Семинар IDLab: как репутация топ-менеджеров банков влияет на результаты компаний

14 февраля 2025 года в рамках научного семинара IDLab, совместно с НУГ «Анализ репутационных эффектов топ-менеджмента банков», был представлен доклад, посвященный влиянию репутации топ-менеджеров банков на финансовые результаты компаний. Доклад представила Марина Завертяева, старший научный сотрудник IDLab и руководитель НУГ, соавторами исследования стали Дмитрий Кирпищиков, младший научный сотрудник IDLab и старший участник НУГ, а также Анастасия Киреечева и Ева Чекмарева — младшие участники НУГ.

Исследование фокусировалось на том, как репутация директоров банков, в частности тех, кто работал в банках с отозванными лицензиями, влияет на финансовые результаты крупных российских компаний. С 2013 года Центральный банк России проводит активную реорганизацию банковского сектора, вводя строгие требования к репутации топ-менеджеров и владельцев банков. В результате этих усилий в «черный список» было внесено более 7000 человек, лишенных права управлять банками или владеть более чем 10% капитала.

Для анализа были использованы данные крупнейших публичных компаний, входящих в Московский биржевой индекс широкого рынка, за период с 2013 по 2020 год. В ходе исследования директоров разделили на «хороших» (работавших в банках с активными лицензиями) и «плохих» (работавших в банках с отозванными лицензиями). Результаты показали, что наличие «плохих» директоров в составе совета директоров компании значительно снижает рентабельность активов (ROA) в государственных компаниях. В то же время влияние «хороших» директоров оказалось минимальным в обычные годы, но в кризисные моменты их участие могло оказывать как положительное, так и отрицательное воздействие на компанию.

Работа дает новые направления для дальнейших исследований, включая анализ роли директоров государственных и частных банков, влияние состава совета директоров на корпоративные решения и долгосрочные изменения репутации топ-менеджеров. Участники семинара предложили дополнительные идеи для улучшения анализа, такие как использование стандартного отклонения показателей для оценки их вариативности и более глубокое разделение моделей для «хороших» и «плохих» директоров