Премия за контроль

Гипотеза 6. Премия за контроль выше, если сделка внутренняя

Гипотеза основана на том, что внутренний инвестор более осведомлен о состоянии рынка в целом, состоянии отрасли и положении компании. Для развивающихся стран, где рынок менее эффективный и прозрачный, влияние детерминанты должно быть положительным. Предположение согласуется с результатами исследований (Dragota et al, 2013)

Гипотеза 7. Премия за контроль выше, если компания-покупатель и компания-цель функционируют в одной отрасли

Аналогично гипотезе 6, предполагается, что компании, оперирующие в одной отрасли лучше знают рынок, специфику отрасли, поэтому вероятность синергии от сделки будет выше, что увеличивает и премию за контроль. (Thraya, Hagendorff, 2010).

Гипотеза 8. Премия за контроль выше, если сделка была анонсирована в кризисное время

Компания-покупатель основывается на справедливой стоимости компании-цели при ее покупке, в то время как во время кризиса рынок в целом недооценен. Как правило, во время кризиса покупатель платит цену акции, значительно превышающую рыночную стоимость, поэтому и премия за контроль будет выше. (Simonyan, 2014).

Гипотеза 9. Премия за контроль тем выше, чем выше вложения в интеллектуальный капитал

Предполагается, что на развивающемся рынке при наличии большого размера ИК у компании-цели, покупатель готов будет заплатить большую премию за контроль, так как ожидает больших выгод и эффекта синергии от сделки. (Bena, Li, 2014).

Выводы по главе 1.

Проведенный анализ литературы по оценке премии за контроль позволил выявить следующее:

Существует большое количество интерпретаций премии за контроль в зависимости от рассматриваемых стандартов оценки и законодательств;

На сегодняшний день не существует единой методологии по определению размера премии за контроль;

Основной метод, применяемый на практике, по оценке размера премии за контроль - стандартный метод сделок, однако метод плохо применим на развивающихся рынках, так как не учитывает нормальное движение рынка.

В существующих эмпирических исследованиях выявлены значимые детерминанты, влияющие на размер премии за контроль. Среди основных можно выделить: финансовые показатели компании-цели, корпоративное управление компании-цели, характеристика сделки, страновые различия, размер приобретаемого пакета акций.

По итогам анализа существующих исследований по оценке премии за контроль и влияния тех или иных факторов на ее размер, было сформулировано 9 гипотез, которые будут протестированы в исследовании далее.



Глава 2. Методология исследования и формирование выборки

2.1 Методология исследования премии за контроль

В рамках данного исследования в первой главе был проведен анализ существующих методов оценки премии за контроль для развитых и развивающихся рынков: метод сделок, метод двух классов акций и метод блочных транзакций. Так как в дальнейшем исследовании будет анализироваться рынок развивающихся стран (БРИК), то метод анализа двух классов акций является трудно применим. В первую очередь, метод отражает разницу между двумя классами акций (право за голосование) и является плохой прокси для измерения контроля. Более того, при применении критерия наличия двух типов акций среди компаний развивающихся стран, выборка может стать очень маленькой, результаты исследования окажутся нерепрезентативными. Метод блочных транзакций также оказался неприменим, так как исследует, главным образом, частные выгоды от контроля, поэтому результаты также окажутся нерепрезентативными. В силу причин, указанных выше, было решено использовать метод слияний и поглощений для выявления премии за контроль.

В силу того что в исследовании рассматривается рынок развивающихся стран, среди двух способов оценки премии методом сделок был выбран альтернативный метод (метод событий). Так как рынок развивающихся стран очень волатилен, то при расчет премии за контроль требуется корректировки на общее движение рынка. В исследовании Джордана и Хоупа было также подтверждено, что разница между премиями за контроль, рассчитанные стандартным способом (с использованием методологии Mergerstat) и альтернативным (метод событий) на 96% объясняется корректировкой на движение рынка. Кроме того, а настоящее время метод event study является наиболее широко применимым среди эмпирических исследований по эффективности сделок слияний и поглощений (Eckbo, 2009). Так как премия за контроль напрямую зависит от таких выгод от сделок, предполагается, что данный метод хорошо применим при выявлении премии за контроль.

В данном исследовании рассчитанные величины накопленной избыточной доходности компании-цели (CAAR) служат инструментом для выявления премии за контроль. Очевидно, что в данном показателе, помимо самой премии заложен эффект синергии от сделки и прочие корректировки. Однако ни один из описанных выше методов не указывает идеальную прокси для оценки премии за контроль. Рассчитанные далее показатели CAAR, по меньшей мере, не содержат в себе общее нормальное движение рынка, а указывают только эффект от сделки, и могут трактоваться как максимально возможные премии за контроль.

Выявление премии за контроль

Как было сказано ранее, в исследовании используется метод событий для выявления премии за контроль. Метод основан на расчете накопленной избыточной доходности компании-цели с использованием рыночной модели, которая позволяет учесть рыночный риск и риск средней доходности.

Основой метода событий является сигнальная концепция, согласно которой поступление на рынок какой-либо новой информации относительно компании является сигналом для инвесторов и влияет на динамику цен акций. Метод событий помогает определить, каким образом на доходность акции влияет исследуемое событие, наблюдается ли положительная или отрицательная накопленная избыточная доходность, что и будет в данном случае премия за контроль. Рассмотрим поэтапно применение в исследовании данного метода.

Шаг 1. Для расчета избыточной доходности определяется дата события, оценочный период и окно события (Рис. 1). Отсчет торговых дней ведется относительно даты объявления о сделке.



Рисунок 3 Временные интервалы для метода событий

Выбор длины окна события очень важен, поскольку окно не должно быть слишком узким, чтобы учесть реакцию фондового рынка полностью, но в то же время окно события не должно быть слишком широким, чтобы на доходности акций не оказывали влияние другие значимые корпоративные события. В частности, Экбо в своем исследовании акцентирует внимание на важности анализа именно широких окон, только так можно увидеть цену акций, без влияния эффекта от сделки. (Eckbo, 2009). Для определения окна события в настоящем исследовании была использована методология, описанная в эмпирическом исследовании Schwert (1996). Первоначально была рассчитана средняя накопленная избыточная доходность на окне события (-124; +250) при оценочном интервале (-250; -125) (анализ строился только на торговых днях). Согласно графику накопленной избыточной доходности по всей выборке определяется день начала реакции рынка - значимый всплеск избыточной доходности (. В качестве дня закрытия окна события использовался средний срок заключения сделки в выборке (количество дней между объявлением и закрытием сделки) (. В результате окно события открывается в день начала реакции ( и закрывается в соответствии со средним сроком совершения сделки в выборке , а итоговый оценочный период будет составлять период (-250, ).

Шаг 2. Расчет дневных логарифмических доходностей акций компаний-целей



где - цена акции компании-цели в день t.

Шаг 3. Построение прогноза доходностей акций на период окна события. Ожидаемая доходность может быть оценена на основе различных моделей. В настоящем исследовании была использована наиболее широко применяемая рыночная модель.

Рыночная модель (market model)

На основе данных оценочного периода строится регрессия:

- фактическая доходность акций компании-цели i в момент времени t,

- доходность рыночного индекса в момент времени t.

Далее, полученные оценки параметров и используются для прогнозирования доходностей акций на интервале окна события.

Шаг 4. Расчет избыточных доходностей (AR - abnormal returns) как разница между фактической доходностью и ожидаемой доходностью акций для каждого дня из окна события.

Шаг 5. Усреднение избыточных доходностей по всем сделкам.

где N - количество сделок в выборке.

Шаг 6. Расчет накопленной средней избыточной доходности (cumulative average abnormal return) по выборке.



- границы окна события.

Для сравнения результатов и проверки робастности, были рассчитаны показатели накопленной средней избыточной доходности для более узких окон.

Шаг 7. Проверка значимости полученных результатов с помощью параметрических и непараметрических тестовых статистик.

При нормальном распределении накопленных избыточных доходностей значимость рассчитывается параметрическими тестами (стандартная тестовая статистика) по формуле:

- стандартное отклонение средних избыточных доходностей на оценочном периоде.

- длина окна события.

- границы окна события.

Нулевая гипотеза для данной статистики - средняя избыточная доходность равна нулю.

2.2 Методология исследования детерминант премии за контроль

На основе обзора литературы, посвященной детерминантам премии за контроль, были выявлены факторы, которые будут рассмотрены в данном исследовании:

Размер компании-цели (Size) - натуральный логарифм совокупных активов компании-цели за год до объявления о сделке

Размер приобретаемого пакета акций (PSP, %)

Структура капитала (Lev, %) - отношение совокупного долга к собственному капиталу компании-цели за год до объявления о сделке

Владение компанией до сделки (D_IS %) - дамми-переменная, принимающая значение 1- если компания-покупатель уже владел акциями компании-цели до сделки, 0 - иначе

Период объявления (D_CR) - дамми-переменная, принимающая значение 1 - если сделка была анонсирована в кризисное время Период кризиса - 01.07.2008 - 30.06.2009 гг., 0 - иначе

Тип сделки (D_Country) - дамми-переменная, принимающая значение 1- если компания-покупатель и компания-цель оперируют в одной стране (внутренняя сделка), 0 - иначе

Тип сделки (D_Ind) - дамми-переменная, принимающая значение 1- если компания-покупатель и компания-цель оперируют в одной отрасли, 0 - иначе

Интеллектуальный капитал (IC) - натуральный логарифм интеллектуального капитала компании-цели Детерминанта ИК включается только для компаний отрасли manufacturing

Для выявления детерминант размера премии за контроль использовалась модель множественной регрессии следующего вида:

2

В качестве зависимой переменной в модели выступали рассчитанные показатели CAAR, в качестве независимых переменных использовались детерминанты, указанные выше. Для проверки результатов на устойчивость использовались как широкие, так и узкие окна. Качество регрессионных моделей проверялось с помощью тестов на наличие мультиколлинеарности с помощью расчета VIF) и гетероскедастичности (тест Вайта).

Методология расчета интеллектуального капитала компании-цели

Для вычисления размера интеллектуального капитала (далее - ИК) в исследовании использовалась методология расчета Синдлера (Syndler et al, 2013). Автор, в отличие от многих исследований, вычисляет все три составляющие ИК, сумма которых является прокси переменной расходов на ИК. Так, для определения размера человеческого капитала в качестве прокси используются расходы компании по заработной плате (salary expenses), для структурного капитала - расходы на научно исследовательские работы (research & development expenses), для отношенченского капитала - расходы на рекламу и маркетинг (advertising & marketing expenses). Сумма трех составляющих определяется авторами как расходы на ИК:

В соответствии с методологией Баллестера по оценке ИК, все расходы на заработную плату, научно-исследовательские работы, рекламу и маркетинг принимаются как инвестиции (Ballester et al., 2002). Таким образом, компания, аккумулируя данные расходы из года в год, капитализирует их с коэффициентом б. Это означает, что каждый раз увеличивая расходы на интеллектуальный капитал (по трем составляющим), компания увеличивает размер интеллектуального капитала на долю б от этих расходов. Также вводится предпосылка о росте данных затрат из года в год с коэффициентом g. Более того, так как интеллектуальный капитал представляет собой актив, то вводится норма амортизации ИК в размере д. Таким образом, ИК будет вычисляться по следующей формуле:

Подставляя значение ИК в предыдущем периоде (пошагово), выводится следующая формула:



Далее, выводится скорректированная модель RIM (residual income model), основанная на первоначальной модели Ольсона (Ohlson, 1995):

Далее, показатели в модели необходимо скорректировать, учитывая аккумулирование ИК. Так, чистая прибыль в данной модели включает в себя все расходы на ИК, однако, так как расходы аккумулируются, необходимо сделать корректировку размера чистой прибыль. Аналогично с показателем балансовой стоимости. После корректировок модель RIM будет выглядеть следующим образом:

Аналогично, подставляя значения прошлых лет, получается модель следующего вида:

Таким образом, вычислив коэффициенты из регрессии ниже, получаются коэффициенты аккумулирования (б) и амортизации ИК (д), а таким образом, вычисляются и сами значения ИК.



2.3 Формирование выборки

В работе премия за контроль исследовалась на развивающихся рынках - странах БРИК. В целях исследования была сформирована выборка сделок на основе базы данных Bureau Van Dijk ZEPHYR, котировки акций, рыночных индексов и финансовые показатели для выявления детерминантов были получены из баз данных S&P Capital IQ и Thomson Reuters. Все финансовые показатели номинированы в долларах США.

Для формирования выборки были использованы следующие критерии:

Дата объявления сделки попадает в период - 01.01.2000 - 31.12.2015 гг.;

Тип сделки: Merger, Acquisition, Minority Stake;

Статус сделки: announced/completed/pending;

Тип компании-цели: публичная;

Страновая принадлежность компании-цели: страны БРИК;

Приобретаемый пакет:

До сделки компания-покупатель владела до 50% (включительно) акций компании-цели, после - более 50%;

До сделки компания-покупатель владела до 25% (включительно) акций компании-цели, после - более 25%;

Минимальный размер приобретаемого пакета - 10%.

В качестве рыночных индексов для стран были использованы следующие индексы: для России использовался индекс MICEX, для Бразилии - индекс BOVESPA, для Индии - Sensex, для Китая использовались два индекса в зависимости от биржи - Shangai и Shenzen.

Так как методом выявления премии за контроль был выбран метод событий, который оценивает реакцию фондового рынка на объявление о сделке, необходимым требованием к компании-цели было наличие котировок акций. В связи с этим компании-цели должны были быть обязательно публичными.

Поскольку ключевым интересом работы является измерение премии за контроль в сделках, то для однородности выборки был введен критерий превышения в результате сделки порога в 50% и 25% владения акциями компании-цели. Сделки, в которых итоговый пакет акций составил 50% + 1 акция, характеризуются приобретением операционного контроля, при превышении уровня владения 25% акций покупатель получает блокирующий пакет акций. Как правило, владелец пакета более 25% акций имеет право на блокирование существенных решений, таких как дополнительный выпуск акций, проведение крупных сделок, реорганизации и ликвидация общества и т.д. Данное ограничение допускает в выборку только те сделки, где происходило приобретение разных уровней контроля.

При проведении исследования для выявления премии за контроль были выделены три подвыборки сделок, в результате которых происходило: превышение 50% уровня владения акциями; превышение 25% уровня владения акциями; единовременная покупка 100% акций. Увеличение премии в сделках при увеличении покупаемого пакета акций выявило наличие премии за контроль.

После формирования первоначальной выборки все компании-цели были проверены на наличие котировок акций в течение необходимого периода вокруг даты объявления сделки. Сделки, для которых не были доступны котировки акций компании-цели в необходимый период или акции оказались неликвидны, были исключены из рассмотрения.

В Таблице 1 представлены шаги формирования выборки (исходный размер выборки соответствует данным, выгруженным из базы Bureau Van Dijk ZEPHYR) при применении критериев 1-5.

Таблица 1 - Шаги формирования выборки

Критерий	Россия	Китай	Индия	Бразилия
Исходный размер выборки	10 627	14 147	7 840	758
1. Нет информации о размере консолидируемого пакета (неизвестна начальная доля или приобретаемая доля)	(973)	(9 365)	(3 673)	(438)
2. Не происходит консолидация пакета размером 25% + 1 акция / 50% + 1 акция	(6 911)	(1 513)	(1 016)	(163)
3. Приобретаемый пакет менее 10%	(810)	(2 750)	(1 270)	(52)
5. Акции компании-цели неликвидны	(1 840)	(316)	(1 787)	(74)
Итоговый размер выборки	93	203	94	28

После применения всех критериев в выборку вошло 418 сделок. Для анализа результатов также важно понимать распределение сделок по подвыборкам в зависимости от процента приобретения (см. график ниже).

Для проведения анализа по отдельным отраслям сделки были разделены в соответствии с двумя первыми цифрами основного SIC кода компаний-целей. В группу «Прочие» были включены сделки, количество которых недостаточно по отдельной отрасли, чтобы сформировать полноценную группу.



График 1. Количество сделок по подвыборкам

График 2 Количество сделок по индустриям

При исследовании детерминант, влияющих на размер премии за контроль, из анализа исключались сделки, компании-цели которых принадлежали к финансовому сектору экономики. После исключения данного сектора, а также сделок с отсутствующей необходимой информацией для анализа детерминант, выборка состояла из 348 сделок: Россия - 89 сделок, Китай - 184 сделки, Индия - 47 сделок и Бразилия - 28 сделок.

Влияние детерминанты интеллектуального капитала исследовалось отдельно для индустрии, значение SIC кода которых было 20-39: данные сделки принадлежали сектору промышленное производство. Проанализировав литературу, исследующую ИК, можно сделать вывод, что вероятность того, что данная переменная будет значима при оценке премии за контроль будет больше для наукоемких, технологичных секторов экономики, которые и объединяются в отрасль manufacturing. После исключения наблюдений, где отсутствовали какие-либо составляющие ИК, выборка состояла из 112 сделок (20 - Россия, 67 - Китай, 18 -Индия, 7 - Бразилия). Описательные статистики по всем детерминантам по двум модификациям модели представлены в Приложении 3.

При оценке ИК были использованы следующие предпосылки:

в качестве темпов роста затрат по заработной плате, на научно-исследовательские работы и маркетинг и рекламу были использованы темпы роста ВВП по каждому году отдельно по каждой стране;

в качестве безрисковой ставки использовалась сумма доходностей к погашению 10-летних казначейских облигаций (US treasury bonds) и премии за страновой риск (Damodaran), рассчитанные по каждому году для каждой страны отдельно.

Полученные значения норм амортизации ИК по каждому году по каждой стране представлены в Приложении 4. В соответствии с полученными значениями и описанной методологией было вычислено значение ИК для каждой компании отдельно.

Выводы по главе 2

Во 2 главе исследования была описана использованная методология исследования и результаты формирования выборки:

в рамках данного исследования было выявлено, что метод событий является оптимальным в определении премии за размер на рынках стран БРИК;

в работе был применен 2-шаговый метод событий (Schwert, 1996), в рамках которого вначале определяется дата начала реакции рынка и продолжительность закрытия сделки, в соответствии с чем обозначается окно события;

для определения размера ИК была использована методология Синдлера (Syndler et al, 2013);

согласно сформулированным критериям, была сформирована выборка по сделкам слияний и поглощениям в странах БРИК за период с 01.01.2000 по 31.12.2015. Количество итоговых наблюдений в выборке составило 418 сделок (Россия - 93 сделки, Китай - 203 сделки, Индия - 94 сделки, Бразилия - 28 сделок).



Глава 3. Результаты эмпирического исследования

3.1 Результаты расчетов премии за контроль

Результаты исследования по всей выборке

В первую очередь, в соответствии с выбранной методологией, для выборки сделок по всем странам была рассчитана накопленная средняя избыточная доходность на широком окне для выявления начала реакции фондового рынка на информацию о сделке (оценочный период - (-250; -125); окно события - (-124; +250).

График 3 Динамика CAAR по всем странам для длинных окон (-124;+250)

По графику заметно, что начало реакции фондового рынка происходит на -40 торговый день до официального объявления о сделке. Это свидетельствует о том, что инсайдерская информация о сделке начала отражаться в ценах акций задолго до официального объявления сделки. Средний срок заключения сделок - 72 дня по всем странам. Таким образом, для расчета премии за контроль в сделках по Германии использовалось окно (-39;+72).

После выбора окна события были пересчитаны регрессии для рыночной модели на оценочном периоде (-250; -40). Далее аналогично была рассчитана накопленная средняя избыточная доходность по выборке на выбранном окне события.

Таким образом, на выборке по всем странам БРИК средняя премия за контроль составила 10,3%. Далее, для проверки устойчивости результатов были просчитаны более узкие окна. При изменения окна события результат остается значим при уровне значимости 1%, что свидетельствует об устойчивости полученных результатов.

График 4 Динамика CAAR по всем странам для окна (-39;+72)

Таблица 2 - Варьирование окна события (все сделки, БРИК)

Окно события	(-39;+72)	(-39;+39)	(-20;+20)	(-10;+10)	(-5;+5)	(-3;+3)	(-1;+1)
CAAR	10,3**	8,9%**	6,6%**	5,1%**	4,5%***	3,8%***	2,9%**

*** -значимо при уровне значимости 1%, **- при 5%, * - при 10%, + - при 15%

Результаты исследования по странам

Далее, была исследована реакция фондового рынка на покупку исследуемых пакетов акций отдельно по каждой стране. График кумулятивных накопленных избыточных доходностей по каждой стране можно увидеть на следующей странице. Как видно из графика, для всех стран прослеживается положительная реакция рынка на сделку задолго до ее официального объявления, что свидетельствует о наличии инсайдерской информации. Реакция по российскому рынку становится особенно яркой за 4 дня до сделки. Это подтверждается и высокой значимостью результатов на коротких окнах для России. В целом, на окне (-39;+72) самая большая реакция наблюдается на китайском рынке - 12,9% (результат значим на 1% уровне значимости).

Как и по всей выборке, для проверки устойчивости результатов варьировалось окно события. Для Китая и Индии все результаты оказались значимыми на 1% уровне. Для Бразилии только окна (-39;+72); (-39;+39); (-1;+1) оказались значимыми в силу малого количества наблюдений. По России также почти все результаты оказались значимыми. Более подробные результаты представлены в таблице 3.

График 5 Динамика CAAR по странам для окна (-39;+72)

Таблица 3 - Варьирование окна события. Результаты по странам

	Россия	Китай	Индия	Бразилия
К-во сделок	93	203	94	28
CAR(-39;+72)	5,0%	12,9%***	10,2%***	10,3%*
CAR(-39;+39)	4,4%	10,2%***	10,3%***	10,3%**
CAR(-20;+20)	5,5%**	7,2%***	8,1%***	1,2%
CAR(-10;+10)	3,7%*	5,5%***	6,4%***	1,5%
CAR(-5;+5)	4,1%***	4,7%***	5,8%***	1,0%
CAR(-3;+3)	4,3%***	3,6%***	4,5%***	0,9%
CAR(-1;+1)	2,9%**	2,2%***	4,2%***	2,8%***

*** -значимо при уровне значимости 1%, **- при 5%, * - при 10%, + - при 15%

Результаты исследования для сделок с превышением разного уровня порога

Самый важный и интересный результат данного исследования наблюдается при разделении выборки по следующим подвыборкам: превышение порога 25% (177 сделок), превышение порога 50% (216 сделок) и единовременная покупка 100% пакета акций (25 сделок).

Как уже говорилось раньше, показатель CAAR можно считать аппроксимацией премии за контроль (но реакция фондового рынка включает в себя не только данный показатель, но и, например, эффект синергии от сделки). Однако исследование превышения разных порогов, то есть приобретение блокирующего пакета акций (при преодолении порога 25%), операционного контроля (при преодолении порога 50%) и полного контроля (при покупке 100%) показывает, что премия за контроль существует. На графике ниже представлены результаты по всем странам по данным подвыборкам. Все результаты на длинном окне оказались значимыми на 1% уровне. Как мы видим, действительно, при приобретении 100% реакция рынка оказывается выше, чем в среднем по всей выборке на 7%. При преодолении 50% порога показатель также выше среднего по всей выборке. Основной вывод данного этапа исследования: чем выше предполагаемый процент владения компанией после сделки, тем выше премия за контроль.

Для проверки устойчивости результатов были также исследованы более узкие окна событий для каждой подвыборки. Более детальная информация представлена в таблице 4.

График 6 Динамика CAAR по порогам для окна (-39;+72)

Таблица 4 - Варьирование окна события. Результаты по подвыборкам

	Все сделки	Порог 25%	Порог 50%	Покупка 100%
К-во сделок	418	177	216	25
CAR(-39;+72)	10,3%**	8,5%***	11,0%***	17,3%***
CAR(-39;+39)	8,9%**	7,6%***	9,6%***	12,1%**
CAR(-20;+20)	6,6%**	5,4%***	7,9%***	3,7%
CAR(-10;+10)	5,1%**	3,7%***	6,7%***	0,5%
CAR(-5;+5)	4,5%***	2,8%***	6,6%***	-1,4%
CAR(-3;+3)	3,8%***	2,1%**	5,7%***	-0,7%
CAR(-1;+1)	2,8%**	1,5%**	3,9%***	2,6%*

*** -значимо при уровне значимости 1%, **- при 5%, * - при 10%, + - при 15%

3.2 Результаты исследования детерминант премии за контроль

Выявление факторов, оказывающих влияние на размер премии за контроль (вся выборка)

Для выявления детерминант, влияющих на премию за контроль, были построены МНК-регрессии для выборки в целом и для каждой страны отдельно (для выявления особенностей рынка). Для проверки результатов исследования на робастность в качестве зависимых переменных исследовались три окна: широкое окно (-39;+39) - влияние детерминант на долгосрочном временном промежутке, более узкое окно (-10;+10) - влияние на среднесрочном промежутке и узкое окно - (-1;+1) - влияние на краткосрочном промежутке.

На первом этапе, МНК-регрессии строились с учетом всех переменных, далее модель поэтапно сокращалась в результате исключения незначимых переменных. Такая процедура была проделана для всех анализируемых окон. Результаты исследования детерминант по всей выборке (всем странам) представлены в таблице ниже. Более детальная информация о коэффициентах регрессии и значимости представлены в Приложении 5.

По всей выборке было выявлено, что на более широких окнах события показатель наличия кризиса во время анонсирования сделки и оперирование компаний-участников в одной отрасли оказывает положительный эффект на размер премии за контроль, в то время как уровень долга оказывает отрицательный эффект на корректировку. При анализе более узких окон значимость перешла к показателям размера покупаемого пакета акций и оперирования компании в одной стране.

Таблица 5 - Детерминанты премии за контроль на развивающихся рынках (страны БРИК)

	(-39;+39)	(-10;+10)	(-1;+1)
Size
PSP (acquired stake)			+*
Leverage	-***	-**
D_IS (initial stake)
D_Crisis	+***	+***	+*
D_Country			+**
D_Industry	+***	+***	+**

*** -значимо при уровне значимости 1%, **- при 5%, * - при 10%, + - при 15%

Изменение значимости переменных во времени можно объяснить увеличением информации о сделке, доступной инсайдерам. Так, с приближением даты объявления сделки, инсайдеры могут более подробно изучить размер приобретаемого пакета и, соответственно, приобретаемый контроль. В целом, из результат анализа детерминант для всех стран БРИК можно сделать следующие выводы:

На всех окнах событий информация о функционировании компаний-участников в одной отрасли положительно влияет на размер премии за контроль. Таким образом, если оба участника сделки функционируют в одной отрасли, то вероятность синергии от сделки будет выше, так как покупатель обладает инсайдерской информацией о рынке, знает специфику отрасли. При увеличении вероятности эффективности сделки, покупатель будет готов заплатить большую премию за покупку контроля, который позволит принимать управленческие и инвестиционные решения относительно компании-цели. Результаты согласуются с исследованиями (Thraya, Hagendorff, 2010).

На всех окнах событий анонсирование сделки в кризисное время положительно влияет на размер премии за контроль. Так как рынок в кризисное время недооценен, то покупатель платит цену за пакет акций, значительно превышающую рыночную стоимость акций. Результаты согласуются с исследованиями (Simonyan, 2014).

На более широких окнах событий премия за контроль будет выше для компаний с более низким уровнем долговой нагрузки. Это может объясняться тем, что при увеличении уровня долговой нагрузки увеличивается вероятность банкротства компании-цели, поэтому размер премии будет уменьшаться. (Thraya, Hagendorff, 2010)

На более коротких окнах событий размер приобретаемого пакета акций оказывает положительное влияние на размер премии за контроль. За больший пакет акций премия за контроль будет выше вследствие приобретения больших прав на управление компанией (логика подтверждается исследованиями Mergerstat).

На более коротких окнах событий одинаковая страновая принадлежность компаний увеличивает размер премии. Таким образом, внутренний покупатель обладает большим объемом инсайдерской информации, а также большей экспертизой.

Аналогичные результаты относительно влияния детерминант на размер премии за контроль получились при построении регрессий МНК отдельно по странам (см. таблица 6).

Таблица 6 - Детерминанты премии за контроль на развивающихся рынках отдельно по странам БРИК

	Россия	Китай
	(-39;+39)	(-10;+10)	(-1;+1)	(-39;+39)	(-10;+10)	(-1;+1)
Size		-*	-+
PSP (acquired stake)			+***
Leverage				-+	-+
D_IS (initial stake)	-*					-*
D_Crisis	+***	+***
D_Country
D_Industry				+***	+***	+**
	Индия	Бразилия
	(-39;+39)	(-10;+10)	(-1;+1)	(-39;+39)	(-10;+10)	(-1;+1)
Size
PSP (acquired stake)		+**
Leverage	-**	-*			-+
D_IS (initial stake)			-*
D_Crisis				+***	+***	+***
D_Country			+**
D_Industry

*** -значимо при уровне значимости 1%, **- при 5%, * - при 10%, + - при 15%

Рассматривая влияние обозначенных детерминант на размер премии за контроль отдельно по странам можно сделать следующие выводы:

Размер компании-цели отрицательно влияет на размер премии за контроль, что объясняется, во-первых, наличием небольшого числа покупателей, готовых приобрести большой пакет акций крупной компании, во-вторых, сложностью интегрирования с крупной компанией, что уменьшает премию за контроль. (Alexandridis, 2013, Dragota, 2013). Данная детерминанта значима для российского рынка.

Сильное влияние кризисного времени, показывает, что рынок развивающихся стран очень сильно зависит от рыночной конъюнктуры. В частности, в кризис компании недооценены, в то время как цена за сделку, а соответственно и за контроль, формируется на основе будущих потоков (вне кризиса). (Simonyan, 2014). Детерминанта значима на российском и бразильском рынках.

Размер долговой нагрузки отрицательно влияет на размер корректировки, так как при увеличении долга вероятность перехода контроля к кредитору (в случае банкротства) увеличивается, что уменьшает премию за контроль в сделках. (Thraya, Hagendorff, 2010). Детерминанта значима на рынке Китая, Индии и Бразилии.

Размер покупаемого пакета положительно влияет на премию за размер: при увеличении пакета, увеличивается и количество приобретаемых прав. (Trojanowski, 2008; Dragota, 2013). Детерминанта значима на рынке России и Индии.

При наличии у покупателя пакета акций компании-цели до сделки, премия за контроль будет ниже. В данном случае играет эффект «репутации»: компания-цель с большей вероятностью и с меньшей премией за контроль согласится на продажу проверенному акционеру. (Simonyan, 2014; Dragota, 2013). Детерминанта значима на рынке России, Китая и Индии.

Для китайского рынка премия за контроль будет выше для сделок из одной индустрии благодаря увеличению в данном случае вероятности успешного интегрирования компаний. (Thraya, Hagendorff, 2010)

Для индийского рынка премия за контроль будет выше для внутренних сделок. Индийский рынок характеризуется большими издержками при покупке контроля в силу большого количества законодательных требований и ограничений, поэтому вероятность того, что внутренний инвестор предложит большую премию за контроль будет выше (чем для иностранного инвестора), так как он более осведомлен об особенностях рынка и его конъюнктуры. (Indian takeover code; Dragota, 2013)

Выявление факторов, оказывающих влияние на размер премии за контроль (manufacturing)

Для исследования детерминанты ИК анализировались только сделки, в которых компания-цель принадлежала сектору обрабатывающей промышленности (SIC code - 20-39) Результаты исследования детерминант при дополнительном введении показателя ИК для отрасли промышленное производство представлены ниже. Более детальная информация о коэффициентах регрессии указана в Приложении 7. Было выявлено, что введение параметра ИК и рассмотрение только одного сектора экономики добавляет количество значимых переменных. Стоит также отметить, что введение ИК как детерминанты премии за контроль, увеличивает объясняющую силу модели.

Таблица 7 - Детерминанты премии за контроль для отрасли manufacturing (страны БРИК)

	(-39;+39)	(-10;+10)	(-1;+1)
Size		-+
PSP (acquired stake)			+*
Leverage	-***	-***	-*
D_IS (initial stake)			-*
D_Crisis	+***	+**
D_Country
D_Industry	+***	+***	+***
IC		-***	-*

*** -значимо при уровне значимости 1%, **- при 5%, * - при 10%, + - при 15%



В целом, получились следующие результаты:

На всех окнах событий информация о функционировании компаний-участников в одной отрасли положительно влияет на размер премии за контроль. (см. вывод №1 в результатах по странам БРИК).

На широких окнах событий анонсирование сделки в кризисное время положительно влияет на размер премии за контроль. (см. вывод №2 в результатах по странам БРИК).

Премия за контроль будет выше для компаний с более низким уровнем долговой нагрузки. (см. вывод №3 в результатах по странам БРИК).

Размер приобретаемого пакета акций оказывает положительное влияние на размер премии за контроль. (см. вывод № 4 в результатах по странам БРИК).

Размер компании-цели отрицательно влияет на размер премии за контроль. Данный вывод подтверждает гипотезу 3 и согласуется с результатами предыдущих исследований (Dragota 2013, Trojanowski, 2008). Вероятность приобретения большого пакета акций с увеличением размера компании-цели снижается в силу увеличения трудности интегрирования компаний, что уменьшает премию за контроль

При наличии у покупателя какого-либо пакета акции компании-цели до сделки, премия за контроль будет ниже. Предполагается, что если компания уже владела акциями приобретаемой компании, то она обладает какой-либо инсайдерской информацией и для компании-цели является более предпочтительным покупателем (во избежание размытия капитала, также сказывается эффект репутации). (Dragota et al, 2013)

Размер инвестиций в ИК влияет отрицательно на размер премии за контроль. Данный вывод не подтверждает гипотезу 9. На основе исследований, обозначенных в главе 1 (Bena, Li, 2014; Lee, 2012) можно предположить, что для развивающихся стран большое значение будет иметь не размер ИК компании-цели, а возможность его внедрения в операционную деятельность покупателя и вероятность успешного интегрирования ИК двух компаний. Премия за контроль в сделках будет уменьшаться, так как вероятность успешного интегрирования такого капитала двух компаний с развивающихся рынков будет очень мала. Можно предположить, что большой размер инвестиций в ИК компании-цели увеличивает размер рисков в сделке, что сказывается отрицательно на ее эффективности, а значит и на готовности платить премию за контроль. Таким образом, можно сделать вывод, что в развивающихся странах компании при определении размера премии за контроль ориентируются, в первую очередь, на операционные показатели компании-цели и на вероятность синергии от интеграции физических активов компании, а не нематериальных.

3.3 Выводы и рекомендации к дальнейшим исследованиям

Проведенный анализ исследований в 1 главе показал, что существует большое количество способов определения премий за контроль, а также детерминант, влияющих на ее размер. На основе существующих исследований были выведены гипотезы относительно влиянии тех или иных факторов на корректировку. По результатам исследования были подтверждены следующие гипотезы:

Гипотеза 1. Премия за контроль положительна для всех стран

Гипотеза 2. Премия за контроль тем выше, чем выше приобретаемый пакет акций

Гипотеза 3. Премия за контроль тем выше, чем меньше размер компании

Гипотеза 4. Премия за контроль тем выше, если компания-инициатор уже имеет начальный пакет акций компании-цели

Гипотеза 5. Премия за контроль тем выше, чем ниже уровень долговой нагрузки компании-цели

Гипотеза 6. Премия за контроль выше, если сделка внутренняя

Гипотеза 7. Премия за контроль выше, если компания-покупатель и компания-цель функционируют в одной отрасли

Гипотеза 8. Премия за контроль выше, если сделка была анонсирована в кризисное время

По результатам исследования следующие гипотезы не были подтверждены:

Гипотеза 9. Премия за контроль тем выше, чем выше вложения в интеллектуальный капитал

Для дальнейшего развития данного направления можно предложить следующие рекомендации к дальнейшим исследованиям:

провести аналогичные исследования по оценке премии за размер с добавлением других развивающихся стран, например, Южной Африки или на новой выборке развивающихся стран

сравнить результаты, полученные на основе данной методологии, и результаты, полученные стандартным методом сделок;

проанализировать большее количество детерминант, влияющие на размер премии за контроль (например, отдельно исследовать корпоративное управление компании-цели);

отдельно проанализировать ИК, например, только для наукоемких отраслей, выбрав другую методологию определения ИК.



Заключение

В данном исследовании была поставлена цель по выявлению премии за контроль в сделках слияний и поглощений в странах БРИК. Для достижения поставленной цели было выполнено ряд задач.

В рамках задачи по анализу понятия премии за контроль и анализу методов оценки данной корректировки, было выведено, что в силу широкого определения данной премии, нет единого подхода к определению к оценке данной корректировки. Несмотря на то что в настоящее время существует статистический источник Mergerstat, который широко применяется на практике при определении размера премии за контроль, он основан на данных только американского рынка, что делает результаты источника плохо применимыми к рынку развивающихся стран, обладающие своими особенностями. Более того, методология, применяемая в расчете, не учитывает общее нормальное движение рынка, поэтому премия, посчитанная данным методом переоценена.

В настоящем исследовании для выявления премии за контроль использовался метод событий. Для анализа корректировки использовались сделки, совершенные компаниями из стран БРИК в период с 01.01.2000 по 31.12.2015 гг. Для анализа именно премии за контроль, а не общего эффекта от сделки в выборку вошли только сделки, в результате которых преодолевался порог в 25%, 50% или в результате которых приобретался пакет 100%. Таким образом, анализировались только сделки, в результате которых обязательно происходило приобретение каких-либо дополнительных прав, приобретение уровня контроля. Большое значение в исследовании уделялось очищению полученных результатов от нормального функционирования рынка (Schwert, 1996), поэтому показатели накопленной избыточной доходности строились в два этапа.

В целом, для всех стран БРИК была выявлена положительная премия за контроль, которая составила 10,3% для основного окна событий (-39;+72) (результат значим на 5% уровне). В работе были также оценены премии по каждой стране: самая большая премия наблюдается среди китайских компаний (12,9%), в то время как самые низкие премии за контроль характерны для российского рынка (5%).

В исследовании были проанализированы размеры премии за контроль в зависимости от консолидируемого уровня пакета акций. Было выявлено, что при приобретении 100% пакета акций единовременно размер премии составляет 17,3% для стран БРИК. В сделке, где преодолевался 50% и 25% уровни контроля, размер премии составили 11% и 8,5% соответственно. Все результаты значимы на 1% уровне. Данный анализ показывает, главным образом, что при увеличении доли владения премия за контроль будет увеличиваться в силу увеличения приобретаемых прав.

В ходе данного исследования были выявлены детерминанты, оказывающие влияние на размер премии за контроль. Так, покупатель менее склонен уплачивать большую премию за контроль при большом уровне долговой нагрузки компании-цели вследствие увеличивающейся вероятности банкротства и перехода контроля к кредиторам.

Для развивающихся стран было также выявлено значимое влияние фактора объявления о сделке в кризисный период. Полученный результат соответствует выдвинутым гипотезам. Это объясняется тем, что в период кризиса рынок недооценен, в то время как инвестор ориентируется на будущие потоки при проведении сделки.

Было также выявлено значимое влияние оперирования компаний в одной отрасли и в одной стране. Так, инвестор готов заплатить большую премию за контроль если компании-участники принадлежат одной отрасли (или оперируют в одной стране) вследствие более вероятного эффекта синергии от сделки (наличия инсайдерской информации у покупателя).

На узких окнах было обнаружено положительное значимое влияние размера приобретаемого пакета на размер премии, что подтверждает выдвинутую гипотезу об увеличении премии при увеличении приобретаемых прав.

При отдельном анализе отрасли manufacturing, было выявлено дополнительно отрицательное влияние размера компании-цели на размер премии за контроль, так как права собственности в более крупных компаниях, как правило, менее сконцентрированы и вероятность купить контрольный пакет больше. В то время как в маленьких компаниях инвесторы менее склонны продавать какой-либо уровень владения компанией.

Для отрасли также характерно значимое влияние наличия какого-либо уровня владения акциями компании-цели до сделки, что может быть объяснено эффектом «репутации».

Особенностью рынка развивающихся стран стал отрицательный эффект размера интеллектуального капитала на размер премии за контроль. Можно сделать вывод, что компании развивающихся стран ориентируются, главным образом, на операционные показатели компании. В силу низкого вовлечения компаний в развитие ИК и низкой вероятности успешной интеграции интеллектуального капитала компании-цели в операционный бизнес покупателя, эффект синергии от сделки может снижаться. Именно поэтому в настоящий момент наблюдается значимая отрицательная зависимость премии за размер и ИК. Вероятно, покупателю проще самому инвестировать в развитие всех компонент ИК, чем интегрировать чей-то опыт в свой бизнес.

Таким образом, в работе была исследована актуальная и широко применимая на практике тема по выявлению премии за контроль в сделках слияний и поглощений на развивающихся рынках (странах БРИК) и по выявлению детерминант, влияющих на размер корректировки. В целом, за исключением детерминанты ИК, выявленные факторы и их влияние на размер премии за контроль соответствуют предыдущим исследованиям.



Список использованной литературы

1. Байбурина Э. Р., Гребцова Е. Г., Раскрытие информации об интеллектуальном капитале и его влияние на стоимость компаний на развивающихся рынках капитала, Журнал «Корпоративные финансы», №4 (24), 2013

2. Ивашковская И.В., Байбурина Э.Р., Роль интеллектуального капитала в создании стоимости российских компаний, Вестник Финансовой академии, М., 2007, № 4 (44). - С. 53-62

3. Найденова Ю.Н., Осколкова М.А., Взаимодействие компонентов интеллектуального капитала в процессе создания стоимости фирмы, Журнал «Корпоративные финансы», №4, (24), 2012

4. Родионов И.И., Перевалова К.А., Факторы, влияющие на размер премии за контроль, Журнал Корпоративные Финансы, 2011 (№4(20))

5. Федотова, М.А., Евстафьева, Е.М., 2008, Премия за контроль и скидка за размер пакета: практическое применение отечественной статистики, Оценочная деятельность, №1«Квинто-Консалтинг», 2000

6. Alexandridis G., Fuller K.P., Terhaar L., Travlos N.G. Deal Size, Acquisition Premia and Shareholder Gains, Journal of Corporate Finance, 2013, Volume 20

7. Ballester M., Livnat J., Sinha N., Labor Costs and Investments in Human Capital, Journal of Accounting, Auditing and Finance, 2002, V. 17

8. Barclay, M., Holderness, C., Private Benefits from Control of Public Corporations, Journal of Financial Economics, 1989

9. Bena J., Li K., Corporate Innovations and Mergers and Acquisitions, The Journal of The American Finance Association, 2014, V. 69

10. Byrka-Kita K., Czerwiсski M., Zarzecki D., Control Premium on Polish Capital Market, Ekonomista Journal, 2013, V. 1, pp. 10-68

11. Caprio L, Croci E, The Determinants of the Voting Premium in Italy: The Evidence from 1974 to 2003, Journal of Banking & Finance, 2008

12. Carvalhal da Silva А., Subrahmanyam А., Dual-Class Premium, Corporate Governance, and the Mandatory Bid Rule: Evidence From the Brazilian Stock Market, Journal Of Corporate Finance, Volume 13, Issue 1, March 2007, Pages 1-24

13. Damodaran A. The Value of Control: Implications for Control Premiua, Minority Discounts and Voling Share Differentials, Stern School of Business, 2005

14. Dittmann I. Measuring Private Benefits of Control from the Returns of Voting and Non-Voting Shares, 2003

15. Dragota, V., Lipara, C., Ciobanu, R., Agency Problems and Synergistic Effects in Romania: The Determinants of the Control Premium, Czech Journal of Economics and Finance, 2013, 63, no. 2

16. Dragota, V., et al., Estimation of Control Premium: The Case of Romanian Listed Companies, 2007, Vol. 51, p. 55-72

17. Dyck Alexander, Luigi Zingales, Private benefits of Control: an International comparison. Journal of finance 59, 2004, pp.537-600

18. Eckbo E.B., Bidding Strategies and Takeover Premiums: A Review, Journal of Corporate Finance, 2009, V. 15, pp. 149-178

19. Fan L., Hu B., Jiang C., Pricing and Information Content of Block Trades on the Shanghai Stock Exchange, Pacific-Basin Finance Journal, 2012, V.20, pp. 378-397

20. Hanouna, Paul and Sarin, Atulya and Shapiro, Alan C., Value of Corporate Control: Some International Evidence, USC Finance & Business Econ, 2001

21. Huang, Z., Xu, X., Marketability, Control, and the Pricing of Block Shares, Journal of Banking & Finance, 2009, V. 33, pp. 88-97

22. Hyun A. Hong, Does Mandatory Adoption of IFRS Decrease the Voting Premium for Dual-Class Shares? The Accounting Review, July 2013, pp. 1289-1325

23. Ilyin D.S., The Impact of Intellectual Capital on Companies' Performance: Evidence from Emerging Markets, Journal of Corporate Finance Research, 2014

24. Jurfest P. Sonia, Paredes D. Ricardo, Riutort Julio, Control Premium and Corporate Regulatory Changes: theory and evidence, 2015

25. Jordan D., Hoppe P., Is the Mergerstat Control Premium Overstated?, Journal of business valuation and economic loss analysis, 2008

26. La Bruslerie H., Crossing takeover premiums and mix of payment: Empirical test of contractual setting in M&A transactions, Journal of Banking and Finance, 2013, Vol. 37, p.2106-2123

27. Lee, C. (2014). The Assessment for Performance of M&As Using DEA/MPI Approach with BSC Indicators. Asia Pacific Business Review, 19 (2), 187-205.

28. Marcelo A., Determining Knowledge-Intensive Companies Acquisition Value For M&A Purposes: An Intellectual Capital Approach, European Journal of Management Studies, 2008

29. Maux, J. L. and Francoeur, C., Block Premia, Litigation Risk, and Shareholder Protection, European Financial Management, 2014, V.20

30. Mercer, Z.C., An Integrated Theory of Business Valuation, 5th Joint Advanced Business Valuation Conference, 2002

31. Muravyev, A., Berezinets I., Ilina Y., The Structure of Corporate Boards and Private Benefits of Control: Evidence from the Russian Stock Exchange, 2014

32. Nenova Tatiana, The Value of Corporate Voting Rights and Control: a Cross-country Analysis, Journal of Financial Economics 68, 2003, 325-51

33. Neumann R., Price Differentials between Dual-class Stocks: Voting Premium or Liquidity Discount?, European Financial Management, 2003, V.9

34. Шdegaard, BA Price Differences between Equity Classes. Corporate control, Foreign Ownership or Liquidity?, Journal of Banking & Finance, 2007

35. Ohlson J.A., Earnings, book values, and dividends in equity valuation, Contemporary Accounting Research, 1995

36. Petty R., Cuganesan S., Voluntary Disclosure of Intellectual Capital by Hong Kong Companies: Examining Size, Industry and Growth Effects over Time, Australian Accounting Review, 2005, V.15, pp. 40-50

37. Raad, E., Why Do Acquiring Firms Pay High Premiums To Takeover Target Shareholders: An Empirical Study, The Journal of Applied Business Research, 2012, Vol. 28, No. 4

38. Saito Richard, Determinants of the Differential Pricing between Voting and Non-Voting Shares in Brazil, Brazilian Review of Econometrics, 2003

39. Saito R., Silveira A., The Relevance of Tag along Rights and Identity of Controlling Shareholders for the Price Spreads between Dual-Class Shares: the Brazilian Case, Brazilian Administration Review, 2010, V.7

40. Schwert, G. W., Markup Pricing in Mergers and Acquisitions. Journal of Financial Economics, 1996, 41(2), 153-192

41. Schwert, G.W., Hostility in Takeovers: in the Eyes of the Beholder? J. Finance, 2000, 55, 2599-2640.

42. Simonyan K., What Determines Takeover Premia: An Empirical Analysis. Original Research, Article Journal of Economics and Business, 2014, V. 75

43. Sonenshine R. & Reynolds K., Determinants of cross-border merger premia, Review of World Economics, 2014, V. 150(1), p. 173-189.

44. Sveiby K., Methods for Measuring Intangible Assets, 2001, <http://www.sveiby.com/articles/IntangibleMethods.htm>

45. Syndler R., Haefliger S., Pruksa R., Measuring Intellectual Capital with Financial Figures: Can we predict Firm Profitability? European management Journal, 2013

46. Thraya M.F., Hagendorff J., Controlling Shareholders and the Acquisition Premiums Paid in European Takeover Bids, 2010

47. Trojanowski, G., Equity Block Transfers in Transition Economies: Evidence from Poland, Economic System, 2008, V.32: pp. 217-238

48. Wickramanayake, A. Wood, Working Paper Monash University Determinants of Acquisition Premiums: Empirical Evidence from Mining Industry in Australia and Canada, 2009

...