In dit hoofdstuk ga ik de resultaten van het onderzoek bespreken. Dat zal aan de hand van beschrijvende statistiek, correlatieanalyse en regressieanalyse gebeuren.
5.1 Beschrijvende statistiek
Voorafgaand het uitvoeren van het onderzoek, is eerst getest of de disclosure index naar wens functioneert en de betrouwbaarheid en validiteit gewaarborgd zijn. Betrouwbaar is de disclosure index als een ieder de disclosure index gebruikt voor hetzelfde onderzoek, gelijke data verkrijgt. Valide is de disclosure index wanneer gemeten wordt wat vooraf bedoeld is.
In onderstaand tabel zijn de aantal scores, minimum, maximum, gemiddelde en standaard afwijking gegeven van de variabelen die in dit onderzoek gebruikt zijn.
Variabele Aantal Minimum Maximum Gemiddelde Std. Afwijking
Disclosure index 66 0 38 18,71 9,097
Overheid 66 0 1 0,36 n.v.t.
Fitch Support Rating 50 1 5 3,64 1,849
ECB Toezicht 66 0 1 0,65 n.v.t. Nationaal Toezicht 66 8,66 10,42 9,515 ,583 Balanstotaal 66 9,90 12,52 11,202 ,713 A.C. bijeenkomsten 56 2 17 6,79 3,394 Winstgevendheid 64 -,100 ,730 ,084 ,102 Leverage 66 ,702 ,985 ,931 ,039
(tabel 5, beschrijvende statistiek)
In totaal is bij 66 Europese banken de kwaliteit van risicoverslaggeving gemeten. Op de disclosure index de laagste score gemeten 0, de hoogste score 38 en de gemiddelde score is 19. Bij overheid en ECB toezicht is gebruik gemaakt van een dummyscore, hierdoor is de standaard
41
afwijking niet van toepassing. In kolom met de gemiddelde score staat bij ‘overheid’ en ‘ECB toezicht’ een percentage ‘ja’-scores. Dus bij 66 banken die in dit onderzoek zijn onderzocht hebben 36% overheid en 65% ECB toezicht een ‘ja’-score. Dit komt neer op een aantal van 24 (overheid) en 43 (ECB toezicht).
Bij de Fitch Support Rating ligt het gemiddelde boven de 3.6, wat betekent dat de meeste banken niet op overheidssteun kunnen rekenen wanneer deze banken in de financiële problemen komen. Bij de logaritmen van nationaal toezicht en balanstotaal liggen de gemiddelden in het midden van de minimum en maximum score. Het aantal audit commissie bijeenkomsten ligt ver uiteen met een minimum score van 2 en een maximale score van 17. Het gemiddelde is 7, wat dus wil zeggen dat de audit committee van banken gemiddeld 7 keer per jaar bijeenkomen.
Winstgevendheid en leverage zijn beide weergegeven in een percentage. Waarbij winstgevendheid erg verdeeld is met een minimum score van -,10 en een maximum score van ,73 en waarbij het gemiddelde ,08 is, wat een gemiddeld rendement betekent op het eigen vermogen. Bij leverage zijn de scores veel geconcentreerder, wat ook de standaard afwijking van ,039 impliceert. Dit komt onder andere door de verplichte minimum kapitaalvereisten die aan de banken worden opgelegd. Bij de Fitch Support Rating, de audit commissie bijeenkomsten en winstgevendheid zijn de aantallen minder door ontbrekende scores. Deze ontbrekende scores komen door het feit dat informatie niet beschikbaar is.
5.2 Correlaties
In onderstaande tabel (5) zijn de correlaties tussen de variabelen weergegeven. Hieruit blijkt dat een positieve correlatie bestaat tussen “Disclosure index” en de variabelen “ECB toezicht” (β = ,470**), “Balanstotaal” (β = ,658**) en “A.C. bijeenkomsten” (β = ,386**). Deze correlaties zijn significant op het 1% niveau. Dat betekent dat “ECB toezicht”, “Balanstotaal” en A.C. bijeenkomsten” een positieve invloed hebben met kwaliteit van risicoverslaggeving. Verder zijn correlaties aanwezig bij de variabelen onderling. Daarmee kan bekeken worden of er sprake is van multicollineariteit. Van multicollineariteit is sprake wanneer variabelen een sterke correlatie hebben en op basis van dit model verklaard kunnen worden.
42
Blumberg et al, (2005) geven aan dat multicollineariteit bij een correlatie van ,8 of hoger speelt. Multicollineariteit kan de resultaten beïnvloeden en ook minder betrouwbaar maken. In dit onderzoek hebben de variabelen “ECB toezicht” en “Balanstotaal” een correlatie van ,797, wat erg dicht bij de waarde van ,8 is. Dat deze correlatie bestaat is overigens logisch, aangezien “ECB toezicht” voor de grootste banken in Europa geldt. De ‘variance inflation factor’ (VIF) test de variabelen ook op multicollineariteit, hiervan is sprak als de VIF boven de waarde van 10 uitkomt. Er is echter geen sprake van multicollineariteit, omdat de VIF –waarde beperkt is (= 3) en niet in de buurt van de kritieke waarde van 10 komt. In de rest van het tabel zijn meerdere significante relaties te zien, die echter allemaal geen probleem vormen voor multicollineariteit.
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1. Disclosure Index 1
2. Overheid ,045 1
3. Fitch Support Rating ,172 -,178 1
4. ECB toezicht ,470** ,288* -,104 1 5. Nationaal toezicht ,064 -,022 ,236 -,374** 1 6. Balanstotaal ,658** ,186 ,115 ,797** -,278* 1 7. A.C. bijeenkomsten ,386** ,071 ,519** ,235 ,117 ,370** 1 8. Winstgevendheid -,020 -,022 -,274 ,058 -,056 -,005 -,140 1 9. Leverage ,121 ,073 -,180 ,316** -,154 ,379** ,242 ,040 1 (tabel 6, correlaties)
** Correlatie is significant op 1% niveau (tweezijdig) * Correlatie is significant op 5% niveau (tweezijdig)
43 5.3 Regressieanalyse
In deze paragraaf geef ik de resultaten van de regressieanalyse weer. Hierin worden de hypothesen afzonderlijk getest, waarbij rekening gehouden wordt met de vier controle variabelen die in dit onderzoek zijn opgenomen.
Variabelen 1 2 3 4 5 6 Constant -47,268** -47,706** -67,534* -58,605** -114,041*** -165,389*** Balanstotaal 7,737*** 7,771*** 6,956*** 8,778*** 9,365*** 10,278*** A.C. bijeenkomsten ,475 ,478 ,106 ,465 ,272 ,040 Winstgevendheid 4,348 4,259 2,602 4,864 5,586 3,897 Leverage -25,389 -25,171 8,025 -24,349 -22,052 28,225 Overheid (H1) -,450 -,687 Maatschappelijk Belang (H2) ,397 ,125 ECB Toezicht (H3A) -2,005 -4,106 Nationaal Toezicht (H3B) 4,864*** 4,775*** Adjusted R2 ,408 ,396 ,331 ,401 ,487 ,455 R2 ,452 ,452 ,409 ,456 ,534 ,557 F-waarde 10,298 8,094 5,261 8,229 11,250 5,493 (tabel 7, regressieanalyse)
*** Significant op 1% niveau (tweezijdig) ** Significant op 5% niveau (tweezijdig) * Significant op 10% niveau (tweezijdig)
De resultaten zijn op basis van een tweezijdige toets. De hypothesen geven echter een richting aan, waardoor de p-waarden in model 2 tot en met 5 gehalveerd moeten worden. In bovenstaande tabel zijn 6 modellen gegeven per kolom 1 model. In model 1 zijn alleen de vier controle variabelen meegenomen, deze controle variabelen zijn ook meegenomen in de overige 5 modellen, maar wordt per model steeds een onafhankelijke variabele toegevoegd. In model 2 worden de controle variabelen plus “Overheid” meegenomen, in model 3 de “Fitch Support Rating”, in model 4 wordt “ECB toezicht” meegenomen en in model 5 “Nationaal toezicht”. Tot slot worden in model 6 alle controle variabelen met alle onafhankelijke variabelen gegeven. Tevens zijn in elk van de modellen de R² en de F-waarde gegeven. R² geeft aan welke fractie in de variantie van de afhankelijke variabele wordt verklaard door het statische model (Moore et al., 2011). De F-waarde geeft aan of het model in haar geheel statistisch significant is.
44
In model 1 worden de controle variabelen getest. Hieruit blijkt dat het balanstotaal van een bank een positieve relatie heeft met de kwaliteit van risicoverslaggeving. Deze relatie is significant op het 1% niveau. De grootte van een bank heeft dus een verklaringskracht op de kwaliteit van risicoverslaggeving. De gecorrigeerde R² geeft aan dat 40,8% van de variatie in de kwaliteit van risicoverslaggeving verklaard wordt door in dit model opgenomen variabelen.
In model 2 worden de controle variabelen met de onafhankelijke variabele “Overheid” meegenomen. Daarmee wordt hypothese 1 getest. Uit dit model blijkt dat een negatieve relatie bestaat tussen overheid en kwaliteit van risicoverslaggeving (β = -,450). Dit houdt in dat overheidseigendom van een lagere kwaliteit van risicoverslaggeving zou geven, dan wanneer geen sprake is van overheidseigendom. Dit is tegen de verwachting in die eerder was gesteld. Deze negatieve relatie is niet significant waardoor we hypothese 1 moeten verwerpen. Barakat en Hussainey (2013) vinden in hun onderzoek ook geen relatie tussen overheidseigendom en kwaliteit van verslaggeving. Zij geven als mogelijk verklaring het probleem van ‘free-riding’. Wat inhoudt dat partijen (overheid) wel de lusten (dividend) willen, maar niet de lasten (monitoren). Een ander mogelijke verklaring is dat de overheidseigendom de marktdiscipline kan verzwakken, waardoor minder motieven zijn om goede risicoverslaggeving te publiceren. De overheid zou als ‘insider’ kunnen worden gezien waardoor zij hun informatie rechtstreeks van het management kunnen verkrijgen (Liu, 2015). De controle variabele “Balanstotaal” is wel positief en significant. De gecorrigeerde R² van 39,6% geeft aan dat de verklaringskracht van het model iets is afgenomen in vergelijking met model 1.
In model 3 worden de controle variabelen met de onafhankelijke variabele “maatschappelijk belang” (Fitch support rating) getest. Hypothese 2 verwacht een positief verband tussen dit maatschappelijk belang en de kwaliteit van risicoverslaggeving. Dan zou een lagere score van de Fitch support rating een hoger maatschappelijk belang impliceren. In model 3 is dat echter niet het geval (β = ,397), de relatie is namelijk positief, maar niet significant. Daarmee moet hypothese 2 verworpen worden. Een verklaring voor het niet vinden van een significante relatie kan gevonden worden in het onderzoek van Baumann en Nier (2006). Zij vinden in hun onderzoek een negatief verband tussen maatschappelijk belang en marktdiscipline. Omdat door de verwachting dat banken bij een (dreigend) faillissement gered zullen worden door de overheid, de marktdiscipline wordt verminderd. Hierdoor wordt ook het effect van verslaggeving
45
beperkt en daarmee wordt het motief voor het geven van kwalitatieve verslaggeving verkleind. Deze verminderde marktdiscipline probeert men echter te corrigeren met hogere kapitaaleisen voor banken uit pijler 1 en 2 van de Basel Akkoorden, waardoor banken het risico van een faillissement meer zelf zullen dragen. De controle variabele “Balanstotaal” is positief en wel significant. De verklaringswaarde van dit model is in vergelijking met model 1 afgenomen, met een gecorrigeerde R² van 33,1%. Mogelijke oorzaak hiervoor zou kunnen zijn, enige subjectiviteit in de Fitch Support Rating. Het is namelijk lastig aangeven hoeverre banken steun zouden kunnen verwachten wanneer zij failliet dreigen te gaan. Bovendien heeft Fitch deze rating voor veel banken naar boven bijgesteld (dus minder te verwachten steun). Dit heeft mogelijk te maken met de oprichting van de bankenunie in Europa wat onder andere inhoudt dat niet de belastingbetaler (overheid) de kosten van een faillissement draagt, maar de banken en haar aandeelhouders zelf. Waardoor mogelijk het effect van maatschappelijk belang zou kunnen worden gemitigeerd.
In model 4 worden de controle variabelen met de onafhankelijk variabele “ECB toezicht” getest. Uit het model blijkt dat geen ECB toezicht een positieve relatie heeft met een hogere kwaliteit van risicoverslaggeving. Dit is tegen de verwachting in. Hypothese 3A gaf namelijk de omgekeerde verwachting. Hypothese 3A moet derhalve ook verworpen worden. Mogelijke verklaring voor dit resultaat kan zijn dat het ECB toezicht pas vanaf 2014 in werking is getreden waardoor mogelijk dit toezicht nog niet optimaal rendeert. Daarnaast is ECB toezicht onderdeel van een groter project, de bankenunie, die pas in 2016 volledig in werking zal treden. Hierdoor kan mogelijk het ECB toezicht nog niet volledig naar behoren functioneren. Tevens zijn in elk land andere regelgeving en standaarden van toepassing waardoor grensoverschrijdend toezicht mogelijk niet effectief is. De controle variabele “Balanstotaal” is wel positief en significant in dit model. De gecorrigeerde R² van 40,1% geeft aan dat de verklaringskracht van het model iets is afgenomen ten opzicht van model 1.
In model 5 wordt hypothese 3B getest. Deze hypothese verwacht een positief verband tussen de mate van “Nationaal toezicht” en de kwaliteit van risicoverslaggeving. Dus hoe meer middelen de nationale toezichthouder in een land heeft voor toezicht, des te beter de kwaliteit van risicoverslaggeving. Echter, de proxy die voor het nationaal toezicht wordt gebruikt zou een negatieve relatie moeten tonen. Aangezien een lagere score hierop namelijk een sterker nationaal
46
toezicht impliceert. Dit is niet het geval en model 4 laat een positief significant verband zien. Hierdoor moet hypothese 3B eveneens verworpen worden. Een mogelijke verklaring voor dit resultaat is dat wanneer banken positieve resultaten behalen volgens verwachting, toezichthouders minder streng toezicht houden (Prescott, 2008). Bijna alle banken uit deze populatie hebben een winst gerapporteerd, waardoor het effect van de nationale toezichthouder mogelijk gemitigeerd is. Een andere mogelijke verklaring voor dit resultaat is dat wanneer banken hun maatschappelijke taken goed vervullen en ook goede toekomstperspectieven hebben en bovendien een goede kwaliteit van verslaggeving hebben, dit geen aanleiding is om het toezicht te verscherpen (hoger budget, meer toezichthouders). Tevens is de samenstelling van de populatie mogelijk een punt die in ogenschouw moet worden genomen. In de populatie zijn voornamelijk Nederlandse banken onder lokaal toezicht opgenomen, waardoor in verhouding een groter deel van de overige banken onder ECB toezicht vallen hier moet rekening mee gehouden worden. De verklaringswaarde van dit model is wel toegenomen met een gecorrigeerde R² van 48,7%. Mogelijke verklaring hiervoor kan zijn dat het effect uit welk land een bank komt een grote invloed heeft en dat is gedeeltelijk verwerkt in Nationaal toezicht. In model 6, het laatste model, worden alle variabelen samen getest. Alle variabelen, behalve “Balanstotaal” en “Nationaal toezicht” zijn niet significant. Het balanstotaal en nationaal toezicht zijn positief en significant. Bij het nationaal toezicht is het verband tegenovergesteld aan wat van te voren was verwacht. De gecorrigeerde R² in dit model is 45,5%. Dat houdt in dat 45,5% van de variantie in de disclosure index kan worden verklaard door de variabelen die deel uitmaken van dit onderzoek.
Hieronder worden de hypothesen en resultaten weergegeven.
Hypothesen Aangenomen / verworpen Invloed positief/negatief significantie H1 Overheid Verworpen - -
H2 Maatschappelijk belang Verworpen - -
H3A ECB toezicht Verworpen - -
H3B Nationaal toezicht Verworpen Negatief 1%
47