Построение и анализ регрессионных моделей - Анализ эффективности слияний и поглощений

Гипотезы исследования

В данном разделе будут описаны основные гипотезы исследования, и проведена их проверка путем построения регрессионных моделей.

На основании теоретических и логических предпосылок мы можем выдвинуть следующие гипотезы, касающихся влияния факторов на получение аномальной доходности компанией (иными словами, достижения эффективности сделки слияния или поглощения). При этом все множество гипотез может быть разделено на две группы, в одной из которых предполагается положительное влияние фактора, а во второй - отрицательное.

Гипотеза 1.

Рентабельность активов положительно влияет на эффективность слияний и поглощений и влияние этого фактора статистически значимо.

Гипотеза 2.

Рентабельность собственного капитала положительно влияет на эффективность слияний и поглощений и влияние этого фактора статистически значимо.

Гипотеза 3.

Рентабельность продаж положительно влияет на эффективность слияний и поглощений и влияние этого фактора статистически значимо.

Гипотеза 4.

Совпадение отраслей компаний-участников сделки положительно влияет на эффективность слияний и поглощений и влияние этого фактора статистически значимо.

Гипотеза 5.

Стоимость сделки положительно влияет на эффективность слияний и поглощений и влияние этого фактора статистически значимо.

Гипотеза 6.

Размер премии, уплаченной покупателем, отрицательно влияет на эффективность слияний и поглощений и влияние этого фактора статистически значимо.

Гипотеза 7.

Факт трансграничности сделки отрицательно влияет на эффективность слияний и поглощений и влияние этого фактора статистически значимо.

Построение моделей

Состав независимых переменных был сходен с регрессиями, используемыми исследователями в статьях, изученных ранее. В данный раздел включены полученные результаты статистически значимых регрессий. При построении были получены следующие результаты.

Модель 1. В качестве зависимой переменной выступает накопленная аномальная доходность в 11-дневном периоде (-5,+5).

Таблица 10. Результат построения регрессии

Dependent Variable

CAR11

Variable

Coefficient

C

0,030759**

SALESMARGIN_PRE

-0,000911*

SAME_IND

0,011673

VALUE

-1,86E-05

LOG(A_PRE)

0,000447

TURNOV_PRE

4,05E-05

ROE_PRE

-0,000183

R-squared

0,074938

Prob(F-statistic)

0,076496

По результатам построения данной регрессии получаем значимость одного регрессора - рентабельности продаж компании-покупателя до осуществления сделки (на уровне 1%). При этом его влияние отрицательно. С увеличением рентабельности на 1% накопленная значение аномальной доходности снижается в 0,0009 раз с изменением знака. Этот результат опровергает выдвинутую гипотезу о положительном влиянии значений рентабельности продаж на эффективность слияний и поглощений.

Модель 2. В качестве зависимой переменной выступает накопленная аномальная доходность в 7-дневном периоде (-3,+3).

Таблица 11. Результат построения регрессии

Dependent Variable

CAR7

Variable

Coefficient

C

0,040068***

SALESMARGIN_PRE

-0,000193**

LOG(A_PRE)

0,011655

TURNOV_PRE

0,000183

ROE_PRE

-0,000138

GOV

0,008156

VALUE

-0,000004

R-squared

0,053675

Prob(F-statistic)

0,045693

Значимость показателя рентабельности продаж (на уровне 5%) в регрессии сохраняется и в окне меньшей продолжительности. Направление влияния также отрицательно.

Модель 3. В качестве зависимой переменной выступает накопленная аномальная доходность в 3-дневном периоде (-1,+1).

Таблица 12. Результат построения регрессии

Dependent Variable

CAR3

Variable

Coefficient

C

0,003313**

SALESMARGIN_PRE

-0,000213**

LOG(A_PRE)

0,040119***

TURNOV_PRE

0,000427

ROE_PRE

-0,000667

GOV

0,021590

VALUE

-7,37E-06

PART

0,000254

R-squared

0,154906

Prob(F-statistic)

0,083670

С уменьшением продолжительности окна до 3 дней в результате регрессионного анализа получаем значимость показателя рентабельности продаж (на уровне 5%), а также логарифма активов (на уровне 10%).

Таким образом, влияние показателя рентабельности продаж наблюдается во всех трех рассмотренных моделях. Получить значимые оценки для логарифма активов получилось для трехдневного окна разброса доходностей.

Таким образом, все гипотезы, выдвинутые ранее отвергаются по результатам построения регрессионных моделей.

Интерпретация полученных результатов

Полученные результаты сходны с результатами исследования Bhabra&;Huangсделок слияний и поглощений китайских компаний, которые также выявили значимость регрессоров, связанных с объемом и рентабельностью продаж [29].

Важно отметить, что выявленное направление влияния фактора на доходность компаний отрицательно, что отличается от теоретического предположения. В исследованиях, проведенных для развитых стран [40] теория находит подтверждение (знак положителен), для Китая и России - направление влияния отрицательное.

Совпадение результатов для российского и китайского рынков слияний и поглощений возможно связано с тем, что они примерно одинаково развиты. На китайском рынке, как и на российском, преобладают и занимают лидирующие позиции государственные компании. Достаточно большой процент крупных сделок приходится на компании с государственным участием. Эффективность таких компаний как правило ниже в сравнении с частными компаниями, к тому же невысокая ликвидность акций госкомпаний может служить причиной слабых колебаний доходности. Также большее количество сделок являются внутренними, происходит укрупнение компаний домашнего рынка. Такая ситуация может угрожать монополизацией отдельных отраслей, концентрацией рисков осуществления деятельности в одной организации.

Ситуацию отсутствия влияния финансовых показателей на аномальную доходность можно рассмотреть также с другой стороны. Российские слияния и поглощения преследуют иные мотивы нежели сделки на развитых рынках, где компании стремятся к финансовой и операционной синергии, увеличению стоимости компании. Российские компании могу иметь цель выхода на новый рынок (международный, региональный), перераспределения капитала, оптимизации налогообложения, диверсификации обеспечение социальных функций и др.

В качестве примера подобной стратегии можно привести приобретение крупнейшим российском банком Сбербанком лидера банковской сферы Турции DenizBank. Отделения DenizBank распространены по всей территории Турции, количество клиентов банка насчитывает более 5 млн. человек. Таким образом, в дополнение к увеличению клиентской базыи выходу на новый рынок Сбербанк также улучшает сервис для своих прежних клиентов, которые могут обратиться в отделения или воспользоваться банкоматами дочернего банка в другой стране.

Компании российского автопрома заключают соглашения с иностранными производителями автомобилей (Фольксваген, Мазда, Форд, Шкода) для открытия производства на базе российских заводов. Цель российских компаний состоит в снижении зависимости от импорта автомобилей, стабилизации цены на произведенную внутри страны продукцию.

Такая тенденция также наблюдается и в других отраслях. В секторе энергетики и коммунального хозяйства сделка по слиянию ОАО "Россети" и ОАО "ФСК ЕЭС" (2013 г.) произошла с целью сдерживания роста тарифов для конечных потребителей.

Похожие статьи




Построение и анализ регрессионных моделей - Анализ эффективности слияний и поглощений

Предыдущая | Следующая