CC BY
175
34 (220) - 2014
Финансовый рынок
УДК 336.6
оценка слияний и поглощений в секторе энергетики российской федерации на основе метода кумулятивной
о .
избыточной доходности*
Е.А. ФЕДОРОВА,
доктор экономических наук, профессор кафедры финансового менеджмента Е-mail: ecolena@mail.ru Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Е.И. ИЗОТОВА Е-mail: izotova.elena.mglu@yandex.ru Дирекция по управлению рисками ОАО «Альфа-Банк»
В статье рассматриваются практические и методологические аспекты оценки эффективности сделок слияния и поглощения. В теоретической части работы авторы систематизируют ретроспективные подходы к оценке эффективности сделок слияния и поглощения, анализируют плюсы и минусы каждого из приведенных методов. Более подробно рассматривается методология расчета кумулятивной избыточной доходности сделок слияния и поглощения как метода оценки их эффективности. Приводится конкретный алгоритм расчета данного показателя эффективности сделок. Кроме того, в статье представлен обзор литературы по данной теме, в основном зарубежных источников.
Практической частью исследования является расчет эффективности, оцениваемой как кумулятивная избыточная доходность на пятидневном и пятнадцатидневном интервале, и анализ сделок
* Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по Государственному заданию Финансового университета при Правительстве Российской Федерации 2014 г.
слияния и поглощения, совершенных в секторе энергетики РФ. Приводится обзор 360 сделок, совершенных за период с 1999 по 2013 г. Рассматривается кумулятивная избыточная доходность по всей выборке в целом, а также по выборке в разрезе внутренних и трансграничных сделок. Результаты анализируются с помощью методов дескриптивной статистики и построения гистограмм.
В работе было выявлено, что при совершении сделок слияния и поглощения российскими компаниями сектора энергетики избыточная доходность компании положительна, а также что при объявлении о трансграничных сделках избыточная доходность российских компаний ниже, чем при объявлении о внутренних сделках. Результаты исследования обладают как теоретической, так и практической ценностью. С точки зрения практического применения выводы будут полезны при организации сделок слияния и поглощения в секторе энергетики.
Ключевые слова: слияния и поглощения, трансграничные сделки, эффективность сделок, кумулятивная избыточная доходность,CAR, энергетика
Выбирая наиболее эффективный путь развития бизнеса, его владельцы часто отдают предпочтение стратегии внешнего развития в форме слияний и поглощений. Сделки слияния и поглощения позволяют компании динамично развиваться и увеличить объем рынка. Несмотря на то, что эти сделки часто связаны с громкими скандалами, большими рисками, значительными финансовыми затратами, они обладают неоспоримыми преимуществами, позволяющими компаниям достигать поставленных целей. Несмотря на то, что в последнее время было опубликовано много исследований отраслевых сделок слияния и поглощения, в частности в банковском секторе и секторе финансовых услуг, сделки энергетического сектора в основном остаются без внимания. В связи с этим слияния и поглощения в данной отрасли заслуживают дальнейшего изучения.
Во-первых, в статье авторы исследуют, как объявление о сделке слияния или поглощения влияет на рыночную доходность компании-покупателя. Большинство авторов, исследовавших избыточную доходность компаний-покупателей в результате сделок слияния и поглощения, утверждают, что избыточная доходность в таких случаях положительна. Этому можно найти подтверждения в работах [5, 9]. Тем не менее Х. Донкер [7], проанализировав избыточную доходность компаний нефтегазового сектора Канады, пришел к выводу, что на уровне фирмы основной мотивацией для сделки слияния и поглощения является приобретение резервов, так как именно они генерируют стоимость в долгосрочной перспективе. В результате этого сделки сектора энергетики разительно отличаются от сделок, совершаемых в других отраслях экономики, в результате которых создается операционная и финансовая синергия, положительно влияющая на доходность компании на рынке. Кроме того, как утверждают авторы работы [3], покупка резервов нефти и газа снижает операционный риск компании, увеличивает производство и стоимость активов. В результате такого снижения операционного риска уменьшается и рыночный риск, следовательно, и рыночная доходность ценных бумаг компании-покупателя, которая генерирует отрицательную избыточную
доходность. Таким образом, избыточная доходность компаний-покупателей в результате сделок слияния и поглощения отрицательна.
Если говорить о трансграничных сделках слияния и поглощения, доля покупок зарубежными инвесторами активов в России в общем объеме сделок продолжила снижаться и составила 6% по итогам 2013 г. (рис. 1). Активность российских компаний за рубежом также пошла на спад, прежде всего в связи волатильностью финансовых рынков. Впервые с 2009 г. наблюдается отток средств из России по сделкам M&A с участием зарубежных инвесторов. В основном на такую статистику повлияла крупная выплата в пользу BP по сделке приобретения ТНК-ВП. Однако даже без учета этой выплаты чистый приток по M&A сделкам с российскими активами в 2013 г. был бы отрицательным, в том числе за счет закрытия ряда сделок по продаже российских активов зарубежными инвесторами (Tele2 AB, Hess Corporation, KBC, акционеры Alliance Oil).
Во вторых, по мнению авторов, при объявлении о трансграничных сделках избыточная доходность российских компаний ниже, чем при объявлении о внутренних сделках. В целом большинство исследователей утверждают, что трансграничные сделки более успешны, чем внутренние. Так, например, авторы работы [8] доказывают, что при приобретении цели в абсолютно новом для компании-покупателя регионе, избыточная рыночная доходность покупателя положительна. Схожие результаты получены и в исследовании [11], где показано, что трансграничные сделки в среднем генерируют избыточную доходность в размере 1,1%. Причи-
2008 2009 2010 2011
I I Зарубежные приобретения в России Щ 1:::::::::::1 Российские приобретения за рубежом
2012 2013
! Внутренние сделки
Рис. 1. Внутренние и трансграничные приобретения (от общего объема, без учета сделок ОАО «Роснефть»/ТНК-ВР и ВР/ОАО «Роснефть»), %
7х"
13
на такого успеха может заключаться в том, что в результате языковых, культурных и политических различий при инвестировании в другую страну требуются специальные знания и опыт. В связи с этим сделки слияний и поглощений оказываются более быстрым и менее рискованным способом выхода на зарубежный рынок, так как компании-покупатели получают при сделке зарубежные активы, сети сбыта и обученный персонал. Кроме того, в работе [2] сделан вывод, что особенно успешны сделки, нацеленные на приобретение сетей сбыта (избыточная доходность на уровне 4,2%). Того же мнения придерживаются и китайские ученые [12]. Их исследование развивающегося китайского рынка также показало, что доходность трансграничных сделок выше, чем внутренние. Тем не менее не все исследователи придерживаются того же мнения. В работе [13] показано, что трансграничные сделки обычно предусматривают более низкие премии, чем внутренние сделки. Некоторые ученые полагают, что рынок может ниже оценивать трансграничные сделки из-за асимметрии информации, характеризующей данные сделки, и сложностей, возникающих при оценке зарубежных активов и их последующей интеграции. В связи с приведенными мнениями авторам хотелось исследовать эту гипотезу на данных о сделках слияния и поглощения, совершаемых российскими компаниями.
Модели по оценке эффективности сделок слияний и поглощений, т.е. синергетического эффекта,
довольно многочисленны. Их можно разделить на перспективные (оценка до проведения сделки, которая является одним из важнейших этапов подготовки и проведения сделки) и ретроспективные (оценка эффективности после сделки). Первый тип нацелен на прогнозирование будущих выгод от сделки. Обычно такую оценку проводят консалтинговые компании и инвестиционные банки в целях консультирования своих клиентов по вопросам приобретения других компаний и активов. Второй тип используется для оценки предприятия по прошествии некоторого времени после объединения.
Рассмотрим более подробно ретроспективные модели (табл. 1). Среди ретроспективных подходов выделяют четыре подхода к оценке эффективности слияний и поглощений [5].
Естественно, все эти исследования имеют свои достоинства и недостатки. В качестве оценки авторы используют кумулятивную избыточную доходность, т.е. отклонения доходности акций анализируемой компании от нормальной доходности. Данный метод предусматривает рассмотрение отклонения наблюдаемой доходности акций компании-покупателя в момент объявления о сделке от нормальной доходности при отсутствии сделки. Важным вопросом при расчете избыточной доходности является выбор модели оценки нормальной доходности ценных бумаг, поскольку именно она задает ориентир, который впоследствии используется для расчета избыточной доходности.
Таблица 1
ретроспективные подходы к оценке эффективности слияний и поглощений
Подход характеристика Представитель
Метод избыточной доходности Метод строится из предположения, что объявление о слиянии или поглощении побуждает инвесторов пересматривать свои ожидания относительно перспектив участвующей в M&A компании, вследствие чего происходит изменение цен акций. Оценка эффективности проводится на основе расчета CAR, так называемой кумулятивной избыточной доходности, т.е. отклонения доходности акций анализируемой компании от «нормальной» доходности H. Donker [7], З.И. Хусаинов [1]
Анализ финансовой отчетности Анализируется финансовая отчетность компании-покупателя до и после сделки, оценивается, как изменились финансовые показатели в результате сделки. Анализируется широкий круг показателей, например чистая прибыль, ROE, ROA, ESP, долговая нагрузка, ликвидность и т.д. Как правило, показатели анализируемой компании сравниваются с показателями аналогичных компаний той же отрасли и размера, не проводившие сделок слияния и поглощения. D.J. Ravenscraft, F.M. Scherer [13]
Опросы менеджеров Анализируются результаты опросов менеджеров, касающихся эффективности сделки. Как правило, выводы, полученные из стандартизованных вопросников, обобщаются на всю выборку. M.A. Hitt, B.B. Tyler [10]
Анализ конкретных сделок Детально анализируется одна сделка или их ограниченная выборка. В качестве базы анализа используются подробные опросы менеджеров и аналитиков, внутренних и публичных документов по сделке, статей в прессе и т.д. Р. Clerc [6]
Для целей настоящего исследования расчет избыточной доходности проводился с помощью модели рыночного индекса, согласно которой нормальная доходность акций котируемой компании при условии отсутствия сделки равна доходности соответствующего рыночного портфеля. Отказ от использования других моделей обусловлен тем, что российский фондовый рынок еще недостаточно развит, следовательно, торги акциями компаний-покупателей могут быть нерегулярны, а данные дискретны. Кроме того, следует учесть, что выборка данных содержит ряд сделок, заключенных одним и тем же покупателем в течение одного года, поэтому историческая нормальная доходность акций, рассчитанная на основе других моделей, может отражать реакцию рынка на другую сделку данного покупателя.
Авторы полагают, что такой выбор оправдан, так как согласно работе [4] при использовании ежедневных котировок модель рыночного индекса и модель рыночной доходности не различаются по своим статистическим характеристикам и обладают одинаковой объясняющей силой.
Таким образом, для оценки нормальной доходности на российском фондовом рынке была выбрана модель рыночного индекса. Большинство компаний-покупателей, включенных в выборку, торгуются на бирже ММВБ, поэтому в качестве ожидаемой доходности был взят индекс ММВБ. Однако в некоторых случаях компании-покупатели, включенные в выборку, торгуются на других биржах, а именно, на Лондонской фондовой бирже и на Стокгольмской фондовой бирже, в форме глобальных депозитарных расписок. В связи с этим при расчете избыточной доходности в качестве нормальной доходности использовалась доходность индекса соответствующего фондового рынка. Избыточная доходность рассчитывалась для двух периодов: (-2;+2) и (-10;+2), где 0 —это дата официального объявления о сделке. Анализ первого периода позволяет исключить влияние других существенных событий в корпоративной жизни компании на колебание котировок. Однако первый период не учитывает того, что некоторые сделки могут ожидаться рынком. Эта проблема устраняется при использовании второго периода. Использование более длинного периода позволяет учесть влияние слухов о сделке на избыточную доходность акций компании-покупателя.
При расчете накопленной избыточной доходности (CAAR) авторы использовали следующий
алгоритм. Сначала рассчитывается доходность акций компании-покупателя/индекса за каждый день в периоде наблюдения по формуле
Rt = 100% (р -pJ /pt_v где Rt —доходность компании в день t;
Pt —цена акций компании в день t;
P t-1 —цена акций компании в день t —1.
Далее рассчитывается избыточная доходность акций компании-покупателя на каждый день в периоде наблюдения:
CAR = (R. -IR), где Rt —дневная доходность компании в день i;
IR. —дневная доходность соответствующего
индекса в день i.
После этого рассчитывается накопленная избыточная доходность за период наблюдения по формуле
CCAR = I. CAR,
ii
где CAR —избыточная доходность компании-покупателя i.
В рамках настоящей статьи исследование эффективности сделок слияния и поглощения проводится на примере сделок, осуществленных российскими компаниями сектора энергетики с 1999 по 2013 г., причем отрасль энергетики трактуется широко, в соответствии с классификацией информационного агентства Bloomberg, так как данные именно этого агентства использовались в исследовании. Поэтому в рамках исследования энергетика включает в себя как энергетические компании, так и компании топливно-энергетического комплекса. В 2013 г. топливно-энергетический комплекс обеспечил 59,3% стоимостного объема сделок с участием российских компаний. Кроме того, за указанный период российские компании активно приобретали зарубежные активы для расширения производственной и ресурсной базы.
В качестве основного источника данных о сделках слияния и поглощения использовались ресурсы информационного агентства Bloomberg. В качестве объекта исследования были отобраны завершенные (статус Completed) сделки, в результате которых компания-покупатель получала контрольный пакет акций. Затем были применены следующие фильтры:
1) страновой: выборка состоит из внутренних и трансграничных сделок, проведенных российскими компаниями;
2) отраслевой: сделки, где компания-покупатель относится к секторам Energy.
60
50
40 --
30 - •
20
— —
/
/
— —
г
30 000
25 000
-20 000
-15 000
■ -10 000
--5 000
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
ПЗ Стоимость сделок (правая шкала), млн долл. ""~ Количество сделок (левая шкала), ед. рис. 2. Количество и общая стоимость сделок сектора энергетики
3) временной: сделки за период с 01.01.1999 по 31.12.2013.
В результате в первоначальную выборку вошли 360 сделок, осуществленных российскими компаниями (рис. 2).
Сделка TNK-BP и ОАО «Роснефть» была отнесена к 2012 г., так как дата объявления о сделке была 22 октября 2012 г. В связи с этим наблюдается снижение общей стоимости сделок на 48% при росте их количества на 109% (см. рис. 2).
Данные по количеству, общей стоимости и средней стоимости сделок слияний и поглощений в разбивке с 1999 по 2013 г. представлены в табл. 2.
По данным информационного агентства Bloomberg, 50,47% всех сделок являются трансграничными, 62,52% сделок были оплачены денежными средствами, стоимость 87,12% сделок не превышает 500 млн долл.
Наибольшее количество объявлений о сделках в выборке пришлось на 2007 и 2013 гг. Отличается наибольшей средней стоимостью сделки 2012 г. (3 172,62 млн долл.) по сравнению с другими годами выборки, что связано с объявлением о покупке ОАО «Роснефть» компании TNK-BP. Самыми активными покупателями за анализируемый период являлись ОАО «ЛУКОЙЛ» (68 сделок), ОАО «Газпром» (54 сделки) и ОАО «Роснефть» (43 сделки).
Для расчета кумулятивной избыточной доходности CAR, которая используется в качестве показателя эффективности сделки, была отобрана 121 сделка. Это связано с тем, что в рамках данного исследования авторам были необходимы данные по стоимости сделки (всего 179 сделок в базе дан-
ных агентства Bloomberg), а также с тем, что многие компании-покупатели в момент совершения сделки не торговались на бирже, и поэтому получить данные о ежедневных котировках их акций не представлялось возможным. В качестве источника ежедневных котировок акций компаний, попавших во вторую выборку, а также данных об исторической капитализации компаний были использованы информационный портал Финам. ру, официальный сайт Московской биржи, а также информационное агентство Bloomberg.
Описательные статистики избыточной доходности для периодов (-2; +2) и (-10; +2) представлены на рис. 3, 4.
Анализ описательной статистики рядов кумулятивной избыточной доходности за период с 1999 по 2013 г. позволяет сделать выводы о нормальности распределения CAR (-2;+2) и CAR (-10;+2). Распределение CAR (-2;+2) близко к нормальному, так как коэффициент асимметрии равен 0,29, что близко к нулю, и говорит о симметричности распределения относительно среднего значения, а эксцесс равен 3,86, что близко к значению коэффициента эксцесса нормального распределения, равному 3. Значение статистики Харке — Бера также подтверждает близость данного распределения к нормальному. Распределение CAR (-10;+2) отлично от нормального, так как оно смещено относительно нормального распределения (коэффициент асимметрии равен 0,55), а распределение является островершинным (эксцесс равен 5,434).
Анализ рис. 3, 4 свидетельствует о том, что средняя кумулятивная избыточная доходность сделок за весь период положительна, хотя и близка к нулю. При этом медиана обоих рядов отрицательна. Такие неоднозначные результаты могут объясняться тем, что данные относятся к разным годам и соответственно подвергаются влиянию различных макроэкономических, политических и других факторов. Рассмотрим распределение кумулятивной избыточной доходности по годам выборки с 1999
по 2013 г. (табл. 3, 4).
0
О й v§
--
О
о
п I
ON ON ON ^ч
Й
а
о
п
<и
4
U
л b U
о
5 Я о b U
о И н
U
<и т Я
ч
о
и
2013 | 14 613,27 859,60
2012 | <N 28 553 3172,62
2011 | <N 3 834 294,97
2010 | <N m 6 660 605,51
2009 | t--<N 5 624 511,28
2008 | m 6 778 423,63
| 2007 | О 27 721 815,32
2006 | m <N 13 278 829,90
0 0 2 t-- 16 371 2 046,47
2004 | 6 8 3 96,59
2003 | <N 12 977 1 179,81
2002 | m 3 153 394,17
2001 | <N <N 6 8 3 42,90
2000 | 1 392,9 199,00
1999 | t-- ,6 6, 3 7 147,33
Показатель |Количество сделок, ед. Стоимость сделок, млн долл. Средняя стоимость сделок, млн долл.
20 -,
16 -
12 -
Математическое ожидание - 0,001234; Медиана —0,001683; Максимальное значение - 0,111199; Минимальное значение —0,96909; Стандартное отклонение - 0,037261; Асимметрия - 0,290007; Эксцесс - 3,863763; Статистика Харке - Бера - 5,457610; Вероятность - 0,065297
8 -
4 -
-0,10
-0,05
0,05
0,1
0
0
Рис. 3. Гистограмма кумулятивной избыточной доходности за период (-2;+2) и соответствующие статистики
4 _
Математическое ожидание - 0,005636; Медиана —0,002057; Максимальное значение - 0,235119; Минимальное значение —0,157117; Стандартное отклонение - 0,056826; Асимметрия - 0,554738; Эксцесс - 4,982806; Статистика Харке - Бера - 26,02739; Вероятность - 0,000002
XI
XI
-0,1
0,1
0,2
8
0
0
Рис. 4. Гистограмма кумулятивной избыточной доходности за период (-10; +2) и соответствующие статистики
При анализе данных за период (-2; +2) можно отметить, что среднее значение кумулятивной избыточной доходности было отрицательным в 2000, 2001, 2006, 2007 и 2011 гг. При этом медиана была отрицательна в 2000, 2004, 2006, 2007 и 2012 гг.
Стандартное отклонение значений от среднего довольно низкое, поэтому при анализе можно опираться именно на среднее значение, которое в большинстве случаев положительное. Наибольшее значение CAR (11,12%) относится к покупке ОАО «Роснефть» TNK-BP в 2012 г., наименьшее (-9,69%) —к покупке компанией Exillon Energy PLC лицензии на геологоразведку и разработку Синатийского месторождения в 2012 г.
Что касается доходности за период (-10;+2), среднее значение кумулятивной избыточной доходности было отрицательным в 2000, 2003, 2006, 2007, 2009 гг.,
Таблица 3
Описательная статистика кумулятивной избыточной доходности за период (-2; +2) с 1999 по 2013 г.
Показатель 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Математическое ожидание 0,028317 -0,035303 -0,008126 0,033349 0,01471 0,019049 0,01961 -0,008982
Медиана 0,015073 -0,020829 0,006973 0,006754 0,015417 -0,002354 0,007204 -0,023267
Максимальное значение 0,149184 0,000734 0,058903 0,102983 0,095157 0,072754 0,087266 0,048948
Минимальное значение -0,079307 -0,085814 -0,070883 -0,005645 -0,042404 -0,013253 -0,013758 -0,059366
Стандартное отклонение 0,11482 0,045053 0,04986 0,045554 0,045026 0,046828 0,03966 0,028945
Асимметрия 0,209071 -0,529292 -0,171476 0,745556 0,572631 0,664259 1,17032 0,37503
Эксцесс 1,5 1,5 1,763677 1,966097 2,584482 1,5 2,831265 2,964802
Статистика Харке —Бера 0,303105 0,421325 0,411528 0,685911 0,432915 0,50187 1,147306 0,258421
Вероятность 0,859373 0,810048 0,814025 0,70967 0,805367 0,778073 0,563463 0,878789
Количество наблюдений 3 3 6 5 7 3 5 11
Продолжение табл. 3
Показатель 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Математическое ожидание -0,007324 0,007554 0,001586 0,005736 -0,001495 0,0000949 0,012732
Медиана -0,006 0,00885 0,00127 0,002759 0,00715 -0,0132 0,005485
Максимальное значение 0,05537 0,08687 0,07063 0,051142 0,0373 0,1112 0,083142
Минимальное значение -0,057 -0,0459 -0,062 -0,033717 -0,047 -0,043 -0,041756
Стандартное отклонение 0,02901 0,03514 0,04428 0,041947 0,02705 -0,041756 0,036688
Асимметрия 0,23353 0,57093 -0,0537 0,091189 -0,3364 1,47255 0,57761
Эксцесс 2,63466 3,18029 1,97716 1,164261 2,43672 3,66685 3,063232
Статистика Харке —Бера 0,43953 0,72385 0,39665 0,5672 0,22456 2,27957 0,446178
Вероятность 0,80271 0,69633 0,8201 0,753068 0,89379 0,31989 0,800044
Количество наблюдений 30 13 9 4 7 6 8
Таблица 4
описательная статистика кумулятивной избыточной доходности за период (-10; +2) с 1999 по 2013 г.
Показатель 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Математическое ожидание 0,053471 -0,08161 0,015974 0,010458 -0,00477 0,022752 0,058707 -0,02254
Медиана 0,039222 -0,14837 0,016576 0,023626 0,011126 0,012022 0,024048 -0,04028
Максимальное значение 0,110928 0,060652 0,123406 0,06049 0,046459 0,086565 0,235119 0,071379
Минимальное значение 0,010264 -0,15712 -0,1026 -0,06011 -0,07861 -0,03033 -0,03513 -0,05914
Стандартное отклонение 0,051823 0,123282 0,076446 0,045235 0,03938 0,059182 0,103269 0,035769
Асимметрия 0,466954 0,703105 -0,18756 -0,65919 -0,76552 0,322125 1,1591 1,734294
Эксцесс 1,5 1,5 2,359573 2,333466 2,986618 1,5 2,883792 5,404084
Статистика Харке —Бера 0,390273 0,528428 0,137715 0,454663 0,683747 0,333132 1,122407 8,163246
Вероятность 0,822722 0,767809 0,933459 0,796657 0,710438 0,846567 0,570522 0,01688
Количество наблюдений 3 3 6 5 7 3 5 11
Продолжение табл. 4
Показатель 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Математическое ожидание -0,0021 0,01578 -0,0013 0,008153 0,02859 0,00989 0,021189
Медиана -0,0074 0,01297 -0,0004 0,014272 0,02294 -0,0165 0,005292
Максимальное значение 0,03714 0,11202 0,0831 0,084525 0,09671 0,11815 0,121211
Минимальное значение -0,053 -0,0382 -0,0919 -0,08046 -0,0304 -0,0644 -0,02532
Стандартное отклонение 0,0217 0,04217 0,06277 0,069099 0,04477 0,0717 0,049978
Асимметрия -0,157 0,82901 0,04951 -0,27941 0,3311 0,58727 0,98168
Эксцесс 3,15285 3,22922 1,62357 1,870829 1,97304 1,77489 2,917395
Статистика Харке —Бера 0,15247 1,51754 0,71413 0,264551 0,4355 0,7201 1,287203
Вероятность 0,926 0,46824 0,69973 0,876099 0,80433 0,69764 0,525397
Количество наблюдений 30 13 9 4 7 6 8
Таблица 5
описательная статистика кумулятивной избыточной доходности в разрезе трансграничных и внутренних сделок
Показатель Россия Другая страна
CAR (-2; +2) CAR (-10; +2) CAR (-2; +2) CAR (-10; +2)
Математическое ожидание 0,003142 0,004906 -0,003648 0,007504
Медиана -0,001518 -0,004650 -0,002018 0,007120
Максимальное значение 0,111199 0,235119 0,110928 0,149184
Минимальное значение -0,096909 -0,148371 -0,085814 -0,157117
Стандартное отклонение 0,037220 0,056934 0,037475 0,057360
Асимметрия 0,261185 0,837236 0,375003 -0,170220
Эксцесс 3,625676 5,219204 4,580597 4,513550
Статистика Харке —Бера 2,408235 28,01662 4,336127 3,409538
Вероятность 0,299957 0,000001 0,114399 0,181814
Количество наблюдений 87 87 34 34
а медиана —в 2000, 2006, 2007, 2009, 2012 гг. В целом прослеживается сходная динамика среди значений доходностей за период (-2;+2) и (-10;+2). Наибольшее значение CAR (23,51%) относится к покупке компанией ОАО «Газпром» компании «Газпром-нефть». Наименьшее (-15,71%) —к покупке ОАО «ЛУКОЙЛ» активов ОАО «Пресса-1». В целом видно, что диапазон значений доходности за период (-10;+2) больше, что вполне объяснимо, так как период анализа в этом случае длиннее.
Рассмотрев статистические данные, можно прийти к выводу, что авторская гипотеза о том, что при совершении сделок слияния и поглощения российскими компаниями сектора энергетики избыточная доходность компании-покупателя отрицательна, не подтвердилась. Это может быть связано с тем, что исследование [7], в ходе которого была доказана отрицательная избыточная доходность акций компаний —покупателей сектора энергетики, было проведено на развитом рынке Канады, а кумулятивная избыточная доходность российских компаний при объявлении о сделке слияния и поглощения в секторе энергетики близка к нулю или положительна. По мнению авторов, этот результат объясняется особенностями развивающегося рынка и особым положением нефтегазового и энергетического сектора в экономике России.
Для проверки предположения, что при объявлении о трансграничных сделках избыточная доходность российских компаний ниже, чем при объявлении о внутренних сделках, необходимо проанализировать описательную статистику рядов кумулятивной избыточной доходности в разрезе трансграничных и внутренних сделок. Необходимая описательная статистика представлена в табл. 5.
Анализ данных табл. 5 свидетельствует, что значение избыточной доходности трансграничных сделок выше, чем внутренних, для 5-дневного периода, и ниже для 15-дневного периода. Наибольшее значение кумулятивной избыточной доходности (11,09%) для 5-дневного интервала по подвыборке трансграничных сделок было получено для сделки по приобретению в 1999 г. ОАО «ЛУКОЙЛ» Одесского нефтеперерабатывающего завода, минимальное значение (-8,58%) —при покупке ОАО «ЛУКОЙЛ» компании Getty Petroleum Marketing Inc. в 2000 г. Наибольшее значение CAR (11,12%) по подвыборке внутренних сделок относится к покупке ОАО «Роснефть» TNK-BP в 2012 г., наименьшее (-9,69%) —к покупке компанией Exillon Energy PLC лицензии на геологоразведку и разработку Синатийского месторождения в 2012 г. Что касается 15-дневного периода, то наибольшее значение кумулятивной избыточной доходности по подвыборке трансграничных сделок зафиксировано на уровне 14,92% также при приобретении в 1999 г. ОАО «ЛУКОЙЛ» Одесского нефтеперерабатывающего завода, а минимальное (15,71%) —при покупке ОАО «ЛУКОЙЛ» компании Getty Petroleum Marketing Inc. в 2000 г. Наибольшее значение CAR(23,51%) по подвыборке внутренних сделок относится к покупке компанией ОАО «Газпром» компании «Газпром-нефть». Наименьшее (-15,71%) —к покупке ОАО «ЛУКОЙЛ» активов ОАО «Пресса-1».
Таким образом, авторское предположение о том, что при объявлении о трансграничных сделках избыточная доходность российских компаний ниже, чем при объявлении о внутренних сделках, подтверждается на данных за 5-дневный период, однако оказывается несостоятельной для 15-дневного периода. Кроме того, следует отметить, что диапа-
зон значений кумулятивной избыточной доходности внутренних сделок шире, чем диапазон значений трансграничных сделок, что косвенно подтверждает мнение о том, что рынку сложнее оценивать трансграничные сделки из-за асимметрии информации, характеризующей данные сделки, и сложностей, возникающих при оценке зарубежных активов и их последующей интеграции.
Таким образом, в результате исследования было доказано, что при совершении сделок слияния и поглощения российскими компаниями сектора энергетики избыточная доходность компании-покупателя положительна, а также то, что при объявлении о трансграничных сделках избыточная доходность российских компаний ниже, чем при объявлении о внутренних сделках.
Список литературы
1. Хусаинов З.И. Оценка эффективности сделок слияний и поглощений: интегрированная методика // Корпоративные финансы. 2008. № 1. С.12-33.
2 . Bieshaar H., Knight J., van Wassenaer A. Deals that create value // McKinsey Quaterley. 2001. № 1. Р. 64-73.
3 . Boyer M.M., Filion D . Common and fundamental factors in stock returns of Canadian oil and gas companies // Energy Economics. 2007. № 29. P. 428-453.
4 . Brown S., Warner J. Using Daily Stock Returns: The Case of Event Studies // Journal of Financial Economics. 1985. Vol. 14. № 1. Р. 3-31.
5. Bruner R.F. Does M&A pay? A survey of evidence for the decision maker // J. Appl. Finan. 2002. Vol. 12. P. 48-69.
6. Clerc P. Managing the Cultural Issue of Merger and Acquisition. The Renault-Nissan case. International Business Master Thesis № 1999:32. Graduate Business School, School of Economics and Commercial Law, Göteborg University. Göteborg.
7. Donker H. Purchasing reserves and commodity market timing as takeover motives in the oil and gas industry // Energy Economics. 2012. № 37. P. 167-181.
8. Doukas J., Travlos N. G. The effect of Corporate Multitationalism on Shareholders' Wealth: Evidence from International Acquisitions // The Journal of Finance. 1998. Vol. 43. № 5. P. 1161-1175.
9. Fee C. Edward and Thomas, Shawn/ Sources of gains in horizontal mergers evidence from customer, supplier, and rival firms // Journal of Financial Economics. 2004. Vol. 74. № 3. P. 423-460.
10 . Hitt M. A., Tyler B.B. Strategic decision models: Integrating different perspectives // Strategic Management Journal. 1991. Vol. 12. P. 327-351.
11. Markides C., OyonD. International Acquisitions: Do They Create Value for Shareholders? // European Management Journal. 1998. Vol. 16. № 2. P. 125-135.
12 . Nagano M., Yuan Y. Cross-border acquisitions in a transition economy: The recent experiences of China and India // Journal of Asian Economics. 2013. № 24. P. 66-79.
13 . Ravenscraft D.J., Scherer F.M. Mergers, Sell-Offs and Economic Efficiency. Washington DC: The Brookings Institution, 1987.
Financial analytics: science and experience Financial market
ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)
ASSESSMENT OF MERGERS AND ACQUISITIONS IN THE ENERGY SECTOR OF THE RUSSIAN FEDERATION ON THE BASIS OF THE CUMULATIVE EXCESS RETURNS
Elena A. FEDOROVA, Elena I. IZOTOVA
Abstract
The article considers the practical and methodological aspects of the evaluation of mergers and acquisitions . In the theoretical part of the paper the authors classify hindsight of the assessment of the effectiveness of
mergers and acquisitions transactions; analyze the pros and cons of each of these methods. The paper, in more detail, considers the methodology of calculation of the cumulative abnormal return of mergers and acquisitions as a way of evaluating their effectiveness . The authors
provide the specific algorithm for calculating the efficiency of transactions. In addition, the article provides an overview of the literature on the topic, mostly from foreign sources . The calculation of the efficiency serves as the practical part of the study and it is measured as the cumulative excess returns within the five and fifteen day interval, and authors provide an analysis of mergers and acquisitions in the energy sector of the Russian Federation . The article provides an overview of 360 transactions made during the period from 1999 to 2013. The cumulative excess return is considered across the sample as a whole, as well as a sample in the context of domestic and cross-border transactions. The authors analyze the results using the methods of descriptive statistics and construction of histograms The paper reveals that during conducting of the transactions of mergers and acquisitions, the Russian companies of the energy sector have positive excess profitability, and that during declaration on cross-border transactions, the excess yield of the Russian companies is lower than during declaration of domestic transactions . Results of the study have both theoretical and practical values. In terms of the practical application, the findings will be useful while organizing the mergers and acquisitions transactions in the energy sector
Keywords: mergers and acquisitions, cross-border transactions, transaction efficiency, cumulative excess returns, CAR, energy
References
1. Khusainov Z.I. Otsenka effektivnosti sdelok sliyanii i pogloshchenii: integrirovannaya metodika [Performance evaluation of the mergers and acquisitions transactions: an integrated approach]. Korpo-rativnye finansy — Corporate finance, 2008, no. 1, pp.12-33.
2. Bieshaar H., Knight J., van Wassenaer A. Deals that create value . McKinsey Quarterly, 2001, no.1, pp.64-73.
3. Boyer M.M., Filion D. Common and fundamental factors in stock returns of Canadian oil and gas companies . Energy Economics, 2007, no. 29, pp.428-453.
4. Brown S., Warner J. Using Daily Stock Returns: The Case of Event Studies . Journal of Financial Economics, 1985, vol. 14, no. 1, pp. 3-31.
5. Bruner R.F. Does M&A pay? A survey of evidence for the decision maker. J. Appl. Finance, 2002, vol. 12, pp. 48-69.
6. Clerc P. Managing the Cultural Issue of Merger and Acquisition. The Renault-Nissan case. International Business Master Thesis no. 1999:32. Göteborg, Graduate Business School, School of Economics and Commercial Law, Göteborg University.
7. Donker H. Purchasing reserves and commodity market timing as takeover motives in the oil and gas industry. Energy Economics, 2012, no. 37, pp. 167181.
8. Doukas J., Travlos N.G. The effect of Corporate Multi-nationalism on Shareholders' Wealth: Evidence from International Acquisitions. The Journal of Finance, 1998, vol. 43, no. 5, pp. 1161-1175.
9. Fee C. Edward and Thomas, Shawn / Sources of gains in horizontal mergers evidence from customer, supplier and rival firms . Journal of Financial Economics, 2004, vol. 74, no. 3, pp. 423-460.
10. Hitt M. A., Tyler B.B. Strategic decision models: Integrating different perspectives. Strategic Management Journal, 1991, vol. 12, pp. 327-351.
11. Markides C., Oyon D. International Acquisitions: Do They Create Value for Shareholders? European Management Journal, 1998, vol. 16, no. 2, pp.125-135.
12. Nagano M., Yuan Y. Cross-border acquisitions in a transition economy: The recent experiences of China and India. Journal of Asian Economics, 2013, no. 24, pp. 66-79.
13. Ravenscraft D.J., Scherer F.M. Mergers, Sell-Offs and Economic Efficiency. Washington DC, The Brookings Institution, 1987.
Elena A. FEDOROVA
Financial University under Government
of Russian Federation,
Moscow, Russian Federation
ecolena@mail . ru
Elena I. IZOTOVA
JSC Alfa-Bank,
Moscow, Russian Federation
izotova . elena . mglu@yandex . ru
Acknowledgments
The article has been prepared based on the results of the research carried out at the expense of the State budget funds in compliance with the State Job of the Financial University under the Government of the Russian Federation in 2014 .
