Файл: Общая эффективность интернациональных сделок слияний и поглощений в высокотехнологичных отраслях.pdf

1.2 Методы оценки эффективности сделок слияний и поглощений

Необходимо выделить основные способы оценки эффективности для того, чтобы выбрать наиболее подходящий относительно существующей специфики исследуемых сделок. В направлении классификации способов оценки была написана работа Andrade et al. (2002). В ней автор выделил три метода оценки. Стоит отметить, что на основе анализа более современных статей, которые в том числе представлены выше в разделе обзора литературы, можно сделать вывод о неизменности классификации, поскольку каждую из работ можно отнести к одному или нескольким методам оценки, представленным ниже:

1) Анализ финансовых показателей (accounting study). Последний по частоте появления в литературе (Zhu et al.,2015), поскольку используется в большинстве случаев лишь для доказательства робастности результатов последующих двух методов оценки.

2) Анализ отдельных сделок, а также опросы менеджеров (case study). Второй по частоте появления в литературе метод, который в рамках проанализированных статей (Ranft and Lord, 2002; Graebner et al., 2009; Schweizer, 2005) является довольно распространенным в отношении анализа крупных сделок.

3) Событийный анализ (event-study). Наиболее распространенный метод оценки эффективности сделок. В большинстве современных статей, посвященных анализу поставленных вопросов данной работы в качестве методологии, предлагается данный способ, но с различными усовершенствованиями.

Для выбора наиболее релевантного для данной работы метода оценки необходимо также выделить их основные аспекты, а также обозначить преимущества и недостатки.

Метод оценки строится на изучении и дальнейшем сравнении бухгалтерской отчетности и финансовых показателей компании до и после M&A сделки. Таким образом, анализ может быть проведен как в отношении публичных, так и частных компаний, что говорит об обобщающей способности данного подхода.

Основным преимуществом данного метода оценки является, как уже было сказано, возможность исследования и включения в выборку компаний, не торгующихся на какой-либо фондовой бирже публично.

Недостатки данного метода завязаны на особенностях предоставления финансовой отчетности как таковой. Во-первых, существует проблема искажения финансовых показателей компании, что делается с целью завышения ее успеха деятельности. Во-вторых, проблема сопоставимости отчетностей по разным методикам. Так, для страны может иметь место особый метод предоставления отчетности (например, РСБУ), но его сопоставление с МСФО не всегда дает адекватные результаты.

1.2.2 Анализ отдельных сделок (case study)

Данный метод, как следует из названия, направлен на углубленный и детальный анализ конкретных сделок слияний и поглощений. Осуществляется посредством изучения результатов опроса менеджмента компании, а также посредством исследования социального влияния данной сделки с помощью анализа СМИ.

Говоря о преимуществах данного метода, стоить отметить, что он позволяет анализировать влияние внутренней корпоративной информации (инсайдерской) на успех сделки, что невозможно при остальных двух методах. Тем не менее, в условиях работы и получения информации непосредственно от менеджмента, имеет место субъективизм в ее оглашении. Говоря иначе, предоставленная информация может являться недостоверной, поскольку предполагается работа менеджмента на благо компании.

Наиболее распространенный метод оценки эффективности сделки M&A, базирующийся на анализе доходностей акций компании до и после объявления о сделке слияний и поглощений. В результате сравнения фактической доходности акций с их нормальной доходностью появляется понятие кумулятивной избыточной доходности, являющейся их разницей. Нормальная доходность высчитывается, как правило, на основе анализа основного индекса фондовой биржи страны, на которой торгуются акции инициатора сделки.

Преимуществом данного метода является оценка влияния сделки на непосредственно стоимость компании и будущие денежные потоки, что является релевантной и необходимой информацией для держателей акций.

Основным недостатком можно выделить невозможность оценки доходностей акций непубличных компаний, ввиду того, что они не торгуются публично.

1.3 Гипотезы

H1.1 Принадлежность компании-цели к высокотехнологичным отраслям положительно влияет на эффективность сделки M&A.

H1.2 Принадлежность компании-цели к развитым рынкам капитала положительно влияет на эффективность сделки M&A.

H1.3 Принадлежность компании-цели к высокотехнологичным отраслям развитых рынков капитала положительно влияет на сделки M&A, но в иных случаях зависимость отрицательная.

H2. Размер компании и эффективность сделки слияния и поглощения имеют квадратичную зависимость.

H3. Количество ушедших работников компании-цели после объявления о сделке отрицательно влияет на ее эффективность.

H4. Качество дипломатических отношений между странами, к которым принадлежат агенты сделки, положительно влияет на эффективность сделки.

H5. Экономическая дистанция между странами, к которым принадлежат агенты сделки, негативно влияет на эффективность сделки.

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ СЛИЯНИЯ КОМПАНИЙ

2.1 Данные и формирование выборки

В данной работе анализируется 283 сделки слияний и поглощений. Данные транзакции в период с 1990 по 2017 года были получены из базы данных Thompson Reuters. Период был выбран в соответствии с упомянутым бурным ростом сделок слияний и поглощений для данного хронологического отрезка [42]. Большинство из признаков сделок, в том числе: объем сделки (в долл. США), принадлежность компании-цели к развивающемуся рынку капитала, принадлежность компании-цели к высокотехнологичной отрасли, тип платежа в сделке (наличные или привлеченные формы капитала), размер компании-покупателя (в млн. долл. США), ROA компании-покупателя и q-Тобина инициатора были получены также из базы данных Thompson Reuters, так же, как и необходимые для анализа котировки акций компаний. Признак, описывающий дипломатические отношения между странами, к которым принадлежат компании, был получен из базы данных «Программы Коррелятов Войны» (Correlates of War project)[44]. Последний признак – экономическая дистанция между странами – является результатом подсчета индекса, представленного Фрейзерским Институтом.

Для получения 283 сделок из базы Thompson Reuters были использованы следующие фильтры:

• Даты объявления о сделке: 01.01.1990 – 31.12.2017
• Тип сделок: слияния и поглощения
• Статус завершенности: завершенные сделки
• Принадлежность к международным сделкам: только международные сделки
• Публичность компании-цели: публичные и частные компании
• Страны компании-покупателя: страны с развитыми рынками капитала (в соответствии с классификацией Мирового Валютного Фонда и ООН)
• Страны компании-цели: страны с развитыми и развивающимися рынками капитала
• Индустрия компании-покупателя: только высокотехнологичные отрасли (в соответствии с классификацией статистического агентства Eurostat [45], базирующегося на кластеризации OECD)
• Индустрия компании-цели: все отрасли экономики
• Тип платежа в сделке: только наличные или только иные формы капитала

Наибольшие доли в выборке – 20% и 17% - составили сделки, в которых инициаторы принадлежали США и Великобритании, соответственно. Примечательно также, что более 64% сделок составили транзакции, где компания-цель работала в высокотехнологичных отраслях, что говорит о спецификации сделок, которые преследуют компании инициаторы. Для полноты предъявленной информации стоит обратиться к дескриптивной статистике получившейся выборки.

2.2 Методология

В финансовой литературе событийный анализ (event study) на протяжении многих лет остается наиболее релевантным и актуальным способом оценки каких-либо показателей до и после непосредственного появления какого-либо события. В том числе, как было описано ранее, он наиболее распространен в условиях анализа эффективности сделок слияний и поглощений. Данный подход дает основательные результаты по отношению к успеху сделок M&A: имеют ли данные сделки позитивный эффект на показатели деятельности компании или нет.

Для подсчета нормальных доходностей акции компании принято использовать рыночную модель, которая предполагает наличие линейной зависимости между доходностью акции и рыночным индексом страны. Уравнение выглядит следующим образом:

где это доходность акции в момент времени , – доходность рыночного индекса в момент времени . В качестве рыночных индексов использовались наиболее основательные и актуальные (по версии базы данных Thompson Reuters) индексы фондовых бирж стран, на территории которых торгуется акция компании. Параметры модели необходимы к оценке, а являются остатками регрессии. Рыночная модель, представленная в формуле (1), используется для подсчета ожидаемых доходностей акций в условиях отсутствия анонса события. В данной работе для оценки параметров в формуле (1) будет использован период с по , где – дата анонса. Выбранный временной промежуток аналогичен тем, что используют авторы статей (Aybar and Ficici, 2009; Zhu et al., 2015; Datta and Puia. 1995), представленных в обзоре литературы.

Таким образом, можно заключить, что избыточная доходность (AR – abnormal return) в любой момент времени является разницей между фактической и предсказанной доходностью:

После подсчета дневных избыточных доходностей для каждой компании в каждый период времени для анализа общих результатов необходимо посчитать среднюю для N сделок избыточную доходность для дня :

Ввиду того, что влияние события на эффективность сделки может длиться дольше одного дня, необходимо ввести понятие окна событий. Например, анализируя избыточные доходности для уравнения (1) за 30 дней до события и 30 дней после события, мы получим окно (-30, +30). То есть после оценки параметров делаются предсказания доходностей для всех дней, включенных в данное окно, после чего они сравниваются с фактическими значениями для этих же дней. Сумма избыточных доходностей для окна (T_1, T₂) событий представляет собой кумулятивную избыточную доходность и может быть записана по следующей формуле:

В случае, если данный показатель отличен от нуля, необходимо проверять его статистическую значимость. Существует гипотеза об отсутствии влияния на котировки акций, предложенная в работе исследователей Coutts et al. (1995). В данной работе автор предлагает в первую очередь стандартизировать кумулятивную избыточную доходность:

причем имеет следующий вид:

где S_i – стандартная ошибка в уравнении (1), – количество дней в окне событий, – количество дней в оценке параметров уравнения (1), – рыночная доходность на момент времени , – средняя рыночная доходность. Для конечной проверки нулевой гипотезы высчитывается Z-статистика:

В описанных условиях данная статистика имеет нормальное распределение. В данной работе используется именно эта статистика, поскольку она учитывает возможную корреляцию между значениями AR для одного окна событий.

В качестве окон будут выбраны следующие промежутки: SCAR(-20, +20), SCAR(-5, +5), SCAR(-2, +1), SCAR(-1, +1). Выбор окон объясняется необходимостью анализа как моментальных эффектов, так и более долгосрочных.

2.2.2 Моделирование

Для оценки влияния принадлежности компании-цели к высокотехнологичной отрасли, а также к развивающемуся или развитому рынку будет использована регрессионная модель. В качестве целевой переменной будет использован показатель эффективности для выбранного окна событий SCAR(T₁, T₂). Итак, модель выглядит следующим образом: