4 Resultaten
4.1 Onderzoeksresultaten
4.1.2 Onderzoeksvraag 2
De onderzoeksresultaten die relevant zijn voor de beantwoording van de tweede onderzoeksvraag zullen in deze paragraaf besproken worden. De bevindingen worden per geïnterviewde gepresenteerd. Ter herinnering staat hieronder de tweede onderzoeksvraag:
2. Hoe werkt de informatieachterstand omtrent risico’s door in de mate van kredietrantsoenering? Welke rol speelt de opbouw van de creditrating hierin?
Geïnterviewde A
De kredietbeoordeling wordt grotendeels bepaald door de creditrating. De geïnterviewde onderkent dan ook het belang van de opbouw van de creditrating in de relatie tussen de informatieachterstand en het besluit over het wel of niet verlenen van krediet. Hij heeft tijdens het interview aangegeven dat de opbouw van de rating voor ongeveer 2/3 tot stand komt door kwantitatieve gegevens. Het resterende deel van de rating komt tot stand door kwalitatieve aspecten mee te wegen. Bij kwalitatieve gegevens moet volgens de geïnterviewde aan de volgende zaken gedacht worden: de recente overstanden, de kwaliteit van de ondernemer, de
concurrentiepositie, de branchevooruitzichten en het risicoprofiel van de onderneming. Voorbeelden van kwantitatieve gegevens die in de rating worden meegenomen zijn de solvabiliteit, de liquiditeit, de rentabiliteit, de kasstromen en tot slot de verkregen zekerheden. De kern voor het toekennen van kredieten bestaat volgens de geïnterviewde uit kasstromen aangevuld met het stellen van afdoende zekerheden. Dit zijn twee zwaar wegende aspecten bij het bepalen van de creditrating. De argumentatie van de geïnterviewde voor deze verdeling is dat er over de kwantitatieve gegevens veel meer zekerheid bestaat. De geïnterviewde benadrukte
1. Factoren die de informatieachterstand omtrent risico’s van de bank beïnvloeden
A B C D E F
1a. Starter Ja Ja Ja Ja Ja Ja 1b Branche Ja Ja Ja Nee Ja Ja
2. Adverse selection / moral hazard Adverse selection Adverse selection Adverse selection en moral hazard Adverse selection Adverse selection Adverse selection Het soort risico waarin de bank
geïnteresseerd is.
Strategisch X X X X X X Operationeel X X X X X Compliance X X
31 tijdens het interview meerdere malen dat het risicoprofiel relatief licht meeweegt bij de totstandkoming van de creditrating. De geïnterviewde geeft tijdens het interview aan dat de gegenereerde creditrating de basis vormt voor de uiteindelijke kredietbeoordeling.
Over de impact van informatieasymmetrie op de beschikbaarheid van krediet heeft de geïnterviewde het volgende verteld: “Hoe beter beslagen de ondernemer ten ijs komt, des te beter dit is voor zijn
kredietbeoordeling. Gerichte informatie over risico’s kan leiden tot een hogere beschikbaarheid van krediet. Meer informatie verminderd namelijk de informatievaagheid van een ondernemer.” Volgens de geïnterviewde
zijn er situaties denkbaar waarbij een ondernemer onterecht een afkeurende kredietbeoordeling heeft gekregen. Dit hoeft echter niet altijd het geval te zijn. Meer informatie over risico’s kan ook leiden tot een ander inzicht van de bank, waardoor er een slechtere kredietbeoordeling uit kan rollen. “Risico’s blijven immers
risico’s.” Het draait natuurlijk om de vraag of de risico’s uiteindelijk ook daadwerkelijk beheerst worden door
een ondernemer. Volgens de geïnterviewde kan er geconcludeerd worden dat dit per onderneming anders is.
Geïnterviewde B
De geïnterviewde geeft aan dat de creditrating grotendeels gebaseerd wordt op kwantitatieve gegevens. De kwantitatieve informatie (de kasstroom, de solvabiliteit en de rentabiliteit) weegt voor 2/3 mee bij de totstandkoming van de creditrating. De kwalitatieve gegevens wegen voor 1/3 mee bij het bepalen van de creditrating. De geïnterviewde gaf tijdens het interview de onderstaande formule. Dit betreft een vrij algemene formule afkomstig uit het Basel 2 kapitaalakkoord. Deze formule wordt gebruikt voor het bepalen van de creditrating: Verwacht verlies = PD * LGD * EAD. Deze formule wordt door de geïnterviewde als volgt uitgelegd: De PD ( letterlijk kans op wanbetaling) wordt ingegeven door de kwalitatieve en kwantitatieve gegevens. De LGD geeft het verlies van de bank weer in geval van default. Het verlies bij default wordt bepaald door zekerheden die de kredietafnemer kan levert. De EAD geeft weer welk deel van de totale kredietruimte gebruikt wordt op het moment van default. Het saldo obligo en overstand bepalen de EAD. De geïnterviewde geeft aan dat de PD grotendeels wordt bepaald door de solvabiliteitskengetallen, rentabiliteitskengetallen, kasstroomontwikkeling.
De geïnterviewde heeft aangegeven dat de beslissing omtrent het wel of niet verlenen van krediet afhankelijk is van de kredietbeoordeling. De bank waar Geïnterviewde B werkt gebruikt bij de kredietbeoordeling vier pijlers, te weten: Het privé vermogen, de kasstromen, de verkregen zekerheden en tot slot
onderneming/ondernemer. Bij onderneming/ondernemer gaat het om de persoon van de ondernemer. “Het
draait om de vraag hoe capabel hij of zij is.” Omdat het vaak kleine kredieten betreft in het MKB segment is de
beoordelingsprocedure redelijk gestandaardiseerd. Meestal vormt een intake gesprek, waarbij de
accountmanager de benodigde informatie verzameld om de rating te kunnen uitvoeren, de basis. Vervolgens berekend een prediction default model het kredietrisico wat de bank bij deze debiteur loopt. Tot slot fungeert de accountmanager als een soort stoplicht. Hij neemt uiteindelijk op basis van indrukken van de ondernemer, met de gegenereerde rating in zijn achterhoofd, de beslissing omtrent het wel of niet toekennen van het
32 krediet. De gegenereerde rating kan dus overruled worden door de accountmanager. Hij geeft echter aan dat dit in de praktijk niet vaak voorkomt.
Volgens de geïnterviewde kan er geconcludeerd worden dat het risicoprofiel van een onderneming slechts beperkt meeweegt bij de totstandkoming van de creditrating. Het gebrek aan informatie over het risicoprofiel wordt ondervangen door het opnemen van veel kwantitatieve gegevens bij het bepalen van de creditrating. Daarnaast spelen de gestelde zekerheden een belangrijke rol bij de besluitvorming omtrent het wel of niet verlenen van krediet. Geïnterviewde B is van mening dat informatieasymmetrie omtrent risico’s als volgt doorwerkt in de beschikbaarheid van krediet: “Informatieasymmetrie leidt er uiteindelijk toe dat de bank zich
geen oordeel kan vormen omtrent de kredietaanvraag, wat betekend dat de laatste ronde niet gehaald wordt. In die zin zou gesteld kunnen worden dat minder informatieasymmetrie leidt tot een hogere beschikbaarheid van krediet.”
Geïnterviewde C
De kredietbeoordeling wordt volgens geïnterviewde C grotendeels bepaald door de creditrating. Deze wordt als volgt berekend: PD * LGD * EAD = EL ( expeted loss) = de rating = de rentevergoeding. Hij geeft daarbij aan dat de PD door zowel kwantitatieve als kwalitatieve variabelen tot stand komt. De kwantitatieve aspecten wegen zeker voor 2/3 mee bij de bepaling van de PD en de kwalitatieve aspecten voor 1/3. Voor deze verdeling geeft hij de volgende verklaring: “De harde cijfers over de kasstroom, de solvabiliteit en de rentabiliteit geven
een bank de meeste zekerheid.” De kwalitatieve gegevens hebben voornamelijk betrekking op de volgende
zaken: branchegegevens, concurrentiepositie, risicoprofiel en de kwaliteit van de ondernemer (DGA). De geïnterviewde geeft aan dat het verkrijgen en beoordelen van deze kwalitatieve gegevens doorgaans moeilijker is dan het beoordelen van de kwantitatieve gegevens. De harde cijfers zijn altijd de basis en wegen daarom voor 2/3 mee in de rating. De taak van de accountmanager is om de gemaakte aannames plausibel te kunnen maken. Het draait allemaal om de toelichting en onderbouwing van cijfers. Daarnaast is de LGD belangrijk omdat deze de exposure van de bank bepaalt. Als deze exposure met zekerheden zwaar gereduceerd kan worden heeft dit ook een belangrijk effect op de uiteindelijk kredietvoorwaarden. De geïnterviewde geeft aan dat het kredietbeoordelingsproces zwaar gestandaardiseerd is. De ingevoerde gegevens moeten echter wel altijd goed onderbouwd kunnen worden en dat is mensenwerk en verschilt daarnaast ook per casus. De door het statistische default prediction model geproduceerde creditrating vormt de basis voor de
kredietbeoordeling. Het is de taak van de accountmanager om de creditrating kritisch op waarde te schatten.
Geïnterviewde C geeft aan dat het niet beschikken over de juiste informatie uiteindelijk leidt tot een defensievere opstelling van de bank inzake de kredietverlening. “Zodra het gevoel bij de bank heerst dat er
sprake is van een grote informatieachterstand heeft dit een remmend effect op de kredietverlening.” Een goed
voorbeeld hiervan is volgens geïnterviewde C het steeds vaker eisen van tussentijdse cijfers indien de kredietaanvraag halverwege het boekjaar komt. Indien de ondernemer niet aan deze eisen voldoet, dan leidt
33 dit automatisch tot een defensievere houding van de bank en in het ergste geval wordt de kredietaanvraag zelfs niet verder behandeld.
De geïnterviewde is van mening dat transparantie over risico´s niet altijd de daadwerkelijk beslissing omtrent het wel of niet verlenen van krediet beïnvloedt. Dit is grotendeels gebaseerd op harde cijfers. De geïnterviewde geeft aan dat uiteindelijk het allerbelangrijkste bij financieren is dat er voldoende kasstroom genererend vermogen aanwezig is om de rente en aflossing van te betalen. De risico’s beïnvloeden echter wel ditzelfde cashflow genererend vermogen. Hieruit blijkt volgens de geïnterviewde het belang van de communicatie van (relevante) risico’s. Een goed voorbeeld hiervan is volgens de geïnterviewde het afhankelijk zijn van één of een paar grote afnemers.
Geïnterviewde D
Geïnterviewde D geeft aan dat er voor de kredietbeoordeling gebruikt gemaakt wordt van een creditrating. Deze rating bepaalt in belangrijke mate de uiteindelijk kredietbeoordeling. De geïnterviewde geeft aan dat de bank een eigen systeem ontwikkeld heeft voor het bepalen van de creditrating. Het systeem beoordeelt in principe de kredietaanvraag en de administratieve verwerking regelt de accountmanager. Daarnaast geeft de accountmanager de huidige situatie aan het systeem door (welke zekerheden er zijn versterkt, de jaarcijfers, de persoon van de ondernemer etc). Voor kredieten boven een miljoen euro wordt een kredietanalist
ingeschakeld. Dit komt omdat de exposure bij deze grote kredieten veel groter is. Kleine kredieten zijn
makkelijker af te boeken dan grote en bezorgen de bank derhalve minder pijn indien de ondernemer niet meer aan zijn verplichtingen kan voldoen. Voor het MKB segment wordt een statistisch default model gehanteerd. De creditrating geeft in principe de kans dat een debiteur niet aan de rente- en aflossingsverplichtingen kan voldoen. De database waaraan de ratingsoftware gekoppeld is bevat voornamelijk eigen gegevens (historische informatie van de debiteur, afgezet in zogenaamde peers, zodat de resultaten ook tegen soortgelijke gegevens afgezet worden). Daarnaast bevat de database branchegegevens en gegevens van algemeen economische aard. Er worden volgens de geïnterviewde geen externe ratings gebruikt.
De creditrating wordt meegenomen in de uiteindelijk kredietbeoordeling, echter, de creditrating kan wel overruled worden door de accountmanager. Het systeem ‘snapt’ soms niet alles, de geïnterviewde zegt hierover het volgende: “Neem een transportonderneming waarbij de branchegegevens in het prediction default
model aangeven dat de branche er niet goed voorstaat. Dit weegt mee in de bepaling van de creditrating. Het systeem blijkt echter vaak niet in staat om een onderneming die tegen de stroom in roeit van het gemiddelde te onderscheiden. Dit resulteert in een slechtere creditrating voor deze onderneming, terwijl dit niet
gerechtvaardigd is.” Daarnaast is het persoonlijk contact met de ondernemer erg belangrijk. Het
onderbuikgevoel van de accountantmanager speelt hierbij ook een doorslaggevende rol. Dit is dan ook het punt waarop bedrijfsrisico’s in belangrijke mate gaan spelen en waarbij men tracht de relevante risico’s in kaart te brengen om zo het kredietrisico voor de bank te kunnen bepalen. Uiteindelijk heeft de rating invloed op het
34 aan te houden kapitaalbeslag door de bank, wat leidt tot het rentepercentage welke per lening verschilt. De creditrating is als volgt opgebouwd:
- 30% jaarcijfers - 30% branchecijfers
- 40% ervaring met de ondernemer ( incl. verstrekte zekerheden).
Ook heeft volgens geïnterviewde D de mate van informatieasymmetrie invloed op de beschikbaarheid van krediet. Hij zegt hierover het volgende: “Ja dit werkt absoluut door. Als de bank op basis van de aangeleverde
informatie en de persoonlijke indruk geen goed gevoel bij de klant heeft, dan heeft dit consequenties voor de kredietverlening.” Hij geeft hierbij echter ook aan dat meer openheid over risico’s niet betekent dat er
automatisch meer krediet verleend wordt aan het MKB. Verderop in het interview geeft hij tevens het volgende aan: “Hoe meer informatie de bank heeft, des beter kan het kredietrisico dat de bank loopt worden
ingeschat en dus des te lager is uiteindelijk de informatieachterstand van de bank ten opzichte van de
kredietnemer. Dit kan zowel positief als negatief uitvallen voor de ondernemer. Het hoeft niet perse te leiden tot een hogere beschikbaarheid van krediet. Het leidt uiteindelijk wel tot een betere allocatie van financiële
middelen. De bank is beter in staat om goede risico’s van slechte risico’s te onderscheiden.”
Geïnterviewde E
Geïnterviewde E vertelt dat bij het kredietbeoordelingsproces gebruik wordt gemaakt van een creditrating. “De
rating geeft in principe de kans aan dat een ondernemer in wanbetaling treedt (de PD component) en voorspelt in principe het verwacht verlies voor de bank.” Hierbij wordt de volgende formule gehanteerd:
EL = PD * LGD * EAD. De LGD (loss given default) is het bedrag waarover exposure wordt gelopen en wordt beperkt door de zekerheden. De EAD (exposure at default) is het bedrag waarover in geval van wanbetaling daadwerkelijk risico wordt gelopen. De PD (probability of default) geeft de kans op wanbetaling. De
creditrating wordt volgens de geïnterviewde voor 2/3 bepaald door de financiële cijfers en voor 1/3 door niet-financiële gegevens. Bij niet-niet-financiële gegevens worden door de geïnterviewde de volgende voorbeelden genoemd:
- Of er sprake is van een cyclische branche. - Wat de key persons zijn binnen de onderneming. - Overstand op bijvoorbeeld RC.
- Zijn de gesignaleerde risico’s goed afgedekt.
Komt er een hoge rating uit het systeem, dan weerspiegelt dit een laag kredietrisico en ligt, als gevolg hiervan, de beslissingsbevoegd omtrent het verlenen van het krediet ook laag in de organisatie. Binnen het MKB wordt er vaak gebruik gemaakt van een statistisch default model om de rating te bepalen. In het systeem zijn voornamelijk branchegegevens opgenomen. De rol van de accountmanager legt zich voornamelijk toe op het
35 verkrijgen van de informatie die nodig is voor de creditrating. De geïnterviewde is van mening dat het
verkrijgen van de niet-financiële gegevens het moeilijkst is. “Hierbij komt ook veel kennis en ervaring van de
accountmanager zelf kijken om een goede inschatting over bijvoorbeeld de ondernemerskwaliteiten te maken.”
De bedrijfsrisico’s die een ondernemer loopt zijn volgens de geïnterviewde belangrijk voor de
kredietbeoordeling. “Eigenlijk werken de risico’s direct door op de bank, omdat als het fout gaat de bank het
krediet in het ergste geval moet afboeken.” Geïnterviewde E was redelijk stellig over het effect van
informatieasymmetrie op de beschikbaarheid van krediet. Hij zei hierover het volgende: “ Risico’s blijven
risico’s en zolang deze niet afgedekt zijn verandert het oordeel van mij niet. Als het goed is worden de risico’s normaliter ook wel gesignaleerd door middel van het stellen van de juiste vragen, daar is geen verslaggeving voor nodig. Het mooie aan de rating software is ook dat de accountmanager verplicht wordt om hier scherp naar te kijken.”
Geïnterviewde F
De geïnterviewde geeft aan dat zijn bank sinds Basel 2 ook gebruikt maakt van een creditrating waarop de kredietbeoordeling grotendeels wordt gebaseerd. De creditrating komt volgens de geïnterviewde voor
ongeveer 30% tot stand door jaarcijfers, voor 30% door branchegegevens en voor 40% door de persoon van de ondernemer. Hij geeft hierbij aan dat de creditrating de basis vormt voor de uiteindelijk kredietbeoordeling. Daarbij draait het om het maken van een inschatting van het kredietrisico. De geïnterviewde denkt dat als de informatieachterstand minder groot is dit niet één op één leidt tot meer kredietverlening. “Er kan wel een
beter oordeel gevormd worden als er meer informatie bekend is. In bepaalde gevallen leidt dit juist wel tot het verlenen van het krediet, terwijl dit in andere gevallen juist niet het geval is. Er kan gewoon beter een
inschatting gemaakt worden van het daadwerkelijke risicoprofiel. Zoals net besproken gebeurt dit nu met name door het aangaan van een intensieve relatie met de lener.”
Volgens de geïnterviewde is het kredietverleningproces voor het MKB zwaar gestandaardiseerd. Dat moet ook wel vanuit commercieel oogpunt om de concurrentie aan te kunnen met de andere banken. Door de
standaardisatie kan de bank aantrekkelijker kredietvoorwaarden bieden. Om deze standaardisatie te bewerkstellingen wordt er gebruikt gemaakt van een credit scoring model. De geïnterviewde verzameld de benodigde gegevens en voert deze in het systeem in. Hij geeft hierbij aan dat kwalitatieve gegevens , zoals informatie over de persoon van de ondernemer, moeilijker zijn in te winnen en ook moeilijker te beoordelen zijn dan de kwantitatieve gegevens zoals de jaarcijfers. Daarnaast spelen gestelde zekerheden een belangrijke rol in het MKB. De geïnterviewde zei hier het volgende over: “Als de zekerheden goed zijn is er al heel veel
36
Onderlinge verhouding in de resultaten
In de onderstaande tabel zijn de belangrijkste resultaten met betrekking tot de tweede onderzoekvraag samengevat. A B C D E F Opbouw creditrating. 2/3 kwantitatief 1/3 kwalitatief 2/3 kwantitatief 1/3 kwalitatief 2/3 kwantitatief 1/3 kwalitatief 30% jaarcijfers 30 % branche 40 % persoon ondernemer 2/3 financieel 1/3 niet financieel 30% jaarcijfers 30 % branche 40 % persoon ondernemer Weging risico’s in de creditrating.
Beperkt Beperkt Beperkt Beperkt Beperkt Beperkt Weging risico’s in de kredietbeoordeling. Licht, de creditrating vormt de basis voor bepaling van het uiteindelijk kredietrisico. Licht, de rating wordt niet vaak overruled in de praktijk. Licht, de creditrating vormt de basis voor bepaling van het uiteindelijk kredietrisico.
Zwaar, rating kan overruled worden bij de uiteindelijk kredietbeoordeling Zwaar, risico’s werken één op één door in het kredietrisico. Licht, de creditrating vormt de basis voor bepaling van het uiteindelijk kredietrisico. Resulteert minder informatieasymmetrie in minder kredietrantsoenering? Ja Ja Beperkt, risico’s blijven risico’s. Ja ja Beperkt, er kan vooral een beter oordeel gevormd worden.
Figuur 4.2: Onderlinge verhoudingen in de belangrijkste resultaten voor onderzoeksvraag 2.