Автореферат (1152226), страница 10

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 10)

В диссертациипредставлена методика анализа эффективности сделок слияний ипоглощений, которая ориентирована в первую очередь на анализоперационной и инвестиционной синергии. Важной составляющейописываемого подхода является выявление преимуществ и расходов,связанных с реализацией сделок слияний и поглощений, а такжестатистический анализ их влияния на величину денежных потоков холдинга.На основе прогнозного бухгалтерского баланса и отчета о прибылях иубытках была произведена статистическая оценка величины денежныхпотоков объединенной структуры на основе денежных потоков двухсегментов по производству металлопродукции и добыче угля.

Приразработке модели объединенной корпоративной структуры в основу легконсервативный прогноз по росту производства концентрата напредприятиях сегмента по добыче угля. Тогда стоимость объединеннойкомпании составила VA  B  9080,45 млн долл. США.40Для оценки синергетического эффекта SE от интеграционной сделкипредложена следующая модель:SE  VAB  VA  VB ,где VA B – стоимость объединенной компании;VA – стоимость компании-покупателя до интеграции;VB – стоимость компании-цели до интеграции.Тогда синергетический эффект от приобретения металлургическимхолдингом угольной компании может составить 361,46 млн долл.

США, чтосвидетельствует об экономической эффективности и целесообразностисовершения интеграционной сделки в рамках создания вертикальноинтегрированной структуры.При этом переход от точечных оценок к распределениям вероятностейнеопределенных переменных и использование технологии имитационногомоделирования позволили оценить вероятность получения определенногогодового денежного потока в различных сегментах объединенной компании,что необходимо для составления производственной и финансовойпрограммы холдинговой структуры.В предположении нормального закона распределения при   0,05была сгенерирована выборка из 3075 значений синергетического эффекта,на основе которой было рассчитано стандартное отклонение s(SE)=117,59млн долл.

США, которое, как характеристика рассеивания, определяетстепень неопределенности оцененного синергетического эффекта (SE).В данном проекте уровень риска оценки синергетического эффекта,характеризующий неопределенность, обусловленную непредвиденнымиизменениями или неточностью прогноза входных параметров, оцениваетсякак сильный (37,49%). Но, поскольку российский металлургический холдингсчитает данный проект приоритетным для своей деятельности, реализацияинтеграционного проекта по созданию вертикально-интегрированнойструктуры целесообразна при стоимости не выше 649,59 млн долл. США.Такимобразом,усовершенствованныеподходыканализуэффективности сделок слияний и поглощений российских холдингов даютвозможность повысить точность и обоснованность оценки прогнозасинергетического эффекта в интеграционных сделках.

Это можетспособствовать повышению устойчивости и конкурентоспособностихолдинговых структур, а также улучшению социально-экономическихпоказателей регионов-реципиентов инвестиций, в которых расположеныприобретаемые предприятия.В рамках десятого научного результата предложена методика оценкирисков сделок слияний и поглощений российских холдингов, базирующаяся наматематико-статистическом анализе мнений экспертов относительнорисков интеграционной деятельности, позволяющая учитывать спецификукаждого из этапов слияний и поглощений холдинговых структур.41Следствием сложного характера интеграционной деятельностироссийских холдингов и множественности участников проектов слияний ипоглощений является отсутствие действенных принципов объективнойоценки рисков интеграции и реальной конкурентоспособностиинтеграционных проектов, что приводит к многомиллиардным убыткамроссийских холдингов.

В этой связи для выявления и оценки рисков былпроведен статистический анализ деятельности участников интеграционныхпроцессов, что позволило наиболее полно выявить риски внешней ивнутренней среды на каждой стадии реализации M&A-проектов.Предложенный механизм оценки рисков сделок слияний и поглощенийроссийских холдингов включает в себя выявление и классификацию рисковсделок M&A, формирование группы специалистов, участвующих вэкспертном опросе, сбор экспертной информации, статистический анализсогласованности и компетентности экспертов, определение общего мненияэкспертов по всем рискам интеграционных проектов, а также интегральногопоказателя риска проектов слияний и поглощений.В результате проведенного анализа был выявлен 51 риск, связанный споведением заинтересованных сторон на каждой из стадий интеграции.Эмпирической базой исследования послужили 20 проектов слияний ипоглощений металлургического холдинга.

Для определения оценок каждогоM&A-проекта по выделенному 51 критерию риска был произведенэкспертный опрос всего высшего руководства российского холдинга,вовлеченного в реализацию интеграционных проектов и формированиедолгосрочной стратегии развития холдинговой структуры. Предложенныйподход априорного ранжирования интеграционных рисков позволилвыявить наиболее значимые риски, оказывающие существенное влияние наформирование стратегии развития российского холдинга. К наиболеесущественным относятся: риск продажи акций сторонним инвесторам, рискантимонопольных расследований, риск утечки информации и др.Согласованность мнений экспертов по выделенным критериям рискабыла определена на основе рангового коэффициента корреляции Кендалла икритерия χ2-Пирсона.

Коэффициенты компетентности, которые былииспользованы в качестве весов при получении средневзвешенной оценкириска каждого из M&A-проектов, получены с помощью итерационногоалгоритма Рыкова. При этом компетентность экспертов оценивалась постепени согласованности их мнений с групповой оценкой проектов.Для анализа согласованности и компетентности экспертов былоразработано специальное программное обеспечение, позволяющее вавтоматическом режиме проводить статистический анализ экспертныхоценок при исследовании интеграционных рисков холдинговых структур.

Вкачестве среды разработки программного обеспечения была выбрана средаBorland C++ Builder 6 (свидетельство о государственной регистрациипрограммы для ЭВМ от 04 апреля 2012 г. № 2012613192).42В рамках одиннадцатого научного результата разработана иапробирована методология построения интегрального показателя рискаинтеграционных проектов российских холдингов, которая основана нааппарате нечетких множеств, позволяющая объективно оценитьрезультаты интеграционной деятельности и статистически обосноватьпоследствия принятия проекта для обеспечения конкурентоспособностироссийских холдингов и устойчивого экономического роста.Применение результатов теории нечетких множеств к анализупроектных систем позволило получить принципиально новые модели иметоды анализа интеграционной активности холдинговых структур.С помощью аппарата теории нечетких множеств решалась задачамногомерногоранжирования20интеграционныхпроектовA  a1, a 2 ,..., a 20 , где i  1,20 , с учётом 51 вида рисков M&A-проектовC  c1, c 2 ,..., c51, где j  1,51 , и относительной значимости показателейриска   1, 2 ,..., 51 , где  j  0 и1 51 j  1 .51 j1Многокритериальное ранжирование проводилось на основе функциипринадлежности каждого M&A-проекта, определяемой по каждомуc (a i ) c1 (a i ) c 2 (a i );;...; 51, и множества коэффициентовc(a)c(a)c51(a i ) 2 i 1 iриску c j : (ca )  iотносительной значимости показателей риска   1, 2 ,..., 51 .В диссертационной работе оценка альтернативных проектов слияний ипоглощений российского холдинга проводилась на основе семи методовсвертки: метод выбора альтернатив при отсутствии информации опредпочтениях на множестве критериев (метод максиминной свертки);многокритериальный выбор альтернатив на основе нечеткого отношенияпредпочтения; многокритериальный выбор альтернатив на основеаддитивной свертки; многокритериальный выбор альтернатив на основеметода нечеткологического вывода с использованием импликацииЛукасевича; многокритериальный выбор альтернатив на основе матричнойсхемы агрегирования с помощью стандартного 3-уровневого нечеткогоклассификатора; многокритериальный выбор альтернатив на основематричной схемы агрегирования с помощью стандартного 5-уровневогонечеткого классификатора; многокритериальный выбор альтернатив наоснове метода лингвистических векторных оценок.Обобщение результатов анализа рисков сделок слияний и поглощенийна основе семи нечетких моделей показало, что полученные результатыранжирования интеграционных проектов холдинговой структурыдостаточно близки.

Характеристики

Список файлов диссертации