Файл: Влияние слияний компаний на концентрацию в отрасли ИТ рынка.pdf

H2: Международные сделки M&A осуществляемые между развивающимися странами, обладают большей эффективностью, чем внутренние сделки.

H3: Оплата сделки M&A акциями будет иметь отрицательный эффект для компании-покупателя.

H4: При совершении сделок M&A компании-покупатели из ИТ отрасли имеют более высокие показатели эффективности, чем покупатели из других отраслей.

H5: Вертикальные сделки слияний и поглощений внутри ИТ отрасли демонстрируют большую эффективность, чем горизонтальные.

H6: Эффективность сделки M&A зависит от уровня развитости информационных технологий в стране-цели.

Глава 2. ВЛИЯНИЕ эффективности сделок слияний и поглощений компаний на концентрацию в отрасли информационных технологий

2.1. Анализ существующих методологий

По подходу к измерению эффективности сделок слияний и поглощений все существующие исследования можно разделить на четыре части:

1. Event study – метод событий.

Метод событий подразумевает изучение аномальной доходности акций компании в период появления информации о сделке. Данный метод позволяет отследить влияние сделки на благосостояние акционеров. Большинство рассматриваемых в данной работе исследований используют данный метод.

1. Accounting study – анализ финансовой отчетности.

Изучаются данные финансовой отчетности до и после сделки и анализируется изменение финансовых показателей компании. Данный метод позволяет достоверно оценить результаты сделки на таких показателях как производительность, доходность активов, прибыль на акцию и другие, однако не учитывает будущие возможности от слияния и может не отражать реальную ситуацию в том случае,если компания сменила учетную политику.

1. Опросы менеджеров.

Производится опрос менеджеров компаний о результатах сделок слияний и поглощений, в которых они дают ответы по формализованным опросникам. Менеджеры выбираются случайным путем и их результаты транслируются на всю выборку с соответствующими параметрами.

1. Case studies- детальное изучение сделки.

Выбирается конкретная сделка или выборка из нескольких похожих сделок и проводится их тщательный анализ из целостных интервью менеджеров, аналитиков. Благодаря этому методу появляется возможность выделить ранее незамеченные проблемы и аспекты, которые упускаются при анкетном формате и численном подходе к проблеме. Например, в данном исследовании мы используем работу испанских ученых, которые рассматривали процессы унификации и интеграции информационных технологий в горизонтальных M&A на примере трех крупных испанских компаний.

В данной работе мы изучаем эффективность только от объявления о сделке, поэтому нами был выбран метод Event study, с помощью которого можно исследовать на коротких и длинных окнах. В рамках настоящей работы используется метод Event study на коротких окнах.

Event study является широко используемым аналитическим инструментом в экономике и финансах, применяемым для анализа реакции фондового рынка, как на существенные события внешней макроэкономической среды, так и на управленческие решения руководства компании. В качестве события могут выступать новости об изменениях в законодательстве, объявления о слияниях и поглощениях, публикации финансовых результатов деятельности компаний, объявления о смене генерального директора организаций и др. При этом крайне важно, чтобы объявление носило неожиданный характер.

Метод основан на предположении, что рынок является эффективным, то есть любое событие на рынке, незамедлительно окажет влияние на котировки (Fama, 1969).

2.2. Общий алгоритм построения модели с помощью метода изучения событий (event study).

Первым шагом в измерении влияния «события» (объявление тендерного предложения, выкупа акций и д.р.) на стоимость акции является определение события. В рамках данной работы это дата объявления о сделке, которая обозначается как день во время события. Целью периода проведения мероприятия является фиксация всех эффектов, влияющих на цену акций. Более длительные периоды гарантируют, что большая часть эффектов будут зафиксированы, но в то же время длительный период подвержен появлению «шумов», то есть других влиятельных событий. Во многих исследованиях выбирается период, подобный дням -30= дней до объявления и 30 дней период после события (event period). День - это дата, когда объявление сделано отдельной фирмой и будет означать разные даты календаря для разных фирм.

Следующий шаг – рассчитать прогнозируемую (нормальную) доходность для каждого дня в периоде событий для каждой фирмы. Предсказанная доходность представляет собой доходность, которая ожидалась бы, если бы событие не произошло. рассматривается нa временном промежутке от -300= до -30=, причем -300 является максимальным диапазоном, в большинстве исследований используют промежуток от -250 или же -150 до -30 этот промежуток называется периодом оценки (estimation period). Так например в своей работе Григорьева и Петрунина использовали 37-дневное окно событий, состоящее из 18 дней до события, дня события и 18 дней после события, а также варьировали его, уменьшая количество дней, а так же оставляли 22 дня до даты объявления M&A, чтобы включить инсайдерскую торговлю, которая характерна для формирующихся рынков капитала. В исследовании Нагано и Юана используются 3-дневные и 41-дневные окна событий для проверки как краткосрочных, так и долгосрочных эффектов (Mamoru Nagano, Yuan Yuan, 2013).

estimation period event period

Существует три основных метода расчета прогнозируемого дохода:

• средний метод выравнивания объявлений (The Mean Adjusted Return Method),
• метод рыночных моделей (The Market Model Method),
• метод корректировки с учетом рынка (The Market Adjusted Return Method).

В большинстве случаев три метода дают аналогичные результаты.

После выбора событийного и оценочного периодов вычисляется остаток , для каждого дня для каждой фирмы. Остаточный - это фактический доход за этот день для фирмы за вычетом прогнозируемого дохода,

Остаточная сумма представляет собой избыточную доходность, которая не прогнозируется и, следовательно, является оценкой изменения стоимости в этот день, вызванного событием. Неожидаемые изменения в ценах акций, как реакция рынка на событие носит название abnormal returns (AR) или excess returns (Peterson, 1989). Таким образом предполагается, что неожиданное событие вызвало изменение в стоимости котировок акций.

Для каждого дня остатки усредняются по фирмам для подсчета среднего остаточного значения для этого дня – , где AR :

где N это количество фирм в выборке.

Причина усреднения по всем фирмам заключается в том, что доходность акций является «шумной», но шум имеет тенденцию к сокращению при усреднении, таким образом, чем больше число фирм, тем меньше «шумов». Кроме того, чем больше фирм в выборке, тем более четким выявляется эффект от события.

Заключительным этапом является суммирование среднего остатка за день в течение всего периода с целью получения совокупной избыточной доходности– CAR, где СAR :

Так как в данном исследовании нас интересует именно реакция рынка на сделки слияний и поглощений, мы остановим свой выбор на методе рыночных моделей.

Для рыночной модели период оценочный период был определен - . Проводится оценка рыночной модели с использованием регрессии для значений доходностей по дням за этот период:

где

-доход от рыночного индекса (например, РТС для компаний из России) на день t;

-измеряет чувствительность фирмы к рынку, т.е. мера риска;

-измеряет среднюю доходность за период, не объясненный рынком;

- статистическая ошибка, при этом .

Регрессия дает оценку и коэффициентам.

Ожидаемый доход для фирмы за день в периоде события - это доход, полученный рыночной моделью этот день, используя эти оценки.

Получаем:

где -доходность рыночного индекса в данный день событийного периода.

При этом доходности рыночных индексов, также как и доходности ценных бумаг изучаемых компаний, были взяты в логарифмической форме. В связи с тем, что линейные доходности имеют несимметричное распределение относительно нуля : цена акции не может принимать отрицательные значения, следовательно линейная доходность распределена в промежутке от –1 до бесконечности. В то время как логарифмический подход к подсчету доходностей позволяет принимать ей любые значения на интервале (–∞;+∞).

где

- значение рыночного индекса в момент времени t;

- значение рыночного индекса в момент времени t-1.

Таким образом вычисляется по формуле:

Стоит учитывать, что мы производим вычисления не для одной компании, а для выборки панельных данных, поэтому необходимо произвести подсчет средней величины избыточной доходности (average abnormal return,) AAR и соответствующую ей накопленную среднюю избыточную доходность (cumulative average abnormal return)CAAR:

где

AAR_t – средняя избыточная доходность в день t;

– оценка избыточной доходности ценной бумаги в день t.

Следовательно накопленная средняя избыточная доходность, представляющая собой сумму AAR примет вид:

Эта величина сообщает демонстрирует общую тенденцию рынка.

Рыночная модель учитывает как риски, связанные с рынком, так и среднюю доходность, и является наиболее широко используемым методом.

Выводы по главе 2.

В настоящее время рыночная стоимость компании рассматривается как один их ключевых показателей, диагностирующих эффективность принимаемых тех или иных финансовых решений. Для тестирования гипотез используются различные методы: изучение событий, анализ финансовой отчетности, опросы менеджеров, и детальное изучение сделки. Наиболее популярным и надежным методом тестирования финансовых решений является метод изучения событий.

Метод изучения событий широко используется в экономике и финансах, поскольку он позволяет оценить реакции фондового рынка на появление новой информации посредством изменения цен акций затронутых компаний. С помощью него, производится оценка величины избыточной доходности в окне события и проверяется её значимость.

Глава 3. Оценка эффективности сделок слияний и поглощений

3.1. Формирование выборки

Бюро экономического анализа США (BEA) определяет ИТ как офисное, вычислительное и бухгалтерское оборудование (OCAM), которое состоит в основном из компьютеров. Информационно-технологическое оборудование (IPE) также считается частью ИТ. IPE включает коммуникационное оборудование, научные и инженерные инструменты, фотокопировальные устройства и сопутствующее оборудование. Кроме того, включено программное обеспечение и сопутствующие услуги.

Иными словами, ИТ относятся к технологиям, и в основном к аппаратным, программным и телекоммуникационным сетям. Таким образом, является как материальным (например, серверами, персональными компьютерами, маршрутизаторами и сетевыми кабелями), так и неосязаемым (например, программным обеспечением всех типов).

В данном исследовании используются данные из информационных систем Bloomberg, CapitalIQ, Zypher Bureau Van Dijk и и MergerMarket. Изначальные данные были отобраны по следующему принципу:

1. Страны компаний-целей – Бразилия, Россия, Индия, Китая, Южная Африка;

2. Дата объявления сделки – с 1 января 2009 года по 31 декабря 2016 года.

В данном исследовании нас интересует временной промежуток после кризиса 2008 года, так как эти данные имеют наиболее актуальный характер для нынешней рыночной ситуации;

3. Искомый пакет сделки – от 51% до 100%.

Мы рассматриваем приобретение контрольного пакета акций;

4. Сектор/отрасль по GICS – технологии (состоят из групп "Компьютеры", "Офисное оборудование", "Полупроводники", "Программное обеспечение") и службы связи (состоят из групп "Реклама", "Интернет", "СМИ", "Телекоммуникации");

5. Размер сделки – от 1 тыс. долл. США до 99,999 млрд долл. США -отсечение сделок с нераскрытой стоимостью;

6. Удаляем все сделки, для которых нет информации о компании-поглотителе (т.е. избавляемся от не торгуемых компаний);