Файл: Влияние слияний компаний на концентрацию в отрасли.pdf

Marembo (2012) анализировал влияние M&A сделок на финансовые результаты коммерческих банков в Кении. В рамках работы автор изучил 27 сделок по M&A банков в Кении в период между 1994 и 2010 годами. В качестве источников данных и использовались 3 формы финансовой отчётности банков, анализируемые показатели – EPS (прибыль на акцию), ROE, ROA и CAR (уровень достаточности капитала). В результате исследования авторы приходят к заключению, что ROA и ROE банков улучшаются после сделок.

В обзоре литературы автор сформулировал несколько теорий мотивов слияний и поглощений: экономические мотивы, синергии, экономия, финансовые синергии, налоговые стимулы и мотивы менеджеров. Также сделки M&A можно разделить на 3 основных вида: горизонтальные (между компаниями, которые работают в той же отрасли и на том же этапе производственного цикла), вертикальные (между компаниями, которые находятся на разных этапах производственного цикла в одной отрасли) и конгломераты (объединение компаний, работающих в разных областях бизнеса и не являющихся горизонтальными или вертикальными).

В качестве показателей для анализа финансовых результатов банков автор выделяет показатели прибыли (ROA, ROE), ликвидности (быстрая ликвидность, текущая ликвидность и др.), достаточности капитала. Кроме того, в США существует система рейтингов банков, которая называется CAMELS (достаточность капитала, качество активов, качество управления, доходность, ликвидность, чувствительность к риску). Данная система оценивает финансовые учреждения по шкале от 1 до 5, где 1 это наиболее сильные организации, а 5 – самые слабые.

Анализ данных и построение аналитической модели выглядят следующим образом. При анализе данных сравниваются 2 периода: до сделки (y1) и после сделки (y2). На этапе до сделки анализируются и покупатель, и продавец – для того, чтобы можно было сравнить их финансовые результаты; на этапе после сделки анализируются результаты объединённого банка. Также на этапе до сделки рассчитывается среднее значение финансовых коэффициентов для 2 банков (Marembo рассчитывает арифметическое среднее, однако более корректно рассчитывать средневзвешенные коэффициенты по размеру активов). В качестве зависимой переменной используется финансовый результат банка (y), в качестве независимых переменных – ROA, ROE и CAR (X1, X2 и X3). Связь между переменными устанавливается с помощью многофакторного регрессионного анализа, осуществляемого на программе SPSS. Формула регрессионного анализа:

y = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 +e,

где y = финансовый результат банков (в виде прибыли на акцию, EPS), B0 = фиксированное значение, B1, B2 и B3 = бета-коэффициенты, X1, X2 и X3 = независимые переменные, e = ошибка

Для оценки значимости модели проводится дисперсионный анализ – на уровне значимости 5% и уровнем достоверности 95%. Автор анализирует каждую сделку по отдельности и сравнивает ROA и ROE до сделки и после сделки – как правило, данные коэффициенты значительно снижаются в год реализации сделки, в последующие года ROE и ROA объединённого банка быстро растёт и превышает ROE/ROA до сделки.

На завершающем этапе практической части исследования Marembo проводит регрессионный анализ для выявления зависимости между EPS и ROE, ROA и CAR до сделок и после сделок. В результате анализа до сделки было получено значение скорректированного R² в 0.697, и автор приходит к выводу, что EPS на 70% объясняется тремя рассмотренными переменными, а также существуют другие переменные, составляющие около 30% от влияния на финансовые результаты банков. В результате анализа после сделки было получено значение скорректированного R² в 0.796, соответственно влияние ROE, ROA и CAR на EPS выросло после завершения сделок.

В подведении итогов автор приходит к выводу, что результаты слияний и поглощений в банковской сфере Кении приводят к смешанным результатам. У многих банков показатели ROE, ROA и CAR улучшились, однако у некоторых банках они остались на прежнем уровне или даже ухудшились. Таким образом, другие факторы могут оказывать значительное влияние на финансовые результаты банков после M&A, в частности профессионализм и опыт топ-менеджмента.

Badreldin и Kalhoefer (2009) рассматривали влияние слияний и поглощений на результаты банков в Египте. Авторы анализировали, как изменялся ROE египетских банков, участвовавших в слияниях и поглощениях в 2002-2007 годах. Основным выводом исследования является заключение о том, что слияния и поглощения не оказывали явный эффект на прибыльность банков в Египте, единственным показателем, улучшившимся в результате M&A, был уровень кредитного риска.

Авторы подробно рассматривают макроэкономику и изменения в банковском секторе Египта (в частности, регулирование), прежде чем переходить непосредственно к анализу слияний и поглощений. Также авторы изучают основные мотивы и причины провалов в реализации сделок – следует отметить, что некоторые компании предпочитают использовать источники внутреннего роста вместо M&A, а также что сходства между банками больше способствуют успеху сделок, чем различия.

Существует два основных подхода к эмпирическому анализу влияния сделок M&A на результаты банков. Первый подход предполагает сравнение результатов до и после слияния или поглощения с помощью анализа бухгалтерской отчётности. Основная идея второго подхода (Event Study) состоит в анализе изменений рыночных цен акций участвующих компаний в период объявления сделки. Badreldin и Kalhoefer отмечают, что первый подход лучше подходит для анализа слияний и поглощений банков в Египте, так как фондовый рынок Египта характеризуется высокой волатильностью и не отражает справедливой рыночной стоимости акций.

Авторы выбрали 10 сделок по слияниям и поглощениям в банковском секторе Египта в период между 2004 и 2007 годов; несмотря на то, что другие исследования по США и Европе использовали значительно большую выборку сделок, для Египта данная выборка является репрезентативной, так как в Египте было всего только 40 сделок. Из проанализированных сделок 4 проходили внутри страны, в то время как 6 являлись трансграничными. Из-за недостатка информации основной акцент исследования приходится на анализ банков - покупателей, а не продавцов.

Финансовые результаты банков оцениваются с помощью ROE как зависимой переменной, среднее ROE рассчитывается для двух лет до сделки и для двух лет после сделки. Badreldin и Kalhoefer мотивируют выбор периода два года тем, что выгодам от слияний и поглощений достаточно данного срока для того, чтобы материализоваться, в то время как более чем через два года начнут проявляться другие внешние факторы, которые будут ухудшать точность результатов. ROE разбивается на составляющие: ER (доля капитала в активах) и ROA, который разбивается на валовую маржу и резервы под возможные потери. В свою очередь, валовая маржа состоит из операционных расходов и валового дохода, который состоит из процентной маржи, комиссионной маржи и прочей маржи. Анализ данных проводится с помощью сравнения абсолютного и относительного изменений каждого из вышеперечисленных коэффициентов (используется среднее значение для выборки банков).

В результате анализа авторы приходят к следующим выводам. ROE до налогов вырос с 12.6 до 14.5% после M&A или на 14%. При этом валовый доход и маржа операционных расходов существенно не изменились, соответственно снижение доли капитала в активах являлось основной причиной увеличения ROE. В дальнейшем при отдельном рассмотрении сделок внутри страны и трансграничных сделок не было выявлено чёткой тенденции, что противоречило первоначальной гипотезе. На следующем этапе Badreldin и Kalhoefer построили диаграмму, на которой банки расположены по уровню ROE и доли капитала в активах. На основе результатов сравнения финансовых коэффициентов банков до и после сделок, а также рассмотрения диаграмм авторы приходят к выводу, что сделки по слияниям и поглощениям в Египте не оказали существенного влияния на прибыльность банков.

Несмотря на отрицательное заключение о влиянии сделок по слияниям и поглощениям на прибыльность банков в Египте Badreldin и Kalhoefer отмечают, что существует несколько направлений для дальнейших исследований, которые могут привести с другим результатам. Во-первых, возможно провести исследование на основе более полной выборки данных – охватить более длительный период и включить в анализ финансовые отчёты банков-продавцов, которые были удалены с официальных сайтов после завершения сделок. Во-вторых, можно исследовать факторы, влияющие на успешность сделок - в частности, схожесть стратегий по структуре активов, диверсификации кредитов и стратегий кредитного риска банков на основе анализа балансов. Кроме того, исследование результатов сделок по слияниям и поглощениям в долгосрочном периоде может помочь оценить, насколько устойчивыми являются результаты M&A.

В данной работе следует выделить несколько слабых сторон, которые могли повлиять на выводы, к которым пришли авторы. Во-первых, слишком маленькая выборка – только 10 сделок. Несмотря на небольшое количество сделок в Египте, имело смысл рассмотреть ещё одну выборку сделок в другой схожей развивающейся стране на Ближнем Востоке или в Африке, например, Алжире или Тунисе. Во-вторых, результаты до и после сделки необходимо сравнивать с результатами аналогичных банков, не участвующих в сделках по слиянию и поглощению (или с результатами отрасли в целом). В-третьих, в исследовании не проводился анализ факторов, влияющих на успешность сделок, и не использовались соответствующие инструменты эконометрического анализа.

ГЛАВА 2. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ СДЕЛОК ПО СЛИЯНИЯМ И ПОГЛОЩЕНИЯМ НА КОНЦЕНРАЦИЮ ОТРАСЛИ

2.1 Слияние банков

В качестве выборки данных для модели будут использоваться сделки по слияниям и поглощениям в России не позднее 2016 года - для целей анализа необходимо, чтобы данные были доступны через 2 года после сделки. Список сделок по слияниям и поглощениям был получен из базы Thomson Reuters Eikon. Сделки были выбраны с учётом следующих фильтров:

• Отрасль цели для M&A – банки
• Сделка была завершена
• Вид сделки: покупка контролирующей доли или слияние
• Отрасль покупателя: банки и другие финансовые организации (так как некоторые организации – покупатели занимаются не только банковской деятельностью, но и управлением активами, брокерскими услугами и т.п. – например, группа «Открытие»)
• Статус покупателя: исключены покупатели со статусом «инвестор», так как они являются частными лицами и соответственно сделка представляет собой смену собственника, но не объединение с другим банком

В результате применения данных фильтров был сформирован список из 289 сделок в период с 1993 по 2016 г. Примерно в половины сделок банки выступали в качестве покупателей, также в значительной доле сделок отрасль покупателей – прочие финансовые организации. Также было несколько сделок, в которых в качестве покупателей выступали брокерские компании, управляющие активами и кредитные институты.

Рисунок 1 – Количество M&A по отраслям

Количество M&A сделок было незначительным в 1990-х годах (не более 3 сделок в год), в 2001-2007 году ежегодное количество сделок выросло примерно до 10, начиная с 2008 года количество сделок выросло ещё больше, достигнув количества 48 в 2010 году (в остальных годах после 2007-го около 20 сделок).

Рисунок 2 – Количество M&A по годам

Если рассматривать только сделки, в которых банки выступали и в качестве продавцов, и в качестве покупателей, то наибольшее количество сделок было в 2008 году (20 штук), в 2011-2015 году количество сделок снизилось до 3-7 штук в год, а в 2016-2015 году количество сделок снова выросло до 12 в год – вероятно, из-за ухудшения ситуации в экономике и ужесточения требований Центробанка к банкам и другим финансовым организациям.

Рисунок 3 – Количество M&A сделок, в которых банки были и продавцами, и покупателями

В дальнейшем будем рассматривать более детально только те сделки, в которых в качестве покупателей также выступали только банки. Из данных сделок 89 являлись поглощениями, а 57 – слияниями (график 4). Следовательно, в среднем поглощения проходят несколько чаще, чем слияния.

Рисунок 4 – Количество M&A сделок по видам

Банками – лидерами по количеству M&A сделок являются Бинбанк (9 сделок), Восточный Экспресс (5 сделок), ВТБ (4 сделки) и Уральский Сибирский Банк (4 сделки). Топ-10 банков по количеству сделок представлены на графике 5. Следует отметить, что 4 банка из топ-10 уже прекратили своё существование, соответственно можно сделать вывод, что активное участие в слияниях и поглощениях как минимум не даёт гарантии выживания банка:

• Уральский Сибирский Банк был в 2003 году присоединён к банку Автобанк-Никойл, который в свою очередь был присоединён к Уралсибу в 2005 году
• Банк Электроника прекратил свою деятельность в 2008 году (была попытка санации банка, но неуспешная)
• Банк Рост был присоединён к Бинбанку в 2016 году путём санации.
• Восточно-Европейская Финансовая Корпорация была ликвидирована в 2010 году путём присоединения к корпорации "Открытие"