Методология исследования и формирование выборки

Методология исследования премии за контроль

В рамках данного исследования в первой главе был проведен анализ существующих методов оценки премии за контроль для развитых и развивающихся рынков: метод сделок, метод двух классов акций и метод блочных транзакций. Так как в дальнейшем исследовании будет анализироваться рынок развивающихся стран (БРИК), то метод анализа двух классов акций является трудно применим. В первую очередь, метод отражает разницу между двумя классами акций (право за голосование) и является плохой прокси для измерения контроля. Более того, при применении критерия наличия двух типов акций среди компаний развивающихся стран, выборка может стать очень маленькой, результаты исследования окажутся нерепрезентативными. Метод блочных транзакций также оказался неприменим, так как исследует, главным образом, частные выгоды от контроля, поэтому результаты также окажутся нерепрезентативными. В силу причин, указанных выше, было решено использовать метод слияний и поглощений для выявления премии за контроль.

В силу того что в исследовании рассматривается рынок развивающихся стран, среди двух способов оценки премии методом сделок был выбран альтернативный метод (метод событий). Так как рынок развивающихся стран очень волатилен, то при расчет премии за контроль требуется корректировки на общее движение рынка. В исследовании Джордана и Хоупа было также подтверждено, что разница между премиями за контроль, рассчитанные стандартным способом (с использованием методологии Mergerstat) и альтернативным (метод событий) на 96% объясняется корректировкой на движение рынка. Кроме того, а настоящее время метод event study является наиболее широко применимым среди эмпирических исследований по эффективности сделок слияний и поглощений (Eckbo, 2009). Так как премия за контроль напрямую зависит от таких выгод от сделок, предполагается, что данный метод хорошо применим при выявлении премии за контроль.

В данном исследовании рассчитанные величины накопленной избыточной доходности компании-цели (CAAR) служат инструментом для выявления премии за контроль. Очевидно, что в данном показателе, помимо самой премии заложен эффект синергии от сделки и прочие корректировки. Однако ни один из описанных выше методов не указывает идеальную прокси для оценки премии за контроль. Рассчитанные далее показатели CAAR, по меньшей мере, не содержат в себе общее нормальное движение рынка, а указывают только эффект от сделки, и могут трактоваться как максимально возможные премии за контроль.

Выявление премии за контроль Как было сказано ранее, в исследовании используется метод событий для выявления премии за контроль. Метод основан на расчете накопленной избыточной доходности компании-цели с использованием рыночной модели, которая позволяет учесть рыночный риск и риск средней доходности.

Основой метода событий является сигнальная концепция, согласно которой поступление на рынок какой-либо новой информации относительно компании является сигналом для инвесторов и влияет на динамику цен акций. Метод событий помогает определить, каким образом на доходность акции влияет исследуемое событие, наблюдается ли положительная или отрицательная накопленная избыточная доходность, что и будет в данном случае премия за контроль. Рассмотрим поэтапно применение в исследовании данного метода.

Шаг 1. Для расчета избыточной доходности определяется дата события, оценочный период и окно события (Рис. 1). Отсчет торговых дней ведется относительно даты объявления о сделке.

Рисунок 3 Временные интервалы для метода событий.

Выбор длины окна события очень важен, поскольку окно не должно быть слишком узким, чтобы учесть реакцию фондового рынка полностью, но в то же время окно события не должно быть слишком широким, чтобы на доходности акций не оказывали влияние другие значимые корпоративные события. В частности, Экбо в своем исследовании акцентирует внимание на важности анализа именно широких окон, только так можно увидеть цену акций, без влияния эффекта от сделки. (Eckbo, 2009). Для определения окна события в настоящем исследовании была использована методология, описанная в эмпирическом исследовании Schwert (1996). Первоначально была рассчитана средняя накопленная избыточная доходность на окне события (-124; +250) при оценочном интервале (-250; -125) (анализ строился только на торговых днях). Согласно графику накопленной избыточной доходности по всей выборке определяется день начала реакции рынка — значимый всплеск избыточной доходности (. В качестве дня закрытия окна события использовался средний срок заключения сделки в выборке (количество дней между объявлением и закрытием сделки) (. В результате окно события открывается в день начала реакции (и закрывается в соответствии со средним сроком совершения сделки в выборке, а итоговый оценочный период будет составлять период (-250,).

Шаг 2. Расчет дневных логарифмических доходностей акций компаний-целей.

где — цена акции компании-цели в день t.

Шаг 3. Построение прогноза доходностей акций на период окна события. Ожидаемая доходность может быть оценена на основе различных моделей. В настоящем исследовании была использована наиболее широко применяемая рыночная модель.

Рыночная модель (market model).

На основе данных оценочного периода строится регрессия:

— фактическая доходность акций компании-цели i в момент времени t,.

— доходность рыночного индекса в момент времени t.

Далее, полученные оценки параметров и используются для прогнозирования доходностей акций на интервале окна события.

Шаг 4. Расчет избыточных доходностей (AR — abnormal returns) как разница между фактической доходностью и ожидаемой доходностью акций для каждого дня из окна события.

Шаг 5. Усреднение избыточных доходностей по всем сделкам.

где N — количество сделок в выборке.

Шаг 6. Расчет накопленной средней избыточной доходности (cumulative average abnormal return) по выборке.

— границы окна события.

Для сравнения результатов и проверки робастности, были рассчитаны показатели накопленной средней избыточной доходности для более узких окон.

Шаг 7. Проверка значимости полученных результатов с помощью параметрических и непараметрических тестовых статистик.

При нормальном распределении накопленных избыточных доходностей значимость рассчитывается параметрическими тестами (стандартная тестовая статистика) по формуле:

— стандартное отклонение средних избыточных доходностей на оценочном периоде.

— длина окна события.

— границы окна события.

Нулевая гипотеза для данной статистики — средняя избыточная доходность равна нулю.