Makroprudencijalna dijagnostika, br. 9

Objavljeno: 14.10.2019.

Uvodne napomene

Makroprudencijalni dijagnostički proces sastoji se od ocjenjivanja makroekonomskih i financijskih odnosa i kretanja koji mogu rezultirati narušavanjem financijske stabilnosti. Pritom se pojedinačni signali koji upozoravaju na povećan stupanj rizika detektiraju na temelju kalibracija statističkim metodama, regulatornih standarda ili stručnih procjena. Oni se sintetički prikazuju u mapi rizika, a indiciraju razinu i dinamiku ranjivosti te tako olakšavaju postupak identifikacije sistemskog rizika, što podrazumijeva određivanje njegove prirode (strukturna ili ciklička), lokacije (segment sustava u kojem se razvija) i izvora (primjerice, odražava li više poremećaje na strani ponude ili na strani potražnje). S obzirom na tu dijagnostiku, optimizira se instrumentarij i kalibrira intenzitet mjera koje bi trebale najučinkovitije djelovati na rizik, reducirati regulatorni rizik, uključujući mogućnost nepoduzimanja aktivnosti, te minimizirati potencijalna negativna prelijevanja na druge sektore kao i neočekivane prekogranične učinke. Osim toga, na taj se način tržišni sudionici informiraju o identificiranim ranjivostima i rizicima koji bi se mogli materijalizirati i ugroziti financijsku stabilnost.

Pojmovnik

Financijska stabilnost je stanje koje se očituje u nesmetanom i učinkovitom funkcioniranju ukupnoga financijskog sustava u procesima alokacije financijskih resursa, procjene i upravljanja rizicima te izvršavanja plaćanja, kao i u otpornosti financijskog sustava na iznenadne šokove te pridonošenju dugoročno održivome gospodarskom rastu.

Sistemski rizik definira se kao rizik nastupanja događaja koji kroz različite kanale mogu onemogućiti obavljanje financijskih usluga ili rezultirati snažnim porastom njihovih cijena i ugroziti neometano poslovanje većeg dijela financijskog sustava, a stoga negativno djelovati i na realnu gospodarsku aktivnost.

Ranjivost u kontekstu financijske stabilnosti označuje strukturna obilježja, odnosno slabosti domaćega gospodarstva koje ga mogu činiti manje otpornim na moguće šokove i pojačavati negativne posljedice tih šokova. U publikaciji se analiziraju rizici povezani s događajima ili kretanjima čija materijalizacija može rezultirati narušavanjem financijske stabilnosti. Primjerice, zbog visokih omjera javnog i inozemnog duga i BDP-a te visokih potreba za njegovim (re)financiranjem, Hrvatska je vrlo ranjiva s obzirom na moguće promjene financijskih uvjeta i izložena je rizicima promjene kamatnih stopa ili tečaja.

Mjere makroprudencijalne politike podrazumijevaju primjenu instrumenata ekonomske politike, a ovisno o specifičnostima rizika i obilježjima njegove materijalizacije mogu biti standardne mjere makroprudencijalne politike. Osim toga, mjere monetarne, mikroprudencijalne, fiskalne i drugih politika mogu se također, ako je to potrebno, upotrebljavati u makroprudencijalne svrhe. Isto tako, s obzirom na to da unatoč određenim pravilnostima evolucija sistemskog rizika i njegove posljedice mogu biti teško predvidive u svim svojim manifestacijama, uspješno očuvanje financijske stabilnosti ne zahtijeva samo međuinstitucionalnu suradnju u području njihove koordinacije, već po potrebi i oblikovanje dodatnih mjera i pristupa.

1. Identifikacija sistemskih rizika

Ukupna izloženost sistemskim rizicima i nadalje je na umjereno visokoj razini (Slika 1.). U odnosu na prethodnu ocjenu (Makroprudencijalna dijagnostika br. 8) strukturne slabosti nefinancijskoga i financijskog sektora ostale su nepromijenjene, iako je kod financijskog sektora nastavljen trend povoljnih kretanja zbog poboljšanja kvalitete aktive, porasta solventnosti i smanjenja ovisnosti o inozemnom financiranju.

Slika 1. Mapa rizika, drugo tromjesečje 2019.

Napomena: Strelice označuju promjene u odnosu na Mapu rizika za prvo tromjesečje 2019. objavljenu u Makroprudencijalnoj dijagnostici br. 8 (srpanj 2019.).
Izvor: HNB

Nastavak rasta gospodarske aktivnosti i povoljni uvjeti financiranja ublažavaju strukturne ranjivosti domaćih nefinancijskih sektora. Unatoč usporavanju gospodarskog rasta u drugom tromjesečju 2019. godine pod utjecajem smanjenja izvoza robe i kapitalnih ulaganja, rast realne gospodarske aktivnosti u nastavku godine trebao bi se ubrzati, što će povoljno djelovati na pokazatelje zaduženosti. Tako bi se omjeri duga opće države i privatnog sektora prema BDP-u mogli nastaviti smanjivati. I nadalje povišena razina duga važan je strukturni rizik, posebice zbog visokog udjela inozemnog duga i duga vezanog uz stranu valutu. Zaduženost sektora kućanstava blago se povećala (na 33,4% BDP-a sredinom godine), no ona je još niža od prosjeka EU-a, dok je istodobno zaduženost sektora nefinancijskih poduzeća, iako smanjena, i nadalje mnogo znatnija (81,9% BDP-a, nekonsolidirano). Osim gospodarskog rasta, poboljšanju održivosti duga pridonose i trenutno povoljni uvjeti na međunarodnim tržištima. No, izloženost gospodarstva utjecaju promjene uvjeta financiranja ostaje znatna sve dok je zaduženost na visokoj razini.

Strukturne slabosti financijskog sektora i nadalje se ocjenjuju umjereno visokima. Nastavak smanjivanja udjela neprihodonosnih kredita i rast njihove pokrivenosti povoljno djeluju na stabilnost ovog sektora, no Hrvatska je i nadalje pri vrhu EU-a glede udjela neprihodonosnih kredita u ukupnim kreditima banaka. Također, višegodišnji trend rasta udjela kunskoga financiranja i financiranja s fiksnom kamatnom stopom kod kućanstava povoljno djeluje na valutno i kamatno inducirani kreditni rizik, a stabilnost banaka podupire i visoka kapitaliziranost, koja zajedno s rastom tekućih zarada pridonosi njihovoj solventnosti (mjereno Z-indeksom). Nastavak konsolidacije bankarskog sektora povećava koncentraciju tržišta, koja može ograničiti stupanj konkurencije u sustavu te ubrzati i ojačati širenje eventualnih poteškoća u pojedinoj banci na cijeli bankovni sustav. No, postupnim izlaskom banaka s nižom kvalitetom imovine i lošijim pokazateljima poslovanja s tržišta, otpornost je sektora poboljšana, a osim toga veća koncentracija sektora može pridonijeti i većoj troškovnoj efikasnosti banaka djelovanjem ekonomije obujma. Osim toga, koncentriranost bilanci banaka u smislu izloženosti grupama povezanih osoba i sektoru države i nadalje je visoka. No, sve veća diversifikacija financiranja u smislu većeg oslanjanja na domaće, raspršene izvore te manjeg oslanjanja na inozemne vlasnike smanjuje strukturne ranjivosti sektora.

Cikličke ranjivosti financijskog sektora ocijenjene su niskima. Troškovi ispravaka vrijednosti u odnosu na imovinu banaka na najnižoj su razini još od pretkriznog razdoblja, što je karakteristično za kasnu fazu kreditnog ciklusa. Visoka likvidnost banaka i pad kamatnih stopa rezultirali su rastom depozita na transakcijskim računima, što skraćuje ročnost obveza, pa je zbog istodobnoga rasta nenamjenskih i stambenih kredita sa sve dužom inicijalnom ročnošću jaz u ročnosti imovine i obveza povećan. Utjecaj pada neto kamatne marže na profitabilnost banaka u posljednje dvije godine, osim nižim troškovima ispravaka vrijednosti, ublažen je i nižim jediničnim administrativnim troškovima, čemu je osim nastavka procesa konsolidacije tržišta pridonio i proces digitalizacije poslovanja.

Kratkoročni rizik i nadalje se procjenjuje vrlo niskim. U odnosu na prethodno izvješće, indeks financijskog stresa koji prikazuje tekuća kretanja na hrvatskom financijskom tržištu blago je porastao. No, to je rezultat isključivo plitkosti novčanoga i obvezničkog tržišta, na kojima su izdanja novih državnih obveznica i kratkoročno financiranje na međubankovnom tržištu djelovali na porast pokazatelja kamatnih razlika, odnosno povećali mjeru kolebljivosti (Slika 2.). Percepcija rizičnosti države smanjena je te se premija osiguranja od kreditnog rizika hrvatskih državnih obveznica trenutno nalazi na povijesno najnižim razinama, a država se tijekom kolovoza zadužila izdavanjem kunskih trezorskih zapisa s valutnom klauzulom s negativnom kamatnom stopom.

Slika 2. Hrvatski indeks financijskog stresa i doprinosi pojedinog tržišta

Izvor: HNB

Trenutačno povoljni uvjeti financiranja olakšavaju podmirivanje dugova sektora kućanstava, no produženo razdoblje niskih kamatnih stopa moglo bi dovesti do povećanja ranjivosti. Negativna je posljedica ovakvih kretanja daljni rast cijena financijske i realne imovine, što povećava rizik nagloga i osjetnog pada cijena. Dug sektora kućanstava povećava se dominantno pod utjecajem rasta gotovinskoga nenamjenskoga bankarskoga kreditiranja, pri čemu prevladavaju krediti bez zaloga s dospijećem od pet i više godina. Pritom jedan dio banaka još nije usklađen s Preporukom HNB-a, pa takve kredite i nadalje odobravaju s blažim kriterijima u odnosu na stambeno kreditiranje. Rast nenamjenskoga kreditiranja mogao bi djelomice biti povezan s ulaganjem u nekretnine, na što upućuje produžavanje inicijalne ročnosti kredita, koji se ujedno podižu u relativno visokim pojedinačnim iznosima. To zajedno s rastom cijena stambenih nekretnina dovodi do akumulacije kreditnog rizika koji se može materijalizirati u slučaju kontrakcije gospodarske aktivnosti i rasta stope nezaposlenosti. Pritom su posebno ranjiva kućanstva koja ostvaruju ispodprosječan dohodak i ne raspolažu štednjom, pa im unatoč nižim kamatnim stopama, a zbog sve viših iznosa odobrenih kredita, otplaćivanje dugova nije nužno lakše. Pregled distribucije dohotka, štednje, ali i svih ostalih komponenti realne i financijske imovine među kućanstvima dan je u Okviru 1. Komponente i distribucija neto imovine kućanstava u Hrvatskoj.

Povoljna kretanja bilježe se kod sektora nefinancijskih poduzeća zbog nižeg tereta otplate dugova i rasta kapitala. Rast kapitala i bruto operativnog viška smanjuje teret otplate dugova i pokazatelje zaduženosti sektora poduzeća. Tako su zbog nastavka snižavanja kamatnih stopa i dobrih poslovnih rezultata smanjeni rizici solventnosti i likvidnosti sektora poduzeća. No, i nadalje su prisutne neizvjesnosti povezane s budućim poslovnim rezultatima grupe Fortenova (bivši Agrokor), kao i pravna pitanja u vezi s provedbom nagodbe. Također, nepovoljni demografski i migracijski trendovi djeluju ograničavajuće na buduće poslovne rezultate poduzeća koja se već suočavaju s kvalitativnim i kvantitativnim nedostatkom radne snage i višim troškovima rada.

2. Potencijalni okidači za materijalizaciju rizika

Glavni potencijalni okidači za materijalizaciju rizika u Hrvatskoj proizlaze iz kretanja u vanjskom okružju. Jačanje protekcionizma, odnosno tzv. trgovinski rat između Kine i SAD-a rezultira daljnjim rastom geopolitičkih neizvjesnosti. Rizici u EU-u dodatno su pojačani nastavkom neizvjesnosti oko Brexita te fiskalne održivosti u nekolicini velikih članica EU-a (Italija, Francuska, Španjolska). Usporavanje njemačke ekonomije, koje je zasad vidljivo u prerađivačkoj industriji, također je potencijalni rizik za europsku i hrvatsku ekonomiju, koji bi se osim trgovinskim putem mogao preliti kanalom investicija, turizma i fondova EU-a.

S obzirom na započeto popuštanje monetarne politike u EU-u i SAD-u, kamatne stope mogle bi se zadržati na niskoj razini. Ekonomski rast u europodručju očekivano se usporio te bi u srednjem roku mogao iznositi oko 1,5%, uz naglašene negativne rizike i zadržavanje stope inflacije ispod ciljane razine od 2%. U takvim okolnostima Europska središnja banka nastavlja s ekspanzivnom monetarnom politikom, a kako bi ublažila posljedice niskih ili negativnih kamatnih stopa koje ugrožavaju profitabilnost banaka, uvodi dvoslojni sistem za penalizaciju viška likvidnosti. Što se tiče SAD-a, do kraja kolovoza razlika između prinosa na desetogodišnju i dvogodišnju obveznicu gotovo da je nestala, a takvo poravnanje krivulje prinosa upućuje na neizvjesnost glede budućih kretanja, odnosno jačanje rizika recesije, koju bi moglo potaknuti i snažnije usporavanje kineske ekonomije.

Domaći činitelji trenutno su manje izgledni kao potencijalni okidači kontrakcije domaćega gospodarstva i rasta nezaposlenosti, koji bi mogli dovesti do materijalizacije kreditnog rizika. No, unatoč dobrim makroekonomskim projekcijama i nadalje su prisutne neizvjesnosti oko budućega gospodarskog rasta, pri čemu će on sve više ovisiti o mogućnostima povećanja stope participacije radne snage. Povoljno stanje javnih financija, koje se odražava u trenutno niskoj premiji rizika za zemlju, moglo bi narušiti akumuliranje dodatnih dospjelih neplaćenih potraživanja u sektoru zdravstva, snažno povećavanje rashoda za plaće i različite transfere uoči izbora, tužbe i međunarodne arbitraže (tužba banaka zbog konverzije kredita nominiranih u švicarskim francima, tužba MOL-a i tužba sindikata zbog primjene kolektivih ugovora), a u dužem roku i očekivane promjene mirovinskog sustava nakon što je Vlada najavila odustajanje od ključnih dijelova lanjske reforme. Što se tiče financijskog sektora, dodatni rizik za pojedine banke jesu potencijalni troškovi zbog neizvjesnog iznosa ukupnog troška očekivanih tužbi potrošača slijedom potvrde ništavnosti ugovorene varijabilne kamatne stope te valutne klauzule za kredite odobrene u švicarskim francima.

3. Recentne makroprudencijalne aktivnosti

3.1. Nastavak primjene stope protucikličkoga zaštitnog sloja kapitala za Republiku Hrvatsku u četvrtom tromjesečju 2020.

Na temelju nove tromjesečne analitičke ocjene razvoja sistemskih rizika cikličke prirode Hrvatska narodna banka objavila je da se i u četvrtom tromjesečju 2020. zadržava stopa protucikličkoga zaštitnog sloja kapitala od 0%. Naime, usporavanje rasta gospodarske aktivnosti u drugom tromjesečju 2019. bilo je praćeno malo sporijim rastom plasmana privatnom sektoru mjerenom i na osnovi stanja i na osnovi transakcija. Standardizirani pokazatelj relativne zaduženosti (tj. omjer ukupnih plasmana i nominalnoga godišnjeg BDP-a) time se dodatno smanjio, ostavši ispod svoga dugoročnog trenda, pa je jaz zaduženosti izračunat na temelju tog pokazatelja i nadalje negativan. Trend smanjivanja specifičnog pokazatelja relativne zaduženosti, odnosno omjera kredita domaćih kreditnih institucija nefinancijskom sektoru i tromjesečnoga sezonski prilagođenog BDP-a, nastavljen je u drugom tromjesečju, a jaz zaduženosti izračunat na temelju tog pokazatelja također je negativan. Kako niti drugi važni pokazatelji, poput dinamike kreditnog rasta, kretanja cijena nekretnina ili salda tekućeg računa platne bilance ne upućuju na rizike prekomjernoga rasta kreditiranja, još uvijek ne postoji potreba za korektivnim intervencijama Hrvatske narodne banke.

3.2. Nastavak primjene zaštitnog sloja kapitala za strukturni sistemski rizik

Hrvatska narodna banka sredinom 2019. provela je redovito dvogodišnje preispitivanje obveze održavanja zaštitnog sloja za strukturni sistemski rizik, a provedena analiza podupire nastavak primjene zaštitnog sloja za strukturni sistemski rizik s prethodno utvrđenom visinom stopa za dvije skupine kreditnih institucija. Zaštitni sloj za strukturni sistemski rizik kreditne su institucije sa sjedištem u Republici Hrvatskoj ovisno o vrsti, opsegu i složenosti poslova dužne održavati u visini od 1,5% ukupne izloženosti rizicima odnosno 3% ukupne izloženosti rizicima (kako je definirano člankom 3. Odluke o primjeni zaštitnog sloja za strukturni sistemski rizik, "Narodne novine", br. 78/2017.).

Analiza strukturnih elemenata financijske stabilnosti i sistemskog rizika u gospodarstvu pokazuje kako su se strukturne ranjivosti i izloženost sistemskom riziku zadržale na umjereno visokoj razini (vidi poglavlje 1. Identifikacija sistemskih rizika ). Unatoč tome što je nastavak gospodarskog rasta doveo do ublažavanja strukturnih neravnoteža, zaduženost javnoga i privatnog sektora te vanjske neravnoteže i nadalje su znatne i više su nego u drugim zemljama Srednje i Istočne Europe (SIE), zbog čega je domaće gospodarstvo osjetljivo na moguće promjene uvjeta financiranja na međunarodnim tržištima. Osim toga, nepovoljni demografski i migracijski trendovi negativno djeluju na potencijal rasta hrvatskoga gospodarstva i održivost duga svih sektora. Pod utjecajem gospodarskog rasta i navedenih migracijskih trendova stopa nezaposlenosti smanjuje se već nekoliko godina, ali je i nadalje primjetno viša nego u drugim zemljama SIE-a. U financijskom sektoru, koji je stabilan i dobro kapitaliziran, nastavak procesa okrupnjavanja kreditnih institucija doveo je do porasta već ionako visoke koncentracije, vidljivo premašujući europski prosjek, što sustav čini osjetljivijim na potencijalne ranjivosti pojedinačnih banaka.

3.3. Preporuke Europskog odbora za sistemske rizike (ESRB)

3.3.1. Izmjena Preporuke ESRB/2016/14 o zatvaranju praznina u podacima o nekretninama (ESRB/2019/3)

U kolovozu 2019. ESRB je objavio Preporuku o izmjeni Preporuke o zatvaranju praznina u podacima o nekretninama donesene krajem 2016. radi usklađivanja podataka potrebnih za procjenu i praćenje rizika za financijsku stabilnost povezanih s tržištem nekretnina. Naime, ubrzo nakon njezina donošenja uočeno je da će većini zemalja EU-a biti vrlo teško uskladiti se s Preporukom zbog velikog broja podataka koji nedostaju, ali i njihovih različitih definicija, pa se izmjenama nastoji olakšati uspostavljanje harmoniziranog sustava prikupljanja podataka na europskoj razini. Od važnih izmjena valja istaknuti preporuku Europskoj komisiji za uspostavljanje zajedničkoga minimalnog okvira za europsku statistiku u području fizičkog tržišta poslovnih nekretnina (odnosi se na pokazatelje poput indeksa cijena, indeksa najma, broja slobodnih nekretnina i sl.), zatim izmjenu pojedinih definicija i pokazatelja za praćenje tržišta stambenih i poslovnih nekretnina radi usklađivanja s definicijama iz postojeće europske regulative (AnaCredit, CRD/CRR), te produžetak inicijalnih rokova za dostavu ESRB-u i Vijeću privremenog izvješća o već dostupnim podacima, ili o onima za koje se očekuje da će biti dostupni (s kraja 2018. na kraj 2019.) te za dostavu dijela konačnog izvješća (s kraja 2020. na 2021. za financijske pokazatelje tržišta poslovnih nekretnina te na 2025. za fizičke pokazatelje u nekim zemljama; rok za tržište stambenih nekretnina ostao je kraj 2020.).

O Preporuci i njezinim izmjenama raspravljalo se i na sjednicama Vijeća za financijsku stabilnost te na sastancima predstavnika institucija koje se u Hrvatskoj bave prikupljanjem podataka (Hrvatske narodne banke, Ministarstva financija, Hrvatske agencije za nadzor financijskih usluga i Državnog zavoda za statistiku), gdje je zaključeno da treba pojačati napore na prikupljanju nedostajućih podataka o tržištu nekretnina. S tim ciljem HNB trenutačno uspostavlja novi sustav prikupljanja granularnih podataka o uvjetima kreditiranja potrošača, koji će omogućiti praćenje rizika povezanih s tržištem stambenih nekretnina prema zahtjevima iz Preporuke. Aktivnosti na prikupljanju podataka o tržištu poslovnih nekretnina planiraju se povezati s budućim prikupljanjem podataka prema zahtjevima iz europskog sustava izvještavanja (Finrep, Anacredit, Eurostat).

3.3.2. Provedba Preporuke ESRB/2012/2 o financiranju kreditnih institucija

HNB je proveo redovitu ocjenu planova financiranja kreditnih institucija za kraj 2018., koje na temelju Odluke o izvješćivanju o planovima financiranja (NN, br. 76/2015.) dostavljaju značajne kreditne institucije u RH. Praćenje i ocjena provedivosti planova financiranja slijede Preporuku ESRB-a o financiranju kreditnih institucija (ESRB/2012/2) i uvažavaju smjernice Europskog nadzornog tijela za bankarstvo s ciljem poboljšanja ocjene rizika izvora financiranja i likvidnosti kao i učinka provedbe takvih planova financiranja na tok kredita prema realnoj ekonomiji (više o tome u Makroprudencijalnoj dijagnostici br. 1, poglavlje 3.4.4.).

Ocjenjuje se da trenutno ne postoje rizici neodržive strukture financiranja ili likvidnosti, kao ni nepovoljnog utjecaja na kreditiranje realnoga gospodarstva. Banke se za potrebe financiranja planiraju i nadalje najvećim dijelom oslanjati na depozite klijenata, pri čemu će znatan udio depozita stanovništva ostati obuhvaćen sustavom osiguranja. Tok kredita prema privatnom sektoru banke planiraju djelomično financirati postojećim viškom likvidnosti, što im, uz nastavak rasta depozita od privatnog sektora, omogućuje nastavak razduživanja prema maticama, kao i daljnje smanjivanje (pasivnih i aktivnih) kamatnih stopa. Takve strategije banaka utječu na smanjenje pokazatelja kratkoročne likvidnosti, no zbog trenutno visoke razine likvidnosti oni bi se trebali zadržati iznad propisanog minimuma. Oslanjanje na izvore javnog sektora odnosi se uglavnom na programe HBOR-a po kreditnim potporama realnom sektoru. Stoga njihov udio u ukupnim obvezama nije velik, a banke se ne oslanjaju ni na financiranje putem inovativnih instrumenata. S obzirom na opisano, banke ne vide objektivne prepreke planiranom toku kredita na strani ponude te očekuju nastavak rasta kredita privatnom sektoru.

3.4. Provođenje makroprudencijalne politike u drugim zemljama Europskoga gospodarskog prostora

U zemljama Europskoga gospodarskog prostora u kojima je već neko vrijeme prisutan intenzivan rast kreditne aktivnosti praćen porastom cijena nekretnina sve se više počinju provoditi mjere makrobonitetne politike usmjerene na ublažavanje s tim povezanih sistemskih rizika, a one zemlje koje su se tim mjerama i prije koristile dodatno su ih pooštrile. Među njima najaktivnije korištena mjera, protuciklički zaštitni sloj kapitala, u rujnu 2019. sa stopom različitom od nule primjenjivala se u deset zemalja (u rasponu od 0,25% u Francuskoj do 2% u Norveškoj i Švedskoj). Njima se u listopadu pridružuje Bugarska (sa stopom od 0,5% uz već najavljeno povećanje na 1% u 2020.), a u prvoj polovini iduće godine još tri zemlje: Luksemburg (0,25%), Belgija (0,5%) i Njemačka (0,25%). Osim toga, Švedska i Norveška do kraja 2019. godine stopu protucikličkoga zaštitnog sloja kapitala podići će na ranije najavljenih 2,5%, a Danska, Češka i Slovačka tijekom ljeta najavile su njezino povećanje na 1,5% odnosno 2% s primjenom od sredine 2020.

Zaštitni sloj za strukturni sistemski rizik u rujnu 2019. primjenjivalo je ukupno 16 zemalja EEA-a, sa stopama u rasponu od 0,5% do 3% (Slika 3.). Ujedinjena Kraljevina krajem srpnja prvi je put aktivirala zaštitni sloj za strukturni sistemski rizik za banke koje se bave osnovnim maloprodajnim bankarstvom (tzv. ring-fenced bodies[1]) te na velike stambene štedionice, pod uvjetom da je njihova imovina veća od 175 milijardi funti. Stopa zaštitnog sloja propisana je u rasponu od 1% do 3%, ovisno o veličini imovine institucije, i trenutno se primjenjuje na pet najvećih bankarskih grupacija i jednu stambenu štedionicu. Motiv za uvođenje mjere bilo je ograničavanje sistemskog rizika za financijski sektor i realno gospodarstvo koji bi mogao nastati pri problemima u njihovu poslovanju i ublažavanje moguće kontrakcije kreditne aktivnosti prema sektorima kućanstava i nefinancijskih poduzeća. U Madžarskoj je nakon novog preispitivanja ukinuta obveza održavanja zaštitnog sloja za strukturni sistemski rizik jedinoj banci koja ga je bila dužna održavati u prethodnom razdoblju. Naime, propisana visina zaštitne stope koja se preispituje jednom godišnje ovisi o razini tzv. problematičnih izloženosti[2] osiguranih komercijalnim nekretninama u odnosu na kapitalni zahtjev iz prvog stupa, uz izuzeće za sve kreditne institucije s predmetnim izloženostima manjima od 5 milijardi forinti.

Slika 3. Rasprostranjenost primjene zaštitnog sloja za strukturni sistemski rizik i stope u primjeni u zemljama EEA-a

Izvor: ESRB

S ciljem povećanja otpornosti banaka na sistemske rizike povezane s tržištem nekretnina, Estonija i Finska najavile su poduzimanje makroprudencijalnih mjera po čl. 458. Uredbe (EU) br. 575/2013 (u nastavku: Uredba) koje se odnose na minimalni dopušteni (engl. floor) ponder rizika za izloženosti osigurane nekretninama za one kreditne institucije koje za izračun regulatornoga kapitala primjenjuju interne rejting modele. Kako se makrobonitetne mjere po čl. 458. Uredbe donose na rok od dvije godine uz mogućnost produljenja, Finska je, zbog i nadalje povišenoga sistemskog rizika povezanog s brzim rastom stambenih kredita stanovništvu u uvjetima njihove već visoke zaduženosti, najavila jednogodišnje produljenje primjene minimalnoga prosječnog pondera rizika od 15% za izloženosti osigurane stambenim nekretninama koji je bio na snazi od početka 2018. i ističe krajem ove godine. S druge strane, zbog snažnih cikličkih pritisaka i brzog rasta stambenih kredita stanovništvu Estonija prvi put preventivno uvodi minimalni prosječni ponder rizika za izloženosti na malo prema rezidentima Estonije osigurane stambenim nekretninama, i to također u visini od 15%.

Tablica 1. Pregled makroprudencijalnih mjera po zemljama članicama Europske unije, Islandu i Norveškoj

Napomena: Navedene su mjere koje su u skladu s Uredbom (EU) br. 575/2013 o bonitetnim zahtjevima za kreditne institucije i investicijska društva (CRR) te Direktivom 2013/36/EU o pristupanju djelatnosti kreditnih institucija i bonitetnom nadzoru nad kreditnim institucijama i investicijskim društvima (CRD IV). Popis kratica s objašnjenjima nalazi se na kraju publikacije. Zelenom bojom označene su mjere koje su promijenjene u odnosu na prethodnu verziju tablice. Kod ZS(pck) zelenom su bojom označene stope koje su ušle u primjenu ili su najavljene nakon 1. srpnja 2019.

Isključenje od odgovornosti: informacije dostupne HNB-u

Izvori: ESRB; HNB; notifikacije središnjih banaka i mrežne stranice središnjih banaka zaključno s danom 26. rujna 2019.

Za detaljnije podatke vidi: https://www.esrb.europa.eu/national_policy/html/index.en.html.

Tablica 2. Provedba makroprudencijalne politike i pregled makroprudencijalnih mjera u Hrvatskoj

Napomena: Popis kratica s objašnjenjima nalazi se na kraju publikacije.
Izvor: HNB

Okvir 1. Komponente i distribucija neto imovine kućanstava u Hrvatskoj[3]

Hrvatska narodna banka sredinom 2017. prvi je put provela Anketu o financijama i potrošnji kućanstava – AFPK (engl. Household Financial and Consumption Survey), čiji su rezultati već korišteni u analizama objavljenima u publikacijama HNB-a ove godine (FS br. 20. i MPD br. 8.). Anketa je provedena na uzorku kućanstava u Hrvatskoj[4] i sadržava detaljne podatke o realnoj i financijskoj imovini kućanstava, njihovim obvezama, dohocima, potrošnji kao i različite sociodemografske karakteristike kućanstva. Prije provedbe ankete imovina kućanstava u Hrvatskoj mogla se analizirati isključivo iz agregatnih izvora podataka, poput financijskih računa koji sadržavaju podatke o ukupnoj financijskoj imovini i obvezama, dok nije postojao prikladan izvor za analizu realne imovine kućanstava. Uz to, dostupni agregatni izvori podataka nisu sadržavali informacije o distribuciji imovine i obveza među kućanstvima te nejednakosti u raspodjeli imovine. Prethodno je nejednakost među kućanstvima u Hrvatskoj analizirana isključivo na osnovi podataka o dohocima, s obzirom na to da podaci o distribuciji imovine i obveza nisu bili dostupni.[5] U ovom se okviru na temelju rezultata ankete opisuju glavne vrste realne i financijske imovine te se analizira ukupna neto imovina kućanstava i njezina distribucija. Zaključno se razmatraju implikacije nejednakosti u raspodjeli neto imovine za mjere i politike u ovlasti središnje banke.

1. Glavne komponente imovine kućanstava

Struktura imovine i obveza kućanstava u Hrvatskoj prikazana u Tablici 1. pokazuje da 98% kućanstava u Hrvatskoj posjeduje neku vrstu imovine (realne ili financijske). Pritom realna imovina čini 97% vrijednosti ukupne imovine, a preostalih 3% financijska imovina. Međutim, kod interpretacije tih vrijednosti treba uzeti u obzir da anketa snažno podcjenjuje vrijednost financijske imovine budući da statistika financijskih računa pokazuje oko sedam puta veću vrijednost financijske imovine u posjedu kućanstava. S druge strane, ostali podaci prikupljeni anketom za koje je moguća usporedba s drugim izvorima podataka (poput sociodemografskih karakteristika kućanstava, ukupne vrijednosti dohodaka i udjela vlasništva nad glavnom stambenom jedinicom) u skladu su s vrijednostima zabilježenima u alternativnim izvorima podataka (Jemrić i Vrbanc). Nažalost, za neke podatke, poput vrijednosti realne imovine, ne postoje izvori podataka s kojima bi bilo moguće napraviti usporedbu.

Najznačajnija komponenta realne imovine jest glavna stambena jedinica, koju posjeduje 85% kućanstava, što je znatno više od prosjeka u EU-u. Naime, usporedba s podacima prikupljenima u EU-u tijekom drugog vala ankete 2013. godine pokazala je da u EU-u stambenu jedinicu posjeduje u prosjeku 62% kućanstava. Financijska imovina kućanstava iznimno je homogena, te se njezin najveći dio odnosi na depozite koje ima 81% kućanstava, pri čemu po rasprostranjenosti prevladavaju depoziti na tekućim računima. Anketa je prikupila i detaljne podatke o obvezama kućanstava u Hrvatskoj (opisani su u FS br. 20. Okvir 3.) koji su potrebni za procjenu ukupne neto imovine kućanstava (suma svih vrsta imovine umanjena za ukupne obveze kućanstava). Detaljniji pregled imovine i obveze kućanstava te njihove medijalne i prosječne vrijednosti po kućanstvu prikazani su u Tablici 1.

Tablica 1. Komponente imovine i obveza kućanstava

Izvor: AFPK, izračun autora

Napomena: Bruto imovina dobivena je kao zbroj realne i financijske imovine. Neto imovina jednaka je iznosu bruto imovine umanjenom za obveze kućanstva. S obzirom na to da je anketa harmonizirana među zemljama EU-a, sve vrijednosti u anketi izražene su u eurima.

2. Nejednakost u raspodjeli neto imovine kućanstava

Podaci prikupljeni anketom omogućuju i uvid u distribuciju neto imovine kućanstava, koja otkriva da 5% najsiromašnijih kućanstava gotovo nema imovine (Slika 1.a). Iznad 5. percentila vrijednost neto imovine postupno raste sve do 70. percentila. Rast vrijednosti neto imovine izraženiji je nakon 70. percentila, pogotovo na samom repu distribucije nakon 90. percentila. Također, vrijednosti različitih vrsta imovine nejednako su raspoređene među kućanstvima te su financijska imovina i obveze koncentrirane među bogatijim kućanstvima. Stoga na Slici 1.b prikazujemo nejednakost u raspodjeli različitih vrsta imovine uz pomoć Lorenzove krivulje. Nejednakost u raspodjeli imovine puno je izraženija kod financijske nego kod realne imovine, što je tipično za zemlje s visokim udjelom vlasništva nad glavnom stambenom jedinicom, odnosno široke rasprostranjenosti vlasništva nad realnom imovinom među kućanstvima.[6] Izražena nejednakost u raspodjeli financijske imovine u skladu je s rezultatima prikazanima u FS br. 16., gdje se u Okviru 3. prikazuje Lorenzova krivulja transakcijskih štednih i oročenih depozita fizičkih osoba u RH u 2014. Nadalje, usporedba distribucije neto imovine i dohotka među kućanstvima pokazuje da je nejednakost u distribuciji neto imovine izraženija nego u raspodjeli dohotka među kućanstvima.[7]

Slika 1.a Distribucija realne i financijske imovine i obveza, u tisućama eura

Slika 1.b Lorenzova krivulja za realnu, financijsku i neto imovinu te dohodak

Izvor: AFPK, izračun autora

Analiza glavnih sociodemografskih karakteristika referentne osobe u kućanstvu, poput razine obrazovanja, godina starosti ili statusa na tržištu rada, prikazana na Slici 2., pokazuje da se razina obrazovanja može povezati s vrijednosti neto imovine, te se među kućanstvima čija je referentna osoba visokoobrazovana nalazi najveći udio osoba (30%) čija je vrijednost neto imovine u najvišom, petom kvintilu. Udio osoba koje se nalaze u najvišem imovinskom kvintilu raste s dobi referentne osobe, da bi se nakon umirovljenja blago smanjio. Kada je riječ o statusu na tržištu rada, samozaposleni su najzastupljeniji u najvišem imovinskom kvintilu (više od 50% samozaposlenih osoba pripada petom neto imovinskom kvintilu). Kod kućanstava u kojima referentna osoba ima status ostalo, koji se u prvom redu odnosi na neaktivne osobe koje su izišle s tržišta rada, više od 50% kućanstava nalazi se u najdonjem kvintilu po vrijednosti neto imovine.

Slika 2. Sociodemografske karakteristike kućanstava i kvintili neto imovine

Izvor: AFPK, izračun autora

Obrazovanje, status na tržištu rada i godine starosti povezani su i s razinom dohotka kućanstva, a dohodak određuje i vrijednost neto imovine koja se može aproksimirati štednjom od tekućeg dohotka akumuliranom kroz vrijeme i uvećanom za međugeneracijske transfere i darove (detaljnu raspravu vidi u Du Caju P., 2016.). Međupovezanost između razine dohotka i nejednakosti u raspodjeli neto imovine među kućanstvima prikazana je na Slici 3.a. Kućanstva koja najviše zarađuju (nalaze se u najvišem dohodovnom kvintilu) ujedno su i među najimućnijima (nalaze se u najvišem kvintilu neto imovine), i to u 40% slučajeva. S druge strane, kućanstva koja se nalaze u najnižem dohodovnom kvintilu najčešće posjeduju neto imovinu male vrijednosti, ali nije zanemariv i udio onih koji istovremeno imaju visoku vrijednost neto imovine (17% kućanstava nalazi se u najnižem dohodovnom i najvišem imovinskom kvintilu). Iako se u literaturi navodi nekoliko mogućih objašnjenja zašto se neka kućanstva nalaze u najnižim kvintilima po vrijednosti dohotka, a u najvišima po vrijednosti imovine, poput visokog udjela umirovljenika u prvom kvintilu dohotka koji trenutačno imaju niska primanja, ali su prethodno akumulirali značajna imovinska sredstva ili eventualnog utjecaja međugeneracijskih transfera koji nisu vezani uz visinu dohotka, detaljna dekompozicija podataka pokazala je da ta objašnjenja ne vrijede za kućanstva u Hrvatskoj. Naime, u anketi provedenoj u Hrvatskoj velik je broj kućanstava koja su izjavila da nemaju nikakvu vrstu dohotka i čiji je godišnji bruto dohodak nula (7%), a neka od njih istodobno imaju velike vrijednosti imovine. Budući da ukupni godišnji bruto dohodak uključuje dohotke od rada, rente, prihode od financijske imovine, mirovine, socijalne transfere ili bilo kakve druge izvore, taj rezultat upućuje na to da se radi o podacima čija je stvarna vrijednost namjerno izostavljena iz odgovora na upitnik. Stoga se na Slici 3.b prikazuje distribucija imovine i dohotka za ona kućanstva čiji je godišnji bruto dohodak veći od 1300 eura (iznos je odabran s obzirom na to da kućanstvo koje se sastoji od jedne osobe prima minimalno 800 kuna mjesečno, koliki je iznos zajamčene minimalne naknade). Ipak, i kada se iz uzorka ispuste kućanstva koja imaju bruto godišnji dohodak manji od 1300 eura, i dalje postoje kućanstva koja imaju vrlo niske dohotke i istodobno posjeduju visoke vrijednosti neto imovine. Stoga ispitujemo ostale faktore koji mogu utjecati na nejednakost u raspodjeli neto imovine.

Slika 3. Zajednička distribucija dohotka i neto imovine

Izvor: AFPK, izračun autora

Recentna istraživanja (Piketty, T., 2013., Zucman, G. i Piketty, T., 2015.) upućuju na sve veći utjecaj međugeneracijskih transfera na nejednakost u raspodjeli neto imovine. Kada je riječ o načinu stjecanja glavne stambene jedinice, Slika 4.a pokazuje da je među kućanstvima u najnižim decilima neto imovine iznimno malen udio kućanstava koja su kupila ili naslijedila glavnu stambenu jedinicu te prevladavaju kućanstva bez glavne stambene jedinice, što je i očekivano s obzirom na to da se radi o najvrednijoj determinanti imovine. U ostalim decilima raste prosjek kućanstava koja su naslijedila ili kupila stambenu jedinicu, te je podjednak kroz različite decile imovine (oko 30% i 60%). Slika 4.b pokazuje da se kućanstva koja unajmljuju ili se slobodno koriste glavnom stambenom jedinicom nalaze među najsiromašnijima, dok udio kućanstava koja posjeduju glavnu stambenu jedinicu raste s 5% među kućanstvima s najnižom neto imovinom na 95% među kućanstvima s najvišom neto imovinom.

Slika 4.a Način stjecanja glavne stambene jedinice decili neto imovine

Slika 4.b Vlasnički status glavne stambene jedinice i decili neto imovine

Izvor: AFPK, izračun autora

Budući da je hrvatsko tržište nekretnina karakterizirano snažnom regionalnom heterogenosti i zamjetnim razlikama u cijenama (za više informacija vidi FS br. 20.), geografska lokacija stambene jedinice također ima značajan utjecaj na vrijednost ukupne neto imovine kućanstva. Rezultati prikazani na Slici 5.a pokazuju da se u geografskim lokacijama Primorja te u Gradu Zagrebu više od 50% kućanstava može svrstati u 40% najimućnijih, dok je u Istočnoj Hrvatskoj taj udio manji od 20%, pri čemu se kao najsiromašnije izdvajaju općinska naselja u Istočnoj Hrvatskoj, u kojima više od 60% stanovništva čine kućanstva koja su na razini Hrvatske klasificirana među 40% kućanstava s najnižom vrijednosti neto imovine. Daljnja analiza nejednakosti među različitim geografskim lokacijama unutar Hrvatske prikazana je na Slici 5.b, gdje područja koja se nalaze ispod pravca nagiba 45 stupnjeva u svakom promatranom percentilu imovine imaju niže vrijednosti neto imovine nego što iznosi vrijednost na uzorku cijele Hrvatske. Tako je npr. kućanstvo koje zauzima 50. percentil po vrijednosti neto imovine u općinama u Istočnoj Hrvatskoj istodobno na razini Hrvatske u 30. percentilu po vrijednosti neto imovine. S druge strane, kućanstvo koje zauzima 50. percentil po vrijednosti neto imovine unutar geografskog područja koje se sastoji od općina u Primorju istodobno zauzima 65. percentil po vrijednosti neto imovine na razini Hrvatske.

Slika 5.a Regionalna heterogenost kućanstava s obzirom na vrijednost neto imovine

Slika 5.b Usporedba percentila neto imovine za  kućanstvo u regiji i na razini Hrvatske

Izvor: AFPK, izračun autora

Napomena: Geografska lokacija Primorje uključuje: Primorsko-goransku, Ličko-senjsku, Zadarsku, Šibensko-kninsku, Splitsko-dalmatinsku, Istarsku i Dubrovačko-neretvansku županiju. Geografska lokacija Istočna Hrvatska uključuje: Sisačko-moslavačku, Karlovačku, Bjelovarsko-bilogorsku, Virovitičko-podravsku, Požeško-slavonsku, Brodsko-posavsku, Osječko-baranjsku i Vukovarsko-srijemsku županiju. Geografska lokacija Središnja Hrvatska uključuje: Zagrebačku, Krapinsko-zagorsku, Varaždinsku, Koprivničko-križevačku i Međimursku županiju.

Zaključno, provedena analiza pokazuje da postoji nejednakost u raspodjeli neto imovine među kućanstvima u Hrvatskoj. Realna imovina relativno je široko rasprostranjena među kućanstvima i zamjetno više zastupljena nego u ostalim zemljama EU-a jer više od 85% posjeduje glavnu stambenu jedinicu koja predstavlja najveći dio vrijednosti neto imovine kućanstava. Ipak, vrijednost ukupne neto imovine varira među kućanstvima, ovisno o njihovim sociodemografskim karakteristikama, dohotku, vlasništvu nad nekretninom i geografskoj lokaciji unutar koje kućanstvo prebiva. Najizraženija je nejednakost u posjedovanju financijske imovine s obzirom na to da ju posjeduju samo neka kućanstva. Analiza raspodjele imovine među kućanstvima osobito je važna u kontekstu procjene učinaka provođenja određenih mjera monetarne i makrobonitetne politike, koje mogu dodatno produbiti postojeće nejednakosti. Primjerice, mjere makrobonitetne politike za ublažavanje sistemskih rizika povezanih s brzim rastom kreditiranja kućanstava i rastom cijena nekretnina mogu biti usmjerene na kapital banaka, ali i na korisnike kredita. Primjer su takvih mjera ograničenje najvećeg iznosa kredita ili rate kredita u odnosu na dohodak ili imovinu korisnika kredita. Takve mjere vjerojatno utječu na redistribuciju dohotka i bogatstva u društvu, što treba imati na umu pri njihovu dizajniranju. Upravo zbog toga često se uvode s dopuštenim iznimkama za kupce prve nekretnine, za kupce nekretnina u manje razvijenim područjima ili za kupce stambenih nekretnina (nasuprot kupcima nekretnina za iznajmljivanje).

  1. Od 1. siječnja 2019. u Ujedinjenoj Kraljevini na snazi je strukturna reforma poslovanja svih banaka čiji su depoziti sektora stanovništva veći od 25 milijardi funti. Takve su banke bile obvezne financijski, operativno i organizacijski razdvojiti osnovne aktivnosti maloprodajnog bankarstva (poput primanja depozita, provođenja platnog prometa i financiranja kućanstava i obrtnika) od drugih bankovnih aktivnosti (poput investicijskog bankarstva i trgovanja na međunarodnim financijskim tržištima), s ciljem smanjenja rizika i povećanja otpornosti segmenta maloprodajnog poslovanja na šokove koji dolaze iz drugih dijelova poslovanja ili s globalnoga financijskog tržišta. Tako izdvojene osnovne bankovne maloprodajne aktivnosti nazivaju se razgraničenim tijelima odnosno engl. ring-fenced bodies.

  2. Spomenute problematične izloženosti središnja banka Madžarske definira kao zbroj neprihodonosnih i restrukturiranih bruto kredita osiguranih komercijalnim nekretninama te bruto vrijednosti domaćih komercijalnih nekretnina koje kreditne institucije drže u bilancama za prodaju.

  3. U okviru su prikazani preliminarni rezultati rada u nastajanju M. Kunovac: Što utječe na imovinski status kućanstava u Hrvatskoj?

  4. Anketa o financijama i potrošnji kućanstava provedena je u koordinaciji s Europskom središnjom bankom. Europska središnja banka već je i ranije u nekim zemljama EU-a koordinirala dva vala ankete AFPK, prvi u razdoblju od 2008. do 2010. i drugi tijekom 2013. S obzirom na to da je Hrvatska pristupila EU-u u srpnju 2013., Hrvatska narodna banka (HNB) priključila se provođenju ankete u trećem valu tijekom 2017. kada su se prikupili podaci o neto imovini kućanstava koji se odnose na 2016. Anketa je provedena u suradnji s agencijom Ipsos i Državnim zavodom za statistiku (DZS), na bruto uzorku od 4070 kućanstava. Realizirani uzorak iznosio je 1357 kućanstava, što je stopa odgovora od 33%. Detaljan nacrt uzorka, opis ankete i kratak pregled glavnih rezultata te njihove usporedbe s ranijim valovima europske ankete opisani su u Jemrić, I. i Vrbanc, I. (radni materijal HNB-a).

  5. Za više detalja vidi Nestić, D. (2005.), Rubil, I. (2013.), Rubil, I., Stubbs, P. i Zrinščak, S. (2018.) koji se temelje na Anketi o potrošnji kućanstava DZS-a.

  6. Zanimljiv je primjer Austrije, u kojoj je nejednakost u raspodjeli financijske imovine manja od nejednakosti u raspodjeli realne imovine, s obzirom na nizak udio vlasništva nad glavnom stambenom jedinicom koji iznosi 45%. Za više detalja vidi Fessler, P., Lindner, P. i Schurz, M. (2019.)

  7. Pritom anketa vjerojatno djelomično precjenjuje nejednakost u raspodjeli dohotka s obzirom na to da sadržava 7% kućanstava koja su izjavila da nemaju nikakvu vrstu dohotka i čiji je godišnji bruto dohodak nula. Podaci iz EU SILC ankete za 2016. upućuju na nešto manju nejednakost u raspodjeli dohotka za kućanstva u Hrvatskoj (Ginijev koeficijent dohotka iz EU SILC-a iznosi 0,3, a prema AFPK-u 0,5).