Аннотации:
Предметом исследования в данной статье выступает механизм формирования премии в сделках слияний и поглощений, тема исследования - воздействие страновых и отраслевых факторов на премию. Цель статьи - построение модели оценки относительной премии в сделках слияний и поглощений электроэнергетических компаний. Методология исследования основывается на сравнительном методе оценки бизнеса. Эмпирическая база исследования включает в себя данные о 6826 сделках слияний и поглощений, произошедших по всему миру за период с 1997 по 2019 годы. В базу исследования включены данные как о публичных, так и о непубличных компаниях, для которых известна сумма, уплаченная в сделке, а также величина общих активов. В статье предложен авторский подход к группировке отраслей, основанный на равенстве коэффициентов премии в регрессии, и получены группы отраслей с равной величиной премии. Показано, что группировка отраслей, полученная путем работы математического алгоритма, почти полностью соответствует отраслевой структуре электроэнергетической отрасли. Также установлено, что политические факторы, формализованные с помощью индекса FSI (Fragile State Index) оказывают влияние на формирование премии в сделках слияний и поглощений. Коэффициент детерминации итоговых эконометрических моделей достигает 15,6 %, что может быть оценено как высокое качество оценки при условии, что прогнозируется именно относительная премия в сделке, а не сумма, уплаченная в сделке, находящаяся в тесной корреляции с величиной активов компании. Практическая значимость исследования состоит в возможности прогнозирования стоимости бизнеса в сделках слияний и поглощений, а также установления суммы, уплаченной в сделке, в тех случаях, когда подобная информация отсутствует в открытом доступе. The subject of this article is the mechanism of premium evaluation in mergers and acquisitions deals, the research topic is the impact of country and industry factors on the premium. The purpose of the article is to build a model for assessing the relative premium in mergers and acquisitions of electric power companies. The research methodology is based on a comparative business valuation method. The empirical base of the study includes data on 6826 mergers and acquisitions that occurred around the world from 1997 to 2019. The research base includes data on both public and non-public companies, for which the amount paid and the value of total assets are known. The article proposes an author's approach to grouping industries based on the equality of premium coefficients in regression, and the groups of industries with equal premium are obtained. It is shown that the grouping of industries obtained by the mathematical algorithm almost completely corresponds to the branch structure of the electric power industry. It is also specified that the political factors formalized with the FSI (Fragile State Index) influence the creation of premiums in mergers and acquisitions. The coefficient of determination of the final econometric models reaches 15.6 percent, which can be estimated as a high quality of assessment, provided the relative premium in a dealis predicted, but not the amount paid, which is closely correlated with the value of the company's assets. The practical significance of the study is in the possibility of predicting business value in mergers and acquisitions, as well as establishing the amount paid in a deal, in cases where such information is not available.
Описание:
Стерхов Александр Викторович, старший преподаватель, Уральский федеральный университет им. Первого Президента России Б.Н. Ельцина (г. Екатеринбург), trader-st@mail.ru
Просвирина Ирина Игоревна, доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедрой бухгалтерского учета, анализа и аудита, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск), irina.prosvirina@susu.ru
Alexander V. Sterkhov, Senior Lecturer, Ural Federal University named after the First President of Russia B.N.
Yeltsin, Ekaterinburg, trader-st@mail.ru
Irina I. Prosvirina. Doctor of Sciences (Economics), Professor, Head of the Department of Accounting, Analysis and Audit, South Ural State University, Chelyabinsk, irina.prosvirina@susu.ru