Файл: Влияние слияний компаний на концентрацию в промышленной отрасли.pdf

Для того, чтобы однозначно ответить на вопрос как влияет новость о намерениях совершить сделку, необходимо построить следующую без факторную регрессию:

(5)

Знак константы можно интерпретировать как направление влияния события на доходность акций компании, а значение t-статистики будет говорить о значимости данной куммулятивной сверх-доходности.

2.3 Интерпретация результатов

После расчета сверх-доходностей для компаний, вступающих в сделку и их конкурентов на момент выхода новости о намерениях совершить слияние необходимо корректно проинтерпретировать результаты.

В нашем случае есть несколько возможных соотношений куммулятивных избыточных доходностей двух типов компаний для двух одного события, представим их в таблице 1.

Таблица 1. Соотношения знаков избыточных доходностей конкурентов и участников сделки

В случае если при публикации новости о намерениях вступить в сделку у компаний-сторон сделки возникает положительная избыточная доходность акций, а у их конкурентов наблюдается обратное явление, то это значит, что рынок оценивает эту сделку как потенциально увеличивающую эффективность компаний, вступающих в сделку и их конкурентоспособность. Если при аналогичном событии наблюдается положительная доходность акций как у сторон сделки, так и у их конкурентов, то сделку можно оценивать, как ухудшающую конкурентную среду, так как такие знаки избыточных доходностей сигнализируют о том, что инвесторы ожидают появления ценового лидера на рынке, поднятия цен и распределения выигрыша покупателя среди производителей.

Остальные комбинации знаков избыточных доходностей компаний, вступающих в сделку и их конкурентов не интересны к рассмотрению в данном исследовании, так как большинство инвесторов не рассматривает их как сделки, которые могут привести к появлению будущих выгод компаний, а значит такие сделки не оцениваются рынком, как сделки, которые могут оказать влияние на состояние конкуренции.

Следующим неотъемлемым шагом в проведении исследования является проверка значимости и устойчивости полученных результатов.

Исходя из особенностей метода финансового анализа необходимо провести следующие процедуры для проверки значимости и устойчивости результатов:

- проверка значимости параметров рыночной модели, оцененных методом наименьших квадратов;

- проверка подверженности индекса рыночной доходности несистематическим рискам;

- проверка устойчивости параметров рыночной модели к изменениям продолжительности окна оценивания данных параметров.

2.4 Проверка выполнения классических условий Гаусса-Маркова

Для того чтобы получить наилучшие несмещенные оценки параметров рыночной модели нормальной доходности необходимо проводить оценку данных параметров с помощью модели, удовлетворяющей классическим условиям Гауса-Маркова. Так как методология финансового анализа включает в себя оценку выше упомянутой модели для каждой компании несколько раз (а именно столько раз, сколько будет окон событий), целесообразно ввести предпосылку о том, что характеристики данных о доходностях акций компаний присущи характеристикам данных в каждом окне оценивания модели. Тогда выполнение ряда предпосылок возможно проверить с помощью анализа данных о доходностях акций (предпосылка о том, что вариация зависимой и независимой переменной не равны 0).

2.5 Проверка значимости параметров рыночной модели, оцененных методом наименьших квадратов

Проверка значимости параметров рыночной модели осуществляется с помощью t-теста для каждой оцененных регрессий. Перед тестом выдвигаются следующие гипотезы:₀: коэффициент статистически не значим₁: коэффициент статистически значим для принятия гипотезы рассчитаем К - вычисленное (формула 6) и К - табличное (формула 7)

(6)

где - К - вычисленное

- стандартное отклонение

- оценка параметра рыночной модели

(7)

Если - принимается гипотеза о значимости коэффициента рыночной модели на уровне статистической значимости α%.

 Проверка подверженности индекса рыночной доходности несистематическим рискам

В своей работе проверка подверженности индекса рыночной доходности несистематическим рискам осуществляется с помощью метода финансового анализа, а именно проводится оценка влияния событий на индекс рыночной доходности акций. Данная процедура необходима, так как при наличии такого влияния избыточная доходность акций компаний может быть смещена в следствие смещенной предсказанной нормальной доходности акций в момент выхода новости, которая прогнозируется пропорционально индексу рыночной доходности.

Алгоритм проведения этого финансового анализа событий не отличается от выше описанного алгоритма, единственное, нормальная доходность индекса рыночной доходности рассчитывается по модели постоянной средней доходности, так как индекс ММВБ является довольно не волотильным инструментом. Нормальная доходность индекса ММВБ рассчитывается как:

(8)

Нормальная доходность рыночного индекса так же рассчитывается за период полгода за 30 дней до наступления события.

Данная процедура предполагает проведение ряд экспериментов по проверке чувствительности избыточных доходностей к изменению окна оценивания. Тем самым проверяется устойчивость взаимосвязи доходностей акций и доходности рыночного портфеля, что является одной из важных предпосылок модели CAPM.

Проведение любого эмпирического анализа основывается на надежные данные. Использование нерелевантных данных при проведении исследования событий может привести к проблеме эндогенности, селекционной смещенности, незначимости и неправильности интерпретации результатов. По этой причине при проведении исследования событий необходимо уделить внимание сбору и обработке используемых данных.

Для проведения собственного исследования мы используем 4 набора данных:

- данные о сделках экономической концентрации

- доходность акций фирм, участвующих в сделках слияния;

- доходность акций фирм-конкурентов;

- индекс рыночной доходности акций.

Рассмотрим более подробно каждый из наборов данных.

2.6 Сделки экономической концентрации

В качестве источника новостей о сделках слияния использовалась база данных Bloomber terminal, так как этот источник данных является более надежным в плане того, что в нем собраны практически все сделки. Также этот источник является более точным, а это немаловажно при проведении исследования, применяющего методологию event study. Для проведения собственного исследования была сделана выгрузка сделок из базы. Выгрузка включает в себя 4987 сделок, которые произошли с 1997 по 2015 год.

Однако, получившаяся выгрузка была урезана наложением следующих критериев к сделкам:

- акции хотя бы одной из компании, вступающих в сделку должны быть публично торгуемыми для того, чтобы было возможно применить методологию финансового анализа событий, относительно рассматриваемой сделки;

- новость о планируемой сделке должны быть опубликована в новостном агенстве Bloomberg (сделки должны быть сравнимыми, однородность влияния сделки на ожидания инвесторов);

- первое публичное размещение акций должно быть не позже чем 180 дней до выхода новости (требование используемой методологии, не должна исключаться возможность оценить нормальную доходность акций).

После отбора сделок выборка составила 890 сделки. Рассмотрим более подробно характеристики этих сделок для того, чтобы убедиться в том, что результаты, полученные в ходе исследования не смещены в пользу какой-нибудь отрасли, либо не относятся к конкретному периоду времени. В таблице 2 вы можете увидеть описательную статистику выборки.

Таблица 2. Описательная статистика набора сделок, включенных в выборку

Глядя на таблицу можно сделать вывод о том, что выборка является пригодной для проведения экспериментов, так как охватывает практически все сферы хозяйственной деятельности и включает в себя сделки, которые происходили на протяжении всего рассматриваемого периода. Единственной особенностью выборки является то, что в среднем на одну компанию приходится около 8 сделок. Это обусловлено тем, что для российской экономики характерно наличие больших корпораций, которые поглотили довольно большое количество локальных компаний. Примером такой корпорации является ОАО Газпром. В выборку попали 82 сделки с участием этой компании.

Самая дорогая покупка была осуществлена компанией ОАО Газпром при консолидации ОАО Газпром-нефть. Самая дешевая - покупка компании ОАО Тэбукнефть компанией ОАО Лукойл.

Для того, чтобы ответить на вопрос является выборка пригодной для тестирования последней гипотезы о влиянии сделок на состояние конкуренции в различных отраслях рассмотрим количество сделок в разрезе отраслей.

Таблица 3. Количество сделок слияния и поглощения в каждой отрасли

Из таблицы видно, что в рамках каждой отрасли реально будет реализовать метод финансового анализа, так как в каждой отрасли достаточное количество сделок. Исключением является отрасль разработки технологий, в данной отрасли произошло только 8 сделок, а значит, результаты эксперимента, основанного на такую не большую выборку врятли можно будет проецировать на отрасль в целом. Поэтому мы откажемся в оценивании влияния сделок экономической концентрации на состояние конкуренции в отрасли разработки технологий. Стоит отметить, что разбиение сделок по отраслям подобным образом заимствовано из базы данных Bloomberg terminal, поэтому подобное деление можно считать экспертным.

В качестве источника данных о котировках акций использовалось новостное агентство Thomson Reuters, так как данное новостное агентство, основанное в 2008 году успело зарекомендовать себя как надежный источник данных на рынке новостных услуг, многие компании готовы платить за качество данных, предоставляемым этим агентством, что еще раз подтверждает его качество.

С учетом отобранных сделок в работе используются котировки акций 159 российских компаний.

Рассмотрим более подробно описательные статистики индексов стоимости акций. (Таблица 4)

Таблица 4. Характеристики доходностей акций компаний - сторон сделок