Оценка эффективности сделок слияния и поглощения в циклических отраслях на примере металлургической отрасли
Структура рынка черной металлургии. Анализ существующих методов оценки эффективности сделок слияния и поглощения в отрасли черной металлургии. Основные факторы, их определяющие. Методика событийного анализа. Выбор оценочного окна. Определение доходностей.
| Рубрика | Маркетинг, реклама и торговля |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 01.08.2017 |
| Размер файла | 408,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Оценка эффективности сделок слияния и поглощения в циклических отраслях на примере металлургической отрасли
Введение
сделка рынок металлургия
Всю историю развития экономики, агенты, находящиеся в ней, стремятся к тому, чтобы выиграть конкуренцию и захватить максимально возможную рыночную долю. Для этого есть множество традиционных методов - рекламные кампании, повышение качества продукции, снижение цен и т.д. Но данные методы не всегда применимы, и не всегда эффективны. Поэтому зачастую компании обращаются к альтернативным методам развития своего бизнеса, и один из таких методов - сделки слияния и поглощения.
Сделки слияния и поглощения совершаются по ряду причин. В первую очередь, самая очевидная причина - увеличение доли на рынке за счет поглощения конкурирующего предприятия или слияния с ним. Именно такие сделки между гигантами в своих отраслях (Exxon и Mobil, Heinz и Kraft, AB InBev и SAB Miller) обычно оцениваются в десятки миллиарды долларов, и являются очень значимыми событиями в финансовом мире. Во-вторых, сделки могут происходить между компаниями из разных отраслей, и в этом случае мотивом может служить, например, клиентская база или какие-либо другие нематериальные активы компании. Из примеров таких сделок можно выделить сделку мобильного оператора AT&T и новостного и развлекательного конгломерата Time Warner. И третья популярная причина сделок слияния и поглощения является завладение продуктом или технологией. Вместо того чтобы создавать технологию с нуля, крупная компания может предпочесть купить более мелкую, обладающую данной технологией. Данные сделки обычно намного меньше по объему, чем в первых двух категориях, и поэтому реже можно увидеть новости по ним, но из крупных сделок данного вида можно выделить поглощение Instagram и WhatsApp со стороны Facebook.
Сделки слияния и поглощения совершаются буквально во всех отраслях, но при этом нас в данной работе будут интересовать циклические отрасли, и конкретно отрасль черной металлургии как яркий представитель данного типа отраслей. С помощью анализа представленной отрасли мы попытаемся понять, какими особенностями в плане эффективности обладают сделки слияния и поглощения как в конкретной отрасли, так и в циклических отраслях в целом.
Отрасль черной металлургии является столпом почти всей промышленности. Ее продукция используется практически повсеместно. А особенностью предприятий черной металлургии является их стремление к вертикальной интеграции, поэтому сделки слияния и поглощения в данной отрасли зачастую совершаются не с целью расширения рыночной доли, а с целью интеграции как можно большего числа звеньев производственной цепи.
Как было упомянуто выше, черная металлургия является основополагающей отраслью, поэтому ее динамика находит непосредственное отражение в динамике всей экономики. А потому интересным представляется изучить, насколько эффективно совершаются сделки слияния и поглощения в отрасли черной металлургии.
Таким образом, цель данного исследования заключается в оценке эффективности сделок слияния и поглощения в отрасли черной металлургии и выявление факторов, влияющих на данную эффективность.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить ряд задач:
1) Ознакомиться со структурой рынка черной металлургии
2) Изучить существующие методы оценки эффективности и выбрать наиболее подходящие
3) Сформировать выборку данных для проведения анализа
4) Провести анализ эффективность сделок слияния и поглощения
5) Определить основные факторы, определяющие эффективность сделок
6) Сделать вывод на основе полученных результатов
Объектом исследования являются сделки слияния и поглощения в отрасли черной металлургии.
Предметом исследования являются показатели эффективности сделок слияния и поглощения в отрасли черной металлургии.
Несмотря на то что в исследовании будет применяться уже существующая методика оценки эффективности, существует не так много работ, применяющих данные методы для анализа отрасли черной металлургии. И при этом практически все существующие работы используют небольшую выборку, что может привести к смещению результатов, тогда как в данном исследовании в выборке будет около 300 наблюдений.
Результаты данной работы могут оказаться полезными как для менеджеров компаний черной металлургии, так и для акционеров данных компаний. Выявление факторов, влияющих на эффективность сделок, позволит менеджерам более качественно выбирать потенциальные цели для слияния или поглощения, чтобы максимизировать эффективность данных сделок. Акционеры же смогут понять, какую доходность они могут ожидать от того или иного события, и делать более обдуманные решения о покупке акций.
Данная работа состоит из трех глав. В первой главе представлен обзор существующей литературы по циклическим отраслям и сделками слияния и поглощения, помимо этого в этой главе приведен обзор рынка черной металлургии. Во второй главе представлена методологическая основа работы и описание полученной выборки. В третьей главе описываются результаты исследования.
Глава 1. Обзор литературы
сделка рынок металлургия
1.1 Деловые циклы и циклические отрасли
В данном разделе будут рассмотрены предыдущие работы, описывающие и рассматривающие особенности циклических отраслей. Основные цели данного раздела - понять, почему металлургическую отрасль можно отнести к циклическим отраслям, и попытаться сделать первичные предположения относительно особенностей и эффективности сделок слияния и поглощения в отраслях такого типа.
Впервые систематизированное предположение о том, что экономика подвержена циклическому развитию, сделал швейцарский экономист Жан Сисмонди в 1819 году. И с тех пор уже не одно поколение экономистов задается вопросом о том, почему так происходит, и как это явление сказывается на различных областях жизнедеятельности людей.
Одна из главных работ на тему причин возникновения деловых циклов написал известный экономист Джон Мейнард Кейнс. В своей работе «General Theory of Employment, Interest and Money» Кейнс сделал серьезный вклад в анализ причин экономических циклов. Согласно его теории, в краткосрочном периоде уровни выпуска, дохода и занятости определяются уровнем совокупного эффективного спроса. То есть, изменения в уровне совокупного спроса приведет к колебаниям перечисленных переменных. Таким образом, падение совокупного спроса приводит к спаду в экономике, а рост - к подъему (Keynes, 1936).
В целом, имеющуюся на данный момент литературу, изучающую деловые циклы можно поделить на две категории в зависимости от применяемого подхода: выделение циклов, основанных на теории (theory-based cycles) и циклов, построенных на данных (data-based cycles) (de Groot and Franses, 2005). Как можно догадаться, первый подход вырабатывает теории, целью которых является объяснение того, как и почему деловые циклы в принципе появляются в экономике. В ранних работах на эту тему ученые пытались найти объяснение деловым циклам в различных внешних факторах. Так, например, существует теория, рассматривающая в качестве таких факторов пятна на солнце (Jevons, 1878). Более современные же теории сместили фокус на эндогенные параметры. К примеру, Теория реального делового цикла рассматривает случайные технологические шоки в качестве главной причины деловых циклов (Kydland and Prescott, 1982, 1990).
Но одной из самых значимых работ в данной области остается труд Йозефа Шумпетера, в котором он выделил четыре основных вида циклов: товарно-материальные циклы Китчина (Kitchin) (3 - 5 лет); циклы постоянных инвестиций Жугляра (Juglar) (7 - 11 лет); циклы промышленных инвестиций Кузнеца (Kuznets) (15 - 25 лет) и циклы Кондратьева (45 - 60 лет). Шумпетер был уверен, что макроэкономические колебания являются результатом взаимодействия данных видов циклов на уровне отраслей (Schumpeter, 1939).
В общем случае деловым циклам можно дать следующее определение, сформулированное в работе Burns и Mitchell (1946):
«Деловые циклы представляют собой вид колебаний, обнаруженных в совокупной экономической активности государств, в которых предприятия занимают главенствующую роль; типичный цикл состоит из расширения, происходящего одновременно во многих видах экономической деятельности, после которого следуют аналогичные по масштабу спад, сокращение и последующее оживление экономики, перетекающее в фазу расширения нового цикла; эта последовательность изменений является повторяющейся (англ. recurrent), но не периодической (англ. periodical); продолжительность деловых циклов варьируется от одного года до 10-12 лет; при этом их нельзя разбить на более короткие циклы аналогичного характера с амплитудами, похожими на основной цикл». На этом определении, в том числе, основывается хронология деловых циклов в США, разработанная Национальным бюро экономических исследований (NBER) US Business Cycle Expansion and Contraction. NBER // URL: www.nber.org/cycles.html/.
Однако, деловые циклы, изученные в большинстве существующих работ, были получены из таких экономических индикаторов, которые основаны на сильно агрегированных данных. И поэтому такой анализ упускает возможные существующие различия между отраслями. А циклическая динамика на уровне отраслей может не совсем совпадать с той, что присуща экономике в целом. Некоторые существующие работы указывают на тот факт, что, с одной стороны, колебания в темпах роста у большого количества отраслей коррелируют с таковыми в масштабах совокупной экономики, но в то же время существует ряд отраслей, нечувствительных к динамике деловых циклов. К таким можно отнести фармацевтическую отрасль, страховые услуги, государственную службу и образовательные услуги. А в таких отраслях, как, например, здравоохранение, и вовсе можно наблюдать увеличение темпов роста в период рецессий (Berman and Pfleeger, 1997).
Проблемой выявления циклических отраслей занимался целый ряд авторов. Mitchell (1951) обнаружил, что амплитуда деловых циклов в отраслях, связанных с товарами длительного пользования (durable goods), примерно в два раза выше, чем в отраслях, производящих товары кратковременного пользования (nondurable goods). При этом Petersen и Strongin (1996) проанализировали более 300 промышленных отраслей в США и пришли к выводу, что отрасли, игроки в которых занимаются производством товаров длительного пользования, являются в три раза более чувствительными к изменению рыночной конъюнктуры, чем те, что производят товары кратковременного пользования. Сектор услуг, при этом, испытывает меньшее количество циклических колебаний, которые, к тому же, и более слабые, чем в промышленных отраслях. Повышенная амплитуда деловых циклов в данных отраслях выделяется как одна из главных особенностей деловых циклов в целом (Lucas, 1977; Bernanke, 1983). Можно выделить несколько объяснений такого поведения экономики в существующих работах. Первое объяснение основывается на том, что несовершенство финансовых рынков вынуждает покупателей товаров длительного пользования в значительной степени полагаться на внутренние финансы (internal finance), которые обладают ярко выраженным процикличным поведением (Petersen and Strongin, 1996). Эмпирическое доказательство данного факта можно найти, например, в работах Mishkin (1976) и Fazzari et al. (1988). Другое объяснение заключается в том, что так как покупка товаров длительного пользования включает в себя определенную необратимость, то существует определенная ценность, связанная с дополнительным ожиданием для более полного понимания существующей ситуации в экономике. И величина этого ожидания увеличивается в периоды спадов, тем самым еще сильнее увеличивая колебания спроса (Bernanke, 1983). Более того, если подумать, что оплата товаров длительного пользования может быть отложена или растянута на некоторый период времени, то из этого можно сделать вывод, что межвременное замещение спроса для товаров длительного пользования должно быть выше, чем для товаров кратковременного пользования (Petersen and Strongin, 1996).
Информационно-аналитическая компания Morningstar разбила все существующие сектора на три категории: циклические (cyclical), оборонительные (defensive) и чувствительные (sensitive). К циклическим секторам были отнесены базовые материалы (basic materials), циклические потребительские товары (как было выявлено ранее, такими являются товары длительного пользования), финансовые услуги и недвижимость Morningstar Global Equity Classification Structure. Morningstar // URL: http://corporate.morningstar.com/us/documents/methodologydocuments/methodologypapers/equityclassmethodology.pdf. Berman и Pfleeger (1997) провели корреляционный анализ между историческими данными по темпам роста ВВП США с 1977 по 1993 годы и уровнем занятости населения в конкретной отрасли. Высокие показатели корреляции в данном случае могут служить признаком того, что отрасль является циклической. Полученные результаты показали, что наибольшая корреляция наблюдалась в отраслях, занимающихся тяжелой промышленностью и продажей товаров длительного пользования (к примеру, домашняя мебель и автомобили), что совпадает с теми результатами, что были описаны выше. Особый интерес для нас представляет отрасль, обозначенная в работе как литейное производство (Iron and steel foundries), корреляция занятости с динамикой ВВП в которой равна 0,75. На Рисунке 1 представлены доходности индексов S&P500 и S&P Metals за последние 10 лет. Как можно заметить, прослеживается довольно сильная зависимость между данными индексами, при этом амплитуда доходностей отраслевого индекса выше, чем у индекса S&P500. Корреляция между динамикой данных индексов равняется 0,76, что говорит о крайне высокой цикличности металлургической отрасли.
Рисунок 1 - Динамика доходностей глобального и отраслевого индексов
Таким образом, на основании описания и классификации циклических отраслей можно предположить, что стальная промышленность является типичным примером циклической отрасли, и при этом она является основополагающим производством во всей металлургической отрасли, следовательно, можно предположить, что движение всей металлургической индустрии совпадает с движением стальной промышленности, поэтому дальнейшая работа будет выстроена вокруг данной отрасли.
1.2 Сделки слияния и поглощения
Перед тем как перейти непосредственно к теме данного исследования - оценке эффективности сделок слияния и поглощения, стоит разобраться с тем, что эти сделки из себя представляют, какие виды существуют и каковы основные мотивы для осуществления данных сделок.
«Слияние (merger) - это процесс объединения активов, культурных ценностей и управленческих практик двух отдельных компаний в форму новой организации» (House et al., 2004).
Рисунок 2 - Схема процесса слияния
«Поглощение (acquisition) - процесс выкупа одной компанией другой, так же известен как захват (takeover)» (Daniel & Metcalf, 2001).
Рисунок 3 - Схема процесса поглощения
Как видно из представленных рисунков, в каждом из процессов можно выделить двух участников. Если в случае с поглощение все довольно очевидно - существует компания-поглотитель (acquiring company или acquirer), которая и совершает поглощение второй компании - цели (target company или target). В случае со слиянием все менее очевидно, но принято считать, что компания, которая инициировала процедуру слияния, является поглотителем, а вторая компания - целью. Для упрощения дальнейшего исследования мы не будем разбивать эти сделки, а будем считать, что их механизм их осуществления в целом совпадает.
Процедуру поглощения можно разделить в зависимости от отношения менеджмента компании-цели к данной сделке на дружественное поглощение (friendly transaction), если совет директоров поглощаемой компании дал согласие на осуществление сделки, и на враждебное поглощение (hostile takeover), если совет директоров поглощаемой компании выступил против сделки (CFA Institute, 2013).
Помимо этого, можно выделить еще одну классификацию сделок слияния и поглощения - по соотношению типов бизнеса компании-поглотителя и компании-цели. В таком случае все сделки делятся на горизонтальные, когда обе фирмы находятся в одном и том же бизнесе, и зачастую являются конкурентами; вертикальные, когда компании находятся в одной отрасли, но занимаются разными этапами производства, в таких случаях покупатель расширяет свой бизнес, например, либо в сторону получения сырья для своего основного бизнеса, либо в сторону реализации своей продукции конечному потребителю; и конгломератные (conglomerate), когда поглощающая компания и компания-цель ведут свою деятельность в разных областях (Brealey et. al, 2011).
Мы постепенно подходим к непосредственной теме исследования, но прежде чем переходить к оценке эффективности сделок, необходимо понять, чем руководствуются менеджеры компаний, когда принимают решение о совершении таких сделок. Другими словами, стоит изучить цели и мотивы сделок слияния и поглощения.
CFA Institute выделят три основные категории мотивов к совершению сделок слияния и поглощения, которые приведены в Таблице 1.
Таблица 1 - Классификация мотивов к сделкам
|
Создание стоимости |
Синергия |
|
|
Рост |
||
|
Увеличение рыночной власти |
||
|
Поглощение уникальных возможностей или ресурсов |
||
|
Раскрытие скрытого потенциала |
||
|
Трансграничные сделки |
Использование рыночных несовершенств |
|
|
Преодоление неблагоприятной государственной политики |
||
|
Передача технологий |
||
|
Дифференцирование продукции |
||
|
Следование за клиентами |
||
|
Неочевидные мотивы |
Диверсификация |
|
|
«Бутстрэпинг» прибыль Bootstrap effect - кратковременное увеличение прибыли на акцию, которое возникает в процессе обмена акциями (share for share exchange), если акции компании-поглотителя торгуются с более высоким коэффициентом P/E, чем компания-цель |
||
|
Индивидуальные стимулы менеджеров |
||
|
Налоговые преимущества |
Но в более простом случае все мотивы можно разбить на две категории: связанные с повышением стоимости компании и несвязанные с повышением ее стоимости. В тех сделках, которые осуществляются в надежде увеличения стоимости, в основном делается упор на получение синергии, появляющейся в результате объединения деятельности двух фирм (Bradley et al, 1988).
Остановимся на эффекте синергии чуть подробнее. В формальном виде ее можно представить следующим образом:
Синергия - один из факторов, наличие которого может служить показателем эффективности сделки. Поэтому попробуем разобраться, какие эффекты являются наиболее вероятными источниками синергии. Brealey et. al (2011) к таким факторам относят следующие.
Во-первых, это эффект масштаба (economies of scale). Целью многих сделок слияния и поглощения является снижение издержек. Достижение данного эффекта в основном ожидается при осуществлении горизонтальных слияний. Но этот эффект можно также наблюдать и при конгломератных слияниях, и причиной этому служит тот факт, что некоторые отделы, такие как бухгалтерский, финансовый и т.д., могут быть общими для различных направлений бизнеса, а это ведет к уменьшению постоянных издержек по сравнению с деятельностью двух компаний по отдельности. Если эффект масштаба достигается в первую очередь при горизонтальных слияниях, то эффект вертикальной интеграции (economies of vertical integration), как следует из названия - при вертикальных. В этом случае уменьшаются расходы на сырье и последующую реализацию, в зависимости от того, в какую сторону произошло поглощение. Стоит отметить, что почти все компании стальной промышленности являются полностью или отчасти вертикально интегрированными, начиная от добычи железной руды и прочего сырья до продажи готовой продукции потребителям. Далее, еще одним фактором являются дополняющие ресурсы (complementary resources). К примеру, маленькие фирмы могут обладать новым инновационными продуктом, которого не хватает большой корпорации, но при этом у маленькой фирмы нет достаточного количества ресурсов для масштабного выхода на рынок. И в этом случае поглощение маленькой фирмы со стороны большой выглядит наиболее удачным решением проблемы. В таком случае корпорация получит технологию, которую сможет внедрить в свое производство, а маленькая фирма, помимо финансовых преимуществ от сделки, получит значительные ресурсы для дальнейшего развития своего продукта. Следующий эффект, который можно выделить, - устранение неэффективностей (eliminating inefficiencies). Существует множество фирм, которые не полностью используют свои возможности по урезанию издержек и увеличению прибыли. И такие фирмы являются первостепенными кандидатами для поглощения. Как правило, управляющие с большим трудом оставляют свою должность, даже если сами видят, что они не справляются со своими обязанности, а акционеры, особенно миноритарные, в крупных компания почти никак не могут повлиять на решения менеджмента. А в случае поглощения менеджмент компании-поглотителя будет стремиться к тому, чтобы повысить эффективность предприятия-цели, и в том числе за счет смены руководства. Martin и McMonnell (1991) провели исследование и обнаружили, что вероятность увольнения генерального директора компании-цели после поглощения в четыре раза выше, чем до него.
На тему исследования мотивов к сделкам слияния и поглощения был написан в том числе и ряд эмпирических работ. И результаты этих работ разнятся. Pound (1988) проанализировал 94 сделки поглощения за период с 1979 по 1984 год и пришел к выводу, что компании-поглотители не получают выгоды от покупки недооцененных и неэффективно работающих фирм. Eckbo (1985) исследовал выборку из 266 сделок слияний за период с 1963 по 1981 год и обнаружил, что результаты его работы противоречат доктрине о рыночной концентрации (the market concentration doctrine), а именно - конкуренты получают положительные аномальные доходности в период рядом с объявлением о сделке слияния или поглощения в данной отрасли. Healy et al. (1992) изучили операционную эффективность компаний после сделок слияния. В своей работе они использовали выборку из 50 крупнейших сделок между промышленными фирмами в США с 1979 по 1983 год. В результате было обнаружено, что такие фирмы демонстрировали значительное улучшение в эффективности использования их активов по сравнению с показателями других компаний в индустрии.
И теперь мы логически подходим к основной проблеме данной работы - оценке эффективности сделок слияния и поглощения.
1.3 Методы оценки эффективности сделок слияния и поглощения
Оценка эффективность такого типа сделок на протяжении уже довольно долго периода времени является темой, интересующей исследователей. Но при этом до сих пор присутствует достаточное количество как определений понятия эффективность (performance), которую можно рассматривать относительно компании-поглотителя, компании-цели и их обоих, так и методов измерения этой эффективности (Zollo and Singh, 2004).
Имеющиеся подходы для оценки эффективности Zollo и Meier (2008) разбивают, исходя из ряда параметров:
· Субъективные или объективные оценки
· Ожидаемые или реализованные доходности
· Краткосрочная или долгосрочная перспектива
· Основан на публичной или частной информации
· Оценка прибыли для фирмы-поглотителя или для обеих фирм
Обычно в литературе, изучающей данную проблему, выделяется пять основных методов оценки эффективности сделок: событийный анализ (event study) или метод, основанный на анализе акций компании (stock-market-based measures) (Sudarsanam and Mahate, 2006); метод оценки финансовых показателей (accounting-based measures) (Zollo and Singh, 2004); метод восприятия эффективности со стороны менеджеров (managers' perceived performance) (Brock, 2005; Homburg and Bucerius, 2006); метод оценки экспертов (expert informants' assessment) (Hayward, 2002) и метод дивестиций (divestment measure) (Mitchell and Lehn, 1990).
Безусловно, каждый из перечисленных методов имеет свои особенности и недостатки. Так, метод оценки финансовых показателей является методом оценки долгосрочной эффективности. Он подразумевает оценку изменения годовых финансовых показателей на протяжении нескольких лет после сделки. При этом делается предположение, что исследуемая сделка - единственная причина изменения данных показателей. Но как легко догадаться, это, очевидно, не так, и в течение такого длительного периода происходит множество событий в жизни компании, которые могут оказать влияние на финансовые показатели. Поэтому данный метод нельзя считать точным для оценки эффективности сделок. Метод восприятия эффективности со стороны менеджеров, во-первых, может сильно исказить анализ в силу предвзятости менеджеров относительно своих компаний, во-вторых, необходимо опросить довольно большое количество менеджеров для получения репрезентативной выборки, а в-третьих, не все менеджеры могут быть одинаково хорошо знакомы с процессами слияния и поглощения в своих компаниях. Метод оценки экспертов подвержен отчасти схожим недостаткам - мнения экспертов могут быть достаточно субъективны, процесс сбора информации достаточно трудоемкий, а информированность экспертов относительно той или иной сделки остается под вопросом. Метод дивестиций, оценивающий эффективность исходя из того, была ли поглощенная компания впоследствии вновь продана, во-первых, не учитывает причины дальнейшей перепродажи, а во-вторых, может представлять трудности для сбора данных, т.к. подобные ситуации случаются не так часто, как непосредственно сделки слияния и поглощения.
Таким образом, в дальнейшем анализе мы будем использовать один основной метод оценки эффективности сделок: метод событийного анализа. Разумеется, данный метод также не лишен недостатков, но при этом по совокупности признаков является наиболее удобными и распространенными методами оценки эффективности сделок слияния и поглощения. Около 72% работ на данную тематику используют в качестве инструментов именно два данных метода (Cording et al., 2010). При этом из 88 научных работ по исследуемой проблеме, согласно Zollo и Meier (2008), 41% авторов использовал метод событийного анализа и 28% авторов - метод оценки финансовых показателей, который является вторым по популярности среди исследователей.
Так как большая часть металлургических компаний являются публичными, то их основной целью в финансовом плане является удовлетворение потребностей акционеров. Поэтому представляется обоснованным трактование понятия эффективность сделки как увеличение благосостояния акционеров, путем роста доходности акций.
Формально первой работой, в которой применялся событийный анализ, была работа Dolley (1933), в которой он оценивал, как процедура дробления акций компании (stock split) влияет на изменение цены этих самых акций. Но та методология, которая применяется в современном анализе, впервые была предложена в 1969 году (Fama et al., 1969). Авторы снова оценивали эффект дробления акций на цену акций. При этом для оценки они применили модель, которая сейчас называется рыночной, более подробно она будет рассмотрена в разделе методологии. Для использования событийного анализа авторы сделали одно важное допущение - выполнение гипотезы эффективного рынка. Другими словами, цена акций должна учитывать всю информацию, которая имеется на рынке. Стоит отметить, что из-за более сложного доступа к информации в тот период времени, авторы использовали не дневные, а месячные данные. К данному моменту написано уже множество работ, в которых в качестве инструмента исследования был использован событийный анализ. При этом можно выделить два ключевых момента в каждом исследовании - выбор величины окна события и выбор метода нахождения ожидаемой доходности в том случае, если бы сделка не состоялась.
В Таблице 2 представлены некоторые уже существующие работы, в которых для изучения эффективности сделок слияния и поглощения использовался событийный анализ. Для каждой работы приведено то окно события, которое было использовано в ходе анализа.
Таблица 2 - Окна событий, применявшиеся в существующих работах
|
Авторы работы |
Окно события, использованное в работе |
|
|
Martynova и Renneboog (2006) |
[-60; +60] |
|
|
Maqueira et al. (1998) |
[-40; +40] |
|
|
Bradley (1980) |
[-20; +20] |
|
|
MacKinlay (1997) |
[-20; +20] |
|
|
Fan и Goyal (2006) |
[-10; +10] |
|
|
Bradley et al. (1988) |
[-5; +5] |
|
|
Moeller и Schlingemann (2005) |
[-1; +1] |
Как видно из таблицы, для анализа используются окна события совершенно разной величины, от 3 дней до 121 дня. При использовании слишком широкого окна, на аномальную доходность может оказать влияние не только анализируемое событие, но и некоторые посторонние, которые могут оказаться в данном временном промежутке. Но использование слишком узкого интервала также имеет свои недостатки: информация о сделке может не успеть полностью отразиться в цене акций компании. Поэтому в рамках данной работы мы будем использовать сразу несколько различных вариантов окон событий, чтобы попытаться нивелировать недостатки как широких, так и узких окон. В исследовании будут использованы следующие окна событий: [-20; +20], [-10; +10], [-5; +5], [-1; +1].
Среди основных методов, применяемых для измерения нормальной доходности можно выделить следующие:
· Модель со средней доходностью (constant mean return model) (Brown and Warner, 1985)
· Модель с рыночной доходностью (market return model)
· Рыночная модель (market model) (MacKinlay, 1997)
· CAPM (Sharpe, 1964)
· Трехфакторная модель Фамы-Френча (Fama-French three-factor model) (Fama and French, 1993)
· Четырехфакторная модель Кархарта (Carhart four-factor model) (Carhart, 1997)
В последующем мы будем пользоваться моделью со средней доходностью, моделью с рыночной доходностью и рыночной. Модель CAPM похожа по методологии на рыночную модель, поэтому применять их обе в одном исследовании не имеет смысла. Что касается моделей Фамы-Френча и Кархарта, то данные модели основываются на использовании нескольких параметров для оценки ожидаемой доходности, и в связи с этим могут возникнуть проблемы с поиском данных для анализа такой достаточно большой выборки, которая будет использована в данной работе, поэтому было решено не использовать данные модель.
Более подробно методы анализа и их непосредственное применение в данном исследовании будут рассмотрены в следующей главе.
Обзор отрасли черной металлургии
Структура отрасли черной металлургии
Черная металлургия - основа развития ряда отраслей глобальной экономики: оборонной промышленности, транспорта, тяжелого машиностроения, энергетики и строительства. Более того, черная металлургия вплотную связана с химической и легкой промышленностями.
Можно выделить два основных продукта черной металлургии - сталь и чугун. Их общая черта заключается в том, что они являются железосодержащими металлами (ferrous metals), то есть изначальным сырьем для их производства является железная руда. Схема производства черных металлов в упрощенном виде представлена на Рисунке 4.
Рисунок 4 - Схема производства черных металлов
Стоит отметить, что основная часть чугуна идет для последующей переработки в стальную продукцию, поэтому конечным продуктом черной металлургии можно считать сталь и последующие ее переделы.
История развития отрасли
За последние несколько десятилетий ситуация в отрасли кардинально изменилась. Начиная с середины прошлого века, развитие отрасли черной металлургии можно разбить на три этапа:
1) С 1950 по 1975 год наблюдался период уверенного роста, во время которого производство росло на 5% ежегодно. Основными драйверами этого роста являлись Европа, СССР и Япония. Доля Японии, к примеру, выросла с 2% в 1950 году до 11% в 1975 году.
2) С 1975 по 2000 год в отрасли наблюдался период стагнации, когда рост мирового спроса на черные металлы составлял лишь 1,1% ежегодно. Несмотря на мощный рост спроса в азиатских странах, таких как Корея (11% ежегодно), Тайвань (10,4%), Малайзия (8,9%) и Китай (6,5%), замедление темпов роста в Японии до 0,6% и СССР препятствовало совокупному росту отрасли. В 1980 году глобальное производство черных металлов составляло 716 млн тонн в год. А распределение между странами выглядело следующим образом (Рисунок 5):
Рисунок 5 - Доля стран в мировом производстве черных металлов по состоянию на 1980 год, %
3) С 2000 по 2015 год, когда стабильный рост экономики Китая вызвал сильный рост спроса на сталь, который за этот период рос в Китае в среднем на 13% ежегодно (DBS, 2016).
Стремительный рост азиатских экономик, а в особенности Китая, существенно изменил расстановку сил (Рисунок 6):
Рисунок 6 - Доля стран в мировом производстве черных металлов по состоянию на 2016 год, %
Как видно из рисунка, по состоянию на данный момент, Китай производит более половины мировой продукции черной металлургии.
Так как черная металлургия представляет собой ряд подотраслей, то продемонстрировать динамику всей отрасли в целом достаточно затруднительно. Поэтому на Рисунке 7 представлены данные по выпуску первичных стальных продуктов (crude steel), потому что, как было сказано ранее, сталь и ее производные - конечный продукт черной металлургии, и динамика изменения выпуска стали может служить индикатором состояния во всей отрасли.
Рисунок 7 - Изменение объемов производства стали в мире, млн тонн
В Таблице 3 представлены 10 крупнейших производителей стали, по состоянию на 2015 год. Как легко можно заметить, все компании из таблицы, кроме одной, находятся в Азии, что подтверждает ее доминирующую позицию на мировом рынке стали.
Таблица 3 - Крупнейшие производители стали в мире
|
№ |
Компания |
Страна |
Объем производства стали, млн тонн |
|
|
1 |
ArcelorMittal |
Люксембург |
97,1 |
|
|
2 |
Hesteel Group |
Китай |
47,7 |
|
|
3 |
Nippon Steel & Sumitomo Metal |
Япония |
46,3 |
|
|
4 |
POSCO |
Южная Корея |
42 |
|
|
5 |
Baosteel Group |
Китай |
34,9 |
|
|
6 |
Jiangsu Shagang |
Китай |
34,2 |
|
|
7 |
Ansteel Group |
Китай |
32,5 |
|
|
8 |
JFE |
Япония |
29,8 |
|
|
9 |
Shougang |
Китай |
28,6 |
|
|
10 |
Tata Steel |
Индия |
26,3 |
Таким образом, рынок черной металлургии представляет из себя фактически основу для множества таких крупных отраслей как строительство, машиностроительство и т.д. Но поскольку данная работа нацелена на исследование эффективности сделок слияния и поглощения в отрасли черной металлургии, то важным является проанализировать, как и насколько активно данные сделки происходили в последнее время.
1.4 Обзор сделок слияния и поглощения в отрасли черной металлургии
Еще двадцать лет назад, как подотрасль по добыче сырья для черной металлургии (mining), так и сама подотрасль, занимающаяся непосредственно выплавкой металлов, были крайне сегментированы. Сейчас же, благодаря возможности совершения слияний и поглощений, ситуация в обеих сферах кардинально изменилась.
До 1990-го года компании черной металлургии прибегали к сделкам слияния и поглощения с целью увеличения размеров в условиях возрастающей потребности к реструктуризации индустрии. В 1990-е распад СССР создал проблему избыточного предложения продукции черной металлургии, и это побудило европейских производителей совершать слияния и поглощения с целью борьбы с данной ситуацией.
За последние два десятилетия в отрасли произошла волна сделок слияния и поглощения, которая изменила ее облик - десятки более мелких предприятий постепенно объединялись, и на данный момент в каждом регионе отрасль представлена несколькими крупными игроками, которые владеют почти всей долей рынка. Две крупнейших сделки - слияние Arcelor и Mittal в 2006 году и поглощение Corus со стороны Tata Steel в 2007 году. Обе эти сделки учитывали синергетический эффект от расширения масштабов нисходящих, восходящих и дублирующих операций. Это свидетельствует о том, что деятельность в области слияний и поглощений стала частью корпоративной стратегии, а не просто способом реструктуризации (ATKearney, 2007; DBS, 2016).
Глобальный рынок черной металлургии в первом квартале 2017 года показал снижение активности сделок слияния и поглощения, которое в целом наблюдается уже на протяжении последних трех лет. Несмотря на позитивные прогнозы развития глобальной экономики, отрасль черной металлургии продолжает бороться с низкой рентабельностью по причине капиталоемкости добычи сырья, транспортировки, плавки и ковки.
Можно выделить две устойчивые тенденции относительно сделок слияния и поглощения, сложившиеся в отрасли:
1) Доминирование компаний из Азии и Океании, на долю которых приходится 75% всех компаний-поглотителей и 70% компаний-целей, участвовавших в сделках в течение последних трех лет
2) Переключение на компании-цели в развивающихся странах
3) Склонность к локальным сделкам, хотя в последнее время наблюдается определенный перевес в пользу трансграничных сделок (PwC, 2017).
На Рисунке 8 представлена динамика количества сделок и их объема за последние 20 лет. Как видно, вплоть до кризиса 2008 совокупный объем сделок уверенно рос, но после кризиса так до сих пор и не наметился позитивный тренд. В 2016 году было совершено 53 сделки, совокупным объемом 34 млрд долларов. Другими словами, средний объем сделки составил 642 млн долларов.
Рисунок 8 - Динамика изменения объема сделок и их количества
Таким образом, несмотря на то что рынок слияний и поглощений в настоящий момент находится в достаточно активной фазе, он до сих пор не вышел на докризисный уровень. Но этот факт может говорить о том, что структура и устройство рынка претерпели изменения, а большая часть крупных консолидаций уже произошла. И поэтому те сделки, которые совершаются сейчас, направлены не на захват дополнительных рыночных долей, а на улучшение вертикальной интеграции - приобретении компаний, занимающихся добычей сырья, и компаний, обрабатывающих готовую продукцию.
Глава 2. Методология
В качестве методологической основы данной работы будет использовано два различных метода анализа. Первый - событийный анализ. Он применяется для оценки эффекта от того или иного события, путем расчета аномальных доходностей акций компаний-участников. В нашем случае событием будет являться объявление о сделке слияния или поглощения, и положительная кумулятивная аномальная доходность на протяжении оценочного окна будет служить сигналом о том, являлась ли сделка эффективной или нет. Второй метод, который будет применен в ходе исследования, - регрессионный анализ. Целью данного метода является выявление факторов, которые оказывают наибольшее влияние на тот или иной показатель. В рамках исследования будет оценено, какие факторы оказывают влияние на величину кумулятивной аномальной доходности. Более подробная методология для обоих методов будет приведена далее в данной главе.
2.1 Методика событийного анализа
Как уже было упомянуто ранее, одним из инструментов оценки эффективности сделок слияния и поглощения будет служить метод событийного анализа. В данном разделе будут представлены основные шаги данного анализа, и описаны те вариации, которые будут непосредственно использованы в работе.
Выбор оценочного окна
Событийный анализ основывается на расчетах аномальных доходностей в течение определённого окна события. Поэтому, в первую очередь, необходимо определить временные рамки как для данного окна, так и для оценочного окна, в течение которого будет рассчитываться ожидаемая доходность. Их схематичное изображение представлено на Рисунке 9.
Во многих работах также выделяется постсобытийное окно, но зачастую в анализе оно не используется. Это относится и для данной работы, поэтому для облегчения схемы было решено не отображать на ней данный временной промежуток.
В качестве границ для оценочного окна было решено взять t0 = -220, а t1 будет равняться последнему дню перед окном события и будет изменяться в зависимости от того, какое окно выбрано. При этом при расчете использовались исключительно рабочие дни с целью исключения данных по тем дням, в которые торги не проводились. Выбор такого временного диапазона обуславливается тем, что этот период охватывает практически год до события, что позволяет предусмотреть, например, сезонные изменения, и сделать более точную оценку.
Определение доходностей
Так как в основе метода событийного анализа лежит оценка аномальных доходностей, то для начала нужно определить, каким образом в работе будут рассчитываться доходности. Мы будем придерживаться следующей формулы для нахождения доходностей:
где - доходность акции компании i в день t в процентах, - цена акции компании i на момент закрытия в день t, - цена акции компании i на момент закрытия в день t-1.
Для вычисления аномальной доходности будет применяться следующая стандартная формула:
где, - аномальная доходность для компании i в день t, - фактическая доходность компании i в день t, - ожидаемая доходность компании i в день t в том случае, если сделки бы не произошло.
Именно расчет основная и наиболее трудоемкая задача событийного анализа. Методы, которые будут применяться для поиска данного параметра, приведены в следующем разделе.
Описание методов нахождения нормальной доходности
Как было сказано в предыдущей главе, для нахождения ожидаемой доходности будет использовано три различных метода. Каждый из них имеет свои плюсы и минусы, и поэтому после получения результатов мы сравним, насколько близкими оказались результаты, полученные для каждого метода.
Модель со средней доходностью
Первый метод вычисления ожидаемой нормальной доходности - модель со средней доходностью. Использование данного метода предполагает, что нормальная доходность акций компании в период событийного окна равна средней доходности этих акций за оценочный период. В этом случае ожидаемая доходность будет высчитываться по следующей формуле:
где - ожидаемая доходность компании i в день t в том случае, если сделки бы не произошло, - фактическая доходность компании i в день t.
Модель с рыночной доходностью
Данный метод предполагает, что нормальная доходность акций компании каждый день в период событийного окна равна доходности рыночного индекса в этот же день. Таким образом, нормальная доходность рассчитывается по следующей формуле:
где - ожидаемая доходность компании i в день t в том случае, если сделки бы не произошло, - фактическая доходность рыночного индекса в день t.
Рыночная модель
Третий метод расчета нормальной доходности основывается на следующем принципе. В первую очередь данный метод предполагает построение регрессионной модели на промежутке оценочного окна, использующей в качестве зависимой переменной - доходность акций компании, а в качестве объясняющей - доходность рыночного индекса.
где - фактическая доходность рыночного индекса в день t, .
После чего оцененные коэффициенты и используются для нахождения нормальной доходности во время событийного окна.
Агрегирование результатов
После того, как для каждой сделки были получены значения аномальных доходностей на протяжении всех окон событий, необходимо посчитать совокупный эффект, который отразится на доходностях акций в течение окон событий. Для этого будет применяться следующая формула:
где аномальная доходность компании i в день t.
Теперь, когда для каждой сделки будут найдены показатели CAR с помощью трех различных моделей, то уже можно делать выводы о том, насколько эффективной была та или иная сделка. Но для того, чтобы делать общие выводы по всем сделкам, то необходимо обобщить результаты для всей выборки. Для этого будет рассчитан показатель средней кумулятивной аномальной доходности по приведенной формуле:
где, кумулятивная аномальная доходность для компании i за весь период событийного окна, N - число сделок в выборке.
На основе данного показателя уже можно делать выводы о том, насколько эффективны были сделки во всей выборке. Но прежде чем делать данный вывод, необходимо будет понять, являются ли полученные нами результаты значимыми или нет.
Оценка значимости аномальных доходностей
На данном этапе необходимо понять, какие модели и на каких событийных окнах показывают значимую аномальную доходность, а какие - нет. Для этого мы введем следующую гипотезу:
Сделка слияния и поглощения не влияет на доходность акций компании-поглотителя, аномальная доходность равна нулю
Для проверки данной гипотезы будет использован t-тест для агрегированных значений CAAR, приведенный в работе MacKinlay (1997). Формула для расчета тестовой статистики выглядит следующим образом:
Если значения CAAR будут нам известны, то необходимо будет посчитать. Для этого будет применена формула:
После того как будут получены значения тестовых статистик, то их необходимо будет сравнить со значением критической статистики, чтобы сделать вывод о том, отвергается гипотеза или нет.
В итоге будут оставлены лишь те методы, значения которых окажутся значимыми, и на их основе будут сделаны выводы относительно полученных результатов.
После этого мы сможем перейти ко второй части анализа - выявлению факторов, влияющих на аномальную доходность. Для этого, в первую очередь, необходимо выбрать, какой именно показатель CAR будет использован впоследствии. В данном исследовании этот выбор будет сделан на основе t-статистики, полученной на предыдущем шаге. В рамках регрессионного анализа будет использован CAR, рассчитанный тем методом, t-статистика для которого показала наибольшее значение.
2.2 Методика определения факторов, влияющих на аномальную доходность
Описание переменных регрессионной модели
На том этапе, когда будут получены результаты по аномальным доходностям и выбраны наиболее подходящие значения CAR, следующим шагом в анализе будет выявление факторов, которые влияют на эти самые аномальные доходности. Для этих целей будет использован метод регрессионного анализа. В качестве зависимых будут использованы следующие параметры:
· Объем сделки
Данный факторы было решено включить в модель, так как объем сделки - то, на что в первую очередь обращают внимание все те, кто интересуется данной сделкой. Поэтому объем сделки можно назвать основным ее показателем. Предполагается, что данная переменная будет значимой, и при этом зависимость между объемом сделки и размером аномальной доходности окажется положительной. Высокий объем сделки может служить для инвесторов сигналом того, что компания-поглотитель находиться в хорошем финансовом положении, и в будущем может ожидаться рост акций данной компании, что приведет к росту спроса на акции и впоследствии к увеличению цены, а соответственно, и доходности.
· Доля компании-цели, перешедшая к компании-поглотителю
Эта переменная показывает, насколько большой контроль над компанией-целью получает компания-поглотитель. Таким образом, бомльшая доля в компании-цели позволяет компании-поглотителю проводить свою политику, не беря в расчет мнение остальных акционеров. Безусловно, данный факт должен также положительно влиять на доходность акций компании-поглотителя. При этом, нельзя сделать однозначного предположения относительно значимости данного фактора, потому что не до конца понятно, насколько часто инвесторы обращают внимание на данный фактор при принятии решения о покупке акций компании.
· Территориальность сделки
Решение об использовании данного фактора было принято на основании того, что он может служить разделителем сделок на вертикальные и горизонтальные. Объяснение этому в следующем - так как компании металлургической отрасли стремятся к вертикальной интеграции, то все звенья производственной цепи должны происходить в близости друг от друга для снижения транспортных издержек, поэтому вертикальные сделки в основном совершаются между компаниями внутри одной страны. Сделки же, в которых обе стороны находятся в разных странах, в основном нацелены на расширение рыночной доли и выход на новые рынки, то есть такие сделки являются горизонтальными. На основании выдвинутых предположений нельзя сделать однозначный вывод относительно того, как будет зависеть аномальная доходность и территориальность сделок. Это зависит от индивидуальных ожиданий инвесторов. Поэтому вывод относительно взаимосвязи параметров можно будет сделать только после получения результатов.
Регрессионная модель для выявления влияющих факторов
Далее, на основе описанных выше факторов, будет построена регрессионная модель, которая принимает следующий вид:
где кумулятивная аномальная доходность для компании i; объем i-ой сделки; доля компании-цели (в процентах), перешедшая к компании-поглотителю после сделки i; дамми-переменная, принимающая значение 0, если сделка была совершена между компаниями из одной страны, и 1, если - из разных.
...Подобные документы
Исследование методов оценки эффективности продаж связи, классификация методов, определение эффективности продаж связи двумя методами и разработка плана мероприятий по внедрению метода, показавшему лучшую эффективность в телекоммуникационной отрасли.
дипломная работа [223,8 K], добавлен 18.03.2012Понятие маркетинга, история его возникновения и роль в рыночной экономике. Основные принципы, виды и функции маркетинговой деятельности. Проведение маркетингового исследования на предприятии черной металлургии ОАО "Металлургический завод им. А.К. Серова".
курсовая работа [78,0 K], добавлен 02.11.2010Анализ отрасли: значение, возможности, основные этапы; алгоритм составления карты стратегических групп. Конкурентные рынки; оценка факторов, определяющих политику конкурента на примере ООО "Рекламное агентство"; пути повышения эффективности компании.
курсовая работа [119,1 K], добавлен 28.04.2011Особенности управления событийными проектами, классификация, международный опыт оценки эффективности. ГЧОУ ДО "ЭгоРаунд", описание деятельности компании. Анализ рынка: выделение основных конкурентных преимуществ. Оценка эффективности event-проекта.
дипломная работа [797,6 K], добавлен 07.11.2015Теоретические основы маркетинговой деятельности. Сущность понятий потребность, спрос, обмен и сделка. Особенности маркетинга в российской экономике. Маркетинговые исследования на предприятии черной металлургии, анализ продуктовой, сбытовой политики.
курсовая работа [39,3 K], добавлен 20.05.2011Факторы, определяющие эффективность восприятия рекламы. Средства рекламы: в прессе, по радио, телевизионная, наружная, в Интернете. Разработка рекламной кампании ЗАО "Брянский ЦУМ". Критерии оценки эффективности рекламы. Методы оценки эффективности.
курсовая работа [70,4 K], добавлен 23.05.2008Оценка деятельности предприятий бытового обслуживания в г. Шахты. Реализация программы развития бытового обслуживания. Анализ конъюнктуры рынка бытовых услуг. Выбор целевых сегментов рынка. Анализ потребителей, оценка эффективности внедрения мониторинга.
курсовая работа [79,5 K], добавлен 03.04.2011Определение понятия модели оценки эффективности. Раскрытие основных критериев эффективности рекламы путем выявления содержания экономической и коммуникативной ее эффективности. Разработка модели оценки эффективности рекламы на примере брифа кампании.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 17.12.2014Особенности украинского рынка шампанского: сырьевая база, дистрибьюция и рекламная поддержка. Диагностика основных сил конкуренции и анализ позиций предприятий-соперников. Определение и оценка ключевых факторов успеха, перспективы развития отрасли.
курсовая работа [201,8 K], добавлен 05.04.2011Характеристика системы управленческого обследования функциональных зон фирмы и изучение использования основных методов анализа рынка. Исследование конкурентоспособности в условиях определения доли рынка, оценка эффективности продвижения и сбыта товаров.
контрольная работа [144,7 K], добавлен 05.10.2010Характеристика методов оценки коммуникативной эффективности рекламы. Рекомендации по проведению дополнительных мероприятий для повышения эффективности рекламной деятельности группы компаний "Кировский". Анализ рынка потребителей и конкурентов.
курсовая работа [3,5 M], добавлен 17.09.2019Использование услуг Интернета в фармации и их характеристика. Оценка эффективности использования Интернета на примере сети частных аптек ООО "Виста". Определение влияния различных средств рекламы на прирост спроса. Оценка эффективности интернет-рекламы.
контрольная работа [56,1 K], добавлен 04.05.2015История становления и развития рынка розничной торговли в различных странах мира. Методика оценки конкурентной среды отрасли. Анализ конкурентной силы и оценка экономической эффективности стратегии развития ООО "Элита 98" сети супермаркетов "Командор".
курсовая работа [710,4 K], добавлен 14.12.2010Определение и функции бренда, оценка его рыночной эффективности. Методические основы исследования оценки эффективности брендинга на примере бренда Dremel. Анализ показателей важности и удовлетворенности, осведомленности и лояльности респондентов.
курсовая работа [92,0 K], добавлен 03.07.2017Исследование направлений развития отечественного машиностроения, на примере машиностроительного предприятия, включенного в перечень стратегических предприятий. Положение предприятия в отрасли. Показатели производственной деятельности и основных сделок.
курсовая работа [623,1 K], добавлен 28.06.2010Анализ свойств и области применения молока. Структура затрат на производство продукта. Доля импортной продукции на рынке. Организация системы сбыта в отрасли. Факторы, определяющие движение цен. Соотношение спроса и предложения в потребительских группах.
курсовая работа [714,8 K], добавлен 19.12.2014Разработка практических рекомендаций для усовершенствования рекламной деятельности предприятия с целью повышения экономической эффективности и потребительского спроса. Анализ классификации существующих методов и моделей оценки эффективности рекламы.
презентация [612,2 K], добавлен 29.09.2014Теоретические основы развития отрасли розничной торговли. Показатели эффективности деятельности предприятий, анализ состояния эффективности их функционирования и состояния отрасли торговли. Особенности организации розничной торговли овощами и фруктами.
курсовая работа [111,7 K], добавлен 05.08.2012Методика и основные этапы исследования рынка. Анализ маркетинговой среды фирмы на микро- и макроуровне. Принципы и факторы разработки товарной политики предприятия, оценка ее эффективности. Определение конкурентоспособности товара и его продвижение.
курсовая работа [36,3 K], добавлен 14.06.2014Методика двухкомпонентной оценки эффективности печатной рекламы и осуществление с ее помощью анализа эффективности восприятия пяти рекламных продукций: наружной рекламы, телевидения, печатной рекламы, радио и Интернета. Проблема креативности в рекламе.
курсовая работа [303,4 K], добавлен 11.02.2010
