Файл: «Влияние слияний компаний на концентрацию в отрасли (по выбору). ».pdf

Шаг 1. Расчет кумулятивной избыточной доходности акций компании покупателя и ее проверка на значимость.

Для расчета избыточной доходности на краткосрочном событийном окне применяется стандартный метод, подробно описанный в работах MacKinlay(1997), McWilliams and Siegel(1997). Избыточная доходность рассчитывается для каждого дня событийного окна как разница между наблюдаемой и ожидаемой доходностью акций компании:
(1)

где:
- избыточная доходность акций компании i в период t
- реальная доходность акций компании i в период t
- ожидаемая («нормальная») доходность акций i в период t

Существует несколько базовых подходов к расчету нормальной доходности:
- модель средней скорректированной доходности (mean adjusted return), где нормальная доходность рассчитывается как средняя доходность акций за оценочный период
- рыночная модель(market model), где ожидаемая доходность оценивается как линейная функция от доходности индекса страны
- скорректированная рыночная модель(market adjusted return), являющаяся частным случаем предыдущей модели, где доходность акций компании с коэффициентом 1 приравнивается к доходности индекса страны
- оценка нормальной доходности с помощью моделей CAPM, APM.

В нашем исследовании для прогнозирования нормальной доходности будет использована рыночная модель (market model):
(2)

где:

- ожидаемая («нормальная») доходность акций компании i в период t

- доходность рыночного индекса в период t

- коэффициент сдвига для акций компании i

- коэффициент, измеряющий чувствительность акций компании i к рыночным колебаниям.

Оценка коэффициентов и производится методом наименьших квадратов для каждой компании по точкам из оценочного периода, предшествующего окну события. Важно, чтобы оценочный период и событийное окно не пересекались. В нашем случае оценочный период составляет 100 дней, предшествующих событийному окну.

Аналогично исследованию Ивашковской и др.(2009) при расчете нормальной доходности в качестве рыночного индекса для компаний из России выбран индекс РТС, для Китая- Shanghai Composite, для Бразилии-Bovespa, для Индии- Sensex. Для ЮАР был использован индекс JALSH.
Далее для каждого дня событийного окна рассчитывается накопленная избыточная доходность(cumulative abnormal return), равная сумме избыточных доходностей, полученных в предыдущие дни окна события:
(3)

где:
- накопленная избыточная доходность компании i
- избыточная доходность компании i в день t

T - число дней в событийном окне

Если величина полученной избыточной доходности положительна, то сделка оценивается рынком как эффективная. Значимость данной величины проверяется стандартным t-тестом.

---

Шаг 2. Оценка пробит модели на всей выборке компаний для определения детерминант выбора частной или публичной компании-цели.

На втором этапе исследования оценивается пробит модель с зависимой бинарной переменной, отвечающий за тип компании-цели(бинарная/публичная). Оцениваемая модель имеет вид:

(4)

Private = β0 + β1(Diversifying) +β2(HighTech) +β3(Hostile)+β4(CBA)+
+β5 (Ln(TA)) + β6 (RDS) +ε.

Зависимая переменная:

• Private – бинарная переменная, равная 1, когда компания-цель является частной компанией, и равная 0, когда компания-цель является публичной компанией.

Оцениваемые переменные:

• Diversifying – бинарная переменная, равная 1, когда SIC-код компании-покупателя и компании-цели не совпадают, и равная 0, когда SIC-код компании-покупателя и компании-цели совпадают.
• HighTech- бинарная переменная, равная 1, когда компания-цель является компанией из High-tech сектора, и равная 0, в противном случае. Для присвоения статуса высокотехнологичной, компания должна иметь соответствующий SIC код. Список SIC кодов высокотехнологичных компаний, обеспечивающий наиболее точный результат взят из работы Kile and Phillips(2009).

Контрольные переменные:

• Hostile - бинарная переменная, равная 1, если поглощение является недружественным, и равная 0, в противном случае.
• Cross-border acquisition(CBA)- бинарная переменная, равная 1, если сделка является международной, и равная 0, в противном случае.
• Acquirer size(Ln(TA))- размер компании-покупателя, измеренный как натуральный логарифм балансовой стоимости ее совокупных активов на конец отчетного года, предшествующий дате объявления.
• Relative deal size(RDS) -переменная, равная частности общей стоимости сделки(млн $) и рыночной капитализации компании-покупателя(млн $) за день до даты объявления.

Шаг 3. Кумулятивная избыточная доходность регрессируется на множестве переменных, чтобы определить влияние статуса компании-цели, публичная/частная, на избыточную доходность акций компании-покупателя. Для того чтобы учесть эндогенность, используется обратное отношение Миллса (IMR — Inverse Mills Ratio) из двухступенчатой модели Хекмана.

Современная экономическая теория основывается на предпосылке об ограниченной рациональности экономических агентов, предполагая, что индивидуальный выбор агента основывается на стремлении оптимально максимизировать свою функцию полезности, в условиях неполноты и асимметрии информации. Таким образом, использование типа компании-цели в качестве экзогенного фактора эффективности сделок слияний и поглощений не вполне корректно, о чем свидетельствуют работы современных исследователей (Capron and Shen(2007), Bae et al.(2013)). Аналогично Capron and Shen(2007), для учета влияния эндогенности в рамках регрессионного анализа избыточной доходности нами будет введена дополнительная переменная- обратное отношение Миллса (IMR — Inverse Mills Ratio), полученная из двухступенчатой модели Хекмана( Heckman(1979)).

---

Двухступенчатая процедура Хекмана предполагает оценку двух моделей:

1. Первая модель является моделью бинарного выбора. На этом этапе оценивается вероятность принять или отклонить одну из альтернатив. В нашем случае это выбор между приобретением частной или публичной компании. Ее вид идентичен пробит модели, оцениваемой на предыдущем шаге, и имеет вид:
2. На втором этапе оценивается модель интенсивности участия, в нашем случае оценивается то, насколько эффективно сделка была проведена. В качестве зависимой переменной выступает средняя избыточная доходность компании.

(5)

Где:

• Private – бинарная переменная, равная 1, когда компания-цель является частной компанией, и равная 0, когда компания-цель является публичной компанией.
• CAR-кумулятивная избыточная доходность сделки, рассчитанная на первом шаге.
• Diversifying – бинарная переменная, равная 1, когда SIC-код компании-покупателя и компании-цели не совпадают, и равная 0, когда SIC-код компании-покупателя и компании-цели совпадают.
• Experience -количество сделок слияний и поглощений, проведенных компанией-покупателем за 5 лет, предшествующие наступлению сделки.
• HighTech- бинарная переменная, равная 1, когда компания-цель является компанией из High-tech сектора, и равная 0, в противном случае. Для присвоения статуса высокотехнологичной, компания должна иметь соответствующий SIC код. Список SIC кодов высокотехнологичных компаний, обеспечивающий наиболее точный результат взят из работы Kile and Phillips(2009).
• Hostile - бинарная переменная, равная 1, если поглощение является недружественным, и равная 0, в противном случае.
• Cross-border acquisition(CBA)- бинарная переменная, равная 1, если сделка является международной, и равная 0, в противном случае.
• Relative deal size(RDS) -переменная, равная частности общей стоимости сделки(млн $) и рыночной капитализации компании-покупателя(млн $) за день до даты объявления
• Stock - бинарная переменная для метода оплаты, равная 1, когда сделка была оплачена акциями, и равная 0, в противном случае.
• Cash - бинарная переменная для метода оплаты, равная 1, когда сделка была оплачена наличными средствами, и равная 0, в противном случае.
• Debt ratio(DR)- переменная, равная сумме краткосрочных и долгосрочных обязательств компании-покупателя, деленой на балансовую стоимость ее совокупных активов на конец отчетного года, предшествующий дате объявления. Используется как прокси-переменная для финансового риска компании-покупателя.
• Acquirer size(Ln(TA))- размер компании-покупателя, измеренный как натуральный логарифм балансовой стоимости ее совокупных активов на конец отчетного года, предшествующий дате объявления.
• Acquirer Tobin’s Q (TQ)-переменная, равная отношению рыночной стоимости к балансовой стоимости активов компании за день до даты объявления.
• China acquirer- бинарная переменная, равная 1, когда компания-покупатель является китайской компанией, и равная 0, в противном случае. Данная переменная была введена в связи с доминированием китайских сделок в полученной выборке.

---

С помощью модели Хекмана получаем обратное отношение Миллса 
(IMR — Inverse Mills Ratio), она же Лямбда Хекмана, которая затем используется в регрессии для оценки эффективности сделок слияний и поглощений в зависимости от типа приобретаемой цели с учетом эндогенности. Модель имеет вид:

(6)

Где:

• CAR-кумулятивная избыточная доходность сделки, рассчитанная на первом шаге.
• Private – бинарная переменная, равная 1, когда компания-цель является частной компанией, и равная 0, когда компания-цель является публичной компанией.
• Cross-border acquisition(CBA)- бинарная переменная, равная 1, если сделка является международной, и равная 0, в противном случае.
• Stock - бинарная переменная для метода оплаты, равная 1, когда сделка была оплачена акциями, и равная 0, в противном случае.
• Cash - бинарная переменная для метода оплаты, равная 1, когда сделка была оплачена наличными средствами, и равная 0, в противном случае.
• Acquirer size(Ln(TA))- размер компании-покупателя, измеренный как натуральный логарифм балансовой стоимости ее совокупных активов на конец отчетного года, предшествующий дате объявления.
• Acquirer Tobin’s Q (TQ)-переменная, равная отношению рыночной стоимости к балансовой стоимости активов компании за день до даты объявления.
• China acquirer- бинарная переменная, равная 1, когда компания-покупатель является китайской компанией, и равная 0, в противном случае. Данная переменная была введена в связи с доминированием китайских сделок в полученной выборке.
• Imr- обратное отношение Миллса (IMR — Inverse Mills Ratio), полученное из модели Хекмана
• Total Transaction Value(ln(TV))- переменная, равная натуральному логарифму от общей стоимости сделки, измеренной в млн долларов.

3.3. Тестирование гипотез и интерпретация результатов

На Шаге 1 нами была оценена эффективность сделок слияний и поглощений в странах БРИКС, а также проведено сравнение эффективности сделок с частными и публичными компаниями-целями. Для этого мы воспользовались методом событийного анализа и рассчитали среднюю накопленную избыточную доходность для четырех видов окон события:
[-1;+1], [-2;+2], [-10;+10], [-20;+20].

Таблица 4. Значение среднего CAR(%) в зависимости от окна события

Событийное окно, дней	Среднее значение CAR,%
	Общая выборка	Частные компании-цели	Публичные компании-цели
[-1;+1]	2,77%**	3,01%***	2,11%
[-2;+2]	3,31%***	3,95%***	1,58%
[-10;+10]	5,13%**	6,77%***	0,71%
[-20;+20]	4,31%	7,87%***	-5,26%

---

Источник: по расчетам автора *-10% уровень значимости
**-5% уровень значимости
***-1%уровень значимости

Согласно результатам нашего исследования, представленным в Таблице 4, на развивающихся рынках капитала сделки слияний и поглощений в среднем генерируют значимую положительную доходность для акционеров-компании: +2,77% на окне [-1;+1], +3,31% на окне [-2;+2], +5,13% на окне [-10;+10] соответственно. На основании данных результатов, мы не можем опровергнуть Гипотезу 1, что соотносится с результатами аналогичных исследований на развивающихся рынках капитала(Ma et al. (2009), Сhi et al.(2011), Sehgal et al.(2012), Pablo(2013)).

Избыточная доходность для акционеров компании-покупателя при приобретении частной компании-цели является значимой на 1% уровне для всех четырех окон наблюдения: +3,01% на [-1;+1], +3,95% на [-2;+2], +6,77% на [-10;+10] и + 7,87% на [-20;+20]. Также заметим, что величина избыточной доходности растет с увеличением событийного окна, что может быть свидетельством утечки информации до даты официальной даты объявления.

В то же время, доходность публичных компаний на более коротких окнах имеет положительный знак, а на окне [-20;+20]-отрицательный.
На всех окнах доходность при покупке публичной компании-цели оказалась не значимой на 1%, 5%, 10%.

Таким образом, рынок склонен более благосклонно оценивать сделки по приобретению частных компаний-целей, нежели публичных. На основании данных результатов, мы не можем опровергнуть Гипотезу 2, что соотносится с рядом аналогичных исследований (Faccio et al.(2006), Kose et al.(2010), Чиркова(2011)).

На втором шаге мы оценили пробит-модель на всей выборке компаний для определения детерминант выбора частной или публичной компании-цели. Результаты представлены в Таблице5.

Таблица 5. Результаты оценки пробит-модели выбора типа компании-цели.

Pseudo R2=0.1815

Private	Коэффициент	Значимость (P>z)	Количество наблюдений
Diversifying	0.811***	0.000	225
High tech	-0.457*	0.078	225
Hostile	-0.343	0.121	225
CBA	0.900***	0.000	225
lnTA	0.048	0.285	225
RDS	0.485**	0.037	225
Cons	-1.115***	0.006	225

---