CC BY
26
УДК 338.242
М. М. Мусатова
Новосибирский государственный университет ул. Пирогова, 2, Новосибирск, 630090, Россия E-mail: lugamus@yandex.ru
эконометрическая оценка взаимосвязи корпоративной интеграции и макроиндикаторов
Цель статьи - систематизировать зарубежный опыт эконометрического моделирования слияний и поглощений (M&A) компаний, обосновать целесообразность применения зарубежных подходов к моделированию процессов корпоративной интеграции в российских условиях.
Ключевые слова: слияние и поглощение, компания, корпоративная интеграция.
Корпоративные интеграции компаний в различных секторах российской экономики выступают сегодня одним из ключевых направлений ее развития на ближайшее будущее. Несмотря на то что в последние годы очередная волна корпоративных интеграций охватила мировое бизнес-сообщество и объемы интеграционных сделок ежегодно составляют сотни миллиардов долларов, эта сфера практической деятельности - одна из самых сложных и малоизученных.
Существует множество подходов к моделированию слияний и поглощений и оценке эффективности интеграционных процессов. Широко распространено моделирование слияний и поглощений (M&A) в рамках стандартной теории отраслевых рынков. С помощью инструментария микроэкономики и теории игр моделируется различное поведение субъектов рынка и возможные исходы интеграции для ее участников. Сравнительно новым в финансовой экономике является рассмотрение процессов корпоративной интеграции в контексте реальных опционов [1]. В такой постановке стоимость премии за контроль над компанией рассматривается как реальный опцион, базовым активом по которому является дисконтированный денежный поток, связанный с активами и ресурсами, принадлежащими компании. Процесс приобретения корпоративного контроля может рассматриваться как опцион ожидания (waiting option) или опцион роста (growth option). В рамках страте-
гического менеджмента возможно моделирование интеграционных процессов с помощью оптимизационных методов [2]. Исследование интеграционных процессов в странах с развитой институциональной средой в значительной степени основывается на эконометрических подходах.
В России до начала XXI в. отсутствовала методология формирования статистической информации по интеграционным сделкам, их видам и направлениям, не была сформирована институциональная структура, отвечающая за составление ежегодных и помесячных баз данных по сделкам подобного рода. Неполнота открытых статистических показателей, отражающих процессы корпоративной интеграции, сдерживала проведение эконометрических исследований в РФ. Предлагаемая статья посвящена анализу зарубежных эконометрических моделей для исследования интеграционных процессов во взаимосвязи с макроиндикаторами, оценке их возможного применения в российской практике.
В качестве важнейших направлений эконометрических исследований западных экономистов можно выделить: тестирование гипотезы о волнообразном поведении М&А; исследование динамики макроэкономических показателей и ее влияния на интенсивность процессов слияний и поглощений. Выводы из этих работ неоднозначны и носят порой противоречивый характер.
ISSN 1818-7862. Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2008. Том 8, выпуск 3 © М. М. Мусатова, 2008
Тестирование гипотезы о волнообразном поведении слияний и поглощений
Слияния и поглощения компаний на протяжении всей своей истории носили волнообразный характер. Особенно отчетливо волны наблюдались в XX столетии. В историческом контексте можно выделить пять наиболее выраженных волн в развитии этих процессов, каждая из которых имеет свои особенности: волна слияний в 1897-1904 гг.; слияния компаний в 1916-1929 гг.; волна слияний в 1965-1970-х гг.; волна слияний в 1980-х гг.; слияния во второй половине 1990-х гг.
Волны слияний охватывают прежде всего американский рынок корпоративного контроля, поскольку он является самым активным и совершенным (с финансовой точки зрения) в мире. Все пять волн слияний, происходивших на рынке корпоративного контроля США, можно разделить на горизонтальные волны
(пики в 1890-х и 1920-х гг.), конгломератив-ную волну (пик в 1960-х гг.) и смешанные волны (пики в 1980-х и 1990-х гг.). В настоящее время исследователи отмечают начало шестой волны - волны мегаслияний 1.
В качестве зависимой переменной зарубежными исследователями чаще всего использовалось число сделок в год, стоимость всех сделок в год или средний размер сделки, в качестве одной из независимых переменных -объем промышленного производства или его индекс (табл. 1).
При рассмотрении временного характера слияний и поглощений большинство эконометрических исследований [10-13] подтверждает их волнообразный характер.
1 Так, например, в качестве аргумента приводится тот факт, что в первой половине 1998 г. были объявлены поглощения на сумму, равную всему объему сделок 1997 г. [3].
Таблица 1
Результаты эконометрических оценок волнообразного поведения М&А *
Источник Результаты исследования волнообразного поведения М&А Независимые переменные, характеристика выборки
Дж. Маркхам Корреляция процессов М&А и объемов промышленного производства чуть больше, чем корреляция случайных величин. Объемы промышленного производства; только годовые данные, 1887-1904 гг. и 1919-1939 гг.
Р. Нельсон Существует положительная, хотя и не сильная зависимость процессов слияний/поглощений и объемов промышленного производства. Объемы промышленного производства; квартальная информация за период с 1895 г. по 1956 г.
К. Айс Каждая смена тенденции в активности М&А сопровождается изменением направления в динамике делового цикла, как правило, с лагом в один-два квартала. Объемы промышленного производства; выборка данных за период 1919— 1930 гг.
Д. Голбе, Л. Вайт Статистически обоснованно: волнообразное развитие М&А описывается синусоидой. Выборки данных 1919-1979 гг.
В. Шугарт, Р. Толлисон Отрицание волнообразного характера активности рынка корпоративного контроля. Процессы М&А описываются моделью случайного блуждания, т.е. носят абсолютно случайный характер. периоды 1895-1920 гг. и 1947-1979 гг., в выборке - за 1921-1947 гг. нет данных.
Дж. Вестон Волны слияний тесно связаны с ростом капитализации фондового рынка и незначительно - с ростом уровня промышленного производства Уровень промышленного производства, капитализация фондового рынка; период с 1918-1945 гг.
* Таблица составлена по: [4-9].
динамика макроэкономических показателей и ее влияние на интенсивность процессов слияний и поглощений
Наиболее доступной статистической базой для проведения эконометрического моделирования зарубежных процессов корпоративной интеграции являются открытые данные
о макроэкономических показателях и состоянии фондового рынка.
Анализ эконометрических моделей зарубежных авторов, исследующих взаимосвязи числа сделок по М&А и основных макроиндикаторов, позволяет установить наиболее часто используемые регрессоры (табл. 2).
Среди рассматриваемых подходов наиболее оригинальными, на наш взгляд, являются модели Р. Мелихера, Бекетти, Т. Янтека и К. Гартрелла.
Согласно Р. Мелихеру, ухудшение экономических ожиданий агентов и снижение основных показателей рынка капитала влечет за собой спад на рынке корпоративного контроля. Для анализа применялись модели ARMA, ARIMA, а также рассчитывалась кросс-корреляция параметров. В качестве основных выводов можно отметить следующие:
- слияния / поглощения реагируют на активность фондового рынка в предыдущий период, т. е. за повышением активности фондового рынка будет следовать повышение активности слияний / поглощений (самая сильная зависимость обнаружилась при лаге 1 - коэффициент корреляции 0,33);
- квартальные данные позволяют сделать вывод о слабой, но значимой зависимости активности на рынке корпоративного контроля от изменения экономической конъюнктуры: прирост объемов промышленного производства отстает от прироста объема слияний;
- взаимосвязь между активностью М&А и ставкой доходности по облигациям слабее: коэффициент корреляции при лаге 1 равен -0,16, т. е. имеет место отрицательная зависимость между изучаемыми величинами;
- изменения на рынке М&А и изменения цен акций обгоняют изменения в производственной сфере; этот вывод вполне объясним, ведь менеджеры компаний связывают деятельность своих компаний с ожидаемыми изменениями в объемах промышленной продукции;
- слияния / поглощения также являются опережающим процессом в отношении количества предприятий-банкротов. Найденная от-
Таблица 2
Возможные подходы к интерпретации независимых переменных в эконометрических моделях взаимосвязи М&А и макроиндикаторов *
Источник Регрессоры активности рынка корпоративного контроля Период исследования
Штейнер (1975) Рост ВНП, капитализация фондового рынка, временная структура процентных ставок 1949-1971 гг.
Р. Мелихер et al. (1983) Уровень промышленной активности, котировки акций, ставка доходности по облигациям, количество обанкротившихся предприятий 1947-1977 гг.
Бекенштайн (1979) Рост капитализации фондового рынка, ВНП оказался незначимым, уровень номинальных процентных ставок 1949-1956 гг.
Чанг, Вестон (1982) Разница в ставках доходности по корпоративным облигациям с низким и высоким инвестиционными рейтингами 1949-1956 гг.
Бекетти (1986) Рост капитализации фондового рынка, рост долговой нагрузки на экономику, темпы роста ВНП, уровень номинальных процентных ставок 1960-1985 гг.
Т. Янтек, К. Гартрелл (1988) Темп роста ВНП, ставка процента по 91-дневным казначейским векселям, индекс диффузии, рассчитанный по 500 акциям, годовой темп роста прибылей корпораций, политические переменные. 1953-1976 гг.
*
Таблица составлена по: [14-16].
рицательная зависимость указывает на то, что увеличение активности на рынке корпоративного контроля приведет к уменьшению числа банкротств один период спустя.
На наш взгляд, достоинством модели является попытка учесть эффект запаздывания. Модель Р. Мелихера учитывает лаги активности процессов М&А на фоне динамики макропоказателей.
Бекетти, используя данные по слияниям, проведенным за период с 1960 по 1985 г., обнаружил, что активность рынка корпоративного контроля Соединенных Штатов была положительно коррелирована с ростом капитализации фондового рынка и ростом долговой нагрузки на экономику и отрицательно - с темпами роста ВНП и номинальных процентных ставок в экономике. Автор отмечает двойственное влияние индикатора, отражающего изменения фондового рынка. С одной стороны, если слияния и поглощения проводятся в короткие сроки, то в модели должен быть отрицательный знак коэффициента перед этим показателем. Интерпретация этого явления заключается в том, что недооцененные активы мотивируют активность процессов М&А. С другой стороны, если процесс заключения сделки продолжается длительное время, то это позволит рынку «разогреться» и поднять котировки данной компании до момента объявления завершенности сделки. Это приведет к тому, что М&А повлияют на увеличение цены акций, а потому коэффициент, отвечающий за фондовый рынок, должен быть положительным. Анализ, проведенный Бекетти, подтверждает вторую трактовку взаимосвязи [17].
Т. Янтек и К. Гартрелл вводят политические переменные в объяснение парадигм в корпоративном управлении периода 1953-1976 гг Авторы утверждают, что деятельность регулирующих органов - президента, конгресса и верховного суда, оказывает существенное влияние на активность М&А. Кроме включения в модель экономических переменных, таких как темп роста ВНП, ставка процента по 91-дневным казначейским векселям, индекс диффузии, рассчитанный по 500 акциям, годовой темп роста прибылей корпораций, также фиктивной переменной для обособления слияний в 1967-1969 гг., в модель были включены три политические перемен-
ные. Подчеркнем, что данные по политическим переменным брались из официальных источников, а не рассчитывались авторами самостоятельно.
Так, переменная «Президент» считалась как произведение коэффициента успеха консервативной коалиции в конгрессе и индекса поддержки президента в конгрессе. Переменная «Конгресс» - это победы консервативной коалиции, измеренные как процент голосов, поданных за эту коалицию в обоих домах конгресса. Переменная «Верховный суд» - процент неединодушных решений суда, поддерживающих либеральные инициативы. Авторы постулируют, что консервативная политическая атмосфера способствует росту интеграционных процессов, поэтому переменные «Президент» и «Конгресс» сконструированы таким образом, что они принимают большее значение в более консервативные годы.
Как представляется, выводы авторов этой модели не являются бесспорными. Можно найти много примеров из зарубежной и отечественной практики, когда сделки по М&А усиливали монополизацию рынков, но были разрешены антимонопольными органами.
Большинство эконометрических исследований этого направления устанавливает взаимосвязь активности М&А, динамики макроэкономических показателей, фондового рынка при наличии определенных лагов.
Возможность адаптации зарубежных эконометрических методик к особенностям российского рынка интеграционных сделок
В российских условиях точное копирование западных методик исследования М&А с помощью эконометрических методов невозможно, однако анализ наборов зависимых и независимых переменных, используемых ими, позволяет сформировать регрессоры для моделей и проанализировать интенсивность интеграционных процессов в РФ в период экономического роста.
Тестирование гипотезы о волнообразном поведении слияний и поглощений в РФ представляется преждевременным, поскольку временной период явно недостаточен для формирования репрезентативной выборки. К тому же в России не было единой статистической базы
по учету сделок корпоративной интеграции в 1990-е годы, поэтому невозможно сделать какие-либо выводы в отношении волнообразного развития российских процессов М&А. В России пока что выделяют только три основных этапа формирования рынка корпоративного контроля [3].
1 этап (середина 1990-хгг. - кризис 1998 г.) характеризуется единичными попытками использования классических методов поглощения. Такие сделки проходили прежде всего в отраслях, где не требовалась высокая концентрация финансовых ресурсов. В качестве положительных особенностей данного этапа можно отметить то, что, во-первых, происходило определенное упорядочение структуры акционерного капитала; а во-вторых, повышался общеотраслевой эффект — предприятия вынуждены были предпринимать меры по реструктуризации, чтобы не стать объектом следующего поглощения.
2 этап (с середины 1999 до 2002 г.). Активизация деятельности по слияниям и поглощениям, главным стимулом которой стала продолжающаяся консолидация акционерного капитала. Вследствие особенностей применяемых методов некоторые аналитики даже не используют термин «слияние и поглощение», ограничиваясь «переделом собственности». В этот период экспансия промышленных групп сочеталась с усилением процесса консолидации активов.
3 этап (с 2002 г. по настоящее время). Происходит некоторое снижение темпов экспансии сложившихся групп и юридической реорганизации. Это связано прежде всего с тем, что по большинству ключевых активов собственник уже был определен, и финансово-промышленные группы начали процесс оптимизации своей работы, выстраивая внутриотраслевые холдинги и выводя непрофильные активы.
На основе анализа зарубежных эконометрических моделей по тестированию волнообразного поведения М&А (см. табл. 1) и их результатов можно выбрать зависимые и некоторые независимые переменные для российских условий. В качестве зависимой переменной зарубежными исследователями чаще всего использовалось число сделок в год, стоимость всех сделок в год или средний размер сделки, в качестве одной из независимых пе-
ременных - объем промышленного производства или его индекс.
Количественная оценка влияния на интенсивность процессов слияний и поглощений динамики макроэкономических показателей представляется наиболее возможным направлением эконометрических исследований интеграционных процессов в российских условиях.
По всей видимости, в силу ограниченности данных, не удастся использовать модели временных рядов, апробированных Р. Мели-хером для рынка М&А; ввиду отсутствия статистической информации по политическим переменным, приведенным в работе Т. Янте-ка, невозможно сконструировать аналогичные регрессоры для России. Тем не менее можно провести анализ взаимосвязи российских процессов корпоративной интеграции и большинства упомянутых макропеременных, характеризующих общую экономическую ситуацию в стране, состояние фондового рынка и индикаторы финансового состояния предприятий.
На основе проведенного сравнительного анализа эконометрических подходов в зарубежной практике вполне осуществимой задачей с учетом имеющейся информационной базы по корпоративным сделкам - их направлениям, стоимости и числу за 2001-2004 гг., является применение эконометрического подхода, описывающего интенсивность процессов слияний / поглощений и влияние на него динамики макроэкономических показателей. Федеральное агентство по статистике РФ предоставляет доступную, достоверную и систематическую информацию о показателях макроэкономической динамики. Они публикуются с помесячным шагом, что чрезвычайно важно для эконометрических моделей.
В качестве макропеременных, характеризующих общую экономическую ситуацию в стране, могут выступать объем промышленного производства, индикаторы состояния основных отраслей, сальдированный финансовый результат. В этом случае институциональный и качественный анализ интеграционных процессов в РФ может быть дополнен их количественной оценкой, что стало возможным после формирования базы данных по интеграционным сделкам российских компаний
Информационным агентством M&A Agency (проект Mergers.ru).
Исходная гипотеза к выяснению зависимости числа интеграционных сделок от макроэкономических индикаторов формулируется следующим образом: рост экономики и улучшение финансового состояния предприятий должны сказываться положительно на динамике интеграционных процессов в стране. В то же время рост волатильности как основной меры риска должен быть отрицательно связан с активностью на рынке корпоративного контроля. Интенсивность процессов корпоративной интеграции должна быть положительно связана с числом убыточных организаций.
Методика эконометрической проверки сформулированной гипотезы предполагает построение следующей регрессионной модели (в скобках указан ожидаемый знак переменной) и проверки значимости ее оценок:
(+) (+) MERG = b0 + blINDRATE + b2SALDO + (-) (+)
+ b3VOLATIL + b4UNPROFIT .
В качестве независимых переменных были выбраны следующие:
INDRATE — реальный темп роста объемов промышленного производства;
SALDO — сальдированный финансовый результат основных отраслей экономики (реальный);
VOLATIL — статистическая волатильность индекса РТС;
UNPROFIT — удельный вес убыточных организаций в общем числе организаций в промышленности, %;
MERG — моделируемый показатель количества интеграционных сделок.
Реальный темп роста объемов промышленного производства отражает изменение экономической конъюнктуры (rate of industrial production, INDRATE). Объем промышленного производства был дефлирован на индекс потребительских цен с целью получения сопоставимых оценок.
Сальдированный финансовый результат основных отраслей экономики (без организаций сельского хозяйства, субъектов малого предпринимательства, банков, страховых и бюджетных организаций) может служить индикатором, отражающим наличие нераспределенных денежных средств, которые пред-
приятия различных отраслей могут направлять на финансирование стратегии внешнего роста (SALDO). Более точно под сальдированным финансовым результатом, по терминологии ФСС, подразумевается «конечный финансовый результат, выявленный на основании бухгалтерского учета всех хозяйственных операций организаций: он представляет собой сумму сальдированного финансового результата от продажи продукции (работ, услуг), основных средств, иного имущества организаций и доходов от внереализационных операций, уменьшенных на сумму расходов по этим операциям». Поскольку данный показатель является агрегированным и объединяет все отрасли, то, чтобы избавиться от возможной нелинейной связи, использовался натуральный логарифм данного индикатора.
Волатильность фондового рынка может служить мерой риска / неопределенности в экономике (VOLATIL). Данный показатель рассчитывался на основе дневных значений доходности индекса РТС-1, взятых на момент закрытия сессии. Как представляется, именно значение закрытия является наиболее репрезентативным показателем для целей настоящего исследования. Волатильность рассчитывалась как среднеквадратическое отклонение доходности для конкретного месяца. Поскольку наличие риска снижает привлекательность любых инвестиционных проектов, в том числе слияний и поглощений, то естественно ожидать, что данный показатель войдет в модель с отрицательным знаком.
Удельный вес убыточных организаций в общем числе организаций в промышленности отражает текущую экономическую ситуацию на предприятиях и влияет на ожидания агентов рынка. Включение данного показателя позволит проверить наличие такого финансового мотива к проведению интеграции, как избежание банкротства. Многие предприятия, попавшие в тяжелое финансовое положение, имеют, по большому счету, два выхода: банкротство или продажа бизнеса. Поэтому в рамках таких предположений можно ожидать однонаправленное изменение числа слияний и доли убыточных организаций.
Следует заметить, что в силу ограниченности выборки не представляется возможным включить в модель переменные, отражающие законодательное регулирование процес-
са интеграции. В 2001-2004 гг. принимался ряд актов, влияющих на процессы корпоративной интеграции - такие, как поправки в ФЗ «О ценных бумагах», «Об акционерных обществах», принятие закона «О реорганизации кредитных организаций». Их включение в качестве фиктивных переменных позволило бы получить оценку того, насколько сильно государственное регулирование сделок М&А в России.
Поскольку планирование и проведение типичной интеграционной сделки занимает не один месяц, логично предположить значимость не самих переменных, а их лагов. Такое предположение делает модель более корректной и позволяет избежать эффекта одновременной связи факторов. Аналитики финансовых компаний и эксперты утверждают, что в реальности причинно-следственная направленность связи М&А и выбранных регрессоров неоднозначна - интеграционные сделки могут влиять как на объем промышленного производства, так и на финансовые результаты фирм и отраслей. По этой же причине в модель не была включена учетная ставка как показатель, отражающий стоимость заемного капитала и, следовательно, издержки финансирования сделки по слиянию / поглощению.
В связи с тем что зависимая переменная -число интеграционных сделок - носит целочисленный характер, в качестве инструмента анализа была выбрана пуассоновская регрессия, расчеты по которой проводились в пакете МаШхег.
Принимая во внимание, что динамика изменения наших переменных показывает наличие тренда, необходимо устранить возмож-
ность появления ложной регрессии. С этой целью в регрессионную модель был включен линейный тренд.
На динамику выбранных регрессоров оказывает влияние эффект сезонности. Для его элиминирования в модель добавлены переменные бш(2лТ / 12) и соб(2пТ / 12). Если при этом независимые переменные - значимые, то результаты скорректированной модели будут достаточно достоверными (табл. 3).
Как видно из таблицы, результаты тестирования модели не полностью совпадают с исходной гипотезой. Предполагаемая положительная взаимозависимость индекса производства и интеграционных сделок не подтвердилась, и мы имеем обратную связь данных переменных. В то же время знак при сальдированном финансовом результате верифицирует гипотезу. Фактор волатильности также является значимым, поэтому можно сделать однозначный вывод о его связи с активностью интеграционных процессов. Наконец, мы установили, что характер зависимости доли убыточных предприятий и интеграционных сделок - обратный, что не совпадает с исходными предположениями. По-видимому, весьма популярный ранее способ захвата и поглощения через процедуру банкротства применяется в последнее время намного реже. Одна из главных причин этого в том, что предприятие-банкрот надолго перестает работать в нормальном режиме и интерес «захватчика» к нему падает. Кроме того, общая сумма расходов при таком захвате (сумма долга плюс затраты на покупку активов) может превысить реальную стоимость приобретенного предприятия.
Таблица 3
Оценка параметров регрессионной модели (вариант 1)
Показатель Коэффициент * t-статистика Уровень значимости
INDRATElag2 -1,319 -2,680 0,011
LnSALDOlag 0,076 2,064 0,046
VOLATIL -0,075 -2,026 0,049
UNPROFIT -0,020 -2,711 0,010
TREND 0,025 13,084 0,000
SIN -0,172 -4,919 0,000
COS 0,023 R2 = 0,81 N = 48 0,774 0,443
* Коэффициент статистически значим при 0,05 уровне значимости.
После исключения незначимого фактора (cos), получаем окончательный вид модели (табл. 4). Судя по высокому значению R2, данная модель объясняет большую часть динамики интеграционных сделок, а также отражает часть агрегированных мотивов (табл. 5).
Поскольку большинство M&A в России происходит именно в горизонтальной плоскости, то предприятиям имеет смысл приобретать дополнительные мощности тогда, когда потенциал роста за счет внутренних источников исчерпан. Таким образом, при принятии решения о слиянии / поглощении прослеживается влияние операционных мотивов и отдельных стратегических мотивов - та-
ких, например, как выход на новые рынки и давление на конкурента. Данный вывод согласуется с результатами зарубежных исследователей В.Тремблея и С. Тремблея, Бекет-ти [16; 17].
Положительная связь была установлена между интеграционными процессами и логарифмом сальдированного финансового результата. Таким образом, при проведении слияния велика роль свободных денежных средств, наличествующих на предприятии. Это говорит о присутствии в интеграционных сделках инвестиционного мотива, т. е. вложения свободных денежных средств в привлекательные проекты. Точ-
Таблица 4
Оценка параметров регрессионной модели (вариант 2)
Показатель Коэффициент t-статистика Уровень значимости
INDRATElag2 -1,368 -2,789 0,008
LnSALDOlag 0,072 1,970 0,055
VOLATIL -0,075 -2,039 0,048
UNPROFIT -2,866 -2,866 0,006
TREND 0,026 13,085 0,000
SIN -0,174 R2 = 0,79 N = 48 -4,989 0,000
Таблица 5
Выявленные мотивы при проведении интеграции российских компаний в 2001-2004 гг
Виды мотивов при принятии решения о М&А Зависимости на основе регрессионной модели
Инвестиционный Положительная связь была установлена между интеграционными процессами и логарифмом сальдированного финансового результата. При проведении М&А, велика роль свободных денежных средств, наличествующих на предприятии
Операционные и отдельные стратегиче ские Получено, что существует временной лаг (равный 2 месяцам) в зависимости от активности интеграционных процессов и объемов промышленной продукции. Если в период времени t наблюдается рост производственных показателей, то можно ожидать в период t + 2 падение активности на рынке слияний и поглощений. Таким образом, предприятия используют стратегию внешнего развития в периоды ухудшения экономической конъюнктуры
Мотив снижения налоговой базы не являлся доминирующим Получено, что участники рынка корпоративного контроля старались приобретать финансово стабильные компании, а не компании, находящиеся в тяжелом экономическом положении. Как правило, покупка компаний, находящихся в состоянии банкротства, позволяет поглощающей компании использовать убытки компании-цели в целях снижения налогооблагаемой базы
нее, нами было получено, что при росте сальдированного финансового результата в текущем месяце, предприятия будут закладывать средства на проведение сделки по приобретению активов на следующий месяц. Данный вывод также подтверждается зарубежными исследованиями (например, Т. Янтек и К. Гартрелл [15]).
Отрицательный значимый коэффициент при волатильности верифицирует гипотезу об обратной связи риска и инвестиционных решений в экономике. Вместе с тем было получено, что участники рынка корпоративного контроля старались приобретать финансово стабильные компании, а не компании, находящиеся в тяжелом экономическом положении. Как правило, покупка компаний, находящихся в состоянии банкротства, позволяет поглощающей компании использовать убытки компании-цели для снижения налогооблагаемой базы. Таким образом, мы установили, что в 2001-2004 гг. при проведении сделок М&А мотив снижения налоговой базы не являлся доминирующим. Данный вывод также находит подтверждение в работе Р. Шривеса и Д. Стивенса [18].
Результаты проведенных расчетов по количественной оценке интеграционных процессов в 2001-2004 гг. позволили сформулировать ряд выводов.
1. В целом анализ агрегированной активности процессов корпоративной интеграции показывает, что наблюдается обратная связь (с лагом в 2 месяца) сделок М&А и темпов роста промышленного производства. Повышение финансовых результатов компаний в текущем месяце позволяет им направлять средства на проведение интеграции уже в следующем месяце.
2. Увеличение неопределенности на рынке капитала снижает стимулы предприятий к проведению интеграции. Рост числа слияний и поглощений наблюдается в российской экономике на фоне уменьшения доли убыточных предприятий.
3. Эмпирическое тестирование агрегированной динамики числа сделок М&А подтвердило важность для российских компаний операционных, отдельных инвестиционных и стратегических мотивов. Интеграционный мотив снижения налоговой базы оказался несущественным.
Список литературы
1. Газин Г., Манаков Д. Наука поглощений // Вестник McKinsey. 2003. № 4 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www. mccinsey/com.
2. Плещинский А. С., Титов В. В., Ме-жов И. С. Механизмы вертикальных взаимодействий предприятий (вопросы методологии и моделирования). Новосибирск, 2005. 335 с.
3. Радыгин А., ЭнтовР., ШмелеваН. Проблемы слияний и поглощений в корпоративном секторе. М., 2002. 187 c.
4. Markham J. W. Survey of the Evidence and Findings on Mergers // Business Concentration and Price Policy, NBER. Princeton: Princeton University Press, 1959. P. 108-111.
5. Nelson R. L. Merger Movement in American Industry 1895-1956. Princeton: Princeton University Press, 1959.
6. Eis C. A Note on Mergers and Business Cycle: Comment // The Journal of Industrial Economics. 1971. Vol. 19. No. 1. P. 191.
7. Golbe D. L., White L. J. Catch a Wave: The Time Series Behavior of Mergers // The Review of Economics and Statistics. 1993. Vol. 75. No. 3. P. 493-499.
8. Shughart W. F. II, Tollison R. D. The Random Character of Merger Activity // The RAND Journal of Economics. 1984. Vol. 15. No. 4. P. 500-509.
9. Weston J. F., Chung K. S., Hoag S. E. Mergers, Restructing, and Corporate Control. N. Y.: Prentice-Hall, Inc., 1990.
10. Matsushima N. Horizontal Mergers and Merger Waves in a Location Model // Australian Economic Papers. 2001. Vol. 40. No. 3. P. 263-286.
11. Maule C. G. A Note on Mergers and Business Cycle // The Journal of Industrial Economics. 1968. Vol. 16. No. 2. P. 99-105.
12. Olson G. T, Pagano M. S. A New Application of Sustainable Growth: A MultiDimensional Framework or Evaluating the Long Run Performance of Bank Mergers // The Journal of Business Finance & Accounting. 2005. Vol. 32. No. 9-10. P. 1995-2036.
13. Rhodes-Kropf M., Viswanathan S. Market Valuation and Merger Waves // The Journal of Finance. 2004. Vol. 59. No. 6. P. 2685-2718.
14.MelicherR. W., Ledolter J., D'Antonio L. J. A Time Series Analysis of Aggregate Merger
Activity // The Review of Economics and Statistics. 1983. Vol. 65. No. 3. P. 423-430.
15. Yantek T., Gartrell K. D. The Political Climate and Corporate Mergers: When Politics Affects Economics // The Western Political Quarterly. 1988. Vol. 41. No. 2. P. 309-322.
16. Рудык Н. Б., Семенкова Е. В. Рынок корпоративного контроля в России: слияния, поглощения и выкупы долговым финансированием. М.: Финансы и статистика, 2002. 456 с.
17. Tremblay V, Tremblay C. The Determinants of Horizontal Acquisitions: Evidence from the US Brewing Industry // The Journal of Industrial Economics. 1988. Vol. 37. № 1. P. 21-24.
18. Shrieves R., Stevens D. Bankruptcy Avoidance as a Motive for Merger // Journal of Financial and Quantitative Analysis. 1979. Vol. 14. № 3. P. 501-515.
Материал поступил в редколлегию 05.04.2008
М. М. Musatova
INTERNATIONAL ExPERIENCE IN ECONOMETRIC EsTIMATION
of corporate mergers and acquisitions
The goal of this article is to organize and summarize international experience in econometric modeling of corporate mergers and acquisitions (M&A). An attempt has been made to provide rational for application of these methods to modeling of corporate integration in Russia.
Keywords: merger and acquisition, corporate integration.
