Kredietverliezenmodellen Risicobeheer en financiële stabiliteit aansteken

In mijn carrière van meer dan twee decennia in financieel risicobeheer en naleving van regelgeving, zijn er maar weinig gebieden die zo dynamisch zijn geëvolueerd of zo cruciaal zijn gebleken als de ontwikkeling en toepassing van modellen voor kredietverliezen. Deze geavanceerde kaders zijn niet langer slechts boekhoudkundige noodzaken; ze zijn fundamentele pijlers voor robuust risicobeheer, kapitaalallocatie en het waarborgen van systemische financiële stabiliteit. Van de frontlinies van leningen tot de bestuurskamers van wereldwijde instellingen, is het begrijpen en implementeren van effectieve modellen voor kredietverliezen van groot belang voor het navigeren door het complexe economische landschap van vandaag.

Een kredietverliezenmodel is een financieel hulpmiddel dat is ontworpen om potentiële toekomstige verliezen op een financieel actief te schatten als gevolg van het falen van een kredietnemer om aan zijn contractuele verplichtingen te voldoen. Het primaire doel is om financiële instellingen in staat te stellen om proactief deze verwachte verliezen te erkennen en te voorzien, in plaats van te wachten tot een wanbetaling daadwerkelijk plaatsvindt. Deze vooruitziende benadering verbetert de transparantie en stabiliteit in de financiële verslaglegging aanzienlijk.

De verschuiving naar deze modellen kreeg aanzienlijke momentum met de introductie van wereldwijde boekhoudnormen zoals IFRS 9 (International Financial Reporting Standard 9) en CECL (Current Expected Credit Losses) in de Verenigde Staten. In tegenstelling tot eerdere “incurred loss” modellen die verliezen alleen erkenden wanneer er een waardevermindering had plaatsgevonden, vereisen deze nieuwe kaders de erkenning van Verwachte Kredietverliezen (ECL).

In de praktijk betekent dit het beoordelen van kredietrisico vanaf het moment dat een financieel instrument wordt gecreëerd. Bijvoorbeeld, de geconsolideerde financiële overzichten van de States of Guernsey Group stellen expliciet dat onder IFRS 9, “Verwachte kredietverliezen worden gemeten op basis van ofwel 12-maands verwachte kredietverliezen of levenslange verwachte kredietverliezen” (States of Guernsey Group, Geconsolideerde Financiële Overzichten, Opmerking 2(h)(ii)). Dit fundamentele onderscheid bepaalt de reikwijdte en omvang van voorzieningen.

Een uitgebreid model voor kredietverliezen opbouwen omvat het integreren van verschillende probabilistische en financiële concepten. Mijn ervaring heeft aangetoond dat de nauwkeurigheid die op elk onderdeel wordt toegepast, direct samenhangt met de voorspellende kracht en betrouwbaarheid van het model.

• Kans op Wanbetaling (PD) Dit schat de waarschijnlijkheid dat een lener in gebreke blijft bij zijn verplichtingen over een bepaalde periode. PD-modellen maken doorgaans gebruik van historische gegevens, kredietscores, financiële verhoudingen en kwalitatieve factoren. Ik heb vaak gezien dat instellingen interne beoordelingsschalen gebruiken, vergelijkbaar met die van kredietbeoordelingsbureaus zoals Fitch Ratings voor gestructureerde financiering, om een PD aan elke lener toe te wijzen.

• Verlies Gegeven Wanbetaling (LGD) LGD vertegenwoordigt het aandeel van een blootstelling dat een instelling verwacht te verliezen als er een wanbetaling plaatsvindt, na rekening te houden met terugvorderingen uit onderpand of andere bronnen. Het berekenen van LGD is complex en omvat historische terugvorderingspercentages, waarderingen van onderpand en juridische kosten die verband houden met de oplossing van wanbetalingen.

• Blootstelling bij Default (EAD) EAD is het totale uitstaande bedrag waaraan een financiële instelling blootgesteld zou zijn op het moment dat een lener in gebreke blijft. Voor eenvoudige leningen kan dit eenvoudig zijn, maar voor kredietlijnen of doorlopende faciliteiten vereist het het inschatten van toekomstige opnames.

• Incorporeren van Vooruitkijkende Informatie Een cruciale differentiator van huidige impairmentmodellen is hun vooruitziende aard. Dit houdt in dat macro-economische voorspellingen - zoals BBP-groei, werkloosheidspercentages en renteveranderingen - worden geïntegreerd in de PD-, LGD- en EAD-schattingen. Vanuit mijn perspectief is dit waar de kunst de wetenschap ontmoet, aangezien economische scenario’s zorgvuldig moeten worden gekalibreerd om potentiële toekomstige stress te weerspiegelen.

Het IFRS 9-kader, zoals aangenomen door entiteiten zoals de States of Guernsey Group, definieert drie fasen van kredietverliezen, die van invloed zijn op hoe ECL wordt gemeten:

• Fase 1: 12-maanden ECL

  • Voor financiële activa waarbij er sinds de initiële erkenning geen significante toename van het kredietrisico is geweest. Instellingen erkennen een voorziening voor verwachte kredietverliezen die voortvloeien uit wanbetalingsgebeurtenissen die mogelijk binnen de komende 12 maanden plaatsvinden.

• Fase 2: Levenslange ECL (Niet-kredietverstoord) Voor financiële activa waarbij er sinds de initiële erkenning een significante toename van het kredietrisico is geweest, maar die nog niet als kredietverliezend worden beschouwd. Hier erkennen instellingen een voorziening voor verwachte kredietverliezen over de gehele verwachte levensduur van het financiële instrument.

• Fase 3: Levenslange ECL (Krediet-gestoord) Voor financiële activa die als kredietverstoord worden beschouwd (bijv. meer dan 90 dagen achterstallig of onderhevig aan herstructurering, zoals opgemerkt door de States of Guernsey Group, Opmerking 2(h)(ii)). Instellingen erkennen een voorziening voor verwachte kredietverliezen over de levensduur en de rente-inkomsten worden berekend op het netto boekbedrag (bruto boekbedrag minus de waardevermindering).

De effectiviteit van elk kredietverliesmodel hangt af van de kwaliteit en beschikbaarheid van gegevens. Uitgebreide, gedetailleerde historische gegevens over wanbetalingen, terugvorderingen en macro-economische variabelen zijn onmisbaar. Als finance professional heb ik uit de eerste hand gezien hoe gegevenshiaten zelfs de meest theoretisch solide modellen kunnen ondermijnen.

Financiële instellingen vertrouwen steeds meer op geavanceerde technologieplatforms om de gegevens te beheren, complexe berekeningen uit te voeren en de benodigde rapporten te genereren. Bedrijven zoals Moody’s bieden oplossingen zoals “Risk and Finance Lending Suite” en “Intelligent Risk Platform”, die de mogelijkheden bieden voor “balans- en portfoliobeheer” en helpen om met vertrouwen door risico’s te navigeren (Moody’s, Insights). Deze platforms automatiseren veel van de gegevensinvoer, modeluitvoering en rapportage, wat cruciaal is voor het beheren van grote, diverse portefeuilles.

Regulators wereldwijd spelen een cruciale rol in het vormgeven en handhaven van de normen voor modellen voor kredietverliezen. De Division of Banks (DOB) in Massachusetts, bijvoorbeeld, fungeert als “de chartering authority en primaire toezichthouder voor financiële dienstverleners,” met een kernmissie om “een solide, concurrerende en toegankelijke financiële dienstenomgeving te waarborgen” (Mass.gov, Division of Banks). Dit toezicht strekt zich natuurlijk uit tot hoe financiële instellingen kredietrisico’s beoordelen en voorzieningen treffen.

Een belangrijke regelgevende toepassing van modellen voor kredietverliezen is stress testing. Regelgevers, zoals de Bank of England, voeren regelmatig “gelijktijdige stress tests van het Britse banksysteem uit om de FPC en de PRA te ondersteunen bij het behalen van hun doelstellingen” (Bank of England, Stress testing the UK banking system, Guidance on the 2025 stress test for participants, gepubliceerd op 24 maart 2025). Deze tests simuleren ongunstige economische scenario’s om de veerkracht van financiële instellingen en de adequaatheid van hun kapitaalbuffers onder extreme omstandigheden te beoordelen. De inzichten die voortkomen uit stress tests informeren vaak de kapitaalvereisten en toezichtsacties, wat de kritieke link tussen verliesmodellering en systeemstabiliteit onderstreept.

Bovendien richten toezichthouders zich steeds meer op opkomende risico’s die de kredietkwaliteit kunnen beïnvloeden. De Massachusetts Division of Banks benadrukt bijvoorbeeld “Financiële en Klimaatgerelateerde Risico Bronnen” en “Cybersecurity voor de financiële dienstverlening” (Mass.gov, Division of Banks). Dit geeft aan dat er een groeiende verwachting is dat modellen voor kredietverliezen factoren zoals de impact van klimaatverandering (bijvoorbeeld fysieke en transitie risico’s in de banksector, zoals opgemerkt door Moody’s Insights) en cyberdreigingen in hun vooruitziende beoordelingen moeten opnemen.

Het implementeren en onderhouden van modellen voor kredietverliezen is een ingewikkeld, doorlopend proces. Uit mijn persoonlijke ervaring met het leiden van modelleringsgroepen, zijn de praktische uitdagingen vaak net zo significant als de theoretische complexiteiten.

• Beschikbaarheid en Kwaliteit van Gegevens Een aanhoudende hindernis blijft het veiligstellen van schone, consistente historische gegevens. Financiële instellingen hebben vaak te maken met gefragmenteerde legacy-systemen, wat aanzienlijke inspanningen vereist voor gegevensaggregatie en validatie voordat de ontwikkeling van modellen echt kan beginnen.

• Modelcomplexiteit en Validatie Hoewel conceptueel eenvoudig, kunnen de daadwerkelijke modellen ongelooflijk complex zijn, wat geavanceerde statistische technieken en uitgebreide computerbronnen vereist. Het iteratieve proces van modelvalidatie, een cruciale stap die ik persoonlijk talloze keren heb begeleid, zorgt ervoor dat modellen robuust zijn, geschikt voor het doel en presteren zoals verwacht onder verschillende economische omstandigheden. Dit omvat backtesting, benchmarking tegen branchegenoten en gevoeligheidsanalyse.

• Integratie met Bedrijfsprocessen De ware waarde van een impairmentmodel komt tot uiting wanneer de resultaten naadloos worden geïntegreerd in strategische bedrijfsbeslissingen - van leningoriginate en prijsstelling tot portfoliobeheer en kapitaalplanning. Dit vereist nauwe samenwerking tussen risico-, financiën- en bedrijfsunits, waarbij complexe modelresultaten worden vertaald naar uitvoerbare inzichten.

De iteratieve aard van modelverbetering is ook van groot belang. Economische omstandigheden verschuiven voortdurend, nieuwe gegevens worden beschikbaar en de regelgevingseisen evolueren. Een model dat vorig jaar perfect was gekalibreerd, kan dit jaar aanzienlijke aanpassingen vereisen om relevant en nauwkeurig te blijven.

Het landschap voor modellen voor kredietverliezen evolueert voortdurend. Verschillende belangrijke uitdagingen en trends vormen hun toekomst:

• Dynamische Macroeconomische Omgeving Onzekerheden voortkomend uit wereldwijde conflicten, inflatie en verschuivende monetaire beleidsmaatregelen maken het voorspellen van toekomstige economische scenario’s uitdagender dan ooit. Modellen moeten aanpasbaar zijn en in staat om snel nieuwe informatie te integreren.

• Opkomende Risico’s De toenemende focus op milieu-, sociale en governance (ESG) factoren, naast risico’s zoals klimaatverandering en cyberbeveiliging, vereist de integratie van nieuwe gegevensbronnen en modelleringsbenaderingen in bestaande kaders. Zoals te zien is bij de focus van Mass.gov en Moody’s op deze gebieden, is dit niet langer optioneel.

• Technologische Vooruitgangen De opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) biedt zowel kansen als uitdagingen. Terwijl deze technologieën beloven meer geavanceerde voorspellende mogelijkheden te bieden, brengen ze ook vragen met zich mee over modelinterpretatie, bias en governance.

De evolutie van kredietverliesmodellen weerspiegelt de voortdurende inzet van de financiële sector voor meer transparantie, veerkracht en proactief risicobeheer. Terwijl we vooruitkijken, zal het vermogen om deze modellen snel aan te passen aan nieuwe informatie en opkomende risico’s het succes van financiële instellingen bepalen bij het handhaven van een gezonde en concurrerende omgeving.

Kredietverliezenmodellen zijn onmisbare hulpmiddelen die verder gaan dan louter naleving en dienen als de basis voor prudent financieel beheer en systeemstabiliteit. Door hun vooruitziende beoordeling van Verwachte Kredietverliezen (ECL), ondersteund door robuuste data-infrastructuur en gevalideerd door rigoureuze processen zoals de 2025 Bankkapitaal Stress Test (Bank of England, gepubliceerd op 24 maart 2025), stellen deze modellen financiële instellingen in staat om kredietrisico effectief te anticiperen, te meten en te mitigeren in een voortdurend veranderende wereldeconomie. Hun voortdurende verfijning, waarbij inzichten van instanties zoals de Massachusetts Division of Banks (Mass.gov) worden geïntegreerd en gebruik wordt gemaakt van geavanceerde platforms zoals die aangeboden door Moody’s (Insights), is cruciaal voor het waarborgen van financiële gezondheid en het bevorderen van vertrouwen.