Källor: delårsrapporterna för första kvartalet 2020 i Handelsbanken (s. 39), Nordea (s. 12), SEB (s. 32) och Swedbank (s. 35).

För första gången testas den nya IFRS-standarden för redovisning av kreditförluster i en ekonomisk kris. I denna artikel beskriver Niclas Hellman ECL-modellen (Expected Credit Loss) ur två perspektiv. Han jämför modellen med de som tillämpats under tidigare kriser. Mot denna bakgrund ställer han frågan vad man som informationsanvändare kan utläsa ur de större bankernas delårsrapporter för första kvartalet 2020. Intressanta skillnader mellan bankerna finns att upptäcka menar Niclas Hellman.

Den nya IFRS-standarden för redovisning av kreditförluster (IFRS 9, Finansiella instrument) testas nu för första gången i en ekonomisk kris. Denna artikel syftar till att beskriva den nya så kallade ”Expected Credit Loss” (ECL) modellen ur två perspektiv: (1) Hur fungerar den nya modellen och vilka likheter och skillnader finns jämfört med de modeller som tillämpats under tidigare kriser? (2) Mot denna bakgrund, vad kan man som informationsanvändare utläsa ur de större bankernas delårsrapporter för första kvartalet 2020? Det visar sig att om man går mer på djupet i standarden finns intressanta skillnader mellan bankerna att upptäcka i kvartalsrapporterna, men låt oss börja med hur modellen fungerar.

Bankers redovisning av kreditförluster – allmänna utgångspunkter

En banks utlåning av ett kapitalbelopp ger upphov till en lånefordran som förväntas generera framtida inbetalningar till banken i form av ränta och amorteringar under löptiden. En så kallad effektivränta kan beräknas som den ränta som exakt diskonterar de avtalsenliga kassaflödena enligt lånekontraktet (”bruttobeloppen”) till kapitalbeloppet. Vid värdering till så kallat upplupet anskaffningsvärde används effektivräntan för att vid varje tidpunkt beräkna nuvärdet av de framtida kassaflödena och samma räntesats används för att beräkna ränteintäkterna varje period under löptiden (effektivräntemetoden).

Det finns dock ett problem med att utgå från avtalsenliga kassaflöden eftersom banken till följd av kreditrisken har anledning att förvänta sig lägre inbetalningar än de avtalsenliga. En lösning på detta problem är att i stället utgå från de framtida inbetalningarna av ränta och amorteringar med avdrag för förväntade kreditförluster. Den ränta som diskonterar dessa lägre inbetalningar till kapitalbeloppet är en kreditjusterad effektivränta. Till följd av att inbetalningarna är lägre blir denna kreditjusterade ränta lägre än effektivräntan baserad på de avtalsenliga inbetalningarna. Tillämpning av den kreditjusterade effektivräntan innebär att det upplupna anskaffningsvärdet och resultatet varje period kommer att beakta förväntade kreditförluster. Detta är IASBs idealmodell (IFRS 9, BC5.88) som lanserades i en Exposure Draft 2009, men som inte vann gehör. I stället tillämpas primärt en modell där man redovisar utlåningen för sig (brutto) och reserveringar för framtida kreditförluster för sig.

Det finns en lång tradition i Sverige och många andra länder att göra reserveringar för framtida förväntade förluster. Anta att företag A vid utgången av period 1 bedömer att en fordran på 20 minskat i värde och gör en reservering på 8. Den orealiserade förlusten på 8 redovisas som kostnad i resultaträkningen för period 1 samtidigt som fordrans nettobelopp minskar tillgångarna i balansräkningen med 8 (oförändrat bruttobelopp på 20, reservering på 8, nettobelopp på 12). Ingen påverkan på kassaflödet. Vilka blir effekterna under period 2 om fordran då regleras och företaget erhåller en inbetalning på 12? Reserveringen på 8 återförs som ett positivt belopp till resultaträkningen och möter den realiserade förlusten på 8 (20–12), det vill säga en resultateffekt på 0, netto. Kassaflödet period 2 är +12 och fordrans värde minskar med 12 (20–8). Om företag A hade gjort en större reservering än 8 i period 1, säg 14, då hade resultateffekten varit -14 i period 1 och +6 i period 2. Om reserveringen hade varit mindre i period 1, säg 3, då hade resultateffekten varit -3 i period 1 och -5 i period 2. Summan av resultateffekterna blir alltid -8 och bestäms av betalningsutfallet, men resultatfördelningen mellan perioderna kommer att skilja sig åt beroende på hur stor reservering som görs period 1. Denna enkla logik spelar en viktig roll när man ska tolka bankers redovisning av kreditförluster.

ECL-modellen enligt IFRS 9

ECL-modellen enligt IFRS 9 fungerar så att företaget under hela löptiden ska redovisa en förlustreserv för förväntade kreditförluster (IFRS 9, avsnitt 5.5). I utgångsläget (Steg 1) uppgår denna reserv till ett belopp som motsvarar 12 månaders förväntade kreditförluster. Om kreditrisken därefter inte ökar betydligt jämfört med första redovisningstillfället, ska förlustreserven fortsatt värderas till ett belopp som motsvarar 12 månaders förväntade kreditförluster. Om däremot kreditrisken ökat betydligt sedan första redovisningstillfället ska förlustreserven värderas till ett belopp som motsvarar de förväntade kreditförlusterna för hela den återstående löptiden. Här finns två kategorier, dels tillgångar som inte är kreditförsämrade (Steg 2), dels tillgångar som är kreditförsämrade (Steg 3). ”Kreditförsämrad” innebär att ”[...] en eller flera händelser som har en negativ inverkan på de framtida kassaflödena för den finansiella tillgången har inträffat” (IFRS 9, Bilaga A).1 Det kan till exempel gälla uteblivna räntebetalningar. Händelserna som skapar omklassificering till Steg 3 överensstämmer i stort med de så kallade ”förlusthändelser” som triggade kreditförluster i den modell som tillämpades innan IFRS 9, den så kallade Incurred Loss Model (ICL) modellen enligt IAS 39 (Finansiella instrument).

Hur värderas då de förväntade kreditförlusterna enligt ECL-modellen i IFRS 9? En kreditförlust definieras som skillnaden mellan alla avtalsenliga kassaflöden som låntagaren ska betala och alla kassaflöden långivaren förväntar sig att erhålla, diskonterat med den ursprungliga effektivräntan.2 Förväntade kreditförluster definieras i sin tur som det vägda genomsnittet för kreditförluster med respektive risker för fallissemang (”probability of default”, PD) som vikter (IFRS 9, bilaga A).

Ett av modellens viktiga särdrag är den stora vikt som läggs vid förändringar i PD (IFRS 9, p. 5.5.9):

”Per varje balansdag ska företaget bedöma om kreditrisken för ett finansiellt instrument har ökat betydligt sedan det första redovisningstillfället. Vid denna bedömning ska företaget använda förändringen i risken för fallissemang [PD] under det finansiella instrumentets förväntade löptid istället för förändringen i förväntade kreditförluster.”

PD-förändring styr alltså omklassificeringen från att beakta endast 12 månaders förväntade kreditförluster till att beakta förväntade kreditförluster under hela den återstående löptiden. Bankerna har etablerade system för att mäta PD, vilket kan förväntas skapa robusthet i tillämpningen av modellen.

Inom ramen för IFRS 9 är en viktig skillnad mellan steg 2 och steg 3 att ränteintäkterna i steg 3 inte längre beräknas på den finansiella tillgångens bruttovärde vilket för köpta och utgivna lånefordringar innebär att en kreditjusterad effektivränta ska tillämpas (IFRS 9, p. 5.4.1), det vill säga i linje med idealmodellen som beskrevs tidigare.

Användningen av den ursprungliga effektivräntan skapar här ett logiskt problem. Den ursprungliga effektivräntan beaktar kreditrisk genom lånets prissättning (högre ränta krävs vid högre risk) och när nu de förväntade kassaflödena (med avdrag för kreditförluster) diskonteras med den räntan sker en dubbelräkning av kreditförlusterna (IFRS 9, BC5.93, se även BC5.148). Att man i Steg 1 inte beaktar kassaflödena under hela livslängden utan endast 12 månaders kreditförluster kan ses som ett sätt att kompensera för denna dubbelräkning (BC5.93). Detta problem uppstår inte vid tillämpning av idealmodellen.

Bankernas kreditförluster under 1990-talskrisen

ECL-ansatsen överensstämmer väl med den starka betoning av försiktighetsprincipen som finns i svensk redovisningstradition. Detta kommer till exempel till uttryck i värderingen av fordringar till det belopp som beräknas inflyta. Här finns ingen uttalad begränsning vad gäller det underlag som kan användas för bedömningen, vilket ger stor flexibilitet. Detta perspektiv var det rådande i samband med den svenska bankkrisen i början av 1990-talet. Förlusthändelser beaktades, men stort utrymme verkade också lämnas för mer generella riskbedömningar.

BALANS_Fordjupning_2020_N02_A0008_bild1

Figur 1 visar kreditförlustnivån i tre större svenska banker under bankkrisen 1990–1994. Nordbanken, numera en del av Nordea, redovisar de största totala kreditförlusterna under perioden. Banken övertogs av svenska staten 1992, varefter banken erhöll kapitaltillskott och arbetet med att återvinna kreditförlusterna inleddes. Processen var framgångsrik och redan 1995 sålde svenska staten 65,5 procent av aktierna i Nordbanken i samband med en börsintroduktion. Kreditförlusterna i SE-Banken följer ett annat mönster än i Nordbanken. SE-Banken kontrollerades av Wallenberg-sfären och ville undvika statligt ägande. Det dröjde dock till hösten 1993 innan marknadsförhållandena gjorde det möjligt att genomföra en företrädesemission. Det tidsmässiga mönstret indikerar att SE-Banken 1992 gjorde en mindre negativ bedömning än Nordbanken av kreditförlusterna, vilket också återspeglas i en högre kreditförlustkvot 1993 och 1994 jämfört med Nordbanken. Handelsbanken redovisar de lägsta totala kreditförlusterna av de tre bankerna och förlusterna följer ett tidsmässigt mönster mitt emellan Nordbanken och SE-Banken.

Redovisningen av kreditförluster i de tre bankerna 1990–1994 återspeglar en tillämpning av ECL-perspektivet med relativt hög grad av flexibilitet. Några år senare, 1998, gav IASC (International Accounting Standards Committee) ut standarden IAS 39. Standarden sågs vid denna tidpunkt som en interims­lösning framtagen under stark tidspress för att tillgodose IOSCOs (International Organization of Securities Commission) krav på att IAS (International Accounting Standards) skulle innehålla en standard avseende finansiella instrument. Redovisningen av kreditförluster enligt IAS 39 (version 1998) var en pragmatisk lösning i linje med vad som beskrivits ovan för de svenska bankerna i början av 1990-talet. Den byggde på ECL-ansatsen men hänvisade till beaktande av såväl återvinningsvärden som specifika förlusthändelser utan att specificera hur detta skulle ske (Camfferman, 2015, s. 10).

Införandet av en ICL-modell

Under åren som följde gjordes en revidering av IAS 39 som innebar en förändring till förmån för ICL-perspektivet. Det var i denna process som distinktionen mellan de två modellerna tydliggjordes. Här spelade utvecklingen i USA en viktig roll. Redan under den så kallade ”Savings and Loans Crisis” i USA, i slutet av 1980-talet, kritiserades redovisningen av kreditförluster med utgångspunkt enbart från periodiska bedömningar av förväntade kassaflöden som alltför flexibla, vilket ledde till att vissa banker redovisade kreditförlusterna alltför sent (Camfferman, 2015, s. 7). Några år senare, 1998, anförde chefen för SEC (Securities and Exchange Commission), Arthur Levitt, i stället att vissa banker använde ECL-modellen för att tidigt göra onödigt stora förlustreserveringar för att senare kunna reversera dessa i syfte att kunna rapportera önskade vinstnivåer (ibid., s. 8, jmf. sifferexemplet i början av artikeln). Huruvida de svenska bankerna under 1990-talskrisen redovisade kreditförlusterna för tidigt, för sent eller tidsmässigt rätt kan diskuteras, men modellen förefaller ha gett utrymme för såväl tidig som senare tajmning. Nästa version av IAS 39 (version 2003) tog intryck av problemen med flexibiliteten och föreskrev nu ICL-modellen, en modell som krävde objektiva omständigheter för nedskrivning till följd av en förlusthändelse (IAS 39, p. 59) och uttryckte samtidigt: ”Förluster som väntas till följd av framtida händelser, oavsett hur sannolika de är, redovisas inte” (ibid.).

Från och med 2005 infördes kravet att företag inom EU noterade på en reglerad marknad skulle tillämpa IFRS i sin koncernredovisning. Redovisningsrådet hade inte gett ut någon rekommendation avseende finansiella instrument så för svensk del innebar detta en betydande regleringsförändring och en övergång till ICL-modellen. Den globala finanskrisen 2008–2009 blev ett test av den nya modellen.

Tillämpning av ICL-modellen under finanskrisen 2008–2009

Under hösten 2008 och i början av 2009 ökade successivt oron för kreditförluster i svenska banker. Swedbank var den bank som redovisade de högsta kreditförlusterna (se figur 2). Storleken på förlusterna motsvarade ungefär de två nyemissioner på sammanlagt 27 mdr kronor som Swedbank gjorde 2008 och 2009 (Riksbanken, 2009). Det mesta av kreditförlusterna avsåg Baltikum och Ukraina. Expansionen i dessa länder hade skett snabbt, med kraftigt ökad utlåning 2006 och 2007. Om Swedbank istället hade tillämpat ECL-ansatsen hade sannolikt avsevärt större nedskrivningar redovisats 2008. En sådan förväntan fanns också hos investerarna. Trots nyemissionen i november 2008 motsvarade till exempel Swedbanks börsvärde endast 60 procent av redovisat eget kapital vid denna tidpunkt.

BALANS_Fordjupning_2020_N02_A0008_bild2

Figur 2 visar att kreditförlusterna var låga 2008 trots den stora osäkerhet som rådde under månaderna efter Lehman Brothers fallissemang i oktober 2008. Notera också att alla banker redovisar sina största kreditförluster 2009, vilket indikerar en lägre grad av flexibilitet avseende när i tiden kreditförlusterna redovisas. Det verkar som om de objektiva omständigheter som krävdes för nedskrivningar av lånefordringarna ännu inte hade inträffat per 2008-12-31. Detta får ses som ett exempel på det som gav upphov till mycket kritik mot ICL-modellen efter krisen 2008–2009, det vill säga att kreditförlusterna redovisades ”too little, too late”. Informationsanvändare uppfattade en dålig matchning mellan vad man uppfattade vara en allvarlig krissituation för bankerna samtidigt som bankerna inte gjorde reserveringar för förväntade kreditförluster på det sätt man förväntade sig utifrån försiktighetsprincipen.

Trots fördelarna med ICL-ansatsen i termer av mindre flexibilitet och mer jämförbarhet, bedömde IASB att nackdelarna övervägde och valde att bygga den nya standarden på ECL-ansatsen. Efter en lång process med olika förslag på lösningar utfärdades IFRS 9 2014 och började tillämpas från och med 2018. ECL-modellen enligt IFRS 9 innehåller vissa inslag av ICL genom hänvisningar till inträffade händelser i Steg 2 och Steg 3, men samtidigt läggs stor vikt vid framåtblickande information och kollektiva bedömningar. ECL-modellen enligt IFRS 9 bör därför leda till tidigare förlustreserveringar jämfört med ICL-modellen enligt IAS 39 (version 2003).

Tillämpningen av IFRS 9 under inledningen av Coronakrisen 2020

Coronakrisen innebär ett skarpt test av den nya ECL-modellen, och de första kvartalsrapporterna 2020 visar på tre intressanta observationer för en extern informationsanvändare: (1) omklassificering mellan förlustreservkategorierna visar på typen av förlust, (2) graden av uppdatering och optimism/pessimism i prognoser skapar skillnader i kreditförluster, (3) kompletterande vägledning från EBA (European Banking Authority) med flera kan skapa enhetlighet men eventuellt också underskattning av kreditrisk.

Omklassificering

Figur 3 visar utlåning och ackumulerade kreditförluster i de olika kategorierna enligt IFRS 9. Steg 1 avser utlåning där förlustreserven värderas till 12 månaders förväntade kreditförluster.

BALANS_Fordjupning_2020_N02_A0008_bild3
BALANS_Fordjupning_2020_N02_A0008_bild4

Swedbanks utlåning i Steg 1 ligger ganska konstant under första kvartalet 2020. Att utlåningen i Steg 1 inte ökar som i de andra bankerna beror på att Swedbank omklassificerat utlåning från Steg 1 till Steg 2 i högre utsträckning. Detta ska endast göras om en betydande ökning av kreditrisken skett sedan första redovisningstillfället. Notera också att vid en förflyttning från Steg 1 till Steg 2 så ändras värderingen av förlustreserven, från att endast beakta 12 månaders förväntade kreditförluster till att beakta de förväntade kreditförlusterna under hela den återstående löptiden. Det bidrar till att Swedbanks förlustreserver stiger kraftigt i Steg 2 under det första kvartalet. Men även reserveringarna i Steg 1 ökar med drygt 50% i Swedbank. Det beror att de förväntade kreditförlusterna för de kommande 12 månaderna värderas avsevärt högre per 20-03-31 jämfört med 19-12-31 utan att någon betydande ökning av PD skett. Mer pessimistiska kollektiva bedömningar (makroprognoser) och högre sannolikhet för pessimistiska scenarier kan ligga bakom en sådan ökning.

Även SEB uppvisar ett avvikande mönster i figur 3. Såväl utlåning som förlustreserveringar ökar kraftigt i Steg 3. Samtidigt sjunker utlåningen i Steg 2. En förändring från Steg 2 till Steg 3 innebär att händelser inträffat som medför att lånefordringarna blivit kreditförsämrade (t.ex. uteblivna betalningar från låntagaren, se IFRS 9, Bilaga A, definitionen av ”kreditförsämrad tillgång”). Banken skriver:

”[...] minskningen i Steg 2-volymer berodde på en migration till Steg 3 till följd av försämring i kreditkvaliteten i ett fåtal större engagemang.” (SEBs delårsrapport för första kvartalet 2020, s. 32).

Notera dock att i både steg 2 och Steg 3 baseras värderingen av förlustreserven på de förväntade kreditförlusterna under hela den återstående löptiden. De ökningar i kreditrisk som orsakat förflyttningen från Steg 2 till Steg 3 verkar således vara direkt kopplade till lägre förväntade kassaflöden i individuella engagemang, som resulterat i högre förlustreserver i Steg 3.

Exemplen ovan illustrerar hur tolkningen av vad som orsakat kreditförlusterna är annorlunda i Swedbank (förflyttningen från Steg 1 till Steg 2) än i SEB (förflyttningen från Steg 2 till Steg 3). Att på detta sätt kunna kvantitativt följa hur lånevolymer och förlust­reserver i de olika kategorierna utvecklas över tiden, och genom förståelse av kategoriernas innebörd och bankernas förklaringar, får man som informationsanvändare bättre möjlighet än tidigare att tolka utvecklingen även av förväntade kreditförluster.

Prognoser

Alla fyra bankerna beskriver i sina kvartalsrapporter hur de har hanterat de ökade riskerna under första kvartalet 2020. Swedbank skriver.

”På grund av det dramatiska förloppet av pandemin, liksom den stora osäkerheten om omfattningen av effekterna på medellång och lång sikt, har koncernen en eftersläpning i nedgraderingar av företagskundernas interna kreditvärdering.” (Swedbanks delårsrapport för första kvartalet 2020, s. 35)

De interna kreditvärderingarna spelar stor roll i den ordinarie tillämpningen av ECL-modellen enligt IFRS 9, men tidsbrist för uppdateringar innebär inte att redovisningen av eventuella ökade förluster till följd av ökade risker kan vänta tills en senare period. Swedbank skriver:

”En expertjustering av kreditreserveringarna har därför ansetts vara nödvändig per den 31 mars 2020. Denna justering uppskattar effekterna av de pågående nedgraderingarna för företagskunder i steg 1 och steg 2, där sådana migrationer inte fångades av modellerna vid periodens slut. Målsättningen är att individuell omvärdering av kreditbetygen ska göras under andra kvartalet.” (Swedbanks delårsrapport för första kvartalet 2020, s. 35)

Effekten av expertjusteringarna bidrar till kreditförluster i Swedbank motsvarande 0,32 procent av utlåningen på årsbasis.3 Handelsbanken skriver på motsvarande sätt:

”För att beakta effekten av covid-19 har en expertbaserad beräkning utförts på aggregerad nivå för att justera de modellbaserade beräkningarna för utvalda delportföljer inom Steg 1 och Steg 2. För att få fram den expertbaserade beräkningen har ett stressat scenario jämförts med den modellbaserade beräkningen per 2020-03-31. Mellanskillnaden mellan det stressade scenariot och den modellbaserade beräkningen utgör den expertbaserade beräkningen. Därefter ha banken bedömt sannolikheten för att utfallet av den expertbaserade beräkningen ska inträffa och kommit fram till ett tillkommande reserveringsbehov på 440 mkr.” (Handelsbankens delårsrapport för första kvartalet 2020, s. 39)

I Handelsbanken bidrar dessa expertjusteringar till kreditförluster motsvarande 0,07 procent av utlåningen på årsbasis.4 Swedbank och Handelsbanken har således likartade angreppssätt när det gäller att hantera modellvärdenas eftersläpning med en expertjustering och båda bankerna kvantifierar också denna effekt. Varför blir då effekten mer än fyra gånger större i Swedbank? En indikation på en skillnad är att Handelsbanken anger att man gjort beräkningen för ”utvalda delportföljer” medan Swedbank inte anger någon sådan begränsning. Hur ser det ut med makroprognoserna?

Tabell 1 visar att de fyra bankerna uttrycker sig olika om makroprognosernas effekter på förlustreserveringarna i kvartalsrapporterna. Swedbanks basscenario är uppdaterat per 2020-03-25 och är den bank som mest detaljerat refererar till en uppdaterad makroprognos. SEB anger att de ”tar höjd för” försämrade makroekonomiska utsikter under kvartalet medan Handelsbanken förefaller endast ändra vikterna i scenarier från årsskiftet. Nordea skiljer sig från övriga banker genom att tydligt markera en fördröjning av effekterna till nästa kvartal.

BALANS_Fordjupning_2020_N02_A0008_bild5

En slutsats av denna genomgång är att det förefaller finnas skillnader mellan hur bankerna uppdaterar sina makroprognoser och hur de gör kollektiva bedömningar och att detta sannolikt påverkar storleken på förlustreserveringarna. Swedbanks högre förlustreservering i första kvartalet 2020 kan till exempel sannolikt delvis förklaras av att de använt mer uppdaterade makrobedömningar än de andra bankerna. Mot bakgrund av tidigare erfarenheter av ECL-modellen är skillnader i bedömningar inte oväntade, men exemplen visar att man med utgångspunkt från rapporterna kan bilda sig en uppfattning om vari skillnaderna består.

Procentsatsen har beräknats som förändringar på grund av expertjusteringar under första kvartalet (1 586 mkr) multiplicerat med 4 (6 344 mkr) i procent av utlåning till allmänheten och kreditinstitutioner samt åtaganden och finansiella garantier per 2020-12-31 (1 997 050 mkr). Källa: Swedbanks delårsrapport för första kvartalet 2020, not 11.

Procentsatsen har beräknats som extraavsättningen på 440 mkr multiplicerad med 4 (1 760 mkr) i procent av utlåning brutto per 2020-12-31 (2 688 999 mkr). Källa: Handelsbankens delårsrapport för första kvartalet 2020, not 6 och 7.

Kompletterande vägledning

En typ av åtgärder som bankerna vidtog under första kvartalet var amorteringslättnader för företag och privatpersoner. I kvartalsrapporterna beskriver bankerna vilka effekter sådana lättnader haft på förlustreserveringarna (se tabell 2).

BALANS_Fordjupning_2020_N02_A0008_bild6

Tabell 2 visar att amorteringslättnader och liknande åtgärder i inledningen till coronakrisen i sig inte var tillräckligt för att orsaka förflyttning till en högre förlustreservkategori i någon av bankerna. Bankernas samsyn i denna fråga verkar påverkad av myndigheters riktlinjer, vilket väcker frågor om hur sådana riktlinjer förhåller sig till tillämpningen av IFRS 9. IASBs ambition är att IFRS-standarderna ska vara principbaserade och tillämpningsanvisningarna till IFRS 9 är mot denna bakgrund ovanligt omfattande. Trots detta har till exempel ESMA, EBA och Basel-kommittén för banktillsyn sett behov av att ge ytterligare vägledande information angående redovisningen.

Lättnaderna i tabell 2 är ett bra exempel på de problem som coronakrisen skapar. EBA-vägledningen från 2 april (EBA, 2020) anger att omklassificering till en högre förlustreservkategori inte ska ske till följd av till exempel amorteringslättnader om åtgärden omfattas av ett generellt betalningsmoratorium. Vägledningen innehåller kriterier för vad som utgör ett generellt betalningsmoratorium. Precis som framgår av flera av bankernas kommentarer i tabell 2 betonar EBA att deras anvisning är att moratoriet i sig inte ska orsaka förflyttning till en högre förlustreservkategori. Men hur ska detta kunna bedömas i praktiken? Det står klart redan nu att coronakrisen kommer leda till att låntagare får betalningsproblem och det framstår som en risk att vägledning av detta slag kan innebära en generell fördröjning av kreditförlusterna.

Niclas Hellman, Tf professor vid institutionen för redovisning och finansiering, Handelshögskolan i Stockholm.

Referenser

Andersson, H. & Hellman, N. 2019. Analysis of changing regulatory conditions, new accounting policies and the global financial crisis: the case of Swedish banks. Ur Krivogorsky, V. (red.), Institutions and Accounting Practices after the Financial Crisis: International Perspective, 2019, Routledge, ISBN: 978-1-138-20480-5, kapitel 7.

Camfferman, K. 2015. The emergence of the 'incurred-loss' model for credit losses in IAS 39. Accounting in Europe, 12(1): 1–35.

EBA 2020. Guidelines on Legislative and Non-Legislative Moratoria on Loan Repayments Applied in the Light of the COVID-19 Crisis. April 2. EBA/GL/2020/02. European Banking Authority.

Riksbanken. 2008. Finansiell stabilitet. Report 2008:1. Nedladdad 2020-04-30: http://archive.riksbank.se/Upload/Dokument_riksbank/Kat_publicerat/Rapporter/2008/FS_08_1_sv.pdf

Riksbanken. 2009. Finansiell stabilitet. Report 2009:2. Nedladdad 2020-04-30: http://archive.riksbank.se/Upload/Dokument_riksbank/Kat_publicerat/Rapporter/2009/FS_2009_2.pdf