--
--
--
- --
-
-
-- -
- --
-
- --
--
qUo~~centiratierisiccd~s bij vémistgaeddinan~úeriingen 'YOU C A N T MANAGE IT IF YOU C A N T MEASURE Il'
Masterproof van Addie Koekkoek Onder begeleiding van:: Gerjan Vos (55V)
Henk Becem (ING Real Estate Finance)
" Wat zijn eon centra tie risico"^, hoe zijn deze te beoordelen en wat zijn de impllementatíenaogeiíjkheden in het risicomanagement bij vastgoedfinancieringen?" p -
--
--
w
-- -
- --
S
p
--.--
Conclusies en aanbevelingen gericht aan de directie en het risicomanagement van ING Real Estate Finance
SBV-M RE@ Postdoctorale Opleiding Vastgoedkunde Jaargang 2001/2003 SBV School of Real Estate Amsterdam
Gorinchem, Augustus 2003 Drs. A.C. Koekkoek
-
p
INHOUDSOPGAVE -
-
r--
-
I n %eidi_l~ raags stelling-
L1- --
-
P
-- ---
---
-
-- -
-- -
-
--
- - --
--m
-
--
- -- --
-
---
eaLJ!Ll?L,
2 1
-
1.1 1.1,1 Aanleiding f .f.l Probleemstellirrg 1.1.2 Doelstelling 1.2 Opbouw van het rapport
Inleiding Concentratierisico's en risicoconcentraties Specialisatie en diversificatie Dimensies van concentratierisico's Algemeen &-inancieringsrisico's Vastgoedrisico's Voorspelbaarheid wan vastgoedrisico's Terugkoppeling naar de leningstructuur Typologie wan concentratierlslcg"s ---- -- - -
-- - - - -
-
-
-
-
-
Rlsia=omanagement b i---j vastgsedfinancierlngen -- - - - ----- -- - -- --- - - - - -- --- - - --
- --
-.
Inleiding Risicomanagement b i j ING Real Estate Finance Basei E I en risicomanagement Conclucie
---
-
--
-Indicatoren -- --
Inleiding Kwalitatieve concentratie-indicatoren Nadere analyse van kwalitatieve indicatoren Kwantitatieve concentratie-indicatoren De Concentratie index De Hirschman-Heflindam concentratie index De GINI index Indicatoren van concentratie op portfolioniveau Leegstand, huren en het verwachte verlies Marginale risicocontributie Zeta Credit scorestm Creditluletricstm KlulV's K ort folio manager^^ Evaluatie en conclusies Decompositie en segmentering van de portefeuille Concentratie-indicatoren en vastgoedfinancieringen Risicoconcentratie en poi.it%oiiomanagement Conclusie -
-
--P
- -
--
--
---
--
--
-- --
--
-
Relevantie -voor het huidige -risicomanagement .
-
.
a
--
34 /
Kwalitatieve spreidingsmaatstaven Concentratie-indicatoren PorMoliomanagement modellen Basel I I Evolutie van het risicomanagement
I
L-.7
Conclusies- en aanbevelingen - - - - -- -
-
Samenvatting
-.-~
I Literatuurlijst e --
-- - -
p
~. -
-- --
-- - --
--
~ --.- ~
--
-
P u -
3L.I 41--
!
---
l
- -
1
Ten einde de opleiding tot Master of Real Estate bij de SBV te Amsterdam te kunnen afronden vindt een Masterproof plaats. Dit dient een advies t e zijn aan de eigen directie over een strategisch beleidsonderwerp binnen het bedrijf. I n deze Masterproof wordt gekeken naar concentratierisico, als risicocomponent, in de leningportfolio van een vastgoedfinancier. Het strategische advies is gericht op het risicomanagement van ING Real Estate Finance (ING REF), en als zodanig dus geschreven voor de directie van ING REF en haar risicomanagers. I n verschillende businessunits van ING wordt over concentratie en concentratierisico's nagedacht, geschreven en geadviseerd. Het bevreemd dan ook dat, met name op het gebied van vastgoedfinancieringen, er nauwelijks nog gebruik gemaakt wordt van het concept 'concentratierisico' en de mogelijkheden die het biedt om portfoliobeleid te gaan toepassen bij het risicomanagement van vastgoedfinancieringen. Met deze Masterproof hoop ik inzicht te geven in het risicoaspect van concentratie, de mogelijkheden en beperkingen om het te gebruiken bij risicoanalyses en een aanzet te geven tot verder onderzoek en onderbouwing van concentratierisico als onderdeel van portfoliomanagement bij vastgoedfinancieringen.
1.1 .P Aanleiding Bij de uitvoering van mijn functie als interne taxateur commercieel onroerend goed bij ING Real Estate Finance (ING REF, afdeling Credit Risk) vraag ik mij regelmatig af of er in een bepaalde regio of branche niet erg veel financieringen worden afgesloten met name als het gaat om min of meer gelijksoortige objecten of categorieën huurders. Onderliggende vraag is of we niet teveel of extra risico lopen in de leningportefeuille door concentratie van kredieten in een bepaalde economische sector of regio (of beide) te tolereren. Bij navraag blijkt steeds weer dat dit zogenaamde concentratierisico niet zomaar t e achterhalen is. Ondanks uitgebreide informatiesystemen blijkt de relevante informatie niet of alleen tegen zeer hoge kosten te kunnen worden achterhaald. De huidige informatiesystemen zijn gewoonweg niet afgestemd op deze informatiebehoefte. Het belang van onderkenning van concentratierisico's is een thema dat door financiële instellingen al wel enige tijd wordt ingezien, met name door de toenemende internationalisatie, globalisering en schaalvergroting van de sector. ING REF heeft in Nederland een geschat marktaandeel van meer dan 40% voor wat betreft financieringen in commercieel vastgoed. Het lijkt dus zinvol om inzicht te verwerven in de mogelijke specialisaties of concentraties in de leningportefeuille. Enerzijds ten behoeve van het kunnen analyseren (en meten) van het totaal aan risico's in de portefeuille, anderzijds ten behoeven van het kunnen inspelen op diversificatievoordelen. Conform de Moderne Portefeuille Theorie is het individuele risico van een investering of lening groter dan de risicotoevoeging aan een portefeuille (Brealy, Myers en Marcus, 2001). Een ander belang van een beter inzicht in concentratierisico's is het sneller kunnen inspelen op mondiale economische ontwikkelingen zoals de economische crises in bijvoorbeeld Argentinië en Azië. Door de vorming van internationale conglomeraten zoals ING Groep, maar in feite ook al mondiale businessunits als ING Real Estate, zijn de bedreigingen grootschaliger en internationaal. Dit heeft veelal implicaties op een dusdanig groot aantal businessunits dat ING pas achteraf kan inschatten wat de schade voor de groep als geheel is, nadat de verschillende entiteiten hun individuele verliezen vastgesteld hebben. De inzichten in de totale portefeuille worden vertroebeld door de beperkte inzichten in de portefeuilles van de onderscheiden onderdelen waarvan ING REF er één is. Geaggregeerde informatie is feitelijk niet voorhanden! Inzicht in het specialisatieniveau van een portefeuille, binnen een groep of entiteit, zouden het risicomanagement sterk kunnen verbeteren. Door gebruik te maken van de concepten concentratie en diversificatie zou een financier zich meer kunnen gaan gedragen als een (vastgoed-)belegger. Daarnaast wordt het onderkennen van concentratierisico's als additioneel risico voor een financieel conglomeraat steeds relevanter door de toenemende invloed van het Basel I1 akkoord op het
risicomanagement (zie paragraaf 3.3 voor een verdere uitleg van Basel 11). Implementatie van de richtlijnen uit het Base1 akkoord zijn reeds in volle gang en concentratierisico is een van de meest relevante aspecten om de transparantie en professionalisering van het risicomanagement te verbeteren.
1.1.2 Probieernctel[liwg Het centrale probleem in deze rapportage wordt als volgt gesteld:
" Wat ziJn concenl-atierisScorsI koe zgn deze 1Ef? dieioordelen en wat zon de Implemen~atiemo~eI~kIIreden in he8 rIsicomane$gemen&bbg ~cislgoedfincpncIeringen?~~
Uitwerking van deze centrale probleemstelling leidt tot de volgende analyses: Begripsvorming omtrent concentratierisico's: wat zijn concentratierisico's en hoe zijn deze risico's te typeren? Wat zijn de specifieke aspecten ten aanzien van vastgoedfinancieringen? Wat is het belang van onderkenning van concentratîerisico'c en welke mogelijkheden en beperkingen zijn er in het huidige risicomanagement om concentratierisico's goed t e kunnen inkaderen? Hoe worden concentraties en concentratierisico's beoordeeld en meetbaar gemaakt? Welke indicatoren zijn er en welke zijn geschikt om toe te passen op vastgoedfinancieringen? Wat zijn de mogelijkheden om, in het kader van concentratierisico's, portfoliobeleid toe t e passen op het risicomanagement bij vastgoedfinancieringen? en tot slot; Wat is de relevantie van concentratierisico's en de verschillende indicatoren van concentratie voor het risicomanagement van I N G Real Estate Finance?
8.6.3 Doelstelling Doel van dit onderzoek is: inzicht verschaffen in mogelijkheden om concentratierisico's t e analyseren, te beoordelen en t e beheersen bij het fiatteringsproces van individuele, vastgoedgerelateerde leningen. Tevens heeft deze literatuurstudie tot doel een aanzet t e geven tot verder onderzoek naar de ontwikkeling van het risicomanagement tot een meer portefeuille-gericht management, waarbij een nieuwe lening beoordeeld wordt op de marginale invloed op het totaal risico en de kredietkwaliteit van de portfolio.
1.2
Opbouw van het rapport.
Hoofdstuk 2; Vertrekpunt voor deze studie is de identificatie van concentratierisico's in de verschillende vormen waarin het voorkomt. Dit leidt t o t een typering van concentratierisico's. Hierbij wordt aansluiting gezocht bij de specifieke aspecten van vastgoed in het algemeen en vastgoedfinancieringen in het bijzonder. Hoofdstuk 3; Hierin wordt het belang van concentratierisico's onderkend als risicofactor. Om het inkaderen van concentratierisico als risicocomponent binnen het risicomanagement te kunnen bewerkstelligen wordt een overzicht gegeven van het huidige risicomanagement bij vastgoedfinancieringen. Tot slot wordt gekeken hoe de implementatie van het Basel I 1 akkoord uitgewerkt wordt binnen I N G REF en wat de consequenties daarvan zijn op het risicomanagement. Hoofdstuk 4; I n dit hoofdstuk worden de verschillende indicatoren van concentratie, aan de hand van literatuuronderzoek, geanalyseerd. Het gaat daarbij om zowel indicatoren van concentraties in onderdelen van de portefeuille als indicatoren op portfolioniveau. Hierbij wordt rekening gehouden met de specifieke aspecten van vastgoed in het algemeen en vastgoedleningen in het bijzonder. Afsluitend worden de verschillende indicatoren geëvalueerd op bruikbaarheid en hanteerbaarheid binnen het risicomanagement van vastgoedfinancieringen.
Hoofdstuk 5; Uiteindelijk dient het risicomanagement met het begrip concentratierisico t e gaan werken. I n dit hoofdstuk wordt de vraag beantwoord hoe concentraties, concentratierisico's en concentratieindicatoren in het risicomanagement van ING REF geïmplementeerd kunnen worden. Hierbij wordt met name gekeken naar de doelstellingen van risicomanagement nu en de mogelijke ontwikkelingen van het risicomanagement in de komende jaren. Hoofdstuk 6; Afsluitend worden conclusies getrokken en aanbevelingen gedaan omtrent de invoering en het inkaderen van de concentratierisico's als risicofactor in het risicomanagement bij vastgoedfinancieringen. Hoofdstuk 7; Afsluitend een korte samenvatting van de studie en de belangrijkste conclusies.
2.1
Inleiding
"If Bili Gates had diversified and not concentrated it is unlikely he would be the richest man i n the world today"
Met deze zin wordt gelijk aangegeven dat concentratie en diversificatie nauw met elkaar verbonden zijn. En alhoewel de algemene mening is dat diversificatie de beste tactiek is om tot optimalisatie van portfolio's te komen wil Morley aangeven in zijn artikel dat concentratie in een portefeuille net zo goed t o t optimalisatie kan leiden. Het gaat erom dat een investeerder een goed inzicht heeft in zijn investeringen waarbij met name inzicht in alle risico's en de controle erover van belang is. I n de financiële wereld zijn een enorme hoeveelheid risico's te onderkennen; krediet risico, marktrisico, volatiliteitrisico, wisselkoersrisico, 'funding' risico, systematisch risico enzovoorts. Het risico dat in deze studie centraal staat is concentratierisico. Concentratie wordt al een langere tijd als een belangrijke risico bron gezien bij banken en leningportefeuilles (Márquez en López, 1999). Desondanks is er nog weinig gerichte kennis over concentratie als onderdeel van het algemene kredietrisico beschikbaar. I n de nu volgende paragrafen zal concentratie als risicocomponent, aan de hand van literatuuronderzoek, nader geanalyseerd worden.
Een aantal jaren geleden is het risico van concentratie in de verzekeringswereld veel i n het nieuws geweest. Na de terroristische aanslagen op de WTC torens in New York is duidelijk geworden dat bepaalde, vooral grotere, verzekeringsconcerns te grote financiële risico's liepen. De hoogte van de claims en de concentratie in tijd zorgden ervoor dat de verplichte kapitaalvoorraad van verzekeraars sterk geslonken is en het een lange tijd duurt voordat de kapitaalvoorraad weer op peil is (Heidrich, 2002). Ook banken besteden, door een aantal opeenvolgende mondiale economische crises, steeds meer aandacht aan concentraties in de portefeuille en de risico's die daarbij komen kijken. Barclays omschrijft in haar jaarverslag 2000 concentratierisico's als volgt.
'Barclays defines coricentration of credit risk as an exposure t o a number of counter parties engaged in similar act~vitiecand having similar economic characteristics that would cause their ability t o meet contractual obligations to be similarly affected by changes in economic or other conditions'.
I n de literatuur worden twee soorten concentratierisico's onderscheiden. (1) Enerzijds het begrip concentratierisico; dit begrip kan worden gedefinieerd als het risico van 'overmatige exposure' op onderdelen van de portefeuille. (2) Anderzijds is er het begrip risicoconcentratie; dit begrip wordt gedefinieerd als het risico dat ontstaat in een portefeuille als er overmatige, maar ook gewone, risico's met elkaar correleren en daardoor een overmatig risico veroorzaken in de portefeuille bij plotselinge of sterk veranderende economische omstandigheden. Concentratierisico en risicoconcentratie worden door elkaar gebruikt zoals al uit het jaarverslag van Barclays blijkt. Barclays omschrijft feitelijk risicoconcentratie. Bij nadere bestudering blijkt echter dat een tweedeling wel relevant is. I n enkele publicaties omtrent het Basel I1 akkoord wordt de
relevantie van een tweedeling duidelijk gemaakt. I n 'Risk Concentration Principles' (The Joint forum, 1999) is 'a risk concentration' als volgt gedefinieerd:
'A risk coricentratron refers t o an exposure with the potential t o produce losses large cnough t o threaten a f~nancialinstitution's health o r ability t o maintairi its core operations. Risk concentration can take many forms, including exposure t o : ind~vidualcounter parties, groupc or related entities; counter parties in specific geographical locationc; inductry sectors; speciflr products; service providerc; e.g. back office services, and natura1 disasters or catastrophes'.
I n bovenstaande citaat wordt feitelijk het begrip 'concentratierisico' beschreven. Een aantal bladzijde verder in die publicatie wordt vervolgens het begrip concentratierisico en risicoconcentratie duidelijk uit elkaar getrokken: 'Lossec therefore can arise from large expasurec that cao simply be aggregated across sectors within the coriglomerate or more complex concentrations arisrng from t h c corrclation or interaction of riskc'.
I n een publicatie van het Basel Committee on Banking Supervision over de 'Principles of the Management of Credit Risk' worden concentratierisico's omschreven als conventionele kredietrisico's en risicoconcentraties als concentraties op basis van gecorreleerde risicofactoren:
Credit concentrations can further he grouped in two categories: a
conventional credit concentrations would include concentrations of credit t o single borrowers or counter parties, a group of connected counter parties, and sectors or industries, such as commercial real estate, and oil and gas.
g
Concentrations based on common or correlated risk factors reflect subtler or more situation-specific factors, and often can only be uncovered through analysis.
i
De onderscheidende elementen tussen de twee risico's zijn enerzijds de 'exposure' op een onderdeel van de portefeuille en anderzijds de correlatie van risico's en 'exposures' in de portefeuille als geheel.
2.3
Specialisatie en diversificatie
Het woord specialisatie wordt in de literatuur en theorieën over investeringen, beleggingen en portfoliobeleid gebruikt als tegenhanger van diversificatie. I n die zin is het een begrip dat sterke overeenkomsten vertoont met het begrip concentratie. Specialisatie kan op twee schaalniveaus voorkomen. Ten eerste het niveau van de verschillende onderdelen van een portefeuille. Hierbij gaat het werkelijk om specialisatie in de portefeuille gericht op bijvoorbeeld een debiteur of industriesector. I n economisch geografische literatuur worden een tweetal vormen van specialisatie onderscheiden. Concentratie van industriesectoren op een bepaalde lokatie en concentratie op een bepaalde industriesector. De eerste wordt meestal omschreven als specialisatie en de tweede als lokalisatie. Dit zijn centrale begrippen in de theorieën over het ontstaan van steden en agglomeraties en economische ontwikkelingen van regio's of landen (Wheeler en Muller, 1986).
Ten tweede komt specialisatie voor op het niveau van de portefeuille als geheel. Een leningportefeuille kan gespecialiseerd zijn omdat de assets in de portefeuille sterke overeenkomsten vertonen in hun eigenschappen. Daardoor zijn ze gevoeliger voor marktfluctuaties. Dit betekent dat de correlatie met de marktontwikkelingen groot is en dus de bescherming tegen invloeden uit de markt minder is (het diversificatiepotentieel is minder). Specialisatie heeft voor en nadelen. Specialisatie leidt tot grotere risico's maar heeft ook het voordeel dat het hogere rendementen genereert. Dit is het gevolg van het feit dat specialisatie leidt tot een grotere volatiliteit in de rendementen omdat marktfluctuaties een grotere invloed hebben. Diversificatie zorgt ervoor dat de portefeuille gespreid is over verschillende assets. Die spreiding zorgt inherent voor lagere risico's en lagere rendementen. I n een portefeuille moet dan ook gezocht worden naar de optimale mix van specialisatie en diversificatie. De mix hangt af van de bereidheid tot het nemen van risico's en de expertise op een bepaald gebied. Voor banken en financiële instellingen, die feitelijk zeer risico-avers zijn, zal dit inhouden dat in een portefeuille naar de grootst mogelijke diversificatie gezocht zal worden in relatie t o t de kennis en expertise van de bank op een bepaald terrein. Binnen een gespecialiseerde vastgoedportefeuille zal weer gezocht moeten worden naar de optimale mix van cpecialisaties/concentraties en diversificatie op het betreffende deelgebied. De optimale mix van leningen in een portefeuille hangt samen met de correlaties van de leningen met elkaar en met de marktfluctuaties. Naar analogie van 'gewone' beleggingen betekent een sterke correlatie dat de kredietkwaliteit van leningen gelijktijdig sterk kunnen veranderen bij (plotselinge) veranderingen in de betreffende markt of economische sector. Dit is duidelijk geworden bij een aantal opeenvolgende economische crises op mondiaal niveau (bijvoorbeeld Azië, Rusland en Argentinie). Veel banken konden hun verliezen niet goed inschatten omdat men geen idee had van de omvang van de belangen die de financiële groep als geheel had uitstaan en de gevoeligheid van de verschillende belangen voor dit soort crises. Specialisatie op vastgoedleningen, met name commercieel vastgoed, wordt veelal gezien als een volatiele en dus risicovolle specialisatie. Moody's Investors Service geeft in een 'special comment' (Moody's, 2002) aan in toenemende mate bezorgt te zijn over de mate waarin banken hun belang in commercieel vastgoed vergroot hebben sinds het midden van de jaren '90. Voor Moody's is een concentratie op commercieel onroerend goed (exclusief eigenaar/gebruikers) een reden om de rating van de betreffende bank eventueel aan t e passen. De variabele die Moody's hanteert bij de beoordeling zijn; de omvang van de vastgoedportfolio, geografische spreiding en de compositie van de portfolio (compositie naar type onroerend goed en maximale bevoorschotting). Daarnaast kan kennis, ervaring en expertise van de bank tot verzachtende omstandigheden leiden. Voor ING REF als gespecialiseerde entiteit binnen de ING groep is het niet interessant te analyseren wat de invloed van de vastgoedportefeuille is op de totale performance van de groep. Dat hoort op groepsniveau t e gebeuren. Voor ING REF is het veel interessanter om t e weten waar en in welke sectoren van de markt concentraties in de portefeuille voorkomen en op welke typen onroerend goed, welk type objecten en welke huurders overmatige 'exposure' zijn ontstaan en hoe dat te verminderen of te benutten is, bijvoorbeeld door hogere rendementen te realiseren. Als achterliggende reden om concentratierisico's te willen verminderen is het van belang in te zien dat elk risico van een financiële instelling vertaald moeten worden naar een bepaald, door De Nederlandsche Bank, verplicht gesteld kapitaalbeslag. Tot op heden is dit voor vastgoedfinancieringen 8% van het totale vermogen dat gereserveerd moet worden voor verliezen in de portefeuille. I n het kader van Basel I 1 (met name de differentiatiemogelijkheden in het verplichte kapitaalbeslag) is het voor vastgoedfinanciers interessant om de richtlijnen goed te volgen omdat het werkelijke verlies op een lening gecompenseerd mag worden met de zekerheden in de portefeuille (Memo's Basel I 1 2002/2003, Oliver, Wyman & Company, 2002). Vastgoed biedt daarin een relatief zeer goede zekerheid in de vorm van hypotheken. Zowel de concentraties op onderdelen van de portefeuille als de correlaties van de risico's in de gehele portefeuille kunnen verder geanalyseerd worden aan de hand van de verschillende dimensies of typen concentratierisico's waarin ze voorkomen.
2.4 2.4. f
Dimensies van concentrakierisico's Algemeera
Om concentratie inzichtelijk te maken en de risico's te kunnen meten moet het begrip concentratierisico verder ontleedt worden. Márques en López (1999, p.2) geven aan dat een financiële instelling ten eerste de verschillende typen concentratie zal moeten identificeren. Als voorbeelden van concentratiedimensies noemen zij: geografische regio's, industriesectoren, economische markten, producten et cetera. JP Morgan (1997) geeft een uitleg van het begrip concentratierisico waarbij de verschillende soorten 'specific risk' worden geclassificeerd naar onder andere industrie sector, rating categorie, en landenrisico. Maar, concludeert J P Morgan, feitelijk kan concentratie langs zeer veel dimensies voorkomen afhankelijk van de specifieke bezigheden en specialismen van een bank!
'Concentration risk refcrs to additional portfulto risk resulting from increaced exposure to one obligor or groups of correlated obligors (perhapc in a particular industry nr location) Concentration risk can he mitigated only by diversification or transactions that hedge the specific risk of the concentrated exposure. Such a model crentes a frarnework to consider and stress test concentrations along almost any dimension (by industry sector, rating category, country or instrument type)'.
2.4.2
Firaancieringsrisico's
Bij vastgoedfinancieringen worden de dimensies van concentratierisico's bepaald door de specifieke aspecten en risico's van vastgoed en leningtypen, Het belangrijkste risico van een lening is het kredietrisico (Berkhout et al., 1998). Dit is het risico dat de rente en aflossing niet meer of niet tijdig betaald worden en/of dat de waarde van het object sterk vermindert is ten tijde van expiratie van de lening. Het kredietrisico van leningen heeft een drietal risicobronnen (TWR, 2000): (1) de structuur van de lening, (2) het inkomen uit het onderpand en (3) de toekomstige marktontwikkelingen. Het risico van de lening hangt nauw samen met de debiteur en de structuur van de lening. Het inkomen uit het onderpand en de toekomstige marktontwikkelingen als risicobronnen kunnen vertaald worden naar vastgoedspecifieke risico's.
2.4.3
Vastgoedrisico's
TWR (1999) maakt onderscheidt in twee soorten vastgoedrisico's:
(1) 'market risk'; het risico met betrekking tot de toekomstige markt,
en (2) 'property specific risk'; het risico van veranderingen in de cashflow uit het object. I
1 Bron: TWR, 1999
-
-
-.-------p
p -
-
--
----
Marktrisico hangt voornamelijk af van de vraag en aanbodsituatie naar het type onroerend (1) goed en de locatie. Met name de locatie (stad, regio of land) is voor vastgoed, als grond gebonden asset, van het grootste belang bij de bepaling van risico's voor een investering of lening. Object gerelateerde risico's hebben te maken met de gevoeligheid van het object voor (2) marktfluctuaties gerelateerd aan de karakteristieken van het object. Dit betekent dat gekeken dient te worden naar zowel kenmerken van de huurder (expiratie data van huren en huurniveau) als het object zelf (leegstand, onderhoudskosten et cetera). TWR (1999, 2000) probeert vervolgens de vastgoedspecifieke risico's te kwantificeren. Dat stuit in eerste instantie op een specifiek vastgoedprobleem, namelijk de lastigere kwantificatie van de risico's en rendementen. Aandelen portefeuilles worden gekwantificeerd met behulp van standaard deviaties en covarianties op de historische volatiliteit van de rendementen. Vastgoed heeft echter een aantal specifieke eigenschappen waardoor het toepassen van deze technieken niet één op één
l l
kan plaatsvinden. Dat neemt niet weg dat een aantal van de basisprincipes van de moderne financierings- en portefeuilletheorie (naar Bodie, Kane en Marcus, 2001 en Eichholtz, 2003) wel goed gebruikt kunnen worden om de vastgoedmarkt nader te analyseren en t e doorgronden. Hierbij zijn met name de begrippen marktefficiency, diversificatie en marktportfolio van belang. 'Marktefficiency': De vastgoedmarkt is niet efficiënt t e noemen, zoals een aandelenmarkt dat is. Er zijn, net als bij aandelen, veel private partijen maar de vastgoedmarkt is veel minder transparant (veel nietgenoteerde vastgoedfondsen en beleggers) waardoor informatietoegang beperkt is. Tevens is de time-to-market bij vastgoed langer dan alle andere assets en is vastgoed minder liquide. De beperkte marktefficiency betekent echter wel dat, in theorie, het in de vastgoedmarkt dus mogelijk moet zijn om door middel van geografische en sectorale diversificatie de markt of de benchmark te verslaan op grond van een informatievoorsprong.
Het voordeel van een informatievoorsprong wordt deels weer opgeheven door de regionale en lokale context waarin veel vastgoedtransacties zich afspelen. Hel rendement is hoger en het risico is lager als er door een lokale partij geïnvesteerd wordt of er in gespecialiseerde branches geïnvesteerd wordt (Eichholtz, 2003). Om middels internationale diversificatie lokaal en gespecialiseerd te beleggen/investeren moet de lokale en/of gespecialiseerde kennis ingekocht worden of binnen het bedrijf gebracht worden. Het extra geld dat specialisatie en lokale concentratie kost gaat ten koste van het te behalen rendement. 'Diversificatier: Vastgoed is als assetklasse een gewaardeerde aanvulling in portfolio's van beleggers. Vastgoed correleert slechts beperkt met andere assets. Dat wil zeggen dat bij economische fluctuaties vastgoed minder, of op een andere manier meebeweegt dan aandelen of obligaties. Bovendien is met vastgoed een goede internationale spreiding te verkrijgen.
Binnen de categorie vastgoed is het lastiger om het diversificatiepotentieel te bepalen. Correlaties van verschillende vastgoedobjecten zijn moeilijk te bepalen door gebrek aan data (geen dagelijkse handelingen en veel private informatie). Dit kan ondervangen worden door het analyseren van de 'fundamentals' in de markt die ten grondslag liggen aan de performance van het vastgoed. Dit is meestal sterk regionaal bepaald per type vastgoed. Veelal worden economische indicatoren zoals werkgelegenheid of economische specialisatie van een regio gebruikt (Eichholtz, 1994). Door middel van scenarioanalyses kunnen dan de risico's van een bepaalde regio, type vastgoed en branche in kaart gebracht worden. 'De Marktportfolio': De marktportefeuille is een gefingeerde benchmark die een zo optimaal mogelijk gediversifieerde markt of portefeuille voorstelt.
Wederom zijn het voornamelijk dataproblemen bij vastgoed die het maken van ratings en rendementsindices bemoeilijken. Ook de wijze waarop vastgoed gewaardeerd wordt (middels taxaties veelal) is heel anders dan andere assets. Hierdoor zijn de ratings en indices lastiger te vergelijken hetgeen de beslissing aangaande de assetmix bemoeilijkt. Er komt wel steeds meer data beschikbaar voor het genereren van een benchmark en performance metingen binnen de assetklasse vastgoed. Nederland loopt wel wat achter op de Angelsaksische landen maar inmiddels heeft de ROZ-IPD vastgoedindex ook een risico/rendementsindicator die een significant aantal jaren historische cijfers als basis heeft. Hierdoor wordt het mogelijk een zinvolle benchmark t e bepalen voor vastgoedinvesteringen. Hieruit kunnen dan vergelijkingen getrokken gaan worden met andere indexen in andere landen om het diversificatiepotentieel op internationaal gebied beter te kunnen benutten.
2.4.4 Voorspelbaarheid ~ a S t g ~ e d r i § i ~ o ' § Op basis van bovenstaande aspecten van vastgoed trekt TWR (1999, 2000) de conclusie dat vastgoedrisico's, in tegenstelling tot aandelenrisico's, een zekere mate van voorspelbaarheid hebben. Dat is de sleutel tot het meetbaar maken van de specifieke vastgoedrisico's. Kwantificering gebeurt dan niet op basis van de lastiger te bepalen historische volatiliteit maar aan de hand van de onzekerheid over de ontwikkeling van de cashflow en waarde van het object oftewel de volatiliteit van de toekomstige ontwikkelingen. Bij het voorspellen van risico's bij vastgoed en de kwantificering van risico's gebruikt TWR (1999) de toekomstige geschatte ontwikkelingen in huren en leegstand als de belangrijkste parameters
voor vastgoedrisico's. Deze parameters vormen de basis voor de bepaling van het Net Operating Income (NOI) of het netto inkomen van een object. Het netto inkomen vormt weer de basis voor de bepaling van de waarde van het object (met behulp van een Yield of kapitalisatiefactor). Met behulp van een aantal toekomstscenario's over de marktontwikkelingen (eventueel uitgesplitst naar regio en type vastgoed) kunnen vervolgens allerlei kansen op een bepaalde cashflow en waarde van een object doorgerekend worden. Op basis van de variantie in de uitkomsten kan een inzicht gegeven worden in de onzekerheid omtrent de toekomstige ontwikkeling. Zodoende zijn de specifieke aspecten van vastgoed vertaald naar 'fundamentals' van vastgoedfinancieringen.
2.4.5
Terugkoppeling waar de Beningistructuur
De leningstructuur (als derde risicobron voor kredietrisico's naast marktontwikkelingen en inkomensontwikkeling uit het object) kan op een vergelijkbare wijze als de inkomsten en de waarde van het object in beeld gebracht worden. Netto inkomen van het object (NOI) wordt afgezet tegen rente en aflossing (Debt Service) en de waarde van het object (Collateral Value) tegen de restant hoofdsom (Loanbalance). Zodoende kan de leningstructuur gekoppeld worden aan de verschillende cashflowscenario's en de waardeontwikkeling van het object (zie figuur 1).
Figuur 1. Scenarlo 's wan mogeivke nella ñnkomensontwikkediwg (HGBI] afgezef tegen de leninglasten QDebfS e w i c 4 in de tud.
o
I------, r-
O
1
2
d
9
R
5
7
L
8
a
9
1O
Yoar CI--?SD
$i-.15D
-2
TV[
*lSD
Bast
~--+zsD
Dcbt 6 c r v l c c
Uit het voorbeeld in figuur 1 is op t e maken dat in jaar 7 van de lening problemen gaan ontstaan bij een bepaald scenario. Dit scenario heeft een afwijking van het gemiddelde scenario van -2 standaard deviaties. Bij dit nogal negatieve scenario wordt het netto inkomen in jaar 10 zelfs nul waardoor de lening dus in grote problemen zou kunnen geraken. De relatie tussen de ontwikkeling van cashflow en waarde en de kans op betalingsproblemen kan ook in formulevorm gezet worden (TWR, 2000).
Expected Laan locs
=
Default Probability
x
Probability of Income Delinquency
x
Locs Severity
Net income
4-
l-
Probability of Principal locs
- Debt service
x
Collateral value
- Loanbalance
I
Het verwachte verlies op de lening wordt door TWR Expected Loan Loss genoemd. De 'Default probability' is de kans dat er betalingsproblemen ontstaan en wordt als een rating van de kredietkwaliteit gebruikt. De betalingsproblemen kunnen veroorzaakt worden door problemen met de cashflow (Probability of income default) of door problemen met de waardeontwikkeling (Probability of Principal Loss). 'Loss Severity' geeft de grootte weer van de uiteindelijke verliezen als het fout gaat, gemeten naar de som van netto inkomen minus leninglasten en de som van de waarde van het object minus de restant hoofdsom. Op basis van de kenmerken van het object (cashflow en waarde) en de marktfluctuaties (in de vorm van toekomstscenario's) heeft TWR een model ontwikkeld waarmee verwachte verliezen per lening bepaald kunnen worden als een indicator van de kwaliteit van een lening. Aggregatie van de leninggegevenc biedt de mogelijkheid om de kwaliteit van een gehele portefeuille of onderdelen ervan te beoordelen. Tevens biedt deze benadering van TWR de mogelijkheid de relatie cashflow beleggingcwaarde te vertalen in afwijkingen van de gewenste of gehanteerde kapitalisatiefactor (Yield). Per regio en type vastgoed kan bepaald worden wat de afwijking is ten opzichte van de kapitalisatiefactor in een scenario. Dit wordt wel de Yield Degradation genoemd. De afwijkende Yield die overblijft is feitelijk een 'Risk Adjusted Yield'. Hiermee kunnen regio's en type objecten gerangschikt worden naar de mate van afwijking op de gemiddelde gewenste Yield. I n het onderzoek van TWR (2000) kwam naar voren dat een aantal stedelijke gebieden op een bepaald type vastgoed een lager 'Risk Adjusted Yield' hadden dat de aangenomen risico vrije voet. Met die informatie kan een financier natuurlijk rekening houden bij de pricing en voorwaarden van een nieuwe lening in die regio en voor dat type onroerend goed. Zodoende wordt, in theorie, op een vrij basale manier portefeuillemanagement mogelijk binnen het risicomanagement van vastgoedfinancieringen.
Samenvattend zijn de belangrijkste aspecten bij vastgoedfinanciering enerzijds de specifieke kenmerken van het vastgoed en de vastgoedmarkt; marktontwikkelingen (naar regio en type vastgoed) en objectkenmerken (huurder, huurniveau, leegstand, staat van onderhoud/courantheid) en anderzijds subjectkenmerken, oftewel de debiteur en structuur van de lening (rente, aflossing en zekerheden). Vertaald naar financieringsrisico's zijn er marktrisico's (locatie en type vastgoed), objectgerelateerde risico's (kwaliteit object en kwaliteit huurder/gebruiker) en subjectgerelateerde risico's (debiteur en leningtype) ten aanzien van een lening te onderkennen. Alle risico's leiden uiteindelijk tot het risico dat de leningnemer de leninglasten (rente en aflossing) niet meer kan of wil betalen, oftewel het algehele kredietrisico (Berkhout et al., 1998). Op geaggregeerd niveau komen dezelfde risico weer naar voren bij de analyse van concentratierisico's. Concentratierisico's ontstaan bij een overmatige 'exposure' in een bepaalde markt of een bepaald gebied (ruimtelijke specialisatie), een bepaalde sector of object (lokalisatie naar industriesector, type vastgoed en/of courantheid van het object) of bij een bepaalde debiteur of leningtype. Dit is vergelijkbaar met wat TWR in haar onderzoek (TWR 1999, 2000) naar risico's bij leningen op vastgoedgebied omschrijft als de specifieke vastgoedrisico's. De dimensies of typen concentratierisico bij vastgoed kunnen op deze manier goed gesegmenteerd worden en inzichtelijk gemaakt worden. Naast concentratierisico's zijn er risicoconcentraties te onderkennen in een leningportefeuille. Risicoconcentratie in een portefeuille ontstaan op basis van correlaties tussen de genoemde risicocategorieën en marktontwikkelingen. Zonder overmatige concentraties, maar met dusdanige concentraties dat deze een hoge mate van correlatie met elkaar hebben, kan een financiële instelling toch grote risico's lopen bij, met name plotselinge, veranderingen in marktomstandigheden. Tot slot spelen risicoconcentratie in de vorm van relaties/correlaties tussen onderdelen van een financieel conglomeraat een rol. Financiering in een bepaald gebied kan parallel lopen met een groot verzekeringscontract in hetzelfde gebied en/of het bezit van objecten in dat gebied. Bij problemen in die betreffende regio lopen dan niet alleen de financieringen gevaar maar tegelijkertijd ook de andere betrokken businessunits.
Camenvattend kan voor concentratierisico's bij vastgoedfinancieringen de volgende typologie gehanteerd worden.
Scherna l Typologie van concentratierisico 's
----
kTGd%t risico]
1 Portefeuille I
l
risico's
i
L-
--
Specialisatie -]
i
Concentratie ~ISICO'S
b e z d
[i.ypeevact&d d -
d
Ricicoconcentratie
~
~
w
-
4
--
--
- -
EoLLran&eicj
- - -- -
--
-
i
- - --
--
- --
Ledrijf-/industriesectore~
--
--
~en standaayd ~ - d l- w ia ~ ~ ~d
~
--
- --
~NG-C~X~P b&~ness units] Er is een duidelijke tweedeling tussen concentraties op het niveau van een leningportefeuille zoals ING REF dat met vastgoedfinancieringen heeft en concentraties binnen de totale portefeuille van een groep of conglomeraat. Bij dit laatste gaat het om concentraties van gelijke enlof verschillende risico's waaraan een businessunit of het conglomeraat als geheel bloot staan in een betreffende markt. Ook hierbij is het risico van concentratie aanwezig in het feit dat de portfolio gespecialiseerd is op een bepaald onderdeel. Het analyseren van concentratierisico's in een bepaalde leningportefeuille van een entiteit is veel basaler dan de risicoconcentraties voor de groep, maar biedt het risicomanagement wel een goed inzicht in de spreiding van kredieten en kredietrisico's ingedeeld naar regio's, bepaalde type vastgoed, courantheid van het object, industriesectoren en debiteuren. Deze risico's zijn momenteel niet of slecht in te schatten omdat men de concentraties niet kan onderkennen en dus al helemaal niet overmatige concentraties te signaleren. Het is dus van groot belang dat het risicomanagement van ING REF inzicht krijgt in de verschillende typen concentraties zoals die hier benoemd zijn en deze ook kan beoordelen op hun invloed op de portefeuille (leidt het individuele risico tot een overmatige 'exposure', of juist tot een betere spreiding c.q. diversificatie?). I n het volgende hoofdstuk wordt bekeken of het huidige risicomanagement in staat is of kan zijn om concentratierisico's te identificeren en te analyseren. Dit is met name van belang om (in hoofdstuk 5) de relevantie te kunnen aangeven van de verschillende concentratierisico's en risicoconcentraties voor het risicomanagement bij vastgoedfinancieringen.
3.
Risicomanagement bij vastgoedfinancieringen
I n het vorige hoofdstuk is naar voren gekomen dat concentratierisico's een portefeuille probleem zijn, hetzij door de noodzaak inzicht in de concentraties in een portefeuille te krijgen hetzij door de noodzaak inzicht t e krijgen in de samenhang van risico's in de portefeuille. Het managen van dit type problemen moet dus ook op portefeuilleniveau gebeuren. Het belang van concentratierisico wordt al langer onderkend door financiële instellingen maar dat heeft nog niet geleidt tot een algemene benadering van het probleem en vorming van een proactief portfoliomanagement voor de bancaire wereld. Elke wat grotere bank is er op één of andere manier wel zelf mee bezig maar hierdoor blijft de transparantie en informatie-uitwisseling beperkt. Het belang van concentratierisico's en risicoconcentraties wordt momenteel aangescherpt door de implementatie van het Basel L I akkoord. I n 'Principles for the Management of Credit Risk' (Bacel Committee on Banking Supervision, 2000) wordt het belang van identificatie van concentraties in het kader van risicomanagement duidelijk gemaakt. Dat blijkt bijvoorbeeld uit het lle principe dat verwoord is in die publicatie:
Principle 1L. ' Maintaining an appropriate credit adrninistration, measurement and monitoring process'; ' Banks must have information systems and analytica1 techniques that enable management to measure the credit risk inherent in al1 on- and off-balance sheet activities. The management information system s h o ~ ~provide ld adequate information on the composition of the credit portfolio, including identification of any concentrations of risk'. Basel Comrnittee on BankingCupervicion, 2000, LBron: --
_
-
-
--_
-
l
_-
Daarnaast is er in 1999 een speciale publicatie uitgegeven door The Joint Forum (een samenwerking tussen internationale banken, verzekeraars en vertegenwoordigers van de aandelen- en obligatiemarkt) over risicoconcentraties (Risk Concentration Principles; The Joint Forum, 1999). I n hoofdstuk 2 is reeds ingegaan op deze publicatie (zie paragraaf 2.2, p.516). JP Morgan (1997) ziet het belang van onderkenning van concentratierisico's in het kader van het belang dat gehecht wordt aan een goed portfoliomanagement model.
'Concentratiori risk has been the specific cause of rnany occurrences of financial distress (e.g. agricultural loans in the US Midwest; oil loans in Texas; the Latin American loan crisis, and so on). Zt is only in the context of a portfolio model that concentration risk can he evaluated on anything other than the intuitive level'.
Het onderkennen van het feit dat er problemen zijn geweest, en het feit dat in toenemende mate internationale conglomeraten geconfronteerd zullen worden met allerlei soorten mondiale crises, zorgt ervoor dat banken concentratierisico's gaan zien als belangrijke indicator van de kwaliteit van de portefeuille en als indicator voor de gevoeligheid van de portefeuille voor economische fluctuaties. Het analyseren, beoordelen en sturen van concentratierisico's is een taak voor het risicomanagement van een bank. I n dit hoofdstuk wordt het risicomanagement bij financieringen nader geanalyseerd aan de hand van de praktijk bij ING REF en de implicatie van het Basel I 1 Akkoord op het risicomanagement.
3.2
RBsicomanagemeW bij IfNG Reai Estate "nanee.
Beoordeling van nieuwe aanvragen en revisies van leningen vindt plaats bij de afdeling Krediet Analyse, onderdeel van de afdeling Kredietrisico's van ING REF. De naam van de afdeling alleen al geeft aan dat kredietrisico voor een financier als belangrijkste risicobron gezien wordt. Het identificeren en analyseren van risico's gebeurt veelal door research en feedback van risicomanagers, commercie en beleidsmakers. Daartoe zijn veelal vrij vaste financieringskaders en methoden ontwikkeld. Voor een individuele aanvraag hoeft dus niets steeds opnieuw de basisanalyse en identificatie van risico's plaats te vinden. Leidraad in het gehele proces is het risicoprofiel oftewel de financieringsnormen voor vastgoedfinancieringen. Alle financieringen dienen getoetst te worden aan deze normen. Het uiteindelijke beoordelen van de lening gebeurt door de bevoegde kredietanalist op basis van een totaalbeeld van de financieringsaanvraag. De bevoegdheid is afhankelijk van de hoogte van de lening en/of het totale beiang dat ING heeft op die debiteur. Het totaalbeeld is veelal een expose waarin beschreven staat waar de accountmanager risico's ziet en vooral waar deze mogelijkheden en rendement ziet. Belangrijke aspecten van de financiering passeren de revue; past het binnen de financieringsnormen, is de bevoorschotting (Loan To Value) in overeenstemming met de normen, zijn de rente en aflossing voldoende en is de marge naar behoren. Tot slot worden in het exposé de voorwaarden, zekerheden en eventuele additionele zekerheden aangegeven. Het veelal kwalitatieve verhaal wordt voorzien van de nodige kwantitatieve gegevens in de vorm van een financiële analyse en een tweetal risicomanagement instrumenten; de RCS (risico classificatie systeem) code en RAROC (Risk Adjusted Return On Capital) index. Beide instrumenten zijn feitelijk 'pricing' instrumenten die feitelijk alleen een administratieve handeling vergen en alleen bij grote afwijkingen van de benchmark nader beoordeeld worden. De RCS code bepaalt de risico-opslag en de RAROC index de 'hurdle rate' waaraan een lening moet voldoen om voldoende aandeelhouderswaarde te creëren. Op beide instrumenten zal in het kader van deze studie niet verder worden ingegaan. Het is aan de kredietanalist om de relevante risico's te signaleren en op basis van zijn of haar perceptie van de risico's de lening t e accorderen, te weigeren of onder voorwaarden t e accorderen. Bij belangen (het totale krediet van een klant bij ING groep) die boven de 8 miljoen respectievelijk 35 miljoen euro komen treedt de kredietanalist op als adviseur voor de dan als bevoegde beoordelaar optredende Kredieten Comité Vastgoed respectievelijk het Centraal Kredieten Comité Nederland. Bij deze comités spelen kwantitatieve aspecten nog minder een rol en is het vooral de perceptie, kennis en visie van de leden van het comité die doorslaggevend zijn. Bij het accorderen van aanvragen spelen de marge (meer risico is meer basispunten opslag) en de voorwaarden in de zin van extra zekerheden of garanties een grote rol. Dit zijn ook de belangrijkste sturingsmechanismen voor het risicomanagement. Omdat het beoordelen van een lening geen optelsom is van verschillende risico's is het beheersen van een lening dat ook niet. Bij het aangaan van een nieuwe lening, herfinanciering of revisie van een bestaande lening vindt sturing plaats op basis van de marge (het aantal basispunten boven de rentevergoeding) en de structuur van de lening (aflossing, looptijd, additionele zekerheden). Inschatting van de marge per lening wordt bepaald door de ondergrens uit de financieringsnormen en een bovengrens. Deze bovengrens is vrij en zal in de regel de uitkomst van onderhandelingen met de debiteur zijn. Op portefeuilleniveau dient het risicomanagement, met name de kredietanalisten, aan pro-actief beheer te doen. Dat wil zeggen dat tijdig problemen gesignaleerd dienen te worden, bijvoorbeeld bij de revisie van posten. Vervolgens kan dan de pricing of de structuur van de lening aangepast worden als dat nodig is. I n de praktijk gebeurt dit echter zelden! Signalering vindt alleen plaats als het mis gaat. Zolang de rente en aflossing betaald wordt is er feitelijk geen probleem te signaleren. Voor leningen die in problemen zijn is een speciale afdeling (intensief beheer) die de debiteur intensief gaat begeleiden om rente, aflossing en/of zekerheden veilig te stellen. Als het dan toch nog echt mis gaat en de debiteur 'valt om' ('default') dat dient intensief beheer het verlies te beperken (meestal door veiling van de zekerheden). Deze manier van risicobeheersing is te bestempelen als ' damage control'. Sturing vindt nagenoeg alleen plaats op individuele leningniveau en niet op geaggregeerde niveaus. Daar waar sturing op de portefeuille zou kunnen en moeten plaatsvinden (door kredietanalisten of kredietencomités) gebeurd het wel in enige mate maar veelal op ad hoc basis. De perceptie en de kennis en ervaring
van de managers is beslissend. Vooral ten aanzien van het constateren van specialisaties, concentraties en mogelijke diversificatievoordelen schiet deze kwalitatieve benadering te kort. Het is niet zozeer dat de benadering verkeerd is maar de opbouw en structurering van de huidige datasystemen zorgt ervoor dat risico's zoals concentraties in de portefeuille niet (makkelijk) inzichtelijk gemaakt kunnen worden. Op deze manier is concentratie dan ook geen issue in het risicomanagement van vastgoedfinancieringen.
De projectgroep Base1 I1 is reeds enige tijd actief bezig met de implementatie van de nieuwe richtlijnen bij ING REF. De grote impact van Basel I 1 is inmiddels op allerlei afdelingen merkbaar, met name op grond van de sterke behoefte aan up-to-date data en datatransformatie.
Onderstaande uitleg van het Basel I1 Akkoord en de implicaties voor het risicomanagement is een vrije vertaling van enkele informatiebulletins van onder andere de projectgroep Bacel II. (Projectgroep Basel 11, 2003 en Bauermann, Kroon en Willig, 2002). Om banken te verplichten zichzelf te beschermen tegen het toenemende aantal risico's bij met name kredietverlening houdt De Nederlandsche Bank toezicht conform de richtlijnen van het Basel Kredietakkoord (Basel I). Dit akkoord uit 1988, opgesteld door het Basel Committee on Banking Supervision in samenwerking met de Bank of International Settlements (BIC) te Base1 (Zwitserland), stelt minimale eisen aan de buffer die banken moeten aanhouden ter afdekking van hun financiële risico's. Basel I was in veel opzichten te grof in haar bepalingen en leiden eerder tot onjuiste verhouding tussen risico's en kapitaalbuffer. Base1 I1 is een verfijning van de bepalingen met nieuwe richtlijnen (ingaande 2007) voor de bepaling van de minimale solvabiliteitseisen op kredietrisico's. Het tweede Base1 Akkoord is gestoeld op drie pijlers:
(l) Minimum kapitaalvereisten op basis van uniforme ratingmethoden (2) Toezicht met als doel een verbeterd risicomanagement (3) Marktwerking (op basis van iiniformiteit) en transparantie leidt tot een gezondere financiële sector. Het geheel moet leiden tot een verbeterd risicomanagement, effectievere prijsvoering van risico's en reductie van de kapitaalsvereisten. Verfijning van het kapitaalbeslag gebeurt op grond van drie invalshoeken:
( I ) 'credit risk' (portfolio beheer en beleid), (2) 'market risk' (bezit bank als geheel) en (3) 'operational risk' (fouten, problemen in systemen bij bank zelf).
Er zijn twee hoofdroutes naar het einddoel:
( I ) de 'Standard Approach' en (2) de 'Internal Rating Based Approach'.
ING REF gaat de 'Internal Rating Based Approach' volgen en kiest daarbij tevens voor de 'Advanced' route ('Foundation' is een gemakkelijkere route maar levert ook minder op in de zin van verminderde kapitaalseisen!). Dit betekent dat ING REF alle klanten en zo'n 17.500 objecten op een uniforme manier moeten gaan voorzien van een rating. Alle debiteuren krijgen een indexering die op een vergelijkbaar wijze wordt samengesteld als de calculatie die TWR voorstelt (TWR, 1999 en 2000, zie paragraaf 2.4.4 en 2.4.5) voor de verwachte verliezen op een vastgoedlening of portefeuille. De basiselementen zijn het verwachte verlies op een lening (Expected Locs) dat de som is van enerzijds de specifieke debiteurenrating (de kans dat er betalingsproblemen ontstaan)
en anderzijds de eigenschappen van de lening (waarde van de zekerheden en de grootte van het deel van de lening dat werkelijk in gevaar is). I n formulevorm ziet dat er zo uit:
/
= Probability Expected Lass
of Defauilt
x (Exposure at Defaull - Weceived Collaleral Value)
l
-
Experted locs verwachte verlies op een lening of portfolio Probability of default = kans op betalingproblemen Exposure at default - restant hoofdsom op moment betalingsproblemen Received collateral = de zekerheden in tle lening of portfolio toss given defatilt = de verlieskans in "/o van cie restant hoofdsom Mat~irity= looptijd van de lening
I n vergelijking met de TWR benadering (Expected Loan Locs = Probability of Default x Ceverity of Locs) is de benadering door Basel I 1 iets gecompliceerder met betrekking t o t de berekening van de 'Severity of locs'. Deze formule is dan ook meer algemeen van toepassing op 'gewone' leningen en niet specifiek op vastgoedleningen. Het voordeel van ING REF is dat het gespecialiseerd is vastgoedfinancieringen. Deze hebben in de regel een vrij hoge zekerheidswaarde. Dit mag ingebracht worden in de calculatie om het verwachte verlies te beperken (omdat de uitstaande hoofdsom vermindert wordt met de waarde van de zekerheid). Dus de kans op betalingsproblemen en 'omvallen' is bij leningen van ING REF veelal kleiner dan bij een doorsnee lening zonder goede hypothecaire zekerheid. Hierdoor kan in theorie de solvabiliteitseis bij vastgoedfinancieringen lager uitvallen. Probleem is echter dat veel informatie verouderd is of niet voldoet aan de gestelde (rating-) normen. Hiertoe dient het overgrote deel van de portefeuille opnieuw getaxeerd c.q. geïndexeerd (geautomatiseerd taxeren) te worden om alle relevante data zoals huurgegevens, locatie, beleggingswaarde en dergelijke op één lijn t e krijgen. Het zijn juist de ratings die het mogelijk maken om op een geaggregeerd niveau in de portefeuille analyses uit t e voeren. Leningen kunnen ingedeeld worden op vergelijkbare ratings van kredietkwaliteit. Deze leningen hebben dan een vergelijkbare gevoeligheid voor marktfluctuaties. Indien de berekening, zoals hierboven is aangegeven, wordt uitgevoerd met geaggregeerde gegevens biedt dat inzage in de verwachte verliezen op portefeuilleniveau of op delen van de portefeuille. Zoals aangegeven in hoofdstuk 2 is de TWR benadering geschikt voor de beoordeling van vastgoedrisico's. Daarbij lijkt het, afgezet tegen de benadering van de projectgroep Basel 11, dat met name voor vastgoedleningen de TWR formule een eenvoudigere en doeltreffendere methode is om de ratings, verwachte verliezen en mogelijke concentratie in bepaalde ratingklassen in de portefeuille te onderkennen.
I n dit hoofdstuk is het risicomanagement nader onder de loep genomen. Bij ING REF blijkt het risicomanagement zich te beperken tot vooral kwalitatieve beoordelingen en passief beheren, gericht op individuele leningen. De perceptie van de risicomanagers speelt een grote rol. Concentraties of concentratierisico's spelen hoegenaamd geen rol. Het beoordelen gebeurt vooral kwalitatief. Onderbouwing van de normen en risico's zijn vooral kwalitatief, dat wil zeggen zonder directe meetbare risicobron of benchmark. Er worden wel pogingen gedaan om concentraties in de portefeuille te onderkennen maar het instellen van debiteurenlimieten is het enige wat daarbij aan de orde komt. En zelfs deze limiet is vooral van
kwalitatieve aard en wordt alleen op het individuele leningniveau gehanteerd. Concentratierisico's zijn feitelijk geen issue bij het risicomanagement van vastgoedleningen evenmin als risicoconcentraties en diversificatie op het niveau van portfoliomanagement. Basel II kan momenteel wel gezien worden als aanjager van het ontwikkelingsproces bij het risicomanagement van banken. Basel I1 eist een beter en transparanter risicomanagement en een betere controle over de portfolio. Daarvoor in ruil kunnen de minimale kapitaalseisen gedifferentieerd worden toegepast hetgeen voor ING REF als vastgoedfinancier goed kan uitpakken gezien de beperkende invloed van zekerheden op de berekening van verwachte verliezen. Om tot een betere controle van de portefeuille te komen dient het inzicht in de portefeuille verbeterd te worden. Er dient een constante en consistente analyse plaats te vinden van de relevante risico's in de portefeuille. Concentratie is daarbij een hele belangrijke risicofactor omdat portfoliomanagement als afgeleide van de Moderne Portefeuille Theorie feitelijk vooral gaat om de opsporing van specialisaties en concentraties in een portfolio om die vervolgens 'weg te diversifieren'. Voorafgaande aan portfoliomanagement en diversificatie zullen de concentratierisico's eerst in kaart gebracht dienen te worden (classificatie, segmentering) en meetbaar gemaakt moeten worden middels indicatoren waaraan normen en 'benchmarking' gekoppeld kunnen worden. Aggregatie van de indicatoren is vervolgens weer nodig om de op ratings gebaseerde correlaties en diversificaties te kunnen analyseren. De benadering van vactgoedrisico's door TWR (1999,2000) in hoofdstuk 2 biedt een goede uitgangspositie voor de beoordelingen van concentratierisico's bij vastgoedfinancieringen. De benodigde gegevens (huren, leegstand en dergelijke) worden in de huidige kredietanalyse reeds geanalyseerd. Het is alleen wel nodig dat de dataverzameling en dataverwerking eenvormig en consistent worden opgezet zodat met name bij aggregatie van data geen appels met peren vergeleken worden. Basel I1 biedt daarin de oplossing doordat het moet gaan zorgen voor een goed managementinformatiesysteem waarbij zoveel mogelijk bestaande leningen geanalyseerd en van ratings voorzien gaan worden. Daarvoor dient alle data up-to-date te zijn en volgens één methode opgeslagen en gerangschikt t e worden. ING REF hoeft dan alleen te zorgen voor een goede koppeling van haar datawensen met het te ontwikkelen managementinformatiesysteem. I n het volgende hoofdstuk worden indicatoren die een mate van concentratie kunnen aangeven behandeld. Gekeken dient t e worden welke geschikt zijn voor de beoordeling van een leningportefeuille met een sterke concentratie op vastgoed in het algemeen en op beleggers in vastgoed in het bijzonder.
4.
"dicatoren van concentrat ieerisi$:oBs
Om concentratierisico's te bepalen worden kwalitatieve methoden en kwantitatieve methoden gebruikt. Zoals al uit de analyse van de praktijk bij ING REF blijkt stoelt het risicomanagement van de leningportefeuille bij veel financiers nog vooral op kwalitatieve analyses van risico's. Dat wil zeggen; perceptie/inschatting van de risico's zonder meetbare onderbouwing op basis van kennis en ervaring in de vastgoed- en financieringsmarkt. Vastgoed als financieringsproduct blijkt daarbij een extra complicerende factor te zijn (beperkte publieke informatie en beperkte efficiency). I n het commercieel onroerend goed wordt pas een korte periode intensiever gebruik gemaakt van ratings. Daardoor zijn er nog maar beperkte tijdreeksen. Voor financiers is het een extra probleem dat de feitelijk concentratie (of andere risico's in een portefeuille) in de onderliggende assets schuilen. Analyse en rating van de debiteur geef? slechts een beperkt beeld. Kwalitatieve indicatoren kunnen echter een goed hulpmiddel zijn bij de bepaling van concentraties, met name daar waar het gaat om inzicht in de portefeuille. Feitelijk gaat het dan om inzicht in de spreiding van de portefeuille. Waar zijn de leningen geografisch gelokaliseerd en in welke branches? Dit zegt iets over de mate van concentratie maar niet direct iets over de mate van concentratierisico. Om het intuïtieve proces van normeringen en beoordelingen in het huidige risicomanagernent te ontstijgen, met name om portfoliomanagement mogelijk te maken, zullen kwantitatieve maatstaven aangelegd dienen te worden. Deze kunnen vervolgens weer als input gelden voor diepere analyses van de portefeuille op het gebied van correlaties en relaties tussen leningen. Met name het vormen, analyseren en rapporteren van ratings en indices is van groot belang voor het goed functioneren van portfoliomanagement.
4.2
Kwalitatieve concentratie-indicatoren
Risicoanalyse en beoordeling van leningportefeuilles vinden vooralsnog vooral plaats met behulp van kwalitatieve maatstaven. Concentraties worden nauwelijks onderkend, met uitzondering van concentraties op een debiteur, en worden dus ook nauwelijks als risicofactor beoordeeld bij de risicoanalyse. De veel gebruikte debiteurenlimiet is feitelijk een ratio waarbij het maximale verlies op de betreffende debiteur afgezet wordt tegen het verwachte verlies op de lening. Het maximale verlies is vastgelegd en beperkt tot het verplichte kapitaalbeslag dat is toegewezen aan de betreffende entiteit. Deze solvabiliteitseis is nu nog 8O/o van het totale kapitaalbeslag bij vastgoedfinancieringen. Door de implementatie van Basel I 1 zal er een verdere differentiatie plaatsvinden van solvabiliteitseisen over de verschillende businessunits. De concentratielimiet geeft aan hoeveel procent het verwachte verlies uitmaakt van de solvabiliteitseis. Hoe hoger het verwachte verlies, hoe lager de concentratielimiet.
l
Concentratielimiet = maximaal verlies / verwacht verlies Verwacht verlies (Expeded Locs) = de kans dat een debiteur niet meer aan zijn verplichtingen kan voldoen onder aftrek van eventuele zekerheden en reeds betaalde aflossing.
I
Maximaal verlies = gelijk aan het niaximum van verplichte kapitaalbeslag toegewezen aan de entiteit/businessunit.
Met behulp van de ratings van bedrijven/leningen kan een concentratielimiet gesteld worden op elk willekeurig aspect van de portefeuille, vergelijkbaar aan de debiteurenlimiet. Het verwachte verlies van dat onderdeel (geaggregeerde verwachte verliezen van de onderliggende leningen) wordt dan afgezet tegen het intern toegedeelde kapitaal van een sector. Ook hierbij is de limiet veelal 8 of
10% van het vereiste kapitaal waardoor bijvoorbeeld bij een verwacht verlies van 0,5 miljoen euro voor een bepaalde categorie leningen de concentratie maximaal 20% van het gereguleerde maximale kapitaalbeslag mag zijn. Het probleem hierbij is dat als er niet een goede onderbouwing plaatsvindt van de limiet de zeggingskracht over de mate van concentratie minder betrouwbaar is. Bij ING REF zijn naast de genoemde debiteurenlimiet op dit moment nog een aantal, vooral kwalitatieve, mogelijke concentratie-indicatoren bekend. Een tweede indicator die opduikt in de huidige praktijk bij ING REF is het percentage huuropbrengsten dat door de verschillende huurders wordt gerealiseerd in een enkel gebouw. Dit geeft de mate van concentratie van huurders in een gebouw weer. Reden voor deze indicator is het feit dat, indien meer dan 30% van de huur afkomstig is van één huurder, er een verplichte analyse van die huurder gewenst is. Het risico van de lening rust dan namelijk erg zwaar op die ene huurder. Dit is vooral het geval bij kantoorgebouwen en bedrijfsverzamelgebouwen. I n 'single tenant' gebouwen is de concentratiegraad natuurlijk volledig en zal dan ook altijd nader onderzoek naar de huurder moeten plaatsvinden. Tot slot is er bij de toenmalige Westland Utrecht Hypotheekbank (nu onderdeel van ING REF) een onderzoek gedaan naar open-eindrisico's bij optie-lease contracten (Bos, 2001). Deze contracten houden in dat de financier, als mede eigenaar van het onroerend goed, op tijdstip x verplicht kan worden gesteld het onroerend goed tegen een bepaalde restwaarde geheel over te nemen. Om te bepalen of er een bepaalde concentratiegraad te ontdekken was in deze contracten, waardoor WUH in de problemen kon komen, werd allereerst gekeken naar het samenvallen van de einddata van de contracten. Dit gebeurde door een simpele analyse van de contracten (wat in dit geval mogelijk was doordat het om circa 70 contracten ging). Vervolgens zijn nog een aantal kwantitatieve en kwalitatieve indicatoren onderzocht. Wat betreft concentratie werd in dit onderzoek verder alleen gekeken naar geografische concentratie. Als kwalitatieve indicator voor geografische concentratie werd de regionale spreiding van de optie-lease contracten bekeken. Onderscheidt werd gemaakt naar type onroerend goed. Voor zover bekend is dit een eenmalige analyse geweest en heeft het geen vervolg gekregen.
4.3
Nadere analyse van kwallitatieve indicatoren
Het lijkt erop dat niet alleen ING REF kampt met beperkte middelen ten aanzien van de analyse, beoordeling en beheersing van concentratierisico's maar dat de financiële c.q. bancaire sector als geheel concentratierisico's lastig te kwantificeren vindt. Daardoor blijft de risicoanalyse nog vooral kwalitatief. Altman en Saunders (1998) onderkennen en drietal benaderingen opklimmend in mate van kwantificatie.
I
1
'The early approaches to concentration risk analysis were based either on: (1) c~ibjectiveanalysis (the expert's fee1 as to a maximum percent of the loanc to allocate to an economlc sector or geographic location, e.g. an SIC code or Latin America, (2) on limiting exposure in ar1 area to a certain percent of capital (e.g. iOO/o) or (3) on migration analysis, measuring the transition probabilities of relatively hornogenouc loanc, in a given pool, moving from the current to any number of possible default states, varying from 30 days overdue to charge-off'.
Ze geven hiermee aan dat sommige financiële instellingen al verder zijn dan puur kwalitatief management van concentraties maar afgaande op de praktijk behoort ING REF nog tot de groep die concentraties subjectief benaderen of door middel van limieten hanteerbaar maken. De volgende fase (4) volgens Altman en Saunders (1998) is dan management van de portfolio conform de Moderne Portefeuille Theorie. Kwalitatief management wil in veel geval zeggen dat er een decompositie van de leningportefeuille plaatsvindt waarmee inzicht wordt verschaft in de verdeling van leningen naar debiteur, leningtype, geografische regio's en mogelijke verdere onderverdelingen. Bij voldoende informatie per klasse kunnen limieten gesteld worden die vervolgens als beheersinstrument dienst kunnen doen. Hoe meer klassen er zijn hoe beter het inzicht. De ratio is in de meeste gevallen simpelweg het percentage uitstaande leningen op het totaal verdeeld naar verschillende klassen en segmenten. Het is van groot belang dat de segmenteringen goed gekozen worden!
Ook bij de 'CreditRatingr van banken (door ratinginstituten als Moody's en Standard&Poors) spelen kwalitatieve beoordelingen van de portefeuilles een grote rol. Concentratierisico als onderdeel van het algehele 'Credit risk' wordt binnen de ratingmethoden voor bancaire instellingen met name geassocieerd met 'asset quality'. Concentratie is in die zin een bedreiging voor de 'asset quality' van een portefeuille. Moody's (2001, 2002) gaat eerst de ' spreiding' in de portefeuille naar regio, branche en klant in beeld brengen om concentraties in een leningportefeuille aan t e kunnen geven. Wanneer een concentratie inzichtelijk gemaakt is wordt een diepere analyse van de portefeuille gemaakt. Daarbij wordt de kennis en ervaring van de bank in kwestie meegewogen. Moody's analyseert in hoeverre een bank in staat is om te gaan met de risico die gepaard gaan met een bepaalde vorm van specialisatie. Moody's onderkent verder vooral de concentratie op commercieel onroerend goed als een gevaar voor de %set quality' van financiële instelling (Moody's, 2002). De volatiliteit van commercieel vastgoed wordt hoger ingeschat dan andere assets. Bij nadere analyse van specifieke onroerend goed portefeuilles hanteert Moody's wederom kwalitatieve indicatoren zoals: decompositie naar assetklasse (kantoor, winkel etc.), geografische diversificatie (in het kader van de gevoeligheid voor regionale economische factoren zoals de onroerend goedmarkt en werkgelegenheidsontwikkelingen) en de 'exposure' op relatie, sector en het totaal aan onroerend goed. Dit laatste is niet relevant voor ING REF als specialist op commercieel onroerend goed! Voor ING Groep is het natuurlijk wel van belang om het aandeel vastgoed binnen de groep niet te groot te laten worden. Ook Standard&Poors (2003) analyseert specialisaties van banken en financiële instellingen ten behoeve van haar ratings. Specialisatie wordt volgens Standard&Poors bepaald door de mate van spreiding onderverdeeld naar industriesector, markten (regio's), debiteuren en type leningen. Wederom dus een kwalitatief vergelijken en klassificeren. Bij beide ratinginstituten wordt feitelijk niet meer gedaan dan inzicht verschaft in de opbouw van de leningportefeuilles. Hierdoor is het wel goed mogelijk concentraties zichtbaar te maken in de verschillende segmenten van de portfolio. Dit is van groot belang om als risicomanagement door te groeien naar een meer op portefeuille gericht risicomanagement en om beoordeling van de risico's van de betreffende concentratie mogelijk t e maken. Het segmenteren gebeurt nu nog veelal zonder verdere kwantificering van het probleem c.q. het risico. Een wat meer meetbare indicator is het deel van de portefeuille dat verliezen genereert of mogelijk gaat genereren (de zogenaamde Non Performing Loan ratio, zie Stiroh en Metli, 2003). Het aantal Non Performing Loans ten opzichte van de totale portefeuille geeft een inzicht in de kwaliteit van de portefeuille (eventueel per klasse uitgedrukt). Het geeft inzicht in eventuele concentraties van potentieel verliesgevende leningen boven het gemiddelde in een bepaalde regio, sector of leningtype. Dit is feitelijk een indicator van kwaliteit van een bepaalde regio of sector. Het gaat echter slechts om een deel van de portfolio. Het zou toeval zijn als alle leningen in een regio 'Non Performing' waren. Een concentratierisico conform de typologie van concentratierisico's blijkt hier niet uit. Binnen een concentratie kunnen net zo goed hele goede leningen zitten. Om iets t e kunnen zeggen over concentratierisico's en risicoconcentraties in een leningportfolio moet er een zekere mate van kwantificering plaats gaan vinden. I n eerste instantie zullen een aantal potentiële kwantitatieve indicatoren van concentratierisico's en risicoconcentratie geanalyseerd worden. Deze worden vervolgens in paragraaf 4.6 geëvalueerd in het kader van vastgoedfinancieringen.
4.4
Kwantitatieve concentratie-indicatoren
Bij de bestudering van indices die als maatstaf voor concentratie kunnen dienen komen vooral ruimtelijk economische indicatoren naar voren. Marktaandelen van bedrijven, werkgelegenheid of economische specialisatie worden veelal gerelateerd aan een locatie (een stad, regio of land). Onderzoeken naar de ruimtelijke oriëntatie van bedrijven (bijvoorbeeld de verhuisafstanden van bedrijven) laten zien dat de locatie in een regionale context zeer bepalend is voor met name de huisvestingsmarkt van bedrijven.
Uit de ruimtelijke en economische analyses komen een drietal indicatoren van concentratie naar voren. I n verschillende hoedanigheden wordt steeds dezelfde indicatoren gehanteerd. Dit zijn de Concentratie Index, de Hirschman-Hedindahl Index en de GIN1 IndexICoëfficiënt.
4.4.1 De Concentratie Index De Concentratie Index (C index) is de meest eenvoudige index om te begrijpen.
'For example, iF one notes that the four largest firms have 50L%of the market, this four firm concentration ratio does have come intuitrve meaning as a summary measure'
Deze index geeft het percentage marktaandeel weer dat een aantal grote bedrijven in de markt hebben. Het aantal bedrijven in de index varieert meestal tussen de 4 en de 10 bedrijven. De bedrijven dienen in volgorde van grootte (marktaandeel) bekeken te worden. Bijvoorbeeld: C4 = 80%. Dit betekent dat de vier ondernemingen met de grootste marktaandelen gezamenlijk 80% van de markt bezitten. I n dit geval is er dus een grote mate concentratie in de betreffende markt.
l
Concentratie index (Cn)
= O/o
I
van de totale markt: bij de n-grootste bedrijven
n is het aantal bedrijven dat hiërarchisch de grootste marktaandelen bezitten, Si is marktaandeel in O/O van bedrijf i (met i = 1, 2, .. n).
/ Bron: Chandrasheka~ne11 YOUI&
I99(9$ Rigq 2000 _enCPRJ-S«encr:
and Tech_npbgy POIICYResearch
J
Het is wel een wat ongenuanceerde index omdat het geen rekening houdt met de verschillen in grootte van de bedrijven ten opzichte van elkaar. Een C4 index van 80 kan opgebouwd zijn uit een enkel bedrijf met 77% en drie bedrijven met ieder 1% of vier bedrijven met ieder 20%. Concentratie is in het eerste voorbeeld feitelijk sterker aanwezig maar wordt niet als zodanig door de index weergegeven. Ook het aantal bedrijven dat verder nog in de markt actief is wordt buiten beschouwing gelaten. Omdat er geen relatie wordt gelegd met de grootte en verdeling van bedrijven in de markt is het geen handige index om veranderingen mee te analyseren (met name niet de verandering van concentratie in de tijd).
Figuur 2
i
Goncentraue ratio
:k
Voorbeeld Cn = 80%
l
/------
L
O
4
jOrRn. SPRU Scienceand Technodoyy_Pol~cyResearch
N
-
---
- - --- -----
4.4.2 De Hirachrnan-Mlerfindahi concentratiie index. De Hirschman-Herfindahl concentratie index (kortweg Herfindahl index of H index genoemd) is vernoemd naar haar twee, onafhankelijke, ontwikkelaars Hirschman en Herfindahl (Adelman, 1969). Deze index wordt gedefinieerd als de som van de gekwadrateerde aandelen van elk bedrijf in een sector of markt.
/
Hirschman-Herfindahl index
(H)= som wan de marktaandelen in het kwadraat
i
n is het aantal sectoreri/bedrijven in een markt Pi 1s het aandeel van sector i in een markt in procenten
LBE~i,Adelrnarì,
1969; Kelly, 1981 ei1 SFRUJ~-leflce anri Techf~oIog~ PoIicy Research.
---
- -. _
I
Doordat er meer informatie nodig is dan bij de C index (alle bedrijven in een markt) is deze index nauwkeuriger maar lastiger te bepalen. Kelly (1981) wijst op het feit dat deze index, door de manier van noteren van de uitkomsten, niet direct als een goede intuïtieve indicator gezien wordt. Het aandeel S van een bedrijf i kan variëren tussen 0% en 100% van de markt. Afhankelijk van de gekozen notatie is de H index bij maximale monopolie in de markt 1of 10.000 (1x1 of 1 0 0 % ~ 100%). Het marktaandeel van grotere bedrijven weegt zwaarder in deze index door het kwadrateren. Een vuistregel bij de interpretatie van de uitkomsten is dat een markt met een H index van minder dan 1000 gezien kan worden als een weinig geconcentreerde markt. Een H index van boven de 1800 wordt in de regel gezien als een significante vorm van concentratie. I n de literatuur is deze vuistregel tot beleid geworden in het kader van de door de US Department of Justice in 1982 opgestelde regels voor overnames en kartelvorming. De regels dienen monopolievorming tegen t e gaan of in ieder geval op te sporen.
'The Department of Justice shifted rts focus to the Herfindahl Hirschman Index in 1982 when new merger guidelines were announced. The merger guidelines indicate that for markets with HHI values above 1800, mergers that would increase the HHI value by 100 points or more would 'likely' be challenged. For markets with HHI values below 1000, a merger challenge is deemed unlikely'.
Ter verduidelijking van de berekening en interpretatie van de H index is hieronder een voorbeeld weergegeven waarbij in plaats van marktaandelen van bedrijven gekozen is om met leningen als inputvariabele t e werken (tabel l).
I Tabel 1
Aandelen in een leningportfoiio en de H ïndex.
l
De Herfindahl index in dit voorbeeld is 1692. Op basis van de genoemde vuistregel kan deze uitkomst als een gemiddeldelgematigde concentratie gezien worden. Het nadeel van deze index is het feit dat het op basis van de uitkomst alleen geen inzage geeft in de opbouw van de achterliggende 'markt' (Forgey, Mullendore and Rutherford, 1997). De uitkomst 1692 kan ook bereikt worden met een verdeling van de portefeuille over bijvoorbeeld 6 leningen met een marktaandeel van ieder circa 16,8%. Om een beter gevoel te krijgen bij de H index zijn een aantal variaties op de H index ontwikkeld. De partiele He-Cindahl index. Om het gevoel bij de H index t e vergroten kan naar het aandeel van bijvoorbeeld de 4 grootste leningen gekeken worden. Dit wordt ook wel de partiele H index genoemd (IMF, 2003, p. 285). De partiele H index van de leningen i tot en met 4, uit het voorbeeld in tabel 1, bedraagt 1550. Nog steeds een beeld van gematigde concentratie in de zin van de genoemde vuistregel maar nu is wel duidelijk dat deze concentratie bij minder dan 40% (4 van de 11) van het aantal leningen zit.
De 'number equivalent' wein de Heflindalai Index Een andere manier om meer gevoel bij de interpretatie van de uitkomsten t e krijgen is ontwikkeld door Adelman (Adelman, 1969 en Kelly, 1981). Dit is de 'number-equivalent' interpretatie (Hn). "That is, the reclprocal of the H rneasure is t h number ~ of equal-cized firnis which would generate that rrreasiire"
Feitelijk komt het er op neer dat de maximale H index (altijd 10000) gedeeld wordt door de gevonden uitkomst. Een H index van 1692 representeert in dat geval een nummerequivalent Hn van 10.000 / 1.692 = 5,91. Het heeft de betekenis dat, als alle bedrijven (of leningen in dit geval) een gelijk aandeel bezitten in de portefeuille het aantal bedrijven 5,91 zou zijn. Naarmate de Hn index 1 nadert (en naar verhouding verder verwijdert is van het werkelijke aantal leningen in de markt) is de concentratie groter. Een H index van 1692 geeft in feite aan dat er maar 5,91 bedrijven actief zouden moeten zijn als de portefeuille evenwichtig verdeeld zou zijn. Het zijn er echter l 1 in het voorbeeld en dat zou een veel lagere H index van 900 veronderstellen (10.000/ H index = 11). De verhouding tussen de 11 bedrijven en de circa 6 in een evenwichtsituatie geeft aan dat er toch een redelijk grootte mate van concentratie is. De Entropie index. Een vergelijkbare index met de H index is de Entropie index (Rigo, 2000 en Boer, Brounen en Op 't Veld). Deze indicator vermenigvuldigt alle aandelen in een sector of markt met, in dit geval, de logaritme van het aandeel in plaats van het aandeel zelf. Omdat deze vorm van vermenigvuldigen een minder zware nadruk legt op grote aandelen, en relatief kleine aandelen een grotere invloed hebben, wordt de H index veelal verkozen boven de entropie index als een concentratie maatstaf (Rigo, 2000). Segmentatie wan de W index. Bij de H index kan gemakkelijk onderscheidt worden gemaakt naar concentratie op bijvoorbeeld type onroerend goed of regio.
lI I
Herfindahl regio index
= Ei (S,)
2
en
Herfindahl type index
= Zi
(S,)2
Herfindahl regio index is de H index voor een regio Herfindahl type index is de H index per type onroerend goed S, is proportie van een portfolio geinvesteerd in regio r. S, is proportie van een portfolio geinvesteerd in type onroerend goed t
/ Bron: Boer. Brounen en Oo 't Veld. o.8. Op deze manier zijn er meerdere index varianten te bedenken waarbij een aspect van de portfolio als procentueel aandeel van het totaal weergegeven wordt. I n een aantal onderzoeken worden twee of drie varianten van de H index soms samen met andere concentratie-indices naast elkaar gehanteerd omdat alle wel enige mate van beperking in zich hebben. Samen moeten ze dan een meer evenwichtig beeld scheppen.
4.4.3 De GINX index De GINI index komt voort uit de economie waarbij de inkomensongelijkheid gemeten wordt. De GINI geeft op basis van een Lorenz curve de mate van ongelijkheid weer. Bij de Lorenz curve representeert de 45' lijn perfecte gelijkheid, elk bedrijf heeft evenveel marktaandeel (zie figuur 3).
GIM1 index = Ei 2 (Xi-Yi) mAXi
I
l
Met i = 1, 2, .. n n is het aantal becfrijven of sectoren X, is verwacht aandeel (in O/O) op grond van L/n bedrijven. V,is werkelijk aandeel (in %) van klein naar groot gerangschikt AX, is X, - X, oftewel de verandering van X door de tijd
1 Bron. IMF, 2üí13 cZ;aba_s&ka~i_n Y~ULI~, M er1 F o r y c ? M~ifIc:ndort en Rutherfom, --- _ .-
1997, - --.
-
J
p
De GINI varieert van O (complete diversificatie) tot 1 (complete concentratie). Bij een GINI index van nul is het werkelijke marktaandeel gelijk aan het verwachte aandeel op grond van het aantal bedrijven. Bij 10 bedrijven is het verwachte aandeel 1/10 = 10%. Dit gemiddelde wordt afgezet tegen alle tien werkelijke aandelen in hiërarchische volgorde van klein naar groot. Daaruit volgt de 'Lorenz curve' die aangeeft hoeveel de marktaandelen afwijken van het gemiddelde.
Figuur 3 Hypothetical Lorenz Curve for Highly, Moderately and Least Concerrtrated lildustries
Enerzijds wordt in de literatuur aangegeven dat de GINI geen direct maatstaf voor concentratie is zoals de C en de H index maar meer een indicator is van de marktstructuur (Forgey, Mullendore en Rutherford, 1997). Anderzijds noemen Chandrashekaran en Young (1999) de GINI index juist wel als een directe maatstaf voor concentratie in directe vergelijking met de H index. De reden dat Forgey, Mullendore en Rutherford (1997) voorzichtiger omgaan met de GINI index als concentratiemaatstaf is, net als bij de H index, vanwege de beperkte betekenis van de uitkomsten. Zonder wetenschap over het aantal bedrijven (c.q. leningen in het voorbeeld) geeft de uitkomst geen inzicht in de mate van concentratie maar zegt het alleen iets over het feit dat ertussen de bedrijven onderling weinig of juist sterke ongelijkheid voorkomt. Een kleine GINI index betekent dus dat er weinig ongelijkheid is in de betreffende markt. Maar of dit komt doordat twee bedrijven
ieder 50% van de markt in handen hebben of 40 bedrijven ieder evenveel marktaandeel hebben wordt niet duidelijk zonder referentiekader. De eerste markt met ieder 50% is als veel meer geconcentreerd te beschouwen. Indien het aantal bedrijven als referentiekader erbij gehaald wordt is de mate van concentratie wel gelijk duidelijk. De GINI index is ook geschikt om veranderingen in de tijd aan te geven. Een voorbeeld van de GINI index als concentratiemaatstaf wordt berekend in tabel 2. Het aandeel van de leningen wordt in volgorde van klein naar groot gesteld.
T8be12 Aandelen in een leningportfollo en de GIIVI ~ndex.
L~f3: EF,Z-C&&_we&ing
tabel op p.284 g! 285.
. .-
--
L
-
u
---
Een GINI van circa 0,47 geeft op een schaal van O tot 1 aan dat er feitelijk geen sprake is van echt grote concentraties maar dat er wel een lichte concentratie aantoonbaar is. Afgezet tegen het feit dat het hier om 11 leningen gaat zegt in dit geval nog niet zoveel. Daarom wordt zoals eerder vermeld veelal gewerkt met meerdere indices. Als we de H index naast deze GINI index zetten (op basis van dezelfde cijfers) kunnen we concluderen dat de GINI index aangeeft dat de opbouw van de markt in dit geval een beperkte scheefheid vertoont terwijl de H index een gematigde concentratie aantoont. Indien we de C index berekenen voor de grootste vier aandelen (C4 = 72) blijkt wel dat het aantal bedrijven waarop deze behoorlijke concentratiegraad gebaseerd is beperkt is t o t vier! Uit het onderzoek van Chandrashekaran en Young (1999) blijkt dat Real Estate Investment Trust's in Amerika een GINI hebben van 0,67 in 1990 afnemend tot 0,61 in 1998 terwijl het aantal bedrijven toenam van 5 1 tot 150). Dus een verdrievoudiging van het aantal bedrijven en een beperkte afname van de GINI index. Dit kan gezien worden als een afname van de concentratiegraad van REIT'S in Amerika. I n vergelijking met industriesectoren die als behoorlijk geconcentreerd bekent staan, zoals de olie industrie (GINI Index van 0,95 in 1998) of de automobiel industrie (GINI index van 0,92 in 1998), is de GINI van REIT'S lager en dus minder geconcentreerd. De beide andere meer geconcentreerde sectoren hebben een veel stabieler aantal bedrijven en een stabielere GINI laten zien in de jaren '90.
4.5
Indicatoren wars concentratie op portfolioniveau
I n de vorige paragraven zijn verschillende indicatoren van concentratierisico's beschreven. Daarbij is feitelijk alleen gekeken naar mogelijke concentraties op onderdelen van de portefeuille. Decompositie en segmentatie en vervolgens analyseren en meten aan de hand van relatief eenvoudige indicatoren van concentratie. De tot nu toe behandelde indicatoren zeggen vooral iets over de concentratie en concentratierisico's in de portefeuille maar niets over de invloed van marktontwikkelingen en onderlinge relaties tussen leningen. De relatie met de markt en andere leningen wordt meestal uitgedrukt in de vorm van correlaties van de marktfluctuaties en de verschillende kredietkwaliteiten. De kredietkwaliteit wordt meestal weergegeven door een rating gebaseerd op de kans op verlies en het te verwachten verlies op een lening onder bepaalde marktomstandigheden. Daartoe dient een verdere analyse plaats te vinden naar de indicatoren die
i
de kwaliteit van de lening bepalen. Kennis over individuele kredietkwaliteit in de portefeuille of onderdelen van de portefeuille geven, ten opzichte van een norm, limiet of benchmark, een goed beeld van de concentratiegraad en de mogelijke verliezen die daarmee gepaard kunnen gaan.
4.5.1 Leegstand, huren e n het v e r w a c h t e verlies I n hoofdstuk 2 (paragraaf 2.4) worden de dimensies van concentratierisico's beschreven. Ten aanzien van de specifieke vastgoedrisico's heeft Torto Wheaton Research in de afgelopen jaren een raamwerk ontwikkeld waarbij vastgoedleningen beoordeeld en ingedeeld kunnen worden in segmenten al naar gelang hun overeenkomstige verwachte verliescijfer of hun overeenkomstige kwaliteit van de debiteur c.q. lening. Deze zogenaamde 'Probability of default' wordt gebruikt als een indexcijfer voor de lening conform de ratings van bedrijven door ratinginstituten. Het raamwerk dat TWR (1999 en 2000) heeft ontwikkeld voor vastgoedfinancieringen is gebaseerd op een aantal specifieke vastgoedrisico's. Daarbij worden leegstand en huurniveaus in relatie t o t regionale marktfluctuaties (per type onroerend goed) als de belangrijkste indicatoren van vastgoedrisico's gezien. Zoals in de typologie van concentratierisico's (paragraaf 2.5) is te zien zijn vastgoedrisico's relatief makkelijk t e vertalen naar concentratierisico's van vastgoed (regio, kwaliteit van het object, kwaliteit van de huurder (met name de industriesector) en type vastgoed). I n die zin kunnen ontwikkelingen in de objectkenmerken; leegstand en huren, afgezet tegen een bepaalde industriesector of type vastgoed in een regionale markt geanalyseerd worden als ware het indicatoren van concentratie. Bij een goede segmentatie van de portefeuille kunnen problemen met huren enlof leegstand vertaald worden, middels scenarioanalyses, in een kleiner of groter verwacht verlies voor een bepaald segment van de portefeuille (zie ook paragraaf 2.4.5). Een groter verwacht verlies (bijvoorbeeld gerelateerd aan een benchmark) geeft dan een concentratierisico weer in dat bepaalde segment van de markt omdat er een overmatig risico t e constateren is in de ontwikkeling van leegstand enlof huurwaarde. Parallel aan de benadering door Basel I1 waarbij de indexering (verwacht verlies en kans op betalingsproblemen) van leningen op basis van een gewogen gemiddelde geaggregeerd wordt kunnen ook de verwachte verliezen en probleemkansen van vastgoedleningen geaggregeerd worden om portefeuilleanalyses te kunnen uitvoeren. De benadering van TWR gebaseerd op specifieke vastgoedrisico's biedt goede uitgangspunten voor een verdere uitbouw tot een instrument om portfolio's als geheel te analyseren mede op grond van de eenvoud van de indicatoren (huur en leegstand) die aan de benadering ten grondslag liggen. Naast de TWR benadering is het 'portfoliomanagement' van leningportefeuilles ook door andere researchbureaus ontwikkeld of in ontwikkeling. Alhoewel de uiteindelijke opzet en structuur van deze portfoliomodellen niet wezenlijk verschilt is de basis wel anders. Als belangrijkste indicator van risico in de portefeuille worden niet de te onderscheiden vastgoedspecifieke risico's gehanteerd maar het marginale risico dat een lening toevoegt aan de portfolio.
4.5.2 Marginale rlsicocontributie Concentratierisico's zijn naast een indicator van kwaliteit van een regiosegment of een kantorensegment in de lening ook een belangrijke indicator van de kredietkwaliteit van de portefeuille als geheel. De kredietkwaliteit wordt bepaald door de mate waarin de leningportefeuille terugbetaald kan worden door haar kredietnemers. Concentratie in een bepaald segment, met een bepaalde rating voor wat betreft mogelijke of verwachte verliezen, brengen de algehele kwaliteit van de portefeuille in gevaar omdat alle leningen naar verwachting gelijk aan elkaar zullen gaan reageren op veranderende marktomstandigheden. I n het kader van de typologie van concentratierisico's gaat het nu om risicoconcentraties in een portefeuille. De tot nu toe behandelde indicatoren meten concentraties op het niveau van een specifieke (deel)portefeuille. Bij beleggingsinstellingen bestaat de portefeuille veelal uit meerdere deelportefeuilles. Vergelijkbaar daaraan heeft ING REF als entiteit binnen de groep een vooral op vastgoed gerichte leningportefeuille en ING groep als geheel een veel grotere algemene portefeuille. Deze is opgebouwd uit kredieten, verzekeringen, commercieel onroerend goed, woningen et cetera. Binnen zo'n conglomeraat is enerzijds de kans dat risico's gerelateerd zijn en met elkaar correleren zeer sterk aanwezig en anderzijds is het diversificatiepotentieel ook groot. De laatste jaren zijn toepassingen van de Moderne Portefeuille Theorie en portfoliomanagement ontwikkeld en gerealiseerd voor financiele instellingen op basis van het analyseren van correlaties en diversificatie. Het gaat daarbij vooral om toepassingen op de meer algemene leningportefeuillec.
Toepassingen op bijvoorbeeld portefeuilles met vastgoedleningen zijn nagenoeg nog niet in de literatuur beschreven. Ratings van bedrijven/industriesectoren of debiteuren zijn de basis voor de calculatie van standaarddeviaties en correlaties in portefeuilles. De ratings zijn gebaseerd op in- of externe analyses van de betreffende debiteur of het betreffende bedrijf, Ratings worden extern aangeleverd door de bekende ratinginstituten zoals Moody's en StandardsiPoors of worden intern gemaakt door de financiële instelling zelf. Met name de interne ratings moeten aan strenge eisen van de Bank of International Settlements voldoen welke geformaliseerd mijn in het Basel I 1 akkoord. De leningen worden ten behoeve van een rating ingedeeld in logische, consistente en gelijkwaardige klassen. Het meebewegen van de rating per klasse met marktfluctuaties of plotselinge schokbewegingen in de markt geven dan aan in hoeverre de portefeuille gecorreleerd is met de markt en hoeverre dus van een risicoconcentratie sprake is. Ratings kunnen op verschillende manieren gebruikt worden voor de bepaling van concentratie. Een simpele methode is de migratieanalyse van ratings (Altman en Saunders, 1998). Daarbij worden afwijkingen van de ratingmigratie in een klasse ten opzichte van historische observaties bestudeerd. Wanneer een trend waarneembaar is in die migraties naar een bepaalde lagere rating is sprake van een toegenomen risico dat de kredietkwaliteit van de portefeuille ten aanzien van de marktontwikkelingen verslechtert. Een complexere methode om risicoconcentraties te onderkennen is de benaderingen via marginale risicocontributies in het portfoliomanagement. Daarbij worden de individuele risico's van een lening vergeleken met de verandering van het algehele risico van de portefeuille door de toevoeging. I n de regel is de toevoeging kleiner dan de individuele risico's hetgeen duidt op diversificatie. Een grotere toevoeging duidt op een toenemende concentratie van risico's. Een aantal verschillende benaderingswijzen van portfoliomanagement op basis van correlaties en marginale risicocontributie worden hieronder kort samengevat. Dit zijn de methoden van Zeta Corporation (Zeta Credit Scores), JP Morgan (CreditMetrics) en Moody's KMV (KMV's PortfolioManager).
4.5.3 Zetra Credit $corestm Zeta Credit Scores is gebaseerd op vooral financiële ratio's (Gollinger en Morgan 1993). De risicoindex is opgebouwd uit een kwaliteitsindex van de industriesector (op basis van ratings van bedrijven) en industriespecifieke risicofactoren (financiële 'fundamentals' van het bedrijf of de industriesector). Covariantie van de indexering met de marktontwikkelingen in die specifieke industriesector geeft vervolgens de invloed van de lening op het totale portfoliorendement. Input voor de Zeta score zijn ratio's zoals het eigen vermogen/lange termijn kapitaal, ingehouden winsten/totale vermogen, stabiliteit van de EBIT, 'current ratio', EBIT/totale vermogen et cetera. Zeta scores variëren van -15 tot +15. Positieve waarden betekenen een betere kredietkwaliteit. Het risico wordt berekend uit de variantie van de kredietkwaliteit van een industriesector als 'fundamental' voor het risico van de leningen in die bepaalde industriesector. Veranderingen in de kredietkwaliteit van de sector staan centraal in de beheersing van een leningportfolio en niet de veranderingen in de kredietkwaliteit van de lening zelf. Concentratie komt in de Zeta methode naar voren als specialisatie op een bepaalde industriesector. De mate van afwijking van de efficiënte grenslijn (rendement afgezet tegen de variantie) geeft aan in hoeverre de lening risicovol is. Op de efficiënte grenslijn liggen de punten waar de minste risicotoevoeging aan de portefeuille plaatsvindt. Een laag risico wordt gedefinieerd als weinig variaties in de kredietkwaliteit van de onderliggende sector. Verder worden de Z scores gebruikt om de variantie en covariantie t e berekenen in een portefeuille. De Z score van een portefeuille is het gewogen gemiddelde van de Z scores van de onderliggende industriesectoren. Een sterkere correlatie betekent dat de kredietkwaliteit van bepaalde onderdelen van de portefeuille sterker meebewegen met de economische veranderingen en dus een grotere risicoconcentratie betekenen. Door Gollinger en Morgan (1993, p.46) wordt een aantal nadelen genoemd van de Zeta scores, namelijk het feit dat gewerkt wordt met 'GAAP accounting' regels en financiële cijfers van vijf opeenvolgende jaren. Dat maakt de Zeta een ineffectief evaluatiemiddel onder andere op het gebied van financieringen en commercieel onroerend goed.
4.5-4 ~ r e d i t ~ e t a i i c s ~ ~ ~ r e d i t ~ e t r i is c sdoor ~ ~ JP Morgan in samenwerking met verschillende andere banken en KMV Corporation ontwikkeld. De volatiliteit in de verwachte waarde van de ratings is de basis voor de berekening van het risico in de leningportefeuille (JP Morgan, 1997). Concentratierisico wordt door de ontwerpers van dit 'portfoliomanagement-model' gezien als de belangrijkste risicofactor. Concentratie staat haaks op diversificatie. De mate van risicoconcentratie wordt weergegeven door het additionele risico dat ontstaat bij toevoeging van een nieuwe belang aan een portfolio en niet het individuele risico van de lening zelf. Het additionele risico is het risico dat niet weg gediversifieerd kon worden (het systematische risico of de risicocontributie van die lening).
Margirial staridarcl deviation
O/u
(by obligor)
Absolute exposure size (by obligor)
lBron: J P Morgan, 1997, p.30. .. _ Indien het marginale risico (of de marginale standaarddeviatie) van een lening in de portfolio wordt afgezet tegen de totale absolute 'exposure' van die lening ontstaat een beeld van de afwijkingen ten opzichte van andere leningen en de mate van spreiding in risico's en absolute omvang (JP Morgan, 1997, p. 30, zie figuur 4). Aan het ene uiteinde van het spectrum worden de grote absolute belangen zichtbaar, aan het andere uiteinde de grootste marginale toevoegingen aan het totale risico. Afwijkingen van de gemiddelde 'wolk' van punten zijn de leningen die een hoog risico hebben, een relatief grote absolute invloed hebben of die beide hebben. Een laag marginaal risico draagt bij aan een verdere diversificatie van de portfolio terwijl de punten met een hoog marginaal risico en een relatief grote 'exposure' concentraties weergeven die werkelijk risico kunnen opleveren. Een punt met een hoog marginaal risico maar met een kleine absolute toevoeging geeft wel een concentratie weer (grote toevoeging van risico aan de portefeuille) maar van leningen met een relatief beperkte absolute invloed. Met behulp van limieten op de assen van de 'absolute exposure' en de 'marginal standard deviation' kan de portefeuille gemanaged worden rekening houdende met de concentraties op grootte van het belang in de portfolio (rechtsonder in figuur 4), grootte van de marginale risicocontributie (linksboven in de figuur) alsmede concentraties in absolute grootte en risico (rechtsboven in de figuur). Op basis van figuur 4 is het mogelijk zowel individuele leningen t e analyseren (de punten in de 'wolk') als de totale portfolio (de 'wolk' als geheel).
i
I n het KMV artikel 'Portfolio ~ a n a g e Overview' r (KMV, 1998)worden risico's eveneens berekend op basis van de standaarddeviatie en correlaties van de ratings van bedrijven en sectoren. De mate van risicocontributie in de portfolio is de indicator van risicoconcentratie in de portfolio. Het diversificatiepotentieel kan bepaald worden door de risicocontributie af t e trekken van het onverwachte verlies in de lening. Het verwachte verlies is het gemiddelde verlies door de tijd en het onverwacht verlies de variantie van de verwachte verliezen in de tijd en dus eigenlijk het 'echte' onverwachte risicol(zie figuur 5).
Verlies kans
tijd DiversificatiepotenLied
= Onverwachte verlies - risicocontributie
Onverwachte verlies = de standaarddeviatie van het verwachte verlies in de lening Risicocontributie = het marginale risico dat een lening toevoegt aan het portefeuillerisico
Het verschil tussen de onverwachte verliezen en de risicocontributie is het risico dat weggediversifieerd is door correlaties in de portefeuille. I n principe moet de risicocontributie altijd lager zijn dan het individuele risico van een lening zonder correlatie effecten. Hoe dichter de risicocontributie (of het marginale risico) het individuele risico van een lening benadert hoe minder spreiding het oplevert en hoe meer het bijdraagt aan concentratie in de portefeuille.
Evalluatie en conclusies
4.6
I n dit hoofdstuk zijn een aantal kwalitatieve en kwantitatieve indicatoren van concentratie en concentratierisico beschreven alsmede indicatoren van risicoconcentratie in een portfolio. Welke indicatoren zijn nu geschikt voor de beoordeling van een leningportefeuille gespecialiseerd in vastgoedleningen? Het doel van risicomanagement is tweeledig. Enerzijds is er behoefte aan decompositie en classificatie van de portefeuille in onderdelen zodat analyses van concentratie en spreiding mogelijk worden. Anderzijds is er behoefte aan een allesomvattende beoordelingsmaatstaf aangaande de risicocorrelaties in een portefeuille als geheel. Een goede indicator dient daarbij aan de volgende voorwaarden te voldoen:
i.
2.
3.
goede classificatie/typologie van de dimensies van concentratie (met name sectoraal en geografisch), goede hiërarchie naar het belang van de verschillende typen risico's voor het algehele risico, goede communicatie en informatie van de methoden en concepten in het bedrijf. Verschillende onderdelen van een bedrijf zijn veelal op een enkele dimensie van concentratie gericht
De verschillende maatstaven die in de literatuur naar voren komen variëren in de mate waarin ze eenvoudig te begrijpen zijn en in de hoeveelheid informatie die nodig is om ze t e berekenen. De huidige, zeer beperkte, concentratiemaatstaven bij ING REF zijn op de debiteurenlimiet na weinig bruikbaar. Zelfs bij de debiteurenlimiet, wat op zich een goede benchmarklindicator is, ontbreekt het aan duidelijke referenties waarop de limieten gebaseerd zijn.
4.6.1 Decompositie en segmentering wan de portefeuille Om de verschillende concentratiemaatstaven t e calculeren zijn dus ten eerste een goede decompositie en hiërarchische classificatie van de leningportefeuille nodig. Daarmee wordt tegelijkertijd de behoefte aan kwalitatieve spreidingsmaatstaven bevredigd en een beter inzicht in de portefeuille gecreëerd waardoor concentraties opgemerkt kunnen worden. Daarmee is de decompositie van de porfolio in logische delen een belangrijke stap richting het gebruik van meer kwantitatieve maatstaven. De gehanteerde typologie in hoofdstuk 2 biedt een goede basis om decompositie en segmentering uit t e voeren en spreiding in de portfolio te analyseren. Hierbij kan tevens aansluiting gezocht worden bij het model ten aanzien van vastgoedrisico's dat ontwikkeld is door Torto Wheaton Research (TWR, 1999 en 2000, zie paragraaf 2.4.3 e.v.).
4.6.~oncerii%raQle-i8édicatoreh~ en vastgoedfiraaneSer1ngen Ook de relatief eenvoudige concentratie maatstaven (C, H en GIN1 index) bieden een solide basis om, mits de portefeuille goed gesegmenteerd is, conclusies te trekken over de mate van concentratierisico in onderdelen van de portefeuille. Met name de Herfindahl index komt in de literatuur naar voren als een goede indicator van concentraties bij vastgoedfinancieringen! Het gewicht van de grotere aandelen in de H index weegt zwaarder dan de kleine aandelen en geeft daardoor een goede indicatie van de concentratietendens (Rigo, 2000). Boer, Brounen en Op 't Veld geven aan dat de H index (overigens net als de min of meer gelijke Entropie index) voldoet aan de criteria van een goede indicator van focus/specialisatie. Forgey, Mullendore en Rutherford (1997) gebruiken drie indices waarbij ze de H index het zwaarst laten wegen bij de analyse.
'Given that each of the three measures of dicpersion/concentration has some limitations, we estimate al1 three. Consideration of al1 three meacur-es provides a more informative picture of rnarket ctructure for a given market. However, oLir interpretation of the results are influenced most heavily by the Department of Justice's shift frorn Concentration Ratio's to the HerfindahlHirschman Index in 1982 when new merger guidelines were announced'.
Bij het bestuderen van de literatuur over concentraties bij vastgoed gerelateerde onderwerpen valt op dat vooral de Herfindahl index als verklarende maatstaf wordt opgevoerd, wel in veel gevallen naast enkele andere (afgeleide) maatstaven om de beeldvorming te versterken (Márques en López, 1999, Chandrashekaran en Young, 1997; Rigo, 2000 en Bers en Springer, 1997) De benadering die gekozen is door Torto Wheaton Research hanteert een vrij eenvoudig raamwerk van risico's met als belangrijkste risicobronnen de leegstand en de huurontwikkeling van het object in relatie tot verschillende marktscenario's. De cijfers kunnen geanalyseerd worden op regioniveau maar ook op type vastgoed per regio. Hiermee wordt in een groot deel van de informatiebehoefte van het risicomanagement aangaande spreiding en decompositie van de portefeuille voorzien. Concentraties in verschillende segmenten van de portefeuille komen naar voren uit de hoogte van de verwachte verliezen in dat segment (ten opzicht van het gemiddelde of een benchmark). De informatiebehoefte voor deze benadering is sterk toegespitst op informatie uit de vastgoedmarkt en objectinformatie. Dit is in ruime mate voorhanden binnen het huidige risicomanagement, onder andere op basis van huurgegevens, taxaties van de objecten en sectorstudies.
4.6.3 Mogelijkheden en beperkingen wan portfoliomanagement De meer kwantitatieve correlatie-indicatoren zijn op dit moment in het huidige risicomanagement lastig hanteerbaar. I n afwachting van de implementatie van Basel I1 zijn er nog meer beperkte cijfers over 'probabilties of default' en verwachte en onverwachte verliezen van leningen in de portefeuille. Deze cijfers moeten de basis vormen voor de benodigde ratings.
Márques en 1-ópez (1999) hebben in hun artikel over concentratierisico's bij bankleningen een theoretisch kader ontwikkeld waarbij de veel gehanteerde debiteurenlimiet gekoppeld wordt aan de H index als concentratie index. I n plaats van de normale ratings als inputgegeven voor de bepaling van correlaties en risicocontributie wordt de gevonden concentratie-index (in dit geval de H index) gebruikt als substituut om de marginale risicocontributie t e berekenen. Hiermee wordt een brug geslagen van de Moderne Portefeuille Theorie naar het portfoliomanagement bij banken. Portfoliomanagement en concentratierisico (of beter gezegd risicoconcentraties) zijn nauw met elkaar verbonden. Het benoemen en kwantificeren van concentraties is van groot belang voor de analyse van de portfolio als geheel en geeft de onderdelen van de portefeuille aan waarop de diversificatie zich zal moeten richten. Er zijn verschillende producten op de markt die gericht zijn op portfoliomanagement. Een aantal van de belangrijkste zijn genoemd; CreditMetrics, KMV's portfoliomanager en Zeta Credit scores. Alhoewel de uitwerking verschilt is de basis hetzelfde. Het risico van een leningportefeuille wordt niet bepaald door de kredietkwaliteit van de leningen maar door de kredietkwaliteit van de onderliggende aspecten. I n het geval van risicoconcentratie zullen dus de onderliggende typen concentratierisico's (op bedrijflbranche, type object, courantheid, regio en debiteur) geanalyseerd moeten worden en voorzien moeten worden van een rating of indexcijfer. Daarmee wordt het dan theoretisch mogelijk risicoconcentratles te bepalen door correlaties te meten van de ratings in de portefeuille in relatie tot de gevoeligheid voor marktfluctuaties.
Complicesende factoren finaiacieriia~gsrisico~s De toepassing van Moderne Portefeuille Theorieën bij leningen in het algemeen is gecompliceerder dan toepassingen bij aandelen en obligaties. Gollinger en Morgan (1993) noemen een viertal complicerende factoren; (1) Er is weinig bekend over de rendementen van bepaalde typen leningen omdat de segmenteringen van leningen naar industriesector of regio niet geregistreerd werden. De grotere banken hebben inmiddels wel betere managemcntinformatiesystemen waarbij met name segmenteringen naar landen (country ratings) en grote bedrijven (Large Corporate ratings) mogelijk zijn. (2) Additioneel probleem bij leningportefeuilles is de asymmetrie in de rendementen. Er is feitelijk geen 'upside potential' zoals dat met aandelen het geval is. Als de kredietkwaliteit van een bedrijf verbeterd zal het bedrijf eerder een verlaging van de rente willen of herfinancieren bij een ander op grond van de verbeterde rating. (3) Daarentegen is er wel een groot 'downside risk'. Bij verslechtering van de kredietkwaliteit wordt een bank niet gecompenseerd voor de toename van de verlieskans omdat de pricing veelal vastligt voor meerdere jaren. Een ontsnappingmogelijkheid is het toepassen van een pricing-systeem dat rekening houdt met de 'performance' van het bedrijf. (4) Tot slot is een leningportefeuille veel minder liquide dan een aandelen of obligatieportfolio. De markt voor securitizatie en syndicering is nog beperkt. Er zijn nog maar weinig transacties geweest waarop analyses mogelijk zijn.
Complicerende Factoren wastgoedrisico's Bijkomende specifieke problemen voor een vastgoedportefeuille maken de analyse op portfolioniveau nog gecompliceerder. De dataverzameling bij vastgoedanalyses is ingewikkelder dan bij andere 'assets'. Weinig publieke data en langere cycli maken vastgoed als basis voor een index lastiger. Deels wordt deze problematiek opgelost bij beursgenoteerde fondsen omdat deze zich meer gedragen als aandelen. Een voorbeeld hiervan wordt gegeven door de onderzoeken die zich richten op de REIT fondsen (o.a. Chandrashekaran en Young, 1999) waarbij de bovengenoemde maatstaven voor concentratie zoals GINI en H index gehanteerd worden. Veelal is vastgoed echter niet genoteerd aan een beurs of betreft het private beleggingen.
Eichholtz heeft in zijn proefschrift (Eichholtz, 1994) en syllabus voor de SBV-MRE opleiding (Eichholtz, 2003) oplossingen aangegeven om de data problematiek bij vastgoed te omzeilen. De methode die daarvoor voorgesteld wordt is het analyseren van specialisaties en diversificatiemogelijkheden van een regio met behulp van 'fundamentals'. Deze 'fundamentals' dienen als basis voor het bepalen van rendementsindices van vastgoed. Eichholtz gebruikt met name de 'fundamental' werkgelegenheid als basis voor zijn analyses. Op basis van een inzicht in gespecialiseerde regio's kan een portefeuille met vastgoed beter gespreid worden en als zodanig dus ook beter gediversifieerd worden.
Eichholtz (1994) gebruikt in zijn dissertatie een 'modified chi-square' techniek als indicator om economische specialisatie aan te duiden in Europa. De werkgelegenheid per sector en regio wordt afgezet tegen de werkgelegenheid in die sector in heel Europa. Met behulp van de Chi-kwadraat methode wordt inzichtelijk gemaakt welke regio's significant hogere aandelen in een bepaalde sector hebben ten opzichte van het gemiddelde in Europa. Eichholtz maakt gebruik van een aangepaste versie omdat de normale Chi-kwadraat altijd positief is en dus geen informatie geeft of het aandeel boven of onder het gemiddelde in Europa zit. I n de aangepaste versie wordt het geheel vermenigvuldigd met Sir-Cie/(Sir-Siel. Zodoende komen de bovengemiddelde regio's naar voren met een hoge en positieve score. Sectoren met de hoogste score in een regio gelden dan als de sectoren waarin die regio het meest gespecialiseerd is.
Si, is aandeel werkgelegenheid sector i in regio r . S,, is aandeel werkgelegenheid sector I in Europa als geheel.
I n dezelfde dissertatie gebruikt Eichholtz (1994) nog een aantal indicatoren van regionale diversiteit en specialisatie. Hij noemt onder andere nog de Herfindahl index als indicator van specialisatie en het zogenaamde nationale gemiddelde ('National Average'). Het 'national average' (NA) geeft aan dat een regio divers is als het aandeel van de werkgelegenheid in een sector gelijk is aan het nationale gemiddelde.
National Average ( N A )
I
= Ei ( s ~ ~ - s ~ ~ ) ~ / s ~ ~
...
met i is 1,2, n n is het aantal sectoren Si, is werkgelegenheidsaandeel sector i in regio r S,, is werkgelegenheidsaandeel sector i in totaal gebied
De NA index is een eenvoudige index waarbij naarmate een regio minder divers is de index hoger wordt. De NA index geeft bij een index van O aan dat de regionale verdeling gelijk is aan het landelijk gemiddelde. Het positieve van deze indicator is de eenvoud en de inzichtelijkheid als spreidingsmaatstaf maar het heeft als nadeel dat het geen zeggingskracht heeft met betrekking tot concentraties in een regio. Boven of onder het nationaal gemiddelde geeft wel aan of die regio diverser is dan het land als geheel of juist gespecialiseerder. Net als de Chi-kwadraat index wordt het afgezet tegen een gemiddelde van het totaal zonder relaties met de absolute grootte van de regionale werkgelegenheid. Zodoende kan de mate van concentratie met deze indicator niet objectief bepaald worden. Wat een specialisatie voor de ene regio is hoeft voor de andere regio geen specialisatie te zijn ondanks het feit dat mogelijk het absolute aandeel in de totale werkgelegenheid veel groter is. Zoals uit bovenstaande uiteenzetting blijkt geeft de 'fundamental' werkgelegenheid (of een andere economische indicator) vooral inzicht in een ruimtelijk-economische spreiding waartegen de portefeuille afgezet kan worden. Dit is vooral interessant voor beleggers die een optimale diversificatie willen bereiken zonder alleen maar beursgenoteerde fondsen te moeten kopen. Het significantieniveau van de specialisatie bepaald overigens in hoge mate of een specialisme werkelijk waarde heeft bij de analyse van het diversificatiepotentieel. I n een grote regio kan een specialisatie mogelijk minder zwaar wegen dan in een kleine regio waar de economische situatie sowieso makkelijker gedomineerd kan worden door een bepaalde industrie. I n verhouding met de grote regio kan de specialisatie van de kleine regio wel niets voorstellen. De nadruk op ontwikkeling van de werkgelegenheid bij diversificatie biedt wel inzicht in de spreidingsmogelijkheden van een belegger of vastgoedfonds maar is minder geschikt voor de onderbouwing van portfoliomanagement bij vastgoedfinancieringen. De vraag- en aanbodcycli van de vastgoedmarkt zijn door, onder andere de langere bouwtijd, afwijkend van andere economische sectoren. Het specifieke karakter van vastgoed in combinatie met financieringsrisico's vraagt eigenlijk om een meer directe koppeling van het object en de vastgoedmarkt aan de leningportefeuille. Tevens is het onzeker of de relatie tussen rendement op
l
vastgoedinvesteringenen de mate van specialisatie van een regio wel aantoonbaar te maken is. Voor een vastgoed gerelateerde leningportefeuille moet de diversificatie gezocht worden in meer dan alleen ruimtelijke zin. De keuze van de objecten wordt gedaan door de belegger of het bedrijf. De financier heeft ook te maken met de leningstructuur en de debiteur als risicobron. De benadering die Torto Wheaton Research (zie paragraaf 2.4 en 4.5.1) kiezen sluit beter aan bij de behoefte van een vastgoedfinancier die portfoliomanagement wil toepassen. De directe koppeling van locatiegebonden aspecten zoals huurontwikkeling, leegstand aan regionale vastgoedmarkten bieden goede mogelijkheden om vastgoedspecifieke risico's re relateren aan de leningstructuur. De door TWR ontwikkelde classificatie en aggregatiemogelijkheden op basis van marktrisico, objectrisico's en subjectrisico's zijn feitelijk direct vergelijkbaar met de typologie van concentratierisico's uit hoofdstuk 2. I n theorie kunnen de concentratierisico's bij vastgoedfinancieringen dus met dezelfde indicatoren die TWR omschrijft geanalyseerd worden.
Het lijkt zinvol nader onderzoek te doen naar de toepasbaarheid van in eerste instantie de genoemde kwantitatieve indicatoren van concentratie en in tweede instantie de portfoliomanagement modellen zoals CreditMetrics of KMV's portfoliomanager. Dit laatste model is overigens al binnen de ING organisatie bekend en wordt gepropageerd als 'Portfolio Modelling concept' ten behoeve van andere onderdelen van de ING Groep (zie daarvoor de intranet website van ING/ICRM). De opbouw van basale analyses van spreiding en segmentering naar meten van risico's en marginale risicocontributie biedt uiteindelijk het risicomanagement een optimaal inzicht in concentraties, de risico's van concentratie en het diversificatiepotentieel op alle niveaus in de portefeuille. I n combinatie met de besproken kwalitatieve en kwantitatieve analyses van concentratie moet het mogelijk zijn de basisonderbouwing te realiseren waarop de modelbouw (op basis van de Moderne Portefeuille Theorie) plaats kan vinden. Conform de in figuur 4 (p.28) opgevoerde afweging van 'exposure size' en ' marginal risk' van een enkele debiteur kunnen ook de marginale risico's en absolute 'exposuresr van regio's, typen onroerend goed en sectoren bepaald worden. Vervolgens kan de portfolio beheersbaar gemaakt worden door analyses van de toevoeging in absolute grootte, absoluut risico enlof relatief c.q. marginaal risico te maken en limieten op te stellen. Een goede tussenoplossing biedt TWR (1999 en 2000) met hun benadering van risico's bij vastgoedleningen. Leegstand en huurontwikkeling bepalen de mate van risico van een lening. Dit zijn vrij eenvoudig te achterhalen kenmerken van een object. Tevens maakt het model gebruik van marktgegevens die vrij voorhanden zijn. De totale set van risico's worden vervolgens afgezet tegen de leningstructuur. Daaruit kunnen de benodigde ratings afgeleid worden die nodig zijn om op een geaggregeerd niveau analyses te doen van concentratierisico's en risicoconcentraties. De informatiebehoefte zal wel sterk toenemen bij de implementatie van concentratierisico's. Dit begint bij de basis; een consistente en allesomvattende beoordeling van het object, de omgeving en de huurders. Dit is feitelijk niet iets nieuws voor een financiële instelling maar vraagt een nieuwe en andere informatievergaring en informatierapportage. Het zal dus in principe gemakkelijk geïmplementeerd kunnen worden mits de juiste informatie behoefte maar duidelijk is. Basel I1 zorgt daarbij voor een goede start omdat daarin de nadruk komt te liggen op verdere segmentatie van de portefeuilles van een bank en dataverzameling. Hoe beter de portfoliosegmentatie plaatsvindt in groepen leningen met min of meer gelijke karakteristieken, hoe beter de beheersing van de risico's kan plaatsvinden.
5 Relevantie voor het huidige risicomariagement
5 . Kwalitatieve cpeeidingsmaatstaven Het huidige risicomanagement is vooral gebaseerd op kwalitatieve maatstaven. Dat blijkt wel uit de manier waarop debiteurenlimieten worden opgesteld en de veelheid aan risico's op een beschrijvende, kwalitatieve manier worden geanalyseerd en beoordeeld. Perceptie, kennis en ervaring van de kredietbeoordelaar zijn van groot belang in dit proces. I n dat kader is de kwalitatieve manier om concentraties te onderkennen; door decompositie en segmentering van de portefeuille, een eenvoudig te nemen eerste stap op weg naar analyse van concentratierisico's en risicoconcentraties. Aan de hand van de typologie van concentratierisico's kan de portefeuille ingedeeld worden naar regio, type vastgoed, courantheid van het object en de bedrijfs- of industriesector. Naast de concentraties op debiteuren kunnen dan alle voor vastgoed relevante concentraties onderkend worden. Door de kwalitatieve benaderjng van concentraties is het niet goed mogelijk de concentraties meetbaar te maken. Daartoe zijn een aantal indicatoren van concentratie onderzocht.
Het meetbaar maken van concentraties in een portefeuille geeft een veel beter beeld van de risico's die gelopen worden in de portefeuille. Het kan tevens de onderbouwing geven van de veelal intuïtief bepaalde normen en voorwaarden die in het huidige risicomanagement gelden. Bij de beoordeling van de relevantie van de verschillende concentratie-indicatoren spreekt vooral de Herfindahl index aan. Deze index heeft een aantal voordelen boven de andere en lijkt het meest gebruikt t e worden bij vastgoed gerelateerde onderzoeken. Maar per type concentratie moet steeds bekeken worden wat de beste indicator is die op dat moment het meest duidelijk inzicht geeft in het betreffende concentratierisico.
Vanwege de locatiegebondenheid van vastgoed (met name regionaal) is de concentratie op regionaal niveau een logische insteek voor kwantificatie van het risico. Op zich zegt een regionale concentratie wel iets over de spreiding in de portefeuille maar werkelijk interessant is de onderverdeling per regio naar sector en objectkwaliteit. Deze regionale insteek wordt ook gevolgd door Torto Wheaton Research bij de analyse van specifieke vastgoedrisico's (TWR, 1999 en 2000). Marktontwikkelingen worden vertaald naar scenario's van toekomstige inkomsten en waardeontwikkelingen van bepaalde typen vastgoed in een bepaald gebied. Indicatoren van risico's bij vastgoedleningen zijn naast de onzekerheid over de markt, onzekerheid over leegstand en huurontwikkeling (als bepalende factoren voor netto inkomen en waarde van het object). TWR komt dus tot een vrij eenvoudige bepaling van vastgoedrisico's die gemakkelijk vertaald kan worden naar concentratierisico's. Feitelijk hoeft er alleen maar een aggregatie van gegevens plaats te vinden om van het leegstandsrisico van een lening tot het leegstandsrisico van een (deel van de) portefeuille te komen. I n principe kunnen de verschillende typen concentratierisico allen beoordeeld worden aan de hand van de door TWR onderkende vastgoedrisico's. Leegstand en huren zijn bepalend voor de objectgerelateerde risico's (courantheid, industriesector en type onroerend goed). De risico's van de locatie of regio worden meegenomen middels de scenario's die gemaakt worden om de ontwikkelingen in leegstand en huren t e kunnen vertalen naar netto inkomen en waarde van het object. Wanneer deze weer afgezet worden tegen de leningstructuur worden de specifieke aspecten van de debiteur en de lening meegewogen. Omdat de benadering van TWR zo naadloos aansluit bij de verschillende typen concentratierisico's lijkt het een goed model om mogelijk als basis te dienen bij de analyse en beoordeling van concentratierisico's. Het model van TWR is ook in staat op portfolioniveau risico's te analyseren door middel van de vertaling van de cashflow en waarde van de objecten naar de kans op betalingsproblemen en waardevermindering. Hiermee kunnen ratings van leningen, van delen van de portefeuille en van de portefeuille als geheel worden gemaakt. Deze kunnen dan weer als input dienen voor volatiliteit- en correlatieberekeningen in de portfoliomanagement modellen.
5.3.
PorlboQñomana-gement modellen
De relevantie van de marginale risicocontributie is evident aanwezig als het gaat om portfoliomanagement. Alhoewel nu nog vrij onbekend is het duidelijk geworden uit de literatuur en met name het Basel 11 akkoord dat portfoliomanagement in de toekomst een 'must' zal zijn voor banken en financiële instellingen. Het risicomanagement van de toekomst moet kunnen analyseren wat een bepaalde lening aan risico toevoegt in de portefeuille of omgekeerd, wat het diversificatiepotentieel is van een lening. Daarmee wordt gelijk het begrip risicoconcentratie in beeld gebracht. Een grotere toevoeging van risico aan het portefeuillerisico betekent dat het diversificatiepotentieel van die lening beperkt is. Middels inzicht in de grootte van het belang en de marginale risicocontributie kan geanalyseerd worden of de toevoeging gewenst is of waar nu de nieuwe problemen ontstaan. Hierdoor is proactief risicomanagement mogelijk hetgeen een belangrijke doelstelling is bij de verbetering van het risicomanagement. Indien geconstateerd wordt dat een bepaalde lening (niet perse de nieuwe lening) relatief meer risico toevoegt dan wenselijk wordt geacht kan daaraan bij de eerstvolgende revisie of herziening van de lening gewerkt worden. Bijvoorbeeld door de pricing aan t e passen of andere voorwaarden te stellen. Portefeuillemanagement hoeft niet te betekenen dat alleen nog maar op portfolio gestuurd moet worden. I n de theorie en praktijk van beleggers wordt de mate waarin risicotoevoeging aan een (relatief grote) portefeuille plaatsvindt belangrijker geacht dan de individuele risico's van een investering. Bij vastgoedfinancieringen is het echter wenselijk om op beide niveaus (individuele leningen en de portefeuille als geheel) sturing te geven aan de portefeuille. Met name door het ontbreken van een 'upside potential' aan een lening en de langere tijd dat leningen in portefeuille (moeten) worden gehouden is een optimalisatie van risico en rendement veel lastiger te managen. Er gaat meer tijd overheen en in de tussentijd is het zinvol om de portfolio te 'monitoren'. Zodra zich een kans voordoet op wijziging (bij revisies of herfinancieringen) kan dan direct gereageerd worden. Op leningniveau sturen gaat met behulp van de marge (of pricing) op een lening en de voorwaarden die gesteld worden bij de fiattering (aflossingschema, additionele zekerheden en dergelijke). De wetenschap van de verschillende spreidingsvormen binnen een portefeuille en de kwantitatieve maatstaven van concentratie kunnen helpen bij de pro-actieve beheersing van de leningen en het toepassen van de juiste diversificatietactieken. Op portefeuilleniveau wordt gestuurd door middel van instrumenten zoals securitizatie, syndicering en het 'hedgen' van portefeuilledelen. Tevens kan op portefeuilleniveau coördinatie plaatsvinden met andere bedrijfsunits binnen de ING Groep om risicocorrelatie op dat niveau t e beheersen. De tweedeling in concentratierisico en risicoconcentratie pleit in feite voor een tweedeling van het risicomanagement; één deel gericht op de sturing van leningen en één deel gericht op de sturing van de portefeuille als geheel.
'4.3.8 Base! EP Basel I 1 geeft een goede uitgangssituatie voor de verbetering van het risicomanagement ten aanzien van concentratierisico's en portfoliomanagement. Een eerste stap op weg naar portefeuillemanagement wordt gezet door onder meer de vorming van een grote databank voor ING ('Vortex'). Indien hierin alle relevante en consistente informatie van alle leningen ondergebracht is biedt het straks de mogelijkheid middels een managementinformatiesysteem data en gegevens op t e vragen die voorheen ontoegankelijk waren. Het huidige risicomanagement zal dus goede 'vragen' moeten formuleren die gesteld moeten kunnen worden aan het informatiesysteem. De informatiebehoefte ten aanzien van met name concentratierisico's en correlatie van leningen moet op een goede manier t e koppelen zijn aan de aanwezige en nieuw t e verzamelen data. Een belangrijke instroom van gegevens begint bij de bron; het analyseren van de debiteur door het accountmanagement en analyses van de objecten door de afdeling taxaties. De informatie die hieruit naar voren komt dient ook in lijn te zijn met de gewenste en benodigde data voor de berekening van concentraties en correlaties en is ten behoeve van Basel I1 feitelijk al aan de gang.
5.3.2 Evolutie wan het risicomanagemesst Zoals blijkt uit de analyse van het risicomanagement bij ING REF (hoofdstuk 3) is het moeilijk zoniet onmogelijk om op portefeuilleniveau risico's te analyseren en/of te beoordelen. Wat ook in dit hoofdstuk naar voren komt is dat ontwikkelingen in de analysetechnieken en sturingsmechanismen alsmede de impact van Basel I1 een belangrijke bijdrage leveren aan de verdere evolutie van het risicomanagement. Base1 I 1 verplicht de banken min of meer om op het niveau van hun portefeuille te gaan managen. Het mogelijke inkaderen van portfoliomanagement in het risicomanagement van financiële instellingen wordt door Drzik (1998) voorgesteld als een ontwikkelingsproces waarbij financiële instellingen een bepaald ontwikkelingspad volgen. Altman en Saunders (1998) komen tot eenzelfde constatering; financiele instellingen voelen steeds meer de noodzaak om op portfolioniveau te managen, waarbij ze uitstijgen boven subjectieve analyses en limieten op 'exposures' (Altman en Saunders, 1998, p. 1727). Het ontwikkelingspad leidt volgens Drzik (1998) uiteindelijke tot de fase waarbij 'diversificatier het hoogste doel is. Kredietrisicomanagement heeft dan een vergelijkbare methodologie en instrumentarium met beleggers en investeerders vanuit een vergelijkbaar streven naar optimale diversificatie van de portefeuille. De typische aspecten van de zeven fasen in het ontwikkelingsproces van risicomanagement worden hieronder nader omschreven. Schema 2 is een uitbeelding van de toenemende kwaliteit van beslissingen naarmate het risicomanagement zich meer als een portfoliobeheerder gaat gedragen.
/
Schema Z
'Evolution of Credit Risk Management', 'Diversification is paramount'
Quaiity of dec~sionmak~ng
Typische ontwikkeling
1
'We only make good
loanes'
Tijd
I
'We only make good loanes; Intuïtief bepaalde risico limieten. Fiattering, pricing en analyse van lening gebeurt decentraal en 'judgemental'.
II
'Loans should be graded; Risico's verschillen per leningtype. Segmentering gebeurt op grond van 3-4 schalen. Door beperkte classificatie vallen de meeste normale lening in dezelfde categorie van bijvoorbeeld 'goed'. De classificatie is veelal een administratieve handeling op basis van input van de accountmanager. De performance wordt gemeten met het rendement op de leningen of het netto inkomen (marge).
"ROE is the name of Ithe game; III Maximalisering van de Return On Investment is van belang om tot maximalisatie van de Aandeelhouderswaarde t e komen. ROE wordt als een hurdle-rate ingevoerd, eventueel per businessunit. Gevaar is dat de ROE (veelal nog met een slechte of ongedifferentieerde toedeling van kapitaal) als 'hurdle rate' uitnodigt tot het realiseren van hoogrenderende leningen welke dus ook een hoog risico met zich meebrengen. 'We need ito price for risk; IV I n deze fase wordt ROE als instrument wel succesvol geïmplementeerd. De segmentering van leningen wordt uitgebreid naar minimaal 10 met elk een goede verwachting omtrent de t e lopen verliezen in de segmenten. Tevens wordt risico meegenomen bij de rendementsanalyses door middel van 'risk-adjusted pricing' modellen. W a n a g e fhe loan book /i& an investment ps17eFfolis; V Actief management van de portfolio door een portfoliomanager oftewel; bepaling van risico's, beoordeling van de kredietkwaliteit van de portefeuille en bepalen beheerslimieten. Op grond van de veelal beperkte en slechte data-input kan deze fase leiden tot een algehele stilstand van de ontwikkeling. Zolang de input niet goed is blijft de output dat ook. Mede door de toenemende kwantificering (cijfers in plaats van intuïtielperceptie) ontstaan problemen tussen de min of meer kwalitatieve lijnmedewerkers (accountmanagers) en de kwantitatieve portfoliomanagers. Voortgaand onderzoek en analyse van (historische) data is nodig om in de volgende fasen te kunnen komen. ' 8 u r sharekolders demand risk/refurn efficiency; VI Door geavanceerde risicobeoordeling is het nu mogelijk portfoliotechnieken toe t e passen op de leningportefeuille. Toename van het aantal risicoklassen naar 15 - 20. Correlaties worden gemeten op basis van 'default' relaties tussen sectoren, regio's en macro-economische factoren. De puzzel valt nu ook tezamen doordat de intuïtie van de creditmanagers uiteindelijk toch de doorslag geeft bij de analyse en beoordeling van de correlaties. Het onverwachte verlies is de unieke contributie van verlies aan een portefeuille (vergelijkbaar met de D in de Capital Asset Pricing Model). Beheersing van de portefeuille kan nu plaatsvinden met limieten op het verwachte verlies in de portefeuille en absolute grootte van de belangen op een sector of debiteur ten einde een goede diversificatie te bewerkstelligen. Nodig is wel dat geautomatiseerde systemen ontwikkeld worden die een dagelijkse of continue analyse mogelijk maken van de uitstaande belangen in een portefeuille en mogelijke veranderingen daarin.
VII 'Diversification is paramoun t ; De laatste evolutiefase bouwt verder op diversificatie als de ultieme doelstelling om een optimale portfolio te realiseren. Diversificatie is nodig omdat een leningportefeuille een enorm 'downside risk' heeft en nagenoeg geen 'upside risk' heeft dat bij concentratie nog sterker op de voorgrond treedt. Probleem bij het optimaliseren van de portfolio is de botsing van diversificatie met de specialisatie en geografische concentratie van de accountmanagers. Dit kan opgelost worden door gecoördineerde planning en het anders meten van de performance van de accountmanagers. Ook kan een toenemende liquiditeit van de leningen in de markt uitkomst bieden door gebruik te maken van securitizatie en syndicering voor bepaalde groepen leningen. Uiteindelijk kan dit leiden tot een portfolio die centraal gestuurd wordt door optimalisatie van de portefeuille op basis van kwantificeerbare aspecten en Credit Allocatie Strategieën (conform het Asset Liability Management bij beleggers).
Risk should be suppressed through diversificalion
Conclusies Concentratierisico is geen nieuw begrip in de bancaire wereld. Reeds vele jaren worden concentraties in een leningportefeuille als 'gevaarlijk' beschouwt. Echter pas de laatste jaren worden concentratierisico's serieus genomen. Ook binnen de ING groep (ICRM) is men pas een aantal jaren bezig met de analyse en implementatie van portefeuillemanagement modellen. Wanneer echter naar ING REF gekeken wordt blijkt het risicomanagement nog vooral op de individuele lening georiënteerd te zijn en wordt de portefeuille passief en kwalitatief gestuurd waarbij feitelijk alleen de concentratie op debiteur/leningtype geanalyseerd wordt. Een belangrijk onderdeel van de problemen en beperkingen die het inkaderen van concentratierisico's en een pro-actief portfoliomanagement belemmeren is het ontbreken van goede data en inzichten in de portefeuille. Er is feitelijk geen geaggregeerde informatie voorhanden om concentraties en risico's t e kunnen analyseren. Zelfs ten aanzien van debiteuren is lang niet elke lening van een rating voorzien. De implementatie van Basel I 1 gaat daar in de toekomst wel aan bijdragen maar daarbij zal goed gelet moeten worden op de specifieke vastgoedkenmerken en financieringsrisico's die voor ING REF van belang zijn. I n deze studie wordt gepleit voor een nadere analyse van concentratie-indicatoren, met name de Herfindahl index, omdat deze op een vrij eenvoudige manier concentraties meetbaar maken. Wanneer het risicomanagement verder evolueert naar een portfoliomanagement zullen de dataproblemen zich met name toespitsen op voldoende onderbouwing van de benodigde 'default' ratings per segment van de portefeuille en de portefeuille als geheel. I n eerste instantie vormt het Basel I 1 akkoord een goede aanjager voor verdere ontwikkeling van het risicomanagement naar een meer portfoliogericht risicomanagement. I n het kader van Basel I 1 worden onder andere databanken opgezet die, mits goed afgestemd op de informatiebehoefte, een goede start kunnen vormen voor analyses op portefeuilleniveau. I n tweede instantie kan geconcludeerd worden dat ten aanzien van vastgoed er veelal gewerkt zal moeten worden met 'fundamentals'. Daar waar geen informatie of slechts beperkte informatie beschikbaar is, wat met name voor vastgoedfinancieringen geldt, moet gezocht worden naar onderliggende kenmerken. Deze kenmerken moeten dezelfde karakteristieken vertonen en dezelfde eigenschappen hebben als de betreffende leningen zodat ze een goed beeld kunnen vormen van de mate van concentratie of specialisatie. Zowel Eichholtz als Torto Wheaton Research hebben in hun respectievelijke studies naar diversificatiemogelijkheden van vastgoed (Eichholtz, 1994) en vastgoedrisico's bij bankleningen (TWR, 1999 en 2000) gezocht naar mogelijke fundamentele kenmerken die iets (significants) kunnen zeggen over de risico's van vastgoed. Eichholtz zoekt het in economische indicatoren zoals werkgelegenheid. Deze indicatoren zeggen wel iets over specialisatie en diversificatie maar met betrekking tot concentratierisico's en risicoconcentraties in vastgoedleningen zijn ze lastiger toepasbaar. De benadering van TWR kan als veelbelovend gezien worden omdat deze de specifieke eigenschappen van vastgoedleningen goed lijkt te kunnen vertalen in typen risico's en dus mogelijk ook in concentratierisico's. TWR lost het dataprobleem op door de vastgoedrisico's van een lening t e typeren aan de hand van een aantal fundamentele aspecten van vastgoedobjecten waarbij leegstand en huurwaarde van het object een cruciale rol spelen. Om vervolgens de leningen van een rating te voorzien worden eerst leegstand en huurontwikkeling vertaald naar de cashflowontwikkeling van een object (netto inkomen en (eind)waarde). Het netto inkomen en de waarde kunnen vervolgens in een aantal toekomstscenario's variëren. Daarentegen variëren de leninglasten niet of nauwelijks. De toekomstscenario's afgezet tegen de leningstructuur bieden inzicht in de mate waarin een lening of portefeuillesegment problemen kan gaan veroorzaken (zie figuur 1, p.10). Dit wordt weergegeven met de 'probability of default' (of 'default' rating). 'Default' problemen kunnen ontstaan door het niet meer willen of kunnen betalen van de leninglasten of door waardedaling van het object. Waardedaling van het object wordt uitgedrukt in een voor het specifieke risico aangepaste kapitalisatiefactor. Deze zogenaamde 'risk adjusted yield' zou in alle gevallen boven de gewenste of geëiste kapitalisatiefactor (benchmark of 'hurdle rate') moeten liggen. Indien analyse van concentratierisico's kan gaan plaatsvinden met de goede data, moet onderscheidt gemaakt gaan worden naar de verschillende segmenten in de portefeuille die min of meer gelijke karakteristieken hebben (en dus min of meer gelijk reageren op marktfluctuaties). Naast het onderscheidt in concentratierisico's (overmatige 'exposures' in portefeuillesegmenten) en risicoconcentraties (correlaties van verschillende of gelijke risico's in de portefeuille als geheel)
kunnen de verschillende dimensies waarin concentratie kan voorkomen getypeerd worden. De ontwikkelde typologie op pagina 12 kan hierbij een goede leidraad zijn. Concentratierisico's hebben vooral te maken met vastgoedspecifieke eigenschappen (locatie, object, huurder) terwijl risicoconcentraties vooral te maken hebben met portfolio-eigenschappen (onderlinge correlaties en marginale risicocontributie). Toch kan portfoliomanagement bij vastgoedfinancieringen vooralsnog alleen goed functioneren als de terugkoppeling naar het niveau van individuele leningen enlof segmenten van leningen plaatsvindt. Sturing zal uiteindelijk altijd plaats moeten vinden op de pricing en voorwaarden van een individuele lening. Securitizatie en andere 'hedge' strategieën van portefeuillesegmenten zijn nu nog te beperkt in omvang en invloed, maar zouden in de toekomst gelijktijdige sturing op portfolioniveau mogelijk moeten maken. Het risicomanagement zal zich dan verder moeten ontwikkelen. I n een gefaseerde evolutie van passief, lening gericht management naar een proactief, portfoliomanagement (zie schema 2, p.36) moet het huidige risicomanagement zich organisatorisch en functioneel geheel aan gaan passen aan het portefeuille-denken. De dataonderbouwing komt van Basel II maar de andere wijze van risicomanagement betekent een andere manier van gegevens verzamelen en een andere manier van analyseren, beoordelen en beheersen. Mogelijk moet gekozen worden voor een additionele portfoliomanagement unit die zich feitelijk alleen richt op portefeuillemanagement, coördinatie met andere businessunits en feedback voor de sturing op leningniveau. Het uiteindelijke doel is diversificatie als belangrijkste risicoinstrument. De risicotoevoeging aan de portefeuille is dan belangrijker dan het individuele risico van de lening. Terugkoppeling naar het niveau van een lening of groep gelijksoortige leningen kan tot gevolg hebben dat bepaalde leningen aangepast moeten worden om het diversificatiepotentieel goed te benutten en de spreiding van leningen te optimaliseren. Het probleem met leningen is dat optimaliseren niet zomaar kan gebeuren omdat de lening voor langere tijd loopt en een bank zich niet altijd kan veroorloven om zomaar leningen af te wijzen of om verplichte aflossing te vragen. Toch biedt het inzicht in de 'probleemgevallen' samen met de eerder gemaakt segmentatie en inzichten in de spreiding van leningen de mogelijkheid om pro-actief beleid t e gaan voeren. De 'probleemgevallen' kunnen dan constant in de gaten gehouden worden en zodra zich een revisie of herfinanciering voordoet kan het risicomanagement de pricing of voorwaarden aan passen. Het gevolg kan zijn dat de lening in lijn komt met het risicoprofiel en de gestelde limieten of dat de leningnemer de nieuwe voorwaarden en rentetarieven niet accepteert en voor herfinanciering ergens anders kiest. I n beide gevallen is portfoliostrategie gerealiseerd. Het is ook mogelijk dat, bij een goed functionerend portfoliomanagement, een 'slechte' lening met een verhoogd risico door middel van het inbrengen van een andere, nieuwe lening in de portefeuille uiteindelijk minder invloed heeft op het totale portfoliorisico. De nieuwe lening moet dan wel een beperkte correlatie hebben met de bestaande risicovolle lening zodat in het totaal de diversificatie in de portefeuille toeneemt.
Aanbevelingen De aanbeveling zijn gericht op het inkaderen van concentratierisico's in het risicomanagement bij vastgoedfinancieringen en als zodanig gericht aan de directie en risicomanagers van ING Real Estate Finance. Het belang van concentratierisico's moet onderkend worden. Concentraties in de portefeuille zijn tot nu toe sterk onderschat. Mede gelet op de implementatie van Basel I1 is het aan te bevelen om alle relevante kredietrisico's op portefeuilleniveau te gaan analyseren. Concentratierisico's spelen daarbij een grote rol. Inkaderen van concentratierisico's kan het beste plaatsvinden in drie fasen: Fase 1: Zorgen voor een kwalitatief onderbouwde segmentatie en classificatie van de leningen. De typologie zoals die in deze literatuurstudie ontwikkeld is kan daarbij een leidraad zijn. Zonder dat het concentratierisico berekend wordt kan op die manier toch de spreiding in de portefeuille onderkend en eventueel verbeterd worden. Fase 2: Het analyseren en beheersen van de concentratierisico's kan vervolgens onderbouwt worden door een kwantificering van de concentraties met behulp van concentratie-indicatoren. De keuze van indicatoren is enigszins beperkt maar de relatieve eenvoud van de indices maken ze goed toepasbaar. Het is aan te bevelen om nader onderzoek te doen naar de mogelijkheden en beperkingen van de verschillende indices waarbij met name de toepassingmogelijkheden van de Herfindahl index en de meer modelmatige benadering van Torto Wheaton Research (TWR 1999, 2000) als veelbelovend beschouwd kunnen worden. Het is mede de eenvoud van de benodigde
data die deze benaderingen interessant maakt alsmede de directe koppeling met vastgoedkenmerken en de toepassingmogelijkheden als 'defaultf-indicator. Fase 3: Tot slot kunnen risicoconcentraties geanalyseerd en beoordeeld gaan worden. Het kunnen beoordelen en meten van concentratierisico's is de basis voor portfoliomanagement. Het eenvoudige model van verwachte verliezen op een lening als functie van de kans op problemen en de grootte van de problemen, dat door Torto Wheaton Research is ontwikkeld, sluit goed aan op instrumenten zoals die door Moody's KMV (KMV's Portfoliomanager) en JP Morgan (CreditMetrics) ontwikkeld zijn voor meer algemene leningportefeuilles. Een nader onderzoek naar de toepasbaarheid en hanteerbaarheid van de genoemde modellen, mogelijk in combinatie met elkaar, lijkt zinvol. Binnen het ING concern (met name de afdeling ICRM) is de 'KMV portfoliomanagertm' reeds bekend. Ten aanzien van de invoering van portfoliomanagement kan nog het volgende opgemerkt worden. Bij het implementeren van portfoliomanagement dient onderscheidt gemaakt te worden naar concentratierisico's en risicoconcentraties. Dat betekent dat onderzocht moet worden of het zinvol en raadzaam is een speciale portfoliomanager of portfoliomanagement aan te stellen als een extra risicomanager of managementunit binnen of boven het huidige risicomanagement. De type risico's verschillen dusdanig dat een aparte behandeling zinvol lijkt. Fysieke of figuurlijke nabijheid tot het huidige risicomanagement is wel gewenst omdat de feedback van het portfoliomanagement nodig is om op leningniveau sturing te kunnen geven aan de portefeuille. Risicomanagement op leningniveau zal nog wel even nodig zijn omdat verkoop van leningen of onderdelen van de portefeuille (securitizatie) en andere 'hedge' strategieën nog niet echt aan de orde zijn. Ook hierin is nader onderzoek aan te bevelen omdat het de mogelijkheden van diversificatie voor ING REF en ING Groep enorm kan uitbreiden. Het is aan te bevelen dat er vanuit ING REF, en met name het risicomanagement, meer aan research en beleidsvorming omtrent risico's gedaan gaat worden. Hiermee kan een bredere en sterkere communicatie en informatieoverdracht gaan plaatsvinden tussen risicomanagers binnen de ING Groep in het algemeen en ING Real Estate in het bijzonder. Veel informatie over concentraties, risicomanagement en portfoliomanagement is reeds bekend in de ING organisatie. Door beperkte uitwisseling van gegevens zijn bepaalde onderdelen van ING Groep reeds een aantal jaren bezig met de concepten van portfoliomanagement en risicoconcentraties terwijl andere units, zoals ING REF, concentratierisico's nog geheel niet kunnen identificeren en analyseren. Ook de contacten tussen de onderdelen van ING Real Estate zouden kunnen verbeteren waar het gaat om uitwisseling van kennis en ervaringen ten aanzien van het risicomanagement alsmede meer basale gegevens over bijvoorbeeld bezit, mogelijke aankopen, ontwikkelingsprojecten en gefinancierde objecten. Met dit soort informatie kan een steeds beter beeld gevormd worden van de concentraties en risico's die met vastgoedfinancieringen te maken hebben. Tot slot is het van groot belang dat de dataverzameling en leningadministratie goed wordt gestructureerd. Dit is nodig voor een goede implementatie van zowel concentratierisico's als portefeuillemanagement binnen het risicomanagement. Hierbij kan en moet aansluiting gezocht worden bij de te vormen databanken in het kader van Basel 11. Alle informatie over alle leningen van ING REF komen hierin te staan in een bepaald eenvormig en consistent 'format'. Om de goede data te kunnen onttrekken aan deze databanken moet, op relatief korte termijn, een inventarisatie plaats gaan vinden van de informatiebehoefte ten aanzien van met name concentratierisico's. Concentratierisico's zijn het eenvoudigst in te kaderen en moeten de basis vormen voor verdere uitbouw naar portfoliomanagement. Risicoconcentraties en portfoliomanagement kunnen mogelijk in een later stadium aan de orde komen. Omdat nu nog gebouwd wordt of gaat worden aan overkoepelende managementinformatiesystemen, die de toegang gaan vormen tot de databank, is het aan te bevelen om de 'juiste vragen' op t e stellen. Zonder een goed informatiesysteem is er geen goede data en zonder goede data geen inzicht, onderbouwing en beheersing van concentratierisico's oftewel :
l
. -
- --
YOU--CAN'T MANAGE 17 1F YOU CAN'T MEASURE-..L?"! _ _ -. _-
--
-
.____J
"B
Samenvatting
I n deze literatuurstudie is onderzocht wat de implementatiemogelijkheden van concentratierisico's bij vastgoedfinancieringen zijn. Daartoe zijn eerst de verschillende concentratierisico's geïdentificeerd en beschreven. Concentratierisico's zijn gedefinieerd in relatie tot vastgoed- en financieringsspecifieke risico's. Implementatie in het huidige risicomanagement is nog lastig omdat concentraties nog niet onderkend kunnen worden en geaggregeerde data moeilijk te achterhalen is. Concentraties komen voor op drie schaalniveaus: bij individuele debiteurs of bepaalde leningstype, in bepaalde segmenten van de portefeuille (naar regio, type vastgoed, courantheid van het object en de branche van de huurder) en op portfolioniveau. Het beoordelen van concentraties bij debiteuren en leningen gebeurt aan de hand van kwalitatieve waarnemingen. De algehele administratie van leningen is afgestemd op de individuele debiteur zodat een concentratie gemakkelijk herkent en beheerst kan worden middels een limiet. Bij de analyse van concentratierisico's worden een aantal dimensies van concentratierisico's beschreven. Ten eerste kan onderscheidt gemaakt worden naar concentratiericico's en risicoconcentraties. Concentratierisico's zijn risico's die samenhangen met de overmatige concentratie van krediet op één aspect van de portefeuille. Dit kan op het individuele leningniveau zijn; per debiteur of leningtype (bijvoorbeeld concentratie in de expiratiedata van optie-lease contracten), of op onderdelen van de portefeuille (portefeuillesegmenten van leningen met min of meer dezelfde vastgoedkarakteristieken, die dus overeenkomstige risico's hebben). Risicoconcentraties zijn de risico's die samenhangen met de kwaliteit van de portefeuille als geheel. De risico's hangen met name af van de correlaties van leningen met marktfactoren en de correlaties van de leningen onderling alsmede de correlaties tussen de verschillende bedrijfsonderdelen binnen een groep zoals bijvoorbeeld de ING Groep. I n hoofdstuk 2 is zijn de verschillende dimensies waarin concentratierisico's kunnen voorkomen verwerkt in een typologie van concentratierisico's. Deze typologie vormt de leidraad voor de beoordeling en het management van concentratierisico's. Bij het bestuderen van de portfolio als geheel komt het begrip risicoconcentratie aan de orde. Hierin wordt geen onderscheidt meer gemaakt naar bijvoorbeeld type vastgoed of regio. Het gaat hierbij om de onderlinge correlaties en de uiteindelijke invloed op de kredietkwaliteit van de portefeuille of het bedrijf als geheel. Bij de beoordeling van concentratierisico's worden drie beoordelingsmaatstaven onderscheiden. Ten eerste de kwalitatieve decompositie in segmenten. Op basis van de ontwikkelde typologie kan de portefeuille gesegmenteerd worden. Zodoende ontstaat inzicht in de mate van spreiding van kredieten over verschillende regio's, bedrijf-/industriesectoren en type objecten (type vastgoed en courantheid). Ten tweede het kwantitatieve meten van concentratierisico's. Decompositie zegt nog niets over de feitelijke concentratiegraad en of dat een extra risico in zich heeft boven de normale kredietrisico's. Om te kunnen 'meten' zijn indicatoren gezocht die iets zeggen over de mate van concentratie. Feitelijk wordt voortgeborduurd op de onderscheiden segmenten en worden de gevonden concentraties expliciet gemaakt als risicocomponent met behulp van een concentratie-index. De meest relevante concentratie-index die uit de literatuurstudie naar voren kwam is de Herfindahl index. De index geeft de som van de marktaandelen in het kwadraat weer. Deze index alsmede enkele afgeleide indicatoren lijken een aantal goede eigenschappen te bezitten die de toepassing op vastgoedfinanciering in theorie mogelijk moet maken. Ten derde is portfoliomanagement bekeken als methode om concentraties te beoordelen. Portfoliomanagement is gericht op het onderkennen en beheersen van specialisaties (risicoconcentraties) en diversificatie (risicospreiding) in een leningportefeuille. De mate van risicotoevoeging van een individuele lening geeft aan of deze lening bijdraagt aan een verhoging van de risicoconcentratie of dat het meewerkt aan een verdere diversificatie. Deze methode waarbij de risicocontributie van individuele leningen op het geheel bepaald moet worden is gebaseerd op de correlatie en standaarddeviatie van de kredietkwaliteit. Deze kredietkwaliteit wordt bepaald door de mate waarin de lening verliesgevend kan zijn of worden en wordt in de regel uitgedrukt in de 'default probability' ('default rating').
--
LikeratuurIJijst en bronnen. L__
--
--
---
--
- - - -- --
--
-
- --
p
-
---
Adelman, M.A., 1969. Comment on the "H"concentration measure as a numbers-equivalent Review of Economics and Statistics, February, p 99-101 Altman, E,I., Sauinders A., 1998 Credit risk measurement: development over the last 20 yean. Journal of Banking & Finance 2 1 (1998) p.1721-1742. Basel Committec? o n B a n k i n g Supervision, 2003 Overview of the New Base1 Capital Accord. Consultative Document, issued for comment, Basel, April/July 2003 Bank for International Settlements. www.his.o~-g Base11 C(~mmStfee on Banking P ~ p e r v l s i ~ n2000 , Principles for the Management of Credit Risk. Basel Committee publications nr.75, Basel, September 2000. Bank for International Settlements. www.bis.orq. Barclays, 2000 Barclays Annual Report 2000, notes 64. w w ~ ~ . i n v e s t ~ r s . I i a r c l a v s . ~ ~ . ~ I ~ Bauermann, I., Kroon, R., Willig, R. Basel II - een onvermijdelijke investering, Concurrentievoordelen door verbeterd risicomanagement Banking Review, September 2002, 13ejaargang nr. 5, p. 34-37. B e r k h o u t , T.M., et al., 1998. Risicoanalyse van Vastgoed: Het proces van inventariseren en wegen van vastgoedrisico'c. SBV, 1998 Berc, M., Springer, T.M., 1997 Economies of scale for Real Estate Investment Trusts. RERI Working Papers, 1997. Via website: wiw.rei-i.orq/researc& Bodie, Z., Kane, A., Marcus, A.J., 2001 Essentials of investments Fourth edition, McGraw-Hill 2001 Part two; Portfolio Theory, p. 151 ev. Part six; Active Investment Management, p.603 ev. Boer, D., Broasáeen, D., Op 't Veld, H., (Working Paper). Corporate Focus and stock performance. Evidence from international property share markets. Erasmus University of Rotterdam, Kempen & Co Corporate Finance en The University of Amsterdam, Finance Group. Bos, A, Research en Beleid WUH, 2001 Inkadering open-eind risico's bij optielease contracten (Memo aan het Kredieten Comité WUH) Intern memorandum RRB, 5 januari 2001. BreaBy, A. R., Myers, S.C., Marcus, A.J., 2001 Fundamentals of Corporate Finance Third edition, McGraw-Hill 2001 Part Three, p. 257-344, Part Eight, p. 721-742. Chandrashekaran, V., Young, M.S., 1999. Industry concentration; the case of Real Estate I n vestment Trusts. Real Estate Finance, vo1.16, nr.3 Fall 1999, p. 27-35.
-
-
i-
--A
-
Drzik, J. (Oliver Wyman & Company), 1998. The seven stages of risk management. The Journal of Lending &Credit Risk Management, February 1998, p.34-39. Eichholtz, P.M.Ar 1994 Real Estate Diversification. Proefschrift Rijksuniversiteit Limburg te Maastricht, 13 januari 1994. Eickholtz, P.M.A, 2003 Syllabus Portfoliobeleid, 20 maart 2003 SBV-MRE opleiding 2001-2003, semester TV. EU csmmiscie (directoraat interne markt), 1999 Herziening van de solvabiliteitvereisten voor EU-krediet instellingen en beleggingsondernemingen. Publicatie in Markt nummer 1123/99-NL, 1999. Wrgciciy, F.A., MuBiendore, W.E., Ruth@ráordfR.C., 1997. Market structure in the residential real estate brokerage market. Journal of Real Estate Research, vol. 14, nr.1/2, 1997, p.107-115.
GoB!inger, T.L., Margan, J.B., 1993. Calculation of an efficient frontier for a commercial loan portfolio. Balancing the risk and return of a commercial bank loan portfolio. The Journal of Portfoliomanagement, Vol. 19, nr. 4 Winter 1993, p.39-46. Heidrick, G.W, 2002 Concentrating financial risk in workers compensation: Why a federal backstop is the best solution. Workers Compensation issues report 2002 Alliance of American Insurers. ENG ICRM, 2000 Risk Rating Large Corporates. Projectpaper on new internal rating system, based upon Basel I1 changes. ING Group Credit Risk Management, 2000
I N G REF, 2003 Voorbeelden Expose's, Financieringsnormen, Vastgoedtabellen En (KCV) procedures. IMF, 2003 Cumpilation Guide on Financial Soundness indicators. IMF International Monatary Fund , draft March 2003, p.284 en 285. Via website: w w w . i n ~ f . n ~
JPMorgan, 1997. Introduction to Credit~etrics? the benchmark for understanding credit risk. J. P.Morgan & Co. Inc. New York, April 2, 1997. J.P.Morgan Securities Inc. Global Credit Derivatives.
Kelly jr., W.A., 1981. A generalized interpretation of the Hefindahl Index, Southern Economic Journal, 48 ( l ) , p.50-57.
KMV Corporation, 1998 Portfolio Manager Overview. KMV Corporation, San Franscisco, 04 June 1998. Website: w v ~ w W k r n v ~ ~ c m ~ , Via website ING intranet (ICRM/ICRA portfolio modelling team); 'The PM concept'
Mano, Y., Btcuka, K., 2000. Agglomeration economies and geographical concentration of industries: A case of manufacturing sectors in postwar Japan. Journal of the Japanese and International Economics 14, 2000, p.189-203. Márques Diez-Canedo, J., López Castafión, C., 1999. Concentration Risk in Bank Loan Portfolio 's: Measurement, Single Obligor Limits, and Capita1Adequacy. Artikel Memo's Bases PP, 2002/2003 Bazel II, uitleg, samenvatting en definiëring Interne memoranda IIVG group. ING Real Estate en ING group/ICRM/CCRM. MoodyFs, 2001 ~ i s k ~ aen l c~ ~ i s~ k A d v i s o #Via ~ . website ~ w w . m o o d y c . c o m Woody'c, 2002 Commercial real estate asseh in bank loan portfolios, Assessing the impact of ricing risk concentration. By Muranyi, L., et al., Special Comment, May 2002. Moody's Investors Service, Global credit research. MorIey, I., 1998. Risk - Concentration or Diversification. Artikel uit Investment Advisor, 1998 , download van www.aiina .org/aimasite/ai-ticles/sept(38/aibaovettt htm Oliver, W y m a n e n Company, 1998. Risk Adjusted Return on Capital, Introductory paper ING bank, 26 February 1998. Oiiwer, W y m a n e n Company, 2002. Capita1 attribution. Introduction. ING bank, 12 March 2002. Pensioen- e n Verzekeringskamer, 2003 White Paper Solvabiliteitstoets: Financieel Toetsingskader. PVK, Apeldoorn, maart 2003 Projectgroep Bazel P I , 2003. Introductie voor CR/Appraisals. ING Real Estate Finance, 20 Juli 2003. MWOC, 1999 Presentation on the RAROC Concepts and on the Risk Adjusted Pricing System (RAPS). Presentation for MT WUH. ING Global Risk Management, RAROC department, Amsterdam, 5 February 1999. WCC za, 2000 Introductiedocument RCS 2a ING Nederland; Krediet Risicomanagement Nederland, Oktober 2000 Rigo, 2000. De mate van concentratie bij woningcorporaties. Een ruimtelijk analyse. Door: Conijn, J., Van der Reijden, H., Rigo Research en Advies BV, oktober 2000. H k t . 2 en bijlage 1. Saunders, A., 1997. Financial Institutions Management. Chapter 12. Credit Risk IJ: Loan portfolio & concentration risk. 3e druk, Mcgraw-Hill 1997.
SPRU Science a n d Technology Psllw Research. Industrial Indicators. Econornic Analysis for Science and Technology. By: Steinmueller, E. and Geuna, A. University of Sussex at Brighton. S t a n d a r d g en POOFS,2003. Rating Banks. Rating Methodology: Financial Institutions Criteria. Via website: wy\lkv.standardandpoors.corn S t i r s h , K.J., Metlli, C., 2003. Now and Then, the evolution of loan quality for U.S. banks. Federal Reserve Bank Of New York, Current Issues i n economics en finance vol, 9, nr. 4, April 2003.
The Joint Forum, 6999, Risk Concentration Principles, The Joint Forum; Basel Committee on Banking Supervision, International Organization of Securities Commissions and International Association of Insurance Supervisors, Basel Committee Publications nr. 63, December 1999. w . b i s . o r g .
rwa, 1999 'Evaluating Risk of Real Estate in Whole Loans', By; Catherine Polleys, Richard Brace, Raymond Torto & William Wheaton, Torto Wheaton Research, September 1999. vv~lw.to&wheatonresearch_o~ TWR, 2000 Lending risk for banks: Another approach. By; Costello, J.M., Southard, J.A., Torto, R.G., Wheaton, W.C. Torto Wheaton Research, 2000.
Wheeler, J.O., Wwlller, P.O., 1986. Econornic Geography, Second edition, John Wiley & Sons 1986.
