title: Determinants of the acquisition premium to market price in Merger and Acquisition deals
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Пустовалова Татьяна Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Pustovalova Tatana Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Левинцов Александр Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Levincov Aleksandr Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Никулин Егор Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Nikulin Egor Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:26:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:26:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063315
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/30545
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа посвящена изучению рыночной премии в сделках по слиянию и поглощению. Объектом исследования выступают сделки, проведенные в течении 2000 – 2020 гг., в которых компанией – мишенью являлась фирма, базирующаяся в стране БРИКС. Предметом работы являются рыночная премия за сделку - превышение суммы сделки над рыночной стоимостью поглощаемой фирмы, а также различные факторы, которые влияют на величину этой премии: рыночные и бухгалтерские финансовые показатели фирмы, страновая и отраслевая специфика, макроэкономические индикаторы. Для определения влияния набора факторов на исследуемый показатель было использовано два статистических инструмента: многофакторная линейная регрессия и модель нейронной сети. На основе анализа результатов было выявлено, что существует ряд факторов, статистически значимо связанных с премией за поглощение. В частности, покупатели готовы платить большую процентную премию за дешевые компании с низким мультипликатором P/E. С большей премией ассоциируются также высокий показатель M/B, который отражает потенциал роста компании с точки зрения рынка. В работе продемонстрировано наличие связи между величиной премии и страновыми и отраслевыми факторами: так для трансграничных сделок премия за поглощение меньше, а в сделках компаний из схожих отраслей премия в среднем выше. Основным результатом является также сравнение двух методов с помощью средней ошибки прогноза – в модели нейронной сети данный показатель ниже. Данное исследование является актуальным и может быть полезно участникам рынка ценных бумаг в определении перспектив сделки.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The work is devoted to the study of the market premium in mergers and acquisitions. The object of the research is transactions carried out during 2000 – 2020, where the target company was a BRICS-based firm. The subject of the work is the market premium for a transaction - the excess of the transaction amount over the market value of the absorbed firm, as well as various factors that affect the value of the premium: market and accounting financial indicators of a firm, country and industry specifics, macroeconomic indicators. To determine the influence of the factors on the premium, two statistical tools were used: multivariate linear regression and a neural network model. Based on the analysis of the results, it was revealed that there are a number of factors that are associated with the takeover premium. In particular, buyers are willing to pay a high premium for low-cost companies with low P / E multiples. A higher M / B is also associated with a higher premium, which reflects the company's growth potential from a market perspective. The regression demonstrates the connection between the value of the premium and the country and industry specifics: for example, for cross-border transactions, the premium for takeover is lower, and in transactions of companies from similar industries, the premium is on average higher. The main result is also a comparison of the two methods using the average forecast error - this indicator is lower in the neural network model. This research is relevant and can be useful for securities market participants in determining the prospects of a transaction.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Поглощения и слияния
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рыночная премия за поглощение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ее детерминанты
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: синергетический эффект
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рынок корпоративного контроля
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Mergers and acquisitions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: market premium and its determinants
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: synergistic effect
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: corporate controle market
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Determinants of the acquisition premium to market price in Merger and Acquisition deals
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Детерминанты премий к рыночной цене в сделках по слияниям и поглощениям
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Levincov_A.I._VKR.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30545/1/Levincov_A.I._VKR.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 2,83 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_NR_Levincov.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30545/2/reviewSV_Otzyv_NR_Levincov.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 31,48 kB