Моделирование цены сделок слияний и поглощений энергетических компаний: проблема выбора переменных

Сделки слияний и поглощений являются одним из наиболее распространенных инструментов реализации стратегии развития бизнеса в электроэнергетике. В отличие от стратегий органического роста, стратегии с использованием рынка слияний и поглощений предполагают стратегическое взаимодействие с другими компаниями, что существенно увеличивает количество факторов, влияющих на процесс принятия решения о направлениях развития. Поэтому вопрос о выборе переменных для моделирования цены сделок представляет собой сложную задачу.

Определению результата сделок слияний и поглощения посвящено значительное количество источников. В научной литературе можно встретить три основных метода оценки результата сделок слияний и поглощений: метод событий, метод анализа финансовой отчетности и стоимостной подход.

При применении метода событий (event study) (Aybar [1], Capron [2], Haleblian [3], Tao [4], Григорьева [5], Назарова [6] и др.) оценивается реакция фондового рынка, поэтому он применим лишь для публичных компаний.

Метод анализа финансовой отчетности (accounting studies) (Francis [7], Knauer [8], Tunyi [9], Родионов [10], Рябова [11] и др.) оценивает изменение показателей финансовой отчетности объединенной компании по сравнению с участниками сделок. При этом на финансовые результаты объединенной компании могут влиять и факторы, не имеющие прямого отношения к сделке.

Стоимостной подход (Cuypers [12], Рогова [13], Назарова [6] и др.) акцентируется на создании стоимости для акционеров. Анализ источников показал, что авторы используют значительное число показателей, основанных на разной методологии; кроме того, отсутствует общепринятая терминология, что затрудняет сопоставление методов в рамках данного подхода и их использование в моделировании.

В целом можно сделать вывод, что имеющиеся методы не описывают собственно результат сделки как таковой, а концентрируются либо на краткосрочной реакции фондового рынка на сделку, либо описывают изменение операционных или финансовых показателей компании после совершения сделки. В этом заключается основная причина того, что существующие методы не могут быть использованы в целях выбора результирующей переменной. В связи с этим необходимо сформировать другой показатель, который может быть использован для моделирования процесса выбора стороны сделки, отвечающей стратегии развития компании, с одной стороны, и наиболее эффективной с точки зрения цены сделки (для одной стороны сделки это цена покупки, для другой стороны это цена продажи).

Исследование включало два этапа: выбор переменной, характеризующей результат сделки, и определение совокупности факторов, влияющих на результирующую переменную.

Теория и методология

Для целей настоящего исследования показатель результата сделки должен удовлетворять следующим условиям:

• 1)    быть относительной величиной для обеспечения возможности сравнения разных по величине активов компаний;

• 2)    учитывать величину доли, которая будет приобретена в ходе сделки;

• 3)    иметь максимальную связь с ценой сделки.

Для формирования модели расчета показателя проведены предварительные расчеты показателей, которые удовлетворяют этим условиям. На основе сформулированных условий, которым должна удовлетворять результирующая переменная в нашем исследовании, нами предложен показатель «надбавка к величине скорректированных активов». Далее проведен анализ возможности расчета данного показателя на основе статистических данных. Поставленной задаче в наибольшей степени отвечает база данных Zephyr, которая содержит данные о сделках слияний и поглощений, произошедших в мире за период с 1997 года по настоящее время. К преимуществам базы данных Zephyr можно также отнести наличие сведений о большом числе финансовоэкономических показателей (более 100) относительно инициатора и объекта сделки, а также возможность интеграции с другими базами (например, Amadeus – данные о финансовой отчетности компаний). Поэтому выборка сделок слияний и поглощений, которая использована в исследовании, сформирована авторами на основе данных Zephyr. В выборку попали сделки за период с 01.01.1997 г. по 30.11.2021 г. по всем странам мира. Для формирования выборки использованы следующие критерии:

• 1)    статус сделки (только завершенные сделки);

• 2)    размер приобретаемого пакета (в результате приобретения под контролем должно оказаться не менее 25 % общей величины компании);

• 3)    отраслевая принадлежность (инициатор или объект сделки должны иметь двузначный отраслевой код NAICS2017 равный 22 (Utilities – производство и распределение электроэнергии, тепла и газа));

• 4)    наличие известных данных по перечисленным далее переменным, отражающим характеристики сделки и величину активов компании.

Общий размер выборки – 1210 сделок, в том числе 221, в которых хотя бы один участник относится к России. Использованы следующие основные переменные, представленные в базе данных Zephyr: 1) сумма, уплаченная в ходе сделки (DV), или фактическая цена сделки. На этой основе путем деления цены сделки на приобретенную долю получен показатель EV (цена сделки, приведенная к 100%-ной доле компании); 2) показатель моделируемой стоимости компании (EVM) представляет собой величину общих активов компании за вычетом денежных средств. Данный показатель предложен организацией Mergerstat и оценивается как наиболее распространенный в деловой практике [14]. Совершая сделку слияния и поглощения, организация приобретает контроль над денежными средствами компании-цели. Оплачивая цену сделки x и получая компанию с денежными средствами y , компания-покупатель немедленно возмещает часть уплаченной цены, что означает получение активов в сумме ( x – y ).

Для обоснования предлагаемого показателя – относительной надбавки к величине скорректированных активов – на начальном этапе моделирования введена переменная «абсолютная величина надбавки к цене сделки» ( EVd ), представляющая собой разницу между скорректированной на приобретенную долю ценой сделки ( EV ) и моделируемой стоимостью компании ( EVm ):

EVd = - EVm . (1)

Положительная величина абсолютной надбавки к цене сделки означает, что компания приобретена за цену, превышающую стоимость ее активов (с премией к величине активов), отрицательная – за цену ниже стоимости активов (с дисконтом к величине активов).

Введение абсолютной величины надбавки позволяет перейти к формированию переменной «относительная надбавка к величине скорректированных активов» ( EVr ), которая будет применена для измерения влияния различных факторов на результат сделки:

EVr = ∙100= EV—EVm ∙ 100․ (2) EVm EVm ^v '

Относительная надбавка к величине скорректированных активов показывает, какая сумма в процентах к моделируемой стоимости уплачена при приобретении компании. Данная переменная далее использована в качестве объясняемой в регрессионных уравнениях, представленных в данном исследовании. Преимущества предлагаемого показателя мы видим в следующем:

• 1)    может быть использован для сделок, в которых приобретается разная доля компании;

• 2)    применим для публичных и непубличных компаний;

• 3)    требует для расчетов только официально публикуемых данных;

• 4)    не учитывает краткосрочных колебаний фондового рынка.

Статистическое распределение величины надбавки к величине скорректированных активов в сделках слияний и поглощений в мире за 1997– 2021 гг. представлено на рисунке. Из рисунка видно, что распределение относительной надбавки в рамках имеющейся базы данных имеет определенные отличия от нормального распределения: средняя и медианная величина надбавки имеют отрицательные значения, при этом надбавку в размере от 0 до 10 % имеют порядка 24 % сделок.

Для построения регрессионных моделей использован метод пошагового добавления переменных, предполагающий разделение переменных на группы. В соответствии с проведенным анализом литературы авторами выдвинуты гипотезы о том, что значимое влияние на результаты сделки могут оказывать следующие группы переменных:

• –    группа 1: переменные, относящиеся к операционным и финансовым показателям компании-объекта сделки. На данном этапе проверялись доступные в базе данных показатели финансовой отчетности на отчетный период, предшествующий осуществлению сделки;

• –    группа 2: переменные, относящиеся к операционным и финансовым показателям компании-инициатора сделки. Переменные аналогичны группе 1, но в отношении инициатора сделки;

• –    группа 3: переменная, относящаяся к процессу осуществления сделки. В качестве такой переменной выбрана продолжительность различных этапов осуществления сделки, поскольку переговорный процесс является процедурой, чаще всего носящей закрытый для исследователя характер;

• –    группа 4: переменные, характеризующие состояние внешней среды на момент совершения сделки. Состояние внешней среды в целом может быть адекватно представлено набором факторов, характеризующих макроэкономическую конъюнктуру и политическую компоненту. В качестве таких выбраны процентная ставка EURIBOR, а также 12 компонентов индекса FSI (fragile state index) – индекса политической нестабильности, рассчитываемого ежегодно в отношении отдельных государств организацией Фонд Мира (Fund for Peace) [15]. Выбор данного индекса обусловлен объективным методом его построения на основе контекстного анализа десятков тысяч документов

320 280 240

Число 200 наблюдений 160

-100   -80   -60   -40   -20    0     20    40    60    80   100

Величина надбавки к величине скорректированных активов, °о

Статистическое распределение надбавки к величине скорректированных активов и веб-страниц, значительным исследовательским опытом Фонда Мира, а также доступностью 12-ти компонентов этого индекса, отражающих разнообразные характеристики общественно-государственного устройства. Индекс FSI ранее использовался для оценки уровня коррупционности и не тестировался в экономических исследованиях. В процессе моделирования подтверждена значимость 4-х из 12-ти компонентов индекса, при этом значимыми оказались все представленные в индексе четыре группы показателей. Таким образом, в выборку попали по одному показателю из каждой группы;

– группа 5: переменные, отражающие тип стратегии электроэнергетической компании в соответствии с типологией стратегий, обоснованной авторами в работе [16]. Для обеспечения корректного учета влияния различных стратегий использованы кросс-переменные, каждая из которых представляет собой произведение бинарной переменной, соответствующей конкретной стратегии, и одного из показателей компании-инициатора сделки (переменной из группы 1). Это позволило выявить влияние каждой стратегии в разрезе отдельных финансово-экономических показателей.

Результат

В результате проведения моделирования получены два итоговых регрессионных уравнения: модель 1 (в качестве основного показателя объекта сделки использована величина общих активов) и модель 2 (в качестве основного показателя объекта сделки использована величина текущих обязательств объекта сделки). Совмещение двух указанных переменных в одном уравнении невозможно по причине возникновения мультиколлинеарности; в таблице представлены полученные уравнения.

Обсуждение и выводы

В отношении переменных группы 1 подтверждены полученные в предыдущих исследованиях выводы о снижении величины надбавки для ком- паний с большей величиной активов и большей величиной текущих обязательств. Также получен вывод о большей величине надбавки для компаний с большей величиной выручки. В отношении влияния прибыли на величину надбавки результаты противоречивы, что может объясняться различными мотивами покупателей.

Результаты, касающиеся показателей инициатора сделки (группа 2), также соответствуют предыдущим исследованиям: большие по размеру компании, а также компании с большей величиной долга уплачивают большую величину надбавки.

Одним из существенных итогов проведенного анализа стал вывод о том, что в зависимости от длительности различных этапов совершения сделки меняется величина надбавки (переменные группы 3). Подтвержден нелинейный характер данной зависимости: чем больше промежуток между появлением первых сведений и официальным объявлением о сделке, тем больше вклад в величину надбавки; кроме того, максимальный вклад в величину надбавки наблюдается при условии, что продолжительность временного промежутка между официальным объявлением и завершением сделки составляет около 4,5 месяцев.

В отношении переменных группы 4 получены выводы об увеличении величины надбавки с увеличением рыночных процентных ставок, что связано с ростом цены капитала и реализацией только тех сделок, которые имеют максимальный потенциал в данных условиях. Выводы в отношении компонентов индекса FSI подтвердили высокую значимость политических рисков при проведении сделок слияний и поглощений, а именно было установлено, что:

• -    с ростом угроз безопасности для бизнеса (например, террористические атаки) величина надбавки падает;

• -    эмиграция и «утечка» мозгов приводит к росту надбавки (труд и капитал, вероятнее всего, являются несовершенными субститутами, поэтому

Итоговые регрессионные модели

Переменные	Модель 1	Модель 2
Константа	9,81**	6,72
Группа 1 (показатели объекта сделки)
Общие активы объекта сделки (логарифм переменной)	–2,59***	X
Текущие обязательства объекта сделки (логарифм переменной)	X	–2,70***
Выручка / Моделируемая стоимость (объект сделки)	0,47***	0,51***
Прибыль после уплаты налогов / Моделируемая стоимость (объект сделки)	–1,11	–1,38**
Группа 2 (показатели инициатора сделки)
Общие активы инициатора сделки (логарифм переменной)	0,79***	X
Текущие обязательства инициатора сделки (логарифм переменной)	X	0,87***
Группа 3 (длительность этапов совершения сделки)
Временной промежуток между официальным объявлением о совершении сделки и завершением сделки, дней	0,00585***	0,00634
Временной промежуток между официальным объявлением о совершении сделки и завершением сделки, дней (квадрат переменной)	–0,00002	–0,00003**
Временной промежуток между появлением первых сведений о сделке и официальным объявлением о совершении сделки, дней	0,04252**	0,04070***
Временной промежуток между появлением первых сведений о сделке и официальным объявлением о совершении сделки, дней (квадрат переменной)	–0,00004***	–0,00004**
Группа 4 (параметры внешней среды, оцененные на основе величины процентной ставки и индекса политической нестабильности)
Процентная ставка EURIBOR (на срок 1 месяц) в момент, соответствующий появлению первых сведений о сделке	84,95**	105,28*
Состояние аппарата безопасности	–1,15	–1,09*
Эмиграция и «утечка» мозгов	3,46**	3,74***
Доступность социальных и общественных благ	–2,78***	–2,82**
Внешнее вмешательство других стран в дела государства	–1,64**	–1,84*
Группа 5 (виды стратегий)
Кросс-переменные: произведение переменной «Общие активы объекта сделки» (логарифм переменной) на код стратегии
Вертикальная интеграция «назад» внутри отрасли	0,18*	0,05
Вертикальная интеграция «вперед» внутри отрасли	0,71	0,65
Несвязанная диверсификация внутри отрасли	0,07	0,04
Приобретение энергетическими компаниями финансовых организаций	–0,44	–0,55**
Кросс-переменные: произведение переменной «Выручка / Моделируемая стоимость» (объект сделки) на код стратегии
Вертикальная интеграция «назад» внутри отрасли	1,76**	2,29
Вертикальная интеграция «вперед» внутри отрасли	–1,77	–1,17
Несвязанная диверсификация внутри отрасли	3,97	4,44***
Приобретение энергетическими компаниями финансовых организаций	0,68***	0,90**

Окончание таблицы

Переменные	Модель 1	Модель 2
Кросс-переменные: произведение переменной «Прибыль после уплаты налогов / Моделируемая стоимость» (объект сделки)
Вертикальная интеграция «назад» внутри отрасли	120,25	113,42*
Вертикальная интеграция «вперед» внутри отрасли	–15,09*	–17,18
Несвязанная диверсификация внутри отрасли	5,00	5,68***
Приобретение энергетическими компаниями финансовых организаций	10,86***	9,44
Скорректированный коэффициент детерминации	11,42%	13,25%