Stress testing IRRBB metrics and assessing hedging effectiveness via Granger tail risk networks

This thesis addresses the central importance of Interest Rate Risk in the Banking Book (IRRBB), focusing on its Economic Value of Equity (EV) dimension. The work has a dual objective. First, it develops and applies an EV stress-testing framework for Non-Maturity Deposits (NMDs), implemented at UniCredit Group. This model translates behavioural NMD balances into a replicating portfolio of fixed-rate, floating-rate, and floor components, recalculating EV under supervisory and additional stress scenarios for yield curves, duration, and rate pass-through. Results indicate that EV sensitivities stay contained and smooth across stresses, are driven mainly by assumed NMD duration, and are only marginally affected in total by pass-through (which mostly shifts the Interest vs. IRO mix). Second, adopting a market-based perspective, the thesis investigates whether residual IRRBB and hedging effectiveness are reflected in market prices. Using a conditional VaR engine to identify tail events, Tail-Granger networks are estimated across a panel of 35 banks and 7 par-swap rate series to detect sign-specific tail-risk spillovers. The resulting networks are sparse, directional, and geographically clustered, revealing persistent channels of interaction between bank stress and rate moves in the tails and highlighting specific currency-tenor corridors where residual exposure and feedback effects are most evident. Overall, the framework both informs EV-based IRRBB governance in practice and extends tail-risk network methods to the bank-swap space, providing an integrated assessment that links supervisory EV metrics to market-based signals and supports stress-testing, hedging and risk monitoring.

Questa tesi si concentra sulla rilevanza del Rischio di Tasso d'Interesse nel Banking Book (IRRBB), analizzandone in particolare la dimensione legata all'Economic Value of Equity (EV). Il lavoro persegue due obiettivi. Da un lato, sviluppa e applica un framework di stress test sull’EV per i depositi senza scadenza contrattuale (NMD), implementato all’interno del Gruppo UniCredit. Il modello traduce i saldi degli NMD in un portafoglio di replica composto da componenti a tasso fisso, variabile e da floor opzionali, ricalcolando l’EV sotto scenari di stress, regolamentari e aggiuntivi, che agiscono su curve dei tassi, durata e meccanismi di pass-through. I risultati mostrano che le sensibilità dell'EV sono contenute e regolari al variare degli stress, sono governate in misura predominante dalla durata assunta per gli NMD e sono impattate marginalmente dall'effetto di pass-through (che incide principalmente nella ripartizione tra la componente di interesse e quella opzionale). Dall’altro lato, in un’ottica di mercato, la tesi indaga se l’IRRBB residuo e l’efficacia delle coperture si riflettano nei prezzi. Viene utilizzato un modello di VaR condizionale per identificare gli eventi di coda, sulla base dei quali si stimano i Tail-Granger network tra 35 banche e 7 serie di tassi par-swap, al fine di cogliere trasmissioni di rischio di coda con segno specifico. Le reti risultanti sono sparse, direzionali e caratterizzate da cluster geografici, evidenziando canali persistenti di interazione tra fasi di stress bancario e movimenti dei tassi nelle code, nonché specifici corridoi valuta-scadenza in cui l’esposizione residua e gli effetti di feedback appaiono più marcati. Nel complesso, il framework proposto contribuisce sia alle pratiche di governance dell’IRRBB basate sull’EV, sia all’estensione dei metodi di tail-risk network all’ambito banca-swap, fornendo una valutazione integrata che collega le metriche regolamentari di EV ai segnali di mercato e supporta le attività di stress test, copertura e monitoraggio del rischio.