Risicomanagement en Derivatengebruik

Risicomanagement en Derivatengebruik Wat zijn de verschillen in derivatengebruik tussen het MKB en het grootbedrijf? Een vergelijking in de industrie

S.E.J. Meessen Juli 2006

Verkort Doctoraal Bedrijfseconomie Algemeen Programma Departement Financiering Faculteit Economie en Bedrijfswetenschappen

Risicomanagement en Derivatengebruik Wat zijn de verschillen in derivatengebruik tussen het MKB en het grootbedrijf? Een vergelijking in de industrie

S.E.J. Meessen Juli 2006 Begeleider: Prof. dr. B. Melenberg Verkort Doctoraal Bedrijfseconomie Algemeen Programma Departement Financiering Faculteit Economie en Bedrijfswetenschappen

Armoede en rijkdom zijn woorden voor “behoefte” en “verzadiging”; dus die behoeften heeft, is niet rijk en hij die geen behoeften heeft, is niet arm. Democritus

Samenvatting Wat zijn de verschillen in derivatengebruik tussen het MKB en het grootbedrijf? Dat is de vraag die in deze scriptie centraal staat. Heeft het verschil in grootte een effect op het derivatengebruik? Deze vraag zal beantwoord worden door zowel een literatuur- als een empirisch onderzoek. Het is belangrijk dat de centrale probleemstelling onderzocht wordt. Indien financiële risico’s niet worden afgedekt, kan dit leiden tot grote verliezen, zelfs tot het faillissement van een onderneming. En veel belanghebbenden kunnen hier nadelige gevolgen aan over houden. De bedrijfsgrootte wordt volgens de Nederlandse overheid ingedeeld in drie categorieën, te weten: het groot-, midden- en het kleinbedrijf. Er bestaan veel verschillen tussen de structuur van het MKB en het grootbedrijf. Hierbij valt te denken aan de leiding en eigendom, de balans en de financiële kengetallen. Risicomanagement heeft te maken met de mate waarin ondernemingen wensen hun financiële risico’s als gevolg van prijsfluctuaties te beheersen. Risico’s afdekken noemt men ook wel hedging. Het doel van een hedge strategie kan zijn: minimalisatie van de reële economische invloeden van veranderingen op de prijzen van financiële titels. Blootstaan aan een bepaald risico noemt men ook wel exposure. Deze exposures zijn onder te verdelen in de accounting- en de economische exposures. Hoe een onderneming aan risicomanagement doet, maakt volgende de Modigliani en Miller theorie niets uit. Door afwezigheid van kapitaalmarktimperfecties zoals belastingen, faillissement-, transactie- en informatiekosten is de kapitaalstructuur irrelevant. In de praktijk is de markt niet perfect. Door bepaalde kapitaalmarktimperfecties (belastingen) en volgens bepaalde theorieën (financiële nood, underinvestment en managerial theorieën) voegt hedging waarde toe aan de onderneming. Om een antwoord te vinden op de probleemstelling is er een literatuuren een empirisch onderzoek verricht. Bij de literatuurstudie zijn er een aantal artikelen bestudeerd en geanalyseerd. Voor het empirisch onderzoek is gebruikt gemaakt van jaarrekeningen van het jaar 2004 van 150 Nederlandse industriële bedrijven die binnen het MKB of grootbedrijf vallen. De gevonden data van de beide onderzoeken, is afkomstig van de catalogi en informatiebestanden van de Universiteit van Tilburg. De gevonden data over het derivatengebruik wordt samengevat en geanalyseerd. Tevens is er gebruik gemaakt van statistiek in het bijzonder van lineaire regressie. Met deze statistiekmethode is onderzocht of er een causaal verband is tussen bepaalde variabelen in het derivatengebruik.

3

Bij het literatuuronderzoek lijkt het erop dat de bedrijfsgrootte invloed heeft op het derivatengebruik. Schaalvoordelen spelen dus een grote rol in het derivatengebruik. Andere belangrijke redenen waarom het MKB minder derivaten gebruikt, kan te maken hebben met de derivatenmarkt en -kennis. Het belangrijkste hedging motief voor ondernemingen is stabilisatie van kasstromen, gevolgd door stabilisatie van de accounting opbrengsten, bedrijfswaarde en de balansposten. Het valutarisico wordt het meest afgedekt gevolgd door het rente-, commodity- en het eigenvermogenrisico. Binnen het derivatengebruik zijn er bepaalde drempels, die vooral van toepassing zijn op het midden- en kleinbedrijf. Bij het emprisch onderzoek komt naar voren, net zoals bij het literatuuronderzoek, dat de bedrijfsgrootte invloed heeft op het derivatengebruik. Bij het grootbedrijf is het derivatengebruik het hoogst. In de volgende volgorde worden de financiële risico’s afgedekt: valuta-, rente-, commodity- en het eigenvermogenrisico. Dit kwam ook naar voren in het literatuuronderzoek. Uit het empirisch onderzoek blijkt dat bepaalde variabelen invloed hebben op het derivatengebruik en de afdekking van bepaalde financiële risico’s. Het antwoord op de probleemstelling kan als volgt in het kort worden beschreven. De bedrijfsgrootte heeft een grote invloed op het derivatengebruik. Het grootbedrijf gebruikt meer derivaten dan het midden- en kleinbedrijf, dit kan te maken hebben met de schaalvoordelen. Het grootbedrijf kan de kosten die komen kijken bij het risicomanagement beter dragen dan het MKB. Het grootbedrijf is tevens relatief gezien meer blootgesteld aan financiële risico’s vergeleken met het MKB. Hierdoor zal het grootbedrijf eerder derivaten gebruiken. Om risicomanagement goed te kunnen toepassen is er kennis vereist, die vaak niet aanwezig is in het MKB. Voor het MKB betekent dit dat zij een hogere drempel heeft om derivaten te gebruiken, vergeleken met het grootbedrijf.

4

Voorwoord Deze scriptie is geschreven ter afsluiting van mijn doctoraalstudie Bedrijfseconomie met als afstudeerspecialisatie Ondernemingsfinanciering, aan de Universiteit van Tilburg. Mijn scriptieonderwerp heeft betrekking op het vakgebied risicomanagement. Binnen deze scriptie ga ik het verschil onderzoeken tussen het midden- en kleinbedrijf, oftewel het MKB en het grootbedrijf (GB) met betrekking tot de omgang van financiële derivaten. Ik heb voor dit onderwerp gekozen, omdat risicomanagement mij tijdens de opleiding zeer aansprak. Hierbij wil ik iedereen bedanken die mij gesteund heeft tijdens het schrijven van mijn afstudeerscriptie. In het bijzonder wil ik Dhr. Prof. dr. B. Melenberg, mijn scriptiebegeleider, bedanken voor de steun en raad die ik heb mogen ontvangen tijdens het schrijven van deze scriptie. Sonja Meessen Juli 2006

5

Inhoudsopgave

Samenvatting

3

Voorwoord

5

Inleiding

9

1 1.1 1.2 1.3

1.4 2 2.1 2.2 2.3

2.4 2.5 2.6 2.7

MKB en grootbedrijf in de industrie Industrie Classificatie bedrijfsgrootte Structuur MKB en Grootbedrijf 1.3.1 Leiding en eigendom 1.3.2 Balans 1.3.3 Kengetallen Samenvatting en conclusies

13 13 15 16 16 17 18 20

Risicomanagement Wat is risicomanagement? Financiële risico’s Hedging determinanten 2.3.1 Belastingen 2.3.2 Financiële nood 2.3.3 Underinvestment 2.3.4 Managerial theorieën Afwentelingsmogelijkheden Voor- en nadelen hedging Exposures 2.6.1 Accounting exposure 2.6.2 Economische exposure Samenvatting en conclusies

21 21 21 22 23 24 25 25 26 27 28 29 30 32

6

3 3.1 3.2

3.3

3.4

3.5 3.6 3.7 4 4.1

4.2

4.3

4.4

Derivaten Derivatenmarkt Optie 3.2.1 Koop optie 3.2.2 Verkoop optie 3.2.3 Voor- en nadelen Forward & Future 3.3.1 Forward 3.3.2 Future 3.3.3 Voor- en nadelen Swap 3.4.1 Renteswap 3.4.2 Valutaswap 3.4.3 Commodity swap 3.4.4 Eigenvermogenswap 3.4.5 Voor- en nadelen Overige derivaten Risico’s Samenvatting en conclusies

33 33 33 34 35 36 36 36 37 37 38 38 39 40 40 41 42 43 44

Literatuuronderzoek Derivatengebruik 4.1.1 Onderzoeksmethode 4.1.2 Gebruik bij bedrijfsgrootte 4.1.3 Risico’s 4.1.4 Motieven derivatengebruik Financiële risico’s 4.2.1 Valuta 4.2.1.1 Valuta en de resultatenrekening 4.2.1.2 Afdekkingposten 4.2.1.3 Valutaderivaten 4.2.2 Rente 4.2.2.1 Rentederivaten 4.2.2.2 Renteswap motieven 4.2.3 Commodity 4.2.4 Eigenvermogen Drempels derivatengebruik 4.3.1 Bezorgdheden derivatengebruik 4.3.2 Redenen geen derivatengebruik 4.3.3 Bedrijfsgrootte Samenvatting en conclusies

45 45 45 45 47 48 50 50 50 50 53 54 54 56 56 57 58 58 61 63 64

7

5 5.1 5.2 5.3

5.4

Empirisch onderzoek Data Onderzoeksvragen en -opzet Resultaten 5.3.1 Derivatengebruik en bedrijfsgrootte 5.3.2 Financiële risico’s en derivaten 5.3.3 Verbanden in derivatengebruik 5.3.3.1 Derivatengebruik 5.3.3.2 Valutarisico 5.3.3.3 Renterisico 5.3.3.4 Commodity risico 5.3.3.5 Eigenvermogenrisico Samenvatting en conclusies

65 65 65 67 67 68 70 70 74 77 80 82 86

Conclusies

87

Literatuurlijst

91

Bijlagen A. Statistische afbakening van de subsectoren B. Accounting exposure berekeningsmethoden C. Indelingen van de technieken van valutarisico’s D. Overzicht van de belangrijkste afgeleide financiële instrumenten E. Opties F. Futures G. Renteswaps H. Artikelen derivatengebruik I. Corporate Governance J. Ondernemingen MKB en grootbedrijf K. SPSS Derivatengebruik L. SPSS Valutarisico M. SPSS Renterisico N. SPSS Commodity risico O. SPSS Eigenvermogenrisico

96 97 98 99 100 102 104 105 107 108 112 118 124 130 136

8

Inleiding Risicomanagement is de laatste jaren steeds meer in opmars gekomen. Wat zijn de verschillen tussen het grootbedrijf en het MKB binnen het risicomanagement, met betrekking tot de omgang van financiële derivaten? Dat is de vraag die in deze scriptie centraal staat. In de jaren zeventig is risicomanagement in opkomst gekomen. Een oorzaak hiervan was dat zich toen heftige schommelingen hebben voorgedaan in de prijzen van allerlei financiële producten. Zoals schommelingen in de wisselkoersen, goederenprijzen, rente bij kort- en langlopende leningen. Dit allemaal leidde tot onzekerheid. Risicomanagement heeft alles te maken met de wijze waarop een organisatie omgaat met financiële risico’s zoals het valuta-, rente-, commodity- en het eigenvermogenrisico. Een onderneming kan bij veranderingen verlies leiden, bijvoorbeeld als het te betalen rentetarief stijgt. Om deze financiële risico’s te kunnen beheersen, kan men derivaten gebruiken. Een derivaat is een financieel (afgeleid) product, afgeleid van verhandelbare producten te weten: valuta’s of goederen. Het doel van een derivaat is om deze producten op termijn tegen een vooraf bekende prijs te kunnen kopen of verkopen. Er zijn verschillende typen derivaten zoals de optie, forward, future en de swap. Risico’s afdekken noemt men ook wel hedging. Bijvoorbeeld een Nederlandse onderneming koopt een bepaalde hoeveelheid goederen in Japan. Uit angst dat de koers van de Yen zal stijgen, koopt de onderneming een termijncontract (forward). Hierdoor is de inkoopprijs vast en beschermd tegen wisselkoersstijgingen. Het blootstaan aan (valuta)risico’s wordt ook wel exposure genoemd. Er bestaan twee soorten exposures: de accounting- en de economische exposure. De accounting exposure heeft te maken met de vertaling van de boekhouding in de jaarrekening. De economische exposure heeft te maken met de kasstromen, die direct en indirect een risico kunnen vormen voor een onderneming. Beide exposures kunnen de ondernemingswaarde beïnvloeden. Hoe een onderneming aan risicomanagement doet, maakt volgens de Modigliani en Miller theorie niets uit. In deze theorie wordt ervan uitgegaan dat de wijze waarop een onderneming gefinancierd is, geen invloed heeft op het toevoegen van marktwaarde. Door afwezigheid van kapitaalmarktimperfecties, zoals belastingen, faillissement-, transactie- en informatiekosten, is de kapitaalstructuur irrelevant. In de praktijk is de markt niet perfect. Door bepaalde kapitaalmarktimperfecties (belastingen) en volgens bepaalde theorieën (financiële nood, underinvestment en managerial theorieën) voegt hedging waarde toe aan de onderneming. Het doel van een hedge strategie kan zijn: minimalisatie van de reële economische invloeden van veranderingen op de prijzen van financiële titels.

9

Zoals eerder vermeld wordt in deze scriptie het derivatengebruik in het midden- en kleinbedrijf, oftewel het MKB en het grootbedrijf (GB) met betrekking tot de omgang van financiële derivaten onderzocht. Voor het classificeren van de bedrijfsgrootte wordt er gekeken naar diverse criteria. Zo wordt er gekeken naar de activawaarde, de netto-omzet en het aantal werknemers binnen het boekjaar. Onder het grootbedrijf vallen vaak beursgenoteerde (publieke) ondernemingen en is het vermogen aanzienlijk hoger dan in het MKB. Het MKB is meer een besloten onderneming. Eenmanszaken, vennootschappen onder firma, commanditaire vennootschappen en kleine en middelgrote besloten vennootschappen, vallen onder het MKB. Het grootbedrijf is sterker dan het MKB, doordat deze meer aan risicospreiding (diversificatie) doet. De centrale probleemstelling luidt als volgt: Wat zijn de verschillen in derivatengebruik tussen het MKB en het grootbedrijf? Heeft het verschil in grootte een effect op het derivatengebruik? Het is belangrijk dat de centrale probleemstelling onderzocht wordt. Indien financiële risico’s niet worden afgedekt, kan dit leiden tot grote verliezen, zelfs tot het faillissement van een onderneming. En veel belanghebbenden zoals werknemers, leveranciers, klanten en kapitaalverstrekkers kunnen hier nadelige gevolgen aan overhouden. Om een goed onderbouwd antwoord op de probleemstelling te vinden, moet er eerst een antwoord gegeven worden op de volgende afgeleide vragen: 1. Hoe is de Nederlandse industrie opgebouwd? 2. Wanneer hoort een onderneming bij het MKB of het grootbedrijf? 3. Wat zijn de verschillen tussen het MKB en het grootbedrijf? 4. Wat is risicomanagement en welke financiële risico’s bestaan er? 5. Wat zijn derivaten en welke soorten bestaan er? 6. Hoe gaan ondernemingen om met financiële risico’s en derivaten? 7. Zijn er bepaalde verbanden in derivatengebruik? Deze scriptie is opgebouwd uit een theoretisch- en een empirisch gedeelte. Het theoretische gedeelte richt zich op de onderwerpen die gerelateerd zijn aan de probleemstelling. Voor dit gedeelte van de scriptie is relevante literatuur over het onderwerp risicomanagement bestudeerd. Deze literatuur bestaat voornamelijk uit studieboeken en artikelen oftewel papers. De betreffende theorie zal in het kort behandeld worden. Het theorie gedeelte hangt nauw samen met het empirische onderdeel.

10

In het empirisch onderzoek wordt onderzocht of er verbanden zijn in het derivatengebruik en of deze overeenkomen met de theorie. Hierbij wordt er gebruik gemaakt van de statistiektechniek lineaire regressie. Deze scriptie is als volgt opgebouwd: • Hoofdstuk 1 MKB en grootbedrijf in de industrie; • Hoofdstuk 2 Risicomanagement; • Hoofdstuk 3 Derivaten; • Hoofdstuk 4 Literatuuronderzoek; • Hoofdstuk 5 Empirisch onderzoek; • Conclusies. Hoofdstuk één tot en met vier betreffen het theorie gedeelte van deze scriptie. In hoofdstuk één staat het MKB en het grootbedrijf in de industrie centraal. Er zal een omschrijving gegeven worden van de Nederlandse industrie. Ook wordt er dieper ingegaan op de verschillen van de ondernemingstructuur van het MKB en het grootbedrijf. In hoofdstuk twee wordt er dieper ingegaan op het begrip risicomanagement. Er zal worden uitgelegd wat risicomanagement is. Ook zal er een beeld geschetst worden van de hedging determinanten. Dit zijn kapitaalmarktimperfecties en bepaalde theorieën, waardoor risicomanagement een positieve bijdrage levert aan de ondernemingswaarde. Tevens zullen de voor- en nadelen besproken worden van risico afdekking en komen de diverse ondernemingsexposures (bepaalde risico’s) aan bod. In hoofdstuk drie komen de afdekkinginstrumenten aan bod, beter bekend als de financiële derivaten. De meest gebruikte derivaten zullen aan bod komen, waarbij ook de voor- en nadelen per derivaat besproken worden. Dit hoofdstuk wordt afgesloten met de risico’s die betrekking hebben op het derivatengebruik. Hoofdstuk vier betreft het literatuuronderzoek. De resultaten van andere onderzoeken in het kader van de probleemstelling worden hier besproken. Hiervoor zijn een aantal artikelen geanalyseerd en samengevat. Er wordt ingegaan op het derivatengebruik, de financiële risico’s en de drempels bij derivatengebruik. Er blijkt een verband te zijn tussen de bedrijfsgrootte en het derivatengebruik. Bepaalde financiële risico’s spelen een grote rol in het risicomanagement. Ook is er een bepaalde voorkeur aan financiële derivaten. De drempels in derivatengebruik zijn onder te verdelen in bezorgdheden en redenen voor geen derivatengebruik. Deze drempels zijn in het bijzonder van toepassing op het midden- en kleinbedrijf.

11

Aansluitend op hoofdstuk vier, komt hoofdstuk vijf het empirisch onderzoek aan bod. In dit hoofdstuk wordt aan de hand van jaarrekeningen gekeken naar het derivatengebruik en de bedrijfsgrootte. Ook wordt er gekeken naar de financiële risico’s en de derivaten die ondernemingen gebruiken, om deze risico’s af te dekken. Als data is gebruikt gemaakt van jaarrekeningen van het jaar 2004, van 150 Nederlandse industriële bedrijven die binnen het MKB of grootbedrijf vallen. Per ondernemingsgrootte worden 50 bedrijven onderzocht. Tevens wordt er onderzocht of er een causaal verband is tussen bepaalde variabelen in het derivatengebruik. Dit gebeurt door middel van de statistiekmethode lineaire regressie. Aan de hand van jaarrekeningen wordt geconstateerd dat de bedrijfsgrootte een belangrijke rol speelt in het derivatengebruik. Ook worden bepaalde financiële risico’s meer afgedekt, dan andere financiële risico’s. In het lineaire regressie model worden geldbedragen weergegeven in miljarden Euro’s. Uit het empirisch onderzoek blijkt dat bepaalde variabelen invloed hebben op het derivatengebruik. Deze invloed is het grootste in het grootbedrijf, omdat hier met grote geldbedragen gewerkt wordt, in tegenstelling tot het midden- en kleinbedrijf. Vooral de variabelen bedrijfsgrootte, voorraad en het vreemdvermogen lang hebben een grote invloed op het derivatengebruik. Ook zijn er verbanden gevonden in het afdekken van de financiële risico’s. Het valutarisico heeft een sterk verband met het derivatengebruik en de debt ratio. De variabelen derivatengebruik, bedrijfsresultaat en de debt ratio hebben een grote invloed op het renterisico. Op het commodity risio hebben vooral de variabelen financiële baten, financieel saldo, voorraad en het vreemdvermogen lang veel invloed. Bij het eigenvermogenrisico zijn de statistisch significante variabelen, economisch gezien niet significant. Deze scriptie wordt afgesloten met de conclusies. Hierin worden de belangrijkste bevindingen besproken van het literatuuren het empirisch onderzoek met betrekking tot de probleemstelling. Ook wordt er ingegaan op de beperkingen van het onderzoek en aanbevelingen voor verder onderzoek.

12

1

MKB en grootbedrijf in de industrie

In dit hoofdstuk wordt een beeld van de Nederlandse industrie geschetst. Vervolgens wordt op de classificatie van de bedrijfsgrootte ingegaan. Dan wordt de structuur van het MKB en het grootbedrijf beschreven. Dit hoofdstuk wordt afgesloten met een samenvatting en conclusies. 1.1

Industrie

Industriële revolutie In de 18e eeuw begon de industriële revolutie. Op dat moment was de stoommachine uitgevonden, die een enorme impuls gaf aan de technologische ontwikkeling. De toenmalige ambachtelijke en kleinschalige werkplaatsen groeiden uit tot de hedendaagse grootschalige industrie. Het begin van deze revolutie vond plaats in Groot-Brittannië. Toen vonden er gelijktijdig verschillende gebeurtenissen plaats, namelijk: • Verbetering van de agrarische technieken. Het gevolg hiervan was dat veel mensen werkloos raakten; • Verbetering van de technische vaardigheden; • Het ontstaan van een ondernemend klimaat door de internationale handel. De opbrengsten van deze handel werd geïnvesteerd in nieuwe productietechnieken. Er kwamen dus steeds meer machines te staan op de werkplaatsen, niet iedereen was hier blij mee. Zo waren er verscheidene boycotacties tegen fabrikanten en soms zelfs opstanden van arbeidsloos geworden thuiswerkers. Snelle verstedelijking was een gevolg van de industrialisatie. Er kwamen steeds meer fabrieken in kleine dorpen en stadjes. Steeds meer mensen gingen werken in deze fabrieken. Er werd een nieuwe sociale stand geboren: de arbeidersklasse. De rest van de wereld volgde de industrialisatie later, zo omstreeks na 1830. De Nederlandse Industrie De industrie heeft als kernactiviteit het vervaardigen van goederen. Primaire grondstoffen worden bewerkt in stappen tot halffabrikaten en eindproducten. Een kenmerk van de industrie is de inzet van machines op de werkvloer. Het Nederlandse bedrijfsleven wordt ingedeeld in twee delen, namelijk het particuliere- en het overige bedrijfsleven (Braaksma, van de Graaff en Overweel 2003). De industriële sector valt onder het particuliere bedrijfsleven, deze bestaat uit zes subsectoren te weten: 1. Voedings- en genotmiddelenindustrie; 2. Textiel- en papierindustrie; 3. Bouwmaterialen-, meubel- en overige industrie; 4. Aardolie- en chemische industrie; 5. Metaal- en metaalproductenindustrie; 6. Apparaten- en transportmiddelenindustrie. In bijlage A Statistische afbakening van de subsectoren, staat een uitwerking van deze subsectoren. 13

Figuur 1.1: Plaats van de industrie in het Nederlandse bedrijfsleven

Bron: Braaksma, van de Graaff en Overweel (2003). In figuur 1.1 en tabel 1.1 wordt weergegeven hoe het Nederlandse bedrijfsleven is opgebouwd. De industrie heeft een grote plaats in het bedrijfsleven. In het jaar 2001 bestond de Nederlandse industrie uit 46.100 ondernemingen. Een omzet van circa 238 miljard Euro werd gehaald. De industrie is een grote werkgever, zo zijn er in de totale industrie 830.360 arbeidsjaren (het aantal voltijdbanen). De gemiddelde arbeidsproductiviteit is hoog te noemen, deze bedroeg circa 73.690 Euro per werknemer. Tussen de industriële subsectoren zijn verschillen. In de bouwmaterialen-, meubel- en overige industrie is de arbeidsproductiviteit nog geen 40% van de arbeidsproductiviteit in de aardolie- en chemische industrie. Tabel 1.1: Kerngegevens van de industrie in 2001

Bron: Braaksma, van de Graaff en Overweel (2003).

14

De apparaten- en transportmiddelenindustrie biedt de meeste werkgelegenheid. De hoogste omzet wordt behaald in de aardolie- en chemische industrie. Meer dan de helft van de industriële omzet wordt geëxporteerd. Dit gebeurt vooral in de sectoren aardolie- en chemische industrie, de apparaten- en transportmiddelen industrie en de voedings- en genotmiddelenindustrie. Er kan gezegd worden dat de Nederlandse industrie steeds meer te kampen heeft met de internationale concurrentie, doordat de buitenlandse concurrentie toeneemt. Dit geldt ook binnen het MKB. Een gevolg hiervan is dat de afhankelijkheid toeneemt van de internationale economische ontwikkelingen. Door de toenemende internationalseringen worden producten en processen steeds complexer. Vaak zijn deze alleen nog maar te realiseren door het bijeenbrengen van verschillende disciplines. Hierdoor neemt het aantal strategische allianties en tijdelijke samenwerkingsverbanden toe. 1.2

Classificatie bedrijfsgrootte

De bedrijfsgrootte wordt volgens de Nederlandse overheid ingedeeld in drie categorieën te weten: 1. Grootbedrijf; 2. Middenbedrijf; 3. Kleinbedrijf. Deze indeling vindt plaats aan de hand van bepaalde criteria namelijk: • Waarde van de activa volgens de balans met toelichting op grondslag van de verkrijgings- en vervaardigingsprijs over het boekjaar; • Netto-omzet over het boekjaar; • Gemiddeld aantal werknemers over het boekjaar. In de onderstaande tabel 1.2 worden de geldbedragen en aantallen vermeld die de classificatie bepalen. Een onderneming moet aan twee van de drie voorwaarden voldoen, op twee opeenvolgende balansdata. Tabel 1.2: Classificatie MKB en grootbedrijf Grensbedragen in Euro’s voor boekjaren die aanvangen op of na 1 januari 2004: Waarde Activa Netto-omzet Werknemers

Klein 0 < 3.650.000 0 < 7.300.000 0 < 50

Middelgroot 3.650.000 - 14.600.000 7.300.000 - 29.200.000 50 - 250

Groot > 14.600.000 > 29.200.000 > 250

Bron: Burgerlijk Wetboek 2, titel 9, afdeling 11, art 396 en 397. Het grootste deel van de Nederlandse ondernemingen behoort tot het kleinbedrijf (Jonker 2002). Veel kleine zelfstandigen maken deel uit van deze groep. Het grootbedrijf telt minder dan één procent van het totale aantal ondernemingen. Het MKB is voor 55% verantwoordelijk voor de werkgelegenheid in Nederland (Jonker 2002).

15

1.3

Structuur MKB en Grootbedrijf

In deze paragraaf wordt het verschil van leiding en eigendom bij het MKB en het grootbedrijf toegelicht. Vervolgens wordt ingegaan op de balans en de kengetallen van het MKB en het grootbedrijf. 1.3.1 Leiding en eigendom Publieke (beursgenoteerde) ondernemingen, die vaak behoren tot het grootbedrijf, worden het scherpst geobserveerd. Ze moeten aan meer voorschriften betreffende de publicatieplicht voldoen, waardoor ze voor een buitenstaander meer transparant zijn (Duffhues 2003). Het MKB is meer een besloten onderneming. Hiertoe behoren eenmanszaken, vennootschappen onder firma, commanditaire vennootschappen en kleine en middelgrote besloten vennootschappen. Door de ondernemingsgrootte hoeven organisaties minder aan de publicatieplicht te voldoen dan het grootbedrijf. Een eenvoudige jaarrekening is meestal voldoende, in tegenstelling tot het grootbedrijf (Duffhues 2003). Binnen veel ondernemingen in het MKB is er geen scheiding tussen de leiding en eigendom. Het gevolg hiervan is dat het MKB minder transparant is. Doordat het MKB aan minder publicatievoorschriften moet voldoen, ontstaat er een informatieprobleem voor derden. Concreet houdt dit in dat het binnen het MKB moeilijker is om geld aan te trekken, dan binnen het grootbedrijf (Duffhues 2003). Immers een buitenstaander kan de financiële positie van een organisatie, beter beoordelen als er aan meer publicatie-eisen moet worden voldaan (Duffhues 2003). Tevens zorgt de scheiding van leiding en eigendom binnen het grootbedrijf voor een agency probleem. Hieronder wordt verstaan het geheel van complicaties rond de nauwgezette uitvoering van de managerstaken ten behoeve van de aandeelhouders (Duffhues 2002). Managers hebben vaak andere doelstellingen dan de aandeelhouders. Zo wordt er bijvoorbeeld vaak geïnvesteerd in projecten met een te laag rendement of neemt men onverantwoord hoge risico’s. Aandeelhouders moeten agency kosten maken om het gedrag van de managers te observeren. Er bestaan drie soorten agency kosten (Jensen en Meckling 1976): 1. Kosten van toezicht houden en controle (monitoring costs); 2. Kosten die het management (agent) moet maken om zijn goede wil te tonen (bonding costs); 3. Kosten van verliezen, die ontstaan door onvoldoende toezicht (residual losses). Doordat er binnen het MKB geen scheiding is tussen de leiding en eigendom, kan er worden aangenomen dat de agency kosten hier vrijwil nihil zijn. Immers de eigenaar is tevens aandeelhouder en manager.

16

1.3.2 Balans In figuur 1.2: Balans bedrijfsleven 2005, worden de balanscijfers van het MKB en het grootbedrijf weergegeven. De balanscijfers zijn uitgedrukt in percentages van het balanstotaal van de betreffende ondernemingsgrootte. Figuur 1.2: Balans bedrijfsleven 2005* Vaste activa: - (im)materiële activa - financiële activa Vlottende activa: - voorraden - kortlopende vorderingen - liquide middelen

MKB 42 30 12 58 14 28 16

GB 67 29 38 33 7 21 5

Eigenvermogen Vreemdvermogen: - lang vreemdvermogen - kort vreemdvermogen

MKB 28 72 35 37

GB 47 53 28 25

*Getallen zijn uitgedrukt in percentages

Bron: EIM (2005). Vaste activa Uit figuur 1.2 kan geconcludeerd worden dat er veel verschillen zijn tussen de balans van het MKB en het grootbedrijf. Het MKB investeert meer in duurzame productiemiddelen en immateriële activa dan in financiële activa. Door de schaalgrootte heeft het grootbedrijf meer beschikking over financiële middelen. Het grootbedrijf heeft een lagere vermogenskostenvoet dan het MKB. Hierdoor heeft het grootbedrijf een hoger rendement dan het midden- en kleinbedrijf. Vlottende activa De vlottende activa spelen in het MKB een grotere rol dan in het grootbedrijf. Als er veel vlottende activa binnen een onderneming aanwezig is, kan er beter worden ingespeeld op de veranderde vraag. Maar dit houdt wel in dat er meer kosten moeten worden gemaakt, zoals voorraadkosten, om flexibel te kunnen blijven. Het voorraadniveau binnen het grootbedrijf is aanzienlijk lager. Een oorzaak hiervan is dat grote bedrijven meer ICT kunnen toepassen in de logistieke processen, waardoor de voorraadkosten minimaal zijn. Het saldo liquide middelen is bij het grootbedrijf aanzienlijk lager dan bij het MKB. De reden hiervan is dat liquide middelen weinig opbrengsten met zich meebrengen, waardoor het beter is deze te beleggen. Dit gaat makkelijker bij het grootbedrijf dan bij het MKB. De achtergrond hiervan is dat het grootbedrijf een betere risicospreiding heeft, waardoor kasstromen zekerder zijn. Eigen- en vreemdvermogen Een onderneming kan worden gefinancierd met eigen- of met vreemdvermogen. Binnen het MKB gaat het voornamelijk om kleinere organisaties, die niet de volledige toegang hebben tot de openbare kapitaalmarkt. Ze geven meestal geen aandelen uit en hebben geen schaalvoordelen. Daardoor zijn ondernemers in het MKB sterk aangewezen op leningen bij de bank, oftewel bancaire kredietverlening. Ook steken ze meer eigen geld in de onderneming. Doordat ze als organisatie klein zijn, hebben ze niet zoveel toegang tot vreemdvermogen. Er wordt immers verondersteld, dat

17

grote ondernemingen hun financiële verplichtingen beter kunnen nakomen. Het grootbedrijf heeft meer eigenvermogen dan het MKB. Vaak worden er ook aandelen uitgegeven door het grootbedrijf, ze zijn immers meer in trek bij institutionele beleggers. Er is meer kort vreemdvermogen aanwezig bij het MKB dan bij het grootbedrijf. Er wordt immers door het MKB meer geld gestoken in de vlottende activa. Verder wordt er meer gebruik gemaakt van leverancierskrediet en rekening courantfaciliteiten van banken. Het MKB brengt meer onzekerheid (door de beslotenheid) met zich mee dan het grootbedrijf, waardoor banken ook niet zo snel langlopende leningen zullen verstrekken. Het grootbedrijf komt makkelijker aan een langlopende lening, ze zijn immers meer transparant dan het MKB. 1.3.3 Kengetallen In figuur 1.3 worden de financieringskengetallen van het MKB en grootbedrijf weergegeven. De kengetallen zijn afgeleid uit de behorende balansposten van de betreffende ondernemingsgrootte. Figuur 1.3: Financieringskengetallen van het bedrijfsleven 2005 Omschrijving: Liquiditeit (current ratio) (%) Solvabiliteit (%) Rentabiliteit eigenvermogen (%) Rentabiliteit totaal vermogen (%) Omloopsnelheid vermogen (%) Voorraadtermijn (dagen) Debiteurentermijn (dagen) Crediteurentermijn (dagen)

MKB 156 28 16 8 153 33 67 31

GB 133 47 5 4 85 28 92 32

Bron: EIM (2005). Liquiditeit Op basis van figuur 1.3 kan worden gezegd, dat er veel verschillen zijn tussen de kengetallen van het midden- en kleinbedrijf, vergeleken met het grootbedrijf. Met liquiditeit wordt bedoeld de mate waarin er op de korte termijn aan de financiële verplichtingen kan worden voldaan. Dit wordt aangeven door de current ratio. Deze wordt als volgt berekend: vlottende activa gedeeld door vreemdvermogen kort. Het MKB heeft een betere liquiditeitspositie dan het grootbedrijf. De oorzaak hiervan is dat het MKB meer kasgeld aanhoudt voor de vlottende activa. Het grootbedrijf geeft de voorkeur om liquide middelen te beleggen, om een hoger rendement te bereiken. Doordat het grootbedrijf meer belegt is hun liquiditeit lager. Hieraan moet worden toegevoegd dat het MKB een grotere behoefte heeft aan het aanhouden van een geldbuffer. Immers is er binnen het MKB meer onzekerheid met betrekking tot de kasstromen, waardoor ze eerder de buffer zullen aanspreken.

18

Solvabiliteit De solvabiliteit geeft aan in hoeverre aan de langetermijnverplichtingen van een onderneming kan worden voldaan. De solvabiliteit wordt als volgt berekend: eigenvermogen gedeeld door het totale vermogen. Het grootbedrijf heeft duidelijk een stevigere solvabiliteitspositie dan het MKB. Een reden hiervan is dat het MKB meer is aangewezen op de kredietverlening door banken. Overigens kan het grootbedrijf aanzienlijk meer eigenvermogen aantrekken door aandelenuitgifte dan het MKB. En heeft deze ook een betere toegang tot de vermogensmarkten. Als de solvabiliteit niet goed is kan er minder geld geleend worden. Rentabiliteit en omloopsnelheid van het vermogen De rentabiliteit geeft de relatie weer tussen de opbrengst van een onderneming en het vermogen waarmee die opbrengst is gegenereerd. Er kan een onderscheid worden gemaakt tussen de rentabiliteit van het eigenvermogen (REV) en de rentabiliteit van het totaal vermogen (RTV). De rentabiliteit in het MKB is veel hoger dan bij het grootbedrijf. Dit komt voornamelijk door de hefboomwerking. De hefboomwerking heeft te maken met de verhouding tussen het eigen- en vreemdvermogen. De winst na belasting in procenten van het eigenvermogen is aanzienlijk hoger, dan het rentetarief voor het gebruik van vreemdvermogen. In dit geval wordt de hefboomwerking versterkt. Bij het grootbedrijf is er geen hefboomeffect. De doelmatigheid van het aangewende vermogen wordt weergegeven door de omloopsnelheid van het vermogen, in het kort de behaalde omzet per Euro geïnvesteerd vermogen. De omloopsnelheid bij het grootbedrijf is aanzienlijk lager dan bij het MKB. Een belangrijke verklaring hiervoor is dat er binnen het grootbedrijf meer vaste activa aanwezig is. Voorraad-, debiteuren- en crediteurentermijn De voorraadtermijn geeft het aantal dagen aan, dat een bepaald product gemiddeld in voorraad ligt. Dit wordt berekend door de waarde van de voorraad te relateren aan de omzet. Het MKB heeft een hogere voorraadtermijn dan het grootbedrijf. Zoals eerder gezegd, houdt het MKB grotere voorraden aan dan het grootbedrijf. De debiteurentermijn vertelt iets over het betalingsgedrag van klanten. Dit kengetal wordt bepaald door de waarde van de vorderingen te relateren aan de omzet. Vergeleken met het grootbedrijf, heeft het MKB een korte debiteurentermijn. Een oorzaak hiervan is dat grootbedrijven meer zaken doen met grote vaste afnemers. Hierdoor zijn de klantrelaties hechter en wordt het betaalgedrag versoepeld. Wat hieraan ook kan worden toegevoegd is dat het grootbedrijf sterker is bij tegenvallers dan het MKB. De crediteurentermijn geeft de termijn weer van openstaande rekeningen van de leveranciers. Deze wordt berekend door de crediteurenpost te relateren aan de omzet. Er is nauwelijks verschil tussen het MKB en het grootbedrijf. Het MKB heeft een iets kortere termijn. Een reden hiervoor is dat het MKB het gebruik van dure rekening courantkredieten, zo minimaal mogelijk houdt.

19

1.4

Samenvatting en conclusies

In de 18e eeuw begon de industriële revolutie. In die periode was de stoommachine uitgevonden, die een enorme impuls gaf aan de technologische ontwikkeling. De industrie heeft als kernactiviteit het vervaardigen van goederen. De bedrijfsgrootte wordt volgens de Nederlandse overheid ingedeeld in drie categorieën te weten: groot-, midden- en het kleinbedrijf. Deze indeling vindt plaats aan de hand van bepaalde criteria namelijk: de waarde van de activa volgens de balans met toelichting op grondslag van de verkrijgings- en vervaardigingsprijs, nettoomzet en het gemiddeld aantal werknemers over het boekjaar. Het grootste deel van de Nederlandse ondernemingen behoort tot het kleinbedrijf. Beursgenoteerde ondernemingen behoren vaak tot het grootbedrijf. Het MKB is meer een besloten onderneming. Hiertoe behoren eenmanszaken, vennootschappen onder firma, commanditaire vennootschappen en kleine en middelgrote besloten vennootschappen. Tussen het MKB en het grootbedrijf bestaan er verschillen bij de balans en de kengetallen.

20

2

Risicomanagement

Het begrip risicomanagement staat centraal in dit hoofdstuk. Als eerste wordt er ingegaan op het begrip risicomanagement en de financiële risico’s waar ondernemingen aan kunnen bloot staan. Hierna volgend wordt hedging uitgelegd, de rol van de kapitaalmarktimperfecties, de afwentelingsmogelijkheden, de voor- en nadelen van risico afdekking en de bestaande exposures. Aan het slot komen een samenvatting en conclusies aan bod. 2.1

Wat is risicomanagement?

Risicomanagement heeft te maken met de mate waarin ondernemingen wensen hun financiële risico’s door prijsfluctuaties te beheersen. In de praktijk zijn er nogal twijfels of risicomanagement nut heeft. De oorzaak hiervan ligt in het verkeerd gebruik van financiële derivaten, waardoor er in het verleden verliezen zijn ontstaan. Een derivaat is een financieel (afgeleid) product, afgeleid van verhandelbare producten, zoals goederen, effecten of valuta’s. Het doel van een derivaat is om deze producten op termijn tegen een vooraf bekende prijs te kunnen kopen of verkopen. Voorbeelden van derivaten zijn opties en termijncontracten (Duffhues 1997). Doordat er in het verleden veel verliezen zijn geleden door transacties met derivaten, wordt al gauw aangenomen dat het derivaat de boosdoener is. Maar dit is onjuist, er dient goed met derivaten te worden omgegaan. Doet men dit niet, dan is men al gauw aan het speculeren. In het algemeen kan gesteld worden, dat risicomanagement een positieve bijdrage vormt aan de ondernemingsdoelstelling (Duffhues 1997). 2.2

Financiële risico’s

In de jaren zeventig is risicomanagement in opkomst gekomen. Een oorzaak hiervan was dat zich toen heftige schommelingen hebben voorgedaan in de prijzen van allerlei financiële producten. Zoals schommelingen op de rente bij kort- en langlopende leningen, aandelen-, wisselkoeren en goederenprijzen. Dit allemaal leed tot een onzeker ondernemingsklimaat. Immers de toegenomen financiële risico’s konden uitmonden in grote verliezen of grote winsten. Prijsontwikkelingen zijn moeilijk te voorspellen. Volgens de Efficiënte Markt Hypothese is de prijs van vandaag het beste om te gebruiken om nieuwe prijzen te voorspellen. Immers er wordt van uitgegaan dat alle relevante informatie in de bestaande prijzen is verwerkt (Duffhues 1997). Door de onverwachte prijsveranderlijkheid kunnen er grote onverwachte verliezen geleden worden, waardoor de continuïteit van de organisatie in gevaar komt. Er zijn vier financiële risico’s te onderscheiden (Risk Publications 1997): 1. Valutarisico; 2. Renterisico; 3. Commodity risico; 4. Eigenvermogenrisico.

21

Valutarisico Een daling in de wisselkoers van een vreemde valuta zorgt ervoor dat ingaande kasstromen in die valuta hun waarde verliezen. Bijvoorbeeld vorderingen in Dollars zijn in Euro’s minder waard als de waarde van de Dollar daalt. Stijgingen zorgen ervoor dat de in vreemde valuta uitgaande kasstromen duurder zijn waardoor er waardeverlies optreedt. Bijvoorbeeld de gestegen Eurowaarde van een Dollarschuld, als de Dollar stijgt. Renterisico Renteveranderingen kunnen nadelige gevolgen hebben. Als de rente stijgt, is dit nadelig voor opgenomen en nog op te nemen leningen. In het ergste geval kan de rente zo erg stijgen, dat een onderneming niet meer in staat is om de financiële verplichtingen na te komen, waardoor er een faillissement dreigt. Maar een rentedaling kan ook nadelig zijn voor het geld dat al is uitgezet of nog wordt uitgezet. Commodity risico Het commodity risico heeft te maken met goederen, die onderhevig zijn aan prijsveranderingen. Een onverwachte stijging van de inkoopprijs van goederen kan een grote tegenvaller zijn. Dit risico is vooral belangrijk bij bedrijven die erg afhankelijk zijn van bepaalde goederen. Een goed voorbeeld hiervan is het product benzine. Als de prijs van benzine toeneemt, zal een transportonderneming geneigd zijn de tarieven te verhogen. Door deze actie zal de onderneming minder aantrekkelijk worden om mee te handelen, wat kan leiden tot verlies. Eigenvermogenrisico Het eigenvermogenrisico wordt minder herkend in de praktijk. Dit risico is vooral belangrijk indien een onderneming van plan is om eigen aandelen te gaan inkopen. Als de aandelenkoers stijgt, zijn er meer kosten gemoeid bij de inkoop. Het eigenvermogenrisico speelt ook een rol bij bedrijven die een aanmerkelijk belang hebben in een andere onderneming. Als de aandelenkoers daalt, is het belang minder waard. Bij fusies en overnames is er ook een eigenvermogenrisico, omdat aandelen hierbij een grote rol spelen. Om dit risico te beheersen, wordt er vooral veel gebruik gemaakt van opties. Er wordt uitdrukkelijk uitgegaan van onverwachte veranderingen. Immers verwachte veranderingen leveren geen risico op. Risico’s ontstaan pas als de werkelijke prijs blijkt af te wijken van de verwachte prijs. In het kort kan dus gezegd worden dat risico ontstaat als de toekomstige prijs onzeker is. 2.3

Hedging determinanten

Hedging betekent risico’s afdekken om de financiële positie te beschermen met behulp van derivaten. Bijvoorbeeld een Nederlandse productieonderneming koopt een bepaalde hoeveelheid goederen in Japan. Uit angst dat de koers van de Yen zal stijgen, koopt deze een termijncontract (forward), hierdoor is de inkoopprijs vast en beschermd tegen wisselkoersstijgingen.

22

Volgens de Modigliani en Miller theorie maakt het niet uit hoe een onderneming aan risicomanagement doet (Modigliani en Miller 1958). Individuele investeerders kunnen zelf risico’s beheersen door diversificatie in hun aandelenportefeuille, hierdoor hoeft de onderneming zelf niets te veranderen in de financiële structuur. De kapitaalstructuur is in een perfecte wereld irrelevant en in iedere situatie gelijk. Er wordt vanuit gegaan dat de wijze waarop een onderneming gefinancierd is, geen invloed heeft op het toevoegen van marktwaarde. Door afwezigheid van kapitaalmarktimperfecties zoals belastingen, faillissement-, transactie- en informatiekosten is de kapitaalstructuur irrelevant. In de praktijk, de echte wereld, is de markt niet perfect. Door bepaalde kapitaalmarktimperfecties (belastingen) en volgens bepaalde theorieën (financiële nood, underinvestment en managerial theorieën) voegt hedging waarde toe aan de onderneming. 2.3.1 Belastingen Belastingschulden zijn een hoge kostenpost voor een onderneming. Om aan de belastingverplichting te kunnen voldoen, is het noodzakelijk om een positief bedrijfsresultaat te behalen. Indien een onderneming verlies lijdt, is er geen belasting verschuldigd. Verliezen kunnen verrekend worden door middel van de methode van carryback en -forward. Carryback houdt in dat ontstane verliezen verrekend worden, met de winsten van een aantal jaren geleden. Carryforward betekent dat geleden verliezen verrekend worden met de toekomstige winsten. In figuur 2.1 wordt het effect van hedging weergegeven op de belastingschuld. Figuur 2.1: Hedging en belastingen Belastingschuld

Unhedged Hedged Bu Bh Bedrijfsresultaat voor belastingen Bu = Belastingschuld unhedged Bh = Belastingschuld hedged Bron: Smith en Stulz (1985).

23

Vanuit het fiscaal perspectief is het dus belangrijk om risico’s af te dekken. Dit gaat vooral op bij convexe belastingcurven (Smith en Stulz 1985). Dit houdt in dat hogere opbrengsten leiden tot meer belastingschuld, vanwege de progressieve tarieven. Na de afdekking is er minder belasting verschuldigd over de fiscale winst, dan zonder een afdekking. Hoe convexer de belastingcurven zijn, des te meer voordeel er is te behalen door hedging. Als een onderneming risico’s afdekt, is het bedrag van de verschuldigde belasting lager, dit wordt weergegeven in punt Bh in figuur 2.1: Hedging en belastingen. Punt Bu in figuur 2.1 geeft de verschuldigde belasting weer, indien er niet gehedged wordt. Bij hedging dalen de belastingverplichtingen. In het kort gezegd, zorgt hedging ervoor dat de contante waarde van nog te verrekenen verliezen stijgt (Mian 1996). Hiermee wordt bedoeld dat hedging ervoor zorgt dat een onderneming meer gebruik kan maken van carryback en -forward. Immers bij hedging worden de kasstromen minder fluctuerend, de verschuldigde belasting neemt af en verliezen kunnen verrekend worden. Verwacht wordt dat grote ondernemingen meer zullen hedgen, vanwege grotere belastingschulden en door het verband tussen de belastingen bedrijfsgrootte (Zimmermann 1983). Het MKB zal eerder hedgen vanwege het progressieve belastingstelsel, omdat deze hierin vaker terug te vinden is dan het grootbedrijf (Nance, Smith en Smithson 1993). 2.3.2 Financiële nood Als de kosten bij financiële nood (Engelse benaming financial distress) hoog zijn, is dit een reden om te hedgen. Financiële nood houdt in dat verplichtingen niet of met moeite worden nagekomen. Financiële nood kan leiden tot een faillissement, reorganisatie of een liquidatie. In deze situaties krijgt men te maken met directe en indirecte juridische kosten. Als er gehedged wordt, neemt de kans op een faillissement af. Risico’s die kunnen zorgen voor grote verliezen nemen af, hierdoor worden de kasstromen stabieler en blijft de bedrijfswaarde constant (Mayers en Smith 1982 en Smith en Stulz 1985). De kans dat een onderneming in een faillissement komt, is gerelateerd aan de grootte van de vaste claims in relatie tot de waarde van de activa (Nance, Smith en Smithson 1993). Vaste kosten zijn een onderdeel van de faillissementskosten, hierdoor zullen kleinere bedrijven eerder geneigd zijn om het dit risico af te dekken (Nance, Smith en Smithson 1993). De directe kosten van financial distress zijn relatief gezien voor de grotere bedrijven lager dan voor het midden- en kleinbedrijf (Warner 1997). De financiële nood die kan optreden in een organisatie, heeft ook veel te maken met de kapitaalstructuur. In het bijzonder met de hoeveelheid vreemdvermogen. De voordelen van vreemdvermogen zijn dat deze de agency kosten verminderen en dat er meer belastingvoordeel ontstaat. Indien een onderneming aan hedging doet, kan deze het veroorloven om meer vreemdvermogen te hebben (Froot, Scharfstein en Stein 1993).

24

Als een bedrijf niets aan risicomanagement doet, zullen er variaties in de kasstromen optreden. Dit zal resulteren in (Froot, Scharfstein en Stein 1993): 1. Variaties van extern aan te trekken geld; 2. Variaties in investeringsgelden. Dit zijn twee ongewenste effecten die de financiering en investeringen van een organisatie beïnvloeden. 2.3.3 Underinvestment Het underinvestment probleem houdt in dat aandeelhouders weigeren te investeren in lage risico projecten, zodat het behaalde voordeel niet geheel naar de vreemdvermogenhouders gaat. Aangenomen wordt dat het underinvestment probleem meer voorkomt bij het grootbedrijf dan in het MKB. In het midden- en kleinbedrijf is er minder eigenvermogen aanwezig in tegenstelling tot het grootbedrijf. Het behaalde voordeel bij de investeringen wordt verdeeld onder de vreemdvermogenbezitters en de aandeelhouders. Eerst wordt er geld terugbetaald aan de vreemdvermogenhouders, hierbij valt te denken aan rente en aflossingen. De rest van wat overblijft van het voordeel wordt verdeeld onder de aandeelhouders in de vorm van dividend. Vreemdvermogenhouders krijgen dus voorrang. Vreemdvermogen in de kapitaalstructuur zorgt ervoor dat aandeelhouders een motief hebben om niet in goede projecten te investeren; ook al is de netto contante waarde van het project positief (Mayers en Smith Jr. 1987). Immers de vreemdvermogenhouders krijgen het grootste gedeelte van het behaalde voordeel. Aandeelhouders zullen eerder geneigd zijn om te investeren in projecten die grote risico’s met zich meebrengen. Immers als het een succes wordt, zien ze nog wat terug van het behaalde voordeel. Mocht het zo zijn dat het project mislukt, dan ontvangen ze waarschijnlijk net zoveel als bij een veilig project. Investeren in risicovolle projecten, kan de waarde van de onderneming doen dalen. Hedging kan ervoor zorgen dat een onderneming intern meer liquide middelen tot zijn beschikking krijgt, door de stabielere kasstromen. Een toename aan liquide middelen betekent dat investeringen intern gefinancierd kunnen worden. Hierdoor is de onderneming bij investeringsbeslissingen minder afhankelijk van derden en zal het underinvestment probleem afnemen. 2.3.4 Managerial theorieën Managers worden aangenomen om een bedrijf te leiden, ze hebben kennis die aandeelhouders niet hebben. Managers hebben er belang bij om zich bezig te houden met risicomanagement. Zo komt er minder risico in de onderneming en komen managers goed over op de arbeidsmarkt, doordat ze gestabiliseerde kasstromen tonen. De beloning heeft invloed op de manier waarop risicomanagement wordt toegepast binnen een onderneming. Het managementcontract moet zo worden opgesteld, dat de waarde van het bedrijf toeneemt (Smith en Stulz 1985). De beloning van de managers is afhankelijk van de bedrijfsprestaties. De wijze waarop de beloning gebeurt, heeft invloed op het hedging gedrag van het management. Een beloning

25

kan gebaseerd zijn op het accounting inkomen. De manager zal dan een motief hebben om posten die gerelateerd zijn aan het accounting inkomen te hedgen (Smith en Stulz 1985). Beloningen op basis van opties motiveren minder om te hedgen. Als de beloning afhankelijk is van een bepaald gehaalde target, zal er alleen gehedged worden om deze target te halen. Als de manager zelf een bepaald percentage van de onderneming bezit, zal deze eerder en meer hedgen (Smith en Stulz 1985). In het kort gezegd, zorgen beloningen die gebaseerd zijn op het accounting inkomen, dat er gehedged zal worden. Indien de beloning gebaseerd is op stock opties, zal er minder gehedged worden. Het meeste zal gehedged worden, als de manager zelf eigenaar is van de organisatie (Smith en Stulz 1985). Het hedging gedrag wordt uiteindelijk bepaald door de wijze van beloningen. 2.4

Afwentelingsmogelijkheden

Het doel van een hedge strategie kan zijn: minimalisatie van de reële economische invloeden van veranderingen op de prijzen van financiële titels, dit is soms beter te bereiken met interne- in plaats van externe hedges (Duffhues 1997). In figuur 2.2 Indeling van prijsveranderingen en afwentelingsmogelijkheden, worden de wijze waarop risico’s kunnen worden opgevangen weergegeven. Figuur 2.2: Indeling van prijsveranderingen en afwentelingsmogelijkheden

Bron: Duffhues (1997).

26

Interne hedge Als er binnen de organisatie afwentelingsmogelijkheden zijn, spreekt men over een interne hedge. Een interne afwenteling kan betrekking hebben op de volgende derden (Duffhues 1997): 1. Afnemers van de eindproducten. De risico’s worden doorberekend in de verkoopprijs. Of dit mogelijk is, ligt aan het concurrentieklimaat en de verkoopbepalingen; 2. Leveranciers van de goederen. Afwenteling is mogelijk door het afspreken van inkoopbepalingen. Het ligt aan het concurrentieklimaat of dit mogelijk is; 3. De fiscus. Dit kan alleen als de fiscus het nadeel in aanmerking neemt bij de fiscale winstberekening. Mocht het zo zijn dat de tegenvaller een fiscale kostenpost is, dan draagt de fiscus een gedeelte van het verlies. Externe hedge Als een interne hedge afwezig is, kan een externe hedge nodig zijn. Hiervoor wordt er een passende transactie gemaakt op de kapitaalmarkt. Gerekend worden hiertoe (Duffhues 1997): 1. De vermogensmarkten in binnen- en buitenland; 2. De valutatermijnmarkten; 3. De swapmarkten; 4. De optiemarkten. Bij de vermogensmarkten in binnen- en buitenland betreft het transacties die op de balans worden vermeld. Bij punt twee tot en met punt vier betreft het transacties die niet op de balans worden vermeld. Als er niet gehedged wordt, neemt men een open positie (speculatie) in, dat kan leiden tot winst of verlies. In deze scriptie zal er voornamelijk worden ingegaan op het hedgen met financiële derivaten. 2.5

Voor- en nadelen hedging

Voordelen hedging: 1. Belastingbesparingen: o Bij convexe belastingcurven is er een impuls om te hedgen. Dit houdt in dat hogere opbrengsten leiden tot meer belastingschuld. Na de afdekking is er minder belasting verschuldigd over de fiscale winst, dan zonder een afdekking. 2. Vermijding financial distress kosten door hedging bij gegeven hoeveelheid vreemdvermogen: o Meer belastingbesparing door meer renteaftrek; o Minder agency kosten door meer vreemdvermogen; o Vermijding van externe faillissementskosten.

27

3. Minder underinvestmens, omdat de ondernemingen de financiering niet rond krijgt tegen acceptabele kosten; hedging maakt minder afhankelijk van de externe financiers: o Hierbij valt op te merken dat het MKB meer kwetsbaar is dan het grootbedrijf. Er is immers geen scheiding tussen leiding en eigendom. Overige redenen hiervoor zijn dat de expertise ontbreekt en dat er meer verantwoordelijkheid is voor het resultaat binnen het MKB. Hierdoor zal er minder risicoloos gedrag worden getoond en zijn er meer prikkels om af te dekken; o Grotere ondernemingen kunnen de risico’s beter verdragen, omdat men meer aan diversificatie doet. En er wordt meer gehedged vanuit het managerial perspectief. 4. Managerial theorieën: o Managers willen minder persoonlijk risico in de onderneming; o Managers willen goed overkomen op de arbeidsmarkt, door middel van het maken van gestabiliseerde kasstromen. Nadelen hedging: 1. Aandeelhouders kunnen zelf overgaan tot diversificatie van risico’s, de onderneming hoeft dat niet te doen; 2. Aandeelhouders kunnen het risico mogelijk verwelkomen, omdat ze reeds een gespiegeld risico hebben in de persoonlijke sfeer; 3. Hedging kost geld: o Bid Ask spreads in termijncontracten en in geldmarkt hedges (bid/ask rente deposito); o Premies voor opties; o Kosten van overlegprocedures met vele operationele en marketing medewerkers; o Kosten van dure medewerkers op treasury; o Kosten van mismanagement in verband met hedging (volgens de disasters in de pers). 4. De prijzen van financiële titels (valuta, rente) reageren tegengesteld op de prijzen van de goederen en diensten (koopkrachtpariteittheorie en International Fisher Effect) niet de nominale prijsverandering, maar de reële prijsverandering is belangrijk, de reële wisselkoersmutatie en de reële rentemutatie; 5. Hedging is voor een deel zelfs onmogelijk. Verwachte prijsveranderingen kunnen niet altijd gedekt worden. 2.6

Exposures

Veel ondernemingen begeven zich op de internationale markten. Hieraan zijn een aantal bijzondere aspecten van toepassing namelijk (Duffhues 1997): A. De invloed van valutarisico’s; B. De invloed van politieke risico’s; C. De invloed van de nationale overheden gestelde beperkingen op de vrijheid om goederen, diensten en kapitaal te importeren en te exporteren.

28

Binnen deze scriptie zal vooral de invloed van het valutarisico aan bod komen. Risico’s worden ook wel exposures genoemd. Exposure betekent blootstelling aan een bepaald risico, meestal betreft dit het valutarisico. Deze exposures zijn onder te verdelen in accounting-, transactie-, operationele- en de economische exposure. Binnen dit gedeelte van de scriptie zal voornamelijk de exposures met betrekking tot het valutarisico worden behandeld. Er is sprake van depreciatie als een valuta in waarde afneemt. Een depreciatie van de valuta is gunstig voor de schulden en uitgaande geldstromen, zoals kosten. Maar ongunstig voor deposito’s en inkomende geldstromen. Het tegenovergestelde van depreciatie, is appreciatie, als de valutawaarde toeneemt. Bij een appreciatie van een valuta is het gunstig voor deposito’s en inkomende geldstromen, maar ongunstig voor schulden en uitgaande geldstromen. Als er alleen gekeken wordt naar de veranderingen in de wisselkoersen, dan wordt er gesproken over de nominale verandering. Ook dient er te worden gekeken naar de koopkracht, dus naar de inflatiecijfers. Dit doet men door bij de wisselkoers de inflatie van de twee betreffende landen mee te nemen, dan betreft het veranderingen in de reële sfeer. Wisselkoersdalingen of -stijgingen worden gecompenseerd door de inflatie. Dit allemaal heeft te maken met de koopkrachtpariteittheorie, deze houdt in dat er altijd een tendens zal bestaan dat deze compensatie zal optreden. Als de koopkrachtpariteittheorie in de praktijk wordt bevestigd, dan is er geen valutarisico. Maar hieraan moet worden toegevoegd, dat onderzoek heeft aangetoond, dat de koopkrachtpariteittheorie alleen op de lange termijn opgaat. Op de korte termijn zijn er grote afwijkingen. In het kort gezegd, er is alleen sprake van een valutarisico, als de koopkrachtpariteittheorie niet opgaat. Voor het valutabeheer is alleen de reële wisselkoers van belang (Duffhues 1997). 2.6.1 Accounting exposure De accounting exposure wordt ook wel de translation exposure genoemd. Deze exposure heeft te maken met de consolidatie van de dochterondernemingen, in de jaarrekening van de moeder. Als er gewerkt wordt met diverse valuta’s, dienen deze vertaald te worden in de valuta van de moeder. Wisselkoersveranderingen in de valuta kunnen het bedrijfsresultaat of -waarde van de moeder beïnvloeden. In het kort gezegd gaat het om het risico, dat de thuiswaarde valuta van de activa en passiva fluctueren met de wisselkoersen (Duffhues 1997 en Shapiro 2003). In het kort houdt de accounting exposure het volgende in: 1. Vertaalresultaat met betrekking tot de balans en de winsten verliesrekening van een buitenlandse dochteronderneming: De accounting exposure is voornamelijk van toepassing bij multinationals. Immers de jaarrekeningen van de dochters worden geconsolideerd in de groepsjaarrekening; 2. Betreft berekeningen zonder kasstroomgrondslag; 3. Presentatie vermogenspositie en “vertaalde” winst kan belangrijk zijn: Bij veel organisaties worden voorwaarden toegepast bij geldverstrekking. Deze worden afgeleid van de boekhouding. Daarom is het noodzakelijk om dit risico te beheersen.

29

Het valutaresultaat, het bedrag waarover men risico loopt, kan op vier manieren worden bepaald (Duffhues 1997 en Shapiro 2003): 1. Current/non current methode; 2. Monetary/non monetary methode; 3. Temporal methode; 4. Closing rate methode. Een nadere toelichting van deze berekeningen is terug te vinden in bijlage B Accounting exposure berekeningsmethoden. Al deze manieren kunnen leiden tot verschillende uitkomsten. Het omrekenings- of valutaresultaat wordt meestal rechtstreeks geboekt onder de reserves in de balans, in andere gevallen in de resultatenrekening van de moederonderneming (Shapiro 2003). Er zijn verschillende mogelijkheden om de accounting exposure te beheersen. Zo is het verstandig om te zorgen dat alle dochters zaken doen in dezelfde valuta als de moeder. Het translatierisico kan worden afgedekt door gebruik te maken van termijncontracten of opties. 2.6.2 Economische exposure De economische exposure heeft alleen maar betrekking op de kasstromen. Er is een risico dat de marktwaarde van de onderneming kan veranderen, als gevolg van een mogelijke verandering in de wisselkoersen. De economisch exposure bestaat uit: 1. Transactie exposure; 2. Operationele exposure. Transactie exposure De transactie exposure heeft te maken met reeds gecontracteerde geldstromen, zoals orders in vreemde valuta’s. Dus een direct risico, dat betrekking heeft op een bepaalde periode. Concreet houdt dit in dat in de praktijk voornamelijk gekeken wordt naar de balansposten van: • Debiteuren; • Crediteuren; • Rente- en aflossingsverplichtingen. Er heerst in de praktijk nogal onduidelijkheid over het beginpunt van dit risico. Zo worden prognoses bepaald op basis van jaarcijfers omzet, op het factureringstijdstip en soms op het committent tijdstip, ofwel het moment waarop de offerte de deur uit ging. Het criterium is de mate van onzekerheid met betrekking tot de transactie. Vaak wordt ervoor gekozen om het tijdstip van facturering te nemen. Alle verwachte kasstromen in elke vreemde valuta hoort bij het transactieresultaat (Duffhues 1997 en Shapiro 2003). Operationele exposure Deze exposure beïnvloedt de toekomstige kasstromen, die nog niet zijn vastgelegd. Als een onderneming te duur wordt door valutaveranderingen voor het buitenland worden er orders verloren, een indirect risico waarvan de gevolgen groot kunnen zijn (Duffhues 1997 en Shapiro 2003).

30

Figuur 2.3: Algemene mogelijkheden tot beheersing van valutarisico’s 1 Balansoplossingen: I Als een op zichzelf staande transactie II In combinatie met ingebouwd afgeleid financieel product • Investeringen in vreemde valuta • Factureren in eigen valuta of met wisselkoersclausule • Belegging in vreemde valuta • Financiering in vreemde valuta

I I I + II I + II

2 Derivaten: Als afzonderlijke contracten, al dan niet verhandelbaar en al dan niet in directe samenhang met een bepaalde balanspost. Vier basisvormen: 1. Forwards 2. Futures 3. Swaps 4. Opties Bron: Duffhues (1997). In figuur 2.3 wordt weergegeven hoe valutarisico’s op verschillende wijzen kunnen worden beheerst. Zo kunnen ze worden afgedekt door middel van balansoplossingen en door derivaten (Duffhues 1997). 1 Balansoplossingen: • Investering in vreemde valuta. Bijvoorbeeld door verplaatsing van de productie naar een ander land, waar de belangrijkste afnemers zijn gevestigd, waarbij de valuta bepalend is voor de prijsvorming. Hierdoor raken de valuta geldstromen in evenwicht. Immers een in- en uitgaande geldstroom in dezelfde valuta; • In eigen valuta factureren, of met wisselkoersclausules. Dit geldt voor de debiteuren en crediteuren. Door het maken van afspraken kan een vordering of schuld geheel of gedeeltelijk worden afgedekt. Deze handeling hangt samen met de indirecte valuta exposure, het is immers een transactie exposure; • Vreemde-valuta-beleggingen. Bijvoorbeeld Dollar-beleggingen creëren tegenover een Dollar-schuld. Ook hier geldt dat er een evenwicht komt in de valuta geldstromen; • In vreemde valuta financieren. Bijvoorbeeld een Dollar-lening aangaan tegenover een Dollar-activa. Ook hier wordt weer een valuta-evenwicht gecreëerd, door ervoor te zorgen dat in- en uitgaande kasstromen in dezelfde valuta luiden. 2 Derivaten: • Derivaten. Risico afdekken door middel van derivaten zoals forwards, futures, swaps en opties.

31

In bijlage C is een overzicht terug te vinden van technieken om valutarisico’s te beheersen. Valutamanagement is dus erg belangrijk in een onderneming. Wisselkoersen veranderen niet altijd nauwkeurig volgens de verwachtingen. Als valutarisico’s worden afgedekt verandert het risicoprofiel van de onderneming. Dit heeft een gunstig effect op de kasstromen. 2.7


Risicomanagement heeft te maken met de mate waarin ondernemingen wensen hun financiële risico’s door prijsfluctuaties te beheersen. Er zijn vier financiële risico’s te onderscheiden: valuta-, rente-, commodity- en het eigenvermogenrisico. Hedging betekent risico’s afdekken om de financiële positie te beschermen met behulp van derivaten. Het doel van een hedge strategie kan zijn: minimalisatie van de reële economische invloeden van veranderingen op de prijzen van financiële titels. Volgens de Modigliani en Miller theorie maakt het niet uit hoe een onderneming aan risicomanagement doet (Modigliani en Miller 1958). Individuele investeerders kunnen zelf risico’s beheersen door diversificatie in hun aandelenportefeuille, hierdoor hoeft de onderneming zelf niets te veranderen in de financiële structuur. Er wordt vanuit gegaan dat de wijze waarop een onderneming gefinancierd is, geen invloed heeft op het toevoegen van marktwaarde. Door afwezigheid van kapitaalmarktimperfecties is de kapitaalstructuur irrelevant. In de praktijk is de markt niet perfect. Door bepaalde kapitaalmarktimperfecties en volgens bepaalde theorieën voegt hedging waarde toe. Exposure betekent blootstelling aan een bepaald risico. Deze exposures zijn onder te verdelen in accounting-, transactie-, operationele- en de economische exposure. Risico’s kunnen door middel van balansoplossingen en door derivaten worden afgedekt.

32

3

Derivaten

In dit hoofdstuk wordt een kort beeld geschetst van de derivatenmarkt. Vervolgens worden de diverse derivaten behandeld, te weten: de optie, forward, future, swap en de overige derivaten. Tevens worden de voor- en nadelen behandeld van de meest populaire derivaten. Aan het einde van dit hoofdstuk komen de derivatenrisico’s en de samenvatting en conclusies aan bod. Dit hoofdstuk is voornamelijk gebaseerd op de literatuur van Chance (2004). 3.1

Derivatenmarkt

Een derivaat is een financieel (afgeleid) product, deze is afgeleid van verhandelbare producten, te weten: goederen, effecten of valuta’s. Het doel van een derivaat is om deze producten op termijn tegen een vooraf bekende prijs te kunnen kopen of verkopen. Derivaten zijn een soort contracten. De prestatie van een derivaat is afhankelijk van de prestatie van andere onderliggende financiële instrumenten. Het grootste gedeelte van de derivaten wordt verhandeld op de over-the-counter markten. Een over-the-counter markt is een handelssysteem, waarbij de handel tussen de partijen rechtstreeks plaats vindt. Dus er wordt niet gehandeld via de beurs. Er zijn verschillende typen derivaten zoals: opties, forwards, futures, swaps en andere samengestelde derivaten (hybriden). In bijlage D is een overzicht van de belangrijkste afgeleide financiële instrumenten terug te vinden. Derivaten zijn gerelateerd aan de prijs van een product. Binnen het financieel management kunnen ze worden gebruikt om risico’s te beheersen. Een onderneming zal de optie gebruiken, als het goed zonder de optie duurder is. Zo wordt het risico van prijsstijgingen beheerst. De forwards- en futuresmarkten zijn belangrijk om informatie over prijzen te verkrijgen. Ze bevatten immers informatie over de verwachte prijs van een goed. Ook zijn er operationele voordelen te behalen op de derivatenmarkten. Als eerste zijn de transactiekosten op deze markten lager. Dit betekent dat de provisieen handelskosten lager zijn dan in andere markten. Als tweede zijn de derivatenmarkten, in het bijzonder de futures en optiemarkten, meer liquide dan de andere gewone spotmarkten. Een gewone spotmarkt is een markt waar bepaalde goederen meteen verhandeld en betaald worden. Een spotmarkt is ook liquide, maar niet in staat om grote valuta transacties met prijswijzigingen te absorberen. Een reden waarom derivatenmarkten meer liquide zijn, is dat er minder kapitaal nodig is om op deze markt te kunnen handelen. En doordat er minder kapitaal vereist is, kan deze markt meer handelen. 3.2

Optie

Een optie is een contract tussen twee partijen, een koper en verkoper. Dit contract geeft de koper het recht, niet de plicht, om iets te verkopen of te kopen tegen een vooraf vastgestelde prijs. Het iets kan een valuta, product of rente zijn. Één van de populairste vormen van de optie is de valuta optie. In bijlage E is meer te lezen over de soorten opties. Degene die een optie koopt, moet de verkoper een bepaald bedrag betalen, de premie genoemd. Een optie om iets te kopen is een call optie, een optie om te verkopen is een put optie. Opties worden meestal verhandeld op de over-the-counter markt en er dient een optiepremie te worden betaald bij het aangaan van het optiecontract.

33

Bepaalde termen zijn verbonden aan de optie. Te weten (Ross, Westerfield en Jaffe 2002): • Exercising the option. Deze actie betekent dat de optie uitgeoefend wordt. Er wordt dus een product verkocht of gekocht; • Striking or exercise price. Hiermee wordt de prijs bedoeld in het optiecontract waarvoor de optiehouder, een bepaald product kan kopen of verkopen. De Nederlandse term is de uitoefenprijs; • Expiration date. De einddatum van de optie, als deze datum verstreken is kan de optie niet meer worden uitgeoefend; • American and European options. Een Amerikaanse optie kan altijd op ieder tijdstip worden uitgeoefend tot de einddatum. Bij de Europese optie ligt dit anders, deze kan alleen maar worden uitgeoefend op de einddatum. 3.2.1 Koop optie Call optie De bekendste vorm van de optie is de call optie. Hierbij heeft de optiehouder het recht om een bepaald product te kunnen kopen tegen een vooraf gestelde vaste prijs. Meestal betreft het producten zoals commodity (goederen of grondstoffen), aandelen, obligaties of bepaalde valuta. Een voorbeeld van een call optie is een onderneming die het recht heeft om een bepaald product voor een vastgestelde prijs te kunnen kopen, de zogenaamde uitoefenprijs. De waarde van deze call wordt bepaald door de onderliggende waarde waarop de optie betrekking heeft, bijvoorbeeld benzine of vreemde valuta. Als de koers van het goed in de tijd dat de optie wordt gehouden stijgt, zal de onderneming de optie uitoefenen, dan zijn er immers voordelen te behalen. Maar mocht het zo zijn dat de koers daalt dan zal de optie niet uitgeoefend worden. Immers de optie is waardeloos en een markttransactie geeft meer voordeel. Als de uitoefenprijs lager is dan de spot rate, is de optie in the money, dit betekent dat er winst is te behalen. De tegenovergestelde versie hiervan is out the money, als de spot rate lager is dan de strike price. Mocht het zo zijn dat de spot rate en de strike price gelijk zijn, dan is er sprake van at the money, er is geen winst en verlies (Shapiro 2003). Put optie Een put optie is het tegenovergestelde van een call optie. Hier heeft men geen recht om een goed te kopen, maar om te verkopen tegen een overeengekomen vaste prijs. Een voorbeeld hiervan is om een bepaalde hoeveelheid vreemde valuta of goederen te kunnen verkopen. De optie wordt uitgeoefend als de koers lager is dan de uitoefenprijs, er wordt dan immers winst behaald. In dit geval is de optie in the money. Mocht het zo zijn dat de koers hoger is dan de uitoefenprijs, dan zal de optie niet worden uitgeoefend en is deze out the money. Het is dan aantrekkelijker om het betreffende product op de markt te verkopen. Indien de koers gelijk is aan de uitoefenprijs, wordt er geen winst of verlies gemaakt, dit betekent dat de optie at the money is (Shapiro 2003). In figuur 3.1: Call en put opties, wordt de waarde van de gekochte oftewel de buy call en de put optie in grafiek vorm weergegeven. In tabel 3.1 wordt weergegeven wanneer een bepaalde optie in/at/out the money is.

34

Figuur 3.1: Call en put opties

Bron: Chance (2004). 3.2.2 Verkoop optie Call optie Een optie kan ook worden verkocht, of ook wel schrijven genoemd. Concreet houdt dit in dat het product waarop de optie betrekking heeft, wordt verkocht of gekocht. Hierbij betreft het een plicht en geen recht, voor degene die opties verkoopt of schrijft. Als een call houder zijn optie uitoefent, dient de schrijver de producten te verschaffen aan de vooraf gestelde prijs. Als de uitoefenprijs van de call optie lager is dan de koers, zal de optie worden uitgeoefend. Concreet houdt dit in dat bij de uitoefening van een gekochte call optie altijd verlies wordt geleden door de verkoper. Winst kan alleen maar worden behaald als de koers daalt, de winst is dan gelijk aan de optiepremie. In het kort gezegd bij het uitschrijven van calls is de optie in the money bij een uitoefenprijs lager dan de koers, at the money als de koers gelijk is aan de uitoefenprijs en out the money als de koers hoger is dan de uitoefenprijs (Shapiro 2003). Put optie Niet alleen call opties kunnen worden uitgeschreven, maar ook put opties. Bij een put optie heeft de verkoper de plicht om het optiegoed, tegen een vooraf bekende prijs te kopen. Door de schrijver wordt verlies geleden als de koers daalt, immers een gekochte put optie wordt alleen maar uitgeoefend als de koers daalt. Als het tegenovergestelde gebeurt met de koers, een stijging dus, is er een voordeel voor de schrijver van de put optie. Dit voordeel is gelijk aan de ontvangen premie. Een verkochte of een sell put is in the money als de koers hoger is dan de uitoefenprijs, out the money als de koers lager is dan de uitoefenprijs en neutraal als de koers gelijk is aan de uitoefenprijs. Er zitten dus risico’s aan het uitschrijven van opties, maar de verkoper wordt betaald om dit risico te nemen. Op de transactiedag van de optie, ontvangt de schrijver het geld, dat de koper van de call of put optie betaalt (Shapiro 2003). In figuur 3.1: Call en put opties, wordt het waardeverloop van de verkochte opties weergegeven. In tabel 3.1 wordt weergegeven wanneer een bepaalde optie in/at/out the money is. Tabel 3.1: Opties en the money *Bij afwezigheid van premie

In the money At the money Out the money

Spotprijs < Uitoefenprijs ↑ Spotprijs = Uitoefenprijs ↔ Spotprijs > Uitoefenprijs ↓

Buy call Winst Verlies

Sell call Verlies Winst

Buy put Verlies Winst

Sell put Winst Verlies

35

3.2.3 Voor- en nadelen Voordelen (Duffhues 1997): • Het rendement van opties is asymmetrisch bepaald. Dit komt doordat de winstkansen niet verdwijnen bij het aangaan van een optie; • Er hoeft niet te worden bijgestort als de prijs van het onderliggende product verandert; • Het maximale verlies van een gekochte optie is nooit groter dan de betaalde premie. Nadelen (Duffheus 1997): • Amerikaanse opties kunnen op ieder moment worden uitgeoefend. Voor de verkoper van opties kan dit bezwaarlijk zijn, omdat de planning en de omvang van de kasstromen onzeker is; • De te betalen optiepremie is hoger dan de transactiekosten van de overige derivaten; • De onderliggende waarden (producten zoals rente, valuta en goederen) voor opties is maar beperkt. Het gevolg hiervan is dat het gewenste contracttype niet altijd beschikbaar is en er uitgeweken moet worden naar andere markten; • Verkochte call en put opties kunnen zorgen voor grote verliezen. 3.3

Forward & Future

Zowel een forward als een future is een contract tussen twee partijen, een koper en een verkoper. Dit contract geeft de plicht om een product op een vastgestelde toekomstige tijd te verkopen of te kopen, tegen een vooraf gestelde prijs. Dit product kan een commodity, valuta of de rente zijn van een lening of deposito. De forward en future verschillen van de optie, er is immers geen sprake van een recht, maar van een plicht. Forwards en futures zijn twee verschillende producten die veel op elkaar lijken. 3.3.1 Forward Forwards worden verhandeld op de over-the-counter markt. Forwards worden ook wel termijncontracten genoemd. Tevens is een forward een onderhandse overeenkomst. Dit houdt in dat er meer rekening kan worden gehouden met de wensen van een onderneming. Forwards zijn ook flexibel in termen van hoeveelheden en termijnen. Als een onderneming een forwardcontract koopt voor een bepaalde valuta, wordt pas op het einde van de looptijd het verschuldigde bedrag betaald. Voorbeeld: Een Nederlandse ondernemer dient over drie maanden een bedrag van $ 100.000 te betalen aan een Amerikaanse leverancier. De huidige koers is: € 1 - $ 1. Op basis van deze koers wordt er gefactureerd. Als de koers zal stijgen, leidt de Nederlandse ondernemer verlies. Immers de Dollar neemt in waarde toe en wordt duurder. Om dit risico te minimaliseren wordt er een valuta forward gekocht bij de bank. In het contract wordt vastgelegd dat er $ 100.000 zal worden gekocht voor € 1 - $ 1. Hierdoor is de ondernemer ingedekt voor prijsstijgingen en is de inkoopprijs gefixeerd. 36

3.3.2 Future Een future is een gestandaardiseerd contract, dat verhandeld wordt op de futures exchange beurs. Om het kredietrisico te minimaliseren worden er marge verplichtingen vereist, zoals een waarborgsom betalen bij het aangaan van het contract. Tevens dient er bij dit contract dagelijks te worden afgerekend, waarbij er winst of verlies kan worden geleden. Dit dagelijks afrekenen wordt in de praktijk “marking to market” genoemd. Het “marking to market” begrip houdt in dat koersverschillen worden verrekend tussen de koper en verkoper van de future. Door dagelijks de bedragen te verrekenen, daalt het kredietrisico. De betalingen worden verricht aan de exchange clearing organisatie, de organisatie die in futures handelt. In bijlage F wordt een overzicht van de soorten futurescontracten weergegeven. Voorbeeld: Een voorbeeld van een future is de future rate agreement. Deze wordt gebruikt om zich in te dekken tegen renterisico’s. Stel een bedrijf wil over twee maanden $ 50 miljoen lenen, voor een half jaar. Om het risico van rentestijgingen af te dekken, wordt er besloten om een future rate agreement te kopen bij de exchange clearing organisatie. De future rate is 6,5%. Als de rente stijgt, betaalt de future leverancier aan het bedrijf het verschil. Als het tegenovergestelde gebeurt, een rentedaling, dan betaalt het bedrijf het verschil aan de exchange clearing organisatie. Door deze constructie is de rente van de lening altijd vast op 6,5%. 3.3.3 Voor- en nadelen Voordelen (Duffhues 1997 en Shapiro 2003): • De valuta-, commodity- en de rentekosten zijn van tevoren bekend, waardoor men financieel makkelijker kan plannen; • Overdracht van risico’s is mogelijk; • Door gebruik te maken van forwards en futures wordt de vermogensstructuur niet beïnvloed; • Een forwardcontract kan worden aangepast aan de individuele wensen van een organisatie; • Forwards kunnen op elke datum geleverd worden; • Forwardcontracten worden op het einde van de looptijd betaald; • Bij forwardcontracten is geen marge verplichting vereist; • Forwards zijn flexibel; • Futurecontracten hebben lage transactiekosten; • Gering krediet risico bij futures, omdat de clearing-organisatie voor alle verplichtingen garant staat; • De futuresmarkt is zeer liquide. Nadelen (Duffhues 1997 en Shapiro 2003): • Er kunnen verliezen optreden, als de prijsontwikkelingen tegengesteld reageren op de risico afdekking. Hierdoor is de hedge achteraf gezien, niet noodzakelijk geweest; • Bij forwards is er sprake van een kredietrisico; • Futures zijn standaardcontracten, hierdoor kan niet altijd worden voldaan aan de individuele wensen van een onderneming;

37

• • • • 3.4

Door de standaardgrootte van futurescontracten kan het MKB buitengesloten worden; Futures kunnen alleen op bepaalde data geleverd worden; Bij futures dient er aan marge verplichtingen te worden voldaan, zoals een waarborgsom betalen; Bij futures worden prijsveranderingen dagelijks afgerekend, dit leidt tot administratieve rompslomp. Swap

Een swap is een contract waarbij twee partijen overeenkomen, om kasstromen uit te wisselen. Met behulp van de swap kunnen de beide partijen een voordeel behalen. De kasstromen worden bepaald volgens een rekenkundige formule. Er zijn vier soorten swaps: 1. Renteswap; 2. Valutaswap; 3. Commodity swap; 4. Eigenvermogenswap. 3.4.1

Renteswap

Bij de renteswap worden kasstromen omgeruild, bijvoorbeeld een vast rentetarief tegen een variabel rentetarief. Met als doel dat beide partijen hun rentekosten en risico kunnen minimaliseren. Het notional principal bedrag, oftewel de lening, wordt niet uitgewisseld in de swap. Er vindt dus geen financieringstransactie plaats. Tevens zijn er ook verrekendata, waarop de rente betaald wordt. De hoogte van de vaste rente wordt vastgesteld als de swap wordt aangegaan. De variabele rente is afhankelijk van een toekomstige geldmarktrente, zoals de AIBOR (Amsterdam Interbank Offered Rate). Een swap kan een looptijd hebben van twee tot vijftien jaar. Voorbeeld: Bedrijf A en B gaan een swap met elkaar aan. De leengegevens zijn terug te vinden in tabel 3.2 Renteswap. Bedrijf A kan het voordeligst lenen tegen een variabel tarief en bedrijf B tegen een vast tarief. Bedrijf A wil graag lenen tegen een vast tarief. In tegenstelling tot bedrijf B, dat graag wil lenen tegen een variabel tarief. Om een voordeel uit deze swap te halen, zal bedrijf A een lening nemen van $ 100 miljoen met een looptijd van vijf jaar. Deze lening is tegen het variabele rentetarief AIBOR. Op hetzelfde moment, zal bedrijf B dezelfde lening aanvragen, maar dan wel met een vast rentetarief van 7%. Vervolgens zullen de kasstromen worden uitgewisseld. Bedrijf A haalt een voordeel van 1,5%. Zonder de swap zouden de rentekosten 8,5% zijn en met de swap 7,0%. Bedrijf B haalt een voordeel van 0,1%. Zonder de swap zouden de rentekosten AIBOR + 0,1% zijn en met de swap tegen het tarief LIBOR. In bijlage G is een overzicht terug te vinden van de soorten renteswaps. Tabel 3.2: Renteswap Partij: A B

Rentetarieven: Vast Variabel 8,5% AIIBOR 7,0% AIBOR + 0,1%

Rentekosten: Zonder swap 8,5% AIBOR + 0,1%

Met swap 7,0% LIBOR

Verschil: 1,5% 0,1% 38

3.4.2 Valutaswap Een valutaswap is een middel om risico’s zoals de economische exposure te minimaliseren. Het doel van een valutaswap is om voordeel te behalen op een valutalening. Er is sprake van een contante ruil van twee valuta’s, oftewel de notional principal (lening) wordt uitgewisseld. Gedurende de looptijd worden de verschuldigde rentes afgedragen aan de swappartner. Op het einde van de swap worden de valuta’s weer omgeruild. De ruilingen worden berekend op basis van de actuele wisselkoers. Er zijn twee soorten valutaswaps (Duffhues 1997): 1. De geldmarkt (forex) valutaswap. Deze heeft een korte looptijd, van enkele weken tot maanden. De wederruil die gebeurt op het einde van de swaplooptijd, vindt plaats tegen de wisselkoers. In deze koers is het renteverschil tussen de twee valuta’s al verwerkt; 2. De kapitaalmarkt valutaswap. Deze heeft een langere looptijd dan de geldmarkt valutaswap. De looptijd kan variëren van één tot vijf jaar. Omdat het hier een transactie betreft die betrekking heeft op de langere termijn, worden de tussentijdse renteverschillen verrekend. Er zijn drie typen valutaswaps te weten (Duffhues 1997): 1. Een “fixed-to-fixed” valutaswap, hierbij betalen beide swappartners een vaste rente; 2. Een “fixed-to-floating” valutaswap, één partij betaalt een vast rentetarief en de andere partij betaald een variabele rente; 3. Een “floating-to-floating” valutaswap, beiden partijen betalen een variabel rentetarief aan elkaar. Voorbeeld: Het Amerikaanse bedrijf A wil zijn Euro exposure afdekken, door geld te lenen in Euro’s. Het Belgische bedrijf B wil graag in Dollars lenen, om bepaalde projecten in Amerika te kunnen financieren. Beiden ondernemingen willen een equivalent hebben van $ 200 miljoen, met een vast rentetarief voor tien jaar. Beide bedrijven kunnen het voordeligst lenen in hun eigen thuisvaluta. De leengegevens zijn terug te vinden in tabel 3.3. Tabel 3.3: Valutaswap Partij: A B

Rentetarieven: Dollar Euro 7,5% 8,25% 7,7% 8,10%

Rentekosten: Zonder swap 8,25% 7,7%

Met swap 8,1% 7,5%

Verschil: 0,15% 0,20%

Om een voordeel te behalen is het verstandig om geld te lenen in de eigen thuis valuta. Dus het Amerikaanse bedrijf leent in Dollars voor 7,5% en het Belgische bedrijf in Euro’s voor 8,1%. Vervolgens gaan ze een swap met elkaar aan. De valutaswap biedt voor beiden partijen een rentevoordeel. Bedrijf A heeft op deze manier Euro’s geleend met een vast rentetarief van 8,1 %. Zonder de swap zouden de rentekosten 8,25% hoog zijn. Bedrijf B heeft een voordeel behaald van 0,20%, met de swap zijn de rentekosten 7,5% en zonder de swap zou dit percentage 7,7% zijn.

39

3.4.3 Commodity swap Commodity swaps zijn erg populair in de energie en in de agrarische industrie. Bij deze swap is minstens één stroom van betalingen gebaseerd op de prijs van een commodity zoals olie. De andere betalingsstromen kunnen een vast of variabel tarief hebben. Als geldmarktindicator wordt een commodity index gebruikt zoals de Goldman Sachs Commodities Index (GSCI). Voorbeeld: Een olieproducent is bezorgd over de prijsfluctuaties. Om zijn commodity risico af te dekken gaat deze naar een swapdealer. Er is overeengekomen dat de olieproducent maandelijks een bedrag van $ 22 per olievat ontvangt, van de swapdealer. Als tegenprestatie betaalt de olieproducent een overeengekomen bedrag, dat gelijk is aan de gemiddelde olieprijs van de betreffende maand. Als geldmarktindicator wordt de Goldman Sachs Commodities Index gebruikt. De kasstromen zijn gebaseerd op de notional amount (hoeveelheid) van 25.000 olievaten per maand. Als de olieprijs per vat hoger is dan overeengekomen $ 22, betaalt de olieproducent het verschil terug aan de swapdealer. Mocht het zo zijn dat de olieprijs lager is dan de afgesproken $ 22, dan betaalt de swapdealer het verschil terug aan de olieproducent. Hiermee is de olieprijs gefixeerd. 3.4.4 Eigenvermogenswap Een eigenvermogenswap is een contractuele overeenkomst tussen twee partijen om kasstromen van een specifiek eigendom zoals aandelen, voor een bepaalde periode te ruilen. De waarde van het eigendom wordt de notional principal genoemd, deze wordt niet uitgewisseld binnen de swap. Op basis van de notional principal worden de kasstromen bepaald. Ten minste één kasstroom is gebaseerd op de opbrengst (meerwaarde of dividend) van een eigenvermogen index zoals de S&P 500. De andere kasstroom kan zijn gebaseerd op een vast tarief, een niet eigenvermogen variabele rente of ook op een eigenvermogen index. Mocht het zo zijn dat er een negatieve opbrengst behaald wordt bij de gehanteerde index, dan betalen de partijen het betreffende verschil aan elkaar. Hierdoor is het rendement gefixeerd. Voorbeeld: Een onderneming is in het bezit van 100.000 aandelen van ABC, met een huidige marktprijs van $ 75. Door bepaalde omstandigheden kunnen deze aandelen niet verkocht worden. Het bedrijf heeft angst dat de koers van ABC zakt, en gaat daarom een swap aan met de bank. Om zodoende het eigenvermogenrisico af te dekken. De notional principal, is de ABC aandelenwaarde van $ 7.500.000. Met de bank is overeengekomen dat de onderneming aan het einde van de swaplooptijd de totale opbrengst van de ABC aandelen afstaat. De swap heeft een looptijd van twee jaar. Tevens ontvangt de onderneming per kwartaal de totale opbrengst van een tarief dat gelijk is aan drie maanden LIBOR minus een spread. Mocht het zo zijn dat er een negatieve opbrengst behaald wordt bij de gehanteerde indexen, dan betalen de partijen het betreffende verschil aan elkaar. Hierdoor is de opbrengst gefixeerd.

40

3.4.5 Voor- en nadelen Voordelen (Duffhues en Groeneveld 1997): • Het risicoprofiel van de vorderingen of de verplichtingen worden veranderd, door middel van het rentetype en of valuta; • Een mismatch tussen toekomstige opbrengsten in de ene valuta en uitgaven in een andere valuta worden opgeheven; • Via een valutaswap kan opgenomen geld op de goedkoopste manier worden omgezet tegen de gewenste valutalening; • Het is mogelijk om bepaalde middelen beschikbaar te krijgen in een valuta, waarin normaliter geen directe financiering in mogelijk is, bijvoorbeeld de Mexicaanse Peso; • Een debiteur kan zijn naamsbekendheid vergroten onder de investeerders, door in vele valuta’s te lenen. Door de valutaswap kunnen verplichtingen worden omgezet in de gewenste valuta; • Renteswaps kunnen ervoor zorgen dat de duration van een leningenportefeuille verlengd of verkort wordt; • Leningenportefeuilles kunnen actief beheerd worden door rente- en valutaswaps. Op deze wijze kunnen de leenkosten verlaagd worden. Nadelen (Duffhues en Groeneveld 1997): • De overeenkomst bevat een onvoorwaardelijk karakter. Dit betekent dat er een betalingsverplichting ontstaat met betrekking tot de rentestroom. Achteraf kan het zijn, dat een renteswap niet nodig was geweest, als de rente zich anders ontwikkelt dan verwacht; • De kredietwaardigheid van de partijen zijn belangrijk. Het kredietrisico bij swaps is kleiner dan bij een financieringstransactie. De reden hiervan is dat de hoofdsom niet wordt uitgewisseld tussen de twee partijen; • Er kunnen grote verliezen geleden worden bij onverwachte rente ontwikkelingen; • Bij swaps wordt een minimum bedrag gehanteerd. Het MKB kan hierdoor worden geblokkeerd om zich te begeven op de swapmarkt; • Het kan gebeuren dat de lening of het krediet, waarbij de swap als bescherming dient niet doorgaat. Dan verandert de ingenomen swap positie in een speculatief (open) karakter. De rentebeschermde functie van de swap kan alleen maar worden uitgevoerd, als er een achterliggende financieringstransactie is.

41

3.5

Overige derivaten

De optie, forward, future en de swap zijn de meest bekende derivaten. Maar er zijn nog meer derivaten zoals de interest rate cap, floor, collar en dergelijke. Ook zijn er hybride derivaten dit is een combinatie van derivaten. Rentederivaten De interest rate cap, floor en de collar zijn voorbeelden van derivaten om het renterisico te beheersen. Ze worden onderhands verkocht in de vorm van direct contact tussen de koper en verkoper. Deze rente instrumenten zijn in werkelijkheid een soort optie. De looptijd is redelijk lang, deze kan wel tot tien jaar oplopen. • Interest rate cap Dit derivaat geeft de koper gedurende de looptijd, een bescherming tegen rentestijgingen. Als de geldmarktrente hoger is dan de caprente, ontvangt de koper van de interest rate cap een vergoeding. Bij elke renteverandering, bijvoorbeeld om de drie maanden, wordt er gekeken naar het verschil tussen de markten de caprente. Mocht het zo zijn dat de marktrente lager is dan de caprente, dan is deze optie waardeloos. In feite is een interest rate cap een soort call optie, die bescherming biedt tegen rentestijgingen; • Floor In tegenstelling tot de interest rate cap, beschermt de floor een onderneming tegen rentedalingen. Immers bij beleggingen, kan het rendement slinken, door een rentedaling. De floor is een soort put optie. Als de marktrente lager is dan de floor rate, dan is de floor in the money; • Collar De collar is eigenlijk een combinatie van de interest rate cap en de floor. Het beschermt tegen rentestijgingen en -dalingen. Als de marktrente beneden de floor rate komt te liggen, ontvangt de koper van de collar een optiepremie. Voor bescherming tegen rentestijgingen, dient de koper van de collar een premie te betalen. Swaption Een swaption is niet meer dan een optie op een swap. Er zijn twee soorten swaptions: 1. Payer swaption De houder heeft het recht om een vast rentetarief te betalen aan de tegenpartij. Aan de schrijver van dit soort optie wordt een premie betaald. Hierdoor is het voor de verkoper mogelijk om de kostenvoet van het vreemdvermogen te verlagen. Wel loopt de verkoper het risico om de marktrente te betalen. De optie op de payer swaption zal door de koper worden uitgeoefend als de marktrente toeneemt; 2. Receiver swaption Hierbij heeft de houder het recht om een bepaalde swap overeenkomst af te dwingen bij zijn tegenpartij. De houder van de receiver swaption, heeft recht op een vaste rente ontvangst van de swap. De swap staat in het contract nader uitgewerkt. De optie op de receiver swaption zal door de koper worden uitgeoefend als de marktrente afneemt. De verhandelbaarheid van swaptions is nogal beperkt, helaas neemt hierdoor de toepasselijkheid van dit derivaat af.

42

Opties op obligatiefutures Er zijn call en put opties op obligatiefutures. Zo is het mogelijk om een obligatiepakket te kunnen kopen of verkopen. • Call optie De call optie zorgt ervoor dat de koper de mogelijkheid heeft om een obligatie future te kopen. Eigenlijk is er een soort kooprecht gekocht. Deze gekochte optie zal worden uitgeoefend als de uitoefenprijs lager is, dan de marktprijs van de obligatie future. De call optie kan ook verkocht worden. De verkoper heeft dan de plicht om een futurescontract te verkopen, tegen een overeengekomen vastgestelde prijs. Voor de verkoper is er alleen maar voordeel te behalen als de optie niet wordt uitgeoefend; • Put optie Een put optie geeft de koper een verkooprecht, om een obligatiefuture te kunnen verkopen. Dit recht zal alleen worden uitgeoefend, als de marktprijs lager is dan de uitoefenprijs van de put optie. De verkoper van de put optie heeft de plicht om de obligatie future te kopen bij uitoefening van de optie. Voordeel voor de verkoper is alleen te behalen als de optie niet wordt uitgeoefend. 3.6

Risico’s

Derivaten zijn complexe instrumenten, hierdoor brengen ze risico’s met zich mee. Als het duidelijk is waardoor risico’s ontstaan, zijn deze ook beter te beheersen. De volgende zaken spelen een rol in het derivaten risico (Haan en Elbertse 1996): • De natuurlijke goederen- en kasstromen en de onzekerheid betreffende het tijdstip van de veranderingen in de omvang daarvan; • Prijs(veranderingen); • Beschikbaarheid van geld en goederen; • De aanwezigheid van andere partijen (tegenpartijen); • Het kan zijn dat bij de aanschaf niet direct een (volledige) geldverrekening plaatst vindt, waardoor de omvang van de financiële risico’s en goederenposities niet direct zichtbaar is; • Derivaten kunnen risico’s vergroten; • De organisatie van het financiële beheer is een belangrijk element binnen het risico management. Gezien vanuit de bovenstaande achtergronden is er een onderscheid te maken in de volgende risico’s (Haan en Elbertse 1996): 1. Marktrisico Dit risico ontstaat als koers- en prijsbewegingen en andere marktomstandigheden verkeerd zijn ingeschat; 2. Kredietrisico Als de tegenpartij niet haar financiële verplichtingen wil of kan nakomen, ontstaat het kredietrisico; 3. Settlementrisico Er is sprake van dit risico als het contract niet wordt afgewikkeld, dit kan gebeuren bij bepaalde marktomstandigheden;

43

4. Organisatie risico Bij onvoldoende organisatie en interne controle is het moeilijk om het gebruik van derivaten te beheersen. Waardoor het organisatie risico ontstaat; 5. Modelrisico De modellen die gebruikt worden bij het bepalen van de derivaten prijzen en waarden kunnen fout zijn; 6. Juridisch risico De overeenkomst kan onvoldoende werken, als de contractvoorwaarden niet zorgvuldig genoeg zijn opgesteld; 7. Fiscaalrisico Niet overal wordt de winst en verlies fiscaal gezien gelijk behandeld. Hierdoor ontstaat het risico dat bij overeenkomsten tussen organisaties in verschillende landen kan leiden tot andere resultaten. Het kan zo zijn dat in een bepaald land over de winst wel belastingen moet worden betaald, terwijl in het andere land het verlies niet tot een belastingbesparing leidt; 8. Financieel systeem risico Financiële markten bestaan uit een groot aantal partijen. Deze partijen kunnen onderling met elkaar overeenkomsten hebben afgesloten. In het ergste geval kan bij een faillissement van een grote partij, een domino effect ontstaan naar de andere partijen. Een mogelijk vervolg hiervan is, dat door niet nagekomen overeenkomsten, bij de overige partijen verliezen kunnen ontstaan. 3.7


Een derivaat is een financieel (afgeleid) product, afgeleid van verhandelbare producten, te weten: goederen, effecten of valuta’s. Het doel van een derivaat is om deze producten op termijn tegen een vooraf bekende prijs te kunnen kopen of verkopen. Derivaten zijn een soort contracten. Er zijn verschillende typen derivaten zoals: opties, forwards, futures, swaps en andere samengestelde derivaten (hybriden). Een optie geeft de koper het recht, niet de plicht, om iets te verkopen of te kopen tegen een vooraf vastgestelde prijs. Zowel een forward als een future geeft de plicht om een product op een vastgestelde toekomstige tijd te verkopen of te kopen, tegen een vooraf gestelde prijs. Forwards worden ook wel termijncontracten genoemd. Tevens is een forward een onderhandse overeenkomst. Dit houdt in dat er meer rekening kan worden gehouden, met de wensen van een onderneming. Een future is een gestandaardiseerd contract. Een swap is een contract waarbij twee partijen overeenkomen om kasstromen uit te wisselen. Met behulp van de swap kunnen de beide partijen een voordeel behalen. Er zijn vier soorten swaps: rente,- valuta,commodity-, en de eigenvermogen swap. De optie, forward, future en de swap zijn de meest bekende derivaten. Maar er zijn nog meer derivaten zoals de interest rate caps, floors en collars en dergelijke. Ook zijn er hybride derivaten, dit is een combinatie van derivaten. Derivaten zijn complexe instrumenten, hierdoor brengen ze risico’s met zich mee. Er is een onderscheid te maken in de volgende risico’s: markt-, krediet-, settlement-, organisatie-, model-, juridisch-, fiscaal- en het financieel systeem risico.

44

4

Literatuuronderzoek

In dit hoofdstuk staat het literatuuronderzoek centraal, om een antwoord te kunnen geven op de probleemstelling. Als eerste wordt er aandacht gegeven aan het derivatengebruik, gevolgd door de financiële risico’s en de drempels bij derivatengebruik. Dit hoofdstuk wordt afgesloten met een samenvatting en conclusies. 4.1

Derivatengebruik

In deze paragraaf wordt ingegaan op de onderzoeksmethode, het derivatengebruik gerelateerd aan de bedrijfsgrootte, de afgedekte financiële risico’s en de motieven voor derivatengebruik. 4.1.1 Onderzoeksmethode Het onderzoek is gebaseerd op een literatuurstudie. Er zijn een aantal artikelen gevonden in de catalogi en informatiebestanden van de Universiteit van Tilburg. Er is gebruikt gemaakt van de volgende zoekopdrachten: derivatives, exposure (operational, transaction en translation), foreign exchange rate, futures, forwards, hedge, interest rate, MKB, options, risk management, small en medium firms en swap. In bijlage H: Artikelen derivatengebruik, is een overzicht terug te vinden van de artikelen die in dit hoofdstuk gebruikt worden. Vervolgens worden deze artikelen geanalyseerd, om zodoende een antwoord te kunnen geven op de probleemstelling. De tabellen die in dit hoofdstuk behandeld worden, verwijzen naar de betrokken artikelen. 4.1.2 Gebruik bij bedrijfsgrootte De bedrijfsgrootte heeft invloed op het derivatengebruik. Uit veel literatuur lijkt te volgen dat hoe groter het bedrijf, hoe meer het derivatengebruik is. In tabel 4.1 wordt het derivatengebruik per bedrijfsgrootte aangegeven. In de kolommen worden de jaren van de diverse onderzoeken aangegeven per bedrijfsgrootte, dit geldt voor alle tabellen in dit hoofdstuk. In de rijen staan de percentages van de derivatengebruikers per onderzoek aangegeven. In het algemeen hebben derivatengebruikers een hogere netto winst en een hogere kasstroom uit operationele- en investeringsactiviteiten (Guay en Kothari 2003). Grotere bedrijven hebben meer investeringsmogelijkheden dan het MKB. Schaalvoordelen spelen een rol in het derivatengebruik, immers de grote ondernemingen kunnen de kosten behorende bij het derivatengebruik, zoals software en loonkosten, beter aan dan het MKB. Een andere reden voor meer derivatengebruik in het grootbedrijf, kan te maken hebben met de risico’s. Grotere bedrijven zijn meer blootgesteld aan risico’s dan het midden- en kleinbedrijf.

45

Tabel 4.1: Bedrijfsgrootte en derivatengebruik Bedrijfsgrootte in % 1 2 2 3 4 5 6 Land SW US NL US US US NL Groot 2003 82 88 2000 88 1999 86 1998 83 1996 59 1995 65 Middel 2003 46 57 2000 59 1999 43 1998 45 1996 48 1995 Klein 2003 12 42 2000 43 1999 18 1998 12 1996 13 1995 13

Toelichting: 1 Alkebäck en Hagelin 1999 2 Bodnar, de Jong en Macrae 2003 3 Bodnar, Hayt en Marston 1998 4 Bodnar, Hayt en Marston 1996 5 Bodnar, Hayt, Marston en Smithson 1995 6 Jong de, Macrae en Nijman 2000

Het derivatengebruik in Amerika lijkt de laatste jaren te zijn toegenomen. Wel is er een verschil te constateren tussen de periode 1996 en 1995. In 1996 is er minder gebruik gemaakt van derivaten, een oorzaak hiervan is dat in het verleden grote verliezen zijn geleden door deze instrumenten (Bodnar, Hayt en Marston 1996). In Europa lijkt het erop, dat er meer derivaten worden gebruikt dan in Amerika. Dit zou te maken kunnen hebben met het gehanteerde corporate governance model, in de bijlage I is er meer over te lezen. De meeste landen in Europa hebben een stakehouder- oftewel het Rhine model, in tegenstelling tot Amerika die een aandeelhouder- ook wel bekend als het Anglo-Saxon model heeft. Bij het aandeelhoudersmodel is de druk groter om beter te presteren, er wordt meer gekeken naar de korte termijn (Koen 2005). Door dit model zullen managers in Amerika eerder geneigd zijn om meer risico’s te nemen, in de hoop om met betere resultaten te komen. Speculeren komt dus meer voor in landen met een aandeelhoudersbenadering. Het Rhine model zorgt ervoor dat er meer wordt gekeken naar de lange termijn. Managers zullen in dit geval niet zo snel risico’s nemen en minder speculeren.

46

4.1.3 Risico’s In tabel 4.2 wordt weergegeven, in welke mate door ondernemingen risico’s worden afgedekt. Er zijn vier financiële risico’s te weten: valuta-, rente-, commodity- en het eigenvermogenrisico. Tabel 4.2: Risico afdekking Risico in % Land Valuta

1 2 2 SW US NL 2003 79 96 2000 1999 93 1998 1995 Rente 2003 73 81 2000 1999 50 1998 1995 Commodity 2003 44 20 2000 1999 37 1998 1995 Eigenvermogen 1998 1995

3 3 4 5 6 7 US DE US US NL NL 96 79 96 83 76 86 78 76 89 76 73 69 12 39 43 56 37 34 12

Toelichting: 1 Alkebäck en Hagelin 1999 2 Bodnar, de Jong en Macrae 2003 3 Bodnar en Gebhardt 1999 4 Bodnar, Hayt en Marston 1998 5 Bodnar, Hayt en Marston 1996 6 Boersma en Veld 1995 7 Jong de, Macrae en Nijman 2000

Valutarisico Het valutarisico lijkt het meest te worden afgedekt. Dit geldt voor ieder land. Europese landen hedgen het valutarisico relatief meer dan Amerika. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat Europese landen een meer open economie hebben (De Jong, Macrae en Nijman 2000). In Nederland is het afdekken van het valutarisico toegenomen, in 1995 werd 86% afgedekt en in 2003 96%. In Amerika is het afdekken van het valutarisico iets afgenomen. Renterisico Op de tweede plaats lijkt het meest afgedekte risico het renterisico. Ook hier geldt dat het merendeel van de Europese landen dit risico meer afdekt dan Amerika. In Nederland is het afdekken van het renterisico toegenomen. In Amerika is de mate van afdekking door de jaren heen ongeveer gelijk gebleven. Een mogelijke oorzaak hiervan is dat Amerika meer toegang heeft tot vermogensbronnen dan Europa. Hierdoor neemt het renterisico af. Commodity risico Het lijkt erop dat als derde meest afgedekte risico, het commodity risico naar voren komt. Amerika dekt dit risico aanzienlijk meer af dan de diverse Europese landen. Verwacht wordt dat dit risico het meest wordt afgedekt, door bedrijven die veel met commodity te maken hebben zoals agrarische- en productiebedrijven.

47

Eigenvermogenrisico Het schijnt dat het minst afgedekte risico het eigenvermogenrisico is. Hier moet wel aan toegevoegd worden dat de meeste literatuur dit risico niet heeft onderzocht. Wel is dit risico onderzocht in Amerika (Bodnar, Hayt en Marston 1998 en Bodnar, Hayt en Marston 1996). Dit risico wordt vooral afgedekt vanwege de fusies en overnames, wat in Amerika meer gebeurt dan in Europa. 4.1.4 Motieven derivatengebruik In de onderzochte literatuur is er onderzoek gedaan naar de hedging doelen. Binnen deze literatuur zijn de volgende motieven voor derivatengebruik vastgesteld namelijk stabilisatie van: 1. Kasstromen; 2. Accounting opbrengsten; 3. Bedrijfswaarde; 4. Balansposten. In tabel 4.3 worden de belangrijkste hedging doelen oftewel motieven weergegeven. Uit deze tabel lijkt het belangrijkste hedging doel voor ondernemingen om de kasstromen te stabiliseren, gevolgd door stabilisatie van de accounting opbrengsten. Weinig bedrijven lijken te hedgen vanuit het bedrijfswaarde motief en vanwege de balansposten. Tabel 4.3: Hedging doelen Hedging doel in % Land Kasstromen

Accounting opbrengsten

Bedrijfswaarde

Balansposten

1 1 2 2 3 4 5 6 US NL US DE US US BE NL 2003 50 60 2000 26 60 1999 49 34 1996 49 1995 67 2003 44 33 2000 46 33 1999 44 55 1996 42 1995 28 2000 6 1999 8 12 1996 8 2003 1 8 2000 7 1999 1 7 1996 1 1995 5

Toelichting: 1 Bodnar, de Jong en Macrae 2003 2 Bodnar en Gebhardt 1999 3 Bodnar, Hayt en Marston 1996 4 Bodnar, Hayt, Marston en Smithson 1995 5 Ceuster e.a. 2000 6 Jong de, Macrae en Nijman 2000

48

Kasstromen Het stabiliseren van de kasstromen is het grootste motief om risico’s af te dekken. Stabiele kasstromen zorgen er voor dat de kans op financiële nood afneemt. Een andere belangrijke reden is, dat ondernemingen minder afhankelijk worden van externe financiers. Immers de financiering komt in dit geval makkelijker rond, zodat er ook minder underinvestments plaatsvinden. In Nederland wordt dit risico het meest afgedekt, met maar liefst 60%. Andere Europese landen zoals België met 26% en Duitsland met 34% hedgen dit risico minder af. In Amerika is door de jaren heen het percentage van bedrijven die dit risico afdekken constant gebleven. Accounting opbrengsten Op de tweede plaats als belangrijkste hedging motief komt de stabilisatie van de accounting opbrengsten. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat het inkomen en de reputatie van een manager gebaseerd is op het boekhoudkundige inkomen. De belangrijkheid van dit motief is voor Amerika (44%) en Nederland (33%), door de jaren heen ongeveer gelijk. Vooral Duitsland (55%) besteedt veel aandacht aan de accounting opbrengsten, een mogelijke reden hiervoor is de aard van het Duitse belastingsysteem (Bodnar en Gebhardt 1999). Bedrijfswaarde Hedging met als doel om de bedrijfswaarde te stabiliseren lijkt relatief weinig gedaan te worden. Door de jaren heen is dit hedging doel voor Amerikaanse bedrijven constant gebleven op 8%. In België vindt 6% van de bedrijven de bedrijfswaarde het belangrijkste doel om te hedgen. Met 12% is Duitsland de grootste hedger op het gebied van de bedrijfswaarde. Een mogelijke reden hiervoor is, dat het nationale belastingsysteem hier invloed op heeft (Bodnar en Gebhardt 1999). Er is een groot verschil tussen het hedgen van de kasstromen en de bedrijfswaarde. In theorie is de bedrijfswaarde gelijk aan de contante waarde van de toekomstige kasstromen. Waarschijnlijk zal het tijdsaspect een grote invloed op dit verschil hebben. De meeste bedrijven zijn bezorgd over de huidige kasstromen en minder bezorgd over de toekomstige kasstromen (Bodnar, Hayt, Marston en Smithson 1995) Balansposten Zeer weinig bedrijven hebben als hedging doel het beheersen van balansposten. In Amerika is het percentage van bedrijven die vanuit dit motief hedgen, gedaald naar 1% in 2003. In Nederland is het percentage van bedrijven die vanuit dit perspectief hedgen vrijwel constant gebleven, 7% in 2000 en 8% in 2003. In Duitsland is het hedging percentage 7%. De hedging doelen hebben nauw te maken met de hedging determinanten. De behandelde hedging doelen zorgen voor een afname van de belastingen, financiële nood en de underinvestments.

49

4.2

Financiële risico’s

In deze paragraaf wordt dieper ingegaan op het hedging gedrag met betrekking tot de volgende financiële risico’s: valuta-, rente-, commodity- en het eigenvermogenrisico. 4.2.1 Valuta Met betrekking tot het valutarisico worden de volgende onderwerpen in deze paragraaf behandeld: valuta en de resultatenrekening, afdekkingposten en de gebruikte valutaderivaten. 4.2.1.1

Valuta en de resultatenrekening

Alle Nederlandse bedrijven schijnen te worden blootgesteld aan het valutarisico. In een onderzoek van 2003 (Bodnar, de Jong en Macrae 2003) gaf 15% van de Nederlandse bedrijven aan geen valutakosten te hebben. Onder de niet derivatengebruikers bleek minstens 50% van de kosten in een vreemde valuta te zijn. Op het gebied van valuta opbrengsten werd geconcludeerd dat 19% van de Nederlandse ondernemingen geen valuta opbrengsten hebben. Van de niet derivatengebruikers had 29% minstens 50% vreemde valuta opbrengsten. In 2000 (De Jong, Macrae en Nijman 2000) was bij 63% van de ondernemingen de vreemde valuta omzet, gelijk aan de kosten in vreemde valuta. Dit houdt in dat veel van deze bedrijven, die op het eerste gezicht over een evenwicht in hun omzet en kosten beschikken, grote exposures zouden kunnen hebben. Amerika heeft minder te maken met het valutarisico. Zo bleek uit een onderzoek van 2003 (Bodnar, de Jong en Macrae 2003) dat 52% van de Amerikaanse bedrijven geen kosten hebben in een vreemde valuta. Met betrekking tot de opbrengsten werd vastgesteld dat 59% van de ondernemingen geen valuta opbrengsten heeft. In 1998 rapporteerden 36% van de Amerikaanse bedrijven, dat de vreemde valutakosten 20% waren van de totale kosten (Bodnar, Hayt en Marston 1998). In datzelfde onderzoek gaf 40% van de bedrijven aan vreemde valuta opbrengsten te hebben, die meer dan 20% van de totale opbrengsten waren. Grote bedrijven hebben vooral veel te maken met inkomende vreemde valuta en het midden- en kleinbedrijf meer met uitgaande vreemde valuta kasstromen (Bodnar, Hayt en Marston 1998). 4.2.1.2

Afdekkingposten

De volgende vreemde valuta posten worden door bedrijven afgedekt: • Verplichtingen: o Balansverplichtingen; o Niet balansverplichtingen; o Contractuele verplichtingen. • Transacties en exposures: o Anticipatie transacties < 1 jaar; o Anticipatie transacties > 1 jaar; o Economische exposure; o Translatie oftewel de accounting exposure. • Buitenlandse repatriëring (dividend). 50

In tabel 4.4 worden alle gegevens weergegeven met betrekking tot het hedgen van vreemde valuta kasstromen. Tabel 4.4: Afdekkingposten vreemde valuta Afdekkingposten valuta in % Land Balansverplichtingen

Niet Balansverplichtingen

Contractuele verplichtingen Accounts Pending (in afwachting van) Anticipatie transacties < 1 jaar

Anticipatie transacties > 1 jaar

Economische exposure

Translatierisico

Buitenlandse repatriëring

1 2 2 SW US NL 2003 50 67 2000 1999 54 1998 2003 15 41 2000 1998 1999 55 1999 1999 1996 2003 40 53 2000 1999 67 1998 1996 2003 11 8 2000 1999 18 1998 1996 2003 13 8 2000 1999 1998 1996 2003 14 8 2000 1999 1998 1996 2003 29 42 2000 1999 23 1998 1996

3 3 4 5 6 US DE US US NL 67 54 40 24 51 77 29 49 54 55 28 46 50 8 12

7 12 11 8

7

9 11 8 8

15

5 14 14 41

38 38 32 34

Toelichting: 1 Alkebäck en Hagelin 1999 2 Bodnar, de Jong en Macrae 2003 3 Bodnar en Gebhardt 1999 4 Bodnar, Hayt en Marston 1998 5 Bodnar, Hayt en Marston 1996 6 Jong de, Macrae en Nijman 2000

51

Het lijkt erop dat het meest de contractuele verplichtingen, de geanticipeerde transacties van korter dan één jaar en de balansverplichtingen worden afgedekt. Hiernavolgend worden de niet balansverplichtingen, buitenlandse repatriëring (dividend) en de geanticipeerde transacties van langer dan één jaar het meest afgedekt. Het translatierisico schijnt het minst te worden afgedekt. Vreemde valuta posten worden meestal voor een gedeelte afgedekt (De Jong, Macrae en Nijman 2000). Verplichtingen In Amerika worden voornamelijk de balansverplichtingen afgedekt, in 2003 (50%) is dit iets afgenomen vergeleken met 1998 (54%). Vervolgens worden de contractuele verplichtingen het meest afgedekt met 51% in 1999 en 49% in 1996. Er is een kleine toename in het afdekken van de contractuele verplichtingen. De niet balansverplichtingen (2003 15% en 1998 24%) worden opvallend weinig afgedekt in Amerika vergeleken met de diverse Europese landen. Door de jaren heen werden deze verplichtingen minder afgedekt in Amerika. Nederlandse ondernemingen dekken met 67% vooral balansverplichtingen af. Er zijn geen verschillen te constateren tussen 2003 en 2000. Niet balansverplichtingen worden ook met een hoog percentage afgedekt, in 2003 met 41% en in 2000 met 40%. In Zweden worden voornamelijk de balans- en de contractuele verplichtingen gehedged met een percentage van 54% respectievelijk 55%. Opvallend is dat Duitsland vooral de contractuele verplichtingen afdekt. Wel dient hieraan te worden toegevoegd dat in het betrokken onderzoek (Bodnar en Gebhardt 1999), de post contractuele verplichtingen gelijk is aan de diverse balansverplichtingen. Transacties en exposures Het Amerikaanse bedrijfsleven dekt vooral geanticipeerde transacties van korter dan één jaar af. Wel zijn er schommelingen te constateren door de jaren heen. In 2003 was het percentage 40%, in 1999 55%, in 1998 46% en in 1996 50%. Bij de geanticipeerde transacties van langer dan één jaar, zijn er weinig schommelingen te bekennen in Amerika. In 2003 was het percentage 11%, in 1999 12%, in 1998 12% en in 1996 11%. Met betrekking tot de afdekking van de economisch exposure kan worden gezegd dat er door de jaren heen veel schommelingen hebben voorgedaan in Amerika. In 2003 was het percentage 13%, in 1999 7%, in 1998 11% en in 1996 8%. In Amerika wordt het translatierisico meer afgedekt dan in Europa. Een mogelijke oorzaak hiervan is dat Amerika een aandeelhoudersbenadering heeft. In Nederland worden vooral de geanticipeerde transacties van korter dan één jaar afgedekt. In 2003 was deze 53% en in 2000 54%. De geanticipeerde transacties van langer dan één jaar worden een stuk minder afgedekt, met 8%. Met betrekking tot de economische exposure en het translatierisico kan gezegd worden, dat deze risico’s in gelijke mate worden afgedekt. In 2003 en 2000 werden deze risico’s door 8% van de Nederlandse bedrijven afgedekt. Dezelfde resultaten met betrekking tot de transacties worden ook gevonden in Zweden en Duitsland, hier worden voornamelijk de geanticipeerde transacties van korter dan één jaar afgedekt.

52

Buitenlandse repatriëring In Amerika is het percentage van de ondernemingen die de buitenlandse repatriëring (dividend) afdekt de afgelopen jaren verschillend. In 2003 was het percentage 29%, in 1999 38%, in 1998 32% en in 1996 34%. Met betrekking tot de buitenlandse repatriëring is er in de afgelopen jaren in Nederland nauwelijks wat veranderd. In 2003 dekte 42% deze post af en in 2000 41%. In Zweden wordt deze post door 23% afgedekt door de bedrijven en in Duitsland door 38% afgedekt. In Zweden is er tevens een verschil tussen de grote en de middelgrote bedrijven. De grote bedrijven hedgen dit risico met 54% en de middelgrote bedrijven met 43%. 4.2.1.3

Valutaderivaten

Derivaten worden vooral gebruikt om de contractuele verplichtingen en de transacties af te dekken. Vervolgens worden ze vaak gebruikt om de economische exposure, translatierisico en de buitenlandse repatriëring te hedgen (Bodnar, Hayt en Marston 1996 en Bodnar en Gebhardt 1999). In tabel 4.5: Valutaderivaten, wordt weergegeven welke derivaten worden gebruikt om het valutarisico af te dekken. Tabel 4.5: Valutaderivaten Derivaten in % Land Opties OTC Opties Exchange traded opties Forward

Futures Swap

Overige derivatives

1 1 2 3 US DE NL NL 1995 68 2000 12 1999 18 18 1999 1 2000 77 1999 57 76 1995 96 1999 8 4 2000 2 1999 9 14 1995 84 2000 7 1999 7 1

Toelichting: 1 Bodnar en Gebhardt 1999 2 Boersma en Veld 1995 3 Jong de, Macrae en Nijman 2000

Vooral forwards, futures en swaps zijn populair om het valutarisico mee af te dekken. Duitsland gebruikt meer swaps dan Amerika, dit komt vooral doordat Amerika een grotere geldmarkt heeft. Amerika gebruikt meer exchange derivaten dan Duitsland. De belangrijkheid van de opties stijgt naarmate de onzekerheid over de kasstromen en de exposure ook stijgt. In Amerika zijn opties populair voor de geanticipeerde transacties over één jaar en in Duitsland voor de contractuele verplichtingen (Bodnar en Gebhardt 1999). In Nederland wordt weinig gebruik gemaakt van beursgenoteerde derivaten, de voorkeur gaat uit naar de onderhandse markt (Boersma en Veld 1995 en de Jong, Macrae en Nijman 2000). Een mogelijke verklaring hiervoor is dat het bankwezen in Nederland een belangrijke rol speelt in het bedrijfsleven. Daarnaast kan de geringe beschikbaarheid van beursgenoteerde derivaten een reden voor bedrijven zijn om voor OTC-derivaten te kiezen. Ook is er tussen 2000 en 1995 een verschil te zien tussen het gebruik van de swap en de forward. 53

De voorkeur van derivaten lijkt te verschillen per bedrijfsgrootte. Zo bleek uit een onderzoek van 1999 (Alkebäck en Hagelin 1999) dat grotere bedrijven (67%) meer opties gebruiken dan de middelgrote ondernemingen (4%). De middelgrote bedrijven (83%) geven meer de voorkeur aan futures, in tegenstelling tot het grootbedrijf (25%). In optiegebruik tussen de bedrijfsgroottes bestaan verschillen (Bodnar, Hayt, Marston en Smithson 1995). In het algemeen gebruiken de grote ondernemingen meer OTC producten dan de kleinere onderneming. De kleine ondernemingen geven meer de voorkeur aan een mix van OTC en exchange traded producten. Zo bleek dat 32% van de grote bedrijven OTC opties gebruikt en 5% gebruik maakte van exchange traded opties. Het kleinbedrijf gebruikte met 8% OTC opties en 13% exchange traded opties (Bodnar, Hayt, Marston en Smithson 1995). De gebruikte derivaten hebben diverse looptijden. Korte termijn derivaten worden door een grote meerderheid van de ondernemingen toegepast. De meeste gebruikte derivaten hebben een looptijd van korter dan één jaar. Daarvan heeft het merendeel een originele looptijd tot drie maanden. Het is moeilijk om de economisch exposure met korte termijn derivaten af te dekken. Hierdoor wordt echter de economisch exposure niet volledig geëlimineerd, waardoor de ondernemingen ondanks dat ze hedgen toch nog aan een valutarisico blootstaan (De Jong, Macrae en Nijman 2000). Hoe langer de looptijd is van een derivaat, hoe minder ze gebruikt wordt. 4.2.2 Rente Het renterisico wordt als tweede risico het meest afgedekt. Het afdekken van dit risico is belangrijk bij opgenomen of nog op te nemen leningen. Het te betalen rentetarief moet zo laag mogelijk gehouden worden. Ook zijn renteveranderingen nadelig voor uitgezet of nog uit te zetten gelden. Er zal dan een lagere opbrengst gehaald worden bij rentedalingen. In deze paragraaf wordt ingegaan op de gebruikte derivaten en de swapmotieven. 4.2.2.1

Rentederivaten

In tabel 4.6: Rentederivaten, wordt aangegeven welke derivaten er gebruikt worden om het renterisico af te dekken. Swaps zijn het meest populair om renterisico’s mee af te dekken. De gemiddelde looptijd van de swap is ongeveer vijf jaar. Dit is niet verassend, immers swaps worden gebruikt voor een langere termijn. (Guay en Kothari 2003). Op de tweede plaats in rente derivatengebruik komen de forwards, gevolgd door de futures en de opties. De forward is vooral populair in Europa. In Amerika is het gebruik van dit instrument door de jaren heen constant gebleven. De future is vooral populair in Zweden. Een mogelijke oorzaak hiervan is dat derivaten nogal kort op de Zweedse markt zijn en dat de derivatenkennis beperkt is (Alkebäck en Hagelin 1999). In Amerika heeft de future in populariteit verloren. In 1996 werd dit instrument door 20% van de bedrijven gebruikt, in 2003 is het gebruik afgenomen tot 4%. Een reden hiervoor is dat de Amerikaanse derivatenmarkt groter is geworden.

54

Tabel 4.6: Rentederivaten Derivaten in % Land Swaps

1 2 2 3 SW US NL US 2003 78 52 1999 45 80 1996 1995 Forward 2003 4 28 1999 13 5 1995 Futures 2003 4 3 1999 27 4 1996 Opties OTC* 2003 3 17 1999 7 4 1996 Opties ETO* 1999 11 1 Overige derivaten 2003 7 1999 7 1996 Caps 1995 Floors 1995 Collars 1995 Swaptions 1995

3 4 5 DE US NL 52 78 95 22 70 5 20 13 20

9 20 55 50 35 20

Toelichting: 1 Alkebäck en Hagelin 1999 2 Bodnar, de Jong en Macrae 2003 3 Bodnar en Gebhardt 1999 4 Bodnar, Hayt en Marston 1996 5 Boersma en Veld 1995

OTC* = OTC opties ETO* = Exchange traded opties

Bij de opties wordt de OTC optie het meest gebruikt. Net zoals bij de future geldt ook hier dat het optiegebruik in Amerika erg is afgenomen. In het algemeen kan gezegd worden dat grote bedrijven meer gebruik maken van OTC producten. Kleinere bedrijven maken meer gebruik van een combinatie van OTC en beursverhandelbare derivaten (Bodnar, Hayt, Marston en Smithson 1995). Het optie gebruik neemt toe naarmate de bedrijfsomvang toeneemt. Van de grootbedrijven gebruikt 74% opties, 50% van het middenbedrijf en 47% van het kleinbedrijf gebruikte opties in het afgelopen jaar (Bodnar, Hayt en Marston 1998). Opvallend is dat veel bedrijven in verschillende landen, weinig gebruik maken van beursgenoteerde derivaten, wat suggereert dat de voorkeur van bedrijven naar de onderhandse markt uitgaat. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat het nationale bankwezen in deze landen, zoals Nederland en Duitsland een belangrijke rol speelt door haar nauwe contacten met het bedrijfsleven (De Jong, Macrae en Nijman 2000). Daarnaast kan de geringe beschikbaarheid van beursgenoteerde derivaten een reden voor bedrijven zijn om voor OTC-derivaten te kiezen. Mogelijk is ook de optiepremie die moet worden betaald een hindernis voor ondernemingen om dit soort instrumenten te benutten (De Jong, Macrae en Nijman 2000). De overige derivaten zijn niet zo populair bij de ondernemingen. Er is nogal weinig onderzoek gedaan, gericht op deze overige derivaten.

55

4.2.2.2

Renteswap motieven

In tabel 4.7 worden de motieven voor het aangaan van een renteswap aangegeven. Swaps worden vooral gebruikt om variabele rentekosten vast te maken. Het tweede doel van een swap is om vaste kosten variabel te maken, dit is vooral zichtbaar in Duitsland. Ook worden swaps vaak gebruikt om de rente op nieuwe leningen te fixeren en vanwege kostenbesparingen. De populariteit van swaps heeft ook te maken met het feit dat de duration van de leningenportefeuille verlengd of verkort worden (Duffhues en Groeneveld 1997). Tabel 4.7: Renteswap motieven Renteswap motieven in % Land Swap van variabel naar vast

Swap van vast naar variabel

Rente op nieuwe leningen fixeren

Kostenbesparingen

2000 1999 1998 1996 2000 1999 1998 1996 2000 1999 1998 1996 2000 1999 1998 1996

1 1 2 3 4 US DE US US NL 23 10 6 13 14 10 10 31 10 10 21 3 16 8 7 17 1 20 6 3

Toelichting: 1 Bodnar en Gebhardt 1999 2 Bodnar, Hayt en Marston 1998 3 Bodnar, Hayt en Marston 1996 4 Jong de, Macrae en Nijman 2000

4.2.3 Commodity Het commodity risico wordt als derde risico het meest gehedged. In de agrarische sector, mijnbouw en in de raffinaderijen is het commodity derivatengebruik 50%. Bij productiebedrijven is het gebruik 40% en bij de gereguleerde-, transport- en nutsegmenten 32% (Bodnar, Hayt, Marston en Smithson 1995). De derivaten die hiervoor worden gebruikt zijn weergegeven in tabel 4.8: Commodity derivaten.

56

Tabel 4.8: Commodity derivaten Derivaten in % Land Opties OTC*

ETO*

Forward

Future

Swap

Overige derivaten

1 1 US NL 2003 7 35 1999 1996 2003 7 12 1999 1996 2003 15 2000 1999 1996 2003 40 6 2000 1999 1996 2003 27 18 1999 1996 2003 4 24 1999

2 2 3 4 US DE US NL 9

2 8

9 8 50 14 33 50 50 43 17 42 27

7 50

5

Toelichting: 1 Bodnar, de Jong en Macrae 2003 2 Bodnar en Gebhardt 1999 3 Bodnar, Hayt en Marston 1996 4 Jong de, Macrae en Nijman 2000

OTC* = Over the counter opties ETO* = Exchange traded opties

In Amerika is door de jaren heen het gebruik van opties redelijk gelijk gebleven om het commodity risico af te dekken. In het forward gebruik is een sterke daling. In 1996 werd dit instrument door 50% van de ondernemingen gebruikt, in 2003 is dit gedaald tot 15%. Deze daling geldt ook voor de swap. In Nederland is het gebruik van de opties toegenomen. Zo werden er in 2000 geen opties gebruikt, maar in 2003 gebruikte 35% OTC opties en 12% Exchange traded opties van de ondernemingen. De forward en de future hebben in populariteit verloren, in tegenstelling tot de swap en de overige derivaten. In Duitsland is vooral de forward een populair instrument, de opties zijn het minst populair. 4.2.4 Eigenvermogen Naar het derivatengebruik om het eigenvermogenrisico af te dekken, is helaas nog niet veel onderzoek naar gedaan. Een reden hiervoor is dat het dit risico in de praktijk minder wordt herkend. Dit risico heeft een nauw verband met de aandelenprijzen. Om dit risico af te dekken, wordt er vooral veel gebruik gemaakt van de OTC opties (50%), waarna vervolgens de forwards, futures, swaps, exchange traded opties en de overige derivaten het meest gebruikt worden (Bodnar, Hayt en Marston 1996).

57

4.3

Drempels derivatengebruik

In deze paragraaf wordt aandacht geschonken aan de drempels bij derivatengebruik. Er wordt gekeken naar de bezorgdheden bij derivatengebruik, de redenen om geen derivaten te gebruiken en de invloed van de bedrijfsgrootte op het derivatengebruik. 4.3.1 Bezorgdheden derivatengebruik In tabel 4.9 worden de bezorgdheden van de derivatengebruikers weergegeven. Tabel 4.9: Bezorgdheden derivatengebruik Bezorgdheid in % Land Kredietrisico

Marktrisico Liquiditeitsrisico

Transactiekosten Boekhoudbehandeling

Controle en evaluatie van de hedge resultaten

Verslaggevingszaken

Reactie van analisten en investeerders Kennisgebrek Begrip bedrijfsexposure Derivatenkosten

1 2 2 SW US NL 2003 16 6 1999 6 1998 1996 1995 2003 29 6 1998 2003 14 4 1999 5 1998 1996 1995 1999 5 1996 2003 34 1999 4 1998 1996 1995 2003 20 12 1998 1996 2003 22 4 1998 1996 2003 17 4 1998 1999 5 1999 8 1995

3 4 5 US US US

14 33 52 27

7 19 52 20

26 30 26 13 31 5 20 5

13

Toelichting: 1 Alkebäck en Hagelin 1999 2 Bodnar, de Jong en Macrae 2003 3 Bodnar, Hayt en Marston 1998 4 Bodnar, Hayt en Marston 1996 5 Bodnar, Hayt, Marston en Smithson 1995

58

De soorten bezorgdheden zijn onder te verdelen in de volgende drie groepen: 1. Risico’s: o Kredietrisico; o Marktrisico; o Liquiditeitsrisico. 2. Boekhouding: o Transactiekosten; o Boekhoudbehandeling; o Controle en evaluatie van de hedge resultaten; o Verslaggevingszaken; o Reactie van analisten en investeerders. 3. Overige zaken: o Kennisgebrek; o Begrip bedrijfsexposure; o Derivatenkosten. Uit tabel 4.9 lijkt het erop dat niet een bepaalde bezorgdheid domineert. De bezorgdheden over de diverse risico’s (krediet, markt en liquiditeit), boekhoudbehandeling, verslaggevingszaken en de controle en evaluatie van de hedge resultaten zijn in ongeveer dezelfde mate een bezorgdheid voor de derivatengebruikers. Er wordt aangenomen dat de reacties over deze bezorgdheden niet significant verschillen tussen de bedrijfsgroottes en de industriële sectors (Bodnar, Hayt, Marston en Smithson 1995). Amerikaanse bedrijven hebben meer bezorgdheden dan Europese ondernemingen. Een reden hiervoor zou kunnen zijn, dat in Amerika de regels over de boekhouding strenger zijn. Risico’s Bij de risico’s is het krediet- en het liquiditeitsrisico het meest belangrijk. De bezorgdheden over het kredietrisico zijn het hoogst in Amerika. Door de jaren heen is het percentage bezorgdheid van 52% (1995) gedaald tot 16% (2003). Een mogelijke reden hiervoor zou kunnen zijn, dat Amerikaanse ondernemingen hogere eisen stellen aan hun transactiepartner dan de Europese ondernemingen (Bodnar, de Jong en Macrae 2003). In Zweden en Nederland is het percentage van bezorgdheid 6%, het betreft hier wel een onderzoek van diverse jaren. Het marktrisico werd genoemd in twee studies (Bodnar, de Jong en Macrae 2003 en Bodnar, Hayt en Marston 1998). Het marktrisico schijnt vooral van belang te zijn voor Amerikaanse ondernemingen met een percentage van 29% in 2003, in datzelfde onderzoek geldt voor Nederland een bezorgdheidpercentage van 6% (Bodnar, de Jong en Macrae 2003). Het liquiditeitsrisico is voornamelijk van belang voor Amerikaanse ondernemingen. Voor Amerika geldt ook hier dat door de jaren heen de bezorgdheid betreffende dit risico gedaald is, net zoals bij het marktrisico. In 1995 was 52% van de Amerikaanse bedrijven erg bezorgd over de liquiditeit, dit is gedaald tot 14% in 2003. In de periode van 1995 tot 2003 zijn er schommelingen betreffende dit risico te constateren. In Nederland en Zweden zijn 4%, respectievelijk 5% van de ondernemingen bezorgd over het liquiditeitsrisico.

59

Boekhouding De grootste zorgen die vallen onder de boekhouding zijn de boekhoudbehandeling, de verslaggevingszaken en de controle en evaluatie van de hedge resultaten. Weinig onderzoeken hebben aandacht besteed aan de transactiekosten. Naar verwachting heeft Amerika hier meer zorgen over dan Europa. Uit een onderzoek van 1996 bleek dat 20% van de Amerikaanse bedrijven de transactiekosten een grote bezorgdheid vinden (Bodnar, Hayt en Marston 1996). In tegenstelling tot een onderzoek van 1999 waaruit bleek dat in Zweden 5% van de ondernemingen de transactiekosten een grote bezorgdheid vinden (Alkebäck en Hagelin 1999). Het percentage van bezorgdheid rondom de boekhoudbehandeling is in Amerika de laatste jaren redelijk stabiel gebleven. In 1995 was 26% van de Amerikaanse bedrijven bezorgd over de boekhoudbehandeling en in 2003 34%. In Europa is niet veel onderzoek gedaan naar deze bezorgdheid, wel in Zweden. Hier was 4% van de Zweedse ondernemingen bezorgd over de boekhoudbehandeling. Met betrekking tot de controle en evaluatie van de hedge resultaten zijn er in Amerika schommelingen te constateren. In 1996 was 31% van de bedrijven hier bezorgd over en in 1998 en 2003 was het 13% respectievelijk 20%. Één Europees onderzoek met de betrekking tot de controle en evaluatie van de hedge resultaten vond plaats in Nederland. Hieruit lijkt het dat 12% van de Nederlandse bedrijven hierover bezorgd is. Voor de bezorgdheid rondom de verslaggeving lijken er schommelingen te zijn in Amerika. In 1996 was 20% van de bedrijven hierover bezorgd, dit daalde tot 5% in 1998 en steeg tot 22% in 2003 (Bodnar, de Jong en Macrae 2003, Bodnar, Hayt en Marston 1998 en Bodnar, Hayt en Marston 1996). Ook hier geldt dat één Europees onderzoek betrekking had op de verslaggevingszaken en in Nederland plaats vond. Hieruit lijkt het dat 4% van de Nederlandse bedrijven hierover bezorgd is. De bezorgdheid over de reactie van de analisten en investeerders is in twee onderzoeken onderzocht (Bodnar, de Jong en Macrae 2003 en Bodnar, Hayt en Marston 1998). Vooral Amerika is hier vooral bezorgd over, een mogelijke reden hiervoor is dat Amerika als corporate governance systeem de aandeelhoudersbenadering heeft. Wel is het percentage van bezorgdheid in Amerika sterk toegenomen, in 1998 was deze 5% en in 2003 is dit gestegen tot 17%. In Nederland lijkt het erop dat 4% van de ondernemingen bezorgd is over de reactie van de analisten en investeerders. Overige zaken Onder de overige zaken van bezorgdheid vallen het kennisgebrek, begrip bedrijfsexposure en de derivatenkosten. In Zweden zijn de ondernemingen bezorgd over hun derivatenkennis (5%) en over het begrip bedrijfsexposure (8%). Deze twee zaken hebben nauw met elkaar te maken. Als er meer begrip is voor de bedrijfsexposure, is het makkelijker te bepalen hoe deze moet worden afgedekt. Het lijkt erop dat kennis een obstakel is voor Zweedse ondernemingen. De bezorgdheid over de derivatenkosten is in één onderzoek naar voren gekomen (Bodnar, Hayt, Marston en Smithson 1995). In 1995 was 13% van de Amerikaanse ondernemingen bezorgd over de kosten met betrekking tot het derivatengebruik.

60

4.3.2 Redenen geen derivatengebruik In tabel 4.10 worden de redenen weergegeven waardoor bedrijven geen derivaten gebruiken. Tabel 4.10: Redenen geen derivatengebruik Redenen in % Land Onvoldoende exposure

Kosten hoger dan baten

Exposure beheersing op een andere manier

Reactie van analisten en investeerders

Publicatie Boekhoudbehandeling Moeilijkheden waardebepaling derivaten

Kennisgebrek over derivaten Bezorgdheid over gebruik

1 1 US NL 2003 58 67 1999 1998 1996 2003 11 11 1999 1998 1996 2003 6 4 1999 1998 1996 2003 8 1999 1996 1998 1998 2003 11 1999 1998 1999 1996 1998

2 2 3 4 US DE US US 47 61 60 45 6 11 13 47 20 17 14 13 17 11 13 4 4 10 10 4 11 17 10

Toelichting: 1 Bodnar, de Jong en Macrae 2003 2 Bodnar en Gebhardt 1999 3 Bodnar, Hayt en Marston 1998 4 Bodnar, Hayt en Marston 1996

De redenen voor geen derivatengebruik zijn onder te verdelen in drie groepen: 1. Effectiviteit: o Onvoldoende exposure; o Kosten hoger dan baten; o Exposure beheersing op een andere manier; 2. Verslaggevingszaken: o Reactie van de analisten en investeerders; o Publicatie; o Boekhoudbehandeling; 3. Derivatengebruik: o Moeilijkheden waardebepaling derivaten; o Kennisgebrek over derivaten; o Bezorgdheid over gebruik.

61

Concluderend uit tabel 4.10 lijkt het erop dat vooral zaken met betrekking tot de effectiviteit een reden zijn om geen derivaten toe te passen. Vervolgens worden er geen derivaten gebruikt vanwege de verslaggevingszaken en zaken over het derivatengebruik. Effectiviteit De belangrijkste reden voor geen derivatengebruik behorend bij de effectiviteit is vanwege onvoldoende exposure. Deze reden wordt nauw gevolgd door hogere kosten dan baten en de mogelijkheid om de exposure te beheersen op een andere manier. De belangrijkste reden om geen derivaten te gebruiken is voor veel bedrijven een onvoldoende exposure. Er wordt aangenomen dat deze reden vooral van belang is in het midden- en kleinbedrijf. Door de jaren heen zijn er in Amerika kleine schommelingen te constateren bij de reden van onvoldoende exposure. In 1996 45%, in 1998 60% in 1999 47% en in 2003 was het percentage in Amerika 58%. Nederland en Duitsland hebben als percentage om geen derivaten te gebruiken vanwege onvoldoende exposure 67% respectievelijk 61%. Soms kunnen bij derivatengebruik de kosten hoger zijn dan de baten. Voor veel bedrijven is dit een reden om geen derivaten toe te passen. In Amerika is deze reden voor geen derivatengebruik de laatste jaren sterk gedaald. In 1996 was het percentage 47% deze is gedaald tot 11% in 2003. Nederland en Duitsland hebben beiden hetzelfde percentage van 11%, om geen derivaten toe te passen vanwege de hogere kosten dan baten. Exposures kunnen ook beheerst worden op andere wijzen, dus zonder derivaten. Er wordt dan een interne hedge gebruikt in plaats van een externe hedge. Door de jaren heen zijn er schommelingen te zien bij Amerikaanse ondernemingen. In 1996 13%, in 1998 14% in 1999 20% en in 2003 was het percentage in Amerika 6%. Hieruit zou men kunnen afleiden dat het derivatengebruik toe is genomen in Amerika. In Nederland werd een percentage van 4% gevonden en in Duitsland 17%, waarbij werd aangegeven dat de risico’s op een andere wijze beheerst werden. Verslaggevingszaken Voor ondernemingen kan de reactie van de analisten en investeerders een belangrijke reden zijn om geen derivaten te gebruiken. Het lijkt erop dat deze reden vooral van belang is bij Amerikaanse ondernemingen. In 1996 was het percentage 13%, in 1999 17% en deze is gedaald tot 8% in 2003. Een mogelijke reden voor de daling zou kunnen zijn, dat er meer begrip is voor risicomanagement. De reden om geen derivaten te gebruiken vanwege de publicatie en de boekhoudbehandeling is in één Amerikaans onderzoek naar voren gekomen (Bodnar, Hayt en Marston 1998). Toen gaf 4% aan geen derivaten te gebruiken vanwege de publicatie en 4% vanwege de boekhoudbehandeling.

62

Derivatengebruik Sommige redenen om geen derivaten te gebruiken, hebben direct te maken met de derivaten zelf. Hierbij horen zaken als derivatenwaardebepaling, kennisgebrek en bezorgdheden over het gebruik. In drie onderzoeken is naar voren gekomen dat ondernemingen geen derivaten gebruiken, omdat de waardebepaling moeilijk is (Bodnar, de Jong en Macrae 2003 en Bodnar en Gebhardt 1999 en Bodnar, Hayt en Marston 1998). De mate van bezorgdheid is ongeveer gelijk in deze onderzoeken. Nederland en Duitsland hebben een percentage van 11%, respectievelijk 10%, om geen derivaten te gebruiken vanwege de waardebepaling. In Amerika is het percentage met betrekking tot de derivatenwaardebepaling toegenomen, in 1998 was het percentage 4% en in 1999 10%. De reden om geen derivaten te gebruiken vanwege kennisgebrek, is in twee onderzoeken naar voren gekomen (Bodnar en Gebhardt 1999 en Bodnar, Hayt en Marston 1996). Toen gaf in 1996 17% en in 1999 11% aan van de Amerikaanse bedrijven om geen derivaten te gebruiken vanwege kennisgebrek. In één onderzoek is naar voren gekomen dat Amerikaanse ondernemingen niet hedgen vanwege de bezorgdheden over het derivatengebruik. Meer over deze bezorgdheden is terug te vinden in de vorige paragraaf 4.3.1 Bezorgdheden derivatengebruik. 4.3.3 Bedrijfsgrootte Het lijkt erop dat de bedrijfsgrootte invloed heeft op het derivatengebruik (Guay en Kothari 2003 en Hogan en Malmquist 1999). Grotere bedrijven hedgen meer dan het midden- en kleinbedrijf. In een Nederlands onderzoek bleek dat 88% van de grote Nederlandse ondernemingen derivaten gebruikt, terwijl dat voor slechts 59% van de middelgrote ondernemingen het geval is. Het derivatengebruik neemt af tot 43% voor kleine ondernemingen. Deze cijfers suggereren dat schaalvoordelen wellicht een belangrijk argument voor derivatengebruik zijn (De Jong, Macrae en Nijman 2000). Schaalvoordelen spelen zeer waarschijnlijk een rol in het derivatengebruik, immers de grote ondernemingen kunnen de kosten behorende bij het derivatengebruik, zoals software en loonkosten, beter aan dan het MKB. Grotere bedrijven zijn ook beter in staat om een manager aan te nemen die zorgt voor het beheer van het risicomanagement, dan het midden- en kleinbedrijf. (Nance, Smith en Smithson 1993 en Pennings en Garcia 2004). Een andere reden voor meer derivatengebruik in het grootbedrijf kan te maken hebben met de risico’s. Grotere bedrijven zijn meer blootgesteld aan risico’s dan het midden- en kleinbedrijf. Derivatenmarkten zoals de swap, future, en de OTC opties brengen veel transactiekosten met zich mee. Deze kosten kunnen beter gedragen worden door het grootbedrijf door schaalvoordelen, dan in het midden- en kleinbedrijf. Voor veel kleine ondernemingen betekent dit dat vaak de beursgenoteerde derivaten niet in aanmerking komen bij het risicobeheer, in verband met de hoge transactiekosten die deze instrumenten met zich meebrengen (Hogan en Malmquist 1999). Tevens worden er bij derivaten vaak standaardgroottes gebruikt, die een belemmering vormen voor het midden- en kleinbedrijf (Nance, Smith en Smithson 1993). Ook is het zo dat het MKB minder derivatenkennis heeft, dan de grotere ondernemingen (Alkebäck en Hagelin 1999), wat een belangrijke reden kan zijn voor geen derivatengebruik. Het management van het MKB laat zich vooral op het gebied van derivatenkennis door anderen beïnvloeden (Pennings en Garcia 2004).

63

4.4


Het belangrijkste hedging doel voor ondernemingen is om de kasstromen te stabiliseren, gevolgd door stabilisatie van de accounting opbrengsten. De financiële risico’s worden in de volgende volgorde het meest afgedekt: valuta,- rente-, commodity- en het eigenvermogen risico. In ongeveer dezelfde mate zijn derivatengebruikers over de volgende zaken bezorgd: diverse risico’s (krediet, markt en liquiditeit), de boekhoudbehandeling, de verslaggevingszaken en de controle en evaluatie van de hedge resultaten. Er wordt aangenomen dat deze bezorgdheden niet significant verschillen tussen de bedrijfsgroottes en de industriële sectors. Het lijkt erop dat vooral zaken met betrekking tot de effectiviteit (onvoldoende exposure, kosten hoger dan baten en exposure beheersing op een andere manier) een reden zijn om geen derivaten toe te passen. Vervolgens worden er geen derivaten gebruikt vanwege de verslaggevingszaken (reactie van de analisten en investeerders, publicatie en de boekhoudbehandeling) en zaken omtrent het derivatengebruik (moeilijkheden waardebepaling derivaten, kennisgebrek over derivaten en bezorgdheid over het gebruik). De bedrijfsgrootte heeft zeer waarschijnlijk invloed op het derivatengebruik. Grotere bedrijven hedgen meer dan het midden- en kleinbedrijf. Schaalvoordelen spelen een rol in het derivatengebruik. Tevens worden er bij derivaten vaak standaardgroottes gebruikt, die een belemmering vormen voor het midden- en kleinbedrijf. Ook is het zo dat het MKB minder derivatenkennis heeft dan het grootbedrijf.

64

5

Empirisch onderzoek

In dit hoofdstuk staat het empirisch onderzoek centraal. Als eerste wordt er een beeld gegeven van de gebruikte data. Op basis hiervan worden de onderzoeksvragen en de opzet van het statistiekonderzoek behandeld. Vervolgens komen de resultaten aan bod. Dit hoofdstuk wordt afgesloten met de samenvatting en conclusies. 5.1

Data

Voor het empirisch onderzoek is gebruikt gemaakt van jaarrekeningen van het jaar 2004, van 150 Nederlandse industriële bedrijven die binnen het MKB of grootbedrijf vallen. De gevonden data is afkomstig van de catalogi en informatiebestanden van de Universiteit van Tilburg. Er is gebruikt gemaakt van de databases van “Annual Reports Info” (www.annualreports.info) en “Reach Bedrijfsinformatie in een oogwenk” (http://reach.bvdep.com/cgi/template.dll). In bijlage J is een overzicht terug te vinden van alle ondernemingen, die betrokken zijn bij het statistiekonderzoek. Per ondernemingsgrootte worden 50 bedrijven onderzocht. De Nederlandse bedrijven vallen onder het Standaard Bedrijfsindeling (SBI) van het Centraal Bureau voor de Statistiek (zie ook bijlage A), hiertoe behoren de volgende sectoren: • Voedings- en genotmiddelenindustrie; • Textiel- en papierindustrie; • Bouwmaterialen-, meubel- en overige industrie; • Aardolie- en chemische industrie; • Metaal- en metaalproductenindustrie; • Apparaten- en transportmiddelenindustrie. 5.2

Onderzoeksvragen en -opzet

De onderzoeksvragen luiden als volgt: 1. Hoe is het percentage van derivatengebruikers gerelateerd aan de bedrijfsgrootte? 2. Welke risico’s worden het meest afgedekt met derivaten? 3. Welk derivaat wordt het meest gebruikt bij het afgedekte financiële risico? 4. Is er een verband tussen de bedrijfsgrootte en het derivatengebruik? 5. Is er een verband tussen het afgedekte financiële risico en bepaalde variabelen? De eerste drie onderzoeksvragen hebben betrekking op de jaarrekening-gegevens. Om deze vragen te kunnen beantwoorden, zal uit iedere jaarrekening de benodigde gegevens worden gehaald en samengevat, om zodoende een antwoord te kunnen geven op de betreffende onderzoeksvraag. De overige vragen vier en vijf hebben betrekking op verbanden tussen het derivatengebruik en de bedrijfsgrootte en tussen de financiële risico’s en bepaalde variabelen. Om een antwoord te kunnen geven op deze onderzoeksvragen, zal er gebruik worden gemaakt van statistiek. Met behulp van de statistiekmethode lineaire regressie zal er onderzocht worden of er een causaal verband is tussen bepaalde variabelen in het derivatengebruik. 65

Bij lineaire regressie wordt er vanuit gegaan dat de afhankelijke (te verklaren) variabele is te verklaren door de onafhankelijke variabelen. Bijvoorbeeld de afhankelijke variabele derivatengebruik wordt verklaard door de onafhankelijke variabele zoals de bedrijfsgrootte (voorbeeld onafhankelijke variabelen: netto-omzet, balanstotaal en aantal medewerkers). De lineaire regressie vergelijking luidt: Y = ß0 + ß1X1 + ... + ßnXn + ε Met: Y X1, Xn ß0 + ß1X1 + ... + ßnXn ß0

= = = =

ß1, ßn

=

ε

=

Afhankelijke oftewel de te verklaren variabele Onafhankelijke variabele Deterministisch bestanddeel Y-intercept van de lijn, dit is het punt waar de Y- as wordt gesneden, oftewel de waarde van Y als X = 0 Regressiecoëfficiënt, ook wel genoemd de helling van de lijn, deze geeft aan met hoeveel eenheden de afhankelijke variabele Y verandert, als de onafhankelijke variabele X met één eenheid toeneemt Storingsterm

Veronderstellingen Bij regressie gelden de volgende veronderstellingen (Vocht 2003): • Het verband is lineair; • Het verband is causaal. In het geval van steekproefgegevens – en dus statistische toetsing – komen daar de volgende veronderstellingen bij: • Een aselecte steekproef; • In de populatie is Y normaal verdeeld voor iedere waarde van X; • Al deze normale verdelingen van Y hebben een constante variantie σ2. Uit bovenstaande veronderstellingen volgt dat voor de residuen (onverklaarde variantie) geldt: • De residuen zijn onafhankelijk van X; • De residuen zijn normaal verdeeld met een gemiddelde van 0 en een variantie van eveneens σ2. Om te kunnen voorspellen, wordt het deterministische bestanddeel van de lineaire regressieformule gebruikt. Iedere beta (regressie coëfficiënt ß1, ßn) wordt met de daarbijbehorende X (onafhankelijke variabele) vermenigvuldigd. Als de Y hoger is dan 0,5 dan is de Y een 1, er komt dan een positief antwoord uit het model. Mocht de Y lager zijn dan 0,5 dan is de Y een 0, een negatief antwoord. Deze opzet geldt voor alle lineaire regressie modellen die in dit hoofdstuk behandeld worden. In de bijlage K tot met O is een overzicht terug te vinden van de lineaire regressie modellen die gemaakt zijn met behulp van het computerprogramma SPSS. Alle gebruikte modellen in dit hoofdstuk, voldoen niet volledig aan de veronderstellingen die horen bij lineaire regressie. Er is geen sprake van een normale verdeling, want de Y kan twee waarden aannemen.

66

Om een optimaal model te vinden zal er worden gewerkt met diverse variabelen. Deze variabelen worden weergegeven in tabel 5.1. De variabelen die betrekking hebben op de resultatenrekening en de balans, worden van de jaarrekening overgenomen. De kengetallen worden berekend aan de hand van de gepubliceerde financiële gegevens in de jaarrekeningen. De overige variabelen hebben betrekking op het risicomanagement, deze gegevens worden gehaald uit de toelichting van de gevonden jaarrekeningen. Tabel 5.1: Variabelen Resultatenrekening: Bedrijfsopbrengsten Netto-omzet Bedrijfslasten Bedrijfsresultaat Financiële baten Financiële lasten Financieel saldo Netto-resultaat

Balans: Vaste activa Vlottende activa Voorraad Vorderingen Liquide middelen Balanstotaal Eigenvermogen Vreemdvermogen Vreemdvermogen kort Vreemdvermogen lang

Kengetallen e.d.: Cashflow EBIT Current ratio Quick ratio Debt ratio Equity ratio Rentedekkingsfactor Werkkapitaal Medewerkers

Overig: Derivatengebruik Bedrijfsgrootte Valutarisico Renterisico Commodity risico Eigenvermogenrisico

Variabelen die betrekking hebben op geldwaarden, zoals de netto-omzet, worden in het model in miljarden Euro uitgedrukt, dus de waarde 1 heeft in werkelijkheid de waarde van 1 miljard. Het aantal medewerkers wordt uitgedrukt in duizendtallen, dus de waarde 1 betekent in werkelijkheid 1.000 medewerkers. Hieruit kan geconcludeerd worden, dat de variabelen voornamelijk een grote rol spelen in het grootbedrijf, in deze bedrijfsgrootte wordt er gewerkt met grote geldbedragen. In het midden- en kleinbedrijf wordt er voornamelijk gewerkt met kleinere geldbedragen. 5.3

Resultaten

Binnen deze paragraaf onderzoeksvragen.

zal

er

een

antwoord

worden

gegeven

op

de

5.3.1 Derivatengebruik en bedrijfsgrootte Bij het empirisch onderzoek zijn 150 ondernemingen betrokken. Van iedere bedrijfsgrootte worden 50 ondernemingen meegenomen in het onderzoek. In tabel 5.2 wordt het derivatengebruik per bedrijfsgrootte weergegeven. In totaal gebruiken 44 ondernemingen derivaten om risico’s mee af te dekken, dit is gelijk aan 29%. De grote meerderheid van 106 ondernemingen, gelijk aan 71%, gebruikten geen derivaten. Binnen de ondernemingsgroottes zijn er veel verschillen te constateren. Vooral het grootbedrijf dekt veel af, maar liefst 82% van deze ondernemingen gebruiken derivaten; in tegenstelling tot het MKB. Bij het middenbedrijf gebruikt maar 6% derivaten en bij het kleinbedrijf gebruikt geen enkele onderneming derivaten.

67

De uitkomsten verschillen, vergeleken met twee Nederlandse onderzoeken van Bodnar, de Jong en Macrae (2003) en van de Jong, Macrae en Nijman (2000). Uit deze onderzoeken bleek dat 88% van de grootbedrijven derivaten gebruikte. Het percentage van de middelgrote ondernemingen die derivaten gebruikte was 57% respectievelijk 59%. Bij het kleinbedrijf was het derivatengebruik 42% respectievelijk 43%. Een mogelijke oorzaak van dit verschil, kan te maken hebben met de onderzochte populatie. Zo is er in beide Nederlandse onderzoeken gebruik gemaakt van een steekproef, bestaande uit alle Nederlandse niet-financiële (industriële) ondernemingen die aan de Amsterdamse effectenbeurs staan genoteerd. Vermoedelijk gebruiken beursgenoteerde ondernemingen meer derivaten. Tabel 5.2: Derivatengebruik per bedrijfsgrootte Ondernemingsgrootte: Klein Middel Groot Totaal

Derivatengebruik: Ja Nee 0 50 3 47 41 9 44 106

Percentage: Ja 0 6 82 29

Nee 100 94 18 71

Bij het literatuuronderzoek uit het vorige hoofdstuk, leek het er ook op dat grotere ondernemingen meer derivaten gebruiken. Schaalvoordelen spelen een belangrijke rol binnen het risicomanagement. Grotere ondernemingen kunnen de kosten, die komen kijken bij het risicomanagement beter aan dan het midden- en kleinbedrijf. Het is ook mogelijk dat de grote van de bedrijfsrisico’s een rol spelen in het derivatengebruik. Grotere bedrijven zijn meer blootgesteld aan risico’s dan het midden- en kleinbedrijf. Een andere belangrijke verklaring voor meer derivatengebruik in het grootbedrijf kan te maken hebben met de transactiekosten op de derivatenmarkt, grotere ondernemingen kunnen deze kosten beter dragen. Tevens worden er bij derivaten vaak standaardgroottes gebruikt, die een belemmering vormen binnen het midden- en kleinbedrijf. Ook is het zo dat het MKB minder derivatenkennis heeft dan de grotere ondernemingen, wat een belangrijke reden kan zijn voor geen of minder derivatengebruik. 5.3.2 Financiële risico’s en derivaten In tabel 5.3 worden de afgedekte risico’s en de hiervoor gebruikte derivaten weergegeven. Om te bepalen welke risico’s worden afgedekt met welk derivaat, zijn er jaarrekeningen bestudeerd. Helaas geeft niet ieder bedrijf in de jaarrekening aan, welke derivaten ze gebruiken bij het risicomanagement. Het valutarisico wordt het meest afgedekt gevolgd door het rente-, commodity- en het eigenvermogenrisico. Deze conclusie kwam ook naar voren in het literatuuronderzoek. Maar hier dient wel aan toegevoegd te worden dat de mate waarin het commodity- en het eigenvermogenrisico wordt afgedekt, hoger is vergeleken met twee Nederlandse onderzoeken van Boersma en Veld (1995) en van de Jong, Macrae en Nijman (2000).

68

Tabel 5.3: Risico’s en derivaten

N 36 10 7 0

% 68 19 13 0

N 2 1 3 0

% 33 17 50 0

N 12 27 0 0

% 31 69 0 0

Overig

% 67 22 6 6

Swap

N 12 4 1 1

Future

% 91 77 25 2

Forward

N 40 34 11 1

Optie

Risico: Valuta Rente Commodity Eigenvermogen

Afdekking

Derivaat:

N 1 5 0 0

% 17 83 0 0

N = Aantal waarnemingen Het valutarisico wordt voornamelijk afgedekt met de forward. De forward wordt gevolgd door de optie, swap, future en de overige derivaten. Deze resultaten verschillen van twee Nederlandse onderzoeken van Boersma en Veld (1995) en van de Jong, Macrae en Nijman (2000). Bij deze twee onderzoeken was voornamelijk de optie en de forward het meest aantrekkelijke instrument om het valutarisico te hedgen. De swap is erg populair om het renterisico mee af te dekken. Van de 34 ondernemingen die dit risico afdekken, gebruiken er 27 als derivaat de swap, dit is gelijk aan een percentage van 69%. De swap wordt gevolgd door de forward, overige derivaten, optie en de future. Deze resultaten komen overeen met het onderzoek van Boersma en Veld (1995) en van de Jong, Macrae en Nijman (2000). Het commodity risico wordt voornamelijk afgedekt met de forward, gevolgd door de future en de optie. Ook hier geldt dat deze resultaten afwijken van twee Nederlandse onderzoeken van Bodnar, de Jong en Macrae (2003) en van de Jong, Macrae en Nijman (2000). In het onderzoek van 2003 worden voornamelijk opties gebruikt om het commodity risico af te dekken. De optie wordt gevolgd door de overige derivaten, de swap en de future. In het jaar 2000 werden voornamelijk de forward en de future gebruikt om het valutarisico mee af te dekken. Het eigenvermogenrisico wordt het minst afgedekt, als ze wordt afgedekt gebeurt dit voornamelijk met de optie. In Nederland wordt nogal weinig gebruik gemaakt van beursgenoteerde derivaten. De voorkeur van ondernemingen gaat voornamelijk uit naar de onderhandse markt (Boersma en Veld 1995 en de Jong, Macrae en Nijman 2000). Een mogelijke verklaring hiervoor is, dat het bankwezen in Nederland een belangrijke rol speelt in het bedrijfsleven.

69

5.3.3 Verbanden in derivatengebruik Binnen dit gedeelte van de scriptie wordt een antwoord gegeven op de onderzoeksvragen, die betrekking hebben op het statistiekonderzoek. De berekeningen zijn gemaakt met behulp van het statistiekprogramma SPSS, de variabelen van tabel 5.1 worden hiervoor gebruikt. In de bijlage K tot en met O, is de SPSS output terug te vinden. In het statistiekonderzoek wordt alleen de data meegenomen van het groot- en middenbedrijf, omdat er binnen deze bedrijfsgroottes derivaten worden gebruikt. 5.3.3.1

Derivatengebruik

De afhankelijke variabele Y, het derivatengebruik, is in het lineaire regressie model een 1 of een 0. Een 1 betekent dat een onderneming derivaten gebruikt en een 0 staat voor geen derivatengebruik. De bedrijfsgrootte wordt weergegeven met een 1 als het een grootbedrijf betreft en een 0 bij een middenbedrijf, dit geldt voor alle lineaire regressie modellen die in dit hoofdstuk behandeld worden. Tabel 5.4: Coëfficiënten derivatengebruik Coefficientsa

Model 1

(Constant) Bedrijfsgrootte Bedrijfslasten Bedrijfsresultaat Financiële baten Financieel saldo Netto-resultaat Vaste activa Voorraad Vorderingen Liquide middelen Eigenvermogen Vreemdvermogen Vreemdvermogen kort Vreemdvermogen lang Cashflow EBIT Current ratio Quick ratio Debt ratio Equity ratio Rentedekkingsfactor Werkkapitaal Medewerkers

Unstandardized Coefficients B Std. Error ,063 ,300 ,526 ,095 ,058 ,030 -,480 ,440 -4,992 2,518 2,175 1,966 ,298 ,451 ,089 ,169 ,800 ,240 ,239 ,163 ,496 ,228 -,178 ,151 -,567 ,178 ,422 ,177 ,704 ,248 -,041 ,062 -,045 ,137 ,310 ,098 -,363 ,108 -,091 ,289 -,113 ,285 -42,726 28,443 ,009 ,029 ,003 ,002

Standardized Coefficients Beta ,530 2,178 -1,918 -1,419 ,460 ,978 1,956 2,119 2,392 1,137 -2,890 -10,905 5,117 2,187 -,218 -,179 ,465 -,487 -,038 -,045 -,204 ,031 ,176

t ,208 5,520 1,944 -1,092 -1,983 1,106 ,662 ,524 3,333 1,469 2,170 -1,179 -3,177 2,388 2,840 -,669 -,328 3,164 -3,369 -,316 -,397 -1,502 ,312 1,278

Sig. ,836 ,000 ,056 ,278 ,051 ,272 ,510 ,602 ,001 ,146 ,033 ,242 ,002 ,019 ,006 ,505 ,744 ,002 ,001 ,753 ,693 ,137 ,756 ,205

a. Dependent Variable: Derivatengebruik

70

De R in het lineaire regressie model, de multiple correlatie coëfficiënt, geeft de correlatie aan van de afhankelijke met alle onafhankelijke variabelen samen (Vocht 2003). De R is 0,862 wat een hoge correlatie aangeeft. De R Square is de gekwadrateerde Multiple R (multiple correlatie coëfficiënt) en deze wordt de determinatie coëfficiënt genoemd (Vocht 2003). De R Square geeft het percentage verklaarde variantie in Y door X (onafhankelijke variabelen) aan. De R Square is 0,743 dit betekend dat 74,3% van de variantie derivatengebruik verklaard wordt door de onafhankelijke variabelen. Lineaire regressie model In tabel 5.4 worden de coëfficiënten van het derivatengebruik gerelateerd aan de bedrijfsgrootte weergegeven. In de kolom genaamd B onderdeel van de Unstandardized Coefficients, worden de coëfficiënten (afgekort met B), oftewel de beta (ß), per variabele in het model weergegeven. De constant variabele is de ß0 en geeft de Y-intercept van de lijn weer. De overige beta’s in deze kolom zijn ß1 (bedrijfsgrootte) tot en met ßn (medewerkers). In figuur 5.1 worden de verdelingen van de standaarddeviatie en het significantie niveau weergegeven. De standaarddeviatie (afkorting Std. Error), is de belangrijkste spreidingsmaatstaf. Deze geeft aan dat 67% van de waarnemingen liggen tussen de punten van (McClave, Benson en Sincich 1998): Beta - Standaarddeviatie < Beta < Beta + Standaarddeviatie. Het significantie niveau (afkorting Sig.) geeft de som van de waarschijnlijkheden aan (McClave, Benson en Sincich 1998). In het kort gezegd geeft het significantie niveau aan of een bepaalde variabele significant is. Hoe lager het significantie niveau, hoe nauwkeuriger de bijbehorende beta. Statistisch is pas iets significant als het significantie niveau kleiner is dan 0,05. Die variabele is dan statistisch gezien belangrijk en invloedrijk. Figuur 5.1: Verdelingen Standaarddeviatie (Std. Error)

16,5

67

Significantie niveau (Sig.)

16,5

0,25

0,95

0,25

Er is een verschil tussen de statistische en de economische significantie. Bij de statistisch significantie, wordt er alleen gekeken naar het significantie niveau. Iedere beta met een significantie niveau < 0,05 is statisch gezien significant. Een variabele is economisch significant als deze ook statistisch significant is. Immers als een variabele statistisch gezien significant is, dan is deze nauwkeurig genoeg om conclusies uit te kunnen trekken door het lage significantie niveau. Hoe hoger de beta, hoe meer de variabele economisch gezien significant is. Mocht de beta waarde van een statistisch significante variabele erg laag zijn, dan is deze economisch gezien minder relevant, omdat deze variabele weinig invloed heeft.

71

Zoals eerder vermeld in deze scriptie wordt er in het lineaire regressie model gewerkt met miljarden Euro’s. Een onafhankelijke variabele kan dus alleen maar invloed hebben op de afhankelijke variabele (derivatengebruik en de financiële risico’s), indien deze met een zeer grote geldhoeveelheid veranderd. In het kort gezegd zullen veranderingen in de onafhankelijke variabele van het MKB niet veel invloed hebben op de afhankelijke variabele. Omdat er gewerkt wordt met kleinere geldhoeveelheden zoals tien- of honderdduizend Euro. Veranderingen in het grootbedrijf met betrekking tot de onafhankelijke variabelen, hebben wel veel invloed op de afhankelijke variabele. In deze bedrijfsgrootte wordt er gewerkt met grotere geldbedragen zoals miljoenen- of miljarden Euro’s. Omdat bij het empirisch onderzoek alleen het midden- en het grootbedrijf is betrokken, zullen de economisch significante variabelen in dit hoofdstuk, worden uitgelegd op geldsommen die van toepassing zijn binnen deze bedrijfsgroottes. Significante variabelen De variabelen bedrijfsgrootte, voorraad, liquide middelen, vreemdvermogen (totaal, kort en lang), current- en de quick ratio zijn statistisch significant. De variabelen bedrijfsgrootte, voorraad en het vreemdvermogen lang hebben economisch gezien een grote invloed op het derivatengebruik, de beta waarde is hoog. De invloed van de variabelen liquide middelen, vreemdvermogen (totaal en kort), current-, en de quick ratio zijn op het derivatengebruik economisch gezien middelmatig. De beta van de bedrijfsgrootte is 0,526. Als de variabele X bedrijfsgrootte met een éénheid toeneemt, zal de Y stijgen met 0,526. De bedrijfsgrootte heeft een zeer grote invloed op het derivatengebruik, het heeft immers een hoge beta waarde. Hieruit lijkt het erop dat hoe groter een onderneming is, hoe groter de kans is dat er derivaten gebruikt worden. Wel dient hieraan toegevoegd te worden dat in dit model de bedrijfsgrootte altijd de waarde 1 of 0 aanneemt, 1 bij een grootbedrijf en een 0 bij een middenbedrijf. Deze waarde kan alleen maar toenemen indien een middenbedrijf onder het grootbedrijf gaat vallen. Een voorraadtoename, heeft een positief effect op het derivatengebruik. Het voorraadrisico neemt toe. Als de voorraad met honderdduizend Euro toeneemt, zal de Y toenemen met 0,00008. Dit betekent dat de kans dat een onderneming derivaten gebruikt stijgt met 0,00008 het economische effect hiervan is dus klein te noemen. Bij een stijging van één miljard Euro, zal de kans dat een onderneming derivaten gebruikt toenemen met 0,800. Een stijging van één miljard Euro is economisch gezien significant. Als de liquide middelen met honderdduizend Euro toenemen, neemt de kans dat een onderneming derivaten gebruikt met 0,0000496 toe. Het economische effect van een toename van honderdduizend Euro in de post liquide middelen is niet bepaald significant te noemen. Mochten de liquide middelen met één miljard Euro toenemen, dan neemt de kans dat een onderneming derivaten gebruikt met 0,496 toe. Deze verandering is economisch gezien van belangrijke invloed.

72

Het vreemdvermogen wordt onderverdeeld in het totaal, kort en lang vreemdvermogen. Het totale vreemdvermogen heeft een negatief effect op het derivatengebruik. Als het vreemdvermogen met honderdduizend Euro toeneemt, neemt de Y het derivatengebruik met 0,0000567 af. Een toename van honderdduizend Euro in het vreemdvermogen, heeft economisch gezien nauwelijks invloed op het derivatengebruik. Bij een stijging van één miljard Euro, neemt de Y het derivatengebruik met 0,567 af. Deze verandering heeft economisch gezien een significant effect op het derivatengebruik. In het algemeen heeft het grootbedrijf in verhouding met het MKB, minder vreemdvermogen in de kapitaalstructuur. In het kort kan geconcludeerd worden dat hoe meer vreemdvermogen zich bevindt in de kapitaalstructuur, hoe groter de kans is dat er geen derivaten worden gebruikt ten behoeve van het risicomanagement. Het vreemdvermogen kort heeft in tegenstelling tot het gehele vreemdvermogen een positief effect op het derivatengebruik. Als het vreemdvermogen kort met honderdduizend Euro toeneemt, zal de Y stijgen met 0,0000422. De verandering in de onafhankelijke variabele vreemdvermogen kort, heeft economisch gezien geen significant effect op het derivatengebruik. Mocht het vreemdvermogen kort stijgen met één miljard Euro, dan zal de Y stijgen met 0,422. Een hoge toename in het vreemdvermogen kort, zorgt ervoor dat de kans dat een onderneming derivaten gebruikt sterk toeneemt en is daarmee economisch gezien significant. Een reden waarom het vreemdvermogen kort een positief effect heeft op het derivatengebruik, zou te maken kunnen hebben met de liquiditeit. Indien een onderneming niet in staat is om aan de korte termijn verplichtingen te voldoen, ontstaan er al gauw problemen. Als het vreemdvermogen lang in het MKB met honderdduizend Euro toeneemt, zal het derivatengebruik toenemen met 0,0000704. Deze verandering heeft weinig effect op het derivatengebruik. Indien het vreemdvermogen lang toeneemt met één miljard Euro, zal het derivatengebruik toenemen met 0,704. Een forse stijging in de post vreemdvermogen lang, heeft economisch gezien veel invloed op het derivatengebruik. Een reden waarom lang vreemdvermogen een positieve invloed heeft op het derivatengebruik, kan nauw te maken hebben met het renterisico en de looptijd. Als de looptijd van een bepaald product lang is, nemen de risico’s toe. Hierbij dient wel aan toegevoegd te worden dat de invloed van het totale vreemdvermogen negatief is. Bij dit gegeven lijkt het zeer waarschijnlijk dat het vreemdvermogen kort en lang ook negatief is, maar dit blijkt niet het geval. De current ratio heeft te maken met de mate waarin korte termijn verplichtingen kunnen worden nagekomen. Net zoals bij het vreemdvermogen kort, heeft deze ratio een positieve invloed op het derivatengebruik. Deze ratio kan toenemen als de waarde van de vlottende activa binnen een onderneming toeneemt. Als deze ratio met een éénheid toeneemt, zal de Y het derivatengebruik toenemen met 0,310. De quick ratio heeft net zoals de current ratio, te maken met de bedrijfsliquiditeit. Deze ratio heeft een grote negatieve invloed op het derivatengebruik. Als deze ratio met één toeneemt, neemt de Y af met 0,363. Een mogelijke oorzaak hiervan zou te maken kunnen hebben met de liquiditeitspositie. Een hoge quick ratio duidt op een zeer goede liquiditeitspositie, waardoor de motivatie om risico’s af te dekken afneemt. Bij het MKB is deze ratio beduidend hoger dan bij het grootbedrijf en binnen het MKB worden minder derivaten gebruikt

73

Uit onderzoek blijkt dat de bedrijfsgrootte een grote invloed heeft op het derivatengebruik. Hierbij zou men verwachten dat de variabelen die gebruikt worden om aan te geven in welke bedrijfsgrootte een onderneming valt significant zijn. Maar uit het lineaire regressie model lijkt het erop dat variabelen zoals netto-omzet, balanstotaal en het aantal medewerkers niet significant zijn. Niet significante variabelen De volgende variabelen zijn statistisch niet significant: constant, bedrijfslasten, bedrijfsresultaat, financiële baten, financieel saldo, netto-resultaat, vaste activa, vorderingen, eigenvermogen, cashflow, EBIT, debt-, equity ratio, rentedekkingsfactor, werkkapitaal en de medewerkers. Indien er alleen maar gekeken wordt naar de beta lijkt het erop dat de variabelen financiële baten, financieel saldo en de rentedekkingsfactor economisch gezien een zeer grote invloed hebben op het derivatengebruik. Maar hieraan dient te worden toegevoegd, dat deze variabelen onbetrouwbaar zijn om het derivatengebruik te voorspellen. De standaarddeviatie en het significantie niveau zijn relatief veel te hoog, hierdoor zijn deze waarden niet nauwkeurig genoeg om conclusies uit te kunnen trekken. 5.3.3.2

Valutarisico

Het valutarisico is de afhankelijke variabele Y. Deze Y heeft de waarde 1 of 0. De 1 betekent dat het valutarisico wordt afgedekt en de 0 betekent dat het genoemde risico niet wordt afgedekt. De R is 0,948 en geeft een hoge correlatie aan tussen de afhankelijke met alle onafhankelijke variabelen samen. De R Square is 0,898. Het percentage van de verklaarde variantie in Y door X is 89,9%. Significante variabelen In tabel 5.5 worden de coëfficiënten van het valutarisico weergeven. De statistisch significante variabelen zijn: constant, derivatengebruik, bedrijfsgrootte, liquide middelen, vreemdvermogen (totaal en kort), debten de equity ratio. De variabelen derivatengebruik en de debt ratio hebben economisch gezien met de hoogste beta waarden, de meeste invloed op het valutarisico. De overige statistische significante variabelen, hebben economisch gezien een middelmatige invloed op het valutarisico. Economisch gezien is de constant variabele niet relevant, omdat deze een vaste waarde aanneemt. Het feit of een onderneming derivaten gebruikt heeft een grote invloed op de afdekking van het valutarisico. De beta van het derivatengebruik is 0,698 en dus hoog te noemen. De variabele derivatengebruik kan alleen maar toenemen bij ondernemingen, die nog geen derivaten gebruiken. Indien het derivatengebruik met één toeneemt, zal de Y het valutarisico stijgen met 0,698. De bedrijfsgrootte heeft net zoals het derivatengebruik invloed op het afdekken van het valutarisico. De beta van de bedrijfsgrootte is 0,161 en lager dan de beta van het derivatengebruik. De bedrijfsgrootte variabele kan alleen maar toenemen indien een middenbedrijf, gaat vallen in de categorie van het grootbedrijf. Als de X met één toeneemt, stijgt Y met 0,161. Immers hoe groter een onderneming is, hoe groter de kans is op derivatengebruik. Hierbij zou men wel verwachten dat de beta van de bedrijfsgrootte relatief groter is dan 0,161.

74

De liquide middelen hebben met een beta van 0,393 relatief gezien redelijk veel invloed op het afdekken van het valutarisico. Als de liquide middelen met honderdduizend Euro toenemen, stijgt de Y met 0,0000393. Deze toename in de Y heeft economisch gezien weinig effect op het afdekken van het valutarisico. Mocht er sprake zijn van een stijging met één miljard Euro dan stijgt de Y met 0,393. Een toename van één miljard Euro in de post liquide middelen, heeft economisch gezien een significant effect op het afdekken van het valutarisico. Er is een positief verband tussen de liquide middelen en het valutarisico. Een oorzaak hiervan zou kunnen zijn, dat veel posten die onder de liquide middelen in vreemde valuta zijn. Meer vreemde valuta betekent een hogere blootstelling aan het valutarisico, waardoor de motivatie om tot afdekking over te gaan toeneemt. Tabel 5.5: Coëfficiënten valutarisico Coefficientsa

Model 1

(Constant) Derivatengebruik Bedrijfsgrootte Bedrijfslasten Bedrijfsresultaat Financiële baten Financieel saldo Netto-resultaat Vaste activa Voorraad Vorderingen Liquide middelen Eigenvermogen Vreemdvermogen Vreemdvermogen kort Vreemdvermogen lang Cashflow EBIT Current ratio Quick ratio Debt ratio Equity ratio Rentedekkingsfactor Werkkapitaal Medewerkers

Unstandardized Coefficients B Std. Error ,421 ,188 ,698 ,072 ,161 ,071 ,011 ,019 -,440 ,277 -3,024 1,615 -,282 1,240 ,342 ,283 ,198 ,106 ,102 ,161 -,082 ,103 ,393 ,147 -,078 ,096 -,284 ,119 ,237 ,115 ,104 ,163 -,041 ,039 ,092 ,085 ,037 ,065 -,030 ,072 -,501 ,181 -,399 ,178 -12,579 18,056 -,006 ,018 -,001 ,001

Standardized Coefficients Beta ,708 ,164 ,438 -1,779 -,871 -,060 1,138 4,422 ,274 -,830 ,913 -1,278 -5,537 2,918 ,328 -,222 ,373 ,057 -,041 -,209 -,161 -,061 -,021 -,041

t 2,242 9,733 2,276 ,602 -1,586 -1,872 -,227 1,211 1,866 ,635 -,793 2,668 -,815 -2,391 2,072 ,638 -1,071 1,079 ,573 -,419 -2,769 -2,235 -,697 -,327 -,470

Sig. ,028 ,000 ,026 ,549 ,117 ,065 ,821 ,230 ,066 ,528 ,430 ,009 ,418 ,019 ,042 ,525 ,287 ,284 ,569 ,676 ,007 ,028 ,488 ,744 ,640

a. Dependent Variable: Valutarisico

75

Het totale en het korte vreemdvermogen heeft invloed op het valutarisico. Net zoals bij het derivatengebruik heeft het totale vreemdvermogen een negatief effect op het valutarisico. De beta van het vreemdvermogen is -0,284. De Y, het valutarisico, neemt met 0,0000284 af als het vreemdvermogen toeneemt met honderdduizend Euro. Economisch gezien is deze verandering niet bepaald significant. Indien het vreemdvermogen toeneemt met één miljard Euro, zal de Y dalen met 0,284 deze verandering is economisch gezien van invloed op het valutarisico. Het lijkt zeer waarschijnlijk dat het totale vreemdvermogen een negatieve invloed heeft. Veel vreemdvermogen lijkt een drempel te zijn bij het risicomanagement. In het MKB is in verhouding met het grootbedrijf, meer vreemdvermogen aanwezig in de kapitaalstructuur. Tevens gebruikt het MKB minder derivaten dan het grootbedrijf. In tegenstelling tot het totale vreemdvermogen, heeft het vreemdvermogen kort een positieve invloed op het valutarisico. Als het vreemdvermogen kort met honderdduizend Euro toeneemt, stijgt de Y met 0,0000237. Deze toename van de Y heeft nauwelijks een economisch effect of het valutarisico. Bij een toename van één miljard Euro stijgt de Y met 0,237 het effect hiervan is economisch gezien significant. Het voorkomen van liquiditeitsproblemen, kan een reden zijn van het positieve verband tussen het vreemdvermogen kort en het valutarisico. Net zoals het totale vreemdvermogen heeft de debt ratio een negatieve invloed op het valutarisico. De beta is -0,501. Als de ratio met één eenheid toeneemt, zal de Y afnemen met 0,501. In het algemeen heeft het MKB een hogere debt ratio dan het grootbedrijf. Ook hier geldt net zoals bij het totale vreemdvermogen dat een hoge hoeveelheid vreemdvermogen in een onderneming, een drempel is bij het risicomanagement. De equity ratio heeft net zoals de debt ratio, een negatieve invloed op het valutarisico. De beta is -0,399. Als de equity ratio stijgt met één eenheid, zal de Y afnemen met 0,399. Een mogelijke reden van dit effect zou te maken kunnen hebben met de grote financiële zekerheid. Veel eigenvermogen is een positief teken in de kapitaalstructuur, waardoor de motivatie om risico’s af te dekken afneemt. Men bevindt zich immers in een sterke kapitaalpositie. Maar van de andere kant heeft het grootbedrijf een hogere equity ratio dan het MKB en dekt meer risico’s af, wat tegenstrijdig is met de voorafgaande aanname. Uit het literatuuronderzoek bleek dat voornamelijk de contractuele verplichtingen, de geanticipeerde transacties van korter dan één jaar en de balansverplichtingen gehedged worden. Hierop aansluitend zou men verwachten dat ook de variabelen bedrijfslasten en -opbrengsten een grote rol spelen in het valutarisico, maar volgens het lineaire regressie model lijkt dit niet het geval te zijn. Niet significante variabelen De variabelen: bedrijfslasten, bedrijfsresultaat, financiële baten, financieel saldo, netto-resultaat, vaste activa, voorraad, vorderingen, eigenvermogen, vreemdvermogen lang, cashflow, EBIT, current-, quick ratio, rentedekkingsfactor, werkkapitaal en de medewerkers zijn statistisch niet significant. Op het eerste gezicht lijken de variabelen rentedekkingsfactor en de financiële baten economisch gezien erg belangrijk, vanwege de redelijk hoge beta. Maar deze waarden zijn veel te onnauwkeurig om conclusies uit te trekken. De bijbehorende standaarddeviatie en het significantie niveau zijn veel te hoog.

76

5.3.3.3

Renterisico

De Y is de afhankelijke variabele en staat voor het renterisico. De Y kan de waarde van 1 of 0 aannemen. Een 1 als het renterisico wordt afgedekt en een 0 als het risico niet wordt afgedekt. De multiple correlatie coëfficiënt, de R, is 0,904. De R Square is 0,817. In totaal wordt 81,7% verklaard van de variantie in Y door de onafhankelijke variabelen X. Significante variabelen In tabel 5.6 worden de coëfficiënten met betrekking tot het renterisico weergegeven. De statistische significante variabelen zijn: constant, derivatengebruik, bedrijfsresultaat, vaste activa, vorderingen, liquide middelen, vreemdvermogen lang, cashflow, debt ratio, equity ratio en het werkkapitaal. De variabelen, derivatengebruik, bedrijfsresultaat en de debt ratio hebben economisch gezien een sterk verband met het renterisico, er is een hoge beta waarde. De overige variabelen hebben een middelmatige invloed op het renterisico en zijn dus economisch gezien redelijk significant. De constant variabele is economisch gezien irrelevant, omdat deze een vaste waarde aanneemt. Als er binnen een onderneming derivaten worden gebruikt, heeft dit een grote invloed op het renterisico. Immers de kans dat het renterisico wordt afgedekt neemt aanzienlijke toe. De beta van het derivatengebruik is 0,753. Deze variabele kan alleen maar stijgen als een onderneming besluit om derivaten te gebruiken. Dan zal de Y stijgen met 0,753. Het bedrijfsresultaat heeft een positieve invloed op het renterisico. Als het bedrijfsresultaat stijgt met honderdduizend Euro, zal de Y toenemen met 0,0000798. Een kleine toename in het bedrijfsresultaat heeft economisch gezien weinig effect op het renterisico. Bij een stijging van één miljard Euro, zal de Y toenemen met 0,798 deze verandering heeft economisch gezien een significant effect op het derivatengebruik. Een mogelijke reden waarom het bedrijfsresultaat een positieve invloed heeft op het renterisico, kan te maken hebben met de rentebaten- en lasten. Indien er aandacht wordt besteed aan het renterisico, wordt er getracht om de rentebaten te maximaliseren en de rentelasten te minimaliseren. Dit allemaal heeft een gunstig effect op het bedrijfsresultaat. Tevens is het bedrijfsresultaat in het grootbedrijf aanzienlijk hoger dan in het MKB. De vaste activa heeft een negatieve invloed op het renterisico. Indien de vaste activa toeneemt met honderdduizend Euro, zal de Y dalen met 0,0000310 deze invloed is economisch gezien irrelevant. Als de vaste activa met één miljard Euro toeneemt, daalt de Y met 0,310. Deze verandering in de Y heeft economisch gezien een significant effect op het renterisico. Dit verband is negatief doordat het waarschijnlijk is, dat veel vaste activa zekerheid met zich meebrengt in de onderneming. Er is immers genoeg bezit in het bedrijf, waardoor de prikkel om het renterisico af te dekken afneemt. Maar ook hier valt een tegenstrijdigheid te bekennen. De vaste activa binnen het grootbedrijf is hoger dan in het MKB. Het grootbedrijf dekt het meeste af, men zou dus een positief verband verwachten tussen de vaste activa en het renterisico.

77

Tabel 5.6: Coëfficiënten renterisico Coefficientsa

Model 1


Unstandardized Coefficients B Std. Error -,522 ,243 ,753 ,093 -,018 ,091 ,018 ,025 ,798 ,359 -1,496 2,093 1,149 1,606 -,704 ,366 -,310 ,137 -,007 ,208 ,290 ,134 -,490 ,191 ,180 ,124 ,170 ,154 -,269 ,148 ,455 ,211 ,113 ,050 -,118 ,111 -,014 ,084 ,001 ,094 ,560 ,234 ,474 ,231 22,968 23,391 -,065 ,023 -,001 ,002

Standardized Coefficients Beta ,789 -,018 ,710 3,341 -,446 ,255 -2,419 -7,167 -,021 3,036 -1,177 3,054 3,422 -3,415 1,481 ,627 -,493 -,021 ,002 ,241 ,198 ,115 -,236 -,055

t -2,143 8,103 -,192 ,729 2,224 -,715 ,715 -1,922 -2,257 -,036 2,164 -2,567 1,453 1,103 -1,810 2,153 2,256 -1,063 -,161 ,014 2,391 2,050 ,982 -2,768 -,469

Sig. ,035 ,000 ,849 ,469 ,029 ,477 ,477 ,058 ,027 ,971 ,034 ,012 ,150 ,274 ,074 ,035 ,027 ,291 ,873 ,989 ,019 ,044 ,329 ,007 ,641

a. Dependent Variable: Renterisico

De vorderingen hebben een positieve invloed op het renterisico. Als de vorderingen met honderdduizend Euro toenemen, dan stijgt de Y met 0,0000290. Een kleine toename van de post vorderingen heeft geen significant effect op het renterisico. Bij een stijging van één miljard Euro stijgt de Y met 0,290 en heeft dus economisch gezien invloed op het renterisico. Meer vorderingen betekent dus meer renterisico. Net zoals bij de vaste activa, hebben de liquide middelen ook een negatieve invloed op het renterisico. De beta is -0,490. Als het saldo van de liquide middelen met honderdduizend Euro toeneemt, heeft dit een negatief effect op de Y, deze zal afnemen met 0,0000490. Het effect van deze afname op het renterisico is te verwaarlozen. De Y zal afnemen met 0,490 als het saldo van de liquide middelen met één miljard Euro toeneemt. Een grote verandering in de post liquide middelen, heeft economisch gezien een groot effect op het renterisico. In het algemeen heeft het MKB in verhouding met het grootbedrijf meer liquide middelen in huis. Een mogelijke reden voor dit negatieve effect kan te maken hebben met de zekerheid. Indien een onderneming veel liquide middelen in huis heeft, heeft deze meer financiële zekerheid bij veranderingen. Hierdoor zal de motivatie om te hedgen afnemen. Dit wordt in de praktijk bevestigd, doordat het grootbedrijf meer afdekt. Het 78

vreemdvermogen lang heeft een positief effect op het renterisico. De behorende beta bij het vreemdvermogen lang is 0,455. Als het vreemdvermogen lang met honderdduizend Euro stijgt, zal de Y toenemen met 0,0000455 deze toename heeft weinig effect op het renterisico. Bij een stijging van één miljard Euro, zal de Y toenemen met 0,455 wat resulteert in een groot economisch effect op het renterisico. Als het vreemdvermogen toeneemt, nemen ook de langlopende verplichtingen toe en dit brengt risico met zich mee. Hiervan uitgaande zou men verwachten dat de invloed van het vreemdvermogen lang hoger zou zijn. De cashflow (kasstroom) heeft relatief gezien vergeleken met de andere variabelen een kleinere invloed op het renterisico. De beta is 0,113. Als de cashflow met honderdduizend Euro toeneemt, zal de Y stijgen met 0,0000113 deze stijging heeft weinig effect op het renterisico. Bij een stijging van één miljard Euro, zal de Y stijgen met 0,113. Een grote stijging in de kasstroom heeft economisch gezien een belangrijk effect op het renterisico. Er is een positief verband tussen de cashflow en het renterisico. Indien het renterisico wordt afgedekt, zal de cashflow stijgen. De rentebaten worden gemaximaliseerd en de -lasten geminimaliseerd, wat ten goede komt van de cashflow. De debt ratio heeft een positieve invloed op het renterisico. De beta is 0,560. Als de debt ratio toeneemt met één eenheid zal de Y stijgen met 0,560. Als er meer vreemdvermogen komt in de kapitaalstructuur, neemt de debt ratio toe. De risico’s zullen stijgen, waardoor het noodzakelijk is om het renterisico af te dekken. Bij het derivatengebruik en het valutarisico leek het erop dat veel vreemdvermogen in de kapitaalstructuur een drempel is voor derivatengebruik. Waarschijnlijk is de invloed van de debt ratio bij het renterisico positief, omdat er een nauwe relatie bestaat tussen deze twee variabelen. Net zoals de debt ratio heeft de equity ratio ook een positieve invloed op het renterisico. De beta is 0,474. Mocht de equity ratio met één toenemen, dan zal de Y stijgen met 0,474. Bij een stijging in het eigenvermogen neemt het vreemdvermogen in verhouding af. Het lijkt dan waarschijnlijker dat de equity ratio een negatieve invloed heeft op het renterisico, aangezien deze bij meer eigenvermogen afneemt. Maar het lineaire regressie model spreekt dit tegen. Het werkkapitaal heeft een negatieve invloed op het renterisico. Het werkkapitaal heeft nauw te maken met de vlottende activa (voorraad, vorderingen en de liquide middelen) en het vreemdvermogen kort. De beta van het werkkapitaal is -0,065. Mocht het werkkapitaal toenemen met honderdduizend Euro, dan zal de Y dalen met 0,0000065. De verandering in de Y heeft vrijwel geen effect op het renterisico. Bij een stijging van één miljard Euro zal de Y dalen met 0,065. Een hoge toename in het werkkapitaal, heeft economisch gezien een middelmatige invloed op het renterisico. Als het werkkapitaal toeneemt, betekent dit dat de hoeveelheid vreemdvermogen gerelateerd aan de vlottende activa afneemt, er is dus minder renterisico. Dit is waarschijnlijk ook de verklaring van het negatieve verband. Het renterisico heeft een nauw verband met de posten: vreemdvermogen (totaal en kort), current-, quick ratio, financiële baten, -lasten en het financieel saldo. Het lijkt dan zeer waarschijnlijk dat vooral deze variabelen een grote rol spelen in het renterisico, maar volgens het lineaire regressie model zijn deze variabelen niet significant. Ook lijkt het zeer waarschijnlijk dat de bedrijfsgrootte een grote rol speelt in het renterisico, net zoals bij het derivatengebruik en het valutarisico. Maar ook voor deze variabele geldt, dat deze niet significant is volgens het statistiekmodel.

79

Niet significante variabelen De variabelen: bedrijfsgrootte, bedrijfslasten, financiële baten, financieel saldo, voorraad, netto-resultaat, eigenvermogen, vreemdvermogen (totaal en kort), EBIT, current-, quick ratio, rentedekkingsfactor en het aantal medewerkers zijn statistisch niet significant. In eerste instantie lijken de variabelen financiële baten, financieel saldo en de rentedekkingsfactor economisch gezien belangrijk. Maar ook hier geldt net zoals bij de voorafgaande modellen, dat er geen conclusies uit deze variabelen getrokken kunnen worden, vanwege de hoge standaarddeviatie en significantie niveau. 5.3.3.4

Commodity risico

Het commodity risico wordt gerepresenteerd door Y, de afhankelijke variabele. Deze variabele kan de waarde van 1 of 0 aannemen. Een 1 als het commodity risico wordt afgedekt en een 0 als het niet wordt afgedekt. De R de multiple correlatie coëfficiënt is 0,743 en geeft een redelijke correlatie aan. De R Square is 0,552. De onafhankelijke variabelen X verklaren in totaal 55,2% van de variantie in Y. Significante variabelen In tabel 5.7 worden de coëfficiënten weergegeven met betrekking tot het commodity risico. De variabelen: financiële baten, financieel saldo, voorraad, vreemdvermogen lang en het werkkapitaal zijn statistisch gezien significant. Economisch gezien hebben de variabelen financiële baten en het financieel saldo een zeer grote invloed op het commodity risico, er is een zeer hoge beta waarde. De voorraad en het vreemdvermogen lang hebben economisch gezien een grote invloed op het commodity risico. Het werkkapitaal is economisch gezien minder relevant, de invloed op het commodity risico is gering. De financiële baten hebben relatief een zeer groot negatief effect op het commodity risico. Als de financiële baten toenemen met honderdduizend Euro, zal de Y afnemen met 0,0005875. Een kleine toename heeft weinig effect op het commodity risico. Bij een toename van één miljard Euro, zal de Y afnemen met 5,875. Hoe groter de verandering in de financiële baten, des te groter is het economische effect hiervan op het commodity risico. Waarschijnlijk zorgt een toename in de financiële baten voor meer ondernemingszekerheid, waardoor de behoefte om het commodity risico af te dekken afneemt. Het financieel saldo heeft net zoals de financiële baten een zeer groot effect op het commodity risico. Als het financiële saldo toeneemt met honderdduizend Euro, zal de Y stijgen met 0,0003614 deze verandering heeft weinig invloed op het commodity risico. Bij een toename van één miljard Euro, zal de Y stijgen met 3,614 deze toename is economisch gezien sterk significant op het commodity risico. Een stijging in het financieel saldo zorgt ervoor, dat het commodity risico eerder wordt afgedekt.

80

Tabel 5.7: Coëfficiënten commodity risico Coefficientsa

Model 1


Unstandardized Coefficients B Std. Error -,091 ,252 ,077 ,096 ,007 ,095 ,040 ,026 ,267 ,371 -5,875 2,164 3,614 1,661 -,386 ,379 -,178 ,142 ,739 ,215 ,187 ,139 -,130 ,197 ,070 ,128 -,154 ,159 ,109 ,153 ,563 ,218 -,054 ,052 ,062 ,114 ,010 ,087 -,026 ,097 ,026 ,242 ,225 ,239 2,812 24,187 ,052 ,024 -,001 ,002

Standardized Coefficients Beta ,123 ,011 2,389 1,693 -2,650 1,213 -2,009 -6,231 3,105 2,959 -,473 1,799 -4,713 2,104 2,778 -,454 ,393 ,025 -,056 ,017 ,142 ,021 ,284 -,102

t -,360 ,806 ,076 1,566 ,720 -2,715 2,176 -1,019 -1,253 3,431 1,347 -,659 ,547 -,970 ,712 2,580 -1,043 ,542 ,119 -,273 ,108 ,940 ,116 2,127 -,553

Sig. ,720 ,423 ,940 ,122 ,474 ,008 ,033 ,311 ,214 ,001 ,182 ,512 ,586 ,335 ,478 ,012 ,300 ,590 ,906 ,786 ,914 ,350 ,908 ,037 ,582

a. Dependent Variable: Commodity risico

De voorraad heeft relatief gezien een groot positief effect op het commodity risico. De beta van de voorraad is 0,739. Als de voorraad toeneemt met honderdduizend Euro, zal de Y stijgen met 0,0000739 deze verandering is van weinig betekenis op het commodity risico. Bij een stijging van één miljard Euro, zal de Y stijgen met 0,739 en heeft hiermee economisch gezien een sterk effect op het commodity risico. Aangezien het commodity risico alles heeft te maken met de voorraad zou men verwachten, dat deze de hoogste invloed heeft van alle significante variabelen, maar dit is niet het geval. Het vreemdvermogen lang heeft een positief effect op het commodity risico. Een stijging van honderdduizend Euro in het vreemdvermogen lang, zorgt ervoor dat de Y toeneemt met 0,0000563 en heeft hiermee vrijwel geen effect op het risico. Mocht het vreemdvermogen lang toenemen met één miljard Euro, dan zal de Y stijgen met 0,563. Een toename van één miljard Euro in het vreemdvermogen lang heeft een groot effect op het afdekken van het commodity risico. Dit effect is waarschijnlijk positief, omdat meer vreemdvermogen risico’s met zich meebrengen. Hierdoor is er een prikkel om het commodity risico af te dekken. Theoretisch gezien lijkt het meer 81

waarschijnlijk dat het vreemdvermogen kort een significante rol speelt binnen het commodity risico. Immers de voorraad heeft te maken met crediteuren die behoren tot het vreemdvermogen kort. Maar het lineaire regressie model geeft niet aan dat het vreemdvermogen kort een significante variabele is. Het werkkapitaal heeft als significante variabele, de laagste invloed op het commodity risico. De beta is 0,052. Het werkkapitaal kan toenemen als er meer vlottende activa in de onderneming komt. Dit kan gebeuren door meer voorraden aan te houden in de onderneming. Meer voorraad betekent ook meer risico. Indien het werkkapitaal toeneemt met honderdduizend Euro, zal de Y toenemen met 0,0000052. Deze verandering heeft vrijwel geen effect op het afdekken van het risico Bij een toename van één miljard Euro, zal de Y toenemen met 0,052 wat resulteert in een middelmatig effect op het commodity risico. Men zou verwachten dat vooral variabelen zoals derivatengebruik, bedrijfsgrootte, bedrijfsopbrengsten, bedrijfslasten, vorderingen en het vreemdvermogen kort een belangrijke rol spelen in het commodity risico, dan de variabelen financiële baten en het financieel saldo. Maar dit blijkt niet het geval te zijn volgens het lineaire regressie model. Niet significante variabelen De variabelen: constant, derivatengebruik, bedrijfsgrootte, bedrijfslasten, bedrijfsresultaat, netto-resultaat, vaste activa, vorderingen, liquide middelen, eigenvermogen, vreemdvermogen, vreemdvermogen kort, cashflow, EBIT, current-, quick-, debt-, equity ratio, rentedekingsfactor en de medewerkers zijn statistisch niet significant. De beta’s van de variabelen constant, bedrijfsresultaat, netto-resultaat, equity ratio en de rentedekkingsfactor lijken hoog, maar hebben een te hoge standaarddeviatie en significantie niveau. Daarmee zijn ze te onnauwkeurig om conclusies uit te kunnen trekken. 5.3.3.5

Eigenvermogenrisico

Het eigenvermogen risico wordt weergegeven met de variabele Y. Deze kan de waarde van 1 of 0 aannemen. Een 1 als het eigenvermogenrisico wordt afgedekt en een 0 als deze niet wordt afgedekt. De R is 0,997 en heeft dus een hoge waarde. De R Square is 0,995. In totaal wordt 99,5% van de variantie in Y, verklaard door de onafhankelijke variabelen X. Significante variabelen In tabel 5.8 worden de coëfficiënten van het eigenvermogenrisico weergegeven. De variabelen bedrijfsresultaat, netto-resultaat, vorderingen, liquide middelen, vreemdvermogen (totaal, kort en lang), cashflow, EBIT, werkkapitaal en de medewerkers zijn statistisch significant. Economisch gezien zijn de statistische significante variabelen niet bepaald significant. De beta waarde van iedere variabele is relatief gezien laag, waardoor de invloed op het eigenvermogenrisico laag is.

82

Het bedrijfsresultaat heeft een positieve invloed op de Y. Als het bedrijfsresultaat toeneemt met honderdduizend Euro, dan stijgt de Y met 0,0000043. Een kleine toename in het bedrijfsresultaat heeft economisch gezien weinig betekenis voor het afdekken van het eigenvermogenrisico. Bij een stijging van één miljard Euro, stijgt de Y met 0,043. Een zeer grote stijging in het bedrijfsresultaat heeft een middelmatige invloed op het afdekken van het risico. Het bedrijfsresultaat heeft veel te maken met de winst. Dus hoe hoger deze waarde is, hoe meer het eigenvermogen toeneemt, waardoor het motief om af te dekken toeneemt. Tabel 5.8: Coëfficiënten eigenvermogenrisico Coefficientsa

Model 1


Unstandardized Coefficients B Std. Error ,002 ,009 -,002 ,003 -,003 ,003 ,000 ,001 ,043 ,013 -,047 ,075 -,074 ,057 -,077 ,013 ,008 ,005 ,012 ,007 ,015 ,005 ,025 ,007 -,005 ,004 -,049 ,005 ,054 ,005 ,027 ,008 -,006 ,002 ,031 ,004 ,001 ,003 -,001 ,003 -,003 ,008 -,001 ,008 -,256 ,835 -,003 ,001 ,000 ,000

Standardized Coefficients Beta -,008 -,013 ,073 ,858 -,066 -,078 -1,254 ,919 ,153 ,744 ,283 -,408 -4,684 3,244 ,423 -,151 ,615 ,010 -,007 -,007 -,001 -,006 -,044 -,158

t ,179 -,495 -,770 ,443 3,362 -,624 -1,283 -5,864 1,703 1,562 3,122 3,628 -1,142 -8,887 10,119 3,618 -3,202 7,807 ,429 -,323 -,396 -,072 -,307 -3,054 -7,899

Sig. ,858 ,622 ,444 ,659 ,001 ,534 ,204 ,000 ,093 ,122 ,003 ,001 ,257 ,000 ,000 ,001 ,002 ,000 ,669 ,747 ,693 ,943 ,760 ,003 ,000

a. Dependent Variable: Eigenvermogenrisico

De variabele netto-resultaat heeft in tegenstelling tot het bedrijfsresultaat een negatieve invloed op het eigenvermogenrisico. De beta is -0,077. Als de post het netto-resultaat honderdduizend Euro hoger wordt, neemt de Y af met 0,0000077. Mocht het netto-resultaat met één miljard Euro stijgen, dan neemt de Y af met 0,077. Hoe groter de mutatie is in het netto-resultaat, hoe meer het effect hiervan is op het afdekken van het eigenvermogenrisico. Een mogelijke reden voor dit negatieve verband kan te maken hebben met zekerheid. Meer zekerheid in een organisatie zorgt voor minder risico’s, de prikkel om af te dekken neemt dan af. Het is dan bij 83

deze aanname wel vreemd, dat het bedrijfsresultaat een positief effect heeft op het eigenvermogenrisico. Indien de vorderingen toenemen met honderdduizend Euro, zal de kans dat het eigenvermogenrisico wordt afgedekt toenemen met 0,0000015. Bij een toename van één miljard Euro, zal de Y toenemen met 0,015. Een kleine verandering in de post vorderingen heeft vrijwel geen invloed op het eigenvermogen risico, in tegenstelling tot een grote verandering. Dit verband is positief, omdat deze variabele een belangrijke bijdrage levert aan de ondernemingswinst. Er is een positief verband tussen het eigenvermogenrisico en de liquide middelen. De liquide middelen beta is 0,025. Als het saldo van de liquide middelen toeneemt met honderdduizend Euro, neemt de Y toe met 0,0000025. Bij een stijging van één miljard Euro, neemt de Y toe met 0,025. Indien de liquide middelen met een klein bedrag veranderen heeft deze weinig tot geen effect op het eigenvermogenrisico. Mochten de liquide middelen met een zeer groot bedrag veranderen, dan heeft deze verandering een middelmatige invloed op het afdekken van het eigenvermogenrisico. Risico’s nemen toe als bepaalde variabelen veranderen, waardoor er eerder tot afdekking wordt overgegaan. Het totale vreemdvermogen heeft een negatieve invloed op het eigenvermogenrisico. Als het vreemdvermogen toeneemt met honderdduizend Euro, zal de Y dalen met 0,0000049. Deze verandering heeft bijna geen effect op het afdekken van het risico. Mocht het vreemdvermogen toenemen met één miljard Euro, dan zal de Y dalen met 0,049 deze verandering heeft een middelmatige invloed op het afdekken van het eigenvermogenrisico. Zoals terug te lezen bij het derivatengebruik en het valutarisico, heeft het MKB meer vreemdvermogen in de kapitaalstructuur dan het grootbedrijf. Hierdoor lijkt het erop dat veel vreemdvermogen, een drempel is om het eigenvermogenrisico af te dekken. In tegenstelling tot het totale vreemdvermogen heeft het vreemdvermogen kort een positieve invloed op het eigenvermogenrisico. Als het saldo van het vreemdvermogen kort toeneemt met honderdduizend Euro, zal de Y stijgen met 0,0000054. Deze verandering in de Y is economisch gezien niet significant. Bij een toename van één miljard Euro, zal de Y stijgen met 0,054 wat resulteert in een middelmatige invloed op het eigenvermogenrisico. Een mogelijke verklaring voor dit verband zou te maken kunnen hebben met de liquiditeit. Meer kort vreemdvermogen in de kapitaalstructuur zorgt ervoor dat korte termijn verplichtingen moeilijker zijn om na te komen, waardoor de intentie om risico’s af te dekken stijgt. Net zoals bij het vreemdvermogen kort, heeft het vreemdvermogen lang een positief effect op het eigenvermogenrisico. De beta is 0,027. Als er honderdduizend Euro meer vreemdvermogen lang in de kapitaalstructuur komt, dan neemt de Y met 0,0000027 toe en is hiermee economisch gezien niet bepaald significant. Bij een stijging van één miljard Euro neemt de Y met 0,027 toe, deze verandering heeft een middelmatige invloed op het eigenvermogenrisico. Net zoals bij het vreemdvermogen zou ook hier kunnen gelden, dat meer schuld ervoor zorgt dat het moeilijker wordt om verplichtingen na te komen. Hierdoor neemt de motivatie toe om het eigenvermogenrisico af te dekken.

84

De cashflow van een onderneming heeft relatief gezien een klein negatief effect op het eigenvermogenrisico. Mocht de cashflow toenemen met honderdduizend Euro, dan zal de Y dalen met 0,0000006. Deze kleine toename in de kasstroom heeft vrijwel geen effect op het eigenvermogenrisico. Als de cashflow met één miljard Euro toeneemt, zal de Y dalen met 0,006. Een grote stijging in de cashflow heeft economisch gezien, geen sterk effect op het afdekken van het eigenvermogerisico. Waarschijnlijk is dit een negatief verband, omdat meer financiële zekerheid leidt tot het minder afdekken van financiële risico’s. De EBIT heeft een positief effect op het eigenvermogenrisico. Als de EBIT toeneemt met honderdduizend Euro, zal de Y stijgen met 0,0000031 het effect hiervan is te verwaarlozen. Bij een stijging van één miljard Euro, zal de Y stijgen met 0,031 wat resulteert in een kleine invloed op het eigenvermogenrisico. Een reden voor dit positieve verband kan te maken hebben met het beschermen van de EBIT waarde. Het grootbedrijf heeft een hogere cashflow en EBIT vergeleken met het MKB en dekt ook meer risico’s af. Het werkkapitaal heeft relatief een klein negatief effect op het eigenvermogenrisico. Als het werkkapitaal met honderdduizend Euro toeneemt, zal de Y dalen met 0,0000003. Economisch gezien is dit effect op de Y te verwaarlozen. Indien het werkkapitaal met één miljard Euro toeneemt, zal de Y dalen met 0,003. Een grote verandering in het werkkapitaal heeft een kleine invloed op het afdekken van het eigenvermogenrisico. Waarschijnlijk heeft het werkkapitaal een negatieve invloed op het eigenvermogenrisico, omdat bij een stijging de hoeveelheid vreemdvermogen kort afneemt en de financiële zekerheid stijgt. Het aantal medewerkers heeft relatief gezien met een beta van 0,000 geen effect op het eigenvermogenrisico. Hiermee is deze variabele statistisch significant, maar economisch gezien onsignificant. Men zou verwachten dat variabelen zoals derivatengebruik, bedrijfsgrootte, eigenvermogen, current-, quick-, debt-, en de equity ratio erg belangrijk zijn met betrekking tot het eigenvermogenrisico, maar dit blijkt niet het geval volgens het statistiekmodel. Niet significante variabelen De volgende variabelen zijn statistisch gezien niet significant: constant, derivatengebruik, bedrijfsgrootte, bedrijfslasten, financiële baten, financieel saldo, vaste activa, voorraad, eigenvermogen, rentedekkingsfactor, current-, quick-, debten de equity ratio. De beta’s van alle variabelen in het lineaire regressie model zijn relatief gezien laag en hebben relatief een te hoge standaarddeviatie en significantie niveau om conclusies uit te kunnen trekken.

85

5.4


In dit hoofdstuk wordt het derivatengebruik van 150 Nederlandse industriële ondernemingen onderzocht. Als data worden de jaarrekeningen van het jaar 2004 gebruikt. In totaal gebruikt 29% van de ondernemingen derivaten om risico’s mee af te dekken. Maar liefst 71% van de ondernemingen gebruikt geen derivaten. Vooral het grootbedrijf dekt veel af, maar liefst 82%. Bij het middenbedrijf gebruikt maar 6% derivaten en bij het kleinbedrijf is het gebruik 0%. Het valutarisico wordt het meest afgedekt, gevolgd door het rente-, commodity en het eigenvermogenrisico. Het valutarisico wordt voornamelijk afgedekt met de forward, optie, swap, future en de overige derivaten. De swap is erg populair om het renterisico mee af te dekken, deze wordt gevolgd door de forward, overige derivaten, de optie en de future. Het commodity risico wordt voornamelijk afgedekt met de forward, future en de optie. Het eigenvermogenrisico wordt het minst afgedekt, als ze wordt afgedekt gebeurd dit voornamelijk met de optie. Om verbanden te vinden in het derivatengebruik, is er gebruik gemaakt van statistiek. Door middel van lineaire regressie, is er gezocht naar de belangrijkste variabelen die significant zijn binnen het derivatengebruik. Variabelen die betrekking hebben op geldwaarden worden in het model in miljarden Euro uitgedrukt. Hieruit kan geconcludeerd worden, dat deze variabelen voornamelijk een grote rol spelen in het grootbedrijf, in deze bedrijfsgrootte wordt er gewerkt met grote geldbedragen in tegenstelling tot het MKB. De belangrijkste economische significante variabelen zijn: • Derivatengebruik: bedrijfsgrootte, voorraad en het vreemdvermogen lang; • Valutarisico: derivatengebruik en de debt ratio; • Renterisico: derivatengebruik, bedrijfsresultaat en de debt ratio; • Commodity risico: financiële baten, financieel saldo, voorraad en het vreemdvermogen lang; • Eigenvermogenrisico: de statistisch significante variabelen zijn economisch gezien niet significant.

86

Conclusies Wat zijn de verschillen in derivatengebruik tussen het MKB en het grootbedrijf? Deze vraag is in deze scriptie onderzocht door middel van een literatuuren een empirisch onderzoek. Indien de financiële risico’s niet worden afgedekt kan dit leiden tot grote verliezen, zelfs tot het faillissement van een onderneming. En veel belanghebbenden kunnen hier nadelige gevolgen aan overhouden. MKB en grootbedrijf De Nederlandse overheid deelt de bedrijfsgrootte in drie categorieën: het groot-, midden- en het kleinbedrijf. Er bestaan veel verschillen tussen een MKB onderneming en een grootbedrijf. Het grootbedrijf heeft meer vaste activa en eigenvermogen op de balans staan, in tegenstelling tot het MKB wat meer vlottende activa en vreemdvermogen in huis heeft. De liquiditeitspositie is het beste in het MKB en het grootbedrijf heeft de beste solvabiliteitspositie. Het MKB is meer kwetsbaar dan het grootbedrijf. De oorzaak hiervan is dat er in het MKB geen scheiding is tussen de leiding en eigendom, in tegenstelling tot het grootbedrijf. Hierdoor is het grootbedrijf meer transparant. Tevens zijn grootbedrijven sterker, omdat er meer aan diversificatie gedaan wordt. Hierbij valt op te merken dat een MKB onderneming meer zou moeten doen aan risicomanagement, omdat deze zwakker is. Onderzoeksmethode Om een antwoord te vinden op de probleemstelling is er een literatuuren een empirisch onderzoek verricht. De gevonden data van beide onderzoeken zijn afkomstig van de catalogi en informatiebestanden van de Universiteit van Tilburg. Bij de literatuurstudie zijn er een aantal artikelen bestudeerd en geanalyseerd. Voor het empirisch onderzoek is er gebruik gemaakt van jaarrekeningen van 150 Nederlandse industriële bedrijven (50 groot-, 50 midden- en 50 kleinbedrijven), met betrekking tot het jaar 2004. De gevonden data over het derivatengebruik worden samengevat en geanalyseerd. Tevens is er met de statistiekmethode lineaire regressie onderzocht, of er een causaal verband is tussen bepaalde variabelen in het derivatengebruik. Financiële risico’s en derivaten Een derivaat is een financieel afgeleid product, dat gebruikt wordt om financiële risico’s te kunnen afdekken. Het doel van een derivaat is om bepaalde producten op termijn tegen een vooraf bekende prijs te kunnen kopen of verkopen. De meest gebruikte derivaten zijn de optie, forward, future en de swap. Het valutarisico wordt het meest afgedekt, gevolgd door het rente-, commodity en het eigenvermogenrisico. Bij het valutarisico worden het meest de contractuele verplichtingen, de geanticipeerde transacties van korter dan één jaar en de balansverplichtingen afgedekt. Vooral de forward, future en de swap zijn populair om het valutarisico mee af te dekken. Swaps zijn het meest populair om renterisico’s mee af te dekken, gevolgd door de forward, future en de optie. Het commodity risico wordt voornamelijk afgedekt door bedrijven die veel met commodity te maken hebben, zoals agrarisch bedrijven. Meestal wordt het commodity risico afgedekt met de forward, optie, future en de swap. Het eigenvermogenrisico wordt voornamelijk afgedekt met de optie.

87

Doelen derivatengebruik Ondernemingen hebben diverse doelen om derivaten te gebruiken. Het belangrijkste doel is stabilisatie van de kasstromen, gevolgd door stabilisatie van de accounting opbrengsten, bedrijfswaarde en de balansposten. Het stabiliseren van de kasstromen is belangrijk om de kans op financiële nood (financial distress) te laten afnemen en om minder afhankelijk te worden van externe financiers, zodat er minder underinvestments plaatsvinden. Het stabiliseren van de accounting opbrengsten is voornamelijk van belang bij ondernemingen, waar het inkomen en de reputatie van de manager gebaseerd is op het boekhoudkundige inkomen. Het afdekken van risico’s om de bedrijfswaarde en de balansposten te stabiliseren wordt in de praktijk weinig gedaan. Er is een groot verschil tussen het hedgen van de kasstromen en de bedrijfswaarde. In theorie is de bedrijfswaarde gelijk aan de contante waarde van de toekomstige kasstromen. Waarschijnlijk zal het tijdsaspect een grote invloed op dit verschil hebben, ondernemingen zijn vooral bezorgd over de huidige kasstromen en minder bezorgd over de toekomstige kasstromen (Bodnar, Hayt, Marston en Smithson 1995). Bedrijfsgrootte en derivatengebruik Er is een verband tussen de bedrijfsgrootte en het derivatengebruik. De meeste derivaten worden gebruikt in het grootbedrijf. Dit kwam naar voren in het literatuuren het empirisch onderzoek. Derivatengebruikers hebben in het algemeen een hogere netto winst en een hogere kasstroom uit operationele- en investeringsactiviteiten (Guay en Kothari 2003). Tevens hebben grotere ondernemingen meer investeringsmogelijkheden dan het midden- en kleinbedrijf. Het lijkt er op dat schaalvoordelen een grote rol spelen in het derivatengebruik. Grotere ondernemingen kunnen de kosten van het derivatengebruik beter dragen dan het MKB. Een andere reden voor meer derivatengebruik in het grootbedrijf, kan te maken hebben met de risico’s. Grotere bedrijven zijn meer blootgesteld aan risico’s dan het midden- en kleinbedrijf. Er kunnen nog meer oorzaken zijn waarom het MKB minder derivaten gebruikt dan het grootbedrijf: deze kunnen samenhangen met de derivatenmarkt en -kennis. Op de derivatenmarkten worden veel transactiekosten gemaakt, het grootbedrijf kan deze kosten het beste aan. Bij derivaten wordt er vaak gewerkt met standaardgroottes, hierdoor kan het vaak voorkomen dat het midden- en kleinbedrijf wordt buitengesloten, omdat het derivaat niet past bij de individuele wensen van de onderneming. Tevens kan hieraan worden toegevoegd dat er binnen het risicomanagement derivatenkennis belangrijk is. Deze kennis is vooral aanwezig in het grootbedrijf in tegenstelling tot het MKB. Uit het empirisch onderzoek kwam naar voren dat de variabelen bedrijfsgrootte, voorraad en het vreemdvermogen lang een grote invloed hebben op het derivatengebruik. Doordat uit onderzoek blijkt dat de bedrijfsgrootte een grote invloed heeft op het derivatengebruik, zou men verwachten dat de variabelen (netto-omzet, balanstotaal en het aantal medewerkers) die gebruikt worden om een onderneming te kunnen indelen in een bedrijfsgrootte significant zijn, maar dit blijkt niet het geval te zijn volgens het empirisch onderzoek. Het gebruikte lineaire regressie model is voornamelijk van toepassing op het grootbedrijf, omdat in het statistiekmodel en in het grootbedrijf wordt gewerkt met miljarden Euro’s, in tegenstelling tot het MKB.

88

Drempels derivatengebruik Bij het literatuuren het empirisch onderzoek is duidelijk naar voren gekomen dat er een verband is tussen het derivatengebruik en de bedrijfsgrootte. Hieruit zou geconcludeerd kunnen worden dat er bepaalde drempels zijn binnen het derivatengebruik. Deze drempel bestaat uit bepaalde bezorgdheden betreffende het derivatengebruik en bepaalde redenen voor geen derivatengebruik. • Bezorgdheden Bij de bezorgdheden over derivatengebruik gaat het voornamelijk om zaken zoals risico’s, de boekhouding en de overige zaken. Bij de risico’s zijn het krediet- en het liquiditeitsrisico het meest belangrijk. Met betrekking tot de boekhouding zijn ondernemingen vooral bezorgd over de boekhoudbehandeling, verslaggevingszaken en de controle en evaluatie van de hedge resultaten. Met betrekking tot de overige zaken zijn ondernemingen vooral bezorgd over het kennisgebrek, begrip voor de bedrijfsexposure en de derivatenkosten; • Redenen voor geen derivatengebruik Naast de bezorgdheden zijn er voor veel ondernemingen ook bepaalde redenen om geen derivaten te gebruiken. Deze redenen zijn in het bijzonder van belang in het MKB, aangezien hier zeer weinig derivaten gebruikt worden. De redenen van geen derivatengebruik zijn onder te verdelen in drie groepen: effectiviteit, verslaggevingszaken en het derivatengebruik. De belangrijkste reden om geen derivaten toe te passen is voor veel ondernemingen de effectiviteit, hoofdzakelijk vanwege onvoldoende exposure. Bij de effectiviteit horen ook zaken als hogere kosten dan baten en exposure beheersing op een andere manier. Als de kosten van risicomanagement hoger zijn dan de baten, heeft het weinig nut om iets te doen op het gebied van risicomanagement. Exposures hoeven niet altijd afgedekt te worden met derivaten. In plaats van een externe hedge, kan er ook een interne hedge gebruikt worden. Een interne hedge houdt in dat het risico binnen de organisatie wordt afgewenteld. Veel ondernemingen willen geen derivaten gebruiken vanwege de verslaggeving, de reactie van analisten en investeerders, de publicatie en de boekhoudbehandeling. Sommige redenen om geen derivaten te gebruiken, hebben direct te maken met de derivaten zelf. Hieronder vallen zaken zoals de waardebepaling, kennisgebrek en bezorgdheden over het derivatengebruik. In het kort kan het antwoord op de probleemstelling als volgt beantwoord worden. De bedrijfsgrootte heeft een grote invloed op het derivatengebruik. Hoe groter een onderneming is, hoe groter de kans is dat er derivaten worden gebruikt. De reden waarom het grootbedrijf meer derivaten gebruikt dan het midden- en kleinbedrijf, kan te maken hebben met de schaalvoordelen. Grotere bedrijven kunnen de kosten die komen kijken bij het risicomanagement beter dragen dan de kleinere organisaties. Tevens is het zo dat het grootbedrijf meer is blootgesteld aan financiële risico’s vergeleken met het MKB. Hierdoor zal het grootbedrijf eerder geneigd zijn om derivaten binnen de onderneming toe te passen. Om voordeel te behalen op het gebied van risicomanagement is de benodigde kennis vereist, die vaak niet aanwezig is in het MKB. Voor het MKB betekent dit dat zij een hogere drempel hebben om over te gaan op derivatengebruik, vergeleken met het grootbedrijf.

89

Beperkingen Bij het verrichten van een onderzoek krijg je meestal te maken met beperkingen. Bij dit onderzoek is dit ook het geval. Bij het empirisch onderzoek zijn 100 bedrijven onderzocht, 50 midden- en 50 grootbedrijven. Er is voor deze populatiegrootte gekozen, omdat niet alle jaarrekeninggegevens digitaal beschikbaar waren. Als er gewerkt wordt met een grotere populatie, zijn de uitkomsten meer betrouwbaar. Tevens is er in dit onderzoek het derivatengebruik bestudeerd over de gehele industrie. De getrokken conclusies kunnen voor bepaalde industriesegmenten niet van toepassing zijn. Alleen het derivatengebruik in 2004 is van het MKB en het grootbedrijf onderzocht. De uitkomsten van dit onderzoek zijn meer een momentopname. Om een beter beeld te kunnen krijgen van het derivatengebruik is het wijs, om een onderzoek te doen met een langere tijdshorizon. Aanbevelingen De aanbevelingen voor verder onderzoek hebben nauw te maken met de beperkingen. Om meer betrouwbare resultaten te verkrijgen, kan er gewerkt worden met veel grotere populaties. Om een beter beeld te kunnen krijgen per industriesegment, zou er onderzoek verricht kunnen worden per segment. Om meer inzicht te krijgen in het verloop van het derivatengebruik, zou er een onderzoek verricht kunnen worden die betrekking heeft op meerdere perioden.

90

Literatuurlijst 1. Alkebäck P. en N. Hagelin (1999). Derivative Usage by Nonfinancial Firms in Sweden with an International Comparison. Journal of International Management and Accounting, vol. 10, nr.2, pp 105-120. 2. Berkman, H. en M.E. Bradbury (1996). Empirical evidence on the corporate use of derivatives. Financial Management, vol 25, nr. 2, pp. 5-13. 3. Bodnar, G.M., A. de Jong en V. Macrae (2003). The Impact of Institutional Differences on Derivatives Usage: a Comparative Study of US and Dutch Firms. European Financial Management, vol. 9, nr. 3, pp. 271-291. 4. Bodnar, G.M. en G. Gebhardt (1999). Derivatives Usage in Risk Management by US and German Non-Financial Firms: A Comparitive Survey. Journal of International Financial Management and Accounting, vol.10, nr.3, pp. 153-187. 5. Bodnar, G.M., G.S. Hayt en R.C. Marston (1998). 1998 Wharton survey of financial risk management by US non-financial firms. Financial Management, vol.27, nr.4, pp. 70-91. 6. Bodnar, G.M., G.S. Hayt en R.C. Marston. (1996). 1995 Wharton survey of derivatives usage by US non-financial firms. Financial Management, vol.25, nr.4, pp. 113-133. 7. Bodnar, G.M., G.S. Hayt, R.C. Marston en C.W. Smithson (1995). Wharton Survey of Derivatives Usage by U.S. Non-Financial Firms. Financial Management, vol. 24, nr. 2, pp 104-111. 8. Boersma, J. en C. Veld (1995). Het gebruik van financiële derivaten door grote Nederlandse ondernemingen. Risico & Rendement. 9. Braaksma R.M., C.C. van de Graaff en M.J. Overweel. (2003). Sectorscoop Ondernemen in de Industrie 2003. EIM. 10. Chance, D.M. (2004). An Introduction to Derivatives & Risk Management. 6th edition. Ohio: South-Western Educational Publishing. 11. Ceuster De, M.J.K., E. Durinck, E. Laveren en J. Lodewyckx (2000). A survey into the use of derivatives by large non-financial firms operating in Belgium. European Financial Management, vol. 6, nr. 3, pp. 301-318. 12. Downes J en J.E. Goodman (2003). Barron’s Financial Guide Dictionary of Finance and Investment Terms. 6th edition. Hauppauge: Barron’s Educational Series Inc.. 13. Duffhues, P.J.W. (2003). De financierbaarheid van het MKB: een analyse van de financiële structuur. Den Haag: Raad voor het Zelfstandig Ondernemerschap.

91

14. Duffhues, P.J.W. (2002). Ondernemingsfinanciering en vermogensmarkten, deel 1. 3e druk. Groningen: Stenert Kroese. 15. Duffhues, P.J.W. (1997). Ondernemingsfinanciering en vermogensmarkten, deel 2. 2e herziene druk. Groningen: Wolters-Noordhoff. 16. Duffhues, P.J.W. en J.G. Groeneveld (1997). Financiële Instrumenten, Financiering, belegging en risicobeheersing, deel 1. 1e druk tweede oplage. Kluwer Bedrijfsinformatie. 17. EIM (2005). Kleinschalig Ondernemen. 18. Fok R.C.W., C. Carroll en M.C. Chiou (1997). Determinants of Corporate Hedging and Derivatives: A Revisit. Journal of Economics and Business, vol. 49, nr. 6, pp. 569-585. 19. Froot, K.A., D.S. Scharfstein en J.C. Stein (1993). Risk management: Coordinating corporate investment and financing policies. Journal of Finance, vol. 48, nr. 5, pp. 1629-1658. 20. Guay, W. en S.P. Kothari (2003). How much do firms hedge with derivatives? Journal of Financial Economics, vol. 70, nr. 3, pp. 423-461. 21. Haan de, H.P. en E.A.M. Elbertse (1996). Omgaan met financiële derivaten. Den Haag / Amsterdam: VNO-NCW; Moret Ernst & Young. 22. Hogan A.M.B. en D.H. Malmquist (1999). Barriers to depository uses of derivatives: an empirical analysis. Journal of Multinational Financial Management, vol. 9, nr. 3-4, pp. 419-440. 23. Jensen, M.C. en W.H. Meckling (1976). Theory of the Firm: Managerial Behaviour, Agency Costs and Ownership Structure. Journal of Financial Economics, vol. 3, nr. 4, pp. 305-360. 24. Jong de, A., V. Macrae en T. Nijman (2000). Hedgen van valutarisico in Nederland: discrepantie tussen theorie en praktijk? Katholieke Universiteit Brabant, Vakgroep Ondernemingsfinanciering. 25. Jong de, A., V. Macrae en T. Nijman (2000). Derivatengebruik van Nederlandse Niet-Financiële Bedrijven. Katholieke Universiteit Brabant, Vakgroep Ondernemingsfinanciering. 26. Jonker N. (2002). Het midden- en kleinbedrijf in Nederland: een inventarisatie van de statistieken en de literatuur. Onderzoeksrapport WO nr. 692, Afdeling Wetenschappelijk Onderzoek. 27. Koen C.I. (2005). Comparative International Management. New York: McGraw-Hill.

92

28. Mayers, D. en C.W. Smith Jr. (1987). Corporate Insurance and the Underinvestment Problem. The Journal of Risk and Insurance, vol. 54, nr. 1, pp. 45-54. 29. Mayers, D. en C.W. Smith Jr. (1982). On the corporate demand for insurance. The journal of Business, vol. 55, nr. 2, pp. 281-296. 30. McClave, J.T., P.G. Benson en T. Sincich (1998). Statistics for Business and Economics. 7th Edition. New Jersey: Prentice Hall. 31. Mian, S.L. (1996). Evidence on corporate hedging policy. Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 31, nr. 3, pp. 419-439. 32. Modigliani, F. en M. Miller (1958). The cost of capital, corporation finance and the theory of investment. American Economic Review, vol. 48, nr. 3, pp. 261297. 33. Myers, S.C. (1977). Determinants of corporate borrowing. Journal of Financial Economics, vol. 5, nr. 2, pp. 147-175. 34. Nance, D.R., C.W. Smith en C.W. Smithson (1993). On the determinants of corporate hedging, Journal of Finance, vol. 48, nr. 1, pp. 267-284. 35. Neter, J., M.H. Kutner, C.J. Nachtsheim en W. Wasserman (1996). Applied linear statistical models. 4th edition. McGraw-Hill. 36. Nieuwenhuis, J.H., & J.B.J.M. Ten Berge (2004). Kluwer Collegebundel wetteksten editie 2004-2005. Deventer: Kluwer. 37. Pennings, J.M.E. en P. Garcia (2004). Hedging behavior in small and mediumsized enterprises: The role of unobserved heterogeneity. Journal of Banking & Finance, vol. 28, nr. 5, pp. 951-978. 38. Risk Publications (1997). The J.P. Morgan/Arthur Andersen guide to corporate risk management. London: Risk Publications. 39. Ross, S.A., R.W. Westerfield en J. Jaffe (2002). Corporate Finance. Sixth edition. New York: McGraw-Hill. 40. Shapiro, A.C. (2003). Multinational Financial Management. 7th edition. Hobokon: John Wiley & Sons. Inc. 41. Smith, C.W. en R.M. Stulz (1985). The determinants of firms’ hedging policies. Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 20, nr. 4, pp. 391-405. 42. Vocht, de A. (2003). Basishandboek SPSS 11 voor Windows. 2e druk. Utrecht: Bijleveld Press. 43. Warner, J.B. (1977). Bankruptcy Costs: Some Evidence. The Journal of Finance, vol. 32, nr. 2, pp. 337-347.

93

44. Zimmermann, J.L. (1983). Taxes and firm size. Journal of Accounting and Economics, vol. 5, pp. 119-149. Internet: Annual Reports Info www.annualreports.info Geraadpleegd april 2006 Centraal Bureau voor de Statistiek http://www.cbs.nl/nl-nl/menu/methoden/begrippen/alfabet/a/arbeidsjaar.htm Geraadpleegd maart 2006 Financial Pipeline http://www.finpipe.com/commodswaps.htm http://www.finpipe.com/equityswaps.htm Geraadpleegd februari 2006 Kennissite MKB en Ondernemersschap http://www.eim.net/smartsite.dws?id=1 Geraadpleegd januari 2006 Network for Capacity Building and Knowledge Exchange in ICT Policy, Regulation and Applications http://flash.lakeheadu.ca/~pgreg/assignments/4079chapter10n.pdf http://cbdd.wsu.edu/kewlcontent/cdoutput/TR505r/page40.htm Geraadpleegd februari 2006 Reach Bedrijfsinformatie in een oogwenk http://reach.bvdep.com/cgi/template.dll Geraadpleegd maart 2006 Russel http://www.russell.com/us/glossary/derivatives/commodity_swap.htm http://www.russell.com/us/glossary/derivatives/equity_swap.htm Geraadpleegd februari 2006 The Bank of New York http://gm.bankofny.com/Markets_EQ_PN4.asp Geraadpleegd februari 2006 Wikipedia de vrije encyclopedie http://nl.wikipedia.org/wiki/Industrie Geraadpleegd januari 2006

94

Bijlagen A. B. C. D. E. F. G. H. I. J. K. L. M. N. O.

Statistische afbakening van de subsectoren Accounting exposure berekeningsmethoden Indelingen van de technieken van valutarisico’s Overzicht van de belangrijkste afgeleide financiële instrumenten Opties Futures Renteswaps Artikelen derivatengebruik Corporate Governance Ondernemingen MKB en grootbedrijf SPSS Derivatengebruik SPSS Valutarisico SPSS Renterisico SPSS Commodity risico SPSS Eigenvermogenrisico

95

Bijlage A: Statistische afbakening van de subsectoren Per sector zijn de deelsectoren vermeld volgens de Standaard Bedrijfsindeling (SBI) van het Centraal Bureau voor de Statistiek. Voedings- en genotmiddelenindustrie: 15: vervaardiging van voedingsmiddelen en dranken; 16: verwerking van tabak. Textiel-, kleding-, papier- en grafische industrie: 17: vervaardiging van textiel; 18: vervaardiging van kleding; bereiden en verven van bont; 19: vervaardiging van lederwaren (excl. kleding); 21: vervaardiging van papier, karton en papier- en kartonwaren; 22: uitgeverijen, drukkerijen en reproductie van opgenomen media. Hout-, bouwmaterialen-, meubel- en overige industrie: 20: houtindustrie en vervaardiging van artikelen van hout, kurk, riet en vlechtwerk (excl. meubels); 26: vervaardiging van glas, aardewerk, cement-, kalk- en gipsproducten; 36: vervaardiging van meubels; vervaardiging van overige goederen n.e.g.; 37: voorbereiding tot recycling. Aardolie- en chemische industrie: 23: aardolie- en steenkoolverwerkende industrie; bewerking van splijt- en kweekstoffen; 24: vervaardiging van chemische producten; 25: vervaardiging van producten van rubber en kunststof. Basismetaal- en metaalproductenindustrie: 27: vervaardiging van metalen in primaire vorm; 28: vervaardiging van producten van metaal transportmiddelen).

(excl.

machines

en

Apparaten- en transportmiddelenindustrie: 29: vervaardiging van machines en apparaten; 30: vervaardiging van kantoormachines en computers; 31: vervaardiging van overige elektrische machines, apparaten en benodigdheden; 32: vervaardiging van audio-, video- en telecommunicatieapparaten en -benodigdheden; 33: vervaardiging van medische apparaten en instrumenten, orthopedische artikelen e.d., precisie- en optische instrumenten en uurwerken; 34: vervaardiging van auto’s, aanhangwagens en opleggers; 35: vervaardiging van transportmiddelen (excl. auto’s, aanhangwagens en opleggers). Bron: Braaksma, van de Graaff en Overweel (2003).

96

Bijlage B: Accounting exposure berekeningsmethoden Current/non current methode Alleen de vlottende activa en de -passiva die in vreemde valuta luiden, worden als risico object beschouwd. Dus uit het netto werkkapitaal, kan een wisselkoersverlies of -winst voortvloeien. Op alle overige balansposten kan geen translatieresultaat ontstaan. Op de winsten verliesrekening wordt alles berekend, op basis van de gemiddelde wisselkoers, behalve de afschrijvingen. Deze worden gewaardeerd tegen de historische wisselkoers. Monetary/non monetary methode Deze methode suggereert dat alle monetaire activa en -passiva van buitenlandse dochterondernemingen, het object zijn van valutarisico. Dit zijn de posten met een geldkarakter. Zoals liquide middelen, debiteuren en crediteuren. De niet monetaire posten worden buiten beschouwing gelaten. Op de resultatenrekeningen wordt alles berekend tegen de gemiddelde wisselkoers. Behalve de afschrijvingen en de inkoopwaarde van de verkochte goederen, deze worden tegen de historische wisselkoers gewaardeerd. Temporal methode Deze methode is gelijk aan de methode van monetary/non monetary. Maar vraagt zich wel af of bepaalde posten die bij de monetary/non monetary als niet risicovol worden beschouwd, misschien toch een risico met zich meebrengen bij het translatieresultaat. Het gaat hierbij om de waarderingsgrondslag van bepaalde activa bijvoorbeeld de voorraad: A. Indien de voorraad tegen vervangingswaarde is gewaardeerd, dan wordt deze op de balans berekend tegen de actuele wisselkoers. Er wordt dus wel een risico gelopen, immers zijn er verschillen in berekeningen tussen de balans en de resultatenrekening. Stel men hanteert het FIFO stelsel, dan staan er op de winsten verliesrekening de oude prijzen, maar op de balans wordt gerekend met de meest actuele prijzen; B. Indien de voorraad tegen de historische kostprijs wordt gewaardeerd, dan brengt deze geen risico met zich mee. Er is dan immers geen verschil in berekening tussen de balans en de resultatenrekening. Op de resultatenrekeningen, wordt alles berekend tegen de gemiddelde wisselkoers. Behalve de afschrijvingen en de inkoopwaarde van de verkochte goederen, deze worden tegen de historische wisselkoers gewaardeerd. Closing rate methode Deze methode staat ook wel bekend als de eindejaarskoers- methode. Alle activa en passiva posten, zijn onderworpen aan het valutarisico. Ongeacht de aard van de post en de gebruikte waarderingsgrondslag. Dit geldt ook voor de resultatenrekening.

Bron: Shapiro (2003).

97

Bijlage C: Indelingen van de technieken van valutarisico’s

Bron: Duffhues (1997). 98

Bijlage D: Overzicht van de belangrijkste afgeleide financiële instrumenten


99

Bijlage E: Opties Aandelen optie Dit is een optie op aandelen. Index Opties Een optie op een index van securities, zoals aandelen. Valuta opties • Pad onafhankelijke optie Het historische koersverloop speelt een rol bij deze optie. Dit type optie bestaat uit drie soorten: o Look back optie, de waarde van de optie bij afloop is afhankelijk van het historische koersverloop. De uitoefenprijs van deze optie staat niet vast, maar wordt achteraf vastgesteld, deze kan variabel of vast zijn; o Average rage optie, hierbij wordt de gemiddelde koersverloop gebruikt om de pay off te bepalen; o Barrier optie, deze optie verloopt als tijdens de looptijd een bepaalde afgesproken koers wordt bereikt. • Binary optie Deze optie kan op de expiratiedatum slechts twee waarden aannemen, nul of een afgesproken vaste waarde. Er is dus een alles of niets voordeel te behalen; • Rainbow optie Een optie waarbij er meer dan één onderliggende waarde is, bijvoorbeeld twee valuta’s. De optiewaarde is afhankelijk van de prijsontwikkeling van de twee valuta’s; • Basket optie De optie heeft betrekking op verschillende onderliggende waarden, zonder dat er een keuze wordt gemaakt welk element uit het zogenaamde “mandje” de beste prijsontwikkeling heeft; • Quanto optie Dit is een call of put optie op een onderliggende waarde in vreemde valuta, waarbij de uitoefeningprijs in vreemde valuta is, maar het resultaat wordt uitgedrukt in de binnenlandse valuta tegen een vaste wisselkoers; • Chooser optie Bij deze optie is het mogelijk om gedurende de looptijd te bepalen, of ze gebruikt wordt als call of put optie; • Delayed start optie Bij de koop van deze optie is de uitoefeningprijs nog onbekend. De optie partijen spreken af hoe deze uitoefenprijs bepaald wordt.

100

Rente optie Een rente optie geeft het recht om een vast of variabel rentetarief te kunnen betalen of te ontvangen. Reële optie Reële opties zijn vooral terug te vinden bij investeringsbeslissingen. Die verwijzen naar echte investeringen. Bijvoorbeeld een bedrijf heeft een fabriek gebouwd. Na de bouw heeft het bedrijf de mogelijkheid om het te verkopen, te verhuren of te sluiten. Hierdoor heeft de eigenaar van de optie de mogelijkheid om in de toekomst een beslissing te nemen.


101

Bijlage F: Futures Valuta future Met deze optie is het mogelijk om valuta te kopen of te verkopen. Future Rate Agreement Een future rate agreement is een overeenkomst tussen twee partijen, waarbij een vast rentetarief wordt vastgesteld. Het rentetarief kan betrekking hebben op een lening of op een deposito. Degene die de overeenkomst koopt, doet dit om rentestijgingen af te dekken, bijvoorbeeld bij op te nemen leningen. De verkoper van een future rate agreement wil het renterisico afdekken, bijvoorbeeld bij rentedalingen op nog te verstrekken leningen. De renteverschillen worden verrekend. Commodity future • Agrarische goederen Dit is een van de oudste futurescontracten. Het gaat hierbij om goederen zoals maïs, rijst en haver. Maar ook om vee, diverse voedsel producten en materialen. Veel van de bovengenoemde producten hebben te maken met seizoensinvloeden. Concreet houdt dit in dat dit soort future alleen verhandelbaar is in bepaalde perioden; • Natuurlijke grondstoffen Bij dit type draait het voornamelijk om natuurlijke grondstoffen, zoals metaal en energie producten. Meestal worden deze grondstoffen verwerkt door de kopers en verkopers van de future; • Diverse goederen Hierbij betreft het goederen die zelden verhandeld worden, deze futures zijn niet meer beursgenoteerd. Het betreft hierbij producten zoals rubber, glas en aardappelen. Treasury Bills and Eurodollars Deze future wordt verhandeld op beurzen. Een treasury bill is een Amerikaanse obligatie, met een looptijd van niet langer dan een jaar. Eurodollars, betreft het aanhouden van Dollars door Europese banken, om internationale transacties te kunnen verrichten. Treasury Notes and Bonds Een treasury note is een effect met een looptijd van één tot tien jaar. De grootte van een treasury note kan van $ 1.000 variëren tot $ 1 miljoen. Een bond is een Amerikaanse obligatie. Aandelen index futures Futures op aandelen worden gebruikt om risico’s af te dekken. De meest gebruikte index voor aandelen is de S&P 500 van de International Monetary Market of the Chicago Mercantile Exchange in Amerika.

102

Managed Funds Managed Funds betekent dat een investeerder een professionele futures trader (commodity trading advisor CTA) inhuurt, om transacties te doen in het voordeel van de investeerder. Managed funds kan vier vormen hebben te weten future fonds, private pools, een gespecialiseerd contract met één of meer CTA’s en hedge funds. Hedge Funds De hedge funds industrie is nauw gerelateerd aan de managed funds industrie. Alleen is de hedge funds industrie groter. Een hedge fund is een privaat georganiseerde pool van geld, dat geïnvesteerd is in financiële instrumenten van diverse markten op de wereld. Een hedge fund heeft niet alleen met futures te maken, maar ook met opties, aandelen, obligaties en OTC instrumenten.

Bron: Chance (2004).

103

Bijlage G: Renteswaps Plain vanilla swap Deze swap houdt in dat er bij een swap een ruil is tussen vaste en variabele rentekasstromen. Deze is de meest voorkomende vorm van een renteswap. Couponswap Bij een couponswap betaalt een partij een vaste rente die gekoppeld is aan een bepaalde Treasury bond, die bepaald wordt bij het aangaan van de swap. En de andere partij betaald een variabel tarief dat gekoppeld is aan een bepaalde index zoals LIBOR. Basisswap De basisswap houdt in dat beide partijen variabele rente betalen gebaseerd op verschillende geldmarktindicatoren. Index amortizing swaps De index amortizing swap, is een swap waarbij het notional principal bedrag gedurende de looptijd daalt. Het gevolg hiervan is dat de hoogte van de rente betalingen ook dalen. Diffswaps Bij de diffswap, komen de partijen overeen dat de rente betaling, gebaseerd is op het verschil tussen de rentetarieven in verschillende landen. De betalingen vinden plaats in dezelfde valuta. Hiermee is het mogelijk om te speculeren en te hedgen zonder dat er een valutarisico is. Constant maturity swap Bij deze swap betaalt een partij een vaste rente of een korte termijn variabele rente. De andere partij betaald een variabele rente die gebaseerd is op een treasury security. De looptijd van deze treasury security is langer dan de betalingsperiode van een swap.

Bron: Chance (2004) en Shapiro (2003).

104

Bijlage H: Artikelen derivatengebruik 1. Alkebäck P. en N. Hagelin (1999). Derivative Usage by Nonfinancial Firms in Sweden with an International Comparison. Journal of International Management and Accounting, pp 105-120. Onderzoek in de vorm van een enquête. Responsie 76,6% (163 bedrijven). Jaar van onderzoek 1996 in Zweden. 2. Bodnar, G.M., A. de Jong en V. Macrae (2003). The Impact of Institutional Differences on Derivatives Usage: a Comparative Study of US and Dutch Firms. European Financial Management, vol. 9, nr. 3, pp. 271-291. Amerika: vragenlijsten in oktober 1997, bij 2.000 publieke ondernemingen, 154 niet financiële bedrijven van Fortune 500. En een tweede vragenlijst in maart 1998. Van de bedrijven had 20,7% gereageerd. Nederland: onderzoek in 1998 naar beursgenoteerde bedrijven, naar 167 bedrijven een enquête gestuurd, responsie 50,3%. 3. Bodnar, G.M. en G. Gebhardt (1999). Derivatives Usage in Risk Management by US and German Non-Financial Firms: A Comparitive Survey. Journal of International Financial Management and Accounting, pp. 153-187. Er werd naar 2.000 US bedrijven een vragenlijst opgestuurd. Deze betrof alle Fortune 500 bedrijven van de herfst van 1995, respons was 350. De Duitse vragenlijst was naar 368 bedrijven gestuurd, in de lente van 1997, 126 bedrijven antwoordde. Vervolgens werd de populatie aangepast om goed te kunnen vergelijken. 4. Bodnar, G.M., G.S. Hayt en R.C. Marston (1998). 1998 Wharton survey of financial risk management by US non-financial firms. Financial Management, pp. 70-91. Vragenlijsten in oktober 1997, bij 2.000 publieke ondernemingen, 154 niet financiële bedrijven van Fortune 500 en een tweede vragenlijst in maart 1998. Van de bedrijven had 20,7% gereageerd, 160 groot-, 116 midden- en 123 kleinbedrijven. 5. Bodnar, G.M., G.S. Hayt en R.C. Marston. (1996). 1995 Wharton survey of derivatives usage by US non-financial firms. Financial Management, pp. 113133. Vragenlijsten in oktober 1995 naar 2.000 bedrijven gestuurd en naar 500 Fortune bedrijven, 350 bedrijven gaven een respons. 6. Bodnar, G.M., G.S. Hayt, R.C. Marston en C.W. Smithson (1995). Wharton Survey of Derivatives Usage by U.S. Non-Financial Firms. Financial Management, vol. 24, nr. 2, pp 104-111. Een onwillekeurige selectie van niet financiële bedrijven uit de 1993 Compustat database. Hieruit werden 2.000 bedrijven uit 40 industrieën geselecteerd. Vervolgens werden er in november 1994 vragenlijsten naar deze bedrijven gestuurd. Van de 2.000 ontvangen vragenlijsten, waren er 530 geschikt voor het onderzoek, met een representatieve populatie van 26,5%.

105

7. Boersma, J. en C. Veld (1995). Het gebruik van financiële derivaten door grote Nederlandse ondernemingen. Risico & Rendement. Voor het onderzoek zijn 45 beursgenoteerde niet-financiële ondernemingen in Nederland, waaronder de 30 grootste benaderd. In totaal zijn op de enquête 29 bruikbare reacties ontvangen. Dit leidt tot een bruikbare respons van 64%. 8. Ceuster De, M.J.K., E. Durinck, E. Laveren en J. Lodewyckx (2000). A survey into the use of derivatives by large non-financial firms operating in Belgium. European Financial Management, vol. 6, nr. 3, pp. 301-318. Enquête opgestuurd in juni 1997 naar 334 grote Belgische bedrijven. De populatie bestond uit 211 Coordinaton Centres (CC) en 123 grote bedrijven gesorteerd op omzet. De responsie was 21,8%. 9. Guay, W. en S.P. Kothari (2003). How much do firms hedge with derivatives? Journal of Financial Economics, nr. 70, pp. 423-461. Data uit de Compustat database van de 1.000 grootste niet financiële bedrijven van 1995. Vervolgens werd de populatie terug gebracht naar 413 bedrijven. Voor elk bedrijf werd data van het fiscale jaar 1997 verzameld. 10. Hogan A.M.B. en D.H. Malmquist (1999). Barriers to depository uses of derivatives: an empirical analysis. Journal of Multinational Financial Management, nr. 9, pp. 419-440. Marktwaarde data van Amerikaanse bedrijven van 1993 tot en met 1997. 11. Jong de, A., V. Macrae en T. Nijman (2000). Hedgen van valutarisico in Nederland: discrepantie tussen theorie en praktijk? Katholieke Universiteit Brabant, Vakgroep Ondernemingsfinanciering. & 12. Jong de, A., V. Macrae en T. Nijman (2000). Derivatengebruik van Nederlandse Niet-Financiële Bedrijven. Katholieke Universiteit Brabant, Vakgroep Ondernemingsfinanciering. Voor beide onderzoeken van Jong de, Macrae en Nijman 2000, is gebruik gemaakt van dezelfde data. Een steekproef bestaande uit alle Nederlandse niet-financiële ondernemingen die aan de Amsterdamse effectenbeurs staan genoteerd. In totaal zijn er 192 ondernemingen aan de Nederlandse beurs genoteerd. Daarvan zijn 167 ondernemingen Nederlands en voornamelijk actief buiten de financiële sector. In november 1998 is de enquête voor de eerste keer opgestuurd en in december 1998 is de enquête nogmaals verzonden. In totaal hebben 85 ondernemingen geantwoord, wat een responspercentage van 50,9% inhoudt. 13. Pennings, J.M.E. en P. Garcia (2004). Hedging behavior in small and mediumsized enterprises: The role of unobserved heterogeneity. Journal of Banking & Finance, nr. 28, pp. 951–978. Data van de Nederlandse varkensindustrie. Een totaal van 335 producenten, 50 groothandels en 30 vleesbewerkers werden geïnterviewd. Dit vond plaats in het eerste half jaar van 1998. Ook is er accounting data gebruikt van de 415 bedrijven van het fiscale jaar 1997.

106

Bijlage I: Corporate Governance Anglo-Saxon Model

Rhine Model

Focus Financiering

Aandeelhouder; Liquide kapitaalmarkten;

Structuur van eigendom Relaties tussen stakehouders en het management Controle Herstructurering Recht

Uiteengedreven verspreid;

Stakehouder; Bank, vreemdvermogen financiering; Geconcentreerd;

Sterkten:

Arms’ length;

Long-term relaties gebouwd op vertrouwen;

Markt; Overname mechanisme; Eendelig bestuur;

Raad van commissarissen; Onder begeleiding van banken; Tweedeling bestuur;

Goede allocatie van kapitaal tussen de sectoren;

Aanmoediging investeringen in competenties en interne diversificatie van gerelateerde sectoren; Betere aanpak van sociale voordelen bij private investeringen; Effectieve monitoring;

Financiering van opkomende gebieden; Verschuiving van middelen uit verliesgevende industrieën; Hoge winsttarieven; Efficiënte manier van beslissen door het management; Zwakten:

Dwarsboming door bestuurssysteem; Ineffectieve monitoring; Dreiging overname; Geen motieven om te investeren in de organisatie competenties; Voorkeur aan kopen in plaats van interne ontwikkelprojecten.

Dwarsboming door stabiele bankrelatie; Geneigd tot overinvestering in capaciteit; Productie van te veel producten; Blijven opereren in verliesgevende zaken; Het belemmeren van de ontwikkeling van liquide kapitaalmarkten, het gevolg hiervan is het schorsen van ontwikkeling en groei in nieuwe bedrijfssectoren.

Bron: Koen (2005).

107

Bijlage J: Ondernemingen MKB en grootbedrijf Nr 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44

Derivatengebruik n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n

Kleinbedrijf onderneming A.T.S. Project Management Aan- en Verkoopcoöperatie De Eendracht U.A. Advanced Valve Solutions Airpack Administration Alfra Doseer- en Weegsystemen Algemene Vereniging Van Nederlandse Gieterijen Almanova Werkmeubel Industrie Alofood Alva Amec Spie Rijndelta Andritz Aquaco Arch Timber Protection Azon Zonweringen Bactimm Beltraco Bergh Special Products Blaauw Kunststoffen Bouw Toe Braak Interieur Stoffering Brink Kantoormeubelen BSG Brandpreventie Systemen Constructiebedrijf Zeeland Crompton Chemicals De IJssel Coatings Hiemhout Hoefnagels Projectzonwering J.A. Arts Malden Constructiebedrijf Knobo Konstruktiebedrijf Lengkeek Larcom Life Cycles International Laura Staalcenter Roermond Maral Coatings Moors Constructiebedrijf Bergharen Nimco House Of Shoes NK Liftinterieur Norske Skog Holland Papiergroothandel W. Box Veldhoven PBF Group Puur Groenprojecten Ranbaxy (Netherlands) Reukema Papier Harderwijk Schoenfabriek J. Rommelaar en Zoon Selo Food Technology 108

45 46 47 48 49 50

n n n n n n

Nr 1 2 3 4 5 6

Derivatengebruik n n n n j n

7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39

n n n j n n n n n n n n n n n n n n n n n n j n n n n n n n n n n

Sopal Südpack Benelux 'T Lekker Plekske Technical Fibers Application Institute Tekda Flex W.H.J. Beimer Middenbedrijf onderneming Actaris Meterfabriek Akapp-Stemmann Akatherm International B.V. Apparatenfabriek Helpman Bata Nederland B.V. Beheermaatschappij Machinefabriek Brabant D. Van Opstal B.V. Bimo Bouw B.V. Bouwbedrijf Van Pijkeren Bowe Systec Benelux B.V. Buhrs-Zaandam C.P.M./Europe B.V. Caldery The Netherlands De Gouwe Beheer Deltahage DMI Europe E.A. Rosengrens Benelux Enna Aerosols B.V. Fontijne Grotnes B.V. Fuji Seal Europe B.V. Geelen Beton Wanssum B.V. H.B.I. Hoogeveen Beheer B.V. JDR Cable Systems Johnson Pump Water Koma Houdster Maatschappij B.V. Kuijpers Installaties Helmond Laura Metaal Eygelshoven Lensen Toppoint Metaalperswerk Bons En Evers B.V. Metaalwaren-Fabriek Tilburg Modine Uden Nedtrain Consulting Nyloplast Pharr Holding Possehl Electronics Nederland Reformatorisch Dagblad Rood Testhouse International N.V. Ruma Rubber Starren B.V. Steenmetz Daktechniek B.V. 109

40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50

n n n n n n n n n n n

Nr 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

Derivatengebruik j j n j j n j j j j j j j j j j

17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

j n j j j j j j n j n j j n j j j j

Svedex B.V. Terberg Installatie Bedrijf Timmerije Holding B.V. Van Der Leij Groep Van Der Lelt Bouwbedrijven B.V. Amsterdam Van Vonderen Beheer Bergeijk B.V. Verhoeven Bouwgroep B.V. W/M Systems B.V. Werner & Pfleiderer Haton B.V. Wolters Kunststoffen- en Emballage Ziegler Brandweertechniek Grootbedrijf onderneming Aalberts Industries N.V. Accell Group N.V. Arcadis N.V. Asm International N.V. Basell B.V. Bavaria N.V. C.P. Pharmaceuticals International C.V. Cargill B.V. Chicago Bridge & Iron Company N.V. Corsadi B.V. Corus Nederland B.V. CSM N.V. DAF Trucks N.V. Draka Holding N.V. Esso Nederland B.V. European Aeronautic Defence And Space Company Eads N.V. Gamma Holding N.V. GTI N.V. Gucci Group N.V. Heijmans N.V. Heineken N.V. Hewlett-Packard The Hague B.V. Hunter Douglas N.V. Imtech N.V. Kendrion N.V. Koninklijke BAM Groep N.V. Koninklijke Mosa B.V. Koninklijke Nedschroef Holding N.V. Koninklijke Numico N.V. Koninklijke Sphinx B.V. Koninklijke Ten Cate N.V. Koninklijke Volker Wessels Stevin N.V. Koninklijke Wessanen N.V. Koninklijke Shell Groep 110

35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50

n j n j j j j j j j j n j j j j

McCain Europa B.V. Mittal Steel Company N.V. Netherlands Car B.V. Oilinvest (Netherlands) B.V. Petroplus International B.V. Polynorm N.V. Reed Elsevier Group Plc. Sabic Holding Europe B.V. Sara Lee International B.V. SBM Offshore N.V. Stmicroelectronics Holding N.V. Telegraaf Media Groep N.V. TKH Group N.V. Unilever N.V. Wolters Kluwer N.V. Zuivelcoöperatie Campina U.A.

111

Bijlage K: SPSS Derivatengebruik

112

Regression Variables Entered/Removedb Model 1

Variables Entered Medewerk ers, Vreemdver mogen lang, Equity ratio, Rentedekk ingsfactor, Werkkapita al, Quick ratio, Financieel saldo, Bedrijfsgro otte, Vorderinge n, Cashflow, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsres ultaat, EBIT, Bedrijfslas ten, Financiële baten, Voorraad, Eigenverm ogen, Netto-resul taat, Vreemdver mogen kort, Vreemdver mogen, Vastea activa

Variables Removed

Method

.

Enter

a. Tolerance = ,000 limits reached. b. Dependent Variable: Derivatengebruik

113

Model Summaryb Model 1

R ,862a

R Square ,743

Adjusted R Square ,666

Std. Error of the Estimate ,289

a. Predictors: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Bedrijfsgrootte, Vorderingen, Cashflow, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Derivatengebruik ANOVAb Model 1

Regression Residual Total

Sum of Squares 18,314 6,326 24,640

df 23 76 99

Mean Square ,796 ,083

F 9,565

Sig. ,000a

a. Predictors: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Bedrijfsgrootte, Vorderingen, Cashflow, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Derivatengebruik

114

Coefficientsa

Model 1

(Constant) Bedrijfsgrootte Bedrijfslasten Bedrijfsresultaat Financiële baten Financieel saldo Netto-resultaat Vaste activa Voorraad Vorderingen Liquide middelen Eigenvermogen Vreemdvermogen Vreemdvermogen kort Vreemdvermogen lang Cashflow EBIT Current ratio Quick ratio Debt ratio Equity ratio Rentedekkingsfactor Werkkapitaal Medewerkers

Unstandardized Coefficients B Std. Error ,063 ,300 ,526 ,095 ,058 ,030 -,480 ,440 -4,992 2,518 2,175 1,966 ,298 ,451 ,089 ,169 ,800 ,240 ,239 ,163 ,496 ,228 -,178 ,151 -,567 ,178 ,422 ,177 ,704 ,248 -,041 ,062 -,045 ,137 ,310 ,098 -,363 ,108 -,091 ,289 -,113 ,285 -42,726 28,443 ,009 ,029 ,003 ,002

Standardized Coefficients Beta ,530 2,178 -1,918 -1,419 ,460 ,978 1,956 2,119 2,392 1,137 -2,890 -10,905 5,117 2,187 -,218 -,179 ,465 -,487 -,038 -,045 -,204 ,031 ,176

t ,208 5,520 1,944 -1,092 -1,983 1,106 ,662 ,524 3,333 1,469 2,170 -1,179 -3,177 2,388 2,840 -,669 -,328 3,164 -3,369 -,316 -,397 -1,502 ,312 1,278

Sig. ,836 ,000 ,056 ,278 ,051 ,272 ,510 ,602 ,001 ,146 ,033 ,242 ,002 ,019 ,006 ,505 ,744 ,002 ,001 ,753 ,693 ,137 ,756 ,205

a. Dependent Variable: Derivatengebruik Excluded Variablesb

Model 1

Bedrijfsopbrengsten Netto-omzet Financiële lasten Vlottende activa Balanstotaal

Beta In 46,011a 25,858a .a 4,750a 11,966a

t ,668 1,330 . ,589 ,589

Sig. ,506 ,187 . ,557 ,557

Partial Correlation ,077 ,152 . ,068 ,068

Collinearity Statistics Tolerance 7,177E-07 8,851E-06 ,000 5,245E-05 8,265E-06

a. Predictors in the Model: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Bedrijfsgrootte, Vorderingen, Cashflow, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Derivatengebruik

115

Casewise Diagnosticsa Case Number 79

Derivaten gebruik 1

Std. Residual 3,251

a. Dependent Variable: Derivatengebruik Residuals Statisticsa Predicted Value Residual Std. Predicted Value Std. Residual

Minimum -,22 -,70 -1,526 -2,417

Maximum 1,24 ,94 1,864 3,251

Mean ,44 ,00 ,000 ,000

Std. Deviation ,430 ,253 1,000 ,876

N 100 100 100 100

a. Dependent Variable: Derivatengebruik

Charts*

Histogram Dependent Variable: Derivatengebruik 30

10 Std. Dev = ,88 Mean = 0,00 N = 100,00

0

00 3, 0 5 2, 0 0 2, 0 5 1, 0 0 1, 0 ,5 0 0 0, 0 -,500 , -1 50 , -1 00 , -2 50 , -2

Regression Standardized Residual

Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Derivatengebruik 1,0

,8

Expected Cum Prob

Frequency

20

,5

,3

0,0 0,0

,3

,5

,8

1,0

Observed Cum Prob

116

Scatterplot Dependent Variable: Derivatengebruik 1,2 1,0 ,8

Derivatengebruik

,6 ,4 ,2 0,0 -,2 -2,0

-1,5

-1,0

-,5

0,0

,5

1,0

1,5

2,0

Regression Standardized Predicted Value

*Dependent Variable: Derivatengebruik

117

Bijlage L: SPSS Valutarisico

118


Variables Entered Medewerk ers, Vreemdver mogen lang, Equity ratio, Rentedekk ingsfactor, Werkkapita al, Quick ratio, Financieel saldo, Derivateng ebruik, Vorderinge n, Cashflow, Bedrijfsgro otte, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsres ultaat, EBIT, Bedrijfslas ten, Financiële baten, Voorraad, Eigenverm ogen, Netto-resul taat, Vreemdver mogen kort, Vreemdver mogen, Vastea activa

Variables Removed

Method

.

Enter

a. Tolerance = ,000 limits reached. b. Dependent Variable: Valutarisico

119


R ,948a

R Square ,898



a. Predictors: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Derivatengebruik, Vorderingen, Cashflow, Bedrijfsgrootte, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Valutarisico ANOVAb Model 1


Sum of Squares 21,556 2,444 24,000

df 24 75 99


F 27,568

Sig. ,000a

a. Predictors: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Derivatengebruik, Vorderingen, Cashflow, Bedrijfsgrootte, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Valutarisico

120

Coefficientsa

Model 1


Unstandardized Coefficients B Std. Error ,421 ,188 ,698 ,072 ,161 ,071 ,011 ,019 -,440 ,277 -3,024 1,615 -,282 1,240 ,342 ,283 ,198 ,106 ,102 ,161 -,082 ,103 ,393 ,147 -,078 ,096 -,284 ,119 ,237 ,115 ,104 ,163 -,041 ,039 ,092 ,085 ,037 ,065 -,030 ,072 -,501 ,181 -,399 ,178 -12,579 18,056 -,006 ,018 -,001 ,001

Standardized Coefficients Beta ,708 ,164 ,438 -1,779 -,871 -,060 1,138 4,422 ,274 -,830 ,913 -1,278 -5,537 2,918 ,328 -,222 ,373 ,057 -,041 -,209 -,161 -,061 -,021 -,041

t 2,242 9,733 2,276 ,602 -1,586 -1,872 -,227 1,211 1,866 ,635 -,793 2,668 -,815 -2,391 2,072 ,638 -1,071 1,079 ,573 -,419 -2,769 -2,235 -,697 -,327 -,470

Sig. ,028 ,000 ,026 ,549 ,117 ,065 ,821 ,230 ,066 ,528 ,430 ,009 ,418 ,019 ,042 ,525 ,287 ,284 ,569 ,676 ,007 ,028 ,488 ,744 ,640


Excluded Variablesb

Model 1


Beta In 5,960a 2,499a .a 16,152a 40,688a

t ,136 ,198 . 3,381 3,381

Sig. ,892 ,843 . ,001 ,001



a. Predictors in the Model: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Derivatengebruik, Vorderingen, Cashflow, Bedrijfsgrootte, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Valutarisico

121

Casewise Diagnosticsa Case Number 20 60 79

Std. Residual -3,365 -3,903 -3,733

Valutarisico 0 0 0


Residuals Statisticsa Predicted Value Residual Std. Predicted Value Std. Residual

Minimum -,21 -,70 -1,297 -3,903

Maximum 1,12 ,46 1,553 2,535

Mean ,40 ,00 ,000 ,000

Std. Deviation ,467 ,157 1,000 ,870

N 100 100 100 100


Charts*

Histogram Dependent Variable: Valutarisico 60 50 40

20 Std. Dev = ,87

10

Mean = 0,00 N = 100,00

0

50 2,00 2,50 1,00 1,0 ,500 0, 0 -,5,00 -1,50 -1,00 -2,50 -2,00 -3,50 -3,00 -4


Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Valutarisico 1,0

,8

Expected Cum Prob

Frequency

30

,5

,3

0,0 0,0

,3

,5

,8

1,0

Observed Cum Prob

122

Scatterplot Dependent Variable: Valutarisico 1,2 1,0 ,8 ,6

Valutarisico

,4 ,2 0,0 -,2 -1,5

-1,0

-,5

0,0

,5

1,0

1,5

2,0


*Dependent Variable: Valutarisico

123

Bijlage M: SPSS Renterisico

124



Variables Removed

Method

.

Enter

a. Tolerance = ,000 limits reached. b. Dependent Variable: Renterisico

125


R ,904a

R Square ,817



a. Predictors: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Derivatengebruik, Vorderingen, Cashflow, Bedrijfsgrootte, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Renterisico ANOVAb Model 1


Sum of Squares 18,339 4,101 22,440

df 24 75 99


F 13,976

Sig. ,000a

a. Predictors: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Derivatengebruik, Vorderingen, Cashflow, Bedrijfsgrootte, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Renterisico

126

Coefficientsa

Model 1

Unstandardized Coefficients B Std. Error -,522 ,243 ,753 ,093 -,018 ,091 ,018 ,025 ,798 ,359 -1,496 2,093 1,149 1,606 -,704 ,366 -,310 ,137 -,007 ,208 ,290 ,134 -,490 ,191 ,180 ,124 ,170 ,154 -,269 ,148 ,455 ,211 ,113 ,050 -,118 ,111 -,014 ,084 ,001 ,094 ,560 ,234 ,474 ,231 22,968 23,391 -,065 ,023 -,001 ,002


Standardized Coefficients Beta ,789 -,018 ,710 3,341 -,446 ,255 -2,419 -7,167 -,021 3,036 -1,177 3,054 3,422 -3,415 1,481 ,627 -,493 -,021 ,002 ,241 ,198 ,115 -,236 -,055

t -2,143 8,103 -,192 ,729 2,224 -,715 ,715 -1,922 -2,257 -,036 2,164 -2,567 1,453 1,103 -1,810 2,153 2,256 -1,063 -,161 ,014 2,391 2,050 ,982 -2,768 -,469

Sig. ,035 ,000 ,849 ,469 ,029 ,477 ,477 ,058 ,027 ,971 ,034 ,012 ,150 ,274 ,074 ,035 ,027 ,291 ,873 ,989 ,019 ,044 ,329 ,007 ,641


Excluded Variablesb

Model 1


Beta In -10,739a -36,153a .a 2,622a 6,607a

t -,183 -2,209 . ,382 ,382

Sig. ,856 ,030 . ,704 ,704

Partial Correlation -,021 -,249 . ,044 ,044


a. Predictors in the Model: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Derivatengebruik, Vorderingen, Cashflow, Bedrijfsgrootte, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Renterisico

127

Casewise Diagnosticsa Case Number 4 50 55

Std. Residual -3,030 -3,079 -3,089

Renterisico 0 0 0

a. Dependent Variable: Renterisico Residuals Statisticsa Predicted Value Residual Std. Predicted Value Std. Residual

Minimum -,15 -,72 -1,139 -3,089

Maximum 1,23 ,38 2,060 1,619

Mean ,34 ,00 ,000 ,000

Std. Deviation ,430 ,204 1,000 ,870

N 100 100 100 100


Charts*

Histogram Dependent Variable: Renterisico 60 50 40

20 Std. Dev = ,87

10

Mean = 0,00 N = 100,00

0

50 1,25 1,00 1,5 ,70 ,55 ,200 0, 5 -,20 -,55 -,7,050 -1,2 -1,50 -1,75 -1,00 -2,25 -2,550 -2,7 -2,00 -3


Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Renterisico 1,0

,8

Expected Cum Prob

Frequency

30

,5

,3

0,0 0,0

,3

,5

,8

1,0

Observed Cum Prob

128

Scatterplot Dependent Variable: Renterisico 1,2 1,0 ,8 ,6

Renterisico

,4 ,2 0,0 -,2 -1,5

-1,0

-,5

0,0

,5

1,0

1,5

2,0

2,5


*Dependent Variable: Renterisico

129

Bijlage N: SPSS Commodity risico

130



Variables Removed

Method

.

Enter

a. Tolerance = ,000 limits reached. b. Dependent Variable: Commodity risico

131


R ,743a

R Square ,552



a. Predictors: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Derivatengebruik, Vorderingen, Cashflow, Bedrijfsgrootte, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Commodity risico ANOVAb Model 1


Sum of Squares 5,406 4,384 9,790

df 24 75 99


F 3,853

Sig. ,000a

a. Predictors: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Derivatengebruik, Vorderingen, Cashflow, Bedrijfsgrootte, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Commodity risico

132

Coefficientsa

Model 1


Unstandardized Coefficients B Std. Error -,091 ,252 ,077 ,096 ,007 ,095 ,040 ,026 ,267 ,371 -5,875 2,164 3,614 1,661 -,386 ,379 -,178 ,142 ,739 ,215 ,187 ,139 -,130 ,197 ,070 ,128 -,154 ,159 ,109 ,153 ,563 ,218 -,054 ,052 ,062 ,114 ,010 ,087 -,026 ,097 ,026 ,242 ,225 ,239 2,812 24,187 ,052 ,024 -,001 ,002

Standardized Coefficients Beta ,123 ,011 2,389 1,693 -2,650 1,213 -2,009 -6,231 3,105 2,959 -,473 1,799 -4,713 2,104 2,778 -,454 ,393 ,025 -,056 ,017 ,142 ,021 ,284 -,102

t -,360 ,806 ,076 1,566 ,720 -2,715 2,176 -1,019 -1,253 3,431 1,347 -,659 ,547 -,970 ,712 2,580 -1,043 ,542 ,119 -,273 ,108 ,940 ,116 2,127 -,553

Sig. ,720 ,423 ,940 ,122 ,474 ,008 ,033 ,311 ,214 ,001 ,182 ,512 ,586 ,335 ,478 ,012 ,300 ,590 ,906 ,786 ,914 ,350 ,908 ,037 ,582


Excluded Variablesb

Model 1


Beta In 8,421a 51,544a .a 17,053a 42,962a

t ,091 2,000 . 1,611 1,612

Sig. ,927 ,049 . ,111 ,111



a. Predictors in the Model: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Derivatengebruik, Vorderingen, Cashflow, Bedrijfsgrootte, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Commodity risico

133

Casewise Diagnosticsa Case Number 28 47

Commodity risico 1 1

Std. Residual 3,506 3,375

a. Dependent Variable: Commodity risico Residuals Statisticsa Predicted Value Residual Std. Predicted Value Std. Residual

Minimum -,15 -,54 -1,132 -2,213

Maximum 1,08 ,85 4,143 3,506

Mean ,11 ,00 ,000 ,000

Std. Deviation ,234 ,210 1,000 ,870

N 100 100 100 100


Charts*

Histogram Dependent Variable: Commodity risico 40

30

10

Std. Dev = ,87 Mean = 0,00 N = 100,00

0

25 3, 5 7 2, 5 2 2, 5 7 1, 5 2 1, 5 ,7 5 ,2 5 -,25 -,725 , -1 75 , -1 25 , -2


Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Commodity risico 1,0

,8

Expected Cum Prob

Frequency

20

,5

,3

0,0 0,0

,3

,5

,8

1,0

Observed Cum Prob

134

Scatterplot Dependent Variable: Commodity risico 1,2 1,0 ,8

Commodity risico

,6 ,4 ,2 0,0 -,2 -2

-1

0

1

2

3

4

5


*Dependent Variable: Commodity risico

135

Bijlage O: SPSS Eigenvermogenrisico

136



Variables Removed

Method

.

Enter

a. Tolerance = ,000 limits reached. b. Dependent Variable: Eigenvermogenrisico

137


R ,997a

R Square ,995



a. Predictors: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Derivatengebruik, Vorderingen, Cashflow, Bedrijfsgrootte, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Eigenvermogenrisico ANOVAb Model 1


Sum of Squares ,985 ,005 ,990

df 24 75 99


F 589,333

Sig. ,000a

a. Predictors: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Derivatengebruik, Vorderingen, Cashflow, Bedrijfsgrootte, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Eigenvermogenrisico

138

Coefficientsa

Model 1


Unstandardized Coefficients B Std. Error ,002 ,009 -,002 ,003 -,003 ,003 ,000 ,001 ,043 ,013 -,047 ,075 -,074 ,057 -,077 ,013 ,008 ,005 ,012 ,007 ,015 ,005 ,025 ,007 -,005 ,004 -,049 ,005 ,054 ,005 ,027 ,008 -,006 ,002 ,031 ,004 ,001 ,003 -,001 ,003 -,003 ,008 -,001 ,008 -,256 ,835 -,003 ,001 ,000 ,000

Standardized Coefficients Beta -,008 -,013 ,073 ,858 -,066 -,078 -1,254 ,919 ,153 ,744 ,283 -,408 -4,684 3,244 ,423 -,151 ,615 ,010 -,007 -,007 -,001 -,006 -,044 -,158

t

Sig. ,858 ,622 ,444 ,659 ,001 ,534 ,204 ,000 ,093 ,122 ,003 ,001 ,257 ,000 ,000 ,001 ,002 ,000 ,669 ,747 ,693 ,943 ,760 ,003 ,000

,179 -,495 -,770 ,443 3,362 -,624 -1,283 -5,864 1,703 1,562 3,122 3,628 -1,142 -8,887 10,119 3,618 -3,202 7,807 ,429 -,323 -,396 -,072 -,307 -3,054 -7,899


Excluded Variablesb

Model 1


Beta In ,946a -1,373a .a 2,564a 6,460a

t ,095 -,479 . 2,270 2,270

Sig. ,925 ,633 . ,026 ,026

Partial Correlation ,011 -,056 . ,255 ,255


a. Predictors in the Model: (Constant), Medewerkers, Vreemdvermogen lang, Equity ratio, Rentedekkingsfactor, Werkkapitaal, Quick ratio, Financieel saldo, Derivatengebruik, Vorderingen, Cashflow, Bedrijfsgrootte, Liquide middelen, Debt ratio, Current ratio, Bedrijfsresultaat, EBIT, Bedrijfslasten, Financiële baten, Voorraad, Eigenvermogen, Netto-resultaat, Vreemdvermogen kort, Vreemdvermogen, Vaste activa b. Dependent Variable: Eigenvermogenrisico

139

Casewise Diagnosticsa Case Number 15 24

Eigenverm ogenrisico 0 0

Std. Residual 3,808 -3,668

a. Dependent Variable: Eigenvermogenrisico Residuals Statisticsa Predicted Value Residual Std. Predicted Value Std. Residual

Minimum -,03 -,03 -,419 -3,668

Maximum ,99 ,03 9,874 3,808

Mean ,01 ,00 ,000 ,000

Std. Deviation ,100 ,007 1,000 ,870

N 100 100 100 100


Charts*

Histogram Dependent Variable: Eigenvermogenrisico 70 60 50 40

20

Std. Dev = ,87

10

Mean = 0,00 N = 100,00

0

00 4,50 3,00 3,50 2,00 2,50 1,00 1,0 ,500 0, 0 -,5,00 -1,50 -1,00 -2,50 -2,00 -3,50 -3


Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Eigenvermogenrisico 1,0

,8

Expected Cum Prob

Frequency

30

,5

,3

0,0 0,0

,3

,5

,8

1,0

Observed Cum Prob

140

Scatterplot Dependent Variable: Eigenvermogenrisico 1,2 1,0

Eigenvermogenrisico

,8 ,6 ,4 ,2 0,0 -,2 -2

0

2

4

6

8

10


*Dependent Variable: Eigenvermogenrisico

141

Risicomanagement en Derivatengebruik

Recommend Documents