CC BY
141
ISSN 2311-8768 (Online) Оценка и оценочная деятельность
ISSN 2073-4484 (Print)
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СДЕЛОК ПО СЛИЯНИЮ И ПОГЛОЩЕНИЮ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СФЕРЕ
Елена Анатольевна ФЁДОРОВА3^, Анастасия Александровна МЕДВЕДЕВАЬ
a доктор экономических наук, профессор кафедры финансового менеджмента, Финансовый университет при Правительстве
Российской Федерации, Москва, Российская Федерация
b студентка финансово-экономического факультета, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации,
Москва, Российская Федерация
• Ответственный автор
История статьи:
Принята 23.11.2015 Одобрена 07.12.2015
УДК 336.02 JEL: G21, G34
Ключевые слова: анализ, эффективность, сделка, диверсификация, влияние размера сделки, CAR
Аннотация
Тема. Предметом исследования стали процессы развития российского рынка слияний и поглощений в сфере телекоммуникаций, а также влияние некоторых особенностей заключения сделки на ее эффективность.
Цели. Анализ влияния объемов и направления заключения сделок на эффективность слияний в телекоммуникационной отрасли.
Задачи. Изучение методов анализа эффективности сделок и характеристика соответствующего российского рынка; формулировка гипотез на основании изучения эмпирических работ, составление базы данных и подбор факторов-регрессоров; анализ влияния факторов на эффективность сделок.
Методология. Эффективность сделок в сфере телекоммуникации на российском рынке с января 2005 г. по март 2015 г. была рассчитана с помощью показателя избыточной кумулятивной доходности. Анализ зависимости доходности от некоторых особенностей слияний проведен на основании оценки нормальности распределения.
Результаты. Проведенный анализ позволяет сделать вывод о степени влияния некоторых аспектов заключения сделок на их эффективность. Например, применительно к покупателю всегда наблюдается отрицательная доходность; заключение крупных сделок в IV квартале года повышает вероятность дохода для инвесторов.
Выводы. Целью каждой коммерческой компании является получение прибыли и рост капитализации. В насыщенном рынке основным механизмом развития становится процесс слияний и поглощений. Однако подобный способ реструктуризации бизнеса подвергается влиянию различных факторов и не всегда приводит к положительному результату. Поэтому в области слияний необходим грамотный анализ как внешних, так и внутренних аспектов сделок.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015
Сделки по слиянию и поглощению (Mergers & Acquisitions) занимают значительное место в системе рыночных отношений. Грамотный анализ в первую очередь требует определить объект изучения в соответствии с нормативно-правовой базой.
По российскому законодательству слияние (закон не регламентирует понятия «поглощение») определяется как разновидность реорганизации компании. Федеральный закон «Об акционерных обществах» (п. 1 ст. 16) гласит: «Слиянием обществ признается возникновение нового общества путем передачи ему всех прав и обязанностей двух или нескольких обществ с прекращением последних»1.
1 Об акционерных обществах: Федеральный закон от 26.12.1995 № 208-ФЗ.
В России эмпирическая база по вопросам эффективности слияний невелика. Одна из работ этой тематики освещает особенности слияний и поглощений в секторе электроэнергетики российского рынка [1].
Большая популярность сделок по слиянию и поглощению стимулирует процесс укрупнения -объединения множества мелких компаний одной отрасли. В основном организации объединяются под началом какого-нибудь крупного конкурента, у которого хватает сил и средств на осуществление сделок. Так, ПАО «МТС», образованное в 1993 г. Московской городской телефонной сетью и компаниями Deuts^e Telecom (DeTeMobil) и Siemens, через три года сменила своих владельцев (АФК «Система» приобрела пакет у российских
акционеров, а DeTeMobil - у компании Siemens) и начала широкую региональную экспансию.
В 1998 г. МТС купили Русскую телефонную компанию и начали строительство сети в Центральном регионе, в том числе приобретая мелких региональных операторов.
Покупка компаний «Телеком XXI» позволила МТС выйти на северо-запад, а затем их сфера влияния распространилась на крупнейшего южного оператора «Кубань GSM». Завоевав отечественный рынок, МТС также запустили сеть на Украине2.
Как утверждает Р. Брейли, на практике поглощаемая компания согласится на сделку, только если будет видеть для себя выгоды; скорее всего она откажется продавать свои акции по рыночной цене [2]. Таким образом, покупатель всегда предлагает цену выше, однако он должен определить уровень цены, при котором сам не понесет убытков от сделки.
Рассмотрим основные подходы к эффективности сделок по слиянию и поглощению. В табл. 1 представлены рассмотренные в работе основные методы оценки эффективности подобных соглашений.
1. Анализ изменения доходности акций на краткосрочном временном интервале.
Популярность этого метода объясняется тем, что он напрямую позволяет измерить изменение благосостояния акционеров, а также содержит информацию о публичных компаниях в открытом доступе.
Исследования охватывают небольшой период вокруг даты совершения сделки, основываясь на гипотезе эффективности рынков. Суть метода заключается в том, чтобы рассмотреть доходность акций компании на выбранном временном промежутке (окно событий) и сравнить с «нормальной» доходностью того же периода, которая была бы при отсутствии сделки [10].
Обычно для расчета нормальной доходности используют значение рыночного индекса, соответствующего изучаемой отрасли. Величина окна событий может быть разной: 1-2 дня [11],
2 Информационный портал РБК: «Мобильные ТелеСистемы», 2013. URL: http://www.rbc.ru/companies/mts.shtml
11-14 дней, но в среднем не превышает трех недель [12].
Результаты таких исследований обычно показывают, что акционеры компании-цели получают большую доходность, что скорее всего связано с наличием премии, которую выплачивает покупатель. Эффективность сделок для инициирующей стороны трудно определить однозначно, но чаще всего результаты дают отрицательную накопленную доходность.
Например, R. Schoenberg в 2006 г. проанализировал 61 трансграничную сделку слияния и поглощения в Британии за 1988-1990 гг. и пришел к выводу, что объявление о сделке приводит к отрицательной накопленной доходности для акционеров компании-покупателя в 50% случаев [3]. M. Papadakis и С. Thanos (2010), изучив 50 сделок с греческими компаниями, пришли к аналогичному выводу в 52% случаев [4].
2. Анализ изменения доходности акций на долгосрочном временном интервале. Данный метод отличается от предыдущего лишь выбором более длинного промежутка времени относительно даты сделки, что позволяет оценить не столько ожидания инвесторов, сколько фактический результат соглашения для компании.
В исследованиях встречаются окна длинной 12 мес. [13] , 24 мес., 36 мес. и 9 лет [14]. Однако результаты, несмотря на смену временных границ, продолжают подтверждать, что компания-покупатель получает отрицательную избыточную доходность. Т. Laamanen и Т. Keil в результате анализа 611 договоров пришли к выводу, что сделки слияний и поглощений не создают стоимости в долгосрочном периоде [15].
3. Анализ финансовых показателей компании. Подобный метод оценки эффективности сделок слияния и поглощения приводится в работе [6] и заключается во временном сравнении финансовых показателей (до и после сделки) либо в предметном сопоставлении показателей объединенной компании и взвешенных показателей компании-цели и компании-покупателя.
4. Анализ отстранения от управления менеджмента компании цели. Сторонники
данного метода утверждают, что в случае неэффективного слияния растет вероятность увольнения менеджмента поглощаемой компании. Другими словами, чем выше процент сокращения аппарата управления, тем ниже доходность сделки для акционеров.
5. Опрос ключевых информированных лиц. Некоторые ученые полагают, что оценка эффективности сделок строится на отношении и субъективном мнении наиболее приближенных стейкхолдеров. В их числе могут быть менеджеры поглощающей компании, консультанты по сделкам, фондовые и финансовые аналитики.
6. Анализ изменения уровня инновационной активности. Суть данного метода заключается в измерении темпов технологического и инновационного развития компании, созданной в процессе поглощения. Таким образом, рост числа патентов и исследовательских разработок свидетельствует о повышении доходности сделки.
В данном исследовании мы остановились на самом распространенном способе, который признается многими учеными. Он также использовался в работе Е.А. Фёдоровой и Е.И. Изотовой при анализе рынка энергетики3. Выбор анализа изменения доходности акций на краткосрочном временном интервале был обусловлен рядом причин.
Во-первых, анализ избыточной доходности позволяет оценить влияние как внутренних, так и внешних факторов, которые отражаются на изменении котировок акций компаний, участвующих в сделке.
Во-вторых, оценка эффективности через доходность является ключевым моментом, на который ориентируются инвесторы.
В-третьих, данный метод строится на оценке альтернативных вариантов, то есть происходит сопоставление двух ситуаций: при совершении сделки и при ее отсутствии. Он также довольно прост в расчетах, а вся необходимая информация
3 Фёдорова Е.А., Изотова Е.И. Оценка слияний и поглощений в секторе энергетики Российской Федерации на основе метода кумулятивной избыточной доходности // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. № 34. С. 12-21.
находится на финансовых сайтах, где есть доступ к архиву котировок компаний.
В основе метода лежит гипотеза о средней эффективности финансового рынка, которая гласит, что цены отражают всю доступную рынку информацию. Следовательно, в цене акции должны быть учтены экономические выгоды, которые могут возникать в результате синергии после объединения компаний.
В качестве оценки «нормальной» доходности в работе используется рыночный индекс ММВБ -Телекоммуникации, так как он наиболее полно отражает состояние отрасли и является ее эталоном.
Алгоритм расчета избыточной доходности выглядит следующим образом:
R, =
P -P 1 1 1 0
Po '
где Ri - доходность компании в день /;
Р\ - котировка акции в конце периода;
Ро - котировка акции в начале периода.
Соответствующим образом рассчитывается доходность индекса. Далее находят избыточную доходность компании за каждый день:
CARi = Ri Riммвб >
где CARi - избыточная доходность компании в день /;
Ri - доходность компании в день /;
Rlммвб - доходность в день / индекса ММВБ - Телекоммуникации.
Завершающий этап - расчет накопленной избыточной доходности за период:
CAR =£ CARt
где CAR - накопленная избыточная доходность компании за период.
В работе для анализа используются два окна событий (-2; +2) и (-2; +10), причем подразумевается, что ноль - дата заключения сделки.
Первый период позволяет наиболее точно оценить эффект от сделки, исключая влияние иных факторов, возникающих как внутри компании, так и на рынке в целом. Использование более длинного периода позволяет оценить последствия сделки и ее воздействие на операционную деятельность и финансовое состояние компании. В то же время такое окно событий исключает влияние слухов, которые предшествуют сделке.
Основой для анализа всех гипотез выступает показатель избыточной кумулятивной доходности. Он используется для оценки влияния макро- и микроэкономических факторов, финансового состояния компании, а также некоторых особенностей сделок на их эффективность.
В работе было выдвинуто несколько гипотез.
Гипотеза 1. Сделки слияний и поглощений приводят к формированию отрицательной избыточной доходности у компании-покупателя.
Многие экономисты, исследовавшие рынок слияний и поглощений на протяжении двух столетий, приходят к выводу, что сделки M&A негативно влияют на финансовое состояние поглощающей компании, хотя суть соглашений заключается в достижении финансовой и операционной синергии.
Например, Д. Хэкбарт и Э. Мореллек [16], изучив 1 086 сделок в 1985-2002 гг. между компаниями, торгующимися на фондовых рынках США, установили, что избыточная кумулятивная доходность CAR для акционеров компании-покупателя отрицательна (-0,52%), но статистически значима.
При увеличении окна событий результаты существенно не меняются. А. Аграваль [17] на примере 1 164 сделок, имевших место в период с 1955 по 1987 г., обнаружил, что средняя CAR акционеров компании-покупателя отрицательна, то есть фактически акционеры терпят убытки вплоть до окончания двух лет после даты сделки. В период от двух до пяти лет отрицательное значение CAR постепенно нивелируется.
Что касается поглощаемой компании, то ее финансовое положение значительно лучше. Упомянутые Д. Хэкбарт и Э. Мореллек рассчитали, что средняя избыточная доходность
акций компании-цели в трехдневном окне составляет 18,21% на уровне значимости 1%. Подобная тенденция объясняется тем, что компания-цель обычно получает премию, заложенную в цену сделки, которая превышает рыночную стоимость организации.
Гипотеза 2. Избыточная кумулятивная доходность крупных сделок отрицательна.
Оценка стоимости сделки требует высокого профессионализма и грамотного анализа активов компании-цели, ее обязательств и будущих денежных потоков. Обычно цена покупки превышает рыночное значение за счет премии, которая является стимулом для совершения сделки. Однако если анализ будущих перспектив от покупки проведен некорректно и завышает итоговую стоимость компании, то сделка может значительно ухудшить финансовое положение покупателя.
Так, К. Лодерер и К. Мартин [18] на примере более 5 000 сделок, проведенных в США в 1966-1984 гг., доказали, что средний размер избыточной доходности для акционеров компании-покупателя составляет +0,7%. При этом 52% сделок имели положительный эффект для акционеров этих организаций. Однако в более крупных сделках объемом свыше 500 млн долл. США CAR компаний-покупателей оказалась отрицательной: минус 1,45%.
Гипотеза 3. Осуществление сделок с целью диверсификации бизнеса приводит к отрицательной избыточной доходности компании-покупателя.
Отдельное направление исследований в рамках анализа эффективности сделок слияний и поглощений посвящено рассмотрению сделок с целью диверсификации. Так, М. Акбулут и Дж. Матсусака [19] исследовали сделки, проходившие в течение 57 лет, и выяснили, что средняя CAR компании-покупателя в данном случае отрицательна и составляет -0,6%. Было также высказано предположение о том, что отрицательная CAR в первую очередь связана с сигнальными эффектами, обусловленными выпуском акций.
В работе были исследованы сделки по слиянию и поглощению с участием российских компаний за период с января 2005 г. по март 2015 г. в секторе телекоммуникаций. До этого периода активность M&A на отечественном рынке была настолько незначительной, что с трудом поддается анализу. Более того, информацию по рассматриваемым нами факторам в то время практически нигде не публиковали.
Отраслевой фильтр был поставлен в соответствии с классификацией информационного агентства Bureau van Dijk Ruslana, так как с помощью этого источника была составлена база данных по компаниям.
Организации телекоммуникационного сектора активно участвовали в 2013 г. в сделках слияний и поглощений, однако их объем был незначителен. Поэтому доля отрасли составила порядка 6% по количеству сделок. В 2014 г. наблюдалась обратная картина: телекоммуникации сформировали 9,3% объема рынка по стоимости, в то время как количество сделок сократилось так сильно, что даже не было учтено в статистике.
Одной из основных проблем исследования стала нехватка информации по ранним периодам. Котировки некоторых компаний, необходимые для расчета избыточной кумулятивной доходности, были представлены не в полном объеме. Более того, невозможно было рассчитать эффект от слияния с компанией, не являющейся открытым акционерным обществом.
Стоит отметить, что укрупнение отрасли происходило как раз благодаря активному поглощению компаний таких организационно-правовых форм, как общество с ограниченной ответственностью и закрытое акционерное общество.
Труднее всего было определить структуру собственности одного из крупнейших конкурентов рынка - ОАО «Вымпел-Коммуникации». В 1990-е гг. компания была создана российским ученым и американским предпринимателем, в 2009 г. вместе с партнерами образовала холдинг VimpelCom ltd. С 1998 г. ее акции торгуются на Нью-Йоркской фондовой бирже с тикером VIP. В то же время на бывшей российской бирже РТС есть информация по акциям ОАО «Вымпел-
Коммуникации» с тикером У1МР, что немного усложнило процесс дифференциации компаний.
Помимо устаревшей инфраструктуры, которая требует от компаний крупных инвестиций, отечественный сектор телекоммуникаций отличается высокой степенью монополизации. Как уже отмечалось, главными конкурентами являются компания «Ростелеком», объединившая региональных операторов связи, и большая тройка, формирующая мобильный рынок. Такая структура ведет к тому, что сделки слияний и поглощений происходят только за счет нескольких компаний. Это заметно снижает
репрезентативность анализа.
Первым этапом работы стало формирование базы данных по сделкам на основании следующих фильтров:
1) статуса сделки: завершено;
2) периода: январь 2005 г. - март 2015 г.;
3) отрасли покупателя: телекоммуникации.
Первоначальная выборка состояла из 188 сделок, количество и общая стоимость которых представлена на рис. 1 и в табл. 2.
Анализ диаграммы позволяет сделать вывод о стремительном снижении числа сделок за период; стоимость изменяется циклически. Сокращение объясняется завершением процесса укрупнения отрасли посредством масштабного поглощения мелких региональных операторов связи. Наибольший объем сделок приходится на 2009 г. благодаря активности АФК «Система», которая для диверсификации бизнеса скупала нефтяные активы в Уфе.
На втором этапе работы мы сократили выборку до 85 сделок, оставив только те компании, которые котируются на фондовом рынке. По данным информационного агентства Ruslana, всего 8% сделок превышают стоимость в 500 млн долл., примерно 25% сделок оплачены денежными средствами, а 33% осуществлены для диверсификации. В список покупателей попали:
• АФК «Система»;
• ПАО МГТС;
• ПАО «Мобильные ТелеСистемы»;
• ПАО «ВымпелКом»;
• ОАО «ВолгаТелеком»;
• ОАО «Комстар - Объединенные ТелеСистемы»;
• ОАО «Дальневосточная компания электросвязи»;
• TeliaSonera;
• ОАО «Центральная телекоммуникационная компания»;
• ОАО «Уралсвязьинформ».
Самой активной из них оказалась компания МТС, на долю которой пришелся 31% всех сделок за исследуемый период. Информация по котировкам, используемым в работе, а также значение курса рубля и индексов ММВБ и ММВБ-Телеком были взяты с сайта финансовой группы «ФИНАМ». Макроэкономические показатели, а также данные по отрасли были получены на сайте агентства экономической информации «ПРАЙМ-ТАСС»4. Также в работе были использованы данные Единой межведомственной информационно-статистической системы5 и Федеральной службы государственной статистики.
Анализ гипотезы 1 был проведен с помощью программного обеспечения EViews6. На рис. 2 и 3 представлены результаты описательной
статистики для CAR (-2; +2) и CAR (-2; +10) соответственно.
Гистограмма показывает плотность распределения значений CAR. Из анализа следует, что среднее значение избыточной кумулятивной доходности за период (-2; +2) для покупателя отрицательно и равно -0,01184. Самая высокая доходность составляет 0,1285, самая низкая находится на уровне -0,2348.
Отрицательное значение медианы говорит о том, что большая доля показателей эффективности меньше нуля. Другими словами, сделки слияний и
4 Агентство экономической информации «ПРАЙМ-ТАСС». URL: http://e3.prime-tass.ru/macro.
5 Единая межведомственная информационно-статистической система. URL:
http://www. fedstat.ru/indicators/start.do.
поглощений не приносят покупателю ожидаемой выгоды и являются достаточно неэффективными.
Разброс значений отдельных показателей вокруг среднего равен 0,0552. Отрицательный коэффициент асимметрии свидетельствует о том, что большая часть значений находится левее математического ожидания, то есть в распределении наблюдается длинный левый хвост.
Более того, асимметрия и эксцесс слишком велики для нормального распределения. Максимальная эффективность была достигнута при покупке ЗАО «Бизнес-Недвижимость» АФК «Система» в 2014 г. Наименьшая доходность была зафиксирована при покупке ОАО «А-Связь» компанией ОАО «Дальневосточная компания электросвязи» в 2006 г.
Сопоставляя рис. 2 и 3, можно отметить, что эффективность сделок для окна событий (-2; +10) еще меньше. Среднее значение (-0,0311) и минимум (-1,0626) значительно ниже, чем для окна событий (-2; +2). Тем не менее максимальная доходность (0,9326) почти в семь раз выше - итог сделки по приобретению ООО «ТВКиК» компанией «МТС» в 2012 г.
Смещение медианы влево увеличивает количество отрицательных показателей, то есть на порядок снижает эффективность сделок для покупателя. Разброс показателей значительно выше - на уровне 0,2216.
Как и в первом случае, асимметрия и эксцесс далеки от нормального распределения. Наименьшая эффективность зафиксирована при покупке ООО «Башнефть - Сервисные Активы» АФК «Система» в 2013 г. Это вложение было неудачным ввиду дальнейшего ареста акций «Башнефть».
Исследования эффективности сделок в секторе телекоммуникаций для обоих периодов подтверждают гипотезу 1 о том, что доходность покупателя при слиянии отрицательна в обоих случаях. Более того, везде наблюдается преобладание неэффективных показателей. Ухудшение доходности во втором окне событий говорит об отсутствии операционной синергии или ее ничтожности при заключении сделки и подтверждает анализ А. Аграваля [16].
Такие результаты можно объяснить тенденцией укрупнения сектора на протяжении исследуемого периода. В ходе этого процесса несколько крупных компаний - основные конкуренты рынка - скупали активы мелких региональных операторов с низкими показателями хозяйственной
деятельности.
Другими словами, целью сделок было не интенсивное, а экстенсивное развитие. Поэтому эффективность слияний трудно проследить на таком коротком временном интервале. Скорее всего, увеличение окна событий даст противоположные результаты, так как сектор телекоммуникаций стремительно развивается, увеличивая клиентскую базу, объем услуг и доходы операторов каждый год.
Анализ гипотезы 2 о влиянии стоимости сделки на ее эффективность был проведен с помощью описательной статистики. Результаты
представлены в табл. 3.
Из анализа ее данных вытекает, что за рассматриваемый период крупных сделок было заключено в 11 раз меньше. Средняя доходность была положительной лишь для крупных сделок и только на окне событий (-2; +2). Это объясняется тем, что столь высокие затраты могут негативно сказаться на операционной эффективности деятельности объединенной компании.
Положительное значение медианы также свидетельствует о большей эффективности крупных сделок непосредственно в момент заключения. Если сравнить среднюю доходность на длинном окне событий, то в случае с крупными сделками она будет выше, хотя разница незначительная. Тем не менее максимальный показатель эффективности наблюдался для сделок стоимостью до 500 млн долл.
Таким образом, невозможно однозначно оценить результаты исследования. Если судить по максимальному значению, то доходность крупных сделок отрицательная, что подтверждает выводы К. Лодерера и К. Мартина [18]. Однако на основании среднего значения можно сделать вывод о росте эффективности с ростом стоимости сделок.
Мозаичный график эффективности сделок в зависимости от стоимости и их распределения по кварталам представлен на рис. 4. Видно соотношение между всеми качественными переменными. Неэффективных сделок (CAR0), как и мелких (рШ), существенно больше, чем эффективных (CAR1).
Обратим внимание на деление по кварталам: мелкие сделки в обоих случаях во времени распределяются достаточно равномерно. Что касается крупных сделок, то в случае с отрицательной доходностью их большая часть приходится на II и III кварталы. Крупные эффективные сделки заключаются
преимущественно в IV квартале.
Темный цвет на графике свидетельствует о наличии и степени зависимости между переменными. Другими словами, в темный прямоугольник попадает больше наблюдений, чем попадало бы при независимости признаков. Таким образом, эффективность сделки обычно достигается в IV квартале при крупном объеме -более 500 млн долл.
Для проверки гипотезы 3 о влиянии диверсификации бизнеса на эффективность сделок обратимся к данным табл. 4, построенной по результатам описательной статистики.
За рассматриваемый период с целью диверсификации было совершено 28 сделок, в то время как сконцентрированных в отрасли было 57. Данные табл. 4 свидетельствуют, что в обоих случаях средняя доходность сделок отрицательная, хотя соглашения с диверсификацией в коротком окне событий более эффективны.
При увеличении окна избыточная кумулятивная доходность падает, из чего можно предположить, что в долгосрочной перспективе концентрация бизнеса может оказать положительное влияние на дальнейшую деятельность компании.
Если судить по максимальному значению, то доходность сделки будет зависеть от рассматриваемого периода. Для окна событий (-2; +2) это покупка ЗАО «Бизнес-Недвижимость» АФК «Система» для диверсификации.
В окне событий (-2; +10) наиболее доходной оказалась сделка по приобретению ООО «ТВКиК» компанией «МТС» с целью концентрации бизнеса.
Изучение таблицы позволяет сделать вывод о том, что сфера деятельности компании-цели не оказывает значительного влияния на эффективность слияния при анализе столь
Таблица 1
Основные методы оценки эффективности сделок
короткого промежутка времени. Тем не менее гипотеза исследователей, написавших работу [19] об отрицательном влиянии диверсификации на процесс слияния, подтвердилась. Однако подтвердить эффективность сделок,
осуществленных непосредственно в отрасли, нельзя.
Метод Описание Представитель
1. Анализ изменения доходности акций на краткосрочном временном интервале Сравнение реальной доходности компании от совершения сделки с «нормальной» (альтернативной) за короткий промежуток времени до и после слияния R. Schoenberg [3]; M. Papadakis, C. Thanos [4]
2. Анализ изменения доходности акций на долгосрочном временном интервале Сравнение реальной доходности компании от совершения сделки с «нормальной» (альтернативной) в течение длинного промежутка времени до и после слияния Т. Laamanen, Т. Keil [5]
3. Анализ финансовых показателей компании Оценка влияния сделки на операционную деятельность и финансовое состояние компании P. Beitel, D. Schiereck, M. Wahrenburg [6]
4. Анализ отстранения от управления менеджмента компании-цели Отстранение менеджмента происходит по причине неэффективной работы - доля отстранения определяет степень эффективности G. Stahl [7]
5. Опрос ключевых информированных лиц Менеджеры компании-покупателя, консультанты по сделке, фондовые аналитики отмечают, что в 45-60% случаев сделки неэффективны K. Ellis, M. Reus [8]
6. Анализ изменений уровня инновационной активности Анализ таких переменных, как количество патентов, интенсивность исследований и разработок, степень инновационности продукции. Ученые приходят к выводу, что в большинстве случаев слияние и поглощение приводит к снижению уровня инноваций в компании и возможности создавать новый продукт P. Puranam [9]
Таблица 2
Количество, стоимость и средняя стоимость сделок по годам
Показатель 2005 2006 2007 2008 2009
Количество 38 26,00 29,00 23,00 20,00
Стоимость 1 512,79 2 188,28 1 871,97 1 239,4 3 943,37
Средняя стоимость 39,81026 84,16462 64,55069 53,88696 197,1685
Показатель 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Количество 22 10 9 4 4 3
Стоимость 1 777,454 2 811,37 1 995,03 226,51 826,47 17,63
Средняя стоимость 80,79336 281,137 221,67 56,6275 206,6175 5,876667
Таблица 3
Описательная статистика эффективности сделок в зависимости от их стоимости
Показатель Сделки до 500 млн долл. США Сделки свыше 500 млн долл. США
CAR (-2; +2) CAR (-2; +10) CAR (-2; +2) CAR (-2; +10)
Среднее значение -0,015202901 -0,034611514 0,00844 -0,02069
Медиана -0,007956859 -0,012100256 0,017179 -0,01904
Стандартное отклонение 0,056100148 0,191007016 0,031244 0,044089
Дисперсия 0,003147227 0,03648368 0,000976 0,001944
Эксцесс 3,566093399 18,40057743 -0,45681 0,961455
Асимметричность -1,010173052 -0,512246543 -0,62336 -0,64958
Минимум -0,234845273 -1,062577326 -0,0408 -0,09923
Максимум 0,128471164 0,93261652 0,049085 0,035263
Количество 78 78 7 7
Таблица 4 Описательная статистика эффективности сделок с целью диверсификации и концентрации бизнеса
Показатель Сделки с концентрацией Сделки с диверсификацией
CAR (-2; +2) CAR (-2; +10) CAR (-2; +2) CAR (-2; +10)
Среднее значение -0,01636 -0,02615 -0,00694 -0,04836
Медиана -0,00476 -0,02364 -0,01114 -0,00903
Стандартное отклонение 0,051977 0,164157 0,060501 0,219749
Дисперсия 0,002702 0,026948 0,00366 0,04829
Эксцесс 5,534836 21,1817 1,752816 17,81403
Асимметричность -1,80121 3,176181 -0,22137 -3,80101
Минимум -0,23485 -0,41778 -0,15088 -1,06258
Максимум 0,067571 0,932617 0,128471 0,212302
Количество 57 57 28 28
Рисунок 1
Количество (левая шкала) и общая стоимость сделок по слиянию и поглощению в сфере телекоммуникаций
Рисунок 2
Гистограмма CAR для периода (-2; +2) с данными описательной статистики за 2005-2015 гг.
Рисунок 3
Гистограмма CAR для периода (-2; +10) с данными описательной статистики за 2005-2015 гг.
Рисунок 4
Эффективность и стоимость сделок в каждом квартале
Список литературы
1. Фёдорова Е.А., Изотова Е.И. Особенности слияний и поглощений в РФ // Менеджмент в России и за рубежом. 2014. № 4. С. 66-72.
2. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. М.: Олимп-Бизнес, 2014. 1012 с.
3. Schoenberg R. Measuring the Performance of Corporate Acquisitions: An Empirical Comparison of Alternative Metrics // British Journal of Management. 2006. Vol. 17. Iss. 4. P. 361-370.
4. Papadakis V.M., Thanos I.C. Measuring the Performance of Acquisitions: An Empirical Investigation Using Multiple Criteria // British Journal of Management. 2010. № 21. Iss. 4. P. 859-873.
5. Laamanen T., Keil T. Performance of serial acquirers: toward an acquisition program perspective // Strategic Management Journal. 2008. Vol. 29. Iss. 6. P. 663-672.
6. Beitel P., Schiereck D., Wahrenburg M. Explaining M&A Success in European Banks // European Financial Management. 2004. № 10. P. 109-139.
7. Günter K. Stahl, Andreas Voigt. Do cultural differences matter in mergers and acquisitions? A tentative model and meta-analytic examination // Organization Science. 2008. Vol. 19. Iss. 1. Р. 160-176.
8. Ellis K.M., Reus T.H., Lamont B.T. The Effects of Procedural and Informational Justice in the Integration of Related Acquisitions // Strategic Management Journal. 2009. Vol. 30. Iss. 2. P. 137-161.
9. Puranam P. Mergers and Acquisitions. In: Wiley Encyclopedia of Management. Organizational Behavior. John Wiley & Sons, 2015. Vol. 11. P. 15-19.
10. Скворцова И.В., Игнатьев Е.Л., Стельмахова Е.А., Проскурин С.С., Крыхтин В.Б. Использование метода событий в исследованиях слияний и поглощений на развитых и развивающихся рынках капитала // Корпоративные финансы. 2013. № 4. С. 111-125.
11. Anand J., Delios A. Absolute and Relative Resources as Determinants of International Acquisitions // Strategic Management Journal. 2002. Vol. 23. Iss. 2. P. 119-120.
12. McNamara G.M., Haleblian J., Dykes B.J. The Performance Implications of Participating in an Acquisition Wave: Early Mover Advantages, Bandwagon Effects, and the Moderating Influence of Industry Characteristics and Acquirer Tactics // Academy of Management Journal. 2008. Vol. 51. Iss. 1. P. 113-115.
13. Mathew L.A., Hayward and Donald C. Hambrick. Explaining the Premiums Paid for Large Acquisitions: Evidence of CEO Hubris // Administrative Science Quarterly. 1997. № 1. P. 103-127.
14. Fowler K.L., Schmidt D.R. Determinants of tender offer post-acquisition financial performance // Strategic Management Journal. 1989. № 10. P. 339-350.
15. Laamanen T., Keil T. Performance of serial acquirers: toward an acquisition program perspective // Strategic Management Journal. 2008. Vol. 29. Iss. 6. P. 669.
16. Hackbarth D., Miao J., Morelle E. Capital structure, credit risk, and macroeconomic conditions // Journal of Financial Economics. 2006. Vol. 82. Iss. 3. P. 519-550.
17. Agrawal A., Jaffe J.F., Mandelker G.N. The Post-Merger Performance of Acquiring Firms: A Re-examination of an Anomaly // The Journal of Finance. 1992. Vol. 47. Iss. 4. P. 1605-1621.
18. Loderer C., Martin K. Executive stock ownership and performance tracking faint traces // Journal of Financial Economics. August 1997. Vol. 45. Iss. 2. Р. 223-255.
19. Akbulut M.E., Matsusaka J.G. 50+ Years of Diversification Announcements. The Financial Review. 2010. Vol. 45. Iss. 2. P. 231-262.
ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)
EVALUATING THE EFFICIENCY OF MERGERS AND ACQUISITIONS IN THE TELECOMMUNICATION SECTOR
Elena A. FEDOROVA"', Anastasiya A. MEDVEDEVAb
Assessment and Appraisal Activities
a Financial University under Government of Russian Federation, Moscow, Russian Federation [email protected]
b Financial University under Government of Russian Federation, Moscow, Russian Federation [email protected]
• Corresponding author
Article history:
Received 23 November 2015 Accepted 7 December 2015
JEL classification: G21, G34
Keywords: analysis, efficiency, deal, diversification, deal volume effect, CAR
Abstract
Importance The research focuses on processes of the Russian M&A market development in telecommunications, and how specifics of deals influences their efficiency.
Objectives The research analyzes how volume and areas of such deals influence the efficiency of mergers in telecommunications. The research also reviews methods for analyzing the efficiency of deals, describes the relevant Russian market, formulates hypotheses on the basis of empirical evidence, builds a database, gather regression factors, and investigates their effect on the efficiency of deals.
Methods We evaluate the efficiency of deals in telecommunications for the period from January 2005 through March 2015 using the Cumulative Abnormal Return. The trade-off between some M&A return and their specifics is analyzed by evaluating the normality of distribution. Results The analysis shows the extent some aspects of M&A influence their efficiency. Conclusions and Relevance Every profit-making company pursues profit and capitalization growth. In the saturated market, M&A become the principle mechanism. However, this business restructuring method is affected with various factors, without generating permanently positive results. In M&A it is necessary to adequately analyze external and internal aspects of deals.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2015
References
1. Fedorova E.A., Izotova E.I. Osobennosti sliyanii i pogloshchenii v RF [Specifics of Mergers & Acquisitions]. Menedzhment v Rossii i za rubezhom = Management in Russia and Abroad, 2014, no. 4, pp.66-72.
2. Brealey R., Myers S. Printsipy korporativnykh finansov [Principles of Corporate Finance]. Moscow, Olimp-Biznes Publ., 2014, 1012 p.
3. Schoenberg R. Measuring the Performance of Corporate Acquisitions: An Empirical Comparison of Alternative Metrics. British Journal of Management, 2006, vol. 17, iss. 4, pp. 361-370.
4. Papadakis V.M., Thanos I.C. Measuring the Performance of Acquisitions: An Empirical Investigation Using Multiple Criteria. British Journal of Management, 2010, vol. 21, iss. 4, pp. 859-873.
5. Laamanen T., Keil T. Performance of Serial Acquirers: Toward an Acquisition Program Perspective. Strategic Management Journal, 2008, vol. 29, iss. 6, pp. 663-672.
6. Beitel P., Schiereck D., Wahrenburg M. Explaining M&A Success in European Banks. European Financial Management, 2004, vol. 10, iss. 1, pp. 109-139.
7. Stahl G.K., Voigt A. Do Cultural Differences Matter in Mergers and Acquisitions? A Tentative Model and Meta-Analytic Examination. Organization Science, 2008, vol. 19, iss. 1, pp. 160-176.
8. Ellis K.M., Reus T.H., Lamont B.T. The Effects of Procedural and Informational Justice in the Integration of Related Acquisitions. Strategic Management Journal, 2009, vol. 30, iss. 2, pp. 137-161.
9. Puranam P. Mergers and Acquisitions. In: Wiley Encyclopedia of Management. Organizational Behavior. John Wiley & Sons, 2015, vol. 11, pp. 15-19.
10. Skvortsova I.V., Ignat'ev E.L., Stel'makhova E.A., Proskurin S.S., Krykhtin V.B. Ispol'zovanie metoda sobytii v issledovaniyakh sliyanii i pogloshchenii na razvitykh i razvivayushchikhsya rynkakh kapitala [Event study methodology in M&A research: evidence from developed and emerging capital markets].
Korporativnye finansy = Journal of Corporate Finance Research, 2013, no. 4, pp. 125-139.
11. Anand J., Delios A. Absolute and Relative Resources as Determinants of International Acquisitions.
Strategic Management Journal, 2002, vol. 23, iss. 2, pp. 119-120.
12. McNamara G.M., Haleblian J., Dykes B.J. The Performance Implications of Participating in an Acquisition Wave: Early Mover Advantages, Bandwagon Effects, and the Moderating Influence of Industry Characteristics and Acquirer Tactics. Academy of Management Journal, 2008, vol. 51, iss. 1, pp. 113-115.
13. Hayward M.L.A., Hambrick D.C. Explaining the Premiums Paid for Large Acquisitions: Evidence of CEO Hubris. Administrative Science Quarterly, 1997, no. 1, pp. 103-127.
14. Fowler K.L., Schmidt D.R. Determinants of Tender Offer Post-acquisition Financial Performance. Strategic Management Journal, 1989, vol. 10, iss. 4, pp. 339-350.
15. Laamanen T., Keil T. Performance of Serial Acquirers: Toward an Acquisition Program Perspective. Strategic Management Journal, 2008, vol. 29, iss. 6, p. 669.
16. Hackbarth D., Miao J., Morelle E. Capital Structure, Credit Risk, and Macroeconomic Conditions. Journal of Financial Economics, 2006, vol. 82, iss. 3, pp. 519-550.
17. Agrawal A., Jaffe J.F., Mandelker G.N. The Post-Merger Performance of Acquiring Firms: A Re-examination of an Anomaly. The Journal of Finance, 1992, vol. 47, iss. 4, pp. 1605-1621.
18. Loderer C., Martin K. Executive Stock Ownership and Performance Tracking Faint Traces. Journal of Financial Economics, 1997, vol. 45, iss. 2, pp. 223-255.
19. Akbulut M.E., Matsusaka J.G. 50+ Years of Diversification Announcements. The Financial Review, 2010, vol. 45, iss. 2, pp. 231-262.
