Везде
Empirical analysis of risks’ influence on the large mergers and acquisitions projects’ success in modern companies
Table of contents
Annotation Estimate Publication content
References Comments
Share
QR
Metrics
Empirical analysis of risks’ influence on the large mergers and acquisitions projects’ success in modern companies
Annotation
PII
S042473880024877-3-1
DOI
10.31857/S042473880024877-3
Publication type
Article
Status
Published
Authors
Marina Gracheva 
Occupation: Professor
Affiliation: Economics Faculty, Lomonosov Moscow State University
Address: Moscow, Russia
Natalia Utemova
Affiliation: Economics Faculty, Lomonosov Moscow State University
Address: Russia
Edition
Volume 59 No. 1
Pages
79-92
Abstract

Mergers and acquisitions (M&A) are among the key strategies for stabilizing and strengthening a company's market position in an unstable economic environment and gaining a competitive advantage from inorganic growth. Doing so, big M&A deals show a higher risk of failing, being terminated, or being incomplete, which can lead to financial, reputational, and time losses. Due to these factors, prudent risk-management of such transactions is necessary, including the evaluation of the degree to which various risk groups influence M&A success. This paper evaluates big (those the value of which exceeds 10 billion euros) M&A projects risks influence on the success of the deal closure quantitatively and offers recommendations for managing significant risks using the project methodology. The analysis includes probit-regressions on a wide sample of 24 countries and 10 amalgamated industries. As a result, five risk groups appear significant: risk of transaction's hostile nature; cross-country risks; risk of misjudging the transaction value; risks associated with the size ratio of target and acquiring companies; risk of delaying the terms of the deal. Transnational mergers and acquisitions demonstrate a stronger influence of all significant risks on the transaction's success. The paper provides recommendations for managing significant risks using the project methodology.

Keywords
mergers and acquisitions, risk management, project management, project risks
Received
26.10.2022
Date of publication
29.03.2023
Number of purchasers
15
Views
282
Readers community rating
0.0 (0 votes)
Cite   Download pdf
1 Введение
2 Несмотря на последствия пандемии COVID-19 для глобальной экономики, мировой объем рынка слияний и поглощений быстро вернулся к докризисному уровню и значительно обогнал его (Levy, Lloyd, Brown, 2022). Возросло как число сделок, так и их средняя стоимость. За последний квартал 2021 г. было заключено около 15 тыс. сделок слияний и поглощений, а средний размер сделки увеличился более чем в два раза по сравнению с доковидными значениями и составил 85 млн долл. (Levy et al., 2022). Согласно исследованию международной консалтинговой компании McKinsey крупные сделки имеют значительно больший шанс стать неуспешными, прерванными или незавершенными. В среднем для слияний и поглощений, перешагнувших порог в 1 млрд евро, эта вероятность составляет 10%, а для сделок дороже 10 млрд евро — 20% (Bahreini et al., 2019).
3 Последствия отказа от сделки наносят серьезный удар по репутации и финансовому положению обеих сторон, как в долгосрочном периоде из-за неэффективного вложения своих временных, денежных и человеческих ресурсов, так и в краткосрочном — в связи с расходами на работу консультантов и штрафами за расторжение договора. Наряду с этим те организации, которые решились стать покупателями во время предыдущих рецессий, опередили своих конкурентов по темпу прироста цены акции на 7% уже через год после объявления сделки (Wittmer, Potter, 2019). Современные условия ведения бизнеса диктуют необходимость быстро реагировать на глобальные изменения, что делает особенно актуальным данное исследование. Экономические последствия событий, начавшихся 24 февраля 2022 г., еще больше усилили потребность компаний в быстрой адаптации к новым условиям. Грамотное управление проектами слияний и поглощений и их рисками может предоставить корпорациям возможности для неорганического (возникающего в результате слияний или поглощений, а не вследствие увеличения собственной деловой активности компании) роста и стабилизации своих позиций на рынке в эти непростые турбулентные времена.
4 Данное научное направление является достаточно разработанным как в российской, так и в зарубежной литературе. Преимущественно встречаются работы, связанные с общими аспектами проектов слияний и поглощений, а также глобальными тенденциями на мировом и национальных рынках, однако в последние годы все чаще публикуются исследования непосредственно по риск-менеджменту таких сделок.
5 Теоретические и прикладные аспекты слияний и поглощений наиболее широко и фундаментально заложили такие иностранные ученые, как Т.Дж. Галпин, П.А. Гохан, А.Р. Лажу, С. Майерс, С.Ф. Рид и Р.С. Фостер.
6 Отечественные авторы О.И. Гуляев, А.А. Иванова, А.Е. Иванов, М.Г. Карелина, А.Е. Молотников, В.С. Мхитарян, К.Р. Романенко, К.В. Усков, С.М. Филимонова, И.Д. Фрумин, С.В. Фрумина, Е.А. Чувелева, Д.В. Щегельский и др. адаптировали работы западных исследований к российским реалиям, заострив внимание на специфических страновых и отраслевых рисках.
7 Оценка эффективности проектов слияний и поглощений вызывает интерес исследователей по всему миру, А.В. Бровкин, С. Коларик, В.Р. Колесников, Н.И. Медведева, К. Мендес-Ортега, М.М. Таймасова, М. Теруэль, Д. Ширек и др. опубликовали свои исследования данной проблемы.
8 Примечательно, что если в ранний период работы имели более общий, обзорный, и даже философский, характер, то в последние годы как российские, так и зарубежные авторы стали изучать конкретные аспекты проектов слияний и поглощений для определенных стран в выбранной индустрии. В целом отмечается тенденция написания практически ориентированных статей.
9 Для данной научной проблематики характерно разнообразие методов исследования: кейс-метод, метод индукции (М. Вебер, Э. Гомес и др.), оригинальные авторские модели (Л. Анг и др.), VaR (Георгиос К. и др.), шкалирование и картирование (И.В. Вселенская). Самым популярным исследовательским инструментом в оценке рисков проектов слияний и поглощений продолжает быть математическое моделирование. Из работ последних лет, являющихся наиболее близкими по теме данного исследования, можно выделить публикации В.И. Алефирова, И.В. Вселенской, К. Мендеса-Ортеги, М. Теруэль, В.М. Фонга.
10 В своей работе мы поставили перед собой задачу разработать методы количественной оценки и дать градацию степени влияния различных категорий рисков на успешность крупных проектов слияний и поглощений. В качестве объекта были выбраны крупные проекты слияний и поглощений. Для этого потребовалось провести эмпирический анализ степени влияния различных рисков на успешность реализации слияния/поглощения и сформулировать рекомендации для управления значимыми рисками.
11 Нами был использован метод экономико-математического моделирования (построение моделей регрессий) для получения количественной оценки влияния рисков на успешность крупных сделок слияний и поглощений. Изучаемые риски были формализированы в виде переменных, включенных в модель.
12 Эмпирическая база была сформирована1 из данных о слияниях и поглощениях из терминалов Bloomberg и Refinitiv Eikon, ежегодных финансовых и социальных отчетов на официальных сайтах компаний из выборки, документации на официальном сайте Комиссии по ценным бумагам и биржам США, данных исследовательских агентств Statista и Macrotrends.
1. База была сформирована до 24 февраля 2022 г.
13 Результаты и обсуждение
14 Собранные данные и вычисления предельных эффектов изменения регрессора в полученной эконометрической модели представлены в репозитории Mendeley Data2.
2. >>>> DOI:10.17632/3sycwj6gdh.2
15 Построение выборки для эмпирического исследования влияния рисков для крупных проектов слияний и поглощений
16 Выборка включала сделки слияний и поглощений, которые удовлетворяли следующим условиям:
17
  • дата анонсирования сделки находилась в промежутке от 1 января 2012 г. до 20 октября 2021 г., т.е. охватывала слияния и поглощения последних 10 лет;
  • все участвующие в сделке компании являлись публичными. Это ограничение было введено для того, чтобы была возможность найти в открытом доступе данные по истории M&A, активности контрагентов и числу сотрудников компании;
  • размер сделки начинался от 11 927 млн долл. (т.е. 10 млрд евро, переведенным по среднему курсу за последние 10 лет3. Такой минимальный размер был выбран исходя из исследования McKinsey, которое относит такие слияния и поглощения к наиболее рисковым — вероятность их успешного заключения самая низкая — примерно 80% (Bahreini et al., 2019);
  • из выборки были убраны компании-поглотители, которые преследовали сделкой не стратегическую, а финансовую цель, т.е. частные инвестиционные фонды и фонды венчурного капитала, поскольку для них слияния и поглощения представляют собой основную деятельность, осуществляемую регулярно для дальнейшей перепродажи;
  • исключены сделки, которые оказались в статусе незавершенных (т.е. анонсированные в прошлом или позапрошлом году и до сих пор не пришедшие к заключению), поскольку оценить успешность продолжающихся сделок не представляется возможным.
3. «Yearly average rates». Официальный сайт OFX (https://www.ofx.com/en-au/forex-news/historical-exchange-rates/yearly-average-rates/).
18 Таким образом, в итоговой выборке оказалось всего 225 сделок, 170 из которых содержат полные данные по всем интересующим нас переменным; 111 (63%) были успешно завершены, остальные — прерваны или отозваны. Это достаточно репрезентативное соотношение для дальнейшего исследования успешности сделок слияний и поглощений. Под «успешным», в рамках данного исследования, понимался именно завершенный проект, поскольку прерывание процесса крупных слияний или поглощений особенно болезненно сказывается на всех участниках сделки и в финансовом (издержки на ведение сделки), и в стратегическом плане (альтернативные и репутационные издержки).
19 Одним из главных отличий выборки данного исследования от предшествующих является ее широта. Рис. 1 и 2 демонстрируют многообразие стран и индустрий компаний-целей — организаций, которые выступают в качестве объекта приобретения другой фирмой в рамках проектов слияний и поглощений. В модель вошли сделки из 24 стран и 10 укрупненных отраслей.
20

21 Рис. 1. Страны компаний-целей из выборки
22 Источник: составлено авторами на основании анализа собранных данных.
23

24 Рис. 2. Индустрии компаний-целей из выборки Источник: составлено авторами на основании анализа собранных данных.
25 Описание переменных и обоснование включения их в модель
26 На основе данных, которые удалось собрать из открытых источников и терминалов Bloomberg и Reuters до 2022 г. (Утемова, 2022), были сформированы следующие переменные для модели регрессии:
27 DealStatus — 1, если сделка была успешно завершена; 0 — иное (прервана или отозвана) (зависимая переменная);
28 AnnouncedTotalValue — анонсированная стоимость сделки (млн долл. США). Включена в модель для проверки гипотезы о том, что крупные сделки имеют больше шансов стать неуспешными (Bahreini et al., 2019);
29 Country — 1, если ни одна из стран на стороне цели не совпадала ни с одной страной на стороне покупателя (считаем, что существовал страновой барьер); 0 — обратное. Предыдущие исследования указывали на повышенные негативные риски трансграничных сделок (Cao, Ellis, Li, 2019), связанные с культурными, юридическими и финансовыми различиями сторон;
30 CrossIndustry — 1, если ни одна из индустрий в описании покупателя не являлась прямым или косвенным конкурентом индустрий цели (Thunberg, 2015); 0 — обратное. Межотраслевые сделки сопряжены с повышенными рисками брендовой, технологической и культурной несовместимости компаний.
31 Оптимальный выбор способа оплаты сделки признан одним из важнейших факторов увеличения ненормальной доходности приобретающей компании (Меньшиков, 2021). Чтобы включить этот риск в модель, были добавлены две дамми-переменные:
32 MixedPayment — 1, если при оплате сделки использовались наличные и акции; 0 — иное;
33 CashPayment — 1, если при оплате сделки использовались только наличные; 0 — иное;
34 Target's Сurrency — для учета валютных рисков — 1, если валюта сделки и валюта, в которой оперирует компания-цель, совпадали; 0 — если не совпали;
35 NatureOfBid — 1, если характер сделки был дружественным или стал дружественным в процессе; 0 — если характер сделки был враждебным или стал таковым в процессе.
36 Взаимосвязь характера сделки с ее доходностью (иное понятие «успешности») — популярная тема исследований по всему миру. При этом единого мнения о положительном (Servaes, 1991; Sudarsanam, Mahate, 2006) или отрицательном (Franks, Harris, Titman, 1991; Goergen, Renneboog, 2004) влиянии враждебности так и не сформировалось. Это делает риск возникновения конфликта с акционерами неоднозначным и интересным для включения в модель.
37 Размеры компаний–участников сделки признавались важными для исхода слияний и поглощений (Oh, Peters, Johnston, 2014), поэтому в модель были включены переменные: TargetNumberOfEmployees — число сотрудников в компании-цели на момент сделки (человек); AcquirerNumberOfEmployees — число сотрудников в компании-покупателе на момент сделки (человек).
38 Предыдущие исследования выявили значимость опыта компании-покупателя для успешности проектов слияний и поглощений (Алефиров, 2017), поэтому в модель была включена переменная Experience — в скольких сделках слияний и поглощений ранее (удалось получить данные с 2012 г.) участвовал покупатель (число сделок).
39 Знания о приобретаемой организации на уровне акционеров могли помочь покупателю сделать более точный и правильный выбор цели слияния или поглощения. Для этого предназначена переменная BeforeShare — 1, если у покупателя была часть акций компании-цели до сделки, 0 — если не было.
40 Duration — длительность сделки от момента анонсирования до завершения или ее прерывания, отзыва (число дней). Эта переменная связана с риском задержки процесса интеграции, отклонения от первоначального плана проекта.
41 Риск нехватки ресурсов (конкретно по причине множества одновременных проектов) учитывается с помощью переменной SameYearDeals — число сделок (включая анализируемую) слияний и поглощений, которые покупатель осуществил в том же году (число сделок).
42 Выбор модели, описание конфигурации
43 Для того чтобы избежать мультиколлинеарности, в модели были проверены связи между независимыми переменными по корреляционной матрице. На рис. 3, показано, что присутствует сильная корреляция между Experience и SameYearDeals. Эта связь может иметь экономический такой смысл — компании, которые имеют больше опыта в слияниях и поглощениях, могут позволить себе параллельное ведение нескольких сделок с меньшими рисками потерь; или — обратная причинно-следственная связь — наибольший опыт получили те компании, которые придерживаются стратегии одновременного заключения сделок. В данном случае было принято решение исключить SameYearDeals и оставить Experience, поскольку исследования предшественников указывают на значимость опыта компании-покупателя для успешности слияний и поглощений (Алефиров, 2017). MixedPayment и CashPayment показали корреляцию 0,5, однако по смыслу они описывают принципиально разные случаи (оплата сделки одновременно акциями и наличными; оплата сделки только наличными), поэтому обе переменные было решено оставить в модели.
44 Таким образом, итоговая корреляционная матрица независимых переменных, допущенных в модель, представлена на рис. 4.
45

Рис. 3. Начальная корреляционная матрица независимых переменных
46 Источник: составлено авторами на основе эмпирического анализа.
47

Рис. 4. Итоговая корреляционная матрица независимых переменных
48 Источник: составлено авторами на основе эмпирического анализа.
49 Поскольку зависимая переменная DealStatus является бинарной, в рамках проводимого исследования были использованы логит- и пробит-модели, которые не позволяют прогнозному значению выйти за рамки 0 и 1. Эти конфигурации дают возможность оценивать вероятность осуществления успешной сделки в зависимости от значений выбранных переменных. Для построения моделей был выбран прикладной программный пакет для эконометрического моделирования Gretl.
50 Стартовые логит- и пробит-модели представлены в табл. 1 (столбцы 1 и 2). Наблюдения с неполными данными были автоматически исключены Gretl, выборка сократилась до 172 сделок.
51 Таблица 1. Эконометрические модели исследования
52
Переменная Модель без исключения избыточных переменных Модель с исключением избыточных переменных
логит пробит логит пробит
1 2 3 4
const 1,012 0,6416 0,5265 0,3553
(0,7612) (0,4468) (0,3870) (0,2276)
AnnouncedTotalValue –1,305e–05** –7,852e–06** –1,277e–05** –7,574e–06**
(6,548e–06) (3,801e–06) (6,105e–06) (3,655e–06)
Country –0,6000 –0,3536 –0,5930* –0,3562*
(0,4013) (0,2382) (0,3542) (0,2135)
CrossIndustry 1,213 0,7427*
(0,7716) (0,4223)
MixedPayment 0,6166 0,3860
(0,4597) (0,2728)
CashPayment –0,6810 –0,4260
(0,5326) (0,3079)
TargetCurrency –0,5573 –0,3534
(0,6557) (0,3826)
TargetNumberOfEmployees –1,196e–05** –7,180e–06** –1,092e–05** –6,573e–06**
(5,442e–06) (2,950e–06) (5,531e–06) (2,858e–06)
AcquirerNumberOfEmployees 7,239e–06* 4,242e–06* 6,397e–06* 3,644e–06**
(3,981e–06) (2,172e–06) (3,333e–06) (1,857e–06)
BeforeShare 0,5657 0,3408
(0,6833) (0,4014)
Duration 0,002841* 0,001633** 0,002832* 0,001568**
(0,001498) (0,0007826) (0,001499) (0,0007785)
Experience 0,003288 0,002283
(0,003883) (0,002235)
n 172 172 172 172
Исправленный R2 0,1448 0,1455 0,1203 0,1184
53 Примечание. В таблице символами «*», «**» отмечены оценки, значимые на уровне 10 и 5% соответственно. В скобках указаны стандартные ошибки. Для моделей логит и пробит R2 — это псевдо-R2 Макфаддена (McFadden).
54 Источник: составлено авторами на основе эмпирического анализа.
55 Кроме того, выяснилось, что зависимая переменная DealStatus с вероятностью 100% будет равна нулю, если NatureOfBid равно нулю. То есть у крупных сделок слияний и поглощений нет шансов на успех, если они не смогли стать дружественными. Это — первый важный вывод о значимых рисках для таких проектов. Переменная NatureOfBid была автоматически исключена из дальнейшего эконометрического анализа.
56 Для того чтобы улучшить первоначальные модели (столбцы 1 и 2 в табл. 1), было применено последовательное автоматическое исключение избыточных переменных с использованием двухстороннего р-значения 0,1 (столбцы 3 и 4 в табл. 1). При этом доля корректно предсказанных случаев у пробит-модели получилась на 1,2% больше, чем у логит-моделей, поэтому по ней и была проведена интерпретация коэффициентов при переменных.
57 Качество модели
58 Доля «корректно предсказанных» случаев — 73,3%.
59 Критерий отношения правдоподобия
60 Нулевая гипотеза: все переменные незначимы (коэффициенты при всех переменных равны нулю).
61 Хи-квадрат расчетное больше хи-квадрат критического при числе степеней свободы 5 и степени значимости 0,01 (26,76 > 15,1) — нулевая гипотеза отвергается — уравнение в целом значимо на уровне 1%.
62 Тест на нормальное распределение ошибок
63 Нулевая гипотеза: ошибки распределены по нормальному закону.
64 Хи-квадрат расчетное меньше хи-квадрат критического при числе степеней свободы 2 и степени значимости 0,01 (1,06 < 9,2) — нулевая гипотеза принимается — ошибки распределены по нормальному закону.
65 Таким образом, переменная Country оказалась значимой на уровне 10%, а AnnouncedTotalValue, TargetNumberOfEmployees, AcquirerNumberOfEmployees и Duration — на уровне 5%.
66 Выявление наиболее значимых рисков
67 Для количественной интерпретации степени влияния значимых рисков на успешность крупных слияний и поглощений был использован метод вычисления предельных эффектов для средней по выборке.
68 Сделки, по которым имелись полные данные по каждой значимой переменной, были разделены на внутренние (Country = 0) и со страновым барьером (Country = 1). Средние значения независимых переменных из модели 4 для каждой из групп представлены в табл. 2.
69 Таблица 2. Средние значения переменных в группах при наличии (отсутствии) странового барьера
70
Country AnnouncedTotalValue, млн долл. TargetNumberOfEmployees, человек AcquirerNumberOfEmployees, человек Duration, дней
0 35 096 29 527 93 669 202
1 33 924 33 615 68 082 205
Источник: составлено авторами на основе эмпирического анализа.
71 Табл. 3 и 4 содержат количественные результаты исследования (значение и интерпретацию предельного эффекта изменения регрессора в зависимости от малого изменения переменной, а также продемонстрированный ею уровень значимости в нашей модели). Мы видим, что для средней внутренней (без странового барьера) сделки увеличение ее стоимости на 1 млрд долл. снизит вероятность успешного завершения слияния или поглощения на 0,26 п.п., а дополнительные 1 тыс. сотрудников в компании-цели — на 0,23 п.п. Увеличение числа сотрудников в компании-покупателе на 1 тыс., напротив, увеличит вероятность успеха сделки на 0,12 п.п. Дополнительный день ведения проекта прибавит 0,05 п.п. к вероятности ее завершения. А если слияние или поглощение со средними характеристиками становится международным (приобретает страновой барьер), то шансы на благополучный финал упадут на 12,2 п.п.
72 Для международных сделок предельные эффекты интерпретируются аналогично. Все предельные эффекты для этой группы больше по абсолютному значению, т.е. все значимые риски существенно влияют на успешность проекта слияния или поглощения и управление ими становится еще важнее.
73 Таблица 3. Предельные эффекты для сделок без странового барьера
74
Дополнительное условие Country = 0
предельный эффект для среднего по выборке, п.п. уровень значимости, %
+1 млрд долл. к стоимости сделки –0,26 5
+ 1 тыс. сотрудников компании-цели –0,23 5
+ 1 тыс. сотрудников компании-покупателя 0,12 5
+ 1 день 0,05 5
+ Стать трансграничной –12,2 10
75 Источник: составлено авторами на основании эмпирического анализа.
76 Таблица 4. Предельные эффекты для сделок со страновым барьером
77
Дополнительное условие Country = 1
предельный эффект для среднего по выборке, п.п. уровень значимости, %
+1 млрд долл. к стоимости сделки –0,30 5
+1 тыс. сотрудников компании-цели –0,26 5
+ 1 тыс. сотрудников компании-покупателя 0,14 5
+1 день 0,06 5
78 Источник: составлено авторами на основании эмпирического анализа.
79 Таким образом, проведенный авторами эмпирический анализ степени влияния различных рисков на успешность реализации крупных проектов слияний и поглощений позволил выявить следующие наиболее значимые риски:
80
  1. враждебный характер сделки (или конфликт интересов между сторонами);
  2. страновой барьер;
  3. неверная (завышенная) стоимостная оценка сделки;
  4. соотношение размеров компании-цели и компании-покупателя;
  5. отклонение сроков заключения сделки.
81 методические рекомендации
82 Рекомендации, изложенные далее, в большей степени относятся к этапу «Руководство изменениями» при управлении проектными рисками по международному стандарту4. Общие принципы заключительного этапа — мониторинг рисков — применимы для всех рассматриваемых групп (Грачева, 2002, 2018), а более детальные методы и подходы непосредственно зависят от организационной структуры каждой конкретной компании и потому не будут подробно рассматриваться в рамках наших рекомендаций.
4. IEC 31010:2019. Risk management — Risk assessment techniques. Edition 2. 2019.
83 Управление риском враждебного характера
84 Владельцем этого риска является компания-покупатель, поскольку именно она заинтересована в успешном завершении сделки, в то время как компания-цель, по определению враждебной сделки, не хочет такого исхода. Факт того, что в построенной модели недружелюбный характер слияния или поглощения предопределяет его неуспех, может свидетельствовать о достаточно хорошо развитых и финансово доступных механизмах защиты от враждебных поглощений у крупных компаний (Pearce, Robinson, 2004).
85 В качестве стратегий управления такими рисками можно использовать отказ от риска или его снижение.
86 Отказ от риска предполагает, что организация не вступает в сделку или прерывает ее, если понимает, что проект не является желательным для руководства компании-цели. Полное отклонение сделки может показаться радикальным, однако по результатам проведенного нами исследования ни одно из слияний или поглощений, которое не достигло дружелюбного характера, не завершилось успешно. Поэтому оставить стратегию рейдерства в стороне, когда речь идет об особо крупных корпорациях, представляется выгоднее, чем нести значительные финансовые и репутационные издержки.
87 Снижение риска оказывается более перспективным из-за того, как в модели была устроена переменная NatureOfBid: она принимала значение 1 и в том случае, когда сделка была дружественной изначально, и тогда, когда она стала таковой в процессе. То есть даже если по началу взаимоотношения между сторонами не ладятся, можно изменить этот фактор в процессе проекта и полностью избежать данного предопределяющего риска.
88 Основные мероприятия, направленные на снижение риска враждебности крупных проектов слияний и поглощений, должны быть направлены на ведение переговоров с акционерами и топ-менеджментом компании, которую владелец риска намерен приобрести. Помимо общих рекомендаций для ведения переговоров, широко освещенных как в научной, так и в публицистической литературе, эксперты по сделкам обращают внимание на следующие шаги, которые помогают создать дружелюбные отношения между сторонами крупной сделки слияния или поглощения:
89
  • прорабатывать альтернативные варианты покупки, не забрасывать другие цели полностью после выбора наиболее подходящей; необходимо быть морально готовым к конкуренции за приобретение желаемой компании (Ury, Patton, Fisher, 1991);
  • на первичных переговорах рекомендуется быть гибким в вопросе стоимости сделки, избегать ультиматумов, больше внимания уделять формированию единой проектной команды, оценке настроений акционеров и топ-менеджеров оппонента (Aiello, Watkins, 2000);
  • быть честным в своем стратегическом видении интегрированной компании не только с ее руководством, но и с внешними контрагентами (Ahammad et al., 2016). Это поможет нивелировать скачки в цене акций компании на бирже ценных бумаг (Aiello, Watkins, 2000);
  • разделить представителей сторон на несколько команд, которые могли бы вести свои части переговоров параллельно, например: менеджеры, юристы, финансисты и инвестиционные банкиры (Aiello, Watkins, 2000).
90 Управление рисками, связанными с наличием странового барьера
91 Наличие странового барьера в крупном проекте слияния или поглощения привносит в сделку множество рисков. Глобально это может быть возросший риск неверного выбора компании-партнера (в частности, культурная, технологическая и брендовая несовместимость). Одновременно с этим растут риски нарушения законодательства одной из стран-участниц, потери местных поставщиков и существующей клиентской базы. Например, выход косметической компании на китайский рынок, где законодательно закреплено обязательное тестирование продукции на животных, посредством приобретения активов местного предприятия может привести к значительному оттоку клиентов из развитых западных стран, где широко распространено движение «cruelty-free» («произведено без жестокости»).
92 По результатам исследования с уверенностью можно выделить только значительное негативное влияние этого фактора на успешное завершение транзакционной фазы, поэтому рекомендации будут направлены преимущественно на нее и на предшествующий стратегический этап. Действительно, некоторые исследования показывают, что транснациональные M&A-проекты, а именно сильные культурные различия между организациями-участницами, на интеграционном этапе и в долгосрочной перспективе генерируют больше положительных синергий, чем аналогичные проекты компаний с одинаковым культурным кодом (Chakrabarti, Gupta-Mukherjee, Jayaraman, 2009). Работы с похожими выводами есть и для корпоративной культуры (независимо от национального аспекта) организаций, участвующих в сделках слияний и поглощений (Fong et al., 2019).
93 Здесь возможен временный отказ от рисков рассматриваемой группы. Не раз было доказано, что предыдущий опыт заключения международных сделок слияний и поглощений увеличивает вероятность успеха таких проектов в будущем (Barkema, Bell, Pennings, 1996; Finkelstein,‬ Haleblian, 2002; Haleblian, Finkelstein, 1999;‬ Vermeulen, Barkema,‬ 2001; Very, Schweiger, 2001). Поскольку данное исследование и его результаты посвящены крупным слияниям и поглощениям, логично рекомендовать компании сначала попробовать себя в транснациональной сделке поменьше, возможно, даже в той же стране, где оперирует изначальная цель, и набраться опыта. Кроме того, допустима передача юридических рисков — компания может нанять юристов с подходящей экспертизой и обозначить в контракте, что в случае нарушений законодательства одной из стран-участниц организация будет вправе рассчитывать на компенсацию.
94 В рамках стратегии снижения рисков, связанных с наличием странового барьера в крупных сделках слияний и поглощений, возможно проведение ряда мероприятий.
95 На этапе выбора компании-цели необходимо оценить как свою собственную (Denison, Adkins, Guidroz, 2011; Marks, Mirvis, 2001), так и партнерскую (Harding, Rouse, 2007) национальную и корпоративную культуры. Осознание сходств и различий поможет идентифицировать реальные риски крупной сделки реструктуризации, а также выбрать лучшую стратегию для переговоров и интеграции.
96 Многим компаниям помогали корпоративные тренинги, направленные на формирование общей идентичности у сотрудников реорганизованного предприятия (Vaara, Tienari, Säntti, 2003). Такие мероприятия можно начать проводить для топ-менеджмента сторон даже до интеграционного этапа.
97 Управление рисками неверной оценки стоимости
98 Риски неверной оценки стоимости крупных проектов слияний и поглощений можно снизить за счет привлечения к сделке консультантов, аудиторов и оценщиков высшего уровня. Работы прошлых лет показывают, что такие специалисты имеют больше шансов успешно завершить проект (Hunter, Jagtiani, 2003). Лицам, непосредственно принимающим решение заключать крупные сделки слияния или поглощения, также рекомендуется лично и детально контролировать процесс оценки (Aiello, Watkins, 2000).
99 В рамках стратегии снижения риска со стороны продаваемой компании мы можем рекомендовать ей не пытаться слишком сильно завышать цену. Эмпирические исследования (в том числе наше) указывают: чем выше стоимость сделки, тем меньше шансов ее успешного завершения (Bahreini et al., 2019).
100 Управление рисками, связанными с численностью персонала в компаниях, заключающих крупные сделки слияний и поглощений
101 Как и с рисками, связанными со страновым барьером, разработанная нами модель позволяет учесть влияние числа сотрудников в компании-покупателе и в приобретаемой организации только на успешное течение стратегической и транзакционной стадий. В связи с этим рекомендации будут сфокусированы преимущественно на этих стадиях. Однако отметим, что некоторые исследования указывают на значимость данных рисков как раз на начальных этапах, а также в долгосрочном периоде, на этапе постинтеграции (Oh et al., 2014). Это подтверждает один из выводов эмпирической части данного исследования: проекты слияний и поглощений, в которых относительный размер компании-цели меньше, чем компании-покупателя, в среднем показывают себя более успешными. В данном случае успешность сделки определяется как завершение и приращение финансовых показателей реорганизованного предприятия. Работы предшественников с регрессионным анализом подтверждают наличие преимущества в сделках слияний и поглощений у более крупных компаний-покупателей (Stylianou, Jeffries, Robbins, 1996).
102 Основными методами управления рисками, связанными с соотношением числа работников в компаниях, заключающих крупные сделки слияний и поглощений, представляются:
103
  • отказ от риска — компании-покупателю стоит отдавать предпочтение заключению крупных сделок слияний и поглощений с более мелкими (насколько это возможно в условиях крупных M&A-сделок) компаниями, отказываться от реализации проектов с многочисленными предприятиями. Компании-цели, напротив, стоит искать партнеров как можно крупнее с точки зрения количественного состава работников;
  • снижение риска — компании-цели рекомендовано произвести аудит человеческих ресурсов и соответствующие сокращения перед продажей предприятия или его значительной части. Приобретающей организации следует испробовать все возможности естественного роста численности собственных сотрудников;
  • принятие риска — если вышеописанные методы оказываются недоступны или в ходе стратегического этапа при выборе цели становится очевидным, что сделка с определенной компанией принесет значительные выгоды, допустимо принятие риска — начать осуществление проекта в любом случае.
104 Управление риском отклонения сроков заключения договора
105 Результаты проведенного нами эмпирического исследования показали положительную корреляцию успешности и длительности заключения крупной сделки слияния или поглощения. То есть дополнительный день увеличивает шансы компаний-участниц прийти к соглашению. Этим риском можно управлять, избрав одну из стратегий:
106
  • снижение риска — отказ от проведения проекта в сжатые сроки. Менеджменту рекомендуется сделать выбор в пользу планомерной работы, связанной с заключением соглашения, охватывающего все аспекты сделки и прорабатывающего риски уже на начальном стратегическом этапе;
  • полное принятие риска, поскольку он показал себя относительно незначительным (0,05–0,06 п.п.) по сравнению с проанализированными в предыдущих пунктах.
107 Заключение
108 Основными элементами научной новизны исследования являются:
109
  1. результаты количественной оценки степени влияния рисков на успешность крупных проектов слияний и поглощений, полученные с помощью эмпирических методов (экономико-математической модели). Построенная модель отличается от предыдущих исследований включением в выборку стран без ограничений, большинства секторов экономики и уникального определения успешности проекта слияния или поглощения, актуального для крупных сделок;
  2. разработанные методические рекомендации управления эмпирически значимыми рисками крупных проектов слияний и поглощений.
110 Практическую значимость исследованию придают эмпирические оценки степени влияния различных рисков на успешность крупных проектов слияний и поглощений, а также возможность практической реализации рекомендаций, направленных на управление наиболее значимыми из них. Это позволяет топ-менеджерам крупных компаний, стратегическим и финансовым консультантам, занимающимся сопровождением сделок, получить информацию, необходимую для наиболее эффективного распределения ресурсов в процессе риск-менеджмента. Следствием этого является сокращение числа неудачных крупных проектов слияний и поглощений, нивелирование финансовых и репутационных потерь для компаний-сторон.
111 Дальнейшее продвижение исследования может быть связано с расширением числа риск-факторов, включенных в модель, за счет получения доступа к внутренней информации компаний. Кроме того, интересно сравнить степень влияния одних и тех же рисков на успешность крупных, средних и мелких сделок слияний и поглощений. Вероятно, это будет корректнее сделать уже в иных рамках понятия «успешность», чем в разработанной модели, например, через финансовые показатели постинтеграционного периода, поскольку введенное в работе определение было специфично для дорогостоящих проектов.

References

1. Ahammad M.F., Tarba S.Y., Liu Y., Glaister K.W., Cooper C.L. (2016). Exploring the factors influencing the negotiation process in cross-border M&A. International Business Review, 25 (2), 445–457.

2. Aiello R.J., Watkins M.D. (2000). The fine art of friendly acquisition. Harvard business review, 78, 6, 100–107.

3. Alefirov V.I. (2017). Least successful M&A deals on emerging markets: Main causes of failure. Bachelor's thesis on Economics. Moscow: HSE University. 63 p. (in Russian).

4. Bahreini D., Bansal R., Finck G., Firouzgar M. (2019). Done deal? Why many large transactions fail to cross the finish line, 2019. McKinsey & Company. Available at: https://www.mckinsey.com/business-functions/strategy-and-corporate-finance/our-insights/done-deal-why-many-large-transactions-fail-to-cross-the-finish-line

5. Barkema H.G., Bell J.H.J., Pennings J.M. (1996). Foreign entry, cultural barriers, and learning. Strategic Management Journal, 17, 2, 151–166.

6. Cao J., Ellis K.M., Li M. (2019). Inside the board room: The influence of nationality and cultural diversity on cross-border merger and acquisition outcomes. Review of Quantitative Finance and Accounting, 53, 4, 1031–1068.

7. Chakrabarti R., Gupta-Mukherjee S., Jayaraman N. (2009). Mars–Venus marriages: Culture and cross-border M&A. Journal of International Business Studies, 40, 2, 216–236.

8. Denison D.R., Adkins B., Guidroz A.M. (2011). Managing cultural integration in cross-border mergers and acquisitions. Advances in global leadership. Emerald Group Publishing Limited.

9. Finkelstein S., Haleblian J. (2002) Understanding acquisition performance: The role of transfer effects. Organization Science, 13, 1, 36–47.

10. Fong W.M., Lam K.C., Wong P.W., Yao Y. (2019). Mergers & acquisitions and the ac-quirer-target cultural differences. Review of Quantitative Finance and Accounting, 53, 633–661.

11. Franks J., Harris R., Titman S. (1991). The post-merger share-price performance of ac-quiring firms. Journal of Financial Economics, 29, 1, 81–96.

12. Goergen M., Renneboog L. (2004). Shareholder wealth effects of European domestic and cross‐border takeover bids. European Financial Management, 10, 1, 9–45.

13. Gracheva M.V. (2002). Project risk management. In: Proceedings "History of managerial thought and business" of the V International Conference "Measurement problems in organization management". Moscow: TEIS (in Russian).

14. Gracheva M.V. (2018). Mathematical and instrumental methods in modern economic re-search. In: Mathematical methods in investment and project activities: Risk accounting. Mono-graph. Collective author. M.V. Gracheva (gen. ed.). Moscow: Faculty of Economics, Lomonosov Moscow State University. 232 p. (in Russian).

15. Haleblian J., Finkelstein S. (1999). The influence of organizational acquisition expe-rience on acquisition performance: A behavioral learning perspective. Administrative Science Quarterly, 44, 1, 29–56.

16. Harding D., Rouse T. (2007). Human due diligence. Harvard Business Review, 85, 4, 124.

17. Hunter W.C., Jagtiani J. (2003). An analysis of advisor choice, fees, and effort in mer-gers and acquisitions. Review of Financial Economics, 12, 1, 65–81.

18. Levy B., Lloyd M., Brown D. (2022). Global M&A Industry Trends: 2022. Outlook. PWC Available at: https:www.pwc.com/gx/en/services/deals/trends.html

19. Marks M.L., Mirvis P.H. (2001). Making mergers and acquisitions work: Strategic and psychological preparation. Academy of Management Perspectives, 15, 2, 80–92.

20. Menshikov E.V. (2021). Instruments of financing mergers and acquisitions: Theoretical foundations. Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law, 6 (2), 213–219 (in Russian).

21. Oh J.H., Peters L.D., Johnston W.J. (2014). Who's acquiring whom? Experimental evi-dence of firm size effect on B2B mergers and marketing/sales tasks. Industrial Marketing Man-agement, 43, 6, 1035–1044.

22. Pearce II J.A., Robinson Jr. R.B. (2004). Hostile takeover defenses that maximize share-holder wealth. Business Horizons, 47, 5, 15–24.

23. Servaes H. (1991). Tobin's Q and the gains from takeovers. The Journal of Finance, 46, 1, 409–419.

24. Stylianou A.C., Jeffries C.J., Robbins S.S. (1996). Corporate mergers and the problems of IS integration. Information & Management, 31, 4, 203–213.

25. Sudarsanam S., Mahate A.A. (2006). Are friendly acquisitions too bad for shareholders and managers? Long‐term value creation and top management turnover in hostile and friendly acquirers. British Journal of Management, 17, S1, S7–S30.

26. Thunberg E. (2015). Cross-industry collaboration: How to boost innovation capability. Master of science thesis. KTH Industriell teknik och management. Stockholm. 85 p.

27. Ury W., Patton B., Fisher R. (1991). Getting to yes: Negotiating agreement without giv-ing in. New York: Penguin Books. 224 p.

28. Utemova N.O. (2022). Risk management of big mergers and acquisitions projects: mas-ter’s thesis: Entrepreneurship and project management. Moscow: Lomonosov Moscow State University. 60 p. (in Russian).

29. Vaara E., Tienari J., Säntti R. (2003). The international match: Metaphors as vehicles of social identity-building in cross-border mergers. Human Relations, 56, 4, 419–451.

30. Vermeulen F., Barkema H. (2001). Learning through acquisitions. Academy of Manage-ment Journal, 44, 3, 457–476.

31. Very P., Schweiger D.M. (2001). The acquisition process as a learning process: Evidence from a study of critical problems and solutions in domestic and cross-border deals. Journal of World Business, 36, 1, 11–31.

32. Wittmer C., Potter J.D. (2019). Succeeding through M&A in uncertain economic times. PWC. Available at: https://www.pwc.com/us/en/services/consulting/deals/ma-in-uncertain-economic-times.html

Comments

No posts found

Write a review
Translate