Исследование влияния различных факторов на эффективность сделок слияния и поглощения на развивающихся рынках

xy

x^2

x^3

x^4

0,069000

0,120325

0,159059

0,008302

0,004761

0,000329

0,000023

0,035000

0,503837

0,050993

0,017634

0,001225

0,000043

0,000002

0,064000

-0,296770

0,181642

0,143142

-0,018993

0,004096

0,000262

0,000017

0,101000

0,399175

0,261200

0,040317

0,010201

0,001030

0,000104

0,269000

0,726568

0,614394

0,047260

0,020283

0,001664

0,000145

По данным расчетов получаем систему уравнений:

0,269а₁+2в = 0,724904

0,020283а₁ + 0,269в = 0,047115

Решением системы уравнений получаем искомые параметры:

а₁ = 3,17

в = -0,06

Таким образом, для всего исследуемого периода может быть получена

регрессионная модель неустойчивого развития:

у = х³ + 3,17х - 0,06

Рассчитаем коэффициент детерминации для модели:

d= 1 - 0,725569 / 0,78864 = 0,0802 = 8,02%

Результаты оценки значимости рыночных мультипликаторов при исследовании синергии, полученной в результате сделки, проведенной ПАО «Мегафон»

Таблица 6. Исходные данные ПАО «Мегафон»

Год	рентаб EBITDA, x1	чистая рентаб, x2	P/E, x3	P/S, x4	P/BV, x5	EV/EBITDA, x6	долг/EBITDA, x7	Prob1	Prob2	Prob3	Prob4
2015	0,422	0,124	13,5	1,68	9,32	5,35	1,37	0,9663	0,7004	0,8678	0,8226
2016	0,383	0,081	14,1	1,14	11,1	4,59	1,63
2017	0,326	0,012	69,9	0,85	9,99	4,48	1,87
2018	0,37	0,105	11,5	1,21	9,89	5,63	2,37

Таблица 7. Данные для расчета коэффициентов модели катастрофы для компании ПАО «Мегафон»

x	y	Уср	Урасч	xy	x^2	x^3	x^4
0,422000	0,021413		0,134231	0,009036	0,178084	0,075151	0,031714
0,383000	0,035988		-0,062548	0,013783	0,146689	0,056182	0,021518
0,326000	0,086739	0,103932	0,034646	0,028277	0,106276	0,034646	0,011295
0,370000	0,271587		0,050653	0,100487	0,136900	0,050653	0,018742
1,501000	0,415727		0,156982	0,624006	2,253001	3,381755	5,076014

По данным расчетов получаем систему уравнений:

1,501а₁+2в = -0,41307

2,253001а₁ + 1,501в = -0,15793

Решением системы уравнений получаем искомые параметры:

а₁ = 0,14

в = -0,31

Регрессионная модель неустойчивого развития:

у = х³ + 0,14х - 0,31

Коэффициент детерминации для модели:

d= 1 - 0,073963 / 0,083037 = 0,1092 = 10,92%

Таблица 8. Исходные данные ПАО «Уралкалий»

Год	рентаб EBITDA, x1	чистая рентаб, x2	P/E, x3	P/S, x4	P/BV, x5	EV/EBITDA, x6	долг/EBITDA, x7	Prob1	Prob2	Prob3	Prob4
2015	0,617	0,054	51,2	2,75	4,21	7,81	3,36	0,1776	0,9006	0,2001	0,248
2016	0,518	0,0626	5,11	3,2	3,12	10,4	4,26
2017	0,485	0,316	6,78	2,14	3,57	7,16	2,74
2018	0,532	0,051	-29,2	1,5	1,51	5,43	2,62

Таблица 9. Данные для расчета коэффициентов модели катастрофы для ПАО «Уралкалий»

x	y	Уср	Урасч	xy	x^2	x^3	x^4	(У-Уср)2	(Урасч-У)2 уст
0,054000	1,843663		2,405837	0,099558	0,002916	0,000157	0,000009	3,399092	0,316040
0,062600	1,072930		-0,034811	0,067165	0,003919	0,000245	0,000015	1,151180	1,227090
0,316000	0,701291	1,118207	0,031554	0,221608	0,099856	0,031554	0,009971	0,491809	0,448547
0,051000	0,854945		0,000133	0,043602	0,002601	0,000133	0,000007	0,730930	0,730704
0,483600	4,472829		2,402714	0,431933	0,109292	0,032090	0,010002	5,773011	2,722381

По данным расчетов получаем систему уравнений:

0,4836а₁+2в = 1,430127

0,109292а₁ + 0,4836в = -0,0739

Решением системы уравнений получаем искомые параметры:

а₁ = 54,92

в = -0,56

Регрессионная модель неустойчивого развития:

у = х³ + 54,92х - 0,56

Коэффициент детерминации для модели:

d= 1 - 2,722381/ 5,773011= 0,5284 = 52,84%

Таблица 10. Исходные данные ПАО «Транснефть»

Год	рентаб EBITDA, x1	чистая рентаб, x2	P/E, x3	P/S, x4	P/BV, x5	EV/EBITDA, x6	долг/EBITDA, x7	Prob1	Prob2	Prob3	Prob4
2015	0,451	0,176	9,61	1,69	0,93	5,84	2,1	0,88	0,3955	0,0899	0,2794
2016	0,478	0,274	6,04	1,66	0,82	5,02	1,55
2017	0,462	0,217	6,66	1,44	0,69	4,63	1,5
2018	0,442	0,23	5,36	1,23	0,65	4,1	1,32

Таблица 11. Данные для расчета коэффициентов модели катастрофы для ПАО «Транснефть»

x	y	Уср	Урасч	xy	x^2	x^3	x^4	(У-Уср)2	(Урасч-У)2 уст
0,176000	0,368626		0,041132	0,064878	0,030976	0,005452	0,000960	0,135885	0,107253
0,274000	0,076520		0,009611	0,020967	0,075076	0,020571	0,005636	0,005855	0,004477
0,217000	-0,054904	0,090791	0,010218	-0,011914	0,047089	0,010218	0,002217	0,003014	0,004241
0,230000	-0,027079		0,012167	-0,006228	0,052900	0,012167	0,002798	0,000733	0,001540
0,897000	0,363163		0,073128	0,067702	0,206041	0,048408	0,011612	0,145488	0,117511

По данным расчетов получаем систему уравнений:

0,897а₁+2в = 0,31475

0,206041а₁ + 0,897в = 0,05609

Решением системы уравнений получаем искомые параметры:

а₁ = 0,43

в = -0,04

Регрессионная модель неустойчивого развития:

у = х³ + 0,43х - 0,04

Коэффициент детерминации для модели:

d= 1 - 0,117511 / 0,145488 = 0,1923 = 19,23%

Таблица 12. Исходные данные ПАО «Сбербанк»

Год	рентаб EBITDA, x1	чистая рентаб, x2	P/E, x3	P/S, x4	P/BV, x5	EV/EBITDA, x6	долг/EBITDA, x7	Prob1	Prob2	Prob3	Prob4
2015	0,451	0,156	10,2	1,392	0,95	4,062	1	0,3994	0,1779	0,2796	0,0442
2016	0,478	0,319	7,14	1,381	0,42	3,877	0,834
2017	0,462	0,393	6,74	1,37	0,47	3,692	0,668
2018	0,442	0,43	6,28	1,359	0,35	3,507	0,502

Таблица 13. Данные для расчета коэффициентов модели катастрофы для ПАО «Сбербанк»

x	y	Уср	Урасч	xy	x^2	x^3	x^4	(У-Уср)2	(Урасч-У)2 уст
0,950000	-0,891987		-0,759125	-0,847388	0,902500	0,857375	0,814506	0,795641	0,017652
0,420000	-0,562195		-0,018312	-0,236122	0,176400	0,074088	0,031117	0,316063	0,295808
0,470000	0,298170	-0,324909	0,103823	0,140140	0,220900	0,103823	0,048797	0,088905	0,037771
0,350000	-0,143625		0,042875	-0,050269	0,122500	0,042875	0,015006	0,020628	0,034782
2,190000	-1,299637		-0,630739	-0,993639	1,422300	1,078161	0,909426	1,221238	0,386014

По данным расчетов получаем систему уравнений:

2,19а₁+2в = -8,05162

1,423 а₁ + 2,19в = -1,903065

Решением системы уравнений получаем искомые параметры:

а₁ = 2,34

в = -0,68

Регрессионная модель неустойчивого развития:

у = х³ + 2,34х - 0,68

Коэффициент детерминации для модели:

d= 1 - 0,386014/ 1,221238= 0,6839 = 68,39%



Таблица 14. Исходные данные ПАО «Полиметалл»

Год	рентаб EBITDA, x1	чистая рентаб, x2	P/E, x3	P/S, x4	P/BV, x5	EV/EBITDA, x6	долг/EBITDA, x7	Prob1	Prob2	Prob3	Prob4
2015	0,457	0,153	11,9	2,75	5,56	7,45333333	1,97	0,1108	0,6276	0,4239	0,5885
2016	0,479	0,241	10,7	2,59	4,7	6,98	1,58
2017	0,41	0,207	13,9	2,87	4,1	10,8	3,76
2018	0,414	0,237	10,5	2,49	3,11	8,18	2,16

Таблица 15. Данные для расчета коэффициентов модели катастрофы для ПАО «Полиметалл»

x	y	Уср	Урасч	xy	x^2	x^3	x^4	(У-Уср)2	(Урасч-У)2 уст
0,153000	0,204893		0,147292	0,031349	0,023409	0,003582	0,000548	0,041981	0,003318
0,241000	0,280326		0,009178	0,067559	0,058081	0,013998	0,003373	0,078583	0,073522
0,207000	0,176351	0,213388	0,008870	0,036505	0,042849	0,008870	0,001836	0,031100	0,028050
0,237000	0,191981		0,013312	0,045499	0,056169	0,013312	0,003155	0,036857	0,031923
0,838000	0,853551		0,178651	0,180911	0,180508	0,039761	0,008912	0,188520	0,136812

По данным расчетов получаем систему уравнений:

0,838а₁+2в = 0,844638

0,180508а₁ + 0,838в = 0,1719989

Решением системы уравнений получаем искомые параметры:

а₁ = 1,07

в = -0,02

Регрессионная модель неустойчивого развития:

у = х³ + 1,07х - 0,02

Коэффициент детерминации для модели:

d= 1 - 0,136812/ 0,18852= 0,2742 = 27,42%

Таблица 16. Исходные данные ПАО «Трансконтейнер»

Год	рентаб EBITDA, x1	чистая рентаб, x2	P/E, x3	P/S, x4	P/BV, x5	EV/EBITDA, x6	долг/EBITDA, x7	Prob1	Prob2	Prob3	Prob4
2015	0,321	0,139	10,5	1,46	0,83	5,11	0,56	0,2738	0,0163	0,1678	0,2362
2016	0,138	0,063	15,5	0,98	0,47	7,57	0,49
2017	0,175	0,1	9,63	0,96	0,57	5,68	0,2
2018	0,188	0,124	9,48	1,17	0,97	6,34	0,12

Таблица 17. Данные для расчета коэффициентов модели катастрофы для ПАО «Трансконтейнер»

x	y	Уср	Урасч	xy	x^2	x^3	x^4	(У-Уср)2	(Урасч-У)2 уст
0,830000	0,436084		0,162187	0,361950	0,688900	0,571787	0,474583	0,190169	0,075020
0,470000	0,618053		-0,041877	0,290485	0,220900	0,103823	0,048797	0,381989	0,435508
0,570000	0,282976	0,437650	0,185193	0,161296	0,324900	0,185193	0,105560	0,080075	0,009561
0,970000	0,413489		0,912673	0,401085	0,940900	0,912673	0,885293	0,170973	0,249184
2,840000	1,750602		1,218176	1,214815	2,175600	1,773476	1,514233	0,823207	0,769273

По данным расчетов получаем систему уравнений:

2,84а₁+2в = -0,957404

2,1756а₁ + 2,84в = -1,138755

Решением системы уравнений получаем искомые параметры:

а₁ = 0,12

в = -0,31

Регрессионная модель неустойчивого развития:

у = х³ + 0,12х - 0,31

Коэффициент детерминации для модели:

d= 1 - 0,769273/ 0,823207= 0,0655 = 6,55%

Таблица 18. Исходные данные ПАО «Норникель»

Год	рентаб EBITDA, x1	чистая рентаб, x2	P/E, x3	P/S, x4	P/BV, x5	EV/EBITDA, x6	долг/EBITDA, x7	Prob1	Prob2	Prob3	Prob4
2015	0,489	0,289	9,91	2,86	9,07	6,89	1,04	0,8656	0,3265	0,3811	0,3633
2016	0,469	0,272	10,7	2,92	7,08	7,3	1,07
2017	0,44	0,238	13,4	3,2	7,14	9,26	2
2018	0,534	0,26	11,9	3,09	10,6	7,05	1,26

Таблица 19. Данные для расчета коэффициентов модели катастрофы для ПАО «Норникель»

x	y	Уср	Урасч	xy	x^2	x^3	x^4	(У-Уср)2	(Урасч-У)2 уст
0,489000	0,021382		-0,202530	0,010456	0,239121	0,116930	0,057179	0,000457	0,050136
0,469000	0,012145		-0,243898	0,005696	0,219961	0,103162	0,048383	0,000148	0,065558
0,440000	0,864540	0,275033	0,085184	0,380397	0,193600	0,085184	0,037481	0,747429	0,607395
0,534000	0,202067		0,152273	0,107904	0,285156	0,152273	0,081314	0,040831	0,002479
1,932000	1,100133		-0,208971	0,504453	0,937838	0,457549	0,224357	0,788864	0,725569

По данным расчетов получаем систему уравнений:

1,932а₁+2в = 0,176239

0,937838а₁ + 1,932в = -0,625971

Решением системы уравнений получаем искомые параметры:

а₁ = 0,86

в = -0,74

Регрессионная модель неустойчивого развития:

у = х³ + 0,86х - 0,74

Коэффициент детерминации для модели:

d= 1 - 0,725569 / 0,788864= 0,0802 = 8,02%

Таблица 20. Исходные данные ПАО «Алроса»

Год	рентаб EBITDA, x1	чистая рентаб, x2	P/E, x3	P/S, x4	P/BV, x5	EV/EBITDA, x6	долг/EBITDA, x7	Prob1	Prob2	Prob3	Prob4
2015	0,528	0,143	12,8	1,84	2,74	5,19	0,71	0,1511	0,1234	0,2749	0,1254
2016	0,556	0,421	5,35	2,25	2,79	4,68	0,63
2017	0,461	0,285	7,03	2,01	2,08	5,03	0,68
2018	0,521	0,302	7,79	2,35	2,86	5,01	0,51



Таблица 21. Данные для расчета коэффициентов модели катастрофы для компании ПАО «Алроса»

x	y	Уср	Урасч	xy	x^2	x^3	x^4	(У-Уср)2	(Урасч-У)2 уст
0,710000	0,296606		0,131711	0,210590	0,504100	0,357911	0,254117	0,087975	0,027190
0,630000	0,585051		0,352800	0,368582	0,396900	0,250047	0,157530	0,342285	0,053941
0,680000	0,233508	0,352191	0,462400	0,158785	0,462400	0,314432	0,213814	0,054526	0,052392
0,510000	0,293598		0,260100	0,149735	0,260100	0,132651	0,067652	0,086200	0,001122
2,530000	1,408762		1,207011	0,887692	1,623500	1,055041	0,693112	0,570985	0,134645

По данным расчетов получаем систему уравнений:

2,53а₁+2в = -0,7065059

1,6235а₁ + 2,53в = -0,54417

Решением системы уравнений получаем искомые параметры:

а₁ = -0,22

в = -0,07

Регрессионная модель неустойчивого развития:

у = х³ - 0,22х - 0,07

Коэффициент детерминации для модели:

d= 1 - 0,134645 / 0,570985= 0,7641 = 76,41%

Таблица 22. Исходные данные ПАО «Русгидро»

Год	рентаб EBITDA, x1	чистая рентаб, x2	P/E, x3	P/S, x4	P/BV, x5	EV/EBITDA, x6	долг/EBITDA, x7	Prob1	Prob2	Prob3	Prob4	Prob5
2015	0,203	0,131	5,54	0,73	0,43	5,61	2,04	0,1744	0,2537	0,1374	0,5636	0,3814
2016	0,268	0,177	5,41	0,96	0,55	4,88	1,32
2017	0,299	0,18	4,96	0,89	0,45	4,14	1,15
2018	0,306	0,197	3,27	0,64	0,4	3,6	1,49

Таблица 23. Данные для расчета коэффициентов модели катастрофы для ПАО «Русгидро»

x	y	Уср	Урасч	xy	x^2	x^3	x^4	(У-Уср)2	(Урасч-У)2 уст
0,430000	-0,213815		-0,265093	-0,091940	0,184900	0,079507	0,034188	0,045717	0,002629
0,550000	0,121453		-0,071500	0,066799	0,302500	0,166375	0,091506	0,014751	0,037231
0,450000	0,096454	0,051540	0,202500	0,043404	0,202500	0,091125	0,041006	0,009303	0,011246
0,400000	0,202067		0,160000	0,080827	0,160000	0,064000	0,025600	0,040831	0,001770
1,830000	0,206159		0,025907	0,099090	0,849900	0,401007	0,192301	0,110602	0,052876

По данным расчетов получаем систему уравнений:

1,83а₁+2в = -0,314916

0,8499а₁ + 1,83в = -0,763504

Решением системы уравнений получаем искомые параметры:

а₁ = 0,58

в = -0,68

Регрессионная модель неустойчивого развития:

у = х³ + 0,58х - 0,68

Коэффициент детерминации для модели:

d= 1 - 0,052876 / 0,110602= 0,5219 = 52,19%

Таким образом, была оценена эффективность произведенной сделки на основе прослеживания дальнейшей динамики изменения рыночных мультипликаторов компании-приобретателя и получение моделей катастроф, определяющих эффективность, либо неэффективность проведенной сделки с помощью коэффициента детерминации.

В Таблице 24 представлена интерпретация вышеописанных результатов, а также сравнение полученной характеристики с расчетным значением накопленной избыточной доходности в сделке.

Основным критерием оценки истинности полученного результата выступает значение накопленной избыточной доходности в оцениваемой сделке. Таким образом, результат считается достоверным, если знак показателя CARему соответствует (+ эффективность; - неэффективность).

Таблица 24. Интерпретация результатов и сравнение с традиционным подходом к оценке эффективности сделок

Компания-приобретатель	Коэффициент детерминации для модели катастрофы	Характеристика	CAR
ПАО «Роснефть»	8,02%	Сделка эффективна	40,1%
ПАО «Мегафон»	10,92%	Сделка эффективна	44,6%
ПАО «Уралкалий»	52,84%	Сделка неэффективна	-20,8%
ПАО «Транснефть»	19,23%	Сделка эффективна	-18,6%
ПАО «Сбербанк»	68,39%	Сделка неэффективна	180%*
ПАО «Полиметалл»	27,42%	Сделка эффективна	66,2%
ПАО «Трансконтейнер»	6,55%	Сделка эффективна	24,3%
ПАО «Норникель»	8,02%	Сделка эффективна	34,6%
ПАО «Алроса»	76,41%	Сделка неэффективна	5,9%
ПАО «Русгидро»	52,19%	Сделка неэффективна	7,11%

*Сделка с участием ПАО «Сбербанк», имеющая сверхвысокую доходность не может рассматриваться, как эффективная, поскольку компания выкупила свое же дочернее подразделение. Синергии не присутствует, что и было определено моделью простейшей каспоидной катастрофы. Данная сделка была включена для проверки достоверности оценки эффективности сделки на независимом уровне.

Как видно из таблицы, в большей части случаев полученный результат находит отображение в значении CAR, что позволяет сделать вывод, что инструментарий теории катастроф может применяться в различных экономических сферах, в том числе в оценке эффективности сделок слияния и поглощения.

Таким образом, Гипотеза 6 о предположении возможности оценки эффективности сделки слияния и поглощения на основе модели простейшей катастрофы может считаться подтвержденной. Это означает, что концепция данной теории может быть применена в рамках оценки эффективности сделок слияния и поглощения и показывать достоверный результат.



Заключение

В целях проведения комплексной и всесторонней оценки эффективности сделок слияния и поглощения, в первой главе диссертации были рассмотрены основные мотивы проведения сделок компаниями, относящимся к развивающимся рынкам. Была также рассмотрена история развития рынка M&A в России и остальных странах БРИКС, поскольку именно эта группа стран имеет большой экономический потенциал. Для получения представления о возможности дальнейшего прогресса данной концепции были рассмотрены ключевые драйверы, способствующие росту числа и объемов сделок, проводимых на рынке БРИКС. Основным результатом представленного в магистерской диссертации исследования была оценка и исследование значимости широкого спектра факторов, которые влияют на эффективность сделок слияния и поглощения, проведённых на развивающемся рынке БРИКС в период с 2015 по 2018 год. Для реализации поставленных в диссертации задач были рассмотрены исследования, посвященные методикам оценки эффективности сделок на основе различных статистических и эконометрических моделей. Основываясь на данных исследованиях, была составлена выборка, включающая в себя 107 сделок, две модели: математическая и эконометрическая, а также сформулированы гипотезы, позволяющие ответить на главный вопрос, поставленный в диссертации: какие факторы оказывают наибольшее влияние на эффективность сделок слияния и поглощения, активно проводимых на развивающихся рынках в последние десять лет?

В работе также представлена сравнительная оценка точности предлагаемых моделей, в результате чего были получены интересные результаты на основе которых можно сделать вывод, что простейшая концепция модели катастрофы способна оценить эффективность сделки предположительно даже более точно, чем классическая модель множественной регрессии, где в качестве зависимой переменной выступает накопленная избыточная доходность (CAR). Такой вывод был сделан на основании сравнения главного критерия эффективности сделок при проведении классического анализа, а именно, знак показателя CAR и критерия, получаемого на основании модели простейшей каспоидной катастрофы, а именно, коэффициент детерминации, рассчитанный по формуле, также предлагаемой концепцией теории катастроф. Это позволяет подтвердить гипотезу, сформулированную во второй главе, в соответствии с которой предполагается, что теория катастроф может быть использована для оценки эффективности сделок по приобретению компаний.

Другим немаловажным результатом исследования является выявленный низкий уровень влияния стоимости чистых активов приобретаемой компании на суммарную эффективность сделки. Была также выявлена различная степень влияния одних и тех же факторов на доходность, а, следовательно, экономическую эффективность проведённых сделок, в разных временных промежутках.

Интересным результатом тестирования модели можно также выделить то, что схожесть отраслей оказывает достаточно существенное влияние на доходность только в более коротком временном периоде, на более длинном отрезке влияние этого фактора «размывается».

Достаточно высокая значимость доли приобретения в формировании накопленной избыточной доходности в сделке позволяет подтвердить факт наличия прямой связи между долей приобретения и экономической эффективностью приобретения.

Размещено на Allbest.ru

...