prop · H40334 · 2016-11-03 00:00:00 — En viktig skillnad är att metod baseras på nytillkomna årskohorters sammansättning vad gäller risken för fallissemang, medan CSN:s metod baseras på konstaterat missköta betalningars andel av all utlåning. metod innebär därmed också att resultaten varierar något mellan olika årskohorter. 38Riksrevisionens beräkning baserat på uppgifter från CSN (2016a och 2016b). 39Se bilaga 1 för en förklaring av hur förväntad förlust beräknas med beaktande av sannolikhet för fallissemang och förlust givet fallissemang. R I K S R E V I S I O N E N S T A T E N S K R E D I T F Ö R L U S T E R P Å S T U D I E L Å N 5.3.1Förlustavsättning går endast att beräkna med förenklade antaganden Den viktigaste iakttagelsen av ansats att räkna på förväntade förluster på studielån är att den förväntade förlusten aldrig kan vara noll i utlåning med kreditrisk. En annan viktig iakttagelse är att risken varierar mellan olika årskullar av nya återbetalningsskyldiga låntagare. Det är inte möjligt att skatta sannolikheten för fallissemang baserat på utfall förrän ett tillräckligt stort antal annuitetslån skrivits av p.g.a. ålder. Därför går det inte att beräkna förväntad förlust under studielånens löptid annat än med förenklade antaganden eller möjligtvis med utfall från tidigare lånesystem som har helt andra lånevillkor. Däremot är det möjligt att förfina beräkningen av den del av nuvarande avsättning som kan hänföras till misskötta betalningar. Mervärdet med detta skulle framförallt vara att en sådan beräkning även tar hänsyn till att risken varierar något mellan olika kohorter. Om de förväntade förlusterna gick att beräkna per kohort, så öppnar det för möjligheten att låta varje kohort bära hela eller delar av sin egen risk med en riskpremie – en lösning som diskuteras av Barr och (2010). 5.3.2Underlag för prioriteringar i återbetalningsverksamheten Det råder inget tvivel om att låntagare bosatta i utlandet är en stor riskgrupp vad gäller återbetalningen av studiestödsfordringar. Detsamma gäller låntagare för vilka adressen är okänd, liksom för vissa grupper av låntagare i , t.ex. låntagare utan eftergymnasial utbildning eller med endast grundläggande utbildningsnivå. CSN har god kontroll på att dessa risker finns och arbetar med att minska riskerna. Däremot har myndigheten inte arbetat aktivt med att identifiera riskgrupper redan vid utlåningstillfället eller när återbetalningen startar. Den kvantitativa analysen ovan ska ses som en första indikation på att framåtblickande analysmetoder skulle kunna utgöra ett underlag för att förbättra effektiviteten vad gäller återbetalningar. Även om det inte sker någon kreditprövning av nya studielåntagare, så bör det vara fullt möjligt att i ett tidigt skede identifiera låntagare som löper större risk att få framtida betalningsproblem enligt olika definitioner. Låntagarna kan därefter delas in i olika riskklasser som kan ingå som underlag för CSN:s prioriteringar vad gäller återbetalningsarbetets olika delar. R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Barr N (2010). Paying for higher education: What policies, in what order?, opublicerat manuskript, Review of Higher Education Funding and , , . Barr N och (2010). Interest subsidies on student loans: A better class of Drain, CSN, 2015a. Budgetunderlag 2016–2018. CSN, 2015b. CSN, 2015c. Ökad återbetalning från utomlandsbosatta. CSN, 2016a. Budgetunderlag 2017–2019. CSN, 2016b. (1955). , i Solo R A (red. ), Economics and the Public Interest, , New . Gujarati D och Porter D (2009). Basic Econometrics, Education, . Gross J P K, Cekic O, Hossler D och (2009), What Matters in Student : A Review of the Research Literature. 39, nr 1, s. 19–29. (2014), College on Credit: A Multilevel Analysis of Student . Education, årg. 37, nr 2, s.169–195. Mezza A A och Sommer K (2015), A Trillion Dollar Question: What Predicts Student ?. ’s Finance & Economic Discussion Series, Working paper, s. 1–47. Regeringens proposition (1999/2000:10), Ett reformerat studiestödssystem. Regeringens proposition (2010/11:1), Budgetpropositionen . Regeringens proposition (2014/15:99), Vårändringsbudget . Regeringens proposition (2015/16:1), Budgetpropositionen . Regeringsbeslut U2015/2962/SF, Uppdrag att redovisa åtgärder för att öka återbetalningen av obetalda skulder. Regleringsbrev för avseende . Remisspromemoria U2014/4061/SF, Avskaffad åldersavskrivning för studielån och återkrav av studiemedel. R I K S R E V I S I O N E N S T A T E N S K R E D I T F Ö R L U S T E R P Å S T U D I E L Å N Yttrande : Samrådsyttrande – Uppdrag att utreda ändrade principer för hantering av förluster i fråga om studielån. Statens garantier och utlåning – en riskanalys. En reformerad budgetlag. Betänkande av Utredningen av budgetlagen. Årsredovisningar för staten åren 2004–2015. R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Efter litteraturstudier, kontakt med expertis hos och samråd med CSN identifierades ett antal faktorer som skulle kunna påverka sannolikheten att låntagare missköter sina betalningar. Därefter tog CSN för räkning fram ett antal variabler på individnivå med information om varje låntagares utestående skuld, betalningshistorik, nyttjande av trygghetsregler, kronofogdekrav m.m. Till dessa kopplades uppgifter från SCB om bland annat förvärvsinkomster, sysselsättningsstatus, lärosäte, studieinriktning, avklarade högskolepoäng m.m. Populationen består av samtliga låntagare som fått annuitetslån åren 2001–2015. Eftersom kvaliteten på CSN:s data var sämre avgränsades den observerade perioden för vissa uppgifter från CSN till 2008–2015. Data från SCB finns tillgänglig . Populationen omfattar totalt 1,4 miljoner individer. Som nämnts i tidigare kapitel i rapporten inträffar fallissemang på studielån egentligen inte förrän lån skrivs av p.g.a. uppnådd ålder eller av andra skäl. Eftersom det ännu inte finns något utfall för åldersavskrivning i det nuvarande lånesystemet är det därför inte möjligt att beräkna förväntade förluster under studielånens hela löptid med en metod som baseras på historiskt utfall. Därför måste fallissemang med nödvändighet approximeras, exempelvis med den definition av låntagare med konstaterat misskötta betalningar som CSN använder i beräkningen av osäkra fordringar. Då tas emellertid ingen hänsyn till fallissemang till följd av trygghetsregler eller dödsfall. För att skatta sannolikheten för misskötta betalningar har använt en logistisk regression. Det är en standardmetod vid sannolikhetsberäkningar där utfallsvariabeln är binärt specificerad och alltså kan anta värdet 0 eller 1.40 I det här fallet anger utfallsvariabeln om låntagaren sköter alternativt missköter sina betalningar (0 respektive 1). Varje individs sannolikhet att missköta sina betalningar skattas givet de individuella egenskaper och beteenden som de oberoende variablerna representerar. Regressionen har utförts på nya återbetalningsskyldiga för en period som delvis bestäms av valet av utfallsvariabel. Därefter har regressionsresultaten applicerats på följande års kohorter av nya återbetalningsskyldiga och deras egenskaper. På så sätt blir det möjligt att undersöka hur mycket den skattade sannolikheten varierar mellan olika årskullar. Skälet till att regressionen utförs på nya återbetalningsskyldiga, snarare än nya låntagare, är att det är först när återbetalningskedjan startar som det är möjligt att 40Se Gujarati och Porter (2009). Logistisk regression är också en vanligt förekommande metod vid beräkning av kreditrisk, se avsnitt 2.1. R I K S R E V I S I O N E N S T A T E N S K R E D I T F Ö R L U S T E R P Å S T U D I E L Å N mäta kreditrisk.41 Tabell B1 sammanfattar de överväganden vi gjort kring valet av utfallsvariabel. Tabell B1 Tänkbara utfallsvariabler för beräkning av sannolikhet för fallissemang på studielån. Låntagare med konstaterat misskötta betalningar enligt CSN:s beräkningsmodell för osäkra fordringar. betalningar enligt denna definition ska ha varit återbetalnings- Den observerade populationen begränsas därför till låntagare som blivit återbetalningsskyldiga . skattas är sannolikheten att klassas enligt CSN:s Kriterium 1 år Låntagare med ärenden som restförs hos (KFM). Regressionen kan utföras på än ovan. har valt perioden –2011 för att kunna skatta sannolikheten att nya återbetalningsskyldiga har ärenden hos KFM Observera att endast låntagare bosatta i kan restföras hos KFM. Låntagare med ärenden som lämnats över till inkasso för indrivning. Detta är en problematisk utfallsvariabel, eftersom endast låntagare bosatta i utlandet kan bli föremål för indrivning via inkasso. Åtgärden används på olika sätt i olika länder, vilket kan bidra till Låntagare som fått avskrivningar. Skuldavskrivning p.g.a. ålder och dödsfall kan inte hanteras, eftersom sådana knappast har hunnit inträffa ännu vad gäller annuitetslån. kan därför inte beräknas med denna utfallsvariabel som grund, baserat på utfallsdata om annuitetslån. Avsaknaden av utfallsdata för skuldavskrivning på grund av uppnådd åldersgräns innebär att det inte är möjligt att beräkna förväntade förluster under lånens hela löptid. beräkningar tar istället sikte på den del av de förväntade förlusterna som beror på bristande betalningsvilja, vilket CSN:s kriterium för misskötta betalningar är ett uttryck för. Resultatet av beräkningarna redovisas i kapitel 5. Som ett komplement har vi även använt ärenden hos KFM för att skatta en separat regression. Nedan redovisas resultatet av beräkningarna för denna utfallsvariabel. Sannolikhet för restfört ärende hos KFM Efter två skriftliga påminnelser och ett kravbrev från CSN skickas förfallna belopp att betala per automatik till KFM. restfördes av samtliga återbetalningsskyldiga med minst ett ärende hos KFM som gällde annuitetslån. 41 Intervju vid , . R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Sannolikheten att ett ärende ska gå så långt är, precis som för skattningen av misskötta betalningar enligt CSN, olika för olika låntagare. Skattningen är utförd på individer som blev återbetalningsskyldiga –2011 med utfallet att restföras hos KFM . Utförliga resultat av regressionen återfinns i den elektroniska bilagan. I detta fall räcker det att konstatera att beräkningsresultaten även här ligger i linje med forskningsresultat på området, men att koefficienterna skiljer sig åt jämfört med när skattningen gjordes på utfallsvariabeln misskötta betalningar enligt CSN. Detta kan delvis förklaras av att tidsperspektivet är ett annat och därmed lämnat utrymme åt andra faktorer som inte fångas upp i modellen. En annan anledning kan vara CSN:s snäva definition av misskötta betalningar. Sannolikheten att restföras hos KFM p.g.a. obetalda inbetalningar av studielån är högre jämfört med sannolikheten att klassas som dålig betalare av CSN. För de allra flesta är däremot risken fortfarande låg. Diagram B1 nedan visar fördelningen av den skattade sannolikheten att restföras hos KFM som återbetalningsskyldig, enligt beräkningar. Diagram B1 Skattad sannolikhet att restföras hos KFM med minst ett ärende som återbetalningsskyldig, frekvensfördelning (%). Sannolikhet (0–100). Källa: beräkning. Hälften av individerna har en skattad sannolikhet på (medianen). Ett stort antal personer fördelar sig som en lång svans längs diagrammets x-axel. En fjärdedel av populationen har en skattad sannolikhet på mellan (kvartil 3) och upp till maxvärdet på cirka 83 procents skattad sannolikhet. När resultaten appliceras på årskohorter som blev återbetalningsskyldiga visar det sig att risken varierar något mellan de olika årskohorterna. R I K S R E V I S I O N E N S T A T E N S K R E D I T F Ö R L U S T E R P Å S T U D I E L Å N Beräkning av förväntad förlust Vid alla bedömningar av kreditrisk spelar tidsperspektivet stor roll. Risken för förluster ökar normalt ju längre löptiden är, vilket avspeglas i räntan på olika krediter. Studielån har jämförelsevis mycket långa löptider, vilket i kombination med mjuka villkor innebär högre kreditrisk, allt annat lika. På grund av lånevillkorens utformning inträffar inte fallissemang förrän kvarstående skuld skrivs av eller av andra skäl. Eftersom det ännu inte finns något utfall för åldersavskrivning i det nuvarande lånesystemet är det inte möjligt att beräkna förväntade förluster under studielånens hela löptid med en metod som baseras på historiskt utfall. Däremot går det att räkna på kreditrisken uttryckt som förväntad förlust på kortare sikt än lånens löptid. Estimat för förväntad förlust uttrycks normalt som en andel av exponerat belopp för fallissemang och ställs upp enligt formeln nedan där EL står för förlustandel (Expected Loss), PD för sannolikheten för fallissemang (Probability of Default) och LGD för förlustandel givet fallissemang (Loss Given Default). Ett annat sätt att uttrycka LGD är 1 minus återvinningsgrad. EL = PD × LGD Sannolikheten för fallissemang enligt CSN:s definition för misskötta betalningar, ger en förväntad förlust på av exponerat belopp för den senaste kohorten nya återbetalningsskyldiga i populationen (2013). Detta givet CSN:s antaganden om hur stor andel av skulden som betraktas som osäker baserat på ålder. Om fallissemang istället definieras som restfört ärende hos KFM kan den förväntade förlusten beräknas till av restfört belopp. Detta givet det förenklade antagandet att KFM:s genomsnittliga återvinningsgrad gäller för samtliga låntagare som hamnat hos KFM.42 Även denna siffra avser den senast tillkomna kohorten återbetalningsskyldiga i populationen. Skillnaden mellan de två estimaten beror på att det handlar om helt olika definitioner av fallissemang och dessutom olika (förenklade) antaganden om återvinningsgrad. 42KFM:s indrivningsprocent vad gäller studielån är för våra ändamål endast känd som ett genomsnitt och har legat på mellan . R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Alla tidigare utgivna rapporter finns tillgängliga på Omskolad till arbete? – Utbildningsstödet till varslade vid Den officiella statistiken – en rättvisande bild av samhällsutvecklingen? Återfall i brott – Hur kan samhällets samlade resurser användas bättre? Digitalradio – varför och för vem? – konkurrenskraftigt och ledande i energiomställningen? Aktivitetsersättning – en ersättning utan aktivitet? – vad kan göra för att möta rådets utmaningar Granskning av Årsredovisning för staten 2014 Transporter av farligt avfall – fungerar tillsynen? Regeringens styrning av SOS Alarm – viktigt för människors trygghet Patientsäkerhet – har staten gett tillräckliga förutsättningar för en hög Regeringens jämställdhetssatsning – tillfälligheter eller långsiktiga Överskuldsättning – hur fungerar samhällets stöd och insatser? Regeringens hantering av risker i statliga bolag Statens finansiella tillgångar – något att räkna med? Nyanländas etablering – är statens insatser effektiva? Länsstyrelsernas krisberedskapsarbete – Skydd mot olyckor, krisberedskap och civilt försvar Rehabiliteringsgarantin fungerar inte – tänk om eller lägg ner Gruvavfall – Ekonomiska risker för staten It-relaterad brottslighet – polis och åklagare kan bli effektivare Regional anpassning av arbetsmarknadsutbildning – vilka hänsyn tas till Transparensen i budgetpropositionen – Tillämpningen av det Tillsyn över brottsbekämpande myndigheter – En granskning av Erfarenheter av OPS-lösningen för R I K S R E V I S I O N E N S T A T E N S K R E D I T F Ö R L U S T E R P Å S T U D I E L Å N R I K S R E V I S I O N E N STATENS KREDITFÖRLUSTER PÅ STUDIELÅN har granskat statens hantering av risken för kreditförluster på studielån. Den samlade stocken av studielån från () uppgår till . Av dessa fordringar betraktar CSN som osäkra till följd av lånevillkorens utformning och bristande betalningsvilja. Låntagare i utlandet är kraftigt överrepresenterade bland dem som missköter återbetalningar av studielån. Studielånen är en del av studiestödet vars uppgift bland annat är att bidra till ett högt deltagande i utbildning. Därför avspeglar låneräntan inte kreditrisken utan subventioneras av staten. synliggörs statens kostnad för nya studielån genom att anslagsmedel avsätts för framtida förväntade förluster. Granskningen visar att förväntade förluster på studielån inte beräknas med etablerade metoder och att de ansträngningar CSN gjort för att öka återbetalningen av obetalda studieskulder inte har fått avsedd effekt. Granskningen visar också att regeringen tydligare skulle kunna informera om hur statens kostnader för studielån fördelar sig mellan lånevillkorens utformning respektive misskötta betalningar. Det saknas även tillgänglig information om träffsäkerheten i de olika trygghetsregler som ska kompensera för låntagares bristande betalningsförmåga – med andra ord om studielånens subventioner går till avsedda ändamål. Med bättre metoder för att mäta kreditrisk samt tydligare redovisning av kostnaderna för lånen, förbättras förutsättningarna för effektiv indrivning och välgrundade politiska beslut på området. Granskningsrapporten innehåller rekommendationer som riktar sig till CSN och regeringen. nybrogatan 55, 114 90 Utdrag ur protokoll vid regeringssammanträde Närvarande: statsminister , ordförande, och statsråden , , Y , M , , , , Hellmark , Ygeman, A , , , Bah Kuhnke, Strandhäll, Shekarabi, , , , , Regeringen beslutar skrivelse om statens kreditförluster på studielån