Исследования поглощений

Цель

Целью работы является определение размера скидки за низкую ликвидность для частных компаний с учетом отраслевых различий.

Выборка

Выборка, состоящая из 91 наблюдения по компаниям США за 1999-2006 гг., делится на 8 отраслей (энергетика, машиностроение, финансы, коммунальные и высокотехнологичные предприятия, розничная торговля, здравоохранение и транспорт), чтобы определить, есть ли отраслевые различия в скидке за низкую ликвидность. В отличие от Koeplin et al. (2000)[3] и многих других исследований, в выборку включались финансовые и регулируемые компании.

Методология

На основе подхода исследования поглощений, предложенного Koeplin et al. (2000), в работе сравниваются значения 5 мультипликаторов (price/EPS, enterprise value/EBIT, enterprise value/EBITDA, enterprise value/book value, enterprise value/revenue) частных и публичных компаний. Стоимость приобретения частной компании получена из Thompson Financial Transaction Database, SDC Platinum, или Wall Street Journal. Для каждой сделки по приобретению контрольного пакета в частной компании определялась схожая сделка с публичной компанией, наиболее близкой по объему выручки, в том же году и отрасли. Разница среднего (медианного) значения мультипликатора частных и публичных компаний представляет собой скидку за неликвидность.

Результат

Значения скидки по мультипликаторам попадают в 15-30%, наиболее высокое среднее значение в 27.10% получено для enterprise value/EBIT, а низкое в 16.25% – для enterprise value/book value. В целом, скидка на основании подхода мультипликаторов составляет около 25%. Однако данная величина может определяться не только скидкой за низкую ликвидность, но и:

· систематическими различиями частных и публичных компаний (размер, темп роста доходов);

· возможностью для собственников частной компании остаться ее руководителями, которая компенсируется за счет заниженной стоимости приобретения компании;

· более высокими издержками должной осмотрительности, связанными с недостатком надежной информации о частной компании.

Таким образом, в действительности скидка за низкую ликвидность может оказаться существенно ниже.

Затем автор обращается к вопросу отраслевых различий и получает, что среди восьми рассмотренных отраслей, скидка за низкую ликвидность наибольшая для машиностроения (30-40%), и наименьшая для финансовых компаний (8-10%), причем различия по отраслям статистически значимы. Следовательно, при определении скидки за низкую ликвидность необходимо учитывать отраслевую принадлежность конкретной компании.

The price of corporate liquidity: Acquisition discounts for unlisted targets. (Officer, 2007)

Цель

Выявить издержки и оценить необходимость увеличения ликвидность компании в целом за счет продажи некотируемых подразделений (активов). Оценка выгод и издержек подобного метода увеличения ликвидности представляется важной, поскольку, именно продажа некотирумых фирм и подразделений стала существенным источником ликвидности для корпораций в последние годы, причем подобные сделки в большинстве случаев происходили в форме поглощений. Однако в академической литературе уделено недочаточно внимания этой тематике.[4]Таким образом, задача автора состоит в оценке стоимости и ее детерминантов в случае поглощения некотируемых активов с учетом характеристик продавца и общей ситуации на рынках заемного и собственного капитала.

В процессе исследования выдвигается несколько гипотез. Во-первых, предполагается, что некотируемая фирма будет продана с дисконтом по сравнению с аналогичным котируемым активом. Во-вторых, некотируемый актив продается с относительно большим дисконтом в случае наблагоприятного финансового состояния продавца и в случае, если альтернативные источники ликвидности менее доступны.

Выборка

В выборку входят как котируемые, так и некотируемые компании из базы данных SDC, ставшие целью поглощения в период с 1979 по 2003 г. Рассматриваются сделки (удачные и неудачные) стоимостью, как минимум в $ 50 млн. и предполагающие получение продавцом наличных, обыкновенных акций или их сочетания. Отметим некоторые характеристики анализируемых фирм. Самостоятельные частные компании и некотируемые подразделения имеют по медиане гораздо меньший общий объем активов, чем публичные компании. Контролирующие компании, как правило, имеют достаточно высокий уровень долга. Также в основном происходя продажи некрупных подразделений (около 4 % общих активов учредителя). Продажа актива позволяет контролирующим компаниям выручать в среднем до 105% их денежных остатков до сделки. Автор изучает среднюю кумулятивную сверхдоходность, которая оказывается значимой, что говорит о том, что рынок благоприятно воспринимает подобные сделки для рассматриваемой выборки.

Методология

Для оценки скидок применяется вариант методологии Kaplan, Rubac (1995), предполагающий составление портфеля сравнимых поглощений котируемых «целей» для каждой неторгуемой компании. Аналоги подбираются исходя их совпадения отраслей, стоимости сделки (±20%) и периода сделки (± 3 календарных года от продажи некотируемого актива). Далее рассчитывается 4 мультипликаторов для неторгуемой компании и группы аналогов: цена акции, предложенная компанией-покупателем, к балансовой стоимости; аналогичная цена к чистой прибыли на акцию; стоимость сделки к EBITDA; стоимость сделки к продажам. Скидка рассчитывается как разница в размере мультипликаторов для неторгуемой компании и аналогов. Автор отмечает [5], что данная величина дает консервативную (заниженную) оценку реальной разницы в премиях.

Результат

Почти все мультипликаторы, кроме цены к балансовой стоимости, демонстрируют наличие значимой отрицательной премии в размере от 15 до 30 % в среднем, что подтверждает первую гипотезу. Учет асимметрии информации через введение дамми-переменных на способ платежа (считается, что в условиях значительной асимметрии выбирается комбинированный метод платежа, а не только денежный), уменьшил интервал дисконта: от 13 до 22 %.

Одна из проблем работы состоит в большом количестве «выбросов». Для проверки робастности были подсчитаны реальные премии за торгуемые компании (как разница между мультипликаторами поглощения и балансовыми мультипликаторами), которые соответствовали существующим в этой сфере оценкам. Также относительно небольшая величина выборки может ограничивать возможность обобщения полученных результатов, хотя в целом, автор не делает вывода о значимых отличиях фирм, для которых подсчет мультипликаторов возможен и нет.

Автор показывает, что компании, продающие подразделения испытывают ограничения в ликвидности в период до сделки (через оценку кассовых остатков до и после сделки), а также, что степень этих ограничений значительно влияет на скидку. Кроме того, было найдено и подтверждение третьей гипотезе, говорящей о том, что в случае затруднений с получением средств на рынке, размер скидок растет. Оценка ситуации на долговом рынке делается исходя из превышения торгово-промышленной ставки кредита над межвременной медианой, а на рынке акций- из превышения количества IPO над межвременной медианой.

The Discount for Lack of Marketability in Privately Owned Companies: A Multiples Approach (Harjoto, Paglia, 2010)

Цель

Определить скидку за ликвидность для выборки частных компаний США путем непосредственного сравнения частных и торгуемых компаний.

Выборка

Частные фирмы США с годовой выручкой более $10 млн. в период с 1993 по 2008 г. за исключением коммунальных предприятий, финансовых компаний и других компаний из сферы услуг. Таким образом, рассматриваются предприятия, которые потенциально могут выйти на IPO. Также рассматриваются котируемые на AMEX, NYSE или NASDAQ компании, подбираемые по отрасли и годовым продажам или EBITDA. В целом имеется 674 пары по первому показателю и 635- по второму.

Методология

Скидка за низкую ликвидность измеряется с помощью двух рыночных мультипликаторов: отношение рыночной стоимости инвестированного капитала к годовым продажам (MVIC/Sale) и к EBITDA (MVIC/ EBITDA). MVIC рассчитывается, как стоимость обыкновенных акций в обращении плюс балансовая стоимость долгосрочного долга и привилегированных акций.

Далее скидка за низкую ликвидность рассчитывается по формуле: (1-mult)*100%/mult и анализируется с помощью регрессионного анализа. Предполагается зависимость скидки от таких факторов, как размер, прибыльность, наличие положительной чистой прибыли, тип покупателя (котируется/ не котируется), тип покупки (акции/ активы), тип корпорации (C/S), сектор и период времени.

Результат

Скидки подсчитанные по описанной методологии достигают 75%, что значительно выше результатов, полученных в методах, где анализируются семейные акции, IPO или поглощения частных фирм котируемыми. Наибольший дисконт обнаружен в сфере профессиональных услуг, наименьший- для компаний из области здравоохранения. Более крупные и прибыльные фирмы, а также компании с положительной чистой прибылью и покупаемые котирующимися компаниями получают относительно меньший дисконт.