Questo documento è scritto per chi non è economista. Spiega passo per passo come si costruisce una previsione quantitativa sui tassi bancari italiani, partendo dal tasso di policy della BCE e arrivando alle proiezioni concrete per mutui e depositi. Per i risultati numerici già pronti, vai alle Previsioni H2 2026.
Il problema che vogliamo risolvere
Quando la Banca Centrale Europea decide di alzare i tassi di interesse, sui giornali si legge che “i mutui costeranno di più” o che “i risparmi renderanno di più”. Ma di quanto, esattamente? E dopo quanto tempo? E vale allo stesso modo per tutti i tipi di prestito e di deposito?
Queste domande sembrano semplici ma richiedono un metodo rigoroso per essere risposte. Al momento di scrivere questo documento (dati al 2026-07-01), il DFR BCE è al 2.50% e l’Euribor 3M è a 2.62%. Le banche italiane applicano tassi che vanno dal 0.19% sui conti correnti fino al 3.73% sui prestiti alle imprese a breve termine. Come si prevede dove saranno questi tassi a dicembre 2026?
Passo 1 — Capire chi comanda davvero sui tassi
Il primo errore che si commette è pensare che la BCE fissi direttamente il tasso del mutuo o del conto corrente. Non è così. La BCE fissa un tasso di riferimento, chiamato DFR (Deposit Facility Rate), che è il tasso che la BCE paga alle banche commerciali sui soldi che queste parcheggiano presso di lei. È un tasso “all’ingrosso”, che riguarda i rapporti tra la BCE e le banche — non tra le banche e i clienti finali.
Il tasso del mutuo o del conto corrente è fissato dalla singola banca commerciale, che segue la propria logica di costi e ricavi. Tuttavia, esiste una catena di trasmissione che collega il DFR della BCE ai tassi che il cliente finale paga o riceve:
La BCE alza il DFR → Le banche commerciali trovano più costoso finanziarsi sul mercato interbancario. Il mercato interbancario funziona a un tasso chiamato Euribor 3M — il tasso a cui le banche si prestano tra loro a 3 mesi — che segue il DFR con uno spread stabile di circa 10–15bp.
L’Euribor 3M sale → Le banche usano l’Euribor come riferimento per prezzare i prestiti a tasso variabile. Se un mutuo è “Euribor + 1,5%”, e l’Euribor sale dal 2,37% al 2,62%, il tasso del mutuo sale di conseguenza.
I tassi a lungo termine si muovono → Per i prodotti a tasso fisso (mutui fissi, obbligazioni) il riferimento non è l’Euribor ma i tassi di mercato a lungo termine — tipicamente il rendimento del Bund tedesco a 10 anni o il tasso swap (IRS) a 10 anni. Questi si muovono in modo meno diretto rispetto al DFR.
Le banche aggiustano i propri listini → Solo alla fine di questa catena la banca commerciale decide come riprezzare mutui, prestiti alle imprese, conti correnti, depositi a termine. E qui entra in gioco la concorrenza: se nessuna banca concorrente alza i tassi sui depositi, la mia banca non ha incentivo a farlo.
Passo 2 — Raccogliere i dati storici
Per costruire una previsione statistica, il punto di partenza sono i dati storici. Abbiamo bisogno di due serie temporali mensili, possibilmente lunghe almeno 5–10 anni.
Serie 1 — il driver: il tasso che guida il sistema, scelto in base al tipo di prodotto bancario. Per i prestiti variabili è l’Euribor 3M; per i depositi è il DFR; per i mutui fissi è il tasso swap a 10 anni.
Serie 2 — il tasso bancario italiano: si scarica dal sito della BCE (ECB Statistical Data Warehouse) dove sono pubblicate, mese per mese dal 2003, le statistiche MIR (MFI Interest Rates) per ogni paese dell’area euro.
Come si sono mossi i dati negli ultimi anni:
Anche a occhio si vede che esiste una relazione: quando il DFR sale, i tassi sui mutui salgono. Ma non della stessa quantità: il DFR è salito di 4 punti percentuali, mentre i mutui sono saliti di circa 3,4 punti. E i depositi a termine, pur salendo, sono rimasti molto al di sotto della variazione del DFR. Questa asimmetria è già un segnale che la relazione è più complessa di una semplice proporzione.
Passo 3 — Stimare quanto si trasmette (il coefficiente β)
Il cuore del modello è stimare, con precisione statistica, quanto di ogni variazione del DFR si trasmette ai tassi bancari. Questo si fa con una regressione lineare OLS (Ordinary Least Squares):
variazione_tasso_bancario(mese t) = β × variazione_DFR(mese t − lag)
Il coefficiente β — detto anche “coefficiente di pass-through” — misura la quota di ogni variazione del DFR che si trasmette al tasso bancario. I risultati per i principali tassi italiani sono:
Questi numeri rivelano un’asimmetria strutturale: le banche alzano abbastanza rapidamente i tassi sui prestiti (β tra 0,58 e 0,64), mentre sui depositi a vista restano vischiosi (β tra 0,05 e 0,12). I depositi a termine, invece, si adeguano di più (β ≈ 0,43), segno che la concorrenza sulla raccolta vincolata è attiva. La vischiosità dei conti correnti — i correntisti italiani spostano poco i risparmi finché non lo fanno, le banche non hanno incentivo a pagare di più — resta la ragione principale dei margini bancari elevati del 2023–2024.
Passo 4 — Costruire gli scenari sul driver
Non sappiamo con certezza dove andrà il DFR nei prossimi sei mesi. Nessuno lo sa — nemmeno la BCE stessa. Quindi costruiamo tre scenari alternativi che rappresentano altrettante possibili evoluzioni del contesto macroeconomico.
| Benigno (fermo) |
2.50% |
0bp |
De-escalation geopolitica rapida, BCE in pausa |
| Base (= BCE) |
2.75% |
+25bp |
Inflazione scende gradualmente, un rialzo precauzionale |
| Avverso (+60bp) |
3.10% |
+60bp |
Shock energetico persistente, BCE costretta ad alzare più aggressivamente |
Vale la pena notare che questi scenari non sono equiprobabili: al momento della stesura, il mercato assegna la maggiore probabilità allo scenario Base, con code significative verso l’Avverso.
Passo 5 — Applicare β per ottenere la previsione
Una volta definiti gli scenari sul driver, la previsione è un calcolo aritmetico semplice:
Tasso_previsto = Tasso_attuale + β × variazione_DFR
Esempio concreto per i mutui variabili (β = 0.57, tasso attuale = 2.99%):
- Scenario Benigno: ΔDFR = 0bp → previsto = 2.99% + 0.57 × 0 = 2.99%
- Scenario Base: ΔDFR = +25bp → previsto = 2.99% + 0.57 × 0.25 = 3.13%
- Scenario Avverso: ΔDFR = +60bp → previsto = 2.99% + 0.57 × 0.60 = 3.34%
I numeri sembrano piccoli — +15bp o +35bp. Ma su un mutuo da 200.000 euro a 25 anni, ogni +25bp corrisponde a circa +30 euro al mese di rata aggiuntiva.
Passo 6 — Confrontare con benchmark esterni
Prima di presentare i risultati, si confrontano le proprie previsioni con quelle di altri analisti, per verificare se si è in linea o se si è sistematicamente sopra o sotto.
BCE — proiezioni staff giugno 2026: assumono un Euribor 3M medio 2026 di circa 2,4–2,5% (corretto post-rialzo giugno). Questo implica DFR ~2,50% a fine 2026 — identico al nostro scenario Base. La previsione centrale è allineata con quella dell’istituzione più informata.
Intesa Sanpaolo Research: stima DFR 2,50% fine 2026 con rischio orientato verso l’Avverso. Coerente con il nostro Base.
Passo 7 — Leggere i risultati
La prima cosa che salta all’occhio è l’asimmetria: i tassi attivi (prestiti) salgono significativamente anche nel Base (+{python} f”{B_NFC * d_bas * 100:.0f}bp” per le imprese), mentre i tassi passivi (depositi) rimangono quasi fermi (+1–2bp). Questo è il meccanismo attraverso cui i margini bancari si allargano in un ciclo di rialzi.
I limiti del modello
Questo modello è volutamente semplice. La sua forza è la trasparenza e la robustezza su orizzonti brevi (6 mesi). Ma ci sono almeno quattro situazioni in cui la previsione potrebbe essere sistematicamente sbagliata.
Il β potrebbe non essere stabile. Stimato su dati 2022–2026, un periodo molto specifico. Se cambia la struttura competitiva del mercato bancario (es. ingresso di operatori digitali che pagano di più sui depositi), il β storico non è più valido.
I mutui fissi hanno il driver sbagliato nel modello semplice. In realtà dipendono principalmente dai tassi swap a lungo termine. Nelle versioni aggiornate del modello si usa sempre il tasso Bund/IRS a 10 anni come driver per i mutui fissi (R² sale da 0,18 a 0,76).
I depositi possono ripartire all’improvviso. Il β dei depositi a termine è 0.43 nel periodo storico, ma questo riflette un contesto di bassa concorrenza. Se scatta uno spostamento di liquidità verso BTP o conti online, il β effettivo potrebbe essere anche 10 volte più alto.
Gli shock non modellati esistono. Se lo spread BTP-Bund si allargasse bruscamente (es. da 79bp a 200bp), il costo di finanziamento delle banche italiane salirebbe indipendentemente dal DFR. Per catturare questo rischio servono stress test espliciti (vedi Stress Test e Permacrisi).
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