УДК 334.75
DOI: 10.14529/em190311
АНАЛИЗ ИЗМЕНЕНИЯ ВЕЛИЧИНЫ ГУДВИЛА В СДЕЛКАХ СЛИЯНИЯ И ПОГЛОЩЕНИЯ
Л.А. Ширшикова1, С.О. Бищук2, Я.Е. Грекова2
1 Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск, Россия
2 АФ «Авуар», г. Челябинск, Россия
В связи с увеличением в последнее время количества российских компаний, отчитывающихся на основе международных стандартов ведения отчетности, достаточно часто стали говорить о гуд-виле. В статье раскрывается смысловое наполнение «гудвила» в сравнении с более привычным для отечественной практики понятием «деловая репутация».
На основе анализа финансовой отчетности массива компаний, осуществивших сделки слияния и поглощения в период с 2008 по 2015 годы, составлена выборка предприятий, отражающих величину гудвила в год совершения сделки и динамику его обесценения в течении двух лет. Оценены показатели рентабельности выделенных компаний. Для обеспечения сопоставимости данных, используемых в расчетах и анализе, денежные величины приведены к рублевому эквиваленту на один год. Исследована взаимосвязь между изменением величины гудвила в сделках слияния и поглощения и показателями рентабельности компании-покупателя через один и через два года после совершения сделки.
Ключевые слова: гудвил, рентабельность активов, рентабельность собственного капитала, рентабельность продаж, сделки слияния и поглощения.
Введение
Неотъемлемой частью функционирования любого предприятия является поиск путей дальнейшего развития. С учетом доступных ресурсов можно модернизировать существующее производство, либо объединиться с другим экономическим субъектом. В современных условиях активного развития слияние и поглощение (M&A) является одним из часто используемых приемов [1-3]. Слияние (mergers) представляет собой объединение двух или более субъектов хозяйствования, что в результате приводит к созданию нового юридического лица. Поглощение (acquisitions) - это сделка, целью совершения которой является установление контроля над хозяйствующим субъектом, путем приобретения значительной доли уставного капитала поглощаемой компании и дальнейшего присоединения последней. Особенностью проведения последней является то, что юридическая самостоятельность компании-покупателя сохраняется [4].
При приобретении действующей компании интеграционная сделка может осуществляться по цене, которая значительно выше рыночной стоимости чистых активов. Данная переплата является отражением положительных ожиданий покупателя относительно репутации, деловых контактов, уникальных особенностей и т. п. [5-7] приобретаемой компании, что дает возможности выхода на новые рынки, дополнительной прибыли в будущем, в идеале превышающей среднюю по отрасли. Свою роль играет предвосхищение относительно достижения синергетического эффекта -функционирование компании-покупателя в рамках единой структуры с приобретенной компанией
будет более эффективно. В ходе данных операций и в результате оценки возможных преимуществ [8] в финансовой отчетности компании-покупателя образуется гудвил.
Несмотря на то, что о сущности гудвила, его экономической и бухгалтерской составляющей дискутируют не одно столетие (Ф. Мур [9], П. Д. Лик [10], О. Шмаленбах [11], Л. Д. Дикси [12], Х.П. Хьюз [13], У.А. Патон и др.), первыми шагами к внедрению в практику учета был стандарт US GAAP APB № 17 «Нематериальный активы». Далее в стандартах US GAAP 141 «Объединение бизнеса» и 142 «Гудвил и прочие нематериальные активы» установлено тестировать обесценение гудвила в связи с постоянным изменением стоимости компании.
Неравномерная динамика рынка слияний и поглощений [14], учитывающая национальные особенности развития экономики и не устоявшиеся принципы отражения гудвила в отчетности, отражены в публикациях Генераловой Н. В., Соколовой Н.А. и др. [15, 16]. В основном затрагиваются вопросы терминологии [17], оценки величины гудвила [18, 19, 20, 21 и др.]. Динамике изменения величины гудвила после M&A сделок посвящены исследования Иванова А.Е. [22 и др.]. Однако в рассмотренных работах не в полной мере отражены взаимосвязи обесценения гудвила с изменением финансовых показателей деятельности компании с течением времени.
Целью настоящего исследования является выявление величины гудвила и ее динамики в течении двух лет после сделки слияния и поглощения, заключенной в период с 2008 по 2015 годы, на основе анализа финансовой отчетности компаний с
2008 по 2017 годы. Была выдвинута гипотеза о влиянии величины гудвила на показатели рентабельности компании-покупателя, отражающие эффективность деятельности, для обоснования целесообразности переплаты за гудвил в момент заключения сделки и подтверждения синергетиче-ского эффекта.
Анализ влияния изменения величины гудвила на рентабельность компании-покупателя в сделках слияния и поглощения
Согласно МСФО, «гудвил - это актив, представляющий собой будущие экономические выгоды, являющиеся результатом других активов, приобретенных при объединении бизнеса, которые не идентифицируются и не признаются по отдельности» [23].
Ковалев В.В. отражает термин «гудвил» в широком смысле как совокупность нематериальных активов, неидентифицируемых в учете и отчетности, однако непосредственно связанных с фирмой и предоставляющих больше конкурентных преимуществ в рамках рынка, отрасли, и, как следствие, способствующих генерированию дополнительных доходов [24].
В российском праве юридического термина goodwill (гудвил) не существует, кроме того, в российской практике отсутствует также единообразный вариант написания этого слова (гуд вилл, гудвилл, гудвил) [17]. В положении по бухгалтерскому учету «Учет нематериальных активов» (ПБУ 14/2007) [25] используется термин «деловая репутация» со стоимостью, определяемой «расчетным путем как разница между покупной ценой, уплачиваемой продавцу при приобретении предприятия как имущественного комплекса (в целом или его части), и суммой всех активов и обязательств по бухгалтерскому балансу на дату его покупки (приобретения). Следует отметить, что «положительную деловую репутацию следует рассматривать как надбавку к цене, уплачиваемую покупателем в ожидании будущих экономических выгод в связи с приобретенными неидентифици-руемыми активами, и учитывать в качестве отдельного инвентарного объекта».
В литературе критикуется использование термина «деловая репутация» в отношении исследуемого понятия. Предполагается, что гудвил является более широким термином, состоящим из деловой репутации и всех аспектах, из которых она складывается. Несомненно, именно деловая репутация является основополагающим, но, тем не менее, не единственным составляющим понятия «гудвил» [16].
Формируясь достаточно долго, гудвил включает в себя уникальные качества, свойственные отдельно взятой компании, которые оказывают значительное влияние на результативность ее финансово-хозяйственной деятельности. Такими качествами являются: фирменное наименова-
ние компании, ее репутация, личные и профессиональные качества, квалификация сотрудников, хорошие связи с административными органами, различные ноу-хау, деловой потенциал бизнеса, базы данных, отношения с поставщиками и контрагентами, технологическая культура и многое другое [18].
В отношении к конкретно взятой фирме выделяют два вида гудвила: внутренне созданный и приобретенный. Первая категория характеризует непосредственно данную фирму и в ее балансе не отображается, однако постоянно оценивается рынком и находится в прямой зависимости с рыночной ценой ее ценных бумаг; вторая - относится к другой компании, приобретенной данной, и находит свое отражение как в отчетности компании-покупателя, так и в консолидированном балансе группы [24].
Международные стандарты финансовой отчетности рассматривают представленные выше виды гудвила в отдельности. МСФО (IAS) 38 «Нематериальные активы» акцентирует внимание на идентификации внутренне созданного в компании гудвила. В то время как МСФО (IFRS) 3 «Объединение бизнеса» [26] рассматривает учет приобретенного гуд-вила. Согласно МСФО гудвил не амортизируется. Необходимо каждый год тестировать обесценение гудвила. Следует уточнить, что компания-покупатель учитывает гудвил при совершении M&A сделки в балансе по себестоимости. Далее необходимо уменьшать его на величину убытков, которые накоплены при обесценении. При этом исследователи отмечают, что методика проведения такого тестирования является достаточно неопределенной в настоящее время, что только усиливает роль влияния субъективности на данный процесс и результат оценивания [24].
В России согласно названному выше ПБУ 14/2007 «Учет нематериальных активов» - «приобретенная деловая репутация амортизируется в течение двадцати лет (но не более срока деятельности организации)» [27].
Как было отмечено выше, ожидая увеличение эффективности бизнеса в результате интеграции, компания-покупатель готова переплачивать значительную сумму за компанию-цель. Однако, согласно исследованиям Иванова А.Е., в большинстве случаев ожидаемая синергия не наступает, а финансовое положение компании-покупателя даже может ухудшиться [17, 28].
Таким образом, перед исследователями была поставлена задача выявить российские компании, отражающие величину гудвила в отчетности после сделок слияния / поглощения, а также проанализировать зависимость между изменением величины гудвила и показателями рентабельности компании-покупателя, такими как рентабельность продаж, рентабельность собственного капитала и рентабельность активов в течение двух лет после совершения сделки.
Предметом исследования являются величина гудвила, признаваемая в финансовой отчетности покупателя в сделках, совершенных в период с 2008 по 2015 г., и показатели рентабельности покупателя. Все перечисленные показатели исследуются в год совершения сделки, а также в два последующих года.
Исследование базировалось частично на данных, представленных Ивановым А.Е. в рамках раскрытия «Синергетического оптимизма инвесторов» [22], где была обобщена информация по ежегодным интеграционным сделкам проекта «Слияния и поглощения в России», группы КПМГ [29], материалах Федеральной службы государственной статистики [30, 31] и др. [22]. Указанные данные были дополнены найденными авторами сделками, совершенными до 2015 года включительно. Предприятия отбирались на основании изучения базы отчетностей по МСФО [32]. Не рассматривались сделки с непубличными компаниями в связи со сложностью получения достоверной финансовой отчетности.
На начальном, наиболее трудоемком этапе, было выявлено и проанализировано более 100 компаний. Сложности состояли в первую очередь в поиске информации о сделках слияния и поглощения. Далее, не все российские компании ведут учет на основе международных стандартов; отчетность не всех предприятий доступна, не всю информацию можно было получить из единой базы, поэтому авторам приходилось в том числе обращаться к сайтам предприятий; не всегда было единообразие в отражении величины гудвила в отчетности и обесценении. В ходе второго этапа исследования финансовой отчетности отобранных компаний исключены сделки, в которых гудвил не был обнаружен (отражен в отчетности) или изменение величины гудвила в течение двух последующих после совершения сделки лет не наблюдалось, либо наблюдалось только из-за курсовых разниц. В результате сформирована выборка, состоящая из 36 компаний.
На третьем этапе отмечено, что большая часть финансовой отчетности компаний была размещена в рублях. Для обеспечения возможности сравнения данных значения необходимых для расчета рентабельности показателей в валютах других стран были переведены авторами к рублевому эквиваленту по курсу Центрального Банка России [33] либо на точную дату сделки, либо на конец месяца (отчетного года). Далее, полученные в рублях значения приведены с помощью индекса цен [30] к 2018 году. Считаем необходимым подчеркнуть отличие исследования авторов от публикации Иванова А. Е, где все значения были приведены в долларах США [22].
На четвертом этапе, используя отчетность отобранных компаний, рассчитаны показатели рентабельности [34] для каждой компании-
покупателя на год совершения сделки, а также на два последующих года.
Намереваясь приобрести новую компанию, покупатель стремится к улучшению своего финансового состояния.
Показатель рентабельности продаж отражает долю прибыли в выручке, значение которой определяется отраслью, масштабами и спецификой деятельности компании. При этом увеличение доли расценивается положительно: ЧП
Ь пр = — -100%, (1)
где ЧП - чистая прибыль за отчетный период; В -выручка, за отчетный период.
Что касается коэффициента рентабельности активов, его использование объясняется тем, что гудвил является своего рода специфическим неосязаемым активом, величина которого отражается в активе баланса, увеличивая тем самым валюту баланса. Покупатель совершает сделки интеграции и в то же время рассчитывает на то, что в будущем гудвил будет приносить ему хороший доход. То есть расчет коэффициента рентабельности активов позволяет отслеживать финансовую отдачу от использования активов предприятия. Данный показатель представлен формулой [34]: ЧП
Ь А =--100%, (2)
Среднегод.стоимость активов
при этом среднегодовая стоимость активов определяется по формуле:
Ан.г + Ак.г.
Среднегод.стоимость активов =--, (3)
где Ан.г - стоимость активов на начало года; Ак.г - стоимость активов на конец года.
Рентабельность собственного капитала отражает эффективность использования не всего капитала (активов) организации, а лишь той части, которая находится в собственности владельцев предприятия. Расчет по следующей формуле [34] и дальнейший анализ является необходимым и важным этапом при проведении исследования:
ЧП
ЬСК =--100%,
СК СК
(4)
где СК - величина собственного капитала (в расчетах использовалась среднегодовая величина собственного капитала).
Результат
Собранные данные в год совершения сделки и рассчитанные авторами показатели рентабельности представлены в табл. 1. Данные в первый и второй год после совершения сделки и показатели рентабельности за последующие годы представлены в табл. 2.
Методы статистического и эконометрическо-го анализа во многом упрощают изучение экономических явлений. В случаях, когда возникает необходимость в выявлении взаимосвязи между какими-либо явлениями или процессами, проводится
Таблица 1
Показатели отобранных компаний в год совершения сделки
№ компании Покупатель / Объект сделки Объем, млн руб. Рентабельность, % (в год совершения сделки)
сделки приобретенного гудвила продаж собственного капитала активов
1 ОАО «ЛУКОЙЛ» / ЗАО «Ассоциация «Гранд» и ООО Мега Ойл-М» 29 225,78 11 619,18 8,49 19,98 27,39
2 ООО «ЕвразГрупп» / IPSO inc. 145 239,70 50 507,85 9,12 32,98 9,76
3 ОАО «Северсталь» / PBS Coals» 51 989,88 26 498,83 9,21 21,01 10,28
4 ОАО «Газпром» / ОГК-2, ОГК-6 226 811,05 6 580,25 23,48 15,70 10,76
5 ООО «ЕвразГрупп» / Металлургические активы группы «Приват» 124 965,42 51 159,94 9,12 32,98 9,76
6 ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» / Onarbay Enterprises Ltd. (владелец ООО «Белон») 44 758,72 15 200,02 4,57 2,36 1,60
7 ОАО «Сибур Холдинг» / Citco WarenHandelsgesellschaft m.b.H 17 443,56 11 273,81 12,68 18,98 9,41
8 ОАО «ИНТЕР РАО ЕЭС» / ТОО «Казэнергоресурс», ТОО «Недра Казахстана» 196 310,17 111 952,88 18,28 20,77 12,20
9 ОАО «Атомредметзолото» / Uranium One Inc. 120 409,26 19 363,32 40,55 12,00 0,22
10 Danone / ОАО «Юнимилк» 31 870,83 21 247,22 11,96 18,08 7,76
11 ОАО «Челябинский трубопрокатный завод» / ЗАО «Соединительные отводы трубопроводов» и ОАО «Магнитогорский завод механомонтажных заготовок» 10 500,69 5 535,31 5,53 136,92 4,67
12 Sulzer (группа «Ренова») / Castle Support Services Plc (Великобритания) 9 612,27 3 221,41 9,56 16,01 8,71
13 Группа «ГМС» (Гидравлические машины и системы) / ОАО «Гипротю-меннефтегаз» 4 104,70 2 442,04 6,85 46,95 9,24
14 ОАО «Челябинский трубопрокатный завод» / MSA (Чехия) 2 961,62 1 922,45 5,53 136,92 4,67
15 ОАО «ТНК-BP Холдинг» / Ряд компаний нефтяного бизнеса Украины («ТНК-BP Украина») 15 691,39 8 469,19 14,04 35,52 20,04
16 ОАО «Уралкалий» / ОАО «Сильвинит» 456 599,46 106 933,05 33,90 23,88 15,67
17 ОАО «Мечел» / «Донецкий электрометаллургический завод» 21 831,52 11 588,29 6,40 15,57 4,58
18 ОАО «РусГидро» / ООО «Энергетическая сбытовая компания Башкортостана» 9 984,56 3 621,34 8,76 5,97 4,08
Окончание табл. 1
№ компании Покупатель / Объект сделки Объем, млн руб. Рентабельность, % (в год совершения сделки)
сделки приобретенного гудвила продаж собственного капитала активов
19 ОАО «Волжская ТГК» / ОАО «Ульяновскэнергоспецремонт», ОАО «Саратовское производственное ремонтное предприятие», ОАО «Самарское производственно-ремонтное предприятие», ОАО «Самараэнергоспецремонт», ОАО «Оренбургэнергоремонт», ОАО «Инженерный центр» 3 776,54 2 586,67 -0,35 -0,44 -0,32
20 Группа «ЕвроХим» / Активы BASF (EuroChem Antwerpen NV) 53 763,15 15 799,22 19,56 33,04 14,73
21 ОАО «ОХК «Уралхим» / ОАО «Минеральные удобрения» 22 256,30 11 586,10 28,85 124,28 34,20
22 ОАО «Силовые машины» / ОАО «Энергомашиностроительный Альянс» 13 143,12 14 150,61 18,12 32,06 10,02
23 ОАО «МХК «ЕвроХим» / K+S Nitrogen GmbH (Германия) 11 402,92 1 007,49 19,56 33,04 14,73
24 ОАО «НК Роснефть» / ООО «Центр исследований и разработок» 6 319,69 3 159,84 11,11 15,78 9,45
25 ОАО «Фармстандарт» / Группа компаний «Биопроцесс» 2 930,87 1 465,44 16,23 28,67 20,55
26 Группа «ГМС» (Гидравлические машины и системы) / ОАО «Ка-занькомпрессормаш» 7 876,71 3 388,82 6,84 17,98 6,79
27 ОАО «НК Роснефть» / ООО «ТНК-Шереметьево» 34 391,04 28 643,75 11,74 20,08 9,58
28 ОАО «Роснефть» / ООО «Оренбургская буровая компания» 17 672,59 8 013,48 6,43 11,57 4,30
29 ОАО «Российские железные дороги» / IJS Global Group (Нидерланды) 4 679,32 3 940,48 0,41 0,39 0,21
30 ОАО «НК «Роснефть» / ЗАО «Новокуйбышевская нефтехимическая компания» 24 628,00 17 485,88 6,91 12,25 3,88
31 Роснефть / ООО «Трайкан Велл Сервис» 12 314,00 1 126,40 6,91 12,25 3,88
32 Роснефть / ООО «Петрол Маркет» 3 283,73 2 252,72 6,91 12,25 3,88
33 ПАО Мотовилихинские заводы / ЗАО АТМСС 390,03 72,49 -2,34 - -1,71
34 АКФ «Система» / Группа «Кронштадт» 6 017,11 4 837,76 6,83 19,16 5,80
35 ОДК / ЗАО «Волжский дизель имени Маминых» 213,74 16,01 10,02 119,17 8,46
36 АКФ «Система» / ОАО «Лесоси-бирский ЛДК № 1» 3 297,16 3 691,51 1,31 3,96 1,15
Таблица 2
Показатели компаний после совершения сделки, с учетом корректировки обесценения гудвила
№ компании Один год Два года
Объем гудвила, млн руб. Рентабельность, % Объем гудвила, млн руб. Рентабельность, %
продаж собственного капитала активов продаж собственного капитала активов
1 10 993,37 8,65 13,19 9,32 10 183,81 8,58 15,64 11,05
2 45 824,40 -2,99 -3,76 -1,36 44 736,04 3,97 9,30 3,08
3 4 823,62 -8,57 -12,48 -5,31 5 767,36 -3,79 -6,56 -2,64
4 0,00 26,54 15,03 10,22 0,00 27,74 16,38 11,34
5 0,00 -2,99 -3,76 -1,36 0,00 3,97 9,30 3,08
6 12 833,68 3,29 2,51 1,61 12 053,89 1,29 1,23 0,73
7 11 430,81 21,63 40,83 20,25 10 760,56 25,27 44,93 14,33
8 0,00 14,44 15,68 9,20 0,00 7,73 15,65 10,61
9 30 259,70 7,19 2,35 1,58 27 293,73 19,31 6,61 4,27
10 27 160,06 9,60 15,47 7,18 25 553,53 8,56 14,62 6,83
11 5 225,08 0,41 0,00 0,40 4 900,05 1,03 0,00 0,97
12 3 207,47 7,83 13,98 4,45 2 839,28 7,76 14,16 6,83
13 2 379,74 12,28 40,87 13,37 2 243,95 6,84 17,99 6,80
14 1 914,14 0,41 0,00 0,40 1 694,41 1,03 0,00 0,97
15 0,00 16,16 49,11 27,72 0,00 22,56 32,50 24,68
16 0,00 40,43 18,98 11,85 0,00 20,05 9,35 5,00
17 0,00 -14,77 -37,39 -9,00 0,00 -34,08 -134,33 -18,54
18 1 236,46 -7,92 -4,39 -2,80 0,00 6,69 3,39 2,46
19 0,00 1,65 1,96 1,30 0,00 3,27 4,18 2,52
20 16 083,14 6,93 10,72 4,91 22 394,82 11,36 19,53 8,06
21 11 646,10 11,81 32,43 6,40 9 802,20 0,00 0,00 0,00
22 13 916,11 19,37 27,82 8,76 11 734,02 15,05 26,08 7,03
23 1 184,35 6,93 10,72 4,91 1 502,53 11,36 19,53 8,06
24 3 010,22 11,74 20,08 9,58 2 575,76 6,43 11,57 4,30
25 1 480,44 21,32 34,91 20,60 1 216,33 26,91 31,75 17,66
26 3 405,00 3,57 8,63 2,93 1 574,08 -4,87 -12,51 -3,93
27 26 687,75 6,43 11,57 4,30 23 642,88 6,91 12,25 3,88
28 4 515,13 6,91 12,25 3,88 4 278,66 4,11 6,04 1,94
29 3 306,24 0,48 0,48 0,25 3 242,91 6,20 6,05 3,27
30 13 873,24 4,11 6,04 1,94 13 572,20 4,94 8,58 2,54
31 0,00 4,11 6,04 1,94 0,00 4,94 8,58 2,54
32 0,00 4,11 6,04 1,94 0,00 4,94 8,58 2,54
33 59,32 -28,43 - -17,04 57,89 -58,45 - -41,28
34 0,00 1,31 3,96 1,15 0,00 -9,44 -39,16 -15,75
35 14,83 5,05 1,47 2,21 0,00 - - -
36 3 310,78 -9,44 -39,16 -15,75 3 212,96 -4,93 -30,41 -2,94
корреляционно-регрессионный анализ. Его основными задачами являются проверка наличия или отсутствия связи между явлениями, а также оценка силы этой связи.
На основе собранных и представленных в табл. 1 и 2 данных подбирались линейные и нелинейные модели регрессии [35] в прикладном про-
граммном пакете для эконометрического моделирования - вгей [36]. Корреляционный анализ не позволил выявить тесных связей. В результате было построено 6 линейных моделей на основании отобранной на втором этапе выборки из 36 компаний-покупателей, которые участвовали в интеграционных сделках.
В качестве результативного признака (у) было принято изменение рентабельности в первый и второй год после совершения сделки слияния и поглощения, причем для каждого вида рентабельности были построены отдельные зависимости. Факторным признаком х1 является изменение величины гудвила в первый год после совершения сделки по сравнению с его начальной величиной, т. е. стоимостью на момент совершения сделки М&А для первой зависимости и, соответственно, во второй год по сравнению с первым для второй зависимости. Кроме того, было также выдвинуто предположение, что на изменение рентабельности влияет не только изменение величины гудвила, но и размер компании-покупателя и отрасль ее деятельности, поэтому данные факторы были введены в модели: х2 - размер компании и х3 -отрасль. Однако последние факторы были в последствии исключены из всех моделей, как незначимые.
Далее на рис. 1-3 представлены модели регрессии, составленные на основе отчетности предприятий через год после заключения сделки и появления в отчетности гудвила. Для начала исследована зависимость между изменением величины гудвила (х1) и рентабельностью продаж (у1) компании-покупателя. Полученная модель, после удаления незначимых факторов (х2 и х3), представлена на рис. 1.
Несмотря на то, что коэффициенты модели значимые:
1) P-значение (const) = 0,007 < 0,01 - коэффициент значимый с вероятностью 99 %;
2) P-значение (x1) = 0,034 < 0,05 - коэффициент значимый с вероятностью 95 %;
проверка качества уравнения в целом оставляет желать лучшего. Коэффициент детерминации R-квадрат, равный 0,123, говорит о том, что только 12,27 % изменения рентабельности продаж описываются данным уравнением. Что касается показателя средней абсолютной процентной ошибки, то оно значительно превышает 10 %. Указанное говорит о слабой линейной зависимости или ее отсутствии. Таким образом, несмотря на ожидания компании-покупателя, связь между изменением гудвила и рентабельностью продаж в первый год после совершения сделки отсутствует.
Далее проанализирована связь между изменением гудвила (x1) и рентабельностью активов (y2) компании-покупателя. Полученная модель, после удаления выбросов и незначимых факторов (х2, х3), представлена на рис. 2.
Коэффициенты модели значимые:
1) P-значение (const) = 0,0055 < 0,01 - коэффициент значимый с вероятностью 99 %;
2) P-значение (x1) = 0,0958 < 0,1 - коэффициент значимый с вероятностью 90 %.
Качество уравнения в целом неудовлетвори-
Модель 1: МНК, использованы наблюдения 1-36 Зависимая переменная: yl
xl
Среднее зав. перемен Сумма кв. остатков R- квадрат F(L35)
Коэффициент -4,40872 0.00012
Ст. ошибка 1,53717 5,6е-05
{-статистика -2,868 2.212
-5,500 Ст. зав. перелей
2744,645 Сг. ошибка модели
0,123 ИйЩ, R-квадрат
4,895 Р-зн аченн е {F)
Р-значвние 0,007 *** 0,034 **
9,322 8,855 0,098 0,034
Рис. 1. Зависимость изменения рентабельности продаж от обесценения гудвила через один год
Модель 2: МНК, использованы наолюдення 1-33 Зависимая переменная: у2
ШШ. xl
Коэффициент -3,66217 0.00020
Ст. ошибка 1,22807 0.00012
t-статистиш -2,982 1,718
?-значв.ние 0,0055 *** 0,0958 *
Среднее зав. перепей Сумма ке. остатков R-квадрат pa 31)
-Чт359 Сг. ажд. зав. перемен
1374т326 Сх ошибка модели 0,087 R-квадрат
2,950 Р-значение^)
6,858 6,658 0,057 0.096
Рис. 2. Зависимость изменения рентабельности активов от обесценения гудвила через один год
тельное. Коэффициент детерминации отражает, что всего 8,69 % изменения рентабельности продаж описываются данным уравнением. Средняя абсолютная процентная ошибка очень большая -2016,1 %. Таким образом, качество модели плохое, связь между изменением гудвила и рентабельностью активов в первый год после совершения сделки отсутствует.
На последнем этапе проанализирована зависимость между изменением величины гудвила (х1) и рентабельностью собственного капитала (у3) компании-покупателя. Полученная модель, после удаления выбросов и незначимых факторов (х2, х3), представлена на рис. 3.
Коэффициент при переменной «гудвил» незначим с вероятностью 90 %. Качество модели в целом неудовлетворительно. Таким образом, зависимость между изменением величины гудвила и рентабельностью собственного капитала в первый год после совершения сделки отсутствует.
В результате моделирования по данным отчетности во второй год после заключения сделки получены аналогичные выводы об отсутствии зависимости между изменением величины гудвила и показателями рентабельности.
Обсуждение и выводы
Результаты корреляционно-регрессионного анализа показали отсутствие связи между изменением гудвила и исследуемыми показателями рентабельности. Следовательно, показатели рентабельности изменяются под влиянием иных факторов, которые не связаны с отраженной в отчетности величиной гудвила. Большое значение имеет дальнейшая стратегия поведения компании на рынке, которая не всегда может быть эффективна, особенно в условиях непредсказуемого влияния внешних факторов. Синергетический эффект не достигается автоматически сразу после М&А сделок, а требует значительных и длительных усилий до и после совершения операции [21]. Исходя из этого, очень сложно дать точный ответ на вопрос: «Что же именно повлияло на показатели эффективности компании?». Кроме того, гудвил доста-
точно новое понятие, которое находится на стадии развития в рамках российской практики. Следует отметить, что в большинстве отчетностей данный показатель отражается бессистемно, трудно отследить его динамику и причины изменения. Перспективы дальнейшего исследования проблемы будут направлены на изучение взаимосвязей между раскрытыми в работе показателями, но с большим объемом выборки, который будет доступен с течением времени.
Литература
1. Asquith, P. Lessens in corporate finance. A case studies approach to financial tools, Financial
policies, and valuation / P. Asquith, L.A. Weiss. - 2nd edition. - Wiley. - 560 p.
2. Wilmer Hale. 2016 M&A Report. -https://www.wilmerhale.com/en/insights/publications/ 2016-manda-report.
3. Adamiya, T.T. The structure and dynamics of the world market of mergers and acquisitions / T.T. Adamiya // Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. - 2019. - Vol. 9, Is. 3A. - Р. 234-243.
4. Зайнуллин, С. Б. Корпоративная безопасность: учебное пособие / С.Б. Зайнуллин. - М.: МАКС Пресс, 2016. - 124 с.
5. Лекаркина, Н.К. Гудвилл: природа, структура, содержание / Н.А. Лекаркина // Экономический научный журнал «Оценка инвестиций». -2016. - № 3. - С. 12-20.
6. Baldi, F. Assessing the value of growth option synergies from business combinations and testing for goodwill impairment / F. Baldi, L. Trigeorgis // Journal of Applied Corporate Finance. - 2009. - 21(4). -Р. 115-124.
7. Basmah, A.Q. Financial synergy in mergers and acquisitions in Saudi Arabia, Finance / A.Q. Basmah, M.K. Rahatullah // Challenges of the Future Yea. - 2013. - XIII(15). - Р. 181-192.
8. Солоненко, А.А. Понятие, виды, методы оценки и учет деловой репутации / А.А. Солоненко, Г.А. Петровская // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. - 2014. - № 2. - С. 110-119.
Коэффициент Ст. ошибка t-cmaimicimiKO. Р-знанете Сумма ке. остатков 3245,041 Ст. ошибка модели 11,878
Рис. 3. Зависимость изменения рентабельности совокупных активов от обесценения гудвила через один год
9. More, F. Goodwill / F. More // The Accountant. - 1891. - April 11. - pp. 282-287.
10. Leake, P.D. Goodwill: Its nature and how to value it / P.D. Leake // The Accountant. - 1914. -January 17. - Р. 81-90.
11. Schmalenbach, E. Grundlagen dynamisher Bilanzlehre / E. Schmalenbach // Zeitschrift fur handelswissenschaftliche Forschung. - 1919. - 13 Jg. -Р. 65-101.
12. Dicksee, L.R. Goodwill and its treatment in accounts / L.R. Dicksee // The Accountant. - 1897. -January 9. - Р. 40-48.
13. Hughes, H.P. Goodwill in Accounting: A History of the Issues and Problems. Research Monograph No. 80 / H.P. Hughes. - Atlanta: Business Publishing Division, College of Business Administration, Georgia State University. - 1982. - 223 p.
14. Baurina, S.B. Modern business integration trends / S.B. Baurina // ASR: Economics and Management. - 2019. - Vol. 8. - no. 2 (27). - Р. 59-63.
15. Генералова, Н.В. Гудвилл в финансовой отчетности по МСФО / Н.В. Генералова, Н.А. Соколова // Международный бухгалтерский учет. - 2013. - № 16 (262). - С. 16-28.
16. Парыгина, Н.Н. Гудвилл и деловая репутация: сравнительная характеристика / Н.Н. Парыгина, Е.Л. Невзгодина // Вестник Омского университета. - 2017. - № 4(53). - С. 83-87.
17. Иванов, А.Е. Деловая репутация компании (гудвил *) как проекция синергетического эффекта ее деятельности на финансовую отчетность / А.Е. Иванов // Международный бухгалтерский учет. - 2013. - № 34 (280). - С. 18-26.
18. Гудвил: синергетическая сущность, оценка, учет, анализ: монография / А.Е. Иванов, Н.А. Соколова, Н.В. Генералова, Е.Ю. Саломатина; под науч. ред. А.Е. Иванова. - М.: РИОР: ИНФРА-М, 2017. - 227 с.
19. Сигидов, Ю.И. Этапы и методика консолидации финансовой отчетности / Ю.И. Сигидов, Н. Ю. Мороз, Е. В. Левченко // Вестник Академии знаний. - 2018. -№ 1 (24). - С. 187-198.
20. Фатеева, Т.Н. Расчет и оценка деловой репутации компании / Т.Н. Фатеева, Т.В. Лесина // Интернет-журнал «Науковедение». - 2015. - Т. 7, № 5 - http://naukovedenie.ru/PDF/101EVN515.pdf.
21. Lukyanova, A.E. Valuing synergies in strategic mergers and acquisitions using the real options approach / A.E. Lukyanova, E.D. Nikulin, A. Vedernikov // Investment Management and Financial Innovations. - 2017. - Vol. 14, no. 1. - Р. 236-247.
22. Иванов, А. Е. Насколько оправдан синерге-
тический оптимизм инвесторов: результаты исследования обесценения гудвилла, признанного в крупнейших интеграционных сделках 2008-2012 гг. с участием российских компаний / А.Е. Иванов // Экономический анализ: теория и практика. -2015. - № 41(440). - С. 35-59.
23. Международный стандарт финансовой отчетности (IAS) 38 «Нематериальные активы».
- https://finotchet.ru/articles/155/.
24. Ковалев, В.В. Анализ баланса, или как понимать баланс: учебно-практическое пособие / В. В. Ковалев, Вит. В. Ковалев. - М.: Проспект, 2009. - 448 с.
25. Приказ Министерства России от 27.12.2007 № 153н (ред. от 16.05.2016). «Об утверждении Положения по бухгалтерскому учету «Учет нематериальных активов» (ПБУ 14/2007).
- http://www.consultant.ru/document/cons_doc_ LAW _63465/.
26. Международный стандарт финансовой отчетности (IFRS) 3 «Объединение бизнесов». -http://base.garant.ru/71323430Mixzz5ZaDm05yp.
27. Ткаченко, Л.И. Актуальные вопросы бухгалтерского учета деловой репутации фирмы / Л.И. Ткаченко, А.П. Голубенко // Вестник Томского государственного университета. - 2015. - № 4 (32). - С. 224-234.
28. Cristofferson, S. Where mergers go wrong / S. Cristofferson, R. McNish, D. Sias //. McKinsey Quarterly. - 2004. - № 2. - https://www.mckinsey. com/business-functions/strategy-and-corporate-finance/our-insights/where-mergers-go-wrong.
29. Рынок слияний и поглощений в России в 2017 г. - https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/ru/ pdf/2018/03/ru-ru-ma-survey-2017.pdf.
30. Единый архив экономических и социологических данных. - http://sophist.hse.ru/.
31. Федеральная служба государственной статистики. - http://www.gks.ru/.
32. Финансы для специалистов и аналитиков. База отчетностей по МСФО. - http://www. finbaza.com.
33. ЦБ РФ. - https://www.cbr.ru/.
34. Зайончик, Л.Л. Анализ финансовой отчетности: учебное пособие / Л.Л. Зайончик. - Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2014. - 148 с.
35. Wooldridge, J.M. Introductory econometrics: а modern approach / J.M. Wooldridge. - 5th ed. -USA, OH, Mason: SOUTH-WESTERN, CENGAGE Learning, 2012. - 881 p.
36. Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library (Gretl). - http://gretl.sourceforge.net/
Ширшикова Людмила Анатольевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры бухгалтерского учёта, анализа и аудита, Южно-Уральский государственный университет, [email protected]
Бищук Светлана Олеговна, ассистент аудитора, АФ «Авуар», г. Челябинск, Россия, 65си6512 @gmail.com
Грекова Яна Евгеньевна, ассистент аудитора, АФ «Авуар», г. Челябинск, Россия, yana.grekova @таЛ.ги
Поступила в редакцию 15 августа 2019 г.
DOI: 10.14529/em190311
ANALYSIS OF CHANGES IN THE GOODWILL VALUE IN MERGERS AND ACQUISITIONS
L.A. Shirshikova1, S.O. Bishchuk2, Ya.E. Grekova2
1 South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation
2 Avuar, Chelyabinsk, Russian Federation
Due to the recent increase in the number of Russian companies reporting on the basis of international accounting standards, the Goodwill started being mentioned quite frequently. This article reveals the meaning of the "goodwill" and concludes that the traditional-for-Russian-law concept of "goodwill" is narrower in relation to the term "goodwill". The issues of reflection of this asset in accounting in accordance with IFRS and RAS are brought to light.
Based on the analysis of financial statements of the array of companies that completed mergers and acquisitions in the period from 2008 to 2015, a sample of enterprises is presented, reflecting the Goodwill value in the year of the transaction and the dynamics of devaluation in the next two years. The profitability indicators of the allocated companies are estimated. In order to ensure the comparability of data used in the calculations and analysis, the monetary values are converted to ruble equivalent at the rate of Bank of Russia, further using the price index to one-year period. The relationship in the changes between the Goodwill values in mergers and acquisitions and profitability ratios of the company-buyer after one- and two-year periods after the transaction are studied.
Keywords: goodwill, return on assets, return on equity, return on sales, mergers and acquisitions transactions.
References
1. Asquith P., Weiss L.A. Lessons in Corporate Finance. A Case Studies Approach to Financial Tools, Financial Policies, and Valuation. 2nd edition, Wiley, 2016. 560 p. DOI: 10.1002/9781119228899
2. Wilmer Hale. 2016 M&A Report. Available at: https://www.wilmerhale.com/en/insights/publications/ 2016-manda-report.
3. Adamiya T.T. The Structure And Dynamics of the World Market of Mergers and Acquisitions. Economics: Yesterday, Today and Tomorrow, 2019, vol. 9, is. 3A, pp. 234-243.
4. Zaynullin S.B. Korporativanaya Bezopasnost' [Corporate Security], Moscow, 2016. 124 p.
5. Lekarkina N.K. [Goodwill: Nature, Structure, Content]. Ekonomicheskiy nauchnyy zhurnal «Otsenka investitsiy». [Economic Scientific Journal "Investment Assessment"], 2016, no. 3, pp. 12-20.(in Russ.)
6. Baldi F., Trigeorgis L. Assessing the Value of Growth Option Synergies from Business Combinations and Testing for Goodwill Impairment. Journal of Applied Corporate Finance, 2009, 21(4), pp. 115-124. DOI: 10.1111/j. 1745-6622.2009.00255.x
7. Basmah A.Q., Rahatullah M.K. Financial Synergy in Mergers and Acquisitions in Saudi Arabia, Finance. Challenges of the Future Yea, 2013, XIII(15), pp. 181-192.
8. Solonenko А.А., Petrovskaya G.A. [Definition, Types, Methods of Assessment and Accounting of Business Reputation]. Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Ekonomika [Bulletin of the Astrakhan State Technical University. Ser. Economics], 2014, no. 2, pp. 110-119. (in Russ.)
9. More F. Goodwill. The Accountant, 1891, April 11, pp. 282-287.
10. Leake P.D. Goodwill: Its Nature and How to Value it. The Accountant, 1914, January 17, pp. 81-90.
11. Schmalenbach E. Grundlagen Dynamisher Bilanzlehre. Zeitschrift fur Handelswissenschaftliche Forschung, 1919, 13 Jg, pp. 65-101.
12. Dicksee L.R. Goodwill and Its Treatment in Accounts. The Accountant, 1897, January 9, pp. 40-48.
13. Hughes H.P. Goodwill in Accounting: A History of the Issues and Problems. Research Monograph No. 80, Atlanta, Business Publishing Division, College of Business Administration, Georgia State University, 1982. 223 p.
14. Baurina S.B. Modern business Integration Trends. ASR: Economics and Management, 2019, vol. 8, no. 2(27), pp. 59-63.
15. Generalova, N.V., Sokolova N.A. [Goodwill in IFRS Financial Statements]. Mezhdunarodnyy bukhgalterskiy uchet [International Accounting], 2013, no. 16 (262), pp. 16-27. (in Russ.)
16. Parygina, N.N., Nevzgodina E.L. [Goodwill and Business Reputation: Comparative Analysis]. Vestnik Omskogo universiteta [Bulletin of Omsk University], 2017, no. 4(53), pp. C 83-87. (in Russ.)
17. Ivanov А.Е. [The company's Business Reputation (Goodwill *) as a Projection of the Synergistic Effect of its Activities on the Financial Statements]. Mezhdunarodnyy bukhgalterskiy uchet [International Accounting], 2013, no. 34 (280), pp. 18-26. (in Russ.)
18. Ivanov А.Е., Sokolova N.A., Generalova, N.V., Salomatina E.U., ed. Ivanov А.Е. Gudvil: Sinergeticheskaya Sushchnost', Otsenka, Uchet, Analiz [Goodwill: Synergistic Nature, Assessment, Accounting, Analysis], Moscow, 2017. 227 p. DOI: 10.12737/6031
19. Sigidov Yu.I, Moroz N.Yu, Levchenko E.V. [Stages and Methods of Consolidating Financial Statements]. Vestnik Akademii znaniy [Bulletin of the Knowledge Academy], 2018, no 1(24), pp. 187-198. (in Russ.)
20. Fateeva T.N., Lesina T.V. [Calculation and Assessment of Business Reputation]. Internet-zhurnal "NAUKOVEDENIE", 2015, vol. 7, no. 5. (in Russ.) Available at: http://naukovedenie.ru/PDF/101EVN515.pdf
21. Lukyanova A.E., Nikulin E.D., Vedernikov A. Valuing Synergies in Strategic Mergers and Acquisitions Using the Real Options Approach. Investment Management and Financial Innovations, 2017, vol. 14, no. 1, pp. 236-247. DOI: 10.21511/imfi.14(1-1).2017.10
22. Ivanov А.Е. [The Extent to Which the Investors' Synergetic Optimism Is Justified: Findings on Impairment of Goodwill Recognized in Major M&A Deals over 2008-2012 Involving Russian Companies]. Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika [Economic Analysis: Theory and Practice], 2015, no. 41(440), pp. 3559. (in Russ.)
23. Mezhdunarodnyy standart finansovoy otchetnosti (IAS) 38 «Nematerial'nye aktivy» [IAS 38 "Intangible Assets"]. Available at: https://finotchet.ru/articles/155
24. Kovalev V.V., Kovalev Vit. V. Analiz Balansa, ili Kak Ponimat' Balans [Balance Analysis, or How to Understand Balance], Moscow, 2009. 448 p.
25. Prikaz Ministerstva Rossii ot 27.12.2007 № 153n (red. ot 16.05.2016). «Ob utverzhdenii Polozheniya po bukhgalterskomu uchetu «Uchet nematerial'nykh aktivov» (PBU 14/2007) [Order of the Ministry of Russia dated 27.12.2007 no. 153н "On Approval of the Accounting Regulations "Uchet Nematerial'nykh Aktivov [Intangible Assets]". Available at: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_63465/
26. Mezhdunarodnyy standart finansovoy otchetnosti (IFRS) 3 «Ob"edinenie biznesov» [IFRS 3 "Business Combinations"]. Available at: http://base.garant.ru/71323430/#ixzz5ZaDmO5yp
27. Tkachenko L.I., Golubenko A.P. [The Urgent Issues of Accounting a company's Goodwill]. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta [Tomsk State University Journal of Economics], 2015, no. 4 (32), pp. 224-234. (in Russ.) DOI: 10.17223/19988648/32/15
28. Cristofferson, S., McNish R., Sias D. Where Mergers Go Wrong. McKinsey Quarterly, 2004, no. 2. Available at: https://www.mckinsey.com/business-functions/strategy-and-corporate-finance/our-insights/where-mergers-go-wrong
29. Rynok sliyaniy i pogloshcheniy v Rossii v 2017 g. [M&A Market in Russia in 2017]. Available at: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/ru/pdf/2018/03/ru-ru-ma-survey-2017.pdf
30. Edinyy arkhiv ekonomicheskikh i sotsiologicheskikh dannykh [Joint Economic and Social Data Archive]. Available at: http://sophist.hse.ru/
31. Federal'naya sluzhba gosudarstvennoy statistiki [Federal State Statistics Service]. Available at: http://www.gks.ru/
32. Finansy dlya spetsialistov i analitikov. Baza otchetnostey po MSFO. [Finance for Professionals and Analysts. IFRS reporting base]. Available at: http://www.finbaza.com
33. TsB RF [The Central Bank of Russian Federation]. Available at: https://www.cbr.ru/
34. Zayonchik L.L. Analiz finansovoy otchetnosti [Financial Statement Analysis]. Chelyabinsk, 2014. 148 p.
35. Wooldridge J.M. Introductory Econometrics: A Modern Approach, 5th edition. USA, OH, Mason, SOUTH-WESTERN, CENGAGE Learning, 2012. - 881 p.
36. Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library (Gretl). Available at: http://gretl.source-forge.net/
Liudmila A. Shirshikova, Candidate of Sciences (Economics), Associate Professor at the Department of Accounting, Analysis and Auditnig, South Ural State University, Chelyabinsk, [email protected]
Svetlana O. Bishchuk, Audit Assistant, Avuar, Chelyabinsk, [email protected]
Yana E. Grekova, Audit Assistant, Avuar, Chelyabinsk, [email protected]
Received August 15, 2019
ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ
FOR CITATION
Ширшикова, Л.А. Анализ изменения величины гудвила в сделках слияния и поглощения / Л.А. Ширшикова, С.О. Бищук, Я.Е. Грекова // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». - 2019. -Т. 13, № 3. - С. 111-122. БО!: 10.14529/ет190311
Shirshikova L.A., Bishchuk S.O., Grekova Ya.E. Analysis of Changes in the Goodwill Value in Mergers and Acquisitions. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Economics and Management, 2019, vol. 13, no. 3, pp. 111-122. (in Russ.). DOI: 10.14529/em190311