CC BY
341
УДК 338.1
Анализ эффективности сделок слияний и поглощений в секторе телекоммуникаций
Аннотация. Предметом исследования статьи стали процессы развития российского рынка слияния и поглощения, а также влияние финансового состояния компании-покупателя на эффективность сделок.
В ходе работы были поставлены следующие задачи: характеристика российского рынка M&A; формулировка гипотез, составление базы данных и подбор факторов-регрессоров; анализ влияния факторов на эффективность сделок.
В работе исследовались сделки в секторе телекоммуникации на российском рынке за период с января 2005 по март 2015 г. Эффективность сделок оценивалась с помощью показателя избыточной кумулятивной доходности. Анализ зависимости был проведен на основании линейной регрессии.
Проведенный анализ позволяет сделать вывод, что обе модели показали крайне слабую степень зависимости.
Ключевые слова: слияния и поглощения; телекоммуникации; ROA; ROE; финансовый леверидж; текущая ликвидность; прибыль; CAR.
Abstract. The subject of this research work is the development processes of the Russian market of mergers and acquisitions, as well as the impact of the acquirer's financial condition on the efficiency of the transaction.
During the work we characterize the Russian market M & A; formulate hypotheses, prepare the database and select factors; analyze the influence of the factors on the efficiency of transactions.
We investigated the transaction in the telecommunications sector in the Russian market for the period from January 2005 to March 2015. Transactions' profit was calculated using the index of cumulative abnormal return. The analysis was conducted based on the econometric model of linear regression.
Both models showed a very low degree of dependence, which is explained by the fact that the Russian telecommunications sector developed thanks to large-scale acquisitions of small regional companies.
Keywords: mergers and acquisitions; telecommunications; ROA; ROE; financial leverage; current liquidity; income; CAR.
С
Медведева
Анастасия Александровна,
студентка магистратуры Финансового университета * bzzz.medvedeva@yandex.ru
момента вступления на рынок отечественный бизнес стал широко использовать такой инструмент реструктуризации, как «слияние и поглощение». За-
рождение отечественного рынка M&A (mergers & acquisitions) приходится на период приватизации (1992-1995), хотя сделки в классическом понимании еще не совершались [1]. Приватизационные процессы позволили финансово-промышленным группам аккумулировать крупный капитал для поглощения компаний в различных секторах экономики в основном с целью перепродажи активов по более высокой цене.
Пионерами рынка слияний и поглощений в России можно по праву считать компании нефтедобывающей и нефтеперерабатывающей
Научный руководитель: Федотова М.А., доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой «Оценка и управление собственностью».
промышленности. Так, по данным компании Pricewaterhouse Coopers, в 2003 г. на долю ТЭК пришлось 25 % сделок отечественного рынка M&A. Крупнейшими стали объединение ТНК и ВР, а также слияние ЮКОСа и Сибнефти [1]. К этому времени Россия уже занимала лидирующие позиции на рынке M&A в Центральной и Восточной Европе. В период с 2003 по 2007 г. его состояние характеризовалось быстрым и стабильным ростом: с 19 млрд до 124 млрд долл. США, а доля в ВВП страны достигла 10%. Количество сделок увеличилось со 180 до 486. Лидирующие позиции по отраслям заняли нефтегазовый сектор, металлургия и связь [2].
Финансовый кризис 2008 г. привел к сокращению рынка M&A. В 2009 г. он уменьшился почти в 2 раза, а его доля в ВВП составила 4,5%. Сырьевая направленность отечественной экономики определила нишу, в которой отмечалась наибольшая M&A-активность. Консолидация нефтегазового, телекоммуникационного бизнеса, а также сферы услуг привела к форсированному поглощению мелких региональных компаний и монополизации рынка. В поисках рынков сбыта нефтегазовая и металлургическая отрасль обратили свое внимание на активы Европы и стран СНГ, что стимулировало увеличение объемов сделок за рубежом [3].
Анализ данных за 2013 г., представленных в табл. 1 [2], характеризует рынок следующим образом. Во-первых, достигнут максимальный объем сделок за весь посткризисный период -118,12 млрд долл. США.
Основным событием стала крупнейшая в истории России сделка на рынке M&A: покупка «Роснефтью» за 54,98 млрд долл. США компании ТНК-fiP в марте 2013 г. Однако по количеству сделок увеличение было незначительное -
около 5 %, что может свидетельствовать об укрупнении капитала [2].
Во-вторых, увеличилось число сделок более высокой стоимости, что привело к расширению рынка на фоне общего замедления роста экономики России.
По оценкам Информационного агентства AK&M, в 2013 г. компании, контролируемые государством, совершили 38 сделок на общую сумму 68,39 млрд долл. США, удельный вес которых составил 58% [2].
В-третьих, отечественный рынок M&A характеризовался максимальной (до 90%) концентрацией капитала внутри страны, что свидетельствовало об уменьшении оттока капитала.
В отраслевом разрезе абсолютным лидером по итогам года стал топливно-энергетический комплекс, доля которого составила 59,3% общего объема российского рынка M&A. На втором месте оказалась химическая промышленность - 24 сделки на общую сумму 10,79 млрд долл. США (9,1%). На третьем - строительство и девелопмент - 69 сделок на 6,77 млрд долл. США (5,7 %); четвертое место занял телекоммуникационный сектор - 15 сделок стоимостью 4,99 млрд долл. США (4,2%); пятое - финансовый сектор, где произошло 55 сделок на 4,02 млрд долл. США (3,4%).
Консолидация российского банковского сектора ускоряется из-за сокращения банковской прибыли и усиления контроля со стороны
Таблица 1
Количество и стоимость сделок M&A в России за 2010-2013 гг.
Период, год Число сделок Сумма сделок, млн долл. США
2010 522 62 066,4
2011 607 75 279,2
2012 516 51 291,6
2013 541 118 116,8
Консолидация нефтегазового, телекоммуникационного бизнеса, а также сферы услуг привела к форсированному поглощению мелких региональных компаний и монополизации рынка
государства [4]. Кроме того, с 1 января 2015 г. вступил в силу закон, повышающий требования к минимальному размеру капитала банка со 180 млн до 300 млн руб.
Средняя стоимость сделки снизилась на 2,4%, составив 56 млн долл. США, хотя в рублевом эквиваленте она выросла на 15 % [4]. Причиной таких расхождений является стремительное падение курса рубля почти в 2 раза, что усложняет адекватность и точность оценки ситуации на рынке. С другой стороны, волатиль-ность валютного курса стимулирует инвесторов к активным вложениям в бизнес, однако масштабных сделок они избегают.
Исследования, базирующиеся на анализе денежных потоков, как правило, свидетельствуют о том, что при совершении сделок по слиянию и поглощению увеличивается операционная эффективность компаний
В основном на российский рынок М&А в 2014 г. влияли следующие факторы: падение курса рубля, снижение цены на нефть, внешнеполитические проблемы, в том числе санкции, общее снижение темпов роста отечественной экономики, а также удорожание заимствований в связи с повышением ключевой ставки в конце года. Более того, ухудшились условия займов на внешних рынках [5].
Что касается отраслевого рейтинга, то лидирующее место продолжает занимать топливно-энергетический комплекс, занимая 33,3% объема всего рынка (20 сделок на сумму 15,43 млрд долл. США). Ухудшение международных отношений России привело к сокращению числа зарубежных участников в нефтегазовой отрасли и снизило влияние российских компаний.
На второе место по отраслям вышел сектор телекоммуникаций, обеспечив 9,3% объема рынка (17 сделок на 4,32 млрд долл. США) [4]. Рост в первом полугодии был вызван двумя крупными сделками: продажа компанией У1трв1Сот контрольного пакета своей алжирской «дочки» и объединение мобильных активов «Ростелекома» с Те1е2. Стоит отметить, что снижение объемов сделок за год сопровождается ростом их количества. Основной тенден-
цией в секторе является процесс «тройной интеграции» - объединение телеком + медиа, 1Т и ритейл + финансы [6].
На третье место опустились строительство и девелопмент, с долей рынка 9% (63 сделки на 4,19 млрд долл. США) [4]. В ряду основных причин падения рынка коммерческой недвижимости в России следует назвать колебание курса рубля, а также уход иностранных инвесторов под влиянием санкций.
Важно отметить, что по числу сделок лидирующие позиции занимал потребительский сектор - девелопмент, связь, гостиничный бизнес, сфера услуг, медицина. В сельском хозяйстве, как и предсказывали многие аналитики, произошел стремительный рост, число сделок увеличилось на 22% [4]. Спрос в секторе стимулируется за счет эмбарго на импорт продовольствия из стран ЕС, а также ожиданий господдержки аграрного комплекса. Что касается реального капитала, то положение отрасли остается плачевным - большинство сделок совершается в рамках процедуры банкротства.
Несмотря на активность инвесторов преимущественно на внутреннем рынке, экономика продолжает сталкиваться с проблемой оттока капитала. Можно выделить следующие проблемы российской экономики: слабая развитость рыночных институтов и низкая эффективность работы судебной системы, высокая концентрация и непрозрачность прав собственности, коррупция.
В числе негативных факторов, влияющих на М&А-активность в 2014 г., необходимо выделить следующие: внешнеполитическая нестабильность, падение курса рубля, санкции, затруднение доступа к кредитным ресурсам (прежде всего за рубежом). Отметим также общее снижение темпов роста российской экономики. Огромный внешний долг российских банков заставляет их искать средства рефинансирования на внутреннем рынке, что приводит к удорожанию заимствований. На эффективность сделок слияний и поглощений положительное влияние оказывает финансовое состояние компании-покупателя.
Исследования, базирующиеся на анализе денежных потоков, как правило, свидетельствуют о том, что при совершении сделок по слиянию и поглощению увеличивается опера-
ционная эффективность компаний [7]. С другой стороны, использование показателей прибыли и доходности для оценки эффективности дает противоположный эффект. Основной причиной таких результатов является расхождение в правилах ведения бухгалтерского учета в компаниях, различия в экономической ситуации стран, особенности налогового учета, период исследования.
Приведем примеры показателей операционной деятельности компании и ее финансового состояния, используемые для оценки эффективности сделки.
Метод оценки эффективности сделок слияния и поглощения приводится в работах Beitel, Schiereck, Wahrenburg [8]. Он заключается во временном сравнении финансовых показателей (до и после сделки) либо в предметном сравнении (показатели объединенной компании и взвешенные показатели компании-цели и компании-покупателя). Среди наиболее популярных коэффициентов можно выделить следующие.
• ROA (Barkema и Schijven 2008; Zollo и Singh) [9, 10].
• ROE (Kroll, 1990 г.), темп роста выручки (Stahl и Voigt) [11].
• Отношение показателя EBITDA к выручке.
• Операционный денежный поток (Parrino и Harris) [12].
Снижение доходности после сделки также подтверждается при использовании данного метода. Однако стоит отметить, что на временном интервале в пять лет наблюдается тенденция роста отношения операционного денежного потока к выручке [13].
Так, Papadakis и Thanos в 2010 г. проводили оценку компаний на основе взвешенного показателя ROA и пришли к выводу, что в 50% случаев наблюдалось ухудшение финансового состояния компаний в течение двух лет [14].
Достоинством данного метода является оценка фактических изменений на основе финансовой отчетности, а не ожиданий инвесторов, которые носят субъективный характер. С другой стороны, результаты исследований сильно зависят от эффективности работы компаний в прошлом и не содержат нефинансовые характеристики [15]. Проблемы могут возник-
Таблица 2
Влияние финансового состояния компании на эффективность сделок для CAR (-2; +2)
Зависимая переменная: Эффективность сделок (-2;+2)
Метод: Метод наименьших квадратов
Число наблюдений: 68
Переменная Коэффициент Стандартная ошибка f-статистика Вероятность
Leverage -0,014004 0,005159 -2,714542 0,0086
ROS -0,055201 0.030498 -1,809984 0,0751
ROA 0,065478 0,048547 1,348754 0,1822
C 0,019101 0,016470 1,159758 0,2505
Коэффициент детерминации 0,170318 Стандартное отклонение зависимой переменной 0,055883
Станд. ошибка регрессии 0,052493 Критерий Акаике -2,985586
Сумма квадратов остатков 0,173598 Критерий Шварца -2,822387
Функция логарифмического правдоподобия 10,6.5099 Критерий Ханнана-Куинна -2,920922
F-статистика 3,233167 Коэффициент Дурбина-Уотсона 1,136555
Вероятность (F-статистика) 0,017763
Таблица 3
Влияние финансового состояния компании на эффективность сделок для CAR (-2;+10)
Зависимая переменная: Эффективность сделок (-2;+10)
Метод: Метод наименьших квадратов
Число наблюдений: 68
Переменная Коэффициент Стандартная ошибка f-статистика Вероятность
ROA -0,443003 0,163483 -2,709787 0,0087
Revenue 1,11E-08 8,08Е-09 1,377541 0,1732
Likvid -0,048911 0,058626 -0,834289 0,4073
Assets -4,98E-09 3,94Е-09 -1,262987 0,2112
C 0,026169 0,062904 0,416012 0,6788
Коэффициент детерминации 0,135791 Стандартное отклонение зависимой переменной 0,193780
Стандартная ошибка регрессии 0,185774 Критерий Акаике -0,457887
Сумма квадратов остатков 2,174252 Критерий Шварца -0,294688
Функция логарифмического правдоподобия 2,56815 Критерий Ханнана-Куинна -0,393222
F-статистика 2,474761 Коэффициент Дурбина-Уотсона 1,937239
Вероятность (F-статистика) 0,053200
нуть и как следствие существенных отличий учетной политики и применяемых стандартов финансовой отчетности.
В соответствии с исследованиями С. Шарма, Дж. Хо, Тсунг-Минг и Хошино [16] мы остановились на показателях рентабельности активов, собственного капитала и продаж. Также для анализа были выбраны объем выручки и стоимость активов [11]. Все указанные показатели наиболее полно отражают эффективность использования ресурсов компании, а также финансовую результативность деятельности. Оценка финансовой устойчивости компании как фактор эффективности сделки по слиянию и поглощению проводится через показатели ликвидности и финансовый рычаг.
В работе были исследованы сделки по слиянию и поглощению с участием российских компаний за период с января 2005 по март 2015 г. в секторе телекоммуникаций. Первоначальная выборка состояла из 188 сделок. Доходность рассчитывалась с помощью индекса избыточной кумулятивной доходности.
В табл. 2, 3 представлены результаты построения моделей для анализа влияния финансового состояния компании на эффективность сделок для окна событий (-2; +2) и (-2; +10) соответственно. На их основании мы составим уравнение линейной регрессии и выведем зависимость эффективности сделок от состояния компании.
Расчет коэффициентов уравнения линейной регрессии производился методом наименьших квадратов, наиболее распространенным в эконометрике. Его сущность и механизм расчета представлены в методологии исследования. Из табл. 2 видно, что выборка состояла из 68 исследований. Это объясняется тем, что из 85 сделок с известной эффективностью только в 68 случаях удалось найти информацию о финансовой отчетности компании-покупателя. Зависимая переменная - избыточная кумулятивная доходность за период (-2;+2). Низкое значение Г-статистики увеличивает качество построенной модели, однако коэффициент детерминации свидетельствует о слабой зависимости результативной величины от объясняющих переменных. Другими
словами, построенная модель оказалась нерепрезентативной. Тем не менее попробуем составить уравнение линейной регрессии, выбирая факторы на уровне значимости 10%:
CAR (-2; +2) = -0,014 х Leverage -- 0,0552 х ROS + 0,0191.
Анализ модели для окна событий (-2; +10) представлен в табл. 3.
Значимость второй модели еще меньше, чем первой. В уравнение регрессии попадает только один фактор - рентабельность активов. Он находится в обратной зависимости от операционной эффективности сделок.
Проанализировав обе модели, можно сделать вывод о том, что финансовое состояние компании-покупателя в сфере телекоммуникаций не оказывает влияния на эффективность сделок, а значит, не является ориентиром для инвесторов. Объяснить такие результаты можно тем, что российский сектор телекоммуникаций относительно недавно завершил процесс укрупнения, который происходил путем скупки мелких региональных операторов. В подобных сделках покупатели преследовали цель экстенсивного развития и не ориентировались на достижение финансовой устойчивости. Однако подтвердить или опровергнуть работы С. Шарма и Дж. Хо [16] нельзя, потому что исследуемая нами отрасль достаточно специфична, так же как и весь российский рынок в целом.
Итак, мы исследовали гипотезу о влиянии финансового состояния компании-покупателя на доходность сделки. Составленная нами эконометрическая модель показала, что степень зависимости избыточной кумулятивной доходности от стоимости активов компании, ее выручки, рентабельности и финансовой устойчивости минимальна. Низкий коэффициент детерминации свидетельствует о слабом влиянии факторов на доходность. Из модели видно, что чем выше финансовый рычаг и показатели рентабельности, тем ниже эффективность сделок.
Литература
1. Хан Д. Развитие российского рынка слияний и поглощений // РЦБ. 2004. № 8.
2. Объем российского рынка M&A в 2013 г. удвоился, 07.02.2014 [Электронный ресурс] // Информационный
портал Ak&M // URL: http://www.akm.ru/rus/ma/stat/ 2013/12.htm (дата обращения: 10.10.2015).
3. Лобаева О.И. К вопросу о рынке слияний и поглощений компаний // Вопросы современной науки и практики. 2009. № 11. 25 с.
4. 2014 год был наихудшим для российского рынка M&A за последние пять лет, 31.12.2014 [Электронный ресурс] // Информационный Ak&M // URL: http://www.akm.ru/rus/ ma/stat/2014/11.htm (дата обращения: 10.10.2015).
5. Эскиндаров М.А. Теория слияний и поглощений (в схемах и таблицах): учеб. пособие. М.: Кнорус, 2013. 232 с.
6. Попова О.В., Псурцева Д.Н. Слияния и поглощения компаний в телекоммуникациях // T-comm - Телекоммуникации и транспорт. 2011. № 12. С. 70-74.
7. Sudi Sudarsanam. Creating Value from Mergers and Acquisitions // Prentice Hall, 2010, no. 19, pp. 529-540.
8. Beitel P., Schiereck D., Wahrenburg M. Explaining M&A Success in European Banks // European Financial Management, 2004, no. 10, pp. 109-139.
9. Barkema H.G. & Schijven, M.P. G. How do firms learn to make acquisitions? A review of past research and an agenda for the future // Journal of Management, 2008, no. 34 (3), pp. 594-634.
10. Zollo M., Singh H. Deliberate learning in corporate acquisitions: post-acquisition strategies and integration capability in U. S. bank mergers // Strategic Management Journal, 2004, no. 25, pp. 1233-1256.
11. Günter K. Stahl and Andreas Voigt. Do cultural differences matter in mergers and acquisitions? A tentative model and meta-analytic examination // Organization Science, 2008, no. 19, pp. 160-176.
12. Parrino J. D., Harris R. S. Takeovers, management, replacement and post-acquisition operating performance: some evidence from the 1980s // Journal of applied corporate finance, 1999, no. 4, pp. 88-97.
13. Healy P., Palepu K., Ruback R. Does corporate performance improve after mergers? // Journal of Financial Economics, 1998, no. 31, pp. 135-175.
14. Papadakis M., Thanos C. Measuring the Performance of Acquisitions: An Empirical Investigation Using Multiple Criteria // British Journal of Management, 2010, no 21, pp. 859-873.
15. Chenhall R. H. and Langfield-Smith. The relationship between strategic priorities, management techniques and management accounting: an empirical investigation using a systems approach // Accounting, Organizations and Society, 2007, no. 23, pp. 243-264.
16. Divesh S. Sharma and Jonathan Ho. The Impact of Acquisitions on Operating Performance: Some Australian Evidence // Journal of Business Finance & Accounting, 2002, no. 29, pp. 155-200.
