerciali, fonti giudiziarie e anagrafiche). Queste informazioni
sono particolarmente utili per valutare il merito di credito quando il cliente non ha una
storia creditizia pregressa.
2. I debitori segnalati in CR: un’analisi descrittiva
La soglia di 30.000 euro per la rilevazione dei crediti censiti in CR diversi dalle sofferenze, è tale
da permettere la raccolta di informazioni su circa il 90 per cento del totale dei finanziamenti
Ad esempio CRIF, Eurisc, Experian, CTC, Assilea.
Cfr. il “Codice di condotta per i sistemi informativi gestiti da soggetti privati in tema di crediti al consumo, affidabilità e
puntualità nei pagamenti.” Provvedimento del Garante per la Protezione dei dati personali del 12 settembre 2019.
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Note di stabilità finanziaria e vigilanza N. 46 – Luglio 2025
alle società non finanziarie e circa il 60 per cento di quelli alle famiglie, per le quali i prestiti di
importo inferiore alla soglia sono evidentemente più rilevanti 10.
concessi alle società non finanziarie e circa il 60 per cento di quelli alle famiglie, per le quali
i prestiti
inferiore
alla soglia
sono in
evidentemente
piùerilevanti
Tavoladi1importo
– Esposizioni
bancarie
segnalate
CR per tipologia
stato del .debitore (1)
(Dicembre 2023; punti percentuali)
Famiglie
Imprese e stato delTotale
(3) (1)
Tav. 1Status
– Esposizioni
bancarie
segnalate in CR per tipologia
debitore
(Dicembre
2023; punti percentuali)
In bonis
Deteriorato
Status
Famiglie
Imprese
Totale (3)
Fonte: Elaborazioni su dati Centrale dei rischi.
InQuota
bonis delle singole tipologie95.8
95.4di
di esposizione (in bonis o deteriorati)
sul totale in termini
ammontare di credito erogato al cliente (utilizzato). Al denominatore della quota, il totale
Deteriorato
include gli importi delle sofferenze al netto delle perdite. – (2) Per esposizioni in bonis si
Fonte: Elaborazioni
su dati
Centrale
dei rischi.
intendono
tutte
quelle
che non si trovano in uno stato di deterioramento riconosciuto a fini
(1) Quota delle singole tipologie di esposizione (in bonis o deteriorati) sul totale in termini di ammontare di credito erogato al cliente
prudenziali. Per ulteriori dettagli si veda la Circolare n. 139/1991 della Banca d’Italia “Centrale
(utilizzato). Al denominatore della quota, il totale include gli importi delle sofferenze al netto delle perdite. – (2) Per esposizioni in bonis
Rischi
– che
Istruzioni
per gliinintermediari
creditizi”. – (3)
Non sono
inclusi
i finanziamenti
si intendonodei
tutte
quelle
non si trovano
uno stato di deterioramento
riconosciuto
a fini
prudenziali.
Per ulterioriverso
dettagli si veda la
Circolare n. debitori
139/1991 della
Bancada
d’Italia
“Centrale
dei Rischi –come
Istruzioni
per gliinterbancari
intermediari creditizi”.
– (3) Non sono
i finanziamenti
diversi
famiglie
e imprese
quelli
e nei confronti
di inclusi
banche
verso debitori diversi da famiglie e imprese come quelli interbancari e nei confronti di banche centrali.
centrali.
A dicembre 2023, circa il 95 per cento delle esposizioni segnalate dalle banche in CR riguardava
A dicembre 2023, circa il 95 per cento delle esposizioni segnalate dalle banche in CR
soggetti che non erano in difficoltà finanziaria (in bonis 11), in assenza di differenze
riguardava soggetti che non erano in difficoltà finanziaria (in bonis11), insignificative
assenza ditra
famiglie
e imprese
(Tavola 1). tra
Si tratta
di un erisultato
che(Tavola
riflette 1).
il graduale
miglioramento
nel tempo
differenze
significative
famiglie
imprese
Si tratta
di un risultato
dellariflette
qualitàildei
debitori
Italia
(Figura
graduale miglioramento nel tempo della qualità dei debitori in Italia (Figura 1).
Fig. 1 – Incidenza delle esposizioni bancarie in bonis per tipologia di debitore
Figura 1 – Incidenza delle esposizioni
in bonis per tipologia di debitore
(valoribancarie
percentuali)
(valori percentuali)
dic-18 giu-19 dic-19 giu-20 dic-20 giu-21 dic-21 giu-22 dic-22 giu-23 dic-23
imprese
famiglie
Fonte: Elaborazioni su dati Centrale dei rischi.
Elaborazioni su dati Centrale dei rischi e Segnalazioni di Vigilanza relativi a dicembre 2023.
Ovvero non classificate in uno stato di deterioramento riconosciuto a fini prudenziali. Per ulteriori dettagli si veda la
Elaborazioni
dati Banca
Centrale
dei rischi
e Segnalazioni
di Vigilanza
relativi
dicembre
2023. creditizi.”
Circolare n.
139/1991sudella
d’Italia
“Centrale
dei Rischi
– Istruzioni
pera gli
intermediari
Ovvero non classificate in uno stato di deterioramento 5riconosciuto a fini prudenziali. Per ulteriori dettagli si veda la
Circolare n. 139/1991 della Banca d’Italia “Centrale dei Rischi – Istruzioni per gli intermediari creditizi.”
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In un quadro in cui la maggior parte delle informazioni creditizie contenute nella CR
sono “positive”, ci si chiede se e come possa essere “quantificato” il valore economico di
queste informazioni, ad esempio in termini di tasso di interesse applicato ai prestiti. La
letteratura teorica, come già osservato, è unanime nell’affermare l’esistenza di benefici,
ma non vi sono analisi empiriche relative al contributo della CR pubblica nel contesto
italiano.
Nel seguito del lavoro si fornisce una prima risposta, ancorché parziale, concentrandosi
sulle condizioni creditizie offerte alle imprese italiane censite nella CR. A tal fine, si
utilizza la sovrapposizione tra le informazioni della CR e quelle del dataset AnaCredit
sui finanziamenti alle imprese (Moretti e Di Noia, 2020), creato in risposta alla crescente
domanda di dati granulari successiva alla crisi globale del primo decennio di questo
secolo (FSB e IMF, 2009). Si precisa che AnaCredit non include i finanziamenti alle
famiglie, motivo per cui l’analisi empirica non riguarda questo segmento di popolazione.
L’analisi si basa su due condizioni di fondo: (1) la diversa soglia di rilevazione dei
crediti nei due archivi, pari a 25.000 in AnaCredit e 30.000 euro nella CR; (2) il fatto
che i dati di AnaCredit non vengano condivisi con gli intermediari tramite i flussi di
ritorno12. Di conseguenza, le informazioni sui rapporti di credito di importo compreso
tra 25.000 e 30.000 euro non sono accessibili agli altri intermediari segnalanti ai fini
della valutazione del merito di credito.
Una prima evidenza descrittiva della differenza nei tassi applicati alle imprese
in bonis, a seconda che siano censite o meno nella CR, emerge dal confronto tra le
imprese presenti solo in AnaCredit (con esposizioni tra 25.000 e 30.000 euro) e quelle
incluse sia in AnaCredit che in CR (con esposizioni superiori a 30.000 euro). Al fine
di confrontare il costo di prodotti creditizi simili, si restringe l’analisi ai soli scoperti
di conto corrente accordati a imprese in bonis. Si tratta infatti di strumenti di credito
privi di una scadenza, di norma non garantiti, altamente standardizzati e facilmente
rinegoziabili, per i quali i tassi di interesse risultano più sensibili alle informazioni a
disposizione delle banche per la valutazione del merito di credito13.
La Figura 2 riporta le medie trimestrali dei tassi applicati alle imprese le cui informazioni
creditizie sono osservabili solo in AnaCredit (linea blu continua) e a quelle i cui dati sono
presenti anche nella CR (linea arancione tratteggiata)14. Nel periodo 2019.Q1–2024.
Q1 si osserva una differenza media di 105 punti base a favore dei rapporti di credito
Nell’ambito del cosiddetto feedback loops framework sono previsti degli scambi informativi relativi alle esposizioni cross
border al quale partecipano su base volontaria alcune banche centrali, tra cui la Banca d’Italia. Per maggiori informazioni,
si veda la Circolare n. 297/2017 della Banca d’Italia “Rilevazione dei dati granulari sul credito: istruzioni per gli
intermediari segnalanti.”
A dicembre 2023 il totale accordato a società non finanziarie segnalato in AnaCredit ammontava a circa 800 miliardi di
euro, di cui 530 effettivamente erogati. Gli scoperti di conto corrente, secondo la definizione del Reg. (UE) n. 1071/2013,
rappresentavano circa un quinto del totale accordato e poco più di un quarto di tutti i contratti segnalati in AnaCredit.
Per il calcolo del tasso medio, si considerano i tassi di interesse applicati ai singoli prestiti nell’ambito della stessa
relazione banca–impresa e ponderati per il relativo ammontare erogato. Si pensi ad esempio al caso di un’impresa i con
due prestiti, uno segnalato sia in CR che in AnaCredit con la banca x, il secondo segnalato solo in AnaCredit con la banca
y. Il primo prestito ricadrà nel perimetro afferente a entrambe le segnalazioni, mentre il secondo nell’insieme “solo in
AnaCredit”, indipendentemente dalla presenza dell’impresa i in CR – derivante dal rapporto con la banca x.
Banca d’Italia
Note di stabilità finanziaria e vigilanza N. 46 – Luglio 2025
Fig. 2: Tassi di interesse medi sugli scoperti di conto corrente delle imprese
(punti
base) di conto corrente delle imprese
Figura 2 – Tassi di interesse medi sugli
scoperti
(punti base)
solo in AnaCredit
mar-24
dic-23
set-23
giu-23
mar-23
dic-22
set-22
giu-22
mar-22
dic-21
set-21
giu-21
mar-21
dic-20
set-20
giu-20
mar-20
dic-19
set-19
giu-19
mar-19
AnaCredit e CR
Fonte: Elaborazioni su dati Centrale dei rischi e AnaCredit.
Fonte: Elaborazioni su dati Centrale dei rischi e AnaCredit.
Figuranella
2 riporta
medie trimestrali sugli
dei tassi
applicati
imprese
le cuidiinformazioni
creditizie
inclusi
CR.leConcentrandosi
2019 alle
e 2023,
al fine
escludere eventuali
osservabili
solo agli
in AnaCredit
(lineapandemia
blu continua)
a quelle i cuiladati
sono presenti
anche
nella
distorsioni
legate
effetti della
daeCovid–19,
differenza
media
si attesta
. Nella
del periodo
si registraforma
(linea arancionea tratteggiata)
rispettivamente
90 e 100 punti
base.media
In sintesi,
i tassi 2019.Q1-2024.Q1
applicati alla medesima
differenza
105 punti in
in favore
dei rapportiquando
di credito
inclusi
nella CR. Concentrandosi
creditiziadirisultano
media
più contenuti
disponibili
informazioni sugli
sulla
2023,
eliminare
eventuali
distorsioni
dovute
effetti
della
pandemia
Covidregolarità dei pagamenti da parte dei debitori. Questa evidenza descrittiva è coerente
attestaletteratura
rispettivamente
90 e 100economica
punti base. In
i tassi
applicati
conlaidifferenza
risultati media
teoricisi della
circaal’utilità
deisintesi,
servizi
informativi
stessa
forma
creditizia
risultano in media dei
inferiori
laddove
vi siano informazioni
sulla regolarità
forniti
sistemi
di centralizzazione
rischi
(ad esempio
Padilla e Pagano,
1997).
pagamenti
dei sezione,
debitori; tale
evidenza descrittiva
è coerente
con i risultati
teorici delle
della letteratura
Nella
prossima
il confronto
viene affinato
tenendo
conto anche
differenze
circa
economicadei
dei debitori.
servizi informativi forniti dai sistemi di centralizzazione dei rischi (ad
nellel’utilità
caratteristiche
esempio Padilla e Pagano, 1997). Nella prossima sezione, si affina questo confronto tenendo conto
anche dell’impatto di differenze nelle caratteristiche dei debitori.
3. Una stima del beneficio economico per le imprese
L’esercizio econometrico descritto in questa sezione si basa ancora una volta sulla
differenza nella soglia di rilevazione tra AnaCredit e CR, che consente di condurre
un’analisi di tipo Difference–in–Differences. Con questo approccio si confronta
l’evoluzione nel tempo di un gruppo trattato, che comprende le unità soggette a un
cambiamento di interesse (il trattamento), e un gruppo non trattato (o di controllo),
Per il calcolo da
del tasso
medio,
si considerano
di interesseilapplicati
sui singoli prestiti
nell’ambito della
costituito
unità
simili
che noni tassi
subiscono
trattamento.
Il confronto
tra stessa
i due
relazione
banca-impresa
ponderati
relativo
ammontare
erogato.
pensi
esempio
un’impresa
i con
consente di stimare l’effetto del trattamento, isolando le variazioni dovute a fattori
due prestiti, uno segnalato sia in CR che in AnaCredit con la banca x, il secondo segnalato solo in AnaCredit con la banca
comuni
a entrambi
i gruppi.
y.esterni
Il primo prestito
ricadrà
nel perimetro
afferente a entrambe le segnalazioni, mentre il secondo nell’insieme “solo in
AnaCredit”, indipendentemente dalla presenza dell’impresa i in CR – derivante dal rapporto con altra banca.
L’esercizio si concentra sulle relazioni di credito
banca–impresa tra 25.000 e 30.000
euro (rispettivamente le soglie di rilevazione di AnaCredit e CR) il cui importo cresce
oltre quest’ultima soglia. Quando ciò avviene, l’affidamento viene registrato anche
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nella CR; ci si attende quindi che il costo del credito evolva in modo più favorevole
per i contratti registrati rispetto a quelli simili che non lo sono. Per i primi, infatti, gli
intermediari potranno usufruire delle informazioni ottenute dalla CR, riducendo così
il costo di monitoraggio del rischio. Sono escluse dall’esercizio le relazioni creditizie in
cui il debitore risulta classificato in sofferenza.
Sebbene le soglie di rilevazione di AnaCredit e della CR siano definite sulla base del totale
del credito accordato dalla banca all’impresa, in AnaCredit le informazioni sono raccolte
a livello di singolo contratto di finanziamento (loan–by–loan)15. L’unità di osservazione
rilevante per il nostro studio sarà quindi il contratto, che risulterà trattato quando è
parte di una relazione banca-impresa inclusa in CR e non trattato altrimenti16. Come
nella sezione precedente, restringiamo il focus alle aperture di conto corrente che, oltre
ad essere maggiormente sensibili ai tassi di interesse, si caratterizzano per la tendenza
all’incremento dell’esposizione nel corso del tempo. L’esercizio di stima viene condotto
distintamente sugli anni 2019 e 2023. All’origine di questa scelta vi sono le seguenti
considerazioni: il 2019 è il primo anno in cui è disponibile il perimetro completo dei
contratti di finanziamento in AnaCredit; si evita il triennio 2020–22 per non introdurre
nelle stime eventuali effetti spuri derivanti dalla crisi pandemica e dalle conseguenti
misure pubbliche emergenziali.
Prendendo, in ciascuno dei due anni considerati, il primo trimestre come “tempo zero”,
si isolano le imprese non segnalate in CR durante i 36 mesi precedenti, corrispondenti
al periodo massimo interrogabile da parte degli intermediari partecipanti. Per
assicurarsi che l’analisi econometrica sia condotta su osservazioni il più possibile
comparabili, ci si concentra su relazioni creditizie banca–impresa che: si associano a
importi effettivamente erogati (ovvero con un tasso di interesse valorizzato in almeno
un trimestre); non presentano una struttura particolarmente complessa (meno di
4 contratti); non superano i 2 milioni di euro di accordato (corrispondente a circa il
95–esimo percentile nella distribuzione riferita alle relazioni di credito negli anni
considerati).
Con questi criteri si identificano 76.586 relazioni creditizie tra 74.978 imprese
e 177 banche relative a 82.188 contratti di finanziamento per un totale di 605.088
osservazioni a livello di banca–impresa–contratto–trimestre, l’unità statistica del
dataset di stima. Delle 605.088 osservazioni totali, quelle riconducibili a relazioni
creditizie che entrano nella CR in uno dei tre trimestri successivi a marzo 2019 e a
marzo 2023 sono complessivamente 76.840 (riferibili a 13.006 contratti e a 11.920
relazioni banca–impresa).
Per documentare se e come il tasso di un certo contratto di credito si modifichi
rispetto al trimestre precedente all’inclusione nella CR e se questa dinamica differisca
Nell’analisi si tiene conto della differenza tra il livello dell’osservazione e quello del trattamento correggendo gli errori
standard delle stime per la correlazione a livello di relazione banca–impresa (clustered standard errors).
La CR viene utilizzata allo scopo di determinare le relazioni banca–impresa trattate e quelle non trattate; la stima del
beneficio in termini di tasso di interesse è stimata sfruttando la base dati AnaCredit.
Banca d’Italia
Note di stabilità finanziaria e vigilanza N. 46 – Luglio 2025
2019 e a marzo 2023 sono complessivamente 76.840 (riferibili a 13.006 contratti e a 11.920 relazioni
banca-impresa).
Per documentare se e come il tasso di un certo contratto di credito varia rispetto al trimestre
precedente
all’inclusionedanella
CR osservata
e se questaper
dinamica
differisce
significativamente
da si
quella
significativamente
quella
i contratti
non ancora
o mai inclusi,
stima
contratti
ancora
inclusi,
stima
seguente
equazione:
la seguente equazione:
𝑟𝑟𝑟𝑟𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 = 𝜃𝜃𝜃𝜃𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 + 𝛾𝛾𝛾𝛾𝑓𝑓𝑓𝑓 + � 𝛷𝛷𝛷𝛷𝑙𝑙𝑙𝑙 𝐼𝐼𝐼𝐼�𝑡𝑡𝑡𝑡 − 𝑞𝑞𝑞𝑞. 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑒𝑒𝑒𝑒𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 = 𝐼𝐼𝐼𝐼�
𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓
𝑙𝑙𝑙𝑙=−3
+ 𝛽𝛽𝛽𝛽𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 + 𝜀𝜀𝜀𝜀𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓
rappresenta il tasso di interesse nominale contrattuale annualizzato
(misurato
in punti ilpercentuali)
dell’esposizione
sotto forma
di scoperto
di conto
tasso di interesse
nominale contrattuale
annualizzato
(misurato
in punti
(𝑟𝑟𝑟𝑟𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 ) rappresenta
corrente,
netto
eventuali
commissioni
spese,
impresa
prenda
percentuali) dell’esposizione classificata come scoperto di conto corrente, al netto di commissioni
prestito dalla banca ), attraverso il contratto, durante il trimestre .
o spese, per ogni impresa (𝑓𝑓𝑓𝑓), che prenda a prestito dalla banca (𝑏𝑏𝑏𝑏), attraverso il contratto (𝐼𝐼𝐼𝐼),
sono rispettivamente le intercette di relazione e di trimestre.
è il vettore
durante il trimestre (𝑡𝑡𝑡𝑡). (𝜃𝜃𝜃𝜃𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 ) e (𝛾𝛾𝛾𝛾𝑓𝑓𝑓𝑓 ) sono rispettivamente le intercette di17 relazione e di trimestre.
contenente le dimensioni in euro degli scoperti di conto corrente inclusi nel campione16
(𝐶𝐶𝐶𝐶𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓il) numero
è il vettore
contenente
le dimensioni
in euro degli
scoperti
di conto
corrente
di stima,
di contratti
componenti
la relazione
e, per
il 2023,
una variabile
inclusi
nel campione
di stima,
il numero
componenti
la relazione
e, perdiil garanzia
2023, una
dummy
che assume
valore
uno sediilcontratti
contratto
ha beneficiato
di forme
variabile
dummy
che assume
1 se ildel
contratto
di formeladicrisi
garanzia
pubblica
pubblica
introdotte
per ilvalore
sostegno
credito ha
allebeneficiato
imprese durante
pandemica
introdotte
per il sostegno
del ècredito
alle imprese
durante
la crisi pandemica
altrimenti banca–
. (𝜀𝜀𝜀𝜀𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 )
e 0 altrimenti
il termine
di errore,
clusterizzato
a livelloedi0 relazione
impresa.di errore, clusterizzato a livello di relazione banca-impresa.
è il termine
La sommatoria
al centro
dell’equazione
tiene dell’evoluzione
traccia dell’evoluzione
del trattamento,
La sommatoria
al centro
dell’equazione
tiene traccia
del trattamento,
in particolare:
particolare:
cinque (𝐼𝐼𝐼𝐼)
variabili
dummy valore
che 1assumono
uno a seconda
raccoglie
cinque raccoglie
variabili dummy
che assumono
a secondavalore
della distanza
(𝐼𝐼𝐼𝐼) tra il
della
distanza
trimestre
trimestre
inclusione
della
relazione
trimestre (𝑡𝑡𝑡𝑡) e il trimestre di inclusione in CR della relazione (𝑞𝑞𝑞𝑞. 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑒𝑒𝑒𝑒𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 ). Il valore (𝐼𝐼𝐼𝐼) varierà
. Il valore
varierà quindi tra (–3), per relazioni che vengono trattate
quindi tra (-3), per relazioni che vengono trattate nell’ultimo trimestre dell’anno, e (2), per le
nell’ultimo trimestre dell’anno, e (2), per le relazioni che sono state trattate nel secondo
relazioni che sono state trattate nel secondo trimestre dell’anno. La stima dei parametri (𝛷𝛷𝛷𝛷𝑙𝑙𝑙𝑙 )
trimestre dell’anno. La stima dei parametri
associati a queste dummy misurerà
associati a queste dummy misurerà quindi l’evoluzione dell’effetto dell’inclusione in CR nel tempo,
quindi l’evoluzione dell’effetto dell’inclusione in CR nel tempo, relativamente alle
relativamente
alle omesse,
due categorie
ossia mai
le osservazioni
mai relative
trattate ai
e trimestri
i trimestri
due categorie
ossia le omesse,
osservazioni
trattate e quelle
immediatamente
precedenti
il trattamento.
immediatamente
precedenti
il trattamento.
Attraverso
le categorie
omesse
si identificano
le intercette
di relazione
e trimestre
per per
Attraverso
le categorie
omesse
si identificano
le intercette
di relazione
e trimestre
osservazione.
Queste intercette
sì che l’equazione
[1]l’equazione
tenga conto [1]
delletenga
possibili
distorsioni
ogni osservazione.
Questefanno
intercette
fanno sì che
conto
delle
introdotte
nella
stima
(𝛷𝛷𝛷𝛷
differenze
sistematiche
relazioni
banca-impresa
vengono
possibili distorsioni introdotte
nella stima di
da differenze sistematiche tra le
𝑙𝑙𝑙𝑙
relazioni banca–impresa che vengono incluse in CR e quelle che non vengono incluse e
da fenomeni macroeconomici che potrebbero influenzare il costo del credito durante i
trimestri di osservazione.
La dimensione degli scoperti di conto corrente è definita in termini di importo accordato. L’accordato rappresenta il
massimale del credito che l’intermediario segnalante ha deciso di concedere al cliente.
stimare
l’equazione
[1],caratteristiche:
si applicanoa)i èrisultati
lavoro
Sun eprovvedimenti
Abraham (2021)
LaPer
garanzia
Covid rispetta
le seguenti
concessa in
a leggi,di
decreti,
normativi,
sulla
quantificazione
degli effetti
di un
trattamento
intervenuto
differenti
momenti
accordi
e protocolli
d’intesa comunque
denominati
connessi
all’emergenza
Covid-19; b) in
è assistita
dalla garanzia
dello
Statonel
o ditempo.
altra Pubblica
Amministrazione
oppure
concessa
valere
fondi
pubblici.
Circolare
297/2017
della
Banca
Questa stima è resa complessa dal rischio che l’eterogeneità degli effetti nel
d’Italia
“Rilevazioni
dati granulari
sul credito:
istruzioni per gli intermediari
campione e dei
differenze
spurie
tra osservazioni
trattate insegnalanti.”
tempi diversi nascondano il
vero effetto del trattamento. L’approccio proposto
da Sun e Abraham (2021) limita tali
rischi.
La dimensione degli scoperti di conto corrente è definita in termini di importo accordato. L’accordato rappresenta il
massimale del credito che l’intermediario ha deciso di concedere al cliente.
La garanzia Covid rispetta le seguenti caratteristiche: a) è concessa in base a leggi, decreti, provvedimenti normativi,
accordi e protocolli d’intesa comunque denominati connessi all’emergenza Covid–19; b) è assistita dalla garanzia dello
Stato o di altra Pubblica Amministrazione oppure è concessa a valere su fondi pubblici. Circolare n. 297/2017 della Banca
d’Italia “Rilevazione dei dati granulari sul credito: istruzioni per gli intermediari segnalanti.”
Banca d’Italia
Note di stabilità finanziaria e vigilanza N. 46 – Luglio 2025
stimare
l’equazione
applicano
risultati
dell’eterogeneità
diosservazioni
e Abraham
sullae
quantificazione
degli
effetti
di siun
trattamento
applicato
a lavoro
diverse
in diversi
momenti
temporali.
Questa
stima
è[1],
complessa
rischio
degli
effetti
campione
differenze
spurie
osservazioni
trattate
ini diversi
momenti
temporali
nascondano
il (2021)
effetto
stimareQuesta
l’equazione
applicano
i risultati
dell’eterogeneità
lavoro
diosservazioni
e Abraham
(2021)
sulla
quantificazione
effetti
diproposto
trattamento
a(2021)
diverse
in diversi
momenti
temporali.
stima
è[1],
complessa
rischio
degli
effetti
campione
differenze
spuriedegli
osservazioni
trattate
in diversi
momenti
temporali
nascondano
il vero
effettoe
trattamento.
L’approccio
da Sun
eapplicato
Abraham
limita
rischi.
quantificazione
degli
effetti
di un
trattamento
applicato
a diverse
osservazioni
in diversi
momenti
temporali.
Questa
stima
è resa
complessa
rischio
che l’eterogeneità
degli
effetti
campione
differenze
spurie
osservazioni
trattate
in diversi
momenti
temporali
nascondano
il vero
effettoe
trattamento.
L’approccio
proposto
da Sun
e Abraham
(2021)
limita tali
rischi.
temporali.
Questa
stima
complessa
rischio
l’eterogeneità
degli
effetti
campione
risultati
delle
stime
riportati
nella
Tavola
Nella
colonna
mostrano
stime
(𝛷𝛷𝛷𝛷𝑙𝑙𝑙𝑙e)
differenze
spurie L’approccio
tra osservazioni
trattate
in diversi
momenti
temporali
nascondano
il vero effetto
trattamento.
proposto
da Sun
e Abraham
(2021)
limita tali
rischi.
risultati
delle
stime
riportati
nella
Tavola
Nella
colonna
differenze
spurie
osservazioni
trattate
inquelle
diversi
momenti
nascondano
effetto
risultati
delle
stime
riportati
nella
Tavola
2. relative
Nella
colonna
(1) In
sitali
mostrano
(𝛷𝛷𝛷𝛷mostrano
relative
all’anno
2019,
nella
colonna
(2)Sun
altemporali
2023.
quest’ultimo
caso,di
𝑙𝑙𝑙𝑙 )
trattamento.
L’approccio
proposto
e Abraham
(2021)
limita
rischi. le ilstime
stime
di stimata
relative
all’anno
nella
colonna
(2)diquelle
relative
risultati
delle
stime
riportati
nella
Tavola
2.2019,
Nella
colonna
(1) In
mostrano
le stime
diper
(𝛷𝛷𝛷𝛷al
trattamento.
L’approccio
proposto
e Abraham
(2021)
limita
rischi.
𝑙𝑙𝑙𝑙 ) 2023. In
relative
all’anno
2019,
nella
colonna
quelle
relative
al Covid”
2023.
quest’ultimo
caso,
accennato,
l’equazione
include
laSun
dummy
“Garanzia
controllare
Irelative
risultatidistorsioni
delle
stime
riportati
nella(2)
2. relative
Nella
colonna
(1)stimata
sialschemi
mostrano
le stime
diper
(𝛷𝛷𝛷𝛷le
quest’ultimo
caso,
accennato,
l’equazione
dummy
all’anno
2019,
nella
colonna
quelle
al Covid”
2023.
quest’ultimo
caso,
𝑙𝑙𝑙𝑙 ) “Garanzia
accennato,
l’equazione
stimata
include
laTavola
dummy
“Garanzia
fine include
didicontrollare
possibili
sulsono
costo
credito
indotte
dall’ampliamento
degli
garanzia
pubblica
Irelative
risultatiall’anno
delle
stime
riportati
nella(2)
2. relative
Nella
colonna
(1) sialmostrano
le stime
diper
(𝛷𝛷𝛷𝛷le
𝑙𝑙𝑙𝑙 )
2019,
nella
quelle
al Covid”
2023.
quest’ultimo
caso,
accennato,
l’equazione
stimata
include
laTavola
dummy
“Garanzia
fine sul
didicontrollare
Covid”
dicredito
controllare
possibili
distorsioni
costo
credito
indotte
possibili
distorsioni
sul al
costo
delcolonna
indotte
dall’ampliamento
degliIn
schemi
garanzia
pubblica
a sostegno
delle
imprese
durante
pandemia
diper
Covid-19.
I coefficienti
statisticamente
significativi
relative
all’anno
2019,
nella
colonna
quelle
relative
2023.
quest’ultimo
caso,
accennato,
l’equazione
stimata
include
la dummy
“Garanzia
Covid”
fineundidi
controllare
ledurante la
possibili
distorsioni
sulconsiderevole
costo
del credito
indotte
deglialaschemi
garanzia
pubblica
dall’ampliamento
schemi
garanzia
pubblica
sostegno
dellesignificativi
aindicano
sostegno
imprese
durante
ladegli
pandemia
didall’ampliamento
Covid-19.
I coefficienti
statisticamente
undelle
impatto
dell’inclusione
nella
compreso
minimo
diimprese
21per
accennato,
l’equazione
stimata
include
dummy
“Garanzia
Covid”
controllare
possibili
distorsioni
costo
credito
indotte
degli schemi
garanzia
pubblica
aindicano
sostegno
imprese
durante
launpandemia
didall’ampliamento
Covid-19.
I coefficienti
statisticamente
significativi
pandemia
di del
Covid–19.
I coefficienti
statisticamente
significativi
un impatto
impatto
considerevole
dell’inclusione
nellapraticato
compreso
un di
minimo
di 0,2
21 e 0,4
massimo
didelle
punti
(ovvero
tasso
di interesse
minore,