45
Данная гипотеза исходит из большей бюрократизации данных сделок, а
также из того факта, что интегрировать иностранную компанию в бизнес
труднее, нежели ту, что оперирует в той же стране.
Гипотеза 4. В период Мирового финансового кризиса, а также после
резкого падения цен на нефть осенью 2014 года сделки компаний были более
эффективными, чем в промежуток между этими событиями.
В период кризиса компании, с одной стороны, стеснены в средствах,
вследствие чего ведут себя более экономно. Это также сказывается на
активности в следках, которая снижается. С этой точки зрения, совершать
сделки становится труднее. Однако стоимость компаний в кризис падает, что
способствует покупке по более низкой цене. Кроме того, как показали в
своей работе Hotchkiss и Moodarian (1998), в том случае, если компания
испытывает трудности, снижается риск асимметрии информации. Это
приводит к лучшей ее интеграции в бизнес фирмы-покупателя и,
соответственно, большей эффективности, что должно находить отражение в
ценах акций.
Гипотеза 5. Цена на нефть негативно влияет на эффективность сделок
слияния и поглощения в нефтяной отрасли.
Как было сказано в начале данной работы, в условиях низких цен на
нефть компании-продавцы становятся более «сговорчивыми», соглашаясь с
более низкой ценой предложения из-за своего неблагоприятного
финансового положения. Из-за снижения переплаты сделки должны
становиться более эффективными для покупателей.
Следующие гипотезы относятся непосредственно к влиянию
количественных показателей, относящихся к сделке и к компании, на
эффективность сделок M&A.
Гипотеза 6. Эффективность сделки слияния или поглощения не зависит
от капитализации компании-покупателя.
46
Гипотеза 7. Эффективность сделки слияния или поглощения не зависит
от абсолютного размера сделки.
Крупные сделки, как правило, совершаются компаниями с большей
капитализацией, хотя и в относительно небольшие сделки подобные
компании могут вступать. В данном случае следует сказать, что большие
риски, связанные с высоким объемом сделки, нивелируются капитализацией
компании, а также грамотным риск-менеджментом. Кроме того, у крупных
компаний больше объем свободных денежных потоков, поэтому на них в
меньшей степени сказывается эффект масштаба сделки.
Гипотеза 8. Относительный объем сделки M&A (отношение размера
сделки к капитализации компании-покупателя) негативно влияет на ее
эффективность.
Относительный объем сделки в высокой степени может быть
показателем возможных рисков, связанных с ней. С его увеличением, риски
возрастают, что может быть негативно оценено участниками фондового
рынка и, как следствие, привести к низким или даже отрицательным
показателям нормы избыточной доходности.
Гипотеза 9. CAAR в сделках M&A, где покупателями выступают
нефтедобывающие компании выше, чем в сделках M&A, где покупателями
выступают компании, для которых нефтедобыча не является основным
видом деятельности.
В первую очередь, данная гипотеза может быть обусловлена большим
относительным размером сделок для не нефтедобывающих компаний (19,5%
против 8,2% в среднем). Во-вторых, о чем будет сказано далее, они не столь
сильно подвергнуты влиянию цен на нефть, из-за чего этих компаний не
коснется их резкое снижение осенью 2014 года, которое должно было
привести к увеличению эффективности сделок слияния и поглощения в
данной отрасли.
47
Гипотеза 10. Сделки M&A характеризуются большей эффективностью,
если совершившие их компании-покупатели вступали в сделку лишь
однажды на протяжении рассмотренного периода.
Постановка данной гипотезы обусловлена тем, что меньшее число
больших по объему сделок ведет к более детальному анализу последствий и
лучшей разработке стратегии. Помимо прочего, в целом влияние данных
сделок на компании, которые вступают в них редко (один раз за
рассмотренный период времени) должно быть выше, так как подобное
событие является более значимым информационным поводом для фирмы.
Подсчет накопленных сверхдоходностей по 115 сделкам 45 компаний
из 7 стран показал следующие результаты:
Показатель CAAR (средняя накопленная избыточная
доходность) при оценочном окне в 21 день оказался равен -0,215%.
При этом показатели оказались незначимы ни на 1%, ни на
5%, ни на 10% уровнях значимости при уровне p-value равном 0,5 для
21-дневного оценочного окна.
Таблица ниже демонстрирует размер показателя CAAR по дням.
Таблица 3
Средние накопленные избыточные доходности по дням
День
CAAR
День
CAAR
10
-0.00119
-1
-0.00044
9
0.001772
-2
-0.00093
8
0.003926
-3
0.001308
7
6.96E-05
-4
-0.00885
6
-0.0006
-5
-0.00061
5
-0.00504
-6
0.002081
4
0.003224
-7
0.002521
3
0.000224
-8
-0.00212
2
-0.001
-9
0.002287
1
0.000575
-10
-0.00074
Дата сделки
0.001402
Итого
-0.00215
48
Рисунок 6. Точечная диаграмма, демонстрирующая размер CAAR
в каждый день, начиная с -10 до анонса сделки, заканчивая +10
после анонса сделки.
Сделок с положительным и отрицательным показателем CAR
оказалось почти равное количество: 56 положительных против 59
отрицательных.
Максимальная накопленная избыточная доходность составила
41% и была достигнута при покупке компанией Western Gas Partners
компании Springfield Pipeline в марте 2016 года за 671 миллион Евро.
Наименьшая избыточная доходность составила -50% для
компании Braskem в мае 2008 года. Однако она была спровоцирована, по
всей вероятности не новостью о сделке, а внезапным обрушением цены
акций (практически вдвое за сутки, со 120 до 69 долларов за акцию) за
несколько дней до анонса.
В данном случае следует говорить о том, что Гипотеза 1 может быть
отвергнута. Ни само абсолютное значение среднего показателя
сверхнормальной доходности, ни его значимость не позволяют утверждать,
что сделки слияния и поглощения оказывают негативное влияние на
эффективность компаний в нефтяной отрасли.
В исследовании Loderer и Martin (1990) приводится пояснение
отсутствия влияния сделок M&A на эффективность компании. В работе
49
сказано, что большое число сделок, в которых показатель CAR незначим и
слабо отличается от нуля, может быть вызвано их низким относительным
объемом. Размер сделок может быть слишком мал, чтобы влиять на цену
акций. В приведенном исследовании 58% сделок имеют относительный
размер, не превышающий 9,9%, и из них относительный размер каждой
пятой составляет меньше 1%. В данной дипломной работе доля сделок,
относительный размер которых не превосходит 10%, равняется 70%. Из них
каждая третья составила меньше 1% от капитализации компании-покупателя.
Следовательно, полученные результаты, которые говорят о незначимости
влияния сделки на эффективность компании, могут быть подтверждены
исследованием Loderer и Martin.
Кроме того, причиной незначимости полученных средних избыточных
накопленных доходностей может стать не совсем верная кластеризация. Это
может быть связано с большим разбросом размера сделок. Разница между
наибольшим и наименьшим составила более чем 300 раз. Также
относительный размер сделки имел большой разброс, от 0,1% до 104%. При
устранении 10% самых крупных сделок значимость полученных результатов
действительно повышалась, однако повышение было незначительным.
Далее следует перейти к эффективности сделок слияния и поглощения
по регионам и странам мира, которые были исследованы в данной работе.
Для большей наглядности среднюю накопленную избыточную доходность по
странам можно изобразить в виде таблицы и графически.
50
Таблица 4
CAAR по странам из выборки.
Страна
Бразилия
Великобрита-ния
Индия
Канада
Китай
Россия
США
CAAR
-0.030
-0.026
-0.086
-0.022
-0.012
0.027
0.004
Рисунок 7. Столбчатая диаграмма, демонстрирующая показатель
CAAR в странах из выборки.
Как видно из элементов графического анализа, в 5 странах из 7
наблюдалось негативное воздействие сделок слияния и поглощения на
эффективность компании. При этом в сделках с участием Бразильских,
Британских и Канадских компаний средние накопленные избыточные
доходности практически равны. Совокупный эффект, однако, составляющий
около 0,002, достигается за счет большого числа сделок с участием
американских и российских фирм. Их число примерно на 30% превосходит
количество сделок из других стран. Индия же, которая демонстрирует
наихудшие показатели, представлена лишь 5 сделками.
Сравнительный анализ доходностей в развитых и развивающихся
странах демонстрирует примерно в 4 раза худшие показатели для развитых
стран Запада. Однако обе группы отличаются отрицательной величиной
CAAR: -0,00083 для блока БРИКС и -0,00352 для развитых стран.
51
В данном случае можно говорить о том, что Гипотеза 2 отвергается, так
как существенного различия между средними доходностями по группам
стран не наблюдается. Кроме того, сделки компаний в странах блока БРИКС
оказались даже более эффективными, чем сделки компаний в развитых
странах.
Примечательно, что негосударственные индийские компании Gulf Oil
Corporation и Reliance Industries продемонстрировали доходность -0,2 и 0,06,
что заметно отличается от среднего уровня по стране и находится на
диаметрально противоположных позициях с точки зрения значения CAR в
Индии. В этой стране не выявлена зависимость эффективности сделки от
государственного участия в компании-покупателе.
В России разница между эффективностью сделок с участием частных и
государственных компаний более заметна. Для частных компаний
доходность составляет 3,4%, а для государственных – 2,4%. Однако делать
далеко идущие выводы не позволяет размер выборки – 10 и 21 сделка для
этих групп, соответственно.
Продолжая вопрос географии сделок, обратимся к трансграничным
сделкам и тем, что были совершены внутри страны.
Средняя накопленная сверхнормальная доходность по 39
трансграничным сделкам составила -1,43%.
В то же время данный показатель для 76 сделок внутри одной
страны оказался равным 0,56%.
То есть разница составляет 2% при том, что один из показателей
положительный, а другой – отрицательный.
В данном случае можно сказать, что разница является
значительной.
Таким образом, несмотря на возможные выгоды от трансграничных
сделок для компании, например, доступ к новым рынкам сбыта и увеличение
рыночной силы, в целом участники фондового рынка негативно оценивают
52
данные события. Скорее всего, это связано с относительно более высокими
транзакционными издержками, и рисками, в том числе валютными, а также
налогами.
Следовательно, можно сделать вывод о том, что Гипотеза 3,
утверждающая, что трансграничные сделки слияния и поглощения менее
эффективны, чем совершенные на одном рынке, подтверждается.
Далее следует обратиться к изменению накопленных избыточных
доходностей по времени совершения сделок M&A.
Рисунок 8. Точечная диаграмма, демонстрирующая доходность
сделок M&A в течение времени.
Диаграмма сверху демонстрирует доходность по сделкам M&A на
протяжении рассматриваемого периода времени, начиная с кризисного 2008
года. Как можно заметить, в течение Мирового финансового кризиса сделок с
положительным для фирмы эффектом было совершено немного больше, чем
сделок с отрицательным эффектом. Однако негативный показатель CAR для
этих транзакций по модулю немного больше, чем позитивный.
Данное наблюдение подтверждается полученными в ходе исследования
данными. Средняя накопленная сверхдоходность в кризисный период
составила -1,74%.
Для периода между кризисом и резким снижением цен на нефть
характерно примерно равное число сделок с положительным и
отрицательным CAR: 29 и 26, соответственно. И средний размер CAR
53
отражает эти показатели соответствующим образом. Его величина равна
0,7%.
Интересным казалось оценить, поменялась ли эффективность сделок
после падения цен на нефть осенью 2014 года. На графике видно, что
немного большее число сделок были охарактеризованы негативным
показателем накопленной доходности. Статистика же говорит о том, что
средняя доходность практически не отличалась от нуля, составив 0,08%. При
этом эффективными оказались 10 сделок, а неэффективными – 15.
Исходя из указанных выше показателей, можно заключить, что
Гипотеза 4 не выполняется. Сделки слияния и поглощения в период между
2010 и 2014 годом оказались в среднем более эффективны, нежели
остальные. Скорее всего, данное явление связано с большими свободными
денежными потоками фирм в период экономического роста. Это облегчает
возможность совершать сделки слияния и поглощения, а также позволяет не
прибегать к использованию заемного капитала, что снижает риски компании
и находит отражение в ценах акций.
2.3 Выявление факторов, влияющих на эффективность сделок слияния и
поглощения
Для тестирования следующих гипотез было необходимо построить
многофакторную регрессию методом наименьших квадратов. В качестве
зависимой (объясняемой) переменной выступали показатели CAR.
Независимых, объясняющих переменных было 8. Среди них: размер сделки в
абсолютном выражении; отношение объема сделки к капитализации
компании (относительный объем сделки); капитализация компании в год,
предшествующий сделке и цена на нефть марки Brent. Кроме того,
присутствовали 4 дамми-переменных (трансграничная-сделка или нет, сделка
с участием страны из блока БРИКС в качестве покупателя или нет, повторная
сделка или нет, а также является ли добыча нефти основным видом
54
деятельности компании или нет). Объясняющие переменные для регрессии
отбирались согласно сформулированным гипотезам.
Результаты МНК-регрессии приведены в сводной таблице ниже.
Таблица 5
Результаты МНК-регрессии.
Коэфф.
Ст. ошибка
t-стат.
P-Знач.
Y-пересечение
0.1075
0.0498
2.1574
0.0332
Брикс
0.0095
0.0234
0.4053
0.6861
Трансграничная
-0.0288
0.0231
-1.2490
0.2144
Повторная
0.0052
0.0283
0.1829
0.8552
Не нефтедобыча
0.0410
0.0295
1.3894
0.1676
Абсолютный Размер
0.0000
0.0000
1.5365
0.1274
Капитализация
0.0000
0.0000
-1.3914
0.1670
Относительный Размер
-0.3138
0.0833
-3.7689
0.0003
Brent
-0.0010
0.0004
-2.3150
0.0225
Из данной таблицы видно, что на 10%-м уровне значимости значимым
являются только два коэффициента – относительный размер сделки и цена на
нефть марки Brent. R^2 в данном случае оказался равен 0,156, что достаточно
низко. В дальнейшем пришлось решать проблему наличия
мультиколлинеарности.
В конечном итоге на 5%-м уровне значимости получилось следующее
уравнение:
CAR = 0.093437 - 0.19207 * Х1 - 0.00089 * Х2,
Где Х1 – относительный размер компании, а Х2 – цена нефти. R^2 при
этом равен 0,377.
Таблица 6
Результаты МНК-регрессии с двумя объясняющими
переменными.
Коэффициенты
Стандартная
ошибка
t-статистика
P-
Значение
Y-
пересечение
0.093437
0.038635
2.418446
0.017199
Переменная
X 1
-0.19207
0.06168
-3.11406
0.002343
Переменная
X 2
-0.00089
0.00042
-2.11315
0.036809