Оценка эффективности сделок слияний и поглощений: интегрированная методика
Хусаинов З.И.4
В работе исследуется изменение котировок и финансовых результатов компаний при сделках слияний и поглощений. Анализ значительного массива сделок с публичными компаниями с 2005 года во всем мире показывает взаимосвязь между реакцией рынка на информацию о сделке и последующей динамикой финансовых показателей объединенной компании через два года после сделки. Степень связи варьируется в зависимости от развитости фондовых рынков, размеров компании и прочих качественных показателей. JEL: G14; G15; G24; G34 Ключевые слова: cделки, слияния и поглощения, акции, котировки, рыночная эффективность Введение В последнее время в мире, в том числе и в России, наблюдается стремительное увеличение числа и объемов сделок слияний и поглощений. Интеграционные процессы изменяются структурно, в них вовлекается все большее число регионов и расширяются масштабы межнациональных сделок. Для бизнес-сообщества данные процессы имеют ясную логику, поскольку предполагают очевидную экономическую мотивацию: расширение рынков сбыта, производственную синергию, финансовые выгоды, то есть факторы, ведущие к увеличению стоимости собственного капитала. Однако для исследователей данная тема до сих пор остается незавершенной. Вопервых, несмотря на большое количество работ, наблюдается очевидный пробел в качественных выводах, и эта проблематика в классических работах по корпоративным финансам относится к нерешенным проблемам финансов [Brealey, Myers, 1991]. Во-вторых, в научном сообществе устоялось мнение о том, что интеграционные сделки в большинстве случаев ведут к разрушению акционерного капитала: котировки акций компании-покупателя падают; финансовые результаты объединенной компании ухудшаются, что противоречит наблюдающейся интеграционной активности. Данная ситуация тем более удивительна, что существует множество эмпирических работ, авторы которых приходят к противоположным выводам ввиду различий в предпосылках, методах анализа, исследуемой выборки сделок. Бесспорно, существующее несоответствие научных выводов и практических реалий требует разрешения. Очевидно, что исследуемая проблема крайне актуальна, поскольку эффективности нарастающего интеграционного процесса необходима качественная, фундаментальная научная база. Все существующие исследования по подходу к измерению результативности слияний и поглощений можно условно разделить на четыре группы [Beitel, Schiereck, Wahrenburg, 2002]. 1. Изучение доходности акций. Данные работы, составляющие большинство исследований в данной отрасли, рассматривают аномальную доходность акций компаний в период появления информации о сделке. Преимущество метода заключается в непосредственном анализе влияния сделки на благосостояние акционеров. 2. Анализ финансовой отчетности.
4
Аспирант кафедры экономики и финансов фирмы ГУ ВШЭ.
Подход основывается на финансовой отчетности до сделки и после нее, фокусируясь на различных относительных показателях. Как правило, в качестве меры сравнения используются аналогичные неслившиеся компании. 3. Опросы менеджеров. Подход анализирует результаты опросов менеджеров, касающихся результатов сделки. Как правило, выводы, полученные из стандартизованных вопросников, обобщаются на всю выборку. 4. Case studies. Данные работы фокусируются на одной сделке или их ограниченной выборке, используя в качестве базы для анализа данные глубоких интервью менеджеров и аналитиков. Данный метод очень продуктивен тем, что детальное изучение вопроса может открыть новые, ранее не изучаемые аспекты проблемы. Изучение доходности акций. Данный подход основан на рассмотрении доходности акций до и после объявления о сделке. Доходность для одного дня рассчитывается как отношение изменения курса акции и выплаченных дивидендов к цене акций за день до опубликования информации. Аномальной считается любая доходность, которая превышает обычную для этой ценной бумаги. Под обычной доходностью, как правило, понимается доходность согласно модели CAPM или доходность крупного рыночного индекса, например S&P500. Данные исследования основаны на предположении о том, что в ценах акций отражена приведенная стоимость всех ожидаемых будущих денежных потоков. Данный подход начиная с 70-х годов доминировал в исследованиях данной тематики. Преимуществом данного способа является то, что он позволяет напрямую измерять добавочную стоимость, создаваемую для инвесторов. Также предполагается, что данный подход устремлен в будущее, оценивая предполагаемые денежные потоки. С другой стороны, это требует очень строгих предположений о работе фондовых рынков. В частности, эффективности, рациональности инвесторов и отсутствии ограничений для арбитража. Есть предположения, что данные требования выполняются не всегда и не для всех акций. К тому же при измерении изменения в курсе цен наблюдаются очень большие помехи от других событий компании, что может сильно исказить наблюдаемую доходность. Благо закон больших чисел во многом позволяет нивелировать данный эффект. Данные исследования можно условно разделить на анализ доходности для владельцев акций поглощаемой компании и покупающей компании. Доходность для акционеров поглощаемой компании. Большинство исследований показывает, что владельцы покупаемой компании, как правило, получают значительную положительную доходность. Анализ работ показывает, что положительная доходность не зависит от условий сделки, временного горизонта и прочих факторов. В среднем аномальная доходность достигает 20—30%. Можно утверждать, что акционеры поглощаемой компании, как правило, получают премию. Доходность для акционеров компании-поглотителя. Данная сфера исследования является самой проблематичной. В каждом новой работе дается новая оценка данного явления. Можно утверждать, что нет ни одного исследования, которое представляло бы бесспорные результаты, безоговорочно признаваемые всеми. Часть исследователей утверждают наличие отрицательной доходности для компаниипокупателя, сопоставимое количество других утверждают обратное. Такое значительное разнообразие результатов легко объясняется как существенным различием анализируемой выборки, так и применяемой методологией. Различные авторы в своих работах пытаются выделить определенные закономерности для различных сегментов генеральной совокупности сделок.
Таким образом, так же как и в случае с анализом котировок акций, различие в выводах обеспечивается различием в используемом инструментарии, выборке и временном периоде. Метод опросов Брюнера [Bruner, 2004]. В данном подходе напрямую опрашиваются управляющие компаний, переживших слияния. В опросе исследователи пытаются узнать, какую добавленную стоимость принесли M&A для компании. Стандартизированные вопросы позволяют на основе имеющейся выборки вывести определенные закономерности для всей совокупности сделок. Преимущество данного подхода заключается в том, что некоторые скрытые аспекты, создающие добавленную стоимость в результате слияний и поглощений, могут в открытую быть незамеченными на фондовом рынке. Инсайдерская информация может значительно обогатить анализ сделок. С другой стороны, в этой сфере могут открыться агентские проблемы. Некоторые менеджеры, не являющиеся акционерами, могут преследовать совсем другие цели, нежели собственники. Поэтому оценка менеджерами экономической добавленной стоимости, создаваемой при слиянии и поглощении, может оказаться очень субъективной. К тому же некоторые не совсем хорошие результаты в опросах могут быть менеджерами представлены в более выгодном свете. А некоторые компрометирующие факты попросту могут быть опущены. У иных исследователей также вызывает критику количество опрашиваемых менеджеров. Недостаточное их количество делает обобщение результатов на всю генеральную совокупность сделок необоснованным. Данные работы, по большому счету, выполняются практиками, которые многие годы работают в сфере слияний и поглощений. В данных исследованиях выводы, как правило, формируются на основе непосредственного опроса небольшого количества управляющих. Очень часто подобные работы для лучшего их понимания выполняются не в строгом научном стиле, а в более свободном формате. Это конечно же значительно снижает возможность использования данных исследований в более серьезных разработках. Тем не менее результаты опросов очень схожие, характерные и для других подходов. Шесть исследований из 13 отражают отрицательные результаты, а остальные — либо положительный, либо отрицательный итог. Таблица 1. Наиболее интересные исследования, основанные на опросах управляющих Источник и дата
44% всех сделок не оправдало Большие сделки 1994—1997 финансовых и стратегических ожиданий 11 были оценены положительно обоими Chaudhuri and 53 поглощения 24 сторонами, а 9 стали провалами. 33 Tabrizi (1999) high-tech компаний показали нулевую отдачу от инвестиций
Источник: Bruner R. Does M&A Pay? // Journal of Financial Economics, 2004.
Анализ финансовой отчетности предполагает сравнение показателей эффективности отдельных бизнесов до интеграции с аналогичными показателями интегрированных компаний двумя годами позже. В данной работе в качестве бухгалтерского показателя эффективности мы применяем рентабельность, рассчитанную на основе показателя прибыли до вычета процентов, налогов и амортизации (EBITDA), поскольку эта форма прибыли более тесно связана с потоками денежных средств бизнеса и не искажена финансовой политикой компании. Для отражения перспективного ракурса анализа мы рассматриваем динамику котировок компаний в промежутке за неделю до и после первого сообщения о сделке. Доходность акций компаний-участниц сделки сравнивается с эталонной, и в качестве эталона использован рыночный индекс. Корректировка на рыночный индекс позволяет определить индивидуальную доходность ценных бумаг компании и выявить избыточную, или аномальную, доходность. Имея две характеристики, отражающие, с одной стороны, ожидания инвесторов и реакцию рынка на новость о слиянии и финансовый результат интеграции двумя годами позже — с другой, мы определяем взаимосвязь между ними посредством корреляционного анализа. Для поиска взаимосвязи между реакцией рынка в момент появления информации о сделке и финансовыми результатами совместной компании мы используем регрессионный анализ. По нашему мнению, данный подход с достаточной степенью достоверности позволяет определить оценку рынком эффективности сделок слияний и поглощений. Мы исходим из гипотезы о том, что динамика котировок компании, улавливая ожидания, отражает оценку инвесторами экономической целесообразности сделки слияния/поглощения. Реакция рынка на появление информации о конкретной сделке определяется относительно динамики рынка в целом. Под реакцией рынка в данной работе мы предполагаем доходность акций компаний во временном окне за неделю до первого сообщения и неделю спустя. (1)
raquirer / t arg et =
P− week − P+ week P− week
,
где: racuirer/target – реакция рынка на сделку; P-week – цена за неделю до первого сообщения о сделке; P+week – цена неделю спустя после первого сообщения о сделке. Мы предполагаем, что неделя – это достаточный горизонт для адекватного выделения эффекта информации о сделке. Недельный промежуток до официального появления информации о сделке необходим для учета инсайдерской информации, которая просочилась до того, как о будущей сделке узнала большая часть инвестиционного сообщества. С другой стороны, неделя после сообщения необходима для того, чтобы в котировках полностью отразилась вся полученная информация. Мы предполагаем, что необходимо определенное время, чтобы информация была получена всеми участниками рынка, адекватно оценена и осмыслена. Бесспорно, временной горизонт должен был достаточен, чтобы нивелировать первую эмоциональную реакцию участников рынка на появление информации и отражать лишь их взвешенные решения. Индивидуальная доходность акций компаний корректируется в соответствии с доходностью рынка, которая выполняет роль эталонного показателя. Для этих целей используется доходность основного индекса биржи, на котором торгуются ценные бумаги компании. (2)
где: rmarketindex – доходность рынка; I-week – индекс за неделю до первого сообщения о сделке; I+week – индекс неделю спустя после первого сообщения о сделке. Для измерения взаимосвязей между перспективными и ретроспективными показателями использована избыточная (аномальная) доходность акций компаний, которая рассчитана следующим образом: (3)
ranormal = rt arg et / aquirer − rmarket index ,
где: ranormal – аномальная доходность; rtarget/acquirer – доходность акций компании; rmarketindex – доходность рынка. Мы полагаем, что данная операция позволяет скорректировать показатель доходности акций компаний-участниц сделки с динамикой всего рынка и избежать влияния общеэкономических факторов. В данной работе мы используем расчеты аномальной доходности акций только поглощающей компании. Мы считаем, что исследование динамики котировок компаниицели может быть значительно искажено краткосрочными факторами, не связанными с эффективностью сделки. Во-первых, с одной стороны, сделки слияния совершаются по цене, близкой к справедливой, тем самым создается ценовой ориентир для инвестиционного сообщества. С другой стороны, большинство акций торгуется с определенным дисконтом к справедливой из-за ряда факторов, в частности из-за низкой ликвидности. В большинстве случаев это приводит к тому, что ценовой ориентир, близкий к справедливой стоимости, и временное снижение роли фактора низкой ликвидности объективно приводят к тому, что котировки акций компании-цели вырастают при появлении информации о сделке. Мы считаем, что объективно оценить факторы роста котировок поглощаемой компании, вызванные только долгосрочными экономическими выгодами от слияния, практически невозможно. Таким образом, оценка котировок акций компании-цели остается за рамками данной работы. Анализ фокусируется на аномальной доходности акций поглощающей компании. В качестве ретроспективного показателя в данной работе мы используем динамику рентабельности продаж на основе EBITDA. В данной работе, имея данные по выручке и EBITDA отдельных компаний до слияния, мы оцениваем синтетическую рентабельность, как если бы компании уже работали вместе (формула 4). При этом сделано допущение о том, что показатели прибыли и выручки компаний-участниц сделки не ухудшатся после сделки. EBITDAt arg et + EBITDAaquirer (4) EBITDA m arg in synthetic = , Salest arg et + Sales aquirer где: EBITDA marginsynthetic – синтетическая рентабельность; Salestarget – выручка компании-цели; EBITDAtarget – EBITDA компании-цели; Salesacquirer – выручка компании-покупателя; EBITDAacquirer – EBITDA компании-покупателя.
где: EBITDA margin+2 years – рентабельность по EBITDA два годя спустя; Salesconsolidated – выручка консолидированная , два года спустя; EBITDAconsolidated – EBITDA консолидированная , два года спустя. Показатель для измерения чистого эффекта сконструирован следующим образом. Была рассчитана разница между рентабельностью спустя два года и синтетической рентабельностью до слияния (формула 6): (6) Net m arg in effect = EBITDA+2 year − EBITDAsynthetic ,
Мы считаем, что сделка должна быть существенной, заметной на рынке. 3. Покупаемая доля превышает 75%. В работе мы предполагаем, что приобретение контроля над компанией обеспечивает активное ее преобразование, интеграцию в поглощающую компанию. Полный контроль над бизнесом обеспечивает реализацию всех преимуществ и синергий от слияния. 4. Поглощающая компания является публичной, и ее акции котируются. Высокая котировка компании является необходимой для расчета аномальной доходности при появлении информации о сделке. Публичность поглощаемой компании не является необходимой, поскольку в рамках данной работы доходность для компании цели не вычисляется ввиду наличия очевидных недостатков.
Таблица 2. Краткая характеристика используемых данных, тыс. долл.
317 2001—2004 Максимум Размер сделки 64 264 Выручка компании-цели 331 170 EBITDA компании-цели 31 437 Средняя маржа по EBITDA n/m Выручка компании-покупателя 942 356 EBITDA компании-покупателя 212 428 Средняя рентабельность по n/m EBITDA
Количество наблюдений Дата
Среднее 2 079 4 887 690 17% 40 786 7 888 24%
Медиана 718 675 94 15% 11 155 1 970 20%
Минимум 200 4 -108 n/m 147 -1 988 n/m
Для каждой компании из полученной выборки из соответствующей годовой отчетности определяется выручка и EBITDA. Для поглощающей компании определялись финансовые показатели как до сделки, так и через два года после нее, содержащие результат уже двух интегрированных компаний. Ввиду закрытости многих частных компаний величина EBITDA остается непрозрачной, поэтому сделки с неполными финансовыми данными были исключены из выборки. Информационные базы предоставляют данные по дате появления первой информации о сделке. Отталкиваясь от этой даты из базы сделок, предоставленной информационными системами, были получены котировки акций поглощающей компаний за неделю до и через неделю после первого сообщения о сделке. Параллельно были получены соответствующие данные по значениям индексов бирж, на которых торгуются акции поглощающих компаний.
Таблица 3. Использованные национальные индексы Индекс China Shanghai Comp Finland Helsinki General Israel TA-100 Australia All Ordinaries AMEX Composite Germany DAX Spain Madrid General Austria ATX Brazil Bovespa Italy MIBTel Canada TSE 300 Comp France CAC 40 UK FTSE 100 Russian RTS index Argentina MerVal Japan Nikkei 225 S&P 500 Index Hong Kong Hang Seng Сокращение SSEC HEX TA100 ASX XAX DAX IGBM ATX BUSP MIBTEL TSE CAC FTSE RTSI MERVAL NIKKEI SPX HSI Страна Китай Финляндия Израиль Австралия США Германия Испания Австрия Бразилия Италия Канада Франция Британия Россия Аргентина Япония США Гонконг Тип рынка Развивающийся Развитой Развивающийся Развитой Развитой Развитой Развитой Развитой Развивающийся Развитой Развитой Развитой Развитой Развивающийся Развивающийся Развитой Развитой Развитой
По результатам расчетов анализируемых показателей из выборки были исключены компании с аномально высокими/низкими показателями. Исходная выборка для последующего анализа была разделена на следующие подгруппы: География (компания-покупатель): 1. а) развитые страны, б) развивающиеся страны. Размер компании: 2. а) крупные компании (выручка свыше $10 млрд), б) маленькие компании (выручка менее $10 млрд).
Таблица 4. Краткая характеристика выборки данных, тыс. долл. Крупные Количество наблюдений 168 Средняя выручка 73 338 компании-цели EBITDA компании-цели 13 992 Средняя рентабельность 21% по EBITDA Остальные 149 4 082 Развитые 277 30 109 Развивающиеся 40 114 720
синтетические рентабельности объединяющихся компаний, как если бы они были интегрированы годом ранее.
Таблица 5. Дескриптивная статистика рентабельности по EBITDA Фактическая рентабельность Среднее Медиана Стандартное отклонение Эксцесс Кривизна Компания-цель Компанияпокупатель Синтетическая рентабельность 24% 20% 18%
17% 15% 33% 24,4 -3,4
24% 20% 18% 6,3 0,1
6,8 0,1
Далее на основе консолидированных финансовых показателей по состоянию через два года спустя сделки вычисляется изменение рентабельности.
Таблица 6. Дескриптивная статистика изменений рентабельности по EBITDA
Количество наблюдений Положительные изменения (приросты) Отрицательные изменения (снижения) Среднее Медиана Стандартное отклонение Эксцесс Кривизна Максимум Минимум
317 178 139 0,02% 0,02% 1,3% 3,4 0,3 5,4% -4,6%
Таким образом, мы предполагаем, что рост эффективности бизнеса обеспечивается за счет синергетических эффектов сделки. Для наглядности статистические характеристики показателей изменения рентабельности представлены на рисунке 1.
Рисунок 1. Гистограмма распределения изменения рентабельности по EBITDA
Мы считаем, что, базируясь на данных ретроспективного анализа, мы можем объективно судить об экономической целесообразности сделки и использовать эти данные для анализа математическим аппаратом. Подсчет перспективных показателей отталкивается от данных котировок поглощающей компании за неделю до и через неделю после появления информации о сделке. Исходя из котировок компании вычисляется индивидуальная доходность для акций компании. Соответственно в этих же временных рамках вычисляется доходность отдельных национальных фондовых индексов. Разница между индивидуальной доходностью и доходностью фондовых индексов формирует аномальную доходность (таблица 7).
Таблица 7. Дескриптивная статистика аномальной доходности
Количество наблюдений >0 0 y=-0,03x-1.5%
Тесты на значимость (F-тест) и устойчивость показывают незначимость и неустойчивость полученной регрессии. Гипотеза H0 не подтверждается. Регрессионный анализ показывает значительно меньшую зависимость между моментальной реакций рынка и последующими результатами сделки. Мы считаем, что данный факт связан с тем, что, во-первых, не вся информация успевает дойти до всех участников рынка. Во-вторых, в столь короткий промежуток времени велика степень эмоциональной реакции мелких спекулятивных трейдеров. Для взвешенной реакции институциональных инвесторов требуется значительно большее время.
V. Тестирование модели на подвыборках 1. Подвыборка по типам рынков капитала
Гипотеза H0: существует значимая зависимость между аномальной доходностью и изменением рентабельности по EBITDA. Результаты тестирования модели на этих подвыборках приведены в таблице 10.
Таблица 10. Краткая характеристика выборки данных, тыс. долл. Развитые рынки Растущие рынки
Количество наблюдений Средняя выручка компаниицели EBITDA компании-цели Средняя рентабельность по EBITDA Средняя аномальная доходность Регрессия R^2
277 30 109 5 822 24% -1% y=0,6x – 1.5% 0,4
40 114 720 22 198 24% -1% y=0,4x – 1.5% 0,3
Тесты на значимость (F-тест) и устойчивость показывают, что результаты статистически значимы и устойчивы. Гипотеза H0 подтверждается. Коэффициент детерминации показывает, что предсказательная точность рынка развитых стран (0,4) выше, чем развивающихся (0,3). Регрессионный анализа на двух выборках, взятых раздельно, показал следующие результаты. Для развитых рынков они отражены на рисунке 5, а для растущих рынков капитала — на рисунке 6.
6% Аномальная доходность 4% 2% 0% -8.0% -6.0% -4.0% -2.0% 0.0% -2% -4% -6% Рост рентабельности по EBITDA 2.0% 4.0% 6.0%
Рисунок 5. Регрессия между аномальной доходностью в однодневном временном окне и изменением рентабельности компании (развитые рынки)
Рисунок 6. Регрессия между аномальной доходностью в однодневном временном окне и изменением рентабельности компании на растущих рынках
Мы считаем, что это объясняется более высокой эффективностью рынка развитых стран в целом, вызванное большим количеством игроков, большей прозрачностью и аналитическим покрытием. Проведение стандартных тестов на однородность показывает, что, несмотря на меньшую точность, выборки являются однородными. Это подтверждает гипотезу, что степень эффективности рынков развивающихся стран близится к развитым.
2. Подвыборка по размерам компаний Разделение выборки на крупнейшие и остальные компании позволяет косвенно оценить степень эффективности рынка. При этом к крупнейшим отнесены те поглощающие компании, выручка которых до сделки превышает $10 млрд.
Гипотеза H0: существует значимая зависимость между аномальной доходностью и изменением рентабельности по EBITDA. Результаты тестирования для данных подвыборок приведены в таблице 11.
Таблица 11. Краткая характеристика выборки данных, тыс. долл. Крупнейшие Остальные Количество наблюдений 168 149 Средняя выручка компании-цели 73 338 4 082 EBITDA компании-цели 13 992 1 006 Средняя рентабельность по EBITDA 21% 28% Средняя аномальная доходность -1% -1% Регрессия y=0,6x – 1.5% y=0,5x – 1.5% R^2 0,51 0,22
Тесты на значимость (F) и устойчивость показывают значимость и устойчивость полученной регрессии. Гипотеза H0 подтверждается. Графическое представление на рисунках 7 и 8 наглядно иллюстрирует связь результатов, измеренных бухгалтерскими и рыночными показателями, в случае анализа крупных поглощающих компаний относительно всех остальных из выборки.
Рисунок 7. Регрессия между аномальной доходностью в однодневном временном окне и изменением рентабельности компании (маленькие компании)
3% 2% 1% 0% -8.0% -6.0% -4.0% -2.0% -1% 0.0% -2% -3% -4% -5% Рост рентабельности по EBITDA 2.0% 4.0% 6.0%
Аномальная доходность
Рисунок 8. Регрессия между аномальной доходностью в однодневном временном окне и изменением рентабельности компании (крупнейшие компании)
Регрессионный анализ показывает, что коэффициент детерминации (0,5) для крупнейших компаний выше, чем для остальных компаний (0,2). Мы считаем, что это напрямую связано с гипотезой эффективного рынка. Поскольку акции крупнейших компаний, как правило, полнее и тщательнее отслеживаются аналитиками, то информация эффективней находит свое отражение в котировках
Выводы
Данные результаты подтверждают существование определенного уровня эффективности рынка и способность рынка быстро и независимо предсказать эффективность сделки и ее будущее влияние на благосостояние акционеров. Бесспорно, полученные в данной работе выводы в определенной степени обобщают выводы, полученные предыдущими исследователями, и дают интересный инструмент для практического анализа сделок. Высокая точность реакции рынка на эффективность сделки позволяет акционерам компаний контролировать целесообразность интеграционного процесса.
Литература
19. Mueller D. Mergers and Market Share // Review of Economics and Statistics, 67, № 2, May 1985. pp: 259—267. 20. Mulherin J.H., Boone A.L. Comparing Acquisitions and Divestitures // Journal of Corporate Finance, 6, 2000. pp: 117—139. 21. Parrino J.D., Harris R.S. Business Linkages and Post-merger Operating Performance // Working Paper, Charlottesville VA: Darden Graduate School of Business, University of Virginia, 2001. 22. Ravenscraft D., Scherer F.M. Mergers, Sell-Offs, & Economic Efficiency, The Brookings Institute, 1987, Washington D.C. 23. Richard A. Brealy, Stewart C. Myers Principles of corporate finance, 1991. p. 918 24. Ruback R. The Conoco takeover and stockholder returns // Sloan Management Review № 23, 1982. pp:13—33. 25. Servaes H. Tobin’s Q and the Gains from Takeovers // Journal of Finance, 46, №1, March 1991. pp: 409—419. 26. Seth A. Sources of Value Creation in Acquisitions: An Empirical Investigation // Strategic Management Journal, 11, №6, 1990. pp: 431—446. 27. Sharma D., Ho J. The Impact of Acquisitions on Operating Performance: Some Australian Evidence // Journal of Business Finance and Accounting, № 29(1) January, March 2002. pp: 155—200.
