Методология оценки эффективности сделок слияний и поглощений

Реферат

МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ СДЕЛОК СЛИЯНИЙ И ПОГЛОЩЕНИЙ

Для корректного выявления синергетического эффекта требуется провести максимально приближенную к действительному значению оценку стоимости банка. Данный вопрос является темой большого количества исследований, что позволяет с определённой долей критики использовать наработки и выводы научных работ.

Все методы оценки стоимости компаний условно делятся на методы, опирающиеся на денежный поток предприятия (доходный подход), активы предприятия (затратный подход) и рыночную оценку предприятия (сравнительный подход). Для определения наиболее подходящего метода рассмотрим плюсы и минусы каждого метода.

Для доходного подхода характерна гипотеза о стабильности предприятия и его денежных потоков, в случае если они положительные. [9] В составе доходного подхода наиболее популярными методами являются метод капитализации и метод дисконтирования денежных потоков.

Метод капитализации является одним из самых простых методов для оценки стоимости предприятия. Применительно к банковскому сектору, данный метод реализуется поэтапно.

Первым этапом, исходя из основных показателей банковской отчетности определяется прогнозируемый денежный поток на следующий период. Полученный прогнозируемый денежный поток учитывает в себе воздействия налогов, но не учитывает возможные изменения в развитии банка и банковской сферы в целом. Следующим этапом рассчитывается уровень риска, связанный с получением данного уровня денежного потока, отражённого в коэффициенте капитализации. Искомая стоимость предприятия определяется делением прогнозируемого потока на коэффициент капитализации. Плюс данного подхода в его практичности и легкости использования, минус - в чрезмерной простоте вычисления и заведомо ложных предположениях - неизменном уровне денежного потока и стабильности компании в условиях постоянного изменения «правил игры» на рынке. Кроме того, полученный результат требуется проверки на реальность полученного результата, что ставит под сомнение его применение в составе модели, автоматически рассчитывающей определенные показатели, не взирая на возможность существования подобных значений в действительности. Таким образом, результат данного подхода носит исключительно теоретический характер, что подтверждается аргументами статьи. [17]

Метод дисконтированных денежных потоков выглядит более подходящим для целей данной работы. Данный метод учитывает различия в получаемых денежных потоках в зависимости от периода времени и позволяет учесть принцип временной ценности денег. Для использования данного метода определяют продолжительность прогнозного периода, прогнозируют денежный поток для данного периода, исходя из ретроспективных денежных потоков и оттоков, учитывают инвестиции.

Рассматривая данный подход постепенно, следует выделить отличительную способность данного метода учитывать вероятные изменения в показателях денежного потока банка на выбранный нами период времени. Полученный прогнозируемый денежный поток дисконтируется на определенную ставку дисконтирования, применяя вышеуказанный принцип временной стоимости денег, суммируется и итоговое значение корректируется исходя иных факторов. В данном подходе существенное значение имеет выбор ставки дисконтирования, поскольку от нее зависит итоговая оценка стоимости. С учетом российской специфики, в качестве ставки дисконтирования может быть использована средневзвешенная стоимость капитала. Кроме того, для учета возможных изменений в рассматриваемой компании-мишени, метод позволяет осуществить три расчета: оптимистический с высоким уровнем денежного потока, пессимистический с денежным потоком при плохом стечении обстоятельств и наиболее вероятный. Очевидным плюсом данного метода является его временная гибкость и учёт различных сценариев, что делает данный метод практичным в терминах достижения целей данного исследования.

Несмотря на схожесть методов одного подхода, а именно приведение денежного потока к единой величине, характеризующей стоимость проекта, термины «коэффициент капитализации» и «ставка дисконтирования» имеет различный смысл. Так, ставка дисконтирования определяет то значение, отдачу, в размере которой инвестор может ожидать от своей доли вложений в компанию. Данная ставка помогает привести к настоящему времени потоки будущих периодов с целью оценки максимально возможного вложения в проект.

Коэффициент капитализации опирается на ставку дисконтирования (или ожидаемую доходность) и среднегодовую ставку доходности компании и рассчитывается как разница между данными величинами. Получившаяся величина применима для расчета стоимости компании, основываясь на стабильности денежных потоков и их ретроспективных значениях. [23]

Возможны случаи, что банк - мишень потенциальный банкрот и интересен своей низкой ценой и наличием ликвидных материальных активов. Его будущий денежный поток от операционной деятельности равен нулю, при этом сам актив несет в себе потенциальный инвестиционный денежный поток. В таком случае для оценки стоимости банка существует затратный подход оценки.

Затратный подход оценки опирается на оценку материальных активов, то есть, фактически определяет ликвидационную стоимость предприятия. Акцент в данном подходе делается на активы и обязательства компании, разница между которыми и является оценкой стоимости компании. Как и в случае с доходным подходом, данный подход разделяется на два метода: метод чистых активов и метод расчета ликвидационной стоимости.

В основе метода чистых активов лежит определение количественной оценки разницы между рыночной оценкой активов компании и рыночной оценкой её обязательств. Привлекательным ликвидным активом для приобретающего банка является кредитный портфель, поэтому для рыночной оценки активов банка рассчитывается денежный поток, генерируемый данным портфелем. Далее вычисляется текущая и рыночная стоимость кредитного портфеля, нематериальные активы банка, внебалансовые активы в виде заложенного имущества и поручительств. При расчёте рыночной стоимости обязательств О.Головиной рекомендуется использовать доходной подход, поскольку банк как финансовый посредник может привлекать денежные средства по ставках ниже рыночных. Обязательный к уплате денежный поток прогнозируется, дисконтируется, суммируется и полученная величина вычитается из рыночной оценки активов. [10] Данный подход трудоёмок в расчетах, для нахождения корректной оценки требуется большей частью закрытая информация банков, из-за чего применение данного подхода невозможно в модели.

Метод расчета ликвидационной стоимости более применим для предприятий в предбанкротном состоянии или уже банкротов. Банковская специфика применительно к данному методу дополняет его необходимостью формирования плана по ликвидации активов, поскольку активы банка значительно отличаются между собой ликвидностью. Данные активы оцениваются методом чистых активов и далее определяется выручка от продажи данных активов. Полученная величина за вычетом ликвидационных издержек является оценкой стоимости компании. Применение метода является существенным минусом его использования, низкий уровень капитала как наиболее популярная характеристика банка-мишени не является предбанкротным состоянием, поэтому данный метод не применим для решения поставленных в данном исследовании задач.

Сравнительный метод разительно отличается от вышеперечисленных тем, что опирается на рыночные котировки, капитализацию, а не на результаты деятельности банка. Для использования данного метода на рынке определяется банк - аналог со схожими характеристиками и анализируется его оценка рынком. Использование метода ограничивается существованием на рынке банка - аналога, существенным минусом является неучет вариантов дальнейшего развития банка и необходимость корректировки цены банка - аналога применительно к банку - мишени. Вследствие небольшого количества банков в российском банковском секторе, акции которых котируются на бирже, применение данного метода невозможно.

Подытоживая вышеперечисленное, для целей данной работы оценка стоимости банка будет средним арифметическим значением из полученных величин, используя метод дисконтированных денежных потоков и метод чистых активов.

Определение оценки стоимости банка позволит перейти к оценке эффективности сделки слияния и поглощения в банковском секторе.

Зачастую результат совершения сделки слияния и поглощения является неожиданным для собственников приобретающей компании в связи с тем, что предварительная оценка синергетического эффекта не была проведена или была проведена некорректно. Данная причина является аргументом авторов в пользу обязательной оценки влияния определенных факторов на эффективность совершения сделки слияния и поглощения. [16] Рассмотрение существующих методов оценки эффективности позволит создать модель для определения величины синергетического эффекта от совершения сделки между двумя банками.

Существующие методы оценки эффективности в виде синергии как результата проведения сделки слияния и поглощения условно можно поделить на две группы: оценка синергии от сделки до её проведения (перспективные) и после (ретроспективные). Для создания алгоритма оценки эффективности сделки слияния и поглощения, позволяющего оценить величину синергии от потенциальной сделки между банками, применить метод оценки синергии после совершения сделки не представляется возможным, поэтому подробнее акцентируем внимание на перспективные методы оценки.

Методы оценки синергии также делятся на доходный, затратный и сравнительный подход.

Доходный подход оценки синергии включает в себя результат использования доходного подхода для оценки стоимости банка. Стоимость фирмы до совершения сделки слияния и поглощения определяется как дисконтированная сумма денежных потоков, прогнозируемых к получению:

Value of firm = (1)

где CF - ожидаемый денежный поток в период t;

WACC - средневзвешенная стоимость капитала, которая определяется по формуле ниже:

WACC = Re* (E/V)+ Rd*(1-t)* (D/V) (2)

где Re, Rd - ожидаемая доходность от собственного и заемного капитала соответственно;

E/V, D/V - отношение собственного и заёмного капитала к валюте баланса соответственно;

(1-t) - налоговый щит, где t - ставка налога на прибыль.

Синергия от совершения сделки определяется как разница между стоимостью банка до сделки и стоимостью объединённого банка с учетом затрат на интеграцию банка-мишени по следующей формуле:

∆V =Vsynergy=∑Δ FCFF/(1+WACC) (3)

где:

∆ FCFF=∆S−∆C−∆T −∆ NWC−∆Capex+∆Debt (4)

где

∆FCFE (free cash flow to equity) - поток денежных средств для акционеров;

∆S (sales) - прирост выручки;

∆C (costs) - экономия на расходах;

∆Т (tax) - экономия на налоге на прибыль;

∆NWC (net working capital) - экономия на инвестициях в оборотный капитал;

∆Capex (capital expenditure) - экономия на капиталовложениях;

∆Debt - изменение чистого долга (с учетом финансовой синергии). [39]

Данный метод позволяет учесть будущие денежные потоки, при этом также требует значительного времени для расчета показателей и сопряжен с неточностью прогноза денежных потоков.

Сравнительный поход достаточно прост в использовании: производится поиск банков - аналогов и схожих сделок, при этом синергетический эффект определяется положительным в случае, если наблюдается положительная динамика характеризующих деятельность коэффициентов. Зачастую вместо коэффициентов используются мультипликаторы P/E, EV/EBITDA и другие. Однако, существенным недостатков данной модели является её ограниченность в применении и предпосылки повторения сделки банков - аналогов.

Согласно затратному подходу, его применение актуально в случае анализа предприятия предбанкротного или банкротного состояния, что говорит об отсутствии перспектив для продолжения деятельности. Данный факт говорит о невозможности расчета синергии.

Для оценки синергии может быть использована модель И.Ансоффа. Поскольку сделка слияния и поглощения сопровождается выплатой вознаграждения за покупку банка - мишени, данная модель сравнивает рентабельности инвестиций с учетом синергетического эффекта и без. Первая формула рассчитывает уровень возврата от инвестиций без учета синергии:

=(S0-O0)/I0 (5)

где S0 - выручка кредитного портфеля без учета синергетического эффекта;- производственные затраты с учетом амортизации без эффекта синергии;- инвестиции в портфель без учета синергии.

Данное значение сравнивается с рентабельностью инвестиций с учетом синергии - ROIs. Таким образом, синергетический эффект считается как разница между ROIs и ROI0. Итог модели является корректным при условии эквивалентности выручки и инвестиций, а затраты получившегося банка меньше изначальных условий, что говорит об одной из характеристик синергии - экономии на масштабе. Данные условия ограничивают применение модели И.Ансоффа, однако в частных случаях выводы модели могут быть полезны для целей работы. [8]

Ретроспективные модели представлены сравнительным подходом: сравнением определенных коэффициентов и мультипликаторов до сделки и после (доходность акций, рентабельность продаж и деятельности и др.).

Работая с ограниченным набором моделей в связи с поставленной целью исследования, требуется найти гибкий подход, который в нашем случае будет учитывать результаты рассмотренных моделей и нахождение «золотой середины» между ними. В связи с ограниченностью открытой информации по банкам, в данной работе будут использованы сравнительный метод и доходный метод. Идеи доходного метода позволят создать модель по оценке синергии от потенциальной сделки между банками, результаты которой будут проверены с помощью ретроспективного метода.

Для корректного выходного результата нужно изначально поставить ряд критериев, которым должна удовлетворять модель:

1)   критерий логичности;

2)   критерий реальности;

3)   критерий интерпретируемости результатов.

Первый критерий исходит из необходимости построения причинно-следственной связи, а не объяснения явления ради объяснения. Критерий реальности определяет возможно принимаемые гипотезы, тем самым ограничивая принятие заведомо ложных гипотез, для улучшения качества модели: коэффициент детерминации лишь признак, а не самоцель. Последний критерий определяет применение модели в практических целях и возможность интерпретации её результатов.

Базисом модели будет являться определение приведенной стоимости банка. Согласно рассмотренным методам и подходам оценки стоимости банков, для данного исследования стоимость банков будет определяться как прогнозируемое значение регрессионной функции в зависимости от определенных показателей отчетности банка, имеющихся в открытом доступе на сайте Центрального банка РФ, а именно:

1)   величина годового денежного потока от операционной деятельности;

2)   отношение собственных средств банка к валюте баланса;

3)   норматив достаточности капитала;

4)   отношение величины ссудной задолженности к величине собственных средств банка.

Данные критерии обосновывается исходя из своей экономической сути: величина денежного потока служит оценкой крупности банка, его деятельности; отношение собственных средств банка к валюте баланса определяет его зависимость от привлеченных пассивов; норматив достаточности капитала характеризует банк как исполнителя обязательного норматива Центрального Банка РФ; отношение величины кредитного портфеля к величине собственных средств банка характеризует использование как собственных средств, так и привлеченных для извлечения прибыли.

Специфические параметры, характеризующие банк, такие как переоцененность капитала, участие в обналичивающих сделках и прочие будут учтены непосредственно в составе модели по оценке синергетического эффекта.

Таким образом, исходя из предложенной модели, можно выразить необходимые для отражения в регрессионной модели коэффициенты и параметры:

1)   Средняя квартальная величина денежного потока, генерируемого кредитным портфелем (процентные и комиссионные доходы) и клиентской базой (РКО) за последний год (х1);

2)   Котируемость акций банка на бирже - бинарная переменная (х2);

3)   Коэффициент P/E, характеризующий отношение цены акции банка к его прибыли (в случае с банком, чьи акции котируются на бирже) (х3);

4)   Отношение величины ссудной задолженности к величине собственных средств банка (х4);

5)   Отдача от собственного капитала ROE, характеризующий эффективность собственных средств (х5).

Необходимо обосновать и раскрыть включение каждого и регрессора в первичную модель.

Во-первых, принятие в модель регрессора средней величины денежного потока, генерируемого кредитным портфелем за последние 5 лет позволит учесть как объемы имеющегося у банка кредитного портфеля, так и его отдачу. Данный регрессор будет играть роль переменной, количественно характеризующей крупность банка. Крупность банка в свою очередь служит целям определения скорости и качества интеграции двух кредитных учреждений, предполагается, что объединение крупных банков будет характеризоваться затяжным процессом, а длительная интеграция операционной деятельности послужит причиной дополнительных издержек и потери клиентов.

1)   Соответствие ценных бумаг требованиям законодательства РФ, в том числе нормативных актов в сфере финансовых рынков;

2)   Регистрация проспекта ценных бумаг/проспекта эмиссии ценных бумаг/ плана приватизации, зарегистрированного в качестве проспекта эмиссии ценных бумаг;

3)   Раскрытие информации в соответствии с требованиями законодательства Российской Федерации о ценных бумагах;

4)   Ценные бумаги приняты на обслуживание в Расчетном депозитарии (за исключением случаев размещения ценных бумаг);

5)   Срок существования эмитента - не менее трех лет для первого уровня листинга, не менее года - для второго;

6)   Составление и раскрытие отчетности по МСФО - за три завершенных года для первого уровня, за один завершенный год до даты включения акций - для второго.

Так как количество банков, чьи акции котируются на бирже, не столь велико, само включение этого регрессора является хорошей характеристикой открытости банка и его прозрачности.

Данные переменные будут включены в линейную регрессионную модель для формирования рыночной стоимости банка. Данная модель будет иметь следующий вид:

y=B0+B1 * x1+B2 * x2 * х3+ B3 * x4 + B4 * x5 + U, (6)

где y - вектор - столбец рыночной стоимости банка (объясняемой величины),

хi - векторы - столбцы, соответствующие значениям параметров определенного банка,

Вi - вектор - столбец коэффициентов, характеризующий величину влияния объясняющих переменных на объясняемую величину - рыночную стоимость банка,

U - «белый шум» или величина, которая содержит в себе влияние неучтенных в модели факторов.

Используемый метод нахождения вектора - столбца коэффициентов В - метод наименьших квадратов. Оптимизации модели будет проводиться по критерию интерпретируемости результатов с параллельным увеличением коэффициента детерминации R2, характеризующего степень объяснения изменений в переменной y вследствие изменений переменных x.

Для предварительного тестирования модели требуется провести несколько важных проверок самой регрессии и используемых данных, таких как нормальность распределения исходных данных, мультиколлинеарность, автокорреляцию, гетероскедастичность и тест на функциональную форму.

Нормальность распределения исходных данных визуально проверяется построением графика плотности зависимой переменной и подтверждается результатом теста Шапиро-Франциа, нулевая гипотеза которого состоит в подтверждении нормальности распределения.

Результат проверки модели на гетероскедастичность позволит утверждать о неоднородности наблюдений, то есть наблюдается непостоянство дисперсии ошибок. В случае наличия гомоскедастичности - обратного явления гетероскедастичности, получаемые в результате использования модели оценки являются неэффективными. Модель проверяется на гетероскедастичность тестом Бреуша - Пагана в статистическим пакете обработки информации.

Эффект мультиколлинеарности наблюдается в случае зависимости регрессоров внутри модели друг от друга. Наличие мультиколлинеарности может быть выявлено построением матрицы попарных корреляций между переменными. В случае если коэффициент детерминации имеет значение более 0,4 - 0,5, то стоит обратить внимание на данные переменные. Кроме этого, признаком мультиколлинеарности является незначимость t-статистик объясняющих переменных. Мультиколлинеарность может быть результатом включения переменных, которые фактически определяют друг друга, таких как площадь объекта и его длина или величина денежного потока и выручки. В таком случае следует избавиться от одного из коррелирующих факторов либо использовать в модели их производную величину, например, среднюю величину. Последствием мультиколлинеарности в модели является неточность оценок, а следовательно некорректно интерпретируемый результат модели.

Также линейная регрессия обязательно должна пройти проверку на автокорреляцию. В этих целях используется тест Дарбина-Уотсона, результат которого определяет корреляцию «белого шума» или ошибок модели. Возможные результаты данного теста говорят о наличия корреляции ошибок и знака их связи.

В нашем случае возможность наблюдения эффекта автокорреляции низка, поскольку эмпирические данные представлены панельными данными, а не временными рядами.

Таблица1. Результаты теста Дарбина-Уотсона и их интерпретация

Тест на функциональную форму Рамсея позволит утверждать о правильности выбора линейной модели. В обратном случае влияние определенных параметров следует рассматривать как степенную функцию. [34]

Тщательная проверка модели позволит избежать неэффективности, неточности и несостоятельности и позволит получить корректные оценки влияния объясняющих величин на рыночную стоимость банка.

Таким образом, в случае достаточной величины коэффициента детерминации и соответствии результатов модели заданным критериям логичности, реальности и интерпретируемости результатов модель позволит рассчитать рыночную стоимость банка.

Сам синергетический эффект состоит из разницы рыночной стоимости объединенного банка и суммы рыночных стоимостей банков. С помощью разработанной модели можно определить сумму рыночных стоимостей банков, планируемых к объединению. Оставшейся задачей остается определение рыночной стоимости объединенного банка.

Исходя из экономической сути синергетического эффекта, рыночная стоимость объединенного банка не будет равна простой сумме рыночных стоимостей двух банков:

Pab = Pa + Pb + Syn, (7)

где Syn - синергетический эффект.

Рассмотрение основных мотивов и результатов сделок слияния и поглощения и эффектов синергии можно объяснить определенными факторами, характеризующими банки. В условиях российской действительности данными факторами могут являться:

.        Различие профилей банка (универсальный, с уклоном на обслуживание физических или юридических лиц) (s1);

.        Дружественность сделки объединения (при этом санация не является дружественной сделкой) (s2);

.        Наличие филиалов банка - мишени (s3);

.        Соблюдение норматива достаточности капитала Н1 банка - мишени (s4);

.        Участие в сомнительных сделках одного из банков (s5);

.        Разница между приведенной стоимостью двух банков (s6).

Данные факторы носят преимущественно качественный характер, поэтому разработка модели должна содержать в себе дополнение модели количественными характеристиками для количественной оценке синергетического эффекта.

Таким образом, тщательно проверив регрессию и протестировав модель на эмпирических данных, мы сможем оценить синергию в результате проведения сделки слияния и поглощения двух банков, представляющих российскую экономику, используя их характеристики, имеющиеся в открытом доступе и выделить ключевые факторы, определяющие эффективность сделки M&A.

В дальнейшем, апробируя полученную двухступенчатую модель оценки эффективности на эмпирических данных по сделкам слияния и поглощения в банковском секторе России, будет создан алгоритм для оценки эффективности с помощью выделения ключевых факторов на основе входящих данных, характеризующих банк, имеющихся в открытом доступе.

Описание эмпирической базы данных

Для применения разработанной ранее модели были собраны данные о проведенных сделках слияния и поглощения в российском банковском секторе, доступные в открытом доступе в сети Интернет. Собранные данные служат для сравнения понесенных затрат в виде покупки доли поглощаемого банка с оценкой синергетического эффекта.

Для сбора данных использовались данные по сделкам слияния и поглощения, доступные в сети Интернет, а именно информация с сайта AK&M информационное агентство [50]. Для целей данной работы не использовались платные базы данных по сделкам слияния и поглощений в российской экономике, поскольку данная информация не является ключевой в данном исследовании, а служит лишь опорным материалом для проверки полученной модели.

Таблица 2. Информация по сделкам слияния и поглощений в российском банковском секторе [50]

Исходя из информации в Таблице 2, крупнейшими игроками рынка слияния и поглощений в российском банковском секторе являются крупные частные игроки ФК «Открытие» и ПАО «Бинбанк» и представители госсектора - ОАО «Банк ВТБ» и ПАО «Сбербанк России». ФК «Открытие» игрок с крупными сделками, в то время как ПАО «Бинбанк» в рассмотренный период являлся игроком, берущим количеством.

ФК «Открытие» в 2013 году провел две сделки, которые были уникальными для рынка на тот момент. Во-первых, на момент совершения сделки ОАО «Номос-Банк» был существенно крупнее ФК «Открытие», и всеми экспертами ожидалось обратное поглощение, но агрессивная внешняя политика роста собственников ФК «Открытие» позволила произвести поглощение крупного «Номос-Банка». Экспертная оценка результатов политики собственников ФК «Открытие» положительна: финансовая группа «Открытие» по результатам 2015 года смогла выйти в топ-5 банков по величине активов и на данный момент находится в лидирующих позициях в рейтинге по показателям капитала (по форме 123) - 7 место, величине кредитного портфеля - 4 место.

ПАО «Бинбанк» в 2015 году стал санатором ПАО «Пробизнесбанка» за 376 млн.долларов. Кроме данной сделки ПАО «Бинбанк» за относительно небольшую сумму приобрел ОАО «МДМ-Банк». Экспертно оценить данные поглощения довольно трудно, поскольку с момента поглощения прошел относительно небольшой временной промежуток, однако исходя из имеющихся данных по отчетности банков можно сделать сравнительный анализ показателей. Согласно данным ПАО «Бинбанка», представленным на сайте Центрального банка РФ, динамика 2015 года представлена в таблице 3.

Таблица3. Показатели деятельности

ПАО "Бинбанк" за 2014 год, динамика за 2015 год [37]

Исходя из данных Таблицы 3, поглощение МДМ-Банка и санация Пробизнесбанка положительно сыграло на росте вкладов как физических, так и юридических лиц. Уклон на обслуживание розничного бизнеса обоих банков обусловил больший рост вкладов именно физических лиц, что подтверждается и значениями таблицы выше.

С другой стороны, за поглощением проблемных активов последовала ожидаемая проблема с обслуживанием кредитных портфелей МДМ-Банка и Пробизнесбанка. У обоих банков наблюдалась проблема с недостаточным формированием резерва под низколиквидные активы. В большинстве случаев, низкий резерв без явных и обоснованных причин формируется на те активы, которые находятся в не всегда явной аффилированности к руководству, собственникам и иным лицам, имеющих весомый голос в принятии решения о кредитовании. Кредиты на связанные компании позволяют как увеличить капитал банка, проведя деньги через цепочку фирм с последним звеном как взносом в капитал со стороны акционеров, так и уводом денег на цели акционеров для собственных нужд. Кроме того, зачастую банки кредитуют прочую деятельность, которая находится в явной зависимости от деятельности банка. Иными словами, пока деятельность банка является рентабельной и собственный капитал позволяет покрывать резервы, Центральный банк не осуществляет пристальное наблюдение за активами банка, низколиквидная и, зачастую, нерентабельная аффилированная компания осуществляет обслуживание принятых на себя обязательств в полной мере и своевременно.

С другой стороны, из Таблицы 2 можно также заметить, что при увеличении просрочки сам размер кредитного портфеля существенно снизился, что возможно лишь при падении кредитования либо при продаже кредитных активов. Как было описано выше, держать активы с необходимостью полного его покрытия капиталом банку невыгодно, поскольку банк теряет альтернативные доходы и несет издержки. Вполне вероятным решением, которое с определенной вероятностью и была осуществлена продажа данных активов связанной компании либо коллекторским агенствам с целью дальнейшего просуживания кредитов. В частности, если данный актив был обеспечен достаточно ликвидным недвижимым активом, банк, скорее всего, будет судиться сам либо через связанную компанию. В случае с ПАО «Бинбанк» снизился объем кредитования юридических лиц с увеличением оборотов кредитования физических лиц, что было сделано для уравновешивания недостатка процентных доходов и просуживания оставшейся задолженности юридических лиц перед банком.

Для целей данной работы вышеописанное служит дополнительным аргументом в пользу вдумчивого подхода к порой неоднозначной положительной или отрицательной динамике показателей отчетности. Тем не менее, действия ФК «Открытие» и ПАО «Бинбанк» могут считаться эффективными и синергией от данной сделки может являться разница рыночной стоимости банков до сделки и после её совершения.

ОАО «Банк ВТБ» в 2011 году провел самую дорогую внутристрановую сделку по поглощению ОАО «Банк Москвы» - актива с проблемами, известными на этапе сделки. Большая нехватка капитала в ОАО «Банк Москвы» привела к необходимости привлечения средств в ВЭБ, что фактически дало повод говорить о закрытии частных проблем бюджетными средствами.

Кроме выкупа проблемного актива ОАО «Банк Москвы» в том же году ОАО «Банк ВТБ» выкупил долю в другом бывшем государственном банке ОАО «Транскредитбанк». Ранее в поглощенном банке имела долю корпорация ОАО «РЖД». [37] Таким образом, оба актива были с государственным участием и их выкуп ОАО «Банк ВТБ» являлся лишь консолидацией проблем, которые мог бы прикрыть такой крупный банк как ВТБ. [40]

Таким образом, рассматривая данные сделки со стороны покупателя и приобретаемого актива, можно сделать выводы о разных мотивах и результатах сделок слияния и поглощения. Со стороны частных игроков (ФК «Открытие» и ПАО «Бинбанк») очевидно желание увеличить активы за счет других крупных игроков, увеличить свою рыночную стоимость за счет внешнего роста, что вполне укладывается в основную цель сделки слияния и поглощения. Со стороны государственного игрока ОАО «Банк ВТБ» видны мотивы высшего руководства, недостаточно тщательно проанализировавшего риски поглощения актива с проблемами в виде недостаточности капитала и увода прежним руководством ликвидности.

Эмпирическая база для построения первой модели для целей формирования рыночной стоимости банка на основе показателей отчетности, открытых в свободном доступе в сети Интернет, содержит экспертную оценку капитализации банков (объясняемую величину) и ряд показателей отчетности банка (объясняющих переменных). Наблюдения образованы панельными данными с 12 банками с 10 факторами и одной объясняемой переменной. Наблюдения представлены в Приложении №1. Данные наблюдения использованы в модели по расчету рыночной стоимости банка, результаты которой в дальнейшем требуются для выявления ключевых факторов, влияющих на эффективность сделок слияния и поглощения.

Литература

сделка слияние поглощение мультиколлинеарность

1.      Гражданский кодекс Российской Федерации, часть I. Статья 57: «Реорганизация юридического лица», статья 58: «Правопреемство при реорганизации юридических лиц» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.consultant.ru.

.        Федеральный закон от 02.12.1990 N 395-1 (ред. от 29.12.2015) «О банках и банковской деятельности» (с изм. и доп., вступ. в силу с 09.02.2016)

.        Федеральный закон от 26.10.2002 N 127-ФЗ (ред. от 29.12.2015) «О несостоятельности (банкротстве)»(с изм. и доп., вступ. в силу с 29.03.2016)

.        Федеральный закон от 26.12.1995 N 208-ФЗ (ред. от 29.06.2015) «Об акционерных обществах»

.        Положение о порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности (утв. Банком России 26.03.2004 N 254-П) (ред. от 01.09.2015)

.        Положение о реорганизации кредитных организаций в форме слияния и присоединения (утв. Банком России 29.08.2012 N 386-П) (ред. от 25.10.2013)

.        Абузов Р.М., Григорьева С.А. Оценка эффективности сделок слияний и поглощений на развитых рынках капитала Западной Европы // Экономический журнал ВШЭ. 2015. Т. 19. № 2. С. 199-217.

.        Ансофф И. Новая корпоративная стратегия.- СПб: Питер Ком, 1999, с. 128

.        Головина Г.П. Оценка стоимости коммерческого банка на основе доходного подхода. -Вестник Самарского Государственного Университета. -2010. -№7(69). - С.21-26.

.        Головина Г.П. Оценка стоимости коммерческого банка на основе затратного подхода. -Экономические науки. -2010. -№8(69). -С.224-227.

.        Гохан Патрик А. Слияния, поглощения и реструктуризация компаний. - М., 2006. - С. 21.

.        Динз Грейм. К победе через слияние. Как обратить отраслевую консолидацию себе на пользу. / Грейм Динз, Фриц Крюгер, Стефан Зайзель, пер. с англ.- М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. - 252 с.

.        Саркисянц А. Слияния, поглощения и банкротства в банковской сфере: последние тенденции// Бухгалтерия и банки, № 11, 2009. С. 2-13

.        Скотт Кристофферсон, Роберт Макниш, Дайан Сиас «Проклятие победителя»: ошибки слияний// The McKinsey Quarterly, 2004, № 2. С.101-111

.        Соколов М. А. Слияния и поглощения как механизм стратегического развития компании // Экономика и управление. - 2011. - № 6.

.        Финансово-кредитный энциклопедический словарь / Под общей редакцией А.Г. Грязновой. - М.: Финансы и статистика, 2002.

.        Фишмен Джей, Пратт Шэннон, Гриффит Клиффорд, Уилсон Кейт. Руководство по оценке стоимости бизнеса; пер.с англ. Л.И.Лопатникова. - М.: ЗАО «КВИНТО-КОНСАЛТИНГ», 2000. - 388 с.

.        Хусаинов З.И. Оценка эффективности сделок слияний и поглощений: интегрированная методика// Журнал «Корпоративные финансы» № 1 (5), 2008. С.12-33

.        Ярошенко Н.В. Банковская группа и банковский холдинг: правовые критерии разграничения // Банковское право. - М.: Юрист, 2015, № 3. - С. 27-32.

20.    Ayadi R. Mergers and Acquisitions in European banking higher productivity or better synergy among business lines? // Journal of Productivity Analysis. 2013. № 2 (39). PP. 165-175.

.        Barth J. What determines the number and value of bank mergers and acquisitions around the globe? // Banking and Finance Review. 2012. № 1 (4). PP. 59-76.

22.    Beccalli E., Frantz P. The Determinants of Mergers and Acquisitions in Banking // Journal of Financial Services Research. 2013. № 3 (43). PP. 265-291.

23.    Bradley M., Desai A., Kim E. The Rationale Behind Interfirm Tender Offers: Information or Synergy? // Journal of Financial Economics, № 2 ,1983. PP. 183-206

24.    Goyal K. a., Joshi V. Merger and Acquisition in Banking Industry : A Case Study of ICICI Bank Ltd // International Journal of Research in Management. 2012. № 2 (2). PP. 30-40.

25.    Mehros Nida Dilshad. Profitability analysis of mergers and acquisitions: an event study approach// Business and economic research, Volume 3, № 1, 2013 . PP. 89-125

26.    Roll R. The Hubris Hypothesis of Corporate Takeovers // The Journal of Business. 1986. Vol. 59. № 2. 197 PP.

.        Rose P.S. The distribution of outcomes from corporate mergers: Evidence from commercial bank acquisition strategies // Journal of Accounting, Auditing & Finance. 1995. № 2 (10). PP. 343.

28.    Stock James H., Watson Mark W. Introduction to Econometrics. 3rd edition. - Addison-Wesley, 2010. - 827 pp.

.        Sufian F. Assessing the effect of mergers and acquisitions on revenue efficiency: Empirical evidence from the malaysian banking sector // International Journal of Economic Research. 2013. № 2 (10). PP. 297-313.

30.    Андрианова Е.П., Баранников А.А. Капитализация банковской системы России через слияния и поглощения [Электронный ресурс] URL: http://ej.kubagro.ru/2013/08/pdf/08.pdf (дата обращения: 01.12.2015г.)

.        Банки.ру информационный портал [Сайт] URL: http://www.banki.ru/ (дата обращения: 09.05.2016г.)

.        Ведомости - Ложь во спасение [Сайт] URL: https://www.vedomosti.ru/newspaper/articles/2000/04/28/lozh-vo-spasenie (дата обращения 20.03.2016г.)

.        Жданов И.Ю. Модификация модели EVA в оценке стоимости предприятия [Сайт] URL: http://www.beintrend.ru/eva (дата обращения: 07.03.2016г.)

.        За Банк Москвы могут заплатить россияне [Сайт] URL: http://www.vedomosti.ru/finance/articles/2011/06/17/dyra_moskvy (дата обращения: 28.03.2016)

.        Осиповская А.В., Митус А.И. Слияние и поглощение как способ повышения капитализации банка [Электронный ресурс] URL: www.economicarggu.ru/2010_1/osipovskaya.pdf (дата обращения: 02.12.2015г.)

.        Правовые акты ФАС [Сайт] URL:http://solutions.fas.gov.ru/ (дата обращения: 02.09.2016 г.)

.        Рыбин Е. В. Слияния и поглощения банков в России как фактор экспансии иностранного банковского капитала [Электронный ресурс] URL: www.cbr.ru/publ/MoneyAndCredit/ribin.pdf (дата обращения: 07.12.2015г.)

.        Санация банка [Сайт] URL: http://www.banki.ru/wikibank/sanatsiya_banka/ (дата обращения: 28.03.2016)

.        Санация в форме поглощения [Сайт] URL: http://www.ng.ru/politics/2016-02-10/2_sanatsia.html (дата обращения: 28.03.2016)

.        Слияния и поглощения [Сайт] URL: http://www.akm.ru/rus/ma/stat/2015/06.htm (дата обращения: 10.03.2016г.)

.        Фадейкина Н.В. Слияния и поглощения в российском банковском секторе [Электронный ресурс] URL: www.misbfm.ru/sites/all/files/fadejkina_demchuk_0.doc (дата обращения: 11.12.2015г.)

.        ЦБ раскрыл фальсификации отчетности на 311 млрд рублей у 33 банков [Сайт] URL: http://www.tvc.ru/news/show/id/80407 (дата обращения: 20.03.2016г.)

.        Ъ - Газета - Банк «ВТБ 24» [Сайт] URL: http://www.kommersant.ru/doc/1297838 (дата обращения:18.03.2016г.)

44.    AK&M информационное агентство [Сайт] URL:http://www.akm.ru/ (дата обращения: 01.09.2016г.)

45.    Quote.rbc.ru: котировки. [Сайт] URL: http://quote.rbc.ru/shares/ (дата обращения: 29.04.2016г.)

Приложение 1