Мировой рынок сделок слияния и поглощения в нефтегазовой отрасли в данный момент находится в нестабильном состоянии. Рост объема рынка привел к пику в 2007 году, после чего начался спад. В настоящее время наблюдается переменчивое поведение объема мирового рынка на фоне отчетливого тренда на снижение числа сделок, что демонстрирует график 1, приведенный ниже.

Рисунок 1. Количество и суммарный объем сделок M&A по суб-отраслям в нефтяной отрасли. Шкала слева измеряет объем сделок, шкала справа отражает число сделок. Источник - исследование EY «Глобальные сделки слияния и поглощения в нефтегазовой отрасли».

Так, в 2016 году, в сравнении с 2015, на 55 миллиардов (или 16,2%) увеличился суммарный объем транзакций, достигнув показателя в $395 млрд. При этом их количество снизилось на 27%. Кроме того, возросло число мегасделок - тех, размер которых превышает $1 млрд.

Нефтегазовый рынок принято делить на 3 отрасли: upstream (геологоразведочные работы, производство и добыча сырья), midstream (транспортировка), downstream (переработка, распределение, розничные продажи). Наиболее прибыльной является первая отрасль, «апстрим». Она же характеризуется наибольшим числом транзакций (более 1000 в 2016 году, несмотря на снижение количества сделок на 31%). Суммарный объем сделок в ней составляет около S130 млрд. (или 33% от общего объема). Практически такой же объем и у рынка слияний и поглощений наблюдается в «мидстриме» - порядка $146 миллиардов (при увеличении данного показателя почти на треть в сравнении с предыдущим годом), однако количество сделок здесь существенно меньше - 93, при наблюдаемом 28%-м спаде их числа.

Диаграммы, приведенные далее, демонстрируют динамику объема и числа сделок M&A в upstream и midstream, а также долю различных регионов мира в общем объеме транзакций на протяжении рассматриваемого периода.

Рисунок 2. Объем и количество сделок в суб-отрасли upstream. Шкала слева отображает суммарный объем сделок. Шкала справа отображает число сделок. Цветами отмечен объем сделок по регионам.

Рисунок 3. Объем и количество сделок в суб-отрасли midstream. Шкала слева отображает суммарный объем сделок. Шкала справа отображает число сделок. Цветами отмечен объем сделок по регионам.

Сделки слияния и поглощения являются стратегическим средством развития для компаний нефтяного сектора. В связи с трудностью разработки и обнаружения новых месторождений, а также из-за повышения затрат на добычу нефти из уже существующих месторождений, сделки M&A являются для компаний относительно простым способом получить доступ к запасам сырья. Однако одним из факторов, оказывающих противоречивое влияние на активность нефтяных компаний на рынке слияний и поглощений, являются цены на нефть.

Некоторые исследователи (например, Ferguson, Popkin, 1982) полагают, что стоимость компании-цели должна равняться стоимости ее запасов нефти. Из данного суждения в нынешних реалиях вытекают два следствия. Во-первых, приобретение компании-цели должна обходиться потенциальному покупателю дешевле, что стимулирует спрос. С другой стороны, приобретенные запасы нефти при текущих ценах и прогнозах в долгосрочной перспективе генерируют не слишком высокую стоимость компании. Это делает подобные сделки не очень привлекательными с точки зрения акционеров. Таким образом, если в 90-х годах низкие цены на сырье подстегивали рост рынка M&A, то в настоящее время они неоднозначно влияют на его объем.

В мэйджорах, или самых крупных транснациональных нефтяных компаниях, наметился тренд на упрощение структуры, избавление от непрофильных активов, а также склонность к стратегии «lower for longer», означающей готовность к длительному периоду низких цен на нефть. Одним из последствий такой стратегии является принятие компанией-целью более низкой цены предложения в связи с неблагоприятным собственным финансовым состоянием. Кроме того, откладывание транзакций на период, когда ожидается повышение цен, окажется нежизнеспособной стратегией для многих компаний. Низкие цены на нефть склоняют к ее добыче с меньшими затратами, что стимулирует сделки M&A в случае, если компания несет высокие издержки при извлечении сырья.

В прогнозах компании EY на 2017 год говорится также, что в этом году ожидается рост числа сделок, связанный с оппортунизмом некоторых компаний, откладывающих свои сделки с 2015 или 2016 года.

Еще одним из факторов, влияющих на активность компаний на рынке M&A, является ставка по облигациям. Она в настоящее время немного снизилась в сравнении с 2015 годом, однако все еще сильно превосходит уровень 2011-2014 годов для компаний-мэйджоров, что осложняет совершение новых приобретений. Также затруднены кредитные возможности для мелких и средних компаний в секторе.

Таким образом, можно сделать следующие выводы. Низкие цены на нефть не являются благоприятным условием для роста рынка M&A в данной отрасли. Это происходит по причине снижения доходов компаний и отдачи от инвестиций в подобные периоды. Однако низкие цены на сырье позволяют совершать более эффективные сделки. Кроме того, слияния и поглощения являются простым способом получения новых месторождений и формирования долгосрочной стоимости компании. Помимо прочего, относительно мотивов сделок M&A можно добавить следующее. Как показывают результаты опроса мнения топ-менеджеров различных компаний, приведенные в статье «Каковы реальные причины сделок M&A в банковской сфере» (Grandin, Saidane, 2008), мотивы компаний при проведении данных сделок в качестве покупателя делятся на две основные группы: с целью повышения стоимости фирмы и без данной цели. Главными двигателями данных сделок являются следующие: экономия от масштаба, увеличение рыночной власти и эффект увеличения прибыли за счет размера новой компании (93%, 52% и 45% респондентов, соответственно, назвали эти мотивы в качестве основополагающих для желания совершить сделку M&A).

Говоря о Российском рынке, следует отметить снижение активности, спровоцированное санкциями и экономическим спадом. Однако именно нефтегазовая сфера продолжает оставаться лидером по объему и числу сделок слияния и поглощения в РФ.

Методы оценки эффективности сделок M&A

Событийный анализ как метод оценки эффективности сделок слияния и поглощения

Событийный анализ основан на изучении реакции рынка ценных бумаг на то или иное событие, связанное с деятельностью компании. В данном случае, на новость о готовящейся сделке слияния или поглощения или о ее завершении. Первым опубликовал научный труд, описывающий этот подход, Джеймс Долли (James Dolley, 1933). Он описал поведение цен на акции при их дроблении, рассмотрев временной промежуток с 1921 по 1931 год. С того момента методология совершенствовалась, в основном, за счет попыток устранить эффект движения рынка в целом на динамику цен акций и оценить вклад именно конкретного рассматриваемого события в их изменение. Вариант модели, наиболее близкий к тому, который существует и широко используется в настоящее время, показали Рэй Болл и Филипп Браун в 1968 году в статье «An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers».

Крэйг МакКинлей (A. Craig MacKinlay 1997) посвятил статью «Event Study in Economics and Finance» применению данного метода в различных сферах экономики и финансов. Данная работа представляет собой обзор научных трудов, изданных до того момента, а также некое обобщение имеющегося теоретического материала. Кроме того, автор сам проводит процедуру событийного анализа с целью проиллюстрировать выбранную им, наиболее подходящую, с его точки зрения, версию подхода.

Само исследование имеет достаточно четкую структуру, общую для работ всех исследователей. В первую очередь выделяется информационное событие, которое должно каким-то образом влиять на котировки акций анализируемой компании. Затем определяется событийное окно - временной промежуток, который будет в дальнейшем подвергнут анализу. МакКинлей считал, что минимальный срок, который должен быть рассмотрен, это день события и следующий за ним день. Такой выбор уже может обеспечить понимание реакции рынка (уже после закрытия торгов в день события) на информационное событие. Однако он также писал, что период до информационного повода и после него также может рассматриваться. Этот отрезок времени автор статьи называет также «period of interest».

На следующем этапе компании, которые будут включены в выборку для последующего исследования, должны быть отобраны с использованием некоторого числа критериев. Ими, по мнению автора, могут быть: листинг на одной из бирж, как показатель открытости информации; принадлежность к определенной индустрии, а также размер фирмы (рыночная капитализация), промежуток, в который произошли события, и некоторые другие. Данные меры делают выборку однородной и позволяют избежать каких-либо искажений, способных привести к неверному итоговому результату.

Далее начинается непосредственное вычисление влияния информационного события на эффективность компании. Для этих целей вводится понятие сверхдоходости (abnormal returns). Первоначально производится расчет нормальных доходностей на протяжении оценочного окна («estimation window»). На их основе определяются нормальные же прогнозируемые доходности для событийного окна. Сверхдоходность является разницей между реальной доходностью, наблюдаемой в промежуток после (или и до, и после) рассматриваемого события, и той, что изначально прогнозировалась. МакКинлей дает следующую формулу для подсчета сверхдоходности:

,

где - сверхдоходность, - реальная доходность, а - ожидаемая (прогнозируемая) доходность по ценным бумагам взятой для анализа компании. В данном случае i - фирма, - дата события, - условная доходность в модели нормальных доходностей. Для определения возможны два варианта. В первом случае данный показатель является константой, равной среднему значению цены акций компании на протяжении всего временного периода. Второй из возможных подходов подразумевает привязку данного показателя к рыночной доходности при помощи линейной зависимости.

Оценочное окно, упомянутое выше, само по себе не включается в событийное окно, чтобы оставить динамику котировок акций максимально чистой, не допустив наличия посторонних факторов и событий, влияющих на цену. Для него обычно выбирается промежуток за достаточно большое количество времени до начала событийного окна. В статье «Event Study in Economics and Finance» упоминается значение 120 дней. Уильям Шверт в работе «Markup Pricing in Mergers and Acquisitions» (1996) взял за оценочное окно отрезок, начинающийся за 253 торговых дня (практически год) до события и заканчивающийся за 127 дней до него. Таким образом, оценочное окно в данном случае равнялось 126 торговым дням, а событийное окно, взятое этим исследователем, составило еще 253 дня, закончившись через 127 торговых дней после информационного события. М. Уокер (2000) в статье «Corporate Takeovers, Strategic Objectives, and Acquiring-firm Shareholder Wealth» выбрал для анализа лишь 5-дневное событийное окно (с -2 дня до события до +2 дня после него). В то же время, в работе «Gains to Bidder Firms Revisited: Domestic and Foreign Acquisitions in Canada» (2000) Экбо и Торнбёрн оно составляет 24 месяца (12 до и 12 - после анонса сделки слияния и поглощения). Оценочное окно в этом исследовании тоже достаточно велико - 48 месяцев, и начинается оно за 60 месяцев до объявления о сделке.

Как видно, диапазон значения очень велик как для событийного, так и для оценочного окна. Однако в настоящий момент наиболее распространенным является период 110 дней для оценочного окна (начиная с 120 дня до новости о готовящейся сделке) и 21 - для событийного (10 дней до события, сам день, в который событие происходит, и 10 дней после него). Событийное окно, как правило, не включается в оценочное.

Кроме того, совсем не обязательно брать слишком продолжительное событийное окно. Результаты работы Экбо и Торнбёрна наглядно демонстрируют, что разность между нормальной и сверхнормальной доходностью становится заметной лишь за 4 месяца до информационного события. В то же время, в последний месяц перед самим событием накапливается примерно 1/3 от всей сверхдоходности за 12-месячный период, который был рассмотрен исследователями. У. Шверт в своей статье обнаруживает, что значимые отклонения начинают происходить лишь за 42 дня до объявления о сделке. Вдобавок, из общей накопленной сверхдоходности на последний 21 торговый день до новости приходится почти ѕ. Из этого можно заключить, что десяти дней в некоторых случаях может быть недостаточно. Однако и слишком длительный срок для событийного окна не является необходимым условием для выявления наличия влияния сделки на состояние компании.

На последнем этапе расчетов вычисляются кумулятивные избыточные доходности. Они определяются как сумма сверхдоходностей в каждый отрезок времени в течение событийного окна. Если данный показатель (CAR) является статистически значимым и положительным, можно сделать вывод о том, что то или иное событие оказывает позитивное влияние на стоимость компании. И наоборот, если накопленные сверхдоходности меньше нуля при статистически значимых результатах, то информационное событие негативно влияет на стоимость компании.

Большинство исследователей приходит к выводу, что сделки M&A эффективны для компаний-целей. Например, к такому заключению можно прийти, анализируя статью «Markup Pricing in Mergers and Acquisitions». В целом для выборки из более чем 1800 компаний показатель CAR составил примерно 24%. При этом данный индикатор остается практически неизменным для общей выборки в течение следующих 126 дней. Для компаний, чьи сделки автор называет успешными, к концу событийного окна накопленная сверхдоходность составляет около 37%, в то время как для фирм с неудачными транзакциями он падает с 19% в день анонса до нуля. Помимо роста цен акций, Шверт отмечает заметный рост объемов торгов еще до того, как было компанией объявлено о сделке. При этом отмечается, что нет взаимосвязи между наценкой на акции компании-цели и поведением котировок акций компании-покупателя. То есть нельзя сказать, что рынок оценивает высокую оценку стоимости фирмы-продавца как свидетельство того, что покупатель переплачивает. Однако этот факт в любом случае оказывает негативное влияние на поглощающую компанию, так как у нее возникают дополнительные издержки.

Несмотря на то, что данная методология является общепринятой в настоящее время, она не помогает дать однозначный ответ на поставленный вопрос об эффективности сделок слияния и поглощения для компаний-покупателей. Ниже будут приведены примеры исследований различных авторов, обративших внимание на данную проблему, так как именно она является наиболее спорной и представляет больший интерес.

М. Уокер (2000), проводя исследование методом событийного анализа, приходит к выводу, что стоимость акций компании-покупателя увеличивается вне зависимости от цели поглощения, однако средний прирост достаточно низкий. Кроме того, такие фирмы обычно получают преимущество перед конкурентами. Однако, по его мнению, акционеры поглощающих компаний должны рассматривать альтернативы поглощениям, например, совместные предприятия, которые часто оказываются более эффективными.

В статье «Влияние сделок слияния и поглощения в финансовом секторе на стоимость компаний-покупателей на развивающихся рынках капитала» (2012) С. Григорьева и А. Гринченко анализируют выборку из 264 компаний в странах БРИКС. В ходе исследования было выявлено, что на развивающихся рынках сделки слияния и поглощения положительно влияют на стоимость компаний-покупателей в краткосрочной перспективе. По словам авторов, результаты работы согласуются с полученными ранее во время изучения проблемы на развитых рынках капитала.

Hamza (2009), проводя исследование сделок французских компаний, приходит к выводу, что в краткосрочном периоде стоимость компании-покупателя, наоборот, падает. Также отмечается, что на CAR имеют значительное влияние относительная величина стоимости компании-цели и период объявления о сделке.

По словам С. Григорьевой (2013), данный подход к оценке эффективности сделок позволяет нивелировать существующие в методе анализа финансовой отчетности недостатки, такие как игнорирование затрат компании на капитал, метода финансирования и возможное манипулирование отчетностью. Оценка экономической прибыли дает возможность показать доходность вложенного капитала, а также - через изменение показателя средневзвешенных затрат на капитал - выявить финансовую эффективность, полученную благодаря новым возможностям: изменению стоимости привлечения средств, инвестиционных рисков, наличию доступа к новым рынкам капитала. В статье Григорьевой и Абузова данный метод используется в совокупности с анализом финансовой отчетности для получения более полной картины происходящего. Выборка состоит из 153 сделки (с выкупом контрольного пакета акций - 50%+1) размером не менее $50 миллионов, инициированных компаниями из стран Западной Европы.

При проведении анализа использовались следующие показатели: EBITDA/Sales, (EBITDA - ДWC)/Sales, EBITDA/BVA и (EBITDA - ДWC)/BVA. EBITDA и (EBITDA - ДWC), по мнению авторов, являются оптимальными прокси-переменными, так как они не зависят ни от способа финансирования, ни от способа учета сделки. Интервал, выбранный для рассмотрения, составляет 4 года (по 2 до и после сделки).

Для оценки влияния транзакции на эффективность компании использовался показатель экономической прибыли, EP.

EP = CE_t-1*(ROCE_t - WACC_t),

Где - капитальные затраты на начало периода, ROCE - отдача от капитальных вложений, а WACC - средневзвешенная стоимость капитала. После этого была проведена корректировка на отрасль по следующей формуле:

,

Где Industry EP - медианное значение прибыли в индустрии, где оперирует компания, а - медианное значение вложенного капитала в отрасли, где оперирует компания.

Результаты исследования продемонстрировали, что показатели, основанные на финансовой отчетности, не дают возможности однозначно оценить эффект сделки M&A на производительность фирмы. Все результаты оказались статистически незначимыми. При этом те, что основаны на продажах, показывают положительный эффект, а те, что основаны на книжной стоимости активов - отрицательный. В то же время анализ экономической прибыли позволяет сказать о статистически значимом (на 5% уровне) приросте эффективности компаний после сделки. Однако при введении корректировки на отраслевой тренд значимость значительно падает.

Кроме того, существует также подход, при котором прирост тех или иных показателей поглощающей компании сравнивается с соответствующим показателем компаний в той же отрасли, но не вступавших в сделки в течение рассматриваемого периода. Однако, как считают Dickerson, Gibson и Tsakslotos (1997), он несет в себе ряд ограничений. Так, например, достаточно тяжело определиться с выбором контрольной группы для проведения сравнительного анализа, так как финансовые показатели могут сильно зависеть от года, размера компаний и ситуации на рынке, в том числе - от конкуренции. Помимо прочего, для анализа финансовой отчетности характерна еще одна проблема: трудно понять, в какой именно момент наступает эффект от сделки, а наступить он может по-разному, в зависимости от характера сделки, размера и так далее. Вдобавок, в первое время в краткосрочной перспективе операционные показатели компании-покупателя могут ухудшиться из-за большого размера транзакции. Также эффективность сделки, а также ее цена могут сильно варьироваться в периоды экономического роста или спада. Поэтому достаточно сложно выбрать оптимальный временной промежуток для анализа имеющихся показателей.

В вышеуказанной работе Dickerson, Gibson и Tsakslotos анализируют выборку, собранную на большом временном промежутке - как минимум 10 лет, что позволяет смотреть на состояние компаний как до, так и после появления активности в сфере M&A. В среднем доступны данные по фирмам за 18 лет. Компании, взятые для рассмотрения, сравниваются с теми компаниями, которые в подобные сделки не вступали, а также с теми, которые вступали - но в период до сделок. Всего в выборке участвовала 2941 компания. Из них в сделки на протяжении рассмотренных периодов не вступали 2328. Сделок рассмотрено было 1443.

Основное отношение, которое исследовали авторы статьи, выглядело следующим образом:

,

где - прибыльность компании i в период t, отражает постоянство прибыли компании. - дамми-переменная, отражающая относительный размер компании (исходя из ее уровня чистых активов, от 1 до 5). - рычаг компании, показывающий отношение между ее долгом и активами. При этом авторы включили как краткосрочный, так и долгосрочный долг. - рост чистых активов компании. В этот показатель был включен лаг, чтобы оценить некоторые отложенные эффекты роста активов. - фиксированные эффекты компании и времени, содержащие некоторые специфические факторы, такие как гетерогенность компании, а также совокупный эффект, оказываемый на производительность компании бизнес-циклом.

Некоторые специфические эффекты компаний не могли быть очевидным способом оценены, поэтому от них избавились путем вычитания среднего значения компании из каждой переменной. Был также введен показатель , который демонстрировал разницу между средней прибыльностью фирм, вступавших и не вступавших в сделки слияния и поглощения.

Регрессионный анализ выявил, что фирмы-покупатели испытывают, в среднем, падение нормы доходности на 2,4% в сравнении с компаниями, воздерживающимися от сделок M&A.

Второй вопрос в исследовании касался влияния внутреннего роста компании и роста, вызванного сделками слияния и поглощения, на производительность компании. Общий рост был поделен на две переменных составляющих, IG - внутренний рост и AG - рост от слияния.

Выводы показывают негативное влияние сделок M&A на компанию, если говорить о прибыльности. Само вовлечение в сделку снижает норму доходности на 1,38%, в то время как динамика доводит данный показатель до 2,90%. Во время последующих сделок прибыльность снижается примерно на 2,03% в год. По мнению исследователей, данные результаты, полученные на рынке Великобритании, согласуются с теми, что были достигнуты при исследовании, например, рынка США.

Данная глава дипломной работы посвящена методологии, используемой для решения поставленных в исследовании проблем, а именно - анализу эффективности сделок слияния и поглощения в нефтяной отрасли, а также выявлению факторов, влияющих на эффективность транзакций. Условно главу можно разделить на две части: описание взятой для рассмотрения выборки, описание примененного подхода к оценке эффективности сделок слияния и поглощения и описание способа выявить факторы, влияющие на полученную эффективность сделок.

В данной выпускной квалификационной работе для оценки эффективности сделок слияния и поглощения используется метод событийного анализа. Данный подход предполагает наличие двух условий. Первое - гипотеза эффективного рынка, означающая, что информация в равной степени доступна участникам рынка, а любые новостные события моментально находят отражение в цене того или иного продукта или компании. Второе условие предполагает, что цена акций компании представляет собой дисконтированную величину будущих денежных потоков собственника компании (Fama, 1969). Эти предположения позволяют сделать вывод о том, что будущие эффекты сделки слияния и поглощения также учитываются в котировках компаний.

Для данной работы более предпочтительным видится именно метод событийного анализа. В основном, это происходит по той причине, что работа должна быть актуальной в плане оценки наиболее приближенных к текущему моменту сделок слияния и поглощения. Некоторые из транзакций, интересных для рассмотрения, были совершены относительно недавно, поэтому оценка их методом анализа финансовых показателей компании не представляется возможной. Поскольку одним из интересующих вопросов является оценка эффективности сделок на текущий момент, в условиях «lower for longer» - низких цен на нефть при их неопределенности, - крайне желательно затронуть сделки, совершенные в течение последнего времени.

Кроме того, в связи с особенностями событийного анализа, он предполагает сравнение динамики котировок акций с отраслевым индексом, тем самым исключая необходимость анализа не вступавших в сделки компаний и их финансово-экономических показателей.

Схематично, в форме пошаговой инструкции процесс проведения событийного анализа в том виде, в каком он чаще всего применяется в настоящее время (с учетом имеющихся в наличии данных и поставленных в работе целей), можно описать следующим образом:

· Нахождение точной даты информационного события, которым может быть как появление новости о готовящейся сделке слияния и поглощения, так и совершение сделки; В данном исследовании за дату события принимается анонс готовящейся сделки M&A. Обосновать выбор можно следующим образом. Дата самой сделки, то есть транша, является не таким серьезным информационным поводом, так как о самой сделке участникам рынка уже известно, и информация находит отражение в котировках. То есть дата завершения сделки - по большей части формальность, и рассматривать ее было бы не слишком корректно. Следующий из возможных вариантов - дата появления слухов - тоже не является надежным. В первую очередь, он не может быть отслежен достоверно во всех случаях. Во-вторых, слухи практически всегда появляются в интервале около 10 дней до анонса сделки слияния или поглощения. Исходя из дальнейших шагов в методологии, становится понятно, что накопленная сверхнормальная доходность, спровоцированная слухами, в таком случае будет включаться в событийное окно и, соответственно, учитываться при проведении событийного анализа. Поэтому верным представляется установление даты официального объявления о сделке в качестве даты информационного события.

· Определение событийного окна. В данном случае решено было следовать сложившемуся тренду и использовать наиболее широко распространенный временной промежуток: 10 дней до объявления о готовящейся сделке и 10 дней после, а также сам день анонса. Такой диапазон позволяет, во-первых, учитывать эффект от появляющихся до объявления слухов в различных изданиях. Во-вторых, он достаточно велик, чтобы включить в себя большую часть возникающей накопленной сверхнормальной доходности.

· Определение оценочного окна. Этот этап также следует сделать классическим - оценочное окно в данном исследовании составляет 110 дней до сделки. Это большой промежуток, позволяющий корректно оценить зависимость между показателями в регрессионной модели и динамику цен акций. Кроме того, больший размер оценочного окна невозможен для некоторых компаний из списка, так как они совершали больше одной сделки в рассматриваемый период. Большие оценочные окна могут включать событийные окна, относящиеся к другим сделкам слияния и поглощения, что, с высокой вероятностью, приведет к искажению информации и сделает исследование менее точным.

· На следующем этапе производится построение регрессионной модели на промежутке оценочного окна, в ходе чего получается уравнения в следующей форме:

,

где - доходность ценной бумаги компании i (в случае данной работы были взяты цены закрытия торгов ценными бумагами), - доходность рыночного портфеля, - константа, а - случайная ошибка. В данном исследовании в роли рыночного портфеля выступают индексы нефти и газа в странах, где зарегистрированы компании. Это NYSE, LSE, MOEX, BSE, BOVESPA, Toronto Stock Exchange и Гонконгская фондовая биржа. Также следует сказать, что для исследования были использованы логарифмы доходностей в случае как индексов, так и ценных бумаг.

· Затем производится вычисление сверхнормальных доходностей для акций компании в течение событийного окна по следующей формуле с использованием реальных и прогнозных значений:

,

где - сверхдоходность на момент времени t, а - фактическая доходность ценной бумаги;

· После этого находится кумулятивная сверхнормальная доходность, CAR:

;

· Далее делаются выводы относительно эффективности конкретной сделки (информационного события) для деятельности компании. В том случае, если накопленная доходность больше нуля, следует говорить о положительном эффекте сделки слияния или поглощения на компанию. В случае, если кумулятивная доходность отрицательна, сделка оказывает негативный эффект на компанию.

· На финальном этапе происходит проверка статистической значимости полученных при событийном анализе результатов при помощи Т-статистики.