1. 1.

   In dit besluit stelt de Autoriteit Consument en Markt (hierna: ACM) op grond van artikel 7, tweede lid, Warmtewet jo. Artikel 4 van de Beleidsregel rendementstoets warmte (hierna: de Beleidsregel)¹ het redelijk rendement vast voor warmteleveranciers voor de jaren 2018–2022 en 2023–2025 ten behoeve van de rendementstoets warmte. De ACM bepaalt het redelijk rendement op basis van de weighted average cost of capital (hierna: WACC).

2. 2.

   De door de ACM bepaalde redelijk rendement (op basis van de WACC) en de onderliggende parameters voor de jaren 2018–2022 en 2023–2025 staan opgenomen in Tabel 1. De ACM rondt de nominale WACC vóór belasting af op één decimaal. Deze op één decimaal afgeronde waardes voor het redelijk rendement gebruikt de ACM in de berekening of een individuele warmteleverancier een meer dan redelijk rendement heeft behaald. De ACM heeft wijzigingen aangebracht in Tabel 1 als gevolg van een beroepsprocedure bij het College van Beroep voor het bedrijfsleven (hierna: CBb).

   Tabel 1 Hoogte van het redelijk rendement voor warmteleveranciers voor de periode 2018–2022 en 2023–2025 ten behoeve van de rendementstoets warmte

   	2018	2019	2020	2021	2022
   Kostenvoet vreemd vermogen (vóór belastingen)	2,47%	3,04%	3,00%	3,41%	3,31%
   Risicovrije rente	0,90% (was: 0,86%)	0,50% (was: 0,81%)	0,50% (was: 0,67%)	0,50% (was 0,50%)	1,44% (was: 0,50%)
   Marktrisicopremie	5,00%	5,00%	5,00%	5,00%	5,00%
   Asset bèta	0,47	0,47	0,54	0,53	0,54
   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)
   Kostenvoet eigen vermogen (na belasting)	8,55% (was:4,55%)	8,45% (was:4,49%)	9,89% (was:4,75%)	9,16% (was:4,55%)	9,52% (was: 4,76%)
   Kostenvoet eigen vermogen (voor belasting)	11,40% (was: 6,07%)	11,26% (was: 5,99%)	11,85% (was: 6,33%)	12,21% (was: 6,07%)	12,83% (was: 6,41%)
   Vermogensverhouding (vreemd vs. totaal vermogen)	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%
   Nominale WACC vóór belasting	4,70% (was: 4,52%)	5,01% (was: 4,72%)	5,30% (was: 4,96%)	5,61% (was: 4,98%)	5,88% (was: 5,04%)
   Nominale WACC vóór belasting (afgerond op 1 decimaal)	4,7% (was: 4,5%)	5,0% (was: 4,7%)	5,3% (was: 5,0%)	5,6% (was: 5,0%)	5,9% (was: 5,0%)
   Opslag asymmetrisch reguleringsrisico (voorwaardelijk)	0,5% (was:0%)	0,5% (was:0%)	0,5% (was:0%)	0,5% (was:0%)	0,5% (was:0%)
   Redelijk rendement	5,2%	5,5%	5,8%	6,1%	6,4%

   	2023	2024	2025
   Kostenvoet vreemd vermogen (vóór belastingen)	4,05% (was: 3,31%)	4,05% (was: 3,31%)	4,05% (was: 3,31%)
   Risicovrije rente	2,75% (was:0,50%)	2,67% (was:0,83%)	2,55% (was:0,83%)
   Marktrisicopremie	5,00%	5,00%	5,00%
   Asset bèta	0,51	0,44	0,44
   Equity bèta	1,71 (was:0,81)	1,46 (was:0,69)	1,46 (was:0,69)
   Kostenvoet eigen vermogen (na belasting)	11,29% (was:4,53%)	9,99% (was:4,29%)	9,87% (was:4,29%)
   Kostenvoet eigen vermogen (voor belasting)	15,21% (was: 6,11%)	13,46% (was: 5,78%)	13,30% (was: 5,78%)
   Vermogensverhouding (vreemd vs. totaal vermogen)	76% (was: 44%)	76% (was: 44%)	76% (was: 44%)
   Belastingvoet	25,80%	25,80%	25,80%
   Nominale WACC vóór belasting	6,73% (was: 4,88%)	6,31% (was: 4,69%)	6,27% (was: 4,69%)
   Nominale WACC vóór belasting (afgerond op 1 decimaal)	6,7% (was: 4,9%)	6,3% (was: 4,7%)	6,3% (was: 4,7%)
   Opslag asymmetrisch reguleringsrisico (voorwaardelijk)	0,5% (was:0%)	0,5% (was:0%)	0,5% (was:0%)
   Redelijk rendement	7,2%	6,8%	6,8%

1. 3.

   De ACM geeft in dit besluit een beschrijving van de methode waarmee zij het redelijk rendement vaststelt. De ACM heeft sinds 9 oktober 2021² de ACM de wettelijke bevoegdheid om een rendementstoets uit te voeren. De ACM toetst daarbij of een individuele warmteleverancier een meer dan redelijk rendement heeft behaald. Om het door de warmteleverancier behaalde rendement af te kunnen zetten tegen een redelijk rendement, stelt de ACM ingevolge artikel 7, lid 2, Warmtewet een redelijk rendement vast. Dit doet zij op basis van de WACC.

2. 4.

   In de Beleidsregel rendementstoets³ geeft de ACM invulling aan de wijze waarop zij de rendementstoets uitvoert. Zo houdt de ACM bij de vaststelling van het meer dan redelijk behaalde rendement rekening met de levenscyclus van warmtenetten en het asymmetrisch reguleringsrisico (artikelen 6 en 6a⁴), met eventuele efficiëntiewinsten van de leverancier (artikel 7) en met eventuele erkende innovatieve investeringen (art. 7a⁵). Verder zal (artikel 10) een significant gestegen marktrente op het moment van toetsing ten opzichte van de marktrente zoals die is meegenomen in het in dit besluit redelijk rendement voor de ACM een zwaarwegende reden zijn om (gedeeltelijk) van verdiscontering in het warmtetarief af te zien.

3. 5.

   In dit besluit bepaalt de ACM het redelijk rendement (op basis van de WACC) ten behoeve van de rendementstoets voor warmteleveranciers. De ACM heeft een deskundige externe partij een adviesrapport laten opstellen voor de bepaling van de WACC. De ACM heeft zich laten adviseren door Brattle. Brattle heeft in 2022 een eerste adviesrapport opgesteld. De ACM heeft dit adviesrapport (hierna: adviesrapport Brattle 2022⁶) gebruikt voor de vaststelling van het ontwerpbesluit WACC warmteleveranciers⁷ (hierna: het ontwerpbesluit WACC warmteleveranciers). In 2023 heeft Brattle op verzoek van de ACM een update opgesteld van het adviesrapport uit 2022 op basis van de meest actueel beschikbare gegevens (hierna: adviesrapport Brattle 2023).⁸ Dit adviesrapport Brattle 2023 is gebruikt voor de vaststelling van het WACC-besluit warmteleveranciers en is als bijlage bij dit besluit gepubliceerd op haar website. De ACM heeft tevens als bijlage bij dit besluit op haar website het Excelbestand “WACC-model warmteleveranciers rendementstoets” gepubliceerd met daarin de berekening van de WACC voor de jaren 2018–2022 en 2023–2025.

4. 6.

   Dit is de eerste keer dat de ACM een redelijk rendement (op basis van de WACC) vaststelt voor de warmteleveranciers en de warmteactiviteiten die zij uitvoeren. De ACM heeft eerder al wel een WACC vastgesteld voor afleversets.⁹ De verhuur van afleversets betreft slechts één van de activiteiten van warmteleveranciers.

5. 7.

   De ACM heeft belanghebbenden via klankbordgroepen op informele wijze betrokken bij de methode en de berekeningen om te komen tot het redelijk rendement.

6. 8.

   Op 20 juli 2022 heeft de ACM het adviesrapport Brattle 2022 gepubliceerd op haar website. Op 29 augustus 2022 heeft de ACM het ontwerpbesluit WACC warmteleveranciers gepubliceerd. Betrokken partijen zijn formeel in de gelegenheid gesteld om een zienswijze te geven op het ontwerpbesluit WACC warmteleveranciers en op het adviesrapport Brattle 2022 dat daaraan ten grondslag lag. Een samenvatting van de ontvangen zienswijzen op het ontwerpbesluit WACC warmteleveranciers en de reactie van de ACM hierop zijn opgenomen als bijlage 1 bij dit besluit.

7. 8a.

   Op 2 oktober 2023 heeft Vereniging Energie-Nederland (hierna: VEN) beroep aangetekend tegen dit besluit zoals dat door de ACM op 23 augustus 2023 is genomen. Dat lopende beroep heeft op de zitting van 12 november 2024 geresulteerd in een proces-verbaal waarin afgesproken is om in zowel dit besluit als de beleidsregel rendementstoets wijzigingen door te voeren.

8. 8b.

   De ACM heeft in dit besluit de volgende aanpassingen gedaan. Als eerste heeft de ACM het besluit hernoemd. De titel van het besluit was ‘’Besluit WACC warmteleveranciers’’ en is geworden ‘’Gewijzigd besluit redelijk rendement warmteleveranciers’’. Voorts heeft de ACM een opslag van 0,5% verwerkt in dit besluit voor het asymmetrisch reguleringsrisico. Ook in de beleidsregel rendementstoets warmte komt deze opslag en de daaraan verbonden voorwaarden terug (artikel 6a). De ACM heeft de gearing ambtshalve aangepast.

9. 8c.

   Daarnaast heeft de ACM als gevolg van bovengenoemde beroepszaak onderzoek gedaan naar de kostenvoet vreemd vermogen (KVV). Bij het bepalen van een eventuele opslag betrekt de ACM gegevens van meer warmteleveranciers dan in het oorspronkelijke besluit. Op basis van deze gegevens concludeert de ACM dat er geen opslag op de KVV van kleine warmteleveranciers bestaat. Ook dient de ACM, als gevolg van voormelde beroepszaak, een opslag voor de kosten van eigen vermogen (KEV) te hanteren, gelijk aan de opslag voor de KVV. Aangezien de ACM geen opslag KVV kan vaststellen, stelt de ACM ook geen opslag voor KEV vast. Verder beschrijft de ACM in de beleidsregel rendementstoets warmte (artikel 7a) hoe de ACM omgaat met dat deel van het geïnvesteerd vermogen dat geclassificeerd kan worden als innovatieve investeringen.

10. 9.

    In het hiernavolgende hoofdstuk zet de ACM uitgangspunten uiteen die zij heeft gehanteerd om het redelijk rendement op basis van de WACC te bepalen (hoofdstuk 3). De ACM gaat vervolgens in op de kostenvoet eigen vermogen (hoofdstuk 4), de kostenvoet vreemd vermogen (hoofdstuk 5), het onderzoek en de wijzigingen doorgevoerd naar aanleiding van de lopende beroepsprocedure (hoofdstuk 5a) en de gearing en de belastingvoet (hoofdstuk 6). In hoofdstuk 7 stelt de ACM de hoogte van het redelijk rendement vast. De ACM sluit in hoofdstuk 8 af met het dictum.

1. 10.

   De ACM bepaalt de kosten voor het vermogen van de warmteleverancier door te kijken naar het rendement dat verschaffers van vermogen eisen voor het ter beschikking stellen van vermogen. Dit rendement wordt uitgedrukt in een percentage, de vermogenskostenvoet. De vermogenskosten zijn het product van de vermogenskostenvoet en het benodigd vermogen.

2. 11.

   Om de vermogenskostenvoet te kunnen bepalen, kijkt de ACM naar de kosten van vreemd vermogen (financiers) en de kosten van eigen vermogen (aandeelhouders). Deze kosten worden uitgedrukt in een percentage: de kostenvoet voor het vreemd vermogen en de kostenvoet voor het eigen vermogen.

3. 12.

   De kostenvoet eigen vermogen bepaalt de ACM op basis van de rendementseis op een risicovrije belegging en een opslag voor het systematische risico dat aandeelhouders van warmteleveranciers lopen. De rendementseis op een risicovrije belegging bepaalt de ACM op basis van de risicovrije rente. De opslag voor systematisch risico wordt bepaald door het product van de marktrisicopremie en de equity bèta.

4. 13.

   De kostenvoet vreemd vermogen bepaalt de ACM naar aanleiding van de tussenuitspraak van het CBb van 26 april 2022¹⁰ op basis van de daadwerkelijke kosten vreemd vermogen van warmteleveranciers.¹¹Naar aanleiding van de einduitspraak van het CBb van 11 juli 2023¹² gebruikt de ACM de daadwerkelijke kosten vreemd vermogen uit jaar T voor de berekening van de WACC voor jaar T, indien het betreffende WACC-jaar al is afgerond. In hoofdstuk 5a geeft de ACM een uiteenzetting van haar aanvullend onderzoek naar de kosten vreemd vermogen. Dit onderzoek is gedaan als gevolg van een lopende beroepsprocedure bij het CBb.

5. 14.

   Bij de bepaling van de vermogenskostenvoet is van belang in welke verhouding een onderneming gefinancierd wordt met vreemd vermogen en met eigen vermogen (gearing). De vermogenskostenvoet is daarom een gewogen gemiddelde van de kostenvoet vreemd vermogen en de kostenvoet eigen vermogen, waarbij gewogen wordt met de gearing. Deze gewogen gemiddelde vermogenskostenvoet wordt de weighted average cost of capital genoemd, afgekort tot WACC.

6. 15.

   De ACM houdt bij de berekening van de WACC rekening met een vergoeding voor de te betalen vennootschapsbelasting. De ACM stelt daarom een WACC vóór belasting vast.

7. 16.

   De nominale WACC vóór belasting wordt aan de hand van de volgende formule berekend:

   waarbij g = gearing, kVV = kostenvoet vreemd vermogen, kEV = kostenvoet eigen vermogen en T = belastingvoet.

8. 17.

   Om de hoogte van de WACC te kunnen bepalen, heeft de ACM heeft aan Brattle om advies gevraagd¹³. De gegevens die Brattle hiervoor heeft gebruikt, zijn afkomstig van financiële markten en van de warmteleveranciers zelf.

1. 18.

   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.

2. 19.

   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.

3. 20.

   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.

4. 21.

   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).

1. 22.

   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.

Nationaliteit obligatie

1. 23.

   Om de risicovrije rente voor warmteleveranciers te bepalen, kijkt de ACM naar Europese landen die het best als referentie gebruikt kunnen worden.

2. 24.

   De ACM hanteert mede op basis van eerder onderzoek¹⁴ 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.

3. 25.

   De ACM gebruikt de rente op Duitse en Nederlandse staatsobligaties voor de bepaling van de risicovrije rente.

Looptijd obligatie

1. 26.

   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.

2. 27.

   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.¹⁵ 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.

3. 28.

   Op basis van recent onderzoek¹⁶ 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.

Referentieperiode

1. 29.

   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.

2. 30.

   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.

3. 31.

   De ACM concludeert, mede op basis van onderzoek naar de referentieperiode die de beste voorspelling geeft,¹⁷ dat een referentieperiode van drie jaar een robuustere schatter geeft dan een kortere referentieperiode.

4. 32.

   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.

Bodemwaarde risicovrije rente

1. 33.

   Het CBb heeft op 4 juli 2023 uitspraak gedaan in de beroepszaken tegen de methodebesluiten van de netbeheerders 2022-2026.¹⁸ 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.

Hoogte risicovrije rente

1. 34.

   De ACM heeft de resultaten voor de risicovrije rente uit het onderzoek van Brattle 2023¹⁹ 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.

   Tabel 2 Risicovrije rente voor alle jaren

   	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%)

1. 35.

   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.

2. 36.

   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.

3. 37.

   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.

Historische en toekomstige gegevens

1. 38.

   De marktrisicopremie kan worden gebaseerd op de historisch gerealiseerde (ex post) marktrisicopremie en/of de verwachtingen over de toekomstige (ex ante) marktrisicopremie.

2. 39.

   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.

3. 40.

   De ACM maakt voor de bepaling van de historische marktrisicopremie daarom gebruik van het onderzoek van Dimson, Marsh en Staunton (hierna: DMS).²⁰ Dit is een omvangrijk onderzoek naar de hoogte van de marktrisicopremie in 23 landen gedurende de periode 1900–2022.

4. 41.

   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.

5. 42.

   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.

6. 43.

   De ACM schat de marktrisicopremie op basis van een langjarig historisch gemiddelde en gebruikt de uitkomsten van DGM-modellen als toets.

Geografische locatie

1. 44.

   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.

2. 45.

   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.

3. 46.

   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.

Meetkundig en rekenkundig gemiddelde

1. 47.

   Uit literatuur²¹ 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.

Bepaling marktrisicopremie

1. 48.

   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.

2. 49.

   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.

Conclusie

1. 50.

   De ACM stelt de marktrisicopremie voor de gehele periode van het redelijk rendement (2018-2022 en 2023–2025) vast op 5,0%.

1. 51.

   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.

2. 52.

   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.²²

3. 53.

   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.

Vergelijkingsgroep

1. 54.

   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.

2. 55.

   De ACM hanteert de volgende criteria bij het vaststellen van de vergelijkingsgroep voor de bèta:

   1. •

      Het risicoprofiel van de ondernemingen in de vergelijkingsgroep is vergelijkbaar met het risicoprofiel van warmteleveranciers;

   2. •

      De bid-ask spread van de aandelen van de ondernemingen in de vergelijkingsgroep is maximaal 1%; en

   3. •

      De vergelijkingsgroep bestaat uit een voldoende aantal ondernemingen om een goede schatting te maken.

3. 56.

   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.

4. 57.

   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.

5. 58.

   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.²³

6. 59.

   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.

7. 60.

   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.²⁴

8. 61.

   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.

9. 62.

   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.

10. 63.

    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.

11. 64.

    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.

12. 65.

    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.

    Tabel 3 Bedrijven die in de vergelijkingsgroep energiebedrijven zijn opgenomen

    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

    Tabel 4 Bedrijven die in de vergelijkingsgroep energienetbeheerders zijn opgenomen

    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

    Tabel 5 Bedrijven die in de vergelijkingsgroep nutsbedrijven zijn opgenomen

    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

    Tabel 6 Bedrijven die in de vergelijkingsgroep telecombedrijven zijn opgenomen

    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

13. 66.

    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.

Statistische aspecten regressies

1. 67.

   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.

Datafrequentie en marktimperfecties in de data

1. 68.

   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.

2. 69.

   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,²⁵ 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.

3. 70.

   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.

4. 71.

   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.²⁶ 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 en heteroskedasticiteit

1. 72.

   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 efficiëntie²⁷ van een OLS-regressie²⁸ 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.

2. 73.

   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.

3. 74.

   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 heteroskedasticiteit²⁹ geldt dat de bèta-schatting die verkregen wordt met een enkelvoudige³⁰ 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.³¹

Bepaling equity bèta

1. 75.

   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.

2. 76.

   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.

Stap 1: berekening equity bèta’s van peers

1. 77.

   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.

2. 78.

   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 index³². 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.

3. 79.

   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.

Stap 2: bepaling van de asset bèta

1. 80.

   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 vermogensverhoudingen³³ en de belastingvoet van de bewuste onderneming. Voor deze correcties wordt de Modigliani-Miller-methode toegepast. Uit onderzoek³⁴ 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.

2. 81.

   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.

3. 82.

   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.

   Tabel 7 Equity en asset bèta’s redelijk rendement 2023 en 2024–2025

   	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

Stap 3: berekening equity bèta van warmteleveranciers

1. 83.

   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.

2. 84.

   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.

   Tabel 8 Asset bèta’s en re-levered equity bèta’s voor alle jaren voor het redelijk rendement

   	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)

1. 85.

   Voor warmteleveranciers leidt bovenstaande berekening tot de volgende kostenvoet eigen vermogen (na belasting):

   1. –

      2018: 8,55% (was: 4,55%)

   2. –

      2019: 8,45% (was: 4,49%)

   3. –

      2020: 8,89% (was: 4,75%)

   4. –

      2021: 9,16% (was: 4,55%)

   5. –

      2022: 9,52% (was: 4,76%)

   6. –

      2023: 11,29% (was: 4,53%)

   7. –

      2024: 9,99% (was: 4,29%)

   8. –

      2025: 9,87% (was: 4,29%)

2. 86.

   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%.

87. De kostenvoet vreemd vermogen betreft de vergoeding die vreemd vermogensverschaffers van warmteleveranciers eisen voor het ter beschikking stellen van hun vermogen. De kostenvoet vreemd 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 vreemd vermogen en de kostenvoet eigen vermogen.

1. 88.

   De ACM hanteert bij de bepaling van de WACC voor gereguleerde partijen normaal gesproken een normatieve benadering, waarbij de kostenvoet vreemd vermogen wordt berekend op basis van de rente van een obligatie-index van Europese nutsbedrijven. In dit WACC-besluit baseert de ACM de kostenvoet vreemd vermogen echter op de daadwerkelijke gemiddelde kosten van vreemd vermogen van de warmteleveranciers. Hiermee sluit de ACM aan bij de tussenuitspraak van het CBb van 26 april 2022.³⁵ Het CBb heeft hierbij onder meer overwogen dat het de bedoeling van de wetgever is dat de warmtenetten kunnen groeien en dat kleinere ondernemingen tevens toegang moeten hebben tot de warmtemarkt. Door de kosten vreemd vermogen te baseren op werkelijke kosten, wordt dit volgens het CBb beter geborgd.

2. 89.

   De ACM maakt bij de berekening van de kostenvoet vreemd vermogen voor de historische jaren voor het redelijk rendement (2018-2022) gebruik van gegevens over de daadwerkelijke gemiddelde kosten van vreemd vermogen uit het betreffende kalenderjaar. Hiermee sluit de ACM aan bij de einduitspraak van het CBb van 11 juli 2023.³⁶ Het CBb heeft in deze uitspraak overwogen dat een dergelijk gebruik van gegevens aansluit bij de wettelijke norm dat moet worden uitgegaan van de daadwerkelijke kosten. Dit is een wijziging ten opzichte van het ontwerpbesluit WACC warmteleveranciers.

1. 90.

   Ter uitvoering van de tussenuitspraak van het CBb van 26 april 2022 heeft de ACM op 20 juni 2022 een informatie-uitvraag gestuurd aan 30 warmteleveranciers³⁷ om de financiële gegevens over rentebetalingen, rentedragende schulden en vermogen per 31 december van de jaren 2014-2021 op te vragen. Op 19 oktober 2022 heeft de ACM aan dezelfde warmteleveranciers een aanvullende informatie-uitvraag gedaan om de transactiekosten (de kosten die gepaard gaan met financiering van vreemd vermogen) op te vragen. De ACM heeft op 25 april 2023 een informatie-uitvraag aan 28 warmteleveranciers gedaan om bovenstaande financiële gegevens voor 2022 op te vragen.

2. 91.

   Brattle en de ACM baseren de werkelijke kostenvoet vreemd vermogen van de warmteleveranciers op de financiële gegevens over rentebetalingen, transactiekosten en rentedragende schulden van warmteleveranciers per 31 december van het kalenderjaar waarvoor de ACM het redelijk rendement op basis van de WACC berekent (voor de jaren 2018–2022). Bijvoorbeeld voor 2018 worden de financiële gegevens gebruikt per 31 december 2018. Voor de toekomstige jaren (2023–2025) worden de meest actuele financiële gegevens gebruikt per 31 december 2022.

3. 92.

   Brattle maakt gebruik van de werkelijke kosten vreemd vermogen van één kalenderjaar. De ACM acht dit redelijk. Het nemen van een gemiddelde over meerdere jaren kan namelijk onnauwkeurige resultaten opleveren, omdat de kosten van vreemd vermogen uit voorgaande jaren ook rentebetalingen kunnen bevatten op schulden die vervallen zijn en/of rentebetalingen op recentere uitgiften van schulden uitsluiten.

4. 93.

   De ACM heeft aan Brattle informatie verstrekt over de rentelasten, uitstaande rentedragende schulden (per 31 december), transactiekosten en het vermogen van 19 warmteleveranciers voor de jaren 2014–2022.

1. 94.

   De ACM berekent de kostenvoet vreemd vermogen voor de gehele warmtesector op basis van de gewogen gemiddelde werkelijke kostenvoet vreemd vermogen. Hiermee wordt meer gewicht toegekend aan grotere schulduitgiftes. De ACM wijst in dat verband ook naar een recente uitspraak van het CBb waarin is bevestigd dat het hanteren van een gewogen gemiddelde recht doet aan het uitgangspunt dat niet meer dan de totale daadwerkelijke kosten worden vergoed.³⁸ Tabel 9 is gewijzigd naar aanleiding van het aanvullend onderzoek zoals beschreven in hoofdstuk 5a. Dat onderzoek heeft de ACM gedaan als gevolg van de beroepsprocedure bij het CBb.

2. 95.

   De ACM schat de kostenvoet vreemd vermogen (inclusief transactiekosten) in jaar ‘t’ als de verhouding tussen de rentekosten (inclusief. transactiekosten) in jaar ‘t’ en de gemiddelde rentedragende schuld in jaar ‘t’ en jaar ‘t-1’.

3. 96.

   Tabel 9 vat de uitkomsten voor de berekening van de kostenvoet vreemd vermogen (inclusief transactiekosten) per jaar samen.

   Tabel 9 Samenvatting van de kostenvoet vreemd vermogen 2018–2022 en 2023–2025

   	2018	2019	2020	2021	2022
   Kostenvoet vreemd vermogen	2,47%	3,04%	3,00%	3,41%	3,31%

   	2023	2024	2025
   Kostenvoet vreemd vermogen	4,05% (was: 3,31%)	4,05% (was: 3,31%)	4,05% (was: 3,31%)

1. 97.

   De ACM stelt de kostenvoet vreemd vermogen voor warmteleveranciers voor 2018–2022 en 2023–2025 vast conform de uitkomsten in Tabel 9.

1. 97a.

   Op 2 oktober 2023 heeft VEN beroep ingesteld tegen het besluit WACC warmteleveranciers van 23 augustus 2023. In dit hoofdstuk beschrijft de ACM de wijzigingen die zijn aangebracht als gevolg van deze lopende beroepsprocedure bij het CBb.

2. 97b.

   Tijdens de beroepsprocedure hebben de ACM en VEN op verzoek van het CBb deskundigen opdracht gegeven een onderzoeksrapport op te stellen over de invulling van het redelijk rendement door de ACM.

3. 97c.

   Het deskundigenrapport is op de zitting van 12 november 2024 besproken. De hierna te beschrijven wijzigingen op het oorspronkelijke besluit van 23 augustus 2023 komen voort uit het opgeleverde onderzoeksrapport en de daaruit voortvloeiende afspraken die op de zitting van 12 november 2024 zijn vastgesteld en die per proces-verbaal aan procespartijen zijn nagestuurd.³⁹

1. 97d.

   Op de zitting van 12 november 2024 is afgesproken dat de ACM meer dan de in het oorspronkelijke besluit van 23 augustus 2023 gehanteerde 15 datapunten verzamelt om een opslag op de kostenvoet vreemd vermogen (hierna: KVV) van kleinere warmteleveranciers te bepalen. Op zitting is gesteld dat het verzamelen van meer gegevens differentiatie van de KVV naar grootte van het bedrijf mogelijk maakt, waar voorheen slechts één gewogen gemiddelde op basis van 15 relatief grote warmteleveranciers werd gebruikt. Zoals gesteld in het deskundigenrapport randnummer 10:

   ‘’Enig houvast kan gevonden worden in het rekenen met de werkelijke financieringskosten voor vreemd vermogen zoals gerechtelijk besloten. Belangrijk dan wel om dan niet te werken met de (gewogen) gemiddelde werkelijke kosten van vreemd vermogen, maar de kosten die bij de grootte van de onderneming horen. ‘’

2. 97e.

   Volgens het deskundigenrapport zou differentiatie moeten leiden tot een opslag op de KVV voor kleinere warmteleveranciers, omdat er wordt aangenomen dat kleinere partijen moeilijker met risico’s kunnen omgaan⁴⁰. De deskundigen nemen dus aan dat de KVV hoger is naarmate een warmteleverancier kleiner is. Op grond van het proces-verbaal van de zitting van 12 november 2024 heeft de ACM deze stelling door middel van een brede data-uitvraag onder Nederlandse warmteleveranciers onderzocht. Daarnaast suggereert het deskundigenrapport dat de opslag een indicatie kan geven voor een opslag op de kostenvoet eigen vermogen (hierna: KEV).

3. 97f.

   De resultaten van het onderzoek laten zien dat kleinere warmteleveranciers geen hogere gewogen gemiddelde KVV hebben in vergelijking met grotere warmteleveranciers. Deze empirische bevindingen staan haaks op de aannames van het deskundigenrapport. Op grond van deze uitkomsten ziet de ACM geen reden voor het toepassen van een opslag voor kleine warmteleveranciers op de KVV, en evenmin op de KEV. Wel stijgt de gewogen gemiddelde KVV voor alle warmteleveranciers dankzij een recenter peilmoment. De ACM heeft deze gestegen gewogen gemiddelde KVV meegenomen. De verzameling, verwerking en analyse van de data zijn in de onderstaande paragrafen door de ACM uiteengezet.

1. 97g.

   Voor het aanvullend onderzoek heeft de ACM een informatieverzoek opgesteld. Voor dit informatieverzoek is een bredere groep dan alleen de vergunninghouders aangeschreven. Dit met als doel om zo veel mogelijk datapunten te verzamelen en de informatie van kleinere warmteleveranciers te betrekken in het onderzoek. De ACM heeft een lijst van warmteleveranciers opgesteld op basis van het warmtenetregister⁴¹, een lijst van bij de ACM bekende contactgegevens van warmteleveranciers en een lijst met partijen die subsidie hebben ontvangen vanwege het prijsplafond (RVO)⁴². Vervolgens heeft de ACM gecontroleerd of de partijen die hieruit naar voren kwamen als actief zijn aangemerkt in het handelsregister van de Kamer van Koophandel en of ze warmte leveren als hoofdtaak.

2. 97h.

   Dit resulteerde in een totaal van 132 Nederlandse warmteleveranciers, naar wie de ACM op 10 januari 2025 een informatieverzoek heeft verstuurd. Aan hen is gevraagd om uiterlijk op 27 januari 2025 de volgende gegevens aan te leveren⁴³: algemene bedrijfsinformatie, aantal warmteaansluitingen (grootverbruik en kleinverbruik), aantal FTE in dienst per 31-12-2023, eigen vermogen, vreemd vermogen, totale activa, en totale rentedragende schulden per 31-12-2022 en 31-12-2023, netto-omzet, totale rentelasten op uitstaande rentedragende schulden en transactiekosten op uitstaande rentedragende schulden voor het jaar 2023. Daarnaast zijn een reeks gegevens opgevraagd met betrekking tot de afgesloten kredietovereenkomsten: de naam van de verstrekker, de omvang van de overeenkomst in euro’s, de ingangsdatum, de einddatum, het rentepercentage, het aflossingsschema, de transactiekosten, eventuele garanties, onderpand en overige voorwaarden. Deze informatie stelt de ACM in staat om per warmteleverancier de KVV te bepalen.

3. 97i.

   Na de verstrijking van de eerste deadline op 27 januari 2025 hadden 99 van de 132 aangeschreven warmteleveranciers gereageerd. Op 31 januari heeft de ACM 18 van de 33 ontbrekende leveranciers een rappel verstuurd met het verzoek om zo spoedig mogelijk te reageren. Daarnaast is uitstel tot 3 februari verleend aan 6 van de 33 ontbrekende leveranciers. Verder heeft de ACM één leverancier buiten beschouwing gelaten wegens onjuiste contactgegevens, en één leverancier omdat deze niet in staat was informatie te leveren. Met de resterende 7 leveranciers is separate afstemming geweest over de aanlevering van informatie. Bovendien heeft de ACM op 6 februari een aantal leveranciers per mail aanvullende vragen gesteld omtrent de kwaliteit van de data. Deze partijen werd verzocht om uiterlijk 12 februari te reageren. De definitieve deadline voor de aanlevering van de ontvangen gegevens was 17 februari 2025.

4. 97j.

   Van de 132 aangeschreven warmteleveranciers hebben er na de definitieve deadline in totaal 118 gereageerd op het informatieverzoek van de ACM. Dit komt neer op een responspercentage van 89%. Van de 14 leveranciers die niet hebben gereageerd leverden er twee geen warmte meer. Daarnaast hebben drie leveranciers de vereiste informatie niet in het Excel-format aangeleverd, ondanks herhaaldelijk verzoek van de ACM. Dit maakte het inlezen van de data niet mogelijk.

5. 97k.

   De ACM heeft een aantal gegevens eerst bewerkt, om ze bruikbaar te maken voor de analyse. Allereerst is bij [vertrouwelijk 1] de rente op kredietovereenkomst 1 en 2 bepaald op basis van het meegeleverde Excel-bestand. De ACM heeft het gemiddelde van de opgegeven rentes gehanteerd, gewogen naar omvang van de leningen. Ten tweede zijn alle entiteiten van de [vertrouwelijk 2] geconsolideerd tot één observatie, onder de naam [vertrouwelijk 3], omdat financiering op dit niveau plaatsvindt. Ten derde is [vertrouwelijk 4] buiten beschouwing gelaten omdat de gerapporteerde rentelasten negatief zijn. Dit geeft, zoals aangegeven door [vertrouwelijk 4] zelf, geen representatief beeld van de rentelasten. Ten vierde heeft de ACM bij [vertrouwelijk 6] een KVV van 1% gehanteerd. Dit percentage is overgenomen uit de opgegeven kredietovereenkomst. De ACM heeft de vooraf ingevulde rentelasten niet gebruikt omdat de extreem laag zijn. Dit acht de ACM niet representatief. Ten vijfde hanteert de ACM voor [vertrouwelijk 7] een KVV van 0,7%, conform de gerapporteerde rente op de enige kredietovereenkomst van dit warmtebedrijf. Dit percentage is gebruikt omdat rentelasten ontbraken wegens financiering halverwege het boekjaar. Ten zesde gebruikt de ACM voor [vertrouwelijk 8] een KVV van 2%, conform de gerapporteerde rente op de enige kredietovereenkomst van deze warmteleverancier. Dit warmtebedrijf had negatieve rentelasten gerapporteerd in 2023, en dat acht de ACM niet representatief voor de werkelijke financieringskosten. Verder zijn [vertrouwelijk 8, 9, 10 en 11] buiten beschouwing gelaten, omdat al deze entiteiten vallen onder [vertrouwelijk 12] en voor deze vier warmteleveranciers exact dezelfde gegevens zijn ingevuld. Tenslotte zijn [vertrouwelijk 13] en [vertrouwelijk 14] buiten beschouwing gelaten omdat deze warmteleveranciers enkel een interne rekenrente hebben opgegeven. Gezien de interne rekenrente gemakkelijk kan worden gemanipuleerd is dit voor de ACM geen betrouwbare maatstaf van de werkelijke kosten van het vreemd vermogen.

6. 97l.

   De dataset bevat na deze bewerkingen 84 juridische entiteiten die warmte leveren. De statistische analyse is op basis van deze gegevens uitgevoerd.

1. 97m.

   De ACM maakt gebruik van de algemeen geaccepteerde classificatie van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) en Eurostat⁴⁴ om de grootteklasse van een warmteleverancier te bepalen. Deze classificatie is weergegeven in Tabel A. Warmteleveranciers kunnen worden ingedeeld in de klassen micro, klein, middelgroot of groot op basis van een van de volgende drie variabelen: totale activa, omzet en FTE.

   Tabel A – Classificatie ondernemingen naar grootteklasse

   	Totale Activa	Omzet	FTE
   Micro	<2 mln.	<2 mln.	<10
   Klein	<10 mln.	<10 mln.	<50
   Middelgroot	<43 mln.	<50 mln.	<250
   Groot	>43 mln.	>50 mln.	>250

2. 97n.

   Uit het informatieverzoek⁴⁵ van de ACM blijkt dat een classificatie van warmteleveranciers op basis van het gerapporteerde aantal FTE niet goed mogelijk is. Dit komt omdat het personeel en de activa doorgaans in aparte juridische entiteiten is ondergebracht. Ons informatieverzoek bevat enkel de uitvraag van de gegevens voor de juridische entiteit die de warmteactiviteiten exploiteert. Het gerapporteerde aantal FTE is daarom vaak ontoereikend. De ACM hanteert om deze reden een classificatie op basis van totale activa en een classificatie op basis van omzet.

1. 97o.

   In deze paragraaf beschrijft de ACM enkele variabelen die door de ACM zijn geconstrueerd ten behoeve van de data-analyse.

2. 97p.

   De variabele rentedragende schulden zijn gedefinieerd als het gemiddelde van de stand van de totale gerapporteerde rentedragende schulden per 31-12-2022 en 31-12-2023. Een nauwkeurigere berekening van de gemiddelde rentedragende schulden door maandelijks te wegen is doorgaans niet mogelijk. Dit komt doordat de meeste entiteiten meerdere kredietovereenkomsten hebben afgesloten en de ACM niet beschikt over gegevens omtrent tussentijdse aflossingen. Daarnaast is de hoofdsom van sommige kredietovereenkomsten variabel. In enkele bijzondere gevallen zijn de totale rentedragende schulden nul per 31-12-2022 of 31-12-2023, bijvoorbeeld door volledige aflossing van de schuld of het aantrekken van nieuwe financiering gedurende het jaar. De ACM heeft hierover aanvullende vragen gesteld indien nodig. De ACM heeft waar mogelijk het maandelijks gewogen gemiddelde toegepast in deze gevallen. Voor enkele uitzonderingen is de stand van de rentedragende schulden per 1-1-2023 of 31-12-2023 gebruikt.

3. 97q.

   De variabele KVV is berekend als de som van de totale rentelasten met betrekking tot warmteactiviteiten over 2023 plus transactiekosten, gedeeld door de rentedragende schulden:

4. 97r.

   De variabele totale activa omvat het gemidelde van de stand van de gerapporteerde totale activa per 31-12-2022 en 31-12-2023.

1. 97s.

   In de dataset van de ACM financiert ongeveer 66,7% van de ondervraagde warmteleveranciers zich met rentedragende schulden. Daarentegen hebben ongeveer 33,3% van de leveranciers in het onderzoek geen rentedragende schulden en rentelasten gerapporteerd. Deze groep bestaat hoofdzakelijk uit micro-ondernemingen (ca. 70%), enkele kleine (ca. 19%) en drie middelgrote ondernemingen (ca. 11%).

2. 97t.

   Figuur B toont een staafdiagram waarin de indeling van de warmteleveranciers in de dataset is weergegeven. De leveranciers zijn ingedeeld in vier grootteklassen, zowel op basis van de gemiddelde totale activa als de omzet in 2023. De bijbehorende cijfers zijn eveneens te vinden in Tabel B.

   Figuur B – Classificatie van warmteleveranciers naar grootte
   Tabel B – Classificatie van warmteleveranciers naar grootte

   	Classificatie o.b.v. totale activa (gemiddelde 2023)	Classificatie o.b.v. omzet (2023)
   Aantal micro	37	63
   Aantal klein	32	15
   Aantal middelgroot	9	1
   Aantal groot	6	5

3. 97u.

   Tabel B laat zien dat de dataset van de ACM relatief veel kleine warmteleveranciers bevat. Dit sluit aan bij het proces-verbaal op grond waarvan de ACM de mogelijkheid dient te onderzoeken om een nader te bepalen opslag voor de kosten van vreemd vermogen vast te stellen, waarbij wordt gedifferentieerd naar grootte. Daarbij dient de ACM uit te gaan van meer dan de in het oorspronkelijke WACC-besluit gehanteerde 15 datapunten. Op basis de totale activa zijn er 37 micro-leveranciers, 32 kleine leveranciers, 9 middelgrote leveranciers en 6 grote leveranciers in de dataset. Wanneer deze ondernemingen op basis van omzet worden ingedeeld bevat de dataset 63 micro-leveranciers, 15 kleine leveranciers, 1 middelgrote leverancier en 5 grote leveranciers.

4. 97v.

   Figuur C toont een staafdiagram waarin de totale activa en de totale rentedragende schulden voor elk van de grootteklassen zijn weergegeven. De bijbehorende cijfers zijn eveneens te vinden in Tabel C.

   Figuur C – Totale activa en rentedragende schulden per grootteklasse
   Tabel C – Totale activa en rentedragende schulden per grootteklasse

   	Totale activa(gemiddelde 2023 in EUR)	Totale rentedragende schulden (gemiddelde 2023 in EUR)
   Micro	17.321.460	7.493.979
   Klein	127.484.600	73.555.730
   Middelgroot	110.303.700	56.421.070
   Groot	2.431.312.000	1.283.819.000

5. 97w.

   Figuur C laat zien dat de Nederlandse warmtemarkt wordt gedomineerd door de grote warmteleveranciers wat betreft totale activa en totale rentedragende schulden. De totale activa en de rentedragende schulden van de grootste warmteleveranciers gezamenlijk bedragen respectievelijk ongeveer 2,5 miljard en 1,3 miljard euro. Dit is aanzienlijk meer dan de gecombineerde waarden van de overige categorieën. De grootste warmteleveranciers hebben dus een aanzienlijke impact op de gewogen gemiddelde KVV.

6. 97x.

   Om het verband tussen de KVV en grootte te onderzoeken is informatie over rentedragende schulden vereist. Daarom gebruikt de ACM voor de analyse enkel de observaties met gerapporteerde rentedragende schulden groter dan nul. Van de volledige dataset rapporteert 66,7% dergelijke schulden. De finale dataset bestaat daarom uit 56 entiteiten waarvoor een KVV kan worden vastgesteld.

7. 97y.

   Figuur D toont een staafdiagram waarin de indeling van de warmteleveranciers met rentedragende schulden groter dan nul is weergegeven. De bijbehorende cijfers zijn eveneens te vinden in Tabel D. Op basis van de totale activa zijn er 18 micro-leveranciers, 26 kleine leveranciers, 6 middelgrote leveranciers en 6 grote leveranciers in de finale dataset. Wanneer deze observaties op basis van omzet worden ingedeeld bevat de finale dataset 40 micro-leveranciers, 10 kleine leveranciers, 1 middelgrote leverancier en 5 grote leveranciers. Ten opzichte van Figuur D is het aantal micro-leveranciers het meeste afgenomen. Dit laat zien dat relatief veel micro-leveranciers zich zonder rentedragende schulden financieren, in lijn met randnummer 97i.

   Figuur D – Classificatie van warmteleveranciers met positieve rentedragende schulden naar grootte

1. 97z.

   In deze paragraaf beschrijft de ACM de resultaten van de analyse naar het verband tussen de KVV en de grootte van warmteleveranciers.

2. 97aa.

   Figuur E toont een staafdiagram met de gewogen gemiddelde KVV per grootteklasse, gewogen op basis van rentedragende schulden. De bijbehorende gegevens staan in Tabel E. Micro-leveranciers hebben een gewogen gemiddelde KVV van 3,43%, gevolgd door kleine leveranciers met 3,18%, middelgrote leveranciers met 2,18% en grote leveranciers met 4,19%. Het gewogen gemiddelde voor de gehele finale dataset is gelijk aan 4,05%. Figuur E geeft daarnaast de spreiding per grootteklasse weer aan de hand van het gewogen 25^ste en 75^ste percentiel. Deze spreiding is het grootst bij micro- en kleine leveranciers.

   Figuur E – Staafdiagram gewogen gemiddelde KVV per grootteklasse (classificatie totale activa)
   Tabel E – Gewogen gemiddelde KVV per grootteklasse (totale activa)

   	Gewogen gemiddelde KVV	Gewogen 25e percentiel	Gewogen 75e percentiel
   Micro	3,427%	1,560%	4,437%
   Klein	3,182%	2,061%	3,961%
   Middelgroot	2,180%	1,991%	2,810%
   Groot	4,186%	3,599%	4,486%

3. 97bb.

   De ACM constateert op basis van Figuur E dat de gewogen gemiddelde KVV van micro-, kleine- en middelgrote leveranciers onder het sectorgemiddelde ligt. Deze empirische bevinding ontkracht de aanname uit het deskundigenrapport dat kleinere warmteondernemingen hogere financieringslasten zouden hebben. Uit de analyse blijkt juist dat de grootste warmteleveranciers relatief hoge rentelasten rapporteren. Deze leveranciers trekken het gewogen gemiddelde van de gehele dataset omhoog. Kleinere warmteleveranciers krijgen aldus een vergoeding die hoger ligt dan hun werkelijke kosten voor vreemd vermogen. De ACM ziet geen rechtvaardiging voor een opslag op de KVV voor kleine leveranciers op basis van deze werkelijke gegevens.

4. 97cc.

   Verder stelt de ACM vast dat voor de jaren 2023–2025 de gewogen gemiddelde KVV hoger uitkomt dan in het oorspronkelijk besluit: 4,05% tegenover 3,31%. Deze stijging kan worden verklaard door het gebruik van een recentere peildatum in de huidige dataset. Door toegenomen kapitaalmarktrentes in de periode 2022-2023 heeft dit een aanzienlijk opwaarts effect op de KVV. Dit heeft de ACM meegenomen.

5. 97dd.

   In Figuur F classificeert de ACM de warmteleveranciers in de dataset op basis van omzet in plaats van totale activa. De bijbehorende gegevens staan in Tabel F. De conclusie blijft onveranderd: ook op basis van indeling naar omzet hebben micro-, kleine en middelgrote warmteleveranciers een lagere gewogen gemiddelde KVV dan grote warmteleveranciers. De ACM ziet wederom geen rechtvaardiging voor een opslag op de KVV voor kleine leveranciers op basis van deze werkelijke gegevens.

   Figuur F – Gewogen gemiddelde KVV per grootteklasse (classificatie omzet)
   Tabel F – Gewogen gemiddelde KVV per grootteklasse (classificatie omzet)

   	Gewogen gemiddelde KVV	Gewogen 25e percentiel	Gewogen 75e percentiel
   Micro	3,323%	2,061%	3,961%
   Klein	2,245%	1,788%	2,810%
   Middelgroot	2,724%	2,724%	2,724%
   Groot	4,440%	3,599%	4,486%

1. 97ee.

   De ACM heeft het verband tussen de KVV en grootte ook geanalyseerd met behulp van spreidingsdiagrammen.⁴⁶ Vanwege bedrijfsvertrouwelijkheid zijn deze niet opgenomen in dit besluit⁴⁷. De analyse op basis van zowel totale activa als omzet toont een brede spreiding van punten zonder duidelijk patroon. Hoewel de spreidingsdiagram in beide gevallen een licht opwaarts verband aangeeft, constateert de ACM dat de spreiding te groot is om statistisch significante conclusies te trekken. Van een negatief verband, zoals verondersteld in het deskundigenrapport, is in elk geval geen sprake. Ter controle is dezelfde analyse uitgevoerd met het aantal aansluitingen als maatstaf voor grootte. Dit had geen invloed op de resultaten.

2. 97ff.

   Ten tweede heeft de ACM de analyse zoals beschreven in paragraaf 5a.5 ook uitgevoerd met de classificatie van de Kamer van Koophandel (hierna: KvK), in plaats van de classificatie van het CBS en Eurostat. De grenzen voor de grootteklassen liggen volgens de definitie van de KvK iets lager, waardoor ondernemingen eerder als groot worden aangemerkt. Deze analyse is hier niet weergegeven⁴⁸, maar de conclusie is nagenoeg identiek aan Figuur E.

3. 97gg.

   Figuur G toont een staafdiagram met de ongewogen gemiddelde KVV per grootteklasse, gebaseerd op de classificatie naar totale activa. De bijbehorende gegevens staan in Tabel G. Micro-leveranciers hebben een ongewogen gemiddelde KVV van 3,60%, gevolgd door kleine leveranciers met 3,35%, middelgrote leveranciers met 2,37% en grote leveranciers met 4,43%. Het gewogen gemiddelde voor de gehele finale dataset is gelijk aan 3,44%. Dit is 0,61 procentpunt lager dan het gewogen gemiddelde.

   Figuur G – Ongewogen gemiddelde KVV per grootteklasse (classificatie totale activa)
   Tabel G – Ongewogen gemiddelde KVV per grootteklasse (classificatie totale activa)

   	Gemiddelde KVV	25e percentiel	75e percentiel
   Micro	3,600%	2,026%	4.437%
   Klein	3,355%	1,981%	3.961%
   Middelgroot	2,371%	1,991%	2.810%
   Groot	4,428%	2,962%	4.486%

4. 97hh.

   Figuur G laat zien dat micro-leveranciers een KVV hebben van 3,6%. Dit ligt 0,16 procentpunt boven het ongewogen sectorgemiddelde. Deze KVV blijft echter lager dan het gewogen sectorgemiddelde van 4,05%, zoals weergegeven in Figuur E. De ACM houdt vast aan het gebruik van het gewogen gemiddelde conform het advies van Brattle. Het adviesrapport Brattle⁴⁹ beveelt het gebruik van het gewogen gemiddelde aan, met als wegingsfactor de rentedragende schulden, omdat deze methode meer gewicht toekent aan grotere schuldenuitgiftes met stabielere rentepercentages.

5. 97ii.

   De ACM realiseert zich dat er een veelheid aan factoren van invloed zijn op de KVV van een warmtebedrijf. Grote verschillen in deze factoren tussen de grootteklassen kunnen mogelijk verklaren waarom de gewogen gemiddelde KVV van kleinere warmteleveranciers relatief lager uitvalt dan door de deskundigen is aangenomen. De ACM beschikt over gegevens voor vier mogelijk relevante factoren: (1) het percentage warmteleveranciers met een moedermaatschappij, (2) het percentage warmteleveranciers met garanties op één of meerdere leningen, (3) het percentage warmteleveranciers met onderpand op één of meerdere leningen, en (4) de gemiddelde looptijd van de leenportefeuille van het warmtebedrijf. Een nadere analyse van deze factoren leidt niet tot andere conclusies ten aanzien van de KVV.

6. 97jj.

   Tabel H toont de verdeling van het percentage warmteleveranciers met een moedermaatschappij, garanties op lening(en) en onderpand op lening(en) over de grootteklassen⁵⁰. Bovendien geeft Tabel H de gemiddelde looptijd van de leenportefeuille weer per grootteklasse.

   Tabel H – Moedermaatschappij, garanties, onderpand en looptijd per grootteklasse

   	Percentage met moedermaatschappij	Percentage met garantie(s) op lening(en)	Percentage met onderpand op lening(en)	Gemiddelde Looptijd	N
   Micro	61,11%	22,22%	27,78%	12,8 jaar	18
   Klein	73,08%	15,38%	38,46%	13,1 jaar	26
   Middelgroot	100,00%	16,67%	33,33%	13,9 jaar	6
   Groot	83,33%	66,67%	33,33%	12,8 jaar	6
   Totaal	73,21%	23,21%	33,93	13,1 jaar	56

7. 97kk.

   Tabel H toont aan dat voor alle variabelen de verschillen tussen de grootteklassen relatief gering zijn. Zowel voor het percentage warmteleveranciers met een moedermaatschappij als voor garanties, onderpand en de gemiddelde looptijd van de leenportefeuille liggen de vier klassen dicht rondom het sectorgemiddelde⁵¹. De ACM acht het daarom onwaarschijnlijk dat deze variabelen van substantiële invloed zijn op het verband tussen KVV en grootte.

8. 97ll.

   De ACM is additioneel – naast het empirische onderzoek – nagegaan of het mogelijk is om op basis van inzichten uit andere sectoren een opslag te vaststellen. De ACM heeft gekeken naar publicaties van andere regulators ⁵²en studies⁵³ over de warmtemarkt in Europa. Deze publicaties en studies hebben niet tot inzichten geleid die een opslag kunnen rechtvaardigen, mede vanwege de heterogeniteit die die warmtesector kenmerkt. Concrete aanknopingspunten voor het aanbrengen van differentiatie en het toepassen van een opslag zijn niet gevonden.

1. 97mm.

   De ACM concludeert dat kleinere warmteleveranciers geen hogere KVV hebben. De gewogen gemiddelde KVV van micro-, kleine en middelgrote warmteleveranciers ligt onder het sectorgemiddelde. Dit weerspreekt de aannames in het deskundigenrapport. De ACM constateert op basis van werkelijke kosten dat er geen opslag bestaat voor de KVV van kleine warmteleveranciers. Omdat de grootste Nederlandse warmteleveranciers relatief hoge rentelasten rapporteren trekken zij het gewogen sectorgemiddelde omhoog. De kleinere warmteleveranciers profiteren hiervan: zij krijgen een vergoeding die hoger ligt dan hun werkelijke gewogen gemiddelde KVV. Wel stijgt de gewogen gemiddelde KVV voor alle warmteleveranciers dankzij de grotere dataset en een recenter peilmoment.

2. 97nn.

   Omdat het onderzoek van de ACM aantoont dat er geen opslag bestaat voor kleine warmteleveranciers ten aanzien van de KVV, volgt dat er geen opslag kan worden vastgesteld voor de KEV. Daarbij benadrukt de ACM dat de grootste warmteleveranciers in de dataset qua omvang (in termen van totale activa) vergelijkbaar zijn met ondernemingen in de vergelijkingsgroep van de KEV. Omdat er geen verschil bestaat in de KVV tussen grote en kleinere warmteleveranciers, acht de ACM het uitgesloten dat een dergelijk verschil wel zou moeten gelden voor de KEV.

1. 97oo.

   De ACM erkent het bestaan van een asymmetrisch reguleringsrisico. Het afromen van extra rendement en hoogstens het ten dele rekening houden met lagere rendementsrealisaties maakt de regulering asymmetrisch. Echter, de ACM heeft tijdens de zitting aangegeven dat het objectief kwantificeren van een opslag onmogelijk is. Ook de deskundigen zijn daar niet in geslaagd. Ter zitting is met inbreng vanuit de deskundigen een voorwaardelijke opslag van 0,5% op de WACC vastgesteld. De ACM heeft in leden 2 en 3 van artikel 6a van de beleidsregel rendementstoets warmte geschetst hoe de opslag kan vervallen voor een individuele leverancier en hoe de opslag vervolgens weer geactiveerd wordt.

2. 97pp.

   De ACM stelt een voorwaardelijke opslag vast van 0,5% op de WACC ter vergoeding van het asymmetrisch reguleringsrisico. De ACM verwijst naar artikel 6a van de beleidsregel rendementstoets warmte voor de bijbehorende voorwaarden.

1. 98.

   ‘Gearing’ betreft de mate waarin een onderneming met vreemd vermogen is gefinancierd, uitgedrukt als fractie van het totale vermogen. Aangezien de WACC het gewogen gemiddelde is van de kostenvoet vreemd vermogen en de kostenvoet eigen vermogen, is het belangrijk om de verhouding tussen vreemd en eigen vermogen vast te stellen. Daarnaast is de gearing van belang bij het berekenen van de equity bèta, zoals in paragraaf 4.3 van dit besluit is uitgelegd. De ACM zal in deze paragraaf toelichten hoe zij de gearing bepaalt en wat de hoogte van de gearing is.

2. 99.

   Als gevolg van de tussenuitspraak van het CBb⁵⁴ waarin zij oordeelt dat de ACM de kostenvoet vreemd vermogen moet baseren op de daadwerkelijke gemiddelde kosten van vreemd vermogen van de warmteleveranciers, heeft de ACM besloten deze lijn in dit besluit ook te volgen voor de bepaling van gearing. Deze wordt namelijk bepaald op basis van de daadwerkelijke vermogensverhouding van warmteleveranciers. Hiermee wordt zoveel mogelijk aangesloten bij de werkelijke situatie van warmteleveranciers.

3. 99a.

   De ACM past de berekening van de gearing aan. De ACM corrigeert een rekenfout en voert een verbetering door van de definitie van de gearing.

4. 99b.

   De rekenfout betreft de noemer van de gearing. De gearing is in het oorspronkelijke besluit berekend als de verhouding tussen de rentedragende schuld en de som van de rentedragende schuld en het totale vermogen. Dit moet zijn de verhouding tussen de rentedragende schuld en het totale vermogen.

5. 99a.

   Naast de correctie van de rekenfout verbetert de ACM de definitie. Als noemer wordt de som van het eigen vermogen en de rentedragende schulden genomen en niet het totale vermogen. De niet rentedragende schuld blijft buiten beschouwing. De ACM acht dit een verbetering, op basis van twee argumenten. Op de eerste plaats sluit de definitie beter aan op de rendementstoets. In deze toets wordt gekeken naar het rendement op de vaste activa oftewel het geïnvesteerd vermogen. Het is daarom logisch alleen de rentedragende schulden mee te tellen. De niet rentedragende schuld wordt in de regel enkel gebruikt om vlottende activa te financieren. Ten tweede, sluit de ACM met deze definitie aan op de gangbare finance theorie van de gearing en de beta⁵⁵.

6. 100.

   De ACM gebruikt bij de berekening voor de jaren 2018–2022 informatie van 19 warmteleveranciers⁵⁶ en voor de jaren 2023–2025 de eerder beschreven nieuwe dataset van 84 warmteleveranciers. De ACM laat warmteleveranciers met een negatief eigen vermogen en warmteleveranciers die geen rentedragende schulden hebben buiten beschouwing⁵⁷.

   Tabel 10 Vermogensverhouding (gearing) 2018–2022 en 2023–2025

   	2018	2019	2020	2021	2022
   Vermogensverhouding (vreemd vs. totaal vermogen)	75% (was: 43%)	76% (was: 43%)	74% (was: 41%)	75% (was: 41%)	73% (was: 44%)

   	2023	2024	2025
   Vermogensverhouding (vreemd vs. totaal vermogen)	76% (was: 44%)	76% (was: 44%)	76% (was: 44%)

1. 101.

   De belastingvoet betreft het gemiddeld geldende (marginale) tarief voor de vennootschapsbelasting voor Nederlandse ondernemingen gedurende de jaren waarvoor de ACM een WACC vaststelt. De belastingvoet is van belang voor het bepalen van de WACC, aangezien de nominale WACC vóór belasting ook een compensatie moet bevatten voor de te betalen vennootschapsbelasting. Daarnaast is de belastingvoet van belang bij het berekenen van de equity bèta.

2. 102.

   De belastingvoet voor de jaren 2018-2021 was gelijk aan 25%. Vanaf het jaar 2022 is het tarief voor de vennootschapsbelasting zoals vastgesteld in de huidige wet⁵⁸ gestegen naar 25,80%. Voor de jaren 2022-2025 hanteert de ACM dan ook een tarief van 25,80%. In het ontwerpbesluit WACC warmteleveranciers had de ACM nog geen rekening gehouden met dit verhoogde tarief.

1. 103.

   Tabel 11 geeft een overzicht van de hoogte van het redelijk rendement en de onderliggende parameters voor warmteleveranciers, voor alle relevante jaren. De nominale WACC vóór belastingen is de WACC die de ACM gebruikt bij het bepalen van een meer dan redelijk rendement van warmteleveranciers.

   Tabel 11 Hoogte van het redelijk rendement voor warmteleveranciers voor de periode 2018–2022 en 2023–2025 ten behoeve van de rendementstoets warmte

   	2018	2019	2020	2021	2022
   Kostenvoet vreemd vermogen (vóór belastingen)	2,47%	3,04%	3,00%	3,41%	3,31%
   Risicovrije rente	0,90% (was: 0,86%)	0,50% (was: 0,81%)	0,50% (was: 0,67%)	0,50% (was 0,50%)	1,44% (was: 0,50%)
   Marktrisicopremie	5,00%	5,00%	5,00%	5,00%	5,00%
   Asset bèta	0,47	0,47	0,54	0,53	0,54
   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)
   Kostenvoet eigen vermogen (na belasting)	8,55% (was:4,55%)	8,45% (was:4,49%)	8,89% (was:4,75%)	9,16% (was:4,55%)	9,52% (was: 4,76%)
   Kostenvoet eigen vermogen (voor belasting)	11,40% (was: 6,07%)	11,26% (was: 5,99%)	11,85% (was: 6,33%)	12,21% (was: 6,07%)	12,83% (was: 6,41%)
   Vermogensverhouding (vreemd vs. totaal vermogen)	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%
   Nominale WACC vóór belasting	4,70% (was: 4,52%)	5,01% (was: 4,72%)	5,30% (was: 4,96%)	5,61% (was: 4,98%)	5,88% (was: 5,04%)
   Nominale WACC vóór belasting (afgerond op 1 decimaal)	4,7% (was: 4,5%)	5,0% (was: 4,7%)	5,3% (was: 5,0%)	5,6% (was: 5,0%)	5,9% (was: 5,0%)
   Opslag asymmetrisch reguleringsrisico (voorwaardelijk)	0,5% (was:0%)	0,5% (was:0%)	0,5% (was:0%)	0,5% (was:0%)	0,5% (was:0%)
   Redelijk rendement	5,2%	5,5%	5,8%	6,1%	6,4%

   	2023	2024	2025
   Kostenvoet vreemd vermogen (vóór belastingen)	4,05% (was: 3,31%)	4,05% (was: 3,31%)	4,05% (was: 3,31%)
   Risicovrije rente	2,75% (was:0,50%)	2,67% (was:0,83%)	2,55% (was:0,83%)
   Marktrisicopremie	5,00%	5,00%	5,00%
   Asset bèta	0,51	0,44	0,44
   Equity bèta	1,71 (was:0,81)	1,46 (was:0,69)	1,46 (was:0,69)
   Kostenvoet eigen vermogen (na belasting)	11,29% (was:4,53%)	9,99% (was:4,29%)	9,87% (was:4,29%)
   Kostenvoet eigen vermogen (voor belasting)	15,21% (was: 6,11%)	13,46% (was: 5,78%)	13,30% (was: 5,78%)
   Vermogensverhouding (vreemd vs. totaal vermogen)	76% (was: 44%)	76% (was: 44%)	76% (was: 44%)
   Belastingvoet	25,80%	25,80%	25,80%
   Nominale WACC vóór belasting	6,73% (was: 4,88%)	6,31% (was: 4,69%)	6,27% (was: 4,69%)
   Nominale WACC vóór belasting (afgerond op 1 decimaal)	6,7% (was: 4,9%)	6,3% (was: 4,7%)	6,3% (was: 4,7%)
   Opslag asymmetrisch reguleringsrisico (voorwaardelijk)	0,5% (was:0%)	0,5% (was:0%)	0,5% (was:0%)
   Redelijk rendement	7,2%	6,8%	6,8%

2. 104.

   In Tabel 11 zijn alle waarden op twee decimalen aangegeven. Maar de ACM maakt deze berekeningen met gebruikmaking van onafgeronde waarden. De onafgeronde waarden zijn terug te vinden in het WACC-model dat bij dit besluit is gepubliceerd.⁵⁹ De ACM rondt de nominale WACC vóór belasting af op één decimaal. De op één decimaal afgeronde waardes ten aanzien van het redelijk rendement gebruikt de ACM in de berekening of een individuele warmteleverancier een meer dan redelijk rendement heeft behaald. De ACM stelt het redelijk rendement voor warmteleveranciers vast conform Tabel 11.

1. 105.

   De Autoriteit Consument en Markt stelt het redelijk rendement voor warmteleveranciers zoals bedoeld in artikel 7, tweede lid, Warmtewet vast voor de jaren 2018 tot en met 2025 overeenkomstig de beschrijving in dit besluit en de bijbehorende bijlagen.

2. 106.

   De Autoriteit Consument en Markt maakt dit besluit bekend in de Staatscourant. De Autoriteit Consument en Markt doet een mededeling van het besluit aan warmteleveranciers, verbruikersorganisaties en brancheorganisaties en publiceert het besluit op haar internetpagina.