Размещено на http://allbest.ru

Введение

менеджер управление рынок

Рынок труда топ-менеджеров необходимо рассматривать как отдельный сегмент совокупного рынка труда России. В отличие от остальных сегментов для него характерны высокие требования к опыту и уровню образования, высокий уровень вознаграждения, а также наличие большого количества зарубежных исполнителей.

Топ-менеджеры играют определяющую роль в управлении и обеспечении успеха компании. Вероятно, нет другой должности, на которой к человеку будет приковано больше внимания, чем позиция CEO Chief Executive Officer - высшее должностное лицо компании (генеральный директор, председатель правления или президент). Далее в работе будет именоваться как CEO, генеральный директор или топ-менеджер. компании. В основном это связано с тем фактом, что на данные работники являются ключевыми лицами, принимающими решения относительно будущего предприятия. В отличие от остальных топ-менеджеров, которые отвечают за одну конкретную область в компании, генеральные директора несут гораздо большую ответственность, всего лишь одна ошибка может привести предприятие к банкротству.

В данной работе представлены результаты анализа фактических данных об эффективности деятельности CEO компаний, прошедших процедуру листинга на Московской бирже. В рамках исследования были изучены таких характеристики генеральных директоров, как уровень образования, опыт работы, семейное положение, количество детей и другие.

Цель данной работы - понять, какие характеристики топ-менеджеров влияют на доходность акций компании и каким образом.

Объект исследования - избыточная доходность акций компании, то есть разница между реальной и теоретической доходностями.

В связи с большим количеством публичной информации об американских компаниях, в большинстве предыдущих работ рассмотрен именно рынок США. Также были исследования по Индии и странам Юго-Восточной Азии. Здесь же рассматривается именно российский рынок, так как полученные в прошлых работах результаты не применимы к России: в 1980-ых годах знаменитый социолог Герт Хофстеде (Hofstede, 1980), изучавший культурные особенности различных народов, доказал, что у каждой страны своя система ориентиров и ценностей. В каждой стране по-своему знают, как должен выглядеть лидер и вообще успешный руководитель. И уже на основе этого знания фондовый рынок формирует свое отношение к нему.

В первой главе данной работы подробно рассматриваются идеи существующих работ, а также построены на их основе гипотезы, которые будут проверены в ходе анализа.

Во второй главе представлены источники, использованные во время сбора необходимых данных, а также произведено подробное описание самой выборки. Глава не несет никакой ценности для дальнейшего анализа, однако дает читателю примерное представление о текущей ситуации на рынке труда топ-менеджеров.

В третьей главе представлена методология исследования: тщательное описание 2-х используемых в работе моделей (зависимые и независимые переменные), их преимущества и недостатки.

Четвертая глава представляет собой анализ данных: пополнение найденных данных, нахождение правильных спецификаций моделей и тестирование предпосылок классической модели (проверка выполнения условий теоремы Гаусса-Маркова).

В пятой главе выводятся результаты анализа: значимые регрессоры, их итоговые коэффициенты и интерпретация.

Шестая глава является заключением: сделаны итоговые выводы о значимости каждого фактора, проанализировано влияние различных несовершенств (слишком молодой или, наоборот, возрастной CEO, малое количество времени у руля компании и другие) на несоответствие реальной и теоретической доходностей. Также даны рекомендации для будущих исследований.

1.Обзор литературы и гипотезы

Тема исследования причин успеха топ-менеджеров в последнее время стала очень актуальной из-за чрезмерно возросшего уровня их компенсации (Bertrand, 2009), а также развития систем масс-медиа. Несколько десятков лет назад популярность топ-менеджеров была значительно ниже. Сейчас каждое гениальное или, наоборот, неправильное решение руководителя более-менее крупной компании с высокой долей вероятности будет запечатлено в газетах, журналах или даже на телевидении. В условиях, когда любой инвестор без труда может найти информацию о генеральном директоре, компании не могут себе позволить ошибиться с выбором данной кандидатуры, так как фондовый рынок очень сильно подвержен шуму - убеждениям или верованиям трейдера относительно будущей стоимости ценных бумаг (Black, 1986). В последние годы конкуренция при отборе на данные позиции существенно возросла, лишь единицы достигают высших корпоративных рангов. В связи с этим, будет интересно понять, что же, помимо невероятного упорства и мотивации, позволяет топ-менеджерам достигать успеха.

Все работы, написанные на данную тему можно разделить на 2 большие группы:

1) Авторы определяют для каждого типа компаний идеальные характеристики кандидата;

2) Авторы смотрят влияние характеристик генерального директора на показываемые им результаты в компании.

Другими словами, одни пытались выяснить, какими характеристиками должен обладать кандидат, а другие анализировали влияние тех, что есть. Данная работа относится ко второму типу.

Начать стоит с теории высших эшелонов, разработанной Хэмбриком и Мейсоном (Hambrick, Mason, 1984). В своей работе авторы предложили модель влияния характеристик высших руководителей компании на эффективность компаний. Их цель была не столько провести прийти к логичным выводам, сколько дать стимул новым эмпирическим работам в данном направлении.

Основная идея работы: люди - главный инструмент зарождения и реализации всех идей и решений, принимаемых компанией. Высшие эшелоны - топ-менеджеры - выстраивают деятельность компании на основе их личностных и профессиональных характеристик.

В данной сфере принципиальное значение имеет проблема диагностики этих характеристик. Без личного общения оценить ключевые личностные черты CEO вряд ли возможно. Практически никто в предыдущих исследованиях не рассматривал такие характеристики, как уверенность в себе, решительность, уровень мотивации и так далее. Одной из очень не многочисленного списка работ является статья «Which CEO Characteristics and Abilities Matter?» (Kaplan, Klebanov, Sorensen, 2008). Однако авторы рассматривали только будущих CEO: откликнувшиеся на вакансию генерального директора кандидаты дополнительно проходили специальное 4-х часовое интервью. По каждому из них составлялся отчет о наличии или отсутствии у них каждой из 30 характеристик, которые могут быть сгруппированы в 5 категорий: лидерские, личностные, межличностные характеристики, интеллектуальные способности и уровень мотивации.

Затем авторам пришлось ждать 2 года для того, чтобы сделать выводы о деятельности отобранных кандидатов и уже привязать их к характеристикам. Оказалось, что наиболее важными характеристиками являются уверенность в себе, умение брать на себя ответственность и усердность.

Существенный недостаток работы: данный подход не позволяет отследить текущую и историческую ситуации. Для решения данной проблемы Хэмбрик и Мейсон предложили модель, которая основана на «теории высших эшелонов», суть которой состоит в следующем:

1) Принимаемые управленцами стратегические решения есть отражение их системы ценностей и когнитивных особенностей;

2) Система ценностей и когнитивных особенностей зависят от наблюдаемых характеристиках (возраст, образование, опыт и прочее);

3) Следовательно, существует связь, между результатами компании и наблюдаемыми характеристиками ее топ-менеджеров.

Основная заслуга авторов в том, что они предложили сместить акцент с ненаблюдаемых и довольно субъективных характеристик на объективные и наблюдаемые.

Можно сказать, что авторы справились с поставленной задачей: большая часть последующих работ рассматривала именно наблюдаемые характеристики. Одной из наиболее обширных работ может считаться исследование “CEOs” профессора в области экономических наук университета Чикаго Марианны Бертран (Bertrand, 2009). Ученый рассказывает, какими характеристиками должен обладать успешный CEO компании, и как они - характеристики - менялись с течением времени. Работа основана на эмпирических данных компаний США.

Во-первых, автор замечает, что последние 30-40 лет наличие релевантного опыта работа становится все менее и менее важным фактором. В то же время растет востребованность в наличии у топ-менеджера общих управленческих навыков, таких как лидерство, умение принимать решение, уровень мотивации и другие. Данный тренд был подтвержден исследованием Фридман 2007 года, согласно которому за последние 40 лет 20-го столетия доля CEO со степенью MBA возросла с 10% до 50% (Frydman, 2007). Такие изменения можно объяснить следующим образом:

1) Современные компании стали в большей степени полагаться на финансовые инструменты, количество которых существенно возросло. Очевидно, что студенты с бизнес образованием лучше понимают их природу и больше подходят под позицию CEO.

2) Произошли серьезные изменения в организационной структуре компаний. Если раньше у генерального директора было около 4 человек, которым он давал распоряжения, то сейчас их уже больше 8. Поэтому сейчас так важны развитые навыки руководителя.

Таким образом, фактор образования является одним из основополагающих.

Гипотеза 1: уровень образования положительно влияет на доходности акций

Во-вторых, гендерный признак. Анализ данных показал, что доля женщин среди всех CEO американских компаний в 2000 году составляла всего 1,3%. В 1997 году только в 7 компаниях из списка Fortune 1000 генеральным директором была женщина (Martin, Nishikawa, Williams, 2009). Пытаясь объяснить данный факт, Бертран пришла к выводу, что женщинам в бизнесе меньше доверяют. В 2007 году экономисты Джеймс и Ли провели исследование, в котором оценили влияние назначения нового CEO на доходность ценных бумаг компании. Данный эффект получился отрицательным как для мужчин, так и для женщин, но если у первых доходность падала в среднем на 0,5%, то у последних - на 3% (James, Lee, 2007). Частично это объясняется знаниями, которыми они обладают: женщин с MBA образованием очень мало, и их оценки по финансовым предметам в среднем ниже. Также женщины не готовы работать столько же много, сколько и мужчины, и обладают меньшей мотивацией. Это может отрицательно сказаться на будущих успехах компании.

Тем не менее, работа 2009-го года «CEO gender effects on valuation and risk» дала противоположные результаты (Martin, Nishikawa, Williams, 2009). Авторы рассматривали, как информация о назначении нового CEO отражалась на котировках акций компаний в период с 1992 по 2007 года. Оказалось, что назначение нового CEO сказывается на цене акций положительно вне зависимости от пола кандидата. Если генеральным директором была назначена женщина, то рынок не считал, что она менее компетентна или образована. Различия в результатах могут быть объяснены более свежими данными и более широкой выборкой по женщинам у последних.

Хотя разные ученые пришли к разным выводам, очевидно, что корпоративный сектор слишком сильно подвержен дискриминации по отношению к женщинам. Марианна Бертран отмечает, что в Америке нередко акционеры даже готовы пожертвовать частью прибыли, лишь бы избежать продвижения представительниц женского пола в ряды топ-менеджеров компании.

Гипотеза 2: генеральные директоры мужчины показывают более существенные рост (или меньшее падение) доходности акций компании

Следующее исследование, которому стоит уделить внимание, - работа профессоров малазийского университета Утара «Do characteristics of CEO and Chairman influence Government-Linked Companies performance?» 2013 года (Amran, Yosuf, Aripin, 2014). Аналогично авторы пытались разобраться, какие характеристики топ-менеджеров сказываются на показателях компании. Важно, что у работы есть слабое место: совершенное отсутствие каких-либо финансовых коэффициентов (показателей) компаний.

Были рассмотрены 80 предприятий Малайзии в период с 2005 по 2009 год. Вся необходимая информация была найдена в ежегодных отчетах предприятий. В качестве переменных были взяты уровень образования, профессиональная квалификация, возраст, пол и национальность.

Профессиональная квалификация выражена различными навыками, дополнительно пройденными курсами или опытом.

Сославшись на работу (Carlsson, Karlsson, 1970) авторы также предположили, что более возрастные управленцы в большей степени склонны к риску. А поскольку, они обычно обладают и большим опытом, данный фактор должен иметь положительный эффект. (Holmstrom, 1999) и (Scharfstein, Stein, 1990) разработали «market learning» модели, которые данные рассуждения подтвердили: молодые CEO инвестируют менее агрессивно.

Национальность была выражена категориальной переменной: Малайзия, Китай или все остальные.

Интересно, что авторы смотрели влияние данных характеристик не на котировки акций, а на финансовые показатели, объясняя это тем, что стоимость ценных бумаг подвержена спекуляциям. Зависимой переменной был выбран показатель рентабельности активов. Данный коэффициент лучше, чем, например, рентабельность капитала или доход на акцию, так как он не зависит от различных сборов (налоги и проценты), а также менее подвержен манипуляциям со стороны менеджеров.

В результате гендерный фактор оказался незначим. На показатель рентабельности активов влияли только возраст (чем старше, тем выше показатель) и национальность (CEO не из Китая или Малайзии в целом демонстрировали лучшие показатели).

Гипотеза 3: отечественные управленцы показывают больший рост котировок

Положительное влияние возраста на доходность акций предполагали и другие, но мысли кардинально отличались. Например, в работе «On the effect of CEOs' personal characteristics in transport firm value? A stochastic frontier model» сказано, что более возрастные управленцы обычно требуют большего количества времени на принятие решений, и в итоге они существенно меньше подвержены излишней самоуверенности (Ben Mohammed, Jarboui, Baccar, Bouri, 2015).

Гипотеза 4: котировки акций предприятия растут вместе с возрастом его генерального директора

Довольно большое количество исследований посвящено разрешению вопроса выбора между внешним специалистом и своим работником, ожидающим повышения на должность генерального директора. Некоторые считают, что специалист со стороны привнесет в компанию более радикальные изменения, так как он не имел никакого отношения к существующей политике развития. Соответственно, в случае, если дела компании идут плохо, ей необходим именно внешний кандидат (Helmich, Brown, 1972). Кроме того, внешние руководители могут быть более привлекательными из-за более широкого набора кандидатов. Назначение внутреннего кандидата даст возможность обеспечить преемственность и, соответственно, продолжить становление существующей стратегии фирмы, а также сохранить имеющуюся корпоративную культуру и структуру в компании, повысить мотивацию сотрудников, которые почувствуют свою значимость.

В 1996 году Бени Лаутербах и Якоб Вайсберг написали статью под названием «Top management successions: The choice between internal and external sources», в которой подтвердили, что свой специалист становится генеральным директором в случаях, если дела компании идут хорошо и радикальных перемен делать не нужно (Lauterbach, Weisberg, 1996). В целом, авторы рассмотрели скорее причины выбора кандидата. А уже последствия рассмотрели экономисты вашингтонского и дюкского университетов в статье “CEO reputation and earnings quality”. В их многофакторной модели зависимая переменная - earnings quality, рассчитываемая по формуле (для каждого года):

Earnings quality = (1)

Где CA - текущие активы, CL - текущие обязательства, cash - наличные средства, учтенные в балансе предприятия, ShortTerm Debt - все долговые обязательства со сроком погашения до 1 года, Total Assets - суммарная стоимость всех активов компании.

Одной из независимых переменных являлось предыдущее место работы CEO (эта же компания или нет). В итоге, она оказалась незначимой. Таким образом, нельзя сказать, что свои работники более эффективные управленцы, чем пришедшие извне, и наоборот.

Гипотеза 5: предыдущее место работы не оказывает влияния на эффективность генерального директора

В статье 2006 года «Are outsiders handicapped in CEO successions?» авторы представили модель выбора между кандидатами: внешними и внутренними (Agrawal, Knoeber, Tsoulouhas, 2006). Рассматриваемый период: с 1974 по 1995 года. Вышло, что фирмы, как правило, назначают на должность руководителя собственных сотрудников, но не всегда. Инсайдеры - внутренние работники - имеют преимущество по сравнению с внешними кандидатами при выборе кандидатуры на должность CEO: в случае если свой кандидат незначительно хуже внешнего, выбор все равно будет сделан в пользу своего. Аутсайдеры - внешние кандидаты - имеют шанс занять должность генерального директора только тогда, когда они заметно сильнее, чем лучший из инсайдеров. Данное преимущество - гандикап - своим сотрудникам предоставляет сама компания. Это стимулирует работников к более эффективному труду. Однако повышение данного гандикапа увеличит вероятность того, что действительно слабый сотрудник встанет во главе компании. Таким образом, осуществляется выбор между предоставлением более весомых стимулов работникам и назначением сильнейшего кандидата на руководящую должность. В итоге оказалось, что фирмы стремятся назначать собственных кандидатов.

Следующий критерий, который может влиять на успех топ-менеджера в компании, - это его профессиональный опыт. Как уже отмечалось ранее, его значимость последние годы падает. Но он все равно оказывает существенное значение, особенно в России, где case-метод в обучении развит слабо. В работе «Does experience matter? CEO successions by former CEOs» авторы рассматривают только тех топ-менеджеров, которые пришли из других компаний (Eahab, Xiaoxin, Davidson, 2011). Их целью было понять, как влияет опыт работы именно генеральным директором. Другими словами, они сравнивают последствия найма топ-менеджеров, имеющих релевантный опыт, с последствиями найма тех, у кого соответствующий опыт отсутствует. Исследователи рассмотрели 613 смен CEO в период с 1993-го по 2008-ой года, применив событийный анализ.

Первое, что они выяснили, это реакцию фондового рынка на новость о назначении. Котировки акций возрастали, если выбранный кандидат уже был у руля какой-либо компании, и, наоборот, падали, если нет. Также оказалось, что опытные менеджеры нужны компаниям, чье финансовое положение значительно хуже: более высокий коэффициент финансовой зависимости (debt ratio) и более высокие шансы обанкротиться. Результаты, показанные новыми управленцами, следующие: менее эффективные компании после найма экс-CEO так и остались отстающими. Изначально более эффективные компании выросли в большей степени. В итоге, автор не может сделать вывод о том, что наличие управленческого опыта положительно сказывается на будущем компании, так как неизвестно, на сколько выросли бы более успешные фирмы в случае найма экс-руководителей.

Гипотеза 6: опыт работы генеральным директором положительно сказывается на котировках акций

Также на эффективности топ-менеджера сказывается владение им акций компаний. Менеджеры-акционеры несут большие издержки в случае плохого управления компанией в связи с падением котировок акций. Данный факт снижает вероятность оппортунистического поведения CEO и улучшает показатели компании (Jensen, Meckling, 1976).

Гипотеза 7: генеральные директора, имеющие долю в компании, более эффективные

Массачусетские исследователи рассмотрели влияние семейного фактора в работе «Status, marriage and managers' attitudes to risk» (Roussanov, Savor, 2012). Эконометрический анализ подтвердил гипотезу авторов о том, что одинокие топ-менеджеры действуют в более агрессивной, рискованной манере. В связи с этим, такие фирмы обычно имеют более высокую волатильность котировок акций. CEO, у которых есть дети, имеют более высокие ежедневные затраты. Это вынуждает их быть менее склонными к риску, так как для них потеря работы означает, что им вскоре будет нечем кормить семью. Данный факт заставляет их работать эффективнее.

Гипотеза 8: наличие жены и детей положительно сказывается на эффективности генерального директора

Что касается методов исследования, то одну из наиболее интересных моделей предложили африканские экономисты в работе «On the effects of CEOs' personal characteristics in transport firm value? A stoсhastic frontier model» (Ben Mohammed, Jarboui, Baccar, Bouri, 2015). Цель работы прежняя: определить влияние таких характеристик CEO, как возраст, образование, на его результаты в компании. Только показатель эффективности был выражен через стоимость компании.

Идея авторов в том, чтобы объяснить, почему компании не достигают максимально возможной своей стоимости. Для каждой компании рассчитывается 2 показателя:

1) Оптимальная стоимость, которую фирма может достичь в случае, если CEO действует абсолютно рационально в любой ситуации;

2) Текущая стоимость компании.

Разница между этим двумя показателями и есть отражение неэффективности менеджера.

В их модель был добавлен еще один, не рассмотренный ранее фактор: длительность пребывания в должности. Результат, показанный CEO, является прокси-переменной приложенных им усилий. Соответственно, со снижением эффективности компании вероятность отставки повышается. То есть, топ-менеджеры, занимающие свой пост длительное время, должны показывать более предпочтительный результат. Также высокая продолжительность правления увеличивает переговорную силу CEO (Hermalin, Weisbach, 1998).

Проанализировав показатели 53 транспортных компаний в период с 2000 по 2011 года, оказалось, что данный дефицит (разница) ниже у более возрастных и более образованных CEO. В то же время длительное пребывание в должности руководителя отрицательно сказывается на успехах компании.

Гипотеза 9: срок службы генерального директора отрицательно сказывается на котировках

В качестве заключения к обзору литературы стоит отметить, что результаты большинства работ серьезно отличаются. Это может быть связано в первую очередь с выборкой (разные страны, индустрии и прочее) или с методами анализа. Также результаты большинства предыдущих исследований вполне могут быть неточными по следующим причинам: неточность собранных данных, маленькая выборка (в связи с труднодоступностью данных) или с набором факторов (большинство исследователей не использовали макроэкономические показатели при оценке компаний из разных стран, некоторые не учитывали показатели компании - размер, темпы роста, эффективность и так далее). Также ни одна из рассмотренных работ не рассматривала нелинейность факторов.

2.Обзор входящих данных

Источники

Так как в данной статье идет анализ именно российского рынка, были выбраны публичные компании, осуществляющие свою деятельность в России и прошедшие процедуру листинга на Московской бирже.

Изначально было отобрано 247 наблюдений (именно столько эмитентов на Московской бирже). Имя управляющего предоставляет Центр раскрытия корпоративной информации http://www.e-disclosure.ru/. Затем были исключены 30 компаний, так как у них нет генерального директора, у них есть управляющая компания. Из тех 217 предприятий, которые имеют генерального директора, были оставлены 100 по следующим причинам в порядке убывания их значимости:

1) Отсутствие детальной информации о CEO компании;

2) Правление генерального директора началось позже 1 января 2015 года: какие бы радикальные изменения в компанию не привнес новый менеджер, судить о его деятельности по 1 году некорректно;

3) Компании выпустили свои акции в обращение позже 1 январе 2015 года. Например, акции «Московского Кредитного Банка» обращаются на бирже всего лишь 8 месяцев. В связи с этим, относительное изменение цены очень мало и не отражает в полной мере результат деятельности генерального директора.

Данные по каждой компании были собраны двух типов: индивидуальные характеристики генеральных директоров и финансовые показатели компаний, в которых они работают.

Для первого типа использовались следующие открытые ресурсы в порядке уменьшения их полезности:

1) Электронная библиотека биографических данных об известных людях Viperson.ru. Создавался данный проект в 1990-х годах. На данный момент библиотека предоставляет более 60 000 биографий.

2) Finparty.ru -- российский электронный портал, который специализируется на освещении новостей и событий бизнес-сообщества. С 2014 года входит в состав группы компаний Банки.ру. Содержит более 500 биографий руководителей высшего звена.

3) TAdviser.ru - российский интернет-портал и аналитическое агентство, который работает в 3 главных направлениях: государство, бизнес и информационные технологии.

4) Личные страницы генеральных директоров на сайтах компаний, в которых они работают.

Финансовая информация о компаниях была предоставлена одним из крупнейших в мире агентств новостей и финансовой информации Thomson Reuters.

Описание данных

Четкий период у выборки отсутствует, так как рассматриваются действующие генеральные директора или президенты компаний. Дата начала их правления, очевидно, разная. Как уже было отмечено выше, включены только те, чье правление началось до 1 января 2015 года. Дольше всех (с 1993 года) занимают данный пост Владимир Леонидович Богданов (ОАО «Сургутнефтегаз») и Вагит Юсуфович Алекперов (ПАО «Нефтяная компания «ЛУКОЙЛ»). Далее представлено распределение полученных результатов, чтобы дать читателю общее представление о рынке топ-менеджеров России.

Образование:

Высшее образование имеют все топ-менеджеры. 28% из них имеют 2 высших образования. Наиболее часто встречающееся направление - экономическое. Это логично, так как топ-менеджеры в основном занимаются всесторонним развитием бизнеса, а не отдельными техническими, юридическими или другими задачами.

Также популярно техническое образование, так как во многих компаниях руководителями становятся работники, посвятившие предприятию значительную часть жизни и начинавшие с самых низов. Некоторые генеральные директора имеют образование в области юриспруденции, журналистики, военное образование и другие. На рисунке 1 показана статистика направлений высшего образования топ-менеджеров.

Рис.1: специальность генеральных директоров российских компаний

Источник: расчеты автора

Что касается степени образования, которую имеют директора, то в большинстве случаев они ограничивались 5-ю годами обучения - специалитетом. Наиболее релевантное образование для данной позиции - степень MBA. Однако его получили только 18% респондентов. На первый взгляд кажется, что это связано со слабым развитием нашей экономики в конце 20 и начале 21 веков. Тогда не было потребности в таких высококлассных управленцах. Но в последнее время растет популярность и доступность зарубежного образования, следовательно, можно предположить, что средний возраст CEO со степенью MBA ниже общего среднего. Это действительно так, однако разница составила всего 1,5 года: общий средний возраст 43 года и 2 месяца, средний возраст MBA-выпускников - 41 год и 9 месяцев.

В 13% случаев главную руководящую должность компании занимали люди со значительными достижениями в науке (кандидаты и доктора).

Рис. 2: наивысшая степень образования генеральных директоров

Источник: расчеты автора

Возраст

При оценке возраста следует сделать важную поправку: оценивать деятельность генеральных директоров не всегда удавалось с самого начала их правления. Как уже было сказано, акции компании могли быть выпущены уже после их назначения. Такое происходило в 31% случаев. Из-за данной проблемы нет возможности оценить эффективность деятельности данных управленцев за все время их нахождения в должности.

На рисунке 3 показано распределение возрастов, при которых нынешние CEO вступили в свою должность.

Рис. 3: возраст CEO на момент назначения

Источник: расчеты автора

А на рисунке 4 показано распределение возрастов, на основе которых будет производиться анализ. Если акции были выпущены до назначения нынешнего CEO, тогда учитывается весь срок его правления, если после, тогда с момента выпуска.

Рис. 4: возраст CEO на момент появления котировок

Источник: расчеты автора

Наибольшее представительство имеют топ-менеджеры, чей возраст от 40 до 50 лет - около 50%.

Пол

Изначально, когда в выборке находилось 218 компаний, доля женщин составляла лишь 2,7% (6 из 217). Это реальная ситуация на сегодняшнем рынке среди компаний, прошедших процедуру листинга на Московской бирже. Однако одна из них - Светлана Бастрыкина, и. о. генерального директора ПАО «Банк Уралсиб» - заняла свой пост в ноябре 2015 года, еще четверо являются крайне непубличными людьми (даже их дата рождения не раскрыта). Только о генеральном директоре ПАО «Группа Разгуляй» Елене Александровне Лазаренко удалось найти информацию, которая удовлетворяет необходимыми критериям. Таким образом, из представленной далее модели будет удалена гендерная переменная, поскольку по 1 наблюдению нет возможности сделать качественные выводы.

Длительность пребывания в должности

У данного фактора аналогичная ситуация, что и у возраста: идеально было бы рассмотреть реальную длительность, но по изложенным выше причинам часть периода правления придется проигнорировать. Учитывая этот фактор, распределение длительности данного периода представлено на рисунке 6. Для нефтяных компаний («Сургутнефтегаз», «Лукойл», «Газпром нефть») характерен длительный срок правления. Нельзя сказать, что это обусловлено их эффективными действиями: только руководитель компаний «Лукойл» продемонстрировал значительный рост курсовой стоимости акций компании.

Рис. 6: длительность срока пребывания в должности CEO

Источник: расчеты автора

Прочие факторы

Опыт работы топ-менеджером до назначения был у 60% наблюдаемых. Также существенную долю занимают бывшие инженеры и финансисты (30% в совокупности). 4% в прошлом были чиновниками, 5% - предпринимателями. В данной работе рассматривается не весь опыт, которым обладаю топ-менеджеры, а высшая позиция до назначения. Очевидно, что бывшие топ-менеджеры и предприниматели должны показывать наилучший результат, так как у них есть опыт управления компанией. Столь низкий процент предпринимателей говорит о том, что, однажды начав свой собственный бизнес, люди в России не хотят возвращаться к работе по найму. Большая часть финансистов тоже довольно легко объясняется. А вот доля инженеров на первый взгляд может показаться странной, поскольку обычно они не обладают необходимыми для управления предприятием знаниями и навыками в областях финансов и менеджмента.

Рис. 7: опыт работы генеральных директоров компаний

Источник: расчеты автора

Что касается предыдущего места работы, то в 58% наблюдений генеральным директором становился свой работник, получивший повышение. Этим, возможно, и объясняется столь высокая концентрация бывших инженеров среди представителей высших должностных позиции компаний.

84% генеральных директоров имеют гражданство Российской Федерации. В целом, в России нет серьезного спроса на иностранных специалистов. Если исключить из иностранцев представителей стран, в прошлом входящих в Советский Союз, то их доля составит всего 2%.

Часто свое семейное положение топ-менеджеры предпочитают не раскрывать (в 32% случаев). Из тех, кто данную информацию предоставляет, 94% оказались женатыми/замужем, 6% не женаты. Учитывая средний возраст (41 год), данный цифры кажутся вполне логичными. Также у 66% топ-менеджеров 1 или 2 ребенка.

Рис. 8: количество детей у генеральных директоров

Источник: расчеты автора

В 64% наблюдений главный управленец компании не имеет доли в компании. Доля имеющихся у генерального директора акций определялась на середину периода его правления. То есть бралось аппроксимированное среднее значение. Наибольшей долей обладали Несис В. Н. («Polymetal International plc», 19,86%), Дралин М. А. (Банк «Кузнецкий», 27,97%), Галицкий С. Н. («Магнит», 38,67%) и Воробьев А. Л. («Роллман», 52%).



Рис. 9: доля акций компании у генеральных директоров

Источник: расчеты автора

3.Методология исследования

Зависимая переменная

Зависимой переменной, как ясно из названия данной работы, является доходность акций. Однако необходимо уточнить.

У инвестора есть 2 способа получить доход от владения ценной бумагой: за счет дивидендов и/или за счет роста курсовой стоимости. На практике 2-ой способ является основным источником дохода. 1-ый способ представляет собой часть прибыли, которую компания выплачивает своим акционерам.

Хотя размер и частота выплаты дивидендов находится под давлением со стороны акционеров, за все финансовые решения все равно отвечает генеральный директор компании, поэтому было принято решение включить их в расчет доходности. Более того, во всех исследованиях, которые также рассматривали доходность акций, дивидендная учитывалась (например, Jensen, 1968).

Доходность акций определяется по следующей формуле:

HPR = * 100% (2)

P₀ - цена акции, на момент вступления в должность (или на первый момент имеющихся котировок); P₁ - цена акции по состоянию на марта 2016 года; Div - сумма выплаченных дивидендов за время правления рассматриваемого CEO; HPR - доходность за время правления.

Такая доходность называется полной: она равна сумме рыночной и дивидендной доходностей ценной бумаги. Ее можно было бы принять за объясняемую переменную, однако мы должны учитывать ситуацию на рынке ценных бумаг. Например, курсовая стоимость акций компании может вырасти на 10% за период, а весь рынок - на 20%. Хотя у ценной бумаги был рост, нельзя сказать, что она укрепила свои позиции.

В данной работе предлагается 2 различных варианта учета рыночной ситуации в оценке доходности.

В первом случае будет применена наиболее популярная модель оценки финансовых активов Capital Asset Pricing Model (Sharpe, 1964). Она позволяет рассчитывать теоретическую полную доходность ценной бумаги по следующей формуле:

E(R_i) = R_f + в_i * [E(R_m)- R_f] (3)

Где E(R_i) - теоретическая полная доходность акции i-той бумаги, R_f - безрисковая ставка доходности на российском рынке, в_i - мера систематического риска i-той бумаги (по своей сути это чувствительность отдельной бумаги к изменениям, происходящих на всем рынке), R_m - полная доходность индекса ММВБ (также с учетом дивидендов).

Коэффициент бета рассчитывается так:

в_i = cov(R_i;R_m) / у_m² (4)

Из-за отсутствия информации о датах выплат дивидендов было принято допущение, что этой датой для всех компаний является 31 декабря каждого года.

За безрисковую была принята ставка облигаций федерального займа http://cbr.ru/hd_base/Default.aspx?Prtid=gkoofz_mr - купонные облигации, выпускаемые Министерством финансов Российской Федерации.

Доходность всего рынка будет рассчитываться на основе индекса ММВБ - «ценового, взвешенного по рыночной капитализации композитного фондового индекса, включающего 50 наиболее ликвидных акций крупнейших и динамично развивающихся российских эмитентов, виды экономической деятельности которых относятся к основным секторам экономики, представленных на Московской бирже http://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/208247».

Таким образом, зависимая переменная будет выражена через разницу рыночной и теоретической ставок:

R_i = HPR_i - R_{CAPM_i} (5)

Это разница называется аномальной доходностью. По сути она отражает отклонение от фундаментальной стоимости (рассчитанная по CAPM модели доходность именно таковой и является). Чем оно - отклонение - выше, тем лучше работает CEO, и тем в большей степени он недооценен, и наоборот.

Второй способ учета использует только индекс ММВБ: зависимой переменной будет являться разность доходности конкретной акции и рынка в целом:

R_i = HPR_i - R_m (6)

Динамику индекса ММВБ можно найти на сайте Московской биржи http://moex.com/ru/index/MICEXINDEXCF.

Преимущество первой модели в том, что она учитывает уровень систематического риска бумаги (коэффициент в). Однако может получиться, что результаты выйдут не очень интересными, как, например, в исследовании «Does the stock market overreact?» (Debondt, Thaler, 1985). Результаты, которые авторы получили в наиболее правильной модели, не позволили им сделать какие-либо выводы. В итоге они применили такую менее научную, не учитывающую риск модель, но смогли прийти к логичным выводам относительно реакции людей на события, происходящие на фондовом рынке. Возможно и в этой работе данная модель даст более интересные выводы.

В дальнейшем приняты сокращения для названий моделей: ММВБ-модель и CAPM-модель.

Независимые переменные

Все регрессоры можно разделить на 2 части: относящиеся лично к генеральному директору и показатели компании.

В первой группе количественными переменными являются возраст, срок пребывания в должности генерального директора (выраженный в месяцах), доля акций компании, а также количество детей. Было принято решение убрать показатель женат/не женат (замужем/не замужем), поскольку только 4 человека имеют статус одинокого человека. Соответственно, качественного вывода сделать не получится. Поэтому за семейное положение отвечает только показатель количества детей.

Качественными переменными являются опыт работы топ-менеджером (1 - присутствует, 0 - отсутствует), место работы до вступления в должность CEO (1 - эта же компания, 0 - другая), а также гражданство (1 - Россия, 0 - прочее).

Порядковой (или ранговой) переменной является образование. Для упрощения исследования, высшая степень и направление обучения не разбиваются на 2 переменные. Есть 3 главных направления: экономическое (наиболее приоритетное в связи с функциями, которые выполняет топ-менеджер), техническое (49% наблюдений) и юридическое. Прочие направления было решено объединить в одну группу. Степени образования также имеют 3 группы: специалисты (65%); аспиранты, кандидаты и доктора наук (17%) и MBA-выпускники (18%).

Традиционно считается, что степень образования важнее, так как человек в принципе лучше работает головой. Выучить финансы за год для доктора технических наук не составит большого труда.

Таким образом, образом всего возможно 9 различных вариантов (у MBA выпускников по умолчанию экономическое образование, также данная степень традиционно наиболее релевантная для высших позиций компаний), которые расположены по степени релевантности следующим образом (от наименьшего к наибольшему):

1) Специалитет + прочие направления

2) Специалитет + юридическое

3) Специалитет + техническое

4) Специалитет + экономическое

5) Аспирант, кандидат или доктор наук + прочие направления

6) Аспирант, кандидат или доктор наук + юридическое

7) Аспирант, кандидат или доктор наук + техническое

8) Аспирант, кандидат или доктор наук + экономическое

9) MBA

Техническому образованию было отдано предпочтение над юридическим: хотя в каждой компании есть производственный и правовой отделы, первый имеет гораздо большее значение для предприятия.

В группе «показатели компании» в большинстве предыдущих исследований использовались 3 важных фактора: размер компании, ее эффективность и темпы роста (Finkelstein, Hambrick, 1990; Haleblian, Finkelstein, 1993; Wiersema, Bantel, 1992).

Чаще всего в качестве прокси-переменной размера компании используется размер выручки. Некоторые исследователи использовали количество работников в компании (Guthrie, Olian, 1991), но данная информация менее точная и более труднодоступная. От размеров зависят некоторые менеджерские характеристики (например, доля акций в компании (Habib, Ljungqvist, 2000). Эффективность и темпы роста было принято выразить одной переменной - темпом роста маржинальности операционной прибыли, поскольку он является одним из наиболее правдивых (меньше возможностей для его искажения).

В приложении 1 представлены соответствующие названия регрессоров, которые использованы в модели. Также представлена их описательная статистика (приложение 2).

4.Анализ данных

«Пополнение» данных

Наличие пропусков в данных - большой недостаток большинства исследований. К счастью, пакет Stata умеет справляться с данной проблемой: выполняется детерминистическое заполнение пропущенных данных на основе линейной регрессии по уже имеющимся. Для каждого наблюдения в качестве зависимой берется переменная, имеющая пропуски, а регрессорами выступают оставшиеся факторы.

В собранных данных только одна переменная имеет пропуски - количество детей. Она и была в итоге дополнена. Для большей точности модели было принято решение не округлять вставленные значения до целых чисел.

Спецификация моделей

В данном разделе будет принято решение относительно введения фиктивных переменных в качестве множителей для других факторов, а также рассмотрена возможность добавления нелинейных факторов. Сразу стоит отметить, что логарифмическая модель использована не будет, так как зависимая переменная во многих наблюдениях принимает отрицательные значения.

Коэффициент перед ни на что не умноженной фиктивной переменной показывает, как в среднем влияет данный фактор. Можно было бы проанализировать угловой эффект фиктивных переменных на другие регрессии, но из-за малого объема выборки этот этап был опущен в исследовании Некоторые угловые коэффициенты были все же проверены, но оказались незначимыми..

Таким образом, до введения нелинейных членов модель имеет следующий вид:

R_i = в₀ + в₁*Age + в₂*Tenure + в₃*Share + в₄*D_Exp + в₅*D_LastJob + в₆*D_Nationality + в₇*Educ + в₈*N_Child + в₉*Firm_size + в₁₀*OPM_growth(7)

Важно учитывать нелинейность факторов: остатки являются смещенными, если она пропущена. Из-за этого оказываются смещенными ковариационные матрицы оценок коэффициентов, а отсюда и F- и t-статистики. Одним из первых тестов на наличие неучтенной нелинейности является тест Рамсея, предложенный в 1960-х годах. В данном тесте рассматривается полиномиальная регрессия.

Нулевая гипотеза теста Рамсея следующая:

Hо: модель не имеет пропущенных переменных (нелинейность учтена)

Полученный P-value равен 0,01%. Получается, что нулевая гипотеза отвергается на любом адекватном уровне значимости. Следовательно, нелинейность не была учтена.

Подбор нелинейных регрессоров производился вручную. Были рассмотрены нелинейности по факторам возраст, срок службы и размер компании (дать логическое объяснение нелинейности остальным трудно).

ММВБ:

R_i = в₀ + в₁*Share + в₂*D_Exp + в₃*D_LastJob + в₄*D_Nationality + в₅*Educ + в₆*N_Child + в₇*Age + в₈*Age2 + в₉*Tenure + в₁₀*Tenure3 + в₁₁*Firm_size2 + в₁₂*OPM_growth (8)

CAPM:

R_i = в₀ + в₁*Share + в₂*D_Exp + в₃*D_LastJob + в₄*D_Nationality + в₅*Educ + в₆*N_Child + в₇*Age + в₈*Age2 + в₉*Tenure + в₁₀*Tenure2 + в₁₁*Firm_size2 + в₁₂*OPM_growth Отличие CAPM модели в квадратичной форме переменной Tenure. В этой модели так же подошла бы и кубическая форма, но она дает менее интересные выводы, а разницы в адекватности итоговых моделей практически нет: разница доли объясненной дисперсии не более 1 п. п.

В итоге, тест Рамсея указывает на то, что данные модели не имеют пропущенных переменных, и нелинейность учтена (при уровне значимости равном 1%). (9)

Тестирование предпосылок классической модели для ММВБ

Тестирование мультиколлинеарности

Можно утверждать о наличии мультиколлинеарности в случае, если показатель VIF больше 3. В приложении 3 он представлен для всех регрессоров. Видно, что мультиколлинеарность присутствует только у переменных возраста и продолжительности пребывания в должности. Это объясняется тем, что только по ним присутствуют одновременно нелинейные и линейные члены.

Тестирование формы ошибок модели

Далее с помощью теста Уайта модель была проверена на наличие гетероскедастичности - наличие непостоянства дисперсии ошибок. Нулевая гипотеза:

Hо: остатки гомоскедастичны (дисперсия постоянна)

Результаты теста позволили не отвергать нулевую гипотезу на 10% уровне значимости (P-value = 14,6%), что говорит об отсутствии непостоянства дисперсии ошибок.

Было отдано предпочтение именно данному тесту в связи с его недостатком: вместо гетероскедастичности он может выявить неправильную спецификацию данных. Но так как альтернативная гипотеза была отвергнута, следовательно, и спецификация у модели верная.

Нет необходимости тестировать ошибки на автокоррелированность, поскольку данные не упорядочены по времени.

Тестирование предпосылок классической модели для CAPM

Тестирование мультиколлинеарности

Аналогично предыдущей модели, с мультиколлинеарностью можно не бороться, так как она наблюдается только у членов, имеющих несколько степенных форм (см. Приложение 3).

Тестирование формы ошибок модели

Тест Уайта и в этой модели подтвердил отсутствие гетероскедастичности (P-value = 13,45%).

Существенный недостаток обоих моделей: отсутствие нормального распределения ошибок. В теории это говорит о том, что применять различные F и t-статистики для данной модели нельзя. Иногда, чтобы получить нормальное распределение ошибок, делят всю выборку на подвыборки и анализируют отдельно. Однако ввиду малого количества компаний на Московской бирже, удовлетворяющих критериям исследования, в данной работе это сделать не удастся.

С подобными проблемами нередко сталкивались ученые. В уже упомянутой выше работе «The performance of mutual funds in the period 1945-1964» Микаэль Енсен не получил нормального распределения ошибок на некоторых своих выборках. Но он не отказался от полученных результатов, так как с точки зрения идеи они были верными (Jensen, 1968). Выводы, сделанные в данной работе, также являются обоснованными.

Результаты

Итоговые регрессионные статистики без незначимых коэффициентов (при уровне значимости равном 10%) выглядят следующим образом Итоговые модели были проверены на отсутствие мультиколлинеарности и гетероскедастичности.:

Таблица 1. Регрессионная статистика для значимых переменных в модели ММВБ

Источник | SS df MS Количество набл. = 100

----------------------------------------------------------------- F( 6, 93) = 11,15

Модель | 1273,317 6 212,219 Prob > F = 0,000

Остатки | 1769,923 93 19,031 R-квадрат = 0,418

----------------------------------------------------------------- Скорр. R-квадрат = 0,380

Общее | 3043,239 99 30,739

-------------------------------------------------------------------------------------------- Переменные | Коэф. Станд.откл. T-стат. P>|t| [95% дов. интервал]

--------------------------------------------------------------------------------------------

D_LastJob | 1,649 0,918 1,80 0,076 -0,173 3,472

OPM_growth | 1,098 0,548 2,01 0,048 0,011 2,185

N_Child | -0,942 0,522 -1,80 0,074 -1,978 0,095

Age2 | 0,014 0,008 1,68 0,096 -0,002 0,030

Tenure3 | 1,77e-06 2,82e-07 6,29 0,000 1,21e-06 2,33e-06

Age | -1,375 0,749 -1,83 0,070 -2,863 0,113

константа | 33,749 16,756 2,01 0,047 0,475 67,023

--------------------------------------------------------------------------------------------

Регрессия по ММВБ-модели:

R_i = 33,74 + 1,65*D_LastJob - 0,94*N_Child - 1,37*Age + 0,014*Age2 + 0,000002*Tenure3 + 1,1*OPM_growth (10)

Таблица 2. Регрессионная статистика для значимых переменных в модели CAPM

Источник | SS df MS Количество набл. = 100

----------------------------------------------------------------- F( 6, 93) = 6,98

Модель | 1449,125 5 289,825 Prob > F = 0,000

Остатки | 3901,013 94 41,500 R-квадрат = 0,271

----------------------------------------------------------------- Скорр. R-квадрат = 0,232

Общее | 5350,138 99 54,042

Переменные | Коэф. Станд.откл. T-стат. P>|t| [95% дов. интервал]

OPM_growth | 1,622 0,778 2,09 0,040 0,077 3,167

Age2 | 0,024 0,013 1,87 0,064 -0,001 0,048

Tenure2 | 0,0008 0,0002 3,19 0,002 0,000 0,001

Age | -2,334 1,139 -2,05 0,043 -4,597 -0,071

Tenure | -0,086 0,047 -1,82 0,071 -1,179 0,008

константа | 58,826 25,952 2,27 0,026 7,297 110,355

Регрессия по CAPM-модели:

R_i = 58,83 - 2,33*Age + 0,024*Age2 + 0,0008*Tenure2 - 0,86*Tenure + 1,62*OPM_growth (11)

Как видно из представленных выше таблиц, не учитывающая риск модель (ММВБ) действительно оказалась более адекватной: доля объясненной дисперсии наблюдений в общей дисперсии наблюдений в ней выше почти на 15%.

Изначально планировалось выбрать одну модель и дать интерпретацию только ее результатов. Но в обоих моделях были получены интересные выводы, поэтому частично будет рассмотрена и вторая регрессия (CAPM-модель).

Коэффициенты при регрессорах, по которым модель линейна, отражают предельные эффекты этих факторов. Свои работники, получившие повышение до генерального директора, увеличивают избыточную доходность в среднем на 165%, каждый дополнительной рожденный ребенок понижает ее на 94%. С ростом операционной эффективности на 1%, доходность растет на 1,1%.

Что касается возраста, то в обоих моделях были получены значимые на 10% уровне коэффициенты. Отрицательный эффект при линейно форме и положительный при квадратичной говорит о том, что данный фактор имеет параболический вид с точкой минимума, которую можно вычислить по формуле:

Xmin = -b / 2a (12)

Где b - коэффициент при линейном члене, a - при квадратичном.

Минимальная доходность достигается при 51-летнем возрасте. Получается, что избыточная доходность выше у наиболее молодых и наиболее возрастных руководителей. В случае, если возраст равен 51 году, а все остальные регрессоры принимают средние значения, избыточная доходность существенно ниже: всего 47% (против 98% в среднем).