Site Overlay

Grondexploitatie risico

Estimated reading time: 5 minuten

Gemeenten hebben verschillende verantwoordelijkheden. Zo streven steden vaak naar een prettige, functionele en aantrekkelijke leefomgeving, adequate infrastructuur en lage criminaliteitscijfers. Om dit soort doelen te bereiken moeten publieke middelen efficiënt worden verdeeld. Ook moeten kosten en inkomsten in evenwicht zijn en begrotingen onder controle worden gehouden. Wanneer een gemeente actief is in gebiedsontwikkeling, dan kan het grondexploitatie risico een grote impact op de begroting hebben. Marktomstandigheden kunnen namelijk leiden tot een lagere residuele waarde of grondprijs van de bouwgronden. Ook kunnen ze leiden tot minder verkochte grondstukken of tot hogere ontwikkelkosten.

Estimated reading time: 5 minuten

Grondexploitatie risico

Reality check

De uiteindelijke resultaten kunnen daardoor heel anders uitvallen dan wat eerder was begroot. Vooral in perioden waarin de macro-economische situatie verandert. Hierdoor ontstond er na de financiële crisis van 2008 bijvoorbeeld grote onrust bij woningbouworganisaties en gemeenten. Vooral wanneer zij in de periode vóór de crisis flink hadden geïnvesteerd in gebiedsontwikkeling.

Zo verloren gemeenten in Nederland tussen 2009 en 2015 meer dan 3 miljard euro aan waarde in hun grondexploitatie projecten. De gemeente Almere moest bijvoorbeeld in 2014 104 miljoen euro op haar grondinvesteringen afschrijven. Toen de economie zich in het decennium daarna herstelde, kon veel van de onverkochte bouwgrond alsnog worden verkocht. Dit betekende dat verliezen ruimschoots konden worden goedgemaakt door latere winsten. Toch vormde dit ten tijde van de afschrijving wel een probleem voor de begroting van veel gemeenten. Het betekende dat er bezuinigingen nodig waren en dat veel doelstellingen niet konden worden gehaald.

In dergelijke situaties is het altijd gemakkelijk om achteraf vast te stellen wat er mis is gegaan. Toch blijkt het in de praktijk niet altijd eenvoudig om dit soort bewegingen vooraf te voorspellen. En om passende beheersmaatregelen te treffen om de verliezen tot beheersbare niveaus te kunnen beperken.

Datagedreven risicobeheer

Naar aanleiding van dit soort gebeurtenissen heeft de gemeente Almere besloten om het risicomanagement-proces te verbeteren. Door de kwalitatieve en kwantitatieve methoden voor risicometing te beoordelen, en te leren van de praktijk in de financiële sector. Wij werden gevraagd om te helpen bij dit proces.

De doelstellingen waren om:

  • risico-inschattingen integraal onderdeel te maken van de overwegingen
  • risico-inschattingen te baseren op statistische gegevens voor een gedefinieerd negatief scenario en horizon
  • risico-inschattingen te valideren

De verwachte voordelen zijn dat:

  • we minder verrassingen hebben
  • we continu zicht op de risico’s hebben, en niet alleen achteraf

Project grondexploitatie risico

In dit artikel richten wij ons op het leveren van een oplossing voor het meten van het financiële risico van de grondexploitatie.

Het project bestond uit de volgende hoofdstappen:

  1. Identificeren van de belangrijkste risicofactoren
  2. Creëren en valideren van de risicomodellen
  3. Creëren van de business logica
  4. Creëren van een geautomatiseerd risicorapport voor elk grondexploitatie project

In de laatste stap komen alle vier stappen samen in het uiteindelijke risicorapport. Daarmee krijgen we een overzicht van alle risico’s per risicofactor.

Het bestaande, meer kwalitatieve, proces gaf ook inzicht in risico-inschattingen. Hierbij zijn de negatieve scenario’s gebaseerd op inzicht van medewerkers van de afdeling grondexploitatie. Ook deze schattingen zijn nuttig als eerste indicatie van de risico’s. Het nadeel is alleen dat daarmee geen uitspraken kunnen worden gedaan over de mate van zekerheid van zo’n schatting.

Voordelen van de data-gedreven aanpak

De nieuwe datagedreven aanpak biedt de volgende voordelen:

  • We verkrijgen een objectieve en statistische inschatting van de kans en impact dat een negatief scenario werkelijkheid wordt op basis van historische data, context en correlaties
  • De business logica wordt expliciet in plaats van impliciet in de hoofden van de experts
  • Het besluitvormingsproces wordt eenvoudiger en transparanter voor de belanghebbenden
  • We zijn beter voorbereid en kunnen sneller reageren met controlemaatregelen als dat nodig is
  • Uiteindelijk zal dit resulteren in een kleinere kans op grote verrassingen en een grotere kans op het realiseren van de doelen

Uitdagingen

Tijdens het project hebben we geleerd dat er binnen de grondexploitatie praktijk veel verschillende aspecten een rol spelen. Denk hierbij bijvoorbeeld aan:

  • grondprijs-risico op basis van de residuele waarde van de bouwgrond bij verschillende grondquotes,
  • volumerisico op het aantal te verkopen grondstukken,
  • effect van uitgestelde verkopen in een negatief scenario, wat tegengesteld is voor de opbrengsten- en kostenkant,
  • risicofactoren aan de inkomenskant: grondprijzen en volumes van bouwgrond voor woningen en bedrijven
  • risicofactoren aan de kostenkant: kosten van bouw- en woningrijp maken, planningskosten,
  • verschillende simulatiemogelijkheden,
  • mogelijkheid om budgetten te corrigeren voor reeds ingeprijsde opbrengsten en kostenstijgingen,
  • voor de netto contante waarde zijn zowel de BBV horizon als het einde van het project van belang,
  • een overzicht van resterende bouwgronden aan het einde van een vastgestelde horizon.

Dit betekende dat we uitgebreid en regelmatig overleg moesten voeren met de afdeling grondexploitatie over de methodiek en de bedrijfsprocessen. Meerdere iteraties waren nodig om een geautomatiseerde risico-tool te verkrijgen die eenvoudig in gebruik is, past in de operationele processen en die leidt tot efficiënte werkprocessen. Bijvoorbeeld door informatie uit een bronsysteem (zoals TotalLink) in te kunnen laden.

In de financiële sector bestonden nog geen passende grondprijs en grondexploitatie risico modellen. Daarom moesten we uitgebreid literatuur- en dataonderzoek doen en validaties en backtests uitvoeren om een geschikt model te ontwikkelen. We merkten daarbij dat de risico’s niet constant zijn in de tijd. Daardoor werd het ook van belang om aanvullend onderzoek te doen naar relevante macro-economische factoren.

Huidige status

We bevinden ons nu in een fase waarin de risico tooling de gebruikers-acceptatietest heeft doorstaan ​​en alle belangrijke aspecten van de praktijk van grondexploitatie kan nabootsen/simuleren. De afdeling grondexploitatie gaat de tooling ook het komende jaar gebruiken om de risico’s te valideren.

Het is mooi om te zien hoe we ten behoeve van de gebiedsontwikkeling nu een veel objectiever en statistisch onderbouwd inzicht in het financiële risico van de grondexploitaties kunnen verkrijgen.

Wilt u weten hoe dit praktisch werkt, lees dan verder in het technische artikel over de grondexploitatie risico-tooling.


×