Влияние структуры капитала на выбор стратегии развития: M&A vs органический рост (стр. 3 )

  2.2 Теоритическая модель и ожидаемые знаки переменных.

Анализ тестирования предложенных гипотез из предыдущей части главы будет делиться на две часть. В первой части, используя адаптированные  модели logit и probit, будет проанализирована  гипотеза Н1. С помощью модели я смогу определить эффект влияния уровня долга на вероятность выбора стратегии. Во второй части для анализа эффекта отклонения от запланированного уровня долга будет использован  двух шаговый подход, предложенный Harford (2009). На первом этапе будет составлена регрессия для  оценивания  целевого (target) уровня долга, где объясняющими переменными являются детерминанты структуры капитала, найденные в предыдущих исследования. На втором этапе, использовав модели logit и probit, будет найдено  как отклонение от запланированного уровня долга влияет на вероятность выбора стратегии.

2.3.1 Модель для тестирования уровня долга на стратегию развития

       Так как зависимая переменная в моей модели фиктивная, то она принимает значение 1, если компания выбирает стратегию M&A, и 0, если органическое развитие. Для тестирования первой гипотезы будет использована модель:

Для создания верной спецификации модели и избежание проблемы опущенных переменных  в модель будут включены дополнительные объясняющие переменные, влияющие на выбор стратегии между M&A и органическим ростом. Выбор стратегии будет оценен по уровню долга, который будет определяться несколькими прокси, и группой дополнительных  детерминантов. Основываясь на литературе Mathieu Luypaert (2006), Trahan (1993), Powell and Yawson (2005), дополнительные  детерминанты разделены на три основные группы. К характеристике фирмы относится: ln(size),  intangible assets/total assets, dividend payout, asset turnover ratio, return on equity. К характеристике индустрии: industry growth. К характеристике рынка: GDP, Return on index RTS.

Выбор дополнительных факторов, влияющих на выбор стратегии, основан на анализе литературы.

  Полезность от слияния. Mathieu Luypaert(2006) утверждает, что один из основных мотивов для роста через M&A это синергия. Синергия  позволяет компании быть более прибыльной, чем индивидуальной компании. С помощью M&A компания  может  приобрести новые знания и технологии. Чем выше у фирмы intangible capital, тем выше вероятность получения полезности от приобретенных знаний в результате слияния. 

Размер является еще одним важным фактором. Чем больше размер компании, тем больше возможностей привлечь ресурсы для совершения сделки и тем выше вероятность совершения сделки. Для измерения эффекта от размера компании используется логарифм от общих продаж. Исследование Trahan (1993), Maksimovic and Philips (2001) обнаружили положительную зависимость между размером компании и развитием через  M&A.

Агентская проблема. Одной из дополнительных причин, по мнению Jensen (1988),Trahan (1993), Mathieu Luypaert (2006), является  агентская проблема, связанная с конфликтом между менеджерами и акционерами о выплате денежного потока. Высокий уровень выплаты дивидендов сокращает доступные средства для совершения сделки M&A.  Если решение о сделке основано на агентской проблеме, то фирмы с высоким уровнем выплаты дивидендов могут сократить выплаты до совершения сделки. Поэтому выплаты по дивидендам(dividend payout)  должны иметь негативную зависимость с внешним ростом компании. 

Эффективность менеджмента. Не менее важной причиной для совершения сделки  Trahan (1993) считает эффективность менеджмента. Если менеджмент компании более эффективен и профессионален, то он имеет больше шансов на получения положительной прибыли от сделки и вероятность роста компании через M&A увеличивается по сравнению с органическим развитием.  Для измерения эффективности менеджмента автор использует  оборот активов(asset turnover ratio) и рентабельность собственного капитала компании(return on equity).

Характеристика индустрии, влияющая на выбор между M&A и органического роста.

По мнению  Luypaert(2006), не только характеристики самой компании влияют на выбор стратегии. Ситуация в индустрии может создать благоприятные или неблагоприятные условия для роста компании через  M&A или внутренние инвестиции.

Темп роста индустрии. Powell and Yawson (2005) считает важным детерминантом темп роста индустрии. В своем исследовании они утверждают, что сделки M&A в основном происходят в медленно растущих индустриях. Для предотвращения банкротства компании могут объединять свои активы, чтобы иметь больше ресурсов для выживания. Так же компании в медленно растущих индустриях могут перемещать  свои ресурсы  на быстро растущие рынки с помощью слияния. Поэтому рост индустрии может быть важным фактором, влияющим на выбор стратегии развития. 

Характеристика рыночных показателей, влияющая на выбор между M&A и органического роста.

Рост рынка. Faccio and Masulis(2005) важным фактором считают общую ситуацию на рынке. Так как многие компании, совершая сделки M&A, расплачиваются акциями, то при росте рынка стоимость акции может быть переоценена. Расплачиваясь переоценённой акцией, менеджеры имеют дополнительный мотив для выбора внешнего вида развития. 

Рост GDP. Один из основных факторов, влияющих на рынок, это рост GDP. Рост экономики способствует росту доходу компании, что поощряет инвестиции в новые проекты. Эффект от роста GDP на рост компании через M&A двоякий. Guerard(1989) нашел положительную зависимость. Becketti(1986) отрицательную.

2.3.2 Модель для определения целевого уровня долга        

       Для тестирования влияния дефицита долга на стратегию развития, необходимо определить запланированный уровень долга. В большинстве исследований используются одинаковые детерминанты для определения запланированного уровня долга Uysal(2010), Harford (2009), Hovakimian (2001).  Поэтому в работе будет использоваться стандартный подход, предложенный в статье  Harford (2009). Оптимальный уровень долга определяется пятью основными показателями: размер компании, перспективы роста, уникальность продукции, осязаемость активов.

Размер компании. Размер компании является важным детерминантом. Большая фирма имеет больше возможностей привлечь деньги для финансирования проекта, по сравнению с маленькой. Для измерения размера используется натуральный логарифм, так как компания с высоким уровнем продаж предположительно имеет больший размер.

Перспективы роста: Чем больше у компании возможностей для роста, тем больше вероятность, что компания откажется от прибыльных проектов из-за  высокого уровня долга. Прибыль компании от новых проектов в первую очередь распределяется кредиторам для погашения долга. Поэтому менеджеры компании, максимизирующие  прибыль акционеров, будут отказываться от проектов, которые только увеличивают доход кредиторов Myers(1977). Перспективы роста измеряются как market to book.

Уникальность продукции (Research and Development) увеличивает издержки при банкротстве, так как сложнее реализовать продукцию. Поэтому уровень запланированного долга снижается. Компании с высоким уровнем затрат на исследование и развитие более специализированы на производстве уникальной и инновационной продукции.

Осязаемость активов (assets tangibility): Компании с высоким уровнем осязаемых активов способны больше занимать под залог своих активов и иметь невысокие  издержки банкротства, что способствует более высокому уровню запланированного долга.

Доход компании: Не менее важным детерминантом запланированного уровня долга выступает доход компании. Влияние, по мнению Harford (2008), может быть двояким. С одной стороны, стандартная теория предполагает, что  чем выше доход, тем больше долга может привлечь компания. С другой стороны, высокий уровень дохода означает, что компания имеет больше свободных денежных средств. Поэтому менеджеры компании будут в первую очередь использовать собственные средства для финансирования новых проектов, а потом обращаться к внешним источникам. В целом, зависимость между доходом и уровнем запланированного долга должна быть отрицательна.  Для измерения доходности используется .

2.3.3 Модель для тестирования дефицита долга на стратегию развития

       После определения запланированного уровня долга можно определить, как дефицит долга влияет на вероятность выбора стратегии. Для этого  будет использована модель logit и probit, где зависимой переменной будет выбор стратегии: 1 если M&A, 0 если органическое развитие. Объясняющими переменными будет дефицит долга, дамми переменные overleverage, underleverage  и дополнительные факторы, влияющие на выбор стратегии развития, которые уже были рассмотрены ранее.

Характеристики фирмы: ln(size),  intangible assets/total assets, dividend payout, asset turnover ratio, return on equity. Характеристике индустрии: industry growth. Характеристике рынка: GDP, Return on index RTS.

Сформулировав гипотезы и модель для тестирования, можно прогнозировать  следующий результат.

Таблица№1. Прогнозируемый результат

Гипотезы	Прокси	Ожидаемая зависимость
Н1: чем ниже уровень долга у компании, тем вероятность M&A увеличивается по сравнению с органическим ростом.	Total Debt/Equity Net debt ratio Total Debt/TA Short term debt/TA	?
H2: Если фирма Overleverage, то вероятность M&A снижается по сравнению с органическим ростом.	1 if (top 25% of leverage deficit) 0 if otherwise	-
H3: Если фирма Underleverage, то вероятность M&A увеличивается по сравнению с органическим ростом.	1 if (bottom 25% of leverage deficit) 0 if otherwise	+
H4: Чем выше дефицит долга, тем вероятность M&A снижается по сравнению с органическим ростом.	Leverage deficit	-

Глава№3. Практическая часть