ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ КОРПОРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ НА ОТЗЫВ ЛИЦЕНЗИЙ У РОССИЙСКИХ БАНКОВ



ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет экономики, менеджмента и бизнес-информатики

Полыгалова Анастасия Александровна

ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ КОРПОРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ НА ОТЗЫВ ЛИЦЕНЗИЙ У РОССИЙСКИХ БАНКОВ

Выпускная квалификационная работа - БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА

студента образовательной программы бакалавриата «Экономика»

по направлению подготовки 38.03.01 Экономика

Рецензент

Ph.D.

Дж.Д. Даунинг

Руководитель

К.э.н.

А.М. Емельянов

Пермь, 2018 год

Аннотация

Данная работа исследует влияние корпоративного управления на вероятность отзыва лицензии у российских банков. Большинство работ, связанных с этой темой не учитывает банки, у которых была отозвана лицензия в связи с нарушением закона о легализации доходов (отмывании), фальсификацией отчетности и иными причинами, не связанными с банкротством. В модель был включен 21 фактор, отражающий характеристики фирмы, правления и совета директоров, а также структуру собственников банка. Исследование показало, что корпоративное управление оказывает существенное влияние на вероятность отзыва лицензии у банков. Увеличение возраста фирмы, размера правления и совета директоров, концентрации собственников, иностранного капитала снижают вероятность лишения лицензии. Было установлено, что банки, принадлежащие родственникам, оказываются меньше подвержены риску отзыва разрешения на осуществление банковских операций. Также на зависимую переменную влияет место регистрации и форма организации банка.

Abstract

This paper is about influence of corporate governance on Russian banks’ licence withdrawal. Most of the works related to this topic does not take into account banks that have had licence withdrawal due to a violation of the law on money laundering, falsification of accounts and other reasons not related to bankruptcy.The model includes 21 factors reflecting the characteristics of the firm, front office and board of directors, as well as the structure of the bank's owners. The study shows that corporate governance has a significant impact on the likelihood of banks' license revocation. The increase in the age of the firm, the size of the front office and board of directors, concentration of owners and participation of foreign capital reduces the probability of a license withdrawal. It was found that banks belonging to relatives are less exposed to the risk of withdrawing permission to conduct banking operations. Furthermore, the place of incorporation and the form of incorporation of the bank affect the dependent variable.

Оглавление

Введение

Вопрос корпоративного управления в современных экономических исследованиях вызывает широкий интерес. Первые значимые статьи по изучению данной области появились в 80-ых годахXX века, когдаFama(1980) установил, что в случае разделения функции владения и управления в публичных компаниях возникает конфликт целей. Позже было проведено множество исследований проблемы агентского конфликта на развитых и развивающихся рынках на примерах фирм из совершенно разных сфер и его влияния на финансовые показатели фирмы.

Несмотря на широкий интерес к данному направлению, русскоязычной литературе четкого определения корпоративного управления не встречается. В данное понятие входит организация системы взаимодействия собственников и управляющих органов, механизмы решения возникающего агентского конфликта между ними.

Существует множество работ, анализирующих отдельно пласт корпоративного управления на деятельность фирм разных секторов экономики. Другая часть исследований покрывает вопрос о банкротстве фирм, в том числе банков. Однако банкротство – это только одна из причин отзыва лицензий. Она не покрывает часть банков, которые лишаются лицензии в связи с участием в проведении сомнительных операций, легализации доходов (отмывании), а также систематической фальсификации отчетности. Работ по анализу влияния параметров корпоративного управления на вероятность отзыва лицензии у банков нет.

Банковская сфера имеет свои особенности. Она менее прозрачна и имеет жесткий контроль со стороны Центрального Банка. Основная деятельность банков регулируется Федеральным законом № 395-1 «О банках и банковской деятельности» от 2 декабря 1990 года. В данном законе прописаны принципы работы банков, возможные операции, регламент регистрации кредитных организаций и положения по лицензированию деятельности, введены нормативы и прописаны требования по резервированию и нормы ведения бухгалтерского учета. Согласно данному закону лицензия может быть отозвана в следующих случаях:

  1. Достаточность капитала ниже 2%;
  2. Значение собственных средств падает ниже минимального уровня уставного капитала;
  3. Невозможность исполнить требования кредиторов и обязательства по платежам в течение 14 дней;
  4. Снижение размера капитала до уровня ниже размера собственных средств, установленного ЦБ;
  5. Выявление недостоверности данных, на основании которых была выдана действующая лицензия;
  6. Недостоверная отчетность;
  7. Задержка в предоставлении ежемесячной отчетности более чем на 15 дней;
  8. Осуществление операций, не предусмотренных лицензией;
  9. Нарушение ФЗ «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма»;
  10. Наличие ходатайства временной администрации банка;
  11. Неисполнение судебных решений.

С 2001 года было отозвано более 750 лицензий. На рисунке 1 показана динамика отзыва лицензий Центральным банком Российской Федерации (далее - ЦБ). Резкий рост «чистки» банковского сектора от  недобросовестных банков наблюдается с 2014 года с приходом Эльвиры Набиуллиной на должность главы ЦБ. Ранее отзыв лицензий в основном был связан с нарушением закона 115-ФЗ «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма». С 2012 года все чаще в обоснованиях к отзыву лицензий в отчетах Центробанка звучат такие причины как некачественные активы, недостаточная ликвидность и т.д. По данным отчетности Росфинмониторинга в 2014 году из 86 изъятых лицензий 35 было отозвано в связи с обвинением в теневых схемах и отмывании (41%), а например, в 2016 – 36%, остальные лицензии были ликвидированы по другим причинам.

Рис. . Отзыв лицензий у российских банков*

* Информация с сайта ЦБ РФ иbanki.ru

Ввиду того, что причинами отзыва лицензии напрямую являются менеджерские решения, есть необходимость изучить влияние агентского конфликта между советом директоров и правлением банка на политику банка.

Цель данного исследования изучить влияние проблемы конфликтов интересов в банковской сфере и отследить ее влияние на отзыв лицензии у российских банков.

Автор в проведении настоящего исследования ставит перед собой следующие задачи:

  1. Теоретический обзор работ по корпоративному управлению и банкротству банков, выбор анализируемых параметров;
  2. Сбор данных о корпоративном управлении, как действующих российских банков, так и банков, у которых была отозвана лицензия;
  3. Построение модели на обучающей выборке и определение значимых параметров, которые оказывают влияние на вероятность отзыва лицензии;
  4. Проверка качества предсказательности модели на контрольной выборке, формирование выводов о влиянии корпоративного управления на зависимую переменную.

Данные о банках были собраны с информационного порталаbanki.ru, а также с сайта ЦБ РФ. Информация о законах и нормативных актах, не связанных с законами о банковской деятельности бралась с сайта consultant.ru. В качестве метода анализа данных был выбран логит-анализ. В качестве зависимой переменной была взята вероятность того, что у банка отзовут лицензию.

Работа разделена на несколько частей. В первом разделе проведен анализ имеющейся литературы, связанной с темой ВКР. Далее происходит выдвижение гипотезы и формирование предположений о влиянии исследуемых факторов. В третьем разделе приводится описание собранной базы данных, выбора модели и способа ее проверки. В последней части работы приводятся результаты исследования и основные выводы о влиянии корпоративного управления на вероятность отзыва лицензии.

  1. Теоретический обзор

В данном разделе приводится подробный обзор существующих источников на тему корпоративного управления на развивающихся рынках.

  1. Причины отзыва лицензий у банков

Причин для отзыва лицензии бывает несколько. Их можно условно выделить в несколько групп:

  1. Отмывание и проведение сомнительных операций;
  2. Недостоверность предоставляемой отчетности;
  3. Утрата ликвидности;
  4. Низкокачественные активы;
  5. Недостаточность собственных средств.

Таким образом, причины можно разделить на две основные группы: лишение лицензии в связи с преступной деятельностью и лишение лицензии в случае некачественного управления ресурсами.

Проблема фальсификации отчетности несет в себе масштабный характер среди частных банков России. У большинства банков, у которых была отозвана лицензия, за несколько месяцев до банкротства демонстрировался положительный размер капитала, отчего складывается ощущение, что банкротство организации наступает неожиданно. Работа Мамонова(2017) представляет исследование вопроса возникновения «дыр» в капитале банков за период 2013-2016 года с момента назначения Эльвиры Набиуллиной на пост главы Центробанка и начала масштабной «чистки» банковского сектора от недобросовестных участников. Автор проанализировал балансы 928 банков на начало периода и 703 – на конец. Превышение обязательств над активами обнаружилось у 106 банков, и размер таких «дыр» составляет 1245 млрд. руб. Михаил Мамонов пришел к выводу, что сигналом возникновения отрицательного капитала могут служить высокие обороты по отдельным видам активов и низкая маржинальность бизнеса. Автор отмечает, что многие банки перед отзывом лицензии выводят средства за рубеж, увеличивая в будущем размер возникающей «дыры». Также отмечается, что крупные банки фальсифицируют свою отчетность в больших масштабах по сравнению с мелкими. Кроме того, нужно пристальное внимание со стороны контролирующих органов к быстро растущим игрокам рынка, так как замечено, что у банков с умеренным ростом активов размер «дыр» в капитале гораздо ниже. Исследование М. Мамонова позволяет идентифицировать признаки будущего банкротства банка даже в момент фальсификации отчетности, когда еще нельзя сделать вывод о «плохом» состоянии банка.

  1. Корпоративное управление

Выбор стратегии развития организации и руководство ее деятельностью напрямую зависит от корпоративного управления и менеджерских решений. Первые работы по изучению влияния корпоративного управления на банкротство фирмы появилось еще в начале 90-ых годов.Daily иDalton(1994) в своем исследовании пришли к выводу, что факторы корпоративного управления являются значимыми при определении вероятности банкротства фирмы.

В основе проблемы принятия качественных решений по управлению фирмами лежит агентский конфликт между собственниками, которые стремятся увеличить стоимость компании и склонны к более рискованной политике, и управленцами, которые склонны принимать менее рискованные решения ввиду ограниченности ресурсов и необходимости балансировать между решениями акционеров и контролирующих органов. Одной из первых работ, показывающих, что данный конфликт существует и может быть сглажен путем частого контроля и вознаграждения акциями, была работаSmith(1985).

Поскольку исследований на тему непосредственного влияния корпоративного управления на отзыв лицензий у банков нет, автор приводит анализ литературы, связанной с изучением банковской сферы, а также влияния корпоративного управления на финансовые показатели фирмы и вероятность банкротства организаций разных сфер экономики.

Пласт работ, связанных с изучением влияния корпоративного управления на финансовые показатели фирмы можно разделить на два направления. Основная часть авторов исследует отдельные характеристики корпоративного управления(Amba, 2013), (McDonald, M L; Khanna, P and Westphal, J D, 2008) и смотрит влияние каждого параметра на финансовые показатели. Вторая группа исследователей в своей работе формирует индекс корпоративного управления, рассчитанный по собственной методике.

Характер проблем корпоративного управления, с которыми сталкиваются страны, меняется со временем и между странами. Одним из важных факторов является структура собственности, которая определяет характер взаимодействия между управляющими органами и собственниками. Среди исследований факторов корпоративного менеджмента можно выделить следующие:

  1. Влияние размера и состава совета директоров

Решения совета директоров непосредственно влияют на успехи фирмы. Совет директоров с большим количеством членов агрегирует опыт разных сфер бизнеса, позволяет принимать взвешенное непредвзятое решение ввиду большого количества сторонних мнений и может положительно сказываться на эффективности работы компании(Sydney Finkelstein and Donald C. Hambrick, 1996),(Johnand, K and Senbet, L W, 1998). С другой стороны слишком большой совет директоров может испытывать трудности в принятии единого решения и привести к проблемам работы самого управляющего органа(Lipton, M and Lorsch, J W, 1992). Данные результаты подтверждаются наиболее свежим исследованием Степановой и Иванцовой(2016). Авторы проанализировали выборку из 150 банков 27 стран за период с 2004 по 2011 год и заключили, меньшие советы директоров более эффективны.

Важным фактором, оказывающим влияние на совет директоров, является независимость его членов, так как независимые директора являются контролирующим механизмом, который сдерживает решения правления в случае, когда они сильно отклоняются от целей акционеров(Eugene F. Fama, Michael C. Jensen, 1983). Некоторые ранние работы подтверждают, что при увеличении количества независимых директоров растет и доходность акций(James A. Brickley, Jeffrey L. Coles, Gregg Jarrell, 1997). Но не во всех случаях независимость членов совета влияет положительно на эффективность. В вышеупомянутой статье Степановой и Иванцовой(2016) есть доказательства того, что независимость директоров влечет за собой неэффективные решения, особенно на развивающихся рынках в период кризиса.

В одном из последних исследований Федорова и др.(2016) в процессе изучения влияния различных факторов, в том числе корпоративного управления, на банкротство российских компаний пришла к выводу, что увеличение женщин в составе совета директоров и количества его членов приводит к увеличению риска банкротства российских предприятий.

Влияние количества женщин в совете директоров также влияет на качество управления. Женщины менее рискованны в принятии решений, что ведет к более стабильной политике работы компании. Одно из самых последних исследований провели доцент кафедры финансов и учета СПбГУ Татьяна Гаранина и доцент НИУ «ВШЭ» Александр Муравьев(2018). На примере 500 нефинансовых публичных компаний России они доказали, что для каждого эффективной работы совета директоров необходимо, чтобы в составе было 30% женщин. Авторы отмечают, что после включения представительниц женского пола в состав директоров, увеличивается рентабельность компании и доля рынка.

  1. Влияние размера акционеров

Структура собственности корпорации влияет на характер агентских проблем между акционерами и между менеджерами и внешними акционерами. Когда владение является разбросанным, как это обычно бывает в развитых странах, проблемы эффективности управления связаны с конфликтом интересов между внешними акционерами и менеджерами, которые владеют незначительной долей капитала в фирме(Michael C. Jensen and William H. Meckling, 1979). Когда право собственности сосредоточено в руках одного владельца (или нескольких владельцев, действующих консолидировано) происходит эффективный контроль над фирмой, но характер проблемы конфликта интересов смещается от конфликтов между управленцами и собственниками к конфликту между собственниками (основным владельцем и миноритариями).

Исследования концентрации собственников на развивающихся рынках демонстрируют неоднозначные результаты. Например,JavidandIqbal(2009) в своей статье резюмировали, что для рынка Пакистана в период с 2003 по 2008 год характерна положительная зависимость финансовых успехов фирмы от концентрации собственников. Авторы строили две модели. Первую для определения влияния факторов корпоративного управления на концентрацию собственности. В качестве независимых переменных были взяты индекс корпоративного управления, инвестиционная привлекательность и размер фирмы. Была выявлена отрицательная зависимость между концентрацией собственности и качеством корпоративного управления. Также чем больше фирма, тем больше акционеров с малыми долями в капитале. Это объясняется потребностью в широком доступе к ресурсам и необходимостью разделения владения. Во второй части анализа значения концентрации собственности были подставлены в регрессию, отвечающую за финансовые показатели фирмы (в качестве зависимой переменной взятоROA). Было выявлено положительное влияние концентрации акционеров на финансовые успехи фирмы. Авторы отмечают, что испытывали сложность в прозрачности системы корпоративного управления, и лишь небольшое количество компаний реально отражает структуру собственников предприятия.

Противоположные результаты получили Степанова и Иванцова(2016). На развивающихся рынках высокая концентрация собственников ведет к негативным последствиям.

Andres и др.(2012) провели исследование банков за 1996-2006 года на примере разных стран и установили, что структура совета директоров, и характеристики структуры собственников влияют на финансовые успехи банка. В статье влияние концентрации акционеров высчитывается через индекс Херфиндаля-Хиршмана, однако четких выводов о влиянии концентрации собственников не было получено. Исследователи объясняют это тем, что выборка интернациональная, и оптимальная концентрация собственников зависит от конкретной страны и компании.

  1. Влияние наличия аффилированных среди акционеров

Другим фактором является наличие родственных связей среди владельцев компании, что особенно важно на развивающихся рынках. В России нет банков, полностью контролируемых семьями, однако часто встречаются банки, в составе акционеров которых присутствуют аффилированные лица. Среди акционеров таких компаний присутствуют родственники, тем самым доля бенефициара увеличивается. Считается, что родственники преследуют единую цель при принятии решений.Yasser(2011) в своей статье пришел к выводу, что фирмы, контролируемые семьями, имеют менее регулярные встречи совета директоров, однако значимость частоты встреч значительно ниже по сравнению с фирмами, контролируемыми независимыми директорами. Фирмы, контролируемые независимыми директорами, показывают лучшие финансовые показатели.

  1. Возраст и размер компании

Почти во всех рассмотренных статьях в качестве переменных, оказывающих влияние на результаты исследования, применены параметры возраст фирмы и ее размер. Ivashkovskaya, Stepanova и др.(2014) в своей статье по анализу влияния корпоративного управления на крупнейшие банки Европы в период с 2006 по 2010 год выявили отрицательное влияние размера фирмы на рентабельность (ROA) и чистую процентную маржу (NIM). Для анализа авторы использовали модельGLS. Противоположные результаты получилLeng(2004) на базе Малазийских компаний. Исследование показало, что размер фирмы положительно влияет на рентабельность. Автор доказал значимость квадратичной формы зависимости рентабельности от размера компании. Более того, было обнаружено, что существует предел, и корпорация, которая стала слишком большой, становится склонной к слабым финансовым показателям.

Крупные компании имеют сложную структуру корпоративного управления. Чем больше банковская организация, тем больше к ней внимания от контролирующих органов, а также меньше вероятность, что у нее отзовут лицензию. На практике такие организации при наихудших обстоятельствах перекупаются более крупными участниками рынка или уходят под контроль государства (Банк Балтийский, Бинбанк).

  1. Наличие государственного и институционального инвестора. Иностранное участие в капитале компании

Наличие государственного участия в капитале банка положительно сказывается на стабильности. Вероятность банкротства такой компании нулевая. В 2004 годуMohan иSubhash(2004) опубликовали статью, в которой пришли к выводу, что компании с государственным участием имеют лучшие финансовые показатели, чем негосударственные банки. Этот же вывод подтверждают Степанова и Иванцова(2016).

Анализ влияния структуры владения на эффективность банков проверяли также Момонов и Верников(2017). В своей статье авторы исследовали банковскую отрасль России в период с 2005 по 2013 год, охватывая кризис 2008 года. Выборка была разделена на четыре группы: крупные государственные банки (Сбербанк, ВТБ и Россельхозбанк), остальные банки с государственным участием, частные банки и банки с иностранным капиталом. Выяснилось, что крупнейшие государственные банки менее эффективные. Это объясняется тем, что государство не требует у малых банков инвестировать в государственные проекты, когда данные инвестиции могут отрицательно сказаться на эффективности. Но крупные государственные и российские частные банки легче справляются с кризисом, чем другие участники рынка. Иностранные же банки уступают в эффективности другим категориям банков(А. В. Верников, М. Е. Мамонов, 2015).

Но не всегда можно сделать однозначный вывод о положительном влиянии участия государства в капитале компании. В 2006 году с,NellisandParker(2006) проанализировали банки Африки. Выборка делилась на категории: банки с государственным участием и частные, а также банки с иностранным участием в капитале и без. Авторы заключили, что финансовые результаты банков с иностранным капиталом лучше, чем результаты местных банков. Однако авторы не смогли конкретно оценить влияние государственного участия в капитале компании. Данное исследование имело существенные ограничения, так как данные были взяты за 2000-2002 год, в выборке участвовали 40 стран Африки, в которых действуют разные законы, а также которые отличаются по уровню развитости банковской сферы. С другой стороны вывод о положительном влиянии иностранного капитала на успех банка можно считать состоятельным ввиду того, что он подтвердился в разных регионах страны.

Вопрос участия институционального инвестора часто встречается в исследованиях влияния корпоративного управления на финансовые показатели фирмы. Согласно исследованиюLeng(2004), участие институционального инвестора влечет за собой больший контроль над стратегическими решениями фирмы, увеличивая вероятность успеха. С другой стороны, Ивашковская и Степанова(2014) при анализе банковской отрасли Европы пришли к тому, что наличие такого инвестора не влияет на рентабельность.

  1. ХарактеристикиCEO

Часть статей рассматривает не только состав совета директоров, его размер и долю женщин, но также характеристики директора (президента фирмы). В основном это показатели, связанные с полом, возрастом и вознаграждением управляющего, также его долей в уставном капитале.

McDonald и др.(2008) исследовали широкий спектр характеристикCEO и их влияние на финансовые показатели фирмы (ROA иMVBV). Они рассматривали не просто характеристики СЕО, но и его взаимодействие с советом директоров, а также взаимоотношения с СЕО других компаний, их возможность перенять практики конкурентов и нетворкинг. Исследование проводилось на примере компаний США, выбранных случайным образом из спискаForbes, данные получены с помощью опроса. Авторы пришли к выводу, что поведенческие характеристики и умение выстраивать взаимоотношения существенно влияют на успех фирмы. ТакжеMcDonald и др. пришли к выводу, что на финансовые показатели положительно влияет доляCEO в уставном капитале, мотивация за успехи фирмы.

Многие авторы рассматривают единоличное владение и управление компанией в качестве значимого фактора, влияющего на стратегию фирмы и ее успехи (CEODuality). Большинство исследователей приходит к выводу, что чрезмерная концентрация власти в компании ведет к ухудшению результатов, так как отсутствует какой-либо механизм контроля над решениями. Хотя результаты не всегда такие однозначные.Boyd(1995) в статье отметил положительную связь между концентрацией полномочий и эффективностью. В работеPissaris,Jeffus,andGleason(2010) рассмотрено влияниеCEOduality наROA. Исследователи включили дамми-переменную, которая была равна 1 в том случае, если руководитель компании является по совместительству председателем совета директоров, и 0 в ином случае. Выяснилось, что в отдельности данный фактор не влияет наROA, но при добавлении в модель других факторов корпоративного управления, такого как вознаграждение, зависящее от финансовых результатов, была обнаружена положительная зависимость рентабельности активов отCEOduality.

Индекс корпоративного управления

Как было упомянуто выше, часть научных статей, посвященная эффективности и финансовым результатам фирмы в своих расчетах использует индекс корпоративного управления (CGI) как вспомогательный фактор, отвечающий за качество принятия решений. Для расчета данного показателя авторы пользуются принятыми во всем мире стандартами, однако некоторые исследователи вычисляют индекс самостоятельно. Например,Zheka(2005) в своей работе рассчитываетCGI, который варьируется от 0 до 5, где наивысшей оценке соответствует компания, которая удовлетворяет следующему ряду критериев:

  1. Посещаемость собраний совета директоров больше 60%;
  2. Компания имеет свой сайт для коммуникации с акционерами;
  3. Компания регулярно публикует свою отчетность;
  4. За последние три года компания не привлекалась к ответственности;
  5. За последние три года в Комиссию было подано менее двух жалоб.

В работеBragaandShastri(2011) также использовался индекс корпоративного управления, основанный на составе акционеров и их правах в принятии решений.

Chung и др. (2010) в своей работе самостоятельно рассчитывали индекс корпоративного управления. На базе предыдущих исследований они рассмотрели 24 стандарта управления, которые делятся на 6 категорий: характеристики концентрации собственников, состав совета директоров, наличие независимых директоров или комитета по аудиту, государственное участие, компенсационная политика в отношении директоров, права акционеров и их участие в принятии решений.

Также существуют компании и ассоциации, которые рассчитывают индекс корпоративного управления. Например, в России индекс рассчитывается Ассоциацией независимых директоров. Они рассчитывают индекс в два этапа: опрос респондентов и объективные оценки корпоративного управления. Во втором этапе авторы рассматривают следующие критерии: состав и работа совета директоров, вознаграждения и мотивация, аудит и оценка рисков, взаимоотношения с акционерами и стейкхолдерами.(Индекс корпоративного управления России 2017, 2017). Существенным недостатком индекса является то, что такой он рассчитывается только для крупных публичных компаний и большая часть компаний не попадет в выборку исследователя, некоторые компании отказываются от раскрытия информации о субиндексах. Исследование 2017 года показало, что 14 компаний из 45, которые делились информацией в 2016 году, отказали в предоставлении подробной информации. Более того, данный подход к определению качества корпоративного управления имеет существенный недостаток: невозможно оценить непосредственное влияние того или иного показателя на результаты компании.

  1. Постановка исследовательской проблемы

В данном разделе представлено описание основной гипотезы исследования и ее обоснование, а также более подробно раскрыты переменные, которые будут использованы для построения эконометрической модели. Данная модель поможет ответить на вопрос, какие параметры корпоративного управления оказывают влияние на отзыв лицензий российских банков.

  1. Выдвижение гипотез и их обоснование

Основная гипотеза данного исследования – корпоративное управление влияет на вероятность отзыва лицензии. На основании проанализированной литературы будут выбраны наиболее часто используемые факторы, а также выдвинуты предположения о воздействии аспектов корпоративного управления на деятельность фирмы. Стоит отметить, что некоторые исследования дают противоречивые результаты о влиянии одних и тех же переменных. При выдвижении и обосновании своих предположений автор также руководствуется здравой логикой и опытом в банковской сфере.

Исследователи приходят к разным результатам влияния размера компании на эффективность фирмы. В данном исследовании выдвинуто предположение об отрицательном влиянии размера банка на вероятность отзыва лицензии. Крупные игроки рынка занимают большую долю и обслуживают очень большое количество клиентов. Контролирующие органы не заинтересованы в ликвидации банка любой ценой, так как последствия от закрытия банка отразятся на деятельности других структур. Во-первых, Агентство по страхованию (государственная корпорация) вкладов будет обязано выплатить страховое возмещение при отзыве лицензии. Во-вторых, большое количество сотрудников окажется без работы. В-третьих, средств для удовлетворения обязательств перед другими кредиторами может быть недостаточно, и некоторые участники рынка пострадают от данной ситуации. Большие «некачественные» банки, как правило, избегают ситуации отзыва лицензии путем сделок слияния и поглощения. Те же самые суждения справедливы и для показателя возраста компании. Чем старше банк, тем влиятельнее он на рынке, тем больше его клиентская база.

Предположение 1. При увеличении возраста компании вероятность отзыва лицензии ниже.

Предположение 2. При увеличении численности персонала компании вероятность отзыва лицензии ниже.

В основе корпоративного управления лежит проблема агентского конфликта. Интересы акционеров могут отличаться от интересов топ-менеджмента компании. Акционеры склонны принимать более рискованные решения, в то время как менеджеры вынуждены работать в условиях ограниченности ресурсов, и несут на себе риски принимаемых стратегических решений. Совет директоров – механизм решения проблемы агентского конфликта, однако на практике случаются ситуации, при которых данный аппарат может быть неэффективным. Если в составе совета директоров превышено количество независимых директоров, которые не так чувствительны к принимаемым рискам, или же ситуация обратная, когда весь состав директоров состоит из акционеров. Значимым фактором также является наличие у председателя совета директоров или председателя правления доли в компании. Председатель правления и председатель совета директоров являются очень значимыми фигурами в компании. К мнению данных лиц прислушиваются, и их решение способно склонить других членов совета в пользу того или иного решения. Некоторые исследовательские работы доказывают то, чтоCEO, владеющий акциями компании, больше замотивирован в ее успехе(Smith, C W and Wakeman, L E, 1985). Часть современных программ премирования топ-менеджммента основана на наделенииCEO либо фактическими акциями, либо номинальными. При увеличении доходности акций управленец получает свое вознаграждение. На этом основаны предположения 3, 4, 5 и 6.

Предположение 3. Если председатель правления имеет долю в уставном капитале, то вероятность отзыва лицензии ниже.

Предположение 4. Если председатель совета директоров имеет долю в уставном капитале, то вероятность отзыва лицензии ниже.

Предположение 5.Наличие независимых директоров снижает риск отзыва лицензии у банков.

Предположение 6. Чем больше членов совета директоров и членов правления имеют долю в уставном капитале, тем ниже вероятность отзыва лицензии.

Есть исследования, которые утверждают о значимости полового признака в принятии решений. Наличие женщин в совете директоров ведет к принятию менее рискованных решений. Тем более женщины сглаживают разногласия среди членов директоров, что положительно сказывается на эффективности работы данного органа. Это объясняется психологическими особенностями обоих полов, различием в ценностях и восприятием проблематики. Так для мужчин больше ценны власть, влияние и собственные достижения. Женщины же большую значимость отдают доброте, стабильности и избегают конкуренции. Но наличие женщин в совете директоров не является панацеей от всех бед, так как руководители такого уровня, прежде всего, ценны именно своим опытом и знаниями.

Предположение 7. Наличие женщин в совете директоров и в правлении, а также полCEO влияют на вероятность отзыва лицензии.

Вопрос агентского конфликта имеет и другую сторону. Большинство работ рассматривают как фактор корпоративного управления не только совет директоров и его характеристики, но и состав собственников, так как причиной принятия различных проектов может зависеть и структура акционеров. Например, известно, что если в компании присутствует один крупный инвестор, который является держателем большого пакета акций, решения будут приниматься преимущественно исходя из его интересов, даже если это ущемляет интересы миноритариев. И агентский конфликт смещается с взаимодействия менеджер-акционер в сторону акционер-акционер, что может вредить эффективности компании.

Предположение 8. Концентрация акций у одного собственника ведет к увеличению вероятности отзыва лицензии.

С другой стороны, если акции сосредоточены в руках аффилированных лиц, это может положительно сказаться на работе компании. В таком случае сглаживается конфликт между акционерами, который был описан ранее. Родственники преследуют одну цель и не заинтересованы в возникновении конфликтов и разногласий, при этом обладают большим опытом и знаниями.

Предположение 9. Наличие аффилированных лиц среди акционеров снижает вероятность отзыва лицензии.

Среди собственников часто присутствуют государство и иностранные инвесторы. Единого мнения по тому, как именно влияют данные факторы на успешность работы банков, нет. Последние исследования говорят о том, что государственные банки легче справляются с кризисом, но в текущей деятельности вынуждены принимать решения в сторону инвестирования в государственные проекты, даже если это не всегда является эффективным. Банкам с иностранным участием труднее справляться с конкуренцией, и им необходимо подстраиваться под законы страны, в которой они развивают свою деятельность. Очень часто в совет директоров таких банков входят иностранные граждане, которые привносят свой опыт, что значимо для принятия стратегических решений.

Предположение 10. Наличие государственного участия в уставном капитале снижает вероятность отзыва лицензии.

Предположение 11. Участие иностранных инвесторов в капитале компании отрицательно влияет на вероятность отзыва лицензии.

В своей работе автор не рассматривает влияние аспектов корпоративного управления, связанных с характеристикамиCEO таких, как возраст, размер вознаграждения и т.д., ввиду ограниченности данных, но в последующих исследованиях эти параметры рекомендованы к изучению.

  1. Описание переменных и выбор метода анализа

В данной части работы представлено обоснование выбора метода анализа данных, а также подбор, обозначение и описание переменных, которые будут использованы в построении эконометрической модели. Переменные будут взяты на основании проанализированной литературы.

Зависимая переменная

В разделе «Теоретический обзор» были рассмотрены работы, связанные с двумя направлениями: выявление влияния корпоративного управления на финансовые показатели и вероятность банкротства фирм. Большинство статей, анализирующих влияние управленческих решений на финансовые показатели компании, рассматривают в качестве зависимой переменнойROA,ROE,MVBV, доходность акций. И авторы таких работ строят модели, используя панельные данные, модельGLS. Такой подход не применим в отношении имеющихся данных, однако информация, полученная из статей, будет полезна при объяснении влияния независимых переменных.

Другой пласт рассмотренных работ изучает вероятность банкротства. Значимой в этом направлении является работа Федоровой и др. (2016). Авторы исследуют влияние корпоративного управления на банкротство российских компаний, используя метод Partial least squares path modeling. Данный метод подразумевает следующие этапы:

  1. Поиск латентных переменных, выдвижение гипотез о видах связи между ними;
  2. Выявление индикаторов латентных переменных, сбор данных;
  3. Численное моделирование, оценка качества модели;
  4. Решение об изменении модификации модели и повторное численное моделирование;
  5. Объяснение полученных результатов

Построение такой модели является уникальным. Некоторые исследователи относятся к данному виду модели неоднозначно, так как отсутствуют аналитические доказательства для распределения выборки весов PLS.

В основном при анализе причин банкротства используются модели бинарного выбора, когда зависимая переменная принимает значение 1 или 0, то есть имеется информация о факте банкротства или его отсутствии(Карминский, А.М.; Костров, А.В., 2013),(Рыбалка, 2017). Обе работы содержат анализ на основе построения логит-модели, принимая факт банкротства, как последствия влияния определенных факторов. За основу данной ВКР взято исследование Алексея Рыбалка(2017), который проанализировал вероятность дефолта в строительном секторе и включил в модель факторы корпоративного управления. Автор построил четыре модели, которые по-разному подходили к вопросу дефолта в компании:

  1. Балансовая стоимость активов ниже балансовой стоимости всех обязательств;
  2. Точка дефолта по методике компанииKMV;
  3. Размер собственных средств ниже минимально допустимого уровня;
  4. Резкое снижение объемов продаж.

Данные параметры очень схожи с причинами отзыва лицензии у банков, о которых писалось ранее, но также к вероятности отзыва добавляется еще причины, связанные с отмыванием, проведением сомнительных операций и фальсификацией отчетности.

Итак, зависимая переменнаяLicence принимает значение 1, если банк на текущий момент имеет лицензию (положительный исход), и 0 в случае, если лицензия была отозвана (отрицательный исход). Были исключены иные варианты зависимых переменных, так как они являются частными случаями отзыва лицензии.

Независимые переменные

В качестве независимых переменных в данном исследовании были взяты параметры, которые чаще всего исследовались в литературе по анализу корпоративного управления. Также в подразделе будут приведены причины отсутствия некоторых параметров, о которых говорилось в теоретическом обзоре. Условно параметры можно разделить на несколько блоков: характеристики банка, составы управляющих органов и структура акционеров. Выше перечисленные факторы помогут сделать выводы о влиянии корпоративного управления на отзыв лицензии российских банков и ответить на вопрос о справедливости выдвинутых гипотез.

Причина отзыва лицензии (cause). Данная переменная введена для того, чтобы разделить выборку банков, у которых отозвали лицензию, на две части: причины, связанные с нарушением Федерального закона "О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма" от 07.08.2001 (115-ФЗ), и причины, связанные с рискованными менеджерскими решениями. Причиной для отзыва лицензии в последнем случае является проведение высокорискованной политики, а как следствие возникновение низкокачественных активов, утеря собственных средств, потеря ликвидности, неисполнение обязанностей перед кредиторами. Также частой причиной является неоднократное предоставление недостоверной отчетности, что является не первопричиной, а скорее последствием неверных менеджерских решений, желающих скрыть факт возникновения «дыры» в капитале.

Форма организации (form).Переменная категориальная, которая отвечает за принадлежность организации к той или иной форме управления. Интересно посмотреть, насколько влияет способ привлечения капитала, а также модель ведения бизнеса на зависимую переменную. Введено пять категорий, где 1 соответствует АО, 2 – ЗАО, 3 – ОАО, 4 – ООО, 5 – ПАО. От категории зависят и цели собственников. Например, акционеры публичной компании, акции которой торгуется на бирже, склонны к увеличению стоимости компании и доходности акций, тогда как собственники, которые владеют долей в капитале компании с формой организации ООО, скорее будут нацелены на увеличении доли рынка, а также максимизацию прибыли.

Переменнаягород (city)нужна для статистического анализа. На текущий момент, большинство банков зарегистрировано в Москве и Московской области. Интересно посмотреть, является ли значимым тот факт, что банк основную деятельность ведет за пределами столицы, обслуживает региональных клиентов. Данная переменная будет равна 1 в случае, если банк зарегистрирован в Москве и Московской области, 0 – иначе.

Возраст фирмы (age). Существует множество исследований, которые подтверждают гипотезу о влиянии возраста фирмы на финансовые показатели, эффективность, факт банкротства и многое другое. Однако результаты противоречивы. В данном исследовании выдвинута гипотеза об отрицательном влиянии возраста фирмы на вероятность отзыва лицензии у банка. Как говорилось ранее, более опытные игроки рынка имеют наиболее широкую базу клиентов. В случае ликвидации такой организации, кредиторы, сотрудники, клиенты смогут понести серьезные убытки, что скажется на деятельности других участников рынка. Поскольку в работе будут использованы кросс-секционные (cross-sectional) данные, возраст фирмы был рассчитан, как разница между датой регистрации банка в Центральном банке и текущим 2018 годом. В случае если у банка была отозвана лицензия, последним годом жизни такой организации считается год отзыва лицензии и прекращения деятельности.

Размер фирмы (pers).Данный параметр соответствует значению списочной численности персонала банка по данным МСФО. Чем больше банк, тем меньше вероятность, что у банка отзовут лицензию, так как действует принцип «toobigtofail», а также существуют серьезные последствия для участников рынка. Также в предыдущем подразделе была выдвинута гипотеза о нелинейном влиянии данного параметра на вероятность отзыва лицензии, то есть в модель будет включен квадрат численности персоналаpers_sq.

Пол СЕО (CEO_man).Данная переменная поможет проанализировать влияние гендерного признака главного исполнительного директора на принятие решений в компании.CEO является связующим звеном между советом директоров, компанией, а также внешней средой. Влиятельность, связиCEO, его опыт и знания зачастую оказывают большую роль на компанию. Как уже было сказано в предыдущем разделе, некоторые исследования в области экономики и психологии доказывают, что наличие женщин в управленческом аппарате ведет к стабильности и принятии менее рискованных решений ввиду психологических особенностей. В работе фактор представлен бинарной переменной, где 1 соответствуетCEO-мужчине, 0 -CEO-женщине.

Размер совета директоров (board).Большое количество членов в составе совета директоров может привести к конфликтам внутри совета, так как в совете будет присутствовать слишком много лиц с разным опытом, с разными целями. На обсуждение того или иного вопроса может уходить больше времени, и компания лишается оперативности в принятии решений, а следовательно и эффективность аппарата пропадает. Переменнаяboard отражает количество членов в составе совета директоров.

Доля женщин в совете директоров (board_w).Ряд исследований проверял гипотезу о влиянии женщин в совете директоров. Было доказано, что оптимальный уровень доли женщин соответствует 30%. При данном количестве женщин возникает меньше конфликтов внутри управляющего органа, а также это сказывается на принятии рискованных решений. Доля женщин рассчитывается как отношение количества лиц женского пола к общему количеству членов совета директоров.

Размер правления (top).В работах по исследованию влияния корпоративного управления частым параметром рассматривается размер совета директоров и его состав. И говорится, что аппарат управления становится неэффективным при наличии слишком большого количества членов внутри совета директоров, так как это ведет к разрозненности мнений. Автор предполагает, что слишком большой состав правления также может негативно сказаться на действиях банка. Большой состав правления свидетельствует о сложной структуре организации, а также может говорить о размытии ответственности, которую несет СЕО. Более того, большое количество обособленных руководителей может привести к конфликту внутри организации, так как каждый руководитель превыше всего будет ставить успехи своего подразделения. Частой практикой работы над эффективностью отдельных подразделений является включение в систему мотивации результатов деятельности подразделения (АО Альфа-Банк, АО РайффайзенБанк). Такой способ организации конкуренции имеет как плюсы, так и минусы. Среди плюсов – руководители каждого подразделения стремятся к выполнению поставленных целей, в том числе глобальных целей банка. Но с другой стороны, это может привести к конфликту интересов, когда руководитель подразделения будет ставить приоритеты по своим задачам выше задач, связанных с межблочным взаимодействием, что может существенно повлиять на деятельность банка. Переменнаяtop соответствует количеству менеджеров в правлении организации.

Доля женщин в правлении (top_w).По аналогии с долей женщин в совете директоров будет рассмотрен фактор доли женщин в составе правления. Это отношение количества женщин в составе правления к количеству членов правления.

Двойное лидерство (dual)– переменная, отвечающая за факт единоличного управления компанией. В англоязычной литературе данный фактор корпоративного управления рассматривается достаточно часто. Единоличный управленец порой может принимать необъективные решения, а поскольку власть сосредоточена в одних руках, то велик риск принятия решения, вредящего компании и собственникам. Переменнаяdual принимает два значения: 1, если рольCEO совпадает с ролью председателя совета директоров, 0 – иначе.

ПрисутствиеCEO в совете директоров (inter).Поскольку дуальность – явление не частое в российской банковской системе, так как в 2014 году Центральным банком России был одобрен Кодекс корпоративного управления, согласно которому управляющий банка не должен занимать пост председателя совета директоров(Письмо "о Кодексе корпоративного управления", 2014). Данный кодекс не является законом, однако рекомендован в использовании, и большинство банков придерживаются его в формировании своей системы управления. ПрисутствиеCEO в составе совета директоров может сыграть значительную роль, так как менеджер может склонить совет к принятию определенного решения. В качестве параметра, отражающего силу влияния главного исполнительного директора на совет директоров, было взят факт присутствияCEO в качестве члена совета.

Независимость совета директоров (indep).Независимый директор – лицо, не ведущее деятельность в компании, не представляющее интересы государственных органов, крупных контрагентов, а также не являющееся прямым акционером или аффилированным лицом акционера компании. Задача независимых директоров – обеспечить непредвзятость в решении некоторых вопросов, дать свою экспертную оценку. Согласно Кодексу корпоративного управления совет директоров должен хотя бы на четверть состоять из независимых членов. Показательindep определяется количеством независимых директоров в компании.

Наличие аффилированных лиц среди акционеров (aff).«Аффилированные лица - физические и юридические лица, способные оказывать влияние на деятельность юридических и (или) физических лиц, осуществляющих предпринимательскую деятельность» —Федеральный закон от 26.12.1995 N 208-ФЗ (ред. от 07.03.2018) "Об акционерных обществах" // СПС «КонсультантПлюс».

- данное определение исходит из закона «о конкуренции и ограничении монополистической деятельности на товарных рынках» и используется для категории лиц, связанных родственными узами, в том числе это касается супругов. Родственники склонны действовать в одних и тех же интересов. Наличие аффилированных лиц в составе акционеров позволяет привлечь на определенную сторону нескольких лиц. Переменнаяaff выражена бинарной величиной, где 1 – среди акционеров присутствуют аффилированные лица, 0 – иначе.

Доля институционального инвестора (inst). Институциональные инвесторы – это компании, осуществляющие вложение средств в акции организации с целью извлечения прибыли. Не каждое юридическое лицо, владеющее долей в капитале компании, является институциональным инвестором. В российской практике зачастую за юридическими лицами, от имени которых приобретены акции банка, стоят конкретные конечные бенефициары. Встречаются случаи, когда фирма состоит исключительно из одного физического лица, и фактически такая компания является таким же выгодопреобретателем, как и другие акционеры – физические лица. В формировании данных был учтен этот фактор.

Доля государственного участия (gov).Государственные банки меньше подвержены риску отзыва лицензии. Это связано с тем, что над менеджерами устанавливается дополнительный контроль. Политика таких банков больше нацелена на стабильность, притом, что это не всегда является наиболее эффективным решением.

Доля иностранного участия в капитале (foreign).Банки стараются привлекать капитал не только с российских рынков, но также и с иностранных. Исследователи не пришли к однозначному выводу о влиянии наличия иностранного капитала в структуре банка. Соответствующая гипотеза будет протестирована в данном исследовании.

Принадлежность другой кредитной организации (docha).Переменная отражает долю капитала другой кредитной организации в капитале данной. Это поможет ответить на вопрос, существует ли вероятность отзыва лицензии у дочерней компании. Обычно под данную категорию попадают поглощенные банки (Банк Балтийский, ДельтаКредит) или дочерние компании иностранных банков (Америкэн Экспресс Банк, Голдман Сакс Банк). Над дочерними компаниями осуществляется дополнительный контроль со стороны другой кредитной организации, что снижает риски неблагоприятных решений и последующего отзыва лицензии. Переменная выражена долей капитала другой кредитной организации в компании.

Концентрация собственников (share).Концентрация большой власти в руках одних собственников может негативно сказаться на эффективности компании, так как будут лоббироваться интересы узкого круга лиц, и интересы миноритариев будут ущемлены. Для того чтобы рассчитать влияние концентрации собственников на вероятность отзыва лицензии, в качестве параметра взят индекс Херфиндаля-Хиршмана, который представляет собой сумму квадратов долей крупнейших акционеров (обычно от 3 до 5). В данной работе взяты доли трех крупнейших акционеров.

Доля председателя совета директоров в капитале компании (ch_sh).Председатель совета директоров имеет большое влияние в компании. Наличие доли у председателя совета директоров может повлиять на его решения.

Доля СЕО в капитале компании (CEO_sh).То, что справедливо для председателя совета директоров, справедливо и для генерального исполнительного директора. Владение акциями может оказать как положительное влияние на эффективность деятельности, так и отрицательное. В данном исследовании будет проведен анализ и проверка соответствующей гипотезы.

  1. Методология

Данный раздел делится на два подраздела: описание данных и построение эконометрической модели. В первой части раздела будет проведен анализ имеющихся данных, приведены описательные статистики, построена матрица корреляций и сделаны простейшие статистические выводы о характере банковской отрасли России в целом. Вторая часть раздела посвящена построению эконометрической выборки, осуществлен подбор коэффициентов, а также проанализирована надежность и предсказательность модели.

  1. Выборка

Данные были собраны самостоятельно на основе информации, отраженной на сайте ЦБ РФ, а также на информационном порталеbanki.ru.

В выборку попали банки, входившие в рейтинг сайтаbanki.ru, начиная с 2012, заканчивая 2018 годом. Ввиду ограниченности предоставляемой информации, были проанализированы кросс-секционные (cross-sectional) данные, в которых отражена информация по действующим банкам за 2018 год, а также банкам с отозванной лицензией, для которых отражена актуальная информация на момент отзыва.

В выборку включены 834 банка, среди которых у 329 банков отозвана лицензия (39,45%) к концу анализируемого периода, и 505 действующих (60,55%). Ниже приведены описательные статистики по основным переменным.

В собранных данных есть информация по форме организации. Наиболее распространенной формой является АО, при этом лидером среди организаций, у которых была отозвана лицензия, являются Общества с ограниченной ответственностью.

От формы организации сильно зависит структура собственников, а как следствие, это влияет на всю модель ведения бизнеса.

С 1 сентября 2014 года в ГК РФ вступили поправки, в которых упраздняются открытые и закрытые акционерные общества —Федеральный закон от 26.12.1995 N 208-ФЗ (ред. от 07.03.2018) "Об акционерных обществах" // СПС «КонсультантПлюс».. С этого момента все общества делятся на публичные и непубличные. Публичным является юридическое лицо, акции которого находятся в публичном обращении. Иные общества, такие как ООО и АО, относятся к непубличным. Среди действующих организаций еще существуют банки, которые не перешли на новый тип. Это можно заметить на рисунке 2. Из представленных данных можно сделать вывод, что общество с ограниченной ответственностью – достаточно часто встречающаяся форма организации, так как она проста для открытия нового бизнеса. Однако простота в организации не гарантирует долгую жизнь компании. Непубличные общества чаще встречаются среди российских банков, но среди непубличных фирм процент отозванных лицензий ниже (38,1%), в то время как публичных банков на рынке меньше, но процент банков с отозванной лицензией выше (43,11%).

Рис. . Распределение отозванных лицензий и действительных по формам организации российских банков*

*Расчеты автора

Помимо распределения банков по форме организации можно рассмотреть причины отзыва лицензии. Их можно разделить на два типа:

  1. Плохое финансовое состояние;
  2. Преступная деятельность, проведение сомнительных операций.

Среди банков, у которых была отозвана лицензия по причине легализации доходов (отмыванию), в выборке представлено только 55 банков. Оба типа причин тесно связано между собой. Успешная кредитная организация не станет производить сомнительные операции, рискуя своей репутацией, в целях получения дополнительной выгоды, поэтому условно разделить данные причины можно, однако на практике во многих отчетах ЦБ РФ указывает в качестве причины не только участие в проведении сомнительных операций, но и отмечает неудовлетворительное финансовое состояние. В таком случае участие в легализации доходов может происходить как следствие банкротства фирмы.

Рис. . Причина отзыва лицензии у банков*

*Расчеты автора

Таблица

Описательные статистики основных переменных*

Переменная

Объяснение

Обозначение

Среднее

Медиана

Станд. Откл.

Min

Max

Возраст фирмы, год

Количество лет с момента регистрации в ЦБ РФ до отзыва лицензии или до 2018 года

age

23,13

24,00

5,29

2,00

72

Город

= 1, если банк зарегистрирован в Москве или МО, 0 – иначе

city

0,54

1,00

0,50

0,00

1

Пол CEO

= 1, если мужчина, 0 – иначе

ceo_man

0,74

1,00

0,44

0,00

1

Размер правления, чел

Количество человек в правлении

top

4,24

4,00

1,64

1,00

12

Доля женщин в правлении

Количество женщин в правлении / Размер правления

top_w

0,47

0,50

0,28

0,00

1

Размер СД, чел

Количество человек в СД

board

5,39

5,00

1,85

0,00

14

Доля женщин в СД

Количество женщин в СД / Размер СД

board_w

0,22

0,20

0,22

0,00

1

Совмещение ролиCEO и председателя СД

=1 если председатель СД и правления совпадают

dual

0,02

0,00

0,14

0,00

1

Пересечение составов СД и правления

=1 если председатель правления входит в состав СД

inter

0,56

1,00

0,50

0,00

1

Институциональные инвесторы, %

Доля институциональных инвесторов в капитале

inst

2,96

0,00

14,39

0,00

100

Государственное участие, %

Доля государства в капитале

gov

1,82

0,00

11,64

0,00

100

Независиме директора, %

Количество независимых директоров

indep

3,72

4,00

2,17

0,00

13

Количество сотрудников компании, чел

Среднесписочная численность персонала

pers

626,74

148,50

2042,74

0,00

30300

Доля 3х крупнейших акционеров (Индекс Хиршмана)

Сумма квадратов долей трех крупнейших акционеров

share

4365,33

3153,94

3707,53

100,64

10000

Акции СЕО, %

Доля СЕО в капитале

ceo_sh

7,04

0,00

18,44

0,00

100

Акции председателя СД, %

Доля председателя СД в капитале

ch_sh

18,06

0,00

29,51

0,00

100

Наличие аффилированных лиц в составе акционеров

=1 если среди акционеров есть родственники, 0 – иначе

aff

0,25

0,00

0,43

0,00

1

Иностранный капитал, %

Доля иностранного капитала в банке

foreign

7,66

0,00

24,74

0,00

100

Подчиненность другой кредитной организации, %

Доля другой КО в капитале компании

docha

10,78

0,00

30,25

0,00

100

*Расчеты автора

Вся выборка была разделена на две части для последующей проверки модели на наличие эффекта переобучаемости. 20% банков были выбраны случайным образом в равных долях по значению зависимой переменнойlicence.

Таблица .

Данные по обучающей и контрольной выборке

Обучающая выборка

Контрольная выборка

Количество отозванных лицензий

246

83

Всего компаний

668

166

Количество банков с отозванной лицензией в обучающей выборке не превышает 40%. Данные достаточно сбалансированные, нет недостатка в данных при положительном и отрицательном исходе события отзыва лицензии, поэтому лишние манипуляции с данными для выравнивания количества действующих и дефолтных банков приведет к изменениям результатов исследования или сужения числа наблюдений.

На данных также проведен корреляционный анализ, чтобы убедиться, что переменные, которые будут включены в регрессию, не имеют сильной зависимости друг от друга и их значения не сместят оценки модели. Корреляционна матрица, с которой можно ознакомиться в Приложении 1, показала, что наибольшая положительная зависимость наблюдается между переменными размером совета директоров (board) и размером правления (top). Анализ выявил, что в компаниях с большим количеством членов в совете директоров присутствует председатель правления. А в компаниях, в которых пост главного исполнительного директора занимает мужчина, доля женщин в правлении меньше. Можно предположить, что мужчине-управленцу предпочтительнее руководить «мужским» составом правления. Также стоит отметить, что наблюдается положительная зависимость между размером фирмы и размерами совета директоров и правления, что логично, так как массивная организация сложна в управлении.

  1. Моделирование

Как говорилось в предыдущем разделе при обосновании выбора зависимой переменной, метод для анализа имеющихся данных – логит-регрессия.

Суть логистической регрессии сводится к построению вероятностного исхода одного события: событие либо свершилось, либо нет. В настоящей работе событием с положительным исходом считается факт того, что банк является действующим на момент сбора данных (апрель 2018), отрицательным – то, что у банка отозвана лицензия. В отличие от обычной регрессии в левой части уравнения имеется переменная, которая принимает значения в промежутке от 0 до 1, а в правой части уравнения имеются переменные разного характера, как номинативные, так и переменные, принимающие значения в интервале [-∞; +∞]. Для решения данной проблемы осуществляется переход к логарифмической функции, которая может принимать любые значения и проста в переходе в нормальный вид. Формальный вид модели представлен формулой (1).

(1)

где  – вероятность наступления события дляi-ого банка;

– значениеj-ого фактора дляi-ого банка;

– значение коэффициента передj-ым фактором.

Коэффициенты в модели оценивались по методу максимального правдоподобия. Для интерпретации использовались коэффициенты модели, а такжеodds.Odds – это отношение вероятности успеха к вероятности неудачи.

  1. Выбор спецификации

В модель было включен 21 предиктор, которые позволили бы подтвердить или опровергнуть выдвинутые гипотезы. Стоит отметить, что среди переменных нет ни одного фактора, который бы отвечал за финансовое состояние фирмы.

Часто встречаются спецификации моделей, которые рассматривают наличие квадратичной зависимости внутри уравнения. Однако с точки зрения экономического смысла в данной работе будет рассмотрен только один случай включения такой зависимости в модель – при проверке значимости квадрата размера фирмы, так как существуют работы по корпоративному управлению, доказывающие значимость данного фактора.

Также при формировании данных было замечено, что есть ряд компаний, которые являются дочерними компаниями крупных иностранных банков. В ходе анализа будет проверено предположение о влиянии на отзыв лицензии двух этих факторов (доля иностранного капитала и доля иной кредитной организации) одновременно, используя произведение переменных.

Так как в модель были включены категориальные переменные, для простоты интерпретации за базовую категорию было принято значение параметра, равное 1.

  1. Оценка предсказательной способности модели

Наиболее популярным методом проверки качества предсказательности логит-модели является построениеROC-кривой и определение площади под ней. ROC-кривая отражает зависимость числа правильно определенных положительных исходов от числа неправильно определенных отрицательных исходов. То есть на контрольной выборке проверяется, насколько качественно подобраны коэффициенты, и какое количество предсказанных значений совпадет с истинными значениями.

ВROC-анализе существует понятие ошибокI иII рода. При сравнении предсказанных значений и фактических показания классифицируются на 4 группы, которые представлены в таблице 3.

Таблица

Классификация исходов*

Фактические значения

Значения модели

Положительно

Отрицательно

Положительно

TP

FP

Отрицательно

FN

TN

TP – корректно определенные положительные исходы;

TN – корректно определенные отрицательные исходы;

FP – значения, определенные, как положительные, когда такими не являются. Это ошибкаII рода. Событие не свершилось, однако модель определяет его как свершившееся.

FN – значения, определенные, как отрицательные, когда такими не являются. Это ошибкаI рода. Событие свершилось, однако модель его не наблюдает.

В рамках данной работы положительным событием является факт, что банк продолжает деятельность, а отрицательным – отзыв лицензии.

Для построенияROC-кривой вводятся понятия чувствительности и специфичности. Чувствительность вычисляется как отношение корректно определенных действующих банков к общему количеству фактически действующих банков (формула 2). Специфичность определяется как отношение корректно идентифицированных отзывов лицензий к общему количеству фактически отозванных лицензий (формула 3).

(2)

(3)

ROC-кривая образуется путем изменения порога отсечения и определением для каждого значения порога параметров чувствительности и специфичности. Тем лучше модель, чем значения корректно идентифицированных случаев больше, то есть при больших значенияхTP иTN. ДляROC-кривой строится график, на котором представлены выпуклая кривая. Площадь под данной кривой и необходимо максимизировать (что сделает кривую более выпуклой).

Рис. . ПримерROC-кривой

В данной работеROC-кривая строилась на данных контрольной выборки и спецификация подбиралась таким образом, чтобы увеличилась предсказательная способность модели.

В процессе выбора подходящих предикторов для каждой их комбинации проверялось значениеAUC и процент корректно предсказанных значений.

О качестве предсказательной способности можно судить по шкалеAUC.

Таблица

Определение качества модели по размеруAUC*

ЗначениеAUC

Качество модели

0,9 – 1,0

Отличное

0,8 – 0,9

Очень хорошее

0,7 – 0,8

Хорошее

0,6 – 0,7

Среднее

0,5 – 0,6

Плохое

Количество ошибок модели зависит от порога отсечения. Задача каждой работы определить наиболее оптимальный порог отсечения, который поможет классифицировать событие как положительное или отрицательное. В данной работе предполагается, что оптимальной точкой отсечения является значение 0,5, так как отсутствуют предпосылки сдвигать точку отсечения в ту или другую сторону.

Все расчеты производились в программном пакете «Stata».

  1. Результаты

При первичном построении модели выяснилось, что многие переменные не значимы. В таблице 5 приведены оценки модели для обучающей выборки,oddsratios, а также их статистическая значимость.

Таблица

Первичная оценка модели

Переменная

Обозначение

Значение коэффицциентов

Значениеodds

Возраст фирмы

age

0,07***

1,07***

Форма организации, где 1- АО

2 - ЗАО

form2

-2,25***

0,11***

3 - ОАО

form3

-2,89***

0,06***

4 - ООО

form4

-0,49*

0,61*

5 - ПАО

form5

-0,31

0,74

Город

0.city

0,54**

1,72**

Пол CEO

0.ceo_man

0,45*

1,58*

Размер правления

top

0,14*

1,15*

Доля женщин в правлении

top_w

-0,46

0,63

Размер СД

board

0,23**

1,25**

Кол-во женщин в СД

board_w

0,47

1,60

Совмещение ролиCEO и председателя СД

0.dual

-0,74

0,48

Пересечение составов СД и правления

0.inter

-0,17

0,84

Институциональные инвесторы

inst

0,01

1,01

Гос участие

gov

0,01

1,01

Независимые директора

0.indep

-0,09

0,91

Размер компании

pers

-0,001

0,99

Квадрат размера компании

pers_sq

0,00

1

Доля 3х крупнейших акционеров (Индекс Хиршмана)

Share

0,001***

1,00***

Акции СЕО

ceo_sh

0,01

1,01

Акции председателя СД

ch_sh

0,01

1,01

Наличие аффилированных лиц в составе акционеров

0.aff

-0,78***

0,46***

Иностранный капитал

foreign

0,01*

1,01*

Подчиненность другой кредитной организации

docha

0,01**

1,01**

Константа

_cons

-2,08

0,13

* p<0,05;** p<0,01;*** p<0,001

Pseudo R2 = 0,3393

Количество наблюдений – 668

Среди факторов, которые оказывают значительное влияние на вероятность отзыва лицензии, оказались:

  1. Возраст фирмы;

Данная переменная значима в любой спецификации модели, знак перед коэффициентом положительный, то есть наблюдается положительная зависимость продолжительности жизни банка и работой действующих банков. Это логично, так как банки, которые существуют давно, уже имеют устоявшуюся систему управления, эффективность которой подтверждена временем. Параметр значим на однопроцентном уровне.

  1. Форма организации;

Стоит отметить, что переменнаяform, отвечающая за форму организации, является категориальной. Фактор имеет пять градаций, где 1 – АО, 2 – ЗАО, 3 – ОАО, 4 – ООО, 5 – ПАО. Не все категории внутри переменной имеют достаточный уровень значимости, чтобы утверждать о значительном влиянии данной переменной, однако ее включение в модель существенно улучшает предсказательность и качество. Далее, чтобы понять, как именно влияет деление на категории на вероятность отзыва лицензии, выяснилось, что если объединить категории и разделить их на две группы: публичные и непубличные компании, предсказательность модели упадет. К публичным организациям относятся ОАО, ПАО – это фирмы, акции которых открыты для купли-продажи. К непубличным относятся все предприятия, не попадающие под данный критерий (ЗАО, ООО, АО). Такая реакция модели на изменение значения показателя свидетельствует о влиянии не публичности, а скорее формы подхода к разделению собственности. Так, например, является ли банк ООО, или же АО.

  1. Район регистрации банка;

Данная переменная принимает значение 1, когда банк зарегистрирован в Москве и Московской области. Банки, зарегистрированные не в столице подвержены меньшему риску, что у него отзовут лицензию. В Московской агломерации зарегистрировано 449 банков. Из них лицензию отозвали у 200 компаний. Такие результаты могут быть связаны с тем, что клиентами региональных банков являются крупные местные предприятия, что обеспечивает постоянный приток клиентов. Рассуждения автора по целесообразности включения в модель этого параметра будут приведены в заключении.

  1. Пол главного управляющего директора;

Как показало исследование, если постCEO занимает мужчина, то вероятность отзыва лицензии выше, у организаций, возглавляемых женщинами, лицензии отзываются реже. Как говорилось в предыдущих разделах, ввиду психологических особенностей, женщины склонны к меньшему риску, что положительно сказывается на стабильности банка, это может объяснять полученные результаты.

  1. Размер правления и совета директоров;

Согласно проанализированной литературе, количество членов совета директоров неоднозначно влияет на деятельность фирмы. В текущем исследовании замечена положительная зависимость вероятности «сохранения» лицензии от фактора. Увеличение размера совета директоров ведет к увеличению экспертизы среди управляющего органа, что увеличивает эффективность и качество экономических показателей банка, то есть увеличивает продолжительность жизни финансовой организации. Была также замечена положительная тенденция в увеличении вероятности, что у банка не отзовут лицензию, при увеличении правления банка.

  1. Концентрация собственников;

Исследователи не пришли к однозначному выводу о влиянии концентрации собственников на финансовую эффективность. В этой работе приведено доказательство однозначного отрицательного воздействия увеличения концентрации собственников на вероятность отзыва лицензий у российских банков. Результаты говорят о том, что при более крупных собственниках наблюдается больший контроль за деятельностью управления, снижается риск возникновения неблагоприятных действий со стороны управления.

  1. Наличие аффилированных лиц среди акционеров;

Фирмы с большим количеством независимых директоров и отсутствием аффилированных лиц в управлении имеют лучшие показатели(Yasser, 2011). В российской действительности фирмы, бенефициарами которых выступают семьи, меньше подвержены риску отзыва лицензии, чем фирмы с независимыми акционерами. Вероятной причиной является повышенный контроль со стороны собственников к деятельности совета директоров и лоббирование интересов определенной группы лиц.

  1. Доля иностранного капитала;

Данная работа является подтверждением результатов предыдущих исследований в области корпоративного управления, свидетельствующих о положительном влияния иностранного участия в капитале банка.

  1. Подчиненность другой кредитной организации.

При формировании базы данных было принято решение о выделении фактора доли иной кредитной организации в капитале банка с целью выяснить, является ли принадлежность более крупной финансовой структуре стабилизационным фактором для деятельности фирмы. Выдвинутое предположение подтвердилось. Фактор является значимым и оказывает отрицательное влияние на вероятность отзыва лицензии.

Часть переменных попала в ранг незначимых.

  1. Доля женщин в совете директоров и в правлении.

Доля женщин в управляющих органах не влияет на вероятность отзыва лицензии. В современном обществе упор делается не на гендерный признак, а имеющиеся знания и опыт. Женщины спокойно конкурируют с мужчинами в профессионализме. Несмотря на то, что переменная не значима, коэффициент перед переменной имеет положительный знак, что скорее говорит о гипотетическом отрицательном влиянии на вероятность отзыва лицензии (в модели зависимая переменная отражает вероятность положительного исхода – «действующий банк»).

  1. Совмещение ролиCEO и председателя правления.

Так называемая в англоязычной литературе переменнаяDuality оказалась незначимой. Для российской банковской системы совмещение должностей председателя правления и председателя совета директоров является нехарактерным. Замечено малое количество случаев, когда оба поста совмещает один человек. В выборке присутствует ряд банков, в которых должности главы управляющего органа и совета директоров занимают лица, находящиеся в родстве друг с другом. Влияние таких случаев не было проанализировано ввиду их малого количества, к тому же в таких случаях компания контролируется аффилированными лицами и это попадает отмечено в переменнойaff.

  1. Пересечение составов СД и правления

Зачастую в составе совета директоров в качестве члена присутствуетCEO. Модель указывает на то, что данная переменная не служит индикатором для определения вероятности отзыва лицензии, так какCEO входит в состав совета директоров как действующих банков, так и закончивших свою деятельность. Главный исполнительный директор обычно является членом совета, если у него есть пакет акций или доля в компании.

  1. Институциональные инвесторы

По результатам исследования наличие институциональных инвесторов не влияет на вероятность отзыва лицензии. Такой результат может быть связан с тем, что доля институциональных инвесторов невелика и представители либо не входят совет директоров, либо не оказывают большого влияния на совет.

  1. Государственное участие

Авторами было предположено, что государственное участие снижает риск банкротства фирмы и как такового факта отзыва лицензии, однако выборки среди представленных банков недостаточно, для того, чтобы сделать конкретный вывод о состоятельности данного фактора и сильного влияния государства на решения фирмы. Зачастую, участие государства является незначительным, в структуре капитала есть более крупные участники, также в выборке присутствуют банки с крупным государственным участием, у которых была отозвана лицензия. Так например, Татфондбанк, в котором администрация Казани имеет долю в 41,68%, а также Кубанский Универсальный Банк, доля участия государства в котором составила 98,94%, лишились своей лицензии. Это говорит лишь о том, что привлечение государства в качестве инвестора не является панацеей от всех бед.

  1. Доля независимых директоров

Анализ данного показателя встречается во многих работах по корпоративному управлению(Eugene F. Fama, Michael C. Jensen, 1983), (James A. Brickley, Jeffrey L. Coles, Gregg Jarrell, 1997),(Anastasia Stepanova, Olga Ivantsova, 2016).Однако выявлено неоднозначное влияние данного показателя на эффективность компании. В данной работе он оказался незначимым. Существуют более важные факторы, которые влияют на отзыв лицензии.

  1. Количество сотрудников компании

Как показало исследование, Центральный банк отзывает лицензии, как у малых банков, так и очень крупных. Разница лишь в том, что к большим банкам санация применяется не сразу, для больших банков выносится больше предупреждений, и только когда администрация не принимает действий по улучшению качества активов, тогда происходит отзыв лицензии. Иногда крупные банки, близкие к банкротству идут на сделки слияний и поглощений, тем самым, банк переходит под контроль более крупного игрока. Также было протестировано влияние квадрата размера фирмы на зависимую переменную, как это было сделано в работеLeng(Leng, 2004). Однако включение полинома не привело к состоятельным результатам, то есть предположение о существовании предельной зависимости от размера фирмы было ложным.

  1. Наличие пакета акций или доли в компании у председателя совета директоров или главного исполнительного директора

Участие в капитале компании главы совета директоров илиCEO может существенно повлиять на решения, принимаемые в фирме. Как оказалось, чем крупнее доля, тем меньше вероятность, что лицензия будет отозвана. Это может быть связано с увеличивающимся интересом и ответственностью управляющего в деятельности фирмы, а также является механизмом мотивации.P-value достаточно близко к 10%-ому уровню значимости, и при исключении некоторых параметров данная переменная становится значимой.

По результатам оценки данная модель подверглась изменениям. В частности были исключены незначимые переменные. Итоговая модель содержит всего 8 зависимых переменных, при этом качество модели на большой выборке ухудшилось, однако предсказательная способность увеличилась. В измененную модель вошли такие переменные, как

  1. age– возраст банка;
  2. top– количество членов правления;
  3. board – количество членов совета директоров;
  4. share – концентрация акционеров;
  5. docha – доля иной кредитной организации;
  6. form– форма организации;
  7. city– район регистрации банка;
  8. aff – наличие аффилированных лиц среди акционеров.

Коэффициенты итоговой модели иodds представлены в таблице 6.

Таблица .

Коэффициенты,odds для итоговой модели. Интерпретация результатов

Коэффициенты модели

Odds ratios

Интерпретация влияния на вероятность отзыва лицензии

Возраст фирмы

0,07***

1,07***

Отрицательное

Размер правления

0,16**

1,18**

Отрицательное

Размер совета директоров

0,20***

1,22***

Отрицательное

Концентрация собственников

0,001***

1,00***

Отрицательное

Доля иностранного участия

0,01**

1,01**

Отрицательное

Форма управления

2 - ЗАО

3 - ОАО

4 - ООО

5 - ПАО

-2,22***

-2,71***

-0,45*

-0,25

0,11***

0,07***

0,64*

0,78

При переходе с категории АО на другую

Положительное

Положительное

Положительное

(Не значимо)

Место регистрации банка

0,45**

1,57**

При изменении места регистрации на Москву и МО

Положительное

Аффилированные собственники

-0,89***

0,41***

Положительное

_cons

-3,05***

0,05***

х

* p<0,05;** p<0,01;*** p<0,001

Pseudo R2 = 0.3170

Количество наблюдений – 668

Расчеты автора

После получения оптимальной модели автор проверил качество предсказательности модели, подставив данные контрольной выборки в модель. Количество наблюдений в контрольной выборке – 166 (20% от изначально собранных данных). Распределение верно и ложно определенных исходов представлено в таблице 7.

Таблица .

Классификация исходов*

Значения модели

Фактические значения

Итого

Положительно

Отрицательно

Положительно

67

18

85

Отрицательно

16

65

81

Итого

83

83

166

* Расчеты автора

Для модели рассчитаны чувствительность и специфичность.

Чувствительность, то есть процент корректно идентифицированных действующих банков, составила 80.72%.

Специфичность, то есть процент корректно идентифицированных банков без лицензии, составила 78.31%

Модель была права при классификации банков в 78.82% случаев в отношении действующих банков и 80,25% случаев для банков с отозванной лицензией.

Модель ошибочно не классифицировала банк, как действующий, в 19,28% случаев (ошибкаI рода) и ложно определила случай как положительный, то есть классифицировала банк как действующий, у 21,69% наблюдений (ошибкаII рода).

На рисунке 5 изображенаROC-кривая для контрольной выборки. Площадь под кривой составила 0,8533, что говорит об очень хорошей предсказательной силе модели.

Рис. .ROC-кривая для контрольной выборки*

*Расчеты автора

На рисунке 6 представлен график зависимости чувствительности и специфичности от порога отсечения. Оптимальный порог отсечения близок к уровню 0,5. В оптимальной точке отсечения соблюдается два условия: баланс между уровнем чувствительности и специфичности и обеспечение их максимального уровня.

Рис. . Оптимальная точка отсечения*

*Расчеты автора

Заключение

В настоящей работе был проведен анализ влияния факторов корпоративного управления на вероятность отзыва лицензии у российских банков. В целом гипотеза о влиянии корпоративного управления подтвердилась. Среди факторов, оказывающих влияние на зависимую переменную, оказались возраст компании, характеристики структуры акционеров, форма организации, место регистрации банка, размер правления и совета директоров банка.

Выдвинутые предположения о положительном или отрицательном влиянии соответствующих факторов подтвердились, знаки перед значимыми переменными не противоречили логике и исследованиям других авторов.

Были получены результаты, согласно которым, вероятность отзыва лицензии снижается при увеличении возраста банка, количества членов правления и совета директоров, при привлечении иностранного капитала, увеличении концентрации собственности у малого числа лиц (укрупнении доли крупнейших акционеров), а также при наличии аффилированных лиц среди акционеров. Также было установлено, что наиболее частой формой организации является акционерное общество, однако у таких банков реже отзывается лицензия. При переходе на другую форму организации (ЗАО, ООО, ПАО, ОАО) вероятность неблагоприятного исхода увеличивается. Стоит отметить, что формы организации были модифицированы с 1 сентября 2014 года, и теперь общества делятся на два типа: публичные и непубличные —Федеральный закон от 26.12.1995 N 208-ФЗ (ред. от 07.03.2018) "Об акционерных обществах" // СПС «КонсультантПлюс»..

Также среди переменных, которые оказывают влияние на отзыв лицензии, оказался фактор места регистрации банка. У организаций, зарегистрированных в регионах, лицензии отзываются реже. Однако по месту регистрации нельзя предположить, в каком районе страны организация в основном развивает свою сеть. Региональные банки зачастую обслуживают местные крупные организации и не имеют такой конкуренции, как банки Москвы. Межрегиональные банки, в большинстве случаев администрируются из столицы. Автор считает, что данный фактор оказывает влияние на отзыв лицензии, но в ином ключе. Банк может быть зарегистрирован в Москве и Московской области и обслуживать клиентов агломерации, или же иметь представительство в столице, но обслуживать клиентов регионов. Широкой сетью по всей России управлять сложнее, так как у каждого региона есть своя специфика. Этот фактор станет более показательным, если в модель добавить переменную, которая будет отражать степень развитости сети банка.

Ограничения исследования

Исследование проводилось на российском банковском секторе, данные по корпоративному управлению собирались вручную и учитывали только самую свежую информацию о текущем корпоративном управлении банков. Зоной для улучшения проведенного исследования является расширение базы индикаторов корпоративного управления, а также ретроспектива способа управления компанией в течение некоторого времени. В число наиболее часто используемых в исследованиях факторов, которые не были включены в модель ввиду отсутствия данных в информационном источнике, входят:

  1. Частота встреч совета директоров

Данный фактор по результатам многих исследований является значимым и оказывает положительное влияние на финансовые результаты фирмы.

  1. Частота смены состава совета директоров

Фактор частоты изменений в составе совета директоров также может оказывать влияние на вероятность отзыва лицензии. Новый совет директоров может иметь отдельный взгляд на некоторые подходы к организации деятельности компании по сравнению с предыдущим составом, что повлияет на результаты банка.

  1. Иные характеристикиCEO (возраст, вознаграждение, количество лет на занимаемой должности)

Характеристики главного исполнительного директора оказывают влияние на все управление в целом. Так, например, возраст может выступать в качестве прокси-переменной для характеристики опыта, авторитета и профессионализма менеджера. Размер вознаграждения может влиять на заинтересованность в успехах компании. Количество лет на занимаемой должности может говорить о непосредственном влиянии действий топ-менеджера на деятельность фирмы с момента его вступления в должность.

Результаты данной работы будут полезны собственникам, а также членам советов директоров, которые пытаются выстроить оптимальную систему корпоративного управления. А также данные результаты могут быть полезны контролирующим органам. Согласно исследованию Михаила Мамонова(Мамонов, 2017) «дыры» в капитале компаний возникают неожиданно для контролирующих органов, так как «недобросовестные» банки склонны фальсифицировать отчетность. Представители Центробанка смогут обращать большее внимание на банки с плохим корпоративным управлением, а как следствие, предотвращать неожиданное банкротство организации.

Списоклитературы

  1. Закон РСФСР от 22.03.1991 N 948-1 (ред. от 26.07.2006) "О конкуренции и ограничении монополистической деятельности на товарных рынках"// СПС «КонсультантПлюс».
  2. Федеральный закон от 26.12.1995 N 208-ФЗ (ред. от 07.03.2018) "Об акционерных обществах" // СПС «КонсультантПлюс».
  3. Центральный Банк Российской Федерации. (10 апрель 2014 r.). Письмо "о Кодексе корпоративного управления". Москва, Россия.
  4. Pablo de Andres, M. Elena Romero-Merino, Marcos Santamaría and Eleuterio. (2012). Board Determinants in Banking Industry. An International Perspective.Managerial and Decision Economics, Vol. 33, No. 3 , 147-158.
  5. Amba, S. M. (2013). Corporate governance and firms’ financial performance.Journal of Academic and Business Ethics .
  6. Anastasia Stepanova, Olga Ivantsova. (2016). Do large European banks benefit from sound corporate governance in good and bad times?Journal of Corporate Finance Research, Vol. 10 № 4 , 28-42.
  7. Boyd, B. K. (1995). CEO Duality and Firm Performance: A Contingency Model.Strategic Management Journal, Vol. 16, No. 4 , 301-312.
  8. Catarina Figueira, Joseph Nellis and David Parker. (2006). Does Ownership Affect the Efficiency of African Banks?The Journal of Developing Areas, Vol. 40, No. 1 , 38-63.
  9. Daily, C M; Dalton, D R. (1994). Bankruptcy and corporate governance: The impact of board composition and structure.Academy of Management Journal, vol. 37, no. 6 , 1603–1617.
  10. Eugene F. Fama, Michael C. Jensen. (1983). Separation of Ownership and Control.Journal of Law and Economics, Vol. 26, No. 2, Corporations and Private Property: A Conference Sponsored by the Hoover Institution , 301-325.
  11. Fama, E. F. (1980). Agency Problems and the Theory of the Firm.The Theory of Political Economy , 288-307.
  12. Felício, J., Ivashkovskaya, I., Rodrigues, R., & Stepanova, A. (2014). Corporate governance and performance in the largest european listed banks during the financial crisis.Innovar, vol.24 no.53 , 83-98.
  13. James A. Brickley, Jeffrey L. Coles, Gregg Jarrell. (1997). Leadership structure: Separating the CEO and Chairman of the Board.Journal of Corporate Finance, 3 , 189-220.
  14. Javid, A. Y.; Iqbal, R. (2009). Ownership Concentration, Corporate Governance and Firm Performance: Evidence from Pakistan.The Pakistan Development Review, Vol. 47, No. 4, Papers and Proceedings PARTS I and II Twenty-fourth Annual General Meeting and Conference of the Pakistan Society of Development Economists Islamabad , 643-659.
  15. Jensen, M. C. (1993). The Modern Industrial Revolution, Exit, and the Failure of Internal Control Systems.The Journal of Finance, Vol. 48, No. 3, Papers and Proceedings of the Fifty-Third Annual Meeting of the American Finance Association: Anaheim, California January 5-7, 1993 , 831-880.
  16. Johnand, K and Senbet, L W. (1998). Corporate governance and board effectiveness.Journal of Banking and Finance, vol. 22 , 371-403.
  17. Kee H. Chung, John Elder and Jang-Chul Kim. (2010). Corporate Governance and Liquidity.The Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 45, No. 2 , 265-291.
  18. Leng, A. C. (2004). The Impact of Corporate Governance Practices on Firms' Financial Performance: Evidence from Malaysian Companies.ASEAN Economic Bulletin, vol. 21, №3 , 308-318.
  19. Lipton, M and Lorsch, J W. (1992). A modest proposal for improved corporate governance.The Business Lawyer , 59-77.
  20. Marcus V. Braga-Alves and Kuldeep Shastri. (2011). Corporate Governance, Valuation, and Performance: Evidence from a Voluntary Market Reform in Brazil.Financial Management, Vol. 40, No. 1 , 139-157.
  21. McDonald, M L; Khanna, P and Westphal, J D. (2008). Getting Them to Think outside the Circle: Corporate Governance, CEOs' External Advice Networks, and Firm Performance .The Academy of Management Journal, Vol. 51, No. 3 , 453-475.
  22. Michael C. Jensen and William H. Meckling. (1979). Rights and Production Functions: An Application to Labor-Managed Firms and Codetermination.The Journal of Business, Vol. 52, No. 4 , 469-506.
  23. Michael L. McDonald, Poonam Khanna and James D. Westphal. (2008). Getting Them to Think outside the Circle: Corporate Governance, CEOs' External Advice Networks, and Firm Performance.The Academy of Management Journal, Vol. 51, No. 3 , 453-475.
  24. Mikhail Mamonov, Andrei Vernikov. (2017). Bank ownership and cost efficiency: New empirical evidence from Russia.Economic Systems, 41 , 305-319.
  25. Mohan, T. T.; Ray, S. C. (2004). Comparing Performance of Public and Private Sector Banks: A Revenue Maximisation Efficiency Approach.Economic and Political Weekly, Vol. 39, No. 12, Money, Banking and Finance , 1271-1272, 1274-1276.
  26. Seema Pissaris, Wendy Jeffus and Kimberly C. Gleason. (2010). The Joint Impact of Executive Pay Disparity and Corporate Governance on Corporate Performance.Journal of Managerial Issues, Vol. 22, No. 3 , 306-329.
  27. Smith, C W and Wakeman, L E. (1985). Determinants of corporate leasing policy.Journal of Finance, vol. 10 , 895-908.
  28. Sydney Finkelstein and Donald C. Hambrick. (1996). Strategic Leadership: Top Executives and Their Effects on Organizations.West Publishing Company .
  29. Yasser, Q. R. (2011). Corporate Governance and Firm Performance: An Analysis of Family and Non-family Controlled Firms .The Pakistan Development Review, Vol. 50, No. 1, 50th Anniversary Issue , 47-62.
  30. Zheka, V. (2005). Corporate Governance, Ownership Structure and Corporate Efficiency: The Case of Ukraine.Managerial and Decision Economics, Vol. 26, No. 7 , 451-460.
  31. А. В. Верников, М. Е. Мамонов. (2015). Сравнительный анализ эффективности госбанков и частных банков в России: новые расчеты.Деньги и кредит, № 7 , 21-32.
  32. Гаранина Т. А., Муравьев А. А. (2018). Советы директоров российских публичных компаний: гендерный аспект.Вопросы экономики, № 2 , 142-155.
  33. Карминский, А.М.; Костров, А.В. (2013). Моделирование вероятности дефолта российских банков: расширенные возможности.Журнал НЭА, № 1 (17) , 64-86.
  34. Кузнецов, М. (2015). Индекс корпоративного управления как один из инструментов развития лучшей национальной практики. OESD Rusaaia Corporate Governance Rountable.
  35. Мамонов, М. (2017). «Дыры» в капитале обанкротившихся российских банков: старые факторы и новые гипотезы.Экономическая политика, Т. 12, № 1 , 166–199.
  36. Роджер Баркер, Александр Варварин, Анна Василенко, Татьяна Долгопятова, Александр Иконников, Анна Кузнецова, Игорь Розанов, Андрей Яковлев. (2017).Индекс корпоративного управления России 2017. Москва: Ассоциация независимых директоров.
  37. Рыбалка, А. И. (2017). Моделирование вероятности дефолта в строительном секторе: факторы корпоративного построения.Корпоративные финансы, Т. 13, No3 , 79-99.
  38. Федорова, Е А; Зеленков, Ю А; Чекризов, Д В и Добрянская, П С. (2016). Анализ влияния корпоративного управления на банкротство российских компаний на основе метода Partial least squares path modeling.Корпоративные финансы (2 (38)), 108-123.




Похожие работы, которые могут быть Вам интерестны.

1. ИССЛЕДОВАНИЕ ПУТЕЙ ПОВЫШЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ РОССИЙСКИХ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ

2. Исследование влияния массы и момента инерции груза на динамические и статические характеристики позиционной системы управления

3. Исследование особенностей влияния трансформационного и транзакционного стилей управления виртуальными командами на успех проекта и удовлетворенность членов команды

4. ФОРМИРОВАНИЕ РЕЙТИНГОВ ДЛЯ РОССИЙСКИХ БАНКОВ

5. PRIVATE BANKING В ПРАКТИКЕ РОССИЙСКИХ БАНКОВ

6. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ СДЕЛОК ПО СЛИЯНИЯМ И ПОГЛОЩЕНИЯМ НА ДОХОДНОСТЬ БАНКОВ

7. Анализ факторов, определяющих динамику цен акций российских банков

8. Уровень диверсификации, его влияние на качество кредитного портфеля. Пример российских банков

9. Субъекты корпоративного управления и особенности их функционирования

10. ВЛИЯНИЕ КОРПОРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ НА СТРУКТУРУ КАПИТАЛА КОМПАНИИ