Zoals aangegeven is dit onderzoek een vervolg op onze eerdere onderzoeken in de voorgaande twee themanummers van Het Jaar Verslagen. In dit onderzoek richten we ons op dezelfde populatie van 49 banken ten einde uiteengezette verwachte gevolgen van de overgang naar IFRS 9 te ijken aan de uiteindelijk gerapporteerde gevolgen. De door ons gebruikte populatie van 49 banken is onderdeel van de EBA transparency exercise³ en is een door de European Banking Authority (EBA) geselecteerde groep banken op basis van hun relevantie voor het nationale en Europese financiële systeem. De populatie bevat jaarrekeningen over 2018 van 49 banken en is op één bank na identiek aan het onderzoek van vorig jaar. De bank BFA Tenodores is vervangen door BankInter. De samenstelling van de populatie naar land van vestiging is gelijk gebleven. In dit artikel vergelijken we, waar mogelijk en relevant, de uitkomsten met onze vorige onderzoeken. Ook zullen we onze resultaten vergelijken met soortgelijke studies die naar de gevolgen van IFRS 9 zijn uitgevoerd.

We verwijzen naar appendix 1 voor de samenstelling van onze populatie. Het balanstotaal van de onderzochte 49 banken bedraagt EUR 26.699.607.000.000, oftewel ongeveer 27 biljoen euro. Dit betreft ongeveer 82% van de balansomvang van de Europese banksector (ECB 2019). Het eigen vermogen van de banken in de populatie bedraagt EUR 1.625.102 miljoen (oftewel 6,1% van het balanstotaal). Er is een groot verschil in omvang van de banken in de populatie; de grootste bank gemeten in balanstotaal is HSBC (EUR 2.518 miljard), de kleinste bank is Bank of Ireland (EUR 29 miljard).

Tabel 1.Download as CSV 

Populatie karakteristieken.

N	49
Balanstotaal 1 januari 2018 (in miljoenen euro)	26.699.607
Eigen vermogen 1 januari 2018 (in miljoenen euro)	1.625.102

Banken maken over het algemeen geen melding dat het proces van IFRS 9-implementatie is afgerond. Hoewel dit niet verplicht is op basis van IFRS, hadden we verwacht dat gegeven de complexiteit van de implementatie van IFRS 9 banken hier aandacht aan zouden hebben besteed. Een verklaring zou kunnen zijn dat de door de banken toegepaste ECL-modellen nog nader moeten worden uitgewerkt, verfijnd en gevalideerd. In dit verband merken we op dat de toezichthouders en regelgevers de implementatie van IFRS 9 door Europese banken blijven monitoren. Zo heeft de EBA recentelijk een roadmap voor IFRS 9 deliverables gepubliceerd en tegelijkertijd ook de volgende benchmarking exercise aangekondigd⁴, waarin zij modelleringspraktijken en de impact van IFRS 9 op kapitaalratio’s van Europese banken gaat vergelijken. Het doel van dit vergelijkingsonderzoek is om na te gaan of het gebruik van verschillende methodes, modellen, scenario’s en de gehanteerde (input)gegevens kunnen leiden tot materiële inconsistenties in ECL-uitkomsten (en daarmee, in het bijzonder, op de kernkapitaalratio⁵). De verwachting bestaat dat als de EBA komt met nadere voorschriften (deliverables) voor de kwantitatieve modellering van het ECL-model, deze het toe te passen IFRS 9 ECL-model en de hoogte van de kredietvoorzieningen zouden kunnen beïnvloeden.

IFRS 9 kent drie categorieën van classificatie voor financiële activa met bijbehorende waarderingsgrondslag inclusief grondslag voor de verwerking van optredende waardewijzigingen. Deze categorieën betreffen: 1) amortised cost (AC); 2) fair value through other comprehensive income (FVOCI); en 3) fair value through profit or loss (FVTPL). Een belangrijk verschil met IAS 39 is dat er een dubbele toets moet worden gehaald voordat sprake kan zijn van opname in de AC-categorie: een businessmodel- en kasstroomkenmerkentoets. De businessmodeltoets wordt uitgevoerd om te beoordelen of de bank de intentie heeft het financieel actief aan te houden tot het einde van de looptijd met het doel om de rente- en aflossingskasstromen te innen (‘held to collect’). In de kasstroomkenmerkentoets wordt nagegaan of het financieel actief enkel rente- en aflossingskasstromen genereert (‘solely payments of principal and interest’; SPPI). Waardering tegen (geamortiseerde) kostprijs staat dus alleen open voor die instrumenten die voor beide toetsen slagen. Dat betekent dat als aan één van beide toetsen niet wordt voldaan het instrument op reële waarde moet worden gewaardeerd.⁶ Het moeten voldoen aan deze twee toetsen kan er toe leiden dat financiële instrumenten volgens IFRS 9⁷ op een andere wijze worden geclassificeerd en gewaardeerd dan onder IAS 39. Een aangepaste classificatie leidt tot een herziene waardering die invloed kan hebben op het eigen vermogen van de bank per 1 januari 2018.

We hebben allereerst onderzocht op welke wijze banken inzicht geven in de (herziene) classificatie van financiële instrumenten. IFRS 7 bevat specifieke toelichtingsvereisten voor de eerste toepassing van IFRS 9.⁸ Op basis van IFRS 7.6 en 7.42L dient per soort (class) financieel actief of verplichting een toelichting op de classificatie en waardering onder IAS 39 en onder IFRS 9 te worden gegeven.

Een soort financieel instrument heeft vergelijkbare kenmerken. Afhankelijk van het business model of toepassing van een fair value-optie kan echter wel voor een vergelijkbaar financieel instrument een andere classificatie worden gehanteerd. Derhalve is het voor de lezer waardevol om het soort financieel instrument te kunnen onderscheiden van de drie classificatiecategorieën onder IFRS 9 (AC, FVOCI, FVTPL).⁹ Bij toelichting naar soort financieel instrument is aansluiting naar de relevante balanspost noodzakelijk.¹⁰ Voorbeelden van soorten financieel instrumenten die banken onderkennen zijn onderhandse leningen (loans), genoteerde schuldinstrumenten (debt securities), eigen vermogensinstrumenten (equity instruments), derivaten, garanties en loan commitments (zie figuur 1 voor meer voorbeelden). Tabel 2 laat zien in hoeverre banken de classificatie en waardering hebben toegelicht per soort en per balanspost.

Figuur 1.

Best practice: classification & measurement. Barclays PLC, Annual report 2018, p. 348. https://home.barclays/investor-relations/reports-and-events/annual-reports/.

Tabel 2.Download as CSV 

Classification & Measurement.

N=48	N	%
Toelichting per balanspost	44	92%
Toelichting per soort financieel instrument	30	63%

Eén bank heeft aangegeven dat de wijzigingen in classificatie en waardering niet materieel zijn. De populatie komt daarmee in dit kader op 48 banken. Het grootste deel (92%) van deze banken heeft een toelichting opgenomen om de wijziging tussen IAS 39 en IFRS 9 voor classificatie en waardering per balanspost toe te lichten. Een meerderheid van de banken (63%) geeft dit inzicht ook per soort financieel instrument; hier is verbetering mogelijk om meer inzicht te bieden in welke instrumenten onder welke categorie zijn opgenomen. We merken op dat de meeste banken de toelichting per balanspost en soort in één tabel opnemen.

Als best practice hebben we de toelichting van Barclays geselecteerd. De toelichting bevat op het niveau van de balanspost inzicht in de classificatie onder IAS 39 en IFRS 9. Daarbij wordt ook inzicht gegeven in de soorten financiële instrumenten. De toelichting stelt de lezer van de jaarrekening daarnaast in staat stap voor stap te volgen hoe de (finale) balans per 1 januari 2018 tot stand komt, waarbij de wijzigingen uit hoofde van presentatie (kolom 8) en classificatie en waardering (kolom 9) separaat inzichtelijk zijn. Op deze manier is de mutatie in waardering als gevolg van een wijziging in classificatie direct zichtbaar. Door ook de impact van impairment (expected credit losses) toe te voegen heeft de lezer in één toelichting een kwantitatief overzicht van de impact van IFRS 9 per balanspost. Doordat, tot slot, Barclays de gehele balans opneemt en niet enkel de financiële instrumenten, kan de aansluiting naar de primaire overzichten volledig worden gemaakt.

De impact van herclassificaties in financiële activa en financiële verplichtingen op het eigen vermogen als gevolg van de introductie van IFRS 9, en de daaruit volgende waardering, is doorgaans beperkt tot 0,1% van het balanstotaal en heeft daarmee ook een bescheiden impact op het eigen vermogen. Er zijn wel verschillen tussen banken. Sommige banken lichten een groot aantal herclassificaties toe. Voor het merendeel van de banken betreft het echter een beperkt aantal herclassificaties. Het merendeel van de herclassificaties komt voort uit de ‘oude’ IAS 39 available-for-sale (AFS)-categorie en ziet op de beleggingsportefeuilles die banken aanhouden voor liquiditeitsdoeleinden.¹¹ Omdat deze categorie onder IFRS 9 niet meer bestaat zijn deze beleggingen verdeeld over geamortiseerde kostprijs, FVOCI en (in beperkte mate) FVTPL al naar gelang het businessmodel. Het valt ons op dat niet alle banken de impact van classificatie en waardering in totaal presenteren maar bijvoorbeeld alleen per categorie. Voor de lezer maakt dit het minder eenvoudig om het totaal van wijzigingen en de aansluiting met de balans te volgen. Eén bank splitst de impact van classification and measurement uit naar businessmodeltoets en kasstroomkenmerkentoets (Belfius, p. 192 van de jaarrekening). Hoewel deze uitsplitsing niet verplicht is, heeft deze naar ons idee wel een grote informatiewaarde, mede gezien Belfius de beide toetsen als significant judgements beschouwt (zie verder figuur 3 en tabel 3).

Tabel 3.Download as CSV 

Significant judgement business model & SPPI.

	N	%
Geen	45	92%
Business model	0	0%
Kasstroomkenmerken	2	4%
Beide	2	4%
Totaal	49	100%

Ten opzichte van de initiële IFRS 9-classificatie op 1 januari 2018 hebben wij geen wijzigingen in classificatie geconstateerd gedurende 2018 (bijvoorbeeld als gevolg van wijzigingen in het businessmodel). Dit is in lijn met onze verwachting voortkomend uit de lange implementatieperiode van IFRS 9 en de relatief zware vereisten voor herclassificatie zoals opgenomen in IFRS 9.¹²

Voor het eerste toepassingsjaar vereist IFRS 7.42M ondernemingen inzicht te verschaffen in de impact van herclassificaties vanuit de fair value-categorieën naar amortised cost (en vanuit FVTPL naar FVOCI) door het verschil aan te geven met de uitkomsten wanneer herclassificatie niet had plaatsgevonden. Een dergelijke toelichting zal gebruikers inzicht kunnen geven in hoeverre de bank voordeel heeft gehad bij de herclassificatie; wij zien hierin een parallel met het IAS 39-amendement dat herclassificatie van op fair value gewaardeerde financiële activa mogelijk heeft gemaakt ten tijde van de financiële crisis.¹³ Of een dergelijke toelichting is opgenomen hangt af van de toepasselijkheid en/of de impact materieel wordt geacht. We komen een dergelijke toelichting in een enkele jaarrekening tegen. Als illustratie hebben we in figuur 2 de toelichting hierover door Credit Agricole opgenomen. Credit Agricole heeft zowel financiële instrumenten van FVTPL naar FVOCI als van FVOCI naar kostprijs overgebracht. Opvallend is het verschil tussen de huidige boekwaarde op kostprijs en reële waarde.

Figuur 2.

Best practice IFRS 7.42M. Credit Agricole, Registration document 2018, p. 368. (https://www.credit-agricole.com/en/finance/finance/financial-publications).

Figuur 3.

Illustratie SPPI/business model significant judgement. Belfius Bnk & Insurance, Annual report 2018, p. 162. (https://www.belfius.be/about-us/en/investors/results-reports/reports/).

Tot slot hebben we in ons onderzoek betrokken of banken de bepaling van het businessmodel en de uitvoering van de kasstroomkenmerkentoets als onderdelen met significante oordeelsvorming (significant judgement) beschouwen. Het is namelijk niet altijd duidelijk welk businessmodel voor een actief wordt gehanteerd of er kunnen meerdere businessmodellen zijn voor dezelfde financiële instrumenten. De IASB onderkent dit ook in de application guidance van IFRS 9.¹⁴ Voor de kasstroomkenmerken is hetzelfde van toepassing. Contracten kunnen verscheidene bepalingen bevatten, zoals vervroegde aflossingsopties, indexatie- of garantieclausules en andere kenmerken. In de beoordeling dient bepaald te worden in hoeverre deze bepalingen de kasstroomkenmerkentoets kunnen doorstaan. In dit onderzoek is de businessmodeltoets of de kasstroomkenmerkentoets enkel aangemerkt als significant judgement indien dit in de grondslagen bij de jaarrekening in de desbetreffende sectie is opgenomen conform IAS 1.122.

Tabel 3 laat zien dat het overgrote deel (92%) van de banken zowel de businessmodel- als kasstroomkenmerkentoets niet als significant judgement beschouwt. Twee banken (4%) merken beide aan als significant judgement waar dit voor nog eens twee banken (4%) enkel geldt voor de kasstroomkenmerkentoets. We hebben een illustratie uit de jaarrekening van Belfius Bank opgenomen. Deze bank geeft zowel voor de businessmodel- als kasstroomkenmerkentoets aan dat het een significant judgement betreft. Uit de toelichting wordt echter niet direct duidelijk welke instrumenten het betreft. Aangezien in paragraaf 6.2.1 van de jaarrekening van Belfius Bank gesproken wordt over tranches heeft dit voor de kasstroomkenmerkentoets vermoedelijk te maken met beleggingen in activa van securitisatie-entiteiten.

IFRS 9 introduceert het ECL-model als vervanging van het incurred loss-model onder IAS 39. Deze wijziging heeft een grote impact op banken omdat de impairment-bepalingen op basis van ECL (onder meer¹⁵) toegepast moeten worden op de financiële activa die tegen geamortiseerde kostprijs in de boeken zijn opgenomen. Dit betreft het grootste deel van de activa op de balans van de meeste banken aangezien de leningportefeuilles, zoals hypotheken en verstrekte leningen aan bedrijven, op basis van deze grondslag worden gewaardeerd. Het ECL-concept beoogt rekening te houden met verwachte verliezen op het moment dat een financieel actief wordt opgenomen in de balans. Dit in tegenstelling tot IAS 39 waarbij een voorziening slechts gevormd wordt op het moment dat er sprake is van een objectief aanwijsbare aanleiding van een verliesgebeurtenis (een incurred loss). In deze zin kent IAS 39 een tamelijk binair model: een financieel actief wordt niet afgewaardeerd tenzij er een verliesgebeurtenis (zoals een betalingsachterstand)¹⁶ heeft plaatsgevonden. We merken op dat zowel voorzieningen onder IFRS 9 als onder IAS 39 op balansmoment worden bepaald (point in time), waarbij de op dat moment geldende economische toestand in ogenschouw wordt genomen. De prudentiële regelgeving hanteert een benadering waarbij de ECL berekend dient te worden over het geheel van de economische cyclus (through the cycle) en er (meer) uitgegaan moet worden van worst-case-scenario’s.

IFRS 9 kent een model gebaseerd op drie fasen (stages) die weergeven in hoeverre het kredietrisico op het financieel actief – vanaf het eerste moment van opname in de boeken (initial recognition) – is toegenomen. Banken dienen voor financiële activa waarop op balansdatum geen significante verslechtering¹⁷ van het kredietrisico vanaf het moment van opname is waargenomen, een voorziening op te nemen voor de verwachte verliezen (ECL) in de 12 maanden na balansdatum¹⁸, de zogenaamde stage 1-activa. Op het moment dat een significante toename van het kredietrisico heeft plaatsgevonden, wordt de voorziening voor ECL uitgebreid naar de gehele resterende looptijd van het financieel actief dat dan als stage 2 wordt aangeduid. Indien een aanwijsbare verliesgebeurtenis heeft plaatsgevonden (vergelijkbaar met een incurred loss onder IAS 39), classificeren banken de voorziening als stage 3. Ook in deze fase wordt de voorziening voor ECL gebaseerd op de gehele resterende looptijd van het financieel actief. Met name de stage 2-voorzieningen leiden tot een eerdere verwerking van het kredietverlies (ten opzichte van IAS 39) omdat voor deze posten ook een lifetime expected loss wordt bepaald. De voorzieningen voor financiële activa in stage 3 komen in grote lijnen overeen met de inschatting onder IAS 39.¹⁹ We verwijzen voor een nadere toelichting hierover naar Huttenhuis and Ter Hoeven (2017, 2018).

In lijn met onze verwachting hebben alle banken de impact van IFRS 9 op ECL per 1 januari 2018 verwerkt. Hoewel de introductie van IFRS 9 is aan te merken als een wijziging in het verslaggevingsstelsel (change in accounting policy) met retrospectieve werking²⁰, zijn de vergelijkende cijfers niet aangepast. Dit is te verklaren vanuit het feit dat aanpassen van de vergelijkende cijfers in de overgang naar IFRS 9 alleen is toegestaan als geen gebruik wordt gemaakt van hindsight21. Dit is praktisch gezien onmogelijk aangezien IFRS 9 een expected loss-model betreft en banken niet zonder gebruik van hindsight verwachte verliezen in 2017 kunnen inschatten.

In het kader van de transitie naar IFRS 9 dienen banken een aansluiting te maken tussen de IAS 39-voorzieningen op balansdatum (31 december 2017 voor de banken in onze populatie) en de IFRS 9-voorzieningen op de eerste implementatiedatum (1 januari 2018 voor de banken in onze populatie). Hoewel dit op het eerste oog eenvoudig lijkt brengt dit voor het transitiejaar de nodige complexiteit met zich mee. De impact ontstaat namelijk niet alleen door de overgang van een incurred loss- naar een expected loss-model maar ook door de volgende factoren:

1. – herclassificaties leiden er toe dat de portefeuilles van financiële activa waarvoor voorzieningen bepaald dienen te worden groter of kleiner kunnen zijn geworden (voor FVTPL-activa wordt immers geen kredietvoorziening bepaald);
2. – IAS 39 kent geen stages maar enkel het binaire model van wel of geen incurred loss;
3. – naast financiële activa zijn onder IFRS 9 ook (off-balance)-garanties en loan commitments onderhevig aan het nieuwe ECL-model, terwijl eerder IAS 37 van toepassing was;
4. – het IFRS 9 ECL-model is identiek voor AC- en FVOCI-activa, terwijl onder IAS 39 afwijkende vereisten van toepassing waren opavailable-for-sale activa; en,
5. – het gehanteerde write-off-beleid van de bank; besluit een bank immers om sneller over te gaan tot het volledig afschrijven (write-off) van de lening dan daalt ook de omvang van het aantal kredieten waar een voorziening voor wordt aangehouden.22

Uit tabel 4 komt naar voren dat 84% van de banken een aansluiting heeft gemaakt tussen de IAS 39- en IFRS 9-voorzieningen. Kanttekening daarbij is dat niet alle banken de aansluiting op totaalniveau hebben opgenomen, maar bijvoorbeeld gesplitst per balanspost respectievelijk off-balance-verplichting.

Figuur 4.

Best practice aansluiting IAS 39 / IFRS 9: Danske Bank Group, Annual report 2018, p. 124. (https://danskebank.com/news-and-insights/news-archive/press-releases/2019/pr01022019).

Tabel 4.Download as CSV 

Aansluiting tussen IAS 39 en IFRS 9.

	N	%
Toegelicht	41	84%
Niet toegelicht	8	16%
Totaal	49	100%

Als best practice hebben wij Danske Bank geselecteerd. In één overzichtelijke tabel zijn de kredietvoorzieningen per 31 december 2017, de transitie-impact van de overgang naar IFRS 9 op 1 januari 2018 en de kredietvoorzieningen op 31 december 2018 opgenomen – inclusief de mutaties gedurende 2018 (gesplitst naar oorzaak). Dit is toegelicht voor de drie IFRS 9-stages en gesplitst voor leningen gewaardeerd op AC, FV(OCI) en de off-balance-verplichtingen (loan commitments en guarantees).

In tabel 5 hebben wij een samenvatting opgenomen van de mutaties in de kredietvoorzieningen als gevolg van de introductie van IFRS 9 ECL exclusief de wijzigingen in voorzieningen vanwege herclassificaties.23 De gemiddelde stijging van de voorzieningen bedraagt in onze populatie 19,2%. Hoewel de stijging in de voorzieningen voor de meeste banken lijkt mee te vallen, zeker in vergelijking met eerdere verwachtingen aan het begin van de implementatieperiode van IFRS 9, zijn er een aantal uitschieters naar boven. Bij Bank Nederlandse Gemeenten is sprake van een verdubbeling (toename van 100%) van de voorzieningen hetgeen ons inziens wordt veroorzaakt door veel activa met lagere kredietrisico’s en lage voorzieningen voor incurred losses. Dit resulteert in een relatief beperkte omvang van de voorzieningen ten opzichte van het balanstotaal (0,05% per 1 januari 2018). Dit geldt wellicht ook voor de overige drie banken met een stijging van de voorzieningen van meer dan 50% ten opzichte van 31 december 2017 (Barclays, Lloyds Banking Group, Swedbank); voor deze banken geldt dat de voorzieningen minder dan 0,7% van het balanstotaal bedragen (gemiddeld 2% over de gehele populatie). Bij één bank (Commerzbank) observeren wij een daling in de kredietvoorzieningen die niet alleen veroorzaakt wordt door herclassificaties maar ook door een daling in de (IFRS 9) expected loss-voorziening ten opzichte van de (IAS 39) incurred loss-voorziening. Deze daling kunnen wij niet direct verklaren; immers, er dient onder IFRS 9 door de expected loss-bepaling voor meer financiële activa een voorziening aangehouden te worden.

Tabel 5.Download as CSV 

Toename kredietvoorzieningen 1 januari 2018 t.o.v. incurred loss voorziening 31 december 2017.

	Non-PIIGS		PIIGS		Totaal
	N	%	N	%	N	%
tot 10%	12	32%	6	50%	18	37%
10%-20%	14	38%	3	25%	17	35%
boven 20%	11	30%	3	25%	14	28%
Totaal	37	100%	12	100%	49	100%

In de tabel wordt onderscheid gemaakt tussen PIIGS- en non-PIIGS-landen. PIIGS is een tijdens de kredietcrisis geïntroduceerde afkorting van een aantal landen in de Europese Unie met een relatief hoge staatsschuld: Portugal, Ierland, Italië, Griekenland en Spanje.24 Omdat deze staatschuld voor een groot deel wordt gefinancierd door de banken in deze landen, is tevens de stabiliteit van deze banken in het geding op het moment dat de overheden in betalingsproblemen komen. Ook blijken banken uit deze PIIGS-landen kwetsbaarder. Bijvoorbeeld in stresstesten zoals uitgevoerd door de EBA is de impact van de stress-scenario’s op banken uit PIIGS-landen gemiddeld genomen groter dan de impact van diezelfde scenario’s op banken uit andere landen (EBA 2016).25 Omdat het ECL-model meer dan het incurred loss-model met dit scenario rekening houdt, is het interessant na te gaan in hoeverre de impact van IFRS 9 verschilt tussen de banken uit deze twee groepen.

Voor de banken uit PIIGS-landen zien wij een relatief lagere toename dan voor de banken uit non-PIIGS-landen. Oorzaak is wellicht gelegen in het feit dat de (IAS 39)-voorzieningen reeds een relatief groter deel uitmaakten van de balans. Zes banken met relatief de hoogste voorzieningen (groter dan 4%) ten opzichte van het balanstotaal komen uit PIIGS-landen. Uitschieter is Monte dei Paschi di Siena waar de voorzieningen ruim 20% van het balanstotaal op 1 januari 2018 bedragen. Voor de totale populatie bedragen de kredietvoorzieningen gemiddeld 2% van het balanstotaal.

Ten opzichte van de verwachte impact van IFRS 9 op de voorzieningen, zoals door de banken in de jaarrekening 2017 opgenomen (Huttenhuis and Ter Hoeven 2017, tabel 4), constateren we geen significante verschillen. Voor zowel banken uit non-PIIGS- en PIIGS-landen is de relatieve verdeling van de toename van de voorzieningen in lijn met hetgeen op basis van informatie in de jaarrekeningen 2017 verwacht mocht worden.

Uit tabel 6 blijkt dat de impact van het IFRS 9 ECL-model op het eigen vermogen bij het merendeel van de banken (69%) onder de 2,5% blijft. De impact op het eigen vermogen is het grootst bij de banken uit de PIIGS-landen. Ook hier constateren we dat er een aantal uitschieters zijn, zo zijn er zeven banken waarbij de impact van het IFRS 9 ECL-model op het eigen vermogen meer dan 5% bedraagt, waarvan vijf Italiaanse banken, één Spaanse bank en één Duitse bank. Dit lijkt te worden veroorzaakt door de relatief grotere voorzieningen ten opzichte van het eigen vermogen. Een procentuele stijging van de ECL heeft daarmee een grote(re) impact.

Tabel 6.Download as CSV 

Impact op equity per 31 december 2017 van ECL-dotatie.

	Non-PIIGS		PIIGS		Totaal
	N	%	N	%	N	%
tot 1%	12	32%	0	0%	12	24%
1%-2,5%	17	46%	5	42%	22	45%
boven 2,5%	8	22%	7	58%	15	31%
Totaal	37	100%	12	100%	49	100%

Tabel 7 laat zien dat 82% van alle banken het aantal gehanteerde scenario’s heeft toegelicht. 23 banken (47%) hebben ook de weging van de scenario’s opgenomen in hun jaarrekening. De waardering van ECL dient unbiased en probability-weighted te zijn, op basis van een range van mogelijke uitkomsten gebaseerd op informatie (zowel omtrent gebeurtenissen in het verleden als verwachtingen omtrent de toekomst) die beschikbaar is op balansdatum.26 Met andere woorden, de ECL-waardering heeft een point in time-karakter omdat de situatie per balansdatum leidend is. De eis dat ECL forward looking dient te zijn wordt door banken ingevuld door macro-economische scenario’s te incorporeren in de modellering van verwachte verliezen. Banken benoemen onder andere de volgende macro-economische factoren: verwachtingen ten aanzien van het bruto nationaal product, de werkloosheid, inflatie en rente-ontwikkelingen. Omdat in de inschatting van ECL een range van mogelijke uitkomsten is vereist, dienen banken meer dan één economisch scenario te identificeren. Zoals blijkt uit tabel 8 onderscheiden de meeste banken (80%) drie scenario’s (base case, worst case and best case). We merken op dat het base case scenario (dus) ook de verwachte economische ontwikkeling incorporeert, bijvoorbeeld omdat deze uitgaat van de ontwikkeling van de groei van de wereldeconomie.

Figuur 5.

Best practice: scenario’s/gewicht. AIB Group plc. Annual Financial Report 2018, p. 91. (https://aib.ie/investorrelations/financial-information/results-centre/2018-annual-financial-results).

Tabel 7.Download as CSV 

ECL-scenario’s en gewicht.

	N	%
Niet toegelicht	9	18%
Aantal scenario’s	40	82%
Totaal	49	100%
Weging scenario’s	23	47%

Tabel 8.Download as CSV 

Aantal scenario’s.

Aantal	N	%
3	32	80%
4	5	13%
5	3	7%
Totaal	40	100%

De inschatting van verwachte verliezen over de verschillende scenario’s is vaak niet lineair. Dit betekent dat (ten opzichte van een base case-scenario) de extra verliezen die optreden in een downside-scenario groter zijn dan de daling van verliezen in een upside-scenario.27 Om deze reden is het gebruik van meerdere scenario’s dan ook verplicht. De weging die wordt gegeven aan de verschillende scenario’s verschilt per bank en kan ook worden aangepast. Zie bijvoorbeeld figuur 5 waarin AIB de weging van scenario’s op 1 januari en 31 december 2018 en de gevoeligheden van de verschillende portefeuilles per scenario weergeeft. We hebben AIB als best practice geselecteerd omdat in getallen de uitkomst van de expected loss per scenario opgenomen is. De lezer van de jaarrekening kan hierdoor eenvoudig de sensitiviteit bepalen. Uit deze jaarrekening spreekt ook de (toenemende) verwachting dat het economisch tij gaat keren (de weging van het negatieve scenario is groter geworden gedurende 2018). Dit lijkt ook zichtbaar in de jaarrekening van Nykredit, deze bank geeft aan dat het basisscenario28 (base case) gelijk is aan het positieve scenario maar heeft wel een weging aan het negatieve scenario toegekend. Per saldo hanteert Nykredit daarmee een basis- en negatief scenario. Binnen banken kunnen ook diverse scenario’s van toepassing zijn per dochter of business unit. Santander onderscheidt bijvoorbeeld voor haar Britse activiteiten vijf scenario’s terwijl zij bijvoorbeeld voor Spanje drie scenario’s hanteert. We observeren over het algemeen in de jaarrekeningen dat de weging van het basisscenario tussen de 50% en 80% ligt.

We merken op dat banken en gebruikers van hun jaarrekening met de introductie van IFRS 9 met meerdere complexe definities te maken hebben. De Royal Bank of Scotland (RBS) heeft haar lezer hier geholpen door in de jaarrekening haar vertaling van deze definities vanuit IFRS 9, IAS 39 en de Capital Requirements Regulation (CRR) samen te vatten. Ter illustratie hebben we hiervan de eerste pagina uit de jaarrekening opgenomen. Voor bijvoorbeeld de default-definitie maakt RBS duidelijk dat de CRR (prudentiële definitie) wordt gevolgd en dat significant increase in credit risk enkel onder IFRS 9 van toepassing is.

Figuur 6.

Best practice definities. Royal Bank of Scotland, Annual report and accounts 2018, p. 149. (https://investors.rbs.com/annual-report.aspx).

De IASB heeft in de doelstelling van hedge accounting onder IFRS 9 verduidelijkt dat deze aan dient te sluiten bij het risicomanagementsysteem van ondernemingen (IFRS 9.6.1.1). Het staat gebruikers van IFRS echter vrij om geen gebruik te maken van de IFRS 9-hedge-accountingbepalingen en derhalve die van IAS 39 te continueren.29 We verwijzen voor nadere achtergronden en details naar Huttenhuis and Ter Hoeven (2018). Vier banken (8%) hebben aangegeven IFRS 9 voor hedge accounting toe te passen. De overige banken (92%) passen IAS 39 voor (macro) hedge accounting toe, voor met name de toepassing van macro fair value hedge accounting. De keuzes zijn door de banken over het algemeen in de grondslagen bij de jaarrekening beschreven.

IFRS 9 kent gedetailleerde overgangsbepalingen die zijn uitgesplitst naar de verschillende onderdelen van deze standaard. Met andere woorden, er zijn specifieke overgangsbepalingen voor classification and measurement, impairment, hedge accounting en toelichtingen (IFRS 7). De grootste keuze die de overgangsbepalingen aan ondernemingen overliet, betrof de periode van toepassing en de aanpassing van de vergelijkende cijfers. IFRS 9 biedt een soepel overgangsregime voor de belangrijkste onderdelen classification and measurement en impairment. Vergelijkende cijfers hoeven niet te worden aangepast. Mocht een onderneming dit toch willen, dan mag dat alleen maar als dat mogelijk is zonder gebruik te maken van hindsight. Zoals beschreven in paragraaf 2.4 is dit niet mogelijk bij bepaling van historische expected credit losses. In lijn met de verwachting is er geen enkele bank die haar vergelijkende cijfers heeft aangepast.

Banken dienen onder de van toepassing zijnde prudentiële regelgeving30 te voldoen aan risico-gewogen minimumkapitaalvereisten, waaronder de eis om een minimum Common Equity Tier 1-ratio aan te houden (hierna CET1-ratio of ‘kernkapitaalratio’; de ratio wordt berekend door het aanwezige CET1-kapitaal te delen door de risico-gewogen activa).31 Op het moment dat een bank niet aan haar kapitaalsvereisten kan voldoen, is de bank naar het oordeel van de toezichthouder onvoldoende gekapitaliseerd met alle gevolgen van dien, zoals de (on)mogelijkheid om dividenden uit te keren aan de aandeelhouders. De dreiging van onvoldoende bankkapitaal vergroot ook de mogelijkheid van een nieuwe aandelenemissie en daarmee potentiële verwateringseffecten. De ontwikkeling van het bankkapitaal is derhalve relevante informatie voor gebruikers van financiële informatie van banken.

Vanuit het perspectief van de toezichthouders zijn prudentiële kapitaalbuffers bedoeld om unexpected losses op te vangen, terwijl voorzieningen bedoeld zijn om expected losses te dekken. Om die reden hebben toezichthouders zich dan ook sinds de financiële crisis hard gemaakt voor de overgang naar een ECL-benadering.32 De overgang naar het ECL-model per 1 januari 2018 en de gestegen voorzieningen leiden doorgaans tot een daling van het eigen vermogen (zie paragraaf 2.4) en daarmee ook tot een daling van het prudentiële kapitaal.

In tabel 9 is weergegeven dat een meerderheid van de banken (61%) de impact (in basispunten) van IFRS 9 op haar kernkapitaalratio toelicht. Dat is één bank minder in vergelijking met de jaarrekeningen over 2017 (63%). Dat we in het implementatiejaar van IFRS 9 geen toename observeren is mogelijk gelegen in het moment van publiceren van de jaarrekening 2017, tussen februari en april 2018. Op dat moment was de impact van IFRS 9 op het kernkapitaal het meest actueel. In de jaarrekening over 2018 zullen lezers met name geïnteresseerd zijn in de kernkapitaalratio per 31 december 2018. Daarnaast hebben diverse banken in het eerste kwartaal van 2018 uitgebreide (niet-gecontroleerde) transitierapportages omtrent de impact van IFRS 9 uitgebracht. In ons onderzoek hebben we wanneer op basis van absolute getallen de kapitaalratio herleid kon worden dit tevens aangemerkt als ‘toegelicht’.

Tabel 9.Download as CSV 

Toelichting impact op CET1 kapitaal.

	N	%
Toegelicht	30	61%
Niet toegelicht	19	39%
Totaal	49	100%

Als best practice hebben we de toelichting van Deutsche Bank geselecteerd. Startpunt in de toelichting is de impact van IFRS 9 op het IFRS-eigen vermogen. Vervolgens wordt de impact van IFRS 9 op de componenten van de kernkapitaalratio weergegeven (Common Equity Tier 1 Capital en Risk Weighted Assets). Tekstueel wordt een vergelijking gemaakt met de geschatte impact zoals opgenomen in de jaarrekening over 2017 en is expliciet de omgang met de overgangsbepaling benoemd. Als laatste merken we op dat Deutsche Bank tevens de impact van IFRS 9 op de (ongewogen) leverage-ratio heeft toegelicht. Hoewel deze ratio op dit moment nog geen bindende eis is voor Europese banken, is dit vanaf juni 2021 wel het geval en daarmee relevant voor de lezer.

Figuur 7.

Best practice kapitaal. Deutsche Bank, Annual report 2018, p. 250. (https://www.db.com/ir/en/annual-reports.htm).

Voor de 30 banken die de impact op van IFRS 9 op hun kernkapitaal toelichten is in tabel 10 de omvang van de impact opgenomen. De gemiddelde impact van IFRS 9 op het kernkapitaal is 33 basispunten negatief hetgeen conform de verwachting is zoals opgenomen in de jaarrekening over 2017 (30 basispunten) (Huttenhuis and Ter Hoeven 2018). In lijn met ons onderzoek van de jaarrekening 2017 is voor banken uit PIIGS-landen de impact op hun kernkapitaal relatief groter. Uit de tabel blijkt dat de onderlinge verschillen tussen banken groot zijn. Voor 14 van de 30 banken (47%) is de impact van IFRS 9 op hun kernkapitaal beperkt (maximaal 25 basispunten). In ons onderzoek zijn er vier banken (8%) die een negatieve impact rapporteren van meer dan 100 basispunten (1%). Drie van deze banken komen uit Italië en één bank komt uit Spanje. Enerzijds zou dit veroorzaakt kunnen worden doordat de voorzieningen in de PIIGS-landen harder gestegen zijn dan in de non-PIIGS-landen. Daarnaast zou dit te maken kunnen hebben met de reeds bestaande IRB33 shortfall. Banken dienden onder de prudentiële vereisten reeds een aftrekpost op te nemen in hun (kern)kapitaal wanneer de voorzieningen onder IFRS lager waren dan de prudentieel berekende voorzieningen op IRB-portefeuilles. Banken in PIIGS-landen maken doorgaans minder gebruik van de IRB-benadering dan banken in non-PIIGS-landen, waardoor zij mogelijk zwaarder geraakt worden. Een toename van de voorzieningen onder IFRS 9 heeft in het geval van een bestaande IRB shortfall prudentieel immers minder (of geen) impact omdat er al een bestaande aftrekpost was. Vijf banken (10%) rapporteren een positieve impact van IFRS 9 op hun kernkapitaal. Deze impact komt voort uit de positieve gevolgen van herclassificaties.

Tabel 10.Download as CSV 

Impact op CET1 (fully phased-in).

	Non-PIIGS		PIIGS		Totaal
	N	%	N	%	N	%
Positief	4	21%	1	9%	5	17%
0–25 basispunten	12	63%	2	19%	14	46%
26–50 basispunten	1	5%	4	36%	5	17%
50+ basispunten	2	11%	4	36%	6	20%
Totaal	19	100%	11	100%	30	100%

De interpretatie van de impact van IFRS 9 op het kernkapitaal is relatief complex. We wijzen allereerst op het verschil tussen banken die de standaardmethode of een (gedeeltelijke) IRB-methode hebben gehanteerd. Maar ook andere elementen of afspraken met toezichthouders, bijvoorbeeld prudentiële filters en een gefaseerde toepassing (zie hierna), zorgen ervoor dat de impact van IFRS 9 op de kapitaalratio’s van de bank niet eenduidig valt te af te leiden. Voor het inzicht van de lezer is een dergelijke toelichting in de jaarrekening derhalve zeer bruikbaar.

Als we de impact op de kernkapitaalratio vergelijken met de impact van expected credit losses op het eigen vermogen (tabel 6) valt op dat de impact op het kernkapitaal voor meer banken positief is. Voorts is met name de impact op het kernkapitaal bij banken uit non-PIIGS-landen beperkt, waar 22% van de banken (uit non-PIIGS-landen) wel een relatief grote toename van de ECL liet zien. Een mogelijke oorzaak hiervoor betreft, zoals eerder aangegeven, de impact van de IRB shortfall, naast de impact op het vermogen voortkomend uit classificatie en waardering.

Het IFRS 9-effect op het bankkapitaal kan volgens de prudentiële voorschriften ineens worden verwerkt of gedempt worden verwerkt in de bepaling van de kernkapitaalratio.34 Bij deze laatste variant wordt het eenmalig nadelig transitie-effect gefaseerd over vijf jaren, tot uiterlijk 31 december 2022, ten laste gebracht van het bankkapitaal. Uit tabel 11 blijkt dat van de 30 banken die de kapitaalsimpact van IFRS 9 toelichten in de jaarrekening, 18 banken ook toelichten of een overgangsbepaling wordt toegepast. Banken uit PIIGS-landen geven dit veel vaker aan dan banken uit non-PIIGS-landen. We vermoeden dat de oorzaak gelegen is in de grotere impact van IFRS 9 op het kernkapitaal bij banken uit PIIGS landen (zoals zichtbaar is in tabel 10). Als het gaat om het gebruik van de overgangsbepaling passen 13 van de 18 banken deze toe. Het merendeel kiest er dus voor het IFRS 9-effect te dempen in de bepaling van de kernkapitaalratio.

Figuur 8.

Best practice disclosure impact transitional arrangements IFRS 9 on Capital. Group Banco Sabadell, p. 125, 126. (https://www.grupbancsabadell.com/en/INFORMACION_ACCIONISTAS_E_INVERSORES/INFORMACION_FINANCIERA/INFORMES_ANUALES/index.html).

Tabel 11.Download as CSV 

Toelichting toepassen overgangsbepaling.

	Non-PIIGS		PIIGS		Totaal
	N	%	N	%	N	%
Niet toegelicht	11	58%	1	9%	12	40%
Toegelicht – niet toepassen	3	16%	2	18%	5	17%
Toegelicht – wel toepassen	5	26%	8	73%	13	43%
Totaal	19	100%	11	100%	30	100%

In dit kader hebben we de toelichting van de overgangsbepaling van Banco de Sabadell als best practice geselecteerd. Voor zowel de kapitaalscomponenten als de risk weighted assets is toegelicht wat de respectievelijke grootheden zijn in geval van het toepassen én niet toepassen van de overgangsbepaling. De impact wordt vervolgens samengevat op de kernkapitaalsratio en bedraagt 88 basispunten. Zonder toepassing van de overgangsbepaling zou de kernkapitaalsratio dus 0,88% lager zijn.

Volgens International Standard of Auditing (ISA) 701 dienen kernpunten van de controle (key audit matters) in de controleverklaring van de accountant te worden opgenomen (IAASB 2018). Deze ISA geldt voor boekjaren eindigend op of na 15 december 2016 en is dus van toepassing op het door ons onderzochte boekjaar. Accountants van banken zijn verplicht hun controle uit te voeren in overeenstemming met de ISA’s.35 Het communiceren van kernpunten van de controle verschaft aanvullende informatie aan beoogde gebruikers van de financiële overzichten om hen te helpen bij het begrijpen van die aangelegenheden die, naar de professionele oordeelsvorming van de accountant, bij de controle van de financiële overzichten van de huidige verslagperiode het meest significant waren. Het communiceren van kernpunten van de controle kan volgens ISA 701 tevens een hulpmiddel zijn voor de gebruikers bij het begrijpen van de entiteit en de gebieden van significante oordeelsvorming van het management in de jaarrekening. In ons onderzoek vorig jaar (Huttenhuis and Ter Hoeven 2018) troffen wij in 9 van de 49 controleverklaringen een IFRS 9 key audit matter aan. Alleen al gezien de complexiteit van de toepassing van het ECL-model, verwachten we dit jaar in alle verklaringen een dergelijke key audit matter en dit blijkt ook uit tabel 12.

Tabel 12.Download as CSV 

Key audit matter.

	N	%
Nee	0	0%
IFRS 9 ECL	36	73%
IFRS 9 ECL + overige elementen	12	25%
IFRS 9 overige elementen	1	2%
Totaal	49	100%

In alle 49 jaarrekeningen van de banken zijn één of meerdere key audit matter (s) met betrekking tot IFRS 9 aangetroffen. Op een bank na heeft een key audit matter ten minste betrekking op de expected credit losses (98%). Deze key audit matter inzake ECL heeft meestal betrekking op de complexiteit van het model en het schatten van de toekomstige (macro-economische) scenario’s. De kwaliteit van brondata wordt in een minderheid van de key audit matters ten aanzien van ECL benoemd. Daarnaast treffen we ook bij 13 banken (27%) een key audit matter aan die ziet op andere aspecten van IFRS 9, zoals de classificatie en waardering, de vereiste toelichtingen voor de transitie en/of kasstroomkernmerkentoets. We observeren dat accountants bij overige aspecten er in algemene zin voor kiezen de key audit matter te combineren en dus één kernpunt inzake IFRS 9 in de controleverklaring op te nemen. In sommige gevallen kiest de accountant ervoor twee key audit matters op te nemen, zoals zichtbaar is in de controleverklaring bij de jaarrekening van Bank Polski SA en SEB waar één key audit matter voor implementatie en één key audit matter voor ECL is opgenomen.