Регрессионный анализ и полученные результаты, Ограничения исследования и направления для дальнейших работ - Влияние корпоративного управления на слияния и поглощения

Характеристические данные по результатам расчета накопленной избыточной доходности приведены в таблице 2.

Таблица 2. Характеристические данные накопленной избыточной доходности

Окно событий CAR

Средняя CAR

Минимальная CAR

Максимальная CAR

CAR (-20; 20)

-2,63%***

-40,82%

35,54%

CAR (-10; 10)

-1,78%***

-25,67%

26,01%

CAR (-3; 3)

-0,44%

-13,53%

14,09%

CAR (-15; 5)

-2,04%***

-27,42%

35,63%

CAR (-5; 15)

-0,69

-23,36%

31,04%

В результате проведенного анализа накопленной избыточной доходности (CAR) для различной длины окон событий получены результаты, характеризующие отрицательное значение накопленной избыточной доходности по всем окнам событий. Полученные результаты показывают, что окно событий (-20; 20) имеет значимость на уровне 1%, при этом окна событий (-10; 10) и (-15,5) также имеют значимость на уровне 1%. Наиболее объясняющим является окно события CAR (-20; 20), в виду наличия наибольшего количества значимых переменных на уровне 1%. При этом вероятность ошибки первого рода для CAR (-5; 15) составляет 35%, для CAR (-3; 3) - 51%, для окон событий CAR (-20; 20), CAR (-10; 10), CAR (-15; 5) вероятность ошибки первого рода не превышает 1%. Результаты приведены в приложении 4, приложении 5, приложении 6, приложении 7 и приложении 8.

Введенная гипотеза №1 отвергается на уровне значимости 1%. Из результатов анализа метода событий видно, что все окна событий накопленной избыточной доходности характеризуются отрицательной накопленной избыточной доходностью.

Для анализа влияния корпоративного управления на эффективность сделок M&;A будет использоваться окно событий CAR (-20; 20), так как данная регрессия имеет наибольшее количество статистически значимых переменных, кроме того регрессия в целом значима на уровне 1%, что является высоким показателем.

Проверка мультиколлинеарности независимых переменных

Для дальнейшего анализа регрессии требуется провести проверку на мультиколлинерность независимых переменных. Результаты проверки на мультиколлинеарность приведены в приложении 9.

Данные проверки независимых переменных на мультиколлинеарность, приведенные в приложении 9 показывают, что мультиколлинеарность наблюдается у двух независимых переменных - CFO (размер операционного денежного потока компании-покупателя) и TA (размер общих активов компании-покупателя). Уровень корреляции данных переменных составляет 0,92, что является свидетельством наличия мультиколлинеарности. Кроме того, стоит отметить, что переменные board_s (размер совета директоров) и board_i (число независимых членов совета директоров) имеют уровень корреляции 0,62, что является допустимым. Кроме того, уровень корреляции по другим независимым переменным не превышает 0,42.

Для устранения мультиколлинеарности в регрессии, будет удалена из рассмотрения контрольная переменная TA (размер общих активов компании-покупателя). Предполагается, что контрольная переменная CFO (размер операционного денежного потока компании-покупателя) сильнее отображает эффективность сделок M&;A и в целом больше соотносится с эффективностью деятельность компании. Кроме того, статистическая значимость у переменной CFO (размер операционного денежного потока компании-покупателя) выше.

Тест на гетероскедостичность

Тест на гетероскедостичность проводился с помощью теста Бройша-Пагана и с помощью imtest. Из приложения 10 и приложения 11 видно, что в регрессии присутствует гетероскедостичность. При наличии гетероседостичности регрессионный анализ показывает неэффективность оценок, а также статистические выводы могут быть неверными. Для устранения гетероскедостичности в дальнейшем будет использоваться регрессия с robust тестом, что помогает избежать гетероскедостичности.

Анализ распределения остатков регрессии, нормальность ошибок и проверка на выбросы

В результате проведения регрессионного анализа был проведена проверка на выбросы независимых переменных. Графики выбросов независимых переменных приведены в приложении 12. По результатам визуального анализа видно что, независимые переменные не имеют чрезвычайных выбросов, которые негативно влияют на оценку регрессии.

В результате проверки на распределение остатков построена гистограмма распределения данных остатков. Как видно из приложения 13 распределение остатков принимает нормальный вид. Однако распределение немного смещенно в отрицательную сторону. Данное смещение допустимо в регрессии и не приводит к искажению окончательных результатов.

Проведена проверка нормальности ошибок. В приложении 14 приведен график нормальности ошибок. Из графика видно, что нормальность ошибок регрессии совпадает с нормальным распределением.

Окончательный регрессионный анализ выборки

Данные по окончательному регрессионному анализу приведены в приложении 15 и приложении 16, кроме того, регрессии для всех окон событий CAR приведены в приложении 4, приложении 5, приложении 6, приложении 7 и приложении 8. Данные регрессионного анализа по всем окнам событий подтверждают робастность результатов. При этом приложение 16 включает в себя только статистически значимые переменные. Данная регрессия со статистически значимыми независимыми переменными board_i (численность независимых членов совета директоров), ceo_d (совмещение поста генерального директора и председателя совета директоров) и payment (способ платежа в сделках M&;A) получена путем поэтапного исключения статистически незначимых независимых переменных. При этом статистическая значимость достигнута на уровне 1%. Как видно из приложения 14 и приложения 15 R^2 является допустимым и составляет 22,21% для полной регрессии и 17,96% для усеченной регрессии. Коэффициенты при переменных регрессии приведены в таблице 3.

Таблица 3. Оценка переменных регрессии

Уровень значимости по F-критерию

2,87%

R^2

22,21%

Переменная

Коэффициент

Board_s

-0,0080481

Board_i**

0,0141188

Ceo_d***

0,1624215

Share_st

-0,0467802

Age_ceo

0,0029346

Years_work

-0,0033959

Industry

-0,0228628

Payment**

0,1303198

CFO

-0,00001

В результате проведенного регрессионного анализа можно сделать выводы относительно введенных гипотез. Гипотеза №1 о положительном влиянии сделок M&;A на увеличение благосостояния акционеров отвергается на уровне значимости 1%. Среди рассчитанных значений накопленной избыточной доходности нет положительных значений CAR. Таким образом, сделки M&;A негативно влияют на благосостояние акционеров компаний-покупателей, что подтверждено на уровне значимости 1%. Коэффициент при переменной, отвечающей за гипотезу №2 отрицательный, однако переменная board_s (размер совета директоров) является статистически незначимой. Подтверждение получила гипотеза №3, о позитивном влиянии числа независимых членов совета директоров на эффективность сделок M&;A. Коэффициент при переменной board_i (численность независимых членов совета директоров) положительный, кроме того переменная является статистически значимой на уровне 5%. Таким образом, можно утверждать, что увеличение независимых членов совета директоров добавляет к накопленной избыточной доходности 14,12%. Гипотеза №4 отвергается, коэффициент при переменной ceo_d (совмещение поста генерального директора и председателя совета директоров) положительный. Кроме того, статистическая значимость достигнута при уровне 1%. Переменная age_ceo (возраст генерального директора) - гипотеза №5, статистически незначима. Коэффициент при переменной age_ceo (возраст генерального директора) положительный. Коэффициент при переменной years_work (срок пребывания генерального директора в занимаемой должности), отвечающий за гипотезу №6, равен -0,0033959. Однако переменная является статистически незначимой. Коэффициент при переменной share_st (принадлежность блокирующего пакета акций компании-покупателя государству), отвечающий за гипотезу №7, является отрицательным - - 0,04678. Тем не менее, переменная является статистически незначимой. Среди контрольных переменных только переменная payment (способ платежа в сделках M&;A) является статистически значимой на уровне 5%.

Кроме того, проведен регрессионный анализ докризисного и посткризисного периода. Характеристические данные по результатам расчета накопленной избыточной доходности для докризисного периода приведены в таблице 4.

Таблица 4. Характеристические данные накопленной избыточной доходности для докризисного периода

Окно событий CAR

Средняя CAR

Минимальная CAR

Максимальная CAR

CAR (-20; 20)

-0,11%***

-40,83%

35,54%

CAR (-10; 10)

0,71%

-18,12%

26,01%

CAR (-3; 3)

-0,15%

-12,41%

14,09%

CAR (-15; 5)

0,93%**

-19,48%

29,67%

CAR (-5; 15)

0,16***

-23,36%

31,04%

Результаты для докризисного периода приведены в приложении 17, приложении 18, приложении 19, приложении 20 и приложении 21 для окон событий (-20; 20), (-10; 10), (-3; 3), (-15; 5) и (-5; 15) соответственно. Уровень значимости в 1% достигается для окна события CAR (-20; 20) и (-5; 15), для окна события CAR (-15; 5) уровень значимости составляет 5%. При этом для окна событий (-20; 20) для докризисного периода получено негативное влияние сделок M&;A на благосостояние акционеров. Гипотеза №1 в этом случае отвергается на уровне значимости 1%. Для окон событий (-15; 5) и (-5; 15) накопленная избыточная доходность положительна, что говорит о создании стоимости сделками M&;A для акционеров для докризисного периода. Гипотеза №1 в этом случае подтверждается на уровне значимости 1%. В регрессии с зависимой переменной CAR (-20; 20) переменная board_s (размер совета директоров) статистически значима на уровне 5%. Коэффициент при переменной положительный. На основании докризисного периода можно сделать вывод, что гипотеза №2 отвергается на уровне значимости 5%. Переменная share_st (принадлежность блокирующего пакета акций компании-покупателя государству) статистически значима на уровне 10%, коэффициент при переменной положительный, соответственно для докризисного периода гипотеза №6 отвергается на уровне значимости 10%.

Характеристические данные по результатам расчета накопленной избыточной доходности для посткризисного периода приведены в таблице 5. Рассматривая посткризисный период, регрессии для окон событий CAR (-10; 10), (-15; 5) и (-5; 15) значимы на уровне 1%. Регрессии для окон событий CAR (-20; 20) и (-3; 3) значимы на уровне 5%. Во всех окнах событий для докризисного периода получено негативное влияние сделок M&;A на благосостояние акционеров. Гипотеза №1 в этом случае отвергается на уровне значимости 1%. Получено, что в регрессии с CAR (-10; 10) переменная ceo_d (совмещение поста генерального директора и председателя совета директоров) статистически значима на уровне 5%. Коэффициент при переменной положительный. Таким образом, гипотеза №4 для посткризисного периода отвергается на уровне значимости 5%.

Таблица 5. Характеристические данные накопленной избыточной доходности для посткризисного периода

Окно событий CAR

Средняя CAR

Минимальная CAR

Максимальная CAR

CAR (-20; 20)

-4,31%**

-33,83%

30,78%

CAR (-10; 10)

-3,43%***

-25,67%

24,66%

CAR (-3; 3)

-0,63%**

-13,53%

13,46%

CAR (-15; 5)

-4,03%***

-27,42%

35,63%

CAR (-5; 15)

-1,26***

-22,64%

22,73%

Результатами проведенной работы являются выводы относительно введенных гипотез. В целом, сделки по слияниям и поглощениям отрицательно сказываются на благосостоянии акционеров. Относительно размера состава директоров можно сказать, что увеличение размера совета директоров негативно сказывается на эффективности сделок M&;A. При этом увеличение независимых членов совета директоров положительно сказывается на эффективности сделок M&;A. Однако определенно утверждать нельзя в виду статистической незначимости переменной. Совмещение поста генерального директора с постом председателя совета директоров положительно сказывается на проведении сделок M&;A. Также противоположный результат получен относительно возраста генерального директора. Результаты анализа показали, что чем моложе генеральный директор, тем менее эффективна сделка M&;A. Однако определенно утверждать нельзя в виду статистической незначимости переменной. Продолжительность пребывания в должности генерального директора также негативно сказывается на эффективности сделок M&;A. Возможно, это связано с быстротой принятия решения менее опытным генеральным директором и склонностью к рискованным, но высокодоходным сделкам. Однако определенно утверждать нельзя в виду статистической незначимости переменной. Предположение о том, что наличие блокирующего пакета акции компании-покупателя в государственной собственности негативно сказывается на эффективности сделок M&;A, подтверждается. Однако определенно утверждать нельзя в виду статистической незначимости переменной. Стоит также отметить влияние контрольных переменных. Способ оплаты в сделке M&;A наличными положительно сказывается на эффективности сделок M&;A. Однако отношение компаний-покупателя и компании-цели к одной индустрии имеет негативное влияние на эффективность сделок M&;A. Однако определенно утверждать нельзя в виду статистической незначимости переменной. Также, отметим, что чем больше операционный денежный поток, тем хуже проведение сделки M&;A, но коэффициент настолько мал, что можно сделать предположение о нейтральном воздействии. Однако определенно утверждать нельзя в виду статистической незначимости переменной.

Для докризисного периода характерно, что отвержение получили 2 из 6 гипотез. Другие переменные являются статистически незначимыми. Для посткризисного периода получена статистическая значимость для одной переменной. В этом случае гипотеза №4 отвергается на уровне значимости 1%.

В конечном итоге, подтверждается 1 из 7 введенных гипотез, при статистической значимости переменной на уровне 5%. Отвергаются 2 из 7 гипотез на уровне значимости 1%. Предположение о знаках при переменных, отвечающих за гипотезы, подтверждается в 4 из 7 введенных гипотезах.

Ограничения исследования и направления для дальнейших работ

К ограничениям проведенного исследования можно отнести:

    - Использование линейного типа взаимосвязи между переменными корпоративного управления и накопленной избыточной доходностью; - Использование только метода накопленной избыточной доходности; - Краткосрочный анализ накопленной избыточной доходности акций компаний-покупателей; - Незначимость некоторых переменных корпоративного управления в регрессии.

К возможным направлениям дальнейших работ по данной тематике можно привести следующее:

    - Анализ влияния корпоративного управления на эффективность сделок M&;A на долгосрочном временном интервале; - Расширенная оценка качества корпоративного управления компании-покупателя - введение новых переменных корпоративного управления; - Более широкое изучение государственного присутствия в компании-покупателя в разрезе сделок M&A; - Изучение нелинейных взаимосвязей качества корпоративного управления и эффективности сделок M&;A.

Похожие статьи




Регрессионный анализ и полученные результаты, Ограничения исследования и направления для дальнейших работ - Влияние корпоративного управления на слияния и поглощения

Предыдущая | Следующая