Опубликовано в журнале "Финансовый менеджмент" №3 год - 2018
Теплов А.С.,
аспирант ГУУ, г. Москва, администратор ФМЦ по финансовой
грамотности НИУ ВШЭ, Россия
В работе тестируется несколько гипотез относительно факторов, которые распознаются рыночными инвесторами при объявлении компаниями разных стран о продаже активов. Сопоставляются краткосрочная реакция цен на объявления по странам и влияние на эту реакцию элементов интеллектуального капитала. Акцент сделан на двух элементах интеллектуального капитала: человеческом и инновационном. Выборка построена на 1247 объявлениях компаний стран БРИКС и 2039 объявлениях компаний Германии (горизонт анализа с 2000 по 2016 г.).
По каждому 21 торговому дню наблюдений даны анонс объявления о продаже актива, отслеживается аномальная доходность и рассчитывается кумулятивная аномальная доходность. Тестируется гипотеза о значимости выбора модели расчета нормальной доходности. Регрессионный анализ позволил выявить те значимые факторы, которые делают реакцию рынка более выраженной.
Введение
Исследования корпоративных реструктуризаций популярны в академической литературе, так как затрагивают большое число участников – собственно продавцов и покупателей активов (в данном случае обсуждаются покупки и продажи контрольных пакетов бизнесов), консультантов, аудиторов, регуляторов.
Сделки M&A по 2017 г. составили 4,741 трлн долл. (96 082 сделки по данным инвестиционного украинского портала InVenture Investment Group на основе базы Bureau van Dijk [1]). Сделки выделения и продажи активов менее изучены, чем сделки M&A, хотя с точки зрения выбора траектории реструктуризации они представляют не меньший интерес. Мы видим несколько интересных особенностей по прошедшему 2017 г. Одна из них – активность таких профессиональных инвесторов, как фонды прямого инвестирования и венчурные фонды (Private Equity & Venture Capital). Они выступали активными покупателями на рынке M&A. Вторая особенность – активизация корпоративных сделок по продаже активов, закрытию производств. Стоимость корпоративных активов, прошедших процесс продажи, по 2015 г. достигла 523,6 млрд долл., демонстрируя рост на 30% к уровню 2014 г. [2]. Объем продаваемых активов компаниями реального сектора экономики рос и в 2016–2017 гг. В этом мы видим актуальность данного исследования. Академический и практический интерес проявляют к сделкам дивестиций
(выделения и продажи активов) и консалтинговые компании. Примеры этих исследований: Бостонской консалтинговой группы (БКГ) в 2014 г. и Эрнст и Янг в 2016 г. [3; 2]. Данное исследование продолжает эмпирические работы [4; 5] по дивестициям на разных рынках капитала.
В данной статье мы разделяем два типа дивестиций (divestment, divestiture, demerger): прямая продажа активов, или бизнес-единиц (sell off), и выделение бизнес-единиц (spinoff, equity carve out). Обзор рынка выделений и построения на них инвестиционных стратегий представлен в [6]. Акцент в данной статье делается на анализе продаж активов (sell off). Мы в эмпирической части рассматриваем только продажу контрольного пакета (50% плюс один голос) функционирующей компании, которая далее называется целевой.
Статистика продаж активов и мотивы в принятии таких корпоративных решений. Влияние продаж на рыночную стоимость компаний-вендоров
Наш статистический анализ по базе Zephyr Bureau Van Dijk показывает, что группа стран БРИКС занимает второе место в мире по числу сделок: 14,7% – доля БРИКС в сделках M&A глобального мира и 17,3% – доля в сделках дивестиций.
По группе БРИКС первенство держит Китай (максимальная доля и по числу сделок дивестиций, и по суммарной их стоимости) – 35%, второе место – за РФ.
Отмечается циклическая активность по продаже активов на отрезке с 2000 по 2017 г.
Всплеск активности отмечается нами в 2003–2004 гг., в 2009 г., в 2013–2017 гг.
Исследовательский вопрос – выигрывают ли акционеры (миноритарные) компании-продавца (вендора) от анонсируемого решения и по каким компаниям ожидается больший прирост рыночной стоимости. Далее этот вопрос будет раскрыт через эмпирическое тестирование на выборке компаний шести стран.
Особый акцент в исследовании сделан на роли интеллектуального капитала (ИК) в двух формах: человеческого и инновационного.
В литературе по корпоративным финансам мотивы сужения масштабов бизнеса, продажи части активов, закрытия направлений часто объясняются финансовыми проблемами компаний (financial distress) и проблемами с платежеспособностью, с кассовыми разрывами (lack of cash flow). Недостаточность денежных средств может быть охарактеризовано как финансовая гипотеза в объяснении сделок дивестиций (financing hypothesis).
Еще один мотив связан с необходимостью поддержания стратегической гибкости.
Неопределенность внешнего окружения часто толкает компании входить в самые разные сферы деятельности, строить конгломераты. Чем хуже работают национальные институты, чем выше волатильность на товарном и финансовом рынках, тем больше эффектов наращения стоимости приносит конгломерат, т.е. диверсифицированная структура. Но есть один минус. Слабое корпоративное управление может породить эффект «окапывания» со стороны менеджмента, увеличить агентские издержки. Ряд исследований показывают, что стратегия фокусирования может дать более значимые эффекты в наращении рыночной стоимости и усилении конкурентных преимуществ [7], чем диверсифицированная политика присутствия в самых разных отраслях. В исследованиях по сопоставлению стратегий фокусирования и диверсификации для бизнеса часто доказывается, что фокусирование позволяет снизить информационную асимметрию между менеджментом и собственниками.
И еще один возможный мотив – национальные законодательные (например, антимонопольные) или санкционные (со стороны других стран) ограничения для сохранения каких-либо бизнес-единиц в структуре компании. В этом случае компания вынуждена будет отпочковать запрещенный актив или разделиться на несколько. Типичный антимонопольный мотив, продемонстрированный на рынке США в 1980-е годы, – разделение AT&T на несколько независимых компаний.
Выход Великобритании из Еврозоны в 2017–2018 гг. (Brexit) также может породить волну продаж подразделений европейских компаний в Великобритании.
Ранее проведенные исследования рассматривали влияние мотивов фокусирования, недостаточности денежных средств, но не учитывали специфику последних лет с ростом инновационной экономики и большими затратами на НИОКР. Насколько наличие ИК и его относительного размера (в активах, в выручке) в компании обостряет проблему финансовых ограничений и стимулирует дивестиции – открытый вопрос.
Выводы по ранее проведенным исследованиям
Мы выделяем несколько направлений изучения дивестиций (изъятия акционерами своих капиталовложений, сужения величины активов) в корпоративных финансах. Первое направление – оценка рыночной реакции на объявления о продаже активов или о разделении компании [8; 9]. Такие исследования через метод событийного анализа (event study, ES) активно проводятся для анонсов M&A, и можно указать ряд работ для анализа решений о дивестициях. Второе направление – выявление факторов, которые приведут к большему созданию стоимости через это решение о дивестиции. Как и в большинстве работ по корпоративным финансам, предполагается, что рынок правильно отделяет те сделки и те процессы, которые позволяют наращивать стоимость, и те, которые приводят к разрушению рыночной стоимости. В данном направлении предполагается, что рынок, рыночные инвесторы, правильно распознает те компании, которым требуется фокусирование или снижение риска недостаточности денежных средств, и реакция на объявление по таким компаниям ожидается более выраженной. Третье направление – выявление факторов (детерминант, мотивов), которые приведут к принятию решения о дивестициях на внутрифирменном уровне.
Многие ранее проведенные исследования подтверждают финансовую гипотезу. Так, в отчете БКГ [3] консультанты приходят к выводу, что рыночная реакция сильнее для компаний с высокой долговой нагрузкой. Гипотеза фокусирования тестируется в работе [9]. Для высоко диверсифицированных фирм (много бизнес-направлений) реакция на объявления выражена сильнее. Исследований влияния ИК на процессы дивестиций нами не выявлено, и в этом мы видим перспективность данного исследования. Компании с большим ИК характеризуются специфической инвестиционной и финансовой политикой, и влияние на продажу активов может пролить свет еще на одно направление исследований в корпоративных финансах.
Цель исследования и тестируемые гипотезы
Наше исследование направлено на достижение двух целей: 1) выявление реакции рынка на объявления вендора о продаже активов (продажа контрольного пакета функционирующих компаний в рамках рассматриваемой публичной компании); исследуются те предполагаемые сделки продажи, которые составляют по стоимости не менее 5 млн долл.; 2) выявление роли интеллектуального капитала (ИК), точнее прокси-переменных элементов ИК в усилении или ослаблении рыночной реакции со стороны миноритарных акционеров (рыночных инвесторов).
Мы рассматриваем два элемента ИК: человеческий капитал, привносимый топ-менеджментом компании, и инновационный капитал. Так как ИК не всегда можно выявить из финансовой отчетности, то, как и в множестве работ по его анализу, мы вводим прокси-переменные. Прокси-переменной для человеческого капитала рассматривается смена гендиректора (СЕО).
Прокси-переменной инновационного капитала выбраны относительные затраты на НИОКР и доля нематериальных активов в общей величине активов.
Предполагается, что, чем в большем размере по отраслевым аналогам (коэффициент инновационности равен затратам на НИОКР, нормированным к активам: R&D/TA) компания тратит на НИОКР, тем более инновационной она является.
Заметим, что относительная инновационность оценивается через два направления: 1) сравнение коэффициента НИОКР компании и медианного значения по отрасли; 2) сравнение коэффициента НИОКР компании и компаний-аналогов.
Тестируемые проблемы и гипотезы
Группа гипотез 1. Реакция рыночных инвесторов на объявления о дивестициях в форме продажи активов зависит от страны и отрасли. Для каждой из рассматриваемых шести стран оценены статистически значимые аномальные доходности вокруг дня объявлений о продаже. Рассматривается окно событий в 21 торговый день.
Группа гипотез 2. Наличие ИК и отдельных его элементов распознается рынком как драйвер в наращении стоимости за счет продаж активов. Рассматриваются два элемента ИК: инновационный и человеческий. Предполагается, что эти два элемента действуют в противоположных направлениях. Также предполагается, что, чем больше инновационного ИК (выше затраты на НИОКР, больше в структуре активов нематериальных), тем слабее положительная реакция рынка. Человеческий капитал (компетенции совета директоров, топ-менеджмента) позволяет активнее выходить на рынок продажи активов. Даже в кризис сильная команда может удачно продать актив.
Выбор методов тестирования гипотез и переменных в моделях
В статье применены два метода анализа: 1) событийный анализ (event study, ES) – для отслеживания реакции рынка на объявления и 2) эконометрический анализ (многофакторные регрессии на панельных данных с фиксированными и случайными эффектами) – для выявления набора факторов, которые могут объяснить различие реакции цены акции по отдельным компаниям.
Для группы гипотез 1 предполагается, что объявления о дивестиции вызовут положительную реакцию рынка и аномальная доходность (abnormal return, AR) на 21-м дне окна исследования будет принимать статистически значимое отличие от нуля. Также для каждого из 21 торгового дня оценивается кумулятивная аномальная доходность (cumulative abnormal return, CAR) и тестируется следующая гипотеза:
Так как расчет аномальной доходности предполагает моделирование некоего нормального уровня доходности для 21 торгового дня «событийного окна» (event window: –10; +10), то в литературе предложено несколько подходов к решению этой задачи. В нашем исследовании нормальная доходность публичной компаниивендора оценивается на 120 торговых днях разными моделями (см. табл. 4).
В рамках анализа этой группы проблем (рыночной реакции на объявления) тестируются следующие гипотезы (модель (1)).
H1. В целом ожидается положительная реакция на объявления о продаже активов, но она различна для развитых и развивающихся стран.
H2. Выбор модели оценки нормальной доходности существенно влияет на выводы о реакции цены на объявления.
Гипотезы по группе 2 тестируются на основе модели (2).
H3. Рыночная реакция более выражена, если компания испытывает финансовые проблемы (переменная Debt level для диагностирования уровня долга в модели 2 и дамми–переменная DummyDebt как индикатор относительного долга выше медианного уровня по отрасли).
Для диагностирования финансовых проблем компании-вендора используется несколько переменных. Эти переменные включаются в модель не одновременно, а по очереди, и эконометрическими оценками ищется лучшая спецификация модели. Наряду с этими специфическими переменными, которые тестируют обозначенные выше гипотезы, включаются контрольные переменные. Предполагается, что, чем больше размер компании, тем легче ей пережить финансовые проблемы, проще привлечь внешний капитал, у компании меньше операционных рисков, возможна проблема «окапывания» менеджмента и менее вероятно, что компания выберет стратегию избавления от части активов.
Debt level – различные показатели долговой нагрузки компании, которые тестируются на предмет адекватности объяснения различий в выборе стратегии реструктуризации. В данной статье показаны оценки только по переменной NDR – коэффициент чистого долга как отношение (общий платный долг – денежные средства и эквиваленты на балансе компании на конец года) к операционной прибыли за год до анонсирования сделки.
H4. Рыночные инвесторы особо отмечают крупные продажи, и реакция цен акций по ним выше. Чем больше по размеру целевая компания относительно материнской (вендора) – переменная REL_size, тем выше аномальная доходность.
Эта зависимость отмечается по сделкам M&A [11].
H5.1. Рыночные инвесторы распознают выгоды реструктуризации и положительно воспринимают новость об изменении стратегии на фокусирование. Рыночная реакция выше, если целевая компания (target, та, по которой продается контроль) относится к непрофильному бизнесу (non-core industry). Для гипотезы 5 используется несколько переменных: переменная принадлежности целевой компании к отрасли вендора (Related), переменная степени диверсифицированности вендора (DIVR) и мультиплицированная переменная, учитывающая, что за год до объявления о продаже компания-вендор испытывала финансовые проблемы (имела высокие показатели долговой нагрузки).
Для анализа «профильности» используется дамми-переменная, которая учитывает тот вид деятельности, который формирует более 50% выручки компании-вендора. Сопоставляется отраслевая принадлежность компаниицели и компании-вендора. Так как часто компания-вендор занимается разными видами деятельности, то учитывается структура выручки компании-вендора.
Дамми-переменная Related принимает три значения: dummy = 0, если выручка компании-цели соответствует той отрасли, которая в структуре выручки вендора составляет менее 15%; dummy = 1, если соответствует доли отрасли в структуре выручки с долей от 16 до 50%, и dummy = 2, если целевая компания принадлежит к отрасли деятельности вендора (эта отрасль формирует выручку на 51% и более).
H5.2. Рыночная реакция выше для компаний-вендоров с диверсифицированной бизнес-структурой. Рыночные инвесторы приветствуют стратегию фокусирования.
Дамми-переменная DIVR (degree of diversity) диагностирует степень диверсификации компании-вендора. DIVR =1 если компания-вендор имеет большой набор (более 5) разных бизнес-направлений, с долей каждого более 10% в выручке; DIVR = 0, если компания имеет менее 5 больших бизнес-направлений, каждое из которых не менее 15% в выручке.
H6. ИК распознается рыночными инвесторами, и реакция цены по компаниям с инновационным капиталом менее выражена. Инновационный капитал вводится в модель двумя переменными: нематериальными активами (доля в общей величине активов) как переменная intangible assets (IntA = intangible assets / total assets) и затратами на НИОКР в отношении к выручке (переменная R&D).
H7. Человеческий капитал в виде новых компетенций команды менеджмента и СЕО позволяет компании более активно проводить сделки реструктуризации, включая продажу активов. Новый менеджмент может обеспечить хорошие цены продаж (переменная СЕОCh). В нашем исследовании обновление команды менеджмента и приход нового СЕО отслеживались на двухлетнем периоде до анонса сделки продажи активов (рассматривались два предыдущих календарных года). В модели эта переменная введена в виде дамми (1 – если имела место смена СЕО и ключевых лиц в правлении; 0 – не имела, СЕО остался прежним). Наша логика такова, что несменяемость менеджмента является плохим сигналом для рынка. Часто это – свидетельство «окапывания» менеджмента, который начинает реализовывать свои собственные цели, а не работать в интересах акционеров. Проявления таких эффектов в сделках поглощений показаны в работе [11].
H8. Общерыночные факторы дороговизны денег, кризисных лет (2008 и 2009 гг. как Dcrisis), высокой волатильности на рынке определяют реакцию цен акций. Если стоимость денег на глобальном рынке велика (диагностирующий показатель – WACC), то реакция будет больше по соответствующему году.
В нашей статье используются оценки по S&P 500 (за исключением финансовых компаний) (WACC, cost of capital), оцененные аналитиками компании «Морган Стенли» в динамике [12].
H9. Структура собственности влияет на рыночную реакцию. Аномальная доходность выше для компаний с государственным участием (этот фактор не рассматривался для выборки сделок по Германии, так как там не наблюдалось присутствие государства в капитале).
Тестирование этой гипотезы связано с агентскими проблемами. Предполагается, что государство не является хорошим контролером и обремененность компании разными активами (бизнесами) может приводить к потере эффективности. Ряд исследований при анализе агентских проблем показывают, что компании с участием государства в капитале реализуют специфическую дивидендную политику (платят меньше дивидендов, чем частные аналоги), используют ниже оптимального уровня финансовый рычаг, реже проводят смену СЕО и совета директоров (СД), чаще принимают неэффективные инвестиционные решения.
Поэтому, когда компания с контрольным участием государства в капитале избавляется от части активов, фокусируется на профильном виде деятельности, то это положительно воспринимается рыночными инвесторами. В исследовании используется дамми-переменная GovControl (прямая доля государства более 50%).
где CAR – кумулятивная аномальная доходность, дамми-переменная Country принимает значение 1 для быстро растущих компаний из Индии и Китая.
Для отрасли «металлургия, нефть или газ» вводится дамми-переменная Industry = 1.
Другие переменные модели (2) описаны выше по тексту.
Статистика по 780 компаниям БРИКС, которые объявляли о сделках продажи активов, и по средним отраслевым значениям показана в табл. 1. Эти оценки сделаны автором на основе построенной выборки из базы.
Результаты тестирования гипотез
Результаты событийного анализа
В табл. 2 сведены результаты расчетов по пяти развивающимся рынкам БРИКС. Звездочки (*) показывают статистическую значимость (* – 10%, ** – 5%, *** – 1%). Из табл. 2 следует, что рост аномальной доходности по развивающимся рынкам начинается уже до события-объявления (традиционно предполагается в исследованиях наличие инсайдерской информации) и максимальная кумулятивная доходность наблюдается на окне с третьего дня до объявления и на следующий день после (1,28%). Такого эффекта «ранней реакции цены» на рынке Германии не наблюдается (табл. 3 показывает расчеты для нормальной доходности, построенной по средней дневной величине). Расчеты по Германии с рыночной моделью (расчет нормальной доходности по «сырому» бета) показывают, что аномальная доходность в день события составляет 0,263%. Только собственно в день события (объявления о продаже по всем 2039 наблюдениям с 2000 по 2016 г.) наблюдается статистически значимая положительная доходность (0,227% – средняя аномальная доходность одного дня по средней дневной доходности и 0,263% – по рыночной модели).
Рассмотрение различных окон для расчета CAR показывает, что выбор метода расчета нормальной доходности существенно не влияет на признание наличия или отсутствия реакции рынка как по странам БРИКС, так и по Германии.
В табл. 2 показана реакция по 1247 объявлениям компаний стран БРИКС, которые имели место с 2000 по 2016 г. В табл. 3 – по 2039 объявлениям компаний Германии (выделены статистически значимые результаты).
Условием включения объявления как события в нашу выборку было условие, что компания-вендор делала объявление о продаже контрольного пакета компании-цели (50% + 1 голос). Для БРИКС средняя статистически значимая реакция как кумулятивная доходность фиксируется в диапазоне от 1,1 до 1,28%.
Значимо временно.е окно диагностирования. Максимальное значение CAR фиксируется на окне (–3; +1). Для Бразилии и ЮАР рыночная реакция менее выражена, чем для России, Китая и Индии (табл. 4, расчеты нормальной доходности реализованы по рыночной модели с «сырым» бета).
Отметим, что полученные оценки доходности для БРИКС несколько ниже, чем по исследованию [13]. Авторы получили, что CARs фиксируется в диапазоне от 1,04 до 1,58%.
Гипотеза 2 должна быть отвергнута, что демонстрирует таблица 4. Для событийного окна (–3;+1) все модели показали наличие реакции рынка.
Результаты расчетов по многофакторной регрессионной модели (2)
Следующим этапом нашего анализа является регрессирование кумулятивной доходности CAR = (–3; +1) реакции цены компаний группы БРИКС на ряд спорных и контрольных факторов. Четыре спецификации модели показаны в табл. 5.
Принадлежность к группе быстро растущих азиатских стран (Китай и Индия, dummy Сountry = 1) порождает более высокую доходность. Более выражена реакция и по компаниям определенных отраслей. Для металлургии и нефтегаза рынок более значимо и положительно реагирует на продажи. Продажа активов со стороны компаний под контролем государства также положительно воспринимается рынком. Видимо, рынок распознает риски «окапывания» менеджмента в таких компаниях. Компании с большими расходами на НИОКР положительно воспринимаются с точки зрения продажи активов только при больших финансовых проблемах у вендора. Переменная относительных затрат на НИОКР как отдельная переменная в модели (2) не показала статистической значимости, хотя знак отрицательный. Переменная СЕОCh в модели 4 принимает положительный знак. Рынок доверяет новой команде менеджмента и рассматривает такие продажи как более перспективные для компании. Наша гипотеза о роли человеческого капитала нашла подтверждение.
Заключение
Большинство наших гипотез нашло эмпирическое подтверждение. Гипотезы о влиянии ИК на процессы дивестиций в форме продажи активов могут быть приняты. Смена менеджмента в компании-вендоре (как наличие человеческого капитала) положительно воспринимается рынком. Распознается рынком и инновационность компании. Только при наличии у компании высокой долговой нагрузки рыночные инвесторы положительно оценивают продажи активов у компаний с высокими вложениями в НИОКР. Это может быть объяснено тем, что наличие инновационного ИК воспринимается рынком как потенциал будущего роста и продажа даже части активов может затормозить этот рост.
В кризис и при дорогих деньгах на рынке рыночная реакция на продажи активов положительна и более ярко выражена. Выше доходность рыночной реакции в Китае и Индии. Для развивающихся рынков БРИКС наблюдается «ранняя реакция» – до момента объявления о сделке. Для Германии такого эффекта не выявлено. Рынок более чувствителен к объявлениям со стороны металлургических компаний и нефтегазовых. Возможно, это связано с высокой волатильностью цен на металлы и нефть за рассматриваемый период. Для России и Бразилии это значимые отрасли в экономике страны. Возможно, их освещение в прессе более активно, и этим отчасти объясняется повышенная реакция.
По 1247 объявлениям о продаже активов 780 компаниями стран БРИКС не может быть отвергнута финансовая гипотеза. NDR может использоваться как индикатор финансовых проблем компании. Традиционные индикаторы долга (долг/активы, долг/капитал) имеют меньшую объяснительную способность.
Приложение
Литература
1. Отчет InVenture Investment Group [Электронный ресурс]. URL: inventure.com.ua/analytics/investments/obzor-globalnogo-rynka-manda-2017
2. Hammes P. and Krouskos S. EY Global Corporate Divestment Study (January 2016). Private equity: experts at extracting hidden value. EY Report.
3. Kengelbach J., Ross A. and Keienburg G. Don’t miss the exit: creating shareholder value through divestitures, BCG 2014 report.
4. Теплова Т.В., Маникин И.Е., Теплов А.С. Распознают ли рыночные инвесторы привлекательность объявляемых публичными нефинансовыми компаниями проектов развития бизнеса? // Финансовый менеджмент. – 2015. – № 5. – С. 66–98.
5. Теплов А.С. Продажа и выделение активов со стороны публичных компаний России и Бразилии: как реагируют на эти сделки рыночные инвесторы // Финансы и бизнес. – 2017. – № 1.
6. Теплов А.С. Spin-Off ETF и Smart Beta стратегия на дивестициях через выделение активов // Управленческий учет и финансы. – 2017. – № 4 (52). – С. 290–305.
7. Rajan R., Servaes H. and Zingales L. The cost of diversity: the diversification discount and inefficient investment // Journal of Finance. – 2000. – No. 55. – Pp. 35–80.
8. Nguyen P. The role of the seller’s stock performance in the market reaction to divestiture announcements // Journal of Economics and Finance. – 2014. – No. 40 (1). – Pp. 19–40.
9. Cooney M., Finn F. and Karl A. Australian divestiture activity: an examination of gains to sell-off announcements // Australian Journal of Management. – 2004. – No. 29. – Pp. 135–152.
10. Hayward M. When do firms learn from their acquisition experience? Evidence from 1990–1995. Strategic Management Journal. – 2002. – No. 23 (1). – Pp. 21–39.
11. Morck R., Shleifer A., Vishny R. Do managerial objectives drive bad acquisitions? // Journal of Finance. – 1990. – No. 45. – Pp. 31–48.
12. Morgan J.P. 2017 (Дж.Р. Морган) Equity Research [Электронный ресурс]. URL: jpmorgan.com (дата обращения: 24.04.2018).
13. Prezas A.P. and Simonyan K. Corporate divestitures: Spin-offs vs. sell-offs // Journal of Corporate Finance. – 2015. – No. 34. – Pp. 83–107.
14. Blume M.E. Betas and their regression tendencies // Journal of Finance. – 1975. – No. 30. – Pp. 785–799.
