· Тип индустрии, к которой принадлежат компания-покупатель и компания-цель;

· Способ платежа в сделках M&A;

· Total assets компании-покупателя;

· Cash flow from operating activities.

Первоначальная выборка, скаченная из Bloomberg Data Base, включала в себя 4502 сделки M&A за период с 2000 по 2013 год. После применения вышеперечисленных фильтров, сначала выборка сократилась до 404 сделок M&A, затем до 296 сделок и в конечной выборке, все данные, необходимые для регрессионного анализа по исследуемой тематике, представлены для 105 сделок M&A в России за период 2000-2013 годы, за исключением периода финансового кризиса. Основные характеристические данные по выборке приведены в таблице 1. Кроме того, более подробная информация по структуре сделок, отраслевой принадлежности приведена в приложении 2.

Таблица 1. Основные данные по выборке сделок M&A

Анонс сделки, год	Количество сделок M&A, шт.	Средний размер приобретаемого пакета компании-цели
2003	4	52,1%
2004	1	50,0%
2005	4	52,4%
2006	10	70,7%
2007	20	80,3%
2008	3	56,5%
2009	3	63,6%
2010	20	82,4%
2011	17	70,9%
2012	15	45,9%
2013	8	59,9%
Итого	105	62,2%

Наибольшее количество сделок M&A проведены за период с 2006 по 2007 годы и за период с 2010 по 2013 годы. За период с 2010 по 2013 годы проведено 57% сделок M&A от общего количества. Необходимо отметить, что данная тенденция обуславливается наличием как финансовых показателей компаний, участвующих в сделках M&A, так и возможностью определения детерминантов корпоративного управления, так как в целом в России корпоративное управление активно развивается. За 2006-2007 годы проведено 27% сделок M&A от общего объема. За период с 2008 по 2009 годы наблюдается наименьшее количество сделок M&A. Данное наблюдение характеризуется наличием финансового кризиса, что повлияло на снижение активности сделок M&A. Кроме того, не был учтен в выборке временной период финансового кризиса, в который также входили сделки M&A.

3.2 Модель исследования и переменные регрессионного анализа

Как было описано в главе 1, большинство ранее проведенных исследовании базируется на анализе накопленной избыточной доходности. Event study является прямым методом измерения создания стоимости для акционеров и является впередсмотрящим прогнозированием. Стоит отметить, что в условиях развивающегося рынка капитала, анализ накопленной избыточной доходности требуется проводить особенно аккуратно.

Для расчета накопленной избыточной доходности использовалась методология адаптированная Rosenstein and Wayy (1997).

Накопленная избыточная доходность рассчитывается по следующей формуле:



, где

- накопленная избыточная доходность акций компании-покупателя в каждой сделке;

- избыточная доходность акций компании-покупателя в каждой сделке каждого дня event window;

T - event window, на котором вычисляется и исследуется накопленная избыточная доходность.

Расчет избыточной доходности для каждой сделки по event window рассчитывается по следующей формуле:

, где:

- реальная доходность акций компании-покупателя;

- доходность рыночного индекса;

- коэффициенты, расчет которых основывается на рыночной модели.

Для определения коэффициентов , участвующих в расчете определения избыточной доходности, проводился расчет с помощью регрессии в excel на основе доходности акций компании-покупателя и доходности российского рыночного индекса. В качестве оценочного периода (estimated window), согласно методике Rodenstein and Wayy (1997), выбран период в 80 дней. Estimated window включает в себя котировки с 100 по 20 день до анонса сделки. Данный период, который не имеет воздействия со стороны сделок M&A, позволяет адекватно оценить нормальную избыточную доходность. Также стоит отметить, что в estimated window в размере 80 дней исключены шоки, воздействующие на нормальную доходность акции компании-покупателя. При этом стоит отметить, что estimated window в данном случае не является слишком большим. Для российского рынка, данный аспект наиболее важен, в виду не высокой ликвидности рыка. При определении коэффициентов проведет регрессионный анализ в excel, с помощью которого данные коэффициенты определены. Данный регрессионный анализ проводился на окне (-100; - 21).

При расчете накопленной избыточной доходности использовались 5 окон событий (event window). Использовались наиболее распространенные в исследованиях окна событий - 3 симметричных окна (-20; 20), (-10; 10), (-3; 3) и 2 несимметричных (-15; 5), (-5; 15).

Для проведения регрессионного анализа выявления влияния корпоративного управления на эффективность сделок M&A введена линейная зависимость накопленной избыточной доходности от качества корпоративного управления. В качестве модели исследования решено выбрать модель, которую применяли Frans van Hoorn and Nick van Hoorn (2011) при изучении влияния корпоративного управления на эффективность сделок M&A на развитых рынках капитала. Однако данная модель скорректирована в зависимости от применяемых переменных в текущем исследовании.

, где

- накопленная избыточная доходность акций компании-покупателя в каждой проведенной сделке;

i - индекс каждой сделки;

- коэффициенты при факторах корпоративного управления;

board_s - размер совета директоров у российских публичных компании-покупателей;

board_i - численность независимых членов совета директоров у российских публичных компании-покупателей;

ceo_d - совмещение позиции генерального директора с постом председателя совета директоров у российских публичных компании-покупателей;

share_st - наличие блокирующего пакета акций в государственной собственности у российских публичных компании-покупателей;

age_ceo - возраст генерального директора у российских публичных компании-покупателей;

years_work - продолжительность пребывания генеральным директором в должности у российских публичных компании-покупателей;

- коэффициенты при контрольных переменных;

industry - принадлежность компании-покупателя и компании-цели к одной индустрии;

payment - способ платежа в сделках M&A у российских публичных компании-покупателей;

CFO - денежный поток от операционной деятельности у российских публичных компании-покупателей;

- константа;

- нормально распределенная случайная ошибка.

Таким образом, введено линейное уравнение регрессионного анализа влияния корпоративного управления на эффективность сделок M&A. При этом в уравнение введены контрольные переменные. Необходимость введения контрольных переменных описана ниже.

Вышеописанная линейная зависимость позволять оценить правильность введенных гипотез. С помощью регрессионного уравнения будет определена степень влияния факторов корпоративного управления на эффективность сделок M&A. Введенные переменные корпоративного управления, их описание и обозначение в регрессии описаны ниже.

Факторы корпоративного управления

На основании выше выдвинутых гипотез, а также теоретического описания корпоративного управления, введены в линейное регрессионное уравнение следующие независимые переменные корпоративного управления:

Board_s - размер совета директоров. Данный детерминант приведен в единицах. Раскрытие данного детерминанта раскрывается в годовой отчетности;

Board_i - численность независимых членов совета директоров. Данный детерминант также раскрывается в годовой отчетности. Принимает значение в единицах от общего числа членов совета директоров;

CEO_d - совмещение поста генерального директора и председателя совета директоров. Данный детерминант является dummy переменной в линейном уравнении регрессионного анализа. В случае если генеральный директор занимает и пост председателя совета директоров, dummy переменная принимает значение 1. В противном случае - 0. Источником информации также послужил годовой отчет компании-покупателя, а также открытые интернет источники по компаниям;

Share_st - принадлежность блокирующего пакета акций компании-покупателя государству. Данный детерминант является dummy переменной в линейном уравнении регрессионного анализа. В случае если блокирующий пакет акций компаний-покупателя находится в собственности государства, то dummy переменная принимает значение 1. В противном случае - 0. Источником информации также послужил годовой отчет компании-покупателя, а также открытые интернет источники по компаниям;

Age_CEO - возраст генерального директора. Данный детерминант отображает возраст генерального директора, приведен в единицах. Раскрытие информации приведено в годовом отчете компании-покупателя. Кроме того, информация была получена из открытых интернет ресурсов;

Years_work - срок пребывания генерального директора в занимаемой должности. Данный детерминант отображает количество лет нахождения в должности генерального директора. Значение детерминанта приведено в единицах. Раскрытие информации приведено в годовом отчете компании-покупателя. Кроме того, информация была получена из открытых интернет ресурсов.

Стоит отметить, что все переменные корпоративного управления приведены на основании годовых отчетов компаний-покупателей. При этом данные переменные имеют значение за предшествующий год анонсу сделки M&A.

Контрольные переменные

Добавление контрольных переменных в линейное уравнение регрессионного анализа осуществлено при ожидании влияния данных контрольных переменных на эффективность сделок M&A.

Среди исследователей корпоративного управления нет единого мнения, какие именно контрольные переменные требуется добавить в линейное уравнение регрессионного анализа. Masulis (2006) и Campbell (2011) считали, что наиболее подходящими контрольными переменными являются переменные характеризующие проведение сделки M&A. К данным контрольным переменным относятся размером сделок, способ платежа сделки M&A, а также отношение к индустрии компаний-покупателей и компаний-целей. С другой стороны Swanstrom (2006) указывает, что стоит в линейное уравнение регрессионного анализа включать контрольные переменные, характеризующие финансовые показатели компаний-покупателей.

При введении контрольных переменных также стоит отметить, что всеми исследователями отмечается тот факт, что не стоит включать в регрессионное уравнение большое количество контрольных переменных. Таким образом, в линейное регрессионное уравнение отражающее влияние корпоративного управления на эффективность сделок M&A решено включение небольшого количества контрольных переменных. При этом данные переменные отражают как финансовые показатели компаний-покупателей, так и переменные, характеризующие сделки M&A.

Industry - принадлежность компании-покупателя и компании-цели к определенной индустрии. Данная переменная является dummy переменной в линейном уравнении регрессионного анализа. В случае если компания-покупатель и компания-цель имеют принадлежность к одной индустрии, dummy переменная принимает значение 1. В противном случае - 0. Раскрытие информации по данной контрольной переменной приведено в Blommberg Date Base;

Payment - способ платежа в сделках M&A. Данная переменная является dummy переменной в линейном уравнении регрессионного анализа. В случае если сделка M&A полностью финансировалась за счет наличных, контрольная dummy переменная принимает значение 1. В противном случае, при финансировании сделки долговым финансированием, либо выпуском акции, либо смешанным образом, контрольная dummy переменная принимает значение 0. Раскрытие информации по данной контрольной переменной приведено в Blommberg Date Base;

TA - размер общих активов компании-покупателя. Данная контрольная переменная отражает балансовую стоимость всех активов компании-покупателя в долларах США. При этом данная балансовая стоимость всех активов приведена за год предшествующий сделке M&A. В линейной регрессии значение данной контрольной переменной приведено в расчете от натурального логарифма. Раскрытие информации по данной контрольной переменной приведено в Blomberg Date Base;

CFO - размер операционного денежного потока компании-покупателя в год предшествующей анонсу сделки. В линейной регрессии значение данной контрольной переменной приведено в расчете от натурального логарифма. Раскрытие информации по данной контрольной переменной приведено в Blomberg Date Base.



3.3 Регрессионный анализ и полученные результаты

Характеристические данные по результатам расчета накопленной избыточной доходности приведены в таблице 2.

Таблица 2. Характеристические данные накопленной избыточной доходности

Окно событий CAR	Средняя CAR	Минимальная CAR	Максимальная CAR
CAR (-20; 20)	-2,63%***	-40,82%	35,54%
CAR (-10; 10)	-1,78%***	-25,67%	26,01%
CAR (-3; 3)	-0,44%	-13,53%	14,09%
CAR (-15; 5)	-2,04%***	-27,42%	35,63%
CAR (-5; 15)	-0,69	-23,36%	31,04%

В результате проведенного анализа накопленной избыточной доходности (CAR) для различной длины окон событий получены результаты, характеризующие отрицательное значение накопленной избыточной доходности по всем окнам событий. Полученные результаты показывают, что окно событий (-20; 20) имеет значимость на уровне 1%, при этом окна событий (-10; 10) и (-15,5) также имеют значимость на уровне 1%. Наиболее объясняющим является окно события CAR (-20; 20), в виду наличия наибольшего количества значимых переменных на уровне 1%. При этом вероятность ошибки первого рода для CAR (-5; 15) составляет 35%, для CAR (-3; 3) - 51%, для окон событий CAR (-20; 20), CAR (-10; 10), CAR (-15; 5) вероятность ошибки первого рода не превышает 1%. Результаты приведены в приложении 4, приложении 5, приложении 6, приложении 7 и приложении 8.

Введенная гипотеза №1 отвергается на уровне значимости 1%. Из результатов анализа метода событий видно, что все окна событий накопленной избыточной доходности характеризуются отрицательной накопленной избыточной доходностью.

Для анализа влияния корпоративного управления на эффективность сделок M&A будет использоваться окно событий CAR (-20; 20), так как данная регрессия имеет наибольшее количество статистически значимых переменных, кроме того регрессия в целом значима на уровне 1%, что является высоким показателем.

Проверка мультиколлинеарности независимых переменных

Для дальнейшего анализа регрессии требуется провести проверку на мультиколлинерность независимых переменных. Результаты проверки на мультиколлинеарность приведены в приложении 9.

Данные проверки независимых переменных на мультиколлинеарность, приведенные в приложении 9 показывают, что мультиколлинеарность наблюдается у двух независимых переменных - CFO (размер операционного денежного потока компании-покупателя) и TA (размер общих активов компании-покупателя). Уровень корреляции данных переменных составляет 0,92, что является свидетельством наличия мультиколлинеарности. Кроме того, стоит отметить, что переменные board_s (размер совета директоров) и board_i (число независимых членов совета директоров) имеют уровень корреляции 0,62, что является допустимым. Кроме того, уровень корреляции по другим независимым переменным не превышает 0,42.

Для устранения мультиколлинеарности в регрессии, будет удалена из рассмотрения контрольная переменная TA (размер общих активов компании-покупателя). Предполагается, что контрольная переменная CFO (размер операционного денежного потока компании-покупателя) сильнее отображает эффективность сделок M&A и в целом больше соотносится с эффективностью деятельность компании. Кроме того, статистическая значимость у переменной CFO (размер операционного денежного потока компании-покупателя) выше.

Тест на гетероскедостичность

Тест на гетероскедостичность проводился с помощью теста Бройша-Пагана и с помощью imtest. Из приложения 10 и приложения 11 видно, что в регрессии присутствует гетероскедостичность. При наличии гетероседостичности регрессионный анализ показывает неэффективность оценок, а также статистические выводы могут быть неверными. Для устранения гетероскедостичности в дальнейшем будет использоваться регрессия с robust тестом, что помогает избежать гетероскедостичности.

Анализ распределения остатков регрессии, нормальность ошибок и проверка на выбросы

В результате проведения регрессионного анализа был проведена проверка на выбросы независимых переменных. Графики выбросов независимых переменных приведены в приложении 12. По результатам визуального анализа видно что, независимые переменные не имеют чрезвычайных выбросов, которые негативно влияют на оценку регрессии.

В результате проверки на распределение остатков построена гистограмма распределения данных остатков. Как видно из приложения 13 распределение остатков принимает нормальный вид. Однако распределение немного смещенно в отрицательную сторону. Данное смещение допустимо в регрессии и не приводит к искажению окончательных результатов.

Проведена проверка нормальности ошибок. В приложении 14 приведен график нормальности ошибок. Из графика видно, что нормальность ошибок регрессии совпадает с нормальным распределением.

Окончательный регрессионный анализ выборки

Данные по окончательному регрессионному анализу приведены в приложении 15 и приложении 16, кроме того, регрессии для всех окон событий CAR приведены в приложении 4, приложении 5, приложении 6, приложении 7 и приложении 8. Данные регрессионного анализа по всем окнам событий подтверждают робастность результатов. При этом приложение 16 включает в себя только статистически значимые переменные. Данная регрессия со статистически значимыми независимыми переменными board_i (численность независимых членов совета директоров), ceo_d (совмещение поста генерального директора и председателя совета директоров) и payment (способ платежа в сделках M&A) получена путем поэтапного исключения статистически незначимых независимых переменных. При этом статистическая значимость достигнута на уровне 1%. Как видно из приложения 14 и приложения 15 R^2 является допустимым и составляет 22,21% для полной регрессии и 17,96% для усеченной регрессии. Коэффициенты при переменных регрессии приведены в таблице 3.

Таблица 3. Оценка переменных регрессии

Уровень значимости по F-критерию	2,87%
R^2	22,21%
Переменная	Коэффициент
board_s	-0,0080481
board_i**	0,0141188
ceo_d***	0,1624215
share_st	-0,0467802
age_ceo	0,0029346
years_work	-0,0033959
Industry	-0,0228628
Payment**	0,1303198
CFO	-0,00001

В результате проведенного регрессионного анализа можно сделать выводы относительно введенных гипотез. Гипотеза №1 о положительном влиянии сделок M&A на увеличение благосостояния акционеров отвергается на уровне значимости 1%. Среди рассчитанных значений накопленной избыточной доходности нет положительных значений CAR. Таким образом, сделки M&A негативно влияют на благосостояние акционеров компаний-покупателей, что подтверждено на уровне значимости 1%. Коэффициент при переменной, отвечающей за гипотезу №2 отрицательный, однако переменная board_s (размер совета директоров) является статистически незначимой. Подтверждение получила гипотеза №3, о позитивном влиянии числа независимых членов совета директоров на эффективность сделок M&A. Коэффициент при переменной board_i (численность независимых членов совета директоров) положительный, кроме того переменная является статистически значимой на уровне 5%. Таким образом, можно утверждать, что увеличение независимых членов совета директоров добавляет к накопленной избыточной доходности 14,12%. Гипотеза №4 отвергается, коэффициент при переменной ceo_d (совмещение поста генерального директора и председателя совета директоров) положительный. Кроме того, статистическая значимость достигнута при уровне 1%. Переменная age_ceo (возраст генерального директора) - гипотеза №5, статистически незначима. Коэффициент при переменной age_ceo (возраст генерального директора) положительный. Коэффициент при переменной years_work (срок пребывания генерального директора в занимаемой должности), отвечающий за гипотезу №6, равен -0,0033959. Однако переменная является статистически незначимой. Коэффициент при переменной share_st (принадлежность блокирующего пакета акций компании-покупателя государству), отвечающий за гипотезу №7, является отрицательным - - 0,04678. Тем не менее, переменная является статистически незначимой. Среди контрольных переменных только переменная payment (способ платежа в сделках M&A) является статистически значимой на уровне 5%.

Кроме того, проведен регрессионный анализ докризисного и посткризисного периода. Характеристические данные по результатам расчета накопленной избыточной доходности для докризисного периода приведены в таблице 4.

Таблица 4. Характеристические данные накопленной избыточной доходности для докризисного периода

Окно событий CAR	Средняя CAR	Минимальная CAR	Максимальная CAR
CAR (-20; 20)	-0,11%***	-40,83%	35,54%
CAR (-10; 10)	0,71%	-18,12%	26,01%
CAR (-3; 3)	-0,15%	-12,41%	14,09%
CAR (-15; 5)	0,93%**	-19,48%	29,67%
CAR (-5; 15)	0,16***	-23,36%	31,04%

Результаты для докризисного периода приведены в приложении 17, приложении 18, приложении 19, приложении 20 и приложении 21 для окон событий (-20; 20), (-10; 10), (-3; 3), (-15; 5) и (-5; 15) соответственно. Уровень значимости в 1% достигается для окна события CAR (-20; 20) и (-5; 15), для окна события CAR (-15; 5) уровень значимости составляет 5%. При этом для окна событий (-20; 20) для докризисного периода получено негативное влияние сделок M&A на благосостояние акционеров. Гипотеза №1 в этом случае отвергается на уровне значимости 1%. Для окон событий (-15; 5) и (-5; 15) накопленная избыточная доходность положительна, что говорит о создании стоимости сделками M&A для акционеров для докризисного периода. Гипотеза №1 в этом случае подтверждается на уровне значимости 1%. В регрессии с зависимой переменной CAR (-20; 20) переменная board_s (размер совета директоров) статистически значима на уровне 5%. Коэффициент при переменной положительный. На основании докризисного периода можно сделать вывод, что гипотеза №2 отвергается на уровне значимости 5%. Переменная share_st (принадлежность блокирующего пакета акций компании-покупателя государству) статистически значима на уровне 10%, коэффициент при переменной положительный, соответственно для докризисного периода гипотеза №6 отвергается на уровне значимости 10%.

Характеристические данные по результатам расчета накопленной избыточной доходности для посткризисного периода приведены в таблице 5. Рассматривая посткризисный период, регрессии для окон событий CAR (-10; 10), (-15; 5) и (-5; 15) значимы на уровне 1%. Регрессии для окон событий CAR (-20; 20) и (-3; 3) значимы на уровне 5%. Во всех окнах событий для докризисного периода получено негативное влияние сделок M&A на благосостояние акционеров. Гипотеза №1 в этом случае отвергается на уровне значимости 1%. Получено, что в регрессии с CAR (-10; 10) переменная ceo_d (совмещение поста генерального директора и председателя совета директоров) статистически значима на уровне 5%. Коэффициент при переменной положительный. Таким образом, гипотеза №4 для посткризисного периода отвергается на уровне значимости 5%.

Таблица 5. Характеристические данные накопленной избыточной доходности для посткризисного периода

Окно событий CAR	Средняя CAR	Минимальная CAR	Максимальная CAR
CAR (-20; 20)	-4,31%**	-33,83%	30,78%
CAR (-10; 10)	-3,43%***	-25,67%	24,66%
CAR (-3; 3)	-0,63%**	-13,53%	13,46%
CAR (-15; 5)	-4,03%***	-27,42%	35,63%
CAR (-5; 15)	-1,26***	-22,64%	22,73%

Результатами проведенной работы являются выводы относительно введенных гипотез. В целом, сделки по слияниям и поглощениям отрицательно сказываются на благосостоянии акционеров. Относительно размера состава директоров можно сказать, что увеличение размера совета директоров негативно сказывается на эффективности сделок M&A. При этом увеличение независимых членов совета директоров положительно сказывается на эффективности сделок M&A. Однако определенно утверждать нельзя в виду статистической незначимости переменной. Совмещение поста генерального директора с постом председателя совета директоров положительно сказывается на проведении сделок M&A. Также противоположный результат получен относительно возраста генерального директора. Результаты анализа показали, что чем моложе генеральный директор, тем менее эффективна сделка M&A. Однако определенно утверждать нельзя в виду статистической незначимости переменной. Продолжительность пребывания в должности генерального директора также негативно сказывается на эффективности сделок M&A. Возможно, это связано с быстротой принятия решения менее опытным генеральным директором и склонностью к рискованным, но высокодоходным сделкам. Однако определенно утверждать нельзя в виду статистической незначимости переменной. Предположение о том, что наличие блокирующего пакета акции компании-покупателя в государственной собственности негативно сказывается на эффективности сделок M&A, подтверждается. Однако определенно утверждать нельзя в виду статистической незначимости переменной. Стоит также отметить влияние контрольных переменных. Способ оплаты в сделке M&A наличными положительно сказывается на эффективности сделок M&A. Однако отношение компаний-покупателя и компании-цели к одной индустрии имеет негативное влияние на эффективность сделок M&A. Однако определенно утверждать нельзя в виду статистической незначимости переменной. Также, отметим, что чем больше операционный денежный поток, тем хуже проведение сделки M&A, но коэффициент настолько мал, что можно сделать предположение о нейтральном воздействии. Однако определенно утверждать нельзя в виду статистической незначимости переменной.

Для докризисного периода характерно, что отвержение получили 2 из 6 гипотез. Другие переменные являются статистически незначимыми. Для посткризисного периода получена статистическая значимость для одной переменной. В этом случае гипотеза №4 отвергается на уровне значимости 1%.

В конечном итоге, подтверждается 1 из 7 введённых гипотез, при статистической значимости переменной на уровне 5%. Отвергаются 2 из 7 гипотез на уровне значимости 1%. Предположение о знаках при переменных, отвечающих за гипотезы, подтверждается в 4 из 7 введенных гипотезах.



3.4 Ограничения исследования и направления для дальнейших работ

К ограничениям проведенного исследования можно отнести:

· Использование линейного типа взаимосвязи между переменными корпоративного управления и накопленной избыточной доходностью;

· Использование только метода накопленной избыточной доходности;

· Краткосрочный анализ накопленной избыточной доходности акций компаний-покупателей;

· Незначимость некоторых переменных корпоративного управления в регрессии.

К возможным направлениям дальнейших работ по данной тематике можно привести следующее:

· Анализ влияния корпоративного управления на эффективность сделок M&A на долгосрочном временном интервале;

· Расширенная оценка качества корпоративного управления компании-покупателя - введение новых переменных корпоративного управления;

· Более широкое изучение государственного присутствия в компании-покупателя в разрезе сделок M&A;

· Изучение нелинейных взаимосвязей качества корпоративного управления и эффективности сделок M&A.



Заключение

Увеличение количество сделок с начала 2000 года привело к повышенному интересу изучения влияния корпоративного управления на эффективность проведения сделок M&A. Кроме того, на развивающихся рынках капитала особый интерес представляет влияние корпоративного управления на эффективность компании, в том числе на эффективность сделок M&A. Однако корпоративное управление в разрезе сделок M&A на развивающихся рынках капитала остается по-прежнему малоизученным.

Для проведения анализа влияния корпоративного управления на эффективность сделок M&A на российских компаниях выполнен обзор существующих исследований эффективности сделок M&A и корпоративного управления.

Среди исследований ранее проведенных на развитых и развивающихся рынках капитала нет определенного мнения относительно степени влияния сделок M&A на благосостояние акционеров. Некоторые результаты показывают положительное влияние сделок M&A на создание стоимости компании, другие на негативное влияние.

Проведенные ранее исследования показывают, что качество корпоративного управления имеет статистически значимое влияние на эффективность сделок M&A.

Авторы имеют противоречивые результаты относительно влияния корпоративного управления на эффективность сделок M&A. Кроме того, среди исследований нет определенного набора факторов корпоративного управления, указывающих о степени влияния на эффективности сделок M&A.

В связи с растущим интересом корпоративного управления в России, в данной работе проведено исследование анализа качества корпоративного управления, влияющего на эффективность сделок M&A российских котируемых компаний. Проанализировав различные методы анализа эффективности сделок M&A, выбран метод анализа накопленной избыточной доходности. Конечная выборка содержит 105 сделок M&A за период с 2000 по 2013 годы. При этом из регрессионного анализа исключен период, относящийся к финансовому кризису.

Для анализа влияния корпоративного управления на эффективность сделок M&A на российских котируемых компаниях было введено 7 гипотез. В целом регрессия имеет высокую значимость на уровне 1%. Подтверждение получила 1 из 7 гипотез при статистической значимости переменных на уровне 5%. Отвергаются 2 из 7 гипотез на уровне значимости 1%. Предположение о знаках при переменных, отвечающих за гипотезы, подтверждается в 4 из 7 введенных гипотезах. В результате регрессионного анализа получено, что увеличение числа независимых членов совета директоров приводит к более эффективному проведению сделок M&A, гипотеза не была отвергнута. Отвержение получила гипотеза о совмещении поста генерального директора и председателя совета директоров, совмещение поста, по результатам анализа, положительно влияет на эффективность сделок M&A. Переменные в регрессии, отвечающие за данные гипотезы, имеют статистическую значимость на уровне 1%. Остальные переменные корпоративного управления не получили статистическую значимость. Коэффициенты при гипотезах о размере совета директоров и о наличие блокирующего пакета акций компании-покупателя являются отрицательными. Увеличение совета директоров и наличие блокирующего пакета акций компании-покупателя негативно влияют на эффективность сделок M&A. Коэффициент при переменной гипотезы о возрасте генерального директора является положительным. Чем старше генеральный директор, тем эффективнее проведение сделки M&A. Отрицательный коэффициент при переменной, отвечающей за гипотезу о продолжительности работы генерального директора. Результаты анализа показали, что чем дольше генеральный директор занимает пост, тем хуже эффективность сделок M&A. Для выборки докризисного периода результаты показали, что увеличение размера совета директоров и наличие блокирующего пакета акций компании-покупателя в собственности у государства положительно сказывается на сделках M&A - гипотезы отвергаются на уровне значимости 5% и 10% соответственно. Для посткризисного периода совмещение поста генерального директора с постом председателя совета директоров положительно сказывается на эффективности сделок M&A - гипотеза отвергается на уровне значимости 1%.



Список литературы

1. Григорьева С.А., Гринченко А.Ю., 2013. «Влияние сделок слияний и поглощений в финансовом секторе на стоимость компаний-покупателей на развивающихся рынках капитала», Электронный журнал Корпоративные Финансы, №4 (28), С. 63-81, http://ecsocman.hse.ru/hsedata/2014/02/19/1330883457/CFj28_p63-81_Grigorieva_Grinchenko.pdf

2. Григорьева С.А., Троицкий П.В., 2012. «Влияние слияний и поглощений на операционную эффективность компаний на развивающихся рынках капитала», Электронный журнал Корпоративные Финансы, №3 (23), С. 31-43, http://ecsocman.hse.ru/hsedata/2012/12/19/1303679984/cfj23_31_43_Grigorieva_Troitsky_.pdf

3. Григорьева С.А., Фоменко Н.В., 2012. «Детерминанты метода платежа в сделках слияний и поглощений на развивающихся рынках капитала», Электронный журнал Корпоративные Финансы, №4 (24), С. 64-79, http://ecsocman.hse.ru/hsedata/2013/02/14/1308451324/cfj24_64_79_grigorieva_fomenko_.pdf

4. Партин И.М., 2012. «Зависимость оценки стоимости компании в сделке M&A от типа компании-покупателя», Электронный журнал Корпоративные Финансы, №2 (22), С. 24-33, http://ecsocman.hse.ru/hsedata/2012/09/04/1243185408/cfj22_24_33_Partin_.pdf

5. Старюк П.Ю., 2008. «Влияние корпоративного управления на стоимость российских компаний (эмпирический анализ)», Автореферат.

6. Хусаинов З.И., 2008. «Оценка эффективности сделок слияний и поглощений», Электронный журнал Корпоративные Финансы, №1 (5), С. 12-33, http://ecsocman.hse.ru/data/930/769/1223/5_husainov_12_33.pdf

7. Alena Kocmanova, Iveta Simberova, 2012. «Modelling of Corporate Governance Performance Indicators».

8. Aysa Ipek Erdogan, 2012. «The Determinants of Mergers and Acquisitions Evidence from Turkey», Department of Banking and Finance, Okan Universify.

9. Byrd, J.W., Hickman, K.A., 1992. «Do Outside Directors Monitor Managers? Evidence from Tender Offer Bids», Journal of Financial Economics 32, 195-221.

10. Charles Chang, Paul Moon Sub Choi, and Seth H. Huangz, 2009. «Corporate Governance Cross-Border Acquiree Returns».

11. Choi, J. and J. Russell, 2004. «Economic Gains around Mergers and Acquisitions in the Construction Industry of the United States of America», Canadian Journal of Civil Engineering31 (3), pp. 513 - 525.

12. Cotter, J., Shivdasani, A., Zenner, M., 1997. «Do Independent Directors Enhance Target Shareholder Wealth during Tender Offers?», Journal of Financial Economics 51, 371-406.

13. Elijah Brewer III, DePaul University and Federal Reserve Bank of Chicago, William E. Jackson III, 2010. «Corporate Governance Structure and Mergers», The Smith Foundation Chair of Business Integrity, University of Alabama Julapa A. Jagtiani, Federal Reserve Bank of Philadelphia.

14. Elijah Brewer III, William E. Jackson III, Julapa A. Jagtiani, 2010. «Corporate governance structure and mergers», Working paper, Research Department, Federal Reserve Bank of Philadelphia.

15. Frans van Hoorn, Nick van Hoorn, 2011. «Mergers and acquisitions, firm performance and corporate governance», Master thesis, University of Twente.

16. Groff, E., D. Lien, and J. Su, 2007. «Measuring Efficiency Gains from Hospital Mergers», Research in Healthcare Financial Management, pp. 1-10.

17. Haspeslagh, P.C., Jemison, D.B., 1991. «Managing Acquisitions: Creating Value Through Corporate Renewal. The Free Press, New York.

18. Heron, R. and E. Lie, 2002. «Operating Performance and the Method of Payment in Takeovers», Journal of Financial and Quantitative Analysis, March, pp. 137-156.

19. Hviid, M. and C. Prendergast, 1993. «Merger Failure and Merger Profitability», Journal of Industrial Economics 41 (4), pp. 371-386.

20. Jensen, M.C., Meckling, W.H., 1976. «Theory of The Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure», Journal of Financial Economics 3, 305-360.

21. Jensen, M.C., Ruback, R.S., 1983. «The Market for Corporate Control: The Scientific Evidence», Journal of Financial Economics 11, 5-50.

22. Jiangna Liu and Libin Zha, 2012. «Does Corporate Governance Affect M&A Performance?», Technology for Education and Learning, AISC 136, pp. 387-393.

23. Joseph D. Alba, Donghyun Park, Peiming Wang, 2009. «Corporate governance and merger and acquisition (M&A) FDI: Firm-level evidence from Japanese FDI into the US».

24. Liu, X. and H. Zou, 2008. «The Impact of Greenfield FDI and Mergers and Acquisitions on Innovation in Chinese High-Tech Industries», Journal of World Business 43, pp. 352-364.

25. Malhotra, S. and P. Zhu, 2006. «Shareholder Benefits and Firm Performance: an Empirical Analysis of International Acquisitions by Firms from a Developing Economy», Working Paper Series.

26. Mantravadi, P. and A. Reddy, 2008. «Relative Size in Mergers and Operating Performance: Indian Experience», Working Paper Series.

27. Marina Martynova, Luc Renneboog, 2008. «Spillover of Corporate Governance Standards in Cross-Border Mergers and Acquisitions».

28. Mark Swanstrom, 2006. «Corporate governance and the abnormal returns to acquisition announcements», Northwestern State University Natchitoches, LA.

29. Masulis R., Wang C., Xie F., 2007. «Corporate Governance and Acquirer Returns», The Journal of Finance, Volume 62, Issue 4, С. 1851-1889.

30. Megginson, W., A. Morgan and L. Nail, 2004. «The Determinate of Positive Long-Term Performance in Strategic Merger: Corporate Focus and Cash», Journal of Banking and Finance, March, pp. 523-552.

31. Neelam Rani, Surendra S. Yadava and P.K. Jain, 2013. «Impact of Corporate Governance Score on Abnormal Returns of Mergers and Acquisitions», Procedia Economics and Finance 5, 637 - 646.

32. Neelam Rani, Surendra S. Yadav, P.K. Jain, 2009. «The Role of Corporate Governance on Financial Performance Changes Associated with Mergers and Acquisitions».

33. N. Das, 2010. «Importance of corporate governance case of US-Chine cross-boarder M&A», Delaware, USA.

34. Ramaswany, K. and J. Waegelein, 2003. «Firm Financial Performance Following Mergers», Review of Quantitative Finance and Accounting 20, pp. 115-126.

35. Rau P. and T. Vermaelen, 1998. «Glamour Value and the Post Acquisition Performance of Acquiring Firms», Journal of Financial Economics 49, pp. 223-253.

36. Shleifer A.; Vishny R., 1997. «The Limits of Arbitrage», The Journal of Finance, Vol. 52, No. 1.

37. Sune Nabe Frederiksen, Bo Kristensen Jessen, 2006. «The effects of corporate governance structures on the acquisition activity and performance of acquiring firms», Master thesis, Aarthus School of Business.

38. Talat Afza, Mian Sajid Nazir, 2012. «Role of corporate governance in operating performance enhancement of mergers and acquisitions in Pakistan».

39. Tarcisio da Graca, Robert Masson, 2008. «Corporate governance and abnormal returns from M&A: A structural analysis», Working paper, University of Quebec.

40. Tariq H. Ismail, Abdulati A. Abdou, Radwa M. Annis, 2011. «Review of literature linking corporate performance to Mergers and Acquisitions».

41. Tse, T. and K. Soufani, 2001. «Wealth Effect of Takeovers in Merger Activity Eras: Empirical Evidence from the UK», International Journal of Economics of Business 8, pp. 365-377.

42. Yong Liu, Yongqing Wang, 2013. «Performance of Mergers and Acquisitions under Corporate Governance Perspective», Open Journal of Social Sciences 2013. Vol.1, No.6, 17-25.

Размещено на Allbest.ru