sou · GTB316 · 2006-01-01 00:00:00 — De största svenska bankernas kreditrating (novem- ber 2004) Anm:a har ingen egen rating. Ratingen avser moderbolaget . En eventuell rating av banken kan avvika från moderbolagets. Bankernas historiska rating enligt Standard & Poors. 10.1.2Prisättning baserad på marknadspriser Ett annat sätt att prissätta garantier är att ta utgångspunkt i den prissättning av kreditrisk som görs på de finansiella marknaderna. Företag brukar få betala en riskpremie till sina långivare som är proportionell till konkurssannolikheten och som skall kompensera för den osäkerhet som investeraren tar på sig. Om det försäkrade institutet ifråga själv har givit ut räntebärande värdepapper kan en prissättning av garantin göras med utgångspunkt i den ränta mark- naden kräver för att låna ut pengar till institutet. Denna ränta kan jämföras med den ränta staten lånar till med samma löptid. Ränte- skillnaden kan betraktas som ett marknadspris på institutets risk. I kapitel 8 slås fast att prissättningen inte skall baseras på uppskattat marknadspris utan på en självkostnadsprincip. Från marknadspriset måste därför riskpremier av olika slag dras ifrån det som observeras på marknaden. Därefter måste systemets administrationskostnader adderas. Ett problem i sammanhanget är att de svenska bankernas upp- låning på kapitalmarknaden är begränsad. På dagslånemarknaden differentieras inte avgifterna med avseende på institut. Samtliga banker lånar till samma ränta. Inte heller bankcertifikatmarknaden går att använda. Den är liten och illikvid vilket medför en dålig prissättning. Det är bankernas helägda dotterbolag, bostads- instituten, som står för huvuddelen av bankkoncernernas upplåning på kapitalmarknaden. Ränteskillnaden mellan bostads- och stats- papper mäter emellertid inte kreditrisken i banken där inlåningen ligger utan i bankens dotterbolag. Ränteskillnaden skulle emellertid kunna vara en approximation för moderbankens kreditrisk. I diagram 10.3 illustreras ränteskillnaden mellan (helägt dotterbolag till ) och bolån och deras utveckling över tiden. Ränteskillnaden för femåriga obli- gationer var historiskt låg och låg strax för båda instituten mätt i årsränta. har en något förmånligare prissättning till följd av bättre rating och likvi- ditet. Ränteskillnad mellan bostadsinstitutens och statens upplåning (femåriga obligationer). (undre linjen) (övre linjen) Ränteskillnaden kan emellertid inte direkt översättas till förväntad förlust eftersom den också innehåller en kreditriskpremie som investeraren kräver för att bära den extra risk som en kreditobliga- tion innebär jämförd med en statsobligation. Därutöver har statens obligationer generellt sett en högre likviditet jämförda med värde- papper utgivna av bankerna. Detta resulterar i att investerarna krä- ver en kompensation i form av en likviditetspremie för att investera i sådana papper.2 Kreditriskpremien (exklusive förväntad förlust) och likviditetspremien måste således skattas och dras av från ränte- skillnaden för att få marknadens uppskattning av förväntad förlust. Likviditetspremien för bostadspapper torde uppgå till ett fåtal baspunkter (hundradels procent), maximalt . Även efter avdrag för denna premie kan konstateras att marknadens prissätt- ning ligger väsentligt över vad en beräkning utifrån officiell rating 2 Obligationer utgivna av privata aktörer, men som garanteras av staten, handlas med en ränteskillnad på 0,1-0,beroende på löptid. Detta trots att obligationerna har samma kreditrisk som statspapper. Exempel på sådana obligationer är de värdepapper som utges av Öresundsbrokonsortiet. ger vid handen (se avsnitt 10.6). Denna skillnad kan endast förkla- ras av kreditriskpremien. Tyvärr finns ingen tillförlitlig metod för att separera ränteskillnadens beståndsdelar och på ett sådant sätt få fram marknadens uppskattning av förväntad förlust. Det finns även andra konceptuella problem att ta hänsyn till. Dagens nedpressade ränteskillnader har delvis sin bakgrund i att marknaden tror att utestående bostadsobligationslån kommer att omvandlas till s.k. säkerställda obligationer vilket möjliggörs genom en ny lagstiftning.3 En sådan omvandling skulle innebära att obligationsinnehavarna får förmånsrätt i de utestående hypoteks- lånen vid en konkurs. Det kan innebära att bostadsinstituten får en högre kreditrating för sina lån jämförda med lån utställda av moderbankerna. Om detta sker skulle det framöver bli ännu svårare att dra några slutsatser om marknadens bedömning av bankerna genom att studera bostadsobligationsmarknaden. En tredje marknad där marknadens värdering av bankernas kreditrisk kan avläsas är ränteswapmarknaden. En ränteswap är ett avtal mellan två parter där parterna kommer överens att byta en ström av rörliga räntebetalningar mot en ström av fasta räntebetal- ningar över . Om den fasta räntan faller på mark- naden blir kontraktet värdefullt för den som tar emot de fasta rän- tebetalningarna. En förutsättning för att detta värde skall kunna realiseras är att motparten inte fallerar. Här uppstår en motparts- risk. För att kompenseras för denna kreditrisk erhåller motparten en ränta som överstiger den statliga räntan. Denna ränteskillnad brukar benämnas swapspread och kan användas som ett mått på marknadens pris på bankrisk. En nackdel med ränteswapmarknaden är emellertid att den, precis som depositmarknaden, inte prissätter individuell bankrisk. Istället handlar samtliga banker på marknaden till samma pris oavsett kreditvärdighet. Swapspreaden ger därför ett mer generellt mått på kreditrisken i banksystemet som sådant. I diagram 10.4 nedan illustreras swapspreaden för ett- och femårskontrakt över tiden. Som synes har marknadens prissättning av kreditrisk varierat kraftigt över tiden. Asienkrisen, kraschen i den amerikanska hedgefonden LTCM och betalningsin- ställelse 1998 är händelser som kraftigt påverkat marknadens pris- sättning av kreditrisk som visas i diagrammet. har emellertid spreaden krympt ihop. 3 Se lag (2003:1223) om utgivning av säkerställda obligationer. dag är den ettåriga swapspreaden medan den femåriga uppgår till . Det finns även institutionella problem när det gäller tolkningen av swapspreaden. De krympande spreadarna är delvis en effekt av att kreditriskpremierna på marknaden generellt sett har minskat. Det är emellertid också resultatet av ett nytt sätt att hantera kredit- risk på denna marknad. har avtal om margi- nalsäkerheter tecknats av motparterna. Det betyder att parterna kommer överens om att löpande betala in säkerheter när kontrak- tets värde förändras med marknadsutvecklingen, en sorts för- skottsbetalning. Det innebär att endast mindre belopp kommer att vara utsatt för motpartsrisk jämfört med tidigare och behovet av en kreditriskpremie har minskat. Det kommer således att vara svårt att framöver dra några bestämda slutsatser om marknadens förväntade förlust utifrån swapspreadens utveckling. Swapspreadar, två respektive fem år 10.1.3Prissättning baserad på optionsmodeller Ett tredje sätt att prissätta garantier, vid sidan av att använda rating och marknadspriser, är att dra nytta av att ett företags värde för aktieägarna kan beskrivas som en köpoption på företagets till- gångar. Det innebär att optionsmodeller kan användas för att här- leda ett företags konkurssannolikhet och därmed för att beräkna förväntad förlust. En köpoption ger innehavaren rätt, men ingen skyldighet, att köpa något till ett visst förutbestämt pris. Enligt modellen har ett aktieinnehav samma egenskaper som om aktieägarna hade haft en köpoption på företagets tillgångar. Aktieinnehavet kan jämföras med en situation där ägarna kan köpa företagets tillgångar av företagets långivare till värdet på de utestående skul- derna. I modellen antas att ett företag ställer in betalningarna om värdet av tillgångarna understiger värdet av skulderna. Är tillgångs- värdet större än skulderna utnyttjar ägarna optionen och tillgodo- gör sig det tillgångsvärde som överstiger skulderna. Skulle värdet av tillgångarna vara mindre än skulderna kommer aktieägarna inte att utnyttja köpoptionen, optionen blir värdelös och låntagarna får bära förlusterna. Konkurssannolikheten minskar ju större företa- gets tillgångar är i förhållande till skulderna och ju mindre risk dessa är behäftade med. Detta sätt att värdera företag på publicerades i den akademiska litteraturen av nobelpris- tagaren används flitigt för att skatta kre- ditrisker hos noterade företag och utnyttjas av banker och andra aktörer på de finansiella marknaderna. Det finns flera kommersiella tillämpningar av denna modell; Risk Metrics, Kamakura Corpora- tion och Moodys KMV är tre leverantörer av ratingtjänster base- rade på optionsvärdering. I den fortsatta framställningen beskrivs den modell Moodys KMV tillämpar. Detta företag beräknar, ut- ifrån en stor databas, sannolikheter för betalningsinställelse hos ett mycket stort antal noterade företag världen över med optionsmo- dellen. Deras produkter används framför allt av banker och andra aktörer på kreditmarknaden. Sannolikheten för betalningsinställelse skattas i tre steg: "On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates", , Vol. 29, MIT (1974), pp. 1.Estimera tillgångsvärde och volatilitet: Företagets marknads- värde på aktiemarknaden och bokförda skulder är kända vari- abler. Den förväntande framtida aktievolatiliteten (svängningar i aktiekursen) kan skattas, antingen med historiska data eller genom att avläsa marknadens förväntningar från noterade optionspriser. Utifrån dessa variabler kan tillgångarnas värde (som motsvarar nuvärdet av framtida kassaflöden) och tillgång- arnas volatilitet skattas genom användandet av optionsprissätt- ningsteori. Modellen förutsätter att företagets aktier är note- rade. Denna variabel beräknas genom att uttrycka skillnaden mellan tillgångar och skulder i antal standardavvikelser (volatiliteten i tillgångsvärdet). 3.Beräkna sannolikhet för betalningsinställelse. Utifrån avstånd- till-fallissemang kan konkursrisken skattas genom en statistisk fördelningsfunktion. I den akademiska litteraturen användes från början en s.k. normalfördelning. Denna fördelning produ- cerade emellertid sannolikheter som avvek kraftigt nedåt från vad som observerades i verkligheten. Företagens risk för betal- ningsinställelse underskattades. I Moodys KMV praktiska til? ?lämpning har därför istället sannolikheter skattats efter verkliga konkursdata. Sannolikhet för betalningsinställelse enligt KMV- modellen (1 Standardavvikelse) I diagrammet illustreras tillgångarnas förväntade utveckling från fram till slutet av perioden med den prickade linjen. Osäkerheten om värdet vid löptidens slut, volatiliteten, mäts i termer av standardavvikelse och illustreras i diagrammet av fördelningsfunktionen som representeras av den streckade linjen. Den myrstacksliknade formen illustrerar att det är störst sannolikhet att värdet av tillgångarna vid periodens slut hamnar nära det förväntade värdet medan sannolikheten avtar för tillgångsvärden som avviker såväl uppåt som nedåt från detta värde. Såväl förväntat värde som tillgångarnas volatilitet härleds genom att använda mark- nadspriset på aktierna, aktiekursens observerade volatilitet samt optionsprissättningsteori. Konkurspunkten, som i diagrammet illustreras av den heldragna horisontella linjen, bestäms av skuldernas bokförda värde. I det fall tillgångsvärdena hamnar nedanför denna punkt går företaget i konkurs. I detta fall inträffar konkursen om tillgångarnas värde hamnar mer än tre standardavvikelser från förväntat värde, vilket kallas för avstånd-till-fallissemang. Ju större avstånd-till-fallissemang, desto mindre konkurssannolikhet. Ytan under fördelningsfunktio- nen representerar sannolikheten för olika utfall. Hela ytan motsvarar . Den yta som är gråfärgad i diagrammet representerar de utfall när företaget går i konkurs. Ju större ytan är desto större sannolikhet att företaget går i konkurs. Utifrån historiska konkursdata kan en fördelning skattas som översätter avstånd-till-fallissemang till en konkurssannolikhet. 10.1.4Prissättning baserad på simuleringsmodeller En fjärde metod att prissätta garantier är att bygga skräddarsydda simuleringsmodeller. Sådana modeller kräver färre förenklingar än optionsprissättningsmodeller. I sådana kan man lättare modellera specifika egenskaper hos ett garantikontrakt, hos garantitagaren eller den omgivande makroekonomiska eller finansiella miljön. T.ex. kan företagets strategi beroende på omvärldsutveckling byg- gas in i modellen, vilket är en fördel. 10.2Skattning av årlig förväntad förlust i insättningsgarantisystemet Bankernas officiella rating kan användas i syfte att i grova drag beräkna förväntad förlust för systemet. Dessa beräkningar kan ge en uppfattning om vad en avgift satt enligt självkostnadsprincipen i runda tal skulle bli. Ratingföretagen presenterar s.k. default-stati- stik givet att ett företag innehar en viss rating. Denna statistik om- fattar emellertid inte bara konkurser utan också andra typer av betalningsinställelser, t.ex. i samband med olika former av rekon- struktionsförfaranden, men även sena betalningar. Denna statistik har använts vid beräkningarna som approximation till konkurs- sannolikhet (insättningsgarantin utlöses endast vid konkurs). Att använda ratinginstitutens redovisade frekvenser för betalnings- inställelse som approximation för konkurssannolikheten kan inne- bära att beräkningarna nedan överskattar den förväntade förlusten för systemet något. I är emellertid finansiella företag undantagna från lagen (1996:764) om företagsrekonstruktion. En bank kan dock teoretiskt sett ställa in betalningarna utan att någon begär institutet i konkurs. Utredningen har inte gjort någon dju- pare analys av hur stor betydelse denna förenkling kan tänkas få. Utredningen har valt att använda S & Ps statistik vid beräk- ningen nedan. S & Ps bygger sin statistik på de drygt tiotusen företag som institutet bedömt . Det finns historiskt en klar korrelation mellan rating och betalningsinställelse – ju högre rating, desto lägre sannolikhet att ett företag ställer in betalning- arna. Av företagen med (A)-rating ställer i genomsnitt 5 av 10 000 företag in betalningarna . Det är fem gånger så många som bland (AA)-ratade företag. Bland (CCC)-ratade företag ställer ett av tre företag in betalningarna . Noteras bör att de årliga betalningsinställelserna bland företag i de bästa ratingkategorierna är få till antalet vilket medför att de frekvenser som redovisas för dessa företag är behäftade med osäkerhet. Vid beräkningen som redovisas i tabell 10.2 har S & Ps faktiska rating använts för de större bankerna. Betalningsinställelsefrekven- sen har applicerats på samtliga fyra storbanker – (A)- respektive (AA)-rating. , som också har en officiell rating, har (BBB)-företagens frekvens använts. (Inget försök till differentiering har gjorts med avseende på plus- och minustecken.) saknar officiell rating. Istället har moderbolagets rating använts som en approximation. Övriga försäkrade institut saknar officiell rating. För övriga banker har antagits att hälften har en (BBB)-rating, dvs. samma ratingsteg som , och att andra halvan har en (BB)-rating. För värdepappers- instituten har en (BB)-rating applicerats. Vid beräkningen har en ettårig betalningsinställelsefrekvens använts som en approximation till konkurssannolikheten (dvs. sannolikheten att ett institut ställer in betalningarna givet den rating det tilldelats). Konkurssannolikheter för längre perioder är normalt väsentligt större, även om de annualliseras, eftersom de också reflekterar möjligheten till en gradvis försämrad kreditvärdighet över perioden. Konkurssannolikheterna redovisas i tabell 10.2. Beräknad förväntad förlust för insättningsgaranti- systemet enligt ratingansatsen Övriga bankaktiebolag (24 st.) Summa små och medelstora Summa spar- (76 st.) och medlemsbanker (2 st.) (10 st.) Anm: Observera att rating bygger på en bedömning av moderbolagets kreditvärdighet. En rating av dotterbolagen kan skilja sig från moderbolagets. Siffrorna för denna bank är sålunda behäftade med stor osäkerhet. I tabellen skattas den förväntade förlusten för insättnings- garantisystemet avseende enskilda institut eller grupper av institut i syfte att få en bild av den förväntade förlusten i systemet som hel- het. Vid beräkningen tas ingen hänsyn till möjligheten att staten går in och stöttar en bank innan konkurs, vilket skulle resultera i att insättningsgarantimedel inte skulle behöva användas. Denna prin- cipiella fråga diskuteras i avsnitt 9.3.1. Ur tabellen kan utläsas följande: Den årliga förväntade förlusten för insättningsgarantisystemet kan beräknas till eller av de garanterade insättningarna. Dagens avgiftsuttag på är således av samma storleksordning som den avgift som kan förväntas efter genomförandet av självkostnadsprincipen (om denna modell används). Beräkningen är känslig för vilka antaganden som används för de banker och värdepappersinstitut som inte är ratade. samtliga dessa institut har en (BBB)-rating blir den genom- snittliga avgiften . Antas (BB)-rating för samtliga blir snittavgiften . Beräkningen är också känslig för vilken förlustgrad vid konkurs som antas. Antas en förlustgrad på istället för blir den genomsnittliga avgiften . Användandet av ratingmetoden skulle innebära en kraftig omfördelning mellan institutskategorier. De stora bankerna skulle bära en väsentligt lägre andel av de samlade avgiftsuttaget och övriga institut en större andel. Omfördelningen illustreras i diagram 10.6. Som referens har ett system utan riskdifferentiering lagts in i diagrammet. Noteras kan att de stora bankernas andel skulle minska från närmare tre fjärdedelar till en åttondel av det samlade avgiftsuttaget medan övriga bankers andel av de samlade avgifterna skulle tre- till fyrdubblas. Värdepappersinstitutens avgiftsandel skulle mer än åttafaldigas. Notera att endast konkurssannolikheten differentieras i beräk- ningen medan förlustgraden givet konkurs hållits . Om också den senare differentieras med avseende på storlek kommer skillnaden bli ännu större. Observera att beräkningen rör sig om en grov uppskattning, varför alltför stora växlar inte skall dras på enskildheter i beräk- ningen. Andelar av inbetalda avgifter med olika risk diffe- rentieringssystem (schablonmässigt beräknad) (10 st) Spar- (76 st) och medlemsbanker (2 st) Summa små och medelstora bankaktiebolag Övriga bankaktiebolag (24 st) Med risk-diffrentiering byggd på rating Utredningen har också inhämtat beräkningar av sannolikheter för betalningsinställelse från Moodys KMV, ett dotterbolag till ratingföretaget . Dessa beräkningar är baserade på den s.k. KMV-modellen som redogörs för ovan. Modellen har tillämpats på huvuddelen av de institut som är note- rade på börs. I tabell 10.3 redovisas resultatet av beräkningarna. Sannolikheten för betalningsinställelse redovisas, liksom förväntad förlust. För de institut som är inte är marknadsnoterade har antagandena från ratingberäkningen i tabell 10.2 använts i syfte att erhålla den för- väntade förlusten för systemet som helhet. Från tabellen kan kon- stateras följande: Den förväntade förlusten skattas till eller 0,12 pro- cent av de garanterade insättningarna, obetydligt större jämförd med vad ratingmodellen gav vid handen. De stora bankerna uppvisar som kollektiv en förväntad förlust som överstiger den som ratingmodellen gav vid handen . Ökningen av den genomsnittliga förväntade förlusten blir emellertid marginell, från till av de garanterade insättningarna. Moodys KMV-modell klarar emellertid av att differentiera mellan banker på samma ratingsteg. Sålunda får Förenings- en lägre förväntad förlust medan får en högre förlust i jämförelse med ratingmodellen. De förväntade förlusterna för de mindre noterade bolagen ger en indikation på att antagandena för konkurssannolikhet när det gäller de mindre instituten som används i tabell 10.2 och 10.3 åtminstone inte är för höga. Även i detta fall sker en stark omfördelning av avgifterna från storbankerna till övriga institut. Konkurssannolikheter beräknade av Moodys KMV enligt optionsmodellen samt ratingmodellen Övriga bankaktiebolag (22 st.) Summa mindre och medelstora Summa spar- (76 st.) och med- lemsbanker (2 st.) (8 st.) *Avser moderbolagets konkurssannolikhet. Utredningen har även beställt historiska konkurssannolikhetsdata från Moodys KMV för de institut som omfattas av insättningsga- rantin, är börsnoterade och finns i Moodys KMV databaser. Resultaten redovisas i diagram nedan. I digrammen redovisas en tänkt avgift för insättningsgarantin för varje institut, månad för månad, där förlustgraden givet konkurs antas vara . Notera att diagrammen för de olika instituten har olika skalor såväl på den horisontella axeln (avgiftens storlek) som den vertikala (den tidsperiod beräkningarna avser). För och Capital har deras moderbolags konkurssannolikhet använts som en approximation. Vissa intressanta observationer kan göras utifrån diagrammen. För det första kan noteras avgiftens storlek varierar kraftigt över tiden. Detta till skillnad mot ratinginstitutens bedömningar som redovisas i diagram 10.7 a-m. Detta hänger delvis samman med att ratinginstituten baserar sin rating på en bedömning för en hel konjunkturcykel medan KMV-modellen ger en ögonblicksbild och därmed inkluderar konjunktursvängningar och marknadens momentana bedömning. Det finns naturligtvis möjlighet att jämna ut variationerna genom att använda rullande medeltal för konkurssannolikheterna , t.ex. 24 månader. Detta är t.ex. något som görs beträffande den kanadensiska insättningsgarantin vid beräkningen av förväntad förlust för systemet. För det andra kan avgifternas utveckling för och under bankkrisen studeras. kan konstateras att vissa av de mindre bolagen uppvisat en mycket hög risknivå som skulle ha inneburit mycket höga avgiftsnivåer för dessa institut. Det gäller främst , Bank och . Diagram 10.7.a-m: Insättningsgarantiavgift skattad enligt självkostnadsprincipen med KMV-modellen och antagande om återvinningsgrad I den studie som (Mercer) gjorde 2002 genomfördes simuleringar i syfte att se om den nuvarande avgiften på , med möjligheten att höja avgiften till , var tillräcklig för att täcka framtida infri- anden. Studien bedömde att den nuvarande avgiftsnivån under normala marknadsförhållanden skulle vara tillräcklig, vilket bekräftas av beräkningen ovan. Mercer konstruerade emellertid också en två-tillståndsmodell där extrema marknadsförhållanden inträffar av 20. I studien antogs att volatiliteten fördubblades och samvariationen mellan bankerna ökade under dessa år. Resultatet antydde att avgiften skulle behöva höjas till i genomsnitt av de garanterade insättningarna för att finansiera systemet under sådana händelser. Skulle sådana händelser inträffa innebär den av utred- ningen föreslagna avgiftsmodellen att avgiften kan höjas väsentligt under dessa perioder för att säkerställa att systemet är fullfinan- sierat. 10.3Prissättning hos övriga garantimyndigheter Som nämns i kapitel 7 är statens garantiverksamhet uppdelad på fem olika garantimyndigheter. Varje myndighet svarar i princip för prissättningen av garantier inom sitt specifika område. är RGK som prissätter garantier inom flera olika politikområden. I detta avsnitt beskrivs de prissättningsprinciper som tillämpas av tre garantimyndigheter; BKN, EKN och RGK. Ovan har redogjorts för IGN:s nuvarande prissättningsprinciper. EKN prissätter och administrerar Sidas garantier enligt samma principer som sina egna garantier, varför det saknas anledning att beskriva Sidas garantipris- sättning separat. EKN:s garantigivning har till syfte att främja svensk export genom att erbjuda garantier som skyddar mot risken att göra förluster vid exportaffärer. EKN prissätter exportkreditgarantier, investerings- garantier och u-krediter, de senare för Sidas räkning.