Om de hypotheses te testen heb ik gebruik gemaakt van gegevens van Nederlandse beursgenoteerde ondernemingen. Omdat vanaf 2004 het COSO-raamwerk is ontstaan en hiermee een geaccepteerd raamwerk wat toegang geeft tot ERM-implementatie, wordt gebruik gemaakt van data voor en na de totstandkoming van dit raamwerk om zo een periode te betrekken waarin ERM-implementatie nog niet in grote mate werd aangemoedigd en een periode waarin dit wel gebeurt. Daarom bevat dit onderzoek data over de jaren 2001-2010. De gegevens over de implementatie van ERM zijn verworven middels het doorzoeken van jaarverslagen en ook de linguïstische toon is verworven middels het jaarverslag. Het stuk over strategie en doelstellingen in het jaarverslag is met behulp van de methode van Loughran en McDonald (2011) omgezet naar een positivisme score van de linguïstische toon. De gegevens
16 Masterthesis Femke Remie
over de voorspellingen van analisten zijn afkomstig uit de Institutional Brokers Estimation System database. In dit onderzoek wordt alleen gekeken naar Nederlandse ondernemingen om culturele en regelgevende invloeden te beperken. Ook zijn financiële instellingen niet opgenomen in de datacollectie in verband met een specifiekere en strengere regelgeving die voor deze ondernemingen geldt. Hierdoor zou de vergelijkbaarheid van de ondernemingen afnemen. De ondernemingen zijn afkomstig uit de database Orbis. Uit deze database komen ook de gegevens over de grootte, de industriecode en de winstgevendheid van de ondernemingen. Gegevens over de groei en de mate van volatiliteit van de winst zijn verworven middels de database Datastream. Ten slotte komen de gegevens over de mate van de onafhankelijkheid van de Raad van Commissarissen en de duale rol van de CEO uit jaarverslagen. Ondernemingen waarbij de Raad van Bestuur en Raad van Commissarissen samengevoegd zijn (1-tier structuur) zijn geëlimineerd zodat duidelijk bepaald kon worden of er sprake was van een duale rol van de CEO. Ook ondernemingen zonder Engelstalig jaarverslag zijn niet meegenomen doordat de software voor het bepalen van de linguïstische toon uitgaat van Engelse termen. Uiteindelijk zijn 293 observaties meegenomen in dit onderzoek.
Afhankelijke variabele
Het voorspellend vermogen van analisten (de voorspellingsfout)
De afhankelijke variabele in dit onderzoek is het voorspellend vermogen van analisten. Dit voorspellend vermogen wordt gemeten door de juistheid van de voorspelling bij het voorspellen van de Earnings per Share (EPS). In het onderzoek van Fanelli et al (2009) wordt zo ook de juistheid van de analistenvoorspellingen onderzocht en wordt aangegeven dat dit de meest gebruikte manier is. Beaver et al (2008) en Orens en Lybaert (2007) gebruiken deze methode ook. De verwachtingen van analisten worden uit de database van Institutional Brokers Estimation System gehaald. De verwachte EPS wordt gemeten door de gemiddelde verwachte EPS van het gehele jaar te nemen (beginnend bij de bekendmaking van de winst van het vorige boekjaar en eindigend bij de bekendmaking van de winst van het huidige boekjaar) waarin men voorspellingen doet over het fiscale jaar. Analisten kunnen zich namelijk baseren op de strategie en doelstellingen welke beschreven zijn in het jaarverslag van het vorige boekjaar en herzieningen doen wanneer er nieuwe informatie aan het licht komt. Omdat de onderneming tijdig op de hoogte is van de mate van voltooiing van de
17 Masterthesis Femke Remie
strategische en operationele doelstellingen, men bij kan sturen en zo nodig analisten gedurende het jaar hierover op de hoogte kan stellen waardoor deze hun eerdere voorspellingen kunnen bijstellen, wordt alleen de laatste voorspelling per analist meegenomen. Vervolgens wordt de gerealiseerde EPS afgezet tegen de verwachte EPS om zo de juistheid te bepalen. De uitkomst is de voorspellingsfout. In navolging van eerdere onderzoeken (Beaver et al, 2008; Fanelli et al, 2009) wordt deze uitkomst gestandaardiseerd door elke uitkomst te delen door de aandelenprijs op het begin van de voorspellingsperiode (in dit geval de bekendmaking van het winstcijfer van het vorige boekjaar). Zo kunnen verschillende ondernemingen met elkaar vergeleken worden.
Onafhankelijke variabelen
De implementatie van Enterprise Risk Management
In navolging van Hoyt en Liebenberg (2009) meet ik de implementatie van ERM door middel van een gedetailleerde zoektocht in jaarverslagen om bewijs voor ERM te vinden. Analisten kunnen door middel van het jaarverslag op de hoogte zijn van de implementatie van ERM. Kernwoorden welke volgens deze artikelen wijzen op ERM en welke ik ook zal aanhouden zijn:
- enterprise risk management - chief risk officer
- risk committee - strategic risk management - consolidated risk management - holistic risk management - integrated risk management
Ik heb de kernwoorden COSO en ERM-framework hier aan toegevoegd. De context die gebruikt wordt bij deze woorden in het jaarverslag wordt nagegaan om er zeker van te zijn dat het om de implementatie van ERM gaat en niet om bijvoorbeeld de intentie om ERM te implementeren. In bijlage 2 staan voorbeelden van jaarverslagen waarin ERM wel geïmplementeerd is en voorbeelden waarin dit niet zo is.
Deze variabele is een dummyvariabele met de waarde 1 wanneer ERM geïmplementeerd is, en de waarde 0 wanneer dit niet zo is.
De mate van optimisme van de linguïstische toon
De linguïstische toon zal worden bepaald met behulp van de woordenlijst van Loughran en McDonald (2011). Dit omdat de veelgebruikte scores van de software “Linguistic Inquiry and Word Count” (LIWC-scores), een software om teksten te analyseren, ontstaan zijn voor
18 Masterthesis Femke Remie
sociale, gezondheids-, en persoonlijkheid psychologie studies en uit onderzoek blijkt dat woordenlijsten welke ontwikkeld zijn voor andere disciplines woorden in financiële teksten niet goed classificeren (Loughran en McDonald, 2011). Berelson (1952) beredeneert ook dat de analyse van een inhoud valt of staat bij zijn categorieën (Loughran en McDonald, 2011). Ook komt uit ander onderzoek naar voren dat een contextspecifieke woordenlijst, zoals die van Loughran en McDonald (2011), beter gebruikt kan worden in financieel onderzoek (Bliss, Doran, Peterson en Price, 2012). Henry (2008) gebruikt een woordenlijst in de context van winstaankondigingen. Naar mijn mening past de informatie over strategie en doelstellingen, welke ik betrek in mijn onderzoek, beter bij het onderzoek van Loughran en McDonald (2011) aangezien winstaankondigingen niet via het jaarverslag worden gecommuniceerd maar meestal via andere media. Alhoewel het onderzoek van Loughran en McDonald (2011) zich richt op 10-K rapporten, ben ik van mening dat de woorden die gebruikt worden in deze informatie grote overeenkomsten hebben met de woorden in de informatie die in dit onderzoek onderzocht wordt. In 10-K rapporten komt namelijk naast informatie over de geschiedenis, structuur, aandelen en dochterondernemingen ook informatie over risicofactoren voor, welke te maken hebben met de strategie en doelstellingen van de organisatie. Als laatste wordt in het onderzoek van Loughran en McDonald (2011) een link gemaakt met de onverwachte winst, net als in dit onderzoek. Ze vinden in hun onderzoek dat de woordenlijst die zij gebruiken een significante relatie heeft met de gestandaardiseerde onverwachte winst. Dit onderzoek probeert ook met behulp van deze woordenlijst een significante relatie te vinden tussen de linguïstische toon in de informatie over de strategie en doelstellingen en de onverwachte winst in de vorm van EPS. De uitkomst van deze variabele is een positivisme-score welke aangeeft welk percentage van de totale informatie positieve woorden betreft.
Controlevariabelen
Voorgaand onderzoek, zoals hieronder zal worden weergegeven, heeft aangetoond dat een aantal variabelen met betrekking tot analisten en ondernemingen invloed kunnen hebben op het voorspellend vermogen van analisten. Om te onderzoeken welke invloed deze variabelen hebben op het voorspellend vermogen van analisten in dit onderzoek, en dus voor welk deel zij dit voorspellend vermogen bepalen, zijn ze meegenomen in dit onderzoek. Het gaat om de volgende variabelen:
19 Masterthesis Femke Remie
Herzieningen van analisten
Cornell en Landsman (1989), Liu en Thomas (2000), Lys en Sohn (1990) en Stickel (1991) tonen in hun onderzoek aan dat het voorspellend vermogen van analisten verbetert wanneer zij herzieningen doen. Deze variabele wordt gemeten door te kijken welk percentage van de voorspellingen gedurende het fiscale jaar herzieningen betreft.
Het aantal ondernemingen dat analisten volgen
Het aantal ondernemingen dat analisten volgen is volgens onderzoek een factor van portfoliocomplexiteit en negatief gerelateerd aan het voorspellend vermogen van analisten (Clement, 1999). De methode van dat onderzoek wordt overgenomen door het aantal ondernemingen per jaar in de gebruikte data te tellen voor wie de analist een voorspelling heeft gemaakt. Het gemiddelde van analisten wordt vervolgens meegenomen als controlevariabele.
Het aantal industrieën dat analisten volgen
Niet alleen het aantal ondernemingen, maar ook het aantal industrieën dat analisten volgen zijn volgens het onderzoek van Clement (1999) een indicatie van de portfoliocomplexiteit en van invloed op het voorspellend vermogen van analisten. In dat onderzoek wordt een negatieve relatie gevonden. Ook hier wordt de methode van onderzoek overgenomen door het aantal gevolgde SIC-codes te tellen per analist. Het gemiddelde per jaar wordt meegenomen als controlevariabele.
Groei van de onderneming
Volgens het onderzoek van Barth, Kasznik en McNicholsl (2001) verkleint een hoge mate van groei van ondernemingen de juistheid van de voorspellingen van analisten (Lehavy et al, 2011). Dit onderzoek volgt het onderzoek van Lehavy et al (2011) en meet deze variabele als het gemiddelde groeitempo van de verkopen in 5 fiscale jaren. Dit wordt gedaan door de formule: (Salest-1 / salest-6)1/5 waarbij t het huidige jaar is. Hierdoor krijgt men het gemiddelde groeitempo in 5 jaar. Volgens Davidsson, Delmar en Wiklund (2006) is de omzet ook de meest gebruikte variabele om groei te meten en wordt dit ook het vaakst met een tijdbestek van 5 jaar gedaan. Wanneer de omzet van 6 boekjaren terug niet beschikbaar is wordt de eerst beschikbare omzet gebruikt en wordt het aantal jaren in de formule aangepast.
20 Masterthesis Femke Remie
Grootte van de onderneming
Uit de onderzoeken van Gu en Wang (2005) en Lehavy et al (2011) volgt dat de grootte van een onderneming het voorspellend vermogen van analisten doet toenemen. Volgens deze onderzoeken hebben grotere ondernemingen een betere informatieomgeving. Grootte wordt gemeten als de totale activa van de onderneming aangezien dit een wereldwijd geaccepteerde maatstaf voor de grootte van een onderneming is.
De mate van volatiliteit van de winst
Volgens onderzoek van Gu en Wang (2005) hebben analisten meer moeite met het voorspellen van de cijfers van ondernemingen met meer volatiele winsten. Dat onderzoek meet de mate van volatiliteit van de winst door de standaard deviatie van return on equity (ROE) over 10 jaar. Dit gebeurt ook in dit onderzoek. Wanneer er geen gegevens over 10 jaar aanwezig zijn wordt de standaard deviatie van return on equity (ROE) over de beschikbare jaren gebruikt.
Winstgevendheid van de onderneming
Uit onderzoek van Gu en Wang (2005) en Hwang, Jan en Basu (1996) blijkt dat het voorspellend vermogen van analisten toeneemt wanneer de onderneming winst maakt (Gu en Wang, 2005). In navolging van deze onderzoeken wordt deze variabele gemeten als een dummyvariabele waarbij de 1 een verliesmakende onderneming aangeeft en de 0 een winstgevende onderneming.
Onafhankelijkheid van de Raad van Commissarissen
Byard et al (2006) onderzochten het voorspellend vermogen van analisten in combinatie met de onafhankelijkheid van de Raad van Commissarissen en vonden dat een onafhankelijke RvC het voorspellend vermogen bevordert. Deze variabele wordt net als in het onderzoek van Byard et al (2006) gemeten door het aantal onafhankelijke leden van de RvC.
De duale rol van de CEO
Byard et al (2006) vonden dat een duale rol van de CEO het voorspellend vermogen van analisten doet afnemen. Deze variabele wordt net als in het onderzoek van Byard et al (2006) gemeten als een dummyvariabele waarbij de 1 staat voor een onderneming waarbij de CEO een duale rol heeft en de 0 voor een onderneming waarbij dit niet zo is.
21 Masterthesis Femke Remie
Variabelen Operationele definitie
Afhankelijke variabele
Het voorspellend vermogen van analisten De voorspellingsfout : Het verschil tussen de gemiddelde verwachte EPS en de daadwerkelijke EPS, gedeeld door de aandelenprijs op het begin van de voorspellingsperiode.
Onafhankelijke variabelen
De implementatie van ERM Dummyvariabele met de waarde 1 wanneer ERM- implementatie wel aanwezig is en 0 wanneer dit niet zo is.
De linguïstische toon van de informatie over de strategie en doelstellingen in het jaarverslag
De positivisme score aan de hand van de
woordenlijst van Loughran en McDonald (2011). Controlevariabelen
Herzieningen van analisten Het percentage van de voorspellingen welke een herziening betreft.
Het aantal ondernemingen dat analisten volgen Het gemiddelde van het aantal ondernemingen in een jaar voor welke de analisten een voorspelling maken.
Het aantal industrieën dat analisten volgen Het gemiddelde van het aantal aantal SIC-codes in een jaar voor welke de analisten een voorspelling maken.
Groei van de onderneming Het gemiddelde groeitempo van de verkopen in 5 fiscale jaren.
Grootte van de onderneming De totale activa van de onderneming.
De mate van volatiliteit van de winst De standaard deviatie van return on equity over 10 jaar.
Winstgevendheid van de onderneming Dummyvariabele met de waarde 1 wanneer de onderneming verliesmakend is en 0 wanneer het een winstgevende onderneming betreft.
Onafhankelijkheid van de Raad van Commissarissen
Het aantal onafhankelijke leden in de Raad van Commissarissen
De duale rol van de CEO Dummyvariabele met de waarde 1 wanneer de CEO een duale rol heeft en de waarde 0 wanneer dit niet zo is.
Er wordt met jaar- en industrie-effecten rekening gehouden in alle regressieanalyses.
Resultaten
Tabel 1 laat de beschrijvende statistiek zien voor de afhankelijke, onafhankelijke en controlevariabelen.
22 Masterthesis Femke Remie
Tabel 1: beschrijvende statistiek voor de afhankelijke, onafhankelijke en controlevariabelen.
Minimum Maximum Gemiddelde
Standaard Deviatie
Afhankelijke variabele
Het voorspellend vermogen van analisten
(De voorspellingsfout) 0.00 0.70 0.27 0.08
Onafhankelijke variabelen
De implementatie van Enterprise Risk Management 0.00 1.00 0.35 0.48 De positivisme-score van de linguïstische toon 0.56 9.57 3.30 1.42
Controlevariabelen
Het percentage herzieningen 0.00 100.00 74.22 27.11
Het aantal gevolgde ondernemingen 1.00 23.00 4.08 2.29
Het aantal gevolgde industrieën 1.00 18.00 3.31 1.72
De mate van groei van de onderneming 0.01 124.42 1.24 8.00 De grootte van de onderneming (* miljoen) 7.72 83187.00 6240.00 13620.00 De mate van volatiliteit van de winst
De winstgevendheid van de onderneming De mate van onafhankelijkheid van de RvC CEO dualiteit 0.80 0.00 18.18 0.00 5004.67 1.00 100.00 1.00 90.16 0.16 87.68 0.04 516.54 0.37 18.86 0.20
Het aantal observaties is 293
Uit tabel 1 blijkt dat de voorspellingsfout van analisten ligt tussen 0.00 en 0.70 met een gemiddelde van 0.27. Uit het onderzoek van Beaver et al (2008) komt een gemiddelde van -0.001. Dit wijkt af van dit onderzoek waardoor men zou kunnen denken dat de voorspellingsfout van voorspellingen over alleen Nederlandse ondernemingen niet te vergelijken is met de voorspellingsfout van voorspellingen over ondernemingen uit meerdere landen. Uit het onderzoek van Fanelli et al (2009) komt een gemiddelde voorspellingsfout van 0.31. In dat onderzoek werden voorspellingen over Amerikaanse ondernemingen onderzocht. Aangezien dit gemiddelde dicht bij het gemiddelde van dit onderzoek ligt, zouden Amerika en Nederland vergelijkbare landen met betrekking tot het voorspellend vermogen van analisten kunnen zijn. Uit tabel 1 blijkt ook dat 35% van de onderzochte ondernemingen ERM geïmplementeerd heeft. Dit komt niet overeen met het onderzoek van Hoyt en Liepenberg (2009) welke een gemiddelde van 8,7% vinden onder Amerikaanse verzekeringsmaatschappijen. Het verschil tussen deze onderzoeken zou kunnen komen door
23 Masterthesis Femke Remie
de perioden die getoetst zijn. Het onderzoek van Hoyt en Liepenberg (2009) betrekt namelijk de periode 1995-2005. Aangezien COSO in 2004 een raamwerk voor ERM heeft opgezet, zou het mogelijk kunnen zijn dat in de periode na het ontstaan van dit raamwerk meer ondernemingen ERM implementeerden. De linguïstische toon ligt tussen de 0.56 en 9.57 met een gemiddelde van 3.30. Naarmate het cijfer stijgt, hoe positiever de linguïstische toon is. Er zit dus veel verschil tussen de informatie over strategie en doelstellingen die de ondernemingen in dit onderzoek openbaar gemaakt hebben. In het onderzoek van Loughran en McDonald (2011) wordt een gemiddelde linguïstische toon van 0.75 gevonden. Het is dus duidelijk dat de ondernemingen in dit onderzoek in de informatie over strategie en doelstellingen procentueel meer positieve woorden gebruiken. Dit zou kunnen komen doordat deze ondernemingen een positieve toekomst willen schetsen voor het komende boekjaar. Als we naar de controlevariabelen kijken zien we dat analisten vaak een herziening maken op hun eerdere voorspellingen en dat deze analisten gemiddeld 4 ondernemingen en 3 industrieën volgen. Ook laat tabel 1 zien dat de gemiddelde groei van de ondernemingen klein is, er veel verschil zit in grootte tussen de ondernemingen en de meeste ondernemingen winst maken. De Raad van Commissarissen is gemiddeld erg onafhankelijk en er bestaat weinig CEO-dualiteit onder deze ondernemingen.
Omdat er sprake kan zijn van extreme waarden die invloed kunnen hebben op de regressie-analyse, zijn de extreme waarden gewinsorized. De extreme waarden zijn gezet op de waarde van het gemiddelde +/- (3* de standaarddeviatie).
In tabel 2 zijn de VIF-scores voor de variabelen opgenomen. Uit tabel 2 blijkt dat er geen sprake is van multicollineariteit aangezien geen van de VIF-scores groter is dan 10. Wel is de VIF-score hoog voor het aantal gevolgde ondernemingen en het aantal gevolgde industrieën.
24 Masterthesis Femke Remie
In tabel 3 is de correlatiematrix opgenomen. Deze geeft de één-op-één relatie aan tussen de afhankelijke, onafhankelijke en controlevariabelen. Uit deze tabel wordt duidelijk dat er sprake is van multicollineariteit tussen de variabelen “het aantal gevolgde ondernemingen” en “het aantal gevolgde industrieën” aangezien de correlatie tussen deze variabelen boven de 0.7 ligt en significant is. Dit heeft als gevolg dat beide variabelen vrijwel dezelfde variatie in het voorspellend vermogen van analisten (de voorspellingsfout) zullen verklaren. Daarom is de beslissing genomen om de controlevariabele “het aantal gevolgde industrieën” te laten vallen. Tabel 2: Variance inflation factors
Collinearity Statistics
Tolerance VIF
De implementatie van Enterprise Risk Management 0.92 1.09
De positivisme-score van de linguïstische toon 0.87 1.14
Het percentage herzieningen 0.88 1.14
Het aantal gevolgde ondernemingen 0.12 8.10
Het aantal gevolgde industrieën
De mate van groei van de onderneming De grootte van de onderneming
De mate van volatiliteit van de winst De winstgevendheid van de onderneming De mate van onafhankelijkheid van de RvC CEO dualiteit 0.12 0.96 0.43 0.91 0.87 0.67 0.42 8.15 1.04 2.32 1.09 1.15 1.50 2.38 Afhankelijke variabele: het voorspellend vermogen van analisten (de voorspellingsfout)
25 Masterthesis Femke Remie
26 Masterthesis Femke Remie
In tabel 4 is de regressie-analyse opgenomen. Met deze regressie-analyse worden de hypotheses getoetst.
Tabel 4: Regressieresultaten
(1) (2) (3) (4)
Constante
Het percentage herzieningen
Het aantal gevolgde ondernemingen
0.023*** -0.005* 0.008** 0.023*** -0.005* 0.008** 0.023*** -0.005* 0.008** 0.023*** -0.005* 0.008** De mate van groei van de onderneming
De grootte van de onderneming De mate van volatiliteit van de winst De winstgevendheid van de onderneming De mate van onafhankelijkheid van de RvC CEO dualiteit
De implementatie van Enterprise Risk Management De positivisme-score van de linguïstische toon
-0,001 -0,001 0.022*** 0.013*** 0.001 0.003 -0.001 -0.001 0.022*** 0.013*** 0.001 0.004 -0.003 - -0.001 -0.001 0.022*** 0.013*** 0.001 0.003 - 0.000 -0.001 -0.001 0.022*** 0.013*** 0.001 0.004 -0.003 0.000
Moderator-effect (de invloed van de positivisme-score van de linguïstische toon op de relatie tussen de implementatie van Enterprise Risk Management en het voorspellend vermogen van analisten).
0.002
R-squared 0.193 0.196 0.193 0.198
F-value 6.665 6.145 6.037 5.223
De afhankelijke variabele is de voorspellingsfout (het voorspellend vermogen van analisten). De steekproefgrootte is 293.
*** Coëfficiënt is statistisch significant op 1%-level ** Coëfficiënt is statistisch significant op 5%-level * Coëfficiënt is statistisch significant op 10%-level
Hypothese 1 stelde dat de implementatie van ERM een positieve invloed zou hebben op het voorspellend vermogen van analisten en dus de voorspellingsfout zou verkleinen. Uit tabel 4 (model 2 en 4) komt naar voren dat de implementatie van ERM inderdaad de voorspellingsfout doet afnemen. De relatie is echter niet significant waardoor dit onderzoek deze relatie niet kan aantonen (B= -0.003, p>0.1). Hypothese 1 dient daarom verworpen te worden. De R-squared stijgt met 0.003 door deze variabele wat aangeeft dat deze variabele een geringe verklaringskracht heeft.
27 Masterthesis Femke Remie
Hypothese 2 stelde dat de positivisme-score van de linguïstische toon een negatieve invloed zou hebben op het voorspellend vermogen van analisten. Tabel 4 (model 3 en 4) geeft aan dat deze variabele geen enkele invloed heeft op de voorspellingsfout (B= 0.000, p>0.1). Ook de R-squared heeft in model 3 dezelfde score als in model 1, waarbij alleen controlevariabelen meegenomen worden. Dit bevestigt dat de linguïstische toon van de informatie over strategie