(7)

В результате, проверим наличие аномальной доходности во временных промежутках 0 дней - это доходность в течение дня (разница цены закрытия вчера и цены закрытия сегодня), 1 день и 2 дня.

Важно отметить, что используемая нами методология имеет ряд предпосылок и ограничений:

1. Исследуемое событие является непредвиденным. Иначе говоря, мы не предполагаем возникновение аномальной доходности до появления объявления, поскольку решение о включении директора принимается в день проведения собрания. Данное утверждение не всегда будет являться верным, по нескольким причинам. Например, преднамеренное осознанное распространение информации о включении нового директора ряду участников торгов заранее. Это может быть сделано для того, чтобы улучшить положение этих участников. Другой причиной может стать случайная утечка информации о включении.

2. Эффект от включения нового директора в состав Совета изолирован от других эффектов. Другими словами, инвесторы реагируют только на факт объявления, ни одно внешнее или внутреннее событие по отношению к данной фирме в этот день не происходит. Однако такую предпосылку достаточно сложно гарантировать, поскольку различные события происходят почти каждую минуту. Всё же мы предполагаем, что короткие временные промежутки позволят нам ожидать минимизированную величину дополнительно возникающих эффектов либо полное их отсутствие.

Основным результатом данного блока нашего исследования будут являться аномальные доходности анализируемых фирм. Затем перейдем к следующему этапу данного исследования - построение зависимости между размером аномальной доходности и включением в состав Совета директоров нового директора. Для построения модели необходимо определить зависимую переменную и независимые, влияющие факторы.

Интересующая нас экзогенная переменная одна - это аномальная доходность.

Основная независимая переменная - это тип опыта нового директора (категория директора). Исходя из основных гипотез нашего исследования, мы предполагаем положительное влияние данной переменной на размер аномальной доходности либо отсутствие влияния для категории «исполнительный сотрудник». Здесь следует отметить, что в обзоре литературы представлено достаточное большое количество различных типов опыта, а по итогам сбора данных мы имеем возможность включить в анализ только 6 категорий: чиновник (k1); генеральный директор (k2); генеральный директор компании, относящейся к той же отрасли, и директор компании, относящейся к той же отрасли (k3); исполнительный сотрудник (k4);экономический консультант (k5) и юридический консультант (k6). В результате получаем 6дамми переменных, которые принимают значения: 0 - если директор не принадлежит к выбранной категории и 1 - если, соответственно, принадлежит.

Следующие независимые переменные относятся к группе характеристик нового директора - это пол(Baysinger, 1990; Carpenter, 2001; Certo, 2003; Crutchley, 2002; Dahya, 2007; Feng, 2005), возраст (Baysinger, 1990; Certo, 2003; Crutchley, 2002; Feng, 2005) и наличие ученой степени (Dahya, 2007; Feng, 2005). Рассмотрим подробнее данные факторы.

1. Пол. Большинство членов Советов директоров большинства компании - это мужчины, доля женщин в среднем составляет 12%. При этом почти 40% российских компаний не имеют в составе Совета ни одной женщины. Такое положение может быть связано с различиями в поведенческих характеристиках мужчин и женщин. Женщины менее склонны к риску и чаще ведут себя альтруистично, что не соответствует мужскому представлению о ведении бизнеса (Гаранина, 2018). Однако современной тенденцией является рост числа женщин в Совете. Это можно объяснить и стремлением современного общества к равноправию и осмыслению каждого отдельного человека как уникального индивида, и тем фактом, что гендерное разнообразие может повысить новаторское поведение в залах заседаний, поскольку мнения директоров будут различаться в силу природных различий людей (Mathisen, 2013). Подводя итог, отметим, что пол будет оказывать влияние на размер аномальной доходности, потому что инвесторы будут иметь разные ожидания относительно мужчин и женщин директоров. Будем предполагать, что появление женщин в составе Совета будет иметь отрицательное влияние, поскольку в российской практике ведения бизнеса до сих пор главенствующую роль играет мужчина, появление которого наоборот будет иметь положительное значение (Гаранина, 2018). Данная переменная является дамми переменной, где 0 отражает женщину директора и 1 - мужчину директора.

2. Возраст. Переменная «возраст» показывает количество лет с момента рождения директора до года, в котором рассчитывается аномальная доходность. Данная переменная может влиять на размер аномальной доходности, поскольку достаточно сильно связана с понятием опыта работы, измеряемого в годах. Полагаем, что зависимость будет являться положительной, поскольку директора с возрастом набирают больше опыта в сфере управления. А инвесторы будут ожидать улучшения положения дел компании в связи с приходом директоров немного старше среднего возраста по стране (35-45 лет (по данным Федеральной службы государственной статистики РФ Федеральная служба государственной статистики, 2017)), и, соответственно, аномальная доходность будет увеличиваться при включении директора в возрасте от 40 до 55 лет. Это подтверждается и эмпирическими данными: в 2015 году средний возраст членов Совета составлял 48-55 лет (Воронина, 2015).

3. Наличие ученой степени. Данная переменная будет оказывать влияние на размер аномальной доходности, потому что, во-первых, инвесторы будут ожидать от человека с докторской степенью и степенью кандидата более нестандартное мышление, а также умение решать сложные задачи. Во-вторых, в отличие от ученых директора с ученой степенью имеют и другой тип опыта, например, являются генеральными директорами или исполнительными сотрудниками. Тогда совокупность их навыков будет высоко оценена инвесторами, что скажется на положительном приросте аномальной доходности. Переменная является порядковой. 2 - директор имеет степень доктора наук, 1 - директор имеет степень кандидата наук, 0 - любой другой случай.

Также в модель следует включить контрольные переменные, которые также способны оказывать влияние на аномальную доходность.

1. Прокси-переменная «размер фирмы». Она представляет собой совокупную выручку фирмы в миллионах рублей. Мы будем использовать логарифм выручки для упрощения интерпретации результатов. Данная контрольная переменная позволит очистить аномальную доходность от влияния размера фирмы на отношение инвесторов к цене ее акций.

2. Структура капитала - это доля заемного капитала во всем капитале компании. Предполагаем, что инвесторы могут по-разному относиться к увеличению доли заемного капитала. С одной стороны, если фирма привлекает займы для покупки более высокотехнологичного оборудования, которое в дальнейшем позволит ей получить высокие финансовые результаты, то инвесторы будут приветствовать увеличение доли заемных средств. С другой стороны, если фирма пытается исправить с помощью кредитов крайне бедственное положение, то инвесторы не будут удовлетворены таким шагом. В результате мы будем использовать данную переменную, чтобы отразить отношение инвесторов к изменениям в капитале компании.

3. Прибыльность. Показателем прибыльности будем являться рентабельность продаж компании, рассчитывается по следующей формуле:

(8)

Чем выше рентабельность, тем лучше фирма способна контролировать свои издержки и тем более эффективной является ее ценовая политика. Инвесторы положительно относятся к прибыльным фирмам и готовы инвестировать в них свой капитал.

4. Доля собственности - это вектор, состоящий из двух переменных: доля крупного собственника и доля государства в собственном капитале компании. Измеряется в процентах. Данные переменные отражают особенность корпоративного управления в России. Первая особенность заключается в том, что многие компании были созданы в период 1980-2000-х годов, когда человек, основавший предприятие, являлся и его главным и единственным руководителем. Такие собственники стремятся единолично управлять компаниями и не хотят делегировать свои полномочия Совету директоров. Вторая особенность - это не приватизированные до конца предприятия, в которых государство имеет большую долю в собственности.

5. Отрасль - это вектор, состоящий из 7 переменных. Как уже было сказано в разделе «Данные», для анализа представлены компании следующих отраслей: нефть и газ, торговля, транспорт, электроэнергетическая, строительство, химическая промышленность, металлургическая промышленность, телекоммуникации. Все переменные являются дамми переменными, где 1 - если фирма принадлежит к данной отрасли и 0 - если нет. Во избежание мультиколлинеарности базовой переменной выбрана электроэнергетическая отрасль, поскольку она включает наибольшее количество наблюдений.

6. Год - это вектор, состоящий из 6 переменных. Данные переменные являются также дамми, где 1 - если аномальная доходность принадлежит к указанному году и 0 - если нет. В качестве базовой переменной выбран 2010 год, поскольку он является самым ранним из исследуемых нами периодов и мы будем рассматривать изменения доходности относительно его.

Мы включаем в анализ переменные «отрасль» и «год», чтобы учесть специфические невыделенные нами влияния, которые могут воздействовать на размер аномальной доходности, но которые мы либо не можем измерить, либо не может определить.

В результате получаем эконометрическую модель следующего вида:

Данные, оцениваемые на текущем этапе, являются кросс-секционными, и мы предполагаем наличие простых линейных зависимостей между экзогенной и эндогенными переменными. Тогда проводить оценку данной модели будем с помощью метода наименьших квадратов (Dahya, 2007). Для проведения расчетов используем статистический пакет Stata.

В следующем разделе представлены основные результаты данного исследования.



4. Результаты исследования

4.1 Предварительный анализ данных

На рисунке 1 наглядно представлено распределение компаний по отраслям.

Рис. 1. Диаграмма «Отраслевая структура выборки»

Как можно заметить, компании, принадлежащие к электроэнергетической отрасли, составляют 46%, поэтому можно говорить, что выбор базовой дамми переменной для отрасли осуществлен верно.

Рис. 2. Диаграмма «Процентное соотношение категорий директоров в выборке»

На рисунке 2 представлены выделенные для исследования категории директоров. Наибольшее число директоров (40%) относятся к категории «исполнительный сотрудник». Это связано с тем, что в период сбора исходных данных в данную категорию включались и руководители отделов, и работающие на разных должностях сотрудники фирмы, и сотрудники прошедшие большой путь по карьерной лестнице с самых низших должностей до директоров (Barnhart, 1994; Baysinger, 1985). Категории директоров «чиновник», «генеральный директор», «смежный директор» - это генеральный директор компании, относящейся к той же отрасли, и директор компании, относящейся к той же отрасли», и «экономист» представлены в практически равном соотношении в данном исследовании. Малое количество «директоров-юристов» (2%) можно объяснить тем, что большинство директоров не имеют узкой юридической направленности. По результатам сбора данных каждый директор вошел только в одну категорию. В категорию «прочие директора» вошли директора, которые не относятся ни к одной из перечисленных выше категорий, например, директор, имеющий опыт работы в международной компании.

Для ответа на поставленный нами исследовательский вопрос необходимо рассчитать аномальные доходности. Для их расчета в статистическом пакете Stata был написан код (см. Приложение 1).

В результате мы получили 6 рядов аномальных доходностей, каждый из которых состоит из 1105 наблюдений.Доходность в течение дня (AR1); доходность в течение одного дня (AR2); доходность в течение двух дней (AR3); логарифм доходности в течение дня (AR4); логарифм доходности в течение одного дня (AR5); логарифм доходности в течение двух дней (AR6).

Ниже представлены описательные статистики доходностей.

Таблица 1. Описательные статистики доходностей

Доходность	Среднее	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
AR1	0,009	0,047	-0,155	0,481
AR2	0,008	0,052	-0,1020241	0,596
AR3	0,015	0,065	-0,122	0,542
AR4	-0,0007	0,027	-0,168	0,141
AR5	-0,0009	0,025	-0,106	0,225
AR6	0,0044	0,044	-0,1303	0,405

Как можно заметить из таблицы 1, логарифмированные доходности (AR4, AR5, AR6) в среднем гораздо ближе к нулю, чем не логарифмированные, и значения стандартного отклонения меньше, чем у первых. При этом интересно, что минимум практически одинаков, а максимум значительно отличается для доходности в течение дня и доходности через 1 день. Отметим также, что наибольшая отрицательная аномальная доходность встречается в день наступления события, а наибольшая положительная избыточная доходность на второй день после события.

В таблице 2 представлены описательные статистики для характеристик директоров и компаний.

Таблица 2. Описательные статистики независимых переменных

Переменная	Количество наблюдений	Среднее	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
Возраст директора (лет)	1105	45,74	10,47	21	79
Уровень образования	1105	0,3	0,6	0	2
Доля крупного собственника (%)	1105	0,31	0,32	0	0,98
Доля государства (%)	1089	0,052	0,17	0	0,85
Прибыльность (%)	1105	9,83	111,45	-7,551	2119,014
Структура капитала	1105	0,437	0,267	0	1,325
Размер фирмы	1105	4,93	0,669	1,82	6,878

Как мы можем видеть из таблицы, средний член Совета директоров находится в возрасте 45-46 лет. Сравнивая данный результат с отмеченным нами в методологии средним возрастом членов Совета директоров по стране- 48-55 лет (Воронина, 2015), отметим, что директора в выборке незначительно моложе, но в целом соответствуют российскому уровню. Что касается образования, то в среднем директора не имеют степени кандидата или доктора наук, что также является правдоподобным для российских Советов.

Рассмотрим характеристики фирм, представленных для анализа. Доля крупного собственника и государства в акционерном капитале компаний в среднем не превышает 50%, однако обратив внимание на максимум, который в обоих случаях более 80%, мы заметим, что в нашей выборке присутствует характерная для России черта: высокий уровень концентрации собственности (Долгопятова, 2016). По показателю прибыльности в нашем случае сложно судить, насколько прибыльными являются компании. С другой стороны, отметим сильный разброс в значениях среднего показателя и максимума, поэтому, скорее всего, фирмы не являются высоко прибыльными. Наше предположение подтверждается и данными Росстата: в период с 2010 по 2016 год наблюдается снижение чистой прибыли российских предприятий. Основными причинами эксперты называют снижение производительности труда и реальных доходов населения, а также неспособность российских товаров конкурировать с импортнымиФинанс, 2017 товарами. Среднее значение показателя структуры капитала говорит нам о том, что в среднем доля заемного капитала в общем капитале не превышает 50%. Значит, фирмы способны поддерживать свою деятельность за счет собственных средств, и достаточно свободны от влияния кредиторов. По последнему показателю, характеризующему размер фирмы, можно отметить, что в анализе принимают участие разные компании, но все они являются достаточно крупными.

В результате можно сделать вывод, что выборка является достаточно репрезентативной и соответствует российским реалиям. Однако не представляется возможным распространить результаты на генеральную совокупность, поскольку небольшую выборку компаний нельзя сравнивать со всеми предприятиями в России. С другой стороны, результаты исследования можно распространять на схожие по размерам компании, акции которых торгуются на Московской бирже, но только в качестве рекомендаций по наполнению Советов директоров.

Ниже представлены результаты корреляционного анализа (см. Таблица 3). Как можно видеть, корреляция между зависимыми и основными независимыми переменными существует, но достаточно слабая.

Таблица 3. Корреляционный анализ

Переменная	AR1	AR2	AR3	AR4	AR5	AR6
Генеральный директор	0,18	0,68	0,6	0,37	0,61	0,54
Исполнительный сотрудник	0,11	0,17	0,08***	0,64	0,59	0,05*
Директор смежной фирмы	0,14	0,06**	-0,09***	0,21	0,06**	-0,11***
Экономист	0,07**	0,053*	0,29	0,05*	0,05*	0,87
Юрист	0,52	0,47	0,55	0,81	0,16	0,11
Чиновник	0,75	-0,06**	0,86	0,27	-0,06**	0,99
*- коэффициент значим на уровне 10%, ** - коэффициент значим на уровне 5%, *** - коэффициент значим на уровне 1%

По итогам анализа независимых переменных на наличие мультиколлинеарности не было выявлено случая, когда коэффициент корреляции больше . Также мы выделили базовые переменные у двух основных векторов переменных «отрасль» и «год». Следовательно, можно говорить, что мультиколлинеарности нет. Далее перейдем к непосредственному оцениванию моделей.

4.2 Результаты регрессионного анализа

Оценивание эконометрических моделей было проведено в статистическом пакете Stataс помощью метода наименьших квадратов, как ранее было сказано в разделе «Методология».

Во избежание влияния гетероскедастичности на значения коэффициентов модели (при наличии гетероскедастичности) были рассчитаны сразу робастные ошибки. Результаты построения регрессий представлены в таблице 4 и в таблице 5. Рассмотрим таблицы подробнее и проведем анализ и сравнение результатов моделей.

Таблица 4. Результаты регрессий

Переменная	AR1	AR2	AR3	AR4	AR5	AR6
Генеральный директор	0,014*** (0,005)	0,014** (0,006)	0,02** (0,008)	0,004 (0,003)	0,005 (0,003)	0,005 (0,005)
Исполнительный сотрудник	0,019*** (0,004)	0,018*** (0,004)	0,016*** (0,005)	0,005** (0,002)	0,004** (0,002)	0,0015 (0,003)
Директор смежной фирмы	0,007 (0,005)	0,017*** (0,005)	0,009 (0,006)	-0,003 (0,003)	0,005** (0,002)	-0,002 (0,004)
Экономист	0,023*** (0,006)	0,021*** (0,006)	0,016*** (0,005)	0,006** (0,002)	0,007*** (0,002)	0 (0,004)
Юрист	0,009* (0,005)	0,013 (0,009)	0,008 (0,007)	0,003 (0,004)	0,008 (0,007)	0,002 (0,007)
Чиновник	0,014*** (0,005)	0,012** (0,005)	0,02*** (0,008)	0,003 (0,002)	0,002 (0,002)	0,007 (0,005)
Пол	0,005 (0,003)	0,008** (0,004)	0,007 (0,005)	0,001 (0,0027)	0,004 (0,002)	0,002 (0,003)
Возраст	0,0003** (0,0001)	0,0004*** (0,00018)	0,0004 (0)	0 (0)	0 (0)	0 (0)
Уровень образования	0,0009 (0,002)	-0,0002 (0,002)	-0,0008 (0,002)	0,0005 (0,0012)	-0,0008 (0,0013)	0 (0,001)
Доля крупного собственника	0,007** (0,003)	0,011*** (0,0035)	-0,008 (0,005)	0,0016 (0,002)	0,007*** (0,0013)	-0,011*** (0,004)
Доля государства	0,004 (0,006)	0 (,007)	0 (0,008)	0,003 (0,005)	0,003 (0,007)	0,002 (0,007)
Прибыльность	-0,00003*** (0)	-0,00004*** (0)	-0,00005*** (0)	0,000008** (0,000003)	0 (0)	0 (0)
Структура капитала	0,012** (0,0049)	0,0014 (0,005)	0,01 (0,007)	0,002 (0,004)	-0,008** (0,003)	-0,0002 (0,005)
Размер фирмы	-0,008*** (0,002)	-0,126*** (0,0024)	-0,015*** (0,003)	0,002* (0,0012)	-0,003*** (0,0013)	-0,003** (0,0019)
Нефтегазовая отрасль	0,01** (0,004)	0,009* (0,005)	0,003 (0,006)	0,002 (0,002)	0,003 (0,002)	-0,0018 (0,004)
Торговля	0,05** (0,017)	0,038** (0,016)	0,035** (0,014)	0,0014 (0,002)	-0,007*** (0,002)	-0,009 (0,006)
Транспортная отрасль	-0,0014 (0,003)	-0,019*** (0,003)	-0,011*** (0,004)	0,008*** (0,002)	-0,0016 (0,002)	-0,0006 (0,003)
Строительство	-0,009** (0,004)	-0,012*** (0,004)	-0,022*** (0,005)	0,003 (0,002)	0,0004 (0,003)	-0,006 (0,004)
Химическая отрасль (удобрения)	-0,018*** (0,03)	-0,014*** (0,004)	-0,023*** (0,0047)	-0,002 (0,003)	0,0016 (0,003)	-0,004 (0,003)
Металлургическая отрасль	0,014** (0,006)	0,017** (0,007)	0,00056 (0,008)	0,003 (0,003)	0,009*** (0,003)	-0,006 (0,004)
Телекоммуникации (сотовая связь)	-0,015** (0,0074)	-0,004 (0,005)	0,004 (0,011)	-0,009 (0,007)	0,004 (0,004)	0,011 (0,01)
2011 год	-0,017*** (0,005)	-0,006 (0,006)	-0,019** (0,008)	-0,016*** (0,004)	-0,007 (0,005)	-0,018*** (0,005)
2012 год	-0,021*** (0,005)	0,004 (0,006)	-0,006 (0,008)	-0,03*** (0,004)	-0,006 (0,004)	-0,014*** (0,004)
2013 год	-0,0198*** (0,005)	-0,003 (0,006)	-0,021*** (0,008)	-0,023*** (0,004)	-0,008* (0,004)	-0,023*** (0,005)
2014 год	-0,025*** (0,0057)	0,002 (0,007)	-0,008 (0,009)	-0,03*** (0,005)	-0,008* (0,005)	-0,016*** (0,006)
2015 год	-0,016*** (0,006)	0,003 (0,006)	0,016 (0,012)	-0,022*** (0,004)	-0,004 (0,004)	0,006 (0,009)
2016 год	-0,015** (0,006)	0,006 (0,007)	-0,0045 (0,008)	-0,02*** (0,004)	-0,0015 (0,005)	-0,011** (0,005)
F	4,29***	3,35***	2,59***	5,2***	3,52***	3,41***
Adjusted R-squared	0,14	0,11	0,09	0,13	0,05	0,07
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 все модели являются значимыми, однако обладают достаточно не высоким качеством (см. Таблица 5). При этом модели, в которых зависимой переменной являлась не логарифмированная аномальная доходность, обладают лучшим качеством. Также первые три модели имеют большее количество значимых переменных, по сравнению с моделями № 4, где из всех переменных значимы только 11, и моделями № 5 и 6, где присутствует также малое количество значимых переменных. Тогда в дальнейшем будем рассматривать и интерпретировать только первые три модели.

Главный вывод, что нам следует сделать из таблицы 4: все гипотезы, кроме гипотезы №5, представленные в разделе «Исследовательский вопрос» подтвердились. Рассмотрим результаты подробнее.

Первая гипотеза заключалась в том, чтовключение в состав Совета чиновника повышает аномальную доходность. Как мы можем видеть из таблицы, в день объявления, на следующий день после объявления и на второй деньпосле объявления при включении в состав Совета чиновника доходность увеличивается на 1,4%, 1,2% и 2% соответственно. С одной стороны, значения данных коэффициентов не велики и, сложно сказать, является ли данный результат значительным повышением, однако, все коэффициенты в модели у категорий директоров не превышают 2,3%.

Увеличение доходности на 1,4% в первый день и на следующий день после объявления можно выделить и у объявления о назначении бывшего генерального директора. Здесь следует отметить, что подтвердилась гипотеза № 2. Интересно, что объявление о включении чиновника игенерального директора практически одинаково влияют на изменения аномальной доходности. При этом на второй день после объявления о включении генерального директора доходность увеличивается на 1,4%, что больше на 0,2%, чем у прироста при объявлении о назначении чиновника в тот же временной промежуток. На второй день после объявления одинаковое увеличение аномальной доходности наблюдается у исполнительного сотрудника и у экономиста и составляет 1,6%

Однако, что касается доходностей в день объявления, то у экономиста мы можем наблюдать наибольшее увеличение, чем у всех остальных категорий - 2,3%. На следующий день после объявления о назначении экономиста прирост аномальной доходности также является наибольшим и составляет 2,1%. Далее мы находим подтверждение гипотезе №3. Объявление о назначении директора смежной фирмы оказывает значимое влияние только на следующий день. При этом прирост является не наименьшим относительно других, участвующих в анализе, категорий и составляет 1,7%. Что касается юриста, то его включение увеличивает доходность меньше чем на 1%: на 0,9% и только в день объявления.

Интересно, что не подтвердилась гипотеза №5, где мы предполагали отсутствие влияния объявления о назначении категории «исполнительный сотрудник» на размер аномальной доходности. Как мы можем видеть из таблицы 4, включение исполнительного сотрудника в значительной степени повышает аномальную доходность в сравнении с юристом, генеральным директором, смежным директором и чиновником. Выделим также, что гипотеза №4 о включении специалистов подтверждается, но не в полной мере, поскольку объявление о включении экономиста оказывает достаточно сильное положительное влияние, а включение юриста оказывает хоть и положительное, но очень слабое влияние.

Подводя итоги выше сказанного, выделим, что все объявления о назначении исследуемых нами категорий директоров оказывают положительное влияние:

· В день объявления о назначении директора коэффициенты отражающие увеличение аномальной доходности находятся в пределах от 0,9% до 2,3%. Иначе говоря, мы наблюдаем достаточно сильный разброс в значениях равный 1,4 %.

· На следующий день после объявления все значимые коэффициенты довольно близки друг к другу - находятся в рамках от 1,2% до 2%.

· На второй день после объявления мы наблюдаем ещё меньший разброс в значениях коэффициентов, чем на следующий день: от 1,6% до 2%.

Тогда мы можем говорить, что наибольшее различие в степени влияния у исследуемых категорий наблюдается в день объявления, а с увеличением срока давности разница сокращается.

Интересно рассмотреть влияние всех переменных, включенных в модель. Так коэффициент перед переменной «Пол» является значимым только на следующий день после объявления. Однако, несмотря на его положительное значение, его величина составляет менее 1% (0,8%). В разделе «Методология» мы выдвигали предположение, что назначение мужчин в состав Совета будет оказывать положительное влияние, также мы отмечали, что большинство членов Советов директоров компании являются мужчинами (Гаранина, 2018). Как мы можем видеть по результатам модели, гипотеза подтвердилась, а малое значение коэффициента можно объяснить насыщенностью Советов мужчинами.

Другие коэффициенты, относящиеся к характеристикам директоров, оказывают слишком малое влияние либо совсем не оказывают влияния. Переменная «Возраст» увеличивает аномальную доходность в день объявления на 0,03%, а на следующий день на 0,04%, а значения коэффициентов переменной «Уровень образования» являются не значимыми.

Что касается коэффициентов, относящихся к характеристикам фирмы, то мы можем выделить следующие особенности. Увеличение доли крупного собственника в общем размере собственного капитала компании приветствуется инвесторами в день объявления и на следующий день после объявления (коэффициенты 0,7% и 1,1% соответственно). С другой стороны, увеличение доли государства в собственном капитале не оказывает никакого влияния на аномальную доходность. Интересно, что прибыльность негативно влияет на размер аномальной доходность, однако размер ее влияния не составляет сотой доли процента, поэтому говорить о значимости такого влияния сложно. Переменная «Структура капитала» оказывает влияние только в день объявления, но значение коэффициента составляет всего 1,2%. Негативное влияние имеет переменная «Размер фирмы». Так с увеличением выручки на 1%, при прочих равных условиях, аномальная доходность снижается на 0,8% в течение дня, на 12,6% на следующий день и на 1,5% на второй день после объявления о назначении директора.

С одной стороны, полученные значения коэффициентов кажутся довольно малыми. С другой стороны, важно выделить, что изменения в характеристиках фирмы происходят настолько часто, что для инвесторов не становятся знаковым событием, кроме случаев, когда такие изменения становятся критическими для компаний, но рассматривать такие ситуации необходимо детально и в отдельных исследовательских работах.

Значения отраслевых и годовых коэффициентов также являются достаточно не большими и практически все не превышают 5%. Основные тенденции здесь таковы: у отраслей «транспорт,строительство, химическая промышленность, телекоммуникации» аномальная доходность ниже, чем у электроэнергетической отрасли, а у отраслей «нефть и газ, торговля и металлургия» выше. Такой результат является ожидаемым, поскольку акции нефтегазовых, металлургических и торговых компаний имеют большую популярность у инвесторов, а также, поскольку данные компании составляют большую долю в экономике России. Ярко выраженной особенностью коэффициентов у переменных «Год» является отрицательное влияние в день объявления о назначении директора. Это означает, что существует тенденция по снижению аномальной доходности по сравнению с 2010 базовым годом.

Основной проблемой, с которой сталкиваются исследователи, является возможность возникновения эндогенности, из-за которой снижается качество построенных моделей и уменьшается достоверность коэффициентов. В рамках данного исследования сложно сказать, что эндогенность в полной мере исключена, поскольку существуют переменные, которые могут оказывать влияние на размер аномальной доходности, но которые не были включены в модель. Например, мы не изучали влияние количества директоров - аутсайдеров и влияние возраста фирмы (количество лет прошедших с года ее основания до изучаемого года) (Barnhart, 1994; Dahya, 2007), в существующих исследованиях обе переменные оказывают положительное влияние на размер аномальной доходности. Однако нам не удалось собрать информацию для формирования данных переменных по всем исследуемым компаниям. Также не были включены и некоторые категории директоров, представленные нами в обзоре литературы: член Совета директоров более «сильной» компании, директор, который не имеет «коммерческой принадлежности»,крупный акционер корпорации (Barnhart, 1994; Baysinger, 1985), поставщик или коммерческий клиент (Burt, 1976; Thompson, 1967). Собрать данные о таких кандидатах в члены Совета сложно, поскольку малое количество фирм раскрывает информацию о своих директорах детально, а также поскольку не все личные данные возможно найти в сети Интернет, а для проведения опроса мы не имеем временных, финансовых и человеческих ресурсов. С другой стороны, мы можем быть уверены, что отсутствует другая часто возникающая проблема, результатом которой является появление эндогенности - это влияние зависимой переменной на независимые переменные. В рамках нашего исследования данная проблема не может существовать, поскольку изменения в аномальной доходности происходят после назначения директора с определенным типом опыта.

Подводя общие итоги, следует отметить, что результаты регрессионного анализа позволяют говорить о подтверждении четырех поставленных в «Исследовательском вопросе» гипотез. Можно говорить также, что подобранные нами методы исследования для первичного анализа достаточно состоятельны.

В следующем заключительном разделе рассмотрим возможности для продолжения исследования, также проведем сравнение полученных результатов с описанными в обзоре литературы исследованиями.

Заключение

Начать следует с того, что удалось достичь главной цели исследования. Мы смогли определить направленность влияния характеристик нового члена Совета директоров на финансовые показатели российских компаний, а также установить точные для данной выборки значения величины прироста аномальной доходности после объявления о включении в состав Совета директора с конкретной характеристикой. Так мы обнаружили положительное влияние профессиональных и личностных характеристик директоров на размер аномальной доходности. Среди профессиональных характеристик мы выделили принадлежность к следующим категориям директоров:

ѕ генеральный директор, объявление о включении которого повышает аномальную доходность на величину около 1,4%.

ѕ исполнительный сотрудник, объявление о включении которого повышает аномальную доходность на величину около 1,8%.

ѕ директор смежной фирмы, объявление о включении которого повышает аномальную доходность на величину около 1,7%.

ѕ экономист, объявление о включении которого повышает аномальную доходность на величину около 2%.

ѕ юрист, объявление о включении которого повышает аномальную доходность на величину около 0,9%.

ѕ чиновник, объявление о включении которого повышает аномальную доходность на величину около 1,4%.

Среди личностных характеристик мы выделили пол, возраст и уровень образования. Полученный нами результат совпадает с большинством существующих исследований (Carpenter, 2001; Certo, 2003; Crutchley, 2002; Dahya, 2007; Feng, 2005;Hillman, 2005; Leblanc, 2005; Lester, 2008).

Если говорить более конкретно, то, например, как и в работе Лестера (2008) мы обнаружили, что объявление о включении чиновника в состав Совета директоров повышает доходность на следующий день после объявления на величину около трех процентов. Исследователь объясняет данный положительный эффект тем, что фирмы начинают уделять больше вниманиия поиску возможностей эффективного существования в рамках законодательства. Для этого им необходимы эксперты в области законотворческой деятельности, способные по своим связям с правительством продвигать или способствовать появлению нужных фирме законов. Фирмы надеются, что таким образом они могут смягчить конкуренцию, избежать дорогостоящего соблюдения нормативных требований или уклониться от увеличения или выплаты налогов (Lester, 2008). Возможно, что выводы Лестера характерны и для российского бизнеса, который также стремится к эффективному существованию в рамках законодательства, а также различных ограничений со стороны российского государства и внешних санкций.

В рамках нашего исследования мы выделили, что назначение чиновника и генерального директора оказывают практически одинаковое влияние на увеличение аномальной доходности. Схожие выводы мы находим и в работе Лебланка (2005), где он говорит, что и чиновник, и генеральный директор способны быть инициаторами изменений в компаниях и брать ответственность за принятие решений, а также благодаря своему значительному опыту работы с людьми они способны примирять конфликтующие стороны (Leblanc, 2005).

Мы также обнаружили, что включение экономиста оказывает наибольший положительный эффект на аномальную доходность. Возможно, такой результат связан со стремлением российских компаний выйти из кризисной ситуации после 2008 года, а слабое влияние юристов, обнаруженное нами, можно связать с тем, что они представлены в выборке в наименьшем числе, поэтому для более точного отражения их влияния необходимо расширить выборку.

В целом можно дать следующие рекомендации фирмам по назначению новых членов Совета директоров: выбирать директора стоит, основываясь на текущих потребностях фирмы, при этом лучше включать тех сотрудников, что хорошо осведомлены о деятельности фирмы или отрасли в целом - генеральных директоров или исполнительных сотрудников. Также необходимо включение в состав Совета и директоров-экономистов, которые способны критически оценивать не только ситуацию в отрасли, но и всю экономическую деятельность фирмы.

Не следует забывать и об основных ограничениях исследования:

1. Размер выборки. Собрать информацию обо всех существующих компаниях не представляется возможным, поэтому в исследование включены только компании, которые предоставляют полную информацию о себе в открытый доступ - бухгалтерские и годовые отчетности, объявления в новостной ленте на официальном сайте компании.

2. Не все возможные переменные включены в исследование. В предыдущей главе мы уже рассматривали переменные, что не были включены - это количество директоров - аутсайдеров и возраст фирмы. Однако есть интересные переменные, которые нам не удалось собрать в виду сложности поиска метрик - это «популярность» директора в бизнес-среде, «известность» директора в обществе, личностные качества директора такие, как коммуникабельность, открытость и другие.

3. Также исследование имеет ограниченный временной промежуток, что в свою очередь уменьшает возможную выборку. Более того, в исследуемый период попадают кризисные 2014 и 2015 года, которые были «тяжелыми» для экономики России из-за ряда антироссийских санкций, что может оказывать не учтенное нами влияние на аномальные доходности.

Здесь же возникают основные пути для продолжения исследования. Во-первых, более детальный подход к каждой рассматриваемой компании и к каждому отдельному директору. Возможно проведение опросов или экспертных интервью. Во-вторых, расширение выборки компаний за счет обращения к инсайдерам тех фирм, которые не выкладывают всю информацию в свободный доступ. И в-третьих, возможен поиск более сложных методов оценки.



Список использованной литературы

1) Apergis N., Millerb S., 2009. Do structural oil-market shocks affect stock prices? Energy Economics, Vol. 31, No. 4, 569-575.

2) Barnhart S., Wayne M., Rosenstein S., 1994. Firm Performance and Board Composition: Some New Evidence. Managerial and Decision Economics, Vol. 15, No. 4, 329-340.

3) Bartov E., 1991.Open-market stock repurchases as signals of earnings and risk changes. Journal of Accounting and Economics, 14. 275-294.

4) Bathala C., Rao R., 1995. The Determinants of Board Composition: An Agency Theory Perspective. Managerial and Decision Economics, Vol. 16, No. 1, 59-69.

5) Bazerman M., Schoorman D., 1983. A limited rationality model of interlocking directorates. Academy of Management Review, 8. 206-217.

6) Baysinger B., Butler H., 1985. Corporate Governance and the Board of Directors: Performance Effects of Changes in Board Composition. Journal of Law, Economics, & Organization, Vol. 1, No. 1, 101-124.

7) Baysinger B., Hoskisson R., 1990. The composition of boards of directors and strategic control: Effects on corporate strategy. Academy of Management Review, 15. 72-87.

8) Bhagat S., Brickley J., Loewenstein U., 1987. The pricing effect of inter firm cash tender offers. Journal of Finance, 42. 965-986.

9) Bhagat, S., Black B., 2002. The Non-Correlation between Board Independence and Long-Term Firm Performance. Journal of Corporation Law, 27. 232-273.

10) Boyd, B. 1990. Corporate linkages and organizational environment: A test of the resource dependence model. Strategic Management Journal, 11. 419-430.

11) Brickley J., James C., 1987. The Takeover Market, Corporate Board Composition, and Ownership Structure: The Case of Banking. The Journal of Law & Economics, Vol. 30, No. 1, 161-180.

12) Burt R., 1976. Cooptive Corporate Actor Networks: A Reconsideration of Interlocking Directorates involving American Manufacturing. Administrative Science Quarterly 25

13) Byrd J., Hickman K., 1992. Do outside directors monitor managers? Evidence from tender offer bids. Journal of Financial Economics, 32. 195-221.

14) Campbell K., Minguez-Vera A., 2008. Gender diversity in the boardroom and firm financial performance. Journal of Business Ethics, 83. 435-451.

15) Chari A., Ouimet P., 2004. Cross Border Mergers and Acquisitions in Emerging Markets: The Stock Market Valuation of Corporate Control. Michigan Business School

16) Carpenter M., Geletkanycz M., Sanders W., 2004. Upper Echelons Research Revisited: Antecedents, Elements, and Consequences of Top Management Team Composition. Journal of Management, Vol. 30, No.6, 749 - 778.

17) Carpenter M., Westphal J., 2001. The strategic context of external network ties: Examining the impact of director appointments on board involvement in strategic decision making. Academy Management Journal, 44. 639-660.

18) Certo S., 2003. Influencing initial public offering investors with prestige: Signaling with board structures. Academy of Management Review, 28

19) Chuang T., Nakatani K., Zhou D., 2009. An exploratory study of the extent of information technology adoption in SMEs: an application of upper echelon theory, Journal of Enterprise Information Management, Vol. 22, 183-196.

20) Clayton M., Hartzell J., Rosenberg J., 2005. The Impact of CEO Turnover on Equity Volatility. The Journal of Business. Vol. 78, No. 5, 1779-1808.

21) Cornell B., 1978.Using the options pricing model to measure the uncertainty producing effect of major announcements. Financial Management, 7. 54-59.

22) Crutchley C., Garner J., Marshall B., 2002. An Examination of Board Stability and the Long-Term Performance of Initial Public Offerings. Financial Management, Vol. 31, No. 3, 63-90.

23) Dahya J., McConnell J., 2007. Board Composition, Corporate Performance, and the Cadbury Committee Recommendation. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 42, No. 3,535-564.

24) Dalton D., Arthaud-Day M., Certo S., Dalton C., 2006. A Changing of the Guard: Executive and Director Turnover following Corporate Financial Restatements. The Academy of Management Journal, Vol. 49, No. 6, 1119-1136.

25) Damanpour F., Schneider M., 2009. Characteristics of Innovation and Innovation adoption in public organizations: Assessing the role of managers. Journal of Public Administration Research and Theory, Vol. 19, No. 3, 495-522.

26) Dann L., Masulis R., Mayers D., 1991. Repurchase tender offers and earnings information. Journal of Accounting and Economics, 14. 217-252.

27) Dodd P., Ruback R., 1977. Tender offers and stockholder returns. Journal of Financial Economics, 5. 51-73.

28) Dubofsky D., 1991.Volatility increases subsequent to NYSE and AMEX stock splits. Journal of Finance, 46. 421-431.

29) Fama E., Jensen M., 1983. Separation of ownership and control. The Journal of Law and Economics, Vol. 26, No. 2. 301-323.

30) Feng Z., Ghosh C., Sirmans C., 2005. How Important is the Board of Directors to REIT Performance? The Journal of Real Estate Portfolio Management, Vol. 11, No. 3, 281-294.

31) Gaver J., Gaver K., Battistel G., 1992. The Stock Market Reaction to Performance Plan Adoptions. The Accounting Review, Vol. 67, No. 1, 172-182.

32) Goodstein J., Boeker W., 1991. Turbulence at the top: A new perspective on governance structure changes and strategic change. Academy of Management Journal, 34. 306-330.

33) Haunschild P., Beckman C., 1998. When do interlocks matter? Alternate sources of information and interlock influence. Administrative Science Quarterly, 43. 815-844.

34) Hertzel M., Jain P., 1991. Earnings and risk changes around stock repurchase tender offers. Journal of Accounting and Economics, 14. 253-275.

35) Hill S., 1995. The Social Organization of Boards of Directors. The British Journal of Sociology, Vol. 46, No. 2, 245-278.

36) Hillman A., 2005. Politicians on the board of directors: Do connections affect the bottom line? Journal of Management, 31. 464-81.

37) Jayaraman, N., Shastri K., 1993. The effects of the announcements of dividend increases on stock volatility: The evidence from the options market. Journal of Business Accounting and Finance, 20. 673-685.

38) Joecks J., Pull K., Vetter K., 2013. Gender diversity in the Boardroom and firm performance: What exactly constitutes a "critical mass?". Journal of Business Ethics, Vol. 118, No. 1, 61-72.

39) Judge J., Zeithaml C., 1992. Institutional and strategic choice perspectives on board involvement in the strategic decision process. Academy of Management Journal, 35. 766-794.

40) Kalay A., Loewenstein U., 1985. Predictable events and excess returns: The case of dividend announcements. Journal of Financial Economics, 14. 423-449.

41) Kerr J., Bettis R., 1987. Boards of Directors, Top Management Compensation, and Shareholder Returns. The Academy of Management Journal, Vol. 30, No. 4, 645-664.

42) Kim S., 2007. On the relationship between changes in stock prices and bond yields in the G7 countries: Wavelet analysis. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, Vol. 17, No. 2, 167-179.

43) Lee C., Rosenstein S., Rangan N., Davidson III W., 1992. Board composition and shareholder wealth: The case of management buyouts. Financial Management, 21. 58-72.

44) Leblanc R., Gillies J., 2005. Inside the Boadroom. John Wiley & Sons Canada, Ltd.

45) Lester R., Hillman A., Zardkoohi A. Cannella A., 2008. Former Government Officials as outside Directors: The Role of Human and Social Capital. The Academy of Management Journal, Vol. 51, No. 5, 999-1013.

46) Lorsch J., Maclver E., 1989. Pawns or potentates? The reality of America's corporate boards. Boston: Harvard Business School Press.

47) MacAvoy P., Canter S., Dana J., Peck S., 1983. ALI proposals for increased control of the corporation by the board of directors: An economic analysis, in Statement of the Business Roundtable on the American Law Institute's proposed principles of corporate governance and structure - Restatement and recommendations, New York: Business Roundtable.

48) Mace M., 1971. Directors: Myth and Reality. Boston: Harvard Graduate School of Business Administration.

49) MacKinlay A., 1997. Event Studies in Economics and Finance. Journal of Economic Literature, Vol. 35, No. 1, 13-39.

50) MacMinn R., Ren Y., Han L., 2012. Directors, Directors and Officers Insurance, and Corporate Governance. Journal of Insurance Issues, Vol. 35, No. 2, 159-179.

51) Mandelker G., 1974. Risk and return: The case of merging firms. Journal of Financial Economics, 14. 237-250.

52) Masulis R., Mobbs S., 2011. Are All Inside Directors the Same? Evidence from the External Directorship Market. The Journal of Finance, Vol. 66, No. 3, 823-872.

53) Mathisen E., Ogaard T., Marnburg E., 2013. Women in the Boardroom: How do female directors of corporate Boards perceive Boardroom dynamics? Journal of Business Ethics, Vol. 116, No. 1, 87-97.

54) McConnell J., Servaes H., 1990. Additional evidence on equity ownership and corporate value. Journal of Financial Economics, 27. 595-612.

55) Mizruchi M., Steams L., 1994. A longitudinal study of borrowing by large American corporations. Administrative Science Quarterly, 39. 118-140.

56) Morck R., Shleifer A., Vishny R., 1988. Management ownership and market valuation: an empirical analysis. Journal of Financial Economics, 20. 293-315.

57) Ohlson J., Penman S., 1985. Volatility increases subsequent to stock splits: An empirical aberration. Journal of Financial Economics, 14. 251-266.

58) Patterson D., 1986. The Speed of Adjustment of Warrant Prices to Changes in Stock Prices. Journal of Business & Economic Statistics, Vol. 4, No. 2, 233-241.

59) Pfeffer J., Salancik G., 1978. The external control of organizations: A resource dependence perspective. New York: Harper & Row.

60) Ponomareva Y., Umans T., 2015. An integrative view on managerial discretion: A study of a Russian firm in transition. Journal of East European Management Studies, Vol. 20, No. 1, 36-67.

61) Provan J., 1980. Board power and organizational effectiveness among human service agencies. Academy of Management Journal, 23. 221-236.

62) Renneboog L., Zhao Y., 2011. Us knows us in the UK: On director networks and CEO compensation. Journal of Corporate Finance. 17, 1132-1157.

63) Rosenstein S., Wyatt J., 1994.Shareholder Wealth Effects When an Officer of One Corporation Joins the Board of Directors of Another. Managerial and Decision Economics, Vol. 15, No. 4, 317-327.

64) Ryan L., Buchholtz A., Kolb R., 2010. New Directions in Corporate Governance and Finance: Implications for Business Ethics Research. Business Ethics Quarterly, Vol. 20, No. 4, 673-694.

65) Salinger M., 1992. Value Event Studies. The Review of Economics and Statistics, Vol. 74, No. 4, 671-677.

66) Schooley D., Renner C., Allen M., 2010. Shareholder Proposals, Board Composition, and Leadership Structure. Journal of Managerial Issues, Vol. 22, No. 2, 152-165.

67) Thompson J., 1967. Organizations in Action. New York: McGraw-Hill. U.S. Department of Commerce, Bureau of Economic Analysis.

68) Veronesi P., 2012. Uncertainty about government policy and stock prices. The Journal of Finance, Vol. 67, No. 4, 1219-1264.

69) Vijh A., 1994. The spinoff and merger ex-date effects. Journal of Finance, 49. 581-609.

70) Weisbach M., Hermalin B., 1992. The determinants of board composition. Rand Journal of Economics, 19. 95-112.

71) Westphal J., 1999. Collaboration in the boardroom: Behavioral and performance consequences of CEO board social ties. Academy of Management Journal, 42. 7-24.

72) Williamson O., 1964. Corporate Control and Business Behavior: Managerial Objectives in a Theory of the Firm. Englewood Cliffs, NJ: Prentic

73) Williamson O., 1983. Organization Form, Residual Claimants, and Corporate Control. The Journal of Law and Economics, Vol. 26, No. 2, 351-370.

74) Zald M., 1967. Urban differentiation, characteristics of boards of directors, and organizational effectiveness. American Journal of Sociology, 73. 261-272.



Приложение

Код для проведения событийного анализа

Для проведения первого этапа исследования - оценки аномальных доходностей - в статистическом пакете Stata был написан следующий код.

Код для создания логарифмованомальных доходностей:

gen ret = ln(stock_price[_n] / stock_price[_n-1])

gen mktret = ln(mkt[_n] / mkt[_n-1])

qui reg ret mktret if est_window==1

predict phat

gen ar = ret - phat if evt_window==1

Код для создания аномальных доходностей:

gen ret = (stock_price[_n] - stock_price[_n-1])/ stock_price[_n-1]

gen mktret = (mkt[_n] - mkt[_n-1])/ mkt[_n-1]

qui reg ret mktret if est_window==1

predict phat

gen ar = ret - phat if evt_window==1

Размещено на Allbest.ur