Детерминанты успешности сделок M&;amp;A в фармацевтической отрасли - Оценка эффективности слияний и поглощений в фармацевтической отрасли
На предыдущем этапе исследования было выявлено, что сделки слияний и поглощений оказывают значимое положительное влияние на финансовые показатели фармацевтических компаний. Однако для менеджеров, принимающих решение о необходимости сделок M&;A важно понимать не только, какое воздействие они окажут на операционную эффективность компании, но также и какие факторы определяют этот результат. Эта информация поможет им более основательно подойти к выбору объекта поглощения, составлению условий сделки, проведению процесса интеграции и т. д. В рассмотренные выше модели были включены факторы, которые гипотетически могут оказывать влияние на результат от сделок M&;A. Далее представлены полученные регрессионные уравнения.
Model 3.1: OLS, using observations 1-103 Dependent variable: EBITDA_Sales_2y
Coefficient |
Std. Error |
T-ratio |
P-value | ||
Const |
0.174451 |
0.0875401 |
1.9928 |
0.04924 |
** |
EBITDA_Sales_before |
0.412422 |
0.0888962 |
4.6394 |
0.00001 |
*** |
Stake |
-0.0277182 |
0.0886768 |
-0.3126 |
0.75531 | |
Deal_size |
-0.0620062 |
0.0264451 |
-2.3447 |
0.02119 |
** |
SALESt_SALESa |
0.0525523 |
0.0192079 |
2.7360 |
0.00746 |
*** |
Partn |
0.0114832 |
0.0358851 |
0.3200 |
0.74970 | |
Biotech |
-0.00680598 |
0.0262014 |
-0.2598 |
0.79563 | |
Emerg_mark |
0.0162435 |
0.0360968 |
0.4500 |
0.65377 | |
Generics |
-0.029706 |
0.0333359 |
-0.8911 |
0.37519 | |
CEO |
0.0157402 |
0.0278295 |
0.5656 |
0.57305 | |
Crisis_2 |
0.0160867 |
0.0313582 | p>0.5130 |
0.60918 |
Mean dependent var |
0.248485 |
S. D. dependent var |
0.132053 |
Sum squared resid |
1.279368 |
S. E. of regression |
0.117924 |
R-squared |
0.280715 |
Adjusted R-squared |
0.202532 |
F(10, 92) |
3.590486 |
P-value(F) |
0.000470 |
Log-likelihood |
79.85001 |
Akaike criterion |
-137.7000 |
Schwarz criterion |
-108.7180 |
Hannan-Quinn |
-125.9613 |
Model 3.2: OLS, using observations 1-103
Dependent variable: EBITDA_Sales_3y
Coefficient |
Std. Error |
T-ratio |
P-value | ||
Const |
0.155534 |
0.0959803 |
1.6205 |
0.10855 | |
EBITDA_Sales_before |
0.523244 |
0.0999156 |
5.2369 |
<0.00001 |
*** |
Stake |
-0.0403094 |
0.0982624 |
-0.4102 |
0.68260 | |
Deal_size |
-0.0508457 |
0.0299743 |
-1.6963 |
0.09321 |
* |
SALESt_SALESa |
0.0391824 |
0.0216599 |
1.8090 |
0.07372 |
* |
Partn |
0.00175317 |
0.0406087 |
0.0432 |
0.96566 | |
Biotech |
-0.00985042 |
0.029528 |
-0.3336 |
0.73944 | |
Emerg_mark |
0.0215162 |
0.0406072 |
0.5299 |
0.59748 | |
Generics |
-0.035129 |
0.0379736 |
-0.9251 |
0.35734 | |
CEO |
0.0284556 |
0.0309718 |
0.9188 |
0.36062 | |
Crisis_3 |
0.00574529 |
0.0453266 |
0.1268 |
0.89941 |
Mean dependent var |
0.247768 |
S. D. dependent var |
0.150498 |
Sum squared resid |
1.624209 |
S. E. of regression |
0.132870 |
R-squared |
0.296955 |
Adjusted R-squared |
0.220537 |
F(10, 92) |
3.885937 |
P-value(F) |
0.000202 |
Log-likelihood |
67.55931 |
Akaike criterion |
-113.1186 |
Schwarz criterion |
-84.13660 |
Hannan-Quinn |
-101.3799 |
Итак, мы видим, что из всех добавленных в модель факторов, значимыми являются размер сделки (Deal_size) и показатель отношения выручки компании-цели к выручке компании-покупателя (SALESt_SALESa). Отрицательное влияние размера сделки можно объяснить тем, что в стремлении заполучить ту или иную компанию поглотитель зачастую сильно переплачивает. В отдельных случаях, стоимость сделки достигает размеров, сопоставимых с рыночной капитализацией самого покупателя, естественно, что отвлечение из оборота таких больших сумм негативно сказывается на его финансовом состоянии. Второй показатель (SALESt_SALESa), который был проинтерпретирован как "Восполнение продуктового портфеля" оказывает значимое положительное влияние на операционную эффективность объединенной компании, что подтверждает выдвинутую гипотезу. Действительно, одним из главных мотивов сделок M&;A в фармацевтической отрасли является стремление компаний восполнить пробелы, образовавшиеся в их продуктовых портфелях вследствие истечения сроков патентной на препараты-блокбастеры. Можно дать этому показателю несколько иную интерпретацию и рассматривать соотношение оборотов компаний как прокси соотношения их размеров. В таком случае мы приходим к выводу, что чем ближе друг к другу по размеру компании-участницы сделки, тем сильнее положительный эффект от сделки. Если же сравнивать значимость и силу влияния этих факторов в зависимости от того, показатели какого года, 2-го или 3-го после сделки, рассматриваются, то очевидно, что они выше через 2 года после сделки. Как уже говорилось выше, это связано с тем, что со временем эффект от M&;A затухает, так как в деятельности компании происходят другие значимые события, не имеющие отношение к сделке. Так например, мы видим, что в модели для 3-го года константа (а именно она отображает влияние сделки) незначима, в то время как в модели для 2-го года значима на 5%-м уровне.
После удаления из обеих моделей незначимых переменных регрессионные уравнения были построены заново. Соответствующие тесты и статистики показали, что модели являются значимыми, без признаков гетероскедастичности и мультиколлинеарности. Полученные итоговые результаты представлены ниже.
Model 3.1*: OLS, using observations 1-103
Dependent variable: EBITDA_Sales_2y
Coefficient |
Std. Error |
T-ratio |
P-value | ||
Const |
0.156968 |
0.0269383 |
5.8270 |
<0.00001 |
*** |
EBITDA_Sales_before |
0.414965 |
0.0847568 |
4.8960 |
<0.00001 |
*** |
Deal_size |
-0.060447 |
0.0249152 |
-2.4261 |
0.01707 |
** |
SALESt_SALESa |
0.049936 |
0.0184049 |
2.7132 |
0.00786 |
*** |
Mean dependent var |
0.248485 |
S. D. dependent var |
0.132053 |
Sum squared resid |
1.303483 |
S. E. of regression |
0.114745 |
R-squared |
0.267158 |
Adjusted R-squared |
0.244950 |
F(3, 99) |
12.03014 |
P-value(F) |
8.83e-07 |
Log-likelihood |
78.88832 |
Akaike criterion |
-149.7766 |
Schwarz criterion |
-139.2377 |
Hannan-Quinn |
-145.5080 |
White's test for heteroskedasticity -
Null hypothesis: heteroskedasticity not present
Test statistic: LM = 4.10802
With p-value = P(Chi-square(9) > 4.10802) = 0.90416
Variance Inflation Factors
Values > 10.0 may indicate a collinearity problem
EBITDA_Sales_before 1.125
Deal_size 1.685
SALESt_SALESa 1.633
Model 3.2*: OLS, using observations 1-103
Dependent variable: EBITDA_Sales_3y
Coefficient |
Std. Error |
T-ratio |
P-value | ||
Const |
0.128463 |
0.0303517 |
4.2325 |
0.00005 |
*** |
EBITDA_Sales_before |
0.52711 |
0.0954965 |
5.5197 |
<0.00001 |
*** |
Deal_size |
-0.0479729 |
0.0280723 |
-1.7089 |
0.09060 |
* |
SALESt_SALESa |
0.0367869 |
0.0207371 |
1.7740 |
0.07914 |
* |
Mean dependent var |
0.247768 |
S. D. dependent var |
0.150498 |
Sum squared resid |
1.654746 |
S. E. of regression |
0.129285 |
R-squared |
0.283737 |
Adjusted R-squared |
0.262032 |
F(3, 99) |
13.07246 |
P-value(F) |
2.92e-07 |
Log-likelihood |
66.60003 |
Akaike criterion |
-125.2001 |
Schwarz criterion |
-114.6611 |
Hannan-Quinn |
-120.9314 |
White's test for heteroskedasticity -
Null hypothesis: heteroskedasticity not present
Test statistic: LM = 17.2366
With p-value = P(Chi-square(9) > 17.2366) = 0.0451369
Variance Inflation Factors
Values > 10.0 may indicate a collinearity problem
EBITDA_SALES_before 1.125
Deal_size 1.685
SALESt_SALESa 1.633
В заключение этой части исследования хотелось бы сделать некоторые предположения по поводу того, почему те или иные факторы оказались незначимы в рассмотренных моделях. Про такие показатели как приобретаемая доля (Stake) и сотрудничество до сделки (Partn) можно сказать, что их значения мало варьировались между компаниями, вошедшими в выборку.
Так, почти в 90% сделок покупатель становился владельцем 100%-го пакета акций, и только в 14% случаев сделкам M&;A предшествовало сотрудничество между компаниями. То же самое можно сказать и про два других фактора - присутствие объекта поглощения на развивающихся рынках (Emerg_mark) и его специализация на производстве препаратов-дженериков (Generics).
Доля первых в выборке составляет 15%, а вторых - 18%. На мой взгляд, если выборка будет расширена, то весьма вероятно, что эти факторы станут значимыми.
Что касается принадлежности поглощаемой компании к биотехнологической отрасли (Biotech), то незначимость этого фактора можно объяснить следующим образом.
Присоединяя биотехнологические компании, фармацевтические корпорации в большинстве случаев пополняют свой портфель не готовыми лекарственными препаратами, продажа которых сразу же увеличит обороты, а получают доступ к разработкам и научно-исследовательской базе, что принесет выгоду лишь в отдаленной перспективе, а не через 2-3 года. Хотя если в качестве измерителя операционной эффективности использовать не финансовый показатель
А, к примеру, "индекс продуктивности R&;D", как это было сделано в работе Koenig and Mezick (2004), то в этом случае принадлежность к биотехнологической отрасли вполне может оказаться существенной. Факт смены менеджмента поглощаемой компании после сделки, на мой взгляд, может оказывать влияние на успешность процесса интеграции, однако прямого воздействия на финансовые показатели он, возможно, не оказывает.
Похожие статьи
-
Для выявления воздействия, которое сделки M&;A оказывают на операционную эффективность фармацевтических компаний, были построены OLS регрессии, где в...
-
Перед тем как перейти непосредственно к оценке влияние слияний и поглощений на показатели операционной эффективности фармацевтических компаний попробуем...
-
Заключение - Оценка эффективности слияний и поглощений в фармацевтической отрасли
Фармацевтическая отрасль является одним из наиболее значимых, стремительно развивающихся, инновационных и глобализированных секторов экономики. До 80-х...
-
В данном разделе представлен обзор работ, посвященных оценке эффективности слияний и поглощений как в экономике в целом, так и в фармацевтической отрасли...
-
Введение - Оценка эффективности слияний и поглощений в фармацевтической отрасли
Одним из наиболее социально значимых секторов экономики является фармацевтическая отрасль, чье устойчивое развитие способствует улучшению системы...
-
Подходы к оценке эффективности сделок M&;A можно разделить на четыре основные группы: метод накопленной избыточной доходности (event study analysis),...
-
Модели, построенные в предыдущих разделах, показали, что в целом сделки M&;A оказывают значимое положительное влияние на операционную эффективность...
-
Описание выборки Объектом эмпирического исследования выступали сделки M&;A, имевшие место между компаниями фармацевтической отрасли. Исходная информация...
-
Заключительная часть исследования будет состоять в подробном, всестороннем анализе конкретной сделки M&;A, совершенной в фармацевтической отрасли. Для...
-
В ходе данного исследования был проведен регрессионный анализ M&;A-сделок в фармацевтической отрасли. Целью анализа является выявление факторов, влияющих...
-
Итак, каковы же основные мотивы слияний и поглощений в фармацевтической отрасли? Условно их можно подразделить на 2 группы: мотивы, характерные именно...
-
Несмотря на широкую популярность M&;A стратегии, в реальности, очень немногим компаниям удается достигнуть поставленных целей, что отчасти обусловлено...
-
Кей-анализ по оценке изменения стоимости Thermo Fisher Scientific Incorporation в результате поглощения Dionex Corporation Для того чтобы оценить...
-
Поглощение одной компании другой является весьма распространенным механизмом корпоративного строительства. Самый сложный процесс -- определение стоимости...
-
Обзор мировой фармацевтической отрасли Данный раздел посвящен обзору мировой фармацевтической отрасли и анализу основных тенденций, имеющих в ней место...
-
Методы оценки стоимости компаний-участниц процессов слияний и поглощений При выборе метода оценки стоимости компании в первую очередь необходимо...
-
Заключение - Слияния и поглощения на фармацевтическом рынке и их влияние на стоимость компаний
В процессе работы над исследованием были изучены труды как отечественных, так и зарубежных авторов посвященные данной тематике. Было отмечено, что...
-
Экономические аспекты слияний и поглощений и их влияние на стоимость компаний Перед каждой компанией стоит выбор стратегии развития: естественный,...
-
В 2000-е гг. произошло 1345 слияний и поглощений в мировой фармацевтической отрасли на общую сумму 690 млрд. долларов США. По данным, собранным...
-
Начиная с конца 1990-х годов фармацевтическая индустрия столкнулась с высоким уровнем глобализации отрасли, обусловленной ростом издержек на создание и...
-
Введение - Слияния и поглощения на фармацевтическом рынке и их влияние на стоимость компаний
Фармацевтическая промышленность занимается исследованием, разработкой, производством и выпуском лекарственных средств и препаратов. Данная отрасль...
-
ООО "ТК Лидер"" - общество с ограниченной ответственностью, являющееся коммерческой организацией. ООО "ТК Лидер" считается созданным как юридическое лицо...
-
Одной из задач была оценка влияния интеллектуального капитала на показатели результатов деятельности транспортных и экспедиционных компаний. Данная...
-
Моделирование и функционирования любой системы предполагает как конечный результат обеспечение эффективности ее деятельности. Не исключением является и...
-
Из всей совокупности производственных ресурсов трудовые ресурсы занимают особое место в процессе создания материальных и духовных благ. Именно трудом...
-
В связи с тем, что значение интеллектуального капитала растет, расширение масштабов его использования стали причинами выделения в корпоративном...
-
В связи с переходом к инновационной экономике, как была описано выше, роль нематериальных активов выходит на первый план, по сравнению с материальными,...
-
Экономическая оценка земли представляет собой - сравнительную ценность ее как средства производства в сельском хозяйстве, опираясь на природные и...
-
Экономическая оценка отрасли животноводства начинается с изучения динамики поголовья сельскохозяйственных животных и их продуктивности, обеспеченности...
-
Анализ конкурентной среды фармацевтической отрасли по Портеру Для проведения исследования конкурентной среды фармацевтической индустрии по Портеру...
-
С целью определить конкурентные стратегии российских фармацевтических производителей в условиях глобальной конкуренции используем такой инструмент...
-
Исследование конкурентных стратегий, применяемых китайскими компаниями в условиях глобальной конкуренции, начнем с проведения SWOT-анализа китайской...
-
В вопросах выбора показателей эффективности таможенной деятельности не существует полной однозначности. Это связано с трудностями выражения одних...
-
Существуют различные подходы к количественной оценке эффективности таможенной службыКосенко В. П., Опошнян Л. И. Основы теории эффективности таможенного...
-
Несмотря на значительное количество различных публикаций посвященным вопросам оценки эффективности таможенного дела, оптимальная методика оценки...
-
В целях достижения наиболее объективных оценок таможенной деятельности целесообразно выбор и оценку показателей проводить со всех имеющихся позиций, с...
-
Показатели эффективности таможенной деятельности должны отвечать следующим основным критериям: - Быть четко увязаны с целями и задачами органов власти; -...
-
Главная задача оценки экономической эффективности использования земли состоит в том, чтобы в процессе обработки почвы не нарушалась ее структура,...
-
Оценка структуры и динамики земельных угодий ООО "Колхоз Рассвет" Общая площадь земель в Краснодарском крае составляет 7546,6 тыс. га. Из них:...
-
ЗАКЛЮЧЕНИЕ - Оценка интеллектуального капитала в компаниях транспортной отрасли
Интеллектуальный капитал является важнейшим капиталом на любом предприятии. Поэтому изучаемая тема является весьма актуальной. Теоретической базой данной...
Детерминанты успешности сделок M&;amp;A в фармацевтической отрасли - Оценка эффективности слияний и поглощений в фармацевтической отрасли