Анализ эффективности международных сделок

Обнаруженные Кларком и Офеком (1994) свидетельства значительной вовлеченности в сделки M&A компаний, находящихся в неустойчивом финансовом положении так же должны быть исследованы на предмет их эффективности для деятельности объединенной компании.

Несмотря на то, что у исследователей существуют разные взгляды на этот вопрос, можно предположить, что сделки будут более эффективными в случае их дружественной направленности и поэтому можно сформировать следующую гипотезу:

Гипотеза 4: Долгосрочная операционная эффективность объединенной компании улучшится после завершения сделки M&A в случае, если сделка была дружественной.

Данные гипотезы формируют базис для эмпирического исследования данной диссертации. Следующая часть продемонстрирует с помощью каких моделей гипотезы будут тестироваться.

3.2 Метолодогия и модель исследования

Поскольку главной целью работы является оценка долгосрочной эффективности международных сделок M&A компаний из стран с развивающимися рынками, эмпирический анализ данного исследования проводился с помощью метода анализа финансовой отчетности компаний (Accounting Studies). В качестве прокси-показателя операционного денежного потока, который изучался в наиболее популярных научных работах (Operating cash flow; ХПР, 1992; Швитцер, 1996; Пауэлл, Старк ГОД) был взят показатель EBITDA/Sales. Этот выбор объясняется наличием данных по всем компаниям выборки, простотой расчета и объективностью, поскольку EBITDA, в отличие от чистой прибыли, не зависит от способа финансирования сделки и международных различий в способах учета амортизации.

Главная цель метода анализа финансовой отчетности - выявить изменения в бухгалтерских показателях компаний до и после их объединения в результате сделки M&A.

В качестве окна исследования были взяты три года [-1;+2], соответственно анализ был построен с помощью финансовых отчетностей компаний за год до сделки и показателей объединенной компании через два года после завершения сделки. Выбор такого весьма короткого окна наблюдения объясняется отсутствием данных по всем компаниям выборки, что является нормой для бизнесов с развивающихся рынков капитала. В то же время чаще всего современные исследователи выбирают окна от одного года до и после сделки до 5 лет.

Чтобы оценить эффективность международных сделок M&A для компаний из стран с развивающимися рынками капитала, в данной работе использовалась Intercept-модель, авторство которой принадлежит Хейли, Палепу и Рубаку (1992). Данная модель являлась базисом для всех наиболее популярных исследований в области эффективности сделок M&A, выполненных с помощью метода анализа финансовой отчетности (Пауэлл, Старк; Гош, Швитцер, Рахман, Лиммак):

IAOPpost = б + в IAOPpre + е (1)

где:

IAOPpost - анализируемый показатель операционной эффективности объединенной компании (в данном исследовании EBITDA/Sales) через два года после завершения сделки, скорректированный (IA - Industry Adjusted) на медианное значение отраслевой маржинальности по данному показателю в рассматриваемом периоде.

IAOPpre - средневзвешанный показатель операционной эффективности для компании-покупателя и компании-цели, скорректированный на медианное значение отраслевой маржинальности по данному показателю за год до сделки M&A (EBITDA/Sales).

б - показывает изменение анализируемого показателя операционной эффективности компании (EBITDA/Sales) и является основным критерием эффективности сделок M&A (аномальная EBITDA/Sales, не зависящая от значения до сделки M&A).

в - отражает корреляцию между анализируемым показателем операционной эффективности (EBITDA/Sales) до и после сделки M&A.

С помощью данной модели в настоящей работе будет тестироваться H1. Предполагается, что б будет положительной, отражая улучшение операционной эффективности компании после завершения сделки. H2, H3 и H4, описанные выше, предполагают, что на магнитуду б будут влиять различные детерминанты эффективности, которые являются характерными для каждой отдельно взятой сделки из выборки. Соостветственно, данные гипотезы (H2, H3 и H4) будут протестированны на связь между операционной эффективностью компании после сделки M&A и способом финансирования сделки (H2), отраслевой схожестью (H3) и дружественной направленностью сделки (H4). Эффект от данных детерминант будет изучен по отдельности и в совокупности.

Вторая модель будет использоваться для тестирования H2, различая сделки на те, которые финансировались исключительно за счет денежных средств (переменная CASH в данном случае равна 1) и на все остальные, финансированные с помощью долга, акций или комбинации денежных средств, долга и акций (CASH = 0).

IAOPpost = б + в IAOPpre + г CASH + е (2)

Данное уравнение построено на основе модели (1) с добавлением коэффициента г c целью найти корреляцию между способом финансирования сделки и анализируемым показателем операционной эффективности после ее завершения. Так же как и в модели (1), в отражает связь между операционной эффективностью компаний до и после сделки M&A, в то время как б демонстрирует улучшение в операционной эффективности объединенной компании после сделки, которая не связана со способом финансирования сделки.

Модель (3) является одной из вариации уровнения (2), которая предполагает тестирование влияния отраслевой схожести двух компаний на операционную эффективность объединенной компании после завершения сделки M&A.

IAOPpost = б + в IAOPpre + д INDUSTRY + е (3)

Согласно данной модели (3), в случае, если компания-покупатель и компания-цель оперируют в одной или схожих отраслях, переменная INDUSTRY принимает значение 1. Если компании не пересекаются по отраслевым признакам, переменная принимает значение 0. Коэффициент д в этом случае должен отразить градус влияния отраслевой схожести двух компаний до сделки M&A на операционную эффективность объединенной компании после. Согласно H3, д должен быть положительным, отражая положительный эффект отраслевой схожести двух компаний на операционную эффективность объединенной компании через 2 года после завершения сделки M&A. Аналогично уравнению (1), в покажет корреляцию между операционной эффективностью компаний до и после сделки M&A, а б отразит улучшение в операционной эффективности объединенной компании после сделки, которая не связана с отраслевой схожестью двух компаний.

Модель (4) основана на аналогичной моделям (1), (2) и (3) методологии. С ее помощью протестируется влияние дружественной направленности сделки на операционную эффективность объединенной компании через 2 года после ее завершения.

IAOPpost = б + в IAOPpre + л FRIENDLY + е (4)

Переменная FRIENDLY будет принимать значение 1, если сделка была была дружественным слиянием/поглощением и 0 в случае враждебной направленности компании-покупателя. В уравнении (4), л является коэффициентом, который показывает взаимосвязсь между дружественностью сделки и операционной эффективностью объединенной компании после ее завершения. Коэффициент в отразит корреляцию между операционной эффективностью компаний до и после сделки M&A, а б покажет изменения в операционной эффективности объединенной компании после сделки, которая не связана с враждебной или дружественной направленностью сделки.

В дополнение к каждой из трех моделей, тестирующих свои детерминанты отдельно, H2, H3 и H4 необходимо протестировать в совокупности. Модель (5) позволяет это сделать:

IAOPpost = б + в IAOPpre + г CASH + д INDUST + л FRIEND + е (5)

Предполагается, что коэффициенты г, д и л отразят корреляцию между операционной деятельностью объединенной компании через 2 года после завершения сделки M&A и методом финансирования сделки, отраслевой схожестью и дружественной направленностью сделки соответственно. Показатели, характеризующие метод финансирования сделки, направленность сделки и отраслевую схожесть должны быть положительными согласно предложенным гипотезам. Коэффициент в отразит корреляцию между операционной эффективностью компаний до и после сделки M&A, а б покажет изменения в операционной эффективности объединенной компании после сделки, которая не связана с тремя детерминантами эффективности, указанными в модели (5).

Таблица 3. Детерминанты эффективности сделок M&A, тестируемые в настоящем исследовании

Независимая переменная	Описание
CASH	Финансирование сделки (100%) за счет денежных средств. 1 - да, 0 - нет
INDUSTRY	Отраслевая близость. 1 - компании близки по отрасли или оперируют в смежных индустриях, 0 - нет
FRIENDLY	Направленность сделки. Враждебные сделки - 0, дружественные - 1

Отраслевая корректировка, впервые предложенная в работе ХПР производилась путем вычета из анализируемого показателя операционной эффективности (в случае с настоящей работой - EBITDA/Sales) медианного значения по анализируемой отрасли. Отраслевые значения по каждому из периодов были найдены с помощью системы S&P Capital IQ и сайта профессора Школы бизнеса Штерна Университета Нью-Йорка (США) Асвата Дамодарана. Асват Дамодаран известен в мире как один из ведущих исследователей в области оценки бизнеса и корпоративных финансов и его веб-сайт с информацией, необходимой начинающим исследователям для самостоятельной оценки бизнеса пользуется большой популярностью.

3.3 Характеристика исследуемой выборки

Выборка компаний составлена из успешно завершенных международных сделок M&A в странах с развивающимися рынками капитала в период с января 2004 по декабрь 2012 года. Сделка M&A считается успешной в случае, если компания-покупатель консолидирует показатели компании-цели в год 0, после завершения сделки. Период с января 2004 по декабрь 2012 был выбран в первую очередь из-за доступности данных по всем компаниям выборки, поскольку необходимо иметь данные за год до и через 2 года после сделки, исключая год 0, когда сделка была завершена.

Для эмпирического исследования были выбраны все страны, относящиеся к развивающимся рынкам капитала, однако особое внимание было уделено прежде всего странам группы БРИКС, поскольку на них приходится большая часть сделок из выборки. Аббревиатура БРИК (Бразилия, Россия, Индия, Китай) впервые была предложена экономистом инвестиционного банка Goldman Sachs Джимом О'Нилом в 2001 году в его аналитической записке. В 2011 году к перспективным рынкам БРИК присоединилась ЮАР и в итоге аббревиатура приняла свой окончательный на сегоднящний день вид - БРИКС. Многие исследователи спорят: стоит ли сравнивать данные страны, определяя их в одну группу и тем самым проводя под ними определенные черты? Несмотря на то, что все рынки БРИКС можно и нужно относить к развивающимся, некоторые страны растут гораздо быстрее своих партнеров и в перспективе сравнения между пятеркой главных развивающихся рынков могут стать не уместные ввиду слабости некоторых экономик по сравнению с лидерами группы (Китай). Существуют различные неофициальные вариации группы, добавляющие или исключащие из группы некоторые государства, к примеру БРИКМ (Бразилия, Россия, Индия, Китай, Мексика).

Несмотря на все минусы, на сегодняшний день страны БРИКС остаются важной силой в мировой экономике и именно на сделках из этих стран, в своей основе, сосредоточен эмпирический анализ настоящей работы.

В итоговой выборке оказали международные сделки M&A, инициированные компаниями из стран с развивающимися рынками капитала в период с января 2004 по декабрь 2012 года.

Критериями для формирования итоговой выборки являлись:

1. Размер приобретаемого пакета. В итоговый список вышли сделки, по результатам которых компания-покупатель приобретала контрольный пакет в компании-цели (более 50%). Данный критерий подтверждал право компании-покупателя на контроль над денежными потоками компании-цели.

2. Публичность компаний. В выборку включиались только публичные компании, чьи данные, необходимые для эмпирического анализа были доступны в базе Bloomberg. Финансовая отчетность таких компаний так же должна была находится в открытом доступе и подходить под формат МСФО.

3. Статус сделки. В финальную выборку вошли только завершенные до конца 2012 сделки M&A.

4. Сектора. Из выборки исключались сделки компаний из финансового сектора, поскольку данная индустрия имеет специфические особенности при оценки бизнеса, в частности, для таких компаний очень трудно разделить операционный, финансовый и инвестиционный денежные потоки, что в случае с настоящим исследованием было бы нерелевантно и безрезультативно.

5. Тип сделки. Для итоговой выборки рассматривались только международные сделки M&A среди стран с развивающимися рынками капитала.

В анализируемом периоде было обнаружено 247 сделок, подходящих под все критерии, кроме второго. Однако, после корректировки по критерию публичности обеих компаний финальная выборка значительно сократилась и составила 40 международных сделок M&A.

53% сделок из итоговой выборки пришлось на страны группы БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай, ЮАР). Помимо них в список попали сделки компаний из следующих государств с развивающимися рынками капитала: Индонезия, Чили, Турция, Тайланд, Филиппины, Малайзия, Хорватия, Польша, Аргентина, Эстония, Израиль, ОАЭ. В 75% случаев сделки финансировались засчет денежных средств. 77,5% сделок оказались дружественными.

Таблица 4. Разбивка тестируемой выборки по государствам с развивающимися рынками капитала

Перечень стран-участниц итоговой выборки
Бразилия	Россия	Индия	Китай
ЮАР	Индонезия	Турция	Тайланд
Филиппины	Эстония	Польша	Израиль
Чили	Хорватия	Малайзия	ОАЭ
Итого: 40 международных сделок M&A

На следующей странице представлены панели с результатами эмпирического исследования всех тестируемых гипотез.

3.4 Анализ результатов эмпирического исследования

Показатель эффективности	n	Intercept	IAOPpre	CASH	INDUST	FRIEND	F-стат	R-squared
Панель A: IAOPpost = б + в IAOPpre + е
EBITDA/Sales (Y2)	40	-0.0118 (0.45)	0.5314*** (0.00)	-	-	-	25.73	0.403

Панель B: IAOPpost = б + в IAOPpre + г CASH + е
EBITDA/Sales (Y2)	40	-0.0815*** (0.00)	0.0518*** (0.00)	0.092*** (0,00)	-	-	19.07	0.507

Панель C: IAOPpost = б + в IAOPpre + д INDUSTRY + е
EBITDA/Sales (Y2)	40	0.0042 (0.88)	0.5353*** (0.00)	-	-0.022 (0.50.)	-	12.90	0.411

Панель D: IAOPpost = б + в IAOPpre + л FRIENDLY + е
EBITDA/Sales (Y2)	40	-0.0188 (0.30)	0.5143*** (0.00)	-	-	0.029 (0.44)	13.02	0.413

Панель E: IAOPpost = б + в IAOPpre + г CASH + д INDUSTRY + л FRIENDLY + е
EBITDA/Sales (Y2)	40	-0.0576* (0.09)	0.5240*** (0.00)	0.104*** (0.00)	-0.047 (0.16)	0.000 (0.97)	10.13	0.536

Значение в скобках - (p-value)

3.4.1 Изменения в операционной эффективности после сделки M&A

Регрессионный анализ был выполнен, используя модель (1) (стр. 32) с целью протестировать H1, которая предполагала увеличение операционной эффективности для компаний с развивающихся рынков капитала, инициирующих международные сделки M&A. Поскольку IAOPpre (EBITDA/Sales до сделки) должен был показать корреляцию между операционной эффективностью компаний до и после сделки, значение Intercept продемонстрирует улучшение в операционной эффективности компании в долгосрочном периоде, которые возникли из-за самой сделки M&A (аномальная EBITDA/Sales). Положительное значение Intercept будет являться свидетельством улучшения операционной эффективности, в то время как отрицательное значение покажет негативный тренд в операционной деятельности компании после завершения сделки.

Как видно из панели A, значение Intercept является отрицательным для трехлетнего периода, [-1;+2] года и статистически незначимым. Этот показатель говорит о том, что на основании данного эмпирического исследования нельзя получить какие-либо существенные доводы в поддержу H1 из-за отрицательного значения Intercept и отсутствием статистической значимости.

3.4.2 Способ финансирования сделки

Результаты регрессии, показаной в панели B являются тестом H2, которая предполагает увеличение операционной эффективности компании в случае, если сделка M&A на 100% финансировалась за счет денежных средств. Для этого была использована модель (2) (стр. 33). Коэффициент дамми-переменной CASH для анализируемого показателя EBITDA/Sales является положительным и статистически значимым на уровне 1%. Этот результат говорит о некоторых свидетельствах в пользу H2 (финансирование сделки с помощью денежных средств положительно влияет на операционную эффективность объединенной компании). Однако, результат показателя Intercept вновь оказался отрицательным и на этот раз статистически значимым на уровне 1%. Данное утверждение не поддерживает H2. На основе анализа результатов модели (2) можно сделать вывод о том, что международные сделки M&A, инициированные компаниями из стран с развивающимися рынками негативно влияют на операционную эффективность объединенной компании в долгосрочном периоде, но в то же время финансирование сделки с помощью денежных средств ассоциируется с позитивными изменениям в операционной эффективности объединенной в результате сделки компании.

3.4.3 Отраслевая близость

Панель С тестирует H3, которая предполагает, что отраслевая близость двух компаний будет способствовать увеличению операционной эффективности объединенной компании после сделки M&A. Эмпирическое исследование показало, что коэффициент INDUSTRY негативный. Данный феномен не поддается объективной интерпретации из-за того, что значение не является статистически значимым. Используя модель (3) можно прийти к выводам, что в данной работе отсутствуют свидетельства в поддержку взаимосвязи между отраслевой близостью двух компаний и улучшением/ухудшением операционной эффективности объединенной компании после сделки (H3).

3.4.4 Дружественная направленность сделки

Результаты, приведенные в панели D измеряют взаимосвязь между операционной эффективностью компании после сделки и дружественной направленностью сделки. Так же как и в случае с тестированием предполагаемой детерминанты отраслевой близости, итоговые результаты показали отсутствие статистически значимых данных по коэффициенту. Хотя коэффициент переменной FRIENDLY является положительным, аналогично прошлому анализу переменной INDUSTRY, интерпретировать этот результат объективно невозможно из-за статистической незначимости коэффициента и поэтому нельзя привести никаких доводов в поддержку H4.

3.4.5 Объединенная модель

Последняя панель (E) объединяет в себе все тестируемые в данном исследовании гипотезы, одновременно выявляя влияние каждой из введеных переменных. Результаты не сильно отличаются от приведенных выше, поэтому в данной части будут рассмотрены лишь некоторые изменения в общих итогах. Значение Intercept негативное и значимо на уровне 10%, что является одним из главных итогов тестирования общей модели. На основании этого можно прийти к выводу, что международные сделки M&A, инициируемые компаниями из стран с развивающимися рынками капитала ведут к ухудшению операционной эффективности через 2 года после завершения сделки.

Оценка коэффициента переменной CASH очень схожа с результатами, полученными в панели B, что подтверждает тезис о том, что международные сделки M&A компаний из стран с развивающимися рынками капитала ведут к ухудшению операционной эффективности через 2 года после сделки, однако финансирование сделки с помощью денежных средств ассоциируется с положительным эффектом на операционную эффективность компании в долгосрочном периоде. Коэффициент CASH в объединенной модели имеет положительное значение и является статистически значимым на уровне 1%. Эти результаты частично поддерживают H2 и не могут привести значимых доводов в поддержку H1.

Оценка коэффициента переменной INDUSTRY так же схожа с результатами в панели С и в объединенной модели не является статистически значимой, хотя и принимает негативное значение. Соостветственно, на основании этих данных невозможно привести никаких аргументов в поддержку H3.

Положительный коэффициент переменной FRIENDLY не является статистически значимым и в объединенной модели. Этот результат сопоставим с результатом панели D и так же говорит об отсутствии каких-либо свидетельств в пользу H4, которая предполагает наличие каких-либо эффектов на долгосрочную операционную деятельности компании в результате дружественной направленности сделки M&A.

3.4.6 Выводы

Данная часть обобщит все итоговые результаты эмпирического исследования и проведет сравнение полученных результатов с предыдущими научными работами по теме.

В первую очередь необходимо отметить, что статистически значимые результаты относительно улучшения/ухудшения операционной деятельности компании в долгосрочном периоде после завершения международной сделки M&A были получены при тестировании двух моделей: (2) и (5). Данные результаты говорят об ухудшении операционной эффективности компаний в результате международных сделок M&A на развивающихся рынках и значимы на уровне 1% и 10% соответственно. Итоги настоящего эмпирического исследования противоречат исследованиям ХПР (1992) и Швитцера (1996), в которых было обнаружено значительное увеличение операционной эффективности компаний в результате сделки M&A. Это вдвойне интересно, поскольку в этих работах также была произведена корректировка на медианное значение для индустрий для каждой сделки из выборки. Несмотря на абсолютно противоположные результаты и различные выборки (как по странам, так и по периоду исследования) можно привести в пример аналогичные результаты в работе Гоша (2001), которые противоречили результатам работы Пауэлла и Старка (2004) даже несмотря на идентичность исследовательского подхода в обеих статьях и схожести выборок. Модели (1), (3) и (4) не показали статистически значимых результатов в поддержку своих гипотез и совпадают с результатами, полученными в работе Шармы и Хо (2002), которые анализировали сделки австралийских компаний.

Результаты настоящего эмпирического исследования продемонстрировали отсутствие взаимосвязи между отраслевой схожестью и враждебностью сделки и операционной эффективностью компаний. Эти результаты схожи с некоторыми из наиболее популярных исследований эффективности сделок M&A, которые также сообщали о незначительной связи данных переменных с показателями эффективности в долгосрочном периоде (Линн, Швитцер, 2001; Гош, 2001; Рамасвами, Вэгелэйн, 2003). Несмотря на это, согласно результатам исследования можно увидеть серьезные доводы в пользу H2, которая предполагает, что операционная эффективность объединенной компании в долгосрочном периоде напрямую зависит от метода финансирования сделки, а именно от финансирования ее исключительно с помощью денежных средств. Эти результаты совпадают с данными других исследований (Гош, 2001; Швитцер 2001) и противоречат выводам работы Рамасвами и Вэгелэйна, которые не нашли какой-либо связи между способом финансирования сделки и операционной эффективностью компании после ее завершения.

Данная глава анализировала результаты эмпирического исследования, изучая влияния различных детерминант на выбранный показатель операционной эффективности компаний (EBITDA/Sales в настоящем исследовании прокси - Operating cash flow) после завершения международной сделки M&A в долгосрочном периоде. В заключении будут подведены итоги исследования и обсуждены возможные векторы будущих исследований по данной проблематике.



ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Данное исследование было посвящено изучению операционной эффективности компаний из стран с развивающимися рынками капитала, инициировавших международные сделки M&A в период с января 2004 по декабрь 2012 года. Выборка состояла из 40 международных сделок M&A.

2. Основной целью данного исследования было выявление детерминант эффективности данных сделок M&A и выводы относительно вопроса о влиянии международных сделок M&A компаний из стран с развивающихся рынков на операционную эффективность объединенных в результате сделок компаний в долгосрочном периоде. Эмпирическое исследование было выполнено с помощью анализа выбранного показателя операционной эффективности компаний (EBITDA/Sales), который являлся прокси операционного денежного потока - показателя, на котором основывается большинство наиболее популярных работ, посвященных исследованию эффективности сделок M&A за последние 20 лет.

3. Настоящаяя работа не дала однозначного ответа на ключевой исследуемый вопрос. В статистически значимых результатах исследования было обнаружено снижение операционной эффективности объединенной в результате международной сделки M&A компании в долгосрочном периоде. На основании этих данных можно сказать об отсутствии каких-либо свидетельств в пользу H1. Из пяти тестируемых моделей такие результаты показали две: (2) и (5).

4. Модель, исследующая взаимосвязь между способом оплаты сделки и операционной эффективностью объединенной компании показала положительное влияние оплаты сделки с помощью денежных средств на операционную эффективность (значима на уровне 1%). Это говорит о частичном существовании свидетельств в пользу H2, хотя операционная эффективность компаний из стран с развивающимися рынками капитала по результатам сделок в итоге все равно не улучшается, демонстрируя негативный тренд.

5. Модели, тестирующие гипотезы о влиянии на операционную эффективность отраслевой схожести двух компаний и дружественной направленности сделки (H3, H4) не предоставили статистически значимых результатов, соответственно объективно интерпретировать полученные результаты не является возможным.

Причина неоднородности полученных результатов может лежать в небольшой исследуемой выборке, а также в использовании одного показателя операционной эффективности. В будущих исследованиях, когда международных сделок M&A компаний из развивающихся стран станет больше и информация по ним будет более доступной, будет возможно проведение более статистически значимого исследования.

Возможные направления будущих исследований

Наличие улучшения в операционной эффективности компаний после завершения сделки M&A и факторов, на нее влияющих является сложным вопросом с точки зрения объективности и обобщения результатов. Соответственно, необходимы дальнейшие исследования в этой области, возможно с использованием новых моделей для тестирования основных гипотез. Несмотря на то, что данное исследование предоставило некоторую информацию об ухудшении операционной эффективности компаний из развивающихся стран после завершения международных сделок M&A, более глубокое исследование данной темы должно дать ответы на интересующие большиство авторов вопросы с большей долей вероятности.

Улучшение операционной эффективности компаний не означает рост стоимости их бизнеса. Возможно, дальнейшие исследования в области эффективности сделок M&A необходимо строить с помощью анализа их влияния на стоимость бизнеса объединенной компании в долгосрочном периоде.

Во-вторых, необходимы исследования эффективности международных сделок M&A компаний из развивающихся стран на более обширных выборках, за более продолжительный период и с использованиям большего количества показателей операционной эффективности бизнеса.

Изучение данного вопроса на более обширных выборках и на временном отрезке от 5 до 10 лет, используя большее количество финансовых показателей должно помочь авторам обнаружить новые связи между сделками M&A и их влиянием на операционную эффективность объединенной компании. Однако, на данный момент невозможно собрать всю необходимую для такого обширного анализа информацию по компаниями из развивающихся стран ввиду небольшого количества международных сделок M&A с их участием и ограниченности финансовой информации по некоторым из компаний.

Наконец, необходимы новые исследования эффективности международных сделок M&A компаний из развивающихся стран, основанные на методе Event Studies. Хотя и критикуемый некоторыми авторами, данный метод является одним из основных инструментов измерения влияния сделок M&A и исследования, основанные на нем могут предоставить ответы на наиболее сложные вопросы, касаемые данной темы.



СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Авдашева С.Б. Бизнес-группы как форма реструктуризации предприятий: движение вперед или шаг назад? // Российский журнал менеджмента. 2005. Том 3

2. Биван А.А., Эстрин С., Шафер Е.С., Факторы реструктуризации предприятий в переходных экономиках // Экономический журнал ВШЭ. 2002. №1. С. 3-25

3. Гохан П. Слияния, поглощения и реструктуризация компаний. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004

4. Григорьева С.А., Троицкий П.В. (2012), «Влияние слияний и поглощений на операционную эффективность компаний на развивающихся рынках капитала», Журнал «Корпоративные финансы», 2012, №3 (23)

5. Дамодаран А., Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов. М.: Альпина Паблишерз, 2010

6. Долгопятова Т.Г., Интеграционные процессы, корпоративное управление и менеджмент в Российских компаниях. М.: МОНФ, 2006

7. Ивашковская И.В., Григорьева С.А. (2011), «Эффективность международных сделок слияний и поглощений с развивающихся рынков капитала: эмпирический анализ», Издательский дом ВШЭ, 2011, с. 532-543

8. Коуплэнд Т., Коллер Т., Муррин Д. «Стоимость компаний: оценка и управление», М.: Олимп-Бизнес, 2005

9. Партин И.М. (2012), «Зависимость оценки стоимости компаний в сделке M&A от типа компании-покупателя», Журнал «Корпоративные финансы», №2 (22), 2012

10. Eckbo B., Thorburn K. (2000), “Gains to Bidder Firms Revisited: Domestic and Foreign Acquisitions in Canada”, Journal of Financial and Quantitative Analysis 25 (1): 1-25

11. Kuipers D., Miller D., Patel A. (2003), “The Legal Environment and Corporate Valuation. Evidence from Cross-Border Mergers”, Texas Tech University working paper (January, 2003)

12. Moeller S., Schlingemann F. (2004), “Are Cross-Border Acquisitions Different from Domestic Acquisitions? Evidence on Stock and Operating Performance for U.S. Acquirers”, Journal of Banking and Finance (2004)

13. Ivashkovskaya I., Grigorieva S. (2011), “The impact of mergers and acquisitions on company performance: evidence form emerging capital markets of Europe”, Proceedings of the 19th Annual Conference on Marketing and Business Strategies for Central and Eastern Europe (2011)

14. Martynova M., Oosting S., Renneboog L. (2006), “The long-term operating performance of European mergers and acquisitions”, Finance working paper 137

15. Campa J.M., Hernando I. (2004), “Shareholder Value Creation in European M&As”, European Financial Management, 10, 47-81

16. Ghosh A., Lee C.W.J. (2000), “Abnormal Returns and Expected Managerical Performance of Target Firms”, Financial Management, 29, 40-52

17. Mantravadi P., Reddy A.V. (2008), “Post-merger performance of acquiring firms form different industries in India”, International Research Journal of Finance and Economics, 22 (2008) 192-204

18. Ghosh A., (2001), “Does operating performance really improve following corporate acquisitions?”, Journal of Corporate Finance, 7, 151-178

19. Healy P.M., Palepu K.G, Ruback R.S. (1992), “Does corporate performance improve after mergers?”, Journal of Financial Economics, 31, 135-175

20. Hernon R., Lie E. (2002), “Operating performance and the method of payment in takeovers”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 37, 137-155

21. Goergen M., Renneboog L. (2003), “Shareholder wealth effecrs of European domestic and cross-border takeover bids”, Finance Working Paper

22. Jensen M., Ruback R.S. (1983), “The Market for Corporate Control: The Scientific Evidence”, Journal of Financial Economics, 11, 5-50

23. Jensen M. (1988), “Takeovers: Their Causes and Consequences”, Journal of Economic Perspectives, 2, 21-48

24. Linn S.C., Switzer A. (2001), “Are cash acquisitions associated with better postcombination operating performance that stock acquisitions?”, Journal of Banking & Finance, 25, 1113-1138

25. Manson S., Powell R., Stark A.W., Thomas H.M. (2002), “Identifying the Sources of Gains From Takeovers”, Accounting Forum, 24, 319

26. Hamza T. (2009), “Determinants of short-term value creation for the bidders: evidence from France”, Journal of Management and Governance, 15 (2009), 157-186

27. Sudarsanam S. (2003), “Creating value from mergers and acquisitions: the challenges, an international and integrated perspective”, FT Prentice Hall

28. Schlingemann F.P., Moeller S.B., Stulz R.M. (2004), “Firm size and the gains from acquisitions”, Journal of Financial Economics, 73, 201-228

29. Devos E., Kadapakkam P-R., Krishnamurthy S. (2009), “How do mergers create value? A comparison of taxes, market power and effeciecy improvements as explanations for synergies,” The Review of Financial Studies, 22 (2009)

30. Powell R.G., Stark A.W. (2004), “Does operating performance increase post-takeover for US takeovers? A comparison of performance measures and benchmarks”, Journal of Corporate Finance, In Press, Corrected Proof

31. Ramaswamy K.P., Waegelein J.F. (2003), “Firm Financial Performance Following Mergers”, Review of Quantitative Finance and Accounting, 20, 115-126

32. Billett T.M., Mauer D.C. (2003), “Cross-Subsidies, External Financing Constraints, and the Contribution of the Internal Capital Market to Firm Value”, The Review of Financial Studies, 4 (16) (2003) 1167-1201

33. Schwert G.W. (2002), “Hostility in Takovers: In the Eyes of the Beholder?”, The Journal of Finance, 55, 2599-2640

34. Sharma D.S., Ho J. (2002), `The Impact of Acquisitions on Operating Performance: Some Australian Evidence”, Journal of Business Finance and Accounting, 29, 155-200.

35. Baker R.D., Limmack R.J. (2002) “UK takeovers and acquiting company wealth changes: the impact of survivorship and other potential selection biases on post-outcome performance”, Univetsity of Stirling Working paper, May 2002.

36. Switzer J.A. (1996), “Evidence on Real Gains in Corporate Acquisitions”, Journal of Economics and Business, 48, 443-460

37. Walker M.M. (2000), “Corporate Takeovers, Strategic Objectives and Acquiring-Firm Shareholder Wealth”, Financial Management, 29, 53-66

38. Bruner R.F. (2001), “Does M&A Pay? A Survey of Evidence for the Decision-Maker”, Darden Graduate School of Business, University of Virginia

39. Pawaskar V. (2001), “Effect of mergers on corporate performance in India”, Cikalpa, 1 (26), (2001), 19-32

40. Ravencraft D.J., Sherer F.M. (1989), “The profitability of mergers, International Journal of Industrial Organization”, 7 (1989) 110-116

41. Tsung-Ming Y., Hoshino Y. (2000), “The effects of mergers and acquisitions on Taiwanese corporations”, Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies, 2 (3), (2000) 183-199

42. Yook K.C. (2004), “The Measurement of Post-Acquisition Performance Using EVA”, Quarterly Journal of Business and Economics, 3/4 (43) (2004)

43. Herman E., Lowenstein L. (2008), “The efficiencty effects of hostile takeovers”, Oxford University Press

44. Chi J., Sun Q., Young M. (2011), “Performance and characteristics of acquiring firms in the Chinese stock markets”, Emerging Markets Review, 12 (2011)

45. Rani N., Surendra Y.S., Jain P.K. (2012) “Impact of Mergers and Acquisitions on returns to shareholders of acquiring firms: Indian economy in perspective”, Journal of Financial Management and Analysis, 25 (1) (2012)



Приложение 1. Перечь компаний-участниц анализируемых сделок M&A

Таблица 5. Список анализируемых в настоящем исследовании международных сделок M&A

Перечень компаний-участниц итоговой выборки
Компании-участницы	Страна (A)	Страна (T)	Год сделки
China Petroleum, Udmurtneft	Китай	Россия	2006
Cosan SA Industira, Cia de Gas	Бразилия	Великобритания	2012
Gold Fields, Gold Fields Ltd South Deep	ЮАР	Канада	2006
Polski Koncern, Mazeikiu Nafta	Польша	Россия	2006
Almendral, ENTEL	Чили	Италия	2005
CIA General, Empresas Emel	Чили	США	2007
Tallink Group, Tallink Silja	Эстония	Финляндия	2006
Gujarat State Petroleum, Gujarat Gas	Индия	Великобритания	2012
ITC,Wimco	Индия	Швеция	2005
Alstrom T&D, Avera SA	Индия	Фрацния	2005
Shree Digvijay, CIMPOR Cimentos	Индия	Португалия	2007
Jyothy Laboratories, Jyothy Consumer	Индия	Германия	2011
Rosneft, Udmurtneft	Россия	Китай	2006
Beijing Teamsun, Automated Systems	Китай	США	2009
Key Asic Bhd, Gateway Silicon	Индонезия	Тайвань	2009
Synthos, Kaucuk	Польша	Чехия	2007
Indika Energy, Petrosea	Индонезия	Австралия	2009
Cal-Comp Electronics, Cal-Comp Precision	Тайланд	Сингапур	2010
Huta Stali, Zeljezara Split	Польша	Хорватия	2007
Cimsa Cimento, Afyon Cimento	Турция	Франция	2012
EVRAZ Group, Evraz Highveld Steel	Россия	ЮАР	2007
Sun Pharmaceuticals, Dusa Pharma	Индия	США	2012
Charoen Pokphand Co Ltd, CP Pohphand	Тайланд	Индонезия	2011
Suzlon Energey, Senvion SE	Индия	Германия	2008
Tiger Brands, Danglote Flour	ЮАР	Нигерия	2012
Pampa Energia SA, Impresa Distributora	Аргентина	Италия	2011
Gazprom, Neftetransgaz	Россия	Казахстан	2009
Quanmax Inc, S&T AG	Тайвань	Германия	2008
Daum Kakao Corp, Lycos Inc	Малайзия	США	2004
Duty Free Int, DFZ Capital Bhd	Малайзия	Сингапур	2010
Abu Dhabi National EC, TAQA North	ОАЭ	Канада	2007
Golden Energy Mines, Golden Energy Res.	Индонезия	Сингапур	2012
SCAILEX Corp, Partner Communications	Израиль	Гонконг	2009
OMV, OMV Petrol	Турция	Австрия	2010
Fotrum UYJ, Fortum	Финляндия	Россия	2008
Petron Corp, Petron Malaysia	Филиппины	Малайзия	2011
Componenta, Componenta Dokumcukuk	Финляндия	Турция	2006
E.ON, OGC	Германия	Россия	2007
OMV, OMV Petrol	Австрия	Турция	2010

Размещено на Allbest.ru

...