Исследование влияния корпоративного управления на отзыв лицензий у российских банков
Ознакомление с теоретическим обзором работ по корпоративному управлению и банкротству банков. Построение и характеристика содержания модели на обучающей выборке и определение значимых параметров, которые оказывают влияние на вероятность отзыва лицензии.
| Рубрика | Банковское, биржевое дело и страхование |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 15.09.2018 |
| Размер файла | 271,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
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.
3. 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.
3.1 Выборка
Данные были собраны самостоятельно на основе информации, отраженной на сайте ЦБ РФ, а также на информационном портале banki.ru.
В выборку попали банки, входившие в рейтинг сайта banki.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. 2. 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. 3. Причина отзыва лицензии у банков*
*Расчеты автора
Таблица 1 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 роли CEO 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 переменной licence.
Таблица 2. 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.
3.2 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).
,
где - вероятность наступления события для i-ого банка;
- значение j-ого фактора для i-ого банка;
- значение коэффициента перед j-ым фактором.
Коэффициенты в модели оценивались по методу максимального правдоподобия. Для интерпретации использовались коэффициенты модели, а также odds. Odds - это отношение вероятности успеха к вероятности неудачи.
3.3 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.
3.4 Оценка предсказательной способности модели
Наиболее популярным методом проверки качества предсказательности логит-модели является построение ROC-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.
В ROC-анализе существует понятие ошибок I и II рода. При сравнении предсказанных значений и фактических показания классифицируются на 4 группы, которые представлены в таблице 3.
Таблица 3 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 ошибка II рода. Событие не свершилось, однако модель определяет его как свершившееся.
FN - значения, определенные, как отрицательные, когда такими не являются. Это ошибка I 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 построения ROC-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).
,
,
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 значениях TP и TN. Для ROC-кривой строится график, на котором представлены выпуклая кривая. Площадь под данной кривой и необходимо максимизировать (что сделает кривую более выпуклой).
Рис. 4. Пример ROC-кривой
В данной работе ROC-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 значение AUC и процент корректно предсказанных значений.
О качестве предсказательной способности можно судить по шкале AUC.
Таблица 4 Определение качества модели по размеру AUC*
|
Значение AUC |
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».
4. Результаты
При первичном построении модели выяснилось, что многие переменные не значимы. В таблице 5 приведены оценки модели для обучающей выборки, odds ratios, а также их статистическая значимость.
Таблица 5 Первичная оценка модели
|
Переменная |
Обозначение |
Значение коэффициентов |
Значение odds |
|
|
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 роли CEO 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.
2) Форма организации;
Стоит отметить, что переменная form, 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.
3) 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.
4) Пол главного управляющего директора;
Как показало исследование, если пост CEO 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.
5) 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.
6) 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.
7) 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.
8) Доля иностранного капитала;
Данная работа является подтверждением результатов предыдущих исследований в области корпоративного управления, свидетельствующих о положительном влияния иностранного участия в капитале банка.
9) 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»).
2) Совмещение роли CEO и председателя правления.
Так называемая в англоязычной литературе переменная Duality 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 переменной aff.
3) Пересечение составов СД и правления
Зачастую в составе совета директоров в качестве члена присутствует CEO. Модель указывает на то, что данная переменная не служит индикатором для определения вероятности отзыва лицензии, так как CEO 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.
4) 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.
5) 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.
6) 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.
7) 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 работе Leng (Leng, 2004). Однако включение полинома не привело к состоятельным результатам, то есть предположение о существовании предельной зависимости от размера фирмы было ложным.
8) Наличие пакета акций или доли в компании у председателя совета директоров или главного исполнительного директора
Участие в капитале компании главы совета директоров или CEO 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 и odds представлены в таблице 6.
Таблица 6. 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 7. 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 (ошибка I рода) и ложно определила случай как положительный, то есть классифицировала банк как действующий, у 21,69% наблюдений (ошибка II рода).
На рисунке 5 изображена ROC-кривая для контрольной выборки. Площадь под кривой составила 0,8533, что говорит об очень хорошей предсказательной силе модели.
Рис. 5. 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. 6. 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.
2) 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.
3) Иные характеристики CEO (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.
Список литературы
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 Santamarнa 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. Felнcio, 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.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Оценка финансового состояния банка в рамках рейтинговых систем. Преимущества и недостатки действующих систем оценки финансовой устойчивости банков. Построение модели отзыва лицензий у коммерческих банков с использованием использованы пакетов CART и REEM.
курсовая работа [997,2 K], добавлен 20.10.2016Выявление ключевых показателей общедоступной банковской отчетности, которые бы могли выполнять роль предикторов при оценке вероятности отзыва лицензии по причине проведения сомнительных операций. Построение модели по дефолтам банка и данным операциям.
дипломная работа [378,9 K], добавлен 03.07.2017Характеристика банковских лицензий: понятие, назначение, виды. Анализ основания отзыва лицензии у коммерческого банка; сущность отказа в выдаче лицензии. Особенности выдачи лицензии на осуществление банковских операций без ограничения сроков действия.
реферат [49,7 K], добавлен 22.06.2012Классические и альтернативные методы прогнозирования банкротства. Применение существующих методик оценки вероятности дефолта/отзыва лицензии на осуществление банковской деятельности для коммерческих банков. Решение проблемы несбалансированности данных.
дипломная работа [794,8 K], добавлен 19.09.2016Понятие, признаки и виды банковской лицензии. Основания, процедура и правовые последствия отзыва лицензии на совершение банковских операций. Приостановление и аннулирование лицензий. Анализ практики отзыва лицензии на проведение банковских операций.
дипломная работа [355,2 K], добавлен 01.08.2008Понятие коммерческого банка и его организационное устройство. Анализ современной ситуации в области регулирования деятельности коммерческих банков. Характеристика кредитных организаций в России. Особенности порядка лицензирования и причин отзыва лицензии.
курсовая работа [116,4 K], добавлен 21.04.2015Государственная регистрация кредитных организаций в Банке России. Необходимость банковского лицензирования. Виды и содержание лицензии, случаи ее отзыва. Классификация банков, принципы их деятельности. Пассивные и активные банковские операции и сделки.
контрольная работа [29,8 K], добавлен 10.02.2015Определение задачи создания механизмов раннего предупреждения. Особенности разработки модели, которая адекватно определяет вероятность дефолта российских банков, и в обосновании областей применения полученной модели в соответствии с целями регулятора.
статья [172,6 K], добавлен 07.08.2017Кассовые операции коммерческих банков. Задачи банков всех уровней в работе по составлению прогноза кассовых оборотов. Случаи отзыва у кредитной организации лицензии на осуществление банковских операций. Сделки, осуществляемые кредитной организацией.
контрольная работа [40,0 K], добавлен 24.11.2010Исследование стратегий интернационализации фирм и причин выхода компаний на зарубежные рынки. Выявление специфических характеристик банковской деятельности и банковских услуг. Анализ влияния факторов на решение об интернационализации российских банков.
дипломная работа [255,3 K], добавлен 09.09.2016Описание ключевых терминов, описывающих валютные операции. Особенности осуществления банковских операций в нашей стране. Порядок получения и отзыва лицензий банками на проведение валютных операций. Специфика оформления документации, виды лицензий.
реферат [15,9 K], добавлен 11.10.2011Определение понятия и назначения рейтинга банков. Ознакомление с основами деятельности российских рейтинговых агенств. Рассмотрение примеров оценки банков по собственному капиталу, по объемам выданных беззалоговых кредитов в I полугодии 2009 года.
презентация [164,4 K], добавлен 11.12.2014Специфика банка, как предприятия. Взаимодействие государства и коммерческих банков. Роль банков в привлечении инвестиций. Роль, занимаемая банками в России. Регулирования деятельности коммерческих банков. Ассоциация российских банков.
курсовая работа [30,6 K], добавлен 25.03.2004Сущность, структура коммерческих банков. Основные направления деятельности коммерческих банков в современных российских условиях. Сравнительный анализ России с другими странами по основным макроэкономическим показателям. Классификация коммерческих банков.
курсовая работа [41,3 K], добавлен 10.08.2011Виды и способы наблюдения зависимости прибыльности банков от сумм кредитных вкладов, построение и анализ вариационных рядов распределения. Построение однофакторной модели взаимосвязи и определение формы корреляционного уравнения по частотам и регрессии.
курсовая работа [346,4 K], добавлен 01.10.2012Изучение сущности пассивов банков, определение их видов и форм. Исследование методов управления ресурсами коммерческих банков. Выявление проблем в управлении пассивами и формировании депозитной политики; предложение мероприятий по их устранению.
курсовая работа [821,4 K], добавлен 19.01.2015Исследование места коммерческих банков в современной банковской системе Российской Федерации. Способы классификации коммерческих банков. Анализ деятельности крупнейших российских банков. Лизинговые, трастовые и консалтинговые операции, кредитные услуги.
курсовая работа [42,0 K], добавлен 30.11.2014Основная цель функционирования коммерческих банков, характеристика основных выполняемых функций и проводимых операций. Принципы функционирования центральных банков, их функции, назначение в рыночной экономике и влияние на деятельность коммерческих банков.
реферат [26,3 K], добавлен 07.11.2009Понятие банковской системы. Правовое регулирование банковских операций. Нормы, регулирующие основания и отзыв банковской лицензии. Реорганизация кредитной организации. Нормативные акты, направленные на стабилизацию финансово-экономической системы РФ.
курсовая работа [42,6 K], добавлен 25.08.2010Взаимоотношения коммерческих банков с Центральным банком страны. Становление российской банковской системы. Проблемы деятельности иностранных банков на российской территории и российских банков за границей. Концепции развития банковского сектора РФ.
курсовая работа [60,3 K], добавлен 20.07.2011
