Дипломная работа: Влияние характеристик корпоративного управления на эффективность сделок слияния и поглощения

Распределение сделок слияния и поглощения по секторам экономики в рамках подвыборок по странам отличалось от распределения общей выборки по четырем странам. Так, преобладающее количество французских сделок было совершено в следующих отраслях: радио и телевещание (Broadcasting, 8%), пищевая промышленность (Food and Beverage, 8%), производство медицинского оборудования (Healthcare Equipment, 8%), производственный сектор (Industrials, 8%) и нефтегазовая отрасль (Oil & Gas, 8%). В это же время 18% немецких сделок относились к химической отрасли (Chemicals). Большинство итальянских сделок относились к отрасли производства медицинского оборудования (Healthcare Equipment, 12%), к отрасли пищевой промышленности (Food and Beverage, 10%), к нефтегазовой отрасли (Oil & Gas, 10%) и энергетической отрасли (Power, 10%). На испанском рынке преобладали сделки в отрасли машиностроения (Machinery, 12%) и в отрасли производства фармацевтических препаратов (Pharmaceuticals, 10%).

В качестве заключительного этапа оценки репрезентативности выборки все сделки слияния и поглощения были разделены на 3 категории в зависимости от размера: мелкие (до 100 млн долларов), средние (от 100 млн долларов до 1 000 млн долларов) и крупные (от 1 000 млн долларов). Согласно Таблице 3, наибольшее количество сделок были отнесены к категории средних (46%), наименьшее - к категории крупных (18,0%). Приложение 3 содержит сравнительную статистику распределения сделок по категориям в зависимости от размера по странам. Так, в категории мелких сделок преобладали итальянские (38,9%) и испанские (30,6%) сделки, в категории средних сделок распределение было относительно равномерным - по 27,2% французские и немецкие сделки и по 22,8% итальянские и испанские сделки. Тем не менее, на Францию и Германию приходился наибольший процент крупных сделок. Так, в категории крупных сделок их доля составляла 44,4% и 33,3% соответственно. В абсолютном выражении только одна из 36 сделок в категории крупных сделок была представлена Италией. корпоративный сделка слияние поглощение

Таблица 3: Распределение сделок слияния и поглощения в выборке по категориям в зависимости от размера

Таким образом, на основе критериев, использованных при формировании и анализе финальной выборки, можно сделать вывод о ее неоднородности и репрезентативности, что в дальнейшем может стать оправданной основой для подтверждения поставленных гипотез для различных развитых рынков.

2.3 Описание модели, факторов корпоративного управления и контрольных переменных

Описание модели

Для оценки эффективности сделок M&A по собранной выборке использовался метод накопленной избыточной доходности, который, несмотря на свои недостатки, рассмотренные во второй части Главы 1, является наиболее актуальным в рамках поставленных исследовательских вопросов.

Накопленная избыточная доходность (CAR) акций компании-покупателя в каждой сделке рассчитывалась на основе избыточной доходности (AR) акций компании-покупателя в каждой сделке за каждый день, включенный в событийное окно. Формула избыточной доходности (AR), обычно рассматриваемая в общем виде (Brown, Warner, 1985), представляет собой следующее выражение:

, где

ARit - избыточная доходность акций компании-покупателя в сделке i в день t;

Rit - действительная доходность акций компании-покупателя в сделке i в день t;

, - коэффициенты, полученные путем расчета потенциальной доходности для оценочного периода;

Rmt - действительная доходность индекса рынка, к которому относится компания-покупатель в день t.

Тем не менее, в связи с тем, что расчет накопленной избыточной доходности на самом деле происходил в шесть этапов, описание каждого из них представляется целесообразным.

Первый этап включал расчет доходности акций компании-покупателя и расчет доходности индекса рынка, к которому относится компания-покупатель, для оценочного периода. Данные расчеты производились в программе Microsoft Excel.В качестве оценочного был использован период, равный 100 торговым дней - со 100 по 30 дни до даты анонсирования сделки. Таким образом, в исследовании использовалось расчётное окно (-100; -30). В качестве индекса рынка, как правило, применяется основной фондовый индекс страны. Информация по индексам, использованным в исследовании, приведена в Таблице 4.

Таблица 4: Основные фондовые индексы стран, использованные в расчетах

Расчет доходности акций компании-покупателя и расчет доходности индекса рынка происходил по формуле:

rt = ln , где

rt - доходность акции компании-покупателя в день t/доходность индекса рынка в день t;

Pt - цена акции компании-покупателя в день t/цена индекса рынка в день t;

Pt-1 - цена акции компании-покупателя в день, предшествующий дню t/цена индекса рынка в день, предшествующий дню t.

Показатели доходности акций компании-покупателя и доходности индекса рынка, рассчитанные на первом этапе, использовались на втором этапе с целью получения коэффициентов и , необходимых для дальнейшего расчета потенциальной доходности акций компании-покупателя для событийного окна, из модели расчета потенциальной доходности. Существует три основных метода расчета потенциальной доходности: модель с постоянным средним доходом (constant mean return model), согласно которой средний доход остается неизменным с течением времени, рыночная модель (market model), предполагающая линейную связь между доходностью акций и доходностью индекса, и модель ценообразования активов (Capital Asset Pricing Model, CAPM), которая определяет доходность акций как линейную функцию ее ковариации с доходностью рыночного портфеля (Ma et al., 2009).

Среди перечисленных моделей, наиболее релевантной моделью для проведения событийного анализа является рыночная модель по нескольким причинам. С одной стороны, она является улучшенной версией модели с постоянным средним доходом, так как удаление доли прибыли, связанной с изменением доходности рынка, потенциально повышает вероятность выявления моделью эффекта рассматриваемого события (Campbell et al., 1997). С другой стороны, в современных исследованиях она используется наиболее часто в сравнении с моделью CAPM, так как смягчает ряд предписанных ею ограничений, целесообразность которых ставится под сомнение.

Таким образом, для коэффициентов и была выбрана рыночная модель, формула которой имеет следующий вид:

, где

Rit - доходность акций компании-покупателя в сделке i в день t;

, - коэффициенты, необходимые для расчета потенциальной доходности акций компании-покупателя для событийного окна;

Rmt - доходность индекса рынка, к которому относится компания-покупатель в день t.

Третий этап включал расчет действительной доходности (Ractual) акций компании-покупателя и расчет доходности индекса рынка, к которому относится компания-покупатель, для рассматриваемого событийного окна. Расчет происходил по формуле доходности акций/индекса, использованной на первом этапе.

Четвертый этап представлял собой расчет потенциальной доходности (Rexpected) акций компании покупателя. Расчет происходил по формуле рыночной модели, примененной на втором этапе, с использованием коэффициентов и , полученных для оценочного периода также на втором этапе, и показателей доходности индекса рынка для рассматриваемого событийного окна, полученных на третьем этапе.

На пятом этапе производился расчет избыточной доходности (AR), частная формула которой имеет вид:

, где

ARit - избыточная доходность акций компании-покупателя в сделке i в день t;

Ractual - действительная доходность акций компании-покупателя в сделке i в день t, рассчитанная на третьем этапе;

Rexpected - потенциальная доходность акций компании-покупателя в сделке i в день t, рассчитанная на четвертом этапе.

Финальный этап заключался в расчете непосредственно накопленной избыточной доходности (CAR) по формуле:

, где

CARi - накопленная избыточная доходность акций компании-покупателя в сделке i;

ARit - избыточная доходность акций компании-покупателя в сделке i в день t, рассчитанная на пятом этапе;

T - рассматриваемая протяженность событийного окна.

Для выявления наиболее статистически значимого результата принято производить расчет накопленной избыточной доходности (CAR) для нескольких конфигураций событийного окна, построенных в программе R-Studio. Так, были произведены расчеты для двух коротких событийных окон - (-3; +3) и (-1; +3), и для двух длинных событийных окон - (-20; +20) и (-15; +5).

Для оценки влияния рассматриваемых факторов корпоративного управления на эффективность сделок M&A в сформированной выборке необходимо проведение регрессионного анализа с использованием полученной накопленной избыточной доходности для рассматриваемого событийного окна. Использованная модель линейной регрессии в общем виде представляет собой следующее выражение:

, где

CARi - накопленная избыточная доходность акций компании-покупателя в сделке i;

- константа регрессии;

Fin - значение фактора корпоративного управления n для сделки i;

Xim - значение контрольной переменной m для сделки i;

, - значение коэффициентов при факторе корпоративного управления n и при контрольной переменной m соответственно;

- случайная ошибка регрессии, имеющая нормальное распределение.

Описание факторов корпоративного управления и контрольных переменных

На основе анализа литературы было принято решение оценить влияние на эффективность сделок слияния и поглощения следующих факторов корпоративного управления, представленных характеристиками совета директоров компании-покупателя:

Board size - фактор корпоративного управления, характеризующий количественный состав совета директоров компании-покупателя.

Female - фактор корпоративного управления, выражающий количество членов женского пола в составе совета директоров. Так как женщины в составе совета директоров являются показателем его качественного состава, представляется рациональным включение в регрессию данного фактора в относительном выражении.

Independent - фактор корпоративного управления, выражающий количество независимых директоров в составе совета директоров.

Также было принято решение включить в регрессионную модель следующие характеристики компании-покупателя и компании-цели в качестве контрольных переменных:

Total assets - контрольная переменная, выражающая общий объем активов компании-покупателя и, таким образом, характеризующая ее размер.

Industry - бинарная переменная, принимающая значение 1 в случае, когда компания-покупатель и компания-цель относятся к одной индустрии, и значение 0, когда эти индустрии разные.

2.4 Проведение регрессионного анализа и проверка гипотез

Проверка неоднородности сформированной выборки

В связи с тем, что сформированная выборка включает в себя сделки слияния и поглощения на рынках четырех европейских стран (Франции, Германии, Италии и Испании), необходимо определить, являются ли наблюдения по ним структурно стабильными и, следовательно, возможно ли объединить их для проведения регрессионного анализа.

Для этого необходимо проведение теста Чоу, который проверит выборку на однородность и отсутствие структурных сдвигов. Так как при проведении теста Чоу возможна проверка однородности одновременно только двух подвыборок, в случае четырех стран необходимо проведение шести парных тестов, результаты которых представлены в Таблице 5.

Таблица 5: Результаты теста Чоу для пар подвыборок

В случае, когда критическое значение теста Чоу больше расчетного значения, нет оснований отвергать нулевую гипотезу об однородности выборки. Так как по результатам теста для всех пар подвыборок было получено расчетное значение F-статистики меньшее, чем соответствующее критическое значение, нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу на 5% уровне значимости, следовательно, полученная выборка из четырех стран является однородной. Таким образом, нет препятствий для проведения дальнейшего регрессионного анализа для объединенной выборки.