Regresja wieloraka zmiennych objaśniających zmienność rocznych całkowitych wynagrodzeń kadry zarządzającej

podejmowaniem większego ryzyka w działalności banku.

Tabela 25. Regresja prosta rocznych wynagrodzeń całkowitych kadry zarządzającej z Z- score w analizowanych bankach Bank R² p β Morgan Stanley 0,5312 0,0402 -1449741 Bank of NYM 0,5876 0,0265 -365071 US Bancorp 0,5269 0,0414 65074 Hypotekhen 0,7046 0,0091 2066 Delta Lloyd 0,7587 0,0048 -6524 UniCredit SpA 0,5987 0,0243 488183 Cassa D. e Prestiti 0,5072 0,0474 13284 PKO BP S.A. 0,8862 0,0004 67296 BOŚ S.A. 0,6536 0,0151 31652 Źródło: opracowanie własne.

5.3 Regresja wieloraka zmiennych objaśniających zmienność rocznych całkowitych wynagrodzeń kadry zarządzającej

W regresji wielorakiej zmienna objaśniana została przedstawiona jako całkowite wynagrodzenie roczne, otrzymywane w danym roku obrotowym przez całą kadrę zarządzającą w danym kraju, które będzie wyjaśniane przez zmienność zmiennych objaśniających. W związku z tym, regresja prosta ukazywała zależności zmiennych niezależnych na wynagrodzenie całkowite kadr zarządzających z perspektywy mikro, zaś regresja wieloraka ukaże zależności między zmiennymi z perspektywy makro. Estymacja dokonana została przy wykorzystaniu programu „gretl” w którym zastosowano ważoną metodę najmniejszych kwadratów. Regresja wieloraka umożliwia przedstawienie niektórych wielkości w formie logarytmu – w celu uniknięcia nadmiernej zmienności. Taką możliwość wykorzystano przy zmiennej zależnej – rocznych wynagrodzeniach całkowitych kadr zarządzających w danym obszarze geograficznym i kilku zmiennych niezależnych: sumy aktywów, wskaźnika

142 bezpieczeństwa Z – score, wydajności pracy oraz produktu krajowego brutto per capita. W regresji uwzględniono zmienne makroekonomiczne jakimi są wzrost produktu krajowego brutto r/r wyrażany w procentach, PKB per capita i wydajność pracy oraz jedną zmienną jakościową – zero jedynkową. Zmienna jakościowa została przedstawiana w modelu przyjmując wartość 1 – w przypadku gdy w danym roku obrotowym w składzie kadry zarządzającej znajdowała się kobieta, oraz 0 – w przypadku gdy w danym roku obrotowym skład kadry zarządzającej tworzyli tylko mężczyźni.

Analizowane banki podzielone zostały na kilka obszarów:

- cała grupa badawcza – przedstawia wszystkie banki uwzględnione w rozprawie, zaś dla możliwości zastosowania regresji wielorakiej wszystkie dane liczbowe przedstawiono w walucie euro,

- model kontynentalny – w skład tego obszaru wchodziły wszystkie analizowane banki z Niemiec oraz Holandii,

- model anglosaski – analizowano wszystkie banki ujęte w rozprawie ze Stanów Zjednoczonych,

- kraje analizowane osobno – wszystkie banki analizowane w rozprawie przedstawione z perspektywy kraju; Niemcy, Holandia, Włochy oraz Polska.

Model 1. Cała grupa badawcza - estymacja ważoną MNK z wykorzystaniem 231 obserwacji Włączono 46 jednostek danych przekrojowych

Zmienna zależna: ln_wynagrodzenia

Zmienna Współczynnik Błąd stand. Statystyka t wartość p

const -0,640391 0,714127 -0,8967 0,37083 ROAE 0,00453735 0,00163621 2,7731 0,00602 *** ln_suma aktywów 0,202064 0,0289759 6,9735 <0,00001 *** ln_Z-score -0,0511116 0,0281172 -1,8178 0,07044 * TSR 0,00201543 0,000800869 2,5166 0,01256 ** Udział kobiet 0,115887 0,0556501 2,0824 0,03845 ** Wzrost PKB 0,0715923 0,0126304 5,6682 <0,00001 *** ln_wydajność 4,96064 0,264644 18,7445 <0,00001 *** ln_PKB per capita -1,95331 0,14817 -13,1829 <0,00001 *** Podstawowe statystki dla ważonych danych:

Suma kwadratów reszt = 219,869 Błąd standardowy reszt = 0,995188

Współczynnik determinacji R2 = 0,796819 Skorygowany R² = 0,789497

Statystyka F (8, 222) = 108,828 (wartość p < 0,00001) Kryterium informacyjne Akaike'a = 662,141

143 Kryterium bayesowskie Schwarza = 693,123

Kryterium infor. Hannana-Quinna = 674,637

Podstawowe statystyki dla oryginalnych danych: Średnia arytmetyczna zmiennej zależnej = 16,7022

Odchylenie standardowe zmiennej zależnej = 1,06003 Suma kwadratów reszt = 91,7343

Błąd standardowy reszt = 0,64282

W modelu 1 uwzględniono w analizie 46 banków z krajów, które mają znaczący udział w polskim sektorze bankowym (USA, Niemcy, Holandia, Włochy) oraz z Polski. Dla tych banków przy zastosowaniu metody najmniejszych kwadratów wykorzystano 231 obserwacji banków w latach 2004 – 2012. Hipotezę zerową sformułowano jako statystyczną nieistotność zmiennej objaśniającej w modelu. Na istotność statystyczną regresji wielorakiej wskazują co najmniej dwa wskaźniki;

- skorygowany R2 – poziom skorygowanego współczynnika determinacji w modelu 1, wynosi 78,94%, co świadczyć może o tym, iż zmienność całkowitych, rocznych wynagrodzeń kadr zarządzających została wyjaśniona przez zmienne niezależne zastosowane w modelu na poziomie 79%,

- statystyka F, dla której wartość p < 0,00001 – dlatego też, mamy podstawy do odrzucenia hipotezy dotyczącej statystycznej nieistotności równania regresji, gdyż wartość p-value dla całego równania jest mniejsza od 0,01 - w związku z tym równanie jest istotne statystycznie. W modelu 1, zmiennymi objaśniającymi statystycznie istotnymi są; logarytm z sumy aktywów, logarytm z wskaźnika Z-score, logarytm z wydajności i PKB per capita, wzrost PKB, udział kobiet w kadrze zarządzającej oraz wskaźniki TSR i ROAE.

W modelu 1 wyróżniono pięć zmiennych niezależnych (logarytm z: sumy aktywów, wydajności i PKB per capita, oraz wzrost PKB i ROAE), których wartość p – value jest mniejsze od 0,01, co świadczyć może o tym, że:

- zmienna objaśniająca jest statystycznie istotna,

- zmienność zmiennej niezależnej wyjaśniła zmienność zmiennej zależnej w 99%, przy innych zmiennych ceteris paribus.

Dwie zmienne objaśniające (TSR oraz udział kobiet w kadrach zarządzających) są istotne statystycznie na poziomie 95%, w takim stopniu wyjaśniając zmienność rocznych całkowitych wynagrodzeń kadry zarządzającej.

W modelu 1 wykazano również jedną zmienną niezależną (logarytm z wskaźnika Z-Score), której wartość p – value, była mniejsza niż 0,1 co świadczyć może o tym, że zmienność

144 zmiennej objaśniającej wyjaśniła zmienność rocznych całkowitych wynagrodzeń kadr zarządzających w bankach na poziomie 90%, przy innych zmiennych niezależnych stałych.

Funkcja opisująca zmienność rocznego wynagrodzenia całkowitego kadry zarządzającej (lnycgb) w całej grupie badawczej opisana została za pomocą poniższego równania:

𝑙𝑛𝑦_𝑐𝑔𝑏= 𝛽₁+ 0,004 𝑅𝑂𝐴𝐸 + 0,2 ln 𝑠𝑢𝑚𝑎 𝑎𝑘𝑡𝑦𝑤ó𝑤 − 0,05 ln 𝑍 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 + 0,002 𝑇𝑆𝑅 + 0,11 𝑢𝑑𝑧𝑖𝑎ł 𝑘𝑜𝑏𝑖𝑒𝑡 + 0,07 𝑃𝐾𝐵 + 4,96 ln 𝑤𝑦𝑑𝑎𝑗𝑛𝑜ść

− 1,95 ln 𝑃𝐾𝐵 𝑝𝑒𝑟 𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎 + 𝜀

Wyjaśnienie zmienności rocznych całkowitych wynagrodzeń kadr zarządzających w całej grupie badawczej może być objaśniane przez zmienne niezależne w następujący sposób – przy innych zmiennych ceteris paribus:

- wzrost przeciętnej rentowności kapitałów własnych o 1p.p. prowadził będzie do wzrostu wynagrodzeń o 0,4%. Taka zależność świadczyć może o tym, że kadrze zarządzającej powinno zależeć na jak najwyższym kształtowaniu wskaźnika rentowności kapitałów własnych, gdyż wraz ze wzrostem tego wskaźnika rosnąć powinno wynagrodzenie,

- wzrost sumy aktywów o 1%, prowadził będzie do wzrostu wynagrodzeń o 0,2%. Świadczyć to może o tym, że im większy bank (kryterium sumy aktywów) tym wyższe wynagrodzenie kadry zarządzającej,

- wzrost wskaźnika Z-score o 1%, prowadził będzie do spadku wynagrodzeń o 0,05%. Ujemna korelacja tych zmiennych może być interpretowana jako otrzymywanie wyższego wynagrodzenia przy spadku bezpieczeństwa banku, poprzez podejmowanie bardziej ryzykownych decyzji,

- wzrost wskaźnika TSR o 1p.p., prowadzić może do wzrostu wynagrodzeń o 0,2%, co świadczyć może o tym, że wraz ze wzrostem wartości akcji instytucji finansowej rosnąć będą wynagrodzenia kadry zarządzającej,

- w kadrach zarządzających, w których zasiadała w danym roku co najmniej jedna kobieta wynagrodzenie kadry zarządzającej było o 11% wyższe, aniżeli w zarządach, w których kadrę zarządzającą tworzyli tylko mężczyźni,

- wzrost o 1p.p. PKB prowadzić może do wzrostu wynagrodzeń kadry zarządzającej o 7%. Wraz z rozwojem gospodarczym kraju, wzrastał będzie poziom wynagrodzeń,

145 - wzrost o 1% wydajności pracy, prowadził będzie do wzrostu wynagrodzeń kadry zarządzającej o 4,96%, co świadczyć może o tym, że im bardziej wydajne społeczeństwo tym wyższe wynagrodzenie kadry zarządzającej,

- wzrost o 1% PKB per capita prowadził będzie do spadku wynagrodzeń kadry zarządzającej o 1,95%, co świadczyć może o tym, że im bogatsze jest społeczeństwo, tym wynagrodzenie kadry zarządzającej jest niższe.

W modelu 2 przedstawione zostały zmienne dla modelu kontynentalnego, do którego wprowadzono dane banków z Niemiec oraz Holandii. W tym modelu przeanalizowano 16 instytucji finansowych, w których dostępne dane umożliwiły zebranie 47 obserwacji.

Model 2. Model kontynentalny- estymacja ważoną MNK z wykorzystaniem 47 obserwacji Włączono 16 jednostek danych przekrojowych

Zmienna zależna: ln_wynagrodzenia

Zmienna Współczynnik Błąd stand. Statystyka t wartość p

const 59,6376 10,2833 5,7994 <0,00001 *** ROAE 0,00396086 0,00327754 1,2085 0,23414 ln_suma aktywów 0,614657 0,0775129 7,9297 <0,00001 *** ln_Z-score -0,129069 0,056103 -2,3006 0,02685 ** TSR 0,00427888 0,00162726 2,6295 0,01217 ** Udział kobiet -0,171321 0,312355 -0,5485 0,58649 Wzrost PKB 0,181238 0,0234861 7,7168 <0,00001 *** ln_wydajność -12,1631 2,53108 -4,8055 0,00002 ***

Podstawowe statystki dla ważonych danych: Suma kwadratów reszt = 40,5198

Błąd standardowy reszt = 1,0193

Współczynnik determinacji R2 = 0,816562 Skorygowany R² = 0,783637

Statystyka F (7, 39) = 24,8008 (wartość p < 0,00001) Kryterium informacyjne Akaike'a = 142,407

Kryterium bayesowskie Schwarza = 157,209 Kryterium infor. Hannana-Quinna = 147,977

Podstawowe statystyki dla oryginalnych danych: Średnia arytmetyczna zmiennej zależnej = 15,8933

Odchylenie standardowe zmiennej zależnej = 0,921588 Suma kwadratów reszt = 21,2815

Błąd standardowy reszt = 0,738701

W modelu 2 hipotezę zerową sformułowano jako statystyczną nieistotność zmiennej objaśniającej w modelu. Na istotność statystyczną regresji wielorakiej wskazują;

146 - skorygowany R2 – poziom skorygowanego współczynnika determinacji w modelu 2, wynosi 78%, co świadczyć może o tym, iż zmienność całkowitych, rocznych wynagrodzeń kadr zarządzających została wyjaśniona przez zmienne niezależne zastosowane w modelu na poziomie 78%,

- statystyka F, w której wartość p < 0,00001 – dlatego też, mamy podstawy do odrzucenia hipotezy dotyczącej statystycznej nieistotności równania regresji, gdyż wartość p-value dla całego równania jest mniejsza od 0,01, w związku z tym równanie jest istotne statystycznie. W modelu 2, zmiennymi objaśniającymi statystycznie istotnymi są; logarytm z: sumy aktywów, wskaźnika Z-score i wydajności pracy, oraz wzrost PKB i wskaźnik TSR. W modelu opisującym wynagrodzenia w modelu kontynentalnym, ROAE oraz udział kobiet w zarządach są statystycznie nieistotne. Dlatego też, w badanej grupie banków można stwierdzić, iż zmienność wskaźnika ROAE oraz udział kobiet w zarządzie nie wpływa na zmienność rocznych, całkowitych wynagrodzeń kadr zarządzających w analizowanym obszarze.

W modelu 2, wyróżniono trzy zmienne niezależne, których wartość p – value jest mniejsze od 0,01 oraz dwie zmienne objaśniające których p – value jest mniejsze od 0,05 co świadczyć może o tym, że:

- zmienna objaśniająca jest statystycznie istotna,

- zmienność zmiennej niezależnej wyjaśniła zmienność zmiennej zależnej w 99% (95%), przy innych zmiennych ceteris paribus.

Funkcja opisująca zmienność rocznego wynagrodzenia całkowitego kadry zarządzającej (lnymk) w modelu kontynentalnym opisana została za pomocą poniższego równania:

𝑙𝑛𝑦_𝑚𝑘= 𝛽₁+ 0,61 ln 𝑠𝑢𝑚𝑎 𝑎𝑘𝑡𝑦𝑤ó𝑤 − 0,13 ln 𝑍 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 + 0,004 𝑇𝑆𝑅 + 0,18 𝑃𝐾𝐵 − 12 ln 𝑤𝑦𝑑𝑎𝑗𝑛𝑜ść + 𝜀

Wyjaśnienie zmienności rocznych całkowitych wynagrodzeń kadr zarządzających w modelu kontynentalnym może być objaśniane przez zmienne niezależne w następujący sposób – przy innych zmiennych ceteris paribus:

- wzrost sumy aktywów o 1%, prowadził będzie do wzrostu wynagrodzeń o 0,61%. Świadczyć to może o tym, że im większy bank (kryterium sumy aktywów) tym wyższe wynagrodzenie kadry zarządzającej,

- wzrost wskaźnika Z-score o 1%, prowadził będzie do spadku wynagrodzeń o 0,13%. Ujemna korelacja tych zmiennych może być interpretowana jako otrzymywanie wyższego

147 wynagrodzenia przy spadku bezpieczeństwa banku, poprzez podejmowanie bardziej ryzykownych decyzji,

- wzrost wskaźnika TSR o 1p.p., prowadzić może do wzrostu wynagrodzeń o 0,4%, co świadczyć może o tym, że wraz ze wzrostem wartości akcji instytucji finansowej rosnąć będą wynagrodzenia kadry zarządzającej,

- wzrost o 1p.p. PKB prowadzić może do wzrostu wynagrodzeń kadry zarządzającej o 18%. Wraz z rozwojem gospodarczym kraju, wzrastał będzie poziom wynagrodzeń,

- wzrost o 1% wydajności pracy, prowadził będzie do spadku wynagrodzeń kadry zarządzającej o 12%, co świadczyć może o tym, że im mniej wydajne społeczeństwo tym wyższe wynagrodzenie kadry zarządzającej,

Wynagrodzenie w modelu korporacyjnym zależne jest od wielkości i bezpieczeństwa banku, wzrostu wartości akcji dla akcjonariuszy, oraz dwóch zmiennych makroekonomicznych – wzrostu PKB oraz wydajności pracy w gospodarkach.

W modelu 2 ukazano kraje które funkcjonują w modelu kontynentalnym. Krajem dla którego charakterystyczny jest model anglosaski jest USA, dla którego przedstawiono objaśnienie zmienności rocznych wynagrodzeń całkowitych w modelu 3.

Model 3. USA – estymacja ważoną MNK z wykorzystaniem 80 obserwacji Włączono 10 jednostek danych przekrojowych

Zmienna zależna: ln_wynagrodzenia

Zmienna Współczynnik Błąd stand. Statystyka t wartość p

const 35,7037 8,33956 4,2812 0,00006 *** ln_suma aktywów 0,21195 0,0547133 3,8738 0,00023 *** ln_Z-score -0,0618204 0,0522018 -1,1843 0,24015 TSR -0,00136511 0,00144125 -0,9472 0,34668 Udział kobiet -0,144406 0,11323 -1,2753 0,20624 Wzrost PKB 0,112706 0,0301276 3,7410 0,00036 *** ln_wydajność -4,51911 1,85387 -2,4377 0,01722 **

Podstawowe statystki dla ważonych danych: Suma kwadratów reszt = 78,0057

Błąd standardowy reszt = 1,03372

Współczynnik determinacji R2 = 0,268251 Skorygowany R² = 0,208108

Statystyka F (6, 73) = 4,46017 (wartość p = 0,000672) Kryterium informacyjne Akaike'a = 239,011

Kryterium bayesowskie Schwarza = 255,685 Kryterium infor. Hannana-Quinna = 245,696

Podstawowe statystyki dla oryginalnych danych: Średnia arytmetyczna zmiennej zależnej = 17,859

148 Odchylenie standardowe zmiennej zależnej = 0,574902

Suma kwadratów reszt = 19,5061 Błąd standardowy reszt = 0,516921

W modelu 3 uwzględniono w analizie 10 największych banków pod względem sumy aktywów w USA za 2012 rok. Dla tych banków przy zastosowaniu ważonej metody najmniejszych kwadratów wykorzystano 80 obserwacji. Hipotezę zerową sformułowano jako statystyczną nieistotność zmiennej objaśniającej w modelu. Na istotność statystyczną regresji wielorakiej wskazuje:

- skorygowany R² – poziom skorygowanego współczynnika determinacji w modelu 3, wynosi 21%, co świadczyć może o tym, iż zmienność całkowitych, rocznych wynagrodzeń kadr zarządzających została wyjaśniona przez zmienne niezależne zastosowane w modelu na poziomie 21%,

- statystyka F, w której wartość p = 0,000672– dlatego też, mamy podstawy do odrzucenia hipotezy dotyczącej statystycznej nieistotności równania regresji, gdyż wartość p-value dla całego równania jest mniejsza od 0,01, w związku z tym równanie statystycznie jest istotne. W modelu anglosaskim, skorygowany R² jest na dużo niższym poziomie aniżeli w modelu kontynentalnym, w którym zostały wykorzystane te same zmienne objaśniające roczne wynagrodzenie całkowite kadry zarządzającej w bankach. W USA, w przedstawionym modelu zmiennymi objaśniającymi statystycznie istotnymi są; logarytm z sumy aktywów i wydajności pracy i wzrost PKB. W modelu 3, wskaźniki TSR, ROAE i logarytm z Z-score oraz udział kobiet w kadrze zarządzającej jest statystycznie nieistotny. Dlatego też, w badanej grupie banków można stwierdzić, iż zmienność tych zmiennych niezależnych nie ma wpływu na zmienność rocznych, całkowitych wynagrodzeń kadr zarządzających w bankach w USA. W modelu 3 wyróżniono:

- dwie zmienne niezależną – logarytm z sumy aktywów i wzrost PKB, których wartość p –

value jest mniejsze od 0,01, co świadczyć może o tym, że zmienność zmiennej niezależnej

wyjaśniła zmienność zmiennej zależnej w 99%, przy innych zmiennych ceteris paribus, - jedną zmienną objaśniającą – logarytm z wydajności pracy, którego wartość p – value jest mniejsze od 0,05, co świadczyć może o tym, że zmienność zmiennej niezależnej wyjaśniła zmienność zmiennej zależnej w 95%, przy innych zmiennych ceteris paribus,

Funkcja opisująca zmienność rocznego wynagrodzenia całkowitego dyrektorów wykonawczych (lnyusa) w Stanach Zjednoczonych opisana została za pomocą poniższego równania:

149 𝑙𝑛𝑦_𝑢𝑠𝑎 = 𝛽₁+ 0,21 ln 𝑠𝑢𝑚𝑎 𝑎𝑘𝑡𝑦𝑤ó𝑤 + 0,11 𝑃𝐾𝐵 − 4,5 ln 𝑤𝑦𝑑𝑎𝑗𝑛𝑜ść + 𝜀

Wyjaśnienie zmienności rocznych całkowitych wynagrodzeń kadr zarządzających w Stanach Zjednoczonych może być objaśniane przez zmienne niezależne w następujący sposób – przy innych zmiennych ceteris paribus:

- wzrost sumy aktywów o 1%, prowadził będzie do wzrostu wynagrodzeń o 0,21%,

- wzrost o 1p.p. PKB prowadzić może do wzrostu wynagrodzeń kadry zarządzającej o 11%, - wzrost o 1% wydajności pracy, prowadził będzie do spadku wynagrodzeń kadry zarządzającej o 4,5%.

W modelu anglosaskim zmienność wynagrodzeń kadry zarządzającej będzie miała tendencję rosnącą przy wzroście PKB oraz spadku wydajności pracy. Wynagrodzenie dyrektorów wykonawczych w USA jest też zależne od wielkości banku – im większy tym wynagrodzenie kadry zarządzającej jest wyższe.

W modelach 4, 5 i 6 przedstawiono regresję wieloraką dla banków pochodzących z krajów, które mają znaczny udział w kapitale zagranicznym tworzący polski sektor bankowy. W modelu 4 zmienność rocznych wynagrodzeń całkowitych kadry zarządzającej była wyjaśniana w Niemczech, w modelu 5 w Holandii zaś w modelu 6 we Włoszech. W modelach 4 oraz 5 równania są statystycznie istotne – statystyka F, wskazuje na wartość p poniżej 0,01. W modelu 6 – we Włoszech statystyka F, ukazała wartość p na poziomie 0,0403 co świadczyć może o tym, iż nie mamy podstawy do odrzucenia hipotezy dotyczącej statystycznej nieistotności równania regresji. Dlatego też, w tym modelu pomimo skorygowanego R2, na poziomie 26% równanie modelu jest statystycznie nieistotne.

Zmienność zmiennych objaśniających, zmienność rocznych wynagrodzeń całkowitych wyjaśniona została przez model w 53% w Niemczech oraz w 55% w Holandii. Na poziomie statystycznej istotności 99%, zmienność rocznych całkowitych wynagrodzeń kadry zarządzającej została wyjaśniona przez zmienność logarytmu z sumy aktywów– w Niemczech oraz logarytmu z sumy aktywów i wskaźnika Z-score oraz wzrostu PKB w Holandii, przy innych zmiennych stałych. W mniejszym stopniu (na poziomie statystycznej istotności 95%), w Holandii zmienna zależna została wyjaśniona przez udział kobiet w zarządach, zaś w Niemczech poprzez zmienność wskaźnika TSR, przy innych zmiennych niezależnych stałych. W najmniejszym stopniu, aczkolwiek jeszcze statystycznie istotnym (na poziomie 90%), zmienność zmiennej objaśnianej została wyjaśniona przez zmienność logarytmu z wydajności pracy w Holandii – przy innych zmiennych objaśniających stałych.

150 Model 4. Niemcy – estymacja ważoną MNK z wykorzystaniem 40 obserwacji

Włączono 10 jednostek danych przekrojowych Zmienna zależna: ln_wynagrodzenia

Zmienna Współczynnik Błąd stand. Statystyka t wartość p

const 18,4954 34,7626 0,5321 0,59837 ROAE 0,00332281 0,00281229 1,1815 0,24610 ln_suma aktywów 0,740317 0,130296 5,6818 <0,00001 *** ln_Z-score -0,143358 0,103441 -1,3859 0,17536 TSR 0,00653519 0,00269683 2,4233 0,02121 ** Udział kobiet -0,177451 0,332542 -0,5336 0,59729 Wzrost PKB 0,0807282 0,0587878 1,3732 0,17923 ln_wydajność -2,75553 8,3663 -0,3294 0,74403

Podstawowe statystki dla ważonych danych: Suma kwadratów reszt = 37,8651

Błąd standardowy reszt = 1,08779

Współczynnik determinacji R2 = 0,611838 Skorygowany R² = 0,526927

Statystyka F (7, 32) = 7,20567 (wartość p = 3,41e-005) Kryterium informacyjne Akaike'a = 127,321

Kryterium bayesowskie Schwarza = 140,832 Kryterium infor. Hannana-Quinna = 132,206

Podstawowe statystyki dla oryginalnych danych: Średnia arytmetyczna zmiennej zależnej = 15,943

Odchylenie standardowe zmiennej zależnej = 0,947323 Suma kwadratów reszt = 18,3925

Błąd standardowy reszt = 0,758134

Model 5. Holandia - estymacja ważoną MNK z wykorzystaniem 52 obserwacji Włączono 8 jednostek danych przekrojowych

Zmienna zależna: ln_wynagrodzenia

Zmienna Współczynnik Błąd stand. Statystyka t wartość p

const 84,4706 36,8204 2,2941 0,02650 ** ROAE 0,0166217 0,00998635 1,6644 0,10297 ln_suma aktywów 0,349374 0,064395 5,4255 <0,00001 *** ln_Z-score -0,195175 0,0658255 -2,9650 0,00483 *** Udział kobiet 0,498998 0,235828 2,1159 0,03992 ** Wzrost PKB 0,132916 0,0446633 2,9759 0,00469 *** ln_wydajność -17,0855 8,61578 -1,9831 0,05348 *

Podstawowe statystki dla ważonych danych: Suma kwadratów reszt = 49,2218

Błąd standardowy reszt = 1,04586

Współczynnik determinacji R2 = 0,606893 Skorygowany R² = 0,554479

151 Kryterium informacyjne Akaike'a = 158,714

Kryterium bayesowskie Schwarza = 172,373 Kryterium infor. Hannana-Quinna = 163,951

Podstawowe statystyki dla oryginalnych danych: Średnia arytmetyczna zmiennej zależnej = 15,4524

Odchylenie standardowe zmiennej zależnej = 0,827301 Suma kwadratów reszt = 18,5017

Błąd standardowy reszt = 0,641208

Model 6. Włochy - estymacja ważoną MNK z wykorzystaniem 32 obserwacji Włączono 6 jednostek danych przekrojowych

Zmienna zależna: ln_wynagrodzenia

Zmienna Współczynnik Błąd stand. Statystyka t wartość p

const 82,3545 34,7927 2,3670 0,02634 ** ROAE 0,0307234 0,0137626 2,2324 0,03518 ** ln_suma aktywów 0,197458 0,0760009 2,5981 0,01577 ** ln_Z-score -0,0225 0,0794225 -0,2833 0,77938 TSR -0,00257594 0,00210441 -1,2241 0,23281 Udział kobiet 0,372454 0,184631 2,0173 0,05498 * Wzrost PKB 0,116081 0,0588334 1,9730 0,06011 * ln_wydajność -16,419 8,26255 -1,9872 0,05843 *

Podstawowe statystki dla ważonych danych: Suma kwadratów reszt = 31,6782

Błąd standardowy reszt = 1,14888

Współczynnik determinacji R2 = 0,427612 Skorygowany R² = 0,260666

Statystyka F (7, 24) = 2,56138 (wartość p = 0,0403) Kryterium informacyjne Akaike'a = 106,489

Kryterium bayesowskie Schwarza = 118,215 Kryterium infor. Hannana-Quinna = 110,375

Podstawowe statystyki dla oryginalnych danych: Średnia arytmetyczna zmiennej zależnej = 16,0209

Odchylenie standardowe zmiennej zależnej = 0,534281 Suma kwadratów reszt = 5,13392

Błąd standardowy reszt = 0,462508

Funkcja opisująca zmienność rocznego wynagrodzenia całkowitego kadry zarządzającej w Niemczech (lnyniemcy) i w Holandii (lnyholandia) opisana została za pomocą poniższych równań:

152 𝑙𝑛𝑦_{ℎ𝑜𝑙𝑎𝑛𝑑𝑖𝑎}= 𝛽₁+ 0,35 ln 𝑠𝑢𝑚𝑎 𝑎𝑘𝑡𝑦𝑤ó𝑤 − 0,19 ln 𝑍 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 + 0,5 𝑢𝑑𝑧𝑖𝑎ł 𝑘𝑜𝑏𝑖𝑒𝑡

+ 0,13 𝑃𝐾𝐵 − 17 ln 𝑤𝑦𝑑𝑎𝑗𝑛𝑜ść + 𝜀

W obu krajach zmienność rocznych wynagrodzeń całkowitych jest dodatnio zależna od wielkości banku. W związku z tym, iż większy bank, tym wynagrodzenia kadry zarządzającej są wyższe – przy innych zmiennych stałych. W niemieckich bankach zmienność wynagrodzeń kadry zarządzającej jest również dodatnio zależna od wzrostu wartości dla akcjonariuszy, przy innych zmiennych ceteris paribus. W Holandii wraz ze spadkiem bezpieczeństwa banku rosną wynagrodzenia, w związku z tym podejmowanie ryzykownych decyzji przez kadrę zarządzającą może mieć znaczne odzwierciedlenie w ich rocznym wynagrodzeniu. Wzrost wynagrodzenia kadry zarządzającej w Holandii znacznie uzależniony jest od wzrostu PKB oraz spadku wydajności pracy w gospodarce. W Holandii w bankach w których w zarządach tych instytucji zasiadała co najmniej jedna kobieta wynagrodzenie było wyższe o 50%, aniżeli w bankach w których zarząd tworzyli tylko mężczyźni. Niemniej jednak warto zaznaczyć, iż do roku 2008 w analizowanych holenderskich bankach nie zasiadała kobieta w zarządzie, w latach 2009-2010 była to jedna osoba, zaś od 2011 trzy.

Model 7 przestawia regresję wieloraką dla banków działających w Polsce. W analizie ujęto 14 banków, dla których wyznaczono 80 obserwacji. Równanie regresji jest statystycznie istotne, na co wskazuje statystyka F, w której wartość p, jest mniejsza niż 0,01. Skorygowany R² na poziomie 31%, świadczyć może o tym, iż zmienność rocznych całkowitych wynagrodzeń kadr zarządzających w polskich bankach została wyjaśniona przez zmienne niezależne użyte w modelu w 31%. W Polsce, statystycznie istotnymi zmiennymi objaśniającymi w modelu jest: logarytm z sumy aktywów oraz udział kobiet w zarządach banków i wskaźnik TSR. Zmienne te (oprócz wskaźnika TSR), wyjaśniają zmienność rocznych całkowitych wynagrodzeń kadr zarządzających na poziomie istotności statystycznej 99%, przy innych zmiennych niezależnych stałych. W mniejszym stopniu (na poziomie statystycznej istotności 94,8%), zmienność zmiennej zależnej, wyjaśniona została przez zmienność wskaźnika TSR.

Model 7. Polska - estymacja ważoną MNK z wykorzystaniem 80 obserwacji Włączono 14 jednostek danych przekrojowych

Zmienna zależna: ln_wynagrodzenia

Zmienna Współczynnik Błąd stand. Statystyka t

wartość p

const 6,99801 4,68668 1,4932 0,13976

153 ln_suma aktywów 0,225148 0,0842426 2,6726 0,00930 *** ln_Z-score -0,0765186 0,0697267 -1,0974 0,27612 TSR 0,00329529 0,00166415 1,9802 0,05151 * Udział kobiet 0,32982 0,10306 3,2003 0,00204 *** Wzrost PKB 0,00392471 0,0395883 0,0991 0,92130 ln_wydajność 1,76832 1,35336 1,3066 0,19550

Podstawowe statystki dla ważonych danych: Suma kwadratów reszt = 71,4124

Błąd standardowy reszt = 0,995911

Współczynnik determinacji R2 = 0,371863 Skorygowany R² = 0,310794

Statystyka F (7, 72) = 6,08924 (wartość p = 1,34e-005) Kryterium informacyjne Akaike'a = 233,946

Kryterium bayesowskie Schwarza = 253,002 Kryterium infor. Hannana-Quinna = 241,586

Podstawowe statystyki dla oryginalnych danych: Średnia arytmetyczna zmiennej zależnej = 16,1041

Odchylenie standardowe zmiennej zależnej = 0,648391 Suma kwadratów reszt = 30,5061

Błąd standardowy reszt = 0,65092

Funkcja opisująca zmienność rocznego wynagrodzenia całkowitego kadry zarządzającej (lnypolska) w Polsce opisana została za pomocą poniższego równania:

𝑙𝑛𝑦_{𝑝𝑜𝑙𝑠𝑘𝑎} = 𝛽₁+ 0,22 ln 𝑠𝑢𝑚𝑎 𝑎𝑘𝑡𝑦𝑤ó𝑤 + 0,003 𝑇𝑆𝑅 + 0,33 𝑢𝑑𝑧𝑖𝑎ł 𝑘𝑜𝑏𝑖𝑒𝑡 + 𝜀

Wynagrodzenia kadry zarządzającej w polskich bankach zależą od wielkości banku. Im większa instytucja finansowa tym wyższe wynagrodzenie otrzymuje zarząd tego banku. Kadra zarządzająca również powinna dążyć do wzrostu wartości dla akcjonariuszy, gdyż wzrost wskaźnika TSR o 1p.p. prowadził będzie do wzrostu rocznych wynagrodzeń całkowitych członków zarządów o 0,3%. Jeśli w zarządzie banku działającego w Polsce w danym roku kalendarzowym zasiadała co najmniej jedna kobieta, to wynagrodzenie tego zarządu było wyższe o 33%, aniżeli wynagrodzenie tych zarządów w których składzie nie było kobiet, przy

W dokumencie Wpływ kryzysu finansowego 2007-2009 na wynagrodzenia kadr zarządzających w bankach (Stron 141-155)