Masterthesis, MSc Accountancy
Universiteit Groningen, Faculteit Economie en Bedrijfskunde 31 Juli 2015
Ramon Musters Studentnummer: 2053527
Akerkstraat 17-1-5 9712 BD Groningen
Begeleider
Prof. dr. D.M. Swagerman Tweede beoordelaar:
Prof. dr. J.A. Emanuels
2
Earnings management: auditcommissie diversity faultlines en financiële expertise
Samenvatting
Het doel van dit onderzoek was het onderzoeken of er een verband bestaat tussen de sterkte van de demografische faultline in een auditcommissie en earnings management enerzijds en finance en supervisory expertise in de auditcommissie en de mate van earnings management door een Nederlandse beursgenoteerde onderneming anderzijds. Een sterkere faultline houdt meer diversiteit in, daarbij in acht nemend de uitlijning van meerdere kenmerken van leden van de auditcommissie. Door een sterkere faultline wordt eenheidsdenken verminderd en wordt de monitoringfunctie van de auditcommissie versterkt, zodat earnings management verlaagt. In dit onderzoek wordt een uitgebreid wiskundig model gebruikt voor het meten van de diversity faultline. Tegelijkertijd is dit mijns inziens het eerste onderzoek op het gebied van earnings management dat het concept van diversity faultlines heeft toegepast. Daarnaast richt dit onderzoek zich op Europese context, waar de huidige literatuur zich vooral richt op Amerikaanse context, waar de accountingregels en culturele waarden anders zijn. Een hogere mate van non-accounting financiële (finance en supervisory) expertise verbetert mogelijk de effectiviteit van de auditcommissie en verlaagt mogelijk de mate van earnings management.
Anders dan bij accounting experts, vallen high-salience items in het jaarverslag eerder op bij non-accounting financiële experts. Finance experts zijn goed in het verzamelen en bestuderen van zowel financiële en non-financiële informatie door hun werkervaring. Supervisory experts zijn door hun werkervaring mogelijk beter in het (helpen) oplossen van interne beheersingsproblemen. Earnings management wordt in dit onderzoek gemeten door zowel accrual-based earnings management te bepalen als door real-activities manipulation te bepalen.
Daarbij is het een verbetering op voorgaand onderzoek doordat er rekening gehouden wordt met de trade-off die een manager kan maken tussen de twee vormen van earnings management.
Uit dit onderzoek is niet gebleken dat earnings management vermindert door een sterkere demografische faultline of meer non-accounting financiële expertise in de auditcommissie.
3
Voorwoord
Beste lezer,
De masterthesis die voor u ligt is het resultaat van bijna een half jaar aan onderzoek. De scriptie is geschreven in het kader van de MSc. Opleiding Accountancy aan de
Rijksuniversiteit Groningen. Na vier jaar studie komt hiermee het einde van mijn
studententijd in zicht. Tegelijkertijd is dit het begin van een nieuwe periode in mijn leven.
Naast veel theoretische kennis te hebben vergaard, heb ik in deze tijd ook een kritische instelling ontwikkeld.
Deze scriptie zou niet tot stand gekomen zijn zonder de hulp, kennis en steun van allereerst mijn begeleider Prof. Dr. D.M. Swagerman. Zijn betrokkenheid, hulp en commentaar waren van groot belang. Daarnaast wil ik mijn ouders, broer en vrienden en vriendinnen bedanken voor het fungeren als vraagbaak en het geven van afleiding en inspiratie.
Ik wens u bij dezen veel leesplezier, Ramon Musters
Groningen, juli 2015
4
Inhoudsopgave
Samenvatting ... 2
Voorwoord ... 3
1. Introductie ... 5
1.1 Inleiding ... 5
1.2 Structuur ... 7
2. Theoretische inkadering ... 8
2.1 Earnings management... 8
2.1.1 Theorie en definitie ... 8
2.1.2 Vormen van Earnings Management ... 8
2.1.3 Patronen in Earnings Management ... 9
2.2 Auditcommissie ... 10
2.2.1 theorie en definitie ... 10
2.2.2 De Nederlandse Corporate Governance Code ... 11
2.3 Demografische faultlines ... 11
2.4 Non-accounting financiële expertise ... 12
3. Data en methodologie ... 13
3.1 Steekproef ... 13
3.2 Earnings management... 14
3.3 Demografische faultlines in de auditcommissie ... 16
3.4 Mate van non-accounting financiële expertise in de auditcommissie ... 17
3.5 controlevariabelen ... 18
3.6 Robuustheidstest ... 18
4. Resultaten ... 19
4.1 Steekproef en beschrijvende statistiek ... 19
4.2 Multicollineariteit ... 20
4.3 Hypothesen ... 23
4.4 Robuustheidstest ... 24
5. Conclusie ... 25
5.1 Conclusies ... 25
5.2 Beperkingen en vervolgonderzoek ... 26
Bijlage 1: Fau Berekenen ... 28
5
1. Introductie
1.1 Inleiding
In 2003 stelde de toenmalige Commissie Tabaksblat de Nederlandse corporate governance code vast. Het doel van de Code is het verhogen van de kwaliteit en transparantie van zowel het management als van de verslaggeving, zodat de prestaties van de onderneming verbeteren en het vertrouwen van beleggers wordt hersteld (Akkermans et al., 2007). In december 2008 werd de Code geactualiseerd door de Commissie Frijns. Deze geactualiseerde Code is op 1 januari 2009 in werking getreden voor alle Nederlandse beursgenoteerde vennootschappen met een statutaire zetel in Nederland.
De Nederlandse corporate governance code (voortaan: de Code) bevat zowel principes als concrete bepalingen die de bij een vennootschap betrokken personen zoals bestuurders en commissarissen en partijen tegenover elkaar in acht zouden moeten nemen. De principes in de Code kunnen worden opgevat als de moderne en breed gedragen, algemene opvattingen over goede corporate governance. De Code doet onder andere aanbevelingen met betrekking tot de Raad van Commissarissen van een onderneming en beveelt aan dat de raad van
commissarissen (voortaan: de RvC) streeft naar “een gemengde samenstelling, onder meer met betrekking tot geslacht en leeftijd”. Een auditcommissie is onderdeel van de RvC, dus aangenomen wordt dat dit ook geldt voor de auditcommissie (voortaan: de AC). De Code doet ook aanbevelingen met betrekking tot de financiële expertise van een AC. De Code geeft in bepaling III.5.7 de aanbeveling om minstens één financieel expert op te nemen in de raad van commissarissen van een Nederlandse beursgenoteerde onderneming.
Dit onderzoek richt zich op earnings management en de rol van de AC in het verminderen van hiervan. Earnings management (voortaan EM) kent een positief aspect en een negatief aspect.
Een positief aspect is dat het verstrekken van informatie aan investeerders en door EM als onderneming gedurende meerdere jaren een constant resultaat te kunnen laten zien,
vertrouwen uitstraalt aan deze investeerders (Scott, 2012, p. 426). EM staat echter ook in een kwaad daglicht. Te veel EM leidt tot negatieve gevolgen. Door te veel EM is de kwaliteit en transparantie van de aan investeerders verstrekte financiële informatie lager, wat het
vertrouwen van deze investeerders in de onderneming verlaagt. Verder verlaagt EM de motivatie van een manager om inspanningen te verrichten. De manager kan zijn of haar compensatie spreiden door gebruik te maken van EM en daarmee het compensatierisico verlagen. Misbruik van EM kan bovendien leiden tot financiële problemen.
Daarom is in de in 2008 geactualiseerde Code aandacht besteed aan -en zijn aanbevelingen gedaan met betrekking tot- de RvC en de AC om EM door de bestuurders te beperken. Als één van de taken van de AC noemt de Code: “Het toezicht houden op het bestuur ten aanzien van […] de naleving van de relevante wet- en regelgeving en het toezicht op de werking van gedragscodes; de financiële informatieverschaffing door de vennootschap (keuze van
accounting policies, toepassing en beoordeling van effecten van nieuwe regels en inzicht in de behandeling van “schattingsposten” in de jaarrekening)”. De AC speelt, zo blijkt ook uit dit citaat, een cruciale rol in het reduceren van EM om zo het vertrouwen van investeerders te verhogen.
6 Thatcher, Jehn & Zanutto (2003) vonden dat de diversiteit in een groep, of specifieker, de social category faultlines, invloed heeft op de prestaties van een groep in het uitoefenen van hun taak. Het concept van faultlines gaat verder dan diversiteit. Het concept van faultlines neemt namelijk ook de mate van aansluiting in verschillende kenmerken van een groep zoals leeftijd of geslacht in ogenschouw. Thatcher et al. (2003) vinden dat naarmate de sterkte van de faultline in een groep stijgt, de prestaties van de groep en de tevredenheid in de groep dalen. De diversiteit van een AC, tegelijk kijkend naar meerdere kenmerken van de leden, heeft dus mogelijk invloed op de mate waarin de AC EM kan doen verminderen.
Financiële expertise in de AC is belangrijk omdat de AC onder andere als taak heeft toe te zien op de kwaliteit van de financiële verslaggeving. De nadruk in de literatuur ligt hierbij vooral op accounting experts, echter non-accounting financiële experts kunnen ook waarde toevoegen aan de AC. McDaniel, Martin & Maines (2002) noemen dat non-accounting financial experts (e.g. finance en supervisory experts) waarde kunnen toevoegen aan de AC, doordat ze eerder geneigd zijn aandacht te besteden aan opvallende posten uit het jaarverslag.
Finance experts kunnen waarde toevoegen door hun kennis en deskundigheid in het
nauwgezet bestuderen van financiële en non-financiële informatie. Supervisory experts met een achtergrond van financial reporting verantwoordelijkheden kunnen effectiever zijn in het (helpen) herstellen van interne beheersingsgebreken en daardoor waarde toevoegen aan de AC.
Vanwege bovenstaande informatie wordt in dit onderzoek gekeken naar kenmerken van de AC en hoe deze de mate van EM beïnvloeden. Het onderzoeken van kenmerken van de AC draagt bij aan het mogelijk verbeteren van de functie van de AC om EM te verlagen en zo het vertrouwen van de investeerders te verhogen.
Dit onderzoek draagt bovendien bij aan de wetenschappelijke literatuur. Naar EM en de variabelen die de mate van EM beïnvloeden is reeds veel onderzoek gedaan, maar het
zwaartepunt ligt daarbij vooral op de Amerikaanse en Engelse institutionele context (Ghafran
& O’Sullivan,2013; Bédard, Chtourou & Courteau, 2004; Dhaliwal, Naiker & Navissi 2010;
Goh, 2009; Klein, 2002; Piot & Janin, 2007). De accountingregels en culturele waarden in een Europees land als Nederland verschillen echter met die van de Amerikaanse (Doupnik &
Perera, 2011, hoofdstuk 2). Het onderzoeken van financiële expertise in de AC en diversiteit van de AC in een andere dan een Amerikaanse context levert extra inzichten op over de invloeden in Nederlandse context. Daarnaast is dit onderzoek een aanvulling op de huidige literatuur, doordat beide vormen van EM –real activities manipulation (voortaan: RAM) en accrual-based EM- worden gemeten, in tegenstelling tot enkel accrual-based EM (voortaan:
ABEM) in andere onderzoeken.
Verder is de huidige literatuur grotendeels gebaseerd op het modified-Jones model (Dechow, Sloan & Sweeney, 1995). In dit onderzoek wordt een “theoretisch beter” en “beter presterend”
model dan het modified-Jones model gebruikt om total accruals te schatten (Yoon, Kim &
Woodruff, 2012) en ABEM te meten.
Door het gebruik van dit model biedt dit onderzoek een hogere betrouwbaarheid van de uitkomsten en een betere weergave van de realiteit. Daarom is dit onderzoek in dezen een zinvolle toevoeging aan de huidige literatuur omtrent EM.
7 Door niet alleen in een Europese context, maar ook met een beter model onderzoek te doen, bieden de betrouwbaardere uitkomsten mogelijk nieuwe inzichten of bevestigen ze de huidige inzichten. De uitkomsten van dit onderzoek hebben daardoor toegevoegde waarde voor de Nederlandse wet- en regelgeving en reflecteren op de Code. Enerzijds kan het ondersteunend bewijs bieden voor de huidige bepalingen met betrekking tot de AC (e.g. die over de
gemengde samenstelling van de AC, onder meer met betrekking tot geslacht, leeftijd en nationaliteit en die over de aanwezigheid van een financieel expert). Hierbij moet genoemd dat de uitkomsten van dit onderzoek implicaties hebben voor de ACs van beursgenoteerde ondernemingen, maar ook voor ondernemingen zonder beursnotering en organisaties uit de (semi)publieke sector. Anderzijds biedt het mogelijk bewijs voor aanvullingen of wijzigingen van de bepalingen in de Code.
In dit paper wordt onderzocht hoe de effectiviteit van de AC EM in Nederlandse beursgenoteerde vennootschappen beïnvloedt. De hoofdvraag luidt daarom:
In hoeverre hebben non-accounting financiële expertise en de sterkte van de demografische faultline in de AC invloed op de effectiviteit van de AC en hoe beïnvloedt dit het gebruik van EM in Nederlandse beursgenoteerde vennootschappen?
1.2 Structuur
In de voorgaande paragrafen zijn de aanleiding, de probleemstelling en de wetenschappelijke en maatschappelijke relevantie besproken.
In het vervolg van deze thesis zal eerst in hoofdstuk 2 de theorie en literatuur worden besproken die de basis vormen voor de hypothesen. EM wordt toegelicht, de rol die ACs spelen in het beïnvloeden van de mate van EM en de expertise en diversiteit van de AC worden besproken.
Daarna komen in hoofdstuk 3 de dataverzameling en onderzoeksmethode aan bod. Hier worden RAM en ABEM besproken. Ook wordt het betere model van Yoon et al. (2012) geïntroduceerd.
In hoofdstuk 4 worden de resultaten besproken. Allereerst wordt de beschrijvende statistiek gegeven. Daarna wordt er nader ingegaan op de uitgevoerde regressie en de resultaten hiervan.
Ten slotte zullen in hoofdstuk 5 de conclusies en limitaties en aanbevelingen worden besproken.
8
2. Theoretische inkadering
2.1 Earnings management 2.1.1 Theorie en definitie
Scott definieert EM als: “The choice by a manager of accounting policies, or actions,
affecting earnings so as to achieve some specific reported earnings objective.” (Scott, 2012, p.
423).
EM bevat een positieve kant en een negatieve kant. EM kan enerzijds interne informatie overbrengen naar bijvoorbeeld investeerders. EM staat echter ook in een kwaad daglicht.
Door te veel gebruik te maken van EM wordt de kwaliteit, transparantie en als gevolg daarvan de bruikbaarheid van financiële verslagen voor investeerders en andere gebruikers verlaagd.
Dit verlaagt het vertrouwen van de investeerders in de onderneming. Een voorbeeld is
opportunistisch EM. Dit houdt het sturen van de winst in om zo als manager alsnog een bonus te kunnen behalen. Verder verlaagt de mogelijkheid om aan EM te doen de motivatie van een manager om inspanningen te verrichten. De manager kan zijn of haar compensatie spreiden door gebruik te maken van EM en daarmee het compensatierisico verlagen. Misbruik van EM kan bovendien leiden tot financiële problemen.
EM is onder te verdelen in enerzijds daadwerkelijke acties om de winst te beïnvloeden en anderzijds verslaggevingskeuzes, zoals de keuze voor een afschrijvingsmethode of de keuze voor opbrengstverantwoording. De eerstgenoemde acties worden RAM genoemd, de
laatstgenoemde noemt men ABEM (Zang, 2012). Deze twee vormen worden hieronder verder besproken.
Het gebruik van ABEM kan slechte performance nooit oplossen, hooguit vooruitschuiven. Dit vooruitschuiven houdt slecht tijdelijk stand, dus hoewel EM een goede kant heeft, dient het te worden geminimaliseerd.
Naast ABEM, bestaat ook de vorm RAM (e.g. mate van advertentiekosten, R&D kosten, onderhoudskosten, timing van aankopen en verkopen van activa, en overproductie). Hoewel deze vorm van EM het behalen van doelen op de korte termijn mogelijk maakt, zal dit de lange termijn doelen schaden (Cohen en Zarowin, 2010). Derhalve dient ook deze vorm van EM te worden geminimaliseerd.
2.1.2 Vormen van Earnings Management
Een manager kan op meerdere manieren aan EM doen. Deze manieren van EM kunnen worden onderverdeeld in twee categorieën. Allereerst is er de in veel onderzoeken over EM besproken ABEM. Accruals ontstaan doordat de uitgaven niet direct leiden tot kosten en opbrengsten niet direct leiden tot inkomsten en zijn het verschil tussen de winst en de
cashflow (Benders, 2014). Totale accruals bestaan uit discretionaire accruals enerzijds en niet- discretionaire accruals anderzijds. Het zijn de discretionaire accruals waarop de manager invloed kan uitoefenen. Niet-discretionaire accruals correleren met de operationele
9 activiteiten, omdat ze verband houden met de economische activiteiten van de onderneming (Scott, 2012 p. 430).
Daarnaast kan een manager aan RAM doen. RAM omvat het variëren in bijvoorbeeld advertentiekosten, R&D kosten, onderhoudskosten, timing van aankopen van activa, verkopen van activa en overproductie van voorraad. De redenen voor een manager om aan RAM te doen, worden hieronder verder besproken. Onderzoek naar RAM werd gedaan door onder anderen Roychowdhury (2006) en Graham, Harvey & Rajgopal (2005).
Veel onderzoek naar EM bevatten conclusies die zijn gebaseerd op EM door gebruik van accruals. Een manager kan echter ogenschijnlijk weinig aan ABEM gedaan hebben, maar dit kan als reden hebben dat de manager tijdens de boekhoudperiode veel aan RAM gedaan heeft.
Dit houdt in dat er toch sprake is van een hoge mate van EM door de manager (Zang, 2012) Zang (2012) deed onderzoek naar het gebruiken van ABEM en RAM als substituten. Ze gebruikte een model om ABEM te meten via de proxy discretionaire accruals. Discretionaire accruals worden hierbij gemeten via het modified-Jones model en zijn de errortermen uit de vergelijking voor total accruals. Voor het meten van RAM gebruikte ze ten eerste de
abnormale productiekosten en ten tweede de abnormale discretionaire uitgaven. De abnormale productiekosten en abnormale discretionaire uitgaven zijn wederom de errortermen uit de vergelijking voor normale productiekosten en het normale niveau van discretionaire uitgaven.
Alle parameters uit de formules worden bepaald via een cross-sectionele regressie met ten minste 15 ondernemingen per regressie. Dit houdt in dat allereerst per sector regressies worden uitgevoerd om de parameters te schatten en vervolgens worden de gegevens per onderneming ingevuld in de formule, waardoor de errorterm berekend kan worden. De sectoren worden ingedeeld op basis van een driecijferige US SIC code. Dit zorgt ervoor dat, in tegenstelling tot een ruwere onderverdeling op basis van een één- of tweecijferige US SIC code, de parameters bijzonder nauwkeurig geschat kunnen worden en het model erg goed de realiteit weet weer te geven. Zangs onderzoek is gepubliceerd in The Accounting Review en wordt door velen geciteerd, waaronder door Dierynck, Landsman & Renders (2012), Kim, Park & Wier (2012) en McGuire, Omer & Sharp (2012).
Zang (2012) merkt op dat er sprake blijkt van een trade-off tussen de twee vormen van EM - ABEM en RAM- en stelt dat door de mogelijke aanwezigheid van een trade-off er geen uitspraak gedaan kan worden over EM op basis van enkel ABEM of enkel RAM. Dit onderzoek zal daarom kijken naar beide vormen van EM en op basis hiervan een conclusie formuleren.
2.1.3 Patronen in Earnings Management
Managers kunnen verschillende motieven hebben om aan EM te doen. Scott (2012, p. 425) geeft een overzicht van deze motieven en noemt de volgende patronen: Taking a bath, income minimization, income maximization en income smoothing.
Het eerste patroon wordt taking a bath genoemd. Accruals worden gekenmerkt door ‘accrual reversal’, het gegeven dat het te hoog of te laag maken van de winst door aan ABEM te doen, er in de toekomst voor zal zorgen dat de winst respectievelijk lager of hoger zal uitvallen, er vindt een omgekeerd effect plaats. Een manager kan verder tijdens een periode van
10 reorganisatie, waarin naar alle waarschijnlijkheid een verlies genomen moet worden, besluiten direct een groot verlies te nemen. Dit patroon van EM wordt gekenmerkt door bijvoorbeeld het afschrijven van activa of het alvast activeren van toekomstige kosten. De manager weet dat de kans op winst in de toekomst daardoor hoger wordt, aangezien door accrual reversal het resultaat in de toekomst hoger uit zal vallen.
Het tweede patroon wordt winstminimalisatie genoemd. Managers van ondernemingen die door de politiek in de gaten worden gehouden of ondernemingen die hevige concurrentie uit het buitenland ondervinden kunnen geneigd zijn de winst te minimaliseren via ABEM. In het eerste geval zullen managers de winst willen verlagen om een hoge winstgevendheid voor de politiek te verhullen om negatieve gevolgen te beperken. In het tweede geval zullen managers, vanuit het oogpunt van belastingvoordeel, de winst willen verlagen om een voordeel te
behalen ten opzichte van concurrentie uit het buitenland.
Het derde patroon noemt Scott (2012) winstmaximalisatie. In het geval er een bepaalde resultaat behaald moet worden om als manager in aanmerking te komen voor een bonus, zal een manager geneigd zijn het resultaat te verhogen als het huidige resultaat te laag is, om zo een bonus te verkrijgen. Een andere mogelijkheid is dat er in een contract is overeengekomen dat een boete moet worden betaald indien het resultaat te laag is. Deze boete kan ook indirect en minder concreet zijn, zo kan een negatieve reactie door aandeelhouders bij een te laag resultaat ook als een ‘boete’ worden gezien. In deze gevallen zal een manager geneigd zijn aan EM te doen om het resultaat te verhogen.
Het laatste patroon is winstspreiding. Winstspreiding is het spreiden en daardoor afvlakken van de resultaten over meerdere jaren door een relatief laag resultaat in een jaar door EM te verhogen en een relatief hoog resultaat te verlagen. Een manager heeft meerdere redenen om het resultaat af te vlakken, ten eerste doordat een risico-averse manager graag een constante (resultaatafhankelijke) bonus ontvangt. Een andere reden kan zijn dat overtredingen van contractclausules die betrekking hebben op het resultaat minder waarschijnlijk worden bij een afgevlakt en minder volatiel resultaat. Ook kan een manager de overtuiging hebben dat het rapporteren van een (te) laag resultaat slecht is voor zijn of haar reputatie. Verder kan een constanter, minder volatiel resultaat de aandeelhouders laten zien wat de verwachte resultaten van de komende jaren zullen zijn en dat de onderneming zeker is dat het de komende jaren een zelfde resultaat zal kunnen behalen.
2.2 Auditcommissie 2.2.1 theorie en definitie
De AC is een commissie van de RvC die kan worden ingesteld indien de RvC meer dan vier leden omvat (De Nederlandse Corporate Governance Code, 2008). De AC heeft als taak besluitvorming van de RvC voor te bereiden en toezicht te houden op de managers uit de raad van bestuur (voortaan: RvB), voornamelijk wat betreft diens plicht om te zorgen voor een goede financiële verslaggeving. De AC speelt hierbij een belangrijke rol in het reduceren van agentschapskosten (Klein, 2002; Bédard et al., 2004; Archambeault, DeZoort & Hermanson 2008).
11 2.2.2 De Nederlandse Corporate Governance Code
De Nederlandse Corporate Governance Code (2008) beveelt de opstelling van een AC aan, indien de RvC uit meer dan vier personen bestaat. Nederlandse beursgenoteerde
vennootschappen met een statutaire zetel in Nederland zijn wettelijk verplicht informatie over naleving van de Code op te nemen in het jaarverslag1. Het naleven van de code houdt in dat de bepalingen dienen te worden toegepast, of -indien ze niet toegepast worden- dient in het jaarverslag zorgvuldig gemotiveerd te worden uitgelegd waarom de bepalingen niet worden toegepast door de vennootschap (‘Pas toe of leg uit’-regel). Als taken van de AC noemt de Code: “Het toezicht houden op het bestuur ten aanzien van […] de naleving van de relevante wet- en regelgeving en het toezicht op de werking van gedragscodes; de financiële
informatieverschaffing door de vennootschap (keuze van accounting policies, toepassing en beoordeling van effecten van nieuwe regels, inzicht in de behandeling van “schattingsposten”
in de jaarrekening)” en het houden van toezicht op het bestuur ten aanzien van “de werking van de interne risicobeheersings- en controlesystemen”.
2.3 Demografische faultlines
Cooper, Patel & Thatcher (2014) beschrijven in hun onderzoek social control theory. Social control theory stelt dat naarmate social category faultlines hoger zijn, het eenheidsdenken vermindert en de monitoringfunctie effectiever zal zijn. Social category faultlines zijn hierbij gedefinieerd als verscheidenheid in kenmerken onder leden van een groep zoals leeftijd, geslacht en nationaliteit. Faultlines gebaseerd op voorgenoemde demografische kenmerken worden demografische faultlines genoemd (i.e. een onderdeel van social category faultlines).
Volgens social control theory zal de monitoringfunctie van de AC verhogen naarmate de sterkte van de demografische faultline lager is. Thatcher & Patel (2011) vinden dat hogere geslachts- en nationaliteitsdiversiteit, meer dan andere variabelen als functionele achtergrond en leeftijd, de demografische faultline in een groep beïnvloeden en daarmee het aantal conflicten binnen de groep verhogen en team cohesie, tevredenheid en prestaties verlagen.
Het concept van demografische faultlines gaat verder dan diversiteit. Het concept van demografische faultlines omvat namelijk ook de aansluiting van meerdere attributen
(Bezrukova, Jehn, Zanutto & Thatcher, 2009). Patel & Thatcher (2011) geven het volgende voorbeeld: Neem twee teams, Team A en Team B. Team A bestaat uit zes leden, drie mannen met een middelbaar onderwijs diploma en drie vrouwen met een hoger onderwijs diploma.
Team B heeft ook zes leden, maar hier hebben twee mannen en één vrouw een middelbaar onderwijs diploma en twee vrouwen en één man een hoger onderwijs diploma. Team A en B zijn in beginsel gelijk: beide teams hebben een gelijke spreiding van geslacht en opleiding.
Echter vanuit het concept van demografische faultlines verschillen ze, omdat de
demografische attributen in team A uitgelijnd zijn en de demografische attributen in team B niet uitgelijnd zijn (i.e. de scheiding van geslacht is niet uitgelijnd met de scheiding van opleiding).
1 http://commissiecorporategovernance.nl/corporate-governance-code (10 juli 2015).
12 Een meer diverse samenstelling van de AC zorgt voor een sterkere social category faultline.
Dit zorgt er voor dat de AC minder goed zal presteren en derhalve zal EM hoger zijn in dit geval. (Thatcher & Patel, 2011).
Hieruit volgend wordt verwacht dat hoe sterker de demografische faultline in de AC, des te minder effectief de AC zal zijn door een potentiele verhoging van het aantal conflicten binnen de AC en de verlaging van cohesie, tevredenheid en prestaties van de AC. Als variabelen waarop de sterkte van de faultline wordt gebaseerd worden geslacht en nationaliteit genomen, met als reden dat Thatcher & Patel (2011) vinden dat deze variabelen –in tegenstelling tot variabelen als functionele achtergrond en leeftijd- de faultline het meest beïnvloeden.
Bovendien is geslacht historisch gezien een veel bediscussieerde demografische variabele en nationaliteit wordt gekozen omdat verwacht wordt dat door veel verschillende nationaliteiten in een AC de achterliggende verschillende culturen tot uiting komen en het eenheidsdenken hierdoor zal verminderen. Op basis van het bovenstaande wordt verwacht dat een sterkere demografische faultline in de AC de mate van EM door een Nederlandse beursgenoteerde onderneming verhoogt. Om te onderzoeken of dit het geval is, wordt onderstaande hypothese opgesteld, waarna gegevens worden verzameld en de hypothese getoetst wordt:
H1: Een sterkere demografische faultline in de AC verhoogt de mate van earnings management door een Nederlandse beursgenoteerde onderneming
2.4 Non-accounting financiële expertise
Een financieel expert wordt in de Code (2008) uitgelegd als een “persoon [die] relevante kennis en ervaring heeft opgedaan op financieel administratief/accounting gebied bij beursvennootschappen of bij andere grote rechtspersonen.” Defond, Hann & Hu (2005) noemen dat accounting expertise in de literatuur wordt gezien als de belangrijkste vorm van expertise, aangezien de AC verantwoordelijk is voor taken die een hoge mate van kennis op accounting gebied vereisen. Echter McDaniel et al. (2002) noemen dat non-accounting financial experts (e.g. finance en supervisory experts) waarde kunnen toevoegen aan de AC doordat ze eerder geneigd zijn aandacht te besteden aan high-salience items (i.e. opvallende posten uit het jaarverslag, bijvoorbeeld doordat ze in de bekendheid zijn, incidenteel zijn of ongewoon zijn). Dhaliwal et al. (2010) vinden dat de accruals quality hoger is als er naast accounting experts ook finance experts in de AC zitten. Ze leggen uit dat dit komt doordat finance experts vaak investment bankers en financial analists zijn en door de aard van deze functies kennis en kunde bezitten op het gebied van due-diligence en het nauwgezet
bestuderen van financiële en non-financiële informatie. Deze kennis en kunde zorgen er voor dat finance experts waarde toevoegen aan de AC.
Naast finance experts kunnen supervisory experts waarde toevoegen aan de AC. De Code (2008) noemt als één van de taken van de AC het toezicht houden op het bestuur ten aanzien van “de werking van de interne risicobeheersings- en controlesystemen”. Goh (2009) vindt dat supervisory experts met een achtergrond van financial reporting verantwoordelijkheden effectiever zijn in het (helpen) herstellen van interne beheersingsgebreken en zo waarde toevoegen aan de AC.
13 Op basis van bovenstaande wordt geargumenteerd dat non-accounting finance en supervisory expertise bijdraagt in het uitoefenen van de functie van de AC. Verwacht wordt dat non- accounting financiële (finance en supervisory) expertise in de AC leidt tot minder EM door een Nederlandse beursgenoteerde onderneming. Om te onderzoeken of dit het geval is, worden onderstaande hypotheses opgesteld. Vervolgens worden gegevens verzameld en worden de hypotheses getoetst:
H2a: Een auditcommissie van een Nederlandse beursgenoteerde onderneming met finance expertise heeft een lagere mate van earnings management dan een
auditcommissie zonder finance expertise.
H2b: Een auditcommissie van een Nederlandse beursgenoteerde onderneming met supervisory expertise heeft een lagere mate van earnings management dan een auditcommissie zonder supervisory expertise.
3. Data en methodologie
3.1 Steekproef
De steekproef voor dit onderzoek bestaat uit 42 Nederlandse beursgenoteerde ondernemingen.
Financiële instellingen (US SIC 6000-6999) en ondernemingen uit gereguleerde
bedrijfstakken (US SIC 4400-5000) worden niet meegenomen in het onderzoek omdat de financiële sector streng gereguleerd is en het schatten van de discretionaire accruals lastig is (Defond & Subramanyam, 1998). Hetzelfde geldt voor de ondernemingen uit gereguleerde bedrijfstakken (Zang, 2012). De steekproef bestaat uit ondernemingen genoteerd aan de beurzen AEX, de AMX of de ASCX.
Voor elke Nederlandse BV en NV waarop het structuurregime van toepassing is, geldt dat de onderneming een RvC moet hebben. Bestaat de RvC uit meer dan vier leden, dan beveelt de Code aan onder andere een AC in te stellen. Dit onderzoek richt zich op beursgenoteerde ondernemingen met als reden dat de benodigde financiële en non-financiële informatie van deze ondernemingen geheel publiekelijk beschikbaar is in jaarverslagen of in de ORBIS database. De ORBIS database wordt hieronder toegelicht.
Van de geselecteerde ondernemingen zullen de gegevens met betrekking tot de jaren 2010, 2011, 2012 en 2013 worden gebruikt. Dit omdat de meest recente versie van de Code van toepassing werd vanaf 2009 en omdat 2013 het laatste jaar is waarvan nagenoeg alle gegevens op het moment van dit gepubliceerd zijn. Er wordt naar vier jaren gekeken om de omvang van dit onderzoek geschikt te houden. De gegevens komen uit de databank van Bureau van Dijk genaamd ORBIS. ORBIS is een databank met financiële en non-financiële gegevens van wereldwijde beursgenoteerde ondernemingen. Daarnaast worden gegevens uit de jaarrekening van de ondernemingen gehaald. De steekproef bestaat uit 168 onderneming-jaar observaties.
Op basis van theoretisch onderzoek is er een vermoeden dat enerzijds de sterkte van de demografische faultline en anderzijds non-accounting financiële expertise de mate van EM door een Nederlandse beursgenoteerde vennootschap beïnvloedt. Voor zowel de
demografische faultline als de non-accounting financiële expertise wordt er een richting
14 verwacht. Voor de eerstgenoemde variabele is dit een positieve relatie, voor laatsgenoemde is dit een negatieve relatie. Om deze vermoedens op basis van theoretisch onderzoek te toetsen, worden hypothesen opgesteld. Vervolgens wordt data verzameld om daaropvolgend de hypothesen op juistheid te toetsen. Gekozen wordt voor een datagerichte aanpak vanwege het cijfermatig karakter van EM, de grootschalige beschikbaarheid van deze data en de relatieve nauwkeurigheid van deze gegevensvorm.
In dit onderzoek is de afhankelijke variabele ‘de mate van earnings management door een Nederlandse beursgenoteerde onderneming’. De onafhankelijke variabele die wordt gebruikt om hypothese 1 te toetsen is Fau. De onafhankelijke variabelen die worden gebruikt om hypothese 2 te toetsen zijn Acctg_Only, Finance_Only, Super_Only, Acctg_And_Finance, Acctg And_Super, Super_And_Finance, All_Expertise. De controlevariabelen zijn Meetings, MTB, LEV, CF, ΔREV. Dit levert onderstaande regressievergelijking op, die in het volgende hoofdstuk getoetst zal worden:
EM = α + β1Fau + β2Acctg_Only + β3Finance_Only + β4Super_Only +
β5Acctg_And_Finance + β6Acctg And_Super + β7Super_And_Finance + β8All_Expertise + β9Meetings + β10MTB + β11LEV + β12CF + β13∆REV + ε
Dit regressiemodel zal met een ordinary least-squares regressie (OLS-regressie) uitgevoerd worden. Bovenstaande vergelijking zal cross-sectioneel (transversaal) geschat worden. Dat betekent dat niet naar een verandering over een periode gekeken wordt, maar de relatie tussen de variabelen wordt geanalyseerd op één punt in de tijd.
3.2 Earnings management
Voor het meten van de onafhankelijke variabele -de mate van EM- wordt gekeken naar beide (sub)vormen van EM: allereerst RAM en daarna ABEM. Omdat deze twee subvormen van EM complementair kunnen zijn (i.e. RAM gaat omlaag, maar ABEM gaat omhoog), kijkt dit onderzoek naar beide subvormen om zo een uitspraak te kunnen doen over de mate van EM.
Hieruit volgt:
De mate van EM = De mate van RAM + De mate van ABEM.
Voor het meten van ABEM wordt gebruik gemaakt van het model van Yoon et al. (2012), dat een “theoretisch beter” en “beter presterend” model is dan het veelgebruikte Modified-Jones model (Dechow et al. 1995). Dit model wordt hieronder uitgebreid besproken.
Allereerst wordt RAM gemeten. De volgende 2 (sub)vormen van RAM worden onderzocht:
Ten eerste het laten toenemen van het winstcijfer door de kostprijs van de verkopen te laten dalen. Dit gebeurt door het opbouwen van de voorraad door overproductie. Deze vorm wordt gemeten door het abnormale niveau van productiekosten. Ten tweede het verlagen van discretionaire uitgaven, waaronder R&D-uitgaven, advertentiekosten en selling, general and administrative uitgaven (SG&A costs). Dit wordt gemeten door het niveau van abnormale discretionaire uitgaven. Bewijs dat bovengenoemde maatstaven de mate van RAM vastleggen werd gevonden in onderzoeken van Roychowdhury (2006); Cohen, Dey & Lys (2008) en Cohen & Zarowin (2010).
15 Voor het meten van het abnormale niveau van de productiekosten beginnen we met het
schatten van het normale niveau van de productiekosten, volgens Roychowdhury (2006):
PRODt /At-1 = α0 + α1(1/At-1) + α2(St/At-1) + α3 (∆St /At-1) + α4 (∆St-1/At-1) + εt , (1)
PRODt = De som van de kostprijs van de verkopen in jaar t en de mutatie in voorraad in jaar t ten opzichte van het voorgaande jaar.
At-1 = Totale activa in voorgaand jaar St = netto verkopen in jaar t
∆St = Mutatie in netto verkopen in jaar t ten opzichte van voorgaand jaar
∆St-1 = Mutatie in netto verkopen in jaar t-1 ten opzichte van voorgaand jaar
Het abnormale niveau van de productiekosten (RMPROD) is vervolgens de geschatte errorterm εt uit de regressieanalyse van vergelijking (1).
Voor het meten van het abnormale niveau van de discretionaire uitgaven beginnen we met het schatten van het normale niveau van de discretionaire uitgaven, wederom volgens
Roychowdhury (2006):
DISXt/At-1 = α0 + α1(1/At-1) + α2(St-1/At-1) + εt , (2)
DISXt = De som van de R&D-uitgaven, advertentiekosten en selling, general and administrative uitgaven in jaar t.
At-1 = totale activa in voorgaand jaar St-1 = netto verkopen in voorgaand jaar
Het abnormale niveau van de discretionaire uitgaven (RMDISX) is vervolgens de geschatte errorterm εt uit de regressieanalyse van vergelijking (2).
Deze errortermen (i.e. RMDISX) worden vervolgens vermenigvuldigd met -1, zodat een hogere waarde van RMDISX een hogere mate van het verlagen van discretionaire uitgaven
representeert. Zoals hierboven benoemd, RMDISX en RMPROD worden vervolgens opgeteld om op de totale RAM uit te komen:
De mate van RAM = RMDISX + RMPROD
Vervolgens wordt ABEM gemeten. Eerdere literatuur volgend, worden discretionaire accruals als proxy gebruikt voor ABEM (e.g. Zang, 2012). Discretionaire accruals zijn het verschil tussen de werkelijke accruals van een onderneming in een jaar en het normale niveau van accruals van die onderneming. Het normale niveau van accruals wordt bepaald met vergelijking (3) (Yoon et al. 2012).
Discretionaire accruals worden doorgaans gemeten met het modified Jones (1991) model.
Yoon et al. (2012) stellen echter een nieuw model voor om discretionaire accruals te meten.
Ze vergeleken dit nieuwe model met het modified Jones model en stelden dat laatsgenoemd model “ernstige misspecificatieproblemen” en bevat en dat het nieuwe model “beter” is dan het modified Jones model.
Het eerste misspecificatieprobleem in het modified Jones model komt voort uit het omdraaien van twee stappen in het opstellen van het model. Het gevolg is dat de goodness of fit van het model verlaagd wordt.
16 Het tweede misspecificatieprobleem heeft te maken met het gebruik van ∆CREV ((i.e.
mutatie in opbrengsten – mutatie in debiteuren)/ totale activa t-1). Yoon et al. (2012)
beargumenteren dat ∆NREC current accruals ‘vollediger’ en ‘realistischer’ zal benaderen dan
∆CREV en vinden via een regressieanalyse bewijs dat ∆NREC een betere proxy voor current accruals is dan ∆CREV. Nu volgt vergelijking (3):
TA/At-1 = α0 + α1∆REV/At-1 + α2∆NREC/At-1 + α3PPEt-1/At-1 + ε (3)
TA = Totale accruals. Berekend als net income -/- operating cash flow At-1 = Totale activa in voorgaand jaar
∆REV = Mutatie in omzet in jaar t ten opzichte van voorgaand jaar
∆NREC = Mutatie in netto vorderingen
PPEt-1 = Property, plant and Equipment uit het voorgaande jaar
De discretionaire accruals (RMDA) zijn vervolgens de geschatte errorterm εt uit de regressieanalyse van vergelijking (3). Hieruit volgt:
De mate van ABEM = RMDA.
Zoals in het begin genoemd wordt de afhankelijke variabele ‘De mate van earnings management’ vervolgens bepaald als:
De mate van EM = De mate van RAM + De mate van ABEM
3.3 Demografische faultlines in de auditcommissie
De sterkte van de faultline is gedefinieerd als de maximale waarde van Faug over alle mogelijke groepssplitsingen gebaseerd op een verschil in demografische kenmerken. Hierbij stellen we dat een groep bestaat uit minstens twee personen en het aantal groepssplitsingen S
= 2n-1-1. Gekeken wordt naar de demografische kenmerken geslacht en nationaliteit als kenmerken die een AC kunnen splitsen. Faug wordt berekend als het percentage van de totale variatie in groepskarakteristieken in zijn geheel, dat verklaard wordt door de variatie tussen subgroepen. Faug wordt berekend volgens Thatcher et al. (2003):
Faug =
2
1 1
2
2
1 1 1
2
. . .)
. . (
1, 2, .. .
( )
g .
k
jk j
ijk p
g k
j k
p n
j
j
k i
n
S x
x x
g x
Fau = max (Faug)
n = Het aantal leden van de auditcommissie van de onderneming
p = Het aantal karakteristieken waarnaar gekeken wordt (i.c. 2, namelijk geslacht en nationaliteit)
xijk = De waarde van de (demografische) eigenschap j van het lid i van subgroep k
17 . .j
x = Het algehele gemiddelde in een groep van de (demografische) eigenschap j .jk
x = Het gemiddelde van eigenschap j in subgroep k
g
n = k Het aantal leden van de subgroep k (k = 1,2) onder splitsing nummer g (e.g.
groepssplitsing mogelijkheid 2
Fau = Faultline sterkte. Dit is de maximumwaarde van Faug over alle mogelijke groepssplitsingen g = 1,2, ... S.
S = 2n-1-1. Het totaal aantal manieren waarop een groep verdeeld kan worden.
g = 1,2 ... S. Waarde voor de unieke manier waarop een groep gesplitst kan worden in unieke subgroepen (van minstens 2 leden). Een groep van drie leden kan op drie manieren in twee groepen verdeeld worden. G heeft hier de waarde 1 voor splitsing manier 1, waarde 2 voor splitsing manier 2 en waarde 3 voor splitsing manier drie.
Fau wordt berekend door enkel te kijken naar mogelijke groepssplitsingen die groepen van minimaal twee leden oplevert. Een groepssplitsing die een subgroep van één lid oplevert telt niet mee omdat in dit onderzoek een groep van één lid niet als ‘groep’ wordt gezien. Fau heeft een waarde tussen 0 en 1, waarbij een hogere waarde een sterkere faultline impliceert.
3.4 Mate van non-accounting financiële expertise in de auditcommissie
Eerder onderzoek van Dhaliwal et al. (2010) volgend, wordt naast accounting expertise gekeken naar twee vormen van non-accounting financiële expertise, namelijk finance expertise en supervisory expertise. Dhaliwal et al. (2010) onderzochten de invloed van de aanwezigheid van deze vormen van expertise in de AC, omdat de SEC –de Amerikaanse toezichthouder op verschillende effectenbeurzen- controversieel deze vormen van expertise meenam in de definitie van financiële expertise.
Een AC lid heeft accounting expertise als deze werkervaring heeft als CPA (certified public accountant), auditor, CFO, financieel controleur of rekenplichtige (accounting officer).
Een AC-lid heeft finance expertise als deze werkervaring heeft als investment banker, financial analyst of in een enige andere vergelijkbare financieel managementfunctie.
Een AC-lid heeft supervisory expertise als deze werkervaring als CEO, als directeur van een onderneming of als voorzitter van een RvB of een RvC heeft.
Voor de variabelen met betrekking tot AC expertise geldt dat de waarde 1 wordt toegekend indien ten minste één accounting expert en geen finance expert en supervisory expert aanwezig zijn (Acctg_Only). In het andere geval wordt de waarde 0 toegekend. Ditzelfde geldt voor Finance_Only en Super_Only.
De variabele Acctg_And_Super krijgt waarde 1 indien ten minste één accounting expert en ten minste één supervisory expert, maar geen finance expert aanwezig is. De variabelen Acctg_And_Finance en Super_And_Finance krijgen op dezelfde manier waarde 1 of 0.
De variabele All_Expertise krijgt waarde 1 indien ten minste één expert van alle drie de categorieën aanwezig is. In schema 1 is de toepassing van de variabelen uitgewerkt. Indien de
18 variabele is genoemd, houdt dit in dat de waarde 1 wordt toegekend. Indien de variabele niet wordt genoemd betekent dit dat de waarde 0 wordt toegekend.
3.5 controlevariabelen
Aangezien dit onderzoek betrekking heeft op de AC, zullen controlevariabelen worden gebruikt op dit gebied. Allereerst wordt het aantal vergaderingen door de AC gebruikt
(Meetings). Deze controlevariabele wordt gebruikt omdat het aantal bijeenkomsten van de AC van invloed kan zijn op de effectiviteit van de AC. Deze controlevariabele wordt ook gebruikt in het onderzoek van Dhaliwal et al. (2010). Als tweede wordt de controlevariabele Market- to-book value (MTB) gebruikt. Ondernemingen die een hoge verwachte groei hebben, zijn mogelijk eerder geneigd om aan EM te doen. Als derde wordt gecontroleerd voor de schuldverhouding (LEV) van een onderneming, omdat ondernemingen met een hogere
schuld-activa ratio mogelijk eerder geneigd zijn om aan EM te doen. Dit omdat –in lijn met de schuldhypothese- ondernemingen met een hogere schuld eerder bepalingen in een contract zullen overtreden en mogelijk aan EM zullen doen om dit te voorkomen. Als vierde en vijfde zullen de controlevariabelen operationele kasstroom (CF) en groei van de opbrengsten (∆REV) meegenomen worden. Bédard et al. (2004) beschrijven in hun onderzoek dat deze variabelen invloed hebben op de accruals.
3.6 Robuustheidstest
Om te controleren of de data robuust is, worden twee robuustheidstest uitgevoerd. Als robuustheidstest wordt allereerst het effect van outliers (van alle continue afhankelijke variabelen) bekeken. Eerst wordt de analyse uitgevoerd met alle continue variabelen
gewinsorized op drie keer de standaarddeviatie. Vervolgens wordt de analyse uitgevoerd met alle variabelen gewinsorized op twee keer de standaarddeviatie. Gekeken wordt naar de impact op de resultaten en de significantieniveaus.
Ten tweede wordt de analyse nog eens uitgevoerd met als extra variabele de gemiddelde ambtstermijn van leden van de AC (Tenure), om de impact van de toevoeging van deze variabele op de mate van EM te bekijken. De gemiddelde ambtstermijn van de leden van de AC heeft namelijk mogelijk impact op de mate van EM (Dhaliwal et al., 2010).
Schema 1 - Variabelen financiële expertise
Géén accounting expert
Geen supervisory expert Wel supervisory expert
Geen finance expert Super_Only
Wel finance expert Finance_Only Finance_And_Super
Wél accounting expert
Geen supervisory expert Wel supervisory expert
Geen finance expert Acctg_Only AcctG_And_Super
Wel finance expert Acctg_And_Finance All_Expertise
19
4. Resultaten
4.1 Steekproef en beschrijvende statistiek
De steekproef bestaat in totaal uit 168 waarnemingen. 60 observaties zijn verwijderd door het niet beschikbaar zijn van de benodigde data, waardoor er uiteindelijk 108 onderneming- jaarcombinaties zijn meegenomen in het onderzoek. Bij enkele van deze observaties lag de oorzaak van het niet beschikbaar zijn van data bij het feit dat de onderneming geen
voorraadwaardering, geen R&D-kosten of geen waarde voor de kostprijs verkopen had.
Verder was er bij enkele observaties geen AC aanwezig. Uit 2010 zijn 26 ondernemingen, uit 2011 28 ondernemingen en uit 2012 en 2013 elk 27 ondernemingen meegenomen. In tabel 1 is het overzicht van onderneming-jaar observaties overzichtelijk weergegeven.
In dit onderzoek is als afhankelijke variabele EM gebruikt. Als onafhankelijke variabelen worden accounting expertise, finance expertise, supervisory expertise, accounting en finance expertise, accounting en supervisory expertise, accounting, finance en supervisory expertise en faultline sterkte gebruikt. In tabel 2 zijn de gemiddeldes en standaarddeviaties te vinden van de gebruikte variabelen, evenals van de controlevariabelen.
Tabel 1 - Frequentietabel 2010 - 2013
Jaar Aantal observaties Percentage Cumulatief percentage
2010 42 25% 25%
2011 42 25% 50%
2012 42 25% 75%
2013 42 25% 100%
Totaal 168 100%
Tabel 2 - Beschrijvende statistieken van de variabelen
gemiddelde standaarddeviatie min max N
Afhankelijke variabele
EM -0,338 0,697 -2,390 0,390 108
onafhankelijke variabele
Acctg_Only 0,080 0,271 0,000 1,000 25
Finance_Only 0,000 0,000 0,000 0,000 25
Super_Only 0,040 0,196 0,000 1,000 25
Acctg_And_Finance 0,000 0,000 0,000 0,000 25
Acctg_And_Super 0,320 0,466 0,000 1,000 25
Super_And_Finance 0,160 0,367 0,000 1,000 25
All_Expertise 0,400 0,490 0,000 1,000 25
Fau 0,149 0,272 0,000 0,975 25
Meetings 5,804 4,165 2,000 24,100 25
Tenure 4,760 2,103 1,000 9,000 25
MTB 2,468 1,446 0,879 6,623 25
LEV 1,688 1,873 0,290 8,143 25
CF 654376,12 989198,31 -712700,00 2806468,43 25
∆REV 296476,04 1221594,76 -3349631,51 3952981,97 25
20 Eerst zijn met zes regressieanalyses (N=108) de sectorspecifieke variabelen uit formule 1 berekend. Vervolgens is hieruit RMPROD ofwel de mate van EM met betrekking tot het abnormale productieniveau berekend voor de 25 onderneming.
Daarna zijn met zes regressieanalyses (N=108) de sectorspecifieke variabelen uit formule 2 berekend. Vervolgens is hieruit RMDISX ofwel de mate van EM met betrekking tot de discretionaire uitgaven berekend voor de 25 onderneming.
Vervolgens zijn met zes regressieanalyses (N=108) de sectorspecifieke variabelen uit formule 3 berekend. Vervolgens is hieruit RMDA ofwel de mate van EM met betrekking tot de mate van discretionaire accruals berekend voor de 25 ondernemingen.
Uit RMPROD, RMDISX en RMDA is de totale mate van EM berekend voor de 25
ondernemingen. Met deze waarden is de uiteindelijke regressie voor dit onderzoek uitgevoerd.
Bij bovenstaande regressies zijn sectorspecifieke parameters berekend. De sectoren zijn gebaseerd op de US SIC verdeling. Gekeken werd naar het eerste cijfer van de sector van een onderneming. De sectoren staan vermeld in tabel 3. Per sector werd een regressieanalyse uitgevoerd. Het minimum aantal observaties per analyse was 12, met uitzondering van sector 7 met 9 observaties.
4.2 Multicollineariteit
Tabel 4 is opgesteld om te kunnen testen op multicollineariteit. Alle waarden liggen onder de 0,7 dus de regressie kan worden uitgevoerd, omdat er geen sprake is van correlatie tussen verklarende variabelen wat de betrouwbaarheid van de berekening van de coëfficiënten beïnvloedt. De correlatietabel is hieronder weergegeven. De variabelen Finance_Only en Acctg_and_Finance staan niet in de correlatietabel omdat in de steekproef geen
ondernemingen zaten die enkel een finance expert in de AC of enkel een accounting en finance expert in de AC hadden en er dus geen correlatie gemeten kan worden.
