Детерминанты стратегической эффективности банков на развивающихся рынках капитала

НОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Детерминанты стратегической эффективности банков на развивающихся рынках капитала

12 3

Ивашковская И.В. , Партии И.М. , Скурихина А.А.

В данной статье представлены результаты эмпирического исследования влияния характеристик корпоративного управления, финансовых показателей и макроэкономических факторов на стратегическую эффективность 40 банков России, Казахстана. Украины в период с 2005 по 2010 год. Для учета влияния финансового кризиса отдельно рассматривались период до кризиса (2005-2007) и кризисные годы (2008-2010). В качестве прокси-переменной эффективности банков используется современный показатель, основанный на принципе экономической прибыли, - экономическая добавленная стоимость (Economic Value Added - EVA).

На основе регрессионного анализа выявлено, что ключевыми факторами стратегической эффективности банков являются размер банка, темпы роста чистого процентного дохода и структура акционеров. Одним из основных выводов нашей работы является доказательство наличия различий в наборе факторов эффективности до кризиса и в период кризиса. В работе продемонстрировано, что показатели корпоративного управления оказывают значимое влияние на эффективность банков только в период до кризиса. В кризисный период акцент смещается в пользу финансовых факторов.

JEL: G30

Ключевые слова: экономическая добавленная стоимость, развивающиеся рынки капитала, управление на основе стоимости, стратегическая эффективность компании, драйверы стоимости компании, эффективность банков.

В условиях нестабильности мировой экономики и высокой значимости банковских институтов устойчивость и эффективность деятельности банков является важным аспектом функционирования финансового рынка любой страны. В связи с этим оценка и управление эффективностью банков имеет особую актуальность в сложившейся ситуации. Использование экономической добавленной стоимости (Economic Value Added - EVA) в качестве прокси-переменной эффективности рассматривается как современное направление финансового анализа компании, отвечающее новым тенденциям в экономике и растущим инвестиционным рискам в бизнесе. Исследование детерминант стратегической эффективности банков может послужить базой для формирования системы ответных реакций для повышения стабильности и создания стоимости банками в разных условиях экономики.

Обзор литературы и постановка задач исследования

Классические теоретические исследования в области эффективности деятельности компании можно разделить на два направления. В рамках первого направления исследуются

1 Д-р эконом. наук, ординарный профессор, зав. кафедрой экономики и финансов фирмы, зав. Лабораторией корпоративных финансов НИУ ВШЭ.

2 Канд. эконом. наук, компания Noble House Capital.

3 Стажер-исследователь Лаборатории корпоративных финансов НИУ ВШЭ.

различные показатели эффективности на предмет их объясняющей способности в динамике рыночной стоимости банков. Вклад в развитие данного направления внесли такие исследователи, как Д. Уемура с соавторами, Л. Миллар, А. Наган, Х. Тауфик с соавторами, С. Хефернан и другие. Многими авторами на основе эконометрического анализа получены выводы о более высокой объясняющей способности показателей, основанных на экономической прибыли, по сравнению с традиционными бухгалтерскими показателями. Первым комплексным исследованием, посвященным анализу объясняющей способности показателей эффективности в банковском секторе, была работа исследователей Уемуры, Кантора, Петита (Uyemura, Kantor, Petit, 1996). Авторы, основываясь на анализе деятельности 100 крупнейших американских банковских холдингов за период 1986-1995 годов, определили, что EVA объясняет 40% добавленной рыночной стоимости банков, что более чем в 2 раза выше объясняющей способности ROA - 13%. Турецкие исследователи Текер, Текер, Сонмез в своей работе (Teker, Teker, Sonmez, 2011) отдают предпочтение показателю EVA среди показателей ROE, EVA, NI, поскольку он характеризуется наиболее близким к реальным денежным потокам и имеет наибольшую корреляцию с MVA. Хефернан с коллегами (Heffernan, Shelagh, Fu, 2008) на анализе работы 76 банков Китая в 1999-2006 годах среди показателей ROAA, ROAE, NIM, и EVA, влияющих на доходность акций, в качестве лучших выделяют EVA и NIM. По результатам обзора данного направления исследований для оценки стратегической эффективности банка выбран современный показатель финансового анализа деятельности компании, основанный на принципе экономической прибыли, - экономическая добавленная стоимость.

Второе направление посвящено определению детерминант эффективности банков. В разработку методологии эмпирических исследований влияния показателей деятельности банков существенный вклад внесли ученые Л. Фодельберг и Дж. Гриффитс, П. Афанасоглу с соавторами, П. Молинье и Ф. Фиорделиси, И. Ивашковская, А. Степанова, А. Диетрич и С. Оммерен. Для моделирования эффективности деятельности банков традиционно рассматриваются финансовые показатели деятельности банков. Фиорделиси и Молинье (Fiordelisi, Molyneux, 2010) ввели в модель широкий набор факторов: эффективность затрат и выручки, кредитный, операционный, рыночный риски и риск ликвидности, леверидж, общие активы, уровень концентрации в банковском секторе. Среди перечисленных факторов положительное влияние на банковскую деятельность оказывает эффективность затрат и выручки. Это свидетельствует о том, что для эффективного функционирования банков важен анализ окупаемости принимаемых решений. Также авторы находят положительную связь между убытками по кредитам и акционерной стоимостью: высокий уровень непредвиденных потерь подразумевает больший объем бизнеса и, возможно, более низкое качество кредитного портфеля. Как показал анализ, на данном рынке существует положительная связь между уровнем левериджа и экономической прибылью, но не с показателем EVA.

Авторы научных работ отмечают, что результаты исследований достаточно сильно разнятся и выделять общие тенденции относительно значимости и направления связи между переменными было бы некорректно. Влияние факторов может быть разнонаправленным в силу разных условий функционирования банка. Так, в работе исследователей Диетрич, Ванзендред (Dietrich, Wanzenried, 2011) на основе анализа банков Швейцарии за период 1999-2009 годов сделан вывод, что до кризиса (1999-2006) была значима доля иностранного участия в капитале и финансирование расходов. Во время кризиса значимое влияние оказывали гораздо больше переменных: финансовая независимость, операционная эффективность (CIR), темп роста депозитов, возраст банка, кредитный риск, уровень концентрации в секторе.

Исследование факторов корпоративного управления и структуры акционеров является новым трендом в работах подобного плана. Большой вклад в развитие данного направления внесли Ивашковская, Степанова, Иванцова (Ivashkovskaya, Stepanova, Ivantsova, 2012). Авторы исследовали такие компоненты финансовой архитектуры, как структура собственности, корпоративное управление, структура капитала, темп роста выручки и размер

банка. На основе анализа деятельности банков Европы в 2004-2010 годах авторы выявили различия влияния факторов эффективности банков на развитых и растущих рынках. Исследователи определили, что концентрация собственности в руках трех крупнейших менеджеров оказывает негативное воздействие на эффективность банков. Государственное участие в капитале банков положительно влияет на развитых рынках капитала и незначимо -на развивающихся. Доля независимых директоров в СД и финансовый леверидж негативно отражаются на эффективности как на развитых, так и на развивающихся рынках капитала. Наиболее важным фактором создания стоимости исследователи называют темп роста чистого процентного дохода, в то время как размер банка сказывается негативно.

В данном исследовании была поставлена задача выявить детерминанты стратегической эффективности банков стран с развивающимися рынками капитала, таких как страны СНГ -Россия, Казахстан, Украина. Данные страны являются наиболее динамично развивающимися среди 11 стран СНГ. Банковские системы этих стран вполне сопоставимы - они возникли примерно одновременно в начале 1990-х, в странах принята двухуровневая банковская система, при этом доминирует один государственный банк, высока доля пяти крупнейших банков (выше 40%), доля активов в ВВП невысока (59% в среднем). Среди стран СНГ Россия, Казахстан, Украина быстрее остальных внедряют новые концепции и технологии, используемые развитым рынком.

Исследование проводится для двух временных периодов - до кризиса (2005-2007) и в кризис (2008-2010). Разделение на два временных отрезка целесообразно в связи с высокой волатильностью показателей в кризисное время, что позволит выявить детерминанты эффективности банков для стабильных условий экономики и в кризисное время.

Тестируемые гипотезы и модели исследования

В данной работе исследуется несколько групп факторов, имеющих возможное влияние на эффективность банков - финансовые факторы, показатели корпоративного управления, структура собственности, макроэкономические факторы. Рассматриваемый период времени содержит как стабильный период развития экономики (2005-2007), так и кризисное время (2008-2010). Соответственно, ожидается, что для этих периодов будет разный набор детерминант. В качестве прокси эффективности банков выступает спред экономической добавленной стоимости.

Экономическую добавленную стоимость определяют как разность между операционной прибылью после уплаты налогов и затрат на инвестированный капитал (Stewart, 1994) (уравнение 1):

(!) BVAt = NOPAT Cost ofCupttíd^ ж CopiíaiInvested^*

где:

игQBMB&áfí

i (Net Operating Profit After Taxes) - чистая операционная прибыль после уплаты налогов, скорректированная на величину изменений эквивалентов собственного капитала;

Gort of Capítaít-1 _ затраты на капитал,

- сумма инвестированного капитала с учетом эквивалентов

собственного капитала; t - период.

Некоторые исследователи (Popa, Mihalescu, Caragea, 2009; Velez-Pareja, 2000; Fiordelisi, 2007) отмечают, что при расчете EVA показатель инвестированного капитала должен учитываться с лагом в год. Поскольку акционеры ожидают получить отдачу от инвестиций, сделанных в начале периода (а не общую сумму в конце периода) и сравнивают заработанный доход (т.е. NOPAT) с инвестированным капиталом на начало периода (а не на конец).

Расчет EVA для банков имеет особенности: поскольку финансовое посредничество является профильным бизнесом для банков, долг не может рассматриваться как источник финансирования (что происходит в случае с другими компаниями). В связи с этим в качестве инвестированного капитала для банков многие исследователи (Maccario, 2002; Di Antonio, 2002; Fiordelisi, 2007а) предлагают использовать акционерный капитал. Соответственно, затраты на инвестированный капитал для банков должны рассчитываться как затраты на акционерный капитал (Fiordelisi, 2007а; Uyemura и др., 1996; Di Antoni, 2002). Главной отличительной особенностью EVA от экономической прибыли и традиционных бухгалтерских показателей является то, что показатели прибыли и инвестированного капитала, получаемые из финансовой отчетности компаний, корректируются с целью отражения фактического направления использования капитала и снижения воздействия несовершенных стандартов бухгалтерского учета. В рамках данной работы с целью получения сопоставимых по банкам результатов использовались корректировки на резервы под обесценение кредитных потерь и отложенные налоги.

Поскольку EVA определяет увеличение благосостояния акционеров в денежном выражении, использование данного показателя на широкой выборке некорректно -необходимо учесть размер компаний. Поэтому при эконометрическом анализе предлагается использовать спред экономической добавленной стоимости (уравнение 2).

SOFM1^

(2) EVAS, = ----—¿¿у-Cosí of CapitalM ,

Cup-LLul

где:

iTWlSi— спред экономической добавленной стоимости.

Для выявления ключевых факторов экономической добавленной стоимости мы рассматриваем ряд гипотез.

Основная масса исследований посвящена изучению влияния финансового состояния банков на их эффективность. Одним из самых широко исследуемых показателей деятельности банка является размер банка, его влияние на стратегическую эффективность тестировалось многими исследователями (Athanasoglou и др., 2005; Bikker, Hu, 2002; Goddard, Molyneux, Wilson, 2004), однако единого мнения по этому вопросу не выработано. В работах Биккера и Ху, Годдарда с соавторами (Bikker, Hu, 2002; Goddard, Molyneux, Wilson, 2004) утверждается, что рост размера банка (особенно в случае роста от малого до среднего) увеличивает его прибыльность. Как определил Бэмол (Baumol, 1959), размер влияет на прибыльность банка через экономию на масштабе. Однако некоторые исследователи (Berger, 1995) опровергают эту точку зрения, предполагая, что плохое управление расходами может повлечь за собой рост размера банка, что снижает его эффективность. Ивашковская, Степанова, Иванцова (Ivashkovskaya, Stepanova, Ivantsova, 2012) нашли, что как для развитых, так и для развивающихся рынков масштаб банка отрицательно сказывается на его функционировании. Возможно, это связано с тем, что эффект размера может негативно влиять на эффективность банка по причине развития негибкости и бюрократичности системы. С учетом данного предположения формулируем первую гипотезу следующим образом: размер банка нелинейно связан с эффективностью в стабильное время. Однако во время кризиса размер банка может сыграть решающую роль: государство в первую очередь поддерживает крупные банки. Кроме того, банки с высоким уровнем активов имеют больше шансов устоять в кризис за счет собственных средств и доверия населения. Поэтому ожидается, что при кризисе размер банка оказывает положительное влияние на эффективность.

Доходы являются первым источником создания новых ресурсов для дальнейшего развития компании. Одновременно рост данного параметра влияет на возможности банка создавать стоимость для своих инвесторов выше ожидаемой. Об этом же говорят и эмпирические исследования: темп роста чистого процентного дохода является одним из ключевых факторов эффективности банков (Ivashkovskaya, Stepanova, Ivantsova, 2012;

Ommeren, 2011). На основе этого гипотеза формулируется следующим образом: темпы роста выручки положительно влияют на эффективность банка в стабильное и кризисное время.

Согласно Майерсу (Myers, 1999), структура капитала не может быть изолирована от структуры собственности и корпоративного управления. В соответствии с агентской и tradeoff теориями влияние структуры капитала на эффективность компании может быть нелинейным. В условиях финансового кризиса и при рассмотрении растущих рынков России, Казахстана, Украины финансовый леверидж оказывает скорее отрицательное влияние. Принимая во внимание результаты работы Ивашковской, Степановой, Иванцовой (Ivashkovskaya, Stepanova, Ivantsova, 2012) на развивающихся рынках, гипотезы формулируются следующим образом: соотношение долга к капиталу отрицательно влияет на эффективность банков в стабильный и кризисный периоды экономики.

В условиях мирового финансового кризиса 2008 года ликвидность коммерческих банков являлась одним из основных аспектов неустойчивости финансовой системы. Ликвидность банка отражает показатель отношения выданных кредитов к совокупным активам банка. С одной стороны, высокий уровень кредитов к общим активам свидетельствует об относительной неликвидности банка. С другой стороны, кредиты и займы, особенно кредиты домашним хозяйствам, - наиболее рисковые инструменты, но в то же время приносящие наибольшую доходность по сравнению с другими активами банка. Поскольку уровень ликвидности банка регулируется нормативами, будем считать, что в стабильное время банки по данному показателю находятся в равных условиях и ликвидность не является детерминантой эффективности. В кризис же способность банков своевременно выполнять обязательства определяет его эффективность. Гипотеза для стабильного состояния экономики следующая: ликвидность банка не оказывает влияния на его эффективность в стабильное время; в периоды кризиса ликвидность банка положительно влияет на его эффективность.

В деле формирования доходности банка немаловажную роль играет качество кредитного портфеля. Параметром качества кредитного портфеля банка является уровень кредитного риска, который рассчитывается как отношение уровня резервов под обесценение кредитов к общей сумме выданных кредитов. На развивающихся рынках высокий уровень резервов может означать плохое качество выдаваемых кредитов. В свою очередь рост подверженности кредитному риску может отрицательно сказаться на эффективности банка, особенно в кризис, когда велика вероятность невозврата. Поэтому гипотеза для стабильного рынка звучит следующим образом: уровень кредитного риска не влияет на эффективность банка в стабильное время и негативно отражается на эффективности банка во время кризиса.

Соотношение расходов и доходов (CIR) является одним из показателей, которым банки оценивают окупаемость расходов. Природа данного показателя определяет отрицательное направление его влияния. В исследование показатель CIR включен для определения степени его влияния на эффективность. Гипотеза: уровень затрат на прибыль отрицательно влияет на эффективность банков в кризисное и стабильное время.

Влияние факторов корпоративного управления и структуры акционеров на стратегическую эффективность банков на настоящий момент слабо изучено - информация по данным факторам труднодоступна. Как правило, эти показатели слабо волатильны во времени, в отличие от финансовых факторов. В связи с этим будем предполагать, что их влияние устойчиво во времени и не меняется в зависимости от условий экономики.

Относительно влияния размера совета директоров на эффективность компаний существуют различные точки зрения. С одной стороны, большой совет директоров может обеспечить эффективность контроля и управления компанией (Klein, 2002; Andres, Vallelado, 2008). Но с другой стороны, содержание СД требует немалых ресурсов и не всегда членами СД при принятии управленческих решений движут общекорпоративные, а не личные, интересы. Ченг (Cheng, 2008) исследовал влияние размера СД и нашел его отрицательным на показатели доходности акций, ROA, Q Тобина. Наиболее свежее исследование (Grove и др., 2011) указывает на наличие нелинейной связи между размером СД и эффективностью банка.

Поскольку выборку составляют в основной массе банки развивающихся рынков капитала с высоким уровнем бюрократии и коррупции, будем предполагать, что размер СД оказывает положительное влияние на эффективность как на развитых, так и на развивающихся рынках капитала. Гипотеза: размер СД оказывает положительное влияние на эффективность банков.

Исследования структуры СД проводились многими исследователями (Weisbach, 1988; Hermalin, Weisbach, 1988; Brickley и др., 1994; Adam, Mehran, 2003; John, Qian, 2003; Staikouras, 2005). Чаще всего в работах встречается разделение членов СД на исполнительных и неисполнительных (независимых). Многие топ-менеджеры и исследователи считают, что независимые директора в совете директоров лучше остальных способствуют повышению эффективности. Как аргумент в пользу этого утверждения исследователи приводят утверждение, что независимые директора имеют свежий взгляд на компанию или банковскую стратегию. Многие исследователи находят положительный эффект влияния количества независимых членов СД (Dalton, Dalton, 2005). Однако, поскольку количество независимых директоров в СД России, Украины, Казахстана мало, их мнение не отражается на эффективности. Количество исполнительных членов СД, как и размер СД, напротив, может способствовать повышению эффективности банков. Гипотеза: доля исполнительных членов СД положительно отражается на эффективности банков.

Несмотря на доминирование мужчин, доля женщин в советах директоров с каждым годом увеличивается. В связи с этим предполагается, что женщины в СД оказывают положительное влияние на эффективность компании.

Высокая концентрация собственности в руках менеджеров или в руках небольшого количества акционеров может мотивировать менеджеров работать более эффективно (Aburime, 2008). Однако часто высокая концентрация собственности приводит к дискриминации миноритариев и, следовательно, увеличению агентских издержек (Barklay, Holderness, 1989). Фодельберг и Гриффит (Fodelberg, Griffith, 2000) находят нелинейную зависимость эффективности банков от концентрации собственности в руках менеджмента: владение менеджментом до 12% или выше 67% акций банка положительно сказывается на эффективности, в противном случае - отрицательно. Мы считаем результаты Фодельберга и Гриффита справедливыми для рассматриваемых рынков. Гипотеза: существует нелинейная связь между уровнем концентрации собственности в руках крупнейших акционеров и эффективностью.

При исследовании влияния структуры собственности многие исследователи изучают различия в эффективности функционирования государственных и частных банков. Считается, что в нормальных условиях экономики государственное владение не отражается на эффективности в силу негибкости принятия управленческих решений и низкой мотивации собственников (Athanasoglou, Brissimis, Delis, 2008; Ommeren, 2011; Dietrich, Wanzenried, 2011). В периоды кризисов, напротив, государственная поддержка нередко играет решающую роль в устойчивости банка. Гипотеза для стабильного времени: доля государства в собственности не оказывает влияния на эффективность. Гипотеза для кризисного периода: доля государства в собственности положительно воздействует во время кризиса.

Влияние участия иностранных инвесторов в капитале, согласно результатам исследования Диетрич, Ванзендред (Dietrich, Wanzenried, 2011), было отрицательным в периоды кризиса и не отражалось на эффективности в стабильное время. Поскольку банки на рассматриваемых рынках характеризуются низкой долей участия иностранных акционеров, ожидается, что на эффективности это не отражается. Гипотеза: доля иностранных инвесторов в капитале не отражается на эффективности банков.

Целесообразность введения в модель макрофакторов отмечали Давиденко, Пасиоурас и Космиду, Оммерен (Davydenko, 2010; Pasiouras, Kosmidou, 2007; Ommeren, 2011). Основным среди макропоказателей, имеющих возможное влияние на стратегическую эффективность, является рост экономики. В исследованиях Пасиоурса и Оммерена (Pasiouras, Kosmidou, 2007; Ommeren, 2011) найдено положительное влияние темпов роста ВВП, а в работе Давиденко (Davydenko, 2010) - отрицательное, Диетрич, Ванзендрен в своей работе (Dietrich,

Wanzenried, 2011) не определили статистическую значимость темпов роста ВВП на доходность банков. Таким образом, единого мнения не найдено. Будем предполагать, что на развивающиеся рынки России, Казахстана, Украины рост ВВП оказывает положительное влияние.

Исследование детерминант стратегической эффективности банков проводится на основе анализа двух спецификаций модели. Первая спецификация модели исследования построена с целью выявления определяющих факторов абсолютной величины зависимой переменной - спреда экономической добавленной стоимости. Модель № 1 представлена уравнением 3:

(з) *tt = Я+ +

= ííf + Vte,

где зависимой переменной является эффективность банка 1 в период времени -,

представляющая собой спред экономической добавленной стоимости (EVAS), & — Ъ и

t = lp... представляет количество наблюдений кросс-секции, а Т - период. Модель

содержит константу - скалярный вектор fí, а также векторы размерностью ^ * параметров

перед объясняющими переменными, которые позволяют определить направление связи между переменными. Объясняющие переменные, как было изложено выше, делятся на три

группы - финансовые показатели * ií-% показатели корпоративного управления v ьс-f и

структуры акционеров ч ttf. Также модель содержит ошибку иа, состоящую из двух

компонентов, где - ненаблюдаемые индивидуальные эффекты, а - остаточные идиосинкратические эффекты.

Оценивание первой модели направлено на изучение основных детерминант эффективности. В то же время важно определить факторы, являющиеся драйверами роста эффективности. С этой целью рассматривается вторая спецификация - модель № 2, когда зависимая переменная определяется в форме темпов роста экономической добавленной стоимости. Данная модель представлена в уравнении 4:

i- ЗГ

(4) 8rrtt = я + + JV^it + + И№

J=1 i=Ü fc = l

где зависимой переменной

является темп роста экономической добавленной стоимости банка ^ в период времени * = и ^ = N представляет количество

наблюдений кросс-секции, а Т- период. Модель содержит константу - скалярный вектор я, а также векторы размерностью & ^ 1 параметров $ перед объясняющими переменными, которые позволяют определить направление связи между переменными. Объясняющие

переменные представляют собой темпы роста показателей финансовых факторов

К)

темпы роста показателей корпоративного управления » it' и изменения в структуре

акционеров V не/ за год t.

Перечень рассматриваемых в качестве регрессоров факторов и ожидаемое направление связи с показателем эффективности представлен в таблице 1. Оценивание производится с помощью метода наименьших квадратов.

Таблица 1

Исследуемые переменные и гипотезы__

Гипотезы:

Показатель Обозна Расчет влияние

чение До кризиса Кризис

Финансовые факторы

Размер банка TA Логарифм общих активов +/ +

Структура капитала Lev Соотношение заемного и

собственного капитала

Ликвидность Liq Чистые кредиты/ Совокупные 0

депозиты

Кредитный риск CR Резервы под обесценение процентных активов/ кредиты 0 -

Темп роста чистого GNII Темп роста чистого процентного + +

процентного дохода дохода

Операционная эффективность CIR Операционные расходы/Операционные доходы - -

Корпоративное управление

Размер СД BS Количество членов СД + +

Доля исполнительных членов СД pExB Число менеджеров в СД/количество членов СД + +

Доля женщин в СД pFB Число женщин в + +

СД//Количество членов СД

Структура собственности

Доля крупнейшего Maj1 Процент акций, принадлежащий -/+ -/+

акционера крупнейшему акционеру

Доля иностранных Foreign Процент акций в собственности 0 0

инвесторов иностранных акционеров

Доля государства State Процент акций в государственной собственности 0 +

Макроэкономический фактор

Темп роста ВВП dGDP Темп роста ВВП + +

Характеристика выборки и переменных моделей

Из всех банковских организаций России, Казахстана, Украины в выборку попали только те, которые соответствовали следующим критериям:

1) действующие на рынке в период 2005-2010 годов;

2) имеющие финансовую отчетность по МСФО и GAAP;

3) в отчетности которых раскрыта информация о корпоративном управлении и структуре акционеров.

Данные по финансовым показателям банков были получены из систем Bloomberg, Bankscope (Bureau van Dijk). Данные по показателям корпоративного управления и структуре акционеров были собраны из годовых отчетов банков Украины, России и Казахстана Лабораторией корпоративных финансов НИУ ВШЭ. В рассматриваемую выборку вошли 40 публичных и непубличных банков России, Казахстана, Украины, наблюдения охватывают временной период с 2005 по 2010 год.

На первоначальном этапе были проанализированы описательные статистики исходных данных. В таблице 2 представлены средние значения и стандартные отклонения переменных за период 2005-2010 годов, а также за исследуемые периоды 2005-2007 и 2008-2010 годов.

Таблица 2

Описательные статистики выборок_

Модель Модель №1 Модель №2

Период До кризиса: 20052007 Кризис: 20082010 До кризиса: 20052007 Кризис: 20082010

Переменные Среднее Станд. отклон. Среднее Станд. отклон. Среднее Станд. отклон. Среднее Станд. отклон.

Зависимые переменные

EVA, млн долл. США 240 522 523 2 329 -7% 4,58 28% 11,01

EVAS, % 29% 23% 18% 41%

Финансовые факторы

TA, млн долл. США 9 922 24 947 17 522 43 400 65% 0,47 11% 0,42

Lev 290 290 372 589 40% 1,32 24% 1,12

Liq 79 20 78 17 7% 0,28 -2% 0,15

CR 9 18 15 19 16% 5,33 17% 7,04

GNII, % 49% 56% 7% 41% 66% 0,58 8% 0,44

CIR, % 51% 18% 58% 46% 2% 0,2 6% 0,45

Ко шоративное управление

BS, чел. 8 3 8 3 2% 0,18 4% 0,18

pExB, % 69% 27% 69% 22% 5% 0,38 -4% 0,34

pFB, % 15% 16% 16% 13% 1% 0,27 9% 0,58

Структура собственности

Maj1, % 52% 33% 61% 29% 4% 1,38 2% 0,95

Foreign, % 15% 29% 24% 37% 3% 28,16 1% 0,75

State, % 10% 27% 16% 31% -5% 0,2 1% 0,68

Мак юэкономические < >акторы

GDP_g, % 8% 2% 0,30% 7% 8% 2% 0,30% 7%

На основе анализа данных модели № 1 можно проследить, что в кризисный период уровень левериджа был выше, кредитный риск увеличился существенно - в 1,5 раза. Средний рост выручки упал с 49% в докризисные периоды до 8% в кризис. При этом, несмотря на кризис, экономическая добавленная стоимость за данный период выросла, а также почти в два раза увеличился объем совокупных активов. В большинстве случаев рассматриваемые банки имеют положительные экономические прибыли. В период 20052007 годов только три банка приносили убытки для акционеров. В кризисное время число неэффективных банков возросло до восьми, а к 2010 году - до 12. Анализируя поведение EVA в целом по выборке, можно отметить, что до 2008 года наблюдался постепенный рост отрасли, в 2008 году произошло снижение показателя EVA примерно на 20% по выборке. 2009 год показал лучшие результаты по формированию добавленной стоимости, в 2010 году наступила вторая, более существенная, волна падения банковского сектора.

Из описательных статистик модели № 2 следует, что для банков рассматриваемой выборки до кризиса были характерны отрицательные темпы роста (-7%), в кризисное время, напротив, экономическая добавленная стоимость росла существенно (28%). Показатели корпоративного управления изменяются довольно слабо, поэтому, возможно, их рост не оказывает влияния на темпы роста EVA. Рост практически всех финансовых факторов в

кризис замедлился, поэтому ожидается более слабое влияние темпов их роста на изменение EVA.

Анализ результатов

Результаты тестирования гипотез для модели № 1 представлены в таблицах 3 и 5, для модели № 2 - в таблицах 4 и 6. Неоднократно проверялась гипотеза о значимости группы усредненных по времени регрессоров с помощью теста Хаусмана, и было найдено, что они незначимы; регрессия Мундлака в данном случае не имеет смысла. Выбор конкретной спецификации модели на рассматриваемой панели данных - сквозной, с фиксированными или случайными эффектами - обусловлен результатами тестов. Символы ***, ** и * означают 1%-ный, 5%-ный и 10%-ный уровень значимости переменных.

Анализ факторов эффективности банков в докризисный период

Применительно к модели № 1 (таблица 3) тесты Хаусмана, Вальда и Бреуша-Пагана свидетельствуют о том, что наиболее достоверные результаты показывает модель со случайным эффектом, индивидуальный член ошибки в регрессии незначим. В связи с этим можно утверждать, что полученные результаты можно экстраполировать на более широкий круг компаний. При этом отличия в результатах оценивания сквозной регрессии и регрессии со случайным индивидуальным членом незначительны.

Таблица 3

_Модель № 1: итоговый вид, 2005-2007 годы_

Сквозная FE RE

Показатели Коэффи циент Станд. ошибка Коэффи циент Станд. ошибка Коэффи циент Станд. ошибка

Финансовые показатели

Размер банка (1пТЛ) 0,029** -0,014 0,028* -0,017

Ликвидность (Liq) 0,0018* -0,0011 -0,0029* -0,001

Операционная эффективность (СШ) -0,0038*** -0,001 -0,0037*** -0,01

Темп роста выручки (ЦПн) 0,092*** -0,033 0,105*** -0,03 0,077*** -0,028

Корпоративное управление

Размер СД

Доля исполнительных 0,01747** -0,0075 0,017** -0,007

директоров

Доля женщин в СД (pFB) -0 04*** -0,013 -0,042* -0,0002 -0,045*** -0,016

Структура акционеров

Доля

государственной собственности -0,1885*** -0,075 -0,196** -0,1

Константа (Const) 0,00002 -0,000175 0,0005 -0,00014 0,025*** -0,01

Количество 120 120 120

наблюдений

R2 36,50% 16,80%

F-статистика 9,03 3,36

Wald chi2 41,67

Наиболее сильное воздействие среди финансовых факторов на стратегическую эффективность оказывает показатель операционной эффективности. Действительно, для банковской деятельности показатель CIR является одним из ключевых, на основе этого показателя производят сравнения окупаемости банка, филиалов, центров прибыли. Все исследования, включающие в свой анализ в качестве детерминанты банковской эффективности CIR, приходят к подобному выводу.

По вопросу влияния размера банка (LnTA) на его эффективность мнения исследователей, как показано выше, противоречивы. Как правило, на многих рынках эффект масштаба либо не имеет значения, либо его влияние отрицательно. Из изученных работ лишь в работе Давиденко (Davydenko, 2010) по украинскому рынку доказано, что размер банка положительно влияет на его эффективность. В результате исследования рынков России, Казахстана, Украины также было найдено, что размер банка является одним из компонентов его эффективности. Возможно, подобное влияние объясняется спецификой рассматриваемых рынков - в условиях нестабильной политической и экономической обстановки, сложившейся в этих странах, размер банка отчасти является гарантом стабильности и характеризует высокую репутацию, что привлекательно для клиентов и инвесторов.

Как ожидалось, рост выручки является важным фактором для эффективности - в соответствии с результатами оценивания, эта переменная связана с эффективностью положительно.

Среди переменных корпоративного управления с показателем EVAS более остальных связаны показатели доли женщин в совете директоров (pFB). При этом связь показателей отрицательна. Возможно, это связано с тем, что доля женщин в СД на развивающихся рынках мала и не соответствует оптимальному значению. Доля исполнительных директоров (pExB), напротив, оказывает положительное влияние на эффективность. Это может свидетельствовать о том, что для банков на развивающихся рынках капитала одним из условий эффективного управления является заинтересованность в росте стоимости банка его высшего руководства. При этом численность совета директоров не имеет значения, подобный вывод получен в работе Ивашковской, Степановой, Иванцовой (Ivashkovskaya, Stepanova, Ivantsova, 2012).

Среди факторов структуры собственников значим только один - доля государственной собственности. При этом его влияние отрицательное. Возможно, это связано с тем, что банки со значительным государственным участием менее заинтересованы в полной реализации своего потенциала и менее гибки в управлении.

Период с 2005 по 2007 год характеризовался превышением числа банков с избыточной ликвидностью над числом банков, испытывающих дефицит ликвидности. Поэтому в целом влияние ликвидности (Liq) на спред экономической добавленной стоимости довольно слабое и прослеживается только в сквозной регрессии и регрессии со случайными эффектами, спецификации которых по результатам тестов не являются лучшими.

Переменные структуры капитала (Lev) и кредитного риска (CR) не выявлены в качестве детерминант стратегической эффективности банков для стабильного состояния экономики. Возможно, данные переменные, а также уровень ликвидности не являются значимыми в связи с регулированием величин этих показателей с банковскими нормативами. По этой причине показатели не выходят за заданные рамки и не являются критичными для доходности и эффективности. Рост экономики также не оказывает статистически значимого воздействия на уровень эффективности банков.

Изучив основные детерминанты экономической добавленной стоимости банка в стабильных условиях функционирования, важно определить, что является драйвером ее роста. Для этого проводилась оценка динамической модели № 2 (таблица 4).

Таблица 4

Модель № 2: итоговый вид, 2005-2007 годы_

Модели Сквозная FE RE

Регрессор Коэффи циент Станд. ошибка Коэффи циент Станд. ошибка Коэффи циент Станд. ошибка

Темп роста чистого процентного дохода (gnii) 12 9*** -2,7 20,34*** -3,4 14 6*** -2,62

Изменение ликвидности (dLiq) -237,9* -153,1 -310,4** -150,5 -258,9* -140,5

Размер банка (LnTA) -1,96** -0,9 -2,1 -5,18 -2,01** -1

Константа (Const) -9 5*** -2,6 -13,8** -6,78 -10,13*** -2,88

Количество наблюдений 80 80 80

R2 29,57% 51,83%

F-статистика 13,8 9,68

Wald chi2 39,28

В модели № 2 индивидуальный эффект не возникает из-за вида зависимости, которая рассматривает изменения во времени, в результате чего индивидуальные эффекты пропадают; данный вывод подтверждается и статистическими тестами. При этом тест Бреуша-Пагана говорит в пользу выбора сквозной модели перед RE-спецификацией. Следует отметить, что различия в направлении связи и коэффициентах при независимых переменных между спецификациями незначительны.

Согласно полученным зависимостям, основными драйверами роста экономической добавленной стоимости являются темп роста чистого процентного дохода (gnii) и рост размера банка (dTA).

Влияние темпов роста чистого процентного дохода на темп роста экономической добавленной стоимости предсказуемо и понятно: чистый процентный доход входит в расчет показателя, используемого при вычислении EVA - NOP AT и его рост оказывает непосредственное воздействие на NOPAT и, соответственно, на рост EVA. Однако, с учетом корректировок и налогов, величины NOP AT и чистого процентного дохода существенно различаются, поэтому искусственного завышения R2 не происходит. Темп роста чистых процентных активов является наиболее сильным драйвером EVA, значимость этого показателя находится на уровне 1%.

Неожиданный результат получен относительно направления связи между темпами роста экономической добавленной стоимости и темпами роста общих активов - эта связь обратная. Возможно, это свидетельствует о том, что на развивающихся рынках капитала темпы роста активов отстают от темпов роста экономической добавленной стоимости.

На 10%-ном уровне значимости на создание экономической добавленной стоимости влияет изменение ликвидности (dLiq). Изменение соотношения кредитов к депозитам (dLiq), несмотря на положительное влияние его абсолютной величины на спред EVA, напротив, является сдерживающим фактором роста экономической добавленной стоимости. Снижение количества и качества выдаваемых депозитов является следствием нестабильной ситуации, снижения доходов населения или потери доверия банковскими институтами, что негативно отражается на формировании EVA. Или, напротив, рост кредитов без обеспечения депозитами повышает риски банка и уменьшает возможности для повышения эффективности.

Изменение остальных переменных, в частности показателей корпоративного управления (dBS, dExB) и структуры акционеров (dMajl, dState, dForeign), не оказывает непосредственного влияния на рост EVA из-за стабильности и низкой вариативности переменных.

Анализ факторов эффективности банков в период кризиса

Поведение показателей во время кризиса очень волатильно, поэтому управлять компанией и ее эффективностью становится гораздо сложнее - по результатам исследования детерминант эффективности банков, рычагов управления в кризис становится меньше (таблица 5). Как показали тесты Хаусмана и Вальда, более достоверные результаты обеспечивает модель с фиксированными эффектами для описания зависимостей переменных в кризисный период. Таким образом, в рамках исследования факторов эффективности банков в период кризиса результаты касаются только банков, представленных в выборке. Однако для большинства показателей детерминанты эффективности для различных моделей идентичны.

Таблица 5

Модель № 1: итоговый вид, 2008-2010 годы_

Модель Сквозная FE RE

Регрессор Коэфф ициент Станд. ошибка Коэффи циент Станд. ошибка Коэффи циент Станд. ошибка

Размер банка (InTA) 0,049** -0,021 0,83*** -0,132 0,049** -0,021

Структура капитала (Lev) 0,0001* -0,00006 0,0003*** 0 0,0001* -0,00006

Ликвидность (Liq) 0,004* -0,002 0,014*** -0,004 0,004* -0,002

Кредитный риск (CR) 0,002* -0,001 0,002* -0,001

Темп роста выручки (gnii) 0,134* -0,09 0,118* (0,116) 0,134* -0,09

Доля государственной собственности (State) 1 16*** -0,38

Константа (Const) -0,008*** -0,001

Количество наблюдений 120 120 120

R2 11,67% 42,54%

F-статистика 3,01 14,07

Wald chi2 15,06

Характерно, что в кризис детерминанты эффективности существенно отличаются от факторов эффективности в стабильное время. Если в докризисный период большее значение имели показатели корпоративного управления, в кризис они перестали играть значимую роль. Акценты смещаются в пользу финансовых факторов - в кризис оказались актуальны факторы ликвидности и структуры капитала. Единственными переменными, имеющими влияние на EVAS в докризисное и кризисное время, являются размер банка и темп роста чистого процентного дохода. При этом значимость переменной размера банка в кризис возрастает. Это свидетельствует о том, что большие банки более устойчивы в кризис и имеют больший запас средств для поддержания эффективности бизнеса. Более того, как правило, государство и финансовые институты в кризис поддерживают в первую очередь большие банки, являющиеся ключевыми для устойчивости экономики.

Когда уровень ликвидности (Liq) относительно высок, банки проводят сдержанную политику направления средств в кредитные и инвестиционные операции. Более того, они становятся осторожнее и начинают повышать процентные ставки по мере ухудшения ликвидности и ужесточения кредитной политики. Как правило, в кризис коэффициент ликвидности растет у всех, но в особенности у наиболее крупных банков страны. Это объясняется прежде всего способностью и стремлением крупных банков решать проблему ликвидности через управление пассивами, то есть с помощью займа недостающих средств на рынке, а не перегруппировки активов.

В связи с этим становится значимым и соотношение заемного и собственного капитала (Lev). Однако влияние этого показателя оказалось неожиданным - на эффективность этот показатель действует положительно. Возможно, это связано с использованием дешевых заемных источников финансирования и, соответственно, невысокими затратами на капитал, что способствует росту стратегической эффективности банков.

В кризис становится значимой и переменная государственного участия в капитале банка. Государственная помощь во время дефицита ликвидности и нестабильности банков важна не только для устойчивости кредитных организации, но и всей финансовой системы. Государственные антикризисные программы предполагали, что в первую очередь средства получают государственные и крупные банки, которые должны обеспечить ликвидностью средние и малые банки. Однако не всегда выделенные деньги доходили до банков нижестоящих эшелонов, зачастую средства оседали на корреспондентских счетах крупнейших банков или использовались для осуществления операций, создавая тем самым дополнительные финансовые потоки от клиентов и наращивая выручку. Таким образом, неудивительно, что для кризисного периода переменная доли государственного участия оказалась детерминантой эффективности банков.

В соответствии с результатами анализа темпов роста экономической добавленной стоимости (таблица 6), в период кризиса значимым фактором является лишь темп роста чистого процентного дохода (gnii). Оценки сквозной регрессии и регрессии со случайным эффектом идентичны. Рост остальных факторов в условиях финансовой нестабильности теряет значимость.

Таблица 6

Модель № 2: итоговый вид, 2008-2010 годы_

Модели Сквозная RE

Регрессор Коэффи циент Станд. ошибка Коэффи циент Станд. ошибка

Темп роста чистого процентного дохода (gnii) 18,8*** -4,1 18,8*** -4,01

Константа (Const) -0,34 -1,7 -0,34 -1,7

Количество наблюдений 120 120

R2 15,50%

F-статистика 21,64

Wald chi2 21,64

Таким образом, по результатам исследования детерминант стратегической эффективности банков для двух периодов было эмпирически доказано, что для различных экономических условий существует различный набор факторов, влияющих на эффективность.

Заключение

Проведенный эмпирический анализ показал, что перечень детерминант, определяющих экономическую добавленную стоимость как меру стратегической эффективности рассмотренной выборки крупных банков, ограничен, главным образом, факторами финансового состояния. При этом эмпирически доказано, что для различных экономических условий набор факторов, влияющих на эффективность, неидентичен.

В числе основных детерминант стратегической эффективности банков до кризиса можно назвать размер банка, темп роста выручки, операционную эффективность и показатели корпоративного управления - структуру СД и акционерного капитал. При этом, если первые два финансовых фактора положительно сказываются на величине

экономической добавленной стоимости, высокая доля затрат в выручке может оказать разрушающее влияние на эффективность.

Не менее важны в стабильное время факторы корпоративного управления и структуры акционеров. При этом была найдена негативная связь между ними - банки с государственным участием в целом не способны создавать положительную добавленную стоимость. Доля участия иностранных инвесторов в капиталах банков на рассматриваемых рынках, как правило, невысокая и, соответственно, влияния на эффективность по межстрановой выборке не выявлено. Доля менеджеров в совете директоров способствует повышению эффективности банков.

Набор характеристик, являющихся драйверами темпов роста экономической добавленной стоимости, отличен от детерминант абсолютной величины спреда EVA. Наибольшее воздействие на рост EVA оказывает темп роста чистого процентного дохода. Менее сильное влияние оказывает рост размера банка и изменение ликвидности и уровня капитала.

Характерно, что в кризисный период рычагов воздействия на абсолютную и относительную величины экономической добавленной стоимости меньше. Так, теряют свою значимость переменные операционной эффективности и корпоративного управления. Однако, как и предполагалось, значение государственного участия в капитале банка возрастает, но связь с эффективностью в данном случае прямая. Из-за неустойчивого финансового состояния банков и волатильности показателей во время кризиса единственным драйвером темпов роста экономической добавленной стоимости является темп роста чистого процентного дохода. Найденные зависимости переменных устойчивы для каждого из исследуемых периодов и обладают высокой объясняющей способностью, поэтому их результаты могут быть рекомендованы для использования на практике в целях повышения стратегической эффективности банков.

Список литературы

1. Aburime, U. (2008), Determinants of Bank Profitability: Company-Level Evidence from Nigeria. SSRN Working Paper.

2. Adams, R., Mehran, H. (2003), Is corporate governance different for bank holding companies? FRBNY Economic Policy Review 9 (2003) 123-142.

3. Andres, P.D., Vallelado, E. (2008), Corporate Governance in Banking: The Role of the Board of Directors, Journal of Banking & Finance 32 (2008) 2570-2580.

4. Athanasoglou, P., Brissimis, S., Delis, M. (2008), Bank-specific, industry-specific and macroeconomic determinants of bank profitability, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money 18(2) (2008) 121-136.

5. Barclay, M.J., Holderness, C.G. (1989), Private Benefits from Control of Public Corporations, Journal of Financial Economics, 25 (1989) 371-395.

6. Baumol, W. (1959), Business Behaviour: Value and Growth. New York: Macmillan.

7. Berger, A.N. (1995), The Relationship between Capital and Earnings in Banking, Journal of Money, Credit and Banking, 27(2) (1995) 432-456.

8. Bikker, J.A., Hu, H. (2002), Cyclical Patterns in Profits, Provisioning and Lending of Banks and Procyclicality of the New Basle Capital Requirements, BNL Quarterly Review, 221.

9. Brickley, J.A., Coles, J.L., Terry, R.L. (1994), Outside directors and the adoption of poison pills, Journal of Financial Economics, 35 (1994) 371-390.

10. Cheng, S. (2008), Board Size and the Variability of Corporate Performance, Journal of Financial Economics, 87 (2008) 157-176.

11. Dalton, C., Dalton, D. (2005), Boards of Directors: Utilizing Empirical Evidence in Developing Practical Prescriptions, The British Journal of Management, 16(1) (2005) 9197.

12. Davydenko, A. (2011), Determinants of Bank Profitability in Ukraine, Undergraduate Economic Review, 1(7) (2011).

13. Di Antonio, P., Mariotti, S., Piscitello, L. (2002), Multinational banks in the global economy: Evidence from Italian case, Paper presented at the EIBA conference, Athens.

14. Dietrich, A., Wanzenried, G. (2011), Determinants of bank profitability before and during the crisis: Evidence from Switzerland, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 21 (3) (2011) 307-327.

15. Fiordelisi, F. (2007), Shareholder value efficiency in European banking, Journal of Banking and Finance, 31 (2007) 2151-2171.

16. Fiordelisi, F., Molyneux, P. (2010), The determinants of shareholder value in European banking, Journal of Banking and Finance, 34 (2010) 1189-1200.

17. Goddard, J., Molyneux, P., Wilson, J. (2004), The profitability of European Banks: A cross-sectional and dynamic panel analysis, The Manchester School, 72(3) (2004) 363-381.

18. Griffith, J.M., Fogelberg, L., Weeks, H.S. (2002), CEO ownership, corporate control, and bank performance, Journal of Economics and Finance, 26 (2002)170-183.

19. Grove, H., Patelli, L., Victoravich, L.M., Xu, P. (2011), Corporate Governance and Performance in the Wake of the Financial Crisis: Evidence from U.S. Commercial Banks, Corporate Governance: An International Review (CGIR), 5(19) (2001) 418-436.

20. Heffernan, S.A., Fu, X. (2008), The Determinants of Bank Performance in China, proceedings of the 21st Annual Australasian Finance and Banking Conference, Sydney, Australia.

21. Ivashkovskaya, I., Stepanova, A., Ivantsova, O. (2012), Financial Architecture and Bank Performance: Comparative analysis of emerging and developed markets, Working Paper.

22. John, K., Qian, Y. (2003), Incentive features in CEO compensation in the banking industry, FRBNY Economic Policy Review, 9 (2003) 109-121.

23. Klein, A. (2002), Audit Committee, Board of Director Characteristics, and Earnings Management, Journal of Accounting and Economics, 33(3) (2002) 375-400.

24. Maccario, A., Sironi, A., Zazzara C. (2002), Is banks' cost of equity capital different across countries? Evidence from the G10 countries major banks, Libera Universita Internazionaledegli Studi Sociali (LUISS) Guido Carli, Working Paper, May.

25. Millar, L. (2005), The measurement and determinants of UK banks' performance, Cass Business School Past Dissertation, available from the Cyril Kleinwort Learning Resource Centre, Cass Business School.

26. Myers, S. (1999), Financial Architecture, European Financial Management, 5 (1999) 113141.

27. Ommeren, S. (2011), An Examination of the Determinants of Bank's Profitability in the European Banking Sector, Erasmus University Rotterdam.

28. Nagan, A. (2008), A comparative analysis of Economic Value Added (EVA) by South African banking and retail companies listed on the Johannesburg Stock Exchange, University of Pretoria.

29. Pasiouras, F., Kosmidou, K. (2007), Factors influencing the profitability of domestic and foreign commercial banks in the European Union, Research in International Business and Finance, 2(21) (2007) 222-237.

30. Popa, G., Mihailescu, L., Caragea, C. (2009), EVA - Advanced method for performance evaluation in banks, Economia. Seria Management, 1(12) (2009).

31. Staikouras, K. (2005), Multinational Banks, Credit Risk, and Financial Crises. Emerging Markets Finance and Trade, 2(41) (2005) 82-106.

32. Stewart, G.B. (1994), EVA: Fact and Fantasy, Journal of Applied Corporate Finance, 7(2) (1994) 71-84.

33. Taufil, H., Isnurhadi, H., Widiyanti, M. (2008), The influence of traditional accounting and Economic Value Added approaches on stock returns of banks listed on Jakarta Stock Exchange (JSX), Paper Presented at The 10th MFA Annual Conference on Strengthening

Malaysia's Position as a Vibrant, Innovative and Competitive Financial Hub, Kuching, Sarawak, June, 5-6.

34. Teker, D., Tekerve, S., Sonmez, M. (2011), Economic Value Added Performances of Publicly Owned Banks: Evidence From Turkey, International Research Journal of Finance and Economics, 75(2011).

35. Uyemura, D., Kantor, A., Petit, L. (1996), EVA for bank value creation, Risk management and profitability measurement, Journal of Applied Corporate Finance, 2(9) (1996) 94.

36. Velez-Pareja, I. (2000), Project evaluation in an inflationary environment, SSRN Working Paper.

37. Weisbach, M.S. (1988), Outside directors and CEO turnover, Journal of Financial Economics, 20 (1998) 431-460.