Оценка эффективности слияний и поглощений в фармацевтической отрасли

Для того чтобы эмпирическое исследование было более полным и комплексным, оно будет проводиться в четыре этапа. На первом шаге будут определены факторы, влияющие на размер сделок M&A. На втором этапе будет выявлено, как изменилась операционная эффективность компаний в результате сделок M&A. На третьем шаге будет проанализировано, какие детерминанты оказали влияние на эффективность сделок M&A. И в заключении в форме case-study будет подробно рассмотрена конкретная сделка M&A и проанализировано ее влияние на операционную эффективность компаний-участниц. Алгоритм исследования представлен на следующей схеме:

Рисунок 6 (Алгоритм исследования)



2.1 Факторы, определяющие размер сделок M&A в фармацевтической отрасли

Какие факторы влияют на решение фармацевтических компаний о необходимости осуществления сделок M&A? Ответ на этот вопрос волнует как теоретиков, так и практиков фармацевтической отрасли. Для последних он имеет особенно важное значение, так как менеджеры, рассматривающие различные пути развития компании, хотят знать, в какой ситуации развитие посредством M&A будет оптимальным.

Наиболее подходящими для такого рода исследований могли бы стать модели бинарного выбора (логит/пробит-модели). Однако применение таких моделей в данном случае является крайне затруднительным в силу того, что в последние десятилетия в фармацевтической отрасли наблюдается очень высокая активность по части слияний и поглощений, поэтому сложно четко разделить компаний на осуществлявшие и не осуществлявшие сделки M&A. В качестве альтернативы была выбрана модель OLS, где в роли зависимой переменной будет выступать не сам факт осуществления сделки, а размер сделки, измеряемый как отношение как отношение стоимости сделки к рыночной капитализации компании покупателя (Deal value/Pre-deal acquirer market cap). Такой подход позволит сделать хотя бы косвенные выводы о том, какие факторы влияют на решение об осуществлении сделок M&A. При выборе факторов модели я отталкивалась от рассмотренных ранее мотивов слияний и поглощений в фармацевтической отрасли. В итоге в качестве возможных детерминант были выбраны следующие показатели.

Таблица 3 (Факторы, влияющие на размер сделок M&A)

№	Название переменной	Обозначение	Как рассчитывается
1	Потеря патентной защиты	Patents	Доля препаратов в общей стоимости продуктового портфеля компании, патентная защита которых истекает в течение следующих 3 лет.
2	Препараты-"блокбастеры"	Blockb	Доля препаратов-"блокбастеров" в продуктовом портфеле компании
3	Активность научно-исследовательской деятельности	RD	Доля расходов на R&D в общем объеме затрат компании
4	Размер компании	Sales	Измеряется объемом годовой выручки компании
5	Q-Тобина	Q_Tobin	Отношение рыночной и балансовой стоимости компании
6	Финансовый рычаг	Fin_lev	Соотношение заемных и собственных средств компании

Рассмотрим эти факторы более подробно, а также выдвинем гипотезы относительно их влияния на размер сделок M&A.

Потеря патентной защиты. Одной из главных угроз для деятельности фармацевтических компаний является истечение срока патентной защиты на ее оригинальные лекарственные препараты. Проблема состоит в том, что когда действие патента заканчивается, на рынок тут же выходят производители дженериков, обладающие сильным конкурентным преимуществом в виде низкой стоимости своей продукции. Посредством сделок M&A многие фармацевтические компании стараются восполнить образовавшиеся в продуктовом портфеле пробелы и сохранить свою позицию на рынке. Гипотеза: чем больше доля препаратов, чей срок патентной защиты истекает в течение следующих 3-х лет, тем больше размер сделок M&A.

Препараты-"блокбастеры". В последнее время в фармацевтической отрасли наметилась тенденция постепенного ухода от "блокбастерной модели", когда существенная доля выручки приходилась на препараты-"блокбастеры". Сегодня компании стремятся диверсифицировать свои портфели и снижать зависимость от блокбастеров. Одним из способов это сделать как раз являются сделки M&A. Гипотеза: чем больше доля препаратов-"блокбастеров" в портфеле компании, тем больше ее склонность к слияниям и поглощениям.

Активность научно-исследовательской деятельности. Фармацевтическая отрасль является высокотехнологичной и наукоемкой, поэтому ее развитие напрямую зависит от успешности проводимой научно-исследовательской деятельности. Однако далеко не все компании обладают эффективными R&D подразделениями, способными генерировать новые разработки в достаточном объеме. В этом случае хорошей альтернативой является поглощение компаний, уже обладающих мощной R&D базой. Поэтому зачастую в роли объектов поглощения выступают небольшие биотехнологические компании или научно-исследовательские лаборатории. Гипотеза: чем слабее развита собственная научно-исследовательская деятельность компаний, тем больше вероятность, что они пойдут по пути слияний и поглощений.

Размер компании. Ответ на вопрос о том, как именно размер компании влияет на склонность к сделкам M&A, является неоднозначным. С одной стороны, у небольших компаний должно быть больше стимулов объединяться, так как таким образом они смогли бы получать экономию на масштабе. Но, с другой стороны, крупные компании обладают лучшими финансовыми возможностями для проведения подобного рода сделок. К тому же, у менеджеров крупных компаний гораздо сильнее развиты так называемые "имперские амбиции". Гипотеза: склонность к дорогостоящим сделкам M&A у крупных компаний выше.

Q-Тобина. Одним из показателей, служащих для измерения потенциальных возможностей роста компании, является коэффициент Q-Тобина, который рассчитывается как соотношения рыночной стоимости к балансовой. Считается, что инвесторы будут вкладываться в компанию до тех пор, пока не будет реализован весь потенциал роста. Я считаю, что компании с низким значением Q-Тобина более склонны к сделкам M&A, так как стремятся получить за счет них дополнительные драйверы роста. Гипотеза: чем ниже у компании значение показателя Q-Тобина, тем выше вероятность того, что она решит предпринять сделку слияния или поглощения.

Финансовый рычаг. Структура капитала компании во многом определяет ее решения в области инвестиционной политики. Если компания обладает избыточными собственными финансовыми ресурсами, то она стремится вкладывать их в разнообразные проекты, в том числе и на сделки M&A. Если же наоборот, большая часть капитала компании состоит из заемных средств, то ее возможности инвестирования весьма ограничены. Гипотеза: чем выше финансовый рычаг компании, тем меньше вероятность, что она будет предпринимать сделки слияний и поглощений.

Таким образом, наша модель, определяющая факторы, влияющие на размер сделок M&A, принимает следующий вид:

2.2 Влияние сделок M&A на операционную эффективность фармацевтических компаний

Второй этап эмпирического исследования будет посвящен оценке влияния сделок M&A на операционную эффективность фармацевтических компаний. Изучению этого вопроса посвящено немало исследований, однако их результаты весьма противоречивы, и однозначный ответ пока так и не найден.

В качестве меры операционной эффективности будет использоваться показатель EBITDA/Sales, где EBITDA - прибыль компании до вычета амортизации, налогов и процентных платежей, а Sales - выручка компании.

Выбор показателя на основе EBITDA, обусловлен тем, что в отличие от показателей на базе чистой прибыли, он в меньшей степени подвержен влиянию учетной политики, способу финансирования, системе налогообложения, что делает его сопоставимым для разных компаний. В знаменателе показателей операционной эффективности обычно используются: выручка (Sales), совокупная рыночная стоимость (TMV), балансовая стоимость активов (Book value of assets) и пр. В целом наиболее удачным показателем для подобного рода исследований считается TMV, так как он отражает способность активов генерировать экономические выгоды. Однако его существенным недостатком является то, что для его расчета необходимо знать рыночную стоимость акций. В настоящем исследовании выборка будет включать не только публичные компании, но и частные, поэтому использовать показатель TMV было бы затруднительно. В качестве альтернативы TMV был выбран показатель Sales.

Для измерения влияния сделок M&A на операционную эффективность компании будет использована модель, применявшаяся в работах Healy et al. (1992), Switzer (1996), Linn and Switzer (2001), Manson et al. 2000, Powell and Stark (2005). Спецификация модели выглядит следующим образом:

где:

- показатель операционной эффективности объединенной компании i через 2 и 3 года после сделки;

- комбинированный показатель операционной эффективности компаний накануне сделки (последний отчетный год). В комбинированном показателе

EBITDA=

и Sales=;

- измеряет эффект от сделки M&A, не зависящий от прошлых результатов компаний;

- отражает корреляцию между операционной эффективностью до и после сделки.

Суть данной модели состоит в том, чтобы оценить изменение операционной эффективности компании, произошедшее чисто за счет сделки, не обращая внимания на прошлые результаты. В данном случае коэффициент как раз таки измеряет влияние M&A на операционную эффективность. Преимуществами данной модели являются ее понятность и хорошая интерпретируемость. Кроме того, она с большей вероятностью позволяет получить несмещенные оценки, в отличие от моделей, где результаты после сделки сравниваются с некими среднерыночными показателями (Barber and Lyon (1996), Barber et al. (1999), Ghosh (2001)).

Что касается окна исследования, то будут сравниваться показатели операционной эффективности на момент сделки (последний отчетный год) и показатели через 2 года после сделки и через 3 года после сделки. Выбор таких временных рамок, на мой взгляд, является наиболее оптимальным по следующим причинам. Во-первых, процесс интеграции объединенных компаний занимает определенное время, поэтому едва ли мы сможем наблюдать эффект от сделки через год после ее окончания. Брать же более отдаленные результаты тоже не очень разумно, так как со временем эффект от сделки ослабевает, к тому же за 4-5 лет в компании могут произойти другие важные изменения, также оказывающие сильное влияние на ее деятельность. В отличие от ряда предыдущих исследований, где в качестве базы для сравнения брался комбинированный показатель по данным компаний за 2-3 года до сделки, в настоящей работе этот показатель рассчитывался по данным за последний отчетный год на момент сделки. Такой выбор обусловлен тем, что принимая решение о сделках M&A менеджмент компании ориентируется на ее показатели и состояние на текущий момент, а не за 2-3 года до сделки.

Проверяемая при помощи данной модели гипотеза состоит в том, что сделки M&A оказывают положительное влияние на показатели операционной эффективности фармацевтических компаний.

2.3 Детерминанты успешности сделок M&A в фармацевтической отрасли

Оценивая эффективность слияний и поглощений важно не только понять, каким образом (положительно или отрицательно) они воздействуют на операционную эффективность компаний, но также выявить, какие факторы определяют успешность этих сделок. На мой взгляд, решение именно этого вопроса имеет наибольшее практическое значение для менеджеров компаний, так как оно поможет им: во-первых, принять решение о том, стоит ли вообще совершать сделку M&A; во-вторых, более осознанно подойти к выбору к объекту поглощения; а, в-третьих, заранее предсказать возможный исход сделки.

Во многих, работах по оценке эффективности слияний и поглощений авторы берут в качестве детерминант такие стандартные показатели как: размер сделки, Q-Тобина, финансовый рычаг, размер компании и т.д. В настоящем исследовании я постараюсь сделать акцент на показателях, которые бы наилучшим образом отражали специфику фармацевтической отрасли и цели проводимых в ней сделок M&A. Независимые переменные, которые, на мой взгляд, могут оказывать влияние на эффективность слияний и поглощений, представлены в табл. 2.

Таблица 4 (Детерминанты успешности сделок M&A)

№	Название переменной	Обозначение	Как рассчитывается
1	Размер приобретаемого пакета	Stake	Размер пакета акций, который приобретает компания-покупатель (в долевом выражении)
2	Величина сделки	Deal_size	Отношение стоимости сделки к рыночной капитализации компании-покупателя
3	Восполнение продуктового портфеля	SALESt_SALESa	Отношение выручки компании-цели к выручке компании-покупателя
4	Сотрудничество перед M&A	Partn	Дамми-переменная: 1 - до M&A между компаниями имело место сотрудничество, 0 - компании не сотрудничали до M&A
5	Выход на развивающиеся рынки	Emerg_mark	Дамми-переменная: 1 - поглощаемая компания присутствует на развивающемся рынке, 0 - поглощаемая компания не присутствует на развивающемся рынке
6	Доступ к биотехнологиям	Biotech	Дамми-переменная: 1 - поглощаемая компания обладает разработкам в области биотехнологий; поглощаемая компания не обладает разработкам в области биотехнологий
7	Дженерики	Generics	Дамми-переменная: 1 - поглощаемая компания является производителем дженериков, 0 - поглощаемая компания не является производителем дженериков
8	Смена менеджмента	CEO	Дамми-переменная: 1 - после сделки менеджмент поглощенной компании сменился, 0 - после сделки менеджмент поглощенной компании не сменился
9	Кризис	Crisis	Дамми-переменная: 1 - показатель операционной эффективности после сделки попадает на 2008 г., 0 - показатель операционной эффективности после сделки не попадает на 2008 г.

Относительно влияния этих детерминант на эффективность сделок M&A были выдвинуты следующие гипотезы:

Размер приобретаемого пакета. По размеру доли, приобретаемой в компании-цели можно косвенно судить о степени влияния, которое на нее будет оказывать компания-покупатель после сделки. Что лучше, взять купленную компанию под полный контроль или же оставить ей некоторую степень свободы? Ответ на этот вопрос очень важен и имеет большую практическую значимость для менеджеров, планирующих сделки M&A. Гипотеза: чрезмерный контроль со стороны покупателя может оказать негативное влияние на эффективность объединенной компании.

Величина сделки. Стоимость сделок M&A может оказывать двоякое влияние на финансовые показатели компании-покупателя. С одной стороны, чем дороже приобретаемая компания, тем кажется должен быть ценнее ее вклад в деятельность компании-покупателя. С другой стороны, как показывает практика и многие предшествующие исследования, покупатель часто сильно переплачивает в сделках M&A, что оказывает негативное воздействие на его финансовое состояние. Гипотеза: высокая стоимость сделки отрицательно влияет на показатели операционной эффективности компании после сделки.

Восполнение продуктового портфеля. Как уже отмечалось выше, посредством слияний и поглощений многие фармацевтические компании стараются пополнить свои продуктовые портфели, в которых образуются пробелы в результате истечения срока патентной защиты оригинальных лекарственных средств. Для того чтобы оценить вклад приобретаемой компании в продуктовый портфель покупателя будет использоваться отношение ее выручки к выручке покупателя. Чем эта доля больше, тем больше вклад в продуктовый портфель покупателя. Гипотеза: чем выше коэффициент восполнения портфеля, тем выше эффективность сделки.

Сотрудничество перед M&A. Очень часто M&A предшествует сотрудничество компаний-участниц сделки. Так, например, довольно распространенной является практика, когда сначала компании совместно работают над каким-то проектом (например образуют альянс), а затем в случае его успешности или на его заключительном этапе происходит их полноценное объединение. Ряд исследований (Higgins, Rodriguez (2005)) показывает, что такие сделки являются более успешными в силу того, что они, во-первых, более обдуманны (покупатель четко знает, ради какого проекта/продукта он совершает эту сделку); а, во-вторых, в процессе совместной работы между компаниями уже образовались определенные связи, которые в дальнейшем облегчат процесс интеграции. Гипотеза: если до сделки компании уже сотрудничали, то вероятность ее успеха будет выше.

Выход на развивающиеся рынки. Слияния и поглощения являются хорошим способом получить доступ к рынкам сбыта развивающихся стран, которые представляются весьма перспективными для фармацевтической отрасли, в силу своей густонаселенности и растущего спроса на лекарственные препараты. Гипотеза: присутствие поглощаемой компании на развивающихся рынках положительно влияет на эффективность сделки.

Доступ к биотехнологиям. В последние годы становится все более очевидным, что будущее фармацевтической отрасли за биотехнологиями. Однако развитие биотехнологий с нуля на базе существующего предприятия является крайне трудоемким и затратным процессом. Кроме того, зачастую это становится невозможным из-за негибкости и неповоротливости системы управления фармацевтических гигантов. Биотехнологии же относятся к сфере инноваций, где ценятся свобода действий, скорость принятия решений и отсутствие бюрократии. Именно поэтому крупные фармкомпании предпочитают покупать небольшие биотехнологические компании, нежели создавать собственные биотехнологические подразделения. Гипотеза: сделки M&A с участием биотехнологических компаний являются более успешными, так как позволяют получить перспективные разработки, не тратя при этом ресурсы на создание специальных подразделений.

Дженерики. В последние годы наблюдается тенденция, когда фармкомпании, ранее занимавшиеся производством только оригинальных препаратов, постепенно начинают выпускать еще и дженерики. Такая смешанная модель позволяет компаниям устоять под растущим напором производителей дженериков. Подразделения по производству дженериков также зачастую бывает выгоднее купить, нежели создать самостоятельно. Это и обуславливает растущую популярность сделок M&A с производителями дженериков. Вопрос относительно влияния этого фактора на эффективность компании является неоднозначным, однако наиболее вероятным, на мой взгляд, является положительный эффект. Гипотеза: объединение с производителями дженериков положительно влияет на операционную эффективность фармкомпаний.

Смена менеджмента. В процессе интеграции, как правило, происходят сильные изменения в составе менеджмента поглощенной компании. Особенно массовыми увольнениями характеризуются недружественные сделки. Это может привести к возникновению конфликтных ситуаций и росту напряжения в коллективе, что в итоге негативно скажется на показателях компании. Гипотеза: если в течение года после сделки в поглощенной компании происходила смена менеджмента, то это снизит операционную эффективность объединенной компании.

Кризис. Как известно, кризис 2007-2008 г. Сильно ударил по всем отраслям экономики, в том числе и по фармацевтическим компаниям. Наиболее существенное падение показателей имело место в 2008 г., поэтому в модели важно учесть тот факт, попадает ли показатель операционной эффективности после сделки на 2008 г. или нет. Гипотеза: если показатель операционной эффективности после сделки был рассчитан за 2008 г., то фактор Crisis оказывает отрицательное влияние.

2.4 Кейс-стади: анализ конкретной сделки M&A

Заключительная часть исследования будет состоять в подробном, всестороннем анализе конкретной сделки M&A, совершенной в фармацевтической отрасли. Для того чтобы оценить эффективность этой сделки, будет использовано 3 подхода. Во-первых, мы посмотрим, как отреагировал фондовый рынок на объявление о предстоящей сделке поглощения - так называемый метод накопленной избыточной доходности (event study analysis). Этот метод оценивает, как изменится стоимость компании в результате сделки в краткосрочной перспективе (до 1 года). Во-вторых, проведем анализ финансовой отчетности (accounting studies), который подразумевает изучение финансовых показателей компаний-участниц до и после сделки, оценивая таким образом операционную эффективность сделки в долгосрочной перспективе. Ну и, в-третьих, попробуем определить, удалось ли компании-поглотителю по истечении нескольких лет достичь тех целей, которые она ставила перед собой на момент заключения сделки.

Рассмотрим более подробно показатели, которые будут рассчитаны в рамках анализа финансовой отчетности:

1) Показатели эффективности (рентабельности)

а) Рентабельность продаж (Return on sales - ROS) - показатель финансовой результативности деятельности организации, показывает, какую часть выручки составляет прибыль.

В качестве прибыли будет использован показатель EBITDA (прибыль до вычета налогов, процентов и амортизации). EBITDA в отличие от чистой прибыли не зависит от метода учета приобретений и способа финансирования сделки, поэтому его использование представляется более разумным. Данные для расчета были взяты из отчета о прибылях и убытках.

б) Рентабельность собственного капитала (Return on equity - ROE) - показатель отдачи на собственный капитал. Показывает, насколько эффективно был использован вложенный собственниками капитал.

в) Рентабельность активов (Return on assets - ROA) - коэффициент, характеризующий отдачу от использования всех активов организации. Показывает способность компании генерировать прибыль без учета структуры капитала.

2) Показатели ликвидности

а) Ликвидность баланса

Суть анализа ликвидности баланса заключается в сравнении размера активов, сгруппированных по степени их ликвидности и расположенных в порядке убывания ликвидности, с размером пассивов, сгруппированных по срокам их погашения и расположенных в порядке возрастания сроков погашения.

Абсолютно ликвидным считается баланс, в котором выполнены следующие соотношения: А1 > П1; А2 > П2; А3 > П3; А4 > П4.

б) Ликвидность предприятия

Для оценки ликвидности предприятия был рассчитан следующий набор коэффициентов:

- Коэффициент абсолютной ликвидности: показывает, какую часть краткосрочной задолженности компания может погасить немедленно. Значение этого коэффициента не должно опускаться ниже 0,2.

- Коэффициент быстрой ликвидности: показывает, насколько ликвидные средства предприятия покрывают его краткосрочные обязательства. Рекомендуемое значение: 0,7-1,5.



- Коэффициент текущей ликвидности: показывает, достаточно ли у предприятия средств, чтобы в течение года расплатиться по своим краткосрочным обязательствам. Это основной показатель платежеспособности предприятия. Рекомендуемое значение: 1-2.

- Общий показатель ликвидности баланса: показывает отношение суммы всех ликвидных средств предприятия к сумме всех обязательств при условии, что различные группы входят в указанные суммы с определенными весовыми коэффициентами, учитывающими их значимость с точки зрения сроков поступления средств и погашения обязательств. Значение коэффициента должно быть больше или равно 1.

3) Показатели финансовой устойчивости

а) С точки зрения используемого имущества

- СОС (Собственные оборотные средства) - показывает, в какой мере предприятие может покрыть свои краткосрочные обязательства за счет оборотных активов. Значение СОС должно быть неотрицательным.

СОС = ОА - КО

- Коэффициент покрытия запасов собственными оборотными средствами - показывает, какую долю запасов мы можем покрыть, используя только собственные оборотные средства. Значение этого показателя должно быть не меньше 0,1.

- Коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными оборотными средствами - показывает, какую долю оборотных активов мы можем покрыть, используя только собственные оборотные средства. Значение этого показателя должно быть не меньше 0,1.

б) С точки зрения используемого капитала

- Коэффициент концентрации собственного капитала - определяет долю средств, инвестированных в предприятие ее собственниками. Чем больше значение этого показателя, тем более устойчивым считается предприятие. Рекомендуемое значение - примерно 0,5.

- Коэффициент соотношения заемных и собственных средств - показывает, в каких пропорциях находятся заемные и собственные средства предприятия.

Если значение этого показателя сильно превышает 1, это означает, что предприятие сильно зависит от заемных средств.



- Коэффициент структуры заемного капитала - показывает, какую долю в структуре заемного капитала составляют долгосрочные пассивы.

- Коэффициент маневренности собственного капитала - показывает, какая доля собственных средств находится в мобильной форме. Рекомендуемое значение - 0,5 и выше.

4) Показатели деловой активности

а) "Золотое правило экономики"

Согласно "Золотому правилу экономики", темпы роста чистой прибыли должны превышать темпы роста выручки, что свидетельствует об эффективном управлении издержками; темп роста выручки должен превышать темп роста активов, что указывает на увеличение отдачи от использования ресурсов; и наконец, темп роста активов должен превышать 100%, что говорит о развитии, расширении предприятия.

б) Показатели оборачиваемости

Были рассчитаны коэффициенты оборачиваемости оборотных и внеоборотных активов, активов, совокупных активов, запасов и дебиторской задолженности. Эти коэффициенты показывают, насколько эффективно используются ресурсы.

; Х

- показатель, чью оборачиваемость считаем

Также были рассчитаны показатели длительности оборота.

Вторая глава была посвящена разработке методологического подхода к оценке эффективности сделок M&A в фармацевтической отрасли. Для того чтобы сделать исследование более полным и всесторонним, было принято решение разбить его на 4 этапа:

1) Выявить факторы, влияющие на размер сделок M&A в фармацевтической отрасли;

2) Оценить воздействие слияний и поглощений на показатели операционной эффективности объединенной компании через 2 и через 3 года после сделки;

3) Выявить детерминанты успешности сделок M&A;

4) В форме кейс-стади провести глубокий анализ конкретной сделки M&A, осуществленной фармацевтическими компаниями, и выяснить как она повлияла на различные финансовые показатели компаний, и удалось ли менеджменту достичь всех поставленных перед сделкой целей.

Результаты, полученные в ходе эмпирического исследования, подробно представлены в следующей главе.



Глава 3. Результаты эмпирического исследования

3.1 Описание выборки

Объектом эмпирического исследования выступали сделки M&A, имевшие место между компаниями фармацевтической отрасли. Исходная информация о сделках была взята из базы данных Zephyr (Bureau van Dijk). Первоначальная выборка содержала более 32 тысяч сделок, однако после того как были наложены ограничения по их стоимости, типу, году заключения, статусу завершенности, и объему приобретаемого пакета их численность сократилась до 190 сделок. Далее из выборки были удалены сделки, по которым отсутствовали необходимые данные. В результате модель 1 строилась на базе выборки, состоящей из 137 наблюдений, а модели 2 и 3 - на основе выборки из 103 наблюдений. Сделки M&A, вошедшие в выборки обладали следующими характеристиками:

1) Сделки находятся в статусе завершенных;

2) Период заключения сделки - с 2005 по 2011 гг.;

3) Стоимость сделки превышает $300 тыс.;

4) Тип сделки - поглощение;

5) Размер приобретаемой доли превышает 20%;

6) Участники сделок - фармацевтические и биотехнологические компании;

7) Компании принадлежат как к развитым, так и развивающимся странам.

3.2 Факторы, определяющие размер сделок M&A в фармацевтической отрасли

Перед тем как перейти непосредственно к оценке влияние слияний и поглощений на показатели операционной эффективности фармацевтических компаний попробуем определить, какие факторы лежат в основе решения о размере этих сделок. В качестве возможных детерминант были выбраны такие показатели, как: размер компании (объемы продаж), доля препаратов-блокбастеров в портфеле, доля препаратов, срок патентной защиты которых закончится в течение следующих 3-х лет, развитость R&D отдела, Q-Тобина и уровень финансового рычага. На основе выборки из 137 сделок M&A была построена OLS регрессия и получены следующие результаты.

Model 1: OLS, using observations 1-137

Dependent variable: Deal_size

	Coefficient	Std. Error	t-ratio	p-value
const	0.689484	0.110501	6.2396	<0.00001	***
SALES	-9.05022e-06	2.67383e-06	-3.3847	0.00094	***
Patents	-0.175807	0.308264	-0.5703	0.56945
Blockb	-0.343904	0.191052	-1.8001	0.07417	*
RD	0.5067	0.27236	1.8604	0.06509	*
Q_Tobin	-0.133871	0.0392737	-3.4087	0.00087	***
Fin_lev	0.0602031	0.0579227	1.0394	0.30056

Mean dependent var	0.331246	S.D. dependent var	0.538352
Sum squared resid	27.49346	S.E. of regression	0.459878
R-squared	0.302478	Adjusted R-squared	0.270285
F(6, 130)	9.395677	P-value(F)	1.47e-08
Log-likelihood	-84.38133	Akaike criterion	182.7627
Schwarz criterion	203.2025	Hannan-Quinn	191.0689

White's test for heteroskedasticity -

Null hypothesis: heteroskedasticity not present

Test statistic: LM = 25.7169

with p-value = P(Chi-square(27) > 25.7169) = 0.53435

Minimum possible value = 1.0

Values > 10.0 may indicate a collinearity problem

SALES 1.450

Patents 1.563

Blockb 1.898

RD 1.075

Q_Tobin 1.201

Fin_lev 1.065

Таким образом, выходит, что на размер сделки значимое положительное влияние оказывает уровень затрат на R&D, в то время как объемы продаж, доля препаратов-блокбастеров и значение показателя Q-Тобина воздействуют отрицательно. Рассмотрим полученные результаты более подробно. Гипотеза о том, какие компании - с большими или маленькими оборотами, наиболее склонны к крупным сделкам M&A, изначально имела неоднозначный характер. С одной стороны, у крупных компаний больше возможностей совершать поглощения, но, с другой стороны, у компаний с относительно маленькими оборотами сильнее стимулы к консолидации, так как за счет этого они стремятся упрочить свое положение в отрасли. Отрицательный коэффициент перед этим фактором свидетельствует в пользу второго утверждения. Как оказалось, размер сделки также находится в обратной зависимости от доли препаратов-блокбастеров. На первый взгляд такой результат может показаться странным, так как одним из главных мотивов M&A является стремление сократить долю блокбастеров в своем портфеле. Но если посмотреть, у каких компаний большая часть оборотов приходится на препараты-блокбастеры, то оказывается, что преимущественно это представители Большой Фармы. Так как это компании с высокой рыночной капитализацией, то размер сделки, рассчитанный как отношение стоимости сделки к рыночной капитализации, будет для них относительно небольшим. Отсюда и возникает обратная связь и отрицательное значение коэффициента. И наконец последним значимым фактором, оказывающим отрицательное влияние на зависимую переменную, является показатель Q-Тобина. Этот результат подтверждает выдвинутую гипотезу о том, что компании с низким внутренним потенциалом роста стремятся развиваться за счет внешних источников, одним из которых являются сделки слияний и поглощений. К такому же заключению пришли в своей работе Danzon, Epstein and Nicholson (2007). И наконец, единственным фактором, оказывающим значимое положительное влияние, является доля затрат на R&D. Этот вывод не совпадает с выдвинутой гипотезой, согласно которой, наиболее склонны к сделкам M&A компании c плохо развитыми собственными научно-исследовательскими подразделениями, но согласуется с выводами, полученными Vyas, Narayanan and Ramanathan (2012) . Такой результат можно объяснить тем, что в последние годы эффективность научно-исследовательской деятельности в фармацевтической отрасли существенно снизилась, несмотря на ежегодно растущие затраты на R&D. Поэтому вполне возможно, что даже те компании, которые вкладывают в собственные R&D исследования крупные суммы, стремятся получить доступ к новым разработкам посредством сделок M&A.

3.3 Влияние сделок M&A на операционную эффективность фармацевтических компаний

Для выявления воздействия, которое сделки M&A оказывают на операционную эффективность фармацевтических компаний, были построены OLS регрессии, где в качестве зависимой переменной выступал показатель

по объединенной компании через 2 и через 3 года после сделки, а в качестве независимой переменной комбинированный показатель

,

рассчитанный по данным накануне сделки. Согласно спецификации модели, константа показывает чистый эффект от объединения компаний, а коэффициент перед независимой переменной отражает корреляцию между результатами компаний до и после сделки.

В итоге были получены следующие результаты:

Model 2.1: OLS, using observations 1-103

Dependent variable: EBITDA_Sales_2y

	Coefficient	Std. Error	t-ratio	p-value
const	0.147315	0.023019	6.3997	<0.00001	***
EBITDA_Sales_before	0.420116	0.0824142	5.0976	<0.00001	***

Mean dependent var	0.248485	S.D. dependent var	0.132053
Sum squared resid	1.414689	S.E. of regression	0.118350
R-squared	0.204635	Adjusted R-squared	0.196760
F(1, 101)	25.98577	P-value(F)	1.61e-06
Log-likelihood	74.67202	Akaike criterion	-145.3440
Schwarz criterion	-140.0746	Hannan-Quinn	-143.2097

White's test for heteroskedasticity -

Null hypothesis: heteroskedasticity not present

Test statistic: LM = 1.33595

with p-value = P(Chi-square(2) > 1.33595) = 0.512747

Model 2.2: OLS, using observations 1-103

Dependent variable: EBITDA_Sales_3y

	Coefficient	Std. Error	t-ratio	p-value
const	0.118814	0.0253737	4.6826	<0.00001	***
EBITDA_Sales_before	0.535488	0.0908444	5.8946	<0.00001	***

Mean dependent var	0.247768	S.D. dependent var	0.150498
Sum squared resid	1.718911	S.E. of regression	0.130457
R-squared	0.255963	Adjusted R-squared	0.248596
F(1, 101)	34.74592	P-value(F)	5.00e-08
Log-likelihood	64.64079	Akaike criterion	-125.2816
Schwarz criterion	-120.0121	Hannan-Quinn	-123.1473

White's test for heteroskedasticity -

Null hypothesis: heteroskedasticity not present

Test statistic: LM = 3.91648

with p-value = P(Chi-square(2) > 3.91648) = 0.141106

Мы видим, что как через 2, так и через 3 года после M&A показатели операционной эффективности компании выше, чем накануне сделки. Положительный и значимый на 1%-м уровне коэффициент перед независимой переменной свидетельствует о том, что финансовые результаты объединенной компании положительно коррелируют с результатами до сделки. Но в рамках данного исследования нас больше всего интересует тот факт, что чистый эффект от сделок M&A является положительным и значимым на 1%-м уровне. Об этом нам говорят значения констант: 0.147315 - в первой модели и 0.118814 - во второй модели. Тот факт, что в первом случае значение константы несколько выше можно объяснить тем, что эффект от M&A со временем ослабевает и через 3 года после сделки он менее заметен, чем через 2 года. В целом же по моделям можно сказать, что они значимы, о чем нам говорят значения F-статистик. Результаты теста Уайта указывают на отсутствие в моделях гетероскедастичности. Признаки мультиколлинеарности также не были выявлены. Таким образом, приходим к выводу, что гипотеза о положительном влиянии сделок M&A на операционную эффективность фармацевтических компаний не отвергается.

3.4 Детерминанты успешности сделок M&A в фармацевтической отрасли

На предыдущем этапе исследования было выявлено, что сделки слияний и поглощений оказывают значимое положительное влияние на финансовые показатели фармацевтических компаний. Однако для менеджеров, принимающих решение о необходимости сделок M&A важно понимать не только, какое воздействие они окажут на операционную эффективность компании, но также и какие факторы определяют этот результат. Эта информация поможет им более основательно подойти к выбору объекта поглощения, составлению условий сделки, проведению процесса интеграции и т.д. В рассмотренные выше модели были включены факторы, которые гипотетически могут оказывать влияние на результат от сделок M&A. Далее представлены полученные регрессионные уравнения.

Model 3.1: OLS, using observations 1-103 Dependent variable: EBITDA_Sales_2y

	Coefficient	Std. Error	t-ratio	p-value
const	0.174451	0.0875401	1.9928	0.04924	**
EBITDA_Sales_before	0.412422	0.0888962	4.6394	0.00001	***
Stake	-0.0277182	0.0886768	-0.3126	0.75531
Deal_size	-0.0620062	0.0264451	-2.3447	0.02119	**
SALESt_SALESa	0.0525523	0.0192079	2.7360	0.00746	***
Partn	0.0114832	0.0358851	0.3200	0.74970
Biotech	-0.00680598	0.0262014	-0.2598	0.79563
Emerg_mark	0.0162435	0.0360968	0.4500	0.65377
Generics	-0.029706	0.0333359	-0.8911	0.37519
CEO	0.0157402	0.0278295	0.5656	0.57305
Crisis_2	0.0160867	0.0313582	0.5130	0.60918

Mean dependent var	0.248485	S.D. dependent var	0.132053
Sum squared resid	1.279368	S.E. of regression	0.117924
R-squared	0.280715	Adjusted R-squared	0.202532
F(10, 92)	3.590486	P-value(F)	0.000470
Log-likelihood	79.85001	Akaike criterion	-137.7000
Schwarz criterion	-108.7180	Hannan-Quinn	-125.9613

Model 3.2: OLS, using observations 1-103

Dependent variable: EBITDA_Sales_3y

	Coefficient	Std. Error	t-ratio	p-value
const	0.155534	0.0959803	1.6205	0.10855
EBITDA_Sales_before	0.523244	0.0999156	5.2369	<0.00001	***
Stake	-0.0403094	0.0982624	-0.4102	0.68260
Deal_size	-0.0508457	0.0299743	-1.6963	0.09321	*
SALESt_SALESa	0.0391824	0.0216599	1.8090	0.07372	*
Partn	0.00175317	0.0406087	0.0432	0.96566
Biotech	-0.00985042	0.029528	-0.3336	0.73944
Emerg_mark	0.0215162	0.0406072	0.5299	0.59748
Generics	-0.035129	0.0379736	-0.9251	0.35734
CEO	0.0284556	0.0309718	0.9188	0.36062
Crisis_3	0.00574529	0.0453266	0.1268	0.89941

Mean dependent var	0.247768	S.D. dependent var	0.150498
Sum squared resid	1.624209	S.E. of regression	0.132870
R-squared	0.296955	Adjusted R-squared	0.220537
F(10, 92)	3.885937	P-value(F)	0.000202
Log-likelihood	67.55931	Akaike criterion	-113.1186
Schwarz criterion	-84.13660	Hannan-Quinn	-101.3799

Итак, мы видим, что из всех добавленных в модель факторов, значимыми являются размер сделки (Deal_size) и показатель отношения выручки компании-цели к выручке компании-покупателя (SALESt_SALESa). Отрицательное влияние размера сделки можно объяснить тем, что в стремлении заполучить ту или иную компанию поглотитель зачастую сильно переплачивает. В отдельных случаях, стоимость сделки достигает размеров, сопоставимых с рыночной капитализацией самого покупателя, естественно, что отвлечение из оборота таких больших сумм негативно сказывается на его финансовом состоянии. Второй показатель (SALESt_SALESa), который был проинтерпретирован как "Восполнение продуктового портфеля" оказывает значимое положительное влияние на операционную эффективность объединенной компании, что подтверждает выдвинутую гипотезу. Действительно, одним из главных мотивов сделок M&A в фармацевтической отрасли является стремление компаний восполнить пробелы, образовавшиеся в их продуктовых портфелях вследствие истечения сроков патентной на препараты-блокбастеры. Можно дать этому показателю несколько иную интерпретацию и рассматривать соотношение оборотов компаний как прокси соотношения их размеров. В таком случае мы приходим к выводу, что чем ближе друг к другу по размеру компании-участницы сделки, тем сильнее положительный эффект от сделки. Если же сравнивать значимость и силу влияния этих факторов в зависимости от того, показатели какого года, 2-го или 3-го после сделки, рассматриваются, то очевидно, что они выше через 2 года после сделки. Как уже говорилось выше, это связано с тем, что со временем эффект от M&A затухает, так как в деятельности компании происходят другие значимые события, не имеющие отношение к сделке. Так например, мы видим, что в модели для 3-го года константа (а именно она отображает влияние сделки) незначима, в то время как в модели для 2-го года значима на 5%-м уровне.

После удаления из обеих моделей незначимых переменных регрессионные уравнения были построены заново. Соответствующие тесты и статистики показали, что модели являются значимыми, без признаков гетероскедастичности и мультиколлинеарности. Полученные итоговые результаты представлены ниже.

Model 3.1*: OLS, using observations 1-103

Dependent variable: EBITDA_Sales_2y

	Coefficient	Std. Error	t-ratio	p-value
const	0.156968	0.0269383	5.8270	<0.00001	***
EBITDA_Sales_before	0.414965	0.0847568	4.8960	<0.00001	***
Deal_size	-0.060447	0.0249152	-2.4261	0.01707	**
SALESt_SALESa	0.049936	0.0184049	2.7132	0.00786	***

Mean dependent var	0.248485	S.D. dependent var	0.132053
Sum squared resid	1.303483	S.E. of regression	0.114745
R-squared	0.267158	Adjusted R-squared	0.244950
F(3, 99)	12.03014	P-value(F)	8.83e-07
Log-likelihood	78.88832	Akaike criterion	-149.7766
Schwarz criterion	-139.2377	Hannan-Quinn	-145.5080

White's test for heteroskedasticity -

Null hypothesis: heteroskedasticity not present

Test statistic: LM = 4.10802

with p-value = P(Chi-square(9) > 4.10802) = 0.90416

Variance Inflation Factors

Values > 10.0 may indicate a collinearity problem

EBITDA_Sales_before 1.125

Deal_size 1.685

SALESt_SALESa 1.633

Model 3.2*: OLS, using observations 1-103

Dependent variable: EBITDA_Sales_3y

	Coefficient	Std. Error	t-ratio	p-value
const	0.128463	0.0303517	4.2325	0.00005	***
EBITDA_Sales_before	0.52711	0.0954965	5.5197	<0.00001	***
Deal_size	-0.0479729	0.0280723	-1.7089	0.09060	*
SALESt_SALESa	0.0367869	0.0207371	1.7740	0.07914	*

Mean dependent var	0.247768	S.D. dependent var	0.150498
Sum squared resid	1.654746	S.E. of regression	0.129285
R-squared	0.283737	Adjusted R-squared	0.262032
F(3, 99)	13.07246	P-value(F)	2.92e-07
Log-likelihood	66.60003	Akaike criterion	-125.2001
Schwarz criterion	-114.6611	Hannan-Quinn	-120.9314

White's test for heteroskedasticity -

Null hypothesis: heteroskedasticity not present

Test statistic: LM = 17.2366

with p-value = P(Chi-square(9) > 17.2366) = 0.0451369

Variance Inflation Factors

Values > 10.0 may indicate a collinearity problem

EBITDA_SALES_before 1.125

Deal_size 1.685

SALESt_SALESa 1.633

В заключение этой части исследования хотелось бы сделать некоторые предположения по поводу того, почему те или иные факторы оказались незначимы в рассмотренных моделях. Про такие показатели как приобретаемая доля (Stake) и сотрудничество до сделки (Partn) можно сказать, что их значения мало варьировались между компаниями, вошедшими в выборку.

Так, почти в 90% сделок покупатель становился владельцем 100%-го пакета акций, и только в 14% случаев сделкам M&A предшествовало сотрудничество между компаниями. То же самое можно сказать и про два других фактора - присутствие объекта поглощения на развивающихся рынках (Emerg_mark) и его специализация на производстве препаратов-дженериков (Generics).

Доля первых в выборке составляет 15%, а вторых - 18%. На мой взгляд, если выборка будет расширена, то весьма вероятно, что эти факторы станут значимыми.

Что касается принадлежности поглощаемой компании к биотехнологической отрасли (Biotech), то незначимость этого фактора можно объяснить следующим образом.

Присоединяя биотехнологические компании, фармацевтические корпорации в большинстве случаев пополняют свой портфель не готовыми лекарственными препаратами, продажа которых сразу же увеличит обороты, а получают доступ к разработкам и научно-исследовательской базе, что принесет выгоду лишь в отдаленной перспективе, а не через 2-3 года. Хотя если в качестве измерителя операционной эффективности использовать не финансовый показатель

а, к примеру, "индекс продуктивности R&D", как это было сделано в работе Koenig and Mezick (2004), то в этом случае принадлежность к биотехнологической отрасли вполне может оказаться существенной. Факт смены менеджмента поглощаемой компании после сделки, на мой взгляд, может оказывать влияние на успешность процесса интеграции, однако прямого воздействия на финансовые показатели он, возможно, не оказывает.

3.5 Кейс-стади: слияние компаний Pfizer и Wyeth

Модели, построенные в предыдущих разделах, показали, что в целом сделки M&A оказывают значимое положительное влияние на операционную эффективность фармацевтических компаний. В этой части исследования в форме кейс-стади будет подробно рассмотрена и проанализирована одна из крупнейших сделок в фармацевтической отрасли - объединение компаний Pfizer и Wyeth в 2009 г.

Краткая информация о компании Pfizer

Pfizer - американская корпорация, которая на протяжении многих лет является одним из ведущих игроков на мировом фармацевтическом рынке. Она была основана в 1849 году в Бруклине, сегодня ее головной офис расположен в Нью-Йорке. На данный момент Pfizer принадлежит ведущий портфель инновационных препаратов для лечения и профилактики широкого круга различных заболеваний. В частности компания занимает лидирующее положение в области разработки новых препаратов для лечения диабета, сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний. Производство препаратов осуществляется на заводах, расположенных в 46 странах мира, таких как: США, Великобритания, Франция, Италия, Голландия, Германия, Турция и т.д. Компания имеет свои подразделения в более чем 100 странах, в том числе и в России, а общая численность персонала превышает 120 тыс. чел. В 2012 г. выручка компании составила $58,9 млрд., а чистая прибыль - $14,6 млрд. Pfizer ежегодно инвестирует порядка $7,5 млрд. в научные исследования, направленные на создание новых эффективных лекарств. Научно-исследовательские центры находятся в Великобритании (Сэндвич) и США (Гротон и Новая Англия, Ла Хойа, Сент-Луис, Ринат, Кембридж (Массачусетс)).

Мотивы сделки

26 января 2009 г. в Нью-Йорке (США) компании Pfizer и Wyeth сделали официальное объявление о заключении договора слияния. Рассмотрим более подробно мотивы, послужившие причиной данной сделки. К началу 2009 г. значительная часть выручки компании Pfizer приходилась на продажи всего нескольких препаратов - "блокбастеров", что делало компанию очень уязвимой в случае истечения их патентной защиты. А до 2014 г. как раз должны были истечь лицензии на такие популярные бренды Pfizer, как: Lipitor, Norvasc, Viagra, Xalatan, ежегодный консолидированный объем продаж которых составлял в среднем $16,7 млрд. Справка о компании Pfizer в интернет-ресурсе Wikipedia http://ru.wikipedia.org/wiki/Pfizer Учитывая сложившуюся ситуацию, руководство Pfizer приняло решение о необходимости переориентироваться с производства "блокбастеров" на производство препаратов биологического происхождения - вакцинах, средствах для лечения диабета, болезни Альцгеймера, онкозаболеваний. Именно это и послужило главной причиной того, что Pfizer решила объединиться с Wyeth - одной из ведущих компаний, работающих в области биотехнологий (в 2009 г. занимала 3-е место в мире). Более того, в результате присоединения Wyeth портфель препаратов Pfizer должен был пополниться такими препаратами, как антидепрессант Effexor и вакцина от пневмонии Prevnar, что по прогнозам увеличило бы годовую выручку компании на 46%. И наконец, привлекательным выглядело получение доступа к R&D разработкам Wyeth, что имело особо важное значение в посткризисный период, когда недостаток ликвидности сильно ограничивал научную деятельность. mergers acquisitions размер операционный

Итак, какие же цели ставило перед собой руководство Pfizer, приобретая компанию Wyeth:

1) Стать биофармацевтической компанией № 1 в мировой отрасли здравоохранения.

2) Снизить зависимость от низкомолекулярных препаратов за счет расширения портфеля продуктов, в котором доля каждого препарата в совокупной выручке не должна превышать 10%.

3) Занять лидирующую позицию в производстве рецептурных и безрецептурных препаратов, (как в первичном, так и в специализированном медицинском обслуживании) в производстве ветеринарных лекарственных средств, а также в производстве вакцин, биопрепаратов и низкомолекулярных препаратов.

4) Создать гибкую бизнес-модель, которая позволит объединять целенаправленность и оперативность небольших подразделений с масштабными ресурсами глобальной компании.

5) Расширить свое присутствие на развитых и развивающихся рынках.

6) Выйти на уровень непрерывного стабильного роста продаж и акционерной стоимости в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

7) Основной ценностью объединенной компании сделать здоровье человека, а главной целью - эффективное удовлетворение потребностей пациентов, врачей и заинтересованных лиц во всем мире.

Описание сделки

Сделка по поглощению компании Wyeth корпорацией Pfizer была завершена 15 октября 2009 г. Общая стоимость сделки была оценена в $68 млрд., по $50,40 за акцию Wyeth. Оплата была произведена в налично-фондовой форме: за каждую акцию акционеры Wyeth получили $33 денежными средствами и 0,985 акции Pfizer, рыночная цена которой на момент сделки составляла $17,66. Для финансирования сделки был выпущен облигационный займ на $24 млрд.: $13,5 млрд. - в 1-м квартале 2009 г. и $10,5 млрд. - во 2-м квартале 2009 г. 2009 Financial report http://www.pfizer.com/files/annualreport/2009/financial/financial2009.pdf Подробное описание схемы оплаты сделки представлено в таблице 5. Fair Value of Consideration Transferred

The table below details the consideration transferred to acquire Wyeth:

Таблица 5 (Схема оплаты сделки M&A)

	CONVERSION	FAIR	FORM OF
(IN MILLIONS, EXCEPT PER SHARE AMOUNTS)	CALCULATION	VALUE	CONSIDERATION
Wyeth common stock outstanding as of the acquisition date		1,339.6
Multiplied by Pfizer's stock price as of the acquisition date multiplied by the							Pfizer common
exchange ratio of 0.985 ($17.66(a) x 0.985)	$	17.40		$23,303	stock(a),(b)
Wyeth common stock outstanding as of the acquisition date		1,339.6
Multiplied by cash consideration per common share outstanding	$	33.00		44,208	Cash
Wyeth stock options canceled for a cash payment(c)

Страница:

•  1 
•  2 
•  3 

дипломная работа "Оценка эффективности слияний и поглощений в фармацевтической отрасли" скачать

Подобные документы

• Слияния и поглощения как инструмент конкурентной борьбы

  Понятие слияний и поглощений. Мотивы и цели сделок слияний и поглощений. Методы финансирования сделок слияний и поглощений. Тенденции современного рынка роскоши в посткризисный период. Описание предпосылок сделки.
  
  дипломная работа [1,3 M], добавлен 30.09.2016
  

• Детерминанты эффективности сделок

  Исследование эффективности сделок M&A. Особенности слияний и поглощений, методов измерения эффективности сделок. Мотивы совершения сделок, на которых основаны переменные. Факторы, которые имеют значимое влияние на эффективность сделок по поглощениям.
  
  дипломная работа [297,4 K], добавлен 31.10.2016
  

• Сделки слияний и поглощений

  Подходы к анализу эффективности сделок слияний и поглощений на развивающихся рынках капитала. Реакция рынка на покупку частных и публичных компаний. Влияние асимметрии информации на выбор компании-покупателя при приобретении разных компаний-целей.
  
  дипломная работа [126,8 K], добавлен 13.09.2017
  

• Слияния и поглощения компаний в телекоммуникационной отрасли

  Российская практика слияний и поглощений компаний в телекоммуникационной отрасли, подходы к оценке их эффективности. Анализ финансово-экономического потенциала компаний до слияния. Оценка эффективности слияния (метод многокритериальных альтернатив).
  
  курсовая работа [414,8 K], добавлен 05.07.2012
  

• Анализ эффективности сделок слияния и поглощения

  Исследование влияния сделок слияний и поглощений на операционные результаты американских компаний-поглотителей на основе событийного анализа и изучения их бухгалтерской отчетности. Причины негативной реакции рынка на объявления компаний о сделках M&A.
  
  курсовая работа [1,2 M], добавлен 01.09.2016
  

• Российский рынок слияний и поглощений

  Формирование экономики отраслевых рынков как науки. Подходы к анализу различных отраслевых рынков. Особенности слияний и поглощений. Классификация типов слияний и поглощений. Современные тенденции и динамика российского рынка слияний и поглощений.
  
  реферат [24,5 K], добавлен 09.12.2014
  

• Система показателей экономического анализа слияний и поглощений компаний

  Сущность корпоративных слияний и поглощений. Типология и мотивы слияний: операционные, финансовые и инвестиционные и стратегические. Показатели внешнего финансового анализа и системы финансового менеджмента. Оценка слияния на примере ОАО "Уралкалий".
  
  дипломная работа [5,9 M], добавлен 01.09.2014
  

• Враждебные слияния и поглощения

  Сущность, причины и характерные признаки враждебных слияний и поглощений. Мотивы заключения данных сделок и их нормативно-правовое обеспечение. Инструменты недружественных поглощений и их классификация. Структура капитала как один из методов защиты.
  
  контрольная работа [52,9 K], добавлен 29.04.2013
  

• Зарубежный опыт импортозамещения в фармацевтической отрасли на примере Украины

  Анализ состояния украинской фармацевтической отрасли. Зарубежный опыт государственного регулирования фармацевтической промышленности, возможность его использования в Украине в процессе перехода к стратегии импортозамещения на рынке лекарственных средств.
  
  контрольная работа [26,4 K], добавлен 30.03.2013
  

• Слияния и поглощения в современной российской экономике

  Виды интеграционных процессов. Классификация типов слияний и поглощений компаний, экономические выгоды от них. Основные мотивы слияний и поглощений компаний. Анализ экономических выгод и издержек при слиянии банков ОАО банк "Открытие" с Номос-банком.
  
  курсовая работа [1004,9 K], добавлен 16.05.2017
  

Другие документы, подобные "Оценка эффективности слияний и поглощений в фармацевтической отрасли"

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам