Trading constraints and illiquidity discounts (Hou,Howell, 2012) 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Trading constraints and illiquidity discounts (Hou,Howell, 2012)



Цель работы: проверить следующие гипотезы:

  1. Скидка за неликвидность положительно зависит от волатильности
  2. Скидка за неликвидность положительно периода ограничения продажи акций
  3. Эффект от волатильности и период ограничения продажи акций, а также скидка за неликвидность зависит от способа продажи акций: аукцион или частные переговоры

Методология: сначала авторы теоретически проверяют выдвинутые гипотезы. В качестве базовой модели была взята модель, представленная в статье Longstaff (2001). После подтверждения гипотез на теоретическом уровне авторы проверяют их на эмпирических данных. Выборка, при этом насчитывает 3260 аукционов и 2890 частных сделок по неторгуемым акциям китайских компаний за период с 1994 по 2004 год. При этом авторы тестировали четыре регрессии. В первых двух регрессиях объясняемой переменной была скидка за неликвидность при продаже акции на аукционе. В качестве первого регрессора в первой регрессии использовалась волатильность, а в качестве второго регрессора - период ограничения продажи акций. Кроме того, в качестве объясняющих переменных в обеих моделях использовались следующие переменные: доля торгуемых акций, доля неторгуемых акций, участвующих в рассматриваемой сделке, рыночная капитализация, количество лет, в течение которых акции фирмы торгуются на бирже, ROE, бинарная переменная, принимающая значение 1, если фирма в государственной собственности, 0 в противном случае, а также бинарная переменная, принимающая значение 1, если акции фирмы торгуются на Шангхайской бирже, и 0 – в противном случае.

В остальных регрессиях зависимой переменной является скидка за неликвидность при продаже акции в ходе частной сделки. Объясняющие переменные те же, но к ним добавились также бинарная переменная, принимающая значение 1, если в течение двух предыдущих лет фирма не несла убытков, и 0 – в противном случае, бинарная переменная, принимающая значение 1, если продавец акции – государственное предприятие, а покупатель нет, и 0 в противном случае; бинарная переменная, принимающая значение 1, если в ходе сделки происходит смена доминирующего акционера, и 0 в противном случае; а также бинарная переменная, принимающая значение 1, если продавец в ходе сделки продает все свои акции, и 0 – в противном случае.

Результаты: авторы нашли подтверждение всем трем гипотезам. В первых двух регрессиях коэффициенты при переменных волатильность и период ограничения продажи акций значимы и имеют согласующийся с теорией знак. Во вторых двух регрессиях коэффициент при продаже акций незначим, что согласуется с третьей гипотезой.

Исследования поглощений

The Liquidity Discount in Valuing Privately Owned Companies (S. Block, 2007) [9]

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)[10] 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.[11]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 [12], что данная величина дает консервативную (заниженную) оценку реальной разницы в премиях.

Результаты

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.

 

 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2016-08-16; просмотров: 228; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.147.73.35 (0.007 с.)