5. Resultaten
5.2 Correlatie- en regressieanalyse
Voor het toetsen van de hypothesen heb ik een correlatie- en regressieanalyse uitgevoerd. Een correlatieanalyse geeft inzicht in het (lineaire) verband tussen twee variabelen. De waarde van de correlatiecoëfficiënt ligt tussen -1 en 1, waarbij een waarde van 0 aangeeft dat er geen verband is tussen beide variabelen. Een regressieanalyse wordt gebruikt om een lineair verband in te schatten tussen afhankelijke variabelen en één of meer onafhankelijke variabelen. De analyse levert vergelijking op waarmee de afhankelijke variabele kan worden voorspeld op basis van de onafhankelijke variabelen. In dit onderzoek is de kwaliteit van risicoverslaggeving de afhankelijke variabele.
5.2.1 Correlatieanalyse
Indien de onafhankelijke variabelen onderling sterk correleren, kan er multicollineariteit optreden. Dit houdt in dat variabelen worden meegenomen die gezamenlijk de kwaliteit van risicoverslaggeving kunnen verklaren, waardoor deze variabelen niet kunnen meegenomen om afzonderlijk een verband met de kwaliteit van risicoverslaggeving te verklaren. Om multicollineariteit vast te stellen dient er sprake te zijn van een
31 correlatiecoëfficiënt van 0.70 of hoger. Uit de correlatieanalyse, opgenomen in tabel 4, kan er worden opgemaakt dat er geen sprake is van multicollineariteit.
Tabel 4: Correlatiematrix DIX BR PFR DGR HPLN EV DLN DIX 1,000 BR 0,122 1,000 PFR 0,096 0,047 1,000 DGR 0,039 0,156 0,167 1,000 HPLN (0,135) (0,196) 0,140 0,418** 1,000 EV 0,293** 0,076 0,235* 0,548** 0,145 1,000 DLN 0,333** 0,067 0,032 0,057 (0,046) 0,626** 1,000
Correlatie is gebaseerd op 98 waarnemingen.
*Correlatie is significant op het 5%-niveau (tweezijdig) **Correlatie is significant op het 1%-niveau (tweezijdig)
Uit de eerste kolom van de correlatiematrix, opgenomen in tabel 4, blijkt dat alle verbanden tussen de onafhankelijke variabelen en de afhankelijke variabele DIX een coëfficiënt hebben lager dan 0,333. Dit betekend dat het verband tussen twee variabelen in dit model lager dan 9% is (0,300*0,300). Er kan worden geconcludeerd dat er sprake is van zwakke verbanden tussen de onderzochte variabelen. Uit de tabel valt af te lezen dat er een positief verband is tussen zowel het beleggingsrendement (BR, 0.122) als het portfolio risico (PFR, 0.096) en de dekkingsgraad (DGR, 0.039) met de kwaliteit van risicoverslaggeving bij Nederlandse pensioenfondsen. Deze bevindingen kunnen als volgt worden geïnterpreteerd; naarmate het beleggingsrendement, het portfolio risico of de dekkingsgraad hoger is, zal de mate van kwaliteit van risicoverslaggeving toenemen. Een hoger portfolio risico houdt in dat er meer wordt belegd in relatief risicovolle producten. Bij een hogere dekkingsgraad is de verhouding tussen het vermogen en de (toekomstige) verplichtingen beter in balans. In tegenstelling tot de genoemde variabelen is het verband tussen de aanwezigheid van een herstelplan (HPLN) en de kwaliteit van risicoverslaggeving negatief (-0.135). Indien een pensioenfonds niet kan voldoen aan de vereiste dekkingsgraad van 105% en er dus sprake is van een herstelplan, zal de kwaliteit van de risicoverslaggeving afnemen. Het negatieve verband van het herstelplan en het positieve verband bij de dekkingsgraad lijken logisch. Uit de correlatiematrix volgt dat de genoemde variabelen geen significant verband laten zien. Wel is er een significant verband zichtbaar tussen de variabelen pensioenvermogen (EV) en het aantal deelnemers (DLN). De sterkste correlatie bestaat ook tussen DLN (0.333) en kwaliteit van risicoverslaggeving, gevolgd door EV (0.293). De positieve verbanden geven aan dat naarmate er meer deelnemers in een pensioenfonds zijn en/of het pensioenvermogen hoger is, de kwaliteit van risicoverslaggeving zal toenemen.
32
5.2.2 Regressieanalyse
De resultaten van de regressieanalyse zijn weergegeven in tabel 5. Uit de tabel blijkt dat 15,4% van de kwaliteit van risicoverslaggeving wordt verklaard door het model (R² = 0,154 in model 6). Naar alle waarschijnlijkheid zijn er dus andere determinanten die de invloed op de kwaliteit van risicoverslaggeving bij Nederlandse pensioenfondsen beter kunnen toetsen dan de in dit model getoetste determinanten.
In de regressieanalyse, weergegeven in tabel 5, is gebruik gemaakt van een aantal modellen. In model 1 is de controlevariabele omvang, getoetst als aantal deelnemers (DLN), opgenomen. In model 2 is vervolgens de variabele beleggingsrendement (BR) toegevoegd om hypothese 1 te toetsen etc. In de modellen 7 en 8 is het modererende effect van de controlevariabele opgenomen. De waarde van de constante geeft de gemiddelde disclosure index (DIX) weer.
Hypothese 1 verondersteld een positief verband tussen het beleggingsrendement (BR) en de kwaliteit van risicoverslaggeving door Nederlandse pensioenfondsen. De redenatie voor dit verband is dat een hoger rendement meer zekerheid biedt voor het pensioenfonds om aan hun verplichtingen (uitkeringen) te kunnen voldoen. Deze informatie zou het pensioenfonds graag willen delen met de belanghebbenden om hun te informeren dat het bestuur goed bezig is, waardoor de informatieasymmetrie afneemt en de kwaliteit van informatie toeneemt. Uit model 2 komt inderdaad een positief verband (β=0.200) tussen het beleggingsrendement en de kwaliteit van risicoverslaggeving. Echter, het verband is niet significant (p>0.10). Hypothese 2 verondersteld een negatief verband tussen de aanwezigheid van meer risicovolle beleggingen (PFR) en de kwaliteit van risicoverslaggeving door Nederlandse pensioenfondsen. Deze verwachting is gebaseerd op de theorie van Dobler (2008) die stelt dat het management de neiging heeft om minder/geen informatie te publiceren naarmate het risico op economische gevolgen toeneemt. De aanwezigheid van meer risicovolle beleggingen verhoogd de kans op economische gevolgen en verlaagd daarmee de kwaliteit van informatie. Deze hypothese is getest in model 3 en geeft als resultaat een positief, niet significant verband (β=0.058, p>0.10).
Hypothese 3 verondersteld een positief verband tussen de dekkingsgraad (DGR) en de kwaliteit van risicoverslaggeving door Nederlandse pensioenfondsen. Hierbij heb ik aangenomen dat een lage dekkingsgraad synoniem staat voor solvabiliteitsproblemen. De redenatie is dat een solvabiliteitsprobleem een prikkel vanuit het management kan zijn om bewust informatie achter te houden (Dobler, 2008). Uit de resultaten van model 4 blijkt dat er geen verband is (β=0.000, p>0.10).
33 Tabel 5: Regressieresultaten (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Constante 0,441*** 0,409*** 0,329*** 0,343* 0,278 0,298 0,093 -0,172 (0,060) (0,067) (0,117) (0,202) (0,207) (0,208) 0,258 0,484 Deelnemers (DLN) 0,024*** 0,023*** 0,023*** 0,023*** 0,022*** 0,015 0,034* 0,066 (0,007) (0,007) (0,007) (0,007) (0,007) (0,010) 0,018 0,053 Beleggingsrendement (BR) (H1) 0,200 0,193 0,196 0,118 0,144 1,20 0,992 (0,194) (0,194) (0,197) (0,205) (0,207) 0,816 0,879 Portfolio risico (PFR) (H2) 0,058 0,059 0,067 0,048 0,044 0,253 (0,069) (0,071) (0,071) (0,073) 0,072 0,333 Dekkingsgraad (DGR) (H3) 0,000 0,001 -0,001 -0,001 -0,001 (0,002) (0,002) (0,002) 0,002 0,002 Herstelplan (HPLN) (H4) -0,036 -0,033 -0,035 -0,036 (0,028) (0,028) 0,028 0,028 Pensioenvermogen (EV) (H5) 0,017 0,015 0,017 (0,013) 0,013 0,013 Interactie (DLN*BR) (H6a) -0,121 -0,098 0,091 0,098 Interactie (DLN*PFR) (H6b) -0,026 0,040 Adjusted R² 0,101 0,102 0,099 0,090 0,096 0,098 0,106 0,100 R² 0,111 0,121 0,127 0,127 0,143 0,154 0,170 0,174 F-waarde 11,941 6,510 4,560 3,386 3,067 2,757 2,638 2,345
* Correlatie is significant op het 10%-niveau (eenzijdig) ** Correlatie is significant op het 5%-niveau (eenzijdig) *** Correlatie is significant op het 1%-niveau (eenzijdig)
34 Hypothese 4 is het tegenovergestelde van hypothese 3 en verondersteld een negatief verband tussen het herstelplan (HPLN) en de kwaliteit van risicoverslaggeving door Nederlandse pensioenfondsen. Deze hypothese is getest in model 5 en geeft als resultaat een negatief, niet significant verband (β=-0.036, p>0.10). De resultaten bevestigen niet het vermoeden dat hypothese 3 en 4 een tegengestelde richting hebben.
Hypothese 5 verondersteld een positief verband tussen het pensioenvermogen (EV) en de kwaliteit van risicoverslaggeving door Nederlandse pensioenfondsen. Op basis van het maatschappelijk belang van een pensioenfonds, verwacht ik dat een pensioenfonds met een grotere omvang (gemeten in het aantal deelnemers) een hogere kwaliteit van risicoverslaggeving heeft. Hierbij stel ik dat het pensioenvermogen samenhangt met het aantal deelnemers. Deze hypothese is getest in model 6 en geeft als resultaat een positief, niet significant verband (β=0.017, p>0.10).
Gebaseerd op de agency theorie, waarbij een verlaging van de informatieasymmetrie ervoor zorgt dat de kwaliteit van risicoverslaggeving toeneemt, veronderstel ik dat de determinant omvang een versterkend effect kan hebben op de onderzochte determinanten. Hypothese 6a verondersteld dat de variabele aantal deelnemers (DLN) een versterkend effect heeft op de veronderstelde positieve relatie tussen het beleggingsrendement (BR) en de kwaliteit van risicoverslaggeving door Nederlandse pensioenfondsen. Deze hypothese is getest in model 7 en geeft als resultaat een negatief, niet significant verband (β=-0.121, p>0.10). Hypothese 6b verondersteld dat de determinant aantal deelnemers (DLN) een versterkend effect heeft op de veronderstelde negatieve relatie tussen de aanwezigheid van meer risicovolle beleggingen en de kwaliteit van risicoverslaggeving door Nederlandse pensioenfondsen. Deze hypothese is getest in model 8 en geeft als resultaat een negatief, niet significant verband (β=-0.026, p>0.10).
Samenvattend, uit de resultaten blijkt dat er geen enkele hypothese (p>0.10) is met een significante relatie. Alle veronderstelde determinanten hebben geen significante relatie met de kwaliteit van risicoverslaggeving door Nederlandse pensioenfondsen, dit geeft aanleiding om alle hypothesen te verwerpen. Vervolgonderzoek is nodig om een betere uitspraak te kunnen doen over de determinanten die van invloed kunnen zijn op de kwaliteit van risicoverslaggeving door Nederlandse pensioenfondsen.
35