Главная Коллекция "Revolution" Экономика и экономическая теория Политическая коммуникация в российских социальных медиа: эффект selective exposure

Политическая коммуникация в российских социальных медиа: эффект selective exposure

Основная характеристика предписаний и особенности их применения в антимонопольном контроле сделок экономической концентрации. Прогнозирование влияния проведения слияния на цены и количество продукции на рынке с помощью хозяйственных инструментов.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 02.09.2018
Размер файла 437,1 K
рефераты на заказ со скидкой

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

Мировой лидер. Участие в слиянии фирм, являющихся мировыми лидерами, то есть, крупнейшими монополистами более чем на одном региональном рынке, также может способствовать увеличению вероятности применения предписаний. Кроме того, данный фактор учитывался в некоторых значимых исследованиях, рассмотренных ранее. (Aktas,Roll, 2004)

Существование доминирования либо сговора на рынке. Сговор либо доминирование на рынках, представителями которых являются участники слияний, могут увеличивать вероятность использования корректирующих предписаний, поскольку также возрастает рыночная власть компаний, участвующих в сговоре, в то время как вход на рынок для вновь созданных фирм становится более затруднительным.

По причине отсутствия либо недоступности некоторых данных, эконометрическая модель будет включать в себя не все вышеперечисленные факторы. Такой фактор как барьеры входа не будет включен в эконометрическую модель по следующим причинам. Барьеры входы крайне редко указаны в текстах решений ФАС, как анализируемый фактор. Также выручка компаний не войдет в эконометрическую модель, поскольку база содержит решения, начиная с 2012 года, то по многим компаниям отсутствовала информация по данному показателю за тот период. Подробнее остановимся на регрессорах в следующем разделе. Стоит отметить, что для выявления факторов, которые оказывают влияние на использование ФАС предписаний, будет использован метод построения дискретных моделей. Данный метод был использован во многих исследованиях, рассмотренных в теоретическом обзоре (Приложение 1) при решении исследовательского вопроса о факторах, влияющих на тип решения антимонопольного органа. Построение дискретных моделей позволяет учитывать большое количество различных факторов, что является релевантным для данной работы. Подробнее на выбранном методе также остановимся в следующем разделе.

3. Методология

3.1 Данные

Для выявления факторов, влияющих на применение российским антимонопольным органом предписаний, была собрана база данных, содержащая решения по сделкам слияния, выданных ФАС за 2012-2017 гг. Далее представлен перечень решений, которые попали и не попали в выборку в качестве наблюдений. (Таблица 3)

Таблица 3 Решения, попавшие и не попавшие в исследуемую базу данных

Включены в исследуемую выборку

Не включены в исследуемую выборку

1. приобретение долей в уставном капитале;

2. приобретение голосующих акций;

3. приобретение прав, позволяющих определять условия осуществления предпринимательской деятельности;

4. приобретение права собственности на часть основных средств;

5. приобретение прав, позволяющих осуществлять функции единоличного исполнительного органа.

1. решения по сделкам, в которых принимают участие физические лица;

2. решения о выдаче государственной преференции;

3. ходатайства, которые считаются непредставленными, поскольку участники сделки не приложили к ходатайству необходимые документы;

4. решения о продлении срока ходатайства;

5. решения, в которых нет необходимой информации об участниках сделки;

6. ходатайства, которые не требуют решения ФАС.

Всего за период 2012-2017 гг. было собрано 7607 решений по сделкам. Все собранные решения были проанализированы следующим образом:

1) была зафиксирована дата принятия решения по ходатайству;

2) определены участники сделки (фирма-покупатель и фирма-продавец);

3) определен тип принятого решения;

4) с помощью Реестра хозяйствующих субъектов, имеющих долю на рынке свыше 35%, для каждой стороны сделки были определены рыночные доли;

5) по содержанию текстов опубликованных решений была определена страновая принадлежность фирм и является ли фирма оффшором;

6) используя классификатор ОКВЭД, была проанализирована отраслевая принадлежность участников сделок;

7) были определены уровни концентрации в тех отраслях, в которых фирмы осуществляют свою деятельность;

8) определен тип сделки. Заметим, что для определения типа сделки была использована информация об отраслевой принадлежности фирм. Например, при вертикальном типе сделки фирмы могут являться представителями как одной отрасли, так и разных. Однако они обязательно должны быть участниками разных стадий производства и быть вертикально связанными в производственном процессе. В горизонтальной сделке участвуют компании, которые являются конкурентами, и которые должны относиться к одной отрасли. Однако в данном случае есть исключения. Например, если фирмы являются представителями одной отрасли, но при этом осуществляют деятельность в разных субъектах страны, возможно, они не являются конкурентами, и сделка будет конгломеративной.

Стоит отметить, что в исследуемую выборку попали все типы решений: безусловные одобрения, условные одобрения и отказы. Если останавливаться на структуре собранной выборки, то можно заметить, что процентное соотношение одобрений и отказов за каждый год примерно одинаково, в то время как процент предписаний колеблется. (Рисунок 2)

Каждое из наблюдений, представляющее собой решение по сделке слияния содержит информацию по ряду выбранных факторов - независимых переменных. Остановимся подробнее на регрессорах, выбранных для построения эконометрической модели. (Приложение 2 Таблица 1) Как можно заметить, переменные рыночных долей компании-покупателя (buyer_sh1-3) и компании-продавца (seller_sh1-3) разделены на три дамми-переменных. Данное разделение связано с тем, что в Реестре хозяйствующих субъектов, имеющих долю на рынке свыше 35%, рыночные доли фирм соответственно разделены на три диапазона: 0-35%, 35-65%, 65-100%. Далее представлена структура распределения рыночных долей фирм в выборке (Рисунок 3; Рисунок 4).

Рис.2. Процентное соотношение безусловных одобрений, условных одобрений и отказов, опубликованных на официальном сайте ФАС, за 2012-2017 гг.

Рис.3. Рыночные доли фирм-покупателей, участвующих в сделках, которые попали в выборку

Рис.4. Рыночные доли фирм-продавцов, участвующих в сделках, которые попали в выборку

Можно заметить, что в исследуемой выборке преобладают участники и продавцы, и покупатели с рыночной долей от 0 до 35%, в то время как процент участников с рыночными долями, лежащими в диапазонах от 35-65% и 65-100% гораздо меньше.

Переменные уровней концентрации также разделены на три фиктивные переменные: низкий (lconcentr1-2), умеренный (mconcentr1-2) и высокий (hconcentr1-2) уровень, соответственно для покупателей и продавцов. Наглядное представление, как распределены фирмы по уровням концентрации в отраслях, представлено на Рисунке 5

Можно заметить, что для покупателей и продавцов характерно примерно одинаковое распределение по уровням концентрации в отраслях, где они ведут деятельность. Так, более чем 80% покупателей и продавцов являются представителями отраслей, в которых низкий уровень концентрации. В отраслях с высоким уровнем концентрации осуществляют деятельность всего 1-2% фирм.

Выявив все отрасли, в которых ведут свою деятельность компании-покупатели и приобретаемые компании, было создано по 18 дамми-переменных для каждой из сторон сделки слияния. Кодировка отраслевых переменных, а также процентное распределение участников сделок, представлено в Приложении 2, Таблице 2. Стоит отметить, что отраслевые переменные, доля которых в выборке незначительна, не будут включены в спецификации.

Рис.5. Распределение по уровням концентрации в отраслях фирм-покупателей и фирм-продавцов

Далее обратимся к отраслевой принадлежности фирм-покупателей и фирм-продавцов, которым были выданы предписания. (Рисунок 6)

Рис. 6. Отраслевая принадлежность фирм-покупателей и фирм-продавцов, которым были выданы предписания

Анализируя Рис.6., можно сделать вывод, что наибольший процент предписаний был выдан участникам, ведущим деятельность, связанную с обрабатывающим производством, транспортом и связью, а также отрасли электроэнергетики. Наоборот, количество предписаний участникам, ведущим деятельность в сфере гостиниц, сельского хозяйства, предоставлению услуг по ведению домашнего хозяйства, в исследуемой выборке минимально, и вошло в «прочее».

Описательные статистики всех независимых переменных представлены в Приложении 2 Таблице 3.

Тот факт, что все регрессоры являются фиктивными переменными, и их количество достаточно большое, может послужить причиной того, что построенная модель будет плохо сходится. Авторы работ, столкнувшиеся с похожей проблемой, принимали следующие действия. Например, в работе Бергмана с соавторами, в качестве регрессоров для построения модели были выбраны те факторы, которые содержатся в опубликованных решениях Европейской Комиссии. (Бергман и др. 2003) В работе Янга и Пикфорда, авторы оценивали две модели: по итогам 1-ой и 2-ой фазы расследования сделок слияния. По мнению авторов, Комиссия обладает разным объемом информации на каждой из фаз, и на основе этого предположения были выбраны переменные для каждой из моделей.(Yang, Pickford, 2014)

При исследовании факторов, влияющих на использование предписаний ФАС, осуществление вышеупомянутого подхода не представляется возможным. Как уже ранее было замечено, процедура проверки сделок слияния не закреплена каким-либо нормативным документом, а решения ФАС не содержат подробного анализа сделок. Для проведения исследования, а именно определения переменных, которые будут входить в спецификации моделей, необходимо провести корреляционный анализ. (Приложение 2 Таблица 4) Корреляционный анализ позволит выявить независимые переменные, коэффициент корреляции между которыми является высоким. Включение таких переменных в одну спецификацию может привести к проблеме мультиколлинеарности, последствиями которой могут быть снижение точности оценивания параметров и неустойчивость модели. (Вербик, 2008) Так, по результатам корреляционного анализа был выявлен высокий коэффициент корреляции наблюдается между некоторыми переменными рыночных долей, что ожидаемо, поскольку их разделение на три диапазона в совокупности дает 100%. Также ожидаемым стал высокий коэффициент корреляции между переменными уровней концентрации и отраслевыми переменными, что является ожидаемым, поскольку уровень концентрации отражает характеристику отрасли.

3.2 Метод оценивания

Для выявления детерминантов применения предписаний ФАС в контроле сделок слияния будут использованы модели дискретного выбора, а именно мультиноминальные модели. Мультиноминальные модели предполагают, что существует выбор между несколькими неупорядоченными альтернативами. Выбор альтернативы зависит от уровня полезности, которая будет при этом получена:

,

где: - нестохастическая функция наблюдаемых переменных и неизвестных параметров,

- ненаблюдаемый случайный остаток.

Стоит отметить, что являются независимыми, и подчинены логарифмическому распределению Вейбулла. Независимость остатков свидетельствует о том, что уровни полезности разных альтернатив также независимы, что является серьезным недостатком данного вида моделей, особенно в случае, если альтернативы похожи. Данное свойство мультиноминальных моделей называется независимостью несуществующих альтернатив. (Вербик, 2008)

Зависимая переменная в данном исследовании является дискретной, а вероятность исхода той или иной альтернативы можно определить с помощью оценивания мультиноминальной логит-модели:

где: - вероятность наступления события j ( j=1,2,3 - тип решения ФАС);

- линейная функция наблюдаемых экзогенных характеристик и неизвестных параметров .

Положительный коэффициент при свидетельствует о повышении вероятности выбора конкретной альтернативы, и наоборот. (McFadden, 1973)

В данном исследовании зависимой переменной является тип принимаемого российским антимонопольным органом решения по сделкам слияния:

,

,

,

Стоит отметить, что оценивание дискретных моделей, в том числе, мультиноминальных моделей, осуществляется при помощи метода максимального правдоподобия. Оценки, полученные в результате оценивания данным методом, являются асимптотически состоятельными, асимптотически нормальными и асимптотически эффективными. Однако полученные оценки являются смещенными.

Смещенность полученных оценок свидетельствует о том, что значения полученных коэффициентов являются не интерпретируемыми. В данном случае, возможна интерпретация только знаков коэффициентов и их статистической значимости. Для того чтобы количественно проинтерпретировать оценки, необходимо будет рассчитать предельные эффекты.

Результаты

В данном разделе подробно остановимся на результатах оценивания моделей. Основываясь на экономической теории, а также результатах предварительного анализа данных, а именно корреляционного анализа, представленного в предыдущем разделе, были выбраны три спецификации для выявления факторов, оказывающих влияние на применение ФАС предписаний в решениях по сделкам слияния.

Первая спецификация содержит только переменные рыночных долей. Поскольку рыночные доли фирм, это практически единственный анализируемый показатель, который встречается в решениях ФАС по сделкам слияния, интересным будет проверить предположение, о том, что антимонопольный орган при принятии решения руководствуется только рыночными долями компаний. Вторая спецификация предполагает, что ФАС при принятии решения учитывает не рыночные доли, а такие факторы как уровни концентрации в отраслях, тип сделки, а также нахождение фирм в оффшорной зоне. Последняя третья спецификации включает в себя отраслевые переменные. Так, будет проверено предположение о том, что ФАС при принятии решения учитывает не только рыночные доли компаний, но и специфичные особенности отраслей.

Интерпретация результатов будет представлена следующим образом. Во-первых, представим результаты оценивания мультиноминальных логит и пробит моделей, делая акцент на факторы, влияющие на предписания. Во вторых, сконцентрировавшись на факторах, влияющих на использование предписаний, будут проинтерпретированы рассчитанные предельные эффекты. В-третьих, сравним факторы, которые оказываю влияние на отказы сделок слияния и применение предписаний в решениях по сделкам. \

Поскольку полученные оценки мультиноминальных логит и пробит (Приложение 3 Таблица 1) моделей очень похожи, подробно остановимся только на интерпретации результатов оценивания логит моделей. (Таблица 4)

Таблица 4 Результаты оценивания логит-моделей

Независимая переменная

1-ая спецификация

2-ая спецификация

3-ья спецификация

Buyer_sh2

0,971***

-

0,468**

Buyer_sh3

1,322***

-

0,776***

Seller_sh2

1,888***

-

1,445***

Seller_sh3

1,641***

-

1,241***

Mconcentr1

-

-1,008***

-

Hconcentr1

-

1,059***

-

Mconcentr2

-

-0,225

-

Hconcentr2

-

1,945***

-

Fbuyer

-

-0,845***

-

Fseller

-

-

0,254

Offbuyer

-

-

-0,918**

Offseller

-

-1,064

-

TypeH

-

0,325***

-0,185

SC1

-

-

-1,121***

SD1

-

-

-0,304

SD2

-

-

-0,047

SE1

-

-

0,027

SF1

-

-

-1,101***

SF2

-

-

-0,848***

SG1

-

-

-0,882***

SG2

-

-

-0,228

SI1

-

-

-0,532**

SJ1

-

-

-1,472***

SJ2

-

-

-1,114***

SK1

-

-

-1,547***

SK2

-

-

-0,994***

Результаты оценивания для пробит- и логит- моделей могут быть проинтерпретированы исходя из знаков коэффициентов. (Dougherty, 2006) Знаки всех значимых коэффициентов в оцененных пробит- и логит-моделях совпадают, однако в некоторых случаях отличаются уровни значимости коэффициентов. Совпадение знаков коэффициентов переменных, которые присутствуют в нескольких спецификациях, свидетельствует о том, что полученные оценки являются устойчивыми. Останавливаясь на первой спецификации, можно заметить, что полученные коэффициенты при рыночных долях являются значимыми, а знаки положительными, значит можно сделать вывод о том, что если рыночные доли фирм-покупателей и фирм-продавцов лежат в диапазонах 35-65% и 65-100%, то вероятность использования ФАС предписаний возрастает, что подтверждает ранее выдвинутую гипотезу.

По результатам оценивания второй спецификации было получено, что вероятность условного одобрения слияния увеличивается для фирм, представляющих высококонцентрированные отрасли. Умеренный же уровень отраслевой концентрации уменьшает вероятность использования ФАС предписаний. Горизонтальный тип слияния увеличивает вероятность применения предписаний, что подтверждает ранее выдвинутую гипотезу. Кроме того, по результатам оценивания данной спецификации было выявлено, что если фирма-покупатель, участвующая в слиянии, является иностранной, то вероятность выдачи ФАС предписания уменьшается. Невозможно сделать вывод о влиянии на применение ФАС предписаний нахождения компаний в оффшорной зоне, поскольку данная переменная оказалась незначимой.

Перейдем к полученным результатам оценивания третьей спецификации. Интерпретируя значимые коэффициенты при независимых переменных, можно заметить, что по результатам оценивания данной спецификации, как и по результатам оценивания первой спецификации, подтвердилась гипотеза о положительном влиянии рыночных долей компаний, участвующих в слиянии, на вероятность использования ФАС предписаний. Вероятность применения ФАС предписаний уменьшается, если фирма-покупатель является оффшором. Обращаясь к отраслевым переменным, можно сделать следующие выводы. Участие в слиянии фирм, чья деятельность связана с добычей полезных ископаемых, строительством, операциями с недвижимостью, финансами, транспортом, а также торговлей отрицательно влияет на вероятность использования российским антимонопольным органом предписаний.

Теперь, попробуем сравнить все построенные оцененные модели каждой из спецификации по различным показателям качества. (Таблица 5) Стоит отметить, что построенные модели можно сравнивать, поскольку зависимая переменная и набор наблюдений в каждой из них, является одинаковым, а также модели оценены одним и тем же методом - ММП.

Таблица 5 Сравнение качества построенных моделей

Показатель качества модели

1-ая спецификация

2-ая спецификация

3-яя спецификация

Пробит-модель

Логит-модель

Пробит-модель

Логит-модель

Пробит-модель

Логит-модель

Pseudo

6,00%

6,04%

4,9%

4,9%

11,77%

11,81%

Log likelyhood

-1746.72

-1750.13

-1765,37

-1770,91

-1699,85

-1642,55

AIC (критерий Акаике)

3513.43

3520,26

3584,99

3573,82

3412,11

3369,11

BIC (критерий Шварца)

3582.79

3589,63

3687,35

3684,81

3677,74

3660,46

Площадь под кривой ROC

0,424

0,426

0,428

0,426

0,427

0,429

Сравнение моделей будет проведено как по формальным, так и по прогнозным критериям качества. Остановимся подробнее на выбранных для сравнения моделей показателях. Критерий используют для сравнения моделей с ограниченными зависимыми переменными. Чем выше значения данного статистического критерия, тем выше качество оцененной модели. Наоборот, чем ниже значение информационных критериев Акаике и Шварца, тем лучше качество модели. Также данные критерии позволяют определить, есть ли существенная разница в построенных моделях. Чем ближе к нулю значение функции правдоподобия, тем более высокое качество модели. (Dougherty 2006; Wooldridge, 2012)

Для сравнения моделей по прогнозным показателям качества был использован такой критерий как площадь под кривой ROC. С помощью значения площади под кривой ROC можно оценить, как соотносятся верные и неверные прогнозные значения. Чем выше значение данного показателя, тем выше прогнозное качество модели. (Dougherty 2006; Wooldridge, 2012)

Сравнив спецификации по вышеупомянутым показателям качества, можно заметить, что по большинству полученных значений логит модель третьей спецификации является лучшей.

Для того чтобы количественно проинтерпретировать влияние выбранных факторов на вероятность использования антимонопольным органом предписаний, необходимо рассчитать предельные эффекты. (Таблица 6) антимонопольный контроль сделка слияние

Таблица 6 Мультиноминальные логит-модели. Предельные эффекты.

Независимая переменная

3-ья спецификация

Buyer_sh2

0,017*

Buyer_sh3

0,033*

Seller_sh2

0,085*

Seller_sh3

0,066*

Mconcentr1

-

Hconcentr1

-

Mconcentr2

-

Hconcentr2

-

Fbuyer

-

Fseller

0,009

Offbuyer

-0,020***

Offseller

-

TypeH

-0,005

SC1

-0,022***

SD1

-0,008

SD2

-0,001

SE1

0,001

SF1

-0,021***

SF2

-0,018*

SG1

-0,020***

SG2

-0,006

SI1

-0,013***

SJ1

-0,038***

SJ2

-0,023***

SK1

-0,032***

SK2

-0,023***

Проинтерпретируем полученные оценки. Так, вероятность применения ФАС предписаний увеличивается на 8.5%, в среднем, при прочих равных, если рыночная доля фирмы-продавца лежит диапазоне 35-65%. Ведение фирмой-покупателем деятельности, связанной с торговлей уменьшает вероятность использования предписаний, в среднем, при прочих равных, на 2%. Также данная вероятность уменьшается на 3,8%, если фирмы-покупатели ведут финансовую деятельность. Если компании-продавцы занимаются операциями, связанными с недвижимостью, вероятность применения в их отношении предписаний при контроле сделок слияния, также уменьшается на 2.3%, в среднем, при прочих равных. Кроме того, нахождение фирмы-покупателя в оффшорной зоне, в среднем, при прочих равных, уменьшает вероятность условного одобрения сделки на 2%.

Полученный результат об отрицательном влиянии на применение ФАС предписаний, если в слиянии участвуют иностранные компании, либо компании, находящиеся в оффшорной зоне требует дополнительного изучения. Так, наиболее очевидным предположением относительно данного результата может быть, небольшой процентом, приобретаемых фирмой-покупателем акций в сделках с участием вышеуказанных фирм. Для проверки данного предположения была проанализирована соответствующая подвыборка. В данную подвыборку вошли 1305 сделки с участием иностранного покупателя и 597 с участием покупателя из оффшорной зоны. Однако в ходе анализа выборки, состоящей из вышеупомянутых фирм, данная гипотеза не подтвердилась. Так, наиболее частыми требованиями в ходатайстве были: приобретение 100% акций; приобретение крупной доли в уставном капитале; определение условий осуществления предпринимательской деятельности; осуществлять функции исполнительного органа. Поскольку выдвинутое предположение было отклонено, интерпретация данного результата требует дальнейшего анализа обстоятельств таких сделок.

Ранее было замечено, что из-за низкого процента отказов в структуре решений российского антимонопольного органа, предписания, во многом, выполняют основную роль инструмента, предназначенного для устранения угроз конкуренции. Тем не менее, небольшой процент сделок, участникам которых ФАС запретила проведение интеграции существует. Поэтому интересно будет сравнить, в каких случаях антимонопольный орган решает выдвинуть предписание, а в каких признаёт сделку настолько опасной для конкуренции, что необходимым становится отказ в проведении слияния. Результаты оценивания, позволяющие выявить факторы, влияющие на решения ФАС об отказах в проведении слияний представлены в (Приложение 3 Таблица 2). Так, было выявлено, что высокие рыночные доли участников сделки положительно влияют не только на применение предписаний, но и на запреты в проведении слияний. Кроме того, влияние горизонтального типа сделки положительно влияет на вероятность отказа в проведении слияния, как и в случае использования предписаний. Также ведение фирмами деятельности, связанной с операциями с недвижимостью уменьшают вероятность, как отказов, так и условного одобрения. Кроме того, был получен результат о положительном влиянии на вероятность запрета на проведение сделки принадлежности компании-покупателя к отрасли распределения, производства электричества. Стоит отметить, что за последние годы в данной отрасли произошли серьезные изменения. Так, постепенно происходит переход от естественно-монопольной модели к потенциально конкурентному рынку. В свою, очередь запреты как инструмент антимонопольного органа могут способствовать данному переходу. В Таблице 7 представлены факторы, влияющие как на использование предписаний, так и на использование отказов, а также «особенные» факторы для этих типов решений.

Таблица 7 Сравнение факторов, влияющих на использование предписаний и отказов в решениях по сделкам ФАС

Факторы, влияющие на использование ФАС предписаний и отказов

Факторы, влияющие на

использование ФАС предписаний

Факторы, влияющие на

использование ФАС отказов

· рыночные доли (положительно);

· горизонтальный тип сделки (положительно);

· ведение деятельности, связанной с операциями с недвижимостью (отрицательное)

· уровни концентрации(положительно);

· страновая принадлежность(отрицательно);

· нахождение в оффшорной зоне(отрицательно);

· отраслевая принадлежность: добыча полезных ископаемых, строительством, финансы, транспорт, торговля (отрицательно)

· ведение фирмами деятельности в отрасли распределения, производства электричества (положительно)

Подводя итоги, можно сделать следующие выводы относительно полученных результатов. Использование российским антимонопольным органом предписаний в решениях по сделкам слияния зависит от рыночных долей компаний, типа сделки, а также от отраслевой принадлежности фирм. Аналогичные результаты были получены в зарубежных работах при исследовании решений, принятых зарубежными антимонопольными органами. (Khemani,Shapiro 1993; Bergman, Jakobsson, Razo, 2003; Bougette, Turolla, 2007) Значимость многих отраслевых переменных, может привести к выводу о том, при принятии решения ФАС руководствуется спецификой отраслей, и каждая отрасль регулируется по-разному. Также было сделано предположение для интерпретации полученного результата об отрицательном влиянии на использование предписаний участия в сделке иностранной фирмы-покупателя и фирмы-покупателя, находящейся в оффшорной зоне. Однако, проанализировав выборку с данными фирмами, выдвинутые предположения не подтвердились, и обоснование данного результата требует дальнейшего изучения. Кроме того, были рассмотрены факторы, влияющие на вероятность отказа в проведении слияний. Было выяснено, что рыночные доли, горизонтальный тип сделки положительно влияют как на условное одобрение, так и на отказ в проведении слияния; ведение фирмой деятельности, связанной с недвижимостью уменьшает вероятность отказов и предписаний. В то же время, были выявлены «особенные» факторы, которые влияют либо только на условное одобрение, либо на отказ в проведении сделки.

Заключение

Целью данной работы было выявление факторов, оказывающих влияния на использование российским антимонопольным органом предписаний в решениях по сделкам слияния. Для достижения поставленной цели была собрана база данных за 2012-2017 гг., содержащая 7607 решений по сделкам слияния. В исследуемую выборку вошли все типы решения: условные и безусловные одобрения, а также отказы. После проведения систематизации предшествующих исследований, а также анализа нормативной базы были выбраны следующие факторы, предполагаемо влияющие на применение предписаний: рыночные доли компаний, отраслевые уровни концентрации, тип сделки, страновая и отраслевая принадлежность фирм, а также переменная, отвечающая находится ли участвующая в сделке компания в оффшорной зоне. Для выявления мультиколлинеарности и составления спецификаций был проведен корреляционный анализ. Оценивания факторов применения предписаний проводилось с помощью моделей дискретного выбора, и были построены мультиноминальные логит- и пробит- модели.

Полученные результаты показали, что высокая рыночная доля фирм-покупателей увеличивает вероятность применения предписаний, что соответствует структурному подходу и выдвинутой гипотезе. Также подтвердилась гипотеза о том, что если тип сделки является горизонтальным, то вероятность выдвижения предписания увеличивается.

Многие из отраслевых переменных оказались значимыми. Данный результат свидетельствует о том, что антимонопольный орган учитывает специфические особенности отраслей при принятии решений по сделкам. Так, по результатам оценивания было выявлено, что ведение фирмами деятельности в финансовой сфере, деятельности, связанной с операциями с недвижимостью, транспортом, торговлей уменьшают вероятность использования ФАС предписаний.

Также, интересным стал полученный результат об отрицательном влиянии иностранной компании-покупателя, участвующей в слиянии, а также фирм-покупателей, находящихся в оффшорной зоне на использование предписаний российским антимонопольным органом. Для интерпретации полученного результата была проанализирована выборка, состоящая из сделок, участниками которых являются вышеупомянутые компании. Однако выдвинутые предположения не подтвердились, поэтому данный результат требует дальнейшего изучения обстоятельств сделок.

Кроме того, был проведен сравнительный анализ факторов, влияющих на использование ФАС предписаний и выдачу отказов на проведения сделок. Так, было выявлено, что рыночные доли компаний и горизонтальный тип сделки положительно влияют на оба типа решений российского антимонопольного органа. Однако были выявлены те факторы, которые оказывают влияние исключительно на применение предписаний либо использование запретов. Так, например, по результатам оценивания было выяснено, что вероятность отказа в проведении слияния возрастает, если компании ведут деятельность, связанную с производством и распределением электроэнергии.

Данное исследование имеет определенные ограничения. Так, отсутствие в России документа, закрепляющего процедуру расследования антимонопольным органом сделки слияния, затрудняет выбор факторов, которые могут быть релевантными для российской специфики применения предписаний. Кроме того, ряд ограничений имеет метод, с помощью которого было проведено данное исследование. Так, например, оценки, полученные с помощью метода максимального правдоподобия, являются смещенными, поэтому их нельзя количественно проинтерпретировать. Так, количественная интерпретация полученных оценок была представлена с помощью расчета предельных эффектов.

Существуют несколько вариантов продолжения данной работы. Так, например, одним из вариантов является построение и оценивание вложенных моделей, что позволит выяснить, какие факторы влияют на разные типы предписаний. Кроме того, возможным продолжением исследования может быть включение в исследование, такого регрессора как наличие на рынке сговора либо доминирования. Также одним из вариантов, дальнейшей работы может быть прослеживание судьбы сделок, участникам которых были выданы предписания, с целью определения, насколько эффективным было выданное предписание.

Список использованных источников

1. Приказ Федеральной антимонопольной службы от 28.04.2010 №220 «Об утверждении Порядок проведения анализа состояния конкуренции на товарном рынке».

2. Федеральный закон от 26.07.2006 N 135-ФЗ «О защите конкуренции»

3. Федеральный закон от 09.07.1999 N 160-ФЗ «Об иностранных инвестициях в Российской Федерации».

Специальная литература

4. Авдашева С.Б., Дзагурова Н.Б. и др. Доклад «Развитие и применение антимонопольного законодательства в России: по пути достижений и заблуждений», 2011. 112 с.

5. Авдашева С.Б., Калинина М.М. Предписания участникам слияния.// Антимонопольная политика. 2012. №1. С. 141-158.

6. Авдашева С., Шаститко А.Е. и др. Экономические основы антимонопольной политики: российская практика в контексте мирового опыта // Экономический журнал ВШЭ. 2007. №3. С. 381-422.

7. Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике. М., 2008. 616 с.

8. Редькина А.Ю. Использование предписаний в российском контроле экономической концентрации: модели дискретного выбора // Современная конкуренция. 2015. № 5. С. 5-24.

9. Aktas N., Roll R. Market Response to European Regulation of Business Combinations // The Journal of Financial and Quantitative Analysis. 2004. No. 39(4). P. 731-757.

10. Avalos M., Hoyos R. An Empirical Analysis of Mexican Merger Policy // Review of Industrial Orgaisation. 2008. No. 32(2). P. 113-130.

11. Baker J., Rubinfeld D. Empirical methods in Antitrust Litigation // American Law and Economic Review. 1999. No. 1(2). P. 386-435.

12. Bavasso A., Lindsay A. Causation in EC Merger Control // Journal of Competition Law and Economics. 2007. No. 3(2). P. 181-202.

13. Bergman M. et al. An Econometric Analysis of the European Commission's Merger Decisions // International Journal of Industrial Organization. 2003. No. 23(9). P.717-737.

14. Bougette P., Turolla S. Market structures, political surroundings, and merger remedies: an empirical investigation of the EC's decisions // European Journal of Law and Economics. 2008. No. 25(2). P. 125-150.

15. Dargaud E. Horizontal mergers, efficiency gains and remedies // European Journal of Law and Economics. 2013. No. 36 (2). P.349-372.

16. Dougherty C. Introduction to econometrics. 2006. 573 p.

17. Duso T., Gugler K. Is the event study methodology useful for merger analysis? A comparison of stock market and accounting data // International Review of Law and Economics. 2010. No. 30(2). P.186-192

18. Epstein R., Rubinfeld D. Understanding UPP // Journal of Theoretical Economics. 2010. No. 10(1). P. 1-10.

19. Grimbeek S., Koch S. The Consistency of Merger Decisions at the South African Competition Commission // South African Journal of Economics. 2013. No. 286(1). P. 2-33.

20. Hausman J., Leonard G. Using merger simulation models: Tessting the underlying assumptions // International Journal of Industrial Organisation. 2005. No. 23(9). P.693-698.

21. Jimenez J., Perdiguero J. Mergers and difference-in-difference estimator: Why firms do not increase prices? // European Journal of Law and Economics. 2014. No. 45(2). P.285-311.

22. Khemani R., Shapiro D. An Empirical Analysis of Canadian Merger Policy // The Journal of Industrial Economics. 1993. No. 41(2). P. 161-177.

23. Kim E., Singal V. Mergers and Market Power: Evidence from the Airline Industry // American Economic Review. 1993. No. 83(3). P. 549-569.

24. Kwoka J., Moss D. Behavioral merger remedies: Evaluations and implications for antitrust enforcement // The antitrust bulletin. 2012. No. 57(4). P. 980-1011.

25. Long W. et al. The Economic Determinants of Antitrust Activity // The Journal of Law & Economics. 1973. No. 16(2). P. 351-364

26. McFadden D. Conditional logit analysis of qualitative choice behavior // Frontiers in Econometrics. Academic Press: New York. 1973. P. 105-142.

27. Moran M. «Determinants of merger review decisions: an assessment of the Brazilian antitrust authority's capabilities and the influential role of antitrust commissioners», 2015, 174 p.

28. Motto M. Competition Policy. Theory and Practice. 2004. 616 p.

29. Motto M. et al. Merger remedies in the European Union: An Overview // International Journal of industrial organization. 2002. No. 23(9-10) P. 777-801.

30. Pickford M., Yang G. The Merger Clearance Decision Process in New Zealand: Application of a New Two-Stage Probit Model // Review of Industrial Organisation. 2014. No. 44(3). P. 299-325

31. Polemis M. Impact evaluation of merger decisions: lessons from the Greek experience // European Competition Journal. 2016. No. 12(2-3). P.341-360.

32. Qiu M., Balbinotti S. Merger Announcement Effect and the Amendment of Insider Trader Law in Brazil // Journal of Modern Accounting and Auditing. 2016. No. 12(5). P. 284-293.

33. Salinger M. Vertical Mergers and Market Foreclosure // The Quarterly Journal of Economics. 1988. No. 103(2). P. 345-356.

34. Sokol D. Merger control under China's anti-monopoly law // The Journal of Law & Business. 2013. No.10(1). P.1-36.

35. Vasconcelos H. Efficiency gains and structural remedies in merger control // The Journal of Industrial Economics. 2010. No. 58(4). P. 742-766.

36. Wooldridge J. Introductury econometrics. A modern approach.Fifth Edition. 2012. 910 p.

Аннотация

Целью данной работы является выявление факторов, влияющих на применение российским антимонопольным органом предписаний в решениях по сделкам экономической концентрации. Для достижения цели была собрана база данных за 2012-2017 гг., состоящая из 7607 решений Федеральной антимонопольной службы. Для выявления факторов были оценены мультиноминальные логит- пробит- и модели. По результатам оценивания, были подтверждены гипотезы о влиянии на применение предписаний рыночных долей фирм, горизонтального типа сделки и некоторых отраслевых переменных. Также было выявлено, что на условное одобрение оказывают влияние страновая принадежность фирм и нахождение в оффшорной зоне. Отличительной особенностью данной работы является сравнение факторов, влияющих на условное одобрение сделки и запрет на её проведение.

This paper aims to build and empirically evaluate a discrete choice model of merger remedies in Russian merger control. The database consists of 7607 merger decision accepted by Russian Federal Antitrust Service between 2012 and 2017. We analyze decisions to identify factors of mergering firms influencing on using remedies. We implement multinomial logit- and probit- techniques. We find that variables related to high market power, horizontal type of transaction, some industrial variables influence the probability of using remedies. Moreover, the influence of country affiliation and being in offshore were found. The important feature of this work is comparison between factors influencing on using remedies and prohibitions.

Приложение

Исследования, посвященные выявлению факторов, влияющих на решения антимонопольных органов, с помощью метода дискретного моделирования

Статья/авторы

Страна

Год

Период выборки

Количество наблюдений (решения по сделкам слияния)

Как была составлена выборка?

Выбранные факторы

Логика выбора спецификаций

Тип зависимой переменной

Тип независимых переменных

Модель

Исследовательский вопрос

«An Empirical Analysis of Canadian Merger Policy»; Khemani R., Shapiro D.

Канада

1993

1986-1989

75

Всего за данный период Комиссия выдала 98 решений. В выборку вошли все решения за этот период, за исключением решений, по которым отсутствовала необходимая информация, либо те, в которых существовала неопределенность в классификации объясняющей переменной

рыночные доли, барьеры входа, присутствие импортной конкуренции, конкуренты на рынке, доминирование фирмы покупателя

Спецификации были выбраны на основе анализа корреляционного анализа присутствия мультиколлинеарности и экономической теории. Первые две спецификации были составлены только из выводов корреляционного анализа. Последняя спецификации объединила в себе две категории зависимой переменной(структурн.предписания и случаи, когда дело передано Трибуналу)

зависимая переменная является категориальной и включает четыре категории: сделка одобрена и нет сомнений относительно безопасности для конкуренции, сделка должна быть расследована тк есть вероятность угрозы конкуренции, выдача предписаний, связанный с реструктуризацией фирм и challenge или случаи, когда дело было передано Трибуналу

Качественные/количественные

Упорядоченная пробит модель

Определить значимые факторы при принятии решений антимонопольным органом Канады при решении сделок слияния после принятия нового Закона о конкуренции

«An Econometric Analysis of the European

Commission's Merger Decisions»; Bergman M., Jacobsson M., Razo C.

Европа

2005

1990-2002

96

Всего за выбранный период Комиссия выдала 2100 решений по сделкам слияния. Для того чтобы увеличить эффективность статистического анализа была осуществлена ретроспективная техника для определения выборки, т.е выборка была сделана в зависимости от зависимой переменной. Так, были выбраны решения, содержащие отказы, решения о расследовании на 2-ой фазе, и решения принятые на 1 фазе.

рыночные доли компаний,коллективное доминирование на рынке, барьеры входа, мировой лидер, страновая принадлежность, личность комиссионера

Спецификации были выбраны по следующей логике: Комиссия на разных этапах расследования слияния обладает разным количеством информации. Т.е включать сразу все объясняющие переменные будет не совсем верно, поскольку Комиссия могла знать не всю информацию относительно выбранных факторов принимая решения на первой фазе либо на второй фазе.

Зависимая переменная тип решения - запрет на проведение слияния/одобрение по итогу 2ой фазы

Дамми-переменные

Логит-модель

Выявление факторов, влияющих на отказы в сделках слияния

«Market structures, political surroundings, and merger remedies: an empirical investigation of the EC's decisions»; Bougette P., Turolla S.

Европа

2008

1991-2005

229

За выбранный период Комиссия получила 2961 уведомление о намерении совершить сделку слияния. В выборку не вошло большинство решений, принятых по итогам 1-ой фазы расследования, т.к они не достпуны (только 15 таких решений вошло в выборку) поскольку такой тип решений составляет 83%, то выборка значительно сократилась. Также были исключены решения, по которым отсутствовала необходимая информация.

рыночные доли, барьеры входа, отраслевая принадлежность, страновая принадлежность, тип сделки слияния, личность комиссионера,выручка.

Для выбора переменных в спецификации был проведен нейронный анализ данных. Он позволяет выявить наиболее подходящие переменные(факторы).Используются карты Кохонена, которые уменьшают размерность данных, также они обрабатывают нелинейность и события, которые редко встречаются.

Тип одобрения сделки - безусловное одобрение сделки, условное одобрение с использованием структурных предписаний, условное одобрение с применением поведенческого предписания, применение двух типов средств коррекции одновременно

Качественные/количественные

Мультиноминальная логит-модель

Выявление факторов, влияющих на использование стурктурных и поведенческих предписаний в Европе

«An Empirical Analysis of Mexican Merger Policy»; Avalos M., Hoyos R.

Мексика

2008

1997-2001

239

Всего за данный период было выдано 350 решений по сделкам слияния. Выборка состоит из тех решений, по которым была найдена вся необходимая информация

барьеры входа; наличие заменителей; доля акционерного капитала у компаний,участвующих в слиянии; возможная эффективность в результате проведения слияния; индекс Херфиндаля-Хиршмана, индекс доминирования фирмы; страновая принадлежность; рыночная доля компаний.

Была выбрана всего одна спецификация, в которую вошли все факторы

Вероятность принятия Комиссией решения: одобрение сделки слияния, условное одобрение, запрет

Качественные/количественные

Упорядоченная логит-модель и мультиноминальная логит-модель

Выявление факторов, влияющих на решение по горизонтальным сделкам слияния антимонопольного органа в Мексике

«The consistency of merger decisions in a developing country: The South African Competition Comission»; Grimbeek R.

Южная Африка

2011

2002-2010 гг.

310

Всего за выбранный период времени Комиссия выдала 2368 решений. Было решено создать выборку, в которой соотношения количеств каждого типа решений буду пропорциональны. Но кол-во отказов за данный период оказалось очень мало, поэтому выборка получилась слишком маленькой. Поэтому решения об отказе и об условном одобрении были включены в одну категорию.

доли рынка компаний; уровень сложности сделки слияния; тип сделки слияния; барьеры входа; есть ли сговор на рынке; опасность слияниядля конкурентов

Всего было выбрано 2 спецификации. В первую спецификацию попали такие факторы, как доля рынка компаний, относится ли сдлека к типам "сложная" и "очень сложная", а также переменные, относящиеся к финансвому году, в котором было подано заявление о намернии совершить слияние. Оценка первой спецификации привела к выводу, что Комиссия является непоследовательной в принятии решений, и было принято решение оценить вторую спецификацию, в которую помимо факторов, включенных в 1-ую спецификацию вошли дополнительные факторы, отвечающие за то, насколько слияние может быть опасно для конкуренции

Все типы решения: условные и безусловные одобрении, запреты

Дамми-переменные

Линейно-вероятностная модель

Определение факторов, влияющих на тип решения Комиссии в Южной Африке по сделкам слияния, и определение насколько данные факторы соответствуют содержанию закона о конкуренции

«The Merger Clearance Decision Process in New Zealand: Application of a New Two-Stage Probit Model»; Yang Q.,Pickford M.

Новая Зеландия

2014

2001-2010

130

В данный период было выдано 162 решения. Были исключены решения по слияниям, которые не являются горизонтальными, также исключили решения, в которых отсутствовали данные о доли рынка

рыночные доли, мировой лидер, индекс Херфиндаля-Хиршмана, барьеры входа, доминирующее положение,сговор,личность комиссионера

Было построены двухшаговая и одношаговая пробит модели. Было выбрано три спецификации для двухшаговых моделей, основная логика - решение Комиссия принимает последовательно и обладает разным объемом информации на разных этапах расследования. Три спецификации - это три набора комбинаций факторов долей рынка и других структурных косвенных факторов. Одношаговая модель учитывала все объясняющие переменные.

Тип решения

Качественные/количественные

Одношаговая и двухшаговая пробит-модели

Выявление факторов, влияющих на процесс принятие решений по сделкам слияния антимонопольным органов в Новой Зеландии

«Determinants of merger review decisions: an assessment of the Brasilian antitrust authority's capabilities and the influential role of antitrust comissioners»; Moran M и соавторы

Бразилия

2015

2000-2013

5091

В выборку вошли все решения, принятые за данный период времени. Но были исключены решения, по которым фирмы не предоставили требуемые документы в необходимый срок, также не рассматривались сделки, когда фирмы забирали заявления до принятия Комиссией решения

длительность анализа сделки слияния; тип сделки; отрасль; страновая принадлежность; а также характеристики комиссионеров: опыт работы, образование, возраст. Ежегодный бюджет бразильской Комиссии, динамика применения антимонопольного законодательства, знания фирм в сфере антимонопольного контроля

были оценены спецификации, в которые были включеные факторы, которые согласно закону должны быть проверены антимонопольным органом при расследовании слияния; а также спецификации, которые включали факторы, относящиеся к характеристикам личности комиссионера, ведущего расследования слияния и основные факторы, которые были выбраны по итогу мультикореляционного анализа и анализа VIF

Тип решения по сделке слияния

Качественные/количественные

Порядковая пробит- модель

Выявление факторов, связанных с личностью комиссионера, которые оказывают влияние на тип решения антимонопольного органа Бразилии по сделкам слияния

«Использование предписаний в российском контроле экономической концентрации: модели дискретного выбора»; А.Редькина

Россия

2015

2010-2012

500

Выборка сформирована случайным образом

Рыночные доли фирм; барьеры входа; размер компаний; выручка; величина активов; страновая принадлежность; отраслевая принадлежность.

Были выбраны три линейные спецификации моделей, для каждой из которых построены логит и пробит модели. Выбор спецификации основан на предварительном анализе данных, выявлении мультиколлинеарности.

Зависимая переменная бинарная и представляет тип решения: 1 - использование предписание, 0 - безусловное одобрение.

Качественные/количественные

Бинарные логит и пробит модели

Определение факторов, которые определяют назначение использования средств коррекции при проведении контроля сделок слияния.

Таблица 1 Описание переменных

Обозначение переменной

Описание

Decision

Тип решения ФАС =1, если предписание, =0, если одобрение

Buyer_sh1

Рыночная доли покупателя =1 если доля в диапазоне 0-35%, =0 - иначе

Buyer_sh2

Рыночная доли покупателя =1 если доля в диапазоне 35-65%, =0 - иначе

Buyer_sh3

Рыночная доли покупателя =1 если доля в диапазоне 65-100%, =0 - иначе

Seller_sh1

Рыночная доли продавца =1 если доля в диапазоне 0-35%, =0 - иначе

Seller_sh2

Рыночная доли продавца =1 если доля в диапазоне 35-65%, =0 - иначе

Seller_sh3

Рыночная доли продавца =1 если доля в диапазоне 65-100%, =0 - иначе

typeh

Тип сделки слияния =1, если горизонтальный, =0 иначе

Fbuyer

Страновая принадлежность покупателя =1, если фирма иностранная, =0 иначе

Fseller

Страновая принадлежность продавца =1, если фирма иностранная, =0 иначе

Offbuyer

Покупатель находится в оффшорной зоне=1, =0 иначе

Offseller

Продавец находится в оффшорной зоне=1, =0 иначе

Hconcentr1

=1 уровень концентрации отрасли, где действует покупатель высокий, =0 иначе

Нconcentr2

=1 уровень концентрации отрасли, где действует продавец высокий, =0 иначе

Lconcentr1

=1 уровень концентрации отрасли, где действует покупатель низкий, =0 иначе

Lconcentr2

=1 уровень концентрации отрасли, где действует продавец низкий, =0 иначе

Mconcentr1

=1 уровень концентрации отрасли, где действует покупатель умеренный, =0 иначе

Mconcentr2

=1 уровень концентрации отрасли, где действует продавец умеренный, =0 иначе

SA1

=1 покупатель ведет деятельность в отрасли сельского хозяйства, охоты =0 иначе

SA2

=1 продавец ведет деятельность в отрасли сельского хозяйства, охоты =0 иначе

SB1

 ...

Страница:


Подобные документы

  • Оценка эффективности сделок слияния и поглощения в нефтяной отрасли

    Методы оценки эффективности сделок. Событийный анализ как метод оценки эффективности сделок слияния и поглощения. Анализ финансовой отчетности как метод оценки эффективности сделок слияния и поглощения. Метод анализа экономической прибыли тренда.

    дипломная работа [841,8 K], добавлен 03.07.2017

  • Эффективность транснациональных и национальных сделок

    Тенденции на рынке корпоративного контроля. Мотивы заключения транснациональных и национальных M&A сделок. Эффективность сделок слияния и поглощения, детерминанты эффективности сделок на развивающихся рынках капитала. Формирование и описание выборки.

    дипломная работа [563,6 K], добавлен 13.10.2016

  • Основные характеристики инновационной продукции

    Понятие инновационной продукции и особенности ее закупки. Оценка влияния государственных финансовых инструментов на инновационную активность предприятий. Особенности реализации на рынке инновационной продукции. Рост значимости инноваций в экономике РФ.

    реферат [59,3 K], добавлен 13.01.2017

  • Реорганизация компаний на российском рынке путем слияния и поглощения: теоретические основы, особенности и использование

    Мотивационные теории и механизм реорганизации компаний. Правовое обеспечение процесса. Количественные характеристики рынка слияния и поглощения в России, тенденции его развития. Использованиt инструментов фондового рынка в корпоративных конфликтах.

    курсовая работа [898,6 K], добавлен 31.05.2015

  • Теоретическая основа сделок слияний и поглощений

    Сделка слияния как объединение двух или более экономических субъектов, в результате чего образуется новая экономическая единица, рассмотрение основных мотивов проведения. Знакомство с трактовкой российской и зарубежной теорий сделки слияния и поглощения.

    реферат [29,9 K], добавлен 04.09.2016

  • Анализ эффективности сделок слияния и поглощения

    Исследование влияния сделок слияний и поглощений на операционные результаты американских компаний-поглотителей на основе событийного анализа и изучения их бухгалтерской отчетности. Причины негативной реакции рынка на объявления компаний о сделках M&A.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 01.09.2016

  • Анализ эффективности сделок на вторичном рынке жилья на примере ООО "Агентства недвижимости Бизнес и Право"

    Рынок жилой недвижимости как совокупность отдельных сегментов потребителей жилой недвижимости. Общая характеристика ООО "Агентства недвижимости Бизнес и Право": знакомство с видами деятельности, особенности проведения сделок на вторичном рынке жилья.

    дипломная работа [1,7 M], добавлен 19.11.2015

  • Экономический анализ

    Количество продукции, изготовленной на оборудовании за единицу времени. Количество бракованных изделий в партии. Средний процент брака на предприятии. Выполнение плана предприятия по выпуску валовой продукции. Факторная модель для проведения анализа.

    контрольная работа [55,3 K], добавлен 30.08.2010

  • Повышение качества продукции – основа экономической эффективности

    Проблема повышения качества продукции заводов стройиндустрии. Организация службы контроля качества и управление качеством на предприятии. Исследование влияния повышения качества продукции на годовой эффект предприятия на примере строительной организации.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 10.11.2010

  • Направления деятельности предприятия ОАО "Горизонт" в 2009 г. Прогнозирование производства продукции и производственных площадей

    Прогнозирование производства продукции и производственных площадей. Конкуренция на рынке телевизоров малых и средних диагоналей. Использование при производстве автоматизированной системы диагностики, регулировки и настройки. Высококачественные телевизоры.

    реферат [29,0 K], добавлен 13.02.2009

  • Монополистическая конкуренция в современной экономике

    Экономическая сущность и характерные особенности рынка монополистической конкуренции. Формирование цены и объема производства на рынке монополистической конкуренции. Процессы дифференциации продукта, количество продавцов на рынке, вход в отрасль.

    курсовая работа [87,3 K], добавлен 18.08.2013

  • Розничные цены на потребительском рынке

    Общая характеристика рынка потребительских товаров и услуг, принципы разграничения оптового и розничного товарооборота. Понятие розничной цены, ее социально-экономическая природа. Особенности государственного регулирования цен на рынке транспортных услуг.

    контрольная работа [20,0 K], добавлен 13.12.2010

  • Цена и механизмы ценообразования

    Определение понятия, классификация и функции цены. Различие цен по назначению продукции, цены на конечный результат. Либерализация цен и ее проявление в России. Особенности ценообразования на мировом рынке. Процесс и особенности механизма ценообразования.

    курсовая работа [233,2 K], добавлен 13.04.2014

  • Планирование и прогнозирование валового выпуска продукции

    Решение с помощью метода скользящей средней, метода наименьших квадратов и экспоненциального сглаживания. Линейная зависимость валового выпуска продукции в стране от численности занятых. Определение величины интервала скольжения и временного ряда.

    контрольная работа [79,2 K], добавлен 01.02.2011

  • Цены и производство на монополистическом рынке

    Раскрытие экономической сущности монополии как системы исключительных прав производства, торговли и иной экономической деятельности. Порядок установления цены и объемов производства в условиях чистой монополии. Общие показатели монополистической власти.

    контрольная работа [30,5 K], добавлен 06.08.2014

  • Теория синтетической цены А. Маршала

    Рост концентрации и монополизации капиталистического производства. Теория кембриджской школы. Становление неоклассического направления в экономической теории. Проблемы цены и спроса, процессы ценообразования. Цена как важнейший элемент рыночной экономики.

    реферат [19,9 K], добавлен 01.11.2012

  • Слияния и поглощения на отраслевых рынках

    Возможности альтернативного использования внутренних ресурсов фирм. Структура сделок приобретения. Виды слияний с точки зрения рынков, к которым принадлежат компании. Ожидаемые результаты от слияния, его основные мотивы. Виды и значение поглощения.

    презентация [1,2 M], добавлен 14.11.2013

  • Выявление и оценка факторов стоимости в сделках слияния и поглощения, где компанией-покупателем является фонд прямых инвестиций

    Фонды прямых инвестиций (ФПИ): понятие и их особенности. Критерии отбора компаний-объектов для инвестирования. Разновидность выходов ФПИ из портфельных компаний. Обзор российского рынка сделок слияния и поглощения. Факторы, влияющие на доходность ФПИ.

    дипломная работа [1,3 M], добавлен 28.09.2017

  • Анализ влияния факторов на прибыль от продаж

    Расчет абсолютного отклонения. Особенности расчета влияния фактора "Выручка от продажи" и "Количество проданной продукции (товаров)". Влияния факторов на чистую прибыль отчетного периода. Расчет коэффициента соотношения доходов и расходов организации.

    реферат [149,1 K], добавлен 10.06.2010

  • Совершенствование организации производства, повышение экономической эффективности компании ОАО "ЮНИМИЛК"

    Анализ компании ОАО "ЮНИМИЛК": характеристика предприятия, организация производства; повышение экономической эффективности и прогнозирование результатов финансово-хозяйственной деятельности. Бизнес-план по внедрению новой продукции – творожка "Яначка".

    курсовая работа [104,8 K], добавлен 24.10.2014

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены