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

Проверка Гипотезы 1 о взаимосвязи накопленной избыточной доходности и объявления о сделке слияния и поглощения

Расчет накопленной избыточной доходности (CAR) и последующее построение регрессий с факторами корпоративного управления, включенными как независимые переменные, производились в статическом пакете Stata для четырех событийных окон, выбранных на основе проведенного анализа литературы и рассчитанных Для выявления наиболее статистически значимого результата использовались окна разной характеристики. Так, половина из рассмотренных окон была представлена симметричными окнами, вторая половина - несимметричными. Распределение окон с точки зрения длины было аналогичным. Исследуемые конфигурации окон и статистические результаты по ним представлены в Таблице 6.

Таблица 6: Результаты расчета CAR для различных конфигураций окон

* - значимость на 10% уровне; ** - значимость на 5% уровне; *** - значимость на 1% уровне

Таким образом, полученное положительное значение накопленной избыточной доходности (CAR) было положительным для всех рассматриваемых окон, вне зависимости от их длины и симметричности. При этом результат по двум из рассматриваемых окон оказался статистически значимым на 10% уровне (короткое несимметричное окно (-1;+3) и длинное не симметричное окно (-15;+5)), в то время как одно из окон оказалось статистически значимо на 5% уровне (короткое симметричное окно (-3;+3)). Последнее объясняется наличием в построенной регрессии наибольшего количества значимых переменных. Статистические результаты по построенным регрессионным моделям для каждой конфигурации событийного окна представлены в Приложении 4.

На основе полученных результатов расчета CAR для разных событийных окон нет основания отвергнуть Гипотезу 1 о положительной взаимосвязи между объявлением о сделках слияния и поглощения и накопленной избыточной доходностью в краткосрочном периоде для компании-покупателя на 5% уровне значимости. Следует отметить, что в целом наблюдается смещенность среднего значения CAR в сторону положительных значений. Данный факт имеет логическое обоснование, заключающееся в том, что подавляющая часть компаний на Европейском рынке имеет многолетнюю историю, в течение которой они проводили активную политику совершения сделок слияния и поглощения. Это наиболее актуально для современного периода, когда данный опыт позволяет компаниям проводить более успешные сделки, что вызывает положительную реакцию на них рынка и инвесторов, следовательно, увеличивая их эффективность (Черненко, Юрьев, 2019).

Таким образом, исходя из полученных результатов значимости регрессий и переменных в них на разных событийных окнах, для дальнейших расчетов, необходимых для проверки поставленных гипотез, будет использоваться событийное окно (-3;+3).

Проверка регрессионной модели на гетероскедастичность

Во избежание получения статистически некачественных оценок построенной регрессионной модели необходимо провести тест Бройша-Пагана на гетероскедастичность. Согласно Приложению 5, есть основания для отвержения нулевой гипотезы о гомоскедастичности случайных ошибок регрессионной модели на 1% уровне значимости, из чего следует гетероскедастичность. Следовательно, необходимо провести коррекцию ошибок на робастность для получения состоятельных при гетероскедастичности стандартных ошибок. Таким образом, в дальнейшем будет производиться описание моделей с уже скорректированными робастными ошибками.

Проверка независимых переменных регрессионной модели на мультиколлинеарность

Для проверки гипотез о взаимосвязи факторов корпоративного управления с накопленной избыточной доходностью (CAR) необходимо определить, присутствует ли взаимосвязь между независимыми переменными, соответственно обозначающими факторы корпоративного управления, которая могла бы повлиять на их статистическую значимость. Таким образом, была произведена проверка независимых переменных регрессионной модели с помощью матрицы парных коэффициентов корреляции, представленной Таблицей 7.

Таблица 7: Матрица парных коэффициентов корреляции независимых переменных

Согласно представленной таблице, наблюдается сильная корреляция, с одной стороны, между переменными Board size и Female, и Board size и Independent - с другой. Значения корреляции для данных пар переменных соответственно равны 0,87 и 0,97, что свидетельствует о возможном наличии мультиколлинеарности. Данный факт также подтверждается результатами, полученными для изначальной регрессии с включенными в нее всеми переменными (Board size, Female, Independent, Total assets и Industry). Так, при статистически значимой переменной, отвечающий за количество членов совета директоров (Board size), переменные, отвечающие за количество директоров женского пола (Female) и количество независимых директоров (Independent) в совете, оказались незначимы. Для всех остальных пар переменных корреляция не превышало значение, равное 0,34, что считается допустимым и не свидетельствует о наличии сильной мультиколлинеарности.

Таким образом, для выявления взаимосвязи между отдельными независимыми переменными, отвечающими за факторы корпоративного управления, и накопленной избыточной доходностью, одновременное включение в регрессионную модель переменных Board size и переменных Female и Independent представляется нецелесообразным. Никаких других ограничений, наложенных мультиколлинеарностью независимых переменных, не требуется.

Оценка параметров регрессионной модели для объединенной выборки

В первую очередь была построена многофакторная линейная регрессия (регрессионная модель №1) для объединенной выборки, в которой в качестве зависимой переменной выступала накопленная избыточная доходность (CAR), в качестве независимой - размер совета директоров (Board size). В качестве контрольных переменных были использованы общая величина активов компании-покупателя (Total assets) и принадлежность компании-покупателя и компании-цели к одной отрасли (Industry).

Описательная статистика по независимым переменным для объединенной выборки приведена в Приложении 6.

C целью проверки независимых переменных на мультиколлинеарность был вычислен VIF (Variance Inflation Factor). Согласно Таблице 8, мультиколлинеарность среди независимых переменных отсутствует, так как величина VIF для всех переменных не превосходит критических значений, лежащих в интервале от 5 до 10.

Таблица 8: Результаты расчета VIF

Согласно Таблице 9, модель значима на 5% уровне по F-критерию Фишера. Относительно низкое значение коэффициента детерминации (R2), равное 8,82%, не является проблемой, поскольку в рамках исследования не ставилась цель выявить абсолютно все факторы, оказывающие влияние на накопленную сверхдоходность акций компании-покупателя в сделках слияния и поглощения. Согласно t-критерию Стьюдента, переменные Industry и константа отличны от нуля на 1% уровне значимости, однако Total assets демонстрируют статистическую незначимость. Поскольку переменная Board size значима на 5% уровне, а коэффициент перед переменной является отрицательным, можно заключить, что между размером совета директоров и значением CAR существует отрицательная взаимосвязь.

Таблица 9: Параметры регрессионной модели №1 для объединенной выборки

* - значимость на 10% уровне; ** - значимость на 5% уровне; *** - значимость на 1% уровне

Далее необходимо было выявить взаимосвязь накопленной сверхдоходности с долей женщин и количеством независимых директоров в совете. Таким образом, изначально была построена регрессионная модель (регрессионная модель №2), в которую была включена накопленная избыточная доходность в качестве объясняемой переменной, доля женщин в составе совета директоров (Female) в качестве объясняющей переменной, общая величина активов компании-покупателя и принадлежность компании-покупателя и компании-цели к одной отрасли - в качестве контрольных переменных. Согласно Таблице 10, данная регрессия оказалась значима на 10% уровне по критерию Фишера, в то время как доля объясненной дисперсии зависимой переменной составила 7,98%. Среди объясняющих переменных по t-критерию оказались значимы на 1% уровне константа и переменная Industry. Переменные Female и Total assets отличны от нуля на 10% уровне значимости.

Таблица 10: Параметры регрессионной модели №2 для объединенной выборки

* - значимость на 10% уровне; ** - значимость на 5% уровне; *** - значимость на 1% уровне

Так как полученные оценки для переменной Female, отвечающей за фактор корпоративного управления, оказались слабо значимыми, было принято решение добавить в регрессию (регрессионная модель №3) независимую переменную, отвечающую за количество независимых директоров (Independent). С целью выявления лучшей версии регрессии, был проведен тест Рамсея на сравнение регрессий. Результаты теста рамсея приведены в Таблице 11. Поскольку значение p-value тестовой статистики, равное 0,00078, не превосходит значение уровня значимости 0,01, есть основания отвергнуть нулевую гипотезу о том, что короткая модель лучше. Таким образом, для того, чтобы оценить зависимость между накопленной избыточной доходностью, долей женщин и независимостью директоров в совете директоров, целесообразно использовать регрессионную модель, включающую обе независимые переменные Independent и Female.

Таблица 11: Результаты теста Рамсея

Расчет значения VIF для полученной регрессионной модели показал отсутствие мультиколлинеарности между независимыми переменными, так как ни одной из значений не превосходила критических значений в интервале от 5 до 10. Результаты представлены в Таблице 12.

Таблица 12: Результаты расчета VIF

В таблице 13 приведены оценки параметров регрессионной модели №3. Так, вторая модель объясняет большую, по сравнению с первой регрессией, долю дисперсии зависимой переменной, о чем свидетельствует повышение скорректированного коэффициента детерминации (R2adj) с 6,09% до 10,26%. Также по F-критерию модель значима на 5% уровне. По t-критерию Стьюдента все переменные, кроме Total assets, показывают статистическую значимость на различных уровнях: переменная Female значима на 5% уровне, в то время как переменные Independent, Industry и константа отличны от нуля на 1% уровне значимости. Так как коэффициенты перед независимыми переменными Independent и Female приняли положительное и отрицательное значения соответственно, можно сделать вывод о том, что между накопленной аномальной доходностью и количеством независимых директоров в составе совета директоров наблюдается прямая зависимость, а между накопленной сверхдоходностью и долей женщин в составе совета директоров - обратная.