Onderzoek naar risicocultuur en risicogedrag bij financiële
advertisement
UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2015 – 2016 Onderzoek naar risicocultuur en risicogedrag bij financiële ondernemingen Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Toegepaste Economische Wetenschappen Camille Declercq Laure Martens onder leiding van Prof. Dr. Ir. Regine Slagmulder UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2015 – 2016 Onderzoek naar risicocultuur en risicogedrag bij financiële ondernemingen Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Toegepaste Economische Wetenschappen Camille Declercq Laure Martens onder leiding van Prof. Dr. Ir. Regine Slagmulder VERTROUWELIJKHEIDSCLAUSULE Ondergetekenden verklaren dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits bronvermelding. Camille Declercq Laure Martens Woord vooraf De totstandkoming van deze thesis was een leerrijk proces waarbij heel wat denkwerk, doorzettingsvermogen en stress aan te pas kwamen. Wij zijn trots op het uiteindelijke resultaat, maar wensen te benadrukken dat dit allemaal onmogelijk was geweest zonder de hulp van bepaalde personen. Daarom maken wij van deze gelegenheid gebruik om hen te bedanken. Eerst en vooral wensen wij onze promotor, Prof. Dr. Ir. Regine Slagmulder te bedanken voor haar uitstekende begeleiding, deskundige tips en kritische bemerkingen gedurende deze laatste tien maanden. Daarnaast willen wij ook Luc Hoffmann en Ann Vanderhaeghen bedanken. Zij waren steeds bereid onze vragen te beantwoorden en de nodige feedback te geven. Voor het slagen van ons empirisch onderzoek waren we grotendeels afhankelijk van de participatiebereidheid van de werknemers en werkgevers van de gecontacteerde financiële instellingen. Daarom willen wij ook hen bedanken voor hun medewerking en interesse. Tenslotte wensen wij ook onze ouders, vriendjes, zussen, vriendinnen en familie te bedanken voor de vele steun, wijze raad maar bovenal hun engelengeduld. Dankjewel allemaal, Camille en Laure II Inhoudsopgave Woord vooraf .............................................................................................................................................................................II Inhoudsopgave ........................................................................................................................................................................ III Lijst van gebruikte afkortingen ........................................................................................................................................ VI Lijst van tabellen ................................................................................................................................................................... VII Lijst van figuren ..................................................................................................................................................................... VII DEEL 1 INLEIDING ............................................................................................................................................................... 1 DEEL 2 LITERATUURSTUDIE .......................................................................................................................................... 3 2.1. Enterprise Risk Management .......................................................................................................................... 3 2.1.1. Wat is ERM?........................................................................................................................................................ 3 2.1.2. ERM - Raamwerk.............................................................................................................................................. 4 2.1.3. Risicomanagers................................................................................................................................................. 5 2.1.4. Risk Classification System ............................................................................................................................ 7 2.1.5. Gevaren van het ERM-beleid ....................................................................................................................... 8 2.2. Risicocultuur........................................................................................................................................................... 9 2.2.1. Wat is risicocultuur? ....................................................................................................................................... 9 2.2.2. Het belang van risicocultuur .................................................................................................................... 10 2.2.3. Een positieve risicocultuur ....................................................................................................................... 11 2.2.4. Een negatieve risicocultuur ...................................................................................................................... 13 2.3. Financiële Instellingen .................................................................................................................................... 15 2.3.1. Wat zijn financiële instellingen? ............................................................................................................. 15 2.3.2. Interne controle ............................................................................................................................................. 15 2.3.3. Nationale Gevolgen financiële crisis ..................................................................................................... 16 2.3.4. Europese Gevolgen financiële crisis ...................................................................................................... 18 DEEL 3 HET THEORETISCH KADER .......................................................................................................................... 20 3.1. ‘Corporate governance’ kenmerken........................................................................................................... 20 3.1.1. De Raad van Bestuur ................................................................................................................................... 20 3.1.2. De eigenaarsstructuur ................................................................................................................................ 22 3.2. Organisatiestructuurkenmerken ................................................................................................................ 23 3.2.1. Formalisatie .................................................................................................................................................... 23 3.2.2. De complexiteit van de onderneming................................................................................................... 24 3.2.3. De implementatie van een ERM-beleid................................................................................................ 24 3.3. Managementkarakteristieken ...................................................................................................................... 25 3.3.1. Het beloningssysteem ................................................................................................................................. 25 3.3.2. De leiderschapsstijl ...................................................................................................................................... 26 3.3.3. Risico-opleiding ............................................................................................................................................. 29 III 3.3.4. De prestatie van de onderneming .......................................................................................................... 30 DEEL 4 EMPIRISCH ONDERZOEK ............................................................................................................................... 32 4.1. Gegevensverzameling ...................................................................................................................................... 32 4.1.1. Database............................................................................................................................................................ 32 4.1.2. Validiteit............................................................................................................................................................ 33 4.2. De afhankelijke variabelen en controlevariabelen .............................................................................. 34 4.2.1. Afhankelijke variabelen .............................................................................................................................. 34 4.2.2. Controlevariabelen ....................................................................................................................................... 35 4.3. De onafhankelijke variabelen ....................................................................................................................... 35 4.3.1. De Raad van Bestuur.................................................................................................................................... 35 4.3.2. De eigenaarsstructuur................................................................................................................................. 37 4.3.3. Formalisatie..................................................................................................................................................... 37 4.3.4. De complexiteit van de onderneming ................................................................................................... 39 4.3.5. Het ERM-beleid .............................................................................................................................................. 41 4.3.6. Het beloningssysteem ................................................................................................................................. 42 4.3.7. De leiderschapsstijl ...................................................................................................................................... 42 4.3.8. Risico-opleiding ............................................................................................................................................. 43 4.3.9. De prestatie van de onderneming .......................................................................................................... 43 4.3.10. Overige testen ................................................................................................................................................. 44 4.3.10.1. Kantorennetwerken versus zelfstandige kantoren 44 4.3.10.2. Belfius, BNP Paribas Fortis, ING België en KBC Bank versus overige 45 4.3.10.3. Soort instelling 45 DEEL 5 DISCUSSIE ............................................................................................................................................................. 47 5.1. Conclusie................................................................................................................................................................ 47 5.2. Aanbevelingen & Beperkingen ..................................................................................................................... 49 Literatuurlijst ........................................................................................................................................................................ VIII Bijlage 1: Enquête....................................................................................................................................................................... Bijlage 2: Afhankelijke variabelen ....................................................................................................................................... Bijlage 3: Controlevariabelen ................................................................................................................................................ Bijlage 4: Raad van Bestuur ................................................................................................................................................... Bijlage 5: Eigenaarsstructuur ................................................................................................................................................ Bijlage 6: Formalisatie .............................................................................................................................................................. Bijlage 7: Complexiteit ............................................................................................................................................................. Bijlage 8: ERM-beleid................................................................................................................................................................ Bijlage 9: Beloningssysteem .................................................................................................................................................. Bijlage 10: Leiderschapsstijl .................................................................................................................................................. IV Bijlage 11: Risico- Opleiding ................................................................................................................................................... Bijlage 12: Prestatie ................................................................................................................................................................... Bijlage 13: Overige testen ........................................................................................................................................................ V Lijst van gebruikte afkortingen ABC-model: Attitude – Behaviour – Culture – model CBFA: Commissie voor het Bank-, Financiën- en Assurantiewezen CDO: Collaterized Debt Obligation CEBS: Committee of European Banking Supervisors CEO: Chief Enterprise Officer CFO: Chief Financial Officer COSO: The Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission CRESC: Centre for Research on Socio-Cultural Change CRO: Chief Risk Officer EBIT: Earnings Before Interest and Taxes ECB: Europese Centrale Bank ERM: Enterprise Risk Management FSB: Financial Stability Board FSMA: Financial Services and Markets Authority i.e.: id est IRM: The Institute of Risk Management M: gemiddelde NBB: Nationale Bank van België OLS: Ordinary Least Squares p: significantieniveau PRMIA: The Professional Risk Managers International Association RvB: Raad van Bestuur s.d.: sine dato VIF: Variance Inflation Factor VI Lijst van tabellen Tabel 1: Formalisatie – Risicocultuur_1 – OLS 38 Tabel 2: Complexiteit – Aantal Bedrijfseenheden, Risicocultuur_Alternatief – OLS 41 Tabel 3: ERM-beleid – Independent Samples T-test 41 Tabel 4: Leiderschapsstijl – Independent Samples T-test 43 Tabel 5: Opleiding – Independent samples T-test 43 Tabel 6: Risicocultuur_1 – Aantal en gemiddeldes soorten instellingen 46 Tabel 7: Risicocultuur_Alternatief – Aantal en gemiddeldes soorten instellingen 46 Tabel 8: Samenvatting hypotheses 49 Lijst van figuren Figuur 1: COSO ERM-raamwerk 5 Figuur 2: Risk Classification System 8 Figuur 3: Het A-B-C-model 10 Figuur 4: Risicocultuur 12 Figuur 5: Leadershipcircumplex 27 Figuur 6: Single- en Double-loop learning 30 VII DEEL 1 INLEIDING Op 15 september 2008 ging de Amerikaanse bank Lehman Brothers ten onder (Van Overtveldt, 2013). Nadat was gebleken dat ook de Amerikaanse overheid niet bereid was de bank uit haar benarde situatie te redden, was ze genoodzaakt haar faillissement aan te vragen. Het was het begin van de ‘Grote Recessie’ die tot op vandaag zijn gevolgen heeft voor de wereldwijde economie. Hoewel Lehman Brothers kan gezien worden als de aanleiding voor de financiële crisis, kende deze meerdere oorzaken. Een fundamentele oorzaak was de ineenstorting van de Amerikaanse huizenmarkt. Voor 2008 waren zo goed als alle Amerikanen, ook niet-kredietwaardige, in staat een hypothecaire lening aan te gaan waardoor de prijzen van de Amerikaanse huizenmarkt ‘boomden’. Deze hypotheken werden vervolgens omgevormd tot obligaties, ook CDO’s (Collaterized Debt Obligations) genaamd en wereldwijd verhandeld. Wanneer echter bleek dat veel Amerikanen niet langer in staat waren hun hypothecaire lening af te betalen, barstte de vastgoedbubbel en viel de huizenmarkt van de Verenigde Staten in elkaar. Dit zorgde ervoor dat ook de obligaties, die hierop betrekking hadden, drastisch in waarde daalden (Acharya&Richardson, 2009). Hierdoor kwamen banken in financiële problemen en waren ze niet langer bereid geld uit te geven aan andere financiële instellingen. De interbancaire markt viel stil. Met als gevolg dat heel wat andere financiële instellingen in de problemen kwamen. De start van een wereldwijde kredietcrisis was een feit (Delarue&Seynaeve, 2010; Erkens, Hung, &Matos, 2012). De kredietcrisis bracht aan het licht dat de minimum kapitaalvereisten, gesteld onder Bazel II onvoldoende waren. Bovendien maakten banken vaak gebruik van achterpoortjes zodat ze de vastgelegde voorwaarden konden omzeilen (Cannata&Quagliariello, 2009). Ook motiveerden de bloeiende markt en de overdadige bonussen werknemers grotere risico’s te nemen, zodat een hogere omzet en winst konden worden gegenereerd (Crotty, 2009). Dit alles creëerde een overvolle emmer, gevuld met problemen, die makkelijk kon overlopen (Van Overtveldt, 2013). Na de financiële crisis werd de aandacht voor ‘Corporate Governance’ wereldwijd verhoogd. Zo ook in België, waar de Commissie ‘Corporate Governance’ besliste om de bestaande Corporate Governance Code 2004 om te vormen. Deze vernieuwde code moet de transparantie van bedrijven bevorderen zodat het ook als buitenstaander mogelijk is een objectieve beoordeling te maken over het bestuur en ‘best practices’ van de onderneming. De code wil eveneens de waarde-creatie op lange termijn bevorderen zodat niet enkel de aandeelhouders van de onderneming maar ook alle stakeholders kunnen genieten van de gecreëerde welvaart (Corporate Governance Commission, 1 2009). Overmatig risicogedrag van financiële instellingen heeft namelijk niet enkel invloed op de schuldeisers, maar ook op spaarders, belastingbetalers en het volledige financiële systeem. Bovendien werd na de financiële crisis het belang van een goed risicomanagementbeleid duidelijk. Financiële instellingen worden daarom sinds 2009 verplicht verschillende comités op te richten, zoals bijvoorbeeld het risicocomité. Dit comité dient de mogelijke risico’s van de onderneming te beheersen (NBB, 2015). Uit het bovenstaande kunnen we afleiden dat het toezicht op financiële instellingen voelbaar verhoogd werd sinds de financiële crisis. Niettegenstaande het aantal regels dat betrekking heeft op de financiële sector nog steeds groeit, blijkt dit geen garantie voor een goed beleid en blijven regelmatig zaken misgaan. Zo wordt gevreesd voor een nieuwe globale recessie in 2016 aangezien economische data een gelijkaardig patroon weergeven zoals die van voor de financiële crisis van 2008. Bijvoorbeeld het toekennen van studentenleningen aan ook niet-kredietwaardige betalers. Daarom veronderstelt men dat ook andere elementen een invloed hebben op het risicogedrag van financiële instellingen. Zo identificeerden Sheedy, Griffin, en Barbour (2015) een negatieve risicocultuur als één van de onderliggende causale factoren van de bankencrisis. Ook de Financial Stability Board duidt de risicocultuur van financiële instellingen aan als één van de hoofdoorzaken van de Grote Recessie. Zij hebben bovendien enkele richtlijnen gepubliceerd die kunnen helpen bij het creëren van een goede risicocultuur (FSB, 2014). Dus hoewel risicocultuur een tamelijk vaag begrip is, zou dit een mogelijke verklaring kunnen bieden waarom financiële instellingen risico’s blijven nemen ondanks de extensieve regulering. Bovenstaande bevindingen verduidelijken het belang van ons onderzoek naar risicocultuur. Het doel van deze masterthesis is dan ook inzicht te verwerven in de verschillende determinanten die de risicocultuur en het risicogedrag van financiële instellingen kunnen beïnvloeden. Wij hopen enkele variabelen te kunnen identificeren die een invloed hebben op een positieve, al dan niet negatieve risicocultuur. Na deze identificatie hopen we zo schade, genomen door overmatig risicogedrag, in te perken. In wat volgt, worden eerst het Enterprise Risk Managementbeleid, de risicocultuur en de financiële instellingen zoals KBC, Crelan of Europabank uitgebreid besproken in de literatuurstudie. Vervolgens bepalen we de onafhankelijke variabelen die een mogelijke invloed kunnen hebben op de risicocultuur van de onderneming. Deze variabelen dragen bij tot de creatie van onze hypothesen. In het empirische gedeelte worden de hypothesen getest en al dan niet weerlegd. We sluiten deze masterthesis af met de resultaten, conclusies, aanbevelingen en beperkingen. 2 DEEL 2 LITERATUURSTUDIE 2.1. Enterprise Risk Management Elke organisatie stelt een aantal doelen voorop en streeft ernaar deze te behalen. Om de doelstellingen te bereiken zal zij hoogstwaarschijnlijk risico’s moeten nemen. Deze risico’s kunnen zowel een invloed hebben op de korte, middellange en lange termijn, alsook op financieel, operationeel en strategisch vlak eveneens op het vlak van management (Airmic, Alarm, &IRM, 2010). De onderneming dient dus een goed beleid uit te bouwen dat risico's op een efficiënte wijze beheerst. Hiervoor kan Enterprise Risk Management gebruikt worden. In wat volgt gaan we dieper in op het concept ERM, bespreken we de verschillende ERM-raamwerken, de risicomanagers, het Risk Classification System en tenslotte de gevaren van ERM. 2.1.1. WAT IS ERM? Enterprise Risk Management behoort samen met interne controle tot de golf van zelfregulerende benaderingen die ontstond tijdens de jaren ’90. Hoewel zij tot éénzelfde golf behoorden, kunnen toch enkele verschillen opgemerkt worden (Arena, Arnaboldi, &Azzone, 2010). Zo benadrukt interne controle het belang van waarden, regels en externe verantwoording en wordt vooral gefocust op de beheersing en controle van interne processen. Daarentegen richt ERM zich niet enkel op interne maar ook op externe ontwikkelingen en wenst zij door te dringen in de gedachtegang van het topmanagement (Arena et al., 2010). Op basis van onderstaande definities kunnen de verschillen eveneens opgemerkt worden. COSO definieert interne controle als “A process, effected by an entity's board of directors, management, and other personnel, designed to provide reasonable assurance regarding the achievement of objectives relating to operations, reporting, and compliance.” (COSO, 2013, p.11). Daarentegen definieert ze ERM als “A process, effected by an entity’s board of directors, management and other personnel, applied in strategy setting and across the enterprise, designed to identify potential events that may affect the entity, and manage risk to be within its risk appetite, to provide reasonable insurance regarding the achievement of entity objectives.” (COSO, 2004, p.2). De belangstelling voor de implementatie van ERM kende zowel interne als externe drijfveren. Deze eerste focussen zich vooral op het verhogen van de aandeelhouderswaarde en de kapitaalefficiëntie. Daarnaast kregen ondernemingen ook te maken met externe risico’s die veroorzaakt werden door de veranderende omgeving waarin ze zich bevonden. Hiervan zijn globalisatie, verhoogde concurrentie en deregulering de bekendste voorbeelden (Liebenberg&Hoyt, 2003). ERM wordt geïntegreerd in de strategie van de onderneming (COSO, 2004) en kan gedefinieerd worden als een proces van plannen, coördineren en controleren van verschillende activiteiten 3 binnen de organisatie om uiteindelijk de kans op ongewenste risico’s te minimaliseren, rekening houdend met de risicobereidheid van de onderneming (Baxter, Bedard, Hoitash, &Yezegel, 2013; Liebenberg&Hoyt, 2003). Deze ongewenste risico’s kunnen geïdentificeerd, gedefinieerd en beheerst worden met behulp van de Raad van Bestuur, het management en eventueel een ‘Chief Risk Officer’. De organisatiecultuur, de leiderschapsstijl van de Raad van Bestuur en het management hebben eveneens een sterke invloed op de implementatie en uitoefening van het ERM-beleid (COSO, 2004). Een ERM-systeem informeert het management zodat het de opbrengsten kan maximaliseren en uiteindelijk de totale waarde van de organisatie kan verhogen, zonder ongewenste risico’s te nemen. Daarnaast helpt het bij het formuleren van de doelen en intenties van de managers die vervolgens gecommuniceerd worden naar de organisatie en zijn stakeholders. Dit is volgens Standard & Poor’s (2007) een cruciaal element bij de bepaling van de kredietevaluatie. In tegenstelling tot traditionele risicosystemen benadert ERM de verschillende risico’s van een onderneming op een holistische of ‘topdown’ manier. Dit houdt in dat risico’s van de verschillende afdelingen niet langer afzonderlijk worden bekeken, maar als één geïntegreerd geheel. Enterprise Risk Management kan dus beschouwd worden als de overkoepelende naam voor de termen ‘corporate riskmanagement’, ‘business riskmanagement’, ‘strategic riskmanagement’, ‘hollistic riskmanagement’ en ‘integrated riskmanagement’ (D’Arcy, 2001). Het implementeren van één geïntegreerd risicobeleid heeft doorgaans een positieve impact op de prestaties van de onderneming, hetgeen voordelig is voor alle stakeholders (Arena et al., 2010; Liebenberg&Hoyt, 2003; Sheedy et al., 2015). 2.1.2. ERM - RAAMWERK Reeds meerdere ERM-modellen werden ontwikkeld waarvan het COSO-model het bekendste is. COSO staat voor ‘The Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission’. Naar aanleiding van schandalen zoals Enron en Worldcom werd duidelijk dat er behoefte was naar een betere ‘corporate governance’ en een effectiever risicomanagement. Een eenduidige risicomanagementstructuur drong zich op. De belangrijkste basisprincipes en concepten dienden in een klare taal en met duidelijke richtlijnen geschetst te worden (COSO, 2006). Als antwoord op deze behoefte werd het ‘COSO-raamwerk’ gecreëerd, dat zich focust op de beheersing en controle van interne en externe risico’s (zie Figuur 1: COSO ERM raamwerk. COSO, 2006). Het COSO ERM-model wordt voorgesteld als een driedimensionale matrix met acht elementen die essentieel zijn voor het bereiken van de strategische, operationele, rapporterings- en managementdoelen. 4 Figuur 1: COSO ERM-raamwerk (COSO, 2006) Het eerste element van het COSO ERM-raamwerk is de interne omgeving. Deze heeft betrekking op de cultuur van de onderneming en hoe men omgaat met risico’s binnen die bepaalde organisatie. De tweede fase is de bepaling van de doelen. Vooraleer een organisatie kan beginnen met het beheersen van risico’s moeten de doelen duidelijk geformuleerd worden. Zij dienen in overeenstemming te zijn met de missie en risicobereidheid van de onderneming. Na het vastleggen van de doelen moeten ook interne of externe gebeurtenissen, die een invloed kunnen uitoefenen op het behalen van de doelstellingen, worden geïdentificeerd. Dit gebeurt tijdens de derde fase, de identificatiefase. In de vierde fase worden de risico’s geanalyseerd en wordt nagegaan hoe deze beheerst moeten worden. Het vijfde element zijn de risicomaatregelen. In deze fase zoekt het management manieren om te reageren op de aanwezige risico’s. Zo kan het management opteren om ze ofwel te vermijden, te accepteren, te verminderen of te delen. Tijdens de zesde fase worden regels en procedures opgesteld en geïmplementeerd zodat risico’s in de toekomst op een efficiëntere manier aangepakt kunnen worden. Het zevende element is informatie en communicatie. Belangrijke informatie moet geïdentificeerd, verzameld en gecommuniceerd worden zodat werknemers weten wat hun verantwoordelijkheden zijn en hoe ze deze moeten uitvoeren. Tenslotte moet het Enterprise Risk Management raamwerk continu gecontroleerd worden en indien nodig aangepast. Dit gebeurt tijdens de laatste fase, ook bewaking genaamd (COSO, 2004). 2.1.3. RISICOMANAGERS Bij de implementatie en instandhouding van het ERM-beleid wordt doorgaans met risicomanagers gewerkt. We onderscheiden vier types. Het eerste type is de risicomanagementspecialist. Deze houdt zich bezig met risico’s die betrekking hebben op één specifiek vakgebied. Voorbeelden van risicomanagementspecialisten zijn financiële risicomanagers of IT-risicomanagers (Arena et al., 2010). 5 Het tweede type is de ‘Chief Risk Officer’ of kortweg CRO. Dit type werd gecreëerd toen risicomanagement meer ingeburgerd was (Liebenberg&Hoyt, 2003). De CRO is verantwoordelijk voor de controle, de implementatie en de uitvoering van het ERM-beleid. Daarnaast helpt hij ook bij het nemen van risicovolle beslissingen. In tegenstelling tot de risicomanagementspecialist houdt hij zich niet bezig met het berekenen van de risico’s, maar heeft hij eerder een raadgevende functie ten opzichte van het management. Het derde type risicomanagers zijn de interne auditors. Zij onderzoeken en evalueren de betrouwbaarheid en efficiëntie van de interne controle binnen de organisatie. Hoewel interne auditors werknemers van de organisatie zijn, moeten zij een onafhankelijke positie innemen opdat zij effectief zouden kunnen werken (De Beelde, 2014). Het vierde en laatste type is de groep van managementaccountants. Zij helpen mee bij de beslissingen van managers en het beheersen van risico’s door het opmaken van budgetten en analyses van prestatieverschillen (Arena et al., 2010). Deze risicomanagers zullen allemaal optreden als verantwoordelijken voor de implementatie en instandhouding van het ERM-beleid. Zij kunnen zowel individueel als gezamenlijk optreden in de organisatie, weliswaar op verschillende tijdstippen. Toch is het van cruciaal belang dat men slechts één hoofdverantwoordelijke aanstelt die een gemeenschappelijke visie uitdraagt. De toewijzing van de verantwoordelijkheid over het ERM-beleid aan interne auditors, managementaccountants, risicomanagementspecialisten of een CRO zal namelijk een grote invloed hebben op de werking van dat beleid. Zij zullen elk vanuit hun eigen vakgebied en volgens hun eigen perceptie handelen, waardoor het beleid bij elk van hen op een andere manier geïmplementeerd en nageleefd zal worden (Arena et al., 2010). Zoals eerder vermeld, wordt de CRO het meest geschikt bevonden voor de controle en leiding over het ERM-beleid (Arena et al., 2010). In tegenstelling tot de andere risicomanagers, zetelt de CRO in de Raad Van Bestuur en zal deze normaliter rechtstreeks rapporteren aan de CEO en CFO. Daarnaast zijn CRO’s doorgaans in het bezit van een hoog diploma, hebben zij grote technische expertise en adequate communicatievaardigheden. Zo kunnen zij andere bestuursleden en werknemers overtuigen van het belang van een ERM-beleid en het risicoprofiel van de onderneming duidelijk communiceren met de andere stakeholders (Liebenberg&Hoyt, 2003). Een organisatie kan eveneens een risicocomité aanstellen om toe te zien op het ERM-beleid. Dit comité moet informatie verstrekken over de potentiële risico’s en deze beheersen. De CRO en risicocomités worden door ondernemingen niet gezien als aparte eenheden maar als één complementair geheel dat samen risico’s beheerst (Liebenberg&Hoyt, 2003). 6 We wensen ook op te merken dat financiële instellingen vaak een compliance manager aanstellen. Deze is verantwoordelijk voor de bescherming van de reputatie en de betrouwbaarheid van de instelling. De compliance manager moet meer bepaald alle wetten en regels die geldig zijn voor de organisatie identificeren en gedragscodes uitwerken. De compliance manager communiceert deze codes met de werknemers, zorgt dat zij deze naleven en treedt bij schending ervan, op de gepaste wijze op. Compliance managers beperken dus vooral het integriteitsrisico van de onderneming (Weber&Fortun, 2005). Hoewel het takenpakket van de compliance manager vergelijkbaar is met dat van de CRO benadrukken we dat deze twee functies niet dezelfde zijn. 2.1.4. RISK CLASSIFICATION SYSTEM Alvorens de organisatie een risicomanagementbeleid kan implementeren, moet evenwel ‘risk awareness’ gecreëerd worden (McConnell, 2013). De organisatie moet zich bewust zijn van de risico’s en deze weten te detecteren en identificeren. Dit wordt ook beaamd door het ‘Institute of International Finance’ (Sheedy&Griffin, 2014, p.4). Dat aangeeft dat het bestuur van de organisatie een brede kijk dient te hebben op de risico’s van de onderneming en duidelijk omschrijft wat hun aard, oorzaak en invloed zijn. Hierbij kunnen ondernemingen gebruik maken van een ‘risk classification system’ (zie Figuur 2: Risk Classification System. Airmic et al., 2010). Een ‘risk classification system’ definieert risico’s door deze neer te schrijven in een rapport, dat elk detail van het risico specificeert. Zo kunnen potentiële risico’s worden opgespoord en beheerst. In dit systeem worden de risico’s doorgaans ingedeeld op basis van financiële controle, operationele efficiëntie, commerciële activiteiten en de reputatie van de onderneming. Zoals bijvoorbeeld de omvang van het risico, het tijdsverloop waarin het risico kan voorkomen, belangrijke stakeholders die erbij betrokken zijn, eventuele verliezen die de organisatie ervaart voorafgaand aan het risico, controlemechanismen die de organisatie heeft opgesteld om het risico te beheersen… Er bestaat echter geen universeel ‘risk classification system’ dat voor elke onderneming toepasbaar is. De selectie en ontwikkeling ervan zal afhangen van de grootte, de complexiteit en de aard van de organisatie (Airmic et al., 2010). 7 1. Naam van het risico 2. Reikwijdte van het risico 3. Oorsprong van het risico 4. Stakeholders 5. Begrenzing van het risico 6. Risicotolerantie/Risicobereidheid 7. Controlemechanismen en Risicobehandeling 8. Mogelijke maatregelen voor verbetering 9. Strategie- en Beleidsontwikkelingen Een kwalitatieve beschrijving van mogelijke gebeurtenissen, hun grootte, hun soort, het aantal en belanghebbenden. Bijvoorbeeld: strategisch, operationeel, financieel, kennisgericht… Wie zijn de stakeholders en wat zijn hun verwachtingen? De gewichtigheid en waarschijnlijkheid van het risico -Het mogelijke verlies en financiële impact van het risico -Value at risk -Waarschijnlijkheid en grootte van de potentiële winsten of verliezen -Doelstellingen(en) voor de risicocontrole en het gewenste prestatieniveau -Nagaan hoe het risico nu wordt beheerst -In welke mate stellen we vertrouwen in bestaande controlemechanismen -Identificeren van procedures voor het monitoren en beoordelen van risico’s Aanbevelingen om toekomstige risico’s te verminderen. Identificatie van de verantwoordelijke voor het ontwikkelen van de strategie en het beleid. Figuur 2: Risk Classification System. (Airmic et al., 2010) 2.1.5. GEVAREN VAN HET ERM-BELEID Niettegenstaande ERM een positieve invloed zal hebben op de risicocultuur van de onderneming, zijn er enkele gevaren aan verbonden. Hoewel verschillende ERM-raamwerken beschikbaar zijn die passende begeleiding en richtlijnen bieden, zoals het COSO-raamwerk, kan een organisatie falen in het correct implementeren van dit beleid (Power, 2009). Indien het beleid bijvoorbeeld danig gebureaucratiseerd is, kan het onmogelijk worden om de regels en structuren te integreren in de bedrijfs- en beslissingsprocessen (Arena et al., 2010). Daarnaast kan het ERM-beleid te letterlijk geïnterpreteerd worden zodat het niet aangepast wordt aan de omgeving waarin de onderneming zich bevindt (Power, 2009). Tenslotte kan verkeerdelijk verondersteld worden dat ERM alle mogelijke risico’s elimineert waardoor slechte prestaties worden vermeden. Hoewel het dergelijke scenario’s probeert te vermijden, blijven slechte resultaten mogelijk (Nocco&Stulz, 2006). Uit het bovenstaande kunnen we concluderen dat een effectief ERM-beleid een significante invloed kan hebben op een positieve risicocultuur. In volgende paragrafen gaan we dieper in op de term ‘risicocultuur’ en het ERM-beleid als onderdeel van een positieve risicocultuur. 8 2.2. Risicocultuur Volgens de culturele historicus Raymond Williams is ‘culture’ een van de moeilijkste woorden uit de Engelse taal (McConnell, 2013). Ook de betekenis van de term ‘risico’ is niet eenduidig bepaald. Wanneer de twee woorden gecombineerd worden, komen we dus tot een nog complexer en vager begrip (McConnell, 2013). Doch proberen we in het volgende deel het begrip risicocultuur te verduidelijken. 2.2.1. WAT IS RISICOCULTUUR? Organisatiecultuur kan volgens Schein (2010, p.18) gedefinieerd worden als ‘een patroon van gedeelde basisveronderstellingen die een groep heeft geleerd bij het oplossen van problemen van zowel externe adaptatie als interne integratie. Dat goed genoeg gewerkt heeft om als gegrond beschouwd te worden. En daarom aangeleerd wordt aan nieuwe leden van de organisatie als de correcte wijze waarop ze zich intern in hun onderlinge relaties en extern in hun relaties met klanten en leveranciers moeten gedragen.’ Risicocultuur maakt deel uit van de algemene organisatiecultuur en wordt net zoals deze beïnvloed door gebeurtenissen uit het verleden en de omgeving waarin de organisatie zich bevindt (FSB, 2014). Risicocultuur spitst zich toe op het vermogen om, om te gaan met onzekerheden en opportuniteiten en komt voor bij elke organisatie, team of groep die actief is in de private, publieke of non-profit sector (IRM, 2012). Risicocultuur beschrijft de gemeenschappelijke waarden, overtuigingen en kennis omtrent risico’s en risicomanagement die gedeeld worden door een groep personen met een gemeenschappelijk doel. Daarnaast beschrijft zij ook de vaardigheden en gedragingen die verwacht, gewaardeerd en ondersteund worden (Sheedy&Griffin, 2014). In complexe ondernemingen is het bovendien mogelijk dat er variatie optreedt tussen de risicoculturen van de verschillende departementen. Dit wordt veroorzaakt door de invloed die individuen op elkaars gedrag hebben wanneer zij samenwerken. Verder moet ook benadrukt worden dat er een verschil is tussen de risicocultuur en de risicobereidheid van een organisatie. In tegenstelling tot de risicocultuur is risicobereidheid niet de manier waarop er met risico’s omgegaan wordt, maar wel het aantal risico’s een onderneming bereid is te nemen om zijn doelstellingen te behalen (Sheedy&Griffin, 2014). Om te begrijpen hoe cultuur en risicocultuur zich in de praktijk vormen, kan gebruik gemaakt worden van het A-B-C-model (IRM, 2012). Dit model maakt een onderscheid tussen drie concepten: ‘Risk Attitude’, ‘Risk Behaviour’ en ‘Risk Culture’. ‘Risk attitude’ beschrijft de houding die een persoon of groep ten opzichte van risico’s heeft. Dit wordt beïnvloed door de risicoperceptie, de wijze waarop mensen risico’s inschatten. Het tweede element is het ‘Risk behaviour’ van een groep of individu. Dit wordt gevormd door de ‘Risk attitude’ en omschrijft de observeerbare, risico-gerelateerde gedragingen die een groep of individu neemt. Deze gedragingen kunnen zowel positief, zoals 9 communicatie en overleg, als negatief zijn, zoals het nemen van impulsieve beslissingen. ‘Risk culture’, tenslotte, wordt gevormd door het herhaaldelijke risicogedrag (‘Risk behaviour’) van een groep, hetgeen hierboven reeds beschreven werd (IRM, 2012). Zowel ‘Risk attitude’ als ‘Risk behaviour’ worden beïnvloed door de cultuur van de organisatie. De drie onderdelen van het A-B-C-model (zie Figuur 3: Het A-B-C-model. Hilson, 2013) vormen dus een cyclus. Bovendien is de cultuur van een organisatie geen constante maar past zij zich continu aan, aan de veranderende omgeving waarin de onderneming actief is (McConnell, 2013). Figuur 3: Het A-B-C-model (Hilson, 2013) Tenslotte is er een verschil, hoe klein ook, tussen risicoklimaat en risicocultuur. Volgens Ehrhart et al. (2014) wordt risicoklimaat beschreven als de gedeelde perceptie van het belang dat werknemers hechten aan risicomanagement. Terwijl risicocultuur de gemeenschappelijke waarden, overtuigingen en kennis omtrent risico’s en risicomanagement beschrijft. Deze laatste definitie toont aan dat beide termen nagenoeg identiek zijn (Sheedy et al., 2015). 2.2.2. HET BELANG VAN RISICOCULTUUR De turbulente marktsituatie, die het gevolg was van de financiële crisis, maakte duidelijk dat het uitgebouwde formele kader en de standaarden voor risicomanagement onvoldoende waren om risico’s efficiënt te beheersen. Ook het gedragsmatige aspect, namelijk de cultuur van de organisatie, blijkt een significante invloed te hebben. Een effectieve ontwikkeling van een consistente risicocultuur binnen de organisatie is dus één van de belangrijkste instrumenten van risicomanagement. Ook ‘The Basel Committee for banking supervision’ (2010) benadrukt het belang van risicocultuur voor een organisatie: “A demonstrated corporate culture that supports and provides appropriate 10 norms and incentives for professional and responsible behavior is an essential foundation of good governance. In this regard, the board should take the lead in establishing the ‘tone at the top’ and in setting professional standards and corporate values that promote integrity for itself, senior management and other employees” (McConnell, 2013, pp.38-39). Het vermogen risico’s te beheersen en zo op lange termijn de doelstellingen te bereiken kan negatief of positief beïnvloed worden door de risicocultuur van de organisatie. Daarom kan de organisatie opteren een risicomanagement te implementeren (cf. Supra 2.1. Enterprise Risk Management). Deze implementatie moet ervoor zorgen dat de risico’s op een positieve manier worden beheerst. Dit heeft doorgaans een positieve invloed op de risicocultuur maar leidt wel niet meteen tot een meer winstgevende organisatie. In de bestaande literatuur maakt men vaak gebruik van de termen ‘efficiënte’, ‘succesvolle’, ‘goede’ of ‘doeltreffende’ risicoculturen enerzijds en ‘ongepaste’, ‘ondoelmatige’ of ‘slechte’ anderzijds (IRM, 2012; Sheedy&Griffin, 2014). Wij opteerden voor de termen ‘positieve’ en ‘negatieve’ risicocultuur en dit gedurende de hele masterproef, om zo verwarring te vermijden. Een positieve risicocultuur heeft logischerwijs betrekking op de eerste vier beschreven termen terwijl een negatieve verwijst naar de laatste. 2.2.3. EEN POSITIEVE RISICOCULTUUR Een positieve risicocultuur is een cultuur waarin een groep of een individu aangespoord en bijgestuurd wordt in het nemen van gewenste risico’s (IRM, 2012). Hierdoor kunnen bijvoorbeeld mogelijke insolventieproblemen of ‘bailouts’ vermeden worden (zie Figuur 4: Risicocultuur. Sheedy et al., 2015). Men gaat er soms verkeerdelijk van uit dat het aantal risico’s in een positieve risicocultuur lager is of dat organisaties minder geneigd zullen zijn risico’s te nemen in vergelijking met organisaties met een negatieve risicocultuur. Dit is evenwel niet correct, ondernemingen met een positieve risicocultuur krijgen ook te maken met risico’s, maar zij gaan hier op een andere manier mee om (Sheedy&Griffin, 2014). Hieronder worden enkele essentiële elementen van een positieve risicocultuur aangehaald (McConnell, 2013): - Een goed beleid waarbij de doelstellingen van de managers overeenstemmen met die van een positief risicomanagement. - Een cultuur waarbij het topmanagement de juiste gedachtegang doorgeeft en bovendien zelf een goede risicocultuur toepast. De werknemers van een organisatie zullen namelijk betere en efficiëntere beslissingen nemen indien zij zich kunnen spiegelen aan het goede 11 risicogedrag van het topmanagement. Dit werkt effectiever dan wanneer men enkel goede gedragsregels omtrent het risicobeleid oplegt. - Het voorzien van een voldoende groot budget voor de implementatie en de in stand houding van de risicocultuur. - Het beschikken over een risicocomité en/of een ‘Chief Risk Officer’ die hun visie overbrengen aan de gehele organisatie. - Een cultuur waarin de werknemers zichzelf en anderen uitdagen. Hierbij is communicatie belangrijk. - De bereidheid en het vermogen juiste vragen te stellen en de vrijheid die men krijgt om negatieve situaties terug in goede banen te leiden, zijn volgens het IIF (2009) ook onmisbare gegevens. Figuur 4: Risicocultuur (Sheedy et al., 2015) Verder zijn transparantie ten opzichte van de stakeholders inzake het nemen van risico’s, de interne controle binnen een organisatie evenals het rapporteren en monitoren van de risico’s belangrijk. Een positieve risicocultuur engageert zich ook in het nastreven van ethische principes. Het leert uit haar fouten en voorgaand slecht risicogedrag. Ze gaat elke uitdaging aan ook al is ze complex. Uit een positieve risicocultuur vloeit doorgaans een sterke organisatiecultuur voort (Sheedy&Griffin, 2014). 12 Mogelijke andere belangrijke factoren voor een positieve risicocultuur zijn (cf. Infra DEEL 3: Het theoretisch kader): - Een hoger aantal onafhankelijke bestuurders, - Een topmanagement dat slechts een relatief klein deel van de aandelen in handen heeft, - De mate van formalisatie, - Een lagere complexiteit van de onderneming, - Een ERM-beleid, - Een effectief beloningssysteem, - De leiderschapsstijl, - De risico-opleiding, - De goede prestatie van de onderneming Een positieve risicocultuur houdt eveneens in dat groepsleden een duidelijk zicht hebben op de vooropgestelde grenzen. Dat goed risicogedrag aangespoord en beloond wordt, in tegenstelling tot slecht of extreem risicogedrag dat moet gesanctioneerd worden. Dat vaardigheden omtrent risicomanagement aangestuurd en verder ontwikkeld worden (IRM, 2012). En tenslotte dat de leden van de organisatie elkaar aanmoedigen en goed samenwerken maar gefocust blijven op hun eigen taken en verantwoordelijkheden (Sheedy&Griffin, 2014). Financiële instellingen opereren in een risicovolle en complexe industrie. Hierdoor worden zij vaak geconfronteerd met risico’s. Werknemers van financiële instellingen moeten zich dus bewust zijn van het voorkomen van deze risico’s, de gevolgen van hun risicogedrag kunnen inschatten en bovendien de geschikte capaciteiten bezitten om te kunnen omgaan met deze risico’s. Ondanks zij de functie van een CRO niet beoefenen of niet zetelen in het risicocomité. Verder moeten de werknemers de risico’s op een correcte manier monitoren en communiceren met hun verantwoordelijken (McConnell, 2013). Een positieve risicocultuur zal dit gedrag aanmoedigen, een negatieve risicocultuur daarentegen niet. 2.2.4. EEN NEGATIEVE RISICOCULTUUR Het is ook mogelijk dat organisaties een negatieve risicocultuur hebben. Dit houdt in dat er zowel te weinig risico’s, waardoor er niet wordt ingegaan op opportuniteiten, alsook excessieve risico’s worden genomen. Dit laatste is vaak het geval bij financiële instellingen. Organisaties met een negatieve risicocultuur voldoen niet aan de bovenstaande vermelde factoren uit paragraaf ‘2.2.3. Een positieve risicocultuur’. Zo voeren zij activiteiten uit tegen de principes van het beleid met ongewenste resultaten tot gevolg (Sheedy&Griffin, 2014). 13 Andere karakteristieken van een negatieve risicocultuur zijn (Sheedy&Griffin, 2014; Sheedy et al., 2015; McConnell, 2013): - Manipulatie, - Overdreven zelfzekerheid, - Gokken, - Angst hebben voor slecht nieuws, - Passiviteit, - Ongeïnteresseerdheid, - Ontkenning van slechte omstandigheden of slechte beslissingen, - Falen in het verbeteren van slecht risicogedrag, - Fouten in het systeem, - Het onvoldoende definiëren van risico’s, - Het nemen van risicovolle beslissingen die niet onderbouwd of in overeenstemming zijn met de vooropgestelde KPI’s, - … KPI’s of Kritische Prestatie Indicatoren worden gebruikt bij het meten van prestaties, zowel van de organisatie als van een groep werknemers. Deze moeten transparant en duidelijk gedefinieerd zijn en geven aan in welke mate de vooropgestelde doelstellingen bereikt werden. Daarnaast mag de complexiteit van een gedeelde risicocultuur niet verwaarloosd worden. Individuen die vaak met elkaar communiceren, ontwikkelen namelijk een gedeelde mening over hoe met risico’s omgegaan moet worden. Hierdoor vormt zich een bepaald risicoklimaat in hun (sub)groep (Sheedy et al., 2015), in paragraaf ‘2.1.2. ERM-Raamwerk’ werd reeds gewezen op het kleine verschil tussen risicocultuur en risicoklimaat. Met andere woorden, in grote organisaties zoals een financiële instelling kunnen verschillende subculturen gecreëerd worden. Dit verhindert het vormen van een algemene risicocultuur en maakt het uitvoeren van een effectief risicomanagement nog complexer. Volgens het ‘Institute of Risk Management’ (2012) is het mogelijk om de risicocultuur van een organisatie te wijzigen. Dit kan enkel indien men een duidelijk beeld heeft van de huidige en de gewenste risicocultuur, de doelcultuur genaamd. Het wijzigen van een organisatiecultuur vergt veel tijd en inzet van het management. Om de cultuur op een positieve manier te wijzigen, is het van belang dat het management erin slaagt de correcte gedachtegang over te brengen. Wanneer dit niet lukt, kunnen negatieve beslissingen of ongewenste risico’s worden genomen. Hetgeen leidt tot de creatie van een negatieve risicocultuur. Een duidelijk voorbeeld hiervan is de financiële crisis van 2008. Het overdragen van een foutieve gedachtegang lag grotendeels aan de basis, waardoor heel wat financiële instellingen grote risico’s namen (McConnell, 2013). 14 2.3. Financiële Instellingen Daar ons onderzoek zich focust op financiële instellingen, lijkt het ons relevant even stil te staan bij welke ondernemingen onder deze noemer vallen, welke regels en wetten op hen van toepassing zijn en welke gevolgen de financiële crisis voor hen heeft gehad. We wensen te benadrukken dat we niet enkel rekening hielden met de grootste banken en verzekeringsmaatschappijen van België zoals ING of KBC. Ook kleinere financiële instellingen zoals Europabank of Nagelmackers, maken deel uit van onze studie. Deze laatstgenoemde zijn in hoofde vaak niet-significante instellingen waarvan het balanstotaal niet meer dan 3 miljard euro bedraagt (NBB,2015). 2.3.1. WAT ZIJN FINANCIËLE INSTELLINGEN? De financiële sector wordt door het NBB (s.d.) als volgt omschreven: “De sector financiële instellingen bestaat uit alle vennootschappen en quasi-vennootschappen met als hoofdfunctie financiële intermediatie en/of het verlenen van financiële hulpdiensten”. Onder deze definitie vallen dus zowel banken, verzekeraars, beleggingsinstellingen en effecteninstellingen. In deze uiteenzetting voeren we een specifiek onderzoek naar deze ondernemingen (Tison, 2013). Financiële instellingen, en dan vooral banken, hebben een belangrijke economische en maatschappelijke rol. Zij zijn verantwoordelijk voor hun stakeholders en moeten de stabiliteit van het gehele financiële systeem en de algemene welvaart in stand houden. Daarom worden financiële instellingen aan enkele specifieke governance– en organisatieregels onderworpen. Op die manier kunnen toezichthouders meer vertrouwen stellen in de interne controleprocessen van de instelling en zullen ze hun toezicht op basis van dit formele kader afstemmen. Zo kan men met een grotere zekerheid een oordeel vellen over de continuïteit van de onderneming (Tison, 2013). 2.3.2. INTERNE CONTROLE Zoals reeds eerder vermeld (cf. Supra 2.1.1. Wat is ERM?) bestaat interne controle uit meerdere componenten die er samen voor zorgen dat de onderneming degelijk beheerst wordt. De interne controle van banken in België is sterk gereglementeerd door de ‘Wet Bankwet’ gecreëerd op 22 maart 1993. Deze wet bepaalde dat banken dienen te beschikken over een passende administratieve en boekhoudkundige organisatie en adequate interne controleprocedures. De oorspronkelijke wet dient als basis voor de huidige reglementering van banken. Deze werd namelijk doorheen de tijd uitgebreider en gedetailleerder, met als resultaat een omvangrijke set van regels en procedures die de ‘internal governance’ van de financiële instellingen bepalen (Tison, 2013). Tientallen jaren geleden werden reeds de eerste bancaire protocollen bepaald waarin de normen van het bestuur van financiële instellingen werden vastgelegd. De invoering van de circulaire (omzendbrief) omtrent de prudentiële verwachtingen van de CBFA inzake deugdelijk bestuur van financiële instellingen maakte een einde aan deze protocollen (Tison, 2013; Wymeersch, 2007). De 15 circulaire werd opgemaakt in 2007 door de toenmalige CBFA, nu FSMA genaamd. In dit document werd ondermeer een Internal Governance Memorandum bepaald. De circulaire was een belangrijke stap voor de verdere regulering van de organisatie- en governance vereisten ten aanzien van financiële instellingen. Door middel van deze circulaire werden de bestaande toezichtregels, aanbevelingen en ‘best practices’ die in verband stonden met deugdelijk bestuur samengebracht en duidelijk geordend (Tison, 2013). Ze verplicht financiële instellingen een Internal Governance Memorandum op te maken waarin de structuur en de organisatie van de onderneming en de toepassing van de algemene beginselen worden beschreven. Eenmaal de financiële instelling het Internal Governance Memorandum heeft opgesteld, moet dit voorgelegd worden aan de toezichthouder die het beoordeelt op basis van de vastgelegde voorwaarden in de Internal Governance-circulaire (Tison, 2013). 2.3.3. NATIONALE GEVOLGEN FINANCIËLE CRISIS In 2009 toonde het Committee of European Banking Supervisors (CEBS) aan dat een zwakke interne controle één van de onderliggende oorzaken was van de financiële crisis van 2008. Dit had betrekking op zowel het toezicht van de Raad van Bestuur, het risicomanagement en de interne controle. Zo waren de commerciële producten die deze financiële instellingen verkochten vaak danig complex waardoor de interne controle van de onderneming het risico niet naar behoren kon inschatten (Tison, 2013; DNB, 2010). Na dit onderzoek was het dan ook niet onbegrijpelijk dat er een grote vraag was van politici en toezichthouders naar meer controle, toezicht en een verbod op het commercialiseren van een aantal complexe producten. Tevens vroeg men het bestaande bancaire model aan te passen naar een minder risicovol. Zo opteerde men om bepaalde activiteiten afzonderlijk te beheren en een splitsing tussen zaken- en depositobanken te maken (Tison, 2013). Daarnaast werden verschillende nieuwe wetten ingevoerd die betrekking hebben op de zwakheden in de interne controle. Zoals wetten over het beloningsbeleid en het overheidsingrijpen in het bestuur van financiële instellingen (Tison, 2013). De originele bancaire protocols bepaalden reeds dat banken een duidelijke splitsing moeten maken tussen de Raad van Bestuur en het directiecomité. Het directiecomité bestaat bij kredietinstellingen enkel uit bestuurders. Hetgeen noodzakelijk is voor een duidelijke en vlotte communicatiedoorstroming tussen het directiecomité en de Raad van Bestuur evenals het verzekeren van collegialiteit en toegang tot beleidsinformatie (NBB, 2015). Binnen het bestuur van de financiële instelling moet een onderscheid gemaakt worden tussen drie functies: de managementfunctie, de toezichtfunctie en de beleidsfunctie. Deze splitsing creërt een transparante beleidsstructuur die een doeltreffend en voorzichtig beleid garandeert (NBB, 2015). 16 Terwijl het directiecomité belast wordt met de algemene leiding van de onderneming, wordt het beleid van de onderneming toevertrouwd aan de Raad van Bestuur. De toezichtfunctie is de taak van de niet-uitvoerende bestuurders, zoals bijvoorbeeld het auditcomité (Tison, 2013; Van den Berghe, 1999). Sinds 2008 worden financiële instellingen ertoe verplicht een auditcomité op te richten binnen de Raad van Bestuur (Wet van 17 december 2008, inzonderheid tot oprichting van een auditcomité in de genoteerde vennootschappen en de financiële ondernemingen). Dit comité heeft een adviserende bevoegdheid en geeft de Raad van Bestuur onafhankelijke adviezen en redelijke zekerheid over de adequaatheid en doelmatigheid van het risicomanagement, de interne controle en governance van de onderneming. Het auditcomité is samengesteld uit niet-uitvoerende bestuursleden waarvan minstens één persoon onafhankelijk dient te zijn (Tison, 2013). Zoals eerder vermeld waren excessieve beloningen medeoorzaak voor het overdreven risicogedrag van medewerkers van financiële instellingen (cf. Supra DEEL 1 Inleiding). Hetgeen een factor was voor het ontstaan van de financiële crisis. Dit toonde aan dat er nood was aan een duidelijker en strikter beloningsbeleid. Daarom werden in de naloop van de financiële crisis meerdere richtlijnen ontwikkeld waarin gesteld werd dat vergoedingspakketten zo gestructureerd dienen te worden dat ze niet tot buitensporige risico's leiden. Bovendien moet de vergoeding ervoor zorgen dat het kortetermijn denken vermeden wordt. Ondernemingen moeten dus gebruik maken van een effectief beloningssysteem (cf. Infra 3.3.1. Het Beloningssysteem). Zo zijn er regels gecreëerd voor de verhouding tussen de vaste en variabele vergoeding, de samenstelling van die variabele vergoeding, het pensioenbeleid, ontslagvergoedingen... De bovenstaande richtlijnen hebben vooral betrekking op leden van de onderneming die een significante invloed kunnen uitoefenen op het risicoprofiel van de onderneming. Om de controle op het beloningsbeleid van een onderneming uit te oefenen, werden financiële instellingen verplicht een remuneratiecomité, risicocomité en benoemingscomité op te richten binnen de Raad van Bestuur (NBB, 2015; Tison, 2013). Het remuneratiecomité bestaat, zoals het auditcomité, uitsluitend uit nietuitvoerende bestuurders, waarvan de meerderheid onafhankelijk dient te zijn (Art.7, Paragraaf 2 van de Wet van 6 april 2010 tot versterking van het deugdelijk bestuur bij de genoteerde vennootschappen en de autonome overheidsbedrijven en tot wijziging van de regeling inzake het beroepsverbod in de bank- en financiële sector). Het risicocomité van een financiële instelling is belast met de beheersing van de mogelijke risico’s. Ieder lid van dit comité dient te beschikken over een goed inzicht in complexe maar relevante materies. Het risicocomité bepaalt de risicostrategie en -tolerantie van de onderneming. Daarnaast gaat het comité het tariefbeleid ten aanzien van de cliënten na en onderzoekt het of de risico’s van 17 producten weerspiegeld worden in hun prijs. Tenslotte evalueert het risicocomité de variabele beloning die wordt toegekend aan werknemers zodat excessief risicogedrag vermeden wordt (NBB, 2015). Het laatste comité dat dient opgericht te worden is het benoemingscomité. Dit comité oordeelt onder andere over het nodige kennisniveau, de onafhankelijkheid en de betrokkenheid van elke bestuurder. De voorgaande vier comités dienen enkel afzonderlijk te worden opgericht bij significante financiële instellingen. Dit zijn ondernemingen waarvan het balanstotaal meer dan 3 miljard bedraagt. Wanneer de onderneming over een beperkt risicoprofiel beschikt, hoeft zij geen remuneratie- en benoemingscomité op te richten, mag het audit- en risicocomité samengevoegd worden en wordt de Raad van Bestuur met de overige taken belast (NBB, 2015). 2.3.4. EUROPESE GEVOLGEN FINANCIËLE CRISIS Niet alleen op nationaal niveau werden maatregelen getroffen om bovenstaand aangehaalde risicopraktijken te vermijden, ook in de Europese regelgeving werden grondige aanpassingen doorgevoerd. Eén van de voornaamste veranderingen vond plaats op 4 november 2014. Die dag werd de Europese Centrale Bank aangeduid als toezichthouder van alle als groot geclassificeerde banken. Dit zijn de 120 grootste financiële instellingen die actief zijn in de Eurozone. De ECB nam deze taak over van de nationale toezichthouders. Dit heet het gemeenschappelijke toezichtmechanisme. De verschuiving van de controle wordt gezien als één van de belangrijkste momenten sinds de oprichting van de Europese Bankenunie. Deze bankenunie is gebaseerd op drie pijlers: het Europese toezicht op de banken, de Europese aanpak van banken in nood en een Europees depositogarantiestelsel (ECB, 2014). De eerste pijler wordt uitgevoerd door de ECB zelf. Zij houdt toezicht over de als groot geclassificeerde banken en moet voorkomen dat deze ondernemingen financiële problemen krijgen. Hierbij maakt de ECB gebruik van stresstesten die jaarlijks plaatsvinden. Wanneer een bank faalt voor deze test is zij verplicht de aanwijzingen van de ECB op te volgen. Bij het niet opvolgen van deze aanwijzingen, krijgt de ECB de bevoegdheid de bank te straffen door middel van hoge boetes. Deze kunnen oplopen tot 10 procent van de omzet van de bank. De nationale toezichthouders blijven belast met het toezicht over de kleinere banken (ECB, 2014). De tweede pijler van de bankenunie is het ‘Single Resolution Mechanism’. Dit is een Europees afwikkelings- of resolutiemechanisme voor banken die financiële problemen hebben. Hierin wordt bepaald hoe zij kunnen gered of ontmanteld worden en wie moet opdraaien voor de daarbij komende kosten (ECB, 2014). 18 De laatste pijler tenslotte, is het depositogarantiestelsel (DNB, 2010). Dit dient om de tegoeden van de spaarders te beschermen indien de financiële instelling haar terugbetalingen niet langer kan nakomen. Gedurende de laatste jaren werden de dekkingsniveaus van de verschillende nationale depositogarantiestelsels binnen Europa beter op elkaar afgestemd. Deze bedraagt momenteel 100 000 euro. Elk land moet deze garantie afzonderlijk kunnen waarmaken. Het depositogarantiestelsel moet voorkomen dat mensen massaal hun spaargelden weghalen van banken, uit angst hun spaartegoeden te verliezen, waardoor ze de financiële stabiliteit in het gedrang brengen. We wensen te benadrukken dat in deze uiteenzetting slechts enkele veranderingen uit de wetgeving na de financiële crisis beschreven werden. Dit louter en alleen om aan te tonen dat de financiële crisis een invloed heeft gehad op de interne beheerscontrole van financiële instellingen (Tison, 2013). 19 DEEL 3 HET THEORETISCH KADER In het derde deel van deze uiteenzetting bespreken we het theoretisch kader van ons onderzoek. Op basis van de literatuurstudie vonden we enkele, naar onze mening, interessante determinanten die mogelijks een invloed hebben op de risicocultuur van de onderneming. Door middel van bestaande theorieën en eerder uitgevoerde studies, kwamen we tot de volgende negen hypotheses. Het eerste deel van dit theoretisch kader focust zich op de ‘corporate governance’ kenmerken. ‘Corporate governance’ kan gedefinieerd worden als het hebben van een deugdelijk bestuur waar verantwoordelijkheidsgevoel, een goed management, controle en transparantie over het beleid, de prestatie en de leiding van de onderneming centraal staan. Dit moet stakeholders in staat stellen het bestuur en ‘best practices’ van de onderneming objectief te beoordelen (Corporate Governance Commission, 2009). Vervolgens worden in 3.2. en 3.3. mogelijke invloeden van enkele organisatiestructuurkenmerken en managementkarakteristieken op de risicocultuur nagegaan. 3.1. ‘Corporate governance’ kenmerken 3.1.1. DE RAAD VAN BESTUUR De Raad van Bestuur is het leidinggevend orgaan van de organisatie dat onder toezicht staat van de Algemene Vergadering. De Raad van Bestuur kan bestaan uit zowel actieve bedrijfsleiders, vertegenwoordigers van minderheidsaandeelhouders, leden van het directiecomité alsook onafhankelijke bestuurders (Degroof, 2014; ECB, 2015). Een onafhankelijke bestuurder is iemand die een louter zakelijke relatie heeft met de financiële instelling. Dit houdt in dat hij geen bestaande of ex-werknemer is van de onderneming alsook geen familiale banden heeft met andere leden van de Raad van Bestuur. Bovendien mag hij naast het zetelen in de Raad van Bestuur geen enkele andere zakelijke relatie hebben met de organisatie (Degroof, 2014). Een onafhankelijke bestuurder heeft vaak expertise in een ander vakgebied dan het financiële of toegang tot informatie in tegenstelling tot het management. Zij kunnen het management dus begeleiden op niet ervaringsgerichte of niet kennis gebonden vlakken. Hetgeen een grote meerwaarde kan zijn voor de organisatie (Van Den Berghe, 1999). De Raad van Bestuur is belast met de strategische leiding van de onderneming. Zo moet hij gekwalificeerde managers aanduiden, lange-termijndoelstellingen vooropstellen en nagaan of deze worden behaald. Hij bewaakt met andere woorden de continuïteit van de onderneming. De Raad van Bestuur speelt dus een belangrijke rol in het beperken van de agency kosten, die het gevolg zijn van de splitsing in de leiding en eigendom van de onderneming (Van Den Berghe, 1999). Hij wordt beschouwd als het hoogste niveau van interne controle binnen de organisatie en maakt, zoals 20 bepaald door Basel II, deel uit van het risicomanagement (BCBS, 2005). De Algemene vergadering der Aandeelhouders stelt dan ook de Raad van Bestuur samen. Reeds meerdere onderzoeken gingen de invloed na van het aantal onafhankelijke bestuurders op de prestatie van de onderneming. Zo toonde Weisbach (1988) aan dat indien de Raad van Bestuur hoofdzakelijk is samengesteld uit onafhankelijke bestuurders, dit een positieve invloed heeft op de prestatie van de onderneming. Toch worden deze bevindingen niet door iedereen ondersteund. Bhagat & Black (2001) onderzochten, naar aanleiding van het Enron-schandaal, de invloed van het aantal onafhankelijke leden op de prestatie van de onderneming. Hoewel de Raad van Enron voor 80% uit onafhankelijke bestuurders bestond, heeft dit niet geholpen de onderneming te behoeden voor overmatig risicogedrag. Hun onderzoek vond geen significant verband tussen de prestatie van de onderneming en het aantal onafhankelijke leden. Ook Pathan (2009) bestudeerde de invloed van de samenstelling van de Raad van Bestuur. Hij vond dat sterke Raden een invloed hebben op het risicogedrag van financiële instellingen. Sterke Raden van Bestuur zijn kleine Raden met een groter aantal onafhankelijke leden en minder beperkende aandeelhoudersrechten. Hieruit bleek dat kleine Raden van Bestuur en Raden van Bestuur waarbij de aandeelhouders minder beperkende rechten hebben, meer geneigd zijn ongewenste risico’s te nemen. Hetgeen overeenstemt met de onderzoeken van Cheng (2008) en Huang&Wang (2014). Wanneer de Raad van Bestuur bovendien dezelfde belangen als de aandeelhouders nastreeft, wordt zijn risicogedrag versterkt aangezien de aandeelhouders van financiële instellingen vaak een ‘moral hazard’ probleem hebben (cf. Infra 3.1.2. De eigenaarsstructuur). Daarentegen toonde het onderzoek van Pathan (2009) ook aan dat het aantal onafhankelijke leden, in tegenstelling tot een kleine Raad en minder beperkende aandeelhoudersrechten, een positieve invloed heeft op het risicogedrag van de financiële instelling. Daar zij veel belang hechten aan hun eigen reputatie worden onafhankelijke leden vaak aanzien als de enigen die in staat zijn het management te monitoren en te begeleiden. Bovendien staan ze los van de aandeelhouders en proberen ze zich, in overeenstemming met de wetgeving, te gedragen om rechtszaken te vermijden. Hierdoor komen ze conservatiever over en zijn ze minder geneigd risico’s te nemen (Pathan, 2009). Bovenstaande bevindingen tonen aan dat de samenstelling van de Raad van Bestuur een impact kan hebben op het beleid van de onderneming. Daarom gaan wij na of het aantal onafhankelijke leden van de Raad van Bestuur een invloed heeft op de risicocultuur van een financiële instelling. We veronderstellen dat een hoger percentage onafhankelijke leden zal leiden tot minder buitensporige risico’s en bijgevolg ook tot een positievere risicocultuur. 21 Hypothese 1: Hoe meer onafhankelijke leden er zetelen in de Raad van Bestuur van een financiële instelling, hoe positiever de risicocultuur van deze financiële instelling. 3.1.2. DE EIGENAARSSTRUCTUUR Een tweede variabele die we opnemen in ons onderzoek is “ownership structure”. Zoals de principaalagenttheorie aantoont, zijn er tegenstellingen tussen de eigenaars van de organisatie (de aandeelhouders) en het management dat instaat voor het dagelijkse bestuur van de organisatie. Deze tegenstellingen kunnen onderverdeeld worden in twee categorieën. Enerzijds kunnen er conflicten ontstaan op het vlak van de bepaling en het behalen van lange-termijndoelstellingen. Anderzijds kunnen er zich conflicten voordoen op het vlak van hun houding ten opzichte van risico’s en het aantal risico’s dat aanvaardbaar is (Eisenhardt, 1989; “Investopedia.com”, s.d). In dit onderzoek focussen we ons op de tweede tegenstelling. Overmatig of negatief risicogedrag door de aandeelhouders van financiële instellingen kan verklaard worden aan de hand van enkele stimuli, bijvoorbeeld de aanwezigheid van het depositogarantiestelsel. Dit stelsel geeft de spaarders van een financiële instelling die in gebreke blijft, het recht op een waarborg tot 100.000 euro (“Febelfin.be”, s.d.). Hierdoor zullen de aandeelhouders zich minder persoonlijk verantwoordelijk voelen wanneer overmatige risico’s tot verlies leiden. Een tweede stimulus is het ‘too big to fail’ principe (Pathan, 2009). Wanneer organisaties zoals financiële instellingen danig groot zijn, kan de overheid deze niet failliet laten gaan en biedt zij financiële steun. Dit principe moet sinds 2008 echter bijgesteld worden met ‘Lehman Brothers’ als grote voorbeeld. De Amerikaanse overheid kwam niet tussen in het nakende faillissement van Lehman Brothers, met alle gevolgen van dien. Deze twee stimuli leiden tot de creatie van ‘moral hazard’. Dit betekent dat aandeelhouders bereid zijn overmatige risico’s te nemen omdat ze veronderstellen geen rechtstreekse gevolgen te ondervinden van hun daden. Tegenover het ‘moral hazard’ principe staat het risicogedrag van de managers, die meer risicoafkerig zijn. Zij willen vooral hun werk niet verliezen en hun reputatie niet schaden. Daarom zullen zij er bijvoorbeeld voor kiezen te investeren in risicoloze projecten. Dit in tegenstelling tot de aandeelhouders. Zij prefereren investeringen in risicovolle projecten aangezien deze grotere winsten tot gevolg kunnen hebben (Pathan, 2009). De aandeelhouders willen echter dat managers in hun belang handelen. Daarom voegen ze vaak een hoeveelheid aandelen van de onderneming toe aan de verloning van de managers zodat hun preferenties en interesses congrueren. Er kan een onderscheid gemaakt worden tussen organisaties waarbij de managers een groot deel van de aandelen in handen hebben (‘stockholder controlled firms’) en organisaties waarbij de managers slechts een relatief klein deel van de aandelen in handen hebben (‘managerially controlled firms’). Het onderzoek van Saunders, Strock, &Travlos (1990) toonde reeds aan dat ‘stockholder controlled 22 firms’ risicovoller gedrag vertonen dan ‘managerially controlled firms’. Ook het onderzoek van Pathan (2009) bevestigt dit verband. Op basis van de voorgaande resultaten nemen wij aan dat er een verschil in risicocultuur zal zijn tussen ‘managerially controlled firms’ en ‘stockholder controlled firms’. We veronderstellen meer bepaald dat deze laatste een negatievere risicocultuur zullen kennen. Hypothese 2: ‘Managerially controlled firms’ kennen een positievere risicocultuur in vergelijking met ‘stockholder controlled firms’. 3.2. Organisatiestructuurkenmerken 3.2.1. FORMALISATIE Formalisatie kan gedefinieerd worden als de mate waarin de verschillende functies van werknemers gestructureerd zijn en de taakuitvoering begeleid wordt door middel van neergeschreven regels en procedures (Hall, Johnson, &Haas, 1967). Een organisatie kan bijvoorbeeld specifieke procedures invoeren voor het geven van toestemmingen, het verkrijgen van middelen en het overdragen van bevoegdheden. Formalisatie is een belangrijk hulpmiddel om eenheid, gelijkheid en duidelijke werkwijzen in de organisatie te creëren. Vooral dit laatste is van belang. Door middel van procedures vast te leggen, worden werknemers gedwongen op uniforme wijze te handelen waardoor overbodige stappen en mogelijke fouten vermeden worden. Formalisatie heeft echter ook enkele nadelen. Zo kan het een rem zetten op de flexibiliteit en innovativiteit van de werknemers (Daft, 2007) hetgeen een gevaar is voor de toekomst van de organisatie. Formalisatie geeft de mate van controle weer die opgelegd wordt door het management. Hoe groter de mate van formalisatie, hoe groter de controle binnen een organisatie. Dit zal ervoor zorgen dat werknemers minder beslissingsvrijheid krijgen zodat zij minder ongewenste of buitensporige risico’s kunnen nemen (Buchanan, 1975). Doch is de invloed van formalisatie op de risicocultuur nog niet eenduidig bepaald. Overdreven formalisatie creëert stugge ondernemingen die te traag inspelen op nieuwe opportuniteiten. Dit kan problemen veroorzaken in de snel veranderende wereld waarin we ons vandaag bevinden. Deze problemen kwamen duidelijk naar voren bij de trage levering van noodhulp door de Amerikaanse overheid na de orkaan ‘Andrew’ (Daft, 2007, pp.273-274). Zoals eerder vermeld wordt formalisatie gemeten aan de hand van het aantal neergeschreven procedures in de organisatie. Met procedures bedoelen we de manier waarop een proces moet verlopen, bepaald door de organisatie, of met andere woorden: “Whatever situation arises, we have 23 procedures to follow in dealing with it.” (Bozeman&Kingsley, 1998). Hoe meer neergeschreven procedures, hoe groter de mate van formalisatie. Hypothese 3: De mate van formalisatie zal een invloed hebben op de risicocultuur van de financiële instelling. 3.2.2. DE COMPLEXITEIT VAN DE ONDERNEMING Aangezien er nog geen studies bestaan over het verband tussen de risicocultuur en complexiteit van organisaties halen we ‘de basis’ voor deze hypothese uit de grotere risico’s die verbonden zijn met het voltooien van megaprojecten. Deze projecten kennen een hoge complexiteit door onder andere de vele belanghebbenden en cultuurverschillen. Hierbij merken we de gelijkenissen met complexe ondernemingen op, waar vaak cultuurverschillen worden vastgesteld tussen verschillende departementen (cf. Supra 2.2.4. Een negatieve risicocultuur). Daarnaast gaan dergelijke projecten gepaard met hoge kosten wat de druk op de ontwikkelaars vergroot en extra stress creëert (Kardes, Ozturk, &Cavusgil, 2013). De risico’s die aan megaprojecten verbonden zijn, zijn groot. Vaak falen ze omwille van een slechte coördinatie, inefficiënt gebruik van middelen of overdreven risicogedrag van de projectleiders (Kardes et al, 2013). Daarenboven is het voor complexe organisaties moeilijker een goed geïntegreerd informatiesysteem te ontwikkelen. Het groter aantal materialistische fouten, voorkomend in de jaarrekening van deze ondernemingen, is hier een bewijs van (Doyle, Ge, &McVay, 2006). Materialistische fouten zijn grove fouten die de beoordeling van de jaarrekening kunnen beïnvloeden (De Beelde, 2014, pp. 113-117). Doch, volgens het COSO-raamwerk, is het hebben van een effectief informatiesysteem één van de noodzakelijke elementen om een goed intern beheersingssysteem te implementeren (Airmic et al., 2010). De interne beheersing bij deze complexe organisaties zal dus lager zijn in vergelijking met andere organisaties. Hoewel er nog geen eenduidig verband bestaat tussen de risicocultuur en de complexiteit van ondernemingen wijzen voorgaande voorbeelden op de risico’s en problemen die complexe projecten en organisaties met zich meebrengen. Daarom veronderstellen wij dat de complexiteit van de onderneming een invloed zal hebben op de risicocultuur. De complexiteit van de onderneming wordt gemeten aan de hand van het aantal verschillende bedrijfseenheden (Doyle et al., 2006; Hall et al., 1967; Wang&Von Tunzelman, 2000). Hoe groter dit aantal, hoe hoger de complexiteit. Hypothese 4: Hoe hoger de complexiteit, hoe negatiever de risicocultuur van deze instelling. 3.2.3. DE IMPLEMENTATIE VAN EEN ERM-BELEID Een recente ontwikkeling in de beheersing van risico’s, is ‘Enterprise Risk Management’. In tegenstelling tot traditionele risicomanagementsystemen zoals ‘hedging’ en assurantie, beschouwt 24 ERM de risico’s niet langer afzonderlijk maar op een geïntegreerde en holistische manier. Bovendien wordt ERM geïmplementeerd in de strategie van de organisatie zelf. Hierdoor kan ze sneller inspelen op operationele, krediet gerelateerde en strategische risico’s en kan ze ook beter afgewogen beslissingen nemen (cf. Supra 2.1. Enterprise Risk Management). Dit zal niet alleen leiden tot een hogere aandeelhouderswaarde, een stabielere opbrengstenstroom en een hogere kapitaalefficiëntie maar heeft ook tot gevolg dat de risico’s op een efficiëntere manier kunnen worden aangepakt (Liebenberg&Hoyt, 2003; Power, 2005). Om de implementatie en de uitvoering van ERM goed te laten verlopen, is er nood aan een persoon of een groep van personen die verantwoordelijk is voor de coördinatie van het ERM-beleid. Zij staan in voor het identificeren, inschatten en rapporteren van de risico’s aan het management. Daarnaast moeten ze de behaalde resultaten en doelstellingen communiceren met de Raad van Bestuur (Liebenberg&Hoyt, 2003; Power, 2005). Voorbeelden hiervan zijn de ‘Chief Risk Officers’ of de risicocomités. We beschouwen de aanduiding van een CRO of de oprichting van een risicocomité als aanwijzing van het bestaan van een ERM-beleid. Wel moet hier met voorzichtigheid gehandeld worden. Indien er geen CRO of risicocomité wordt aangeduid wil dit niet zeggen dat de onderneming geen ERM–beleid heeft geïmplementeerd. Doch is dit de eenvoudigste methode om de aanwezigheid van een ERM– beleid na te gaan. Hypothese 5: Financiële instellingen die een ERM-beleid hebben geïmplementeerd, kennen een positievere risicocultuur dan organisaties die dit niet hebben gedaan. 3.3. Managementkarakteristieken 3.3.1. HET BELONINGSSYSTEEM Reeds vele jaren worden managers van financiële en andere instellingen beloond op basis van het behalen van doelstellingen. Hierbij maken ondernemingen vaak gebruik van een beloningssysteem. Dit is het geheel van bepalingen en middelen dat werknemers moet motiveren inspanningen te leveren zodat vooropgestelde objectieven behaald worden. Bij een beloningssysteem worden de prestatiemaatstaven en doelstellingen vergeleken met de bereikte resultaten. Bij het bereiken van de doelstellingen wordt hieraan een beloning gekoppeld (Bebchuk, Cohen, &Spamann, 2009). Een beloningssysteem, ook wel extrinsieke motivatie genaamd, kan uit twee soorten beloningen bestaan. Enerzijds is er de financiële beloning. Hier wordt een onderscheid gemaakt tussen een vast gedeelte, zoals opslag, en variabel gedeelte, een eenmalige geldbonus. Anderzijds maakt de 25 werknemer kans op promotie wanneer hij doelstellingen op constante basis kan verwezenlijken (Kok, Praag, &Cools, 2002). Wanneer beloningen niet in verhouding staan tot het verwezenlijkte resultaat, spreekt men van excessieve bonussen. Als de beloningen bovendien niet in relatie staan met de langetermijndoelstellingen van de onderneming kunnen ze overmatige risico’s met zich meebrengen. Lehman Brothers en Bear Stearns zijn hier duidelijke voorbeelden van. De leidinggevenden van deze ondernemingen kregen grote bonussen voor het behalen van korte-termijndoelen, ook al waren hier vaak hoge risico’s aan verbonden. Daarenboven werden ze niet afgestraft wanneer hun prestaties leidden tot grote verliezen. Deze voorbeelden tonen aan dat het beloningssysteem een invloed kan hebben op de risicocultuur van een onderneming (Kerr&Slocum Jr., 1987). Dit wordt ook bevestigd door de studie van Vroom (1964). Hij toonde aan dat werknemers bereid zijn extra risico’s te nemen om het doel te bereiken indien er een beloning aan verbonden wordt en geen of minder wanneer dit niet het geval is. Werknemers zijn bovendien eerder geneigd gewenste risico’s te nemen wanneer het beloningssysteem voldoet aan de voorwaarden van een effectief beloningssysteem. Dit houdt in dat het enerzijds in verband staat met de kritische prestatieindicatoren (cf. Supra 2.2.4. Een negatieve risicocultuur) en anderzijds consistent is met de risicobereidheid van de organisatie (Kok et al., 2002; Sheedy&Griffin, 2014). We dienen te vermelden dat de beloning toegekend aan personen met een significante invloed op het risicoprofiel van een beursgenoteerde kredietinstelling, bijvoorbeeld leden van het directiecomité, tegenwoordig onderworpen is aan een strenge regelgeving. Opdat zij van een variabele verloning kunnen genieten, moet dit uitdrukkelijk vooraf opgenomen worden in een officieel document (NBB, 2015). Hierin moeten de verschillende prestatiecriteria en de vastgelegde beoordelingstermijn duidelijk worden bepaald. Zo wordt gegarandeerd dat de beloning gebaseerd is op langetermijnprestaties (Bijlage 2, Art.3 van de Wet van 25 april 2014 op het statuut en toezicht op de kredietinstellingen). Daar de financiële crisis nog steeds actueel is, wensen we de invloed van bonussen op de risicocultuur na te gaan. We veronderstellen namelijk dat bonussen een negatieve invloed zullen hebben op de risicocultuur. Hypothese 6: Financiële instellingen die hun managers belonen door middel van geldbonussen kennen een negatievere risicocultuur dan financiële instellingen die dit niet doen. 3.3.2. DE LEIDERSCHAPSSTIJL Leiderschapsstijl wordt gedefinieerd als de invloed die de waarden en gedragingen van het topmanagement en andere leidinggevenden hebben op het gedrag van de werknemers en de cultuur 26 van de onderneming (McConnell, 2013). Tijdens de jaren '50 werd reeds door onder andere Stogdill (1948) en Argyris (1955) onderzoek gedaan naar welke leiderschapsstijl de beste resultaten oplevert. 60 jaar later heeft men hier een mogelijk antwoord op gevonden: het 'Leadershipcircumplex' (zie Figuur 5: Leadershipcircumplex “Perco.be”, s.d.). In tegenstelling tot andere meetschalen, die vaak een onderscheid maken tussen slechts twee soorten leiderschapsstijlen, bijvoorbeeld transformationele versus transactionele, geeft het ‘Leadershipcircumplex’ acht verschillende soorten weer. Bovendien focust deze schaal zich niet enkel op goede leiderschapsstijlen maar komen ook slechte stijlen aan bod (Redeker, De Vries, Fruyt, Rouckhout, &Vermeren, 2014). Elk van deze acht leiderschapsstijlen bevindt zich in een kwadrant en heeft zijn eigen specifieke karakteristieken. Figuur 5: Leadershipcircumplex (“Perco.be”, s.d.) De inspirerende en coachende leiderschapsstijlen (Redeker et al., 2014) behoren tot het charismatische kwadrant, ook het transformationele kwadrant genaamd. Deze stijlen staan open voor creativiteit en verandering en weten mensen individueel te inspireren (Berson&Linton, 2005). Zij zijn sterk verbonden aan medewerkerstevredenheid en leiden tot een grote motivatie bij de werknemers (Judge&Piccolo, 2014). Het democratische kwadrant wordt gekenmerkt door leidinggevenden die de prestaties van de werknemers van op afstand monitoren en ingrijpen wanneer dit noodzakelijk is (Judge & Piccolo, 2004). In dit kwadrant scoort slechts één stijl hoog op werknemerstevredenheid, namelijk de 27 participatieve. Een participatieve leidinggevende wordt gekenmerkt door het vertrouwen die hij stelt in zijn medewerkers. Hij betrekt hen bij zoveel mogelijk processen en hecht belang aan hun mening. De toegeeflijke stijl daarentegen is te soepel en, zoals de naam het aangeeft, te toegeeflijk. Toegeeflijke leidinggevenden aarzelen bij het begeleiden van hun medewerkers en bespreken fouten niet met hen. Indien deze stijl te vaak wordt toegepast kan dit zware gevolgen hebben voor de onderneming (Redeker et al., 2014). Het derde kwadrant wordt gekenmerkt door leidinggevenden die hun verantwoordelijkheden vermijden. Dit wordt in de literatuur ook met de term ‘laissez-faire’ aangeduid (Flood et al, 2000). De eerste leiderschapsstijl is de teruggetrokken stijl. Hier zal de leidinggevende weinig ambitie en interesse tonen in zijn werk en zodoende zijn verantwoordelijkheden vermijden. Wanneer er zich bovendien problemen voordoen, grijpt hij te laat in. Ook de wantrouwende stijl bevindt zich in dit kwadrant. Deze leidinggevende wordt op zijn beurt gekenmerkt door zijn pessimisme, wantrouwen en besluiteloosheid. Hij is geneigd informatie achter te houden zodat een afstand gecreëerd wordt tussen hem en zijn medewerkers (“Perco.be”, s.d.; Redeker et al., 2014). Het vierde en laatste kwadrant is het autocratische. Dit kwadrant richt zich op het afdwingen van gehoorzaamheid door middel van een koude en harde taal. Opnieuw kunnen twee stijlen onderscheiden worden. De eerste is de autoritaire. Een autoritaire leidinggevende duldt geen tegenspraak en kan hard uit de hoek komen. Indien hem iets niet bekoort, dreigt hij met sancties. Bovendien verloopt de informatiedoorstroom moeilijk door de grote sociale afstand tussen de leidinggevende en de rest van de onderneming (Flood et al, 2000). Daarnaast bestaat de directieve leidinggevende, deze is competitief en wil successen boeken. Hij zal streng optreden en zijn medewerkers actief controleren en corrigeren (Redeker et al., 2014). In de literatuur worden de autoritaire, wantrouwende en teruggetrokken leiderschapsstijlen ook destructief of ‘toxic’ genoemd. Deze leiden tot hoge stress en ontevredenheid bij de werknemers. Hoewel reeds is aangetoond dat de leiderschapsstijl een invloed heeft op de cultuur van de onderneming (Ogbonna&Harris, 2000), bestaat slechts weinig onderzoek naar het verband tussen de leiderschapsstijl en de risicocultuur. Wij veronderstellen dat destructieve leiderschapsstijlen een invloed zullen hebben op de risicocultuur van de onderneming. Deze kunnen er enerzijds voor zorgen dat werknemers bijvoorbeeld minder durven inspelen op opportuniteiten, uit angst voor sancties. Anderzijds kunnen werknemers overdreven risico's nemen omwille van de prestatiegerichte omgeving die wordt gecreëerd door de leidinggevenden. 28 Hypothese 7: Financiële instellingen waarbij het management een destructieve of ‘toxic’ leiderschapsstijl toepast, kennen een negatievere risicocultuur dan onderneming waarbij het management dit niet toepast. 3.3.3. RISICO-OPLEIDING Eerder onderzoek toonde de effectiviteit van Human Resource Management reeds aan. Zo werden uitgebreide recruitment- en selectieprocedures, opleidingen, de uitwerking van informatiesystemen, attitude ontwikkelingen, duidelijke job omschrijvingen, promoties… gelinkt aan een goede prestatie van de onderneming. Deze beleidsregels en procedures worden ook ‘High Performance Work Practices’ genoemd (Combs, Hall, Ketchen, Liu, 2006; Huselid, 1995). Op basis hiervan concluderen we dat onder andere een opleiding de prestatie van de werknemers, en daaruit volgend ook die van de onderneming, in positieve zin zal beïnvloeden. De werknemers passen hun gedrag aan, aan datgene wat zij geleerd hebben. Hoewel reeds vele risicomanagementopleidingen worden aangeboden, door bijvoorbeeld het IRM of PRMIA, is slechts weinig wetenschappelijk onderzoek terug te vinden dat de invloed van risico-opleidingen aantoont. Aan de hand van bovenstaande onderzoeken kunnen we evenwel veronderstellen dat opleidingen die zich toespitsen op het omgaan met risico’s, mogelijk een positieve invloed hebben op het risicogedrag van werknemers (Barrett&O’Connell, 2001; Harvey, Bolam, Gregory, &Erdos 2001; Towler, 2003). Zij kunnen aan de hand van een risico-opleiding, leren hoe ze een risicoanalyse moeten maken, wat risico’s precies inhouden, hoe ze deze moeten beheersen en tenslotte welk risicogedrag al dan niet aanvaardbaar is (Isaac, 1995; McConnell, 2013). Opleidingen kunnen opgedeeld worden in formele en informele, ‘on-the-job’ en ‘off-the-job’ en tenslotte ‘single-loop’ en ‘double-loop’ opleidingen. Informele opleidingen worden geïnitieerd door de werknemer zelf en zijn nauwelijks of niet gestructureerd. De werknemer kijkt naar de gedragingen en handelingen van andere werknemers en neemt deze over (Noë, Hollenbeck, Gerhart, &Wright, 2012, pp.270-331). Het leren gebeurt dus spontaan of “automatisch”. Daartegenover staan formele opleidingen. Dit zijn programma’s of cursussen die ontwikkeld werden door de onderneming zelf of door een externe lesgever (Noe et al., 2012, pp.270-331). ‘On-the-job’ opleidingen vinden plaats in de directe nabijheid van de werkplaats of op de werkplaats zelf. Deze methode wordt gebruikt indien een weerspiegeling van de echte werksituatie noodzakelijk is, zoals bijvoorbeeld het leren gebruiken van een bepaalde machine. Bij een ‘off-the-job’ opleiding wordt daarentegen bewust afstand genomen van de werkomgeving. Deze methode wordt gebruikt bij het aanleren van nieuwe attitudes, vaardigheden of kennis. Ze is pas effectief wanneer men duidelijk de link legt met de praktijk en de werknemers de kans krijgen deze kennis in te oefenen (Psacharopoulos, 2014; MCR, s.d.). 29 Tenslotte kan een onderscheid worden gemaakt tussen ‘single-loop’ en ‘double-loop’ leren (zie Figuur 6: Single- & Double-loop learning. Romeropereda (2012)). Deze leermethoden, gecreëerd door Argyris en Schön (1974), focussen zich op verandering. Zo gaat men bij ‘single-loop’ leren op zoek naar specifieke fouten in het proces en worden deze vervolgens gecorrigeerd. Hierbij worden de onderliggende waarden echter niet in vraag gesteld. De methode focust zich op het perfectioneren van routines en is toepasbaar op relatief eenvoudige processen (Fiol&Lyles, 1985). Bij ‘double-loop’ leren worden ook andere dan de operationele normen in vraag gesteld en geoptimaliseerd. Deze vorm van leren wordt gebruikt in complexe processen. Het ‘double-loop’ leren is intensiever. Het vraagt een grotere mate van betrokkenheid en toewijding. Dit leren wil niet enkel de processen optimaliseren maar ook de achterliggende normen en waarden van de organisatie veranderen (Argyris, 2002). Besturende variabelen Doelen, waarden, overtuigingen en conceptuele kaders Waarom we doen wat we doen Actiestrategieën en -technieken Resultaten en gevolgen Wat we doen Wat we verwerven Figuur 6: Single- & Double-loop learning (Romeropereda, 2012) In bovenstaande bevindingen wordt het belang van een opleiding duidelijk weergegeven. Daarom wensen we de invloed van een risico-opleiding op het risicogedrag van werknemers en daaruit volgend op de risicocultuur van de onderneming te onderzoeken. Hypothese 8: Financiële instellingen die gebruik maken van een risico-opleiding kennen een positievere risicocultuur in vergelijking met andere financiële instellingen die dit niet doen. 3.3.4. DE PRESTATIE VAN DE ONDERNEMING De laatste variabele die wordt opgenomen in ons onderzoek is de prestatie van de onderneming. Kahneman&Tversky (1979) hebben aangetoond dat mensen een aversie hebben voor verlies. Dit houdt in dat men gevoeliger is voor verlies dan voor winst, ook al gaat het om hetzelfde bedrag. Verlies weegt meer bepaald dubbel zo zwaar door als winst. Zo zullen mensen die mogen kiezen tussen een fifty-fifty procent kans om ofwel 200 euro te winnen ofwel 150 euro te verliezen, liever 30 geen risico nemen en dan ook niet deelnemen aan deze weddenschap (Thaler, Tversky, Khaneman, &Schwartz, 1997). Hieruit kunnen we afleiden dat een aversie voor verlies ervoor zorgt dat mensen minder geneigd zijn risico’s te nemen. Hetgeen een oorzaak kan zijn waarom personen eerder geneigd zijn te investeren in obligaties dan in aandelen (Thaler et al., 1997). In tegenstelling tot wat bovenstaande bevindingen aantonen, hebben organisaties met een lagere gemiddelde winst, een lagere winst op de totale activa of een lagere winst op het eigen vermogen, met andere woorden organisaties die een slechtere prestatie neerzetten, een lagere aversie voor verlies (Bowman, 1982; Bromily, 1991). Zij zullen eerder geneigd zijn te investeren in risicovolle projecten omwille van de hogere Return on Investment die eraan gekoppeld is. Daarom veronderstellen we dat organisaties, die slecht presteren, grotere risico’s zullen nemen en hierdoor een negatievere risicocultuur kennen. De prestatie van de organisatie kan worden gedefinieerd aan de hand van hun winstgevendheid (Bowman, 1982). We meten de winstgevendheid door middel van de ‘Return on Assets’ of ook de verhouding van de winst voor belastingen op de totale activa. Deze variabele is relatief wat het eenvoudig maakt om de verschillende ondernemingen met elkaar te vergelijken. Hoe hoger dit percentage, hoe hoger de winstgevendheid, hoe beter de prestatie van de onderneming. Hypothese 9: Een slechte prestatie van de onderneming heeft een negatieve invloed op de risicocultuur van die onderneming. 31 DEEL 4 EMPIRISCH ONDERZOEK In dit onderdeel beschrijven we waarom we opteerden voor het gebruik van een online survey, hoe we de afhankelijke en onafhankelijke variabelen hebben gemeten, welke meetmethode gehanteerd werd en hoe de data verzameld werden. Ook de uiteindelijke resultaten van ons onderzoek worden behandeld. 4.1. Gegevensverzameling De data voor dit onderzoek werden verkregen door middel van een elektronische vragenlijst, die te vinden is in ‘Bijlage 1. Enquête’. Elke aan bod gekomen variabele uit onze literatuurstudie werd hierin bevraagd. Het grote voordeel van een bevraging via een online survey is de flexibiliteit. Zo was het mogelijk een groot aantal financiële instellingen te contacteren op heel uiteenlopende plaatsen. Indien we deze instellingen face-to-face benaderd hadden, zou het bereik en het steekproefaantal een stuk lager gelegen hebben. Een persoonlijk interview neemt namelijk heel wat tijd in beslag. Tijd die de meeste ondernemingen niet hebben of niet willen vrijmaken. Onze enquête, daarentegen, duurde slechts een tiental minuten. In totaal hebben we 670 instellingen gecontacteerd. Dit aantal konden we onmogelijk persoonlijk interviewen in een tijdsbestek van slechts enkele maanden. Daarnaast sluit een online survey het interviewereffect uit en zorgt het voor het behoud van de objectiviteit. Bij het afnemen van een persoonlijk interview loopt de interviewer namelijk het gevaar bepaalde antwoorden op een subjectieve manier te beoordelen of vragen op een verkeerde manier te stellen. Het gestructureerde karakter van een enquête zal deze problemen minimaliseren. Tevens biedt een enquête de mogelijkheid iets intiemere vragen te stellen zonder bedreigend over te komen. Een nadeel is wel dat het bij online surveys onmogelijk is om door te vragen waardoor diepgaandere analyses worden uitgesloten (De Pelsmacker&Van Kenhove, 2014, pp.141-147). Bijkomende nadelen zijn de beperkte beschikbaarheid van adressenbestanden en de lagere responsgraad. Deze problemen hebben we echter proberen tegen te gaan door eerst telefonisch contact op te nemen met verschillende financiële instellingen vooraleer de enquête werd verzonden. Tenslotte is men unaniem akkoord dat de bekomen onderzoeksresultaten bij het meten van een organisatie- of subcultuur, door middel van een enquête, zeer betrouwbaar zijn (Sheedy&Griffin, 2015). 4.1.1. DATABASE Ons totale adressenbestand bevatte 670 e-mailadressen van verschillende financiële instellingen over heel Vlaanderen en Brussel. Zowel zelfstandige financiële instellingen als financiële instellingen die tot een kantorennetwerk behoren, werden opgenomen in onze steekproef. Verder hebben we ons 32 niet enkel gefocust op de grootste financiële instellingen in België, zoals BNP Paribas Fortis, KBC Bank, ING België, Belfius of AXA Bank. Maar ook kleinere banken en verzekeringskantoren zoals Crelan en Europabank werden toegevoegd aan ons adressenbestand. Na zeven werkdagen werd een herinneringsmail verstuurd. De financiële instellingen die reeds hadden deelgenomen aan onze enquête werden logischerwijs vrijgesteld van deze tweede ronde. Uiteindelijk werden 1300 e-mails verzonden. 245 personen openden de vragenlijst waarvan 90 de volledige vragenlijst doorliepen. Hun antwoorden waren echter niet allemaal waarheidsgetrouw. 16 personen faalden correct te antwoorden op de controlevraag. Zij werden verwijderd uit onze database. Daarnaast stelden we vast dat één respondent bij iedere stelling de vijfde keuzemogelijkheid had aangeduid. We opteerden daarom deze respondent uit onze database te verwijderen. Onze definitieve database bestond uit 73 respondenten. Dit staat gelijk aan een responsgraad van 13.5 %. 4.1.2. VALIDITEIT De validiteit van ons onderzoek werd verzekerd door het pre-testen van de enquête bij enkele bankbestuurders. Zij vulden de vragenlijst in en gaven vervolgens opmerkingen over mogelijke onduidelijkheden. Zo bestond verwarring over de term ‘afdelingen’ wat de letterlijke Nederlandse vertaling van ‘departments’ is. Daarom besloten we dit begrip te veranderen naar ‘bedrijfseenheden’. Een bijkomend gevaar voor de validiteit schuilt in het feit dat een groot deel van de data verzameld werd door middel van een 5.-Likertschaal. Bij het gebruik van een Likertschaal bestaat namelijk de kans dat de respondenten een bepaalde mening hebben over een specifiek onderwerp en die mening vervolgens veralgemenen naar alle deelkenmerken van dat bepaalde object. Zij kunnen zich ook ‘verschuilen’ in het midden, beter bekend als het ‘centrale tendens effect’. Toch besloten we deze schaal te behouden. Ze is namelijk makkelijker begrijpbaar voor de respondent dan de 7.Likertschaal. Wanneer gebruik gemaakt wordt van een even schaal wordt de respondent bovendien gedwongen een positieve of negatieve keuze te maken, waardoor afhaakgedrag sneller kan optreden (De Pelsmacker&Van Kenhove, 2014, pp.187-188). Tenslotte werd een controlevraag geïncorporeerd in de eerste schaal. Er werd aan de respondent gevraagd de keuzemogelijkheid ‘helemaal akkoord’ aan te duiden. Indien hij faalde deze vraag correct te beantwoorden, werd hij uit de database verwijderd. 33 4.2. De afhankelijke variabelen en controlevariabelen 4.2.1. AFHANKELIJKE VARIABELEN Voor het meten van de afhankelijke variabele ‘Risicocultuur’ hadden we graag gebruik gemaakt van de ‘Macquarie University Risk Scale’. Deze schaal wordt ook gebruikt in het onderzoek naar de risicocultuur bij financiële instellingen van Sheedy & Griffin (2015). Ze bestaat uit 18 verschillende stellingen die helpen bij het identificeren van de risicocultuur. Deze risicocultuur wordt bepaald door het meten van de gemeenschappelijke percepties over het relatieve belang dat wordt gehecht aan risicomanagement door de werknemers van de onderneming (“businessandeconomics.mq.edu.au”, s.d.). Hiervoor kregen we echter een negatief advies en waren we genoodzaakt een eigen schaal op te stellen. Onze eigen schaal is gebaseerd op de eerder vermelde ‘Macquarie University Risk Scale’ (2015) en de schaal van de ‘Financial Stability Board’ (2014). De Financial Stability Board is een organisatie die instaat voor het toezicht over de gehele financiële sector en de zwaktes binnen die sector probeert te identificeren en in te schatten. Na de financiële crisis publiceerde de ‘FSB’ meerdere papers waarin richtlijnen werden opgesomd die van fundamenteel belang zijn voor de creatie en het behoud van een positieve risicocultuur. Voorbeelden hiervan zijn de invloed van het topmanagement, de verantwoordelijkheden van de werknemers en het bestaan van een effectief communicatie- en beloningssysteem (FSB, 2014). Onze definitieve meetschaal bestaat uit 11 stellingen die beantwoord dienen te worden door middel van een 5.-Likertschaal variërende van ‘helemaal niet akkoord’ tot ‘helemaal akkoord’. Volgens De Pelsmacker & Van Kenhove (2014, p.181) heeft deze scoringsschaal een ordinaal karakter. Echter, bij 5.-Likertschalen of grotere schalen wordt gesproken van ‘gelijk-lijkende-intervallen’. Hierdoor kan een dergelijke Likertschaal als een metrische schaal worden geïnterpreteerd. Derhalve beschouwen we de afhankelijke variabelen als interval geschaald. Het bekomen resultaat, ‘Risicocultuur_1’ (M=3,87), geeft een score weer die een representatie is van de risicocultuur van die onderneming (gemeten op tijdstip t=2016). Hoe hoger de waarde van ‘Risicocultuur_1’, hoe positiever de risicocultuur. Aangezien we de schaal zelf hebben opgemaakt, is de controle van de Cronbach’s Alpha belangrijk. Deze is gelijk aan α= .809, de eerste schaal wordt dan ook betrouwbaar geacht. We namen ook een tweede reeks stellingen op in de enquête, deze vormden de variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’ (M=3,96). Deze stellingen dienen extra zekerheid te bieden over de betrouwbaarheid van onze eerste schaal. In deze tweede reeks werden kenmerken van zowel een positieve als een negatieve risicocultuur aangehaald. Hierop moest de respondent opnieuw antwoorden door middel van een 5.-Likertschaal die varieerde van ‘Nooit’ tot ‘Altijd’. Ook hier geldt hoe hoger de waarde van ‘Risicocultuur_Alternatief’, hoe positiever de risicocultuur. De Cronbach’s 34 Alpha van deze schaal is α=.740. Ook deze schaal wordt betrouwbaar geacht. Wanneer ondernemingen een hoge score behaalden bij de eerste schaal, zouden ze normaliter ook een hoge score moeten behalen op de tweede schaal. Om na te gaan of de twee bovenstaande afhankelijke variabelen ‘Risicocultuur_1’ en ‘Risicocultuur_Alternatief’ hetzelfde meten voerden we een correlatietest uit. Deze was significant op het 0,01 significantieniveau (p<.001) met een coëfficiënt van (.569), wat wijst op een matig sterk verband tussen de twee schalen. Hieruit leiden we af dat de twee variabelen inderdaad hetzelfde meten. 4.2.2. CONTROLEVARIABELEN Bij het uitvoeren van de lineaire regressies, namen we drie controlevariabelen op: grootte, soort en groei van de financiële instelling. De ‘grootte’ van de onderneming werd gemeten door de proxy ‘ln(totale activa)’. De ‘groei’ van de onderneming door middel van de proxy ‘(totale activa boekjaar 14 – totale activa boekjaar 13)/ totale activa boekjaar 13’. De respondent kon kiezen om deze cijfers zelf in te vullen of om het ondernemingsnummer op te geven. Indien hij voor de tweede optie koos, haalden we de gegevens zelf uit de database van de Nationale Bank van België. Bij de controlevariabele ‘Soort’ kon de respondent kiezen uit vijf verschillende soorten financiële instellingen. Indien geen van deze op zijn onderneming van toepassing was, kon hij kiezen voor de optie ‘Andere’. Vervolgens gingen we na of er uitschieters aanwezig waren. Enkel bij de variabele ‘groei’ was dit het geval. De zes uitschieters die aanwezig waren in de dataset werden geneutraliseerd. Hoewel bleek dat de controlevariabelen geen significantie invloed hadden op de afhankelijke variabelen ‘Risicocultuur_1’ en ‘Risicocultuur_Alternatief’, besloten we deze voor de volledigheid te behouden in de regressie. 4.3. De onafhankelijke variabelen 4.3.1. DE RAAD VAN BESTUUR In hypothese 1 veronderstelden we dat, hoe hoger het aantal onafhankelijke leden dat zetelt in de Raad van Bestuur, hoe positiever de risicocultuur van die onderneming zou zijn. De respondent werd gedurende de enquête gevraagd, om het percentage van het aantal onafhankelijke leden van de Raad van Bestuur van zijn onderneming aan te duiden op een meetschaal. De variabele ‘AantalOnafhankelijkeLeden’ (M=13,77) is dus een ratiovariabele. Uit deze variabele neutraliseerden we vier aanwezige uitschieters. Om een eerste inzicht te krijgen over de mogelijke relatie tussen het aantal onafhankelijke leden van de Raad van Bestuur ‘AantalOnafhankelijkeLeden’ en de risicocultuur van de onderneming ‘Risicocultuur_1’ maakten we gebruik van een Pearson correlatietest. Deze test toonde aan dat er 35 geen significante correlatie bestaat tussen de twee bovenstaande variabelen (p=.328). Dit was ook het geval tussen de alternatieve variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’ en de variabele ‘AantalOnafhankelijkeLeden’ (p=.353). De teststatistiek die we uitvoerden voor de hypothese ‘Raad van Bestuur’ is de ‘Ordinary Least Squares’ (OLS). Opdat een lineaire regressie uitgevoerd mag worden, moet onder andere aan de voorwaarden van normaliteit, homoscedasticiteit, lineariteit en multicollineariteit voldaan zijn. Aangezien meer dan 30 respondenten deelnamen aan onze enquête, kunnen we besluiten dat aan de voorwaarde van normaliteit voldaan werd (Field&Hole, 2003). Bovendien wees ook het histogram op het bestaan van normaliteit. Verder zagen we, na onderzoek van de grafiek (ZPRED, ZRESID) en de ‘P-P-Plot’ die opgenomen werden in bijlage, dat ook aan de voorwaarden voor homoscedasticiteit en lineariteit werden voldaan. Er was namelijk geen specifiek patroon zoals een parabool aanwezig. Tenslotte werd de multicollineariteit onderzocht aan de hand van de ‘Variance Inflation Factor’ (VIF). De dummyvariabele ‘Retailbank’ had een factor groter dan 10, wat wijst op multicollineariteit. Toch besloten we deze variabele niet uit de regressie te sluiten aangezien deze het grootste aantal waarden bevatte (N=49). Deze voorwaarden werden ook voor de onafhankelijke variabelen ‘Formalisatie’, ‘Complexiteit’ en ‘Prestatie’ gecontroleerd en gaven hetzelfde resultaat. Dit wijst erop dat het steeds aangeraden was een lineaire regressie uit te voeren. Uit de regressievergelijking bleek dat het aantal onafhankelijke leden van de Raad van Bestuur (M= 13,77) geen significante invloed (p=.261) heeft op de variabele ‘Risicocultuur_1’. Dezelfde test werd vervolgens herhaald voor de afhankelijke variabele, ‘Risicocultuur_Alternatief’. Opnieuw was er geen significant verband (p=.361) te bemerken. Op basis van deze resultaten verwerpen we de eerste hypothese en concluderen we dat een groter aantal onafhankelijk leden in de Raad van Bestuur niet per se tot een positievere risicocultuur zal leiden. Regressievergelijkingen (n=73): Risicocultuur_1= β0 + β1AantalOnafhankelijkeLeden + β2Groei + β3Grootte + β4Dummy1_Retailbank+ β5Dummy2_Investmentbank + β6Dummy3_Verzekeringsmaatschappij + β7Dummy4_Beleggingsinstelling + β5Dummy5_Andere + Ɛ Risicocultuur_Alternatief= β0 + β1AantalOnafhankelijkeLeden + β2Groei + β3Grootte + β4Dummy1_Retailbank+ β5Dummy2_Investmentbank + β6Dummy3_Verzekeringsmaatschappij + β7Dummy4_Beleggingsinstelling + β5Dummy5_Andere + Ɛ 36 4.3.2. DE EIGENAARSSTRUCTUUR In hypothese 2 veronderstelden we dat een onderneming waarvan het topmanagement een relatief grote hoeveelheid aandelen, van die specifieke onderneming, in handen heeft, een negatievere risicocultuur zou kennen in vergelijking met een onderneming waarbij het topmanagement dit niet heeft. Om de eigenaarsstructuur van de onderneming te meten, maakten we gebruik van een categorische variabele. De respondent had meer bepaald keuze uit vier verschillende antwoordmogelijkheden, die vervolgens werden herverdeeld in drie nieuwe groepen. De keuzemogelijkheid ‘Het topmanagement heeft relatief veel aandelen van de onderneming in handen’ werd groep één. De keuzemogelijkheden ‘Het topmanagement heeft weinig aandelen in handen’ en ‘Het topmanagement heeft geen aandelen in handen’ werden samengevoegd tot groep twee. De keuzemogelijkheid ‘geen idee’ vormde tenslotte de derde en laatste groep. Aangezien de derde groep weinig informatie bevatte, stelden we deze waarden als ‘missing’ in. Zo werd de variabele eigenaarsstructuur een binomiale variabele met in totaal 61 waardevolle responses waarvan 25 ‘managerially controlled’ zijn. Na het controleren van de voorwaarde van gelijke variantie voor de T-test, door middel van de ‘Levene’s test’, voerden we een ‘Independent Samples T-test’ uit. Op basis van deze test concludeerden we dat er geen marginaal significant (t(59)=-0,72; p=.476) verschil is in risicocultuur tussen de ‘managerially controlled’ (M=3,93) en ‘stockholder controlled’ (M=3,83) ondernemingen. Vervolgens herhaalden we deze test voor de afhankelijke variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’. Opnieuw werd er geen marginaal significant (t(59)=0,76; p=.454) verschil vastgesteld tussen ‘managerially controlled’ (M=4,02) en ‘stockholder controlled’ (M=3,92). De resultaten tonen derhalve aan dat er geen verschillen zijn in risicocultuur tussen ‘managerially-’ en ‘stockholder controlled’ ondernemingen. Hypothese 2 wordt verworpen. 4.3.3. FORMALISATIE In hypothese 3 veronderstelden we dat een hogere mate van formalisatie zou leiden tot een positievere risicocultuur. Om de mate van formalisatie te bepalen, werd aan de respondent een beschrijving gegeven van een sterk geformaliseerde onderneming, vervolgens moest hij aanduiden in welke mate de beschrijving overeenstemde met de mate van formalisatie in zijn onderneming. Hiervoor kon hij kiezen uit vijf antwoordmogelijkheden die varieerden van ‘helemaal niet akkoord’ tot ‘helemaal akkoord’, een 5.-Likertschaal. Zoals reeds vermeld (cf. Supra 4.3.1. De Raad van Bestuur), beschouwen we een 5.-Likertschaal als een metrische schaal. Bijgevolg is de variabele ‘Formalisatie’ (M=4,01) interval geschaald. Hierdoor wordt voldaan aan één van de voorwaarden voor een lineaire regressie. Het overgrote deel van de respondenten gaf aan ‘akkoord’ te gaan met de gegeven stelling. Dit houdt in dat de meeste ondernemingen in relatief grote mate geformaliseerd zijn. 37 Om een eerste indicatie te krijgen over het verband tussen de onafhankelijke variabele ‘Formalisatie’ en de afhankelijke variabelen ‘Risicocultuur_1’ en ‘Risicocultuur_Alternatief’ maakten we gebruik van een Pearson correlatietest. Deze test toonde aan dat er een significante correlatie bestaat tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabelen, respectievelijk (p<.001) op het 0,01 significantielevel en (p=.017) op het 0,05 significantielevel. Aangezien er werd voldaan aan de voorwaarden van een lineaire regressie (cf. Supra 4.3.1. De Raad van Bestuur), pasten we een Ordinary Least Squares toe (zie Tabel 1: Formalisatie – Risicocultuur_1 - OLS). Uit deze test bleek dat er een significant (β=.515; p < .001) positief verband bestaat tussen de variabele ‘Risicocultuur_1’ en de mate van formalisatie. Dit houdt in dat een hogere mate van formalisatie zal leiden tot een positievere risicocultuur. Hetgeen we reeds veronderstelden in hypothese 3. Vervolgens herhaalden we dezelfde test voor de afhankelijke variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’. Ook hier was voldaan aan de vereisten voor het uitvoeren van een regressievergelijking. Deze tweede test wees echter op een niet-significant (p=.081) verband tussen ‘Formalisatie’ en de risicocultuur van de onderneming ‘Risicocultuur_Alternatief’. Regressievergelijkingen (n=73): Risicocultuur_1= β0 + β1Formalisatie + β2Groei + β3Grootte + β4Dummy1_Retailbank+ β5Dummy2_Investmentbank + β6Dummy3_Verzekeringsmaatschappij + β7Dummy4_Beleggingsinstelling + β5Dummy5_Andere + Ɛ Risicocultuur_Alternatief= β0 + β1Formalisatie + β2Groei + β3Grootte + β4Dummy1_Retailbank+ β5Dummy2_Investmentbank + β6Dummy3_Verzekeringsmaatschappij + β7Dummy4_Beleggingsinstelling + β5Dummy5_Andere + Ɛ OLS Variabelen Intercept Groei Grootte Dummy 1 Retailbank Dummy 2 Investment Dummy 3 Verzekeringsmaatschappij Dummy 4 Beleggingsinstelling Dummy 5 Andere Soort Formalisatie β 0,01 -0,02 0,26 0,05 0,19 0,25 -0,01 0,52 R² = 0,360 Tabel 1: Formalisatie – Risicocultuur_1 - OLS. (Coëfficiënten) 38 SE 0,42 0,01 0,45 0,49 0,47 0,55 0,47 0,06 F(8,64)=4,50 p<.05 p 0,894 0,853 0,528 0,849 0,481 0,169 0,986 <.001 4.3.4. DE COMPLEXITEIT VAN DE ONDERNEMING In hypothese 4 veronderstelden we dat een hogere mate van complexiteit zou leiden tot een negatievere risicocultuur. De complexiteit van de onderneming maten we eerst door middel van het aantal bedrijfseenheden, een ratiovariabele. Hoe hoger dit aantal, hoe hoger de complexiteit van de onderneming. Omdat we echter merkten dat de respondenten van onze pre-test problemen ondervonden met het interpreteren van de variabele ‘AantalBedrijfseenheden’, namen we een tweede variabele ‘AantalWerknemers’ op in onze enquête. Opnieuw veronderstelden we hoe hoger het aantal werknemers, hoe hoger de complexiteit van de onderneming (Kardes et al, 2013). Om een eerste inzicht te krijgen in het verband tussen de onafhankelijke variabelen ‘AantalBedrijfseenheden’ (M=6,95) en ‘AantalWerknemers’ (M=49,96) en de afhankelijke variabelen ‘Risicocultuur_1’ en ‘Risicocultuur_Alternatief’, maakten we gebruik van een Pearson correlatietest. Het resultaat van deze test toonde geen significante correlatie tussen de onafhankelijke variabelen ‘AantalBedrijfseenheden’ en ‘AantalWerknemers’ en de afhankelijke variabele ‘Risicocultuur_1’. Dit resultaat is reeds een voorbode voor de volgende test. We vonden wel een significante correlatie tussen de onafhankelijke variabelen ‘AantalBedrijfseenheden’ en ‘AantalWerknemers’ en de afhankelijke variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’, respectievelijk (p=.002) en (p=.005) op het 0,05 significantieniveau. Vervolgens voerden we een OLS uit aangezien voldaan werd aan de voorwaarden van een lineaire regressie (cf. Supra 4.3.1. De Raad van Bestuur). De test wees uit dat het aantal bedrijfseenheden geen significante (p=.233) invloed heeft op de risicocultuur van de onderneming ‘Risicocultuur_1’. Ook de variabele ‘AantalWerknemers’ duidde op een niet-significant (p=.140) verband. Bij het herhalen van bovenstaande testen voor de alternatieve schaal, ‘Risicocultuur_Alternatief’ bleek opnieuw dat het aantal werknemers geen significante (p=.063) invloed heeft op de risicocultuur van de onderneming. Het aantal bedrijfseenheden ‘AantalBedrijfseenheden’ bleek echter wel een invloed (β=-.353; p=.028) te hebben (zie Tabel 2: Complexiteit, Aantal Bedrijfseenheden, Risicocultuur_Alternatief - OLS). De test toonde aan dat er een negatief verband bestaat tussen ‘Risicocultuur_Alternatief’ en ‘AantalBedrijfseenheden’. Bovendien maakten we een tweede variabele aan die opnieuw het aantal werknemers mat. In ons onderzoek hielden we namelijk geen rekening met het bestaan van kantorennetwerken. Dit zijn regionale kantoren die niet zelfstandig zijn, maar deel uitmaken van het hoofdbureau en dus geen eigen jaarrekening hebben. Aangezien we voor de kantorennetwerken niet langer rekening hielden met het aantal werknemers van het specifieke kantoor maar met het totale aantal werknemers, die tewerk worden gesteld door de hoofdzetel in België, kent de variabele ‘AantalWerknemersAlternatief’ een ander gemiddelde (M= 380,75). Ook deze variabele toont aan dat er geen significant (p=.262) verband bestaat tussen de risicocultuur van de onderneming 39 ‘Risicocultuur_1’ en het aantal werknemers ‘AantalWerknemersAlternatief’. Daarnaast bestaat er ook geen significant verband (p=.364) tussen de variabelen ‘Risicocultuur_Alternatief’ en ‘AantalWerknemersAlternatief’. Regressievergelijkingen (n=73): Aantal bedrijfseenheden: Risicocultuur_1= β0 + β1AantalBedrijfseenheden + β2Groei + β3Grootte + β4Dummy1_Retailbank+ β5Dummy2_Investmentbank + β6Dummy3_Verzekeringsmaatschappij + β7Dummy4_Beleggingsinstelling + β5Dummy5_Andere + Ɛ Risicocultuur_Alternatief= β0 + β1AantalBedrijfseenheden + β2Groei + β3Grootte + β4Dummy1_Retailbank+ β5Dummy2_Investmentbank + β6Dummy3_Verzekeringsmaatschappij + β7Dummy4_Beleggingsinstelling + β5Dummy5_Andere + Ɛ Aantal Werknemers: Risicocultuur_1= β0 + β1AantalWerknemers + β2Groei + β3Grootte + β4Dummy1_Retailbank+ β5Dummy2_Investmentbank + β6Dummy3_Verzekeringsmaatschappij + β7Dummy4_Beleggingsinstelling + β5Dummy5_Andere + Ɛ Risicocultuur_Alternatief= β0 + β1AantalWerknemers + β2Groei + β3Grootte + β4Dummy1_Retailbank+ β5Dummy2_Investmentbank + β6Dummy3_Verzekeringsmaatschappij + β7Dummy4_Beleggingsinstelling + β5Dummy5_Andere + Ɛ Aantal Werknemers Alternatief: Risicocultuur_1= β0 + β1AantalWerknemersAlternatief + β2Groei + β3Grootte + β4Dummy1_Retailbank+ β5Dummy2_Investmentbank + β6Dummy3_Verzekeringsmaatschappij + β7Dummy4_Beleggingsinstelling + β5Dummy5_Andere + Ɛ Risicocultuur_Alternatief= β0 + β1AantalWerknemersAlternatief + β2Groei + β3Grootte + β4Dummy1_Retailbank+ β5Dummy2_Investmentbank + β6Dummy3_Verzekeringsmaatschappij + β7Dummy4_Beleggingsinstelling + β5Dummy5_Andere + Ɛ 40 OLS Variabelen β Intercept Groei Grootte Dummy 1 Retailbank Dummy 2 Investment Dummy 3 Verzekeringsmaatschappij Dummy 4 Beleggingsinstelling Dummy 5 Andere Soort Aantal bedrijfseenheden SE p 0,06 0,10 0,44 0,595 0,01 0,397 0,08 0,47 0,856 -0,09 0,51 0,727 -0,06 0,49 0,841 0,11 0,58 0,561 -0,22 0,49 0,517 -0,35 0,01 0,004 F(8,64)=2,35 R² = 0,23 p<.05 Tabel 2: Complexiteit - Aantal Bedrijfseenheden, Risicocultuur_Alternatief - OLS (Coëfficienten) 4.3.5. HET ERM-BELEID In de vijfde hypothese gingen we ervan uit dat het bestaan van een ‘Enterprise Risk Managementbeleid’ in de onderneming zou leiden tot de ontwikkeling van een positievere risicocultuur. Het bestaan van een ERM-beleid werd door middel van de aanduiding van een ‘CRO’ of het bestaan van een risicocomité gemeten. Deze variabele bestaat uit twee groepen. Groep 1 (N= 49) bevat alle financiële instellingen die een ‘CRO’ of risicocomité in dienst hebben. Groep 2 (N=24) bevat de ondernemingen die deze niet in dienst hebben. Dit is derhalve een binomiale variabele. We testen tussen twee onafhankelijke steekproeven en één afhankelijk interval geschaalde variabele. Er werd voldaan aan de vereisten van gelijke variantie (Levene’s Test) zodat opnieuw een Independent Samples T-test uitgevoerd kon worden. Volgens deze test is er een marginaal significant (t(71)=1,79; p=.078) verschil tussen de risicocultuur van ondernemingen ‘Risicocultuur_1’ die een CRO of risicocomité in dienst hebben (M=3,95) en ondernemingen die dit niet hebben (M=3,72) (zie Tabel 3: ERM-Beleid – Independent Samples T-test). Deze test werd opnieuw uitgevoerd voor de alternatieve afhankelijke variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’. We concluderen dat er geen marginaal significant verschil (t(71)=-1,20; p=.234) is tussen de risicocultuur van groep 2 (M= 3,91) en groep 1 (M=4,06). Independent Samples T-test Gemiddelde Risicocultuur_1 t(Df) MCRO=3,95 t(71)=1,79 MGeenCRO=3,72 Tabel 3: ERM-beleid – Independent Samples T-test. p (1-zijdig) p=.039 p<0,05 41 4.3.6. HET BELONINGSSYSTEEM In hypothese 6 veronderstelden we dat financiële instellingen die gebruik maken van een beloningssysteem door middel van bonussen een negatievere risicocultuur zouden hebben dan financiële instellingen die dit niet doen. Om het beloningssysteem te meten, maakten we gebruik van de binomiale variabele ‘Bonussen’. Indien de respondent tijdens de enquête aangaf dat zijn onderneming gebruik maakt van dergelijk beloningssysteem, werd deze aan de eerste groep toegewezen. In het andere geval kwam hij in de tweede groep terecht. Op basis van deze resultaten leidden we af dat 47 van de 73 ondernemingen, die aan onze enquête hebben deelgenomen, dergelijk beloningssysteem toepassen. Voor deze hypothese maakten we opnieuw gebruik van de Independent Samples T-test, na het controleren van de Levene’s Test. Deze T-test toonde aan dat er geen marginaal significant verschil (t(71)=0,53; p=.599) is tussen de risicocultuur ‘Risicocultuur_1’ van ondernemingen die gebruik maken van een beloningssysteem door middel van bonussen (M=3,90) en financiële instellingen die dit niet doen (M=3,83). We herhaalden de Independent Samples T-test voor de alternatieve afhankelijke variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’, die hetzelfde resultaat opleverde (t(71)=-1,39; p=.168). Dit betekent dat er geen verschil is in de risicocultuur van ondernemingen die gebruik maken van een beloningssysteem door middel van bonussen (M=3,90) en de risicocultuur van financiële instellingen die dit niet doen (M=4,06). Daarom verwerpen we hypothese 6. 4.3.7. DE LEIDERSCHAPSSTIJL In hypothese 7 veronderstelden we dat financiële instellingen waarbij het management een destructieve leiderschapsstijl toepast, een negatievere risicocultuur zouden kennen. Bij het onderzoek naar de invloed van de leiderschapsstijl maakten we eerst gebruik van een categorische variabele. De respondent kon aanduiden welke soort leiderschapsstijl het best op zijn leidinggevenden van toepassing was. Hiervoor kon hij kiezen uit vier verschillende antwoordmogelijkheden. De eerste drie gaven een beschrijving van een destructieve leiderschapsstijl terwijl de vierde keuzemogelijkheid ‘geen van bovenstaande’ was. Deze vier keuzemogelijkheden werden vervolgens herschaald naar een binomiale variabele. De respondenten die één van de eerste drie keuzemogelijkheden hadden aangeduid werden toegewezen aan groep één. De overige vormden groep twee. Slechts 26 van de 73 respondenten gaven aan dat hun leidinggevenden een destructieve leiderschapsstijl hanteerde. Na het uitvoeren van de Levene’s test, voerden we een Independent Samples T-test uit. Hieruit bleek dat er geen marginaal significant (t(71)=-1,58; p=.118) verschil is in risicocultuur ‘Risicocultuur_1’ tussen ondernemingen met een destructieve leider (M=3,75) en ondernemingen zonder destructieve leider (M=3,94). De variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’ daarentegen, toont aan dat er wel een 42 marginaal significant verschil (t(71)=-2,66; p=.010) is tussen ondernemingen met een destructieve leider (M=3,76) en ondernemingen zonder (M=4,07) (zie Tabel 4: Leiderschapsstijl – Independent Samples T-test). Independent Samples T-test Risicocultuur_Alternatief Gemiddelde t(Df) p (1-zijdig) Mja= 3,76 Mneen= 4,07 t(71)=-2,66 p=.005 Tabel 4: Leiderschapsstijl – Independent Samples T-test p<0,05 4.3.8. RISICO-OPLEIDING In hypothese 8 veronderstelden we dat organisaties die hun werknemers een opleiding omtrent risico aanbieden een positievere risicocultuur zouden hebben dan organisaties die dit niet doen. De variabele ‘Risico-Opleiding’ is opnieuw een binomiale variabele. De eerste groep bestaat uit respondenten die ‘Ja’ antwoordden op de vraag of de onderneming een risico-opleiding aanbiedt, terwijl de tweede groep bestaat uit respondenten die ‘Neen’ antwoordden. 59% van de respondenten gaf aan dat hun onderneming een bepaalde risico-opleiding aanbood. Na het uitvoeren van de Levene’s test en Independent Samples T-test op de variabele ‘Risicocultuur_1’ bleek er een marginaal significant verschil te zijn (t(71)=2,56; p=.013) tussen de risicocultuur van ondernemingen die een risico-opleiding aanbieden (M=4,00) en ondernemingen die dit niet doen (M=3,69) (zie Tabel 5: Opleiding - Independent Samples T-test). Bij de alternatieve afhankelijke variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’ was er echter geen sprake van een marginaal significant verschil (t(70)=1,10; p=.276) tussen ondernemingen die een risico-opleiding aanbieden (M=4,01) en ondernemingen die dit niet doen (M=3,89). Independent Samples T-test: Risicocultuur_1 t(Df) p (1-zijdig) t(71)=2,56 p=.007 Gemiddelde Mja=4,00 Mneen=3,69 Opleiding ja/neen Tabel 5: Opleiding – Independent Samples T-test. 4.3.9. p<0,05 DE PRESTATIE VAN DE ONDERNEMING Bij de laatste hypothese veronderstelden we dat een slechte prestatie van een financiële instelling (t=2014) een negatieve invloed zou hebben op de huidige risicocultuur van deze instelling. De prestatie van de onderneming maten we door middel van de proxy ‘EBIT/Totaal actief” van het boekjaar 2014, een ratiovariabele. De verkregen dataset neutraliseerden we vervolgens door de 43 aanwezige uitschieters gelijk te stellen aan de hoogste waarde die geen uitschieter was. Om reeds een eerste inzicht te verwerven over de mogelijke correlatie tussen de afhankelijke variabelen ‘Risicocultuur_1’ en ‘Risicocultuur_Alternatief’ en de onafhankelijke variabele ‘Prestatie’ (M=0,08) deden we beroep op een ‘Pearson correlatietest’. We leidden af dat er geen significante correlatie bestaat tussen de variabelen ‘Risicocultuur_1’ en ‘Prestatie’ (p=.191). Er bestaat echter wel een significante correlatie tussen ‘Risicocultuur_Alternatief’ en ‘Prestatie’ (p=.036). Nadat de voorwaarden voor een regressievergelijking geverifieerd werden, maakten we opnieuw gebruik van een OLS. Deze toonde aan dat er geen significant verband (p=.099) bestaat tussen de variabele ‘Risicocultuur_1’ en de prestatie van de onderneming ‘Prestatie’. Dit geldt eveneens voor de variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’ (p=.171). Op basis van deze resultaten concluderen we dat de prestatie van de onderneming (op tijdstip t=2014) geen invloed heeft op de huidige risicocultuur van Regressievergelijkingen (n=73): Risicocultuur_1= β0 + β1Prestatie + β2Groei + β3Grootte + β4Dummy1_Retailbank+ β5Dummy2_Investmentbank + β6Dummy3_Verzekeringsmaatschappij + β7Dummy4_Beleggingsinstelling + β5Dummy5_Andere + Ɛ Risicocultuur_Alternatief= β0 + β1Prestatie + β2Groei + β3Grootte + β4Dummy1_Retailbank+ β5Dummy2_Investmentbank + β6Dummy3_Verzekeringsmaatschappij + β7Dummy4_Beleggingsinstelling + β5Dummy5_Andere + Ɛ deze onderneming. We verwerpen hypothese 9. 4.3.10. OVERIGE TESTEN In het bovenstaande gedeelte testten we reeds alle hypothesen die onderbouwd werden tijdens de literatuurstudie. Doch leek het ons interessant om na te gaan of er een verschil is in de risicocultuur tussen de vier grootbanken en de overige financiële instellingen, de kantorennetwerken en de zelfstandige kantoren en tenslotte de verschillende soorten financiële instellingen. Daarom voeren we in dit laatste deel van ons empirisch onderzoek nog enkele testen uit opdat mogelijke verschillen tussen bovenstaande financiële instellingen ontdekt kunnen worden. 4.3.10.1. Kantorennetwerken versus zelfstandige kantoren Wij vroegen ons af of er een verschil zou zijn in de risicocultuur tussen organisaties die behoren tot een kantorennetwerk, i.e. de onderneming heeft geen eigen jaarrekening, en organisaties die zelfstandig opereren. Dit is een binomiale variabele waarbij de kantorennetwerken geclassificeerd worden als groep 1 en de zelfstandige kantoren als groep 2. 41 van de 73 respondenten waren actief in een zelfstandig kantoor. 44 Na het controleren van de voorwaarde van gelijke variantie via de Levene’s test en het uitvoeren van een Independent Samples T-test op de variabele ‘Risicocultuur_1’, bleek er geen significant verschil te bestaan (t(71)=-1.28; p=.228) tussen de risicocultuur van zelfstandige kantoren (M=3,81) en kantorennetwerken (M=3,96). Ook bij de alternatieve afhankelijke variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’ was er geen significant verschil (t(71)=0,68; p=.500) tussen de risicocultuur van kantorennetwerken (M=3,91) en zelfstandige ondernemingen (M=3,99). 4.3.10.2. Belfius, BNP Paribas Fortis, ING België en KBC Bank versus overige In de literatuur werd er reeds op gewezen dat KBC Bank, BNP Paribas Fortis, ING België en Belfius de vier grootste actieve banken in België zijn. “Bestaat er een verschil tussen deze vier en de overige financiële instellingen?” leek ons dan ook een interessante vraag. De variabele ‘Classificatie’ is een binomiale variabele, waarbij BNP, ING, KBC en Belfius werden toegewezen aan de ene groep en de overige financiële instellingen aan de andere groep. 19 van de 73 respondenten waren actief in een onderneming van BNP, KBC, ING of Belfius, de 54 overige waren dit niet. Opnieuw werden de voorwaarden voor het uitvoeren van een T-test gecontroleerd en werd een Independent Samples T-test uitgevoerd. De test toonde aan dat er geen significant (t(71)=-1,22; p=. 227) verschil in risicocultuur bestaat tussen de grootste financiële instellingen (M=4,00) en de overige (M=3,83). Dit resultaat werd bovendien bevestigd door de alternatieve variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’ (t(71)=-0,62; p=.538). De grootste financiële instellingen behaalden een totaal gemiddelde van 3,94 op de tweede schaal terwijl het gemiddelde van de overige instellingen gelijk was aan 4,02. 4.3.10.3. Soort instelling Tenslotte gingen we na of er een significant verschil bestaat in de risicocultuur tussen de verschillende soorten financiële instellingen onderling. De soort financiële instelling werd bevraagd door middel van een categorische variabele. De respondent kreeg meer bepaald vijf verschillende antwoordmogelijkheden, die elk een andere soort financiële instelling weergaf. Indien deze vijf soorten niet van toepassing waren op de respondent, kon deze bovendien voor de optie ‘Andere’ kiezen en vervolgens zijn eigen soort instelling zelf invullen. Onderstaande ‘Tabel 6: Risicocultuur_1 – Aantal en gemiddeldes soorten instellingen’ geeft het aantal en het gemiddelde van de variabele ‘Risicocultuur_1’ per soort financiële instelling weer. Voor deze variabele maakten we gebruik van een One-Way Analysis of Variances (ANOVA) test. Deze test toonde aan dat er geen significant verschil (F(5,67)=1,91; p=.104) bestaat tussen de risicoculturen, ‘Risicocultuur_1’, van de verschillende soorten financiële instellingen onderling. 45 Ook de alternatieve afhankelijk variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’ (zie Tabel 7: Risicocultuur_Alternatief – Aantal en gemiddeldes soorten instellingen) toont aan dat er geen verband bestaat (F(5,67)=1,79; p=.126). We kunnen dus concluderen dat er geen verschil is in de risicocultuur tussen de verschillende soorten financiële instellingen. Soort Instelling N Gemiddelde Risicocultuur_1 Retail Bank 49 3,94 Investment Bank 5 3,76 Verzekeringsmaatschappij 7 3,77 Effecteninstelling 1 3,36 Beleggingsinstelling 2 4,50 Andere 9 3,55 Soort Instelling N Gemiddelde Risicocultuur_Alter natief Retail Bank 49 4,05 Investment Bank 5 3,76 Verzekeringsmaatschappij 7 3,87 Effecteninstelling 1 4,00 Beleggingsinstelling 2 4,17 Andere 9 3,58 Tabel 6: Risicocultuur_1 – Aantal en gemiddeldes soorten instellingen Tabel 7: Risicocultuur_Alternatief – Aantal en gemiddeldes soorten instellingen 46 DEEL 5 DISCUSSIE 5.1. Conclusie Gedurende het voorbije onderzoek trachtten we de invloed van bepaalde determinanten op de risicocultuur van financiële instellingen na te gaan. Tijdens onze literatuurstudie verdiepten we ons in dit onderwerp en kwamen we tot negen interessante variabelen. Meer specifiek gingen we de invloed na van het aantal onafhankelijke leden van de Raad van Bestuur, de eigenaarsstructuur, de mate van formalisatie, de complexiteit van de onderneming, het ERM-beleid, het beloningssysteem, de leiderschapsstijl, de risico-opleiding en de prestatie van de onderneming. Ons empirisch onderzoek bracht enkele opmerkelijke inzichten met zich mee, daar enkele significante verbanden aan het licht kwamen (zie Tabel 8: Samenvatting hypotheses). Uit de resultaten van het onderzoek blijkt dat zowel formalisatie, het ERM-beleid en opleiding een significante invloed hebben op de risicocultuur van de onderneming. Bij een verschillend resultaat tussen de afhankelijke variabele ‘Risicocultuur_1’ en de afhankelijke variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’, opteerden we voor de eerste variabele ‘Risicocultuur_1’. Aangezien deze variabele een combinatie is van twee eerder bestaande meetschalen (Macquarie University Risk Scale (2015) & Financial Stability Board (2014)) en bovendien een hogere score heeft qua betrouwbaarheid. Een hogere mate van formalisatie, het bestaan van een ERM-beleid en het geven van risico-opleidingen aan de werknemers zullen meer bepaald een positievere risicocultuur creëren in de onderneming. Voor de variabelen Raad van Bestuur, de eigenaarsstructuur, de complexiteit van de onderneming, het beloningssysteem, leiderschapsstijl en de prestatie van de onderneming bestaat er echter geen significant verband of verschil. Deze hypotheses dienen dan ook verworpen te worden. We willen bovendien bemerken dat we opnieuw de voorkeur gaven aan onze eerste schaal ‘Risicocultuur_1’. Indien de schaal ‘Risicocultuur_Alternatief’ significant bleek te zijn en ‘Risicocultuur_1’ niet, beslisten we de hypothese toch te verwerpen. In onderstaande alinea’s proberen we mogelijke verklaringen te vinden voor deze niet-significante verbanden. Voor de ‘Raad van Bestuur’ kan het grote aantal zelfstandige kantoren in onze database een invloed gehad hebben op het niet-significante verband tussen de risicocultuur en de onafhankelijke variabele ‘Raad van Bestuur’. 41 van de 73 respondenten uit onze database zijn zelfstandige kantoren. Dit zijn meestal kleinere kantoren met een beperkt aantal medewerkers (M=13,95). Kleinere kantoren hebben ook vaak een kleinere Raad van Bestuur. We veronderstellen dat de leden van deze Raden van Bestuur, inclusief de onafhankelijke leden, een informelere of familialere relatie hebben in vergelijking met grote Raden (Bhagat&Black, 2001). Dit kan ervoor zorgen dat het aantal 47 onafhankelijke leden geen invloed heeft op de risicocultuur aangezien deze dan niet langer “onafhankelijk” blijken te zijn. De belangen van de bestuurders en de onafhankelijke leden van de Raad van Bestuur stemmen mogelijk meer overeen dan voordien gedacht. Verder kan het niet-significante verband voor ‘Leiderschapsstijl’ te wijten zijn aan het overgrote deel respondenten die een hoge positie bekleden in de onderneming (N=46). Bij de vraag over leiderschapsstijl zullen zij zich waarschijnlijk niet gespiegeld hebben aan de eigenschappen van een destructieve leider en daarom de keuzemogelijkheid ‘geen van bovenstaande’ (N=47) gekozen hebben, ook al bezitten zij wel de eigenschappen van een destructieve leider. Aangezien de risicocultuur van de onderneming een moeilijk te meten variabele is, hadden we nood aan respondenten die reeds meerdere jaren ervaring hadden in die bepaalde onderneming. De enquête werd daarom vaak ingevuld door een hoog gepositioneerd persoon. De niet-significante verbanden tussen de variabelen kunnen mogelijks ook verklaard worden door de cultuurverschillen tussen Amerikaanse en Belgische ondernemingen. Het grootste deel van onze hypothesen baseert zich namelijk op Amerikaanse ondernemingen terwijl ons onderzoek focust op Belgische ondernemingen. De heersende gedachtegang en cultuur binnen Belgische ondernemingen verschillen met die van Amerikaanse. Belgische ondernemingen staan, volgens de ‘uncertaintyavoidance’ theorie van Hofstede (2010, pp.187-235), bekend voor hun risico-aversie. Belgen scoren hoog op deze theorie en hebben de neiging alles onder controle te willen houden waardoor hun mate van onzekerheidsvermijding hoger zal zijn. Daarenboven kan de reeds strenge regulering binnen de bankensector (cf. Supra 2.3. Financiële instellingen) een verklaring bieden voor de niet-significante resultaten. De waarden op de risicocultuur-schaal bevinden zich namelijk allemaal tussen 2,55 en 5,00. Daaruit leiden we af dat de risicocultuur in de Belgische financiële instellingen al dermate positief is. De strenge regulering en de risico-aversie kunnen hier opnieuw een verklaring voor bieden. Ook het feit dat de schalen handelden over een delicaat onderwerp kan een reden zijn voor de nietsignificante resultaten. Respondenten kunnen namelijk geneigd zijn sociaal wenselijk te antwoorden op de stellingen. Met andere woorden, ze geven antwoorden die naar verwachting goed of passend zijn (Verstraete, 2008). De beperkingen die in de volgende paragraaf (5.2 Aanbevelingen & Beperkingen) besproken worden, zijn mogelijks ook een oorzaak van de niet-significante resultaten. Tenslotte willen we benadrukken dat dankzij dit onderzoek financiële instellingen in de toekomst een positievere risicocultuur kunnen creëren door middel van het installeren van een wel gedefinieerd formalisatiesysteem, het aanbieden van opleidingen die zich toespitsen op risicomanagement en het implementeren van een ERM-beleid. 48 Hypotheses Hypothese 1: Raad van Bestuur Hypothese 2: Eigenaarsstructuur Hypothese 3: Formalisatie Hypothese 4: Complexiteit Hypothese 5: ERM- Beleid Hypothese 6: Beloningssysteem Hypothese 7: Leiderschapsstijl Hypothese 8: Risico-Opleiding Hypothese 9: Prestatie Verworpen Verworpen Significant Verworpen Significant Verworpen Verworpen Significant Verworpen Tabel 8: Samenvatting hypotheses 5.2. Aanbevelingen & Beperkingen Ons onderzoek hield een aantal beperkingen in, die eventueel een invloed kunnen hebben op de betrouwbaarheid van de bekomen resultaten. Daarom is het belangrijk dat toekomstig onderzoek hier rekening mee houdt. Een groot deel van de respondenten is kantoordirecteur van een zelfstandig kantoor of van een kantoor dat behoort tot een kantorennetwerk. Dit impliceert reeds een eerste beperking. Voor bepaalde vragen was dit echter noodzakelijk aangezien er kennis nodig was over het beloningssysteem en dergelijke. Doch brengt dit ook enkele gevaren met zich mee. Zo kunnen zij een andere mening hebben over de leiderschapsstijl die wordt toegepast in de onderneming of over de risicocultuur die aanwezig is in deze onderneming. In verder onderzoek houdt men hier dan ook best rekening mee. Men kan een enquête bijvoorbeeld door meerdere werknemers van een onderneming laten invullen zodat een globaler resultaat verkregen wordt. Verder kunnen de bekomen resultaten niet veralgemeend worden voor België. De totale steekproef bedroeg 73 respondenten waarvan het overgrote deel uit Vlaanderen afkomstig was. Dit is ook logisch aangezien enkel financiële instellingen uit Vlaanderen en Brussel uitgenodigd werden aan ons onderzoek deel te nemen. Indien het onderzoek een groter gebied bestreken had, bijvoorbeeld geheel België of Europa in plaats van Vlaanderen, zouden we misschien andere resultaten bekomen. Om de duur van onze enquête te beperken, bevraagden we slechts kort enkele kenmerken van de onderneming. Namelijk door middel van ja/neen-vragen. Hierdoor misten we mogelijks enige relevante informatie. 49 Tenslotte wijzen we op de bijdrage van onze masterthesis aan de academische literatuur. Zo creëerden wij twee nieuwe risicocultuurschalen. Deze schalen kunnen gebruikt kunnen worden in verder onderzoek naar de risicocultuur binnen financiële instellingen of andere ondernemingen. Daarnaast trachtten wij met deze masterthesis het bestaande hiaat over risicocultuur in de literatuur enigszins op te vullen. 50 Literatuurlijst Acharya, V., & Richardson, M. (2009). Causes of the financial crisis. Critical Review: A Journal of Politics and Society, 21(2-3), 195–210. Airmic, Alarm, & IRM. (2010). A structured approach to Enterprise Risk Management (ERM) and the requirements of ISO 31000 Contents. Risk Management, 7(1), 20. http://doi.org/10.1016/j.solmat.2010.12.013 Arena, M., Arnaboldi, M., & Azzone, G. (2010). The organizational dynamics of Enterprise Risk Management. Accounting, Organizations and Society, 35(7), 659–675. http://doi.org/10.1016/j.aos.2010.07.003 Argyris, C. (1955). Organizational Leadership and Participative Management. The Journal of Business, 28(1). http://doi.org/10.1086/294053 Argyris, C., & Schon, D. A. (1974). Theory in practice: Increasing professional effectiveness. JosseyBass. Argyris, C. (2002). Double-loop learning, teaching, and research. Academy of Management Learning & Education, 1(2), 206-218. Avolio, B. J., & Bass, B. M. (1995). Individual consideration viewed at multiple levels of analysis: A multi-level framework for examining the diffusion of transformational leadership. The Leadership Quarterly, 6(2), 199–218. http://doi.org/10.1016/1048-9843(95)90035-7 Barrett, A., & O’Connell, P. J. (2001). Does training generally work? The returns to in-company training. Industrial and Labor Relations Review, 54(3), 647–662. http://doi.org/10.2307/2695995 Baxter, R., Bedard, J. C., Hoitash, R., & Yezegel, A. (2013). Enterprise risk management program quality: Determinants, value relevance, and the financial crisis. Contemporary Accounting Research, 30(4), 1264-1295. BCBS: Basel Committee on Banking Supervision (2005). Compliance and the compliance function in banks, (April), 1–16. Basel. BCBS: Basel committee on banking supervision (2010). Principles for enhancing corporate governance. Basel. Beasley, M., Branson, B., & Pagach, D. (2015). An analysis of the maturity and strategic impact of investments in ERM. Journal of Accounting and Public Policy, 34(3), 219-243. http://doi.org/10.1016/j.jaccpubpol.2015.01.001 Beasley, M. S., Clune, R., & Hermanson, D. R. (2005). Enterprise risk management: An empirical analysis of factors associated with the extent of implementation. Journal of Accounting and Public Policy, 24(6), 521–531. http://doi.org/10.1016/j.jaccpubpol.2005.10.001 Bebchuk, L. A., Cohen, A., & Spamann, H. (2009). The Wages of Failure: Executive Compensation at Bear Stearns and Lehman 2000-2008. Yale Journal on Regulation, 27, 257–282. http://doi.org/10.2139/ssrn.1513522 Berson, Y., & Linton, J. D. (2005). An examination of the relationships between leadership style, quality, and employee satisfaction in R&D versus administrative environments. R and D Management, 35, 51–60. http://doi.org/10.1111/j.1467-9310.2005.00371.x VIII Bhagat, S., & Black, B. (2001). The Non-Correlation Between Board Independence and Long Term Firm Performance. Journal of Corporation Law, 1(1), 231–274. http://doi.org/10.2139/ssrn.133808 Booth, A. L., & Nolen, P. (2012). Gender Differences in Risk Behaviour: Does Nurture Matter? Economic Journal, 122(February), 56–78. http://doi.org/10.1111/j.1468-0297.2011.02480.x. Bowling, B. D. M., & Rieger, L. (2005). Success Factors for Implementing Enterprise Risk Management. Bank Accounting & Finance, Feb.-Mar., 21–27. Bowman, E. H. (1982). Risk seeking by troubled firms. Sloan Management Review, 23(4), 33–42. Boyd, J. H., & De Nicoló, G. (2005). The theory of bank risk taking and competition revisited. Journal of Finance, 60(3), 1329–1343. http://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2005.00763.x Bozeman, B., & Kinglsey, G. (1998). Risk culture in public and private organizations. Public Administration Review, 58(2), 109–118. http://doi.org/10.2307/976358 Bozeman, B., & Loveless, S. (1987). Sector Context and Performance: A Comparison of Industrial and Government Research Units. Administration & Society, 19, 197–235. http://doi.org/10.1177/009539978701900204 Bromiley, P. (1991). Testing a causal model of corporate risk taking and performance. Academy of Management Journal, 34(1), 37–59. http://doi.org/10.2307/256301 Buchanan Ii, B. (1975). Red-Tape and the service ethic. Administration & Society, 6(4), 423. http://doi.org/10.1177/009539977500600403 Cannata, F., & Quagliariello, M. (2009). The role of Basel II in the subprime financial crisis; Guilty or Not guilty? (January 14, 2009). CAREFIN Research Paper No. 3/09. http://ssrn.com/abstract=1330417 Carland III J.W., Carland Jr. J.W., Carland J.A.C., J. W. P. (1995). Risk Taking Propensity Among Entrepreneurs, Small Business Owners and Managers. Journal of Business & Entrepreneurship, 1506. Charness, G., & Gneezy, U. (2012). Strong Evidence for Gender Differences in Risk Taking. Journal of Economic Behavior and Organization, 83(1), 50–58. http://doi.org/10.1016/j.jebo.2011.06.007 Cheng, S. (2008). Board size and the variability of corporate performance. Journal of Financial Economics, 87(1), 157–176. http://doi.org/10.1016/j.jfineco.2006.10.006 Clarke, C. J., & Varma, S. (1999). Strategic risk management: the new competitive edge. Long Range Planning, 32(4), 414–424. http://doi.org/10.1016/S0024-6301(99)00052-7 Combs, J., Liu, Y., Hall, A., & Ketchen, D. (2006). How much do high‐performance work practices matter? A meta‐analysis of their effects on organizational performance. Personnel psychology, 59(3), 501-528. Corporate Governance Commission. (2009). Belgische Corporate Governance code 2009. Geraadpleegd via http://www.corporategovernancecommittee.be/sites/default/files/generated/files/page/corporat egovnlcode2009.pdf COSO (2004). Enterprise Risk Management – Integrated Framework. New York (Vol. 3). Geraadpleegd via http://www.coso.org/documents/COSO_ERM_ExecutiveSummary.pdf\nwww.coso.org IX COSO (2006). Risicomanagement van de onderneming - Geïntegreerd raamwerk. Geraadpleegd via http://www.coso.org/documents/COSO_ERM_ExecSummary_Dutch-rev-juni06.pdf COSO (2013). Internal Control - Integrated Framework. Geraadpleegd via http://www.coso.org/documents/990025P_Executive_Summary_final_may20_e.pdf CRESC. (2012). written evidence - submission from centre for research on socio-cultural change (S005). London. Crotty, J. (2009). Structural causes of the global financial crisis: A critical assessment of the “new financial architecture.” Cambridge Journal of Economics, 33(4 SPEC. ISS.), 563–580. http://doi.org/10.1093/cje/bep023 Cumming, C. M., & Hirtle, B. J. (2001). The Challenges of Risk Management in Diversified Financial Companies. FRBNY Economic Policy Review, 7(1) (March), 1–17. Daft, R. L. (2007). Organisatie theorie en design (7e editie). Den Haag: Academic Service D'Arcy, S. P., & Brogan, J. C. (2001). Enterprise risk management. Journal of Risk Management of Korea, 12(1), 207-228. De Beelde, I. (2014). Financiële Audit. België: Academia Press. Degroof (2014). Beheersorganen. Geraadpleegd via www.degroof.be/sites/degroof/nlBE/portrait/bref/Pages/organes-gestion.aspx Delarue, S., & Seynaeve, M. (2010). Oorzaken en gevolgen van de financiële economische crisis, en aanbevelingen naar de toekomst toe: Een verkenning. (Masterproef, Universiteit Gent, Gent, België). DNB: De Nederlandse Bank. (2010). In het spoor van de crisis, achtergronden van de financiële crisis. Geraadpleegd via http://www.dnb.nl/binaries/In het spoor van de crisis - 2e druk_tcm46230653.PDF De Pelsmacker, P., & Van Kenhove, P. (2014). Marktonderzoek (4th ed.). Gent: Pearson Education. De Samblanx, M. J., 1995, Auditcomités en corporate governance, Studies Instituut der Bedrijfsrevisoren, Controle 3/1995, 96 pag. Doyle, J., Ge, W., & McVay, S. (2006). Determinants of weaknesses in internal control over financial reporting. Journal of Accounting and Economics, 44(1-2), 193–223. http://doi.org/10.1016/j.jacceco.2006.10.003 ECB (2014). Gids voor bankentoezicht. Geraadpleegd via https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/other/ssmguidebankingsupervision201409nl.pdf Ehrhart, M. G., Schneider, B., & Macey, W. H. (2014). Organizational climate and culture: An introduction to theory, research, and practice. New York: Routledge Eisenhardt, K. M. (1989). Agency theory: An assessment and review. Academy of management review, 14(1), 57-74. Erkens, D. H., Hung, M., & Matos, P. (2012). Corporate governance in the 2007-2008 financial crisis: Evidence from financial institutions worldwide. Journal of Corporate Finance, 18(2), 389–411. http://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2012.01.005 Febelfin (2010). Het depositogarantiestelsel. Geraadpleegd via http://www.febelfin.be/nl/depositogarantiestelsel X Field, A. P., & Hole, G. (2003). How to design and report experiments. London: Sage. http://doi.org/10.1016/B978-0-12-384727-0.00002-1 Fiol, C. M., & Lyles, M. A. (1985). Organizational Learning. Academy of Management Review, 10(4), 803–813. http://doi.org/10.5465/AMR.1985.4279103 Flood, P. C., Hannan, E., Smith, K. G., Turner, T., West, M. A., & Dawson, J. (2000). Chief executive leadership style, consensus decision making, and top management team effectiveness. European Journal of Work and Organizational Psychology, 9(3), 401-420. FSB: Financial Stability Board (2014). Guidance on supervisory interaction with financial institutions on risk culture. Suisse: Basel Galai, D., & Masulis, R. W. (1976). The option pricing model and the risk factor of stock. Journal of Financial Economics, 3(1-2), 53–81. http://doi.org/10.1016/0304-405X(76)90020-9 Gordon, L. A., Loeb, M. P., & Tseng, C. Y. (2009). Enterprise risk management and firm performance: A contingency perspective. Journal of Accounting and Public Policy, 28(4), 301–327. http://doi.org/10.1016/j.jaccpubpol.2009.06.006 Hall, R. H., Johnson, N. J., & Haas, J. E. (1967). Organizational size, complexity and formalization, 59(4), 547–570. Harvey, J., Bolam, H., Gregory, D., & Erdos, G. (2001). The effectiveness of training to change safety culture and attitudes within a highly regulated environment. Personnel Review, 30(6), 615–636. http://doi.org/10.1108/EUM0000000005976 Hillson, D. (2013). The A-B-C of Risk Culture: How to be Risk-Mature. Louisiana. Hofstede, G., Hofstede, G.J., Minkov M. (2010). Cultures and organizations: software of the mind. (ed. 3). Europe: McGraw-Hill Education. Howell, J. M., & Higgins, C. A. (1990). Champions of change: Identifying, understanding, and supporting champions of technological innovations. Organizational Dynamics, 19(1), 40–55. http://doi.org/10.1016/0090-2616(90)90047-S Huang, Y. S., & Wang, C. J. (2015). Corporate governance and risk-taking of Chinese firms: The role of board size. International Review of Economics and Finance, 37, 96–113. http://doi.org/10.1016/j.iref.2014.11.016 Huselid, M. A. (1995). The impact of human resource management practices on turnover, productivity, and corporate financial performance. Academy of management journal, 38(3), 635672. IIF. (2009). Reform in the financial services industry: strengthening practices for a more stable system. Washington. Investopedia. Agency problem. Geraadpleegd via www.investopedia.com/terms/a/agencyproblem.asp IRM. (2012). Risk Culture, under the microscopic guidance for boards. London. Isaac, I. (1995). Training in risk management. International Journal of Project Management, 13(4), 225-229. Judge, T. A., & Piccolo, R. F. (2004). Transformational and transactional leadership: a meta-analytic test of their relative validity. Journal of applied psychology, 89(5), 755. XI Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 263-291. Kardes, I., Ozturk, A., Cavusgil, S. T., & Cavusgil, E. (2013). Managing global megaprojects: Complexity and risk management. International Business Review, 22(6), 905–917. http://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2013.01.003 Kerr, J., & Slocum Jr., J. W. (1987). Managing Corporate Culture through Reward Systems. The Academy of Management Executive (1987-1989), 1(2), 99–107. http://doi.org/10.2307/4164733 Kliger, D., & Tsur, I. (2011). Prospect Theory and Risk-Seeking Behavior by Troubled Firms. Journal of Behavioral Finance, 12(October 2014), 29–40. http://doi.org/10.1080/15427560.2011.555028 Kok R.S., Praag C.M., & Cools K. (2002). Motiverend belonen loont. Economisch Statistische Berichten. ESB, 87e jaargang, nr. 4386, pagina 867, 29 november 2002. Liebenberg, A. P., & Hoyt, R. E. (2003). The Determinants of Enterprise Risk Management: Evidence From the Appointment of Chief Risk Officers. Risk Management and Insurance Review, 6(1), 37–52. http://doi.org/10.1111/1098-1616.00019 McConnell, P. J. (2013). A Risk Culture Framework for Systemically Important Banks. Journal of Risk and Governance, 3(1), 23–68. Geraadpleegd via: http://ezproxy.aut.ac.nz/login?url=http://search.proquest.com/docview/1627151624?accountid= 8440\nhttp://yu7rz9hn8y.search.serialssolutions.com.ezproxy.aut.ac.nz/?ctx_ver=Z39.882004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&rfr_id=info:sid/ProQ:abiglobal&rft_val_fmt=in MCR, Management Consulting & Research. (In)formeel (werkplek) leren: Naar een meer genuanceerd beleid. Leuven: Spin-Off KULeuven NBB (2016). Financiële instellingen. Geraadpleegd via http://www.nbb.be/nl/statistieken/financiele-instellingen NBB (2015). handboek Governance voor de bankensector. Geraadpleegd via: https://www.nbb.be/doc/cp/nl/2015/governancemanual.pdf Noble, C. (1997). The management of training in multinational corporations: comparative case studies. Journal of European Industrial Training. http://doi.org/http://dx.doi.org/10.1108/03090599710161801 Nocco, B. W., & Stulz, R. M. (2006). Enterprise Risk Management: Theory and Practice. Journal of Applied Corporate Finance, 18(4), 8–20. http://doi.org/10.1111/j.1745-6622.2006.00106.x Noe, Hollenbeck, Gerhart, B., & Wright, P. M. (2012). Human Resource Management (8th ed.). Europe: McGraw-Hill Education. O’Donnell, E. (2005). Enterprise risk management: A systems-thinking framework for the event identification phase. International Journal of Accounting Information Systems, 6(3), 177–195. http://doi.org/10.1016/j.accinf.2005.05.002 Ogbonna, E., & Harris, L. C. (2000). Leadership style, organizational culture and performance: Empirical evidence from uk companies. Int. J. Hum. Resour. Manag., 11(4), 766–788. http://doi.org/10.1038/166711a0 Pathan, S. (2009). Strong boards, CEO power and bank risk-taking. Journal of Banking and Finance, 33(7), 1340–1350. http://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2009.02.001 XII Perco,(2016). De acht leiderschapsstijlen. Geraadpleegd via http://perco.be/nl/leerhoek/de-8leiderschapsstijlen/ Power, M. (2005). Enterprise Risk Managment and the Organization of Uncertainty in Financial Institutions. The Sociology of Financial Markets.250-268. Power, M. (2009). The risk management of nothing. Accounting, organizations and society, 34(6), 849-855. Power, M., Ashby, S., & Palermo, T. (2013). Risk culture in financial organisations. London School of Economics, London (2013) Psacharopoulos, G. (2014). Economics of education: Research and studies. Elsevier. Redeker, M., de Vries, R. E., Rouckhout, D., Vermeren, P., & De Fruyt, F. (2014). Integrating leadership: The leadership circumplex. European Journal of Work and Organizational Psychology, 23(3), 435-455. Romeropereda A. (2012). Single-Loop and Double-Loop Learning Model. Geraadpleegd via http://www.afs.org/blog/icl/?p=2653 Saunders, A., Strock, E., & Travlos, N. G. (1990). Ownership Structure, Deregulation, and Bank Risk Taking. The Journal of Finance, 45(2), 643–654. http://doi.org/10.1111/j.15406261.1990.tb03709.x Schein, E. (2010). Organizational culture and leadership (4th edition). US: John Wiley and sons Ltd. Schneider, B., Ehrhart, M., & Macey, W. (2014). Organizational climate and culture: an introduction to theory, research, and practice. Oxford: Wiley Schwartz, H., & Davis, S. M. (1981). Matching corporate culture and business strategy. Organizational Dynamics, 10(1), 30–48. http://doi.org/10.1016/0090-2616(81)90010-3 Sheedy, E., & Griffin, B. (2014). Empirical analysis of risk culture in financial institutions: Interim report. Australia: Macquarie University Sheedy, Elizabeth, Griffin, B. B. J. (2015). A Framework and Measure for Examining Risk Climate in Financial Institutions, 16. http://doi.org/10.1007/s10869-015-9424-7 Sheedy&Griffin (2015). Macquarie University Risk Scale. Geraadpleegd via http:// businessandeconomics.mq.edu.au Standard & Poor’s (2007). Request for comment: Enterprise risk management analysis for credit ratings of nonfinancial companies. Stogdill, R. M. (1948). Personal factors associated with leadership: A survey of the literature. The Journal of Psychology, 25, 35–71. http://doi.org/10.1080/00223980.1948.9917362 Thakor, A. V. (2015). Corporate Culture in Banking. Working Paper, Washington University. Geraadpleegd via http://ssrn.com/abstract=2565514 Thaler, R. H., Tversky, A., Kahneman, D., & Schwartz, A. (1997). The effect of myopia and loss aversion on risk taking: An experimental test. The Quarterly Journal of Economics, 647-661. Towler, A. J. (2003). Effects of charismatic influence training on attitudes, behavior, and performance. Personnel Psychologie, 56. http://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2003.tb00154.x XIII Tison, M. (2013). Grensoverschrijdende activiteiten door Belgische kredietinstellingen: draagwijdte en limieten van het Europees paspoort. 20 ans de Loi bancaire: 20 jaar Bankwet (Vol. 26, pp. 155163). Limal: Anthemis. Van den Berghe Lutgart, L. D. R. (1999). International standardisation of good corporate governance : best practices for the board of directors. België: Wolters Kluwer. Van Overtveldt Johan. (2013). Lehman Brothers, 5 jaar later: Een reconstructie. Trends, 2. Geraadpleegd via http://trends.knack.be/economie/finance/lehman-brothers-5-jaar-later-eenreconstructie/article-normal-252209.html Verstraete, B. (2008). Het sociaal wenselijk antwoorden bij adolescenten enquêtes. (Doctoraatsverhandeling, KU Leuven, Universiteit Gent, Universiteit Antwerpen, VU Brussel, Gent, Antwerpen, Brussel, België). Vroom, V. H. (1964). Work and motivation. Classic readings in organizational behavior (Vol. 5). US: Wiley. Wang, Q., & von Tunzelmann, N. (2000). Complexity and the functions of the firm: breadth and depth. Research Policy, 29(7), 805-818. Weber, J., & Fortun, D. (2005). Ethics and compliance officer profile: Survey, comparison, and recommendations. Business and Society Review, 110(2), 97-115. Weisbach, M. S. (1988). Outside directors and CEO turnover. Journal of financial Economics, 20, 431460. Wymeersch, E. (2007). Over de prudentiële verwachtingen van de CBFA inzake het deugdelijk bestuur van financiële instellingen. CIRCULAIRE PPB-2007-6-CPB-CPA Wetgeving: Wet van 17 december 2008, Wet inzonderheid tot oprichting van een auditcomité in de genoteerde vennootschappen en de financiële ondernemingen. Geraadpleegd via http://www.ejustice.just.fgov.be/cgi_loi/change_lg.pl?language=nl&la=N&cn=2008121736&table_ name=wet Wet van 6 april 2010, Art.7, Paragraaf 2, Wet tot versterking van het deugdelijk bestuur bij de genoteerde vennootschappen en de autonome overheidsbedrijven en tot wijziging van de regeling inzake het beroepsverbod in de bank- en financiële sector. Geraadpleegd via http://www.ejustice.just.fgov.be/cgi_loi/change_lg.pl?language=nl&la=N&cn=2010040621&table_ name=wet Wet van 25 april 2014, Bijlage 2, Art.3 Wet op het statuut en het toezicht op de kredietinstellingen geraadpleegd via http://www.ejustice.just.fgov.be/cgi_loi/change_lg.pl?language=nl&la=N&cn=2014042508&table_ name=wet XIV Bijlage 1: Enquête Beste respondent, deze enquête zal een 10-tal minuten van uw tijd in beslag nemen. Graag willen wij u erop wijzen dat de anonimiteit van u en uw onderneming steeds verzekerd blijven! Alvast bedankt! Met vriendelijke groeten, Camille en Laure De volgende 15 vragen hebben steeds betrekking op uw onderneming of op de onderneming waarin u werkzaam bent. Graag wensen wij een antwoord in functie van deze onderneming. Opmerking: Hiermee bedoelen wij niet de overkoepelende instelling zoals bv. KBC, maar de specifieke onderneming zoals bv. KBC Gent-Zuid cvba Q1 Welke soort van onderstaande financiële instellingen is het best op uw onderneming van toepassing? Retail Bank (1) Investment bank (2) Verzekeringsmaatschappij (3) Effecteninstelling (4) Beleggingsinstelling (5) Andere: (6) ____________________ Q2 Wat is uw officiële functietitel in de onderneming? Q3 Hoeveel werknemers telt de onderneming waarin u werkzaam bent? (incl. bestuurders) (in cijfers) Q4 Hoeveel bedrijfseenheden telt de specifieke onderneming waarin u werkzaam bent? Bijvoorbeeld: afdeling 'business', afdeling 'retail', afdeling 'woonkredieten', afdeling 'mobile banking', afdeling 'management', afdeling 'private banking'... (Indien het aantal bedrijfseenheden gelijk is aan, of groter is dan '50', duidt u '50' aan.) Aantal bedrijfseenheden Q5 Uit hoeveel percent onafhankelijke leden bestaat de Raad van Bestuur? Opmerking: Een onafhankelijke bestuurder is iemand die een louter zakelijke relatie heeft met de financiële instelling. Dit houdt in dat hij/zij geen bestaande of ex-werknemer van de onderneming is, als ook geen familiale banden heeft met andere leden van de Raad van Bestuur. Bovendien mag hij naast het zetelen in de Raad van Bestuur geen enkele andere zakelijke relatie hebben met de organisatie. Aantal % onafhankelijke bestuurders Q6 Welke van onderstaande stellingen is het best van toepassing op de onderneming? Het topmanagement heeft een relatief groot deel van de aandelen in handen. (1) Het topmanagement heeft slecht een klein deel van de aandelen in handen. (2) Het topmanagement heeft geen aandelen in handen. (3) Geen idee (4) Q7 Heeft de onderneming een persoon of comité aangeduid die verantwoordelijk is voor het risicomanagement? Bijvoorbeeld een Chief Risk Officer (CRO), Risk Comité ... Ja (1) Neen (2) Q8 Biedt de onderneming een opleiding omtrent risicomanagement aan? Ja (1) Neen (2) VII Q9 Geeft de onderneming bonussen aan het topmanagement bij het behalen van vooropgestelde doelstellingen? Hiermee bedoelen we: financiële bonussen, onafhankelijk van het vaste loon. Ja (1) Neen (2) Indien ‘Ja’ geantwoord werd op Q9, werd de volgende vraag weergegeven: Q10 Leg kort uit hoe het bonussysteem bij topmanagers, in uw onderneming, in elkaar zit. Hoe wordt dit geregeld, hoe verhoudt dit bonussysteem zich tot het jaarlijkse vaste loon... Q11 Duid aan in welke mate onderstaande stelling van toepassing is op de onderneming. In de onderneming waarin ik werkzaam ben, weten werknemers goed wat van hen verwacht wordt en hoe men de taken moet uitvoeren. In geval van twijfel kan men een neergeschreven document inkijken waarin het takenpakket uitvoerig beschreven wordt. Daarnaast kan men een beroep doen op neergeschreven procedures voor iedere mogelijke situatie die zich kan voordoen bij het uitoefenen van de functie. Helemaal niet akkoord (1) Niet akkoord (2) Neutraal (3) Akkoord (4) Helemaal akkoord (5) Q12 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen van toepassing zijn op de onderneming. Helemaal niet akkoord akkoord Niet akkoord Neutraal Akkoord Helemaal Het gedrag van diegene die regels omtrent het risicobeleid overtreedt, wordt doorgaans door de vingers gezien wanneer hij/zij zeer goede resultaten kan voorleggen. (1) Indien er een risico, incident of probleem optreedt, weten de werknemers hoe dit gerapporteerd moet worden. (2) Zowel voorgaande successen als mislukkingen worden gezien als een opportuniteit om uit te leren. (3) Zowel voorgaande successen als mislukkingen worden gezien als een opportuniteit om veranderingen door te voeren. (4) De onderneming beschikt over een geschikte klokkenluiderprocedure die kan gebruikt worden zonder dat de “klokkenluider” hiervoor represailles ondervindt. (5) De controlefuncties opereren onafhankelijk, hebben toegang tot informatie van de Raad van Bestuur en het management en rapporteren op vast bepaalde tijdstippen aan de Raad van Bestuur. (6) Duid de keuzemogelijkheid 'Helemaal akkoord’ aan (12) Managementposities worden niet enkel toegewezen op basis van het behalen van financiële objectieven maar ook op basis van de ervaring in risicomanagement. (Dit houdt in dat bijvoorbeeld ook een ‘Chief Risk Officer’ of interne auditor kans maakt op de functie van CEO) (7) We voeren de strategie van de onderneming naar behoren uit binnen de grenzen van de risicobereidheid. (8) Ook al voldoet de klant niet aan de voorwaarden van kredietwaardigheid, toch zullen we geneigd zijn deze een lening, verzekering of ander product te verschaffen. (9) In de onderneming heerst een cultuur waarin communicatie tussen u en uw collega’s centraal staat. (10) In de onderneming staat transparantie centraal. Dit houdt in dat zowel positieve als negatieve gebeurtenissen steeds naar de buitenwereld toe gecommuniceerd worden. (11) U bent er bijna! Q13 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen voorkomen in de onderneming. Nooit Zelden Soms Vaak Altijd Werknemers in de onderneming worden beïnvloed om beslissingen te nemen die niet in overeenstemming zijn met hun eigen waarden en normen. (1) De werknemers in de onderneming kunnen zich op een positieve manier uitdagen. (2) De onderneming definieert haar doelstellingen op een duidelijke manier. (3) In de onderneming wordt overdreven zelfzekerheid gestimuleerd. (4) In de onderneming heerst een angst voor slecht nieuws. (5) De onderneming definieert risico’s op onvoldoende wijze. (6) We krijgen de mogelijkheid om onze vaardigheden verder te ontwikkelen. (7) De onderneming definieert risico’s op onvoldoende wijze. (6) We krijgen de mogelijkheid om onze vaardigheden verder te ontwikkelen. (7) De onderneming ontkent het maken van slechte omstandigheden of beslissingen. (8) Er wordt geen tot weinig initiatief genomen in de onderneming. (9) IX Q14 Duid aan wat het meest van toepassing is op de onderneming. De vooropgestelde doelstellingen worden niet duidelijk geformuleerd. Wanneer een doel wordt toegewezen, wordt er een korte deadline aan gekoppeld. Hierdoor kan de taak niet altijd naar behoren uitgevoerd worden. Bij het uitoefenen van taken is het niet altijd mogelijk om vragen te stellen of begeleiding te verkrijgen, ook al leent de taak zich ertoe. (2) De doelen die de werknemers van de onderneming dienen te bereiken zijn duidelijk geformuleerd. Indien men de doelstellingen behaalt, zal men hiervoor beloond worden. Anderzijds, indien de doelstellingen niet behaald werden, zullen hier sancties aan verbonden worden. De vooropgestelde doelen worden zonder inspraak van de werknemers bepaald. Wanneer het duidelijk wordt dat het onmogelijk is om de doelstellingen te behalen, is het moeilijk om hierover een dialoog te openen. (1) De vooropgestelde doelstellingen worden niet duidelijk geformuleerd. Wanneer men initiatief wenst te nemen wordt dit niet altijd warm onthaald, hierdoor kunnen werknemers zich ondergewaardeerd voelen. Verder is er ook weinig ruimte voor feedback. Vaak loopt de communicatie tussen het topmanagement en de werknemers vrij stroef. (3) Geen van bovenstaande (4) Voor de laatste twee vragen is het waarschijnlijk dat u gegevens uit de jaarrekening van uw onderneming moet halen. Indien u de specifieke naam van uw onderneming op de volgende pagina invoert, hoeft u de volgende twee vragen niet in te vullen maar zoeken wij het op voor u. Opmerking: Uw anonimiteit en deze van de onderneming blijven steeds verzekerd! Dit wordt alleen bevraagd zodat wij enkele determinanten uit de jaarrekening van uw onderneming kunnen halen. Q15 Vul hier de specifieke naam van de onderneming waarin u werkzaam bent in. Graag de specifieke naam (bijvoorbeeld, KBC Gent-Zuid cvba en niet KBC) (6) ____________________ Ik vul de naam van de onderneming niet in, maar ik geef de cijfers door. (2) Indien de respondent ervoor koos om de cijfers door te geven bij Q15, werden volgende vragen weergegeven (Q16 & Q17): Q16 Hoeveel bedroeg de winst vóór belastingen (9903) van de onderneming in boekjaar 2014? (in cijfers) Q17 Hoeveel bedroeg het Totaal der activa (20/58) van de onderneming in het boekjaar 2013 én 2014? (in cijfers) Totaal der activa BJ13 Totaal der activa BJ14 XI Bijlage 2: Afhankelijke variabelen Risicocultuur_1 Controle van de interne consistentie tussen de 11 gemeten items. Cronbach's Alpha N=11 0,81 Cronbach's Alpha indien 1 item er werd uitgelaten Duid aan in welke mate onderstaande stellingen van toepassing zijn op de onderneming.-Het gedrag van diegene die regels omtrent het risicobeleid overtreedt, wordt doorgaans door de vingers gezien wanneer hij/zij zeer goede resultaten kan voorleggen. 0,80 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen van toepassing zijn op de onderneming.-Indien er een risico, incident of probleem optreedt, weten de werknemers hoe dit gerapporteerd moet worden. 0,79 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen van toepassing zijn op de onderneming.-Zowel voorgaande successen als mislukkingen worden gezien als een opportuniteit om uit te leren. 0,80 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen van toepassing zijn op de onderneming.-Zowel voorgaande successen als mislukkingen worden gezien als een opportuniteit om veranderingen door te voeren. 0,79 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen van toepassing zijn op de onderneming.-De onderneming beschikt over een geschikte klokkenluiderprocedure die kan gebruikt worden zonder dat de “klokkenluider” hiervoor represailles ondervindt. 0,79 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen van toepassing zijn op de onderneming.-De controlefuncties opereren onafhankelijk, hebben toegang tot informatie van de Raad van Bestuur en het management en rapporteren op vast bepaalde tijdstippen aan de Raad van Bestuur. 0,78 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen van toepassing zijn op de onderneming.Managementposities worden niet enkel toegewezen op basis van het behalen van financiële objectieven maar ook op basis van de ervaring in risicomanagement. (Dit houdt in dat bijvoorbeeld ook een ‘Chief Risk Officer’ of interne auditor kans maakt op de functie van CEO) 0,79 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen van toepassing zijn op de onderneming.-We voeren de strategie van de onderneming naar behoren uit binnen de grenzen van de risicobereidheid. 0,80 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen van toepassing zijn op de onderneming.-Ook al voldoet de klant niet aan de voorwaarden van kredietwaardigheid, toch zullen we geneigd zijn deze een lening, verzekering of ander product te verschaffen. 0,79 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen van toepassing zijn op de onderneming.-In de onderneming heerst een cultuur waarin communicatie tussen u en uw collega’s centraal staat. 0,79 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen van toepassing zijn op de onderneming.-In de onderneming staat transparantie centraal. Dit houdt in dat zowel positieve als negatieve gebeurtenissen steeds naar de buitenwereld toe gecommuniceerd worden. 0,81 XIII Uiteindelijk werden deze 11 items samengevoegd tot 1 variabele ‘Risicocultuur_1’. Risicocultuur_Alternatief Controle van de interne consistentie tussen de 9 gemeten items. Cronbach's Alpha N=9 0,74 Cronbach's Alpha indien 1 item er werd uitgelaten Duid aan in welke mate onderstaande stellingen voorkomen in de onderneming.-Werknemers in de onderneming worden be&iuml;nvloed om beslissingen te nemen die niet in overeenstemming zijn met hun eigen waarden en normen. 0,703 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen voorkomen in de onderneming.-De werknemers in de onderneming kunnen zich op een positieve manier uitdagen. 0,686 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen voorkomen in de onderneming.-De onderneming definieert haar doelstellingen op een duidelijke manier. 0,708 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen voorkomen in de onderneming.-In de onderneming wordt overdreven zelfzekerheid gestimuleerd. 0,786 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen voorkomen in de onderneming.-In de onderneming heerst een angst voor slecht nieuws. 0,69 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen voorkomen in de onderneming.-De onderneming definieert risico&rsquo;s op onvoldoende wijze. 0,789 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen voorkomen in de onderneming.-We krijgen de mogelijkheid om onze vaardigheden verder te ontwikkelen. 0,699 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen voorkomen in de onderneming.-De onderneming ontkent het maken van slechte omstandigheden of beslissingen. 0,674 Duid aan in welke mate onderstaande stellingen voorkomen in de onderneming.-Er wordt geen tot weinig initiatief genomen in de onderneming. 0,682 Uiteindelijk werden deze 9 items samengevoegd tot 1 variabele ‘Risicocultuur_Alternatief’. Correlatietest afhankelijke variabelen Correlaties Risicocultuur_1 Risicocultuur_Alternatief Pearson Correlatie Risicocultuur_1 Sig. (2-zijdig) N Pearson Correlatie Risicocultuur_Alternatief 1 Sig. (2-zijdig) N ,569** 0 73 73 ,569** 1 0 73 73 **. Correlatie is significant op het 0.01 level (2-zijdig). XV Bijlage 3: Controlevariabelen Alle assumpties voor het voeren van een lineaire regressievergelijking werden getest. Deze bleken voldaan te zijn. Hieronder verduidelijken we enkele assumpties met bijhorende grafieken. Regressie met de afhankelijke variabele Risicocultuur_1 en de controlevariabelen groei, grootte en soort instelling: Lineaire relatie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabelen Hier zien we geen specifiek patroon zoals bijvoorbeeld een parabool. Dit wijst erop dat het aangeraden is om een lineaire regressie uit te voeren. Verder is er ook sprake van homoscedasticiteit (Een van de volgende assumpties wordt hierdoor ook bewezen) Onafhankelijkheid, normaliteit en homoscedasticiteit tussen de residuen. Deze figuren wijzen op een normale verdeling. Lineaire Regressie (OLS) ANOVA Sum of Squares Model Mean Square df Regressie 2,63 7 0,38 Residuen 16,49 65 0,25 Totaal 19,12 72 F Sig. 1,48 ,189b Afhankelijke variabele: Risicocultuur_1 Coëfficiënten Variabele B SE β Intercept 3,25 0,52 Dummy 1. Retailbank 0,51 0,52 0,47 Dummy 2. Investmentbank 0,31 0,57 0,15 Dummy 3. Verzekeringsmaatschappij 0,34 0,54 0,20 Dummy 4. Beleggingsinstelling 1,00 0,63 0,32 Dummy 5. Andere 0,10 0,54 0,06 Grootte 0,01 0,01 0,11 -0,06 0,48 -0,02 Groei Afhankelijke variabele: Risicocultuur_1 p < 0,05 Regressie met de afhankelijke variabele Risicocultuur_Alternatief en de controlevariabelen groei, grootte en soort instelling: Lineaire relatie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabelen Hier zien we geen specifiek patroon zoals bijvoorbeeld een parabool. Dit wijst erop dat het aangeraden is om een lineaire regressie uit te voeren. Verder is er ook sprake van homoscedasticiteit (één van de volgende assumpties wordt hierdoor ook bewezen). XVII Onafhankelijkheid, normaliteit en homoscedasticiteit tussen de residuen. Deze figuren wijzen op een normale verdeling. Lineaire regressie (OLS) ANOVA Sum of Squares Model Regressie Residuen Totaal Mean Square df 2,10 7 0,30 15,20 65 0,23 17,30 72 F Sig. 1,29 0,272 Afhankelijke variabele: Risicocultuur_Alternatief Coëfficienten Variabele B Intercept Dummy 1. Retailbank Dummy 2. Investmentbank Dummy 3. Verzekeringsmaatschappij Dummy 4. Beleggingsinstelling Dummy 5. Andere Grootte Groei Afhankelijke variabele: Risicocultuur_1 p < 0,05 SE β 4,01 0,50 0,04 0,50 0,04 -0,26 0,54 -0,13 -0,13 0,52 -0,08 0,19 0,61 0,06 -0,41 0,52 -0,28 0,22 0,46 0,06 0,00 0,01 -0,01 Bijlage 4: Raad van Bestuur In deze bijlage worden de statistische toetsen voor de onafhankelijke variabele ‘AantalOnafhankelijkeLeden’ besproken. Beschrijvende statistiek Gemiddeld zetelen er 13,77% onafhankelijke leden in de Raad van Bestuur. AantalOnafhankelijkeLeden Valid Missing N Gemiddelde Std. Deviation Minimum Maximum 73 0 13,77 16,05 0 50 Teststatistiek Hypothese: Een financiële instelling waarbij de Raad van Bestuur voor het overgrote deel bestaat uit onafhankelijke leden zullen een positievere risicocultuur hebben. Correlaties Risicocultuur_1 AantalOnafhankelijkeLeden Risicocultuur_1 Pearson Correlatie Sig. (1-tailed) AantalOnafhankelijkeLeden 1 0,05 0,05 1 . 0,328 0,328 . Risicocultuur_1 AantalOnafhankelijkeLeden p < 0,05 Correlaties Risicocultuur_Alternatief AantalOnafhankelijkeLeden Pearson Correlatie Sig. (1-tailed) Risicocultuur_Alternatief AantalOnafhankelijkeLeden Risicocultuur_Alternatief AantalOnafhankelijkeLeden 1 -0,05 -0,05 1 . 0,353 0,353 . p < 0,05 XIX Er werd nagegaan of er aan alle assumpties voor het uitvoeren van een lineaire regressie werd voldaan, dit was het geval. Hieronder worden enkele assumpties verduidelijkt met bijhorende grafieken. Risicocultuur_1 - Lineaire relatie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabele. Hier zien we geen specifiek patroon zoals bijvoorbeeld een parabool. Dit wijst erop dat het aangeraden is om een lineaire regressie uit te voeren. Verder is er ook sprake van homoscedasticiteit (één van de volgende assumpties wordt hierdoor ook bewezen). - Onafhankelijkheid, normaliteit en homoscedasticiteit tussen de residuen. Deze figuren wijzen op een normale verdeling. Risicocultuur_Alternatief - Lineaire relatie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabele. Hier zien we geen specifiek patroon zoals bijvoorbeeld een parabool. Dit wijst erop dat het aangeraden is om een lineaire regressie uit te voeren. Verder is er ook sprake van homoscedasticiteit (één van de volgende assumpties wordt hierdoor ook bewezen). - Onafhankelijkheid, normaliteit en homoscedasticiteit tussen de residuen. Deze figuren wijzen op een normale verdeling. XXI Vervolgens werd een lineaire regressie (OLS) toegepast. Dit gaf geen significant verband weer. ANOVA Sum of Squares Model Mean Square df Regressie 2,67 8 0,33 Residuen 16,45 64 0,26 Totaal 19,12 72 F Sig. 1,30 ,261 Afhankelijke: Risicocultuur_1 Sum of Squares Model Mean Square df Regressie 2,13 8 0,27 Residuen 15,17 64 0,24 Totaal 17,30 72 F Sig. 1,12 ,361 Afhankelijke: Risicocultuur_Alternatief Coëfficiënten Variabele Intercept Groei Grootte Dummy 1 Retailbank Dummy 2 Investment Dummy 3 Verzekeringsmaatschappij Dummy 4 Beleggingsinstelling Dummy 5 Andere Soort AantalOnafhankelijkeLeden Afhankelijke Variabele: Risicocultuur_1 Variabele Intercept Groei Grootte Dummy 1 Retailbank Dummy 2 Investment Dummy 3 Verzekeringsmaatschappij Dummy 4 Beleggingsinstelling Dummy 5 Andere Soort AantalOnafhankelijkeLeden B SE β 3,25 -0,07 0,01 0,49 0,30 0,33 0,48 0,01 0,52 0,57 0,55 -0,02 0,11 0,45 0,15 0,19 1,00 0,08 0,00 0,64 0,55 0,00 0,32 0,05 0,05 p < 0,05 B Afhankelijke Variabele: Risicocultuur_Alternatief SE β 4,01 0,22 -0,00 0,06 -0,25 -0,12 0,46 0,01 0,51 0,55 0,53 0,06 -0,01 0,05 -0,13 -0,74 0,20 -0,39 -0,00 0,61 0,52 0,00 0,07 -0,27 -0,04 p < 0,05 Bijlage 5: Eigenaarsstructuur In deze bijlage worden de statistische toetsen voor de onafhankelijke variabele ‘Eigenaarsstructuur’ besproken. Beschrijvende statistiek Bij de meeste onderneming heeft het topmanagement alle aandelen in handen (36 van de 61 ondernemingen). Hierbij werden 12 antwoorden als missing opgegeven, deze hebben ‘geen idee’ als keuzemogelijkheid aangeduid. Eigenaarsstructuur Eigenaarsstructuur Valid Missing N 61 12 1 Modus Test statistiek Hypothese: ‘Managerially controlled firms’ kennen een positievere risicocultuur in vergelijking met ‘stockholder controlled firms’. Bij deze hypothese gaan we al uit van een bepaalde ‘richting’, een positief verband. Daarom kijken we naar het one-tailed significantieniveau, we voeren een enkelzijdige toets uit. Dit wil zeggen dat we het two-tailed significantieniveau zullen delen door twee. Independent Sample T-test Risicocultuur_1 Beschrijvende statistiek T-test Eigenaarsstructuur Risicocultuur_1 N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 1 36 3,83 0,57 0,10 2 25 3,94 0,49 0,10 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances F Risicocultuur_1 Gelijke varianties verondersteld 1,56 Sig. t-test for Equality of Means t 0,217 -0,72 df 59 Mean Sig. (2Differe tailed) nce 0,476 -0,10 Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower 0,14 -0,39 Upper 0,18 p < 0,05 XXIII Risicocultuur_Alternatief Beschrijvende statistiek T-test Eigenaarsstructuur Risicocultuur_Alternatief Std. Std. Error Deviation Mean N Mean 1 36 4,02 0,48 0,08 2 25 3,92 0,52 0,10 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances F Sig. t-test for Equality of Means t Sig. (2tailed) df Mean Std. Error Difference Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Gelijke Risicocultuur_Alternatief varianties verondersteld p < 0,05 0,02 0,879 0,76 59 0,454 0,1 0,13 -0,16 Upper 0,36 Bijlage 6: Formalisatie In deze bijlage worden de statistische toetsen voor de onafhankelijke variabele ‘Formalisatie’ besproken. Beschrijvende statistiek Formalisatie Valid Missing N Gemiddelde Std. Deviation Minimum Maximum 73 0 4,01 1,00 1 5 Teststatistiek Hypothese: De mate van formalisatie zal een invloed hebben op de risicocultuur van de financiële instelling. Correlaties Risicocultuur_1 Risicocultuur_1 Pearson Correlatie Sig. (1-tailed) Formalisatie Risicocultuur_1 Formalisatie Formalisatie 1 0,53 0,53 1 . 0,00 0,00 . p < 0,05 Correlaties Risicocultuur_Alternatief Pearson Correlatie Sig. (1-tailed) Risicocultuur_Alternatief Formalisatie Risicocultuur_Alternatief Formalisatie Formalisatie 1 0,28 0,28 1 . 0,017 0,017 . p < 0,05 XXV Er werd nagegaan of er aan alle assumpties voor het uitvoeren van een lineaire regressie werd voldaan, dit was het geval. Hieronder worden enkele assumpties verduidelijkt met bijhorende grafieken. - Risicocultuur_1 Lineaire relatie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabele Hier zien we geen specifiek patroon zoals bijvoorbeeld een parabool. Dit wijst erop dat het aangeraden is om een lineaire regressie uit te voeren. Verder is er ook sprake van homoscedasticiteit (één van de volgende assumpties wordt hierdoor ook bewezen). - Onafhankelijkheid, normaliteit en homoscedasticiteit tussen de residuen. Deze figuren wijzen op een normale verdeling. Risicocultuur_Alternatief - Lineaire relatie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabele Hier zien we geen specifiek patroon zoals bijvoorbeeld een parabool. Dit wijst erop dat het aangeraden is om een lineaire regressie uit te voeren. Verder is er ook sprake van homoscedasticiteit (één van de volgende assumpties wordt hierdoor ook bewezen). - Onafhankelijkheid, normaliteit en homoscedasticiteit tussen de residuen. Deze figuren wijzen op een normale verdeling. XXVII Vervolgens werd een lineaire regressie (OLS) toegepast. Dit gaf een significant verband weer. Sum of Squares Model Mean Square df Regressie 6,88 8 0,86 Residuen 12,24 64 0,19 Totaal 19,12 72 F 4,50 Sig. ,00* Afhankelijke variabele: Risicocultuur_1 Model Sum of Squares Regressie 3,27 Residuen Totaal 8 Mean Square 0,41 14,03 64 0,22 17,30 72 df F 1,87 Sig. ,081 Afhankelijke variabele: Risicocultuur_Alternatief Coëfficiënten Variabele Intercept Groei Grootte B Dummy 1 Retailbank Dummy 2 Investment bank Dummy 3 Verzekeringsmaatschappij Dummy 4 Beleggingsinstelling Dummy 5 Andere Soort Formalisatie Afhankelijke variabele: Risicocultuur_1 Variabele Intercept Groei Grootte Dummy 1 Retailbank Dummy 2 Investment Dummy 3 Verzekeringsmaatschappij Dummy 4 Beleggingsinstelling Dummy 5 Andere Soort Formalisatie Afhankelijke variabele: Risicocultuur_Alternatief SE β 2,59 0,06 -0,00 0,29 0,09 0,42 0,01 0,45 0,49 0,01 -0,02 0,26 0,05 0,34 0,47 0,19 0,77 -0,01 0,26 0,55 0,47 0,06 0,25 -0,01 0,52* p < 0,05 B SE β 3,67 0,28 -0,01 -0,07 -0,37 0,45 0,01 0,48 0,53 0,07 -0,09 -0,07 -0,19 -0,14 0,51 -0,08 0,07 -0,46 0,14 0,59 0,50 0,06 0,02 -0,31 0,28* p < 0,05 Bijlage 7: Complexiteit In deze bijlage worden de statistische toetsen voor de onafhankelijke variabele ‘complexiteit’ besproken. Beschrijvende statistiek AantalBedrijfseenheden N Valid Missing Gemiddelde Std. Deviation Minimum Maximum AantalWerknemers 73 0 6,95 6,47 0 20 N Gemiddelde Std. Deviation Minimum Maximum Valid Missing 73 0 49,96 72,61 2 200 AantalWerknemersAlternatief N Valid Missing Gemiddelde Std. Deviation Minimum Maximum 73 0 380,75 588,21 2 1600 Teststatistiek Hypothese: Hoe hoger de complexiteit van een financiële instelling, hoe negatiever de risicocultuur van deze onderneming zal zijn. Correlaties Risicocultu ur_1 Risicocultuur_1 Pearson Correlatie AantalBedrijfseenhede n Risicocultuur_1 Sig. (1-tailed) AantalBedrijfseenhede n Formalisatie 1 -0,30 -0,03 1 . 0,404 0,404 . p < 0,05 XXIX Correlaties Risicocultuur_1 Risicocultuur_1 Pearson Correlatie AantalWerknemer s 1 -0,11 -0,11 1 . 0,187 0,187 . Risicocultuur_1 Sig. (1-tailed) AantalWerknemer s Formalisatie p < 0,05 Correlaties Risicocultuur_1 Risicocultuur_1 Pearson Correlatie AantalWerknemer sAlternatief Risicocultuur_1 Sig. (1-tailed) AantalWerknemer sAlternatief Formalisatie 1 0,11 0,117 1 . 0,184 0,184 . p < 0,05 Correlaties Risicocultuur_Alternatief AantalOnafhankelijkeLeden Pearson Correlatie Sig. (1-tailed) p < 0,05 Risicocultuur_Alternatief AantalBedrijfseenheden Risicocultuur_Alternatief AantalBedrijfseenheden 1 -0,33 -0,33 1 . 0,002 0,002 . Correlaties Risicocultuur_Alternatief AantalOnafhankelijkeLeden Pearson Correlatie Sig. (1-tailed) Risicocultuur_Alternatief AantalWerknemers Risicocultuur_Alternatief AantalWerknemers 1 -0,30 -0,30 1 . 0,005 0,005 . p < 0,05 Correlaties Risicocultuur_Alternatief AantalOnafhankelijkeLeden Pearson Correlatie Sig. (1-tailed) Risicocultuur_Alternatief AantalWerknemersAlternatief Risicocultuur_Alternatief AantalWerknemersAlternatief 1 0,01 0,01 1 . 0,452 0,452 . p < 0,05 Er werd nagegaan of aan alle assumpties voor het uitvoeren van een lineaire regressie werd voldaan, dit was het geval. Hieronder worden enkele assumpties verduidelijkt met bijhorende grafieken. Risicocultuur_1 - Lineaire relatie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabele AantalBedrijfseenheden XXXI Aantal_Werknemers AantalWkn_Alternatief Hier zien we geen specifiek patroon dat kan wijzen op heteroscedasticiteit daarom veronderstellen we dat de variabele homoscedastisch is. - Onafhankelijkheid, normaliteit en homoscedasticiteit tussen de residuen. AantalBedrijfseenheden Aantal_Werknemers AantalWkn_Alternatief Deze figuren wijzen op een normale verdeling. Risicocultuur_Alternatief - Lineaire relatie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabele Aantal_Bedrijfseenheden XXXIII Aantal Werknemers Aantal_Wkn_Alternatief Hier zien we geen specifiek patroon dat kan wijzen op heteroscedasticiteit daarom veronderstellen we dat de variabele homoscedastisch is. - Onafhankelijkheid, normaliteit en homoscedasticiteit tussen de residuen. Aantal_Bedrijfseenheden Aantal Werknemers Aantal_Wkn_Alternatief Deze figuren wijzen op een normale verdeling. Er werd een lineaire regressie (OLS) toegepast. Dit gaf een significant verband weer tussen de variabelen ‘AantalBedrijfseenheden’ en ‘Risicocultuur_Alternatief’ (p=.028) Voor de overige variabelen was er geen sprake van een significant verband. Risicocultuur_1 Aantal Bedrijfseenheden Sum of Squares Model Mean Square df Regressie 2,77 8 0,35 1 Residuen 16,35 64 0,26 Totaal 19,12 72 F 1,36 Sig. ,233 Afhankelijke variabele: Risicocultuur_1 XXXV Coëfficiënten Variabele B SE Intercept Groei Grootte Dummy 1 Retailbank Dummy 2 Investment Dummy 3 Verzekeringsmaatschappij Dummy 4 Beleggingsinstelling Dummy 5 Andere Soort AantalBedrijfseenheden β 3,23 -0,06 0,01 0,52 0,33 0,35 0,48 0,01 0,52 0,57 0,55 -0,02 0,15 0,48 0,16 0,20 1,04 0,12 -0,01 0,64 0,54 0,01 0,33 0,08 -0,09 Afhankelijke variabele: Risicocultuur_1 p < 0,05 Aantal Werknemers ANOVA Model Regressie Residuen Totaal Sum of Squares 3,21 15,92 df 8 64 19,12 Mean Square 0,4 0,25 F Sig. 1,61 0,140 72 Afhankelijke variabele: Risicocultuur_1 Coëfficiënten Variabele Intercept Groei Grootte Dummy 1 Retailbank Dummy 2 Investment Dummy 3 Verzekeringsmaatschappij Dummy 4 Beleggingsinstelling Dummy 5 Andere Soort AantalWerknemers B Afhankelijke variabele: Risicocultuur_1 p < 0,05 SE β 3,15 -0,04 0,02 0,50 0,36 0,36 0,48 0,01 0,51 0,56 0,54 -0,01 0,21 0,46 0,18 0,20 1,03 0,12 0,00 0,63 0,53 0,00 0,33 0,08 -0,20 Aantal Werknemers Alternatief ANOVA Sum of Squares Model Mean Square df Regressie 2,67 8 0,33 Residuen 16,46 64 0,26 Totaal 19,12 72 F Sig. 1,30 ,262 Afhankelijke variabele: Risicocultuur_1 Variabele B SE Intercept Groei Grootte Dummy 1 Retailbank Dummy 2 Investment Dummy 3 Verzekeringsmaatschappij Dummy 4 Beleggingsinstelling Dummy 5 Andere Soort AantalWerknemersAlternatief Afhankelijke variabele: Risicocultuur_1 β 3,18 -0,08 0,02 0,49 0,27 0,32 0,48 0,02 0,52 0,58 0,55 -0,02 0,18 0,45 0,13 0,19 0,96 0,07 0,00 0,65 0,55 0,00 0,31 0,05 -0,08 p < 0,05 Risicocultuur_Alternatief Aantal bedrijfseenheden ANOVA Sum of Squares Model Mean Square df Regressie 3,44 8 0,43 Residuen 13,86 64 0,22 Totaal 17,30 72 F Sig. 1,99 ,063 Afhankelijke variabele: Risicocultuur_Alternatief Sum of Squares Model Mean Square df Regressie 3,93 8 0,49 Residuen 13,37 64 0,21 Totaal 17,30 72 F Sig. 2,35 0,028 XXXVII Coëfficiënten Variabele B SE β Intercept Groei Grootte Dummy 1 Retailbank Dummy 2 Investment Dummy 3 Verzekeringsmaatschappij Dummy 4 Beleggingsinstelling Dummy 5 Andere Soort AantalBedrijfseenheden Afhankelijke variabele: Risicocultuur_Alternatief 3,95 0,23 0,44 0,06 0,01 0,09 0,01 0,47 0,10 0,08 -0,18 -0,10 0,52 0,49 -0,09 -0,06 0,34 -0,32 -0,03 0,58 0,49 0,01 0,11 -0,22 -0,35* p < 0,05 Aantal Werknemers ANOVA Sum of Squares Model Mean Square df Regressie 2,67 8 0,33 Residuen 16,46 64 0,26 Totaal 19,12 72 F Sig. 1,30 ,26b Afhankelijke Variabele: Risicocultuur_Alternatief Coëfficiënten Variabele Intercept Groei Grootte Dummy 1 Retailbank Dummy 2 Investment Dummy 3 Verzekeringsmaatschappij Dummy 4 Beleggingsinstelling Dummy 5 Andere Soort AantalWerknemers Afhankelijke Variabele: Risicocultuur_Alternatief B SE β 3,87 0,25 0,44 0,07 0,01 0,02 0,01 0,44 0,14 0,02 -0,18 0,52 -0,09 -0,11 0,50 -0,07 0,24 -0,37 -0,00 0,59 0,50 0,00 0,08 -0,25 -0,33* p < 0,05 Aantal werknemers alternatief ANOVA Sum of Squares Model Mean Square df Regressie 2,12 8 0,27 Residuen 15,18 64 0,24 Totaal 17,30 72 F Sig. 1,12 ,364 Afhankelijke variabele: Risicocultuur_Alternatief Coëfficiënten Variabele Intercept Groei Grootte Dummy 1 Retailbank Dummy 2 Investment Dummy 3 Verzekeringsmaatschappij Dummy 4 Beleggingsinstelling Dummy 5 Andere Soort AantalWerknemersAlternatief Afhankelijke variabele: Risicocultuur_Alternatief B SE β 4,06 ,053 -0,23 0,50 0,56 0,05 -0,12 0,05 -0,23 0,50 0,56 0,05 -0,12 -0,12 0,53 -0,07 0,22 -0,39 0,00 0,62 0,53 0,00 0,07 -0,27 0,06 p < 0,05 XXXIX Bijlage 8: ERM-beleid In deze bijlage worden de statistische toetsen voor de onafhankelijke variabele ‘CRO’ besproken. Beschrijvende statistiek CRO CRO Ja Nee N 49 24 1 Modus Test statistiek Hypothese: Financiële instellingen die ERM geïmplementeerd hebben, gaan een positievere risicocultuur kennen dan organisaties die dit niet gedaan hebben. Bij deze hypothese gaan we al uit van een bepaalde ‘richting’, een positief verband. Daarom kijken we naar het one-tailed significantieniveau, we voeren een enkelzijdige toets uit. Dit wil zeggen dat we het two-tailed significantieniveau zullen delen door twee. Independent Sample T-test Risicocultuur_1 Beschrijvende statistiek T-test CRO Risicocultuur_1 N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Ja 49 3,95 0,45 0,06 Neen 24 3,72 0,61 0,13 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances F Sig. t-test for Equality of Means t Sig. (2tailed) df Mean Std. Error Difference Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Risicocultuur_1 Gelijke variantie verondersteld p < 0,05 3,76 0,057 1,79 71 0,078 0,23 0,13 -0,03 Upper 0,48 Risicocultuur_Alternatief Beschrijvende statistiek T-test CRO Risicocultuur_Alternatief N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Ja 49 3,91 0,51 0,07 Neen 24 4,06 0,45 0,09 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances F Sig. t-test for Equality of Means t Sig. (2tailed) df Mean Std. Error Difference Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Gelijke Risicocultuur_Alternatief variantie verondersteld 0,65 0,425 -1,2 71 0,234 -0,15 0,12 Upper -0,39 0,1 p < 0,05 XLI Bijlage 9: Beloningssysteem In deze bijlage worden de statistische toetsen voor de onafhankelijke variabele ‘Beloningssysteem’ besproken. Beschrijvende statistiek Beloningssysteem Bonussen Ja Nee N 47 26 1 Modus Test statistiek Hypothese: Financiële instellingen die gebruik maken van bonussen, gaan een negatievere risicocultuur kennen dan organisaties die dit niet gedaan hebben. Bij deze hypothese gaan we al uit van een bepaalde ‘richting’, een negatief verband. Daarom kijken we naar het one-tailed significantieniveau, we voeren een enkelzijdige toets uit. Dit wil zeggen dat we het two-tailed significantieniveau zullen delen door twee. Independent Sample T-test Risicocultuur_1 Beschrijvende statistiek T-test Bonussen Risicocultuur_1 N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Ja 47 3,90 0,52 0,08 Neen 26 3,83 0,52 0,10 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances F Sig. t-test for Equality of Means t Sig. (2tailed) df Mean Std. Error Difference Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Gelijke Risicocultuur_1 variantie verondersteld p < 0,05 Upper ,50 0,482 0,53 71 0,599 0,07 0,13 -0,19 0,32 Risicocultuur_Alternatief Beschrijvende statistiek T-test Bonussen N Ja Risicocultuur_Alternatief Neen Mean Std. Deviation Std. Error Mean 47 3,90 0,50 0,07 26 4,06 0,46 0,09 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances F Sig. t-test for Equality of Means t df Sig. (2tailed) Mean Std. Error Difference Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Gelijke Risicocultuur_Alternatief variantie verondersteld 0,22 0,638 -1,39 71,00 0,168 -0,17 0,12 Upper -0,40 0,22 p < 0,05 XLIII Bijlage 10: Leiderschapsstijl In deze bijlage worden de statistische toetsen voor de onafhankelijke variabele ‘leiderschapsstijl’ besproken. Beschrijvende statistiek Leiderschapsstijl Leiderschapsstijl N Toxic 26 Not Toxic 47 Modus 1 Test statistiek Hypothese: Financiële instellingen waarbij een ‘toxic’ leiderschapsstijl heerst, gaan een negatievere risicocultuur kennen dan organisaties waarbij dit niet heerst. Bij deze hypothese gaan we al uit van een bepaalde ‘richting’, een negatief verband. Daarom kijken we naar het one-tailed significantieniveau, we voeren een enkelzijdige toets uit. Dit wil zeggen dat we het two-tailed significantieniveau zullen delen door twee. Independent Sample T-test Risicocultuur_1 Beschrijvende statistiek T-test Leiderschapsstijl Risicocultuur_1 N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Ja 26 3,74 0,43 0,09 Neen 47 3,94 0,55 0,08 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances F Sig. t-test for Equality of Means t Sig. (2tailed) df Mean Std. Error Difference Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Gelijke Risicocultuur_1 variantie verondersteld p < 0,05 1,80 0,184 -1,58 71 0,118 -0,20 0,12 -0,45 Upper 0,05 Risicocultuur_Alternatief Beschrijvende statistiek T-test Leiderschapsstijl Risicocultuur_Alternatief N Mean Std. Error Mean Std. Deviation 0 26 3,77 0,49 0,10 1 47 4,07 0,47 0,07 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances Gelijke Risicocultuur_Alternatief variantie verondersteld p < 0,05 F Sig. 0,14 0,708 t-test for Equality of Means t -2,66 df 71 Sig. (2Mean Std. Error tailed) Difference Difference 0,010 -0,31 0,12 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper -0,54 -0,08 XLV Bijlage 11: Opleiding In deze bijlage worden de statistische toetsen voor de onafhankelijke variabele ‘Opleiding’ besproken. Beschrijvende statistiek Opleiding Bonussen Ja Neen N 43 30 1 Modus Test statistiek Hypothese: Financiële instellingen die een risico-opleiding aan hun werknemers aanbieden, gaan een positievere risicocultuur kennen dan organisaties die dit niet doen. Bij deze hypothese gaan we al uit van een bepaalde ‘richting’, een positief verband. Daarom kijken we naar het one-tailed significantieniveau, we voeren een enkelzijdige toets uit. Dit wil zeggen dat we het two-tailed significantieniveau zullen delen door twee. Independent Sample T-test Risicocultuur_1 Beschrijvende statistiek T-test Opleiding Risicocultuur_1 N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Ja 43 4,00 0,48 0,08 Neen 30 3,70 0,52 0,10 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances F Sig. t-test for Equality of Means t Sig. (2tailed) df Mean Std. Error Difference Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Gelijke Risicocultuur_1 variantie verondersteld p < 0,05 0,06 0,802 2,56 71 0,013 0,30 0,12 0,07 Upper 0,54 Risicocultuur_Alternatief Beschrijvende statistiek T-test Leiderschapsstijl Risicocultuur_Alternatief N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Ja 43 4,01 0,53 0,08 Neen 30 3,89 0,42 0,08 p < 0,05 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances F Gelijke Risicocultuur_Alternatief variantie niet verondersteld p < 0,05 t-test for Equality of Means Sig. t 0,044 1,10 df 69,96 Sig. (2Mean Std. Error tailed) Difference Difference 0,276 0,12 0,11 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper -0,10 0,35 XLVII Bijlage 12: Prestatie In deze bijlage worden de statistische toetsen voor de onafhankelijke variabele ‘Prestatie’ besproken. Beschrijvende statistiek De gemiddelde Return On Assets is 0,08. Prestatie Valid Missing N Gemiddelde Std. Deviation Minimum Maximum 73 0 0,08 0,10 -0,08 0,29 Teststatistiek Hypothese: De prestatie van de financiële instelling zal een invloed hebben op de risicocultuur van die financiële instelling. Correlaties Risicocultuur_1 Risicocultuur_1 Pearson Correlatie Prestatie Risicocultuur_1 Sig. (1-tailed) Prestatie Formalisatie 1 0,10 0,10 1 . 0,191 0,191 . p < 0,05 Correlaties Risicocultuur_Alternatief AantalOnafhankelijkeLeden Pearson Correlatie Risicocultuur_Alternatief Prestatie Sig. (1-tailed) p < 0,05 Risicocultuur_Alternatief Prestatie 1 0,21 0,21 1 . 0,036 0,036 . Er werd nagegaan of aan alle assumpties voor het uitvoeren van een lineaire regressie werd voldaan. Dit was het geval. Hieronder worden enkele assumpties verduidelijkt met bijhorende grafieken. - Risicocultuur_1 Lineaire relatie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabele Hier zien we geen specifiek patroon. Dit wijst erop dat het aangeraden is om een lineaire regressie uit te voeren. Er is ook sprake van homoscedasticiteit (één van de volgende assumpties wordt hierdoor ook bewezen). - Onafhankelijkheid, normaliteit en homoscedasticiteit tussen de residuen. Deze figuren wijzen op een normale verdeling. XLIX Risicocultuur_Alternatief - Lineaire relatie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabele Hier zien we geen specifiek patroon. Dit wijst erop dat het aangeraden is om een lineaire regressie uit te voeren. Er is ook sprake van homoscedasticiteit (één van de volgende assumpties wordt hierdoor ook bewezen). - Onafhankelijkheid, normaliteit en homoscedasticiteit tussen de residuen. Deze figuren wijzen op een normale verdeling. Er werd een lineaire regressie (OLS) toegepast. Dit gaf geen significant verband weer. ANOVA Sum of Squares Model Mean Square df Regressie 3,47 8 0,43 Residuen 15,65 64 0,25 Total 19,12 72 F Sig. 1,77 ,099 Afhankelijke variabele: Risicocultuur_1 Sum of Squares Model Mean Square df Regressie 2,72 8 0,34 1 Residuen 14,55 64 0,23 Totaal 17,30 72 F Sig. 1,51 ,171 Afhankelijke variabele: Risicocultuur_Alternatief Coëfficiënten (p < 0,05) ) LI Bijlage 13: Overige testen Kantorennetwerken versus zelfstandige kantoren Risicocultuur_1 (p < 0,05) Beschrijvende statistiek Hoofdzetel_Zelfstandig Risicocultuur_1 N Gemiddelde Std. Deviation Std. Error Mean 0 41 3,81 0,55 0,09 1 32 3,95 0,47 0,08 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances F t-test for Equality of Means Sig. t Sig. (2Mean Std. Error tailed) Difference Difference df 95% Confidence Interval of the Difference Lower Gelijke Risicocultuur_1 variantie verondersteld 1,23 0,271 -1,22 71 0,23 -0,15 0,12 -0,39 Upper 0,09 Risicocultuur_Alternatief Beschrijvende statistiek Std. Std. Error Deviation Mean Hoofdzetel_Zelfstandig N Gemiddelde 0 41 3,99 0,47 0,07 1 32 3,91 0,52 0,09 Risicocultuur_Alternatief Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances Equal Risicocultuur_Alternatief variances assumed p < 0,05 t-test for Equality of Means F Sig. t 0,35 0,555 0,68 df 71 95% Confidence Interval of the Sig. (2Mean Std. Error Difference tailed) Difference Difference Lower Upper 0,500 0,08 0,12 -0,15 0,31 Als groot geclassificeerde versus als klein geclassificeerde banken Risicocultuur_1 Beschrijvende statistiek Classificatie Risicocultuur_1 N Gemiddelde Std. Deviation Std. Error Mean 0 54 3,83 0,55 0,07 1 19 4,00 0,41 0,09 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of t-test for Equality of Means Variances F Gelijke Risicocultuur_1 variantie verondersteld Sig. 3,28 t 0,074 Sig. (2tailed) df -1,22 71 Mean Std. Error Difference Difference 0,227 -0,17 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper 0,14 -0,44 0,11 p < 0,05 Risicocultuur_Alternatief Beschrijvende statistiek Classificatie Risicocultuur_Alternatief N Std. Std. Error Deviation Mean Gemiddelde 0 54 3,94 0,49 0,07 1 19 4,02 0,50 0,11 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances Gelijke Risicocultuur_Alternatief varianties verondersteld p < 0,05 F Sig. 0,44 0,509 t -0,62 df 71 t-test for Equality of Means Sig. (2Mean Std. Error tailed) Difference Difference 0,538 -0,08 0,13 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper -0,34 0,18 LIII Soort instelling Risicocultuur_1 One-Way ANOVA Risicocultuur_1 Sum of Squares Mean Square df Tussen groepen 2,39 5 0,48 Binnen groepen 16,73 67 0,25 Totaal 19,12 72 F Sig. 1,91 0,104 p < 0,05 Risicocultuur_Alternatief One-Way ANOVA Risicocultuur_Alternatief Sum of Squares Mean Square df Tussen groepen 2,04 5 0,41 Binnen groepen 15,26 67 0,23 17,30 72 Totaal F Sig. 1,79 0,126 p < 0,05 Aantal verschillende financiële instellingen Soorten instellingen
