Dynamisk tolagsbelåning en kontracyklisk sektorløsning

Dynamisk tolagsbelåning en kontracyklisk sektorløsning Den seneste tid har budt på en del offentlig debat om, hvordan realkreditsektoren skal se ud fremadrettet. Kernen i debatten er kravet om løbende overholdelse af belåningsgrænserne i SDOloven, der udgør en risiko for, om institutterne kan rejse den nødvendige supplerende kapital ved ekstreme fald i ejendomspriserne. Indlæg i debatten har som konsekvens heraf fokuseret på modeller, der sænker SDO-belåningsgrænsen og effektivt flytter halerisikoen ud af SDOkapitalcenteret. Hvis der skal findes en løsning på dette fænomen, som realkreditinstitutterne er blevet pålagt af myndighederne i 2007, så ville det optimale nok være bare at fjerne kravet igen. Givet at det ikke er muligt, så må det næstbedste være at søge en model, der dæmper SDO-belåningsgrænsen, når ejendomsmarkedet bliver ophedet og omvendt lemper, når ejendomsmarkedet falder kraftigt. Vores analyser peger i retning af, at man kan opnå fordele ved at introducere en dynamisk model for tolagsbelåning, hvor SDO-belåningen sænkes og erstattes med RO, udelukkende når ejendomspriserne stiger kraftigt. Dette er ment som et alternativ til en statisk tolagsbelåningsmodel, som den Nykredit har valgt at implementere. I denne analyse fastsættes den dynamiske SDO-belåningsgrænse kort fortalt ud fra et modelprisindeks, der kun tillader en begrænset realvækst i ejendomspriserne. Der sættes altså et loft over væksten i ejendomsprisindekset, som begrænser SDO-belåningen ved kraftige stigninger. Belåningsgrænsen anvendes på alle ejendomme i samme kategori. Modellen kræver derfor ikke beregning af en langsigtet ligevægtspris for hver enkelt ejendom. Modelformuleringen i denne artikel lægges åbent frem med henblik på at invitere til forbedringsforslag fra alle, der ønsker at byde konstruktivt ind i debatten. Modellen er umiddelbart tiltænkt ejerboligmarkedet. Løsninger til at minimere det løbende LTV-krav For at minimere kravene om ekstra sikkerhedsstillelse skal der umiddelbart være lave LTV er (loan to value, dvs. forholdet mellem lånets og pantets værdi) i SDO-kapitalcenteret, når ejendomspriserne begynder at falde. Sænkning af SDO-belåningsgrænser har kun effekt på nyudlån og vil derfor kun virke over længere perioder. Øgede afdrag At stille krav om øgede afdrag på lånene virker ved første øjekast som en oplagt måde at sænke kapitalcenterets LTV. I praksis er afdragene dog små i de første år af et 30-årigt lån. Dertil udvandes effekten også af, at låntagere udnytter oparbejdet friværdi i højkonjunkturer til at tillægsbelåne til renovering, forbrug eller for at erstatte dyrere kassekreditter og billån, og at mange låntagere med få års mellemrum omlægger til længere løbetid i forbindelse med konverteringer. Derudover er der også 1. marts 2012 Side 1 af 11

mulighed for at lånene vandrer ind i banksektoren eller helt andre sektorer og får afdragsfrihed der i stedet, hvilket blot er en forskydning af risikoen. Det er derfor nødvendigt at se på andre muligheder. Tolagsbelåning Finansieringsbehovet, der opstår som følge af en sænkning i SDO-belåningsprocenten, kan erstattes med bankfinansiering eller RO er, alt efter hvilken belåning, der af reguleringsmæssige årsager bedre kan absorbere dette. For nogle institutter vil det være optimalt at udstede RO er, mens det for andre vil være naturligt at lade en bank udvide efterfinansieringen. For realkreditinstitutterne må det samlede krav om sikkerhedstillelse fra ratinginstitutterne være tæt på upåvirket, når SDO erstattes med RO, da risikoen totalt set er næsten den samme blot fordelt anderledes. Falder ejendomsværdierne og dermed værdien af pantet, bliver realkreditinstitutterne fortsat mødt med krav om supplerende sikkerhedsstillelse fra ratinginstitutterne. Dog kan de sikre SDO ers rating nu forsvares mere effektivt. Forudsætningen i debatten synes at være, at konsekvensen af en downgrade af RO-kapitalcenteret er mindre alvorlig end tab af SDO-status, hvilket er en trossag. Det er endvidere svært at gætte på performance af realkreditobligationerne i yderlaget i kriser, da tabsrisikoen koncentreres på disse og forventede tab formentlig vil blive vurderet ganske højt. Statisk tolagsbelåning En mulig løsning er en statisk tolagsbelåningsmodel, hvor der aldrig kan lånes op til mere end f.eks. 60% i SDO. Med en sådan begrænsning skal der først stilles ekstra sikkerhed, når det nominelle ejendomsværdifald overstiger 25%. Modellen, som er foretrukket af Nykredit, er nærmere beskrevet blandt andet i Hjortshøj-Nielsen og Kyhl (2012). Statisk tolagsbelåning er måske hverken pro- eller kontracyklisk, men må på indførselstidspunktet isoleret set forventes at have en marginalt negativ effekt på ejendomspriserne, da de samlede låneomkostninger ved fuld belåning vil stige. RO er lidt dyrere i rente end SDO, og likviditeten i begge de nye serier er mindre end i det nuværende 0-80% SDO-regime. Også indfrielsesomkostningerne og dermed mobiliteten på boligmarkedet kan ventes at blive let forværret af en potentiel fordobling af antallet af serier og deraf øgede indlåsningseffekter. Nykredit har imødegået det problem ved at begrænse produktudbuddet i RO-laget. Dynamisk tolagsbelåning I en dynamisk tolagsmodel sænkes SDO-belåningsgrænsen kun, når ejendomspriserne stiger mere end, hvad der kan relateres til udviklingen i fundamentaløkonomiske forhold. Modellen har den fordel, at RO erne i yderlaget primært udstedes i opgangstider, hvor ejendomspriserne stiger, og hvor der med rimelighed kan antages at være rigelig kapital og risikovilje til stede i markedet. RO er forventes dog fortsat at handle til lavere kurser end SDO er, hvorfor låntagers rente ved fuld belåning vil øges, når ejendomspriserne stiger, og dermed mindske sandsynligheden for en boligprisboble. I en lavkonjunktur med faldende ejendomspriser vil SDO-belåningsprocenten stige. På den måde holdes en hånd under markedet, idet låntagers samlede rente ved fuld belåning alt andet lige vil falde. Den nu sænkede risiko for yderligere prisfald begrænser tilsvarende risikoen for at blive mødt med alt for dramatiske krav til supplerende sikkerhed bag SDO erne. Første års ydelse har vist sig at have en væsentlig betydning for ejendomspriserne for private låntagere (Dam et al. 2011). Den kontracykliske effekt på ejendomspriserne kan derfor forstærkes ved at begrænse laget efter SDO til f.eks. lån med afdrag og fast rente eller på anden vis pålægge låntager en højere ydelse i dette lag. Det er ikke væsentligt hvad, der udgør finansieringen efter SDO-laget det er væsentligt at Side 2 af 11

denne finansiering medfører en højere ydelse. En begrænsning af produktudbuddet mindsker også udfordringen med små illikvide serier, selvom likviditeten fortsat vil udgøre en sårbarhed ved modellen. Mod dette taler, at kunder med efterfinansiering risikerer at afdrage på billigere RO-finansiering, selvom der er dyrere efterfinansiering, eller helt ulogisk, at få bevilget afdragsfrihed i banken på finansieringen mellem 80-95 %. Vores analyse opererer med, at vurderingen af ejendommen foretages præcist som i dag, mens den maksimale SDO-belåningsprocent gøres konjunkturafhængig og fastlægges ens for alle ejendomme inden for samme kategori. Der skal altså ikke foretages en langsigtsvurdering på den enkelte ejendom, som kan blive kompleks at kloge sig på. Et eksempel på vores forslag fremgår senere i artiklen. Forudsætninger for en dynamisk model Målet med en dynamisk tolagsmodel er ikke at finde en præcis og veldefineret teoretisk ligevægtsmodel for ejendomspriserne. Målet er derimod at konstruere et modelprisindeks, der sænker SDObelåningsgrænserne, når risikoen for en prisboble er størst. Det kan ske på mange forskellige måder. Ser vi mod Tyskland, fastsættes långivningen ud fra en såkaldt mortgage lending value, hvor en række aktører bestemmer en langsigtet ligevægtspris på den enkelte ejendom. Andre måder til at konstruere et passende modelprisindeks kan være at tage udgangspunkt i en kendt økonomisk teori, eksempelvis Tobins q der tilsiger, at den langsigtede ligevægtspris for ejendomme er bestemt af prisen på at bygge nyt. Eller ved at tage udgangspunkt i parametre som rente, lønniveau, arbejdsløshed, beskatning og demografisk betingede efterspørgselsændringer, som også betyder noget for ejendomsprisernes udvikling, se eksempelvis Boligøkonomisk Videncenters model baseret på system dynamics (P. A. Consulting 2011). Keep it simple I det følgende vil vi for eksemplets skyld nøjes med at vise effekterne af at lade ejendomspriserne begrænse af den generelle lønudvikling samt udvikling i omkostningerne til at bygge nyt. I figur 1 ses udviklingen i ejendomspris-, løn-, byggeomkostnings- og for sammenligningens skyld forbrugerprisindekset. Side 3 af 11

Figur 1. Udvikling i forskellige prisindeks Det giver selvsagt visse udfordringer at blande de forskellige tidsserier, der opgøres med forskellig forsinkelse. I det følgende tillader vi os at se bort fra sådanne effekters påvirkning, men henstiller til at der som en selvfølge vælges passende tidsserier til en evt. endelig model. Eksempelvis offentliggør Danmarks Statistik et ejendomsprisindeks, der tager højde for registrerede forbedringer og dermed i et vist omfang kvaliteten af de handlede ejendomme. I forhold til andre ejendomskategorier, f.eks. boligudlejningsejendomme eller landbrug findes der ikke i øjeblikket anvendelige ejendomsprisindeks. En mulighed er at lade sig inspirere af den tyske model, der indeholder en income value og depreciated replacement cost value, dvs. bestemmer den ligevægtspris ejendommen skal have under hensyn til afkastet, som ejendommen genererer, og genanskaffelsesværdien. Alternativt vil det være oplagt at inkludere det igangværende arbejde med at skabe anvendelige prisstatistikker for erhvervs- og landbrugsejendomme som i øjeblikket foregår i samarbejde mellem Finanstilsynet, Realkreditrådet og Realkreditforeningen. Modelbeskrivelse I den dynamiske tolagsmodel reduceres SDO-belåningsgrænsen, som nævnt, med forholdet mellem en modelpris og de gennemsnitlige ejendomspriser. Modelprisen begrænses i forhold til hvor hurtigt den kan vokse og kan formuleres som: ( ) ( ( ) ( ) ( )) Hvor ( ): Værdien af modelindekset for den maksimale ejendomspris til tid t. ( ): Værdien af indekset for de faktiske ejendomspriser til tid t. Side 4 af 11

( ): Den maksimale vækstfaktor til mellem tid t- og t, som bestemmes ud fra fundamentale økonomiske faktorer. I perioder med kraftig ejendomsprisvækst sænker modellen den effektive belåningsprocent set i forhold til den faktiske ejendomspris. Denne korrigerede belåningsprocent beregnes som: ( ) ( ) ( ) ( ) Hvor: ( ) : Er den maksimale belåningsprocent for ejendomskategorien, dvs. 80% for private. Hvis f.eks. ( ) er 80%, ( ) er 156, og de faktiske ejendomspriser, ( ), er 160, så bliver den korrigerede belåningsprocent 78%. Når de faktiske ejendomspriser vokser mindre end det maksimalt tilladte i modellen, vil modelprisen følge de faktiske ejendomspriser, og den korrigerede og faktiske belåningsprocent vil være ens. I perioder med kraftig vækst i ejendomspriserne vil der opbygges en forskel mellem modelprisen og den faktiske pris dermed sænkes den korrigerede belåningsprocent. Når væksten i ejendomspriserne igen aftager, vil modelprisen gradvist indhente de faktiske priser, og den korrigerede og faktiske belåningsprocent vil nærme sig hinanden, jf. figur 2. Eksempel på modelformulering Vi lader den maksimale vækstfaktor i modelpriserne følge nedenstående formel: ( ) ( ( ) ( ) ( ) ( ) ) Hvor l(t): Er værdien af lønindekset til tidspunkt t. b(t): Er værdien af indekset for byggeomkostninger til tidspunkt t. Det vil sige, at modelpriserne tillades at vokse med gennemsnittet af stigning i hhv. lønindekset og indekset for byggeomkostninger tillagt 4% pr. år. De 4% lægger loft over den realvækst, som modellen tillader i ejendomspriserne. Hvor højt dette loft er, er afgørende for sandsynligheden for, at LTV i kapitalcenteret overskrider LTV-grænsen. Loftet er valgt som eksempel, da det giver modellen pæne empiriske egenskaber under denne krise. I figur 2 er vist udviklingen i hhv. det faktiske ejendomsprisindeks og modelprisindekset og SDObelåningsprocenten, givet at princippet var introduceret ved udgangen af sidste krise i starten af 90 erne. I perioden omkring 2006, hvor ejendomsprisstigningerne var størst, ville SDO-belåningsprocenten være 62% 1. 1 Konklusionerne drages uden skelen til at modellens indførelse først i 90 erne måske kunne have ført til en mindre overophedning af ejendomspriserne og dermed et mindre gab mellem model- og faktiske priser. Side 5 af 11

Figur 2. Udvikling i belåningsprocent for nyudlån Modelindekset, M(t), vil i perioder med normale stigninger eller fald være identisk med det faktiske indeks, mens det i perioder med kraftige stigninger vil ligge under. Tidspunktet for introduktionen af modelindekset og den korrigerede belåningsprocent har kun effekt for perioden, indtil modelindekset rammer ejendomsprisindekset første gang. Herefter vil det være uden betydning for de fremtidige korrigerede SDO-belåningsprocenter, hvilket niveau modelindekset blev introduceret på. Hvis det introduceres i dag, kan det være hensigtsmæssigt at lade det ligge under det faktiske ejendomsprisindeks, såfremt man ønsker beskyttelse mod kraftige fald i huspriserne fra det nuværende niveau. Det gælder selvfølgelig kun for nye låntagere. Det kan overvejes, om der skal anvendes regionale indeks. Argumenter for er at den demografiske udvikling eller konjunkturmæssig geografisk forskydning af boligefterspørgslen kan opbygge regionale bobler. I perioder med få handler kan anvendelsen af alt for regionale indeks dog udfordre validiteten af indeksene, hvilket taler for at få analyseret om der kan findes mere robuste alternativer. LTV i et kapitalcenter er ud over udviklingen i ejendomspriser afhængig af LTV på udbetalingstidspunktet, og låntagers efterfølgende adfærd herunder valg af tillægslån og afdragsforløb. I perioder med høj vækst i ejendomspriserne vil mange låntagere tage tillægslån. I det følgende simulerer vi udviklingen i LTV i et kapitalcenter. Lidt forsimplet antager vi, at alle låntagere har afdragsfrie lån, og at de udnytter 10% af en evt. friværdi til tillægsbelåning hver termin. Derudover antager vi, at et lån gennemsnitligt lever i 10 år, hvorefter det udskiftes med et nyt lån med maksimal belåning, hvis det er muligt inden for lånegrænserne. Denne kombination af tillægsbelåning og ejerskifteaktivitet giver et rimeligt billede af modellens effekt på LTV. Side 6 af 11

Boks: Forudsætninger for simulering af LTV-udvikling i et kapitalcenter - Alle låntagere har afdragsfrie lån - Låntagerne udnytter 10% af en evt. friværdi til tillægsbelåning hver termin - Et lån lever gennemsnitligt i 10 år, hvorefter det udskiftes med et nyt lån med maksimal belåning, hvis det er muligt inden for lånegrænserne Konsekvenserne af førnævnte model er vist i figur 3. Figur 3. Udvikling i LTV i et stiliseret kapitalcenter De blå linjer viser udviklingen i hhv. ejendomsværdiindekset og LTV i et SDO-kapitalcenter, såfremt den maksimale belåningsgrænse altid er 80% De grønne linjer viser udviklingen i hhv. modelpriserne og LTV i kapitalcenteret under den dynamiske tolagsmodel. Som det ses af Figur 3, ville LTV i det stiliserede kapitalcenter i dag være 91% uden begrænsningen, mens den ville være 84% med begrænsningen. Endnu vigtigere kan kapitalbehov og -omkostninger reduceres markant. Det bør selvfølgelig retfærdigvis nævnes, at risikoen og kapitalkravet flytter til den belåning, der ligger efter SDO-lånet. I det yderste lag er der blot ikke et regulatorisk løbende LTV-krav. Konsekvenser for interessenter Konsekvenserne for forskellige interessenter er samlet i tabellerne 1-3. Realkreditinstituttet Tabel 1 viser forskellige vækstscenariers konsekvenser for realkreditinstituttets fundingmuligheder. Side 7 af 11

Tabel 1. Realkreditinstitutternes fundingmuligheder under forskellige vækstscenarier Model Statisk to-lag Dynamisk to-lag Fuld SDO Ejendomspriser Kraftig vækst Normal vækst Udstedelse af RO-obligationer - på det bedst tænkelige tidspunkt Udstedelse af RO-obligationer under normale forhold Intet behov for supplerende kapital til dækning af LTV-kravet Fald Udstedelse af RO-obligationer på det værst tænkelige tidspunkt (øgede risikopræmier). Begrænset behov for ekstra kapital til dækning af LTVkrav. Begrænset udstedelse af RO-obligationer. Begrænset behov for udstedelse af ekstra kapital til dækning af LTV-krav. Behov for supplerende kapital til dækning af LTV-kravet - på det værst tænkelige tidspunkt Risiko for tab af SDOstatus I den statiske model udstedes RO-obligationer i alle vækstscenarier, mens der i den dynamiske kun udstedes i scenarier med kraftig vækst i ejendomspriserne. I modellen med et lag SDO er vil der skulle rejses kapital til dækning af LTV-kravet i scenarier med fald i ejendomspriserne. Låntagere Tabel 2 viser låntagers rente med forskellige modeller i forskellige vækstscenarier. Side 8 af 11

Tabel 2. Låntagers rente i forskellige vækstscenarier Statisk to-lag Dynamisk to-lag Fuld SDO Kraftig vækst Marginalt fordyrende, da forskellen i kreditkvalitet på RO og SDO er mindre. Normal vækst Fordyrende pga. forskel i kreditkvalitet. Ikke fordyrende Ikke fordyrende, da der ikke udstedes RO. Fald Kan være væsentligt fordyrende for låntager, da sandsynligheden for tab i høj grad koncentrerer sig i RO-laget. Fordyrende, da omkostninger til dækning af LTV-kravet overvæltes på kunde via bidrag. Flere forhold taler for, at RO er vil handle med en merpræmie i forhold til SDO er, herunder lavere likviditet og højere kapitalkrav blandt visse investorgrupper som følge af regulering (Hjortshøj-Nielsen og Kyhl 2012). For låntager betyder det, at den dynamiske tolagsmodel vil være marginalt fordyrende i perioder med kraftig vækst i ejendomspriserne. I den periode vil den ekstra rente på RO erne dog være mindst, da den er sammenfaldende med lave LTV er og økonomisk styrke i realkreditinstitutterne. Hjortshøj-Nielsen og Kyhl (2012) giver et bud på en merpræmie i størrelsesordnen 30-50 bps. for RO er til finansiering af intervallet 60-80 i forhold til SDO er til finansiering af intervallet 0-80. For låntagere hvor RO delen udgør ¼ af lånet, betyder det derfor omkring 7,5-12,5 bps. ekstra i låntagerrente. I scenarier med kraftig vækst er merpræmien nok noget mindre og omvendt højere i scenarier med kraftige ejendomsprisfald. Spørgsmålet er også om investorer i praksis vil vurdere SDO er i en tolagsmodel som mere sikre end i en etlagsmodel. Uanset at de anslåede effekter på låntagers rente viser sig at blive kraftigere, så er det ikke altafgørende for prisudviklingen på ejendomsmarkedet, da udsving i markedsrenterne dominerer effekten på prisudviklingen. Side 9 af 11

Investorer Den nuværende model med fuld SDO-belåning er identisk for hele sektoren og giver den største grad af gennemskuelighed set fra investorside. Skal gennemskueligheden bevares er en fælles løsning for hele sektoren det bedste alternativ for en fremtidig realkreditmodel. Den største udfordring ved tolagsbelåning er en begrænset likviditet i RO-laget. Selvom der skal udstedes flere RO er med statisk tolagsbelåning, er problemet også eksisterende her, om end i mindre omfang. Samfund I tabel 3 har vi forsøgt at opsummere de tre modellers effekter på konjunkturen. Dynamisk tolagsbelåning virker kontracyklisk på boligpriserne, mens statisk tolagsbelåning må forventes at være neutral, dog svagt procyklisk ved indførslen pga. den forhøjede omkostning ved fuld belåning. Den eksisterende model, hvor der altid gives fuld SDO-belåning til markedspriserne og med krav om overholdelse af LTV- og ratingkrav, er procyklisk. Det skyldes, at behovet for supplerende kapital bliver mindre, når priserne stiger, og det derfor bliver billigere at låne samlet set, da behovet for at overvælte kapitalomkostninger i bidragssatsen mindskes. Modsat bliver det dyrere at låne, når priserne falder, hvilket kan medvirke til at forstærke den negative spiral af faldende priser. Tabel 3. Konjunkturmæssig effekt af realkreditmodellerne Statisk to-lag Dynamisk to-lag Fuld SDO Neutral dog marginalt Kontracyklisk, mindsker procyklisk ved indførsel i både prisstigninger og - dag. fald Modellens effekt på konjunkturen Procyklisk med cliffeffekt i ekstreme nedgangsscenarier. Forstærker både prisstigninger og -fald. Opsummering Dynamisk tolagsbelåning er et alternativt forslag til fremadrettet at løse sektorens udfordringer med løbende sikkerhedsstillelse for LTV-overskridelser, som tilgodeser de fleste interessenter og er samtidig et godt bud på et kompromis mellem fast tolagsbelåning og en model hvor SDO-belåning udmåles efter en langsigtet ejendomsværdi. Det meget beskedne behov for udstedelse af RO i den analyserede periode gør det måske lettere for udstederne at indsnævre produktviften i RO over for kunderne: Dels vil det kun være en mindre del af lånet, som skal udgøres af dyrere RO, og dels vil det primært være et problem i perioder, hvor prisudviklingen overstiger den ønskede takt, og generne ved RO må forventes at være mindst for boligmarkedet. Den mindre udstedte volumen vil måske gøre det muligt for institutterne mere effektivt at beskytte mod indlåsningseffekter på indfrielsestidspunktet, men det skal analyseres nærmere i konsekvens af den konkrete specifikation af prisloftet. De væsentligste pointer ved dynamisk tolagsbelåning er at: - Der ikke skal beregnes en langsigtet ligevægtspris for hver enkelt ejendom - Der er ikke tale om en model til at forudsige boligpriserne, men derimod blot tale om en model til at rejse et flag for hvornår der skal flyttes risiko over i et RO-lag - Modelformuleringen skal fastsættes i et samarbejde mellem brancheforeninger og myndigheder for at sikre samme SDO-belåningsgrænser i sektoren, investortillid og transparens - Modellen er kontracyklisk, hvis indført som sektorløsning. Det bliver dyrere at låne, når ejendomspriserne stiger og omvendt (forudsat at bankfinansiering fortsat er dyrere end RO). Side 10 af 11

Litteratur - Hjortshøj-Nielsen, Henrik og Thomas Kyhl, 2012: Fremtidssikring af dansk realkredit. Finans/Invest 1/12, s. 18-22. - Dam, Niels Arne, Hvolbøl, Tina Saaby, Pedersen, Erik Haller, Sørensen, Peter Birch og Thamsborg, Susanne Hougaard, 2011: Boligboblen der bristede: Kan boligpriserne forklares og kan deres udsving dæmpes i Nationalbankens Kvartalsoversigt, 1. kvartal 2011, Del 1 (http://goo.gl/ausdq) - P. A. Consulting, 2010: Modeller af boligmarkedet hvorfor virker system dynamics (http://goo.gl/dqrwr) Forfatterne Chefanalytiker, cand.merc. Michael Leander Krarup BRFkredit E-mail: mkp@brf.dk Michael Leander Krarup er cand.merc.(fir), Chefanalytiker i BRFkredits Produktudviklingsafdeling og beskæftiger sig blandt andet med produktudvikling, balancestyring og regulering. Finansanalytiker, cand.merc. Lenn Bloch Mikkelsen BRFkredit E-mail: lml@brf.dk Lenn Bloch Mikkelsen er cand.merc.(aef) og finansanalytiker i BRFkredits Fondsanalyse & Produktudvikling med primær fokus på produktudvikling og obligationsanalyse. Finansanalytiker, cand.merc. Thomas Kilde Krath BRFkredit E-mail: tkh@brf.dk Thomas Kilde Krath er cand.merc.(fsm) fra CBS og har arbejdet med produktudvikling herunder modellering og analyse i BRFkredit siden 2010. Side 11 af 11