Hedging commodities in the Italian SMEs

Today, the unpredictability of commodities price fluctuations is an increasing phenomenon that affects a lot the companies’ profitability. This research work investigates factors that drive hedging instruments usage in the Italian Small and Medium-sized Enterprises (SMEs). A Survey research method has been applied to a dataset of 110 Italian SMEs operating in different industries and spread all over the country. From the descriptive analysis emerged that today, the 66% of Italian SMEs do not implement hedging strategies. The 24% implement operational hedging instruments which are less complex and require fewer specific knowledges with respect to the financial ones that are adopted only by the 4%. In the remaining 6% of companies both measures typologies are adopted. More in detail, the most spread hedging instruments are warehouse management, anticipated and postponed purchases and multi-sourcing for what concern the operational hedging, while regarding financial one, index-based contracts dominate. The reasons behind the scarce usage of these strategies are based on the fact that firms evaluate them as too complex, requiring high volumes and specific capabilities. The last very important finding is that about 80% of the sample is willing to implement hedging strategies once it is demonstrated their economical convenience. Econometric models have been theoretically presented and implemented in order to discover the most relevant determinants impacting on the decisions about hedging. A binary Logit model demonstrates that hedging awareness and the size of the firm are the most statistically significant factors. From the bivariate Probit one, a higher level of detail is studied. The determinants of operational hedging are operational instruments awareness, the size of the firm and the market volatility, while in the case of financial hedging, its awareness and the company’s size are the most relevant ones. The last econometric model is aimed at understanding which are the elements impacting on the hedging propension of SMEs that do not implement these measures yet. The last contribution of this research work is based on the output of a Two-steps Cluster analysis. Firms can be grouped into four different clusters basing on the analysis of the eight-dimensional spider graphs. The firms purchasing with high frequency in very volatile markets and, thus, exposed to a high level of risk, are more incline on hedging instruments usage rather that companies which operates in more secure markets. A two-dimensions (riskiness and solidity) matrix has been developed in order to easily identify to which quadrant a SME belongs to. The relative iconographic matrix represents the four clusters giving an immediate understanding of the behaviour of each SME’s type.

L'imprevedibilità delle fluttuazioni dei prezzi delle materie prime è un fenomeno corrente in aumento che influisce molto sulla redditività delle imprese. Questo lavoro di tesi studia il caso delle Piccole e Medie Imprese italiane (PMI). Un’indagine, tramite questionario online, è stata applicata ad un campione di 110 PMI operanti in diversi settori, diffuse in tutto il Paese. Dall'analisi descrittiva è emerso che il 66% delle PMI italiane non adotta strategie di copertura. Il 24% implementa strumenti di copertura operativa meno complessi e che richiedono meno conoscenze specifiche rispetto a quelle finanziarie adottate solo dal 4%. Nel restante 6% delle aziende vengono adottate entrambe le tipologie di strategie. Più in dettaglio, fra gli strumenti operativi i più diffusi sono la gestione del magazzino, gli acquisti anticipati e posticipati e il multi-sourcing, mentre per quello finanziario prevalgono i contratti a prezzo flessibile. Le ragioni dietro allo scarso uso di queste strategie sono basate sul fatto che le PMI italiane le valutano troppo complesse e richiedenti eccessivi volumi e capacità specifiche. Tuttavia, un elemento notevole è che circa l'80% del campione sarebbe disposto a implementare strategie di copertura una volta dimostrata la loro convenienza economica. È stata presentata la teoria dei modelli econometrici e la implementazione al fine di scoprire le principali determinanti che influiscono sulle strategie di gestione del rischio d’impresa. Un modello binario Logit dimostra che la consapevolezza dell’esistenza di strumenti di copertura del rischio e la dimensione dell'impresa sono i fattori statisticamente più significativi. Un modello Probit bivariato, studia un livello superiore di dettaglio. Le determinanti dell’uso di copertura operativa sono la consapevolezza di tali strumenti, la dimensione d’impresa e la volatilità del mercato. Nel caso di copertura finanziaria, consapevolezza e dimensioni sono i fattori più rilevanti. L'ultimo modello econometrico è finalizzato a comprendere quali elementi impattano sulla volontà delle PMI, che ancora non adottano strumenti di copertura di implementarne. L'ultimo contributo di questa ricerca è basato sulla Two-step Cluster analysis. Le aziende si dividono in quattro diversi gruppi basati sull'analisi di grafici ragno a otto dimensioni. Le imprese con una volatilità ad alta frequenza sono più inclini all'utilizzo di questi strumenti rispetto a società che operano in mercati più sicuri. Infine, è stata elaborata una matrice bidimensionale, avente rischiosità e solidità come assi, che consente di identificare a quale quadrante appartiene ogni PMI. La relativa matrice iconografica rappresenta i quattro gruppi che forniscono una comprensione immediata del comportamento di ciascun tipo di azienda.