cnb.cz (ČNB)
Makroekonomika  |  30.07.2020 12:03:08

čnBlog – Nástroje regulace hypotečních úvěrů ve světě

 

Trh nemovitostí zažíval dlouhodobý a zdálo se, že nekončící boom. V mnoha zemích se až do nečekaně silného negativního šoku v podobě rozšíření koronavirové nákazy hovořilo o evidentním přehřívání trhu a nadhodnocených cenách nemovitostí. Vývoj cen nemovitostí je bedlivě sledován jak domácnostmi, realitním sektorem, komerčními bankami tak i dohledovými a obezřetnostními institucemi. Ty se snaží za využití dostupných nástrojů činit nezbytné kroky pro zajištění stability finančního systému, pro kterou je poklidný a udržitelný vývoj cen nemovitostí velmi důležitý. Článek přináší stručný úvod do možných způsobů nastavování regulace hypotečních úvěrů společně s argumenty dostupnými ze stále spíše vznikající akademické literatury.


Úvod do makroobezřetnostní politiky a přehled jejich opatření

V dobách dlouhodobého ekonomického růstu může docházet k nárůstu rizik spojených s úvěrovým růstem a nadhodnocenými cenami nemovitostí. Pro zmírnění takových rizik mohou dohledové orgány používat makroobezřetnostní nástroje. Cílem makroobezřetnostních opatření je včasné snížení rizik pro finanční stabilitu. Rizika pro finanční stabilitu vznikají dle paradoxu finanční stability především v dobách silného ekonomického růstu, kdy jednotliví tržní aktéři mají tendence podceňovat přijímaná rizika. V takové situaci často dochází k neadekvátnímu růstu cen aktiv, tj. jejich výrazné nesladěnosti, která může přerůst až ke vzniku bublin. Pokud jsou taková aktiva pořizována převážně na dluh, jehož dostupnost se rovněž zvyšuje, pak hrozí rychlé nafukování takovýchto bublin. Aktiva, která jsou všeobecně považována z pohledu jejich dopadů na společnost a její obyvatele, finanční instituce, ale i regulátory finančního trhu za nejvýznamnější, jsou rezidenční nemovitosti. Finanční krize v letech 2008-2009 způsobila výrazný propad v cenách nemovitostí v mnoha zemích a současně byla ohrožena stabilita finančních institucí, které ve svých bilancích měly velký podíl úvěrů zajištěných právě nemovitostmi1. Tato nedávná zkušenost vede k obecné obezřetnosti ohledně očekávaných negativních efektů současné pandemie, které by mohly být opět výrazné.

Makroobezřetnostní politika pečuje o to, aby finanční instituce byly dostatečně solventní a likvidní i v časech krize. K tomu využívá opatření jak na straně finančních institucí, tak na straně dlužníka. Opatření v oblasti zajištění úvěrů spadá pod riziko solventnosti. Jejich cílem je zajistit dostatečně množství zdrojů, které pokryjí úvěrové ztráty. Dohledové orgány se tak obecně snaží zajistit finanční stabilitu pomocí omezení přijímaných rizik a současně zajištění jejich dostatečného krytí.

Mezi základní makroobezřetnostní nástroje k omezování přijímaných rizik pro bankovní sektor, který v Evropě poskytuje naprostou většinu úvěrů v ekonomice, patří kapitálové požadavky. Požadavky na kapitál jsou stanoveny v regulaci Basel I-IV, která je v Evropě implementována prostřednictvím CRR/CRD IV2. Zjednodušeně řečeno, každé snížení nebo eliminace rizika stojí finanční instituci nějaké vlastní zdroje. Další nástroje, které makroobezřetnostní politika začala ve větší míře používat, se týkají nástrojů na úrovni dlužníka. Tyto nástroje, jejichž cílem je omezit riziko úpadku dlužníka, nemají jednotnou legislativní úpravu na nadnárodní úrovni, jednotlivé státy ji však do svých právních norem postupně implementují. To platí i pro zřejmě nejsledovanější segment, tj. pro úvěry zajištěné rezidenčními nemovitostmi, které jsou v mnoha státech světa regulovány pomocí limitů na hodnotu zajištění či příjmy dlužníka.

Paleta možností makroobezřetnostní politiky je široká, regulátoři v případě úvěrů zajištěných rezidenční nemovitostí používají nejčastěji omezení na hodnotu zástavy k výši úvěru. Přehled makroobezřetnostních opatření lze centralizovaně najít zejména v průzkumu: „Macroprudential policy survey“ z dílny MMF3, v rámci Evropy je pak kompletní a aktuální přehled v „Overview of national macroprudential measures“ zpracovaného ESRB4. Graf 1 ilustruje používání makroobezřetnosntích nástrojů v rozvinutých ekonomikách. Ilustrace vychází z Alam a kol. (2019), který analyzuje použití nástrojů také mezi rozvíjejícími se tržními ekonomikami a podobně jako Cerutti a kol. (2017) zdůrazňuje, že rozvinuté ekonomiky se nejvíce obávají zranitelnosti především na trhu s nemovitostmi, zatímco rozvíjející se tržní ekonomiky se více obávají externích šoků. Mezi externí šoky patří volatilita kapitálových toků a prudké změny měnového kurzu.

Makroobezřetnostní nástroje regulace hypotečních úvěrů jsou v rámci Evropy zaměřeny především na trh nemovitostí. Hejlová a kol. (2018) uvádějí dle (ESRB, 2016) přehled rizik a nástrojů určených primárně k omezování níže uvedených rizik. Pro riziko spojené i) s hodnotami zajištění (cenami nemovitostí) se používá LTV, ii) s příjmy a schopností spotřebitelů úvěry splácet poté LTI/DSTI, LSTI/DSTI a iii) s úvěrovými portfolii institucí a jejich vybaveností kapitálem pak kapitálové rezervy a omezení na rizikové váhy. Riziko spojené s žadatelem o úvěr i) a ii) je nutné pokrýt kapitálem, pokud kapitálu není dostatek, vzniká riziko iii). Mohlo by se zdát, že by stačilo pokrýt pouze riziko spojené s odolností poskytovatelů hypotečních úvěrů, není tomu ale tak. Kumulací rizik dochází ke zvyšování systémového rizika, které by mohlo ohrozit funkčnost celého finančního systému, ač by na první pohled (z hlediska kapitálové dostatečnosti) byly banky zdravé. Omezení na žadatele o úvěr tak cílí i na prohlubování nesladěnosti na trzích aktiv, resp. vzniku bublin v oblasti cen nemovitostí.

Opatření zaměřená na dlužníka jsou stanovována pomocí limitů na LTV, LTI/DTI, LSTI/DSTI a splatnost úvěru. LTV (loan-to-value, neboli výše úvěru vůči hodnotě zajištění) říká, že dlužník musí použít vlastní aktiva, tedy financovat část nemovitosti svými vlastními naspořenými prostředky. Tím se omezují podněty k selhání a tedy se snižuje pravděpodobnost selhání klienta (PD) a současně se tím snižuje ztráta ze selhání (LGD), kterou může banka utrpět v případě poklesu cen nemovitostí. Z hlediska stability poskytovatele úvěru se tak jedná o velmi důležitý parametr, který přímo ovlivňuje i množství kapitálu, které musí banka pro zajištění úvěru držet. LTI (loan-to-income) nebo někdy DTI (debt-to-income) sleduje poměr výše celkového dluhu vůči příjmům. Příjmy přímo určují, kolik je danému žadateli možno půjčit, aby byl schopen úvěr ještě splatit. Tento parametr tak ovlivňuje PD. LSTI (loan-service-to-income) nebo také DSTI (debt-service-to-income) se zaměřuje na cashflow žadatele, tedy schopnost pravidelně splácet. Žadatel má kromě závazků z dluhu i jiné výdaje, musí tak mít určitou finanční rezervu. Tento parametr rovněž ovlivňuje PD. Banky by se ideálně měly soustředit na celkový dluh žadatele, nikoli pouze na poskytovaný úvěr, klíčové pro řízení rizika jsou tak především limity DTI a DSTI. Mezi často používanými limity lze také nalézt maximální splatnost úvěru. Při vyšší splatnosti klesá výše pravidelné splátky, což umožňuje „obcházet“ limity DSTI a LSTI. Současně limit na splatnost nutí poskytovatele brát v úvahu očekávanou budoucí délku ekonomické aktivity dlužníka, což je žádoucí.

Limity na celkové zadlužení zabraňují obcházení limitů, k jejich zavedení si však banky musí sdílet informace. Obvykle jsou hypotéky regulovány ukazateli LTV a DSTI, některé země (Dánsko, Irsko, UK) však používají LTI. Ukazatele „L“ se vztahují pouze na daný úvěr. Proto má smysl hovořit o LTV, hypoteční úvěr je zajištěn konkrétní nemovitostí, která se k úvěru váže. Dlužník ale může mít další úvěry a chybějící část vlastních prostředků na koupi nemovitosti tak získat dalším úvěrem. Ukazatele „D“ se zaměřují na celkové zadlužení žadatele o úvěr, tedy bere v potaz veškeré jeho úvěry. Proto je druhým nejčastěji používaným limitem DSTI. Pro zjištění celkového zadlužení a splátek žadatele o úvěr je velmi důležitá funkce registru úvěrů, kam jak bankovní tak nebankovní poskytovatelé tyto informace ukládají a vzájemně sdílí.

Co říkají o účinnosti makroobezřetnostních opatření akademici?

Počátek využívání makroobezřetnostních opatření spadá do počátku 90. let minulého století (Alam a kol., 2019), byly tedy využívány ještě před institucionálním ukotrvením makroobezřetnostní politiky. Od té doby počet zemí, která tato opatření zavádějí, postupně narůstá. S tím roste i počet studií, které zkoumají vliv daných opatření zejména v oblasti trhu nemovitostí. Dle jejich povahy je můžeme kategorizovat podobně jako Galán a Lamas (2019) zhruba takto. Ty, které se zaměřují na i) účinnost těchto opatření, ii) pravděpodobnost selhání a její determinanty a iii) implementaci těchto opatření. V rámci účinnosti se jedná především o proticyklický charakter (vliv na růst úvěrů nebo cen nemovitostí v rámci cyklu), míra zadlužení domácností či míru selhání úvěrů (tedy oblast zaměřená na finanční stabilitu). Druhá kategorie zkoumá, jaké vlastnosti úvěru či chování domácností vedou k jeho selhání. Mezi těmito vlastnostmi jsou i ukazatele, na které cílí makroobezřetnostní politika. Poslední skupinou jsou pak studie která zkoumají, co má vliv na zavádění těchto opatření či kdy a při jakém nastavení jsou účinná, nebo jaké jsou vedlejší dopady daných makroobezřetnostních opatření.

Zavedení a zpřísnění limitů omezuje poptávku po úvěrech a nemovitostech. BIS (2012) popisuje, že zpřísnění se promítne do snížení objemu poskytnutých úvěrů a vede k růstu úspor. Není však jasné, zda se jedná pouze o dočasný pokles, či pokles trvalý – odložení pořízení nemovitosti na dobu, než bude mít žadatel dostatečné úspory. Závěry dalších studií však ukazují trvalejší dopady. Lim a kol. (2011) zjistili na panelu 49 zemí a 10 let, že LTV a DTI limity jsou efektivní v omezení cykličnosti úvěrování. Další studie, např. Igan a Kang (2011) analyzující situaci v Koreji dospívají k závěru, že limity LTV a DTI mají omezující vliv na růst cen nemovitostí a počet transakcí na nemovitostním trhu. Současně také omezují očekávání a motivy ke spekulativním nákupům. Wong a kol. (2011) uvádějí, že omezení LTV vede ke snížení míry selhání. Kuttner a Sim (2016) odhadují efekty zpřísnění limitu DSTI a LTV na panelu 57 zemí. Zpřísnění limitu (bez zaměření na jeho výši) vede v průměru snížení reálného růstu úvěrů o 4–6 p. b. za čtyři čtvrtletí, ale pouze u DSTI, LTV vliv na růst úvěrů nemá. Na ceny nemovitostí a růst úvěrů má dle této studie vliv nastavení daní vztažených k nemovitostem. Carreras a kol. (2018) rovněž potvrzují vliv LTV a DTI limitů na omezení růstu úvěrů a dále i cen nemovitostí na vzorku 19 zemí OECD. Richter a kol. (2019) využívají panel 53 zemí a ukazují dopady na HDP, objem úvěrů a poklesu cenové úrovně nemovitostí. Zpřísnění LTV o 10 p. b. vedlo k nižší úrovni reálného HDP o 0,5 % po dvou letech, o 1,1 % po čtyřech letech, k nižší úrovni úvěrů na bydlení domácnostem o více než 5 % po dvou letech a rovněž k poklesu úrovně cen nemovitostí. Zpřísnění LTV v tomto rozsahu tak autoři přirovnávají zhruba k růstu úrokové sazby o 0,25 p. b. Dle Morgan a kol. (2019) pak rovněž potvrzují omezení růstu úvěrů po zavedení LTV limitů na vzorku 46 zemí.

Vliv zpřísnění LTV a DTI limitů na klientské úrokové sazby hypotečních úvěrů je chápán jako druhořadý a v literatuře je zatím téměř neřešen, neboť se neočekává přímý vliv limitů na náklady financování (BIS, 2012). V principu by zavedení mohlo způsobit pokles sazeb, neboť limity omezují ty nejrizikovější klienty, kterým banka dává vyšší rizikovou prémii. Současně omezení poptávky vede ke zvýšení konkurenčního boje mezi poskytovateli úvěrů.

Zavádění opatření ve světě

Limit na LTV použil jako makroobezřetnostní nástroj mezi prvními Hong Kong. Zkušenosti s nastavením v Hong Kongu ilustruje Wong a kol. (2011). Omezení na maximální hodnotu LTV zavedli v roce 1995 ve výši 70 %, již předtím šlo však o hodnotu, která byla v sektoru zavedena bankami dobrovolně od roku 1991. Do té doby byla maximální hodnota LTV 90 %. Toto nastavení se pozitivně projevilo v omezení poklesu cen nemovitostí, které začalo na podzim roku 1997 vlivem asijské finanční krize a trvalo až do roku 2003 (Graf 2). Od té doby došlo v Hong Kongu jak ke zpřísnění, tak uvolnění této regulace. V současné době jsou limity stanoveny podle ceny nemovitostí – pro dražší nemovitosti jsou limity přísnější. Poslední zpřísnění proběhlo na jaře 2017, aktuálně je „nejmírnější“ hodnota LTV ve výši 60 % (první hypotéka pro osobní použití s maximální výši úvěru 5 mil. HK$). Nejpřísnější pak ve výši 20 % pro určitý typ komerčních projektů.

Finanční krize v roce 2008, která byla úzce spojená s úvěry na nákup nemovitostí, povzbudila hlasy pro širší využití makroprudenčních nástrojů, zejména u omezení na výši zástavy. Před finanční krizí bylo jen velmi málo zemí, které toto omezení již zavedly – Hong Kong, Jižní Korea, Malaysie a Singapur. Dle „Macroprudential policy survey“ z dílny IMF zavedlo do roku 2018 omezení na LTV již 55 zemí. Poučení z finanční krize bylo viditelné i na nemovitostním trhu USA, kde již, stejně tak jako v jiných zemích, platí omezení na LTV u hypotečních úvěrů. Úvěry s hodnotou LTV vyšší nežli 80 % zpravidla vyžadují pojištění.

V zámoří je rovněž rozšířené pojištění úvěru, jehož LTV přesahuje určitou hranici. Z velkých vyspělých ekonomik můžeme kromě USA zmínit Kanadu a Austrálii. V obou zemích je pojištění vyžadováno u úvěrů s vyšším LTV než 80 %. Zapojení pojištění do oblasti hypoték současně eliminuje systémové riziko, neboť o případné ztráty se dělí bankovní a pojišťovací sektor. Wong a kol. (2011) analyzující situaci v Asii současně zdůrazňuje, že programy na pojištění úvěrů vhodně doplňují omezení na hodnotu zástavy.

První zemí, která omezení zavedla v Evropě, bylo Lotyšsko v roce 2007, o tři roky později pak Norsko a Švédsko. Lotyšsko zavedlo omezení na LTV pro nové úvěry na hodnotu 90 % a toto nastavení platí doposud. Norsko rovněž začalo na 90 %, hodnotu ale následně snížilo. Švédsko zavedlo rovnou opatření omezující LTV na 85 %, které je platné i nyní. Omezení týkající se výši splátek vůči příjmu zavedly v Evropě jako první Rumunsko a Litva v roce 2011. Opatření v Litvě říká, že DSTI nesmí překročit 40 % čistého příjmu, a je platné doposud. Irsko, které ve kterém došlo k velkému propadu cen nemovitostí v době finanční krize a následnému růstu míry selhání, zavedlo opatření na omezení jak LTV tak LTI s platností od roku 2015. Od té doby došlo jen k jemnému ladění, klíčové hranice hodnot LTV a LTI se však v Irsku nezměnila. Nejpřísnější zemí v Evropě je Kypr, Rakousko a Slovinsko s LTV na hodnotě 80 %. Ne všechny země omezení na dlužníka používají. Zajímavé je, že z velkých evropských zemí (Německo, Španělsko, Itálie, Francie a Velké Británie) žádná nepoužívá limit na LTV a pouze Velká Británie omezuje LTI a to ještě ne formou maximální hranice, ale pomocí povoleného objemu nad určitou hodnotu.

Postupné zavádění regulatorních opatření v jednotlivých zemích umožňuje využít zkušenosti ostatních zemí. Hodnocení zavedených opatření a především jejich kalibrace je závislá na kvalitě a dostupnosti informací. Mnoho informací o rizikovosti úvěrů lze čerpat ze zkušeností Irska, které má velmi detailní data o poskytnutých úvěrech a jejich historii. Studie Hallissey a kol. (2014) dokládá, že pravděpodobnost selhání je ovlivněna výší LTI v době poskytnutí a že míra ztrátovosti ze selhání je závislá na LTV v době poskytnutí. Tato empirická data dokládají očekávané a cílované vazby při poskytování úvěrů.

Důležitá je také forma implementace pravidel, neboť ne všude jsou pravidla vymáhatelná zákonem. V naprosté většině evropských zemí, které nějakou formu regulace mají, jsou tato pravidla zakotvena v národní legislativě (Tabulka 1). Nejvíce zemí omezuje LTV, následně DSTI a poté splatnost. Minimum zemí omezuje LTI.

Tabulka 1 – Přehled opatření ukotvených v národní legislativě v Evropských zemích

Země AT CY CZ DK EE FI HU IS IE LT LI LT MT NL NO PL PT RO SK SL SE UK
LTV   x   x x x x x x x x x   x x x x x x   x  
LTI                 x           x              
DSTI   x     x   x         x       x x x x x    
Splatnost         x             x       x x x x x    

Zdroj: ESRB

Způsoby nastavení limitů – strukturálně nebo cyklicky?

Cyklický přístup k nastavení znamená, že se regulace přizpůsobuje cyklu a snaží se působit proti němu a tím cyklus vyhlazovat. Tedy v časech, kdy dochází k nadměrnému přijímání rizik, dochází ke zpřísnění a naopak v dobách, kdy již banky tato rizika řídí dostatečně, může docházet k uvolnění makroobezřetnostní politiky. Ceny nemovitostí mají rovněž cyklický charakter, což je argumentem pro cyklické nastavování limitu LTV. Současně akademické studie využívající DSGE modely ukazují, že pokud se LTV přizpůsobuje v odezvě na hospodářský nebo finanční cyklus, tak to pomáhá stabilizovat volatilitu nejen finančních, ale i reálných veličin (viz např. Christensen a Meh, 2011; Margharita a José, 2014; Tobias a Luisa, 2019).

Strukturální přístup předpokládá, že nastavování v rámci cyklu není zapotřebí, neboť daný nástroj by měl působit trvale. Jde tedy o názor, že stabilní pravidla pozitivně působí na očekávání všech aktérů trhu a jasně stanovují mantinely, za které by se nikdy nemělo jít bez ohledu na aktuální situaci. Zahrnuje obecná, transparentní, trvalá a srozumitelná pravidla v nastavení „hracího pole“ a větší předpoklad toho, že časté a nepřesné zásahy mohou ekonomiku spíše rozkolísat nežli ustálit. Pokud bychom využili matematickou terminologii, tak výše LTV by měla být podmínkou nutnou, nikoli postačující pro finální získání hypotečního úvěru. Pro poskytovatele úvěrů pak předvídatelné limity usnadňují kontrolu rizika. Pevně stanovené limity dávají jasný signál, v jaké příjmové situaci a s jakými vlastními prostředky má žadatel o koupi nemovitosti šanci uspět. Např. Araujo a kol. (2019) ukazují, že zavedení limitu vedlo k méně rizikovému chování žadatelů o úvěr.

Otázkou přístupu dále je, zda mají být pravidla nastavena spíše na základě modelu či skupiny modelů, nebo raději expertně. Modelový či technický přístup nemusí zachytit vše a současně jeho kalibrace je možná pouze na základě dostupných dat, tedy minulosti. Dochází-li k nějaké strukturální změně, model toto nemusí vzít v úvahu a vzhledem k tomu, že makroobezřetnostní politika by měla mít především vpředhledící charakter, je nasnadě rovněž používat expertní úvahy. Mechanicky a modelově stanovený limit LTV na bázi určení nesladěnosti (nadhodnocení, podhodnocení) cen nemovitostí v rámci cyklu zní logicky, klíčovým problémem je ale schopnost zachycení skutečného nadhodnocení, neboť aktéři obchodují za jimi dobrovolně akceptovatelnou cenu. Protože ceny statků jsou udávány tržně a závisí jak na poptávce, tak nabídce, lze nadhodnocení cen jen velmi obtížně kvantifikovat a vždy se bude jednat přinejlepším o dobrý odhad (viz např. Anderle a Plašil, 2019). Rovněž je potřeba zmínit, že data o cenách nemovitostí jsou vykazována s viditelným zpožděním, v nedostatečné frekvenci (často čtvrtletně) a podrobnosti. V realitě není rozhodování – ať již je míra jeho transparentnosti jakákoli – „černobílé“, velmi pravděpodobně se jedná o kombinaci modelového a expertního přístupu, jak je tomu např. při nastavování měnové politiky.

Obezřetnostní orgány nebývají v nastavení a kalibraci makroobezřetnostních opatření týkajících se limitů na dlužníka plně transparentní a tak není jasné, k jakému přístupu (cyklickému či strukturálnímu; modelovému či expertnímu) nastavování se kloní. Nalézt metodiku jednotlivých orgánů pro stanovení hranic pro LTV, LTI, DTI, DSTI nebo LSTI je de facto nemožné. Naprostá většina regulátorů svoji metodiku nastavování nezveřejňuje, existuje však několik výjimek, mezi které patří Irsko, Rumunsko a Česká republika. Přístup Irska k nastavení LTV a LTI popisuje Cassidy a Hallissey (2016), přístup Rumunska k nastavení DSTI popisuje IMF (2018) a přístup České republiky k LTV nastiňuje Hejlová a kol. (2018). Nutno dodat, že se nejedná o přesné znění či definice pravidla, ale poodhalení způsobu, jakým se dané instituce řídí. K jakému způsobu se jednotlivé instituce kloní bohužel není plně jasné ani z komunikace, neboť regulátoři často v oficiálních prohlášení a dokumentech používají formulace typu, že „byly provedeny analýzy za využití mikrodat pro určení bezpečných hranic“. Např. Polsko zavedení limitu LTV popisuje tak, že volba 80% hranice byla zvolena diskrétně bez použití specifické metodologie s tím, že tato hranice je běžně používána pro nemovitostní trh, viz Bierut a kol. (2015).

Současná krize může poodhalit, k jakému přístupu se jednotlivé země de facto kloní. Neveřejnost kalibrací pro stanovení limitů znamená, že přístup lze odtušit pouze z historie provedených úprav. Z té je zatím vidět, že jen některé státy sahají ke změnám v limitech pravidelně a častěji to bývá při jejich zavádění, kdy se potřebují dostat do nějakého cílového stavu a nechtějí k němu dojít skokově, nýbrž pozvolně. Zde bychom však pro lepší vyhodnocení potřebovali více času, neboť řada zemí se zatím nedostata do výrazné ekonomické kontrakce. Většina zemí si celý cyklus s makroobezřetnostními nástroji musí teprve prožít a naučit se je vhodně používat. U měnové politiky je reakce na vývoj inflace symetrická, zatím však nevíme, jak tomu bude u jednotlivých nástrojů makroobezřetnostní politiky a finančního cyklu.

Box 1 – Rizikovost hypotečního úvěru z pohledu LTV

Cílem makroobezřetnostní politiky by nemělo být odstranění veškerého rizika, ale pouze jeho omezení na „zdravou“ výši. Principem pro stanovení prahových hodnot ukazatelů LTV, DSTI a DTI je omezení vysoce rizikových úvěrů, tedy takových, které vedou ke ztrátám, výrazně převyšují alokovaný kapitál. Z pohledu výsledné ztráty je tak klíčový ukazatel LTV, neboť jeho vysoké hodnoty (menší část vlastních prostředků dlužníka) znamenají vyšší ztrátovost při selhání úvěru a naopak. Logicky je hodnota ztráty závislá na aktuální hladině cen nemovitostí. Za předpokladu, že je hodnota nemovitosti dána její tržní hodnotou, pak hodnota 1-LTV znamená, jak velký pokles ceny může nastat, aby nedošlo k úvěrové ztrátě při selhání úvěru. Pokud dochází k přehřívání nemovitostního trhu a k nadměrnému růstu cen vedoucích k jejich nadhodnocení, potom hrozí jejich větší pokles v případě nepříznivého vývoje ekonomiky a tím i větší ztráty. Teoreticky by tak hodnota LTV mohla být odvozena od výše nadhodnocení cen nemovitostí.

Zajištěné úvěry jsou nejrizikovější na počátku, s časem riziko ztráty klesá. Modelový případ ilustruje Graf 3, ve kterém předpokládáme splatnost úvěru 30 let a růst ceny nemovitosti o 2 % ročně, tedy o míru inflace. Dále uvažujeme dvě počáteční hodnoty LTV – 100 % a 80 %. Pro každou míru zajištění pak dvě úrokové míry – 2 % a 5 %. Pro jednoduchost budeme považovat úvěr za „bezpečný“ v okamžiku, kdy LTV dosáhne hodnoty 60 %. V takovém okamžiku mohou ceny nemovitostí klesnout o více jak třetinu a stále bude mít zajištění dostatečnou hodnotu na pokrytí zůstatkové hodnoty úvěru. Ze simulace vyplývá, že v případě počátečního LTV 80 % a úrokové sazbě 2 % tato situace nastane za 6 let, při vyšší úrokové sazbě 5 % pak za necelých 8 let. Pokud je ale počáteční hodnota úvěru LTV 100 %, pak trvá úvěru 10 let, než se dostane na LTV 60 % při sazbě 2 % a celých 12 let při sazbě 5 %. Pokud ceny nemovitostí porostou rychleji, např. tempem 5 % ročně, pak se při počáteční hodnotě LTV 80 % nemovitost dostane na hodnotu LTV 60 % za zhruba 4 roky.

 

Závěr

Pro nastavení ukazatelů pomocí kvantitativní analýzy jsou zapotřebí podrobná a kvalitní data o domácnostech. Pro ukázání efektů a dopadů se využívají v literatuře buď agregovaná data, nebo také detailnější data o poskytnutých úvěrech. Detailní data o nově poskytnutých úvěrech jsou velmi přínosná v kvantifikaci rizika, které vstupuje do bilancí bank. Při existenci již zavedených makroobezřetnostních opatření lze ale tato data použít pro odhad dopadů pouze omezeně. Jak dokládají zkušenosti z několika zemí, aktéři trhu se podmínkám přizpůsobují. Při zpřísnění limitů LTV tak např. nemusí nutně dojít k velkému propadu poskytnutých úvěrů.

Většina evropských zemí již určitá omezující pravidla pro poskytování úvěrů zajištěných rezidenční nemovitostí zavedla, zajímavé ale je, že žádná z velkých zemí (Německo, Francie, Itálie, Španělsko ani Velká Británie) omezení na LTV nemá.

K nastavování limitů lze přistupovat různými přístupy podle názoru, jakého jsou tyto limity charakteru – cyklický nebo strukturální. Rovněž v některých zemích se rozdílné hodnoty limitů aplikují pro různé části dané země, obvykle pro hlavní nebo velká města a zbytek území dané země.

Bohužel veřejná debata o přístupu k nastavení regulatorních limitů a jejich povaze je teprve v počátcích. Kalibrace a způsob nastavení limitních hodnot ukazatelů jsou tvořeny především interně v rámci institucí a širší debatu jsme neobjevili ani v akademickém světě. Na obou stranách stojí věcné argumenty a je věcí názoru jaký přístup kdo podporuje. Většina zemí si současně svůj první ucelený cyklus práce s makroobezřetnostními nástroji teprve právě prožívá a „učí“ se je používat.

Makroobezřetnostní opatření slouží pro snížení a nikoli vymazání rizik z finančního sektoru, ale působí i na reálný sektor. Námi nalezené akademické studie sledují dopad opatření především do finančního sektoru, dopadem do reálného sektoru se však zabývají velmi omezeně. Současně studie, které řeší dopad do reálného sektoru využívají především modelový přístup k nastavení limitů a transmisi jejich efektů. Další zkoumání v tomto směru je velmi žádané, neboť nastavení limitů má např. v případě České republiky instituce zodpovědná současně i za měnovou politiku.

Autorem je Petr Polák a Luboš Komárek. Názory v tomto příspěvku jsou jejich vlastní a neodrážejí nezbytně oficiální pozici České národní banky. Děkujeme zejména Janu Brůhovi, Daně Hájkové, Zlatuši Komárkové, Petru Královi a Janu Fraitovi za diskusi, podněty a připomínky.


Zdroje

Alam, Z., Alter, M. A., Eiseman, J., Gelos, M. R., Kang, M. H., Narita, M. M., ... & Wang, N. (2019). Digging Deeper – Evidence on the Effects of Macroprudential Policies from a New Database. International Monetary Fund.

Andrle, M., & Plašil, M. (2019). Assessing House Prices with Prudential and Valuation Measures (No. 19/59). International Monetary Fund.

Bierut, B. K., Chmielewski, T., Glogowski, A., Stopczyński, A., & Zajączkowski, S. (2015). Implementing loan-to-value and debt-to-income ratios: learning from country experiences. The case of Poland. National Bank of Poland Working Paper, (212).

BIS (2012). Operationalising the selection and application of macroprudential instruments. CGFS Papers, No. 48.

Carreras, O., Davis, E. P., & Piggott, R. (2018). Assessing macroprudential tools in OECD countries within a cointegration framework. Journal of Financial Stability, 37, 112–130.

Cassidy, M., & Hallissey, N. (2016). The introduction of macroprudential measures for the Irish mortgage market. The Economic and Social Review, 47(2, Summer), 271–297.

Cerutti, E., Correa, R., Fiorentino, E., & Segallad, E. (2017). Changes in Prudential Policy Instruments – A New Cross-Country Database. International Journal of Central Banking.

Claessens, S. (2015). An overview of macroprudential policy tools. Annual Review of Financial Economics, 7, 397–422

Galán Camacho, J. E., & Lamas Rodríguez, M. (2019). Beyond the LTV ratio: new macroprudential lessons from Spain. Documentos de trabajo/Banco de Espana, 1931.

de Araujo, D. K. G., Barroso, J. B. R. B., & Gonzalez, R. B. (2019). Loan-to-value policy and housing finance: effects on constrained borrowers. Journal of Financial Intermediation, 100830.

ESRB (2013). Doporučení ESRB o průběžných cílech a nástrojích makroobezřetnostní politiky ESRB/2013/1.

ESRB (2016). Vulnerabilities in the EU Residential Real Estate Sector, November 2016.

Hallissey, N., Kelly, R., & O’Malley, T. (2014). Macro-prudential tools and credit risk of property lending at Irish banks (No. 10/EL/14). Central Bank of Ireland.

Hejlová, H., Holub, L., Plašil, M. (2018). Zavádění a kalibrace makroobezřetnostních nástrojů cílených na expozice zajištěné rezidenční nemovitostí v ČR, Zpráva o finanční stabilitě 2017/2018, 126–135.

Igan, D., & Kang, H. (2011). Do loan-to-value and debt-to-income limits work? Evidence from Korea. IMF Working Papers, 1–34.

IMF (2018). Technical note – Calibration of a debt service-to-income limit in Romania – Evidence from microdata. IMF Country Report No. 18/161

Kuttner, K. N., & Shim, I. (2016). Can non-interest rate policies stabilize housing markets? Evidence from a panel of 57 economies. Journal of Financial Stability, 26, 31–44.

Lim, C. H., Costa, A., Columba, F., Kongsamut, P., Otani, A., Saiyid, M., ... & Wu, X. (2011). Macroprudential policy: what instruments and how to use them? Lessons from country experiences. IMF working papers, 1–85.

Morgan, P. J., Regis, P. J., & Salike, N. (2019). LTV policy as a macroprudential tool and its effects on residential mortgage loans. Journal of Financial Intermediation, 37, 89–103.

Richter, B., Schularick, M., & Shim, I. (2019). The costs of macroprudential policy. Journal of International Economics, 118, 263–282.

Rubio, M. & Carrasco-Gallego, J. A. (2014). "Macroprudential and monetary policies: Implications for financial stability and welfare," Journal of Banking & Finance, Elsevier, vol. 49(C), 326–336.

Schuler, T. & Corrado, L. (2019). "Financial cycles, credit bubbles and stabilization policies," Working Paper Series 2336, European Central Bank.

Tzur-Ilan, N. (2018): LTV Limits and Borrower Risk, Bank of Israel Working Papers 2018.12, Bank of Israel.

Wong, E. & Fong, T. & Li, K. & Choi, H. (2011). "Loan-to-Value Ratio as a Macro-Prudential Tool – Hong Kong’s Experience and Cross-Country Evidence," Working Papers 1101, Hong Kong Monetary Authority.

Klíčová slova

Trh nemovitostí, regulace, finanční krize

Klasifikace JEL

G01, G28, R30


1 Problémem byla především neschopnost a neochota splácet a současně nemožnost prodávat zastavěné nemovitosti ve větším počtu na realitním trhu.

2 Od roku 2021 bude v platná směrnice CRD V a nařízení CRR II.

3 https://www.elibrary-areaer.imf.org/Macroprudential/Pages/Home.aspx , data jsou pouze do roku 2017. IMF v roce 2019 současně vytvořilo „integrated Macroprudential Policy (iMaPP)“ databázi.

4 https://www.esrb.europa.eu/national_policy/html/index.en.html


 

 
K článku zatím nejsou žádné komentáře.
Přidat komentář

Zprávy a články k hypotékám









Zobrazit sloupec 

Kalkulačka - Výpočet

Výpočet čisté mzdy

Důchodová kalkulačka

Přídavky na dítě

Příspěvek na bydlení

Rodičovský příspěvek

Životní minimum

Hypoteční kalkulačka

Povinné ručení

Banky a Bankomaty

Úrokové sazby, Hypotéky

Směnárny - Euro, Dolar

Práce - Volná místa

Úřad práce, Mzda, Platy

Dávky a příspěvky

Nemocenská, Porodné

Podpora v nezaměstnanosti

Důchody

Investice

Burza - ČEZ

Dluhopisy, Podílové fondy

Ekonomika - HDP, Mzdy

Kryptoměny - Bitcoin, Ethereum

Drahé kovy

Zlato, Investiční zlato, Stříbro

Ropa - PHM, Benzín, Nafta, Nafta v Evropě

Podnikání

Města a obce, PSČ

Katastr nemovitostí

Ochranné známky

Finanční katalog

Občanský zákoník

Zákoník práce

Stavební zákon

Daně, formuláře

Další odkazy

Auto - Cena, Spolehlivost

Registr vozidel - Technický průkaz, eTechničák

Monitoring ekonomiky

Volby, Mapa webu

English version

Czech currency

Prague stock exchange


Ochrana dat, Cookies

 

Copyright © 2000 - 2024

Kurzy.cz, spol. s r.o., AliaWeb, spol. s r.o.

ISSN 1801-8688