Файл: Влияние слияний компаний на концентрацию в отрасли (по выбору).pdf
Добавлен: 26.06.2023
Просмотров: 103
Скачиваний: 3
СОДЕРЖАНИЕ
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СЛИЯНИЙ И ПОГЛОЩЕНИЙ
1.1 Основы движения рыночных котировок, вызванных объявлениями об M&A сделках
1.2 Классификация мотивов M&A сделок
1.3 Основные методы исследования эффективности сделок M&A
ГЛАВА 2. ВЛИЯНИЕ ОБЪЯВЛЕНИЯ О СДЕЛКЕ M&A НА ЦЕНУ ТОРГУЕМЫХ ЦЕННЫХ БУМАГ
2.1 Характеристика рынка слияний и поглощений
2.2 Особенности и проблемы российского рынка слияний и поглощений
2.4 Описание выборки и формулирование гипотез
ГЛАВА 3. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИ
3.1 Анализ и сравнение методик расчета для компаний-поглотителей
3.2 Анализ и сравнение методик расчета для компаний-целей
3.3 Анализ влияния объема и вида сделки на объем кумулятивной избыточной доходности
Также причиной низкой эффективности сделок можно назвать игнорирование издержек, которые связаны с претворением в жизнь планируемого синергетического эффекта.
2.3 Методология исследования
В данном исследовании мы будем использовать подход изучения доходности акций, так называемый событий анализ. Нулевая гипотеза в данном случае заключается в том, что избыточная доходность для компании-цели и компании-поглотителя в дату объявления о сделке отсутствует.
Как известно, в дату объявления о сделке происходит публикация наиболее значимой информации, которая оказывает существенное влияние на котировки акций. Движение рыночных цен может быть использовано для количественной оценки реакции рынка на объявление о сделке.
Основываясь на исследованиях других авторов, таких как, например, Brown и Worner[19], приведем более детальное описание методологии событийного анализа. Опишем также особенности МНК-модели, используемые в данном подходе.
Метод исследования рыночных цен является одним из самых эффективных и последовательных для оценки корпоративных событий[20]. Любое событие рынок оценивает как сигнал, который сообщает о дальнейших планах менеджмента компании (будь то публикация финансовых результатов, объявление дивидендов и т.д.). Согласно результатам исследования Halpern день объявления о событии является самым подходящим для анализа реакции рынка на объявление[21]. Избыточная доходность, как правило, начинает наблюдаться за несколько дней до объявления о событии. Причиной этого чаще всего является утечка информации, либо ожидания рынка[22]. Вопреки утечки инсайдерской информации, избыточная доходность на рынке будет продолжать наблюдаться именно вследствие данного события, так как рынок не способен предвидеть предстоящие события полной мере. Далее в работе мы более подробно остановимся на описании различных подходов к событийному анализу, используемых для оценки влияния того или иного события.
Для того чтобы подтвердить наличие избыточной доходности, необходимо взять за основу нормальные значения доходности. В данной работе будет использовано три подхода для расчета нормальных значений доходности: расчет на основе средних значений, модель CAPM и модель рыночного индекса.
Рассмотрим расчет на основе модели CAPM. В данном регрессионном выражении Е – это ожидаемые значения доходности, α и β – коэффициенты регрессии, а Rmt – доходность рыночного индекса биржи, на которой торгуется данная ценная бумага m в день t.
Значит, значение избыточной доходности мы можем выразить так:
Отсюда значение кумулятивной избыточной доходности для ценной бумаги i за период [t0;t1] выражаем так:
Для расчета с использованием модели CAPM необходимо использовать бета-коэффициент акций рассматриваемой компании. Бета-коэффициент – коэффициент угла наклона в линейной регрессии доходности индекса от доходности акции, также является мерой волатильности акции относительно рынка в целом[23]. Необходимо также отметить, значение бета-коэффициента при данном подходе берется на день объявления о сделке.
При расчете на основе средних значений нормальная доходность берется как среднее значение за предыдущий период. В исследованиях Brown и Warner (1985)[24] и Dyckman, Philbrick и Stephan (1984)[25] говорится о том, что для формирования значимых значений нормальной доходности достаточно 120-дневного временного промежутка наблюдений за доходностью акций.
В основе модели рыночного индекса лежит гипотеза о том, что за нормальную доходность можно принять значение рыночного индекса биржи, на которой торгуется рассматриваемая компания. Данный подход применяется во многих последних российских исследованиях, как например, в работах Хусаинова[26] (2008) и Федоровой, Изотовой[27] (2014)
Для тестирования гипотезы о том, что сообщение о сделке слияния и поглощения не оказывает влияния на рыночные котировки акций, рассчитываем статистическую значимость CAR (cumulative abnormal return) и AR (abnormal return), по аналогии с работами Warner и Brown (1980) и Gong и Panayides (2002) . Адекватность модели будет проверена с помощью показателя p.
Проверка гипотез осуществлялась при помощи F теста (тест Фишера) и t теста (критерия Стьюдента). Опишем эти тесты подробнее.
Критерий Фишера позволяет оценить качество модели по параметрам и модели в целом. Для этого сравниваются рассчитанные значения коэффициента F и табличного. Рассчитанный F критерий определяется отношением значений факторной и остаточной дисперсий, которые рассчитаны на одну степень свободы. Формула расчета приведена ниже:
где n – число наблюдений,
m – число наблюдений при факторе x
Табличный коэффициент F – это максимальное значение критерия под влиянием случайных факторов для текущих степеней свободы и уровне значимости a.
Уровнем значимости a является вероятность не принять гипотезу, если она верна. Обычно a берется на уровне 0,01 или 0,05.
Когда F табличное > F фактического, модель является статистически незначимой.
Критерий Стьюдента (t-тест) позволяет оценить значимость параметров модели. Данная оценка проводится путем сравнения значений t-критериев с величиной случайной ошибки:
Случайные ошибки коэффициента корреляции и коэффициентов линейной регрессии рассчитываются по следующим формулам:
При сравнении табличного и фактического значений t-статистики отвергается или принимается гипотеза о значимости параметров модели.
2.4 Описание выборки и формулирование гипотез
Список сделок для исследования был получен из базы данных Bureau Van Dijk. Эта база данных является самой крупной базой данных по слияниям и поглощениям. Настроив фильтры на определенные критерии можно выгрузить необходимые нам сделки. Список фильтров представлен в таблице ниже:
Критерий |
Количество сделок |
Временной интервал: с 2014 года по настоящее время |
483 763 |
Описание бизнеса: описание отрасли содержит слова «нефть» и «газ» |
87 256 |
Страна: Российская Федерация |
110 |
Таблица 1. Критерии отбора сделок для анализа
Данный временной интервал был выбран в связи с тем, что после 2014 года конъюнктура на рынке слияний и поглощений в России существенно изменилась, вследствие падения нефтяных котировок, а также введения санкций в адрес российских компаний, что в частности сказалось на доступе к иностранным рынкам капитала. Более подробное описание приведено в главе «Особенности и проблемы российского рынка слияний и поглощений».
Полученная выборка содержит 110 сделок, из которых 9 являются транснациональными. В данных сделках в качестве компаний-поглотителей выступают компании из таких стран как Катар, Германия, Франция, Кипр, США, Австрия.
Объем сделок в данной выборке достаточно разный. Крупнейшей сделкой является выкуп миноритарной доли у Роснефти компанией Qatar Investment Authority. Объем сделки составляет 10,2 миллиарда евро. Самые некрупные сделки в выборке представлены в объеме примерно в 7-12 миллионов евро.
Котировки акций компаний, участвовавших в сделках, были получены с помощью терминала Bloomberg.
Таким образом, имея данную выборку, мы можем проверить следующие гипотезы:
Гипотеза 1: Наколенная избыточная доходность у компаний-целей выше (положительная), чем у компаний-поглотителей.
Это стандартная гипотеза, основанная на том, что при сделке слияния или поглощения компания-поглотитель переплачивает за компанию-цель, так называемую, риск-премию, вследствие чего цена сделки превышает рыночную.
Гипотеза 2: Накопленная избыточная доходность у компаний-поглотителей ниже (отрицательная), чем у компаний-целей
Данная гипотеза основана на том, что компания-поглотитель несет существенные риски, так как неизвестно, какой будет синергетический эффект от сделки.
Гипотеза 3: В трансграничных сделках накопленная избыточная доходность отечественных компаний существенно ниже, чем при внутренних сделках.
В основе данной гипотезы лежит различие по взглядах различных авторов. Например, Е.А. Федорова в своем исследования утверждает, что накопленная избыточная доходность отечественных компаний в трансграничных сделках ниже, чем во внутренних[28]. В то же время такие авторы как J. Doukas, N.G. Travlos говорят о том, что средний CAR в трансграничных сделках, как правило, равняется 1,1%.[29]
Гипотеза 4: Существует значимая зависимость между объемом сделки и накопленной избыточной доходностью
Данная гипотеза исходит из предпосылок о том, что, чем крупнее сделка – тем сильнее она повлияет на динамику цен акций компании-покупателя. Также известна гипотеза о том, что часто акции компании-покупателя теряют в цене при объявлении о сделке. Причинами этого являются затраты, понесенные при покупке компании, а также связанные с этим риски и неопределенности. Следовательно, чем крупнее сделка – тем выше издержки и риски.
Кроме того, мы можем проанализировать, какой из подходов к расчету нормальной доходности дает наиболее статистически значимые результаты: CAPM, средняя доходность или модель рыночного индекса.
ГЛАВА 3. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИ
3.1 Анализ и сравнение методик расчета для компаний-поглотителей
В данном примере рассматривается выборка из 33 компаний-поглотителей. Для расчета нормальной доходности были применены три подхода: модель на основе расчета среднего значения за 120 дней до сделки, модель на основе рыночного индекса и модель CAPM. Данные полученные по всем моделям получились статистически значимые (p<0.0001) (см. Приложения).
Рассмотрим данные полученные на основе расчета нормальной доходности как среднего значения. Среднее значение CAR для выборки получилось отрицательным (-0,65%). Наибольшая средняя избыточная доходность (AR) наблюдалась на третий день после объявления о сделке (D+3) и равняется 0,15. Наименьшая средняя избыточная доходность приходилась на второй день (D+2) и составила -0,64%. В день объявления о сделке (D0) средняя AR равнялось 0,04%.
Таким образом, полученные данные подтверждают гипотезу о том, что кумулятивная избыточная доходность для поглощающих компаний является отрицательной.
При расчете избыточной доходности с помощью модели рыночного индекса были получены следующие данные. Средняя накопленная избыточная доходность также является отрицательной (-0,44%). В дату объявления сделки мы также наблюдаем положительную избыточную доходность (0,04%). Наибольшая доходность, как и в модели со средним значением, наблюдается на третий день (D+3) и составляет 0,19%, а наименьшая на второй день (D+2) и равняется -0,6%.
Сравнивая результаты двух моделей, можно сделать вывод о том, что в целом они дают похожие результаты, с той лишь разницей, что модель рыночного индекса показывает более высокие значение избыточной доходности (см. таблицу ниже)
Таблица 2. Сравнение результатов модели на основе среднего значения и модели рыночного индекса (для компаний-поглотителей)
Рассчитывая нормальную доходность на основе модели CAPM, мы получили среднее значение CAR равное -0,39%, что меньше, чем в предыдущих двух моделях. Наибольшая средняя избыточная доходность наблюдалась в день объявления о сделке (D0) и равнялась 0,4% (самое высокое максимальное значение AR среди всех моделей). Наименьшее же значение было зафиксировано на третий день (D+3) и равнялось -0,37%. Результаты, полученные на основе модели CAPM, существенно отличаются от результатов двух предыдущих моделей. В частности данные имеют более широкий диапазон значений, а также наибольшие и наименьшие значения зафиксированы в отличные от результатов других моделей дни.