Макроэкономические факторы, определяющие накопленную стоимость сделок m&a на рынке США

Согласно корпоративной мудрости слияния и поглощения (M&A) являются известной стратегией для достижения экстенсивного (неорганического) роста на рынке и, как следствие, получения финансового преимущества и стратегического превосходства. Таким образом, эти методы, бесспорно, занимают одно из первых мест среди инструментов корпоративного управления. С учетом вышесказанного, целью работы является исследование того, в какой степени макроэкономические показатели влияют на годовой агрегированный объем слияний и поглощений, осуществленных в Соединенных Штатах Америки в исторический период 1985–2021 гг. Предмет исследования определен как рынок слияний и поглощений США. С помощью уравнения множественной линейной регрессии методом наименьших квадратов было определено, что логарифмированный рост ВВП вместе с учетной ставкой оказывает значительное положительное влияние на объяснение зависимой переменной, в то время как доходность 10-летних казначейских облигаций США имеет отрицательную связь. Кроме того, было проведено несколько статистических тестов, чтобы гарантировать достоверность полученных результатов и возможность использования модели для оценки форвардных значений. Практическая значимость исследования заключается в выявлении эконометрической модели для прогнозирования объемов слияний и поглощений, позволяющей принимать эффективные корпоративные управленческие решения с учетом сроков и настроений рынка.

1. Ferreira M.P., Santos J.C., Ribeiro de Almeida M.I., Reis N.R. Mergers & acquisitions research: A bibliometric study of top strategy and international business journals, 1980–2010. Journal of Business Research. 2014;67(12):2550–2558. DOI: 10.1016/j.jbusres.2014.03.015

2. Finn F., Hodgson A. Takeover activity in Australia: Endogenous and exogenous influences. Accounting & Finance. 2005;45(3):375–394. DOI: 10.1111/j.1467–629x.2004.00125.x

3. Melicher R.W., Ledolter J., D’Antonio L. A time series analysis of aggregate merger activity. The Review of Economics and Statistics. 1983;65(3):423–430. DOI: 10.2307/1924187

4. Resende M. Mergers and acquisitions waves in the UK: A Markov-switching approach. Applied Financial Economics. 2008;18(13):1067–1074. DOI: 10.1080/09603100701408155

5. Maksimovic V., Phillips G., Yang L. Private and public merger waves. The Journal of Finance. 2013;68(5):2177– 2217. DOI: 10.1111/jofi.12055

6. Benzing C. The determinants of aggregate-merger activity: Before and after Celler-Kefauver. Review of Industrial Organization. 1991;6(1):61–72. DOI: 10.1007/BF00428001

7. Choi S.H., Jeon B.N. The impact of the macroeconomic environment on merger activity: Evidence from US time-series data. Applied Financial Economics. 2011;21(4):233–249. DOI: 10.1080/09603107.2010.528365

8. Komlenovic S., Mamum A., Mishra D. Business cycle and aggregate industry mergers. Journal of Economics and Finance. 2011;35(3):239–259. DOI: 10.1007/s12197–009–9098-y

9. Rhodes-Kropf M., Robinson D.T., Viswanathan S. Valuation waves and merger activity: The empirical evidence. Journal of Financial Economics. 2005;77(3):561–603. DOI: 10.1016/j.jfineco.2004.06.015

10. Erel I., Liao R.C., Weisbach M.S. Determinants of cross-border mergers and acquisitions. The Journal of Finance. 2012;67(3):1045–1082. DOI: 10.1111/j.1540–6261.2012.01741.x

11. Gugler K., Mueller D.C., Weichselbaumer M. The determinants of merger waves: An international perspective. International Journal of Industrial Organization. 2012;30(1):1–15. DOI: 10.1016/j.ijindorg.2011.04.006

12. Gorton G., Kahl M., Rosen R.J. Eat or be eaten: A theory of mergers and merger wave. The Journal of Finance. 2009;64(3):1291–1344. DOI: 10.1111/j.1540–6261.2009.01465.x

13. Kiymaz H. Cross-border acquisitions of US financial institutions: Impact of macroeconomic factors. Journal of Banking & Finance. 2004;28(6):1413–1439. DOI: 10.1016/S0378–4266(03)00125–0

14. Echols M.E., Elliott J.W. Rational expectations in a disequilibrium model of the term structure. The American Economic Review. 1976;66(1):28–44

15. Macrotrends. Macrotrends LLC. URL: https://www.macrotrends.net (accessed on 18.09.2022).

16. FRED economic data. Federal Reserve Bank of St. Louis. URL: https://fred.stlouisfed.org (accessed on 18.09.2022).

17. United States — M&A statistics. Institute for Mergers, Acquisitions & Alliances. URL: https://imaa-institute.org/mergers-and-acquisitions-statistics/united-states-ma-statistics/ (accessed on 18.09.2022).

18. Faust K. Very local structure in social networks. Sociological Methodology. 2007;37(1):209–256. DOI: 10.1111/j.1467–9531.2007.00179.x

19. Peterson R.A., Brown S.P. On the use of beta coefficients in meta-analysis. Journal of Applied Psychology. 2005;90(1):175–181. DOI: 10.1037/0021–9010.90.1.175

20. Le Courtois O., Xu X. Corporate name changes: The case of M&As within the S&P 500 index. SSRN Electronic Journal. 2020. DOI: 10.2139/ssrn.3729147

21. Mendes Barreto M. C., Barnett V. Best linear unbiased estimators for the simple linear regression model using ranked set sampling. Environmental and Ecological Statistics. 1999;6(2):119–133. DOI: 10.1023/A:1009609902784

22. Bharath S.T., Dahiya S., Saunders A., Srinivasan A. Lending relationships and loan contract terms. The Review of Financial Studies. 2011;24(4):1141–1203. DOI: 10.1093/rfs/hhp064

23. Durbin J. An alternative to the bounds test for testing for serial correlation in least-squares regression. Econo metrica.1970;38(3):422–429. DOI: 10.2307/1909548