2. Финансовый рычаг - это отношение заемного капитала к собственному капиталу компании. Данная переменная отражает финансовую устойчивость компании и степень риска. Чем меньше финансовый рычаг, тем устойчивее положение предприятия. С другой стороны, заемный капитал позволяет увеличить коэффициент рентабельности собственного капитала, и получить дополнительную прибыль на собственный капитал.

(4)

3. Показатель чистой прибыли. Данным показателем будем являться рентабельность собственного капитала, рассчитывается по следующей формуле:

(5)

Чем выше рентабельность, тем лучше фирма использует собственный капитал компании. С позиции собственников данный показатель важен для акционеров, так как характеризует прибыль, которую получит собственник, инвестируя в компанию.

4. Возраст компании - это контрольная переменная. Данная переменная демонстрирует возраст компании и поможет провести сравнения между старыми и молодыми фирмами. Можно выделить два разных видения в эволюции организации фирм: первое предполагает, что старые и крупные организации становятся все более доминирующими на рынке и отрасли, второе предполагает, что по мере старения компании становятся менее способными реагировать на новые изменения (Fichman and Levinthal, 1991). Более того, некоторые ученые отмечали нелинейную зависимость между возрастом компании и её производительностью. Выделяли U-образную форму, поскольку производительность компании первоначально страдает от своей новизны, прежде чем увеличиться благодаря зрелости и эффектов обучения, а затем уменьшается из-за обязательств старости (Coad, Krafft, Holm, Quatraro, 2015)

5. Собственность государства - это дамми переменная, где 1 - если государство владеет акциями компании, и 0 - в противном случае. Данная переменная отражают особенность корпоративного управления в России.

6. Переменные года - являются дамми-переменными, которые отвечают за каждый год с 2012 по 2016. Данные переменные нужны для того, чтобы учесть панельную структуру данных.

Мы включаем в анализ переменную «год», чтобы учесть временную структуру данных в сквозной регрессии, речь о которой пойдет в следующем разделе.

В результате получаем эконометрическую модель следующего вида:

TOBIN's Q = + Размер Совета директоров+ Доля независимых директоров+ Возраст CEO + Пол CEO + Связи CEO по опыту работы+ Связи CEO по образованию + Размер фирмы+ Финансовый рычаг+ ROE + Взаимосвязанный Советы + Среднее число других Советов + 2016 год + 2015 год + 2014 год + 2013 год + 2012 год + ?

Данные в выборке представляются собой панель за 5 лет, и мы предполагаем наличие простых линейных зависимостей между зависимой и независимыми переменными. Таким образом, анализ модели будет оценен с помощью метода наименьших квадратов.

В следующем разделе представлены основные результаты данного исследования.



4. Результаты исследования

4.1 Предварительный анализ данных

В первую очередь следует проанализировать разные связи CEO с членами Совета директоров с 2012 по 2016 года.

Как мы можем видеть из приведенной выше диаграммы, связей CEO с директорами по опыту работы больше нежели связей в образовании. Одной из причин этого явления может быть то, что во многих крупных компаниях в состав Совета директоров входят иностранные директора, которые никогда не учились в российских университетах, но которые имеют опыт работы в нескольких отечественных компаниях. Несмотря на единственное большое значение связей в образовании, в большинстве Советов директоров его члены вместе с CEO заканчивали разные высшие учебные заведения.

Таким образом, в данной выборке слабые связи между CEO и членами Совета директоров строились в основном на текущем и предыдущем опыте работы.

Далее оценим описательные статистики выборки по финансовым переменным. Всего получилось 93 компании за 5 лет, то есть 465 наблюдений.

Таблица№1

Описательные статистики финансовых переменных

Переменные	Количество наблюдений	Среднее	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
Коэффициент Тобина	465	0.6272559	0.9568813	0.012	9.185106
Финансовый рычаг	465	3.151992	0.124469	-19.17329	247.2897
Размер компании	465	25.81967	1.297356	22.05774	30.93918
ROE (%)	465	0.79	15.49001	-11.19222	333.6447

Мы можем наблюдать аномальные выбросы по переменным финансового рычага и рентабельности собственного капитала. Более того, стандартное отклонение по переменной ROE тоже является достаточно высоким. В обоих случаях существуют сильно завышенные и отрицательные значения, которые не дают состоятельные оценки коэффициентов в выборке.

С помощью графиков и гистограмм распределения были удалены выбросы по переменным финансового рычага и рентабельности собственного капитала. Также были удалены все отрицательные значения финансового рычага, таких значений оказалось немного, что можно считать аномалией, так как отрицательный финансовый рычаг ведёт к банкротству компаний. В данной выборке отсутствовали выбросы по переменным, отвечающим за характеристики корпоративного управления.

Таким образом, с помощью гистограмм распределения мы избавились от выбросов и получили итоговую выборку с 452 наблюдениями.

Описательные статистики всех переменных итоговой выборки представлены в таблице 2.



Таблица 2

Описательные статистики всех переменных после удаления выбросов

Переменные	Количество наблюдений	Среднее	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
Коэффициент Тобина	452	0.6393737	0.9673488	0.012	9.185106
Финансовый рычаг	452	2.580387	4.110571	0.000241	31.10688
Размер компании	452	25.84415	1.611573	22.53479	30.93918
ROE (%)	452	0.1172934	0.3099418	-2.13293	1.758387
Государственная собственность	452	0.2765487	0.4477869	0	1
Размер Совета директоров	452	10.32258	2.615279	5	19
Доля независимых директоров	452	0.2707002	0.2340666	0	1
Пол CEO	452	0.9955752	0.0655119	0	1
Возраст CEO (лет)	452	49.74336	8.55124	28	72
Связи CEO по опыту работы	452	0.0800221	0.100232	0	0.4545455
Связи CEO по образованию	452	0.0187316	0.0755153	0	0.8181818
Взаимосвязанные Советы	452	0.7455752	0.43602	0	1
Среднее число других Советов, в которых служат директор	452	1.842407	1.767164	0	10.09
Возраст компании	452	27.86947	23.35342	5	93

Описательные статистики выборки, представленные в Таблице №2, позволяют сделать следующие выводы:

Как мы можем видеть средний возраст генерального директора компании составляет 49 лет. Средний возраст CEO в России составляет 45-50 лет https://www.vedomosti.ru/management/articles/2014/08/26/gendirektora-sozreli, таким образом директора в нашей выборке соответствуют российскому уровню.

Что касается пола генерального директора, то в данной выборке большинство CEO являются мужчинами и крайне мало женщин, что также характерно для российского корпоративного управления.

Рассмотрим характеристики фирм, представленных для анализа. Несмотря на удаления выбросов, максимальное значение финансового рычага, которое было получено в 2016 году, остается достаточно большим, но не является выбросом.

Среднее значение показателя финансового рычага говорит нам о том, что в среднем доля заемного капитала превышает долю собственного капитала в два с половиной раза. Следовательно, компании способны функционировать за счет заемных средств.

Нам сложно сделать вывод по показателю прибыльности или рентабельности собственного капитала о том, насколько прибыльными являются компании. Во многих компаниях наблюдалось снижение чистой прибыли в 2012-2013 годах по сравнению с последующими годами. Особенно это заметно в компаниях нефтегазовой отрасли.

Данное явление может быть связано с замедлением роста цен на нефть и ухудшением позиций российских компаний на мировых сырьевых рынках https://burneft.ru/archive/issues/2015-03/3. По показателю логарифма совокупных активов, который характеризует размер фирмы, можно отметить, что в исследовании принимают участие разные компании, но все они являются достаточно крупными, поэтому стандартное отклонение логарифма совокупных активов невелико.

Средний размер Совета директоров в выборке составляет 10 человек, что является правдоподобным результатом, так как статистика свидетельствует, что средний размер совета в России составляет 9 человек http://www.ricd.ru/db.php?db_id=304&l=ru.

Средняя доля независимых директоров составляет 27%, что также соответствует правилу листинга на Московской бирже https://www.moex.com/a2585, где директоров должно быть не менее 1/5 Совета директоров.

Среднее число других Советов, в которых одновременно служат директора не более 2, что говорит о нам о нормальности занятости директоров, которые могут совмещать свои позиции и осуществлять эффективную деятельность. Хотя в Кодексе корпоративного управления ЦБ РФ 2014 не содержится указания на конкретное число внешних позиций, которые может занимать член Совета.

Из описательных статистик мы приходим к выводу, что выборка является вполне репрезентативной и соответствует российской действительности. Однако мы не можем распространить результаты на генеральную совокупность, поскольку исследуемые 93 компании нельзя сравнивать со всеми компаниями в России. Однако данные результаты могут быть вполне полезны для схожих по размеру компаниям, которые также котируются на ММВБ.

Далее представлены результаты корреляционного анализа (см. Приложение 1). Как можно видеть, корреляция между зависимыми и независимыми переменными достаточно слабая.

Положительная значимая корреляция в 49% наблюдается между переменными рентабельности собственного капитала и коэффициентом Тобина. Данный факт объясняется тем, что финансовое состояние компании на рынке связано прямой зависимостью с бухгалтерскими показателями внутри компании.

Переменные, отвечающие за социальные связи CEO с членами Совета директоров и за взаимосвязанные Советы, не коррелируют друг с другом более чем на 20%, что говорит о том, что совместный опыт директоров не связан с совместным образованием CEO и директоров.

По итогам данного анализа переменных на наличие мультиколлинеарности не было выявлено других случаев, когда коэффициент корреляции больше 50%. Следовательно, можно говорить об отсутствие мультиколлинеарности. В следующем разделе перейдем к непосредственному оцениванию моделей.



4.2 Результаты регрессионного анализа

В данной части исследования мы будем оценивать уравнение регрессии с зависимой переменной Q Tobina с помощью эконометрического пакета STATA Ратникова Т. А. Анализ панельных данных в пакете STATA //Методические указания к компьютерному практикуму по курсу «Эконометрический анализ панельных данных».2004.

Наша выборка представлена панельными данными, отсюда следует, что в регрессионном анализе была учтена временная структура панельных данных и оценена регрессия с разными эффектами.

Существует три вида моделей: со случайными эффектами, с фиксированными эффектами и модель сквозной регрессии.

Модели со случайными и фиксированными эффектами отражает ненаблюдаемые индивидуальные эффекты не зависят от времени и отвечают за переменные, которые не были включены в регрессию. Модель с детерминированными эффектами учитывает внутригрупповой фиксированный эффект в выборке. Этот метод позволяет сгладить ненаблюдаемые индивидуальные эффекты. Более того, в модели с фиксированными эффектами оценки получаются состоятельными ввиду отсутствия эндогенности. Теоретически данный метод наиболее походит к исследуемой выборке, так как наблюдениями являются компании с определенными характерными для всех признаками (российские компании, которые котируются на одной бирже).

Однако модель с фиксированными эффектами не позволяет оценить инвариантные во времени переменные. В данном исследовании такой переменной является фиктивная переменная на государственное владение акциями компании. Так как в работе исследуется небольшой промежуток времени, государство не покупало и не продавало акции компаний, котирующихся на бирже. Таким образом, модель с фиксированными эффектами не позволяет оценить все зависимые переменные в рамках исследуемой выборки.

Модель со случайными эффектами является своего рода компромиссом между моделями с фиксированными эффектами и сквозной регрессией. Также модель учитывает переменные, которые неизменны во времени. Для оценки регрессии со случайными эффектами используется обобщенный МНК (Ратникова, 2004).

Тем не менее в модели присутствует эндогенность, кроме того, выборка должна быть случайной. В нашем случае выборка была отобрана не случайным образом, а были выбраны компании, которые входят в расширенный листинг Московской биржи.

В данном исследовании мы будем использовать модель сквозной регрессии, которая оценивается методом наименьших квадратов. Однако сквозная регрессия не учитывает временную структуру панельных данных. Следовательно, возникают две важные проблемы: гетерогенное смещение и смещение самоотбора. Если не учесть в модели данные факторы, то оценки модели будут смещены и несостоятельны (Ратникова, 2006). Именно поэтому далее мы оценили модель сквозной регрессии и включили в неё переменные года, для того чтобы учесть временную структуру.

Далее мы рассмотрим выбранную модель сквозной регрессией. Эконометрическая модель была оценена в статистическом пакете Stata. Результаты построенной регрессии представлены в таблице 3.

Таблица №3

Результат регрессии

	TOBIN's Q
Финансовый рычаг	-0.0198954*
Размер компании	-0.0414538
ROE (%)	1.395317***
Государственная собственность	0.0593441
Размер СД	-0.034553**
Доля независимых директоров	0.227464
Пол CEO	0.4862002
Возраст CEO (лет)	0.0000131
Связи CEO по опыту работы	0.23146
Связи CEO по образованию	-0.1108803
Взаимосвязанные Советы	-0.0883434
Среднее число других Советов, в которых служат директора	-0.0576093**
Возраст компании	-0.0031805*
Год 2016	0
Год 2015	-0.2810429**
Год 2014	-0.2272099*
Год 2013	-0.3359832***
Год 2012	-0.316413**
Константа	1.870373**
Количество наблюдений	452
Adjusted R-squared	0.2826
F-st	11.45***
В скобках указаны значения стандартных ошибок *- коэффициент значим на уровне 10%, ** - коэффициент значим на уровне 5%, *** - коэффициент значим на уровне 1%

Для начала отметим, что данная модель является значимой с хорошим, но недостаточно высоким качеством. Большинство переменных, отвечающих за характеристики фирмы, являются значимыми. Так, например рентабельность собственного капитала положительно связана с зависимой переменной Tobin's Q. Напротив, финансовый рычаг показывает обратную зависимость с рыночной капитализацией. Следовательно, на уровне значимости 10% рынок отрицательно реагирует на большое присутствие заемного капитала в компании. Более того, контрольная переменная на возраст компании имеет значимый негативный эффект на уровне 10%, что может свидетельствовать об обратной зависимости возраста и стоимости компании, однако коэффициент перед этим показателем достаточно мал.

Переменная размера Совета директоров показывает отрицательное влияние на рыночную стоимость компании на уровне значимости 10%. Это может быть обусловлено неэффективностью функционирования больших Советов директоров из-за сложности решения агентской проблемы (Thomsen, Conyon, 2012). Большие Советы могут не обладать высокой эффективностью из-за неспособности быстро принимать решения и медленную адаптацию к новым обстоятельствам.

Исследуемые переменные на социальные связи CEO с членами Совета директоров не показали значимости, а, следовательно никакого влияния, поэтому не подлежат интерпретации.

Другая исследуемая переменная - среднее число других Советов, в которых служат директора является значимой. Вследствие этого, на уровне значимости 5% существует отрицательный эффект от участия членов Совета директоров во множестве других Советов. Таким образом, данная гипотеза подтвердилась в нашем исследовании.

Переменные, отвечающие за года, показали отрицательное влияние. Следовательно, существует тенденция по снижению рыночной стоимости компаний в течение заданного периода. Переменная 2016 года была пропущена из-за коллинеарности.

Теперь мы проверим, подтверждаются или опровергаются наши гипотезы.

H1: социальные связи CEO с членом Совета директоров отрицательно влияют на рыночную стоимость компании.

Ввиду незначимости ни одного из индексов социальных связей, мы не можем подтвердить или опровергнуть данную гипотезу.

Н2: чем больше директоров в Совете участвуют в Советах других компаний, тем выше рыночная стоимость компании.

Данная гипотеза опровергается на уровне значимости 5%. Таким образом, можно сделать вывод о высокой занятости директоров, которая отрицательно влияет на стоимость компании.

H3: взаимосвязанные Советы директоров отрицательно влияют на рыночную стоимость компании.

Переменная взаимосвязи представляет собой фиктивную переменную на каждый Совет директоров. В нашем уравнении переменная не значима, следовательно мы не можем подтвердить или опровергнуть данную гипотезу.

В нашей модели имеет место быть проблема эндогенности, с которой чаще всего сталкиваются исследователи. Возможно, именно из-за эндогенности коэффициенты, полученные в регрессии, могут быть недостоверными. Для того чтобы повысить качество модели нам следует разобраться в причинах возникновения эндогенности, так как мы не можем исключить её до конца из-за существования переменных, которые могут оказывать влияние на рыночную стоимость компании, но которых нет в нашей модели. Например, выборка директоров достаточно мала и не по всем директорам можно найти информацию, так как малое количество фирм раскрывают информацию о своих сотрудниках детально, а также поскольку не все личные данные возможно найти в сети Интернет. Более того, возможна проблема самоотбора, так как в выборку включены только крупнейшие российские компании, и нам недоступна генеральная совокупность. Благодаря тому, что зависимая переменная является рыночным индикатором, а рынок и инвесторы реагируют после появления каких-либо новостей или событий в корпоративном управлении, мы можем исключить влияние зависимой переменной на независимые переменные, а именно это является последствием эндогенности.

Возможно, что полученные значения коэффициентов кажутся довольно малыми, кроме коэффициента при рентабельности капитала. Тем не менее, среди выбранных характеристик наиболее часто меняющейся будет прибыльность или ROE. В компаниях довольно редко происходят большие изменения в корпоративном управлении, а именно среди Совета директоров и CEO. Но если такие изменения происходят, то их трудно выделить в годовых отчетах компании. Такого рода изменения следует прослеживать мгновенно, как реакцию рынка на новую информацию. К сожалению, в России информация про существования социальных связей между CEO и Советом директоров, а также информация про высокую занятость директоров не публикуется в новостях. Поэтому мы не можем быть уверены, что данные особенности исполнительных органов компании могут повлечь за собой изменения в её стоимости.

Подводя общие итоги, следует отметить, что по результатам регрессионного анализа опровергается одна гипотеза из трех поставленных в «Исследовательском вопросе».

В заключительном разделе определим ключевые выводы работы, рассмотрим основные ограничения исследования, а также возможности для его продолжения.



Заключение

Нам не удалось определить направление влияния социальных связей CEO с членами Совета директоров на стоимость российских компании. Отсутствие влияние может быть связано со спецификой корпоративного управления в России и как уже упоминалось ранее с отсутствием полной информации о директорах. Более того, все предыдущие исследования проводились в развитых странах, в российской практике такого типа исследование отсутствует.

В основном в исследованиях наличие каких-либо связей между директорами или директорами и CEO рассматривались с точки зрения осуществления основной функции Совета, а именно мониторинга (Hwang, Kim, 2009). Исследования прошлых лет доказывали, что существование социальных связей CEO с членами Совета директоров оказывает отрицательное влияние на стоимость компании (Fracassi and Tate, 2012)

Тем не менее, несмотря на отсутствие ключевой связи между директорами с CEO, в нашем исследовании опровергается гипотеза о том, что участие директоров во многих Советах положительно влияет на стоимость компании. Тем самым можно сделать вывод, что занятость директоров во множестве Советов отрицательно влияет на стоимость компании. Однако мы находим противоположные выводы в работе Мартина (2015), где он приходит к выводу, что финансовые показатели улучшаются при взаимосвязанных директорах в Советах, но только при условиях высокой неопределенности (Martin G., Gцzьbьyьk R., Becerra M., 2015).

К сожалению, мы не можем применить данное исследование социальных связей CEO и членов Совета директоров как рекомендации по формированию Совета. Во-первых, потому что наша выборка не подтвердила существование влияния на стоимость компании, а во-вторых, потому что существование данных связей никаким образом не регламентируются в кодексе корпоративного управления. Однако ввиду того, что одна гипотеза все же не подтвердилась, российским компаниям следует назначать в Советы директоров, которые совмещают небольшое количество должностей. В противном случае эффективность такого Совета падает и с точки зрения корпоративного управления, и с точки зрения финансовых показателей.

Однако несмотря на незначимость коэффициентов регрессии, отвечающих за количество независимых директоров в Совете директоров, а также за взаимосвязанные Советы и индексы социальных связей CEO, модель показывает значимый совместный эффект регрессоров.

Не следует забывать и об основных ограничениях исследования:

1. Размер выборки. Невозможно собрать информацию обо всех существующих российских компаниях, поэтому в исследование включены компании расширенного листинга ММВБ, и которые предоставляют в открытый доступ - бухгалтерские и годовые отчетности.

2. Переменные, которые включены в исследование, не являются исчерпывающими. Возможно, существуют другие характеристики, связанные с Советом директоров и CEO, которые оказывают влияние на привлекательность компании перед инвесторами. Более того, есть интересные переменные, связанные с социальным взаимодействием членов Совета директоров и CEO, которые нам не удалось собрать, но которые были использованы в зарубежных исследованиях, например членство директоров в непрофессиональных организациях.

3. Также исследование имеет небольшой временной промежуток, по сравнению с другими исследованиями, что уменьшает выборку. Более того, мы не учитывали внешние факторы, которые могут влиять на стоимость российских компаний. Это могут быть политические новости или санкции, которые в исследуемый промежуток времени влияли на выбранную нами зависимую переменную.

Для будущих исследований социальных связей директоров и CEO следует создать специальный ресурс с полной информацией о действующих директорах в компаниях России. Также следует подумать о других возможных способах вычисления индексов социальных связей между каждым директором конкретно, а не в качестве доли директоров от Совета в целом.

Далее стоит отметить, что Tobin's Q не единственный индекс для измерения деятельность фирмы. Следующие исследования могут включать такие зависимые переменные как: доходность акции, коэффициент платежеспособности и другие.

Для будущих исследований рекомендуется рассмотреть возможность использования более широкого набора данных за большее количество лет, или, возможное использование кросс-секционных данных по большему числу компаний.



Список использованной литературы

1. Гаранина Т. А., Муравьев А. А. Советы директоров российских публичных компаний: гендерный аспект //Вопросы экономики. - 2018. - №. 2. - С. 142-155.

2. Ратникова Т. А. Анализ панельных данных в пакете STATA //Методические указания к комьютерному практикуму по курсу «Эконометрический анализ панельных данных». Москва, ГУ ВШЭ-2004. - 2004.

3. Ратникова Т. А. Введение в эконометрический анализ панельных данных //Экономический журнал Высшей школы экономики. - 2006. - Т. 10. - №. 2.

4. Adams R. B., Ferreira D. A theory of friendly boards //The journal of finance. - 2007. - Т. 62. - №. 1. - С. 217-250.

5. Adams R., Ferreira D. Diversity and incentives: evidence from corporate boards //Unpublished working paper, University of Stockholm. - 2003.

6. Adler P. S., Kwon S. W. Social capital: Prospects for a new concept //Academy of management review. - 2002. - Т. 27. - №. 1. - С. 17-40.

7. Barnhart S. W., Marr M. W., Rosenstein S. Firm performance and board composition: Some new evidence //Managerial and decision economics. - 1994. - Т. 15. - №. 4. - С. 329-340.

8. Baysinger B. D., Butler H. N. Corporate governance and the board of directors: Performance effects of changes in board composition //Journal of Law, Economics, & Organization. - 1985. - Т. 1. - №. 1. - С. 101-124.

9. Bhagat S., Black B. Board independence and long-term firm performance //unpublished paper, University of Colorado. - 2000.

10. Brennan N. Boards of directors and firm performance: is there an expectations gap? //Corporate Governance: An International Review. - 2006. - Т. 14. - №. 6. - С. 577-593.

11. Coad A. et al. Firm age and performance //Journal of Evolutionary Economics. - 2018. - Т. 28. - №. 1. - С. 1-11.

12. Core J. E., Holthausen R. W., Larcker D. F. Corporate governance, chief executive officer compensation, and firm performance //Journal of financial economics. - 1999. - Т. 51. - №. 3. - С. 371-406.

13. Demsetz H., Lehn K. The structure of corporate ownership: Causes and consequences //Journal of political economy. - 1985. - Т. 93. - №. 6. - С. 1155-1177.

14. Fama E. F., Jensen M. C. Agency problems and residual claims //The journal of law and Economics. - 1983. - Т. 26. - №. 2. - С. 327-349.

15. Fan J. P. H., Wong T. J. Corporate ownership structure and the informativeness of accounting earnings in East Asia //Journal of accounting and economics. - 2002. - Т. 33. - №. 3. - С. 401-425.

16. Fang Y., Francis B., Hasan I. More than connectedness-Heterogeneity of CEO social network and firm value //Bank of Finland Research Discussion Paper. - 2012. - №. 26.

17. Ferris S. P., Jagannathan M., Pritchard A. C. Too busy to mind the business? Monitoring by directors with multiple board appointments //The Journal of finance. - 2003. - Т. 58. - №. 3. - С. 1087-1111.

18. Fichman M., Levinthal D. A. Honeymoons and the liability of adolescence: A new perspective on duration dependence in social and organizational relationships //Academy of Management review. - 1991. - Т. 16. - №. 2. - С. 442-468.

19. Fracassi C., Tate G. External networking and internal firm governance //the Journal of finance. - 2012. - Т. 67. - №. 1. - С. 153-194.

20. Fracassi C. Corporate finance policies and social networks //Management Science. - 2016. - Т. 63. - №. 8. - С. 2420-2438.

21. Gomez-Mejia L., Wiseman R. M. Reframing execufive compensation: An assessment and outlook //Journal of Management. - 1997. - Т. 23. - №. 3. - С. 291-374.

22. Granovetter M. The strength of weak ties //Sociological theory. - 1983. - Т. 1. - С. 201-233.

23. Haniffa R. M., Cooke T. E. Culture, corporate governance and disclosure in Malaysian corporations //Abacus. - 2002. - Т. 38. - №. 3. - С. 317-349.

24. Hermalin B. E., Weisbach M. S. The effects of board composition and direct incentives on firm performance //Financial management. - 1991. - С. 101-112.

25. Hermalin B. E., Weisbach M. S. Endogenously chosen boards of directors and their monitoring of the CEO //American Economic Review. - 1998. - С. 96-118.

26. Houston J. F., Lee J., Suntheim F. Social networks in the global banking sector //Journal of Accounting and Economics. - 2018. - Т. 65. - №. 2-3. - С. 237-269.

27. Hwang B. H., Kim S. It pays to have friends //Journal of financial economics. - 2009. - Т. 93. - №. 1. - С. 138-158.

28. Hwang B. H., Kim S. Earnings management and social ties. - Working Paper, Purdue University, 2010.

29. Janis I. L. Victims of groupthink: A psychological study of foreign-policy decisions and fiascoes. - 1972.

30. Jensen M. C., Meckling W. H. Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure //Journal of financial economics. - 1976. - Т. 3. - №. 4. - С. 305-360.

31. Jensen M. C., Murphy K. J. CEO incentives--It's not how much you pay, but how //Journal of Applied Corporate Finance. - 1990. - Т. 3. - №. 3. - С. 36-49.

32. Johnson M. K., Hashtroudi S., Lindsay D. S. Source monitoring //Psychological bulletin. - 1993. - Т. 114. - №. 1. - С. 3.

33. Kilduff M., Tsai W. Social networks and organizations. - Sage, 2003.

34. Koenig T., Gogel R. Interlocking corporate directorships as a social network //American Journal of Economics and Sociology. - 1981. - Т. 40. - №. 1. - С. 37-50.

35. Levinthal D. A. et al. History dependence in professional relationships: Ties that bind. - Carnegie Mellon University, Tepper School of Business, 1991. - №. 1991-33.

36. Lipton M., Lorsch J. W. A modest proposal for improved corporate governance //The business lawyer. - 1992. - С. 59-77.

37. Martin G., Gцzьbьyьk R., Becerra M. Interlocks and firm performance: The role of uncertainty in the directorate interlock?performance relationship //Strategic Management Journal. - 2015. - Т. 36. - №. 2. - С. 235-253.

38. Mizruchi M. S. What do interlocks do? An analysis, critique, and assessment of research on interlocking directorates //Annual review of sociology. - 1996. - Т. 22. - №. 1. - С. 271-298.

39. Monks R. A. G., Minow N. Corporate governance on equity ownership and corporate value //Journal of financial Economics. - 1995. - Т. 20. - С. 293-315.

40. Murden L. The Board and the CEO Relationship - 2012

41. Nahapiet J., Ghoshal S. Social capital, intellectual capital, and the organizational advantage //Academy of management review. - 1998. - Т. 23. - №. 2. - С. 242-266.

42. Nicholson G. J., Kiel G. C. Can directors impact performance? A case?based test of three theories of corporate governance //Corporate Governance: An International Review. - 2007. - Т. 15. - №. 4. - С. 585-608.

43. Pastor L., Veronesi P. Uncertainty about government policy and stock prices //The journal of Finance. - 2012. - Т. 67. - №. 4. - С. 1219-1264.

44. Pfeffer J., Gerald R. Salancik. 1978. The external control of organizations: A resource dependence perspective. - 81.

45. Pham P. K., Suchard J. A., Zein J. Corporate governance and alternative performance measures: evidence from Australian firms //Australian Journal of Management. - 2011. - Т. 36. - №. 3. - С. 371-386.

46. Phan, P.H., Lee, S.H. & Lau, S.C (2003). The performance impact of interlocking directorates: The case of Singapore. Journal of Managerial Issues, 15(3), 338-352.

47. Putnam R. Social capital: Measurement and consequences //Canadian journal of policy research. - 2001. - Т. 2. - №. 1. - С. 41-51.

48. Romano R. The Sarbanes-Oxley Act and the making of quack corporate governance //Yale LJ. - 2004. - Т. 114. - С. 1521.

49. Rosenstein S., Wyatt J. G. Inside directors, board effectiveness, and shareholder wealth //Journal of financial Economics. - 1997. - Т. 44. - №. 2. - С. 229-250.

50. Sah R. K., Stiglitz J. E. The quality of managers in centralized versus decentralized organizations //The Quarterly Journal of Economics. - 1991. - Т. 106. - №. 1. - С. 289-295.

51. Shaique M. et al. Role of Social Relations of Outside Directors with CEO in Earnings Management //International Journal of Financial Studies. - 2017. - Т. 5. - №. 4. - С. 34.

52. Subrahmanyam K. et al. Online and offline social networks: Use of social networking sites by emerging adults //Journal of applied developmental psychology. - 2008. - Т. 29. - №. 6. - С. 420-433.

53. Thomsen S., Conyon M. Corporate governance: Mechanisms and systems. - McGraw Hill, 2012.

54. Vafeas N., Theodorou E. The relationship between board structure and firm performance in the UK //The British Accounting Review. - 1998. - Т. 30. - №. 4. - С. 383-407.

55. Wade J., O'Reilly III C. A., Chandratat I. Golden parachutes: CEOs and the exercise of social influence //Administrative Science Quarterly. - 1990. - С. 587-603.

56. Westphal J. D. Collaboration in the boardroom: Behavioral and performance consequences of CEO-board social ties //Academy of management Journal. - 1999. - Т. 42. - №. 1. - С. 7-24.

Приложение 1

Результаты корреляционной матрицы

Размещено на Allbest.ru

...