Quando il mercato accelera, un portafoglio solido si riconosce dalla sua capacità di assorbire colpi. Un stress test ben progettato in Excel consente di misurare come tassi, spread equity e FX impattano su P&L e rischio, fornendo insight immediati per decidere. La chiave è un modello trasparente, replicabile e facile da aggiornare, capace di combinare scenari deterministici e una VaR semplificata per la metrica quantitativa di supporto.
Di seguito una procedura pratica, passo-passo, che copre set-up dei dati, matrice di correlazione simulazioni con resampling coerente e un report di rischio con alert automatici. Ogni modulo è modulare: si può partire essenziale e poi ampliare con funzioni avanzate, mantenendo tracciabilità e manutenibilità del file.
1) Struttura del file e set-up dei dati
Creare tre fogli: InputCalcoliReport. In Input, predisporre una tabella strutturata (Tabella Excel) con colonne: Data, Tasso (Δ in bp), Spread (Δ in bp), Equity (%), FX (%) per le serie storiche: almeno 250-500 osservazioni per una stima stabile. Usare rendimenti giornalieri log o percentuali coerenti con l’uso; per tassi e spread lavorare in basis point per allinearsi alle sensitività (DV01/CS01). Integrare una tabella Exposures con campi: DV01 portafoglio (€/bp), CS01 (€/bp), Beta equity (€/%), Delta FX (€/%). Mantenere range nominati per favorire formule robuste e ridurre errori.
Nel foglio Calcoli, standardizzare le unità: convertire equity e FX in punti percentuali coerenti con le sensitività e assicurarsi che i segni rispettino la convenzione: shock positivo sui tassi implica perdita su DV01 positivo. Validare i dati con Controlli di qualità media ≈ 0 per rendimenti, assenza di outlier artefatti, nessun NA. Utilizzare formattazione condizionale per evidenziare anomalie e un contatore di righe valide per monitorare la copertura storica.
2) Sensitività e mapping del portafoglio
Il cuore dello stress test è il mapping tra fattori di mercato e P&L. Nella tabella Exposures inserire: DV01 totale (somma delle obbligazioni/derivati tasso), CS01 per la componente creditizia, Beta equity rispetto all’indice scelto e Delta FX per le principali valute. Per strumenti complessi, suddividere la sensibilità per bucket (ad esempio tassi 2-5-10 anni) per migliorare l’aderenza. Le P&L elementari si calcolano con approccio lineare P&L_tasso = − DV01 × ΔTassi (bp), P&L_spread = − CS01 × ΔSpread (bp), P&L_equity = Beta × R_equity × Valore esposto, P&L_FX = Delta × R_FX × Notional.
Aggregare le componenti con SOMMA.PRODOTTO per evitare errori di allineamento. Conservare accanto ai risultati la scomposizione per fattore: consente di isolare rapidamente quale driver domina lo scenario. Per maggiore precisione su equity e FX è possibile includere una curvatura opzionale (termine quadratico) se si hanno stime di gamma: mantenerla disattivabile via interruttore (convalida dati) per semplicità operativa.
3) Matrice di correlazione e volatilità
Calcolare la matrice di correlazione 4×4 fra ΔTassi, ΔSpread, R_equity, R_FX usando CORRELAZIONE sui ritorni storici omogenei. In parallelo, costruire il vettore delle volatilità (DEV.ST. su base giornaliera) e la matrice di covarianza Σ: Σ = D × ρ × D, con D diagonale delle deviazioni standard e ρ la matrice di correlazione. Registrare data di ultimo aggiornamento e numero di osservazioni per trasparenza. Una rapida heatmap con formattazione condizionale aiuta a leggere i legami tra fattori e ad anticipare effetti combinati negli shock.
Questa matrice alimenta sia le simulazioni storiche sia la VaR semplificata parametric-delta. Per stabilità, applicare un filtro robusto agli outlier (ad esempio winsorization al 1-99%) su un duplicato dei dati e confrontare i risultati: documentare nel foglio Calcoli quale versione si utilizza per coerenza metodologica e audit trail.
4) Scenari di shock deterministici
Definire un pannello di scenari modificabili lato utente: ad esempio +100 bp tassi, +50 bp spread, −10% equity, +5% FX. Ogni scenario è una riga con i quattro fattori; una tendina consente di selezionarlo nel Report. La P&L di scenario si ottiene applicando le sensitività lineari a ciascun fattore e sommando. Affiancare uno scenario “reverse” (quanto shock serve per raggiungere una perdita target) risolto con Ricerca obiettivo per stress coerenti con i limiti interni.
Per scenari composti, inserire shock multipli scalando i fattori con parametri di intensità (es. 0,5×, 1×, 1,5×). Visualizzare la risposta non lineare se si attiva la curvatura. Un grafico a barre orizzontali per contributi per fattore e un indicatore di perdita massima attesa danno una lettura immediata, mentre un semaforo di rischio (verde/ambra/rosso) comunica il superamento soglie.
5) Simulazioni e VaR semplificata
Per preservare la correlazione senza algebra avanzata, utilizzare un resampling storico estrarre casualmente righe intere della matrice dei rendimenti storici (tassi, spread, equity, FX). Ogni riga mantiene le dipendenze cross-asset. Calcolare per ogni estrazione la P&L di portafoglio via mapping e ripetere per N iterazioni (es. 10.000). La distribuzione risultante alimenta percentili, perdite attese e coda. In Excel si realizza con un indice casuale e funzioni di ricerca per recuperare la riga di fattori, evitando calcoli matriciali complessi.
La VaR semplificata parametric-delta si calcola invece con forma quadratica: σ_port = sqrt(w’ Σ w), dove w è il vettore delle sensitività “per unità di shock” trasformate in P&L (ad esempio €/bp per tassi/spread, €/1% per equity/FX). La VaR a confidenza c è z_c × σ_port × √h, con h orizzonte (es. 1 giorno, 10 giorni) e z_c quantile normale (NORM.S.INV). In Excel, l’implementazione pratica usa SOMMA.PRODOTTO e MATR.PRODOTTO. Affiancare una VaR storica: PERCENTILE.EXC delle P&L simulate fornisce un confronto empirico.
6) Report di rischio e alert automatici
Nel foglio Report, creare un cruscotto con KPI: P&L di scenario selezionato, VaR (parametrica e storica), Expected Shortfall stimata come media del peggior 2,5-5% delle P&L simulate, contributi per fattore e sparkline delle ultime 60 osservazioni. Implementare alert automatici con formattazione condizionale basata su soglie configurabili in Input: ad esempio VaR > limite rosso, P&L scenario peggiore < soglia ambra, superamento loss limit giornaliero. Una sezione log registra data, utente, e variazioni principali degli input per tracciabilità.
Per l’automazione, usare tabelle per espansione dinamica, intervalli denominati convalida dati e pulsanti per aggiornare simulazioni (ricalcolo). Un selettore di scenario e un menù per l’orizzonte di holding period rendono il modello operativo. Allegare nel Report una checklist di coerenza: data ultimo update, numero di osservazioni, drift medio ~0, e stato dei limiti. Il risultato è un framework chiaro, che unisce shock deterministici, simulazioni coerenti con le correlazioni e una VaR snella per decisioni rapide.
