ANALYSE VAN DE RESULATEN

Op basis van de resultaten uit het onderzoek beschrijf ik in deze paragraaf of de hypotheses bevestigd of verworpen worden.

In de eerste hypothese stelde ik dat bij banken in de EU winst wordt gestuurd door middel van ‘loan loss provisions’. Met een totale groep van 366 observaties heb ik deze door een OLS regressieanalyse getoetst. Het model genereert een aangepaste R² van 0,615, wat wil zeggen dat 61,5% verklaard kan worden door het gebruikte regressiemodel met de variabelen LCOit, LLAt-1, ΔNPLit en EBTPit. Volgens de literatuur is er tussen de 50% en 75% sprake van een sterke interpretatie kracht van het verband (Doorn & Rhebergen, 1998). De gevonden significante δ (de winststuringscoëfficiënt) van -0,051 bij EBTPit ontkracht de hypothese dat er een positieve relatie is tussen de winst voor belastingen en ‘loan loss provisions’. De gevonden negatieve relatie zou bewijs voor procycliciteit kunnen zijn. De ‘loan loss provision’ is namelijk hoger wanneer winsten lager zijn. Hypothese 1a is verworpen.

In hypothese 1b stelde ik dat banken in de EU winst hebben gestuurd door middel van ‘loan loss provisions’ in de periode voordat banken staatssteun ontvingen. Door te selecteren op deze beperking blijven er 175 van de 366 observaties over. Het model genereert een aangepaste determinatiecoëfficiënt van 0,685, wat wil zeggen dat 68,5% verklaard kan worden door het gebruikte regressiemodel met de variabelen LCOit, LLAt-1, ΔNPLit, en EBTPit. De gevonden significante bèta van -0,057 bij EBTPit bevestigt dat ook voor de periode van vóór de staatssteun er een negatieve relatie is tussen de winst voor belastingen en ‘loan loss provisions’. Dus ook in de

40

periode vóórdat banken staatssteun ontvingen lijkt er sprake te zijn van procycliciteit. Hypothese 1b is net als hypothese 1a verworpen.

In hypothese 2a stelde ik dat er een verschil is in winststuring door middel van ‘loan loss provisions’ tussen banken met en zonder staatssteun. Met een totale groep van 366 observaties heb ik deze door middel van een OLS regressieanalyse getoetst. Aan de regressieformule van de eerste hypothese heb ik de dummy variabele AIDi toegevoegd om het verschil tussen de banken met en zonder staatssteun te meten. Het model genereert een aangepaste R² van 0,635, dat wil zeggen dat 63,5% verklaard kan worden door het gebruikte regressiemodel met de variabelen LCOit, LLAt-1, ΔNPLit, EBTPit en EBTPit x AIDi. De gevonden significante bèta van -0,137 bij EBTPit x AIDi samen met de significante bèta van 0,067 bij EBTPit bevestigt dat er een verschil in winststuring is door middel van ‘loan loss provisions’ tussen banken met en zonder staatssteun. De winststuringscoëfficiënt voor de banken zonder steun is dus 0,067 en voor de banken met steun -0,070. Het positieve getal bij banken zonder steun betekent dat er bewijs is van winststuring. Het negatieve relatie bij banken met steun is zou een aanwijzing kunnen zijn van procycliciteit. Hypothese 2a is bevestigd.

Voor hypothese 2b breng ik de beperking aan dat de observaties hebben plaatsgevonden voordat de bank (of controlebank) staatssteun ontvangen heeft. Deze selectie levert 175 observaties van de 366 geldige observaties op. Het model genereert een aangepaste R² van 0,695, wat wil zeggen dat 69,5% van de LLPit verklaard kan worden door de variabelen LCOit, LLAt-1, ΔNPLit, EBTPit en EBTPit x AIDi. De gevonden significante bèta van EBTPit x AIDi is -0,055. Echter is de bèta van EBTPit, welke de winststuring aangeeft bij de banken zonder staatssteun, niet significant. Er kan zodoende geen uitspraak gedaan worden over hypothese 2b vanwege niet significante resultaten.

In hypothese 3 stelde ik dat banken met staatssteun in de periode vóór de kredietcrisis (2005 – 2007) minder prudente ‘loan loss allowance’ aangehouden hebben dan banken zonder steun. Uit figuur 7 en figuur 8 blijkt dat banken met steun inderdaad relatief minder ‘loan loss allowance’ (LLAit) aangehouden hebben. Dit verschil is zowel aanwezig na aanpassing voor de totale kredietportefeuille (AVLOANSit) als na aanpassing voor de risico gewogen activa (RWAit). Het gemiddelde van de groep is telkens weergegeven in tabel 7. Dat de verschillen echter niet significant zijn blijkt uit de uitgevoerde F-toets (zie resultaten in tabel 11). Hypothese 3 is verworpen.

Uit tabel 11 blijkt verder dat de verschillen in LLAit/LOANSit als in LLAit/RWAit tussen banken met en zonder steun in de periode na tijdens de crisis wel significante resultaten opleveren. Banken met staatssteun hebben in de jaren 2010 en 2011 significant hogere ‘loan loss allowance’ aangehouden dan banken zonder steun.

In de laatste hypothese stelde ik dat er aanwijzing is van een procyclisch effect van ‘loan loss provisions’ bij EU banken. Om hiervoor te toetsen heb ik figuur 9 geplot. Hierin is de totale ‘loan loss provisions’ weergegeven naast de economische conjunctuur in de EU (weergegeven als BBP groei). De ‘loan loss provisions’ beweegt zich tegengesteld met de BBP groei, dit is een aanwijzing voor procycliciteit. Ook de resultaten uit eerdere hypotheses wijzen op procycliciteit. Hypothese 4 is aangenomen.

41

FIGUUR 9: TOTAAL GETROFFEN ‘LOAN LOSS PROVISIONS’ VAN ALLE BANKEN UIT DE STEEKPROEF TEGENOVER NETTOWINST VAN DEZE BANKEN EN DE GROEI VAN HET BRUTO BINNENLANDS PRODUCT (BBP) IN DE EUROPESE UNIE (BRON: EUROSTAT)

In figuur 10 en 11 heb ik een vergelijking opgesteld van het procyclische effect van ‘loan loss provisions’ tussen banken met en zonder staatssteun. Hierin is te zien dat het procyclische effect sterker is opgetreden bij banken met staatssteun (figuur 10) dan bij banken zonder staatssteun (figuur 11).

FIGUUR 10: TOTAAL GETROFFEN ‘LOAN LOSS PROVISIONS’ VAN DE BANKEN MET STAATSSTEUN UIT DE STEEKPROEF TEGENOVER NETTOWINST VAN DEZE BANKEN EN DE GROEI VAN HET BRUTO BINNENLANDS PRODUCT (BBP) IN DE EUROPESE UNIE (BRON: EUROSTAT)

FIGUUR 11: TOTAAL GETROFFEN ‘LOAN LOSS PROVISIONS’ VAN DE BANKEN ZONDER STAATSSTEUN UIT DE STEEKPROEF TEGENOVER NETTOWINST VAN DEZE BANKEN EN DE GROEI VAN HET BRUTO BINNENLANDS PRODUCT (BBP) IN DE EUROPESE UNIE (BRON: EUROSTAT)

-6,00% -4,00% -2,00% 0,00% 2,00% 4,00% 6,00% -€ 150.000m -€ 100.000m -€ 50.000m € 0m € 50.000m € 100.000m € 150.000m 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Totale LLP steekproef (€m) Totale nettowinst steekproef (€m) BBP groei EU (%)

-6,00% -4,00% -2,00% 0,00% 2,00% 4,00% 6,00% -€ 150.000m -€ 100.000m -€ 50.000m € 0m € 50.000m € 100.000m € 150.000m 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Totale LLP steekproef (€m) Totale nettowinst steekproef (€m) BBP groei EU (%)

-6,00% -4,00% -2,00% 0,00% 2,00% 4,00% 6,00% -€ 150.000m -€ 100.000m -€ 50.000m € 0m € 50.000m € 100.000m € 150.000m 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

42

6 CONCLUSIE

In dit onderzoek heb ik de verschillen in de mate van ‘loan loss provisions’ tussen banken uit de EU die wel staatssteun hebben ontvangen en die geen staatssteun hebben ontvangen onderzocht in de periode 2005 – 2011.

Uit de resultaten van het onderzoek blijkt dat er geen bewijs is van winststuring voor banken die staatssteun hebben ontvangen. Echter heb ik wel bewijs gevonden van winststuring bij de groep banken zonder staatssteun. De toepassing van het ‘incurred loss’ model uit IFRS heeft winststuring bij deze banken dus niet kunnen verhinderen. Dit is in lijn met eerder onderzoek (Adzis et al., 2010; Beccalli et al., 2011; Gebhardt & Novotny-Farkas, 2010; Bushman & Williams, 2011; O’Hanlon, 2011; Packer & Zhu, 2012). Omdat winststuring ervoor zorgt dat banken hogere buffers hebben bij het intreden van een recessie, kun je in de context van dit onderzoek stellen dat winststuring positief is. Dat zou aan het feit kunnen hebben bijgedragen dat deze banken geen staatssteun behoefden.

Voor banken die wel staatssteun ontvingen heb ik geen bewijs gevonden van winststuring. Wel heb ik een negatieve relatie tussen ‘loan loss provisions’ en nettowinst gevonden. Dat houdt in dat het management van deze banken hun beoordelingsmarge heeft gebruikt om hogere ‘loan loss provisions’ te treffen in tijden van lage winsten, en vice versa. Dit heeft een procyclisch effect. Aanwijzingen voor dit effect heb ik ook gevonden voor de gehele steekproef, figuur 9 geeft dit goed weer. De ‘loan loss provisions’ bewegen zich tegengesteld met de economische cyclus (weergegeven als BBP groei) en de nettowinst van de banken. Dit effect is sterker zichtbaar bij de banken met staatssteun dan de banken zonder staatssteun.

Daarnaast kan ik concluderen dat de ‘loan loss allowance’ tussen banken met en zonder staatssteun in de periode vóór de kredietcrisis niet significant verschilt. In de jaren 2010 en 2011, dus tijdens de kredietcrisis, vind ik echter wel significante verschillen. Banken met staatssteun hebben in deze jaren hogere ‘loan loss allowance’ aangehouden dan banken zonder deze steun (zie figuur 7 & 8). Dit kan te verklaren zijn doordat het management van de bank een voorzichtiger beleid is gaan toepassen om het vertrouwen in de bank weer op te bouwen (Fahlenbrach & Stulz, 2011). Ook andere factoren zoals een strikter toezicht en/of de staat die (mede)eigenaar is geworden van de bank kunnen hierbij een rol spelen (Fonseca et al., 2008).