CC BY-NC-ND
140
ПРАКТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
Эмпирический анализ эффективности корпоративной диверсификации на растущих рынках капитала на примере группы БРИК
Ивашковская И.В., Шамраева С.А., Григориади Е.Е.
Исследователи на протяжении многих лет пытаются определить влияние корпоративной диверсификации на стоимость компании. Подавляющее большинство работ сосредоточено на эффектах корпоративной диверсификации в компаниях на развитых рынках капитала, тогда как ее последствия на растущих рынках исследованы значительно меньше. В статье суммированы результаты эмпирического анализа феномена диверсификации на выборке 6 компаний Бразилии, 9 компаний России, 63 компаний Индии и 50 компаний Китая, выполненного в лаборатории корпоративных финансов Государственного университета -Высшей школы экономики. Используя метод накопленной избыточной доходности, мы тестируем гипотезы о положительном влиянии корпоративной диверсификации на стоимость компании в условиях растущих, недостаточно зрелых рынков капитала.
Ключевые слова: корпоративная диверсификация, стоимость компании, растущие рынки капитала.
Феномен корпоративной диверсификации продолжает активно обсуждаться в финансовой академической литературе. Длительное время стратегия корпоративной диверсификации рассматривалась как рациональная и эффективная модель развития бизнеса. Однако позднее данная точка зрения была дополнена противоположными оценками, и в реальной практике менеджеры все чаще обращаются к политике фокусирования, основанной на последовательной концентрации продуктового портфеля вокруг ключевой компетенции управленческой команды. С позиций теории корпоративных финансов эффективность процесса корпоративной диверсификации
Ивашковская И.В. - к.э.н., профессор, заведующая кафедрой экономики и финансов фирмы, заведующая научной лабораторией корпоративных финансов Государственного университета - Высшей школы экономики.
Шамраева С.А. - преподаватель кафедры экономики и финансов фирмы, сотрудник научной лаборатории корпоративных финансов Государственного университета - Высшей школы экономики.
Григориади Е.Е. - сотрудник научной лаборатории корпоративных финансов Государственного университета - Высшей школы экономики.
Статья поступила в Редакцию в июле 2009 г.
необходимо оценивать через призму ее влияния на приращение стоимости компании. Рассмотрим имеющиеся исследования и их результаты, сосредоточив внимание на работах по растущим рынкам капитала.
1. Обзор исследований процессов диверсификации на растущих рынках капитала
В академической финансовой литературе на сегодняшний день нет однозначного вывода об эффективности стратегии корпоративной диверсификации. Об этом свидетельствует, во-первых, рост публикаций по этой тематике и, во-вторых, неоднозначность полученных в этих работах выводов. Исследования по данным о развитых рынках капитала можно разделить на три группы. Первая и наиболее многочисленная группа работ содержит выводы о разрушении стоимости компании в результате корпоративной диверсификации. К основным работам, авторы которых выявили скидку за диверсификацию (diversification discount), можно отнести исследования по американским компаниям [9, 16, 27], измерившие величину скидки по данным рынка США, а также по международной выборке, подтвердившие существование скидки для компаний Германии, Великобритании и Японии в 1991-1994 гг. [28]. В качестве основного фактора разрушения стоимости диверсифицированной компании рассматривается функционирование внутреннего рынка капитала, негативные последствия которого связаны с неэффективным распределением ресурсов интегрированной компании [34, 35]. Но и в случае эффективного распределения ресурсов между подразделениями в диверсифицированной компании создаются условия для роста агентских издержек [11, 19, 21]1).
Вторая группа исследований ставит под сомнение выводы предыдущего направления, объясняя скидку не процессом диверсификации как таковым, а, во-первых, характеристиками компаний, приобретаемых при осуществлении стратегии диверсификации [20, 37]. Второй аргумент - эндогенные факторы при принятии решения о диверсификации [12, 32], учитывая которые авторы ряда работ пришли к выводу о наличии премии за диверсификацию. Одним из наиболее ярких исследований, коренным образом изменившим направление дискуссий последних лет, является работа Виллалонги [38]. Автор ставит под сомнение результаты подавляющего большинства предыдущих работ, заявляя о несовершенстве данных о сегментах бизнеса, на которых они строились. Опираясь в своем исследовании на базу BITS (Business Information Tracking Series), вместо COMPUSTAT, на основе которого строилось большинство остальных исследований, она доказала наличие премии за диверсификацию.
Особый интерес представляет исследование феномена диверсификации на растущих рынках капитала. Специфика этих рынков может формировать определенные предпосылки для положительного влияния корпоративной диверсификации на стоимость компании. Наличие дисконта за диверсификацию указывает на то, что издержки, связанные с диверсификацией, превышают ее выгоды для средней фирмы, оперирующей на развитом рынке капитала. На растущих рынках, однако, относительные издержки и выгоды диверсификации не столь значимы в силу более же-
1) Более полно обзор исследований, посвященных внутренним рынкам капитала, представлен в работе Григориади Е.Е. [5].
стких ограничений самой рыночной среды. Согласно теории трансакционных издержек [15], оптимальная структура компании зависит от состояния институциональной среды. При неразвитости последней особую актуальность приобретают диверсифицированные компании, которые могут брать на себя функции различных институтов развитого рынка, тем самым создавая потенциал увеличения стоимости для интегрированных компаний [24, 25]. Слабость законодательной базы, неразвитость внешнего рынка капитала, сложности с привлечением финансирования, непрозрачность отношений бизнеса и государства, несовершенства рынка труда накладывают значительные ограничения на функционирование специализированных компаний, ставя их существование под угрозу. Такие компании могут извлекать выгоды, действуя в рамках диверсифицированных объединений или бизнес-групп, которые являются наиболее распространенной формой организации бизнеса на растущих рынках капитала. Однако, с другой стороны, жесткие ограничения растущих рынков в большей степени способствуют возникновению агентских издержек, связанных с диверсификацией. Высокий уровень асимметрии информации открывает для менеджмента компаний и мажоритарных акционеров возможности для извлечения собственных выгод от диверсификации, что в свою очередь может приводить к потере стоимости диверсифицированными компаниями.
Данные аргументы апробированы в ряде исследований. Фаувер, Хьюстон, На-ранжо [18], применяя модифицированный метод вмененной стоимости, или метод рыночных мультипликаторов, а также регрессионный анализ, на примере выборки компаний из 35 стран показали, что эффективность корпоративной диверсификации зависит от уровня развития рынков капитала, интеграции и законодательства. В странах с высоким уровнем доходов, развитыми рынками капитала выявлена значимая скидка за диверсификацию. Напротив, в странах с низким уровнем развития рынков капитала, сегментированной экономикой, более низкими доходами выгоды от диверсификации превышают агентские издержки, связанные с ней. Кроме того, авторы обнаруживают, что законодательство и организационная структура корпораций также значимы при объяснении различий в полученных результатах по странам. В работе сделан вывод о том, что наименее выгодна диверсификация в развитых европейских странах. Авторы показывают, что внутренние рынки капитала, являющиеся неотъемлемой частью диверсифицированных компаний, наиболее ценны для экономик со слабым уровнем защиты прав акционеров и сложностями в привлечении финансирования на внешних рынках капитала. Похожие выводы получены другими авторами. Сравнивая диверсифицированные компании Гонконга, Малайзии, Индонезии, Сингапура, Кореи, Таиланда, Тайваня, Филиппин с диверсифицированными компаниями Японии и США с использованием метода вмененной стоимости, Клаессенс и его соавторы показывают, что в целом для азиатских стран отрицательное влияние диверсификации на стоимость компании меньше, чем для компаний США и Японии [13]. В более поздней работе на выборке почти 2000 компаний Азии те же авторы показали, что принадлежность к бизнес-группам положительно влияет на стоимость зрелых, медленно растущих компаний с наличием агентских конфликтов и фирм с финансовыми ограничениями в отличие от молодых быстрорастущих компаний [14]. Аналогичные выводы получены по корейским [8], и индийским [25] бизнес-группам. Сравнивая результаты деятельности компаний, аффилированных с диверсифицированными бизнес-группами, с результатами деятельности неаффилированных компаний, Кхана и Палепу проанализировали коэффициент Тобина Q 1309 индийских компаний, используя его в качестве меры эффектив-
ности компании, и выяснили, что неаффилированные компании показывают худшие результаты по сравнению с компаниями группы. Проведя множественный регрессионный анализ с использованием показателей ИОЛ и О-Тобина, авторы выявили немонотонную связь степени диверсификации и эффективности компании: по мере роста диверсификации группы результаты деятельности аффилированных с бизнес-группами компаний сначала снижаются по сравнению с неаффилированными фирмами, а затем, при достижении определенного уровня диверсификации, превосходят показатели независимых компаний. Результаты регрессионного анализа также подтвердили, что аффилированные с бизнес-группами индийские компании имеют более высокое значение коэффициента О по сравнению с фокусированными, неаффилированными компаниями. Кроме того, авторы не обнаружили дисконта в стоимости индийских бизнес-групп по отношению к стоимости фокусированных компаний такого же профиля. Исследуя диверсифицированные бизнес-группы в Чили, Кхана и Палепу [26] высказывают предположение о снижении потенциала в создании стоимости диверсифицированными компаниями по мере эволюции институциональной среды. Еще один существенный аспект исследований диверсификации на растущих рынках капитала - взаимосвязь между внутренними рынками капитала конгломератов и распределением капитала в экономике, выявленная в работе Ал-мейда и Уолфензона [7]. Авторы выводят проблему корпоративной диверсификации на новый уровень - эффективности не для отдельной компании, а для экономики в целом и заключают, что конгломераты эффективны в странах с низким уровнем институционального развития и оказывают негативное влияние на национальную экономику в переходный период.
Применительно к российским компаниям исследования эффекта диверсификации сосредоточены на периоде деятельности ФПГ. Перотти и Гелфер [33] исследовали роль и влияние российских ФПГ на распределение капитала между компаниями - участниками группы. При сравнении компаний, входящих и не входящих в ФПГ, оказалось, что для независимых компаний инвестиции чувствительны к объему финансирования, в то время как для компаний, входящих в ФПГ, наблюдается отрицательная корреляция между объемом инвестиций и внутренних финансовых ресурсов. Авторы интерпретируют этот результат как свидетельство активного перераспределения финансового капитала в группах. Рассчитав чувствительность инвестиций по коэффициенту Тобина, авторы заключили, что компании, принадлежавшие группе, обладают более высокой чувствительностью по коэффициенту То-бина, чем инвестиции независимых компаний, т.е. распределение капитала внутри групп является более эффективным.
Влияние участия компаний в ФПГ на их инвестиционную деятельность исследует Н. Волчкова. Используя акселерационную модель спроса на инвестиции и основываясь на бухгалтерских данных российских компаний, автор доказывает, что, имея одинаковые инвестиционные возможности, более крупные компании, входящие в ФПГ, инвестируют большую долю внутренних финансовых ресурсов в основные средства по сравнению с независимо действующими компаниями. Также автор показал, что банки в российских ФПГ не снижают проблему асимметрии информации, но могут решать проблему исполнения контрактов, что положительно влияет на увеличение объемов инвестиций при отсутствии внешнего финансирования [3].
Однако полученные результаты, в рамках двух рассмотренных выше исследований, могут быть подвергнуты критике, так как авторы в своих работах опирались на данные бухгалтерской отчетности.
Необходимо отметить работы С.Б. Авдашевой, Т.Г. Долгопятовой, А.А. Яковлева. Они представляют большой интерес, так как выделяют причины широкого распространения и устойчивости российских бизнес-групп, открывают «важные свидетельства о моделях собственности и моделях управления в российских холдингах», а также рассматривают «влияние бизнес-групп на реструктуризацию и конкурентоспособность российских приватизированных компаний». Достоинством этих работ является то, что они построены на результатах интервьюирования и анкетирования. Несмотря на то, что выводы могут носить несколько субъективный характер, они отражают реальную ситуацию функционирования российских бизнес-групп [1, 2, 6].
Анализ работ приводит к выводу о том, что особенности растущих рынков капитала формируют потенциальный источник создания стоимости диверсифицированными компаниями.
2. Модель исследования 2.1. Гипотезы и метод эмпирического анализа
Для проведения исследования нами были выбраны четыре наиболее перспективные растущие страны - Бразилия, Россия, Индия и Китай, составляющие группу БРИК. Данные страны имеют много общего в экономическом развитии и позициях на международных рынках. В рамках анализа эффективности корпоративной диверсификации в компаниях мы ставим задачу определения ее влияния на стоимость компаний-покупателей. Учитывая сильные и слабые стороны уже апробированных методов исследования диверсификации применительно к растущим рынкам [4], мы основываем наш эмпирический анализ на методе избыточной накопленной доходности (cumulative abnormal return - CAR). Интерес представляет и выяснение того, зависит ли анализируемый эффект от вида диверсификации. Для этого необходимо провести анализ по двум подвыборкам: сделкам связанной и несвязанной диверсификации.
Наиболее полно, на наш взгляд, алгоритм и особенности данного метода рассмотрены в работах Вестона, Сью, Джонса и Маккинлай [29, 36]. На первом шаге рассчитывается избыточная доходность как разность реальной и ожидаемой доход-ностей акций каждой отдельной компании в выборке, как правило, на ежедневной основе,
(1) j = RJt - R jt,
где r jt - избыточная доходность; Rjt - реальная доходность акций; R jt - нормальная доходность акций.
На втором этапе рассчитывается среднее по выборке значение избыточной доходности
YjrJt
(2) ARt =-i-,
t N
где N - количество компаний в выборке.
И, наконец, на последнем шаге рассчитывается накопленная избыточная доходность (cumulative abnormal returns)
m
(3) CAR = ^ ARt,
t=-m
где CAR - накопленная избыточная доходность (cumulative abnormal returns); m -количество дней до и после события.
Накопленная избыточная доходность представляет собой среднее значение доходности для всех компаний выборки в выбранный временной промежуток (event window). Если полученная сумма избыточной доходности положительна, то исследуемое событие оценивается рынком как эффективное. Необходимо заметить, что установление статистической значимости полученных величин является неотъемлемой частью анализа.
Таким образом, ключевая цель исследования состоит в тестировании следующих гипотез на выборке стран группы БРИК и в условиях разделения выборки по странам: Бразилия, Россия, Индия и Китай.
1. Корпоративная диверсификация не ведет к разрушению рыночной стоимости компании: CARdlversiflcatIon >0.
2. Корпоративная диверсификация не ведет к разрушению стоимости компании независимо от типа диверсификации (связанная или несвязанная). В случае диверсификации связанного типа CARrelated-dlversiflcatlon > 0. В случае диверсификации несвязанного типа CARunrelated-dlversifIcatIon > 0.
3. Рынок в среднем одинаково реагирует на объявления о сделках связанной и несвязанной диверсификации, что выражается в отсутствии статистически значимой разницы в средних значениях CAR для сделок связанной и несвязанной диверсификации (проверка при помощи t-теста).
4. Рынок в среднем одинаково реагирует на объявления о сделках диверсификации и фокусирования, что выражается в отсутствии статистически значимой разницы в средних значениях CAR для сделок диверсификации и фокусирования (проверка при помощи t-теста).
В рамках выбранного алгоритма важное значение имеет расчет нормальной доходности акций. Для расчета этого показателя, во-первых, необходимо определить промежуток времени, в течение которого будет изучаться нормальное движение котировок акций компании - оценочный период (estimation period), на которое не оказывает влияния рассматриваемое событие, а также другие значимые корпоративные новости. Необходимо отметить, что данный промежуток времени (estimation period) не должен пересекаться с временным отрезком, на котором непосредственно изучается эффект от события. Особого внимания заслуживает процесс выбора окна вокруг события (event window), для которого в конечном итоге и рассчитывалось значение накопленной избыточной доходности. Размер окна должен быть выбран такой, который позволил бы зафиксировать влияние всех эффектов от события на рыночную стоимость акций компании и при этом не привнести шум в анализируемые данные. В западных исследованиях можно встретить как анализ, выстроенный на основе коротких окон (один день до и после события), так и расчеты на основе длинных окон
(преимущественно сорок торговых дней до и после события) [29, 36]. Для проведения исследования в рамках растущих рынков БРИК нам представляется целесообразным использование длинного окна наблюдений события. Во-первых, в случае некоторых сделок может существовать неопределенность относительно точной даты объявления. Во-вторых, развивающиеся рынки, несомненно, менее эффективны по сравнению с рынками развитых стран, что делает использование длинного окна оправданным. Исходя из этого нами было принято решение установить окно наблюдений в 41 день, как показано на рис. 1, и оно было фиксировано. Длина оценочного периода составила восемьдесят торговых дней до начала окна наблюдения события (event window).
Оценочный период (estimation period)
Окно события
(event window)
-1 0 0 дней
- 2 0 дней
день события
+ 2 0 дней
Рис. 1. Оценочный период и окно события для применения методологии накопленной избыточной доходности
Для определения нормальной (ожидаемой) доходности исследователями применяется две группы моделей: статистические и экономические. Первый вариант статистической модели - модель средней скорректированной доходности (mean adjusted return method), в которой ожидаемая доходность для каждого дня окна наблюдения события (event window) будет представлять собой среднее значение дневной доходности, рассчитанное на основе данных оценочного периода (estimation period), как показано ниже:
Е
R
jt
(4)
R jt - Rj -
estim. period
n
где n - количество дней оценочного периода (estimation period).
Эта модель позволяет определить лишь направление будущего изменения доходности акций компании, вне связи с другими факторами, которые, в свою очередь, могут оказывать существенное влияние на динамику движения цен. Тем не менее эмпирические исследования доказывают, что результаты, полученные на основе данной модели, не существенно отличаются от результатов, полученных с использованием более сложных моделей [29]. Второй вариант - это рыночная модель (market model).
(5) Rjt -aj +bjRmt
jt
где Rmt - рыночная доходность в оценочный период (estimation period); b j измеряет чувствительность акций компании j к средней рыночной доходности; a j измеряет доходность за период, не объясненную рынком; e jt - статистическая ошибка.
0
На основе полученных оценок a j и b j оценивается ожидаемая доходность акций компании:
(6) r jt=a j +$ }Rmt.
Здесь Rmt определяется как средняя рыночная доходность, рассчитываемая на основании ежедневного изменения значения рыночного индекса страны, на базе которой проводится исследование, для каждого дня окна события (event window).
Поскольку рассмотренный метод учитывает рыночный риск и среднее значение доходности по национальному рынку, он является наиболее широко применимой методикой при оценке нормальной доходности акций компании. Наконец, третий вариант - это скорректированная рыночная модель (market adjusted return method),
представляющая собой частный случай рыночной модели, где a j = 0, b j = 1. В этом случае ожидаемое значение доходности акций j-й компании представляет собой среднюю рыночную доходность ( R jt = Rmt ) в момент t. Ее применение целесообразно, когда невозможно получить адекватные данные за оценочный период, например, в случае, когда для акций компании не существует непрерывной истории котировок2).
Вторая группа моделей - экономические модели - за счет дополнительных предпосылок обеспечивает более жесткое оценивание нормальной доходности. К ней относят модель оценки капитальных активов (capital asset pricing model - CAPM) и модель арбитражного ценообразования (arbitrage pricing model - APM). Использование модели CAPM было весьма распространено в 1970-е гг. Однако впоследствии исследователи стали отдавать предпочтение рыночной модели (market model), относящейся к первой группе приемов определения нормальной доходности.
Для определения нормальной доходности акций нами были использованы три статистических метода. Однако третий - скорректированная рыночная модель -
был модифицирован: мы строили регрессию при a j = 0 и выясняли истинное значение b j. Такая модификация позволит, с нашей точки зрения, повысить точность
прогноза доходности акций компании.
Для выборки, составленной по диверсифицированным российским компаниям, в качестве индекса был выбран индекс Российской торговой системы - РТС, для Китая - Shanghai Composite, для Бразилии - Bovespa и для Индии - Sensex.
2) Кроме того, выделяют также многофакторные статистические методы, которые при моделировании нормальной доходности помимо рыночного фактора учитывают отраслевые факторы. И хотя цель применения таких моделей заключается в повышении точности оценки нормальной доходности, включение дополнительных факторов не приводит к существенно лучшим результатам. Эмпирические исследования подтверждают, что маржинальная объяснительная способность дополнительных факторов является достаточно низкой, что, в свою очередь, ведет к незначительному снижению волатильности избыточной доходности [29].
2.2. Характеристика выборки
При составлении выборки использованы база данных Zephyr [39], ресурсы Bloomberg [40] и Thomson Reuters [42], информационные ресурсы российского журнала «Слияния и поглощения» [41]. Данные о котировках акций компаний были получены на сайтах соответствующих бирж или в Thomson Reuters [42].
В первоначальной выборке компаний нами было отобрано почти 2500 сделок слияния/поглощения в период с 1997 г. по май 2008 г. Данный временной интервал представляет собой максимальный период времени, для которого можно было осуществить поиск необходимой информации в выбранных базах. Однако не все сделки первоначальной выборки могут быть рассмотрены в целях настоящего исследования. Для формирования итоговой выборки были введены достаточно жесткие критерии, см. табл. 1.
Таблица 1.
Критерии формирования выборки
Критерий
Значение критерия
1. Информация о дате объявления
2. Статус сделки
3. Размер приобретаемого пакета
4. Объем сделки
5. Характеристики компаний-участниц сделки
6. Характер котировок
7. Характеристика данных оценочного периода
Обязательно наличие информации о дате объявления о сделке
Завершенные (completed), объявленные (announced) и ожидающие завершения (pending)
Контрольный пакет акций (50%+1 акция) и более
8% и более от рыночной капитализации компании-приобретателя
Компания-покупатель публична, котируема на бирже
Допустимо не более 10 неторговых дней за период оценки
Отсутствие значимых корпоративных событий в оценочный период
Поясним наиболее важные условия, которым должны удовлетворять сделки слияния/поглощения. Во-первых, в конечную выборку включались сделки, в результате совершения которых компания-покупатель приобретала контрольный пакет акций (50% +1 акция), дающий неоспоримое право на управление финансовыми потоками компании. На практике при сильной распыленности акций владение даже 20% акций и менее фактически дает в руки их владельца контрольный пакет, так как не все акционеры представлены на собрании, что облегчает проведение нужных решений крупными акционерами. Таким образом, альтернативный контрольному пакету мог стать блокирующий (25% + 1 акция) пакет акций. Однако, учитывая специфику рассматриваемых рынков капитала, для которых часто характерна высокая консолидация собственности в руках нескольких крупных акционеров, в качестве основного условия отбора сделок рассматривался контрольный пакет акций.
Во-вторых, решающее значение при анализе сделок имел объем совершенной сделки. Включение в исследование «маленьких» сделок априори привело бы к незначимой реакции рынка. Пороговым значением для включения сделки в итоговую выборку являлся размер сделки, равный 8% капитализации компании-покупателя, что согласуется с рядом исследований [23, 31]. В-третьих, мы принимали решение о включении компании в выборку, если нам были доступны ежедневные данные о ценах закрытия акций компании. В случае, если за период оценки было более 10 дней, когда бумага не торговалась, мы исключали их из выборки.
Последовательное применение представленных в табл. 1 критериев привело к сокращению выборки до 128 сделок. Разбивка количества сделок по странам показана в табл. 2.
Таблица 2.
Количество сделок в выборке
Страна Количество сделок после применения критериев 1, 2, 3, 5 Итоговое количество сделок после применения критериев 4, 6, 7
Бразилия 211 6
Россия 591 9
Индия 866 63
Китай 763 50
Итого 2431 128
На следующем этапе мы классифицировали сделки на сделки связанной, несвязанной диверсификации и сделки фокусирования.
В эмпирических работах по вопросам диверсификации используются несколько методов измерения степени диверсифицированности компании. Первый метод основан на коде промышленной классификации (standard industrial classification (SIC))3). Несмотря на то, что SIC-код является наиболее популярным формальным критерием для определения как факта диверсификации, так и ее степени, необходимо отметить, что существует ряд проблем, связанных с его применением. Преимущественно они связаны с объективностью данных, публикуемых в базах данных, на основании которых строится множество исследований. Как показано в исследовании Мартина и Сайрака, во-первых, данные COMPUSTAT, которыми пользуются почти все исследователи, сильно занижают действительный масштаб диверсификации для пятисот крупнейших компаний США по меньшей мере в 56% случаев [30]. Во-вторых, около одной четверти всех изменений в количестве заявленных компаниями в их отчетности сегментов в COMPUSTAT являются изменениями на бумаге, а не реальными сделками по диверсификации или фокусированию [30]. В-третьих, более чем в 80% случаев в разбивке по сегментам SIC-код, присваиваемый тому или иному сег-
3) БГС-код - это четырехзначный цифровой код, установленный правительством США для обозначения различных отраслей промышленности в соответствии с их функциями и продукцией. Первые две цифры кода соответствуют главной группе промышленной классификации, а вторые две указывают на подгруппы.
менту, не отражает основную отрасль деятельности [38]. Кроме того, Б1С-коды не позволяют сделать каких-либо выводов относительно глубины диверсификации, т.е. не дают понимания того, какая часть совокупной выручки генерируется каждым из сегментов, идентифицированных по Б1С-кодам. Второй метод предполагает расчет индекса Херфиндаля (Herfindahl), который, в отличие от первого, учитывает степень распределения деятельности компании между сегментами ее бизнеса (7):
где Н - индекс диверсификации; р - доля выпуска компании в ¡-й отрасли по отношению к совокупному выпуску компании в п отраслях.
Применительно к измерению степени диверсификации, согласно работе [10], индекс Херфиндаля изменяется следующим образом: индекс стремится к единице, когда компания ведет свою деятельность сразу в нескольких отраслях экономики.
Третий метод измерения связан с применением индекса энтропии (8), приведенным в работе [22]:
где Е - индекс энтропии; р, - доля выпуска компании в ¡-й отрасли по отношению к совокупному выпуску компании в п отраслях.
Индекс энтропии отражает два элемента - количество отраслей, в которых функционирует компания, и распределение общей выручки/активов компании между сегментами. Данный индекс обладает существенными преимуществами: он, во-первых, показывает степень связанности между различными отраслями, в которых действует компания, во-вторых, помогает избежать проблемы мультиколлинеарно-сти, характерной для индекса Херфиндаля - Хиршмана, при построении регрессионных моделей. Поскольку не для всех стран выборки существуют строгие требования о предоставлении отчетности по каждому сегменту (например, в России), строгие количественные показатели измерения степени диверсифицированности бизнеса, такие как индекс Херфиндаля или индекс энтропии, не могли быть нами применены. Таким образом, при определении факта увеличения диверсификации в нашей модели исследования использован формальный критерий - стандартный код промышленной классификации (Б1С-код), что соответствует подходам в известных эмпирических работах [9, 17]. Если существует различие хотя бы в одной цифре четырехзначного Б1С-кода компании-покупателя и компании-цели, то сделка рассматривается как сделка диверсификации. В противном случае речь идет о сделке фокусирования. Если первая или вторая цифра хотя бы одного Б1С-кода компании-покупателя отличается от первой или второй цифры Б1С-кодов компании-цели, то такая сделка рассматривается как сделка несвязанной диверсификации. Все прочие сделки отнесены к сделкам связанной диверсификации.
Таким образом, приведенная выше классификация ориентирована, в первую очередь, на разнообразие производимых продуктов и предоставляемых услуг. Не принимается во внимание так называемая географическая диверсификация, связан-
п
(7)
(8)
ная с выходом на новые рынки, поскольку в данном случае БЮ-коды компании-покупателя и компании-цели могут совпадать. К достоинствам используемой нами классификации можно отнести тот факт, что она построена на основании общедоступного формального признака и предполагает единообразную процедуру отбора данных для анализа, независимо от анализируемой страны. Используя данный подход, мы разделили сформированную нами выборку на сделки несвязанной, связанной диверсификации и сделки фокусирования (табл. 3).
Таблица 3.
Распределение сделок диверсификации и фокусирования по странам
Бразилия Россия Индия Китай Итого
Сделки диверсификации 3 6 35 31 75
в том числе:
несвязанная 2 4 22 23 51
связанная 1 2 13 8 24
Сделки фокусирования 3 3 28 19 53
Итого 6 9 63 50 128
В конце нашего анализа мы представим результаты в разрезе, как полной выборки сделок диверсификации, так и отдельно по выделенным подвыборкам.
3. Эмпирические тесты 3.1. Тестирование на полной выборке
Начнем рассмотрение результатов с агрегированной выборки по странам БРИК.
Мы признаем, что не все страны будут иметь одинаковый вклад в совокупную выборку: Россия и Бразилия явно уступают по количеству сделок Индии и Китаю (табл. 3). Однако поскольку в процессе анализа результатов, полученных по отдельным странам, мы получили похожие тенденции реагирования рынка на сделки диверсификации и фокусирования, то посчитали возможным объединить данные и распространить выводы на рассматриваемые развивающиеся рынки в целом. Результаты агрегированного исследования выборки по всем четырем странам на основе разных методов оценки нормальной доходности представлены в табл. 4.
Как видно из табл. 4, сделки диверсификации в странах БРИК в среднем оцениваются рынком положительно, и этот результат не зависит от модели, примененной для определения нормальной доходности. Необходимо отметить также и высокую статистическую значимость среднего значения CAR для сделок диверсификации: все модели значимы на уровне менее 2%. Таким образом, гипотеза 1 не может быть отвергнута на 2-процентном уровне значимости. Мы можем использовать полученные результаты в дальнейшем для выявления статистически значимой разницы в средних значениях CAR для сделок диверсификации и сделок фокусирования. Дополнительные аспекты возникают в анализе графика изменения CAR,
представленного на рис. 2. Несмотря на то, что максимально быстрый рост CAR происходит в первые дни после объявления о сделке, положительная динамика отчетливо видна за несколько дней до объявления. Это может свидетельствовать о том, что информация о сделке проникла на рынок раньше момента объявления и была воспринята положительно, что и обусловило рост избыточной доходности. Еще одно важное наблюдение связано с тем, что с некоторого момента значение CAR начинает плавно снижаться, что отражает корректировку ожиданий инвесторов относительно возможных положительных эффектов сделки.
Таблица 4.
Результаты расчета накопленной избыточной доходности для сделок диверсификации и фокусирования по странам БРИК
Рыночная модель Скорректированная рыночная модель Модель средней скорректированной доходности
Сделки диверсификации
CAR средний, % 5,13 7,06 5,76
Количество наблюдений 75 75 75
t-статистика 2,55 3,52 2,47
Уровень значимости, % 1,47 0,11 1,80
Сделки связанной диверсификации
CAR средний, % 7,90 9,47 8,08
Количество наблюдений 24 24 24
t-статистика 2,62 3,14 2,05
Уровень значимости, % 1,25 0,32 4,67
Сделки несвязанной диверсификации
CAR средний, % 3,83 5,93 4,67
Количество наблюдений 51 51 51
t-статистика 1,37 2,13 1,52
Уровень значимости, % 17,80 3,98 13,52
Сделки фокусирования
CAR средний, % 5,25 5,67 4,28
Количество наблюдений 53 53 53
t-статистика 2,24 2,42 1,52
Уровень значимости, % 3,10 2,00 13,62
1 Рыночная модель
1 Скорректированная рыночная модель ■ Модель средней скорректированной доходности
10% т- CAR
Дни
-20 -15 -10
10 15
Рис. 2. Значения накопленной избыточной доходности в период окна наблюдения события для сделок диверсификации по странам БРИК
, Рыночная модель
Скорректированная рыночная модель I Модель средней скорректированной доходности
CAR
Дни
0 5 10 15 20
-5
0
5
20
10%
-20
-15
-10
-5
-2%
Рис. 3. Значения накопленной избыточной доходности в период окна наблюдения события для сделок связанной диверсификации по странам БРИК
Рис. 4. Значения накопленной избыточной доходности в период окна наблюдения события для сделок несвязанной диверсификации по странам БРИК
Если рассматривать отдельно сделки связанной и несвязанной диверсификации (рис. 3, 4) , то можно сделать несколько важных выводов.
Во-первых, диверсификация, независимо от ее типа, не ведет к разрушению стоимости компании, о чем свидетельствуют положительные значения накопленной избыточной доходности (табл. 4). Таким образом, гипотеза 2 не может быть отвергнута на 5-процентном уровне значимости для сделок связанной диверсификации и для сделок несвязанной диверсификации при условии использования скорректированной рыночной модели расчета нормальной доходности.
Во-вторых, из рис. 3 и 4 видно, что в среднем сделки связанной диверсификации оцениваются рынком лучше, чем сделки несвязанной диверсификации и участникам рынка требуется большее количество времени, чтобы оценить перспективность сделок несвязанной диверсификации. Проверка на статистическую значимость разницы в средних при помощи 1;-теста показала, что на 5-процентном уровне значимости не существует разницы в средних значениях накопленной избыточной доходности для сделок связанной и несвязанной диверсификации. Таким образом, гипотеза 3 не может быть отвергнута на агрегированной выборке.
Анализируя полученные результаты по сделкам фокусирования, можно заключить, что эти сделки, так же как и сделки диверсификации, положительно оцениваются рынком. Тенденции изменения накопленной избыточной доходности также во многом схожи (табл. 4, рис. 5). Проведенный тест на статистическую значимость разницы в средних позволяет сделать вывод, что проверяемая нами гипотеза 4 не может быть отвергнута на 5-процентном уровне значимости.
■Рыночная модель
■ Скорректированная рыночная модель ■Модель средней скорректированной доходности
10% CAR
Дни
Рис. 5. Значения накопленной избыточной доходности в период окна наблюдения события для сделок фокусирования по странам БРИК
3.2. Тестирование в условиях разделения выборки по странам
Индия
Мы начнем описание полученных результатов с Индии, поскольку количество сделок для нее является наибольшим из рассматриваемых стран. Данные о значениях накопленной избыточной доходности, полученные для нашей выборки сделок, представлены в табл. 5. Анализируя полученные результаты, можно сделать вывод о том, что рынок положительно реагирует на сделки диверсификации. Скорректированная рыночная модель указывает на рост стоимости приблизительно на 10% для общей выборки сделок и для сделок несвязанной диверсификации и почти на 11% для сделок связанной диверсификации при достаточно высокой статистической значимости, 0,86% - для сделок диверсификации, 3,21% - для связанной диверсификации и 6,61% - для сделок несвязанной диверсификации. Таким образом, гипотезы 1 и 2 не могут быть отвергнуты для выборки индийских компаний.
Графическая интерпретация результатов не представляется целесообразной, так как общая динамика движения средней накопленной избыточной доходности, как для общей выборки сделок диверсификации, так и для сделок связанной и несвязанной диверсификации, принципиально не отличается от динамики для соответствующих выборок по странам БРИК. Это можно объяснить большим удельным весом сделок диверсификации в полной выборке БРИК.
Если сравнить значения средней накопленной избыточной доходности по сделкам диверсификации и сделкам фокусирования (табл. 5), то предварительно можно говорить о том, что сделки диверсификации, как связанной, так и несвязанной, оцениваются на индийском рынке капитала выше, чем сделки фокусирования. Однако полученные по сделкам фокусирования значения средней CAR не оказались статистически значимыми, что ограничивает нас в интерпретации результатов и не позволяет проверить на статистическую значимость разницу в средних значениях CAR для сделок диверсификации и сделок фокусирования.
Таблица 5.
Результаты расчета накопленной избыточной доходности для сделок диверсификации и фокусирования по Индии
Рыночная модель Скорректированная рыночная модель Модель средней скорректированной доходности
Сделки диверсификации
СЛИ средний, % 6,26 9,95 6,59
Количество наблюдений 35 35 35
11-статистика 1,73 2,76 1,59
Уровень значимости, % 9,05 0,86 11,99
Сделки связанной диверсификации
СЛИ средний, % 7,08 10,86 9,94
Количество наблюдений 13 13 13
11-статистика 1,44 2,22 1,71
Уровень значимости, % 15,67 3,21 9,57
Сделки несвязанной диверсификации
СЛИ средний, % 5,78 9,41 4,62
Количество наблюдений 22 22 22
1;-статистика 1,16 1,89 0,86
Уровень значимости, % 25,33 6,61 39,36
Сделки фокусирования
СЛИ средний, % 2,00 4,10 1,93
Количество наблюдений 28 28 28
1;-статистика 0,55 1,12 0,47
Уровень значимости, % 58,68 26,93 64,44
Китай
В среднем по сделкам диверсификации положительная избыточная доходность оказалась значимой лишь за 4 дня до объявления о сделке, а также на следующий день после объявления (на 5-процентном уровне). Первый результат можно объяснить преждевременным проникновением информации о сделках, которые оцениваются инвесторами положительно. Относительно второго результата можно пред-
положить, что это вызвано действиями спекулянтов, покупающими акции в надежде на последующий рост их цены и возможность перепродажи на более выгодных условиях. Показатель CAR положителен, однако статистическая значимость данных результатов выше 10-процентного порога (табл. 6).
Таблица 6.
Результаты расчета накопленной избыточной доходности для сделок диверсификации и фокусирования по Китаю
Рыночная модель Скорректированная рыночная модель Модель средней скорректированной доходности
Сделки диверсификации
CAR средний, % 4,09 4,16 4,47
Количество наблюдений 31 31 31
t-статистика 1,51 1,54 1,49
Уровень значимости, % 13,93 13,24 14,41
Сделки связанной диверсификации
CAR средний, % 8,28 4,49 1,49
Количество наблюдений 8 8 8
t-статистика 2,34 1,27 0,31
Уровень значимости, % 2,45 21,20 75,60
Сделки несвязанной диверсификации
CAR средний, % 2,63 4,05 5,50
Количество наблюдений 23 23 23
t-статистика 0,77 1,18 1,50
Уровень значимости, % 44,64 24,42 14,16
Сделки фокусирования
CAR средний, % 11,10 8,70 6,41
Количество наблюдений 19 19 19
t-статистика 3,76 2,91 1,76
Уровень значимости, % 0,05 0,59 8,66
Таким образом, применительно к выборке китайских компаний гипотеза 1 об отсутствии разрушительного влияния корпоративной диверсификации на стоимость компании не может быть отвергнута на 14-процентном уровне значимости. Как видно из табл. 6, CAR для сделок несвязанной диверсификации имеет более низкий
разброс значений в зависимости от модели нормальной доходности по сравнению с СЛИ для связанной диверсификации. Однако, учитывая статистическую значимость полученных величин накопленной избыточной доходности, гипотеза 2 не может быть отвергнута только в части связанной диверсификации на 5-процентном уровне значимости всего лишь на базе рыночной модели нормальной доходности.
Но даже несмотря на значимость полученных с помощью рыночной модели результатов, мы не можем с уверенностью говорить о превосходстве сделок связанной диверсификации над сделками несвязанной диверсификации в силу того, что наблюдений по сделкам связанной диверсификации крайне мало.
■ Рыночная модель
а Скорректированная рыночная модель а Модель средней скорректированной доходности
10%
ОДР
8%
Рис. 6. Значения накопленной избыточной доходности в период окна наблюдения события для сделок диверсификации по Китаю
.Рыночная модель
■ Скорректированная рыночная модель - Модель средней скорректированной доходности
12% 10%
-15 -10 -5 -2% 0 5 10 15 20
Рис. 7. Значения накопленной избыточной доходности в период окна наблюдения события для сделок фокусирования по Китаю
При анализе сделок фокусирования может показаться, что полученные для данной выборки сделок более высокие значения накопленной избыточной доходности (табл. 6; рис. 6, 7) говорят о предпочтительности с точки зрения рынка этих сделок перед сделками диверсификации. Однако проверка на наличие статистически значимой разницы в средних показала, что сделки диверсификации в среднем оцениваются рынком так же, как и сделки фокусирования. Таким образом, гипотеза 4 применительно к выборке компаний Китая не может быть отвергнута.
Россия и Бразилия
Ввиду очень малого количества сделок для России и Бразилии для формулирования значимых выводов (для России - 9, для Бразилии - 6, см. табл. 2) отдельное представление и анализ результатов для данных подвыборок смысла не имеет.
4. Выводы
Результаты проведенного эмпирического исследования выборки компаний БРИК позволяют констатировать преобладание положительных эффектов от корпоративной диверсификации на рынках, что согласуется с выдвинутой нами гипотезой 1 о том, что корпоративная диверсификация не ведет к разрушению рыночной стоимости компании. В ходе исследования получены статистически значимые положительные значения накопленной избыточной доходности (CAR) как на выборках стран, рассмотренных по отдельности - Индии и Китая, так и для выборки БРИК в целом. При использовании скорректированной рыночной модели значения накопленной избыточной доходности для группы БРИК составили 7,06%; для Индии - 9,95%, полученные результаты значимы на 1-процентом уровне значимости; для Китая - 4,16%, на уровне значимости 13,24%.
Проверяемая нами гипотеза 2 о том, что корпоративная диверсификация не ведет к разрушению стоимости компании независимо от типа диверсификации, также не может быть отвергнута. Мы получили положительные значения накопленной избыточной доходности при использовании скорректированной рыночной модели для группы БРИК по сделкам связанной диверсификации - 9,47% на уровне значимости 0,32%, по сделкам несвязанной диверсификации - 5,93% на уровне значимости 3,98%. Данная гипотеза также не может быть отвергнута при рассмотрении отдельно выборок компаний Индии и Китая.
Тестируя гипотезы 3 и 4, мы не обнаружили существования статистически значимой разницы между средними значениями накопленной избыточной доходности по сделкам связанной и несвязанной диверсификации, а также сделкам диверсификации и сделкам фокусирования для тех данных, по которым нам удалось провести проверку, а именно по агрегированной выборке по странам БРИК, для Китая мы смогли проверить только гипотезу 4. Таким образом, для рассмотренных выборок можем заключить, что рынок, в итоге, показывает приблизительно одинаковую реакцию как на сделки связанной, так и несвязанной диверсификации и, аналогично, - на сделки диверсификации и фокусирования.
Проведенное эмпирическое исследование не претендует на полноту и детальность в отношении изучаемого вопроса по причинам относительно небольшого количества наблюдений в выборке, существования определенной доли субъективизма при ее формировании, рисков попадания шумов, связанных с применением длинного окна.
Однако, принимая во внимание наличие ограничений, нам удалось получить статистически значимые результаты. Также хотелось бы отметить, что подобного рода исследований, опирающихся на данные стран БРИК в целом и при этом использующих методологию накопленной избыточной доходности, не встречается среди опубликованных работ. Это, в свою очередь, подчеркивает ценность данного исследования, а имеющиеся недостатки открывают возможности для дальнейшего научного поиска, которые могут лежать в области пересмотра критериев отбора сделок в сторону смягчения, расширения выборки развивающихся стран, включения влияния управления диверсифицированной компанией на создание стоимости, установления взаимосвязи между историческим временем диверсификации и ее эффективностью.
* * *
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Авдашева С.Б. Российские холдинги: проблемы управления (Свидетельства выборочного обследования предприятий) // Проблемы теории и практики управления. 2006. № 8. С. 77-85.
2. Авдашева С.Б. Бизнес-группы как форма реструктуризации предприятий: движение вперед или шаг назад? / / Российский журнал менеджмента. 2005. Т. 3. № 1. С 3-26.
3. Волчкова Н.А. Финансово-промышленные группы России: влияет ли участие в ФПГ на инвестиции предприятий в основные средства? M.: РПЭИ, 2001. С. 5-28.
4. Григорьева С.А Финансовые исследования стратегий диверсификации на развитых и растущих рынках капитала // Корпоративные финансы. 2007. № 1. С. 111-144. (www.CFJournal.ru)
5. Григориади Е.Е. Исследование внутренних рынков капитала: модели, направления, результаты // Корпоративные финансы. 2007. № 2. C. 91-111. (www.CFJournal.ru)
6. Российская корпорация: внутренняя организация, внешние взаимодействия, перспективы развития / Под ред. Т.Г. Долгопятовой, И. Ивасаки, А.А. Яковлева. М.: Издательский дом ГУ ВШЭ, 2007.
7. Almeida H., Wolfenzon D. Should Business Groups Be Dismantled? The Equilibrium Costs of Efficient Internal Capital Markets // Journal of Financial Economics. 2006. № 79. Р. 99-144.
8. Bae K.-H., Kang J.-K., Kim J.-M. Tunneling or Valued Added: Evidence from Mergers by Korean Business Groups // Journal of Finance. 2002. № 62. P. 2695-2740.
9. Berger P.G., Ofek E. Diversification's Effect on Firm Value // Journal of Financial Economics. 1995. № 37. Р. 39-65.
10. Berry C.H. Corporate Growth and Diversification // Journal of Law and Economics. 1971. Vol. 14. № 2. Р. 371-383.
11. Brusco S., Panunzi F. Reallocation of Corporate Resources and Managerial Incentives in Internal Capital Markets // European Economic Review. 2005. Vol. 49. № 3. P. 659-681.
12. Campa J.M., Kedia S. Explaining the Diversification Discount // Journal of Finance. 2002. Vol. LVII. № 4. Р. 1731-1762.
13. Claessen S., Djankov S., Fan J., Lang L The Pattern and Valuation Effects of Corporate Diversification: A Comparison of the US, Japan, and Other East Asian Economies World Institute for Development Economics Research: Discussion Paper. 2001. № 127.
14. Claessen S., Fan J., Lang L. The Benefits and Costs of Group Affiliation: Evidence from East Asia // Emerging Markets Review. 2006. № 7. P. 1-26.
15. Coase R. The Nature of the Firm // Economica. 1937. № 4. P. 386-405. Электронный ресурс: http://www.sciencedirect.com
16. Comment R., Jarrel G.A. Corporate Focus and Stock Returns // Journal of Financial Economics. 1995. № 37. P. 67-87.
17. Denis D.J., Denis D.K., Sarin A. Agency Problems, Equity Ownership and Corporate Diversification // Journal of Finance. 1997. № 52. P. 135-160.
18. Fauver L, Houston J., Naranjo A. Capital Market Development, International Integration, Legal Systems and the Value of Corporate Diversification: A Cross-Country Analysis // Journal of Finance and Quantitative Analysis. 2003. Vol. 38 № 1. P. 135-157.
19. Gautier A., Heider F. The Benefit and Cost of Winner-picking: Redistribution vs. Incentives: Bonn Graduate School of Economics Discussion Paper 31. 2002.
20. Graham J.R., Lemmon M.L., Wolf J.G. Does Corporate Diversification Destroy Value? // Journal of Finance. 2002. Vol. LVII. № 2. P. 695-719.
21. Inderst R., Laux C. Incentives in Internal Capital Markets: Capital Constraints, Competition, and Investment Opportunities / / RAND Journal of Economics. 2005. Vol. 36. № 1. P. 215-228.
22. Jacquemin A.P., Berry C.H. Entropy Measure of Diversification and Corporate Growth // Journal of Industrial Economics. 1979. Vol. 27. № 4. P. 359-369.
23. Kaplan S.N., Weisbach M.S. The Success of Acquisitions: Evidence from Divestitures // Journal of Finance. 1992. Vol. 47. P. 107-138.
24. Khanna T., Palepu K Why Focused Strategies May Be Wrong for Emerging Markets // Harvard Business Review. 1997. July-August. P. 41-51.
25. Khanna T., Palepu K. Is Group Affiliation Profitable in Emerging Markets? An Analysis of Diversified Indian Business Groups // Journal of Finance. 2000. Vol. LV. № 2. P. 867-889.
26. Khanna T., Palepu K. The Future of Business Groups in Emerging Markets: Long-run Evidence from Chile // The Academy of Management Journal. 2000. Vol. 43. № 3. P. 268-285.
27. Lang L., Stulz R. Tobin's Q, Corporate Diversification, and Firm Performance // Journal of Political Economy. 1994. Vol. 102. P. 1248-1280.
28. Lins K., Servaes H. International Evidence on the Value of Corporate Diversification // Journal of Finance. 1999. Vol. 54. P. 2215-2239.
29. MacKinlay A.C. Event Studies in Economic and Finance // Journal of Economic Literature. March 1997. Vol. XXXV. P. 13-39.
30. Martin J.D., Sayrak A. Corporate Diversification and Shareholder Value: A Survey of Recent Literature // Journal of Corporate Finance. 2003. № 9. P. 37-57.
31. Morck R., Shleifer A., Vishny R.W. Do Managerial Objectives Drive Bad Acquisitions? // Journal of Finance. 1990. Vol. 45. P. 31-48.
32. Pal R., Bohl M. Discount or Premium? New Evidence on Corporate Diversification of UK Firms. August 2005. Электронный источник: http://www.sciencedirect.com
33. Perotti E., Gelfer C. Red Barons or Robber Barons? Governance and Investment in Russian Financial-Industrial Groups // European Economic Review. 2001. № 45. P. 1601-1617.
34. Rajan R., Servaes H., Zingales L. The Cost of Diversity: The Diversification Discount and Inefficient Investment // Journal of Finance. 2000. Vol. LV. № 1. P. 35-80.
35. Sharfstein D.S., Stein J.C. The Dark Side of Internal Capital Markets: Divisional Rent-Seeking and Inefficient Investment // Journal of Finance. 2000. Vol. LV. № 6. P. 2537-2564.
36. Weston F., Siu A., Johnson B.A. Takeovers, Restructuring and Corporate Governance. Prentice Hall, 2002. Р. 171-184.
37. Villalonga B. Does Diversification Cause the «Diversification Discount»? Unpublished manuscript. Los Angeles: Anderson Graduate School of Management, University of California, 1999.
38. Villalonga B. Diversification Discount or Premium? New Evidence from BITS Establishment-level Data // Journal of Finance. 2000. № 59. Р. 475-503.
Электронные ресурсы
39. База данных Zephyr.
40. База данных Bloomberg.
41. Журнал «Слияния и поглощения». (www.ma-journal.ru)
42. Thomson Reuters. (www.thomsonreuters.com)
