Диссертация (1152227), страница 21

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

Текст из файла (страница 21)

 14,76, ŝ  0,43.2Коэффициенты полученного уравнения регрессии при α=0,05 значимы.Параметры уравнения говорят об адекватности: Fнабл.  Fкр .  1,98 приα=0,05, найденного по таблице F-распределения; коэффициент детерминации R 2  0,8699 показывает, что 86,99% вариации показателя y3 объясняетсяфакторами, включенными в модель. Стандартная ошибка, которая являетсяоценкой рассеяния фактических значений относительно построенной регрессии, составила 0,43.Построенное уравнение свидетельствует о том, что на y3 – стоимостный объем рынка слияний и поглощений оказывают влияние следующие показатели: удельный вес убыточных организаций в общем числе организаций114в промышленности, волатильность фондового рынка, объем инвестиций отиностранных инвесторов, число уголовных дел, связанных с рейдерством.При этом наибольшее прямое влияние оказывает фиктивная переменная zt,характеризующая структурную нестабильность результирующего показателя y3t.Асимптотический критерий серий Бреуша-Годфри показал отсутствиеавтокорреляции в остатках, так как et  0,002  0,032et 1 , то есть коэффициентρ=0,032 не значимо отличается от 0.

Из гистограммы остатков (рисунок 2.11)видно, что остатки подчиняются нормальному закону распределения.Рисунок 2.11 – Гистограмма остатков для y3 - стоимостного объема рынкаслияний и поглощенийТаким образом, модель российского рынка слияний и поглощений можно представить в виде системы уравнений:ŷ1,t  0,15  0,26y1,t 1  0,09x1,t 8  0,03x 4,t 9  0,21x 24,t 5  0,23x 26,t 2  0,18x 29,t 3  0,02x 36,t 8  0,15x 37,t 7  0,02x 44,t 5  0,05x 45,t 5  0,14x 47,t 8  0,11x 50,t 6  0,08x 54,t , где _ R 2  0,83, Fнабл.  49,98, ŝ  0,42;ln ŷ 2, t  1,92  0,12 ln y 2, t 1  0,02ŷ1, t 1  0,09x16, t  0,002x 31, t  0,13x 54, t  0,01u t , гдеR 2pseudo  0,83, LR  62,37, ŝ  0,23;ŷ3, t  7,83  1,52ŷ1, t  0,14ŷ 2, t  0,05x16, t  0,018x 24, t  9  0,02x 37, t  7  0,03x 54, t  2,03z t , где _ R 2  0,87, Fнабл.

 14,76, ŝ  0,43.Полученная система взаимозависимых эконометрических уравненийвыражает через структурную форму взаимосвязей между явлениями их но115вое содержание, характеризующееся взаимным влиянием друг на друга зависимых и независимых переменных, а также позволяет глубже изучитьпричины связи, лежащие в основе вариации результирующих переменных.Анализ системы структурных уравнений свидетельствует об однонаправленном изменении объема иностранных инвестиций и стоимостногообъема рынка M&A.

При этом инвестиционный рейтинг РФ продолжает оставаться крайне низким. Согласно рейтингу Всемирного банка DoingBusiness в 2013 г. РФ занимала 112 место из 185 возможных мест по благоприятствию видения бизнеса. Одновременно доля иностранных покупателейв общей стоимости сделок на российском рынке сократилась.В каждое из уравнений полученной системы входит число уголовныхдел, связанных с недружественными и противоправными поглощениями.Эти процессы имеют под собой объективные основы. Для современной российской экономики характерны тенденции к увеличению размера денежноймассы, являющейся накоплениями как частных лиц, так и организаций.

Свободная денежная масса давит на рынок, отыскивая себе эффективное применение. В том числе посредством приобретения новых бизнесов, которые часто связаны с уголовными рисками.В условиях финансово-экономического кризиса рейдерство не сталоменее актуально. В 2009-2011 гг. на смену «традиционному рейдерству»пришли кредитные схемы поглощения, которые в настоящее время принятоназывать «кредитным или банковским рейдерством»1 (банк в условиях экономического кризиса стремится не сохранить отношения с клиентом, а извлечь из них максимальную выгоду – по заниженным ценам, определеннымв ходе исполнительного производства, приобрести заложенное имущество).Применение результатов проведенных расчетов за период с января2003 г. по декабрь 2013 г.

позволяет увидеть противоположную зависимостьмежду волатильностью фондового рынка и стоимостным объемом рынкаБанковское рейдерство – это абсолютно законные механизмы, основанные на договорных отношениях сторон и гражданском законодательстве, цель которых лишить компанию-заемщика принадлежащих ей активов.1116слияний и поглощений. Таким образом, увеличение неопределенности нарынке капитала снижает стимулы российских холдингов к реализации инвестиционных проектов, в том числе и интеграционных проектов. В то же время увеличение неопределенности на фондовом рынке увеличивает стоимость конфликтных активов.Полученные результаты могут быть использованы для выявления условий благоприятных ведению бизнеса, улучшения инвестиционного климата, а также для внедрения рациональных форм участия российских холдингов в реализации промышленной политики на региональном и федеральномуровнях.2.3 Прогнозирование интеграционной активности холдинговыхструктур экономики РоссииВ современной российской экономике консолидация акционерного капитала в крупных корпоративных структурах представляется закономернымявлением.

Ее объективной основой являются сложные технологические цепипроизводства, обусловленные процессами углубления международного разделения труда и глобализации мирового хозяйства, а также длительныйжизненный цикл продукции, требующий реализации не только стандартныхфункцийпроизводства,ноинаучно-исследовательскихиопытно-конструкторских работ. Основными формами подобной консолидации являются холдинговые компании.При этом большой интерес как в экономической литературе, так и среди практиков представляет прогнозирование интеграционной активностироссийских холдингов.

Только в последнее время за счет накопленных статистических данных по интеграционной активности холдинговых структурначинают формироваться методические подходы прогнозирования интенсивности процессов интеграции в РФ. В связи с этим интересен опыт иссле-117дований процессов корпоративной интеграции стран с развитой институциональной средой.В своих работах Р. Мелихер для прогнозирования интеграционной активности предлагает использовать модели временных рядов, перейдя к логарифмическому преобразованию ряда.

В ранних работах С. Айса и Дж. Вестона можно найти подтверждение гипотезы о волнообразном поведениислияний и поглощений корпоративных структур [145]. Р. Толлисон и В. Шугарт отвергают волнообразный характер интеграционной активности, моделируя процессы слияний и поглощений с помощью модели авторегрессии 1го порядка. Тем не менее, не смотря на то, что слияния и поглощения возможно представить как процесс случайного блуждания, это не дает оснований отвергать предположение о волнообразном поведении M&A.В настоящее время в западной научной среде предположение о волнообразности интеграционных процессов больше не вызывает ожесточенныхспоров.

При этом последние исследования направлены на объяснение интеграционной активности с помощью методов и моделей, в которых волны интеграционной деятельности вызваны «переключением» дискретного параметра (модели с переключающимся параметром). Марковские процессы спереключающимся режимом могут быть использованы для более точноговыделения унифицированного структурного процесса и нахождения временных интервалов интеграционных волн (в результате чего можно было бывыделять отраслевые и трансграничные волны интеграционной активности).Дж. Баркулас в своих работах моделирование интеграционной активностихолдинговыхструктуросуществляетспомощьюдробно-интегрированных процессов.

Как отмечается в его исследованиях, процессыARFIMA имеют автокорреляционные функции, затухающиеся гиперболически (автокорреляционные функции стационарного процесса ARMA затухаетэкспоненциально). Таким образом, данные процессы можно прогнозироватьна достаточно длительный период. Колебания в слияниях и поглощенияхподвергаются влиянию не только ближайших исторических данных, но и118значениям M&A в далеком прошлом. Подобное поведение интеграционныхпроцессов свидетельствует о наличии фундаментальных факторов, влияющих на динамику интеграционной активности холдинговых структур [145].При этом для российского рынка слияний и поглощений попытки прогнозирования интеграционной активности носят единичный характер.

Такможно выделить работы М.М. Мусатовой и Ю.В. Игнатишина. В фокусе исследований М.М. Мусатовой находится поквартальная динамика количествазавершенных сделок слияний и поглощений с учетом национальной направленности за период с начала 1995 г. до конца 2-го квартала 2010 г. В видунеполноты имеющихся данных прогнозирование стоимостного объема сделок слияний и поглощений не производилось.Анализ работ приводит к выводу о том, что настоящее исследование,направленное на выявление особенностей временного поведения интеграционной активности российских холдингов, является новым направлением визучении и моделировании интеграционных процессов в России.Эмпирический анализ в диссертационной работе строился на основеразбивки базы данных по интеграционной активности по месяцам1.

В таблице 2.10 представлены описательные статистики агрегированных помесячныхрядов слияний и поглощений (количество сделок M&A, сумма интеграционных сделок, средняя стоимость сделки M&A), рассчитанные по данным запериод с января 2003 г. по декабрь 2013 г.

(132 наблюдения).Таблица 2.10 – Описательные статистики помесячных рядов M&Aза 2003–2013 гг.№Переменнаяп/п1 Количество сделокM&A, ед.21СредняяСумма сделок M&A,млрд. долл. СШАМинимум Максимум Стандартноеотклонение239549,124,030,317,633,72Источник: M&A – Intelligence и KPMG119Поскольку средняя стоимость сделки M&A является производной отколичества и суммы заключенных сделок слияний и поглощений, то в фокусе исследования интеграционной активности холдинговых структур былопрогнозирование количества и суммы интеграционных сделок российскиххолдингов. При этом выбор методов прогнозирования для решения поставленной задачи базировался на ряде предпосылок: методы должны учитывать нестационарность описываемых процессов; методы должны учитывать ограниченность выборки; результаты должны с заданной точностью описывать изменение заданных показателей [106,107,108].Перечисленные выше требования являются достаточно противоречивыми и каждое из данных условий в лучшей степени выполняют различныеметоды.

Например, основываясь на опыте исследований процессов M&Aстран с развитой институциональной средой, считается, что для нелинейныхпроцессов, имеющих квазипериодическую основу, в наибольшей степениподходят модели, построенные на основе использования ряда Фурье. Нестационарные процессы в лучшей степени описывают авторегрессионные модели. Поэтому однозначно остановиться на выборе одного метода в рамкахданной задачи не представляется возможным. Для достижения поставленнойцели воспользуемся несколькими методами, наиболее полно удовлетворяющими выдвинутым требованиям, и сравним точность полученных моделей.Прогнозирование динамики количества сделок M&AНа рисунке 2.12 представлена помесячная динамика количества заключенных сделок слияний и поглощений холдинговых структур РФ.Имеющийся ряд динамики представлен абсолютными значениями показателя количества заключенных сделок M&A за период с января 2003 г.

Характеристики

Список файлов диссертации