Популярность данного подхода в отношении исследования слияний и поглощений объясняется рядом его преимуществ: возможность измерения непосредственной реакции рынка на конкретное событие, простота в использовании, возможность агрегирования и др. Однако существенными недостатками данной методологии являются наличие информационного шума, невыполнение гипотезы об эффективности рынка Tsytsulina D. The expected effects of mergers in metal industry: an empirical research. // X International Conference on the Problems of Economic Development in the Modern World. - 2013. - 418, а также отсутствие единого подхода к нормативам в отношении выбора временного окна. Таким образом, вследствие существенных различий методологии событийного анализа в разных исследованиях, результаты работ существенно варьируются.

Для максимального устранения данного методологического недостатка для целей настоящего исследования был выбран достаточно длинный временной период (более 7 лет, 2008 - 4 кв. 2015), разные исследуемые страны, а также был взят ряд временных окон: (-1 +1), (-5, +5), (-10, +10), (-5, +49) торговых дней, исходя из предположения о возможности информационной утечки и наличия шумов.

Наличие аномальных доходностей в данной работе проверяется с помощью методологии событийного анализа с применением GARCH(1;1) модели для предсказания волатильности, а также ARMA(1;1) модели для предсказания доходности.

На первом этапе был осуществлен сбор данных. Были взяты котировки каждого индекса вокруг момента слияния, либо поглощения каждой из компаний, входящих в соответствующий индекс. Также были выгружены котировки самих компании за этот период.

Далее были рассчитаны логарифмические доходности. Для целей настоящего исследования они более предпочтительны в связи с тем, что логарифмическая доходность за период [0;T] равна сумме логарифмических доходностей за периоды [0;1], [1;2], …, [T-1;T]:

.

На втором этапе происходит прогноз волатильности при помощи одномерной GARCH (1;1) модели.

Цифры в скобках (1, 1) говорят о том, что прогноз дисперсии дается на основе последнего наблюдения доходности актива ( s ) и последней оценки дисперсии ( r ).

Параметры щ > 0, д ? 0, г ? 0, д + г < 1 были получены в результате максимизации логарифмической функции правдоподобия. Логарифмические функции правдоподобия были получены и максимизированы для каждого из индексов.

Затем прогноз волатильности был рассчитан для каждого значения доходности индекса и доходности акций каждой компании. Данная модель позволяет отразить кластеризацию волатильности во времени и частично объяснить эффект «тяжелых хвостов».

Далее с учетом полученных результатов была оценена модель ARMA(1;1), в которой ошибки брались из GARCH(1;1) модели, что позволило в прогнозе значений доходности компании учесть волатильность. Данный метод уже использовался в других работах Wurtz D., Chalabi Y., Luksan L. Parameter Estimation of ARMA Models with GARCH/APARCH Errors An R and SPlus Software Implementation // Journal of Statistical Software. Volume VV, Issue II - 2007.

ARMA(m, n) модель выглядит следующим образом:

.

Видно, что она довольно похожа на GARCH(p, q). Анализ проводился с помощью надстройки XLSTAT в Excel, а также программы Gretl.



Таблица №3. Результаты построения GARCH(1;1) модели для последнего события M&A из индекса S&P500

График №13. Результаты построения GARCH(1;1) модели для последнего события M&A из индекса S&P500. Наблюдаемые и расчетные значения

В таблице 3, а также на графиках 13 и 14 можно увидеть результаты построения GARCH(1;1) модели для последнего события M&A из индекса S&P500. Как можно увидеть, предсказательная сила модели на этих данных работает достаточно хорошо.



График №14. Результаты построения GARCH(1;1) модели для последнего события M&A из индекса S&P500. Наблюдаемые и расчетные значения

График №15. Результаты построения ARMA(1;1)-GARCH(1;1) модели для последнего события M&A из индекса S&P500. Прогноз

На графике 15 показаны реальные значения доходности компании из индекса SPX в период (-49; -11), прогноз по этому же периоду для оценки предсказательной силы, а также прогноз «нормальной» доходности компании на период (-10; +49).

Итак, в результате были получены коэффициенты регрессионной модели, отражающей зависимость между доходностью индекса и акций компании.

На следующем этапе определяется аномальная доходность как разница между фактической доходностью по акциям компании до объявления интеграционной сделки и нормальной доходностью по акциям рассматриваемой компании:

где , а нормальная доходность рассчитывается по модели ARMA(1;1)-GARCH(1;1). Прогноз дается на основе индекса фондового рынка каждой из стран по рассчитанным на периоде (-49, -11) дней до объявления сделки слияния и поглощения.

На втором шаге рассчитывается кумулятивная аномальная доходность путем агрегирования аномальных доходностей по отдельным компаниям:

.

На заключительной стадии оценивается стандартизированное значение кумулятивной аномальной доходности путем деления среднего от полученного значения (CAAR) на стандартное отклонение. Значимость аномальной доходности оценивается c помощью полученной z-статистики исходя из предположения о её нормальном распределении.

Фондовые индексы демонстрируют сложную динамику, сопряженную с кластеризацией во времени, асимметрией, высокими значениями коэффициента эксцесса и пр. Распределение стандартизованных остатков достаточно сильно отличается от стандартного нормального. В первую очередь это связано с «тяжелыми хвостами» распределений.

Модель ARMA(1;1)-GARCH(1;1) позволяет отразить кластеризацию волатильности во времени и частично объяснить эффект «тяжелых хвостов». Однако с помощью модели не удается получить объяснение несимметричности отклика на шоки разных знаков. Фондовые индексы могут показывать сложную динамику, высокие значения коэффициента эксцесса, асимметрию и т.д.

4.3 Гипотезы

Гипотеза 1: Средняя кумулятивная сверхдоходность в период выбранного окна после события равна нулю.

Основной нулевой гипотезой данного исследования (гипотеза 1) является то, что средняя кумулятивная сверхдоходность в период выбранного окна после события равна нулю.

Гипотеза 2: Средняя кумулятивная сверхдоходность в период Мирового финансового кризиса меньше, чем после него.

В силу того, что Мировой финансовый кризис замедлил как темпы роста экономики стран, так и темпы роста отдельных компаний, следует ожидать, что и сверхдоходность, получаемая компаниями при сделках M&A, будет ниже, чем в некризисный период.

Также, в случае подтверждения наличия средней кумулятивной сверхдоходности (отвержение гипотезы 1), будет проведен анализ факторов, которые потенциально могут иметь влияние на среднюю кумулятивную доходность, и, тем самым, вызывать различия в размере доходности между регионами.

Такими факторами могут являться:

· Метод оплаты сделки: cash, stock, cash/stock;

· Тип сделки: внутренняя/внешняя (т.н. cross-border);

· Капитализация компании.

Исходная база была разделена по этим трем признакам, на основании каждого из них выдвинута собственная гипотеза

Первый признак - метод оплаты. В подавляющем большинстве случаев компании могут использовать три метода оплаты: денежные средства (cash), оплата акциями (stock), смешанный (mix).

Гипотеза 3: CAAR от сделок с методом оплаты денежными средствами больше, чем CAAR от сделок с методом оплаты stock-for-stock, либо смешанным.

Из теорий поведенческой экономики можно сделать вывод, что чем выше уверенность поглощающей компании в том, что ее акции, либо акции поглощаемой компании недооценены, тем более вероятно они будут расплачиваться денежными средствами. И наоборот: если поглощающая компания не уверена, что сможет добиться повышения стоимости акций (либо считают акции переоцененными), то она захочет заплатить своими акциями (stock-for-stock).

В исследовании рассматриваются две выборки для каждого индекса: в одну включены сделки с методом оплаты денежными средствами, в другую включены сделки с методом оплаты акциями и смешанный метод оплаты.

Гипотеза 4: CAAR от сделок между компаниями, входящими в один индекс, больше, чем CAAR от иных сделок.

Второй признак - это осуществление сделки внутри индекса, когда обе компании, осуществляющие сделку друг с другом входят в рассматриваемый индекс («внутренняя» сделка), либо иное («внешняя»).

«Внешние» сделки чаще всего происходят с компаниями из других стран. Поэтому данная гипотеза была сформулирована исходя из предположения о различиях в законодательствах, в коммуникативных стандартах, налогов, отчетности и т.д.

Гипотеза 5: размер капитализации компании отрицательно влияет на значение средней кумулятивной сверхдоходности.

Третий признак - капитализация компаний, участвующих в сделке. Все компании были разделены на «большие» и «маленькие», исходя из их капитализации в сравнении со средней капитализацией всех компаний из индекса.

Согласно теории экономии на масштабе, предполагается, что менее крупная компания должна больше выигрывать от осуществления сделки, чем более крупная компания.

4.4 Результаты исследования

Итак, с использованием вышеописанной методологии событийного анализа была рассчитана кумулятивная аномальная доходность для пяти стран на нескольких вышеуказанных временных окнах (см. табл. 3). Использование разных окон дало одинаковые результаты по направлению эффекта. Наибольшая средняя кумулятивная доходность соответствует более коротким временным окнам. Данный результат может объясняться тем, что рынок быстро реагирует на объявления о слияния и поглощения и нормализуется в дальнейшем. Данное наблюдение характерно для всех исследуемых стран.

Вследствие этого и факта, что на окне (-10, +10) для южноафриканского индекса Йоханнесбургской фондовой биржи (.JALSH) было получено статистически незначимое значение, для дальнейшего анализа было выбрано окно (-5, +5).



Таблица №4. CAAR (cumulative average abnormal return) по странам на нескольких временных окнах (2008-2015 гг.). Результаты с использованием ARMA-GARCH модели Пояснение к таблицам:

*** - CAR значим на любом разумном доверительном интервале,

** - CAR значим на 5% доверительном интервале,

* - CAR значим на 10% доверительном интервале.

Регион	Индекс	CAAR(-1, +1)	CAAR(-5, +5)	CAAR(-10, +10)	CAAR(-5, +49)
США	SPX	0, 36%	0, 12%	0, 05%	-0, 01%
		***	***	*	-
Великобритания	FTSE	0, 25%	0, 08%	0, 06%	-0, 01%
		**	*	*	-
Япония	TOPX	0, 19%	0, 10%	0, 06%	0, 07%
		***	**	*	-
Австралия	AXJO	0, 75%	0, 23%	0, 08%	0, 02%
		***	**	*	-
ЮАР	JALSH	0, 43%	0, 06%	0, 00%	-0, 02%
		***	**	-	-

Полученные значения средней кумулятивной доходности для каждой из стран оказались положительными (кроме трех незначимых значений для США, Великобритании и ЮАР), что в рамках общепринятой теории может свидетельствовать о более существенном эффекте сделок слияний и поглощений на котировки приобретаемых компаний в сравнении с приобретающими.

Таким образом, сделки слияния и поглощения оказывают в целом положительное влияние на динамику фондовых индексов как развитых, так и развивающихся рынков. При этом нельзя обобщенно выделить развитые или развивающиеся рынки в целом для которых свойственна более высокая или более низкая средняя аномальная доходность. Как можно увидеть из таблицы 4, наибольшую кумулятивную доходность на всех временных окнах показала Австралия.

Таким образом, для дальнейшего анализа было выбрано окно (-5;+5). Оно показало не только значимые CAAR для всех индексов, но при этом большинство значимо на 5% доверительном интервале.

Для определения степени влияния сделок слияния и поглощения на динамику рассматриваемых фондовых индексов были рассчитаны также средние значения доходности рынка на окне (-5, +5). Все значения, кроме FTSE, оказались статистически значимыми и составили: 0, 07% для SPX, 0, 05% для TOPX, 0, 04% для AXJO, 0, 02% для JALSH (табл. 5). Сравнивая результаты с соответствующими значениями из табл. 3 можно сделать вывод о том, что сделки слияния и поглощения являются существенным драйвером роста рассмотренных фондовых рынков.

Таблица №5. Кумулятивная средняя доходность фондовых индексов на окне (-5;+5). Результаты с использованием ARMA-GARCH модели

Регион	Индекс	CAARm
США	SPX	0, 07%
		***
Великобритания	FTSE	0, 02%
		-
Япония	TOPX	0, 05%
		**
Австралия	AXJO	0, 04%
		**
ЮАР	JALSH	0, 02%
		*

Далее на выбранном временном окне (-5, +5) были рассмотрены значения CAR по отдельным годам для каждой страны (см. табл. 6) для исключения влияния временных макроэкономических факторов.

Большинство значений на периоде 2011-2015 оказались значимы и положительными, что может говорить о независимости влияния сделок M&A на положительную динамику фондового рынка. Наибольшая доходность наблюдается в 2013 году для индексов SPX и TOPX (30, 09% и 82, 45% соответственно), в 2012 для индекса AXJO (18, 18%). Индекс Британской фондовой биржи FTSE и индекс Йоханнесбургской фондовой биржи показали наименьшую доходность среди всех анализируемых индексов (максимальный CAR наблюдался в 2012 году и был равен всего 5, 42% для FTSE и 9, 22% для JALSH).

Главный вывод, который можно сделать, исходя из этих результатов, это то, что результаты исследования за период 2008-2010 года оказались незначимы. Это можно объяснить тем, что как сам кризис, так и его последствия внесли значительные искажения в данные.

Также можно сделать практический вывод о том, что кумулятивные аномальные доходности имеют тенденцию к снижению с течением времени: начиная с 2012/2013 года CAR для каждого индекса падал.

Табл. №6. CAR по странам на окне (-5; +5) для каждого года (модель с ARMA-GARCH)

Регион	Индекс	CAR2015y	CAR2014y	CAR2013y	CAR2012y
США	SPX	10, 00%	11, 13%	30, 09%	-5, 79%
		**	*	***	*
Великобритания	FTSE	-0, 33%	4, 27%	1, 52%	5, 42%
		***	-	**	**
Япония	TOPX	18, 37%	0, 20%	82, 45%	33, 90%
		*	-	***	***
Австралия	AXJO	5, 49%	16, 71%	5, 65%	18, 18%
		*	**	*	***
ЮАР	JALSH	1, 08%	3, 13%	-5, 81%	9, 22%
		*	*	-	**
Регион	Индекс	CAR2011y	CAR2010y	CAR2009y	CAR2008y
США	SPX	1, 30%	-2, 84%	0, 64%	-0, 04%
		**	-	-	-
Великобритания	FTSE	нет данных	-0, 64%	0, 64%	0, 10%
		-	-	-	-
Япония	TOPX	8, 05%	21, 17%	-2, 96%	2, 38%
		*	-	-	-
Австралия	AXJO	10, 87%	4, 07%	-6, 70%	2, 71%
		***	-	*	-
ЮАР	JALSH	-1, 23%	2, 50%	-1, 15%	2, 48%
		*	-	-	-

Исходя из незначимости результатов за 2008-2010 гг., целесообразно было бы рассмотреть CAAR на окне для периода, не включающего 2008-2010 год. Таким образом, гипотезу 2, постулирующую, что средняя кумулятивная сверхдоходность в период Мирового финансового кризиса меньше, чем после него, проверить не представляется возможным.

Далее приведена таблица с посчитанной средней кумулятивной аномальной доходностью, показывающая результаты исследования без учета периода 2008-2010 гг. (см. табл. 7).

Таблица №7. CAAR (cumulative average abnormal return) по странам на нескольких временных окнах (2011-2015 гг.). Результаты с использованием ARMA-GARCH модели

Страна	Индекс	CAAR(-1, +1)	CAAR(-5, +5)	CAAR(-10, +10)	CAAR(-5, +49)
США	SPX	0, 39%	0, 13%	0, 05%	0, 00%
		***	***	**	-
Великобритания	FTSE	0, 21%	0, 08%	0, 07%	-0, 01%
		*	*	**	-
Япония	TOPX	0, 23%	0, 12%	0, 07%	0, 08%
		***	***	***	***
Австралия	AXJO	0, 74%	0, 26%	0, 11%	0, 04%
		***	***	**	-
ЮАР	JALSH	0, 41%	0, 05%	0, 01%	-0, 00%
		***	**	-	-

Как можно увидеть из таблицы 8, наибольший CAAR имеет Австралия - 0, 74% на окне (-1; +1). За ней идет ЮАР - 0, 41%, США со значением 0, 39%, далее Великобритания и Япония со значением 0, 21% и 0, 23% соответственно.

Данный вывод во многом объясняется тем фактом, что в Австралии в 2015 году начались сделки M&A для приватизации государственных компаний, а также большой приток азиатских инвестиций Deals down under. Capital Insights explores the dealmaking landscape in the great southern land // EY Capital Insights - 2016, в результате чего инвесторы, ожидая, что новое частное руководство компаний будет более эффективно, покупают их акции, в результате чего и повышается средняя кумулятивная сверхдоходность.

США является одним из лидеров на мировом рынке слияний и поглощений как по количеству сделок, так и по их прозрачности, что и объясняет довольно высокую среднюю кумулятивную сверхдоходность.

Наибольшую доходность в каждом индексе ожидаемо показало окно (-1;+1). Во всех других случаях CAAR падает по мере нарастания дней в выбранном окне. Окно (-5;49) показало незначимые результаты во всех индексах, кроме Японии. Наиболее значимые результаты были получены для окна (-1, +1). Окно (-10;+10) показало значимые результаты везде, кроме ЮАР.

Итак, в силу того, что основная гипотеза отвергается (то есть действительно существует взаимосвязь между сделкой M&A и сверхдоходностью акций), далее будет проведен анализ факторов, которые потенциально могут иметь влияние на среднюю кумулятивную сверхдоходность, и, тем самым, вызывать различия в размере доходности между регионами. Проверка гипотез 3, 4, 5 проводилась с помощью вышеописанного способа event study с применением ARMA(1;1)-GARCH(1;1) модели по данным за 2011-2015 гг.

· Гипотеза 3: CAAR от сделок с методом оплаты денежными средствами больше, чем CAAR от сделок с методом оплаты stock-for-stock, либо смешанным.

· Гипотеза 4: CAAR от сделок между компаниями, входящими в один индекс, больше, чем CAAR от иных сделок.

· Гипотеза 5: размер капитализации компании отрицательно влияет на значение средней кумулятивной сверхдоходности.

Таблица 8. Результаты по данным, разделенным по методу оплаты (гипотеза 3)

Метод оплаты	CAAR(-1, +1)	CAAR(-5, +5)
Регион	Индекс	cash	stock/mix	cash	stock/mix
США	SPX	0, 18%	0, 10%	0, 06%	0, 04%
		***	**	***	**
Великобритания	FTSE	0, 15%	0, 05%	0, 04%	0, 05%
		**	-	*	-
Япония	TOPX	0, 15%	0, 08%	0, 08%	0, 04%
		***	***	***	***
Австралия	AXJO	0, 54%	0, 20%	0, 20%	0, 06%
		***	*	***	-
ЮАР	JALSH	0, 28%	0, 13%	0, 03%	0, 02%
		**	***	-	-

По результатам проверки гипотезы 3 (см. табл. 8) выяснилось, что действительно существует разница между сверхдоходностью при оплате денежными средствами и акциями для всех индексов, кроме FTSE: для него был получен незначимый результат для выборки сделок с оплатой акциями, либо смешанным способом оплаты (причем, данный результат актуален для обоих окон, что не позволяет сравнить сверхдоходности). Во всех остальных индексах наблюдается различие в CAAR от 0, 1% до 0, 3% для окна (-1;+1). Вывод: гипотеза 3 не отвергается.

Таблица 9. Результаты по данным, разделенным по сделкам внутри индекса и остальным (гипотеза 4)

Принадлежность к индексу	CAAR(-1, +1)	CAAR(-5, +5)
Регион	Индекс	Внутренние	Внешние	Внутренние	Внешние
США	SPX	0, 23%	0, 15%	0, 05%	0, 08%
		***	*	**	**
Великобритания	FTSE	0, 09%	0, 12%	0, 03%	0, 05%
		**	*	*	-
Япония	TOPX	0, 18%	0, 05%	0, 09%	0, 03%
		***	-	***	**
Австралия	AXJO	0, 21%	0, 53%	0, 04%	0, 22%
		*	***	-	***
ЮАР	JALSH	0, 07%	0, 34%	-0, 03%	0, 08%
		-	***	-	*

По результатам проверки гипотезы 4 (см. табл. 9) нельзя сделать однозначный вывод о том, в каком случае наблюдается более высокая сверхдоходность: в случае индексов SPX и TOPX «внутренние» сделки приносят больше сверхдоходности, в других индексах - «внешние». Причем на окне (-1, +1) в индексе SPX показал более высокую доходность внутренних сделок, а на окне (-5, +5) - внешних. Индекс JALSH показал незначимые результаты для выборки по внутренним сделкам в обоих окнах. Таким образом, исходя из вышеизложенного, гипотеза 4 отвергается.

Таблица 10. Результаты по данным, разделенным по капитализации (гипотеза 5)

Капитализация	CAAR(-1, +1)	CAAR(-5, +5)
Регион	Индекс	"большая"	"маленькая"	"большая"	"маленькая"
США	SPX	0, 13%	0, 15%	0, 05%	0, 05%
		**	***	***	***
Великобритания	FTSE	0, 10%	0, 11%	0, 02%	0, 06%
		**	**	-	*
Япония	TOPX	0, 09%	0, 15%	0, 04%	0, 08%
		***	***	***	***
Австралия	AXJO	0, 07%	0, 67%	0, 01%	0, 25%
		-	***	-	***
ЮАР	JALSH	0, 07%	0, 34%	0, 03%	0, 02%
		**	**	-	-

Таблица 10 показывает результаты проверки гипотезы 5. Как можно увидеть, присутствует разница в сверхдоходности между компаниями с «большой» и «маленькой» капитализацией: компании с небольшой капитализацией получают более высокую сверхдоходность. Причем для южноафриканского индекса JALSH эта разница гораздо более выражена, чем для остальных. Отсюда можно сделать вывод, что маленькие компании из ЮАР используют сделки M&A по большей части в качестве инструмента для своего развития. Таким образом, гипотеза 5 не отвергается.



Заключение

В результате проведенной исследовательской работы можно сделать несколько выводов. Во-первых, развитая типология сделок слияния и поглощения позволяет судить о достаточно большой сложности интеграционных процессов в современной экономике. Это обуславливается бурным развитием рынка за последние 20 лет, большим числом мотивов для компаний к проведению слияний и поглощений и все большим количеством разносторонних выгод, которые могут получить участники таких сделок.

Во-вторых, история развития рынка слияний и поглощений свидетельствует о наличии ряда тенденций этого развития. Эти тенденции могут быть спроецированы на текущую ситуацию на рассматриваемом рынке. Исторический опыт показывает, что объемы мировых интеграционных процессов растут на фоне общего экономического развития, что на сегодняшний день актуально для американского и азиатского рынков. Количество и объем сделок слияний и поглощений в мировой экономике в целом ежегодно увеличивается, чему способствуют доступность кредитных ресурсов, низкие ставки центробанков, подстегивающие деловую активность в США и Европе, сильный доллар США, низкие цены на нефть, ведущие к консолидации игроков. В то же время российский рынок M&A показывает стабильное снижение на протяжении последних 3 лет. Для России перспективы развития рынка слияний и поглощений на ближайшее время остаются под вопросом ввиду неоднозначности как текущей политической, так и экономической ситуации, а также ограниченным доступом компаний к финансированию.

Количественное исследование доходности компаний из пяти исследуемых стран в контексте влияния на них интеграционных сделок выявило наличие статистически значимой положительной аномальной доходности компаний в результате слияний и поглощений. Лучше всего для целей данного исследования с точки зрения значимости результатов зарекомендовали себя окна (-1; +1), (-5;+5), чуть хуже - (-10;+10). Окно (-5;+49) показало слишком много незначимых результатов.

В процессе исследования, которое проводилось при помощи методов event study с подключением ARMA(1;1)-GARCH(1;1) модели, выяснилось, что большинство значений CAAR за 2008-2010 год оказались незначимыми. Объяснением этому факту может служить то, что во время кризиса и после него наблюдалось искажение реальных данных, большое количество шумов из-за паники на рынках. В следствие этого пришлось удалить эти данные из общей выборки.

По результатам анализа оставшихся исходных данных за 2011-2015 гг. выяснилось, что наибольший CAAR имеет Австралия - 0, 74% на окне (-1; +1). За ней идет ЮАР - 0, 41%, США со значением 0, 39%, далее Великобритания и Япония со значением 0, 21% и 0, 23% соответственно.

Высокое значение CAAR Австралии можно объяснить тем, что в 2015 году стартовала крайне значимая для рынка M&A программа по приватизации государственных компаний частными, в результате чего инвесторы ожидают более эффективное управление поступившими в частное распоряжение активами и предъявляют более высокий спрос на акции компаний, участвующих в интеграции. Причем эта волна приватизаций будет продолжаться еще, как минимум, три года, в результате чего стоит ожидать таких же высоких средних кумулятивных сверхдоходностей.

Рынок сделок M&A в США также показал хороший результат относительно других рассмотренных рынков. Это объясняется тем, что США, в силу развитости экономических институтов и сохраняющегося доминирующего положения в мировой экономике, является одним из локомотивов мирового рынка слияний и поглощений. Это привлекает на американский рынок интеграционных сделок все больше инвесторов как с внутреннего рынка (за счет доступности кредитных ресурсов и общего экономического роста), так и с внешнего. Исходя из результатов проведенного исследования можно предполагать, что в ближайшие годы снижения деловой активности на рынке M&A в США не ожидается.

Средняя кумулятивная сверхдоходность компаний африканского индекса оказалась также достаточно высокой. В последние 2-3 года наблюдается повышенный интерес инвесторов к этому региону Процессы слияния и поглощения в Африке увеличиваются, так как инвесторы делают ставки на развитие региона // Agro.ru. - 2015, что можно объяснить падением цен на добываемое в этом регионе сырье, а также позитивным прогнозом развития наиболее развитой африканской страны - ЮАР. В 2014 году внутристрановых сделок M&A в ЮАР было совершено на сумму $4 млрд, а с внешними инвесторами $11 млрд, в то время как в 2015 - $15, 3 млрд и $10 млрд соответственно. Несмотря на то, что, по сравнению с 2014 годом, в 2015 было совершено больше внутристрановых сделок и меньше внешних, прогнозы развития экономики и деловой активности, тем не менее, положительные African businesses are splashing out more on M&A in 2015 than ever before // Quartz. - May 2015. Это значит, что падения интереса инвесторов к данному региону не ожидается, а, следовательно, маловероятны намного меньшие значения CAAR.

Великобританский и Японский рынки показали наименьшую среднюю кумулятивную сверхдоходность среди исследуемых регионов, однако она все же является положительной. Такую сверхдоходность в Великобритании можно объяснить общей напряженностью в регионе ввиду повышенной террористической угрозы и миграционного кризиса, разразившегося в регионе за последний год. Что касается Японии, то в данном случае требуется более глубокое исследование региона, которое включало бы в себя анализ, сегментированный по отдельным отраслям. Ввиду все большей значимости вклада экономики азиатского региона в мировую экономику, исследование рынка M&A этого региона с учетом описанных методологических особенностей может представлять большой интерес для исследователей в будущем.

С методологической точки зрения выбор окна в большинстве случаев не оказал влияния на знак аномальной доходности, однако наибольшая аномальная доходность наблюдается на более коротких окнах, что вполне объяснимо: в небольшой период после события появляется высокий ажиотаж вокруг него.

При разделении выборки по годам, оказалось, что наибольшая доходность наблюдается в 2013 году для индексов SPX и TOPX (30, 09% и 82, 45% соответственно), в 2012 для индекса AXJO (18, 18%). Индекс Британской фондовой биржи FTSE и индекс Йоханнесбургской фондовой биржи показали наименьшую доходность среди всех анализируемых индексов (максимальный CAAR наблюдался в 2012 году и был равен всего 5, 42% для FTSE и 9, 22 для JALSH). Также можно сделать практический вывод о том, что средние кумулятивные аномальные доходности имеют тенденцию к снижению с течением времени: начиная с 2012/2013 года CAAR для каждого индекса падал

В рамках исследования была сформулирована 1 основная гипотеза, и 4 дополнительные. Из них были доказаны три гипотезы (основная и две дополнительных), отвергнута 1 гипотеза (гипотеза 4) и 1 гипотеза потребовала более глубокого анализа (гипотеза 2). Доказанные дополнительные гипотезы касаются влияния на CAAR различных факторов и признаков: метод оплаты сделки, капитализация компании, тип сделки. В результате выяснилось, что разница между сверхдоходностью при оплате денежными средствами и акциями для всех индексов, кроме FTSE действительно существует: при сделках, оплата которых производилась денежными средствами, наблюдается CAAR больше, чем при оплате акциями (от 0, 1% до 0, 3% для трехдневного окна). Этот вывод согласуется с изначальным предположением, что для инвесторов больше привлекательны сделки с оплатой денежными средствами, так как согласно теории поведенческой экономики, это значит, что поглощающая компания уверена, что акции поглощаемой компании недооценены (либо они уверены, что под их управлением они вырастут в цене.

Разница в сверхдоходности между компаниями с «большой» и «маленькой» капитализацией (гипотеза 5) также подтвердилась, причем в пользу компаний с небольшой капитализацией. Объяснением может служить то, что такие компании часто используют сделки M&A для толчка в развитии, что отражается и на стоимости их акций.

В то же время, по результатам проверки гипотезы 4, постулирующей, что CAAR от сделок между компаниями, входящими в один индекс, больше, чем CAAR от иных сделок, обнаружилась неоднозначность такого утверждения. Более того, в некоторых индексах более высокую доходность внутренних сделок показывает окно (-1;+1), а в окне (-5;+5) наблюдается обратная ситуация.

Таким образом, было проведено достаточно полное исследование влияния слияний и поглощений на динамику основных мировых фондовых рынков. Однако у исследования есть ряд недостатков и недоработок, обусловленные форматом настоящей работы, которые могут быть устранены в дальнейших исследованиях данного предмета. К таким недостаткам можно отнести незначимость данных в период после кризиса (2008-2010), в результате чего не удалось проверить гипотезу о меньших значениях CAAR в этот период; отсутствие разделения по отраслям; отсутствие разделения на приобретающие и приобретаемые компании.

Можно назвать несколько перспективных направлений исследования рассматриваемого предмета, которые могут быть интересны с точки зрения открытий важных тенденций в области слияний и поглощений. Разбиение выборки статистических данных по отраслям позволит более точно отследить, в каких отраслях разные факторы имеют большее влияние. Более детализированная географическая классификация также способствовала бы получению более точных выводов относительно влияния интеграционных сделок на показания региональных индексов.

Данное исследование может быть полезно управляющим фондами, которые занимаются инвестициями в зарубежные рынки и акции. Результаты исследования указывают на то, что им стоит обращать внимание на сделки слияния и поглощения в Австралии, США и ЮАР, в силу того, что большинство прогнозов по деловой активности и инвестиционной привлекательности этих стран являются положительными, а значения CAAR по результатам исследования оказались наибольшими. При этом также стоит учитывать и факторы, сопутствующие сделке. В частности, метод оплаты и капитализации компаний.



Список использованной литературы

1. Голованова С.В. Факторы слияний и поглощений в России 1994-2012гг.: эмпирическая оценка и международные сопоставления. // Х международная научно-практическая конференция по проблемам экономического развития. Т.1., 2013.

2. Голованова С.В. Эмпирическая оценка факторов слияний и поглощений в России. // М.: Издательский дом НИУ-ВШЭ, 2014.

3. Гохан П. Слияния, поглощения и реструктуризация компаний. // М: Альпина Бизнес Букс, 2006.

4. Григорьева С.А., Гринченко А.Ю. Влияние сделок слияний и поглощений в финансовом секторе на стоимость компаний-покупателей на развивающихся рынках капитала. // Корпоративные финансы. - 2013. - №4(28).

5. Пеникас Г.И. Модели «копула» в задачах хеджирования ценового риска // Прикладная эконометрика. - №2(22) 2011

6. Потоцкая С.Р. Российский рынок слияний и поглощений: этапы развития и из особенности. // Российское предпринимательство. - 2009. - №10(1).

7. Праневич А.А. Слияния и поглощения в мировой экономике: влияние кризиса и возможности для национальной экономики. // Белорусский экономический журнал. - 2014. - №1.

8. Смирнов А.А. Теории и эмпирические исследования причин слияний и поглощений. // Уфа: АЭТЕРНА. - 2015.

9. Филатов Д. В. Анализ влияния сделок слияния и поглощения на динамику фондового рынка. Событийный анализ на фондовом рынке. // Курсовая работа. - 2015.

10. Alexandridis G., Petmezas D., Travlos N. Gains from Mergers and Acquisitions around the World: new evidence. // Financial Management. - 2010. - №39.

11. Bauer F., Hautz J., Matzler K. Unveiling the myths of M&A integration: challenging general management and consulting practice. // Journal of business strategy. - 2015. - Vol.36 №2.

12. Bernardis L., Giustiniano L. Evolution of multiple organizational identities after M&A event: a case study from Europe. // Journal of organizational change management. - 2015. - Vol 28 №3.

13. Brigl M., Roos A., Schmieg F., Watten D. Incubators, accelerators, venturing and more. // BCG. - June 2014.

14. Caiazza R., Volpe T. M&A process: a literature review and research agenda. // Business process management. - 2015. - Vol.21 №1.

15. Choi YS, Kim JWA. Study on the merger of non-listing firms in KOSDAQ. // Proceedings of KASBA joint conference. - 2007

16. Cools K., Gell J., Kengelbach J., Roos A. The brave new world of M&A: How to create value from mergers and acquisitions. // BCG report. - July 2007.

17. Corrado C. Event studies: a methodology review. // Accounting & Finance. - 2011. - № 51.

18. Das A., Kapil S. // Explaining M&A performance: a review of empirical research. // Journal of Strategy and Management. - Vol. 5, No. 3. - 2012. - p. 286.

19. Fama, Fisher, Jensen, Roll. The Adjustment of Stock Prices to New Information. // Praeger Publishers. - 1972.

20. Global M&A Trends In Six Graphics // Hedge Fund Insight. - February 2015. URL: http://www.hedgefundinsight.org/global-ma-trends-in-six-graphics/

21. Gole, William J. Mergers and acquisitions: business strategies for accountants. // Wiley. - 2007.

22. Grigoreva S., Petrunina T. The performance of mergers and acquisitions in emerging capital markets: new evidence. // Working papers by NRU Higher School of Economics. - 2013.

23. Hsu Ch._Ch., Tseng Ch._P., Wang Y._H. Dynamic hedging with futures: A copula-based GARCH model. - 2007

24. Hsueh S., Tsao Y., Tu C., Chiu Y., Liu S. Can M&A activities act as a predictor of the performance of economic growth or stock prices? // Economic Modelling. - 2014. - №42.

25. Jianyu, Pagan, Jose, Yun. Abnormal returns to mergers and acquisitions in ten Asian stock markets // International Journal of Business. - 2009

26. Kamal F., Noryati A., Ismail A., Fahmi A. Determinants of cross border merger and acquisition in advanced emerging market acquiring firms. // Procedia economics and finance. - 2013. - №7.

27. Kengelbach J., Roos A., Keienburg G. Don't miss the exit: creating shareholders value through divestures. // BCG. - September 2014.

28. Khanal A., Mishra A., Mottaleb K. Impact of mergers and acquisitions on stock prices: The U.S. ethanol-based biofuel industry. // Biomass and bioenergy. - 2014. - №61.

29. Kimberly M., Phyllis K. Event study methodology: an overview and special considerations for African markets. // Research Methodology in Strategy and Management. - 2014. - Vol.10.

30. McAleer, M. and Medeiros, M. C. (2008a). A multiple regime smooth transition heterogeneous autoregressive model for long memory and asymmetries. // Journal of Econometrics, 147:104 - 119.

31. Meglio O., Risberg A. The (mis)measurement of M&A performance systematic narrative literature review. // Scandinavian Journal of Management. - №27. - 2011.

32. Mehroz, Nida, Dilshad. Profitability Analysis of Mergers and Acquisitions: An Event Study Approach. // Business and Economic Research. - Vol. 3, № 1. - 2013.

33. Murthy M., Rao U. Posterior evaluation of cross-border mergers & acquisitions: financial review of three select cases from automobile, energy & IT sectors. // Proceedings of 22nd Australasian finance and banking conference. - 2009.

34. Rumelt RP. Strategy, structure and economic performance. Cambridge. // Harvard University Press. - 1974.

35. Shah P., Arora P. M&A announcements and their effect on return to shareholders: an event study. // Accounting and finance research. - 2014. - Vol.3 №2.

36. Sokolinskiy O., Dick van Dijk. Forecasting Volatility with Copula-Based Time Series Models. // Tinbergen Institute Discussion Paper. - September 2011

37. Tsytsulina D. The expected effects of mergers in metal industry: an empirical research. // X International Conference on the Problems of Economic Development in the Modern World. - 2013.

38. Wurtz D., Chalabi Y., Luksan L. Parameter Estimation of ARMA Models with GARCH/APARCH Errors An R and SPlus Software Implementation // Journal of Statistical Software. Volume VV, Issue II - 2007.

39. Yang V., Liang R., Hsu J. M&A in China: getting deals done, making them work. // BCG. - January 2015.

40. Yoo K., Lee Y., Heo E. Economic effects by merger and acquisition types in renewable energy sector: an event study approach. // Renewable and Sustainable Energy Reviews. - 2013. - №26.

41. Zhu H., Xia J., Makino S. How do high-technology firms create value in international M&A? Integration, autonomy and cross-border contingencies. // Journal of World Business. - 2015.

42. КПМГ: российский рынок слияний и поглощений сократился на 29% // Banki.ru. - февраль 2016. URL: http://www.banki.ru/news/lenta/?id=8659638

43. Процессы слияния и поглощения в Африке увеличиваются, так как инвесторы делают ставки на развитие региона // Agro.ru. - 2015. URL: http://agro.ru/inosmi/protsessy-sliyaniya-i-pogloshcheniya-v-afrike-uvelichivayutsya-tak-kak-investory-delayut-stavki-na-r/

44. Рынок M&A постепенно возвращается к норме // AK&M. - Апрель 2015. URL: http://www.akm.ru/rus/ma/stat/2015/03.htm

45. Рынок слияний и поглощений в 2014 году. // KPMG. - Март 2015.

46. Рынок Слияний и Поглощений. // AK&M. - Январь 2016. - №214

47. African businesses are splashing out more on M&A in 2015 than ever before // Quartz. - May 2015. URL: http://qz.com/408742/african-businesses-are-splashing-out-more-on-ma-in-2015-than-ever-before/

48. Deals down under. Capital Insights explores the dealmaking landscape in the great southern land // EY Capital Insights. - 2016. URL: http://www.ey.com/GL/en/Services/Transactions/ey-capital-insights-14-Aust_future_of_M-A

49. M&A 2014 review and 2015 outlook. // PWC. - January 2015. URL: http://www.pwchk.com/webmedia/doc/635579478792786949_ma_press_briefing_jan2015.pdf

50. M&A outlook survey report. The boom is back: M&A reemerges as leading growth strategy. // KPMG. - 2015.

51. M&A predictor. // KPMG. - February 2015.

52. M&A Trends 2015 // Thomson Reuters. - 2015. URL: http://financial.thomsonreuters.com/content/dam/openweb/documents/pdf/financial/deal-making-infographic.pdf

Размещено на Allbest.ru

...