Влияние структуры капитала на выбор стратегии развития: M&A vs органический рост (стр. 6 )

Заключение

Проанализированная  в первой главе литература, посвященная исследованию данной темы, показала, что уровень долга по-разному может влиять на выбор стратегии M&A. Ранние исследования (Bruner -1988, Trahan -1992, Jensen-1986) демонстрировали негативную зависимость между уровнем долга и выбором внешней стратегии развития.  В  более поздних работах утверждалось, что уровень долга положительно влияет на выбор стратегии M&A (Luypaert-2005), или же вовсе не имеет никакого значения (Sorenson-2000). Исследователи объясняют данный результат уменьшением влияния агентских издержек и другой спецификацией модели. Uysal (2010) обнаружил, что на выбор стратегии может оказывать влияние не только фактический, но и целевой уровень долга. Если он превышается, то вероятность развития компании через M&A сокращается.

Во второй главе  были сформулированы и обоснованы гипотезы, что фактический и целевой уровень долга влияет на вероятность выбора стратегии.

Для определения влияния фактического уровня долга в третьей главе была использована  бинарная логистическая модель. Чтобы результат был более объективен, использовались несколько видов прокси для определения уровня долга. Для оценивания эффекта отклонения реального уровня долга от целевого был использован двухшаговый подход,  представленный  в работе Harford (2009).

Данные о сделках M&A и о внутреннем росте компаний  были получены из базы данных  Bloomberg. Во избежание потери важной информации, было решено использовать временной промежуток с 2003 по 2012 год. Для более релевантного анализа  выборка  была ограничена несколькими условиями.  Во-первых, сделки M&A  и внутренние инвестиции с суммой меньше одного миллиона долларов не использовались для анализа. Во-вторых, все события  с недостатком бухгалтерской информации так же были исключены. В-третьих, рассматривались только российские компании. В окончательной выборке для анализа использовалось 170 сделок  M&A и 293 события внутреннего роста. 

По итогам  проведенного исследования были получены следующие результаты: уровень долга не влияет на вероятность роста компании через M&A по сравнению с органическим развитием на 5% уровне значимости, но демонстрирует негативную зависимость на 10%. Так же было обнаружено, что вероятность выбора M&A сокращается, если компания превышает целевой уровень долга. Дополнительный анализ показал,  что эффект от превышения целевого уровня долга не симметричен: там, где уровень долга значительно ниже целевой отметки, он никак не влияет на выбор стратегии роста.

Результат о незначимости влияния уровня долга совпадает с работой Sorenson(2000), однако противоречит работам (Bruner -1988, Trahan -1992, Jensen-1986). Эффект влияния дефицита долга совпадает с работой Uysal (2010), а именно чем выше положительное отклонение фактического уровня от целевого, тем ниже вероятность внешнего развития.

Анализ результатов говорит о том, что структура капитала имеет значение при выборе стратегии развития, однако основным влияющим фактором является не фактический уровень долга, а целевой.

Проведенное исследование может быть дополнено изучением эффекта влияния других прокси для структуры капитала на стратегию развития, в том числе  определение эффекта изменения уровня долга за несколько лет до события на выбор стратегии. В работе была осуществлена попытка исследовать данный вопрос, но из-за значительного уменьшение выборки было решено не использовать этот прокси.

Список литературы

Andrade, G., M. Mitchell and E. Stafford, “New Evidence and Perspectives on Mergers,” Journal of Economic Perspectives, 2001, Vol. 15, pp. 103-120.

Bruner, R. F. “The Use of Excess Cash and Debt Capacity as a Motive for Merger” Journal of  Financial and Quantitative Analysis, 1988, Vol. 23, pp. 199-217.

Becketti, S. (1986), Corporate mergers and the business cycle, Economic Review, Federal Reserve Bank of Kansas City, pp. 13-26.

Donald A. Hay and Guy S. Liu. “WHEN DO FIRMS GO IN FOR GROWTH BY ACQUISITIONS?”

Faccio, M. and R. W. Masulis (2005), The choice of payment method in European mergers and acquisitions, Journal of Finance 60, pp. 1345-1388.

Fama, E. F., and K. R. French, “Testing Trade-Off and Pecking Order Predictions about Dividends and Debt,” Review of Financial Studies, 2002, Vol. 15, pp.1-33

Frank, M., and V. Goyal, "Trade-off and Pecking Order Theories of Debt" forthcoming in Espen Eckbo (ed.) Handbook of Corporate Finance: Empirical Corporate Finance, Vol. 2, 2009.

Frank, M., and V. Goyal, 2007, "Capital Structure Decisions: Which Factors are Reliably Important?," Working paper, University of Minnesota and HKUST

Graham, J. R., and C. R. Harvey, “The Theory and Practice of Corporate Finance: Evidence from the Field,” Journal of Financial Economics, 2001, Vol. 60, pp. 187-243.

Guerard, J. B. (1985), Mergers, stock prices, and industrial production: An empirical test of the Nelson hypothesis. In O. D. Anderson, ed., Time Series Analysis: Theory and Practice, Elsevier, pp. 239-247.

Harford, J., S. Klasa, and N. Walcott, “Do Firms Have Leverage Targets? Evidence from Acquisitions” Journal of Financial Economics, 2009, Vol. 93, 1-14.

Hovakimian, A., G. Hovakimian, and H. Tehranian, “Determinants of Target Capital

Structure: The Case of Dual Debt and Equity Issues” Journal of Financial Economics, 2004,

Vol. 71, pp. 517-540

Hovakimian, A., T. Opler; and S. Titman, “The Debt-Equity Choice.” Journal of Financial and

Quantitative Analysis, 2001, Vol. 36, pp. 1-24.

KPMG «Рынок слияния и поглощений в России (2013)»

Jensen, M. C. “Agency Costs of Free Cash Flow, Corporate Finance, and Takeovers” American

Economic Review, 1986, Vol. 76, pp. 323-329

Leary, M. T., and M. R. Roberts, “Do Firms Rebalance Their Capital Structures?,” Journal of

Finance, 2005, Vol. 60, pp. 2575-2619

Lehto, E. and O. Lehtoranta (2004), Becoming an acquirer and becoming acquired, Technological

Forecasting and Social Change 71, pp. 635-650.

Maksimovic, V. and G. Phillips (2001), The market for corporate assets: Who engages in mergers

and asset sales and are there efficiency gains?, Journal of Finance 56, pp. 2019-2065.

Mathieu Luypaert 2005. “Determinants of Growth through Mergers and Acquisitions:An Empirical Analysis”

Melicher and Rush1973. “ The performance of Conglomerate Firms: Recant Risk and Return experience.”

Mullins 1971. “ Corporate Income Taxes and the Cost of Capital.”

Myers, S. C. and N. S. Majluf (1984), Corporate financing and investment decisions when firms have

information that investors do not have, Journal of Financial Economics 13, pp. 187-221.

Powell, R. and A. Yawson (2005), Industry aspects of takeovers and divestitures: Evidence from the

UK, Journal of Banking & Finance 29, pp. 3015-3040.

Sorenson, D. E. (2000), Characteristics of merging firms, Journal of Economics and Business 52,

pp. 423-433.

Trahan, E. A. (1993), Financial characteristics of acquiring firms and their relation to the wealth

effects of acquisition announcements, Journal of Economics and Finance 17, pp. 21-35.

Uysal, V. B., 2006. Deviation from the target capital structure and acquisition choices, AFA 2007 Chicago Meeting Paper

Vahap B. Uysal 2009. “Deviation from the Targer Capital Structure and Acquisition Choices.” AFA 2007 Chicago Meeting Paper

Приложение 1. Описание переменных Asset turnover отношение доходов компании к активам BASIC MATERIALS фиктивная переменная. Показывает принадлежность компании  к индустрии базовых материалов. Book Leverage отношение сумма краткосрочного долга и долгосрочного разделенный к общим активы компании CAPEX инвестиции в собственный бизнес компании. Dividend payout отношение выплаты девидендов к чистой прибыли EBITDA/TA отношение прибыли до вычета расходов по уплате процентов, налогов и начисленных процентов. FINANCIALS фиктивная  переменная. Показывает принадлежность компании к финансовой индустрии Intangible assets неденежные активы, не имеющие физической формы. Leverage deficit отклонение фактического уровня долга от целевого. Ln(sales) натуральный логарифм от продаж. M&A фиктивная переменна. Принимает значение 1, если компания выбирает M&A, 0, если CAPEX. Market to book отношение рыночной стоимости компании к общим активам Net debt сумма краткосрочного долга с долгосрочным  минус денежные средства OIL GAS фиктивная переменная. Показывает принадлежность компании  к нефтегазовой индустрии Overleverage фиктивная переменная. Равна 1, если дефицит долга компании находится в наибольшей четверти. RD/TA отношение научно-исследовательских  расходов к общим активам компании Return on equity(ROE) процент прибыли, полученный от инвестиции в акцию компании за последний год. Return on Index рост индекса RTS в год события M&A или CAPEX. Short term debt/TA отношение краткосрочного долга к общим активам компании Tangible assets/TA отношение материальных активов к общим активам компании. TA общие активам компании. Total debt сумма краткосрочного и долгосрочного долга. Total Debt/Equity отношение общего долга к собственному капиталу. Underleverage фиктивная переменная. Равна 1, если дефицит долга компании находится в наименьшей четверти. UTILITIES фиктивная переменная. Показывает принадлежность компании  к индустрии коммунальных услуг. Приложение 2. Влияние Total Debt/TA на выбор стратегии Dependent Variable: M_A Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Sample (adjusted): 1 463 Included observations: 452 after adjustments Convergence achieved after 5 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -8.911911 0.956704 -9.315221 0.0000 TOT_DEBT_TO_TOT_ASSET -0.729047 0.388613 -1.876024 0.0607 LN(SALES)_ 1.135371 0.117700 9.646275 0.0000 INTANGIBLE_TA 1.121508 0.312708 3.586437 0.0003 ASSET_TURNOVER -0.823475 0.235061 -3.503244 0.0005 RETURN_EQY 0.010364 0.005961 1.738565 0.0821 GDP 0.087796 0.030586 2.870491 0.0041 McFadden R-squared 0.358263 Mean dependent var 0.373894 S. D. dependent var 0.484372 S. E. of regression 0.369593 Akaike info criterion 0.879345 Sum squared resid 57.54157 Schwarz criterion 0.943052 Log likelihood -191.7319 Hannan-Quinn criter. 0.904449 Deviance 383.4637 Restr. deviance 597.5400 Restr. log likelihood -298.7700 LR statistic 214.0763 Avg. log likelihood -0.424186 Prob(LR statistic) 0.000000 Obs with Dep=0 283 Total obs 452 Obs with Dep=1 169 Приложение 3. Влияние Total Debt/Equity на выбор стратегии Dependent Variable: M_A Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Sample (adjusted): 1 463 Included observations: 452 after adjustments Convergence achieved after 5 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -8.966838 0.955630 -9.383169 0.0000 TOT_DEBT_TO_EQY -0.703467 0.394723 -1.782179 0.0747 LN(SALES) 1.130860 0.117498 9.624478 0.0000 INTANGIBLE_TA 1.056002 0.308456 3.423506 0.0006 ASSET_TURNOVER -0.963865 0.245461 -3.926752 0.0001 RETURN_EQY 0.004849 0.006511 0.744780 0.4564 GDP 0.089539 0.030516 2.934121 0.0033 McFadden R-squared 0.359176 Mean dependent var 0.373894 S. D. dependent var 0.484372 S. E. of regression 0.368351 Akaike info criterion 0.878137 Sum squared resid 57.14494 Schwarz criterion 0.941845 Log likelihood -191.4590 Hannan-Quinn criter. 0.903242 Deviance 382.9181 Restr. deviance 597.5400 Restr. log likelihood -298.7700 LR statistic 214.6219 Avg. log likelihood -0.423582 Prob(LR statistic) 0.000000 Obs with Dep=0 283 Total obs 452 Obs with Dep=1 169 Приложение 4. Влияние short term debt/TA на выбор стратегии Dependent Variable: M_A Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/15/13  Time: 19:38 Sample (adjusted): 1 463 Included observations: 452 after adjustments Convergence achieved after 5 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -9.459291 0.965765 -9.794607 0.0000 SORT_TERM_DEBT_RATO -1.511839 1.025187 -1.474696 0.1403 LN(SALES) 1.126100 0.115935 9.713235 0.0000 INTANGIBLE_TA 1.007145 0.302016 3.334746 0.0009 ASSET_TURNOVER -0.937576 0.235690 -3.978003 0.0001 RETURN_EQY 0.008021 0.006037 1.328579 0.1840 GDP 0.092273 0.030249 3.050432 0.0023 McFadden R-squared 0.346213 Mean dependent var 0.373894 S. D. dependent var 0.484372 S. E. of regression 0.361792 Akaike info criterion 0.895274 Sum squared resid 58.24769 Schwarz criterion 0.958981 Log likelihood -195.3319 Hannan-Quinn criter. 0.920379 Deviance 390.6638 Restr. deviance 597.5400 Restr. log likelihood -298.7700 LR statistic 206.8762 Avg. log likelihood -0.432150 Prob(LR statistic) 0.000000 Obs with Dep=0 283 Total obs 452 Obs with Dep=1 169 Приложение 5 Влияние net debt ratio на выбор стратегии Dependent Variable: M_A Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/15/13  Time: 21:58 Sample (adjusted): 1 463 Included observations: 452 after adjustments Convergence achieved after 5 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -9.348546 0.948341 -9.857790 0.0000 NET_DEBT_RATIO -1.559548 0.928749 -1.679193 0.0931 LN(SALES) 1.105760 0.115471 9.576050 0.0000 INTANGIBLE_TA 0.947679 0.303194 3.125655 0.0018 ASSET_TURNOVER -0.928685 0.236384 -3.928712 0.0001 RETURN_EQY 0.010030 0.005711 1.756268 0.0790 GDP 0.093798 0.030466 3.078787 0.0021 McFadden R-squared 0.348886 Mean dependent var 0.373894 S. D. dependent var 0.484372 S. E. of regression 0.359946 Akaike info criterion 0.891741 Sum squared resid 57.65463 Schwarz criterion 0.955448 Log likelihood -194.5335 Hannan-Quinn criter. 0.916846 Deviance 389.0669 Restr. deviance 597.5400 Restr. log likelihood -298.7700 LR statistic 208.4730 Avg. log likelihood -0.430384 Prob(LR statistic) 0.000000 Obs with Dep=0 283 Total obs 452 Obs with Dep=1 169 Приложение 6. Определение целевого уровня долга Dependent Variable: TOT_DEBT_TO_TOT_ASSET
Method: Least Squares
Sample (adjusted): 1 463
Included observations: 463 after adjustments
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-0.044991	0.040689	-1.105715	0.2694
TANGIBLE_TA	0.056176	0.020854	2.693763	0.0073
LN(SALES)	0.012214	0.004973	2.456070	0.0144
MARKET_TO_BOOK	-0.026250	0.010749	-2.442104	0.0150
EBITDA_TA	-0.374203	0.074033	-5.054548	0.0000
BASIC_MATERIALS	-0.091605	0.027241	-3.362802	0.0008
FINANCIALS	-0.047707	0.031193	-1.529419	0.1269
INDUSTRIALS	0.040946	0.036482	1.122335	0.2623
OIL___GAS	-0.136129	0.031558	-4.313615	0.0000
UTILITIES	-0.124760	0.022995	-5.425646	0.0000
R-squared	0.302221	Mean dependent var	0.263339
Adjusted R-squared	0.288357	S. D. dependent var	0.234638
S. E. of regression	0.197938	Akaike info criterion	-0.380363
Sum squared resid	17.74832	Schwarz criterion	-0.290995
Log likelihood	98.05398	Hannan-Quinn criter.	-0.345181
F-statistic	21.80025	Durbin-Watson stat	0.902626
Prob(F-statistic)	0.000000

Приложение 7. Влияние дефицита долга на выбор стратегии