Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Факультет экономических наук

Образовательная программа «Экономика»

БАКАЛАВРСКАЯ ВЫПУСКНАЯ РАБОТА

Влияние самоуверенного CEO на принятие рисков банками с учетом сдерживающей силы совета директоров

Выполнила:

Сураева Анастасия Владимировна

Научный руководитель:

Степанова Анастасия Николаевна

Москва, 2018



Оглавление

Аннотация

Введение

1. Теоретическая основа исследования

1.1 Самоуверенность СЕО как когнитивное искажение

1.2 Самоуверенность СЕО как фактор, влияющий на принятие рисков банками

1.3 Совет директоров как механизм корпоративного управления, сдерживающий СЕО

2. Методология исследования

2.1 Модель измерения самоуверенности СЕО

2.2 Модель исследования влияния самоуверенности СЕО на риски банков

2.3 Описание выборки и источников данных

3. Результаты

3.1 Измерение самоуверенности CЕО

3.2 Исследование влияния самоуверенности СЕО на риски банков

3.3 Дополнительные исследования

Выводы

Список литературы

Приложение



Аннотация

Политика банков относительно рисков представляет большой интерес как для исследователей, так и для органов власти на сегодняшний день, так как финансовый крах, вызванный чрезмерно рискованным поведением, может иметь серьезные последствия для многочисленных стейкхолдеров банка и для макроэкономической системы страны в целом. В растущем объеме литературы исследуются факторы, способствующие возрастанию рисков «выше среднего», на уровне корпоративного управления. В данной работе предпринимается попытка объяснить принятие стратегических решений в отношении риска с точки зрения поведенческих финансов: с учетом ограниченной рациональности агентов корпоративного управления. На модели панельных данных 110 американских банков за период с 2011 по 2016 год эмпирически доказывается, что чрезмерное принятие рисков может быть вызвано таким когнитивным искажением Здесь и далее: систематические ошибки в мышлении и поведении в поведении CEO, как самоуверенность. В работе также исследуется, как изменяется влияние самоуверенного CEO на принятие рисков банками, если рассматривать его взаимодействие с другой характеристикой корпоративного управления - советом директоров. Так, было выявлено, что сила положительного влияния CEO на риски уменьшается, если совет представляет из себя эффективный механизм контроля ввиду присутствия в нем большей доли независимых директоров - экспертов в финансовой сфере.

Bank risk -taking behavior is of significant interest for researches and policy makers because financial failures due to excessive risk in this sector can have severe consequences both for numerous bank's stakeholders and for macroeconomic system overall. Growing literature investigates the main factors contributing to “well above average” risk taking incentives on corporate governance level. Particularly this study attempts to explain the corporate decision-making regarding risk strategy from the ground of behavioral finance: taking into account bounded rationality of corporate governance agents. On a panel dataset of 110 listed US banks in the period of 2011-2016 empirical evidence is provided that excessive risk taking in banks arises from cognitive bias From psychology: systematic error in beliefs and judgments of overconfidence on CEO decision-making level. Moreover, study also aims to present how the impact of overconfident CEO on risk - taking is affected if considering the interaction of CEO overconfidence with another corporate governance characteristic, such as board of directors. It was revealed that the power of the CEO's positive influence on risks is moderated if the board is an effective monitoring mechanism due to the presence of independent directors - experts in financial sphere.



Введение

После того как чрезмерное принятие рисков было названо одной из основных причин краха банков во время последнего финансового кризиса, были проведены многочисленные исследования с попытками определить детерминанты политики банков относительно рисков. Хотя большинство работ трактовало стимулы к принятию рисков с точки зрения традиционных финансов (например, теорией “moral hazard”), было бы полезным расширить объяснение мотивов рисков в банках с использованием поведенческого подхода в финансах, потому как люди, вовлеченные в процесс принятия решений на корпоративном уровне, неизбежно подвержены определенным когнитивным искажениям. Одно из таких искажений, могущее оказать серьезное влияние на структуру принятия решений в компании, - это самоуверенность. Вызванная определенными психологическими аспектами, самоуверенность особенно часто наблюдается у СЕО и заставляет их переоценивать будущие денежные потоки от инвестиций и проектов, при этом недооценивая потенциальные риски, что в конечном счете может привести к избыточному принятию рисков компанией. Так, один из основных исследовательских вопросов данной работы состоит в том, можно ли объяснить разные уровни риска у банков наличием такого когнитивного искажения в поведении СЕО, как самоуверенность.

В литературе по корпоративным финансам также предполагается, что совет директоров вовлечен в процесс принятия решений как орган управления. И совет директоров также, как и СЕО, подвержен определенным искажениям, которые могут сильно помешать выполнению основных функций, приписанных ему, - контролю и консультированию. В свою очередь, без совета директоров как эффективной структуры контроля и консультирования механизм корпоративного управления не способен ограничить инциденты оппортунистического поведения СЕО. В то же время, если совет директоров не подвержен искажениям как группа, он способен лучше выполнять свои функции и сдерживать СЕО в случае, если последний принимает неоптимальные и даже пагубные стратегические решения, например, следует стратегии чрезмерных рисков. Таким образом, второй исследовательский вопрос, на который стремится ответить эта работа: может ли присутствие эффективного, лишенного искажений совета директоров смягчить предположительно положительное влияние самоуверенного СЕО на степень принятия рисков банками.

В рамках данной работы поставленные исследовательские вопросы эмпирически проверяются на данных 110 американских публичных банков за период с 2011 по 2016 года. Основной метод оценки моделей для исследования - модель панельных данных с фиксированными эффектами с поправками на гетероскедастичность и автокорреляцию и кластеризацией на уровне банков. Для измерения самоуверенности СЕО используется текстовой анализ транскриптов ежегодных конференц-звонков о доходах на предмет выявления «самоуверенного тона» у генерального директора. Для измерения рисков банка применяются рыночные и балансовые показатели. Эффективность совета директоров как механизма контроля и консультирования определяется долей среди независимых представителей директоров-экспертов в финансовой сфере. Регрессионный анализ показал, что самоуверенность CEO положительно влияет на принятие рисков банками, однако сила положительного влияния CEO на риски уменьшается, если в совете присутствует большая доля независимых директоров-экспертов.

В предыдущих работах уже подтверждалась положительная связь между самоуверенностью СЕО и принятием рисков в банковском секторе США. Во-первых, данное исследование вносит свой вклад в существующую литературу, применяя новый для работ в области корпоративного управления в банках метод измерения самоуверенности СЕО и несколько мер измерения риска, предоставляя тем самым новый взгляд на отношения между ними. Во-вторых, в работе исследуется, как изменяется влияние самоуверенного CEO на принятие рисков банками, если рассматривать его взаимодействие с другой характеристикой корпоративного управления - советом директоров. Таким образом, результаты исследования помогут разработать практики корпоративного управления, которые связаны с оптимальной стратегией принятия рисков в банках.

Исследование имеет следующую структуру: после введения приведен обзор литературы для обоснования актуальности выбранной темы. На основании обзора будут сформированы гипотезы исследования. В следующей разделе работы для проверки гипотез будет построена модель и разработана методология ее оценки: выбраны и обоснованы все переменные для нее и методы их измерения и методы оценки самой модели. На следующем шаге будут приведены результаты измерения эмпирической модели, ее проверка на робастность. На последнем этапе будут предоставлены выводы по исследованию.



1. Теоретическая основа исследования

1.1 Самоуверенность СЕО как когнитивное искажение

Существование самоуверенности как когнитивного искажения, которое приводит к переоценке собственных возможностей, было установлено в работах в по психологии в 1960-х гг. Затем это понятие было распространено и в другие области, в том числе и в экономику и финансы (Skala, 2008). Явление «излишней самоуверенности» в психологии делится на две грани: просчет (“miscalibration”) и позитивные иллюзии («positive illusions”). Ben-David (2010) относит «просчет» к переоценке точности своих знаний индивидами. Впоследствии, предсказания, выполненные такими индивидами, характеризуются узкими доверительными интервалами. В то время как в психологии «просчет» является основным аспектом самоуверенности, в поведенческих финансах исследуется феномен позитивных иллюзий, включающий в себя три когнитивных искажения - эффект «лучше, чем другие» (“better-than-average” effect), иллюзия контроля («illusion of control») и не отображающий реальной ситуации оптимизм («unrealistic optimism»).

Не отображающий реальной ситуации оптимизм заключается в тенденции завышать вероятность наступления благоприятных событий, при этом занижая вероятности наступления неблагоприятных (Heaton, 2002). Помимо этого, индивиды также склонны оптимистично оценивать результаты событий, если изначально полагали, что имели над ними контроль (Heaton, 2002). Отсюда вытекает следующий аспект самоуверенности - иллюзия контроля. Иллюзия контроля определяется как вера в то, что будущие события могут контролироваться, хотя ими руководит только случай (Kruger, 1999). Если говорить о CEO, то они склонны не учитывать какую-то долю риска и неопределенности в будущих проектах и ошибочно полагают, что все процессы фирмы находятся под их полным контролем (Heaton, 2002).

Эффект «лучше, чем другие» предполагает переоценку своих возможностей и умений по отношению к остальным в основном ввиду отсутствия информации о способностях окружающих людей (Alicke et. al, 1985; Svenson, 1981). Эффект «лучше, чем другие» называется исследователями среди одной из главных детерминант самоуверенности у СЕО. Работая в компании, СЕО не имеют сравнительной группы для объективной оценки своих реальных навыков и результат их работы можно измерить только по эффективности деятельности самой компании, что создает у менеджеров иллюзию того, что все в основном зависит от их решений и способностей (Malmendier, Tate, 2005; Shu, 2013).

В целом многие исследования доказывают, что излишняя самоуверенность присуща топ-менеджерам. Работая в компаниях, они действительно не имеют группы для сравнения и таким образом возможности объективно анализировать свои способности и в результате становятся чрезмерно самоуверенными (Shu, 2013). Помимо этого, результаты их работы оцениваются только через результаты деятельности компании, что приводит к приписыванию хороших исходов к своим способностям, в то время как плохие относят на внешние события (Baker, Wurgler, 2012). Такая тенденция к приписыванию всех заслуг себе делает менеджеров чрезвычайно самоуверенными. Наконец, топ-менеджеров делает самоуверенными тот факт, что компания находится преимущественно под их контролем, управляется и контролируется им. В банковской сфере этот фактор особенно актуален, так как самоуверенность может появится в поведении СЕО в результате высокой сложности процесса принятия решений.

Так как СЕО оказывают сильное влияние на процесс принятия решений, их искаженное поведение оказывает воздействие на эффективность деятельности всей компании. Одно из первых исследований в этой области - работа Malmendier и Tate (2005) - доказывает, что самоуверенность СЕО связана с инвестиционными решениями компании. Так, было выяснено, что самоуверенные менеджеры склонны к большему участию в сделках слияний и поглощений и использованию внутренних ресурсов для финансирования проектов. Последние работы в этой области также доказывают связь между самоуверенностью CEO и политикой принятия рисков в компаниях. Так, согласно эмпирическому исследованию Kahnemann and Lovallo (1993) самоуверенные СЕО могут осознанно подвергать компанию большому уровню риска, потому как полагаются на слишком оптимистичные прогнозы. Heaton (2002) и Malmeinder и Tate (2008) в своих работах также заявляют, что самоуверенность приводит к переоценке будущих денежных потоков от проектов и при этом недооценке рисков и вероятности краха.

Таблица 1. Обзор литературы по теме «Самоуверенность CEO»

Автор	Выборка	Метод измерения самоуверенности СЕО	Результаты
Самоуверенность СЕО как когнитивное искажение
Heaton (2002)	Теоретическое исследование	-	Самоуверенные люди завышают вероятность наступления благоприятных событий, при этом занижая вероятности наступления неблагоприятных
Malmendier и Tate (2005); Shu (2013)	Америка, S&P компании	На основе инсайдерского портфеля: метод опционов	Эффект «лучше, чем другие» - главная детерминанта самоуверенности у СЕО.
Самоуверенность СЕО как фактор, влияющий на принятие рисков
Malmeinder, Tate (2013);	S&P firms;	На основе инсайдерского портфеля: метод опционов	Самоуверенность приводит к переоценке будущий потоков, недооценке рисков и принятию рискованных проектов
Niu J. (2010)	Америка, 108 банков, 1994-2002	Медиа портрет СЕО; Метод опционов	Банки, возглавляемые самоуверенным CEO принимают больше риска
Ho et al. (2016)	Америка, 1634 наблюдения, 1994-2009	Метод опционов	Самоуверенные СЕО склонны к ослаблению стандартов выдачи кредитов, что приводит их к большему краху во время кризисов
Sironi и Suntheim (2012)	23 страны, 113 банков, 2000-2008	Метод опционов	Самоуверенность CEO положительно влияет на кредитный риск банков и вероятность банкротства банка
Chen et al. (2013)	G20+Тайвань	Метод опционов	Самоуверенные CEO принимают больше рисков во время кризисов, в то время как во время бума, наоборот, меньше

1.2 Самоуверенность СЕО как фактор, влияющий на принятие рисков банками

Воздействие самоуверенности СЕО на риски банков активно исследуется в банковской сфере. Niu (2010) на выборке из 108 американских банков доказывает, что самоуверенность, определенная посредством медиа - портрета СЕО, положительно влияет риски, измеренные как стандартное отклонение доходностей акций банков. В исследовании Ho et al. (2016) демонстрируется, что самоуверенные СЕО склонны к ослаблению стандартов выдачи кредитов из-за переоценки финансовых возможностей своих заемщиков, что в конечном счете приводит к краху банков во время кризиса. Black и Gallemore (2012) на выборке американских банков подтверждают гипотезу о том, что самоуверенные генеральные директора инкорпорируют возможное будущее обесценение ссуд в резервах на возможные потери в меньшей степени, чем другие топ-менеджеры. Sironi и Suntheim (2012) проводят исследование на мультистрановой выборке за период с 1997 года по 2008. Результаты их работы показывают положительную связь между самоуверенностью, имеющей место быть, если СЕО откладывает исполнение опционов на нерациональный срок, и рисками банков, измеренными z-score и долей просроченных ссуд. В более поздней работе Ho et al. (2016) демонстрируется, что самоуверенные СЕО склонны к ослаблению стандартов выдачи кредитов из-за переоценки финансовых возможностей своих заемщиков, что в конечном счете приводит к более сильному краху «самоуверенных» банков во время кризиса. В исследовании Chen et. al. (2013) выводится и эмпирически доказывается на выборке из стран G20 гипотеза о том, что самоуверенные СЕО принимают стратегии с большим риском только в периоды рецессии, в то время как в периоды бума скорее склонны к снижению рисковых стратегий.

Так как в большинстве доступных на данный момент исследованиях (обзор исследований приведен в Таблице 1) устанавливается положительная связь между самоуверенностью CEO и степенью рискованности политики банков на американском рынке, в данной работе выдвигается следующая гипотеза для ее дальнейшей эмпирической проверки:

Н1: Самоуверенность CEO положительно влияет на рискованность политики банка

1.3 Совет директоров как механизм корпоративного управления, сдерживающий СЕО

Отделение контроля от собственности в современных компаниях создает «агентскую проблему» между акционерами и топ-менеджерами (Berle, Means, 1932). В результате разделения последние получают полную власть над принятием стратегических решений в организации и при этом могут действовать не в лучших интересах собственников. И поскольку, как ранее было установлено, CEO склонны к определенным искажениям в своем мышлении, могущим оказать неблагоприятное влияние на деятельность всей компании, следует ожидать, что существует механизм корпоративного управления для осуществления контроля над топ-менеджментом. В компаниях таким механизмом является совет директоров. Совет директоров помогает СЕО избегать стратегических ошибок благодаря тщательному мониторингу его действий (Jensen, Meckling, 1976; Weisbach, 1988. В предыдущих исследованиях способность совета директоров эффективно выполнять функцию мониторинга оценивается с помощью рассмотрения его структуры (размер, доля независимых директоров в совете) как детерминанты его качества. Так, например, считается, что независимые директора осуществляют лучший мониторинг деятельности СЕО. Однако согласно последней парадигме в корпоративных финансах функции совета директоров не сводятся только к мониторингу (Leblank, Gillies, 2005). На самом деле совет директоров - активный участник процесса принятия решений в компании, и таким образом выполняет еще и функцию консультирования (Coles et. al., 2012). И согласно новой парадигме фокус при оценке эффективности его деятельности должен лежать на процессах внутри совета, а конкретно на процессе принятия решений, ведь именно от его качества в конечном итоге зависит качество исполнений советом директоров своих функций (Leblanc, Schwartz, 2007; Marnet 2007, 2008). С позиции поведенческих финансов процесс принятия решений в совете директоров не лишен когнитивных искажений. Одним из самых распространенных является «преданность авторитету СЕО» (Morck, 2008; Conger, Kanungo, 1998;). У членов совета директоров может развиваться склонность к проявлению лояльности к исполнительному директору под влиянием каких-либо социальных уз между ними и СЕО (например, когда СЕО оказал влияние на назначение на пост директоров (Coles, Daniel, Naveen, 2008)) или же директора могут просто попасть под влияние харизматичной личности СЕО как представителя власти в компании (Morck, 2008; Conger, Kanungo, 1998). Так или иначе, оказавшись под влиянием сильной личности СЕО, совет не способен эффективно выполнять функции мониторинга и консультирования, заключающиеся в объективной критике действий СЕО и удержании от принятия рискованных стратегий. Согласно работам, посвященным этой теме, снизить вероятность появления такого искажения, как «преданность СЕО», в совете директоров помогает наличие директоров-экспертов, так как они способны не попасть под влияние личности генерального директора и рационально критиковать его решения. Согласно исследованию Zhu и Chen (2015) смягчить влияние самоуверенного СЕО на сделки слияний и поглощений помогает наличие директоров-экспертов в данном виде сделок. В сложном и непрозрачном банковском секторе присутствие знающих и опытных независимых директоров помогает идентифицировать и вовремя пресечь любое девиантное поведение со стороны СЕО (Grove et. al., 2011). Таким образом, в данном исследовании предполагается, что в банках одновременно снизить вероятность проявления «преданности СЕО», повысить эффективность выполнения мониторинга и консультирования и ограничить негативные последствия самоуверенности СЕО для рисков поможет присутствие независимых директоров - экспертов в финансовой сфере.

H2а: Влияние самоуверенного СЕО на рискованность политики банка будет меньше, если в совете директоров присутствует большая доля директоров - экспертов в финансовой сфере среди независимых директоров.

Однако в некоторых работах отмечается, что наличие директоров-экспертов может, наоборот, повысить рискованность стратегии банка. Так, в исследовании Almandoz и Tilcsik (2016) утверждается, что директора-эксперты оказали существенное влияние на финансовый крах банков во время последнего кризиса. Опыт работы в банковских и финансовых сферах приводит к самоуверенности таких директоров и, как следствию, принятию большего риска. Таким образом, в данной работе также выдвигается альтернативная гипотеза:

Н2б: Влияние самоуверенного СЕО на рискованность политики банка будет больше, если в совете директоров присутствует большая доля директоров - экспертов в финансовой сфере среди независимых директоров.



2. Методология исследования

2.1 Модель измерения самоуверенности СЕО

Одним из самых популярных методов измерения самоуверенности в литературе на данный момент является метод опционов (Malmeinder, Tate, 2005). Основанный на анализе личного инвестиционного портфеля, метод определяет СЕО как самоуверенного, если он откладывает исполнение опциона «в деньгах» на нерациональный срок, ожидая дальнейшего повышения акций своей компании в цене. Несмотря на популярность метода опционов среди исследователей, он имеет явные недостатки. CЕО может откладывать исполнение опционов по альтернативным причинам, например, потому что владеет инсайдерской информацией о возможностях роста для компании. В частности, в работе Bayat et. al. (2016) доказывается положительная связь между откладыванием исполнения опционов генеральным директором и характеристиками фирмы, например, такими как Q-tobin. Таким образом, откладывание опционов не свидетельствует в обязательном порядке о такой черте у СЕО, как излишняя самоуверенность.

Другой популярный метод измерения самоуверенности основан на портрете СЕО в медиа (Malmeinder, Tate, 2008). Так, СЕО считается излишне самоуверенным, если количество упоминаний в прессе о нем как о «самоуверенном индивиде» превышает количество упоминаний как о «консервативном и осторожном». Этот способ также имеет явные недостатки в виде крайней субъективности в оценках СМИ.

Одним из методов измерения самоуверенности является изучение речи индивида на предмет выявления в ней соответствующего тона. Согласно недавней работе Garrard (2014) существует сильная связь между лингвистическими особенностями и когнитивными искажениями. С психологической точки зрения слишком оптимистичный и уверенный тон свидетельствует о наличии излишней самоуверенности (Merkl-Davies, Brennan, 2011). Некоторые работы в области корпоративных финансов подтверждают эту гипотезу. Так, Craig и Amernic (2011) обнаружили признаки самоуверенности в языке СЕО Enron, Starbacks и General Motors, изучая документы корпоративного раскрытия информации, такие как письма акционерам. В другом исследовании показывается связь между персональными характеристиками менеджеров (нарциссизм, самоуверенность) и тоном их речи в ежегодных конференц-звонках о доходах (Davis et. al., 2012). Таким образом, на основе эмпирических доказательств из литературы можно утверждать, что тон, используемый топ-менеджерами в документах раскрытия корпоративной информации подвержен влиянию присущих им когнитивных искажений, и на основе его анализа можно выявить наличие самоуверенности.

Однако на тон в документах раскрытия корпоративной информации помимо личных характеристик менеджера серьезное влияние оказывает так называемое «управление впечатлениями» («impression management») (Merkl-Davies, Brennan, 2011). Под этим понимается, что СЕО используют тон своей речи для информирования инвесторов об успехах или неудачах в текущей деятельности компании и подачи сигналов о ее будущем состоянии. То есть помимо личностных характеристик СЕО тон в корпоративных документах может отображать и настоящие и будущие характеристики деятельности компании. Так как в данной работе исследуется исключительно влияние самоуверенности топ-менеджера на риски банков, необходимо отделить тон, связанный с “impression management” от тона, отражающего личностные характеристики СЕО. Один из способов - построение модели регрессии с тоном СЕО как зависимой переменной и настоящими и будущими характеристиками компании и ее деятельности как объясняющими и использование остатков модели (необъясненную часть) в качестве измерителя тона, отражающего «истинную самоуверенность» СЕО (Davis et. al.,2012):



(1)

OverConfidentTone: Для выявления «самоуверенного тона» у СЕО в данном исследовании в качестве метода измерения самоуверенности будет применен семантический анализ текстов транскриптов ежегодных конференц-звонков о доходах. В то время как в большинстве работ в этой области для текстового анализа выбираются финансовые отчеты и, в особенности, письма акционерам, транскрипты конференц-звонков видятся лучшим инструментом для анализа по ряду причин. Во-первых, в анализе писем к акционерам всегда высока вероятность того, что письмо писал не сам СЕО или во всяком случае оно было сильно отредактировано. В случае с транскриптами вероятность такого сводится к нулю. Во-вторых, речь СЕО в транскриптах в большей степени будет отражать ту часть тона, которая связана с его личными характеристиками. Наибольший раздел в конференц-звонках составляет динамическая часть с ответами на вопросы аналитиков, в которой СЕО обладает слабым контролем над тоном своей речи, в отличие от заранее подготовленного и написанного текста письма к акционерам.

Для текстового анализа были скачаны с последующей обработкой ежегодные транскрипты конференц-звонков банков за период 2011-2015 гг. из базы данных Thomson Reuters. Так как в литературе как по психологии, так и финансам уже было установлено, что самоуверенные индивиды склонны к использованию большего количества позитивных и уверенных слов и при этом избеганию слов негативного и неуверенного тона (Loughram, Mcdonald, 2011; Merkl-Davies, Brennan, 2011), в данном исследовании будут использованы словари позитивных (positive)/ сильных модальных (strong modal)/ негативных(negative) /неуверенных(uncertain) /слабых модальных(weak modal) слов, разработанные Loughram и Mcdonald (2011) специально для финансовой сферы (примеры слов приведены в Таблице 2), для построения непрерывной переменной, отражающей степень самоуверенности тона генерального директора:

,

Таблица 2. Примеры слов из словаря Loughram и Mcdonald

Negative	concern, postpone, challenges, cut, difficult, disadvantage, miss, unable, worry
Uncertain	approximately, might, doubt, uncertain, apparently
Weak Modal	maybe, perhaps, possible, could
Positive	able, assure, strong, enthusiasm, excellent
Strong Modal	always, definitely, strongly, will

По своему построению переменная Overconfident_Tone означает, что чем она выше, тем более самоуверенный тон у СЕО. Использование отношения суммы слов сразу нескольких типов для описания степени самоуверенности тона обусловлено «схожестью этих словарей в плане объяснения одних и тех же личностных характеристик индивидов» (Loughram, Mcdonald, 2011).

ROA (Return on assets): Показатель отображает состояние текущей деятельности компании. Ожидается, что чем лучше текущее состояние (выше ROA), тем более позитивный и уверенный тон у СЕО во время конференц-кола.

ROA (t+1): Показатель отображает будущие результаты деятельности компании и включается в модель, так как уверенный и позитивный тон скорее всего также положительно связан с будущим уровнем прибыльности банка (Davis et. al., 2012).

Book-to-market ratio: Тон также скорее всего положительно связан с потенциалом роста для компании, что предположительно будет отражено в отрицательном знаке между показателем book-to-market и уверенным и позитивным тоном.

Bank_Size: Размер банка, измерителем для которого является логарифм активов, включен в модель, так как может оказать влияние на степень уверенности и позитивности тона. Так, с ростом размера банка увеличивается внимание к нему со стороны внешних агентов. С одной стороны высказывания могут быть более осторожными для снижения правовых издержек, а с другой более уверенными и позитивными для оказания влияния на СМИ. риск банк мультиколлинеарность диверсификация

MA_Dummy: Дамми переменная принимает значение 1, если у банка ожидается сделка по слиянию или поглощению в следующем периоде. Согласно исследованию Huang (2014) тон более позитивный, если ожидается подобного рода сделка.

Модель (1) оценивается для каждого года из периода 2011-2015 и остатки оцененных регрессий используются для построения переменной ResOverconfidentTone, призванной измерить в данном исследовании степень самоуверенности СЕО для оценки ее влияния на принятие рисков банками.

Способ измерения самоуверенности, представленный в данной главе, видится наиболее подходящим для исследования. Анализ тона ежегодных отчетов позволяет построить изменяющийся во времени и непрерывный показатель самоуверенности в отличие от того же метода опционов, что важно, ведь уровень самоуверенности может изменяться с течением времени у индивидов под влиянием различных факторов. Кроме того, способ выделения в тоне компоненты, отвечающей за личностные характеристики, для построения на следующем шаге модели оценки ее влияния на риски банков также вполне оправдан. Исследование Davis et. al (2012) эмпирически доказывает, что на специфическую компоненту тона, полученную путем построения регрессии по типу (1), в действительности положительно влияют личностные характеристики, выявляя присущую СЕО самоуверенность и оптимизм. В других работах также показывается наличие связи между специфической компонентой тона и различными характеристиками компаний: налоговым планированием (Bamber et. al., 2010), выбором между способами ведения отчетности (Ge et. al., 2011). В частности, в работе Huang et. al. (2014) доказывается отрицательная взаимосвязь между специфической компонентой тона и будущим финансовым положением компаний нефинансового сектора с лагом в два года.

2.2 Модель исследования влияния самоуверенности СЕО на риски банков

Модель, используемая для исследования влияния самоуверенности СЕО банков на принятие ими рисков, представлена уравнением (2):

Зависимая переменная

Risk (Риск): В литературе используется множество различных показателей рисков банков. При этом для рассмотрения влияния самоуверенности на риски чаще всего используются три рыночных показателя - полный риск (Total Risk), систематический (Systematic Risk) и идиосинкратический (Firm-specific Risk, Idiosyncratic Risk).

Полный риск рассчитывается как стандартное отклонение ежедневных доходностей акций компании (Niu, 2010) и способен уловить представления рынка о рискованности банковских активов, пассивов или каких-либо внебалансовых активностей.

Систематический и идиосинкратический риски рассчитываются, следуя работам Niu (2011) с использованием следующей рыночной модели:

,



где - доходность акций банка i в день t, - рыночная доходность в день t, рассчитанная на основе индекса S&P, - ошибка модели. При этом коэффициент представляет собой систематический риск, а стандартное отклонение остатков регрессии - идиосинкратический. Систематический риск - это часть полного риска, связанная с изменениями в финансовой и макроэкономической конъюнктуре. Идиосинкратический риск отражает ту часть полного риска, которая связана со специфическими для конкретного банка факторами. Обычно это относится к свойствам портфеля кредитов, инвестиций, депозитов и структуры капитала банков.

Независимые переменные

ResOverconfident_Tone (Самоуверенный тон): Представляет собой остатки (residuals) модели регрессии (1) (см. раздел 2.1). Ожидается, что существует положительная зависимость между самоуверенным тоном и рисками банка.

Expert_Board и ResOverconfident_Tone*Expert_Board: Переменная Expert_Board составлена, следуя исследованию Malmeinder и Tate (2008): независимые директора классифицируются как эксперты в финансовой сфере, если имеют опыт работы в коммерческих банках или других финансовых организациях, занимали должность CFO в нефинансовых компаниях или имеют академическую степень в финансах (профессор финансов, например). Включение пересечения переменной с ResOverconfident_Tone необходимо для проверки гипотезы Н2 (см. раздел 1.3) о сдерживающей силе совета директоров, оказываемой на самоуверенного СЕО. Согласно гипотезе Н2а знак перед переменной пересечения должен быть отрицательным (большая доля директоров - экспертов в финансах среди независимых директоров должна уменьшать положительное влияние СЕО на риски), а согласно гипотезе Н2б, наоборот, отрицательным (большая доля директоров - экспертов в финансах среди независимых директоров должна увеличивать положительное влияние СЕО на риски).

Контрольные переменные (X)

Финансовые характеристики банков:

Bank_Size (Размер банка): Предыдущие исследования показывают, что размер банка может негативно воздействовать на принятие рисков (Demsetz, Strahan, 1997), так как больший размер позволяет лучше диверсифицировать активы и иметь легкий доступ к капиталу в случаях падения ликвидности. Кроме того, рынок может расценивать такие банки как наиболее устойчивые из-за эффекта «слишком большой, чтобы упасть». Однако финансовые организации, осознающие, что их расценивают как «too big to fail», могут также иметь стимулы к принятию дополнительного риска.

Book_to_market_ratio (балансовая стоимость к рыночной): В исследованиях предыдущих лет авторы часто настаивают о том, что банки с высоким показателем book-to-market (низкой market-to-book) с большей вероятностью испытывают финансовые трудности (Fama, French, 1992). Впоследствии было выяснено, что высокое значение market-to-book оказывает дисциплинирующий эффект на банки, заставляя их принимать меньше рисков (Keeley, 1990; Carletti, Hartmann, 2003). С другой стороны, высокое значение market-to-book свидетельствует о большом потенциале роста для компании и большей волатильностью ее акций (Adam, Goyal, 2004).

Tier1: Большие значения отношения собственных средств банка к активам, взвешенным по риску, говорят о его большей стабильности и, следовательно, меньшей волатильности акций (Kim, Santomero, 1998).

Diversification (Диверсификация): Индекс диверсификации доходов банка строится, следуя процедуре, описанной в работе Stiroh и Rumble (2006):

,



Большее значение индекса соответствует большей диверсификации. Предыдущие исследования утверждают, что банки могут получить определенную выгоду, диверсифицируя свои риски через нетрадиционный для них бизнес благодаря низкой коррелированности доходов (Stiroh, Rumble, 2006). Однако также существует мнение о том, что большая доля нетрадиционных доходов может привести к дестабилизации, так как непроцентные доходы обычно более волатильны, чем процентные (DeYoung, Roland, 2001).

ROA: Показатель скорректированного на налоги и резервы ROA отображает прибыльность банка. Обычно предполагается, что существует отрицательная зависимость между ROA и рисками банков, так как банки испытывают меньшую потребность в увеличении рисков, если уже имеют высокую прибыль.

Loans_to_Deposits (кредиты к депозитам): Отношение кредитов к депозитам включено в модель для отображения различий в структуре финансирования банков. Существует мнение, что банки, получающие большую долю финансирования из недепозитных источников менее стабильны (Altunbas et al., 2011).

Характеристики СЕО:

Следуя другим исследованиям на схожую тему, в модель также включены характеристики СЕО, потенциально оказывающие влияние на риск.

СЕО_ownership: Большая доля акций в руках менеджера может заставить их вести себе более осмотрительно. Однако в некоторых исследованиях также утверждается, что большая доля акций у менеджера сближает его интересы с интересами акционеров и может вести к повышению рискованности политики (McConnell, Servaes, 1990).

CEO_age: Возраст СЕО согласно некоторым исследованиям также влияет на его стимулы к принятию рисков. Так, например, согласно исследованию Serfling (2012) чем выше возраст СЕО, тем ниже его стимулы к риску в компании.

CEO_turnover: Дамми переменная, равная одному, если в этот год в банке произошла смена СЕО, включена в модель для дополнительного контроля.

Учитывая панельную структуру данных, в модель регрессии (2) также включены фиксированные переменные времени. У независимых переменных модели предполагаются лаги: финансовые характеристики могут отображаться в рисках с задержкой. Помимо это лаги помогают бороться с возможной эндогенностью. В случае с главной независимой переменной - Overconfident_Tone - также предполагается лаг, так как исследуется, как признаки самоуверенности, найденные в тоне СЕО в конференц-звонке по итогу года, будут влиять на риски банка в следующем году.

В Таблице 3 представлены все основные переменные, используемые в модели регрессии (2):

Таблица 3. Описание переменных модели (2).

Переменная	Определение	Ожидаемое направление влияния на риск
Зависимые переменные
Total_Risk	Полный риск. Стандартное отклонение ежедневных доходностей акций банка
Systematic_Risk	Систематический риск. Коэффициент перед доходностью рыночного индекса в модели регрессии (3)
Idiosyncratic_Risk	Идиосинкратический риск. Стандартное отклонение остатков регрессии (3)
Независимые переменные
ResOverconfident_Tone	Самоуверенный тон. Остатки регрессии (1). Вводится для проверки гипотезы Н1	Положительное влияние на риск (+)
Expert_Board	Доля директоров - экспертов в финансах среди независимых директоров в совете банка За исключением инвестиционного банкинга Альтернативно: Бинарная переменная, равная 1, если доля директоров превышает среднюю долю для этого года	Может оказывать как положительное, так и отрицательное влияние на риски (+/-)
ResOverconfident_Tone*Expert_Board	Переменная пересечения. Вводится для проверки гипотезы Н2.	+/-
Контрольные переменные. Финансовые характеристики
Bank_Size	Размер банка. Логарифм активов банка.	+/-
Book_to_market_ratio	Отношение балансовой стоимости капитала к рыночной	+/-
Tier1	Отношение капитала банка к активам, взвешенным по риску	Отрицательное влияние на риски (-)
Diversification	Степень диверсификации доходов банка. Пропорция между выручкой от процентных доходов и непроцентных, рассчитанная по специальной формуле.	+/-
ROA	ROA, рассчитанная до вычета налогов и прибавления резервов на возможные потери	+
Loans_to_Deposits	Отношение кредитов банка к депозитам	+
Контрольные переменные. Характеристики СЕО
CEO_ownership	Доля акций банка в собственности СЕО	+/-
СЕО_age	Логарифм возраста СЕО	-
CEO_turnover	Бинарная переменная, равная 1, если в этот год произошла смена СЕО	+/-

2.3 Описание выборки и источников данных

Коммерческие банки США составляют выборку для исследования SIC код 6021, 6022. Учитывая специфику зависимых переменных, выборка включала в себя только банки, чьи акции присутствуют на бирже. На начальном этапе для модели (1) в выборку входило 115 банков. Небольшое число банков в выборке обусловлено особенностью ручного сбора и анализа данных для измерения самоуверенности СЕО. Небольшой размер выборки также оправдан тем, что 115 банков Америки охватывают почти 75% всего банковского сектора. Период исследования (2011-2016) продиктован особенностями ручного сбора данных для измерения самоуверенности СЕО и, главным образом, доступностью транскриптов конференц-звонков в базе данных. На следующем этапе для оценки модели (2) выборка была сокращена до 110 банков ввиду отсутствия подробной информации о некоторых корпоративных характеристиках у 5 организаций. При этом выборка включает в себя 150 СЕО (у 20 банков была смена топ-менеджеров за период)

Транскрипты конференц-звонков были скачаны с базы Thomson Reuters. Текстовой анализ проводился с помощью программы в Python. Финансовые характеристики были собраны с помощью Thomson Reuters и Bloomberg. Характеристики корпоративного управления, в том числе информация о членах совета директоров, необходимая для построения переменной Expert_Board, возраст СЕО и доля акций в его владении были найдены в базе данных Capital IQ.



3. Результаты

3.1 Измерение самоуверенности CЕО

Описательная статистика для переменных, используемых в модели (1), представлена в Таблице 4 и положительное среднее значение Overconfident_Tone (0.371) говорит о том, что в среднем транскрипты речи СЕО во время конференц-звонков содержат больше позитивных и уверенных слов, чем негативных и неуверенных. Величина, однако, меньшая по сравнению с другими исследованиями, в которых это значение превышает 1% (Davis et. al., 2014; Ataullah et. al., 2013 и др.) Это может быть связано с тем, что топ-менеджеры в американских банках стараются в принципе быть более осторожными и консервативными в своих высказываниях. Почти все переменные в выборке, за исключением Overconfident_Tone и MA_Dummy не отличаются сильной волатильностью, что отображено в относительно невысокими по сравнению со средними значениями стандартными отклонениями.

Таблица 4. Описательная статистика

Переменная	Количество наблюдений	Mean value	Std. Dev.	Min. Value	Max. Value
OVERCONFIDENT_TONE (%)	575	0.371	0.824	-1.421	2.630
ROA(%)	690	1.193	0.585	-2.561	2.693
Bank_Size	690	9.686	1.530	6.204	13.76
MA_Dummy	690	0.081	0.339	0	1
Book_to_market ratio	690	0.767	0.252	0.279	1.893

Модель регрессии (1) оценивалась для каждого года из периода 2011-2016 с предварительными проверками на мультиколлинеарность Показатели VIF не превышали 4 для всех регрессий и остатки оцененных регрессий использовались для построения переменной Overconfident_Tone. Помимо cross-sectional регрессий также была построена единая регрессия с фиксированными эффектами по годам Результаты модели робастны к включению в нее кластеризации на уровне банков, результаты оценки которой представлены в Таблице 5 Дамми переменные для каждого года не отражены в таблице.

Таблица 5. Результаты оценки модели (1).

VARIABLES	OVERCONFIDENT_TONE
ROA	0.178**
	(0.0745)
Book_to_Market_ratio	-0.00335***
	(0.0008)
MA_Dummy	0.0009**
	(0.0004)
ROA_(t+1)	0.158**
	(0.0793)
Bank_Size	0.000207***
	(0.00006)
Constant	Yes
Year FE	Yes
Observations	575
Number of id	115
R-squared	0.289

*** p<0.01, ** p<0.05

Статистически значимые на уровне 5% и положительные коэффициенты перед ROA и ROA (t+1) говорят о том, что более уверенный и позитивный тон у СЕО во время конференц-звонков наблюдается в банках с лучшими показателями прибыльности в текущем и будущем году. Коэффициент перед book-to-market отрицателен и статистически значим на уровне 1%, предсказывая, что топ-менеджеры в банках с большим потенциалом роста используют более уверенный и позитивный тон. Положительное значение коэффициента перед Bank_Size свидетельствует о том, что тон СЕО более крупных банков отличается большей позитивностью и уверенностью. Кроме того, стратегические инициативы банка, такие как сделки по слиянию и поглощению также повышают степень уверенности по позитивности тона. В целом характеристики банков, представленные в модели, объясняют тон СЕО во время конференц-звонков примерно на 29%.

3.2 Исследование влияния самоуверенности СЕО на риски банков

Описательная статистика для модели (2) представлена в Приложении 1. Средние значения полного, систематического и идиосинкратического рисков составляют 1,5%, 0.77 и 1,3% соответственно, что немного меньше средних значений рыночного риска для американских банков в других исследованиях (Niu, 2011; Pathan, 2009). Меньшая волатильность может объясняться выбранным периодом для исследования, в котором не отмечалось особых кризисных явлений или шоков в банковском секторе Америки. ResOverconfident_Tone, представляющий из себя остатки регрессии (1), ожидаемо имеет среднее значение примерно равное нулю. В совете директоров в среднем среди независимых директоров присутствует около 28% экспертов в финансовой сфере. При этом с 2011 года, в котором доля директоров-экспертов составляла всего 22%, цифра выросла до 33% в 2016. Средний возраст СЕО в американских банках - 58 лет, средний процент их владения акциями компании равен 0,7%, однако достаточно волатилен в выборке.

Для первичного представления о взаимозависимости данных и для выявления потенциальной мультиколлинеарности была построена корреляционная матрица (Приложение 2). ResOverconfident_Tone слабо положительно и значимо коррелирован с двумя показателями рыночного риска - с полным риском и идиосинкратическим (0.08 и 0.11 соответственно). Expert_Board значимо и отрицательно коррелирован с Total_Risk (-0.13). Относительно высокий коэффициент коррелированности между ROA и book_to_market ratio (0.47) и CEO_ownership и CEO_age (0.37) заставляет задуматься о возможной проблеме мультиколлинеарности между переменными. Однако средний показатель VIF для регрессии не превышает 2, что говорит об отсутствии мультиколлинеарности в модели (2).

Выбор между способами оценки модели панельных данных (2) проводился с помощью специальных тестов. Тест Вальда показал преимущество модели с фиксированными эффектами над сквозной моделью (p-value<0.01). Тест Хаусмана также продемонстрировал, что модель с фиксированными эффектами подходит лучше, чем со случайными (p-value<0.01). Тест на гетероскедастичность (тест Вальда на гетероскедастичность в модели панельных данных) на уровне 1% отверг гипотезу о гомоскедастичности модели. Кроме того, тест Вульдриджа на автокорреляцию (Wooldridge test for autocorrelation) отвергает на 5% уровне значимости гипотезу об отсутствии автокорреляции первого порядка Кросс-секторальная корреляция отсутствует в моделях как показывает тест Песарана. Таким образом, уравнение (2) будет оцениваться как регрессия с фиксированными эффектами по годам и кластеризацией на уровне банков для контроля над гетероскедастичностью и автокорреляцией. Для дополнительной проверки на робастность уравнение (2) также оценивалось с применением стандартных ошибок Дрисколла-Краая, Ньюи-Уеста и методом оценки Прейса-Винстена, результаты качественно одинаковы Результаты оценивания модели (2) для всех трех видов риска представлены в Приложении 3.

Статистически значимый на уровне 5% и положительный коэффициент перед ResOverconfident_Tone в регрессиях с Total_Risk и Idiosyncratic_Risk свидетельствует о подтверждении гипотезы Н1: тон СЕО, отражающий его самоуверенность как личностную характеристику, положительно влияет на рискованность политики банка. Так, например, с точки зрения экономической значимости увеличение самоуверенности тона на одно стандартное отклонение приводит к росту полного риска на 0,099%, что составляет примерно 6,4 % от его среднего значения. Несмотря на то что в данном исследовании нет цели точно установить каналы влияния, можно предположить, следуя другим исследованиям, что излишне самоуверенные топ-менеджеры в банках переоценивают будущие денежные потоки и недооценивают риски, что приводит к принятию рискованных стратегий в отношении инвестиций, активов, пассивов, капитала, внебалансовых статей или других возможных активностей. В конечном итоге это отражается в повышенном риске. Коэффициент ResOverconfident_Tone перед систематическим риском положителен и значим на уровне 10%, что означает, что влияние СЕО на эту составляющую рыночного риска в данном исследовании не так сильно, но все же есть. Переменная Expert_Board, представленная в данной спецификации модели бинарной переменной, равной 1, если доля независимых директоров-экспертов в совете превышает среднюю долю для этого года В другой спецификации использовалась непрерывная переменная, результаты качественно не отличались, незначима для идиосинкратического риска и значима на 10% для систематического и полного. При этом, коэффициент перед пересечением Overconfident_Tone и Expert_Board отрицателен и значим на уровне 5% для полного риска и 10% идиосинкратического, что говорит о подтверждении гипотезы Н2а в слабой форме: влияние самоуверенного СЕО на рискованность политики банка будет меньше, если доля независимых директоров-экспертов в финансовой сфере в совете выше среднего. Так, например, если доля независимых директоров-экспертов в финансовой сфере в совете выше среднего, это приводит к уменьшению положительного влияния Overconfident_Tone на полный риск с 0,099% до 0,068%. Независимые директора-эксперты действительно способны сдерживать самоуверенного СЕО от осуществления неоптимальных стратегий, приводящих к чрезмерному риску.

Коэффициент перед ROA отрицателен и статистически значим во всех трех моделях. Сильное отрицательное влияние показателя прибыльности на риски подтверждает гипотезу о том, что банки испытывают меньшую потребность в увеличении рисков, если уже имеют высокую прибыль. Коэффициент перед Bank_Size также отрицателен и статистически значим для моделей с полным риском и идиосинкратическим как зависимыми переменными. При этом отрицателен и значим на уровне 5% для системного риска. Возможное объяснение этому состоит в том, что больший размер банка способствует лучшей диверсификации рисков активов, однако также подвергает большей чувствительности к изменениям во внешней конъюнктуре. Степень диверсификации доходов банка (Diversification) положительно и значимо влияет на все три вида рыночных рисков (на уровне 1% для полного риска, 5% для систематического и 10% для идиосинкратического). Можно предположить, что доходы от нетрадиционных для банков видов деятельности связаны с большим риском. Tier 1 отрицательно, на 1% уровне значимости, влияет на полный риск и систематический, подтверждая свою роль в качестве дисциплинарного механизма. Кроме того, коэффициент перед отношением кредитов к депозитам (Loans_to_deposits) положителен и значим для всех трех зависимых переменных рыночного риска, подразумевая меньшую стабильность для банков со слабой позицией по ликвидности или получающих большую долю финансирования из недепозитных источников. Отрицательный и значимый на 5% коэффициент перед book-to-market говорит о том, что банки с большим потенциалом роста, более волатильны. Коэффициенты перед характеристиками СЕО, такими как возраст и доля собственности, показывают слабое влияние на риски банка. Так, коэффициент перед CEO_ownership положителен и значим на уровне 10% только для идиосинкратического риска, а коэффициент перед CEO_age отрицателен и значим на уровне 10% для полного и идиосинкратического, подразумевая, что с возрастом стимулы к риску у топ-менеджеров уменьшаются.