In dit hoofdstuk beschrijft de ACM de methode die zij toepast om de kostenvoet eigen vermogen te bepalen. De kostenvoet eigen vermogen is van belang voor het bepalen van het redelijk rendement op basis van de WACC, aangezien de WACC het gewogen gemiddelde is van de kostenvoet eigen vermogen en de kostenvoet vreemd vermogen.
De ACM maakt bij de vaststelling van de kostenvoet eigen vermogen gebruik van het Capital Asset Pricing Model (hierna: CAPM). De ACM kiest voor het CAPM, omdat dit model in zijn algemeenheid door de financiële wereld en toezichthouders als het meest geschikte model wordt beschouwd om de kostenvoet voor eigen vermogen te bepalen. Met het CAPM is het mogelijk om een vergoeding te bepalen voor het systematisch risico dat een onderneming loopt. Risico’s die niet samenhangen met het marktrisico, zogenaamde bedrijfsspecifieke risico’s, kan een investeerder elimineren via het aanhouden van een beleggingsportefeuille met voldoende omvang en spreiding. Het is mogelijk bedrijfsspecifieke risico’s te diversifiëren; daarom verdienen deze bedrijfsspecifieke risico’s geen extra risicopremie in de kostenvoet eigen vermogen.
De ACM berekent de kostenvoet eigen vermogen door het product van de marktrisicopremie en de equity bèta bij de risicovrije rente op te tellen. In formulevorm ziet dat er als volgt uit:
waarbij kEV = kostenvoet eigen vermogen, rf = risicovrije rente, βe = equity bèta en MRP = marktrisicopremie.
De ACM licht in dit hoofdstuk eerst de risicovrije rente (paragraaf 4.1) toe, dan de marktrisicopremie (paragraaf 4.2) en vervolgens het systematisch risico (paragraaf 4.3). De ACM sluit het hoofdstuk af met een conclusie waarin ze de hoogte van de kostenvoet eigen vermogen op basis van de drie hiervoor genoemde parameters vaststelt (paragraaf 4.4).
De risicovrije rente betreft het in de markt geëiste rendement op een investering zonder enig risico. In de praktijk bestaat een volledig risicovrije investering echter niet. De ACM benadert de risicovrije rente met de rente op staatsobligaties omdat het algemeen aanvaard is dat staatsobligaties over het algemeen de minst risicovolle investeringen betreffen. Bij het bepalen welke staatsobligatie de risicovrije rente het best representeert, moet een keuze gemaakt worden over de nationaliteit en de looptijd. Verder is voor het bepalen van de risicovrije rente ook de referentieperiode van belang. Hieronder gaat de ACM in op deze drie onderwerpen.
Om de risicovrije rente voor warmteleveranciers te bepalen, kijkt de ACM naar Europese landen die het best als referentie gebruikt kunnen worden.
De ACM hanteert mede op basis van eerder onderzoek14Brattle, Calculating the Equity Risk Premium and the Risk-free rate, 26 november 2012. een gelijke mix van Nederlandse en Duitse staatsobligaties. De ACM beschouwt een combinatie van Duitse en Nederlandse staatsobligaties als een pragmatische aanpak om enerzijds met de ‘ware’ risicovrije rente van Duitsland en anderzijds met landspecifieke risico’s van Nederland om te gaan.
De ACM gebruikt de rente op Duitse en Nederlandse staatsobligaties voor de bepaling van de risicovrije rente.
De keuze voor de looptijd van de staatsobligatie die voor de bepaling van de risicovrije rente wordt gebruikt, is van belang omdat er normaliter een positieve relatie bestaat tussen de looptijd van een (staats)obligatie en het geëiste rendement. Deze positieve relatie is onder meer te verklaren door een groter inflatierisico en een verhoogde kans op faillissement (dat wil zeggen wanbetaling) bij obligaties met een langere looptijd. Dit betekent dat een kortlopende staatsobligatie de risicovrije rente het best benadert, aangezien die risico’s bij dit type obligatie zo minimaal mogelijk zijn. Daartegenover staat dat kortlopende obligaties gevoeliger zijn voor een verandering van de economische en monetaire omstandigheden dan langlopende obligaties, waardoor het geëiste rendement op kortlopende obligaties volatieler is in vergelijking met langlopende obligaties.
Het CAPM beschrijft de relatie tussen risico en geëist rendement. Deze relatie wordt aangeduid als de security market line. Uit empirisch onderzoek blijkt dat, als uitgegaan wordt van een korte looptijd voor de risicovrije rente, de security market line van het CAPM een steiler verloop heeft dan de empirische waarnemingen over de relatie tussen het risico (bèta) en het gerealiseerd rendement.15Brattle, Risk and return for regulated industries, B. Villadsen, M.J. Vilbert, D. Harris en A.L. Kolbe, Academic Press, 2017, p.81/2, Brattle, Calculating the Equity Risk Premium and the Risk-free Rate, 26 november 2012, p.9. Dit heeft tot gevolg dat de kostenvoet eigen vermogen voor bedrijven met een equity bèta van minder dan 1 wordt onderschat en de kostenvoet eigen vermogen van bedrijven met een equity bèta van meer dan 1 wordt overschat. Omdat gereguleerde bedrijven meestal een equity bèta van minder dan 1 hebben, zou het gebruik van kortlopende obligaties voor een onderschatting van de kostenvoet eigen vermogen zorgen. De ACM heeft daarom een voorkeur voor het gebruik van een lange looptijd voor staatsobligaties die dienen als basis voor de bepaling van de risicovrije rente in de kostenvoet eigen vermogen.
Op basis van recent onderzoek16Brattle, The WACC for Electricity and Water Companies in the Caribbean Netherlands for the years 2023–2025, 10 mei 2022. hanteert de ACM dezelfde looptijd voor staatsobligaties voor de risicovrije rente als die gebruikt wordt voor de berekening van de marktrisicopremie. De ACM maakt voor de bepaling van de marktrisicopremie gebruik van het onderzoek van Dimson, Marsh en Staunton (DMS) (zie paragraaf 4.2). DMS bepalen de marktrisicopremie gebruik makend van een gemiddelde looptijd voor staatsobligaties van ongeveer 20 jaar. Daarom hanteert de ACM voor de risicovrije rente ook een looptijd van 20 jaar.
De referentieperiode is de periode waarover de risicovrije rente wordt gemeten. Bij de keuze voor de referentieperiode is de vraag welke referentieperiode de beste schatting voor de toekomst geeft. De laatst bekende rente, aangeduid als de spot rate, heeft een referentieperiode van één dag. De spot rate geeft weer wat op dat moment de waardering vanuit de financiële markten van de risicovrije rente is. Het is dus de meest actuele inschatting die gebaseerd is op alle informatie die op dat moment beschikbaar is. In dat opzicht is de spot rate representatief voor de verwachtingen die beleggers op dat moment van de toekomst hebben.
De spot rate is echter gevoelig voor omstandigheden die bij toeval op een dag aan de orde kunnen zijn en de onzekerheid over die omstandigheden. Deze omstandigheden van een dag kunnen uitschieters bevatten en hoeven niet representatief te zijn voor de komende reguleringsjaren. Bij het gebruik van een langere referentieperiode worden deze uitschieters uitgemiddeld. Dit levert een schatting op die minder volatiel is en daarmee representatiever zal zijn voor de komende jaren.
De ACM concludeert, mede op basis van onderzoek naar de referentieperiode die de beste voorspelling geeft,17M. Mulder, Prediction errors of determining the risk-free interest rate for a 5-years regulatory period, 21 maart 2016. dat een referentieperiode van drie jaar een robuustere schatter geeft dan een kortere referentieperiode.
De ACM hanteert voor de jaren 2018 tot en met 2024 de gerealiseerde gemiddelde risicovrije rente in jaar t. Voor het jaar 2025 gebruikt de ACM de peilperiode 29 april 2022 tot en met 28 april 2025 om de gemiddelde risicovrije rente vast te stellen.
Het CBb heeft op 4 juli 2023 uitspraak gedaan in de beroepszaken tegen de methodebesluiten van de netbeheerders 2022-2026.18Zie ECLI:NL:CBB:2023:321. In die uitspraak heeft het CBb de ACM opgedragen om een nieuwe WACC vast te stellen waarbij de risicovrije rente minimaal 0,5% bedraagt, in verband met het drukkende effect dat het opkoopbeleid (QE-beleid) van de Europese Centrale Bank heeft op de rente van staatsobligaties. Omdat de ACM de risicovrije rente voor het redelijk rendement voor warmteleveranciers op eenzelfde wijze bepaalt, ziet de ACM in de uitspraak van het CBb aanleiding om ook voor dit redelijk rendement uit te gaan van een bodemwaarde van 0,5% voor de risicovrije rente. Dit is een wijziging ten opzichte van het ontwerpbesluit WACC warmteleveranciers.
De ACM heeft de resultaten voor de risicovrije rente uit het onderzoek van Brattle 202319Voor de Duitse staatsobligaties gebruikt Brattle de index GTDEM20Y Govt Generic Germany 20 Year Government Bond uit Bloomberg (ticker GTDEM20Y) en voor de Nederlandse staatsobligaties de index GTNLG20Y Govt Generic Netherlands 20 Year Government Bond (ticker GTNLG20Y). samengevat in Tabel 2. In de laatste kolom presenteert de ACM de risicovrije rente na toepassing van de bodemwaarde van 0,5%. Dit is de risicovrije rente die de ACM zal toepassen bij de berekening van het redelijk rendement.
Duitsland
Nederland
Gemiddeld
Na toepassing bodemwaarde
2018
0,88% (was: 0,81%)
0,91%
0,90% (was: 0,86%)
0,90% (was: 0,86%)
2019
0,14% (was: 0,77%)
0,27% (was: 0,85%)
0,21% (was: 0,81%)
0,50% (was: 0,81%)
2020
-0,24% (was: 0,64%)
-0,07% (was: 0,71%)
-0,15% (was: 0,67%)
0,50% (was: 0,67%)
2021
-0,08% (was: 0,27%)
0,08% (was: 0,37%)
0,00% (was: 0,32%)
0,50%
2022
1,29% (was: -0,06%)
1,59% (was: 0,09%)
1,44% (was: 0,02%)
1,44% (was: 0,50%)
2023
2,61% (was: 0,32%)
2,88% (was: 0,53%)
2,75% (was: 0,43%)
2,75% (was: 0,50%)
2024
2,57% (was: 0,72%)
2,78% (was: 0,94%)
2,67% (was: 0,83%)
2,67% (was: 0,83%)
2025
2,42% (was: 0,72%)
2,67% (was: 0,94%)
2,55% (was: 0,83%)
2,55% (was: 0,83%)
De marktrisicopremie is het rendement dat beleggers in de markt eisen als vergoeding voor het extra risico dat investeren in de marktportefeuille met zich meebrengt ten opzichte van een risicovrije investering.
De marktrisicopremie die beleggers eisen voor extra risico boven de risicovrije rente is niet observeerbaar. Ook achteraf is niet goed vast te stellen wat de marktrisicopremie was die geëist werd. De marktrisicopremie is daardoor veel moeilijker te schatten dan de rente op obligaties.
In de bepaling van de marktrisicopremie moet de ACM een keuze maken tussen het gebruik van historische en toekomstige gegevens. Verder zijn ook de geografische locatie en het gebruik van een meetkundig of een rekenkundig gemiddelde van belang. De ACM licht deze onderwerpen hieronder toe.
De marktrisicopremie kan worden gebaseerd op de historisch gerealiseerde (ex post) marktrisicopremie en/of de verwachtingen over de toekomstige (ex ante) marktrisicopremie.
De marktrisicopremie wordt bepaald door factoren en omstandigheden op de kapitaalmarkt. Op basis van historische gegevens valt af te leiden welke premie beleggers in het verleden konden realiseren ter compensatie voor deze factoren. Bij het bepalen van de historische marktrisicopremie is het van belang uit te gaan van een zo lang mogelijke tijdsperiode met betrouwbare data. Door het gebruik van een lange tijdreeks reflecteert de marktrisicopremie velerlei omstandigheden die zich op de kapitaalmarkt hebben voorgedaan en die zich mogelijkerwijs in de toekomst voor kunnen doen. Door een lange periode te hanteren wordt voorkomen dat de marktrisicopremie wordt vertekend door specifieke omstandigheden die zich gedurende een relatief korte tijdsperiode hebben voorgedaan. Daarom wordt een langjarig historisch gemiddelde als de beste schatter gezien van de voor de toekomst (door beleggers) verwachte marktrisicopremie.
De ACM maakt voor de bepaling van de historische marktrisicopremie daarom gebruik van het onderzoek van Dimson, Marsh en Staunton (hierna: DMS).20E. Dimson, P. Marsh en M. Staunton, Credit Suisse Global Investment Returns Yearbook 2023, Credit Suisse ResearchInstitute, 2023. Dit is een omvangrijk onderzoek naar de hoogte van de marktrisicopremie in 23 landen gedurende de periode 1900–2022.
Naast het gebruik van historische gegevens kunnen ook gegevens over toekomstverwachtingen worden gebruikt bij het vaststellen van de marktrisicopremie. De ACM acht toekomstverwachtingen om twee redenen relevant. Ten eerste dient er in het redelijk rendement geanticipeerd te worden op de te verwachte ontwikkelingen. Het gebruik van gegevens over toekomstverwachtingen is hiermee in lijn. De tweede reden is dat met het gebruik van gegevens over toekomstverwachtingen kan worden getoetst of de markt inschat of zich er de komende jaren een wijziging zal voordoen in de factoren en omstandigheden die een aanpassing van de historisch gerealiseerde marktrisicopremie rechtvaardigt.
Toekomstverwachtingen kunnen gebaseerd worden op verwachtingen zoals die blijken uit dividend growth models (DGM-modellen). DGM-modellen kunnen op korte termijn tot betere voorspellingen van de marktrisicopremie leiden dan via historische gemiddelden mogelijk is, omdat ze gebaseerd zijn op de economische omstandigheden van dat moment. DGM-modellen hebben echter als nadeel dat de resultaten van jaar tot jaar nogal veranderlijk zijn en dat de resultaten afhangen van (subjectieve) inschattingen van financiële analisten. De ACM concludeert daarom dat het beter is om de uitkomsten van DGM-modellen niet direct in de schatting van de markrisicopremie te verwerken, maar wel met deze uitkomsten rekening te houden bij de vraag of de historische marktrisicopremie aangepast moet worden.
De ACM schat de marktrisicopremie op basis van een langjarig historisch gemiddelde en gebruikt de uitkomsten van DGM-modellen als toets.
De ACM baseert de marktrisicopremie op de Eurozonelanden die opgenomen zijn in het onderzoek van DMS. Financiële markten zijn in toenemende mate internationaal georiënteerd, dit geldt ook voor de Nederlandse markt die onderdeel is van de Eurozone. Voor de bepaling van het redelijk rendement voor warmteleveranciers concludeert de ACM dat het een redelijke benadering is om de marktrisicopremie te baseren op de Eurozonelanden, omdat het waarschijnlijk is dat een Nederlandse belegger zich richt op de Eurozone om zo valutarisico te vermijden.
De ACM weegt de marktrisicopremies van de Eurozonelanden met gebruik van hun marktkapitalisaties. Marktkapitalisatie is de waarde van alle aandelen op de markt tezamen. Weging van de marktrisicopremie van een land met de marktkapitalisatie reflecteert dat een belegger meer mogelijkheden heeft om te beleggen in landen met een grotere marktkapitalisatie dan in landen met een kleinere marktkapitalisatie.
De ACM baseert de markrisicopremie op de Eurozonelanden die opgenomen zijn in het onderzoek van DMS en weegt de marktrisicopremies van deze landen op basis van hun marktkapitalisatie.
Uit literatuur21A. Damodaran, Equity Risk Premiums (ERP): Determinants, Estimation and Implications – The 2016 Edition, working paper, 2016 (zie p.33-34); D.C. Indro en W.Y. Lee, Biases in arithmetic and geometric averages as estimates of long-run expected returns and risk premia, Financial Management, vol. 26, no.4, winter 1997, p.81-90; P. Fernandez, The Equity Premium in 150 Textbooks, Journal of Financial Transformation, 2009, vol. 27, p.14-18; S. Wright en A. Smithers, The Cost of Equity Capital for Regulated Companies: A Review for Ofgem, 2014 (zie p.8-11). blijkt dat wetenschappers verdeeld zijn over de vraag of de historische marktrisicopremie op basis van het meetkundig of rekenkundig gemiddelde dient te worden bepaald. Daarom stelt de ACM de marktrisicopremie vast op basis van resultaten van beide gemiddelden en telt beide voor 50% mee.
Brattle adviseert de ACM om de marktrisicopremie vast te stellen op 5,0% voor de gehele periode van het redelijk rendement (2018-2022 en 2023–2025). Brattle overweegt dat dit overeen komt met het gemiddelde van de historische marktrisicopremies (berekend vanaf 1900) tussen 2018 en 2022 (5-jaar gemiddelde). Daarnaast overweegt Brattle dat dit percentage consistent is met de meeste recente WACC- besluiten van de ACM in de elektriciteits-, gas- en warmtesector.
De ACM merkt op dat er geen garanties zijn dat de historische marktrisicopremie precies gelijk is aan marktrisicopremie die beleggers nu verwachten. De historische marktrisicopremie kan een overschatting zijn vanwege ontwikkelingen in het verleden die in de toekomst niet meer aan de orde zullen zijn, waarvoor een neerwaartse aanpassing nodig is. Tegelijkertijd zijn de uitkomsten van de DGM-modellen doorgaans hoger dan de historische uitkomsten. Zo observeert Brattle in zijn adviesrapport dat het Bloomberg- en KPMG-model zich over de laatste tien jaar relatief stabiel hebben ontwikkeld, maar dat de modellen zich de laatste twee jaar in tegenovergestelde richting bewegen. De schatting op basis van Bloomberg is gestegen van 10,29% in 2020 tot 12,43% in 2021 en daarna gedaald naar 7,74% in 2022. Terwijl de schatting door KPMG daalde van 6,25% in 2020 tot 5,0% in 2021 en daarna weer steeg naar 5,75%. Ook in dat opzicht ziet Brattle geen aanleiding voor een aanpassing van de marktrisicopremie. De ACM volgt deze conclusie van Brattle.
De ACM stelt de marktrisicopremie voor de gehele periode van het redelijk rendement (2018-2022 en 2023–2025) vast op 5,0%.
De kostenvoet eigen vermogen is mede afhankelijk van het systematisch risico van de onderneming. Het systematisch risico van een onderneming is het risico dat een belegger loopt door te investeren in de aandelen van deze onderneming ten opzichte van het risico van het investeren in de markt als geheel. Investeerders – de vermogensverschaffer dus – kunnen dit risico niet ontlopen door hun investeringsportefeuille te spreiden over meerdere bedrijven. Daarom dienen zij een vergoeding voor dit risico te ontvangen.
Het systematisch risico is de mate waarin de rendementen van de aandelen van een onderneming meebewegen met de rendementen van de markt als geheel. Het systematisch risico van een onderneming kan geschat worden met behulp van een regressie van het aandelenrendement van de bewuste onderneming ten opzichte van het marktrendement. De equity bèta uit deze regressie geeft de omvang van het systematisch risico weer.22Het risico van de markt als geheel wordt het marktrisico genoemd. Het systematisch risico van de markt is 1.
In deze paragraaf licht de ACM toe op welke wijze zij de equity bèta van de warmteleveranciers bepaalt. De ACM gaat achtereenvolgens in op de samenstelling van de vergelijkingsgroep, statistische aspecten van de regressies en de drie stappen ter bepaling van de equity bèta van warmteleveranciers.
Voor ondernemingen die beursgenoteerd zijn is het mogelijk de equity bèta op basis van een regressie te schatten. De warmteleveranciers zijn echter niet beursgenoteerd. Het is dus niet mogelijk de equity bèta van warmteleveranciers rechtstreeks te bepalen. Daarom maakt de ACM voor het vaststellen van de equity bèta van warmteleveranciers gebruik van een vergelijkingsgroep die bestaat uit beursgenoteerde ondernemingen met activiteiten die zoveel mogelijk overeenkomen met de gereguleerde activiteiten van warmteleveranciers. De ondernemingen in de vergelijkingsgroep worden aangeduid als peers.
De ACM hanteert de volgende criteria bij het vaststellen van de vergelijkingsgroep voor de bèta:
Het risicoprofiel van de ondernemingen in de vergelijkingsgroep is vergelijkbaar met het risicoprofiel van warmteleveranciers;
De bid-ask spread van de aandelen van de ondernemingen in de vergelijkingsgroep is maximaal 1%; en
De vergelijkingsgroep bestaat uit een voldoende aantal ondernemingen om een goede schatting te maken.
De ACM heeft Brattle gevraagd om op basis van deze criteria een vergelijkingsgroep te bepalen. Hierna licht de ACM de criteria toe en gaat zij in op de keuzes van Brattle.
Het eerste criterium is het belangrijkste criterium bij het samenstellen van de vergelijkingsgroep voor de bèta en heeft betrekking op het risicoprofiel van de ondernemingen. Het risicoprofiel bepaalt de omvang van het systematisch risico en dus van de equity bèta die de ACM gebruikt bij de bepaling van de kostenvoet eigen vermogen. Het risicoprofiel van een onderneming is afhankelijk van de aard van de activiteiten en de wijze van regulering van een onderneming.
Het tweede criterium gaat over de vraag of de aandelen van de ondernemingen die zijn geselecteerd in de vergelijkingsgroep voor de bèta in voldoende mate verhandelbaar (liquide) zijn. Als de aandelen van de onderneming niet voldoende liquide zijn, zal de equity bèta uit de regressie een onderschatting van het systematische risico opleveren. Daarom moeten alleen ondernemingen voor de vergelijkingsgroep geselecteerd worden waarvan de aandelenhandel voldoende liquide is. Om ervoor te zorgen dat de vergelijkingsgroep alleen voldoende liquide ondernemingen bevat, hanteert de ACM een liquiditeitscriterium. Op advies van Frontier Economics hanteert de ACM als criterium dat de bid-ask spread maximaal 1% mag zijn.23Frontier Economics, Criteria to select peers for efficient bèta estimation. A report for the ACM, 8 januari 2020.
Het derde criterium houdt in dat de vergelijkingsgroep uit een voldoende aantal ondernemingen bestaat om een goede schatting te maken. Hoe meer observaties de vergelijkingsgroep bevat, hoe minder invloed outliers zullen hebben op het gemiddelde (of de mediaan) van de vergelijkingsgroep. Bovendien is met een grotere groep de standaardfout kleiner. De ACM acht het daarom van belang dat de vergelijkingsgroep een voldoende aantal ondernemingen bevat. Brattle geeft aan dat bij de omvang van de vergelijkingsgroep een afweging gemaakt moet worden tussen aan de ene kant het toevoegen van meer ondernemingen aan de vergelijkingsgroep, waardoor de statistische fout beperkt wordt, en anderzijds het toevoegen van ondernemingen aan de vergelijkingsgroep die minder vergelijkbaar zijn. Brattle is van mening dat wanneer er eenmaal zes à zeven ondernemingen in de vergelijkingsgroep zitten, de omvang van de statistische fout maar weinig daalt als er nog een onderneming wordt toegevoegd.
Op basis van een analyse van de activiteiten en risico’s van warmteleveranciers heeft Brattle vier vergelijkbare sectoren geïdentificeerd, namelijk energiebedrijven, energienetbeheerders, nutsbedrijven en telecombedrijven. Het idee is dat ondernemingen uit deze sectoren tezamen de activiteiten en risico’s reflecteren waarmee warmteleveranciers in hun bedrijfsvoering te maken hebben. Voor de selectie van de bedrijven per sector maakt Brattle zoveel mogelijk gebruik van ondernemingen die de ACM in eerdere WACC-besluiten als peers heeft gehanteerd.24Brattle heeft ondernemingen verwijderd die niet-Europees zijn of waarvan de aandelen niet langer verhandeld worden. Voor telecombedrijven heeft Brattle alleen bedrijven met een nieuw glasvezelnetwerk geselecteerd, omdat het constructie- en vollooprisico van deze ondernemingen vergelijkbaar is met dat van de warmteleveranciers.
Brattle heeft per vergelijkbare sector een bèta bepaald door de mediane bèta van de peers per sector te nemen. Vervolgens heeft Brattle een simpel gemiddelde van deze mediane bèta’s genomen om de bèta over alle sectoren te bepalen. Het risicoprofiel van iedere sector weegt dus even zwaar mee in het resultaat.
Brattle heeft voor de ondernemingen in de vergelijkingsgroep gecontroleerd of de aandelen voldoende liquide zijn, zodat de equity bèta uit de regressie een robuuste schatting geeft van het systematisch risico van de onderneming. Brattle heeft hiervoor per onderneming de gemiddelde bid-ask spread als percentage van de aandelenprijs berekend. Vervolgens heeft Brattle ondernemingen verwijderd met een gemiddelde bid-ask spread van meer dan 1% van de aandelenprijs over de relevante referentieperiode van drie jaar voor de berekening van de bèta. Daarnaast heeft Brattle gecontroleerd of de peers een jaarlijkse omzet van ten minste € 100 miljoen hadden en dat hun aandelen op ten minste 90% van de beursdagen over de relevante referentieperiode verhandeld werden. Op basis hiervan zijn nog enkele peers verwijderd die op deze criteria lager scoren.
Brattle heeft nog twee aanvullende analyses gedaan ten behoeve van een robuuste schatting van de bèta. Allereerst heeft Brattle gekeken of er tijdens de referentieperiode geen overnameactiviteiten rondom de ondernemingen waren. Door overnameactiviteiten kan de bèta het systematisch risico van de desbetreffende onderneming onderschatten. Ten tweede heeft Brattle de vergelijkingsgroep beperkt tot ondernemingen die gedurende de referentieperiode een investment grade credit rating hebben. Ook op basis hiervan zijn nog enkele peers verwijderd.
Bovenstaande criteria heeft Brattle toegepast voor alle relevante jaren. Hierdoor varieert het aantal peers over de jaren heen. De uiteindelijke vergelijkingsgroepen zijn als volgt samengesteld: 17 tot 20 energiebedrijven, 6 energienetbeheerders, 13 tot 16 nutsbedrijven en 8 tot 9 telecombedrijven.
Onderstaande tabellen 3 tot en met 6 bevatten een overzicht van de ondernemingen die zijn opgenomen in de vergelijkingsgroepen per sector per jaar. Met een ‘JA’ of ‘NEE geeft de ACM aan of de onderneming voor het betreffende jaar in de vergelijkingsgroep zit.
Naam onderneming
Land
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024–2025
A2A SpA
Italië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Albioma
Frankrijk
JA
JA
JA
JA
JA
NEE
NEE
Drax Group PLC
Groot-Brittannië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Edison SpA
Italië
NEE
JA
JA
JA
JA
JA
JA
EDP Renovaveis SA
Spanje
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Electricite de France SA
Frankrijk
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Electricite de Strasbourg SA
Frankrijk
JA
NEE
NEE
NEE
NEE
NEE
NEE
Encavis AG
Duitsland
NEE
NEE
JA
JA
JA
JA
JA
Endesa SA
Spanje
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Energiekontor AG
Duitsland
NEE
NEE
NEE
NEE
NEE
JA
JA
Engie SA
Frankrijk
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
ERG SpA
Italië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Falck Renewables SpA
Italië
JA
JA
JA
JA
NEE
NEE
JA
Iberdrola SA
Spanje
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
OMV AG
Oostenrijk
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Orsted AS
Denemarken
NEE
NEE
JA
JA
JA
JA
JA
RWE AG
Duitsland
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Scatec ASA
Noorwegen
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
SSE PLC
Groot-Brittannië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Uniper SE
Duitsland
NEE
NEE
JA
JA
JA
NEE
NEE
Verbund AG
Oostenrijk
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Voltalia SA
Frankrijk
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Totaal
17
17
20
20
19
18
18
Naam onderneming
Land
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024–2025
Elia Group
België
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Enagas SA
Spanje
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Red Electrica Corp SA
Spanje
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
REN – Redes Energeticas Nacion
Portugal
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Snam SpA
Italië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Terna – Rete Elettrica Naziona
Italië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Totaal
6
6
6
6
6
6
6
Naam onderneming
Land
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024–2025
ACEA SpA
Italië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Acsm – Agam SpA
Italië
JA
NEE
NEE
NEE
NEE
NEE
NEE
Ascopiave SpA
Italië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Athens Water Supply & Sewage C
Griekenland
NEE
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Audax Renovables SA
Spanje
NEE
NEE
JA
JA
JA
JA
JA
BKW AG
Zwitserland
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Centrica PLC
Groot-Brittannië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Elmera Group ASA
Noorwegen
NEE
NEE
NEE
NEE
JA
JA
JA
Enel SpA
Italië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Energiedienst Holding AG
Zwitserland
JA
JA
NEE
NEE
NEE
JA
JA
EVN AG
Oostenrijk
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Hera SpA
Italië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Iren SpA
Italië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Italgas SpA
Italië
NEE
NEE
JA
JA
JA
JA
JA
Pennon Group PLC
Groot-Brittannië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Severn Trent PLC
Groot-Brittannië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
United Utilities Group PLC
Groot-Brittannië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Totaal
13
13
14
14
15
16
16
Naam onderneming
Land
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024–2025
Bouygues SA
Frankrijk
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Gamma Communications PLC
Groot-Brittannië
NEE
NEE
NEE
JA
JA
JA
JA
Iliad SA
Frankrijk
JA
JA
JA
JA
NEE
NEE
NEE
NOS SGPS SA
Portugal
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Orange Belgium SA
België
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Sunrise Communications Group A
Zwitserland
JA
JA
NEE
NEE
NEE
NEE
NEE
Tele2 AB
Zweden
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Telefonica Deutschland Holding
Duitsland
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
United Internet AG
Duitsland
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Vodafone Group PLC
Groot-Brittannië
JA
JA
JA
JA
JA
JA
JA
Totaal
9
9
8
9
8
8
8
De ACM volgt de analyse van Brattle. Door de wijze waarop Brattle de criteria heeft toegepast zijn de vergelijkingsgroepen van voldoende hoge kwaliteit. Daarnaast zijn ze van voldoende grote omvang. De vergelijkingsgroep die de ACM vaststelt voor het redelijk rendement bestaat daarmee uit de bedrijven die zijn opgenomen in Tabel 3 tot en met Tabel 6.
De ACM gebruikt de equity bèta’s van de ondernemingen uit de vergelijkingsgroep om de bèta van de warmteleveranciers te bepalen. De ACM bepaalt de equity bèta’s met behulp van regressies. Bij deze regressies kunnen statistische problemen bestaan. De ACM gaat hieronder in op twee onderwerpen die van belang zijn voor de uitkomst van de regressies: marktimperfecties en autocorrelatie en heteroskedasticiteit.
Bij de regressie moet een keuze gemaakt worden over de datafrequentie, bijvoorbeeld dagdata of weekdata. Als de koers van een aandeel op ieder moment alle informatie bevat die relevant is voor de waarde van de onderneming, dan leveren zowel dagdata als weekdata een zuivere schatting van het systematisch risico op. Dit betekent dat de schatting van de bèta bij beide datafrequenties gemiddeld genomen goed is en dus niet te hoog of te laag. In die situatie heeft het gebruik van dagdata de voorkeur, omdat er dan meer waarnemingen zijn waardoor de schattingsfout kleiner is en de schatting dus preciezer is. Dit betekent dat de schatting op basis van dagdata gemiddeld genomen minder ver van de echte onbekende waarde ligt dan de schatting op basis van weekdata. Financiële markten zijn de laatste decennia veel efficiënter geworden. Daardoor wordt informatie veel sneller in de koersen verwerkt dan vroeger, wat het mogelijk maakt om gegevens met een hogere datafrequentie te gebruiken. Daar maakt de ACM gebruik van.
Dagdata zijn echter gevoeliger voor marktimperfecties dan weekdata. Marktimperfecties hebben tot gevolg dat relevante informatie niet snel of niet op de juiste wijze in de koers van een aandeel verwerkt is. Er zijn allerlei kortdurende marktimperfecties. Voorbeelden zijn beperkte liquiditeit, transactiekosten, het gebruik van limit orders,25Daarbij wordt een order uitgevoerd als deze tegen een vooraf bepaalde prijs uitgevoerd kan worden. Dit levert sprongen inde koers op. informatieasymmetrie en overreactie op informatie en vervolgens correcties daarop. Dagdata hebben eerder last van dergelijke kortdurende marktimperfecties dan weekdata. Door marktimperfecties wordt informatie namelijk niet altijd direct en juist in de koers van een aandeel verwerkt (van het bewuste aandeel of van de aandelen die deel uitmaken van de marktindex die in de regressie gebruikt wordt). Doordat marktimperfecties slechts kortdurend tot gevolg hebben dat de relevante informatie nog niet of niet juist in de koers is verwerkt, is dit na een uur, een paar uur, of een dag naar verwachting weer glad gestreken. De kans dat marktimperfecties in weekdata tot uiting komen, is dus vele malen kleiner dan bij dagdata het geval is.
Als er marktimperfecties zijn in de dagdata, dan kan beter gebruik gemaakt worden van weekdata. Bij marktimperfecties is de schatting van de bèta met een regressie met alleen het marktrendement van de dag zelf namelijk geen goede schatting voor het systematisch risico, omdat deze dan niet zuiver is (zuiver betekent dat een schatting gemiddeld genomen goed is en dus niet te hoog of te laag). De bèta op basis van weekdata geeft dan wel een zuivere schatting van het systematisch risico en is dan een betere keuze. Weekdata leveren wel minder precieze schattingen op doordat er minder datapunten zijn, maar dat is nog altijd beter dan een onzuivere schatting.
Brattle heeft met behulp van een regressie met de marktrendementen van de dag zelf, de dag ervoor en de dag erna getoetst of er marktimperfecties zijn.26Brattle heeft drie toetsen uitgevoerd: (a) een t-toets of de coëfficiënt van het markrendement van de dag ervoor statistisch significant van nul verschilt, (b) een t-toets of de coëfficiënt van het marktrendement van de dag erna statisch significant is, en (c) een F-toets of deze twee coëfficiënten gezamenlijk statistisch significant zijn. Als tenminste één van de toetsen statistisch significant is, dan gebruikt de ACM de bèta uit de regressie met de weekdata. Voor zes bedrijven uit de vergelijkingsgroep voor 2023 (A2A SpA, Drax Group PLC, Energiekontor AG, Engie SA, SSE PLC, Orange Belgium SA) en voor vijf bedrijven uit de vergelijkingsgroep voor 2024–2025 was dit het geval. (Engie SA, ERG SpA, OMV AG, Snam SpA, Orange Belgium SA).
Autocorrelatie is de samenhang (correlatie) tussen de huidige waarde en historische (of toekomstige) waarden van een variabele. Bij regressies voor de bèta gebruikt de ACM zogenaamde panel-data. Dat zijn data over dezelfde variabelen (aandelenrendement en marktrendement) op verschillende momenten in de tijd. Bij dit soort data kan er autocorrelatie in de residuen zijn. Een residu is het verschil tussen de geschatte waarde op basis van de regressie en de observatie zelf. Eén van de voorwaarden voor efficiëntie27Een schatter is efficiënt als deze de minste spreiding rond de geschatte waarde heeft. van een OLS-regressie28OLS staat voor ordinary least squares, in het Nederlands de kleinste kwadraten methode. Dit is een standaardvorm van regressie. is dat deze residuen onafhankelijk van elkaar zijn. Dat betekent dat het residu van de observatie op moment t onafhankelijk is van het residu van de observatie op moment t-1, en op moment t-2, etc.
Heteroskedasticiteit houdt in dat de variantie van de residuen niet gelijk is over verschillende subsets van waarnemingen. De variantie is de gemiddelde gekwadrateerde afwijking van het verschil tussen de schatting op basis van de regressie en de observatie. Een voorbeeld van heteroskedasticiteit is als de variantie bij hogere rendementen groter is en bij lagere rendementen kleiner, of als de variantie wat langer geleden kleiner is en de variantie in een recentere periode groter is.
Als er autocorrelatie of heteroskedasticiteit is, dan is de OLS-schatter niet efficiënt, dat wil zeggen met de minste spreiding rond de geschatte waarde. Maar bij zowel autocorrelatie als heteroskedasticiteit29De test voor autocorrelatie betreft de Breusch-Godfrey test, die autocorrelatie op alle lags gezamenlijk detecteert. De test voor heteroskedasticiteit betreft de White test. geldt dat de bèta-schatting die verkregen wordt met een enkelvoudige30Enkelvoudig betekent dat alleen het marktrendement van de dag zelf als onafhankelijke variabele is opgenomen in deregressie. OLS-regressie wel zuiver is (niet systematisch te hoog of te laag) en consistent is (convergeert naar de juiste waarde als meer data gebruikt wordt). De ACM kiest er daarom voor om, als er autocorrelatie of heteroskedasticiteit in de residuen is, de bèta uit de OLS-regressie te gebruiken. De ACM hecht er in de eerste plaats belang aan dat een schatter zuiver is, zodat de schatting niet systematisch te hoog of te laag is. Dat is belangrijker dan dat een schatter efficiënt is, omdat de geschatte waarde dan wel systematisch te hoog of te laag kan zijn. Daarbij is deze schatter ook consistent, en convergeert deze schatter dus naar de juiste waarde als meer data gebruikt wordt.31In het geval er sprake is van autocorrelatie of heteroskedasticiteit moet de robuuste standaardfout gerapporteerd worden.Voor autocorrelatie is dat de Newey-West schatter en voor heteroskedasticiteit is dat de Huber-White schatter van de standaardfout.
Het is belangrijk om onderscheid te maken tussen de equity bèta en de asset bèta. De equity bèta is een weergave van het systematisch risico van de aandelen van een onderneming, terwijl de asset bèta het systematisch risico weergeeft van de activiteiten van de onderneming, of anders uitgedrukt: van de aandelen als ware het bedrijf gefinancierd met 100% eigen vermogen. De hoogte van de equity bèta is dus afhankelijk van het systematisch risico van de activiteiten van de onderneming en van de wijze de wijze van financiering van een onderneming en van het tarief van de winstbelasting dat op de onderneming van toepassing is.
De ACM bepaalt de equity bèta voor warmteleveranciers in drie stappen. Eerst bepaalt de ACM de equity bèta van iedere onderneming in de vergelijkingsgroep. De ACM bepaalt vervolgens voor ieder bedrijf uit de vergelijkingsgroep de asset bèta door de equity bèta te corrigeren voor de financieringsstructuur en de belastingvoet die op dat bedrijf van toepassing is. De ACM bepaalt vervolgens de asset bèta van warmteleveranciers door het gemiddelde te nemen van de mediane asset bèta’s van de ondernemingen per vergelijkbare sector. Ten slotte bepaalt de ACM de equity bèta van warmteleveranciers door deze gemiddelde mediane asset bèta te corrigeren voor de door de ACM vastgestelde parameters gearing (paragraaf 6.1) en belastingvoet (paragraaf 6.2). Die stappen licht de ACM hieronder nader toe.
Om de equity bèta van warmteleveranciers te bepalen, bepaalt de ACM eerst de equity bèta’s van de ondernemingen uit de vergelijkingsgroep. De equity bèta van elke onderneming uit de vergelijkingsgroep wordt bepaald met behulp van een regressie die het verband tussen het rendement op de aandelen van de desbetreffende onderneming en het rendement op de markt als geheel oplevert.
Ten aanzien van deze regressie moet een aantal keuzes worden gemaakt. Ten eerste moet er een keuze gemaakt worden over de marktindex die gebruikt wordt om het marktrendement te bepalen. Brattle hanteert voor ondernemingen in de Eurozone de STOXX EUROPE 600 index en voor de bedrijven uit Groot-Brittannië de FTSE All-Share index32Voor de bedrijven uit Groot-Brittannië wordt gebruik gemaakt van een index in dezelfde valuta (ponden) als waarin de bedrijven handelen om zodoende een eventuele impact van wisselkoersverschillen op de bèta te neutraliseren.. Brattle geeft aan dat deze indices de meest gebruikte indices zijn voor de Eurozone en Groot-Brittannië en dat ze representatief zijn voor de Eurozone en de Britse aandelenmarkten. De ACM volgt Brattle in deze keuze.
Daarnaast moet er een keuze gemaakt worden over de referentieperiode en de datafrequentie. Vanuit het oogpunt van consistentie tussen parameters, acht de ACM het wenselijk om aan te sluiten bij de referentieperiode die zij bij de risicovrije rente gebruikt. Daarom gebruikt de ACM ook voor de bèta een referentieperiode van drie jaar, net als bij de risicovrije rente. Binnen deze referentieperiode gebruikt de ACM dagelijkse rendementen van individuele aandelen en van de marktindex om de bèta te bepalen.
In randnummer 76 is beschreven dat de hoogte van de equity bèta mede afhankelijk is van de belastingvoet die voor de onderneming geldt en de vermogensverhouding van een onderneming. Om bèta’s van ondernemingen in de vergelijkingsgroep voor de bèta vergelijkbaar te maken, wordt eerst de asset bèta van iedere onderneming in de vergelijkingsgroep berekend. Bij de berekening van de asset bèta wordt gecorrigeerd voor de gemiddelde vermogensverhoudingen33De vermogensstructuur van een onderneming (gearing) wordt berekend als het driejaarsgemiddelde van de kwartaalratio’s (netto schuld per kwartaal gedeeld door de marktkapitalisatie per kwartaal). en de belastingvoet van de bewuste onderneming. Voor deze correcties wordt de Modigliani-Miller-methode toegepast. Uit onderzoek34P. Fernandez, Levered and unlevered Bèta, IESE Business School Research Paper, januari 2003. blijkt dat de Modigliani-Miller-methode de meest geschikte methode is omdat deze methode bij wijziging van bijvoorbeeld de belastingvoet consistentere resultaten oplevert in vergelijking tot andere methoden. Verder is de Modigliani-Miller-methode passend omdat deze methode expliciet rekening houdt met belastingen.
Voor de bepaling van de asset bèta voor warmteleveranciers neemt de ACM het gemiddelde van de mediane asset bèta’s van de ondernemingen in de vergelijkbare sectoren. De mediaan is in dit geval relevant, omdat de waarden van de asset bèta’s van de peers mogelijk niet statistisch normaal verdeeld zijn. Door de asset bèta op de mediaan te baseren, wordt voorkomen dat de bèta ten onrechte wordt beïnvloed door een uitschieter van de asset bèta van een peer voor de bèta.
Brattle heeft de hiervoor genoemde berekeningsmethoden toegepast en zo voor alle jaren de bèta’s voor de ondernemingen in de vergelijkingsgroep bepaald. Tabel 7 geeft een overzicht van de equity en asset bèta’s voor het redelijk rendement 2023 en het redelijk rendement 2024–2025. Brattle heeft deze bèta’s berekend aan de hand van de referentieperiode 1 januari 2020 tot en met 31 december 2022 (voor het redelijk rendement 2023) en de referentieperiode 16 juni 2020 tot en met 15 juni 2023 (voor het redelijk rendement 2024–2025). Voor de bepaling van de bèta voor het redelijk rendement in de afzonderlijke jaren 2018–2022 gebruikt Brattle gegevens uit de drie kalenderjaren voorafgaand aan het -jaar voor het redelijk rendement. Als voorbeeld: voor het redelijk rendement in 2018 gebruikt Brattle gegevens van 1 januari 2015 tot 31 december 2017.
Land
Redelijk rendement 2023
Redelijk rendement 2024–2025
Equity bèta
Asset bèta
Equity bèta
Asset bèta
Energiebedrijven
A2A SpA
Italië
1,22
0,74
1,00
0,59
Drax Group PLC
Groot-Brittannië
1,24
0,83
0,74
0,54
Edison SpA
Italië
0,62
0,59
0,56
0,53
EDP Renovaveis SA
Spanje
0,77
0,65
0,75
0,63
Electricite de France SA
Frankrijk
1,05
0,56
0,83
0,49
Encavis AG
Frankrijk
1,00
0,66
0,91
0,62
Endesa SA
Spanje
0,81
0,65
0,68
0,53
Energiekontor AG
Duitsland
0,89
0,74
0,90
0,77
Engie SA
Frankrijk
1,29
0,80
1,15
0,77
ERG SpA
Italië
0,82
0,62
0,77
0,59
Iberdrola SA
Spanje
0,81
0,53
0,68
0,45
OMV AG
Oostenrijk
1,46
1,17
1,36
1,13
Orsted AS
Denemarken
0,68
0,65
0,71
0,67
RWE AG
Duitsland
0,93
0,85
0,75
0,69
Scatec ASA
Noorwegen
1,06
0,77
1,19
0,77
SSE PLC
Groot-Brittannië
1,03
0,70
0,77
0,54
Verbund AG
Oostenrijk
0,98
0,92
0,82
0,77
Voltalia SA
Frankrijk
0,74
0,59
0,71
0,58
Mediaan
0,96
0,68
0,77
0,61
Energienetbeheerders
Elia Group SA/NV
België
0,39
0,25
0,31
0,21
Enagas SA
Spanje
0,62
0,39
0,47
0,29
Red Electrica Corp SA
Spanje
0,49
0,32
0,40
0,26
REN – Redes Energeticas Nacion
Portugal
0,44
0,20
0,25
0,12
Snam SpA
Italië
0,82
0,50
0,54
0,34
Terna – Rete Elettrica Naziona
Italië
0,73
0,48
0,60
0,40
Mediaan
0,55
0,35
0,44
0,28
Nutsbedrijven
ACEA SpA
Italië
0,76
0,44
0,67
0,42
Ascopiave SpA
Italië
0,71
0,53
0,67
0,48
Athens Water Supply & Sewage C
Griekenland
0,58
0,58
0,48
0,48
Audax Renovables SA
Spanje
0,94
0,68
0,75
0,54
BKW AG
Zwitserland
0,61
0,54
0,57
0,51
Centrica PLC
Groot-Brittannië
1,22
0,80
0,97
0,72
Elmera Group ASA
Noorwegen
0,67
0,60
0,68
0,57
Enel SpA
Italië
1,04
0,63
1,05
0,61
Energiedienst Holding AG
Zwitserland
0,24
0,20
0,17
0,14
EVN AG
Oostenrijk
0,85
0,73
0,86
0,73
Hera SpA
Italië
0,91
0,58
0,90
0,56
Iren SpA
Italië
0,87
0,47
0,87
0,45
Italgas SpA
Italië
0,77
0,42
0,75
0,40
Pennon Group PLC
Groot-Brittannië
0,52
0,35
0,54
0,35
Severn Trent PLC
Groot-Brittannië
0,53
0,29
0,49
0,27
United Utilities Group PLC
Groot-Brittannië
0,56
0,29
0,53
0,28
Mediaan
0,73
0,53
0,68
0,48
Telecombedrijven
Bouygues SA
Frankrijk
1,19
0,91
0,85
0,63
Gamma Communications PLC
Groot-Brittannië
0,49
0,49
0,55
0,55
NOS SGPS SA
Portugal
0,57
0,35
0,47
0,29
Orange Belgium SA
België
0,63
0,49
0,31
0,25
Tele2 AB
Zweden
0,57
0,45
0,48
0,37
Telefonica Deutschland Holding
Duitsland
0,53
0,38
0,45
0,32
United Internet AG
Duitsland
0,83
0,69
0,94
0,74
Vodafone Group PLC
Groot-Brittannië
0,90
0,41
0,89
0,39
Mediaan
0,60
0,47
0,52
0,38
Gemiddelde asset bèta
0,51
0,44
De ACM berekent de equity bèta van warmteleveranciers door de asset bèta op basis van de vergelijkingsgroep met behulp van de Modigliani-Miller-methode (gegeven de door de ACM vastgestelde parameters gearing en belastingvoet) om te zetten in een equity bèta.
Uitgaand van een asset bèta voor warmteleveranciers van 0,51 voor het redelijk rendement WACC 2023 en 0,44 voor het redelijk rendement 2024 en 2025 (zie Tabel 7), berekent de ACM dat de equity bèta voor warmteleveranciers voor 2023 0,81 is en voor zowel 2024 als 2025 0,69 is. In Tabel 8 zet de ACM de asset bèta’s en equity bèta voor alle jaren op een rij.
2018
2019
2020
2021
2022
Asset bèta: Energiebedrijven
0,51
0,54
0,65
0,65
0,65
Asset bèta: Energienetbeheerders
0,28
0,27
0,42
0,42
0,41
Asset bèta: Nutsbedrijven
0,38
0,39
0,51
0,51
0,56
Asset bèta: Telecombedrijven
0,71
0,69
0,57
0,56
0,53
Gemiddelde asset bèta
0,47
0,47
0,54
0,53
0,54
Gearing
75%
(was: 43%)
76%
(was: 43%)
74%
(was: 41%)
75%
(was: 41%)
73%
(was: 44%)
Belastingvoet
25,00%
25,00%
25,00%
25,00%
25,80%
Re-levered equity bèta
1,53
(was: 0,74)
1,59
(was: 0,74)
1,68
(was: 0,81)
1,73
(was: 0,81)
1,62
(was: 0,85)
2023
2024
2025
Asset bèta: Energiebedrijven
0,68
0,61
0,61
Asset bèta: Energienetbeheerders
0,35
0,28
0,28
Asset bèta: Nutsbedrijven
0,53
0,48
0,48
Asset bèta: Telecombedrijven
0,47
0,38
0,38
Gemiddelde asset bèta
0,51
0,44
0,44
Gearing
76%
(was: 44%)
76%
(was: 44%)
76%
(was: 44%)
Belastingvoet
25,80%
25,80%
25,80%
Re-levered equity bèta
1,71
(was: 0,81)
1,46
(was: 0,69)
1,46
(was: 0,69)
Voor warmteleveranciers leidt bovenstaande berekening tot de volgende kostenvoet eigen vermogen (na belasting):
2018: 8,55% (was: 4,55%)
2019: 8,45% (was: 4,49%)
2020: 8,89% (was: 4,75%)
2021: 9,16% (was: 4,55%)
2022: 9,52% (was: 4,76%)
2023: 11,29% (was: 4,53%)
2024: 9,99% (was: 4,29%)
2025: 9,87% (was: 4,29%)
De ACM geeft ter toelichting het volgende voorbeeld. Voor het jaar 2023 geldt dat de risicovrije rente van 2,75%, samen met de marktrisicopremie van 5,00% en de equity bèta van 1,71 leiden tot een kostenvoet eigen vermogen (na belasting) van 11,29%. De kostenvoet eigen vermogen vóór belasting, rekening houdend met de door de ACM vastgestelde belastingvoet (zie paragraaf 6.2), komt voor de warmteleveranciers uit op 15,21%.
Artikel 4
Kostenvoet eigen vermogen
Onderdeel van Gewijzigd besluit redelijk rendement warmteleveranciers· Contracten, schade en aansprakelijkheid
Deze tekst geldt sinds 9 oktober 2025