Тестируемые переменные

Private, Liquidity and Transparency.

· Private - это бинарная переменная равная единице, если фирма цель это частную фирма, и 0 в обратном случае.

· Liquidity характеризует степень ликвидности рынка страны целевой фирмы и измеряется как фактор основных компонентов трех мер ликвидности каждой страны stock market capitalization, stock market traded value, and IPO value. (данные Всемерного Банка)

· Transparency представляет собой степень прозрачности рынка или информационной асимметрии страны компании цели и измеряется как disclosure index (данные Всемирного банка)

Так же, как и в существующих исследованиях, мы в первую очередь включаем часто используемые меры характеристик приобретающих фирм и фирм-целей в качестве контрольных переменных:

· Q Tobin ratio, как прокси-переменную для оценки фирмы, которая измеряется как отношение рыночной стоимости к балансовой стоимости совокупных активов;

· натуральный логарифм от общего объема активов (LN (TА)) в качестве прокси-переменной для размера компании;

· Debt ratio, как прокси-переменную для финансового риска фирмы. Все характеристики приобретающих фирм представлены за финансовый год закончившийся перед объявлением о сделке и собраны из базы данных Compustat.

· Government доля государства в компании-цели (данные взяты из базы данных Zephir)

· Experience опыт компании-цели в осуществлении сделок слияний и поглощений (данные взяты из базы данных Zephir)

· High tech является бинарной переменной равной единице, если целевая фирма является высокотехнологичной и нулю в противном случае. Определение высокотехнологичных фирм взято из исследования Loughran Ritter (2004).

Кроме того, включается несколько переменных, представляющих характеристики сделок.

· Размер сделки измеряется как размер каждой сделки, данные взяты из базы Tomson Eikon

· Cash-это бинарная переменная метода оплата, равная один для всех сделок, оплаченных денежными средствами и нулю в обратном случае.

· Stock является бинарной переменной для метода оплаты, равной одному для всех сделок, оплаченных акциями, и нулю в обратном случае.

· Same industry является бинарной переменной, равной единице, если компания-покупатель и компания-цель оперируют в одной отрасли.

ЭТАП 1. Метод накопленной избыточной доходности

Для анализа эффективности сделок M&A используется метод накопленной избыточной доходности. Метод накопленной избыточной доходности широко используется в академической литературе.

Этапы подсчета накопленной избыточной доходности:

- Расчёт избыточной доходности как разности ежедневной реальной и ожидаемой доходности акций по каждой компании в выборке

- Расчёт среднего значения избыточной доходности по выборке

- Расчет кумулятивной избыточной доходности

Кумулятивная избыточная доходность рассчитывается как среднее значение доходности в выбранном временном промежутке для всех компаний в выборке. В случае, когда сумма избыточных доходностей положительна, событие оценивается рынком как эффективное, если отрицательна, то неэффективное. Кроме подсчёта кумулятивной избыточной доходность необходимо определить значимость, используя t статистику.

В исследованиях по объяснению различной реакции рынка на покупку публичных и частных компаний использовались следующие окна событий: (-1..1) (Moeller, Schlingemann, Stulz, 2004; Conn et al 2003; Bae 2013) и (-5…5) (Fuller et al 2002; Saadi 2013). Применение узких окон целесообразно для целей данного исследования, так как на узком окне события маловероятно влияние других новостей о компании на изменения цен акций. Причина в использовании нескольких окон событий - проверить устойчивость результатов. Предполагается, что избыточная доходность имеет наибольшее значение в день объявления о событии, а также в следующий день после объявления события. Таким образом, окно события (-1….1) должно наилучшим образом охватывать значимые избыточные доходности. В данном исследования использовались окна (-1;1), (-3;3), (-5;5)

Избыточная доходность определяется как разница между наблюдаемой и ожидаемой доходностями акции.

(Формула 1)

AR- Избыточная доходность акции

R- Наблюдаемая доходность акции

E(R) - предсказанная доходность акции

Для подсчета предсказанной доходность используется рыночная модель:

(Формула 2)

E(R)- предсказанная доходность

Б - оценка риска акции относительно рынка

в - волатильность акции относительно рынка

R - доходность рыночного индекса

е - остатки

Для расчёта предсказанной доходности в данной работе использовались следующие индексы:

IBrX-50 Index для Бразилии

MICEX Index для России

CNX 500 Index для Индии

SSE Composite Index для Китая

JALSH Index Для Южной Африки

Далее рассчитывалась кумулятивная избыточная доходность как сумма избыточных доходностей.

(Формула 3)

СAR-кумулятивная избыточная доходность

AR- Избыточная доходность акции

Для того, чтобы проверить, является ли кумулятивная избыточная доходность статистически значимой, рассчитывалась t статистика по следующей формуле:

(Формула 4)

СAR-кумулятивная избыточная доходность

-стандартное отклонение избыточных доходностей

n- количество наблюдений

Т статистики затем сравниваются с критическими значениями 10%, 5%, 1%. Наблюдение считается значимым, если значение t статистики больше, чем критическое значение.

ЭТАП 2. Оценка влияния фактора «публичный статус компании-цели» на эффективность международных сделок слияний и поглощений

На втором этапе эмпирического анализа, используется регрессионный анализ. В существующей научной литературе обнаружены существенные различия в доходностях между фирмами, приобретающих частные цели и приобретающих публичные цели в период объявления о сделке. На следующем этапе мы выясняем, почему существует этот дисконт на частную компанию цель. На данном этапе мы рассмотрим, как доходность в период объявления о сделке покупающей фирмы соотносится с публичным статусом компании-цели в присутствии характеристик покупающей компании, компании цели, а также характеристик сделки.

Для проведения анализа мы моделируем доходность в период объявления о сделке покупающей фирмы как функцию от дамми-переменной (публичный статус компании-цели) и контрольных переменных.

CAR=b0+b1*Deal size+b2*Cash+ b3*Stock+b4*Same Industry+b5*HighTech+b6*TQ +b7*Liquidity+b8*Transparency+ b9*Private+ b10*Government+ b11*Experience +e (1 Модель)

CAR-кумулятивная избыточная доходность в момент объявления сделки

Deal size - измеряется как размер каждой сделки, данные взяты из базы Tomson Eikon

Cash -это бинарная переменная метода оплата, равная один для всех сделок, оплаченных денежными средствами и нулю в обратном случае

Stock - бинарная переменной для метода оплаты, равной одному для всех сделок, оплаченных акциями, и нулю в обратном случае.

Same industry - бинарная переменная, равная единице, если компания-покупатель и компания-цель оперируют в одной отрасли

High tech - бинарная переменная равная единице, если целевая фирма является высокотехнологичной и нулю в противном случае. Определение высокотехнологичных фирм взято из исследования Loughran Ritter (2004).

TQ-прокси-переменная для оценки фирмы, измеряется как отношение рыночной стоимости к балансовой стоимости совокупных активов

Liquidity характеризует степень ликвидности рынка страны целевой фирмы и измеряется как фактор основных компонентов трех мер ликвидности каждой страны stock market capitalization, stock market traded value, and IPO value. (данные Всемерного Банка)

Transparency представляет собой степень прозрачности рынка или информационной асимметрии страны компании цели и измеряется как disclosure index (данные Всемирного банка)

Private- бинарная переменная равная единице, если фирма цель это частную фирма, и 0 в обратном случае.

Government - доля государства в компании-цели (данные взяты из базы данных Zephir)

Experience - опыт компании-цели в осуществлении сделок слияний и поглощений (данные взяты из базы данных Zephir)

ЭТАП 3 Оценка влияния фактора прозрачности страны компании-цели на выбор типа компании-цели (частной/публичной)

На третьем этапе эмпирического исследования оцениваются детерминанты выбора типа компании-цели (частной/публичной). Для этого оценивается логит модель, в которой зависимой переменной является дамми-публичная или частная компания-цель, независимые переменные-это ряд контрольных переменных и тестируемая переменная- уровень прозрачности страны компании-цели

Private=b0+b1* Deal size +b2*TQ +b3*Liquidity+b4*Transparency+b5*Debt b5*LnTA +e (2 модель)

Private- бинарная переменная равная единице, если фирма цель это частную фирма, и 0 в обратном случае.

Deal size - измеряется как размер каждой сделки, данные взяты из базы Tomson Eikon

Liquidity - характеризует степень ликвидности рынка страны целевой фирмы и измеряется как фактор основных компонентов трех мер ликвидности каждой страны stock market capitalization, stock market traded value, and IPO value. (данные Всемерного Банка)

Transparency - представляет собой степень прозрачности рынка или информационной асимметрии страны компании цели и измеряется как disclosure index (данные Всемирного банка)

LN (TА) - натуральный логарифм от общего объема активов

Debt ratio - прокси-переменная для финансового риска фирмы. Данные собраны из базы данных Bloomberg

ЭТАП 4 Оценка влияния фактора ликвидности рынка страны компании-цели на эффективность сделок слияний и поглощений по покупке частных компаний (на выборке частных компаний-целей)

На четвертом этапе исследования оценивается влияние ликвидности рынка страны компании-цели на избыточную доходность акционеров компании-покупателя. Для этого в выборке оставляются только частные компании и оценивается следующая регрессия:

CAR private =b0+b1*Deal size+b2*Cash+ b3*Stock+b4*Same Industry+b5*HighTech+b6*TQ +b7*Liquidity+b8*Transparency+ b9*Private b10*Government+ b11*Experience +e (3 Модель)

CAR-кумулятивная избыточная доходность в момент объявления сделки слияние поглощение рынок ликвидность

Deal size - измеряется как размер каждой сделки, данные взяты из базы Tomson Eikon

Cash - бинарная переменная метода оплата, равная один для всех сделок, оплаченных денежными средствами и нулю в обратном случае

Stock - бинарная переменной для метода оплаты, равной одному для всех сделок, оплаченных акциями, и нулю в обратном случае.

Same industry - бинарная переменная, равная единице, если компания-покупатель и компания-цель оперируют в одной отрасли

High tech - бинарная переменная равная единице, если целевая фирма является высокотехнологичной и нулю в противном случае. Определение высокотехнологичных фирм взято из исследования Loughran Ritter (2004).

TQ-прокси-переменная для оценки фирмы, измеряется как отношение рыночной стоимости к балансовой стоимости совокупных активов

Liquidity - характеризует степень ликвидности рынка страны целевой фирмы и измеряется как фактор основных компонентов трех мер ликвидности каждой страны stock market capitalization, stock market traded value, and IPO value. (данные Всемерного Банка)

Transparency - представляет собой степень прозрачности рынка или информационной асимметрии страны компании цели и измеряется как disclosure index (данные Всемирного банка)

Private- бинарная переменная равная единице, если фирма цель это частную фирма, и 0 в обратном случае.

Government - доля государства в компании-цели (данные взяты из базы данных Zephir)

Experience - опыт компании-цели в осуществлении сделок слияний и поглощений (данные взяты из базы данных Zephir)

ЭТАП 5 Двухступенчатая модель Heсkman: проблема эндогенности

Моделирование выбора компании-покупателя между публичными и частными компаниями-целями важно не только для понимания различий между приобретением частных и публичных компаний, а также для получения несмещенных оценок влияния покупки компании-цели на доходность компании покупателя. Проблема эндогенности затронута в исследованиях различий реакции рынка на покупку частных и публичных компаний целей Capron Shen 2007, Bae 2013.

Регрессионный анализ предлагает объяснение влияния ликвидности и прозрачности рынка страны компании-цели. Однако данный метод имеет существенный недостаток, так как выбор компании-цели может быть не случайным. Эта проблема может привести к эндогенности, которая возникает из-за переменных, которые коррелируют и с доходностью, и с выбором типа компании-цели (частной/публичной). Поэтому необходимо контролировать эндогенность выбора частной или публичной компании-цели, когда сравнивается избыточная доходность акционеров компании-покупателя при покупке частной или публичной компании-цели. Чтобы учесть проблему эндогенности и получить несмещенные оценки влияния прозрачности и ликвидности на выбор компании-цели и избыточную доходность акционеров компании-покупателя, в модели используется двухступенчатая Heckman (1979) процедура оценивания.

· На первом шаге оценивается выбор приобретателя между частной и публичной компанией целью.

· На втором шаге оценивается модель избыточной доходности, включая переменную Lambda контролирующую смещение в следствие проблемы эндогенности

Коэффициент Lambda в модели, исследующей влияние факторов на избыточную доходность уже содержит влияние всех неучтенных различий между приобретением частных и публичных компании на доходность акционеров компании цели. Включение Lambda позволяет проверить наличие эндогенности и получить несмещенные оценки.



Private=b0+b1*Deal size +b6*TQ +b7*Transparency +b8*Debt+ b9*LnTA +e

CAR=b0+b1*Deal size+b2*Cash+b3*Stock+b4*Same Industry+b5*HighTech+b6*TQ +b7*Liquidity+e (4 Модель)

Private- бинарная переменная равная единице, если фирма цель это частную фирма, и 0 в обратном случае.

Deal size - измеряется как размер каждой сделки, данные взяты из базы Tomson Eikon

Transparency представляет собой степень прозрачности рынка или информационной асимметрии страны компании цели и измеряется как disclosure index (данные Всемирного банка)

LN (TА) -натуральный логарифм от общего объема активов

Debt ratio- прокси-переменная для финансового риска фирмы. Данные собраны из базы данных Bloomberg.

CAR-кумулятивная избыточная доходность в момент объявления сделки

Deal size - измеряется как размер каждой сделки, данные взяты из базы Tomson Eikon

Cash - бинарная переменная метода оплата, равная один для всех сделок, оплаченных денежными средствами и нулю в обратном случае

Stock - бинарная переменной для метода оплаты, равной одному для всех сделок, оплаченных акциями, и нулю в обратном случае.

Same industry - бинарная переменная, равная единице, если компания-покупатель и компания-цель оперируют в одной отрасли

High tech - бинарная переменная равная единице, если целевая фирма является высокотехнологичной и нулю в противном случае. Определение высокотехнологичных фирм взято из исследования Loughran Ritter (2004).

TQ - прокси-переменная для оценки фирмы, измеряется как отношение рыночной стоимости к балансовой стоимости совокупных активов

Liquidity характеризует степень ликвидности рынка страны целевой фирмы и измеряется как фактор основных компонентов трех мер ликвидности каждой страны stock market capitalization, stock market traded value, and IPO value. (данные Всемерного Банка)

Transparency представляет собой степень прозрачности рынка или информационной асимметрии страны компании цели и измеряется как disclosure index (данные Всемирного банка)

Private- бинарная переменная равная единице, если фирма цель это частную фирма, и 0 в обратном случае.

Government - доля государства в компании-цели (данные взяты из базы данных Zephir)

Experience - опыт компании-цели в осуществлении сделок слияний и поглощений (данные взяты из базы данных Zephir)

3.2 Критерии формирования выборки исследования

Исследование строится на выборке из компаний стран группы BRICS. Данные страны имеют много общего в экономическом развитии и позициях на международных рынках. Различные организации публикуют списки стран принадлежащим к развивающимся рынкам капитала. В данном исследовании, выбрано пять стран с развивающихся рынков: Бразилия, Россия, Индия, Китай и Южная Африка, сокращенно BRICS. Все пять стран классифицируются как развивающиеся рынки капитала в соответствии с различными источниками, такими как MSCI, IMF, FTSE.

О'Нил (2001) изначально ввел аббревиатуру BRIC для обозначения быстро растущих развивающихся рынков Бразилии, России, Индия и Китая. В 2010 году Южная Африка присоединилась к группе, и с тех пор группа стран называется BRICS. На основании статистических данных, представленных МВФ, страны BRICS составляют примерно 20 процентов от мирового валового продукта. Кроме того, пять стран характеризуются большим культурным и географическим разнообразием. Таким образом, можно сказать, что они являются значимыми среди развивающихся рынков и в определенной степени могут представлять общую картину развивающихся экономик. Период времени, охваченный в данном исследования определяется как 1 января 1995 года по декабрь 2015. Причиной выбора такого временного периода является то, что во время начала 1990-х годов, были существенные политические и экономические изменения в странах BRICS, среди них учреждение Российской Федерации в 1991 году после распада Советского Союза; введение Plano Real в Бразилии в 1994 году; Демонтаж Апартеида в Южной Африке в 1994. Кроме того, с точки зрения уровня активности международных сделок слияний и поглощений, в конце 1990-х годов начинается их рост среди развивающихся рынков.

Данные, используемые в этом исследовании, получены из двух баз данных: Thomson Eikon по ценным бумагам и Bloomberg по финансовым данным по компаниям. Основной перечень международных сделок слияний и поглощений получен из базы данных Tomson Eikon. Из данной базы данных также получены следующие характеристики сделок: дата объявления о сделке, страна компании-цели и компании-покупателя, индустрия, в которой оперируют компании-покупатели и компании-цели, приобретатель, доля приобретаемых акций, стоимость сделки, публичный статус компании-цели и компании-покупателя, метод оплаты, доля государства в компании.

Критерии отбора сделок включают в себя:

- Сделки слияний и поглощений, инициируемые компаниями из стран BRICS в период 1995-2015

- Доступна информации о дате объявления о сделке

- Завершенные сделки

- Контрольный пакет акций (50% + 1 акция) и более

- Компания-покупатель публична, котируема на бирже. Компании-цели публичные и непубличные

- Отсутствие значимых корпоративных событий в оценочный период

- Исключаются компании финансового и коммунального сектора

- Исключаются сделки, совершенные в кризисный период

В общей сложности получено 1087 сделок, по которым получены необходимые финансовые данные из базы данных Bloomberg. При дальнейшем рассмотрении данных, обнаружено 129 случаев, когда одна и та же компания-приобретатель объявила несколько приобретений во время окна события длиной 11 дней. Из-за данных сделок могут быть получены смещенные результаты, так как будет трудно определить, какое именно объявление о сделке оказывает влияние на изменение цены акций. Затем были исключены сделки, по которым не было котировок акций в системе Tomson Eikon и финансовых данных по компаниям в системе Bloomberg. Так же были исключены сделки, которые содержат выбросы по CAR и финансовым данным. Таким образом, эти случаи исключаются из выборки, в результате чего конечный размер выборки составляет 245 сделок. В выборке представлено 167 сделок по покупке частных компаний и 78 сделок по покупке публичных компаний

В Приложении 4 приведен обзор выборки, которая состоит из 245 международных сделок слияний и поглощений. Как видно из приложения 7, количество международных сделок слияний и поглощений, инициируемых компаниями стран BRICS растет с конца 1990-х годов. Первый пик произошел около 2007 и 2008, с небольшим падением в 2009 году, второй пик произошел сразу же в 2010 и 2011 годах и с тех пор количество сделок остается на более стабильном уровне. Таблица в Приложении 8 содержит полную выборку международных сделок слияний и поглощений, перечислены года объявления о сделке и страны компании-покупателей. В данной таблице перечислены наиболее популярны целевые страны и целевые отрасли для каждой из стран BRICS. %Сделки - это отношение количества сделок слияний и поглощений, инициируемых из упомянутых выше стран компаний-целей в общем количестве сделок слияний и поглощений той же страны компании-покупателя поглощений в течение периода времени между 1 января 1995 года и 31 декабря 2015 г. Топ-5 стран компаний-целей и топ 5 отраслей компаний-целей не связаны между собой.

В Приложении 4 обещаются описательные статистики характеристик международных сделок слияний и поглощений, инициированных из стран группы BRICS. Сначала представлены описательные характеристики по всей выборке, затем отдельно по сделкам по покупке частных и публичных компаний (Приложения 5,6).

Как видно из Приложений 6 и 7, размер сделки выше для сделок по покупке публичных компаний-целей, оплата сделки акциями является наиболее распространенным типом оплаты в международных сделках слияний и поглощений на развивающихся рынка капитала. При сравнении публичных и частных компаний-целей, сделки, оплаченные только акциями, встречаются значительно чаще для частных компаний-целей. Показано также, что большинство частных компаний-целей оперируют в той же отрасли, что и компании-покупатели.

Значительно большая часть публичных компаний-целей являются высокотехнологичными компаниями. По сравнению с компаниями, приобретающими частные компании-цели, компании, приобретающие публичные компании-цели характеризуются более высоким коэффициентом Q Тобина и опытнее в совершении сделок слияний и поглощений.

В целом, результаты, приведенные в Приложениях 5 и 6, показывают, что типичная сделка приобретения частной компании-цели меньше по размеру, использует денежные средства реже в качестве способа оплаты, и включает в себя менее высокотехнологичных целевые компании. Кроме того, по сравнению с компаниями, приобретающими публичные цели, компании, приобретающие частные цели, меньше по размеру и имеют менее высокий коэффициент Q Тобина.



3.3 Тестирование гипотез и интерпретация результатов

I Этап Результаты исследования методом накопленной избыточной доходности

На данном этапе используется метод избыточной доходности для определения, являются ли международные сделки слияний и поглощений эффективными, а также для определения разницы в избыточной доходности при покупке частных и публичных компаний. Накопленная избыточная доходность рассчитывается как среднее значение доходности для всех компаний, представленных в выборке в выбранном окне события. Для расчёта были выбраны следующие окна событий: (-1;+1), (-3; +3), (-5; +5)

Как видно из таблицы 4, рынок в целом положительно реагирует на международные сделки слияний и поглощений. Этот результат статистически значим на основе результата t теста на 1% уровне на окне события (-1; +1), таким образом, для стран с развивающимся рынком капитала акционеры компании-покупатели получают положительную доходность при в вступлении в международные сделки слияний и поглощений.

Таблица 4 Кумулятивная избыточная доходность в момент объявления сделки для всей выборки компаний из стран BRICS

Окно события	CAAR	Значимость	Количество наблюдений
(-1;+1)	0.01 %	3.402***	245
(-3;+3).	0.43%	1.223	245
(-5;+5)	-0.12%	-0.241	245

Источник: по расчетам автора

Для того, чтобы протестировать первую гипотезу исследования, кумулятивные избыточные доходности посчитаны для под выборок: вся выборка, частные компании-цели и публичные компании-цели (Таблицы 5 и 6)

Таблица 5 Кумулятивная избыточная доходность в момент объявления сделки для частных компаний-целей

Окно события	CAAR	T test	Количество наблюдений
(-1;+1)	0.036%	1.828*	167
(-3;+3).	0.23%	2.663**	167
(-5;+5)	0.66%	1.552	167

Источник: по расчетам автора

Результаты расчета кумулятивной избыточной доходности для частных компаний-целей (Таблица 5) показывают, рынок положительно реагирует на такие сделки на окнах событий (-1; +1), (-3; +3).

Таблица 6 Кумулятивная избыточная доходность в момент объявления сделки для публичных компаний-целей

Окно события	CAAR	T test	Количество наблюдений
(-1;+1)	-0.45%	-1.288*	78
(-3;+3).	0.12%	1.101	78
(-5;+5)	0.18%	3.495***	78

Источник: по расчетам автора

Как видно из таблицы 6, расчёт кумулятивной избыточной доходности в момент объявления сделки для публичных компаний-целей показывают противоречивые результаты: на окне (-1;1) CAAR имеет значимое на 10% уровне отрицательное значение, а на окне (-5;+5) значимое на 1% уровне положительное значение.

Таблица 7 Разницы в средних

Окно события	Разница в средних	T stat
(-1;1)	-0.486	-1.87*
(-3;+3)	-0.11	0.98
(-5;+5)	-0.48	1.12

Источник: по расчетам автора

Результаты расчета разницы в средних на окне события (-1;1) показывают, что гипотеза о влиянии типа компании-цели (частной/публичной) на избыточную доходность акционеров компании-покупателя не отвергается на 10% уровне значимости.

II ЭТАП. Результаты эмпирического анализа оценки фактора «публичный статус компании-цели» на эффективность международных сделок слияний и поглощений на полной выборке компаний (Модель 1): робастность результатов

Переходя к результатам регрессии ключевых оцениваемых переменных, мы видим из таблицы 8, что коэффициент перед переменной Private подтверждает выводы, содержащиеся в результатах анализа методом событий. Данная переменная является положительной и значимой (на уровне 10%), указывая на то, что акционеры компании, приобретающей частные цели зарабатывают большую избыточную доходность в момент объявления сделки, чем акционеры компании, приобретающей публичные цели из-за существования скидки за низкую ликвидность. Это соответствует результатам исследования Capron Shen (2007), Bae (2013). Таким образом, гипотеза 1 не отвергается на 1% уровне значимости.

Таблица 8 Результаты эмпирического анализа оценки фактора «публичный статус компании-цели» на эффективность международных сделок слияний и поглощений

R-Squared=0.6372

Переменная	Коэффициент	Значимость (P>t)	Количество наблюдений
Cash	-0.036***	0.000	245
Stock	0.025**	0.030	245
Same industry	-0.071***	0.000	245
High Tech	0.054	0.598	245
Tobin Q	.0.39*	0.054	245
Private	-0.0003***	0.006	245
Transparency	-0.00002	0.373	245
Liquidity	0.00032	0.486	245
Government	-0.01617	0.200	245
Deal size	0.027	0.118	245
Cons	0.027	0.078	245

Источник: по расчетам автора

Так же из таблицы видно, что оплата сделки акциями положительно влияет на избыточную доходность компании-покупателя, в то время как оплата сделки денежными средствами и опыт совершения сделок влияют отрицательно.

Данные итоги соответствуют выводам проведенным ранее исследованиям международных сделок слияний и поглощений, построенным на выборке компаний из стран группы BRICS (Gubbi и др. (2010); Sign (1987).

Этап 3: Результаты эмпирического анализа оценки фактора прозрачности рынка страны компании-цели на выбор компании-цели (частной/публичной) (Модель 2)

На следующем этапе оценивается логит модель. С помощью данного анализа мы проверяем, является ли прозрачность страны компании-цели значимым фактором при объяснении выбора частной или публичной компании-цели в присутствии других характеристик сделки, компании-покупателя и компании-цели.

Согласно результатам таблицы 9, прозрачность, представляющая степень прозрачности (или информационной асимметрии) рынка страны компании-цели имеет отрицательный и значимый (на уровне 1%) коэффициент регрессии. Гипотеза 2 исследования о влиянии прозрачности на выбор компании-цели (частной/публичной) не отвергается на 1% уровне. Этот результат соответствен выводам статьям Bae 2013, Capron Shen 2004, построенным на выборке из компаний США.

Так же результаты анализа показали, что стоимость сделки и Tobin Q объясняют выбор компании-покупателя (частной/публичной)



Таблица 9 Результаты эмпирического анализа оценки фактора прозрачности рынка страны компании-цели на выбор компании-цели (частной/публичной)

R-Squared = 0.8821

Переменная	Коэффициент	Значимость (P>t)	Количество наблюдений
Transparency	-2.39***	0.000	245
Liquidity	-0.0025	0.269	245
Debt	0.0028	0.165	245
LnTA	-0.00005	0.923	245
TobinQ	-0.53035**	0.003	245
Deal size	0.0068**	0.003	245
Cons	16.3105	0.000	245

Источник: по расчетам автора

Этап 4 Результаты эмпирического анализа влияний фактора ликвидности рынка страны компании-цели на эффективность международных сделок слияний и поглощений на выборке частных компании-целей (Модель 3)

На третьем этапе в выборке оставляются только частные компании и проверяется гипотеза о влиянии уровня ликвидности на избыточную доходность при покупке частных компаний-целей.

Из видно из таблицы 10, коэффициент при переменной liquidity отрицателен и значим на 1% уровне. Таким образом, гипотеза 3 исследования о том, что при покупке частной компании-цели в стране с низким уровнем ликвидности избыточная доходность акционеров компании покупателя выше из-за большей скидки за низкую ликвидность, на которую соглашается компания-покупатель в условиях ограниченной ликвидности, не отвергается на 1% уровне значимости.

Этот результат соответствен выводам статьи Bae, построенном на выборке из компаний США.

Кроме уровня ликвидности рынка избыточную доходность акционеров компании-покупателя в момент объявления сделки объясняют способ оплаты сделки и высокотехнологичной компании-цели.

Таблица 10 Результаты эмпирического анализа ликвидности рынка страны компании-цели на эффективность международных сделок слияний и поглощений на выборке частных компании-целей

R2 = 0.55

Переменная	Коэффициент	Значимость (P>t)	Количество наблюдений
Cash	0.017**	0.049	167
Stock	-0.02**	0.019	167
Same industry	-0.0029	0.837	167
High tech	0.032**	0.003	167
Tobin Q	-0.005	0.865	167
Transparency	-0.002**	0.036	167
Liquidity	-0.0065***	0.000	167
Government	-0.0017	0.126	167
Experience	0.023*	0.583	167
Dealsize	0.23	.0479	167
Cons	0.10	0.018	167

Источник: по расчетам автора

Этап 4 Результаты анализа двухступенчатой моделью Heсkman (4 модель)

Регрессионный анализ предлагает объяснение влияния ликвидности и прозрачности рынка страны компании-цели. Однако данный метод имеет существенный недостаток, так как выбор компании-цели может быть не случайным.

Эта проблема может привести к эндогенности, которая возникает из-за переменных, которые коррелируют и со стоимостью компании и выбором типа компании-цели (частной/публичной).

На следующем этапе мы используем версию максимального правдоподобия self-selection модели Heckman (1979) для учета проблема эндогенности и получения несмещенных оценок влияния уровня ликвидности и прозрачности страны компании-цели на выбор о поукпке частной или публичной компании-цели и избыточную доходность акционеров компаний-покупателя

Следуя методологии исследований Capron Shen (2007), Bae (2013) и на основе результатов логит регрессии, мы предполагаем, что склонность компании-покупателя к приобретению частной, а не публичной компании-цели зависит от степени прозрачности рынка страны компании-цели, с которой приобретающая фирма сталкивается в первой модели регрессии (уравнение выбора). В этой регрессии, используется пробит модель для оценки вероятности выбора частной фирмы. Зависимая переменная, Target, бинарная переменная, которая равна единице для частных компаний-целей и нулю для публичных компаний-целей, в модели так же используются контрольные переменные (характеристики компании-покупателя, компании-цели и сделки) Во второй регрессионной модели (объясняющей избыточную доходность акционеров компании-покупателя), где зависимой переменной является CAR, мы используем все контрольные переменные и переменную liquidity. Данные модели оцениваются одновременною. Цель данной постановки исследовательской задачи-понять, объясняет ли ликвидность рынка страны компании-цели избыточную доходность акционеров компаний-покупателя после учета проблемы эндогенности.

В таблице 11 обобщены результаты self-selection модели.

В качестве предварительного теста, мы сначала рассмотрим является ли выбор частной компании-цели выбором компании-покупателя. Если выбор сделан не случайно, то мы должны оценить модель выбора (используя target как зависимую переменную) и модель объяснения избыточной доходности (с использованием CAR в качестве зависимой переменной) одновременно. Тест Wald независимых уравнений (Rho = 0) показывает хи-квадрат статистики 6.51 для модели, что значительно отличается от нуля на уровне 1%. Следовательно, нулевая гипотеза о независимости уравнений отвергается, что указывает на присутствие эндогенности.



Таблица 11 Результаты анализа двухступенчатой моделью Heсkman

Number of obs = 245

Wald chi2 (7) = 210.04

Prob > chi2 = 0.0000

Переменная	Коэффициент	Значимость (P>t)
Модель объяснения избыточной доходности
liquidity	-0.523	0.102
private	-.008104	0.499
dealsizemusd	0.234	0.247
cash	.015432	0.067
stock	-.071283***	0.000
hightech	-.0648411***	0.000
experience	.0273178***	0.000
Cons	.0838233	0.000
Модель выбора
private	.237453	0.496
transparency	-.1160647*	0.075
debt	.0007422	0.193
lnTA	.0003133	0.112
Cons	1.456203	0.005

Источник: по расчетам автора

Как показывают результаты таблицы 11, прозрачность рынков компаний-целей имеет отрицательный и значимый (на уровне 10%) коэффициент регрессии, в то время как ликвидность рынка страны компании-цели имеет положительный, но незначимый коэффициент регрессии. Следовательно, компании-покупатели с большей вероятностью покупают частные цели в странах с более низкой прозрачностью рынка, так как не доверяют публичной информации о публичных компаниях и имеют частную информацию о частных компаниях.

Обращаясь к результатам регрессии объяснения избыточной доходности в таблице 11, мы видим, что коэффициент регрессии ликвидность является отрицательным, но не имеет существенного значения на 10% уровне. Соответственно, ликвидность страны не является ключевым фактором, определяющим избыточную доходность акционеров компании-покупателя. Этот результат показывает доказательства слабой роли ликвидности рынка страны компании-покупателя в объяснении скидки за низкую ликвидность в международных сделках слияний и поглощений. Вместо этого такие факторы как способ оплаты сделки, опыт совершения сделок и высоко технологичность компании-цели объясняют избыточную доходность акционеров компании-покупателя.

Результаты self-selection моделей Heckman обеспечивают доказательства того, что уровень прозрачности рынка страны компании-цели определяет выбор приобретающей фирмы о покупке компании-цели (частной/публичной). В отличие от результатов регрессионного анализа, результаты self-selection моделей показывают, что после учета проблемы эндогенности, уровень ликвидности рынка в стране целевой фирмы больше не имеет значимого влияния на избыточную доходность акционеров компании-покупателя в момент объявления сделки. Вместо этого, другие характеристики сделки и компаний, такие как опыт совершения сделок, способ оплаты, объясняют избыточную доходность.

В третьей главе был проведен эмпирический анализ эффективности сделок слияний и поглощений при покупке частных и публичных компаний. Результаты исследования показали:

· Акционеры компании, приобретающей частные цели зарабатывают большую избыточную доходность в момент объявления сделки, чем акционеры компании, приобретающей публичные цели из-за существования скидки за низкую ликвидность.

· Компании-покупатели с большей вероятностью покупают частные цели в странах с более низкой прозрачностью рынка

· При покупке частной компании-цели в стране с низким уровнем ликвидности избыточная доходность акционеров компании покупателя выше из-за большей скидки за низкую ликвидность, на которую соглашается компания-покупатель в условиях ограниченной ликвидности.

· Результаты self-selection моделей Heckman обеспечивают доказательства того, что уровень прозрачности рынка страны компании-цели определяет выбор приобретающей фирмы компании-цели (частной/публичной). В отличие от результатов регрессионного анализа, результаты self-selection моделей показывают, что после учета проблемы эндогенности, уровень ликвидности рынка в стране целевой фирмы больше не имеет значимого влияния на избыточную доходность акционеров компании-покупателя в момент объявления сделки

Представленные в исследовании результаты могут быть интересны Совету Директоров и Менеджменту компаний стран группы BRICS при принятии решений о международной экспансии посредствам сделок слияний и поглощений. Выявленные детерминанты эффективности международных сделок слияний и поглощений при покупке частных и публичных компаний (ликвидность и прозрачность) и выбора компании-цели (частной/публичной) обеспечат повышение качества финансового обоснования стратегий международных сделок слияний и поглощений.



Заключение

C увеличением интереса ученых к исследованию эффективности сделок M&A, рост глобальных объемов международных сделок на протяжении последних десятилетий побуждает ученых активнее изучать детерминанты эффективности таких сделок. Изучение факторов ликвидности и прозрачности на эффективность сделок M&A при покупке частных и публичных компаний является одним из актуальных направлений среди исследователей на развитых рынках капитала, однако, на выборках из компаний с развивающихся рынков пока нет исследований на эту тему.

С целью проведения исследования эффективности сделок слияний и поглощений при покупке частных и публичных компаний на развивающихся рынках стран BRICS, в первой главе был проведен обзор эмпирических исследований эффективности международных сделок слиянии поглощений, были описаны основные направления исследований таких сделок, а также проведен анализ выводов наиболее значимых исследований. Сделан вывод о том, что изучение эффективности сделок при покупке частных и публичных компаний хорошо изучен на выборках из внутренних сделок, однако недостаточно изучены международные факторы, которые могут оказать влияние при изучении данной темы на выборке из международных сделок.

В силу ограниченного количества исследований частных и публичных компаний в международных сделках, во второй главе приведен обзор исследований эффективности сделок M&A при покупке частных и публичных компаний на выборках из внутренних сделок. В исследованиях показывается, что избыточная доходность акционеров приобретающих фирм в момент объявления приобретения зависит от того, является ли компаний-цель публичной или частной (Chang (1998), Koeplin et al. (2000), Fuller et al. (2002), Kooli et al. (2003), Shen and Reuer (2005), Faccio et al. (2006). Частные цели продаются с большей скидкой по сравнению с сопоставимыми компаниями, особенно в условиях, когда альтернативные источники ликвидности менее доступны или дороже Koeplin et al. (2000), Officer et al. (2009). Различия в доступности и надежности информации о частной и публичной компании цели влияет на выбор покупателя между публичной и частной компанией целью. Столкнувшись информационной асимметрией, приобретатель вероятнее выберет частную компанию цель, потому что частная информация, как ожидается, будет большим источником создания стоимости в приобретении частных целей, чем публичных (Bae 2013, Officer et al. 2009).

В третьей главе представлены результаты эмпирического исследования на выборке компаний BRICS в период с 1 января 1995 года по декабрь 2015. Результаты метода исследования избыточной доходности показывают, что рынок в целом положительно реагирует на международные сделки M&A, таким образом, для стран с развивающимся рынком капитала акционеры компании-покупатели получают положительную доходность при в вступлении в международные сделки слияний и поглощений. Кроме этого, результаты показывают, что избыточная доходность компаний-покупателей выше при покупке частных компаний-целей, чем при покупке публичных компаний-целей. Результаты объяснения избыточной доходности подтвердили, что акционеры компании, приобретающей частные цели зарабатывают большую избыточную доходность в момент объявления о сделке, чем акционеры компании, приобретающей публичные цели из-за существования скидки за низкую ликвидность. Прозрачность, представляющая степень прозрачности (или информационной асимметрии) рынка страны компании-цели имеет отрицательный и значимый коэффициент регрессии выбора типа компании-цели. Одним из ключевых преимуществ покупки публичной целевой компании является то, что приобретатель может получить доступ к публичной финансовой информации целевой фирмы. Если публичная информация не является надежной, однако, мотивация купить публичную цель будет ослаблена. Информационная асимметрия при покупке частных компаний целей ограничивает широту поиска компании-цели увеличивает риск неправильно оценить компанию-цель. В то же время, ограниченность информации о частной компании-цели создает больше возможностей создания стоимости через использование частной информации. В целом, различия в доступности и надежности информации о частных и публичных компаниях влияет на выбор покупателя между публичной и частной компанией целью. Результаты эмпирического анализа выявления детерминант избыточной доходности акционеров компании - покупателя в момент объявления сделки на выборке частных компаний-целей показывают, что при покупке частной компании-цели в стране с низким уровнем ликвидности избыточная доходность акционеров компании покупателя выше из-за большей скидки за низкую ликвидность, на которую соглашается компания-покупатель в условиях ограниченной ликвидности. Частные компании нуждаются в ликвидности в условиях, когда альтернативные методы финансирования, такие как долгосрочные или краткосрочные заимствования, IPO, являются относительно дорогими. Таким образом, частная фирма-цель может принять скидку за низкую ликвидность для того, чтобы получить доступ к рынку капитала через вступление в сделку, которая приведет к приросту стоимости акционеров приобретающей фирмы. Результаты self-selection моделей Heckman обеспечивают доказательства того, что уровень прозрачности рынка страны компании-цели определяет выбор приобретающей фирмы компании-цели (частной/публичной). В отличие от результатов регрессионного анализа, результаты self-selection моделей показывают, что после учета проблемы эндогенности, уровень ликвидности рынка в стране целевой фирмы больше не имеет значимого влияния на избыточную доходность акционеров компании-покупателя в момент объявления сделки. Вместо этого, другие характеристики сделки и компаний, такие как опыт совершения сделок, способ оплаты, объясняют избыточную доходность.

Среди дальнейших направлений развития исследования можно выделить:

· Сравнение результатов модели исследования эффективности международных сделок слияний и поглощений при покупке частных и публичных компаний между странами, входящими в группу BRICS. Так компании и сделки в каждой стране могут иметь свои особенности, интересно стравить результаты моделей, построенных на выборках из различных стран группы BRICS.

· Более подробное исследование факторов, оказывающих влияние на эффективность международный сделок слияний и поглощений при покупке частных компаний, помимо ликвидности и прозрачности, (которые в данной работе представлены как контрольные переменные).

· Введение в модель фактора уровня экономического развития стран компании -цели

· Использование версии максимального правдоподобия модели Heckman и тестирование инструментальных переменных в модели Heckman для проверки результатов на робастность.

· Использование другого подхода измерения эффективности сделок, например, проведение анализа изменения доходности акций компании на долгосрочном временном интервале при оценке эффективности сделок слияний и поглощений.



Список литературы

1. Akerlof, G.A. (1970). The market for `lemons': Quality uncertainty and the market mechanism. Quarterly Journal of Economics, 84, 488-500.

2. Bae Determinants of target selection and acquirer returns: Evidence from cross-border acquisitions (2013) Thunderbird International Business Review

3. Barney, J.B. (1988). Firm value and marketability discounts. International Review of Economics and Finance

4. Brakman (2013). Cross-border merger and acquisition activity and revealed comparative advantage in manufacturing industries. Thunderbird International Business Review

5. Boateng, A (2008), Cross-border M&As by Chinese firms: an analysis of strategic motives and performance, Journal of Corporation Law.

6. Bianconi (2010). Cross-listing premium in the US and the UK destination. Strategic Management Journal

7. Bajaj (2001). Returns to bidding firms in mergers and acquisitions: Reconsidering the relatedness hypothesis. International Review of Economics and Finance

8. Bhabra, (2013), Cross-border M&As by Chinese firms: an analysis of strategic motives and performance, Journal of Economics and Management Strategy

9. Bruner, R.F. 2004. Applied Mergers and Acquisitions. John Willey & Sons. Chapter 5.

10. Capron, L (2007). Acquisitions of private versus public firms: Private information, target selection and acquirer returns. Strategic Management Journal,

11. Campa. (2002) Explaining the diversification discount

12. Chang, S. (1998). Takeovers of privately held targets, method of payment and bidder returns. Journal of Finance Journal of Business Finance and Accounting, 17(5) (1990).

13. Cakici. (1996), Foreign acquisitions in the United States: Effect on shareholder wealth of foreign acquiring firms, Journal of Financial Economics.

14. Conn. (1990), International mergers: Returns to U.S. and British firms, Journal of Banking & Finance

15. Conn (2005), Cross-border versus Domestic Acquisitions, Journal of Business Finance and Accounting, 17(5) (1990).

16. Dunning, J.H. (1980). Analyst coverage of acquiring firms and value creation in cross-border acquisitions. International Review of Economics and Finance

17. DePamphilis, D.M. (2012), Does payment method matter in cross-border acquisitions? Elsevier.

18. Danbolt (2012), The impact on UK acquirers of domestic, cross-border, public and private acquisitions Journal of Business Finance and Accounting

19. Dutta (2013). Mergers, Acquisitions and Other Restructuring Activities.Journal of Financial and Quantitative Analysis

20. Eckbo (2000), Determinants of cross-border mergers and acquisitions in Canada, Journal of Financial and Quantitative Analysis

21. Eckbo (2000), Downside Risk in Practice, Journal of Multinational Financial Management

22. Liao, R.C Erel, I.,., & Weisbach, M.S. (2012). Returns of acquirers of listed and unlisted targets Gains to Bidder Firms Revisited: Domestic and Foreign. Journal of Financial and Quantitative Analysis

23. Faccio (2006). Gains to Bidder Firms Revisited: Domestic and Foreign Acquisitions in Canada Journal of Financial and Quantitative Analysis

...