Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Методология статистического исследования интеграционной активности российских холдингов Карелина Мария Геннадьевна

Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Карелина Мария Геннадьевна. Методология статистического исследования интеграционной активности российских холдингов: диссертация ... доктора Экономических наук: 08.00.12 / Карелина Мария Геннадьевна;[Место защиты: Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова].- Москва, 2016

Содержание к диссертации

Введение

Глава I Теоретико-методологические аспекты статистического анализа интеграционной активности российских холдингов 15

1.1 Интеграционная активность холдинговых структур как объект стати стического исследования .15

1.2 Формирование информационной базы и системы статистических показателей интеграционной активности российских холдингов 35

1.3 Современное состояние и направления развития интеграционной активности в экономике России 60

Глава II Экономико-статистический анализ основных тенденций развития интеграционной активности в российской экономике 76

2.1 Анализ структурных изменений в интеграционной активности в экономике РФ .76

2.2 Эконометрический анализ процессов слияний и поглощений в российской экономике .96

2.3 Прогнозирование интеграционной активности холдинговых структур экономики России .117

Глава III Методология статистического исследования интеграционной активности российских холдингов на региональном уровне 142

3.1 Статистический анализ интеграционной активности российских холдингов на уровне субъектов РФ 142

3.2 Методология многомерного ранжирования регионов России по уровню интеграционной активности холдинговых структур 162

3.3 Разработка методики сравнительного анализа субъектов РФ по уровню интеграционной и инновационной активности 181

Глава IV Методологические подходы к статистическому изучению интеграционной активности холдинговых структур отраслей экономики России ... 200

4.1 Методология классификации видов экономической деятельности по уровню интеграционной активности холдинговых структур 200

4.2 Статистический анализ процессов слияний и поглощений в металлургическом комплексе России .216

4.3 Разработка статистической методики оценки стоимости бизнеса в интеграционных сделках российских холдингов 232

4.4 Разработка методических подходов к совершенствованию анализа эффективности сделок слияний и поглощений холдинговых структур 252

Глава V Методологические основы статистического исследования рисков интеграционной деятельности холдинговых структур .269

5.1 Методические основы механизма оценки рисков сделок слияний и поглощений российских холдингов 269

5.2 Статистический анализ рисков интеграционной деятельности холдинговых структур 287

5.3 Методология оценки риска интеграционных проектов российских холдингов на основе обобщающего показателя 298

Заключение 332

Список литературы

Введение к работе

Актуальность темы исследования. В последние десятилетия роль
экономической интеграции в системе экономических отношений любого
государства существенно возросла. Масштабы и уровень экономической
интеграции в значительной степени являются макроэкономическими
индикаторами эффективного функционирования национальной экономики и
ее институтов. В современных российских условиях интеграционные
процессы способствуют восстановлению структурной целостности

национальной экономики, выравниванию пространственных характеристик
промышленного потенциала страны, активизации инновационной

активности бизнеса, повышению конкурентоспособности отечественной продукции, что является залогом реиндустриализации отечественной экономики.

Интеграционные процессы приводят к образованию

предпринимательских объединений, самой распространенной формой
которых в России являются холдинговые структуры. Российские холдинги
демонстрируют ряд значительных преимуществ, связанных со

способностью вести эффективную конкурентную борьбу и возможностью построения законченных технологических цепочек. Несмотря на то, что в российском законодательстве отсутствует четкая дефиниция статуса холдингов, для функционирования отечественной экономики они имеют первостепенное значение, поскольку формируют основную часть налоговых поступлений в бюджет и оказывают существенное влияние на социально-экономическое развитие как страны в целом, так и ее регионов.

Интеграционные процессы являются объектами пристального внимания
и многочисленных исследований. Однако вопросы экономического
содержания и количественного измерения интеграционной активности на
макро-, мезо- и микроуровне экономической иерархии остаются

недостаточно разработанными. Кроме того, успех реиндустриализации экономики России, построение эффективной экономической системы с принципиально новым характером корпоративных связей невозможны без статистического учета факторов, обусловливающих интеграционную активность российских холдингов.

Для анализа и агрегирования показателей интеграционной активности
необходимо их количественное измерение. Однако на сегодняшний день в
России отсутствует система сбора и обработки официальных

статистических данных по слияниям и поглощениям. В связи с этим
возникает потребность в разработке статистической методологии оценки
интеграционной активности холдинговых структур, научного обоснования
методов и результатов исследования, позволяющих проанализировать роль
интеграционной активности российских холдингов в обеспечении

стабильности функционирования национальной экономики.

Все это свидетельствует об актуальности темы диссертационного
исследования, связанной с разработкой методологии комплексного
статистического анализа интеграционной активности российских

холдинговых структур и выбора адекватных инструментов для ее регулирования, направленного на рост экономики страны и её регионов.

Степень разработанности проблемы. Внимание к развитию
холдинговой формы предпринимательства было вызвано процессами
глобальной конкуренции и интеграции. В диссертационной работе
использованы научные труды таких отечественных и зарубежных
исследователей по теоретическим и методологическим вопросам развития
холдинговых структур, как С.Б. Авдашевой, М. Аоки, О.Б. Брагинского,
Ю.Б. Винслава, А.Р. Горбунова, В.М. Джухи, Р. Коуза, Д.С. Львова, Б.З.
Мильнера, А.Г. Мовсесяна, А.С. Плещинского, В.А. Плотникова, В.Д.

Рудашевского, О. Уильямсона, В.О. Федоровича, В.В. Шестаковой, М.А. Эскиндарова и др.

По общетеоретическим и общеметодологическим вопросам анализа развития интеграционных процессов значительную роль сыграли труды отечественных и зарубежных ученых, таких как А.А. Бегаевой, Ю.Ф. Бригхэма, Дж. Вестона, Т.Дж. Галпина, С.В. Гвардина, А. Дамодарана, Г. Динза, Д.А. Ендовицкого, Ю.В. Игнатишина, П. Моросини, Т. Питерса, М. Портера, Н.Б. Рудыка, В.Е. Соболевой, У. Стеджера, Е.А. Федоровой, Д. Хардинга, Е.Ю. Хрусталева, М. Хэндона, И.Н. Чекуна, В. Шугарта, а также результаты исследований интеграционных процессов международных аудиторских и консалтинговых компаний Deloitte, Ernst and Young, KPMG, PricewaterhouseCoopers.

Разработка методологии статистического исследования интеграционной активности предопределила использование трудов таких ведущих ученых в области социально-экономической статистики, как Т.Н. Агаповой, О.Э. Башиной, И.К. Беляевского, В.С. Боровика, В.В. Глинского, Г.Л. Громыко, Е.В. Заровой, И.И. Елисеевой, М.Р. Ефимовой, М.В. Карманова, В.И. Кузнецова, О.В. Кучмаевой, Л.И. Ниворожкиной, О.А. Хохловой и др.

По вопросам статистического анализа и прогнозирования в работе использованы труды таких ученых, как С.А. Айвазяна, М.Ю. Архиповой, В.А. Балаша, Т.А. Дубровой, Ю.П. Лукашина, В.Г. Минашкина, В.С. Мхитаряна, А.А. Пересецкого, Б.Т. Рябушкина, Ю.В. Сажина, Н.А. Садовниковой, Н.П. Тихомирова, А.А. Френкеля, Е.И. Царегродцева и др.

Однако, несмотря на относительную разработанность различных
смежных аспектов исследования, в современной литературе пока
отсутствует методология комплексного статистического анализа

интеграционной активности холдинговых структур, учитывающая

особенности развития российской экономики. Сказанное свидетельствует об актуальности темы исследования и предопределяет выбор предмета и объекта исследования, его цели и решаемых задач.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методологии комплексного статистического анализа и прогнозирования интеграционной активности российских холдинговых структур.

В соответствии с указанной целью в работе были поставлены и решены следующие задачи:

рассмотреть и систематизировать научные подходы к статистическому исследованию интеграционных процессов;

сформировать информационную базу и систему статистических показателей, характеризующих интеграционную активность российских холдингов;

оценить современное состояние и основные направления развития интеграционной активности в экономике Российской Федерации;

разработать методологию построения эконометрической модели для анализа интеграционной активности холдинговых структур;

разработать и апробировать методику прогнозирования показателей интеграционной активности холдинговых структур;

усовершенствовать методологию многомерного ранжирования регионов России по уровню интеграционной активности холдинговых структур и социально-экономическому развитию регионов;

разработать методику сравнительного анализа субъектов Российской Федерации по уровню интеграционной и инновационно-технологической активности;

предложить методологию классификации видов экономической деятельности по уровню интеграционной активности российских холдингов;

усовершенствовать статистические подходы к анализу эффективности сделок слияний и поглощений российских холдингов с точки зрения экономики и социальной сферы страны;

предложить методологию оценки рисков интеграционной активности холдинговых структур;

разработать и апробировать методику построения обобщающего показателя риска интеграционных проектов российских холдингов для экономического развития страны и её регионов.

Объектом исследования является интеграционная активность российских холдингов, реализуемая посредством сделок слияний и поглощений.

Предметом исследования выступают система показателей и методы статистического анализа интеграционной активности российских холдингов и её влияния на стабильность функционирования национальной экономики.

Теоретической и методической основой исследования являются труды ведущих отечественных и зарубежных ученых, посвященные вопросам глобализации экономики, создания и развития корпоративных форм бизнеса, интеграционным процессам, региональной экономике,

6 инвестиционному проектированию, прикладной статистике, эконометрике и компьютерной обработке данных.

В качестве исследовательского инструментария использовались

многомерные статистические и эконометрические методы анализа

зависимостей, снижения размерности и классификации, методы анализа временных рядов и прогнозирования, имитационное моделирование, аппарат нечетких множеств и нейронных сетей, а также табличные и графические методы визуализации результатов исследования.

Для решения поставленных задач диссертационного исследования использованы пакеты прикладных программ «STATISTICA», «MS EXCEL», «SPSS», а также программный модуль, разработанный автором в среде Borland C++ Builder 6.

Достоверность вынесенных на защиту диссертации теоретических
положений подтверждается результатами апробации и обеспечивается
корректной постановкой задач, использованием официальных

статистических данных, обработанных с применением современных статистических методов и пакетов прикладных программ.

Область исследования. Исследование выполнено в рамках Паспорта
отрасли наук «Экономические науки», специальности по коду ВАК РФ –
08.00.12 «Бухгалтерский учет, статистика», пунктов: 4.11. Методы
обработки статистической информации: классификация и группировки,
методы анализа социально-экономических явлений и процессов,

статистического моделирования, исследования экономической

конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов; 4.15. Методы измерения финансовых и страховых рисков, оценки бизнес-рисков, принятия решений в условиях неопределенности и риска, методология финансово-экономических и актуарных расчетов; 4.16. Прикладные статистические исследования воспроизводства населения, сфер общественной, экономической, финансовой жизни общества, направленные на выявление, измерение, анализ, прогнозирование, моделирование складывающейся конъюнктуры и разработки перспективных вариантов развития предприятий, организаций, отраслей экономики России и других стран.

Информационную базу исследования составили официальные

статистические данные Федеральной службы государственной статистики,
Центрального банка Российской Федерации, Минэкономразвития России,
Минфина России, российских и международных информационно-

аналитических агентств, бухгалтерская и управленческая отчетность
российских холдингов горно-металлургического сектора экономики

Российской Федерации, а также материалы научных публикаций, периодической печати, официальных сайтов сети Internet и электронных СМИ по исследуемой тематике.

7 Научная новизна диссертационного исследования заключается в решении актуальной научной проблемы – разработка методологии комплексного статистического исследования интеграционной активности российских холдингов в условиях быстро меняющейся конкурентной среды и её влияния на рост экономики страны и регионов.

Комплексность исследования обеспечивается за счет оценки

интеграционной активности холдинговых структур на макро-, мезо- и
микроуровне экономической иерархии, что позволяет обеспечить

оперативность, качество и достоверность информационно-аналитического обеспечения принятия эффективных управленческих решений в сфере интеграции на уровне страны, ее регионов и отраслей экономики, а также отдельных холдингов.

К числу наиболее существенных результатов, полученных автором и обладающих научной новизной, относятся:

  1. Выявлены сущность и тенденции в развитии научных подходов к анализу интеграционной активности хозяйствующих субъектов, что позволило выделить и систематизировать ключевые факторы и мотивы осуществления сделок слияний и поглощений холдинговых структур.

  2. Сформирована не имеющая аналогов система статистических показателей интеграционной активности, включающая три уровня управленческой иерархии и способствующая повышению качества информационно-аналитического обеспечения экономической интеграции на всех уровнях управленческой иерархии.

  3. Проведено на основе обобщающих показателей экономико-статистическое исследование процессов слияний и поглощений в экономике РФ, что позволило количественно оценить изменения в структуре интеграционной активности и повысить обоснованность управленческих решений в области интеграционной и социально-экономической политики.

  4. Впервые предложена методология статистического анализа интеграционных процессов холдинговых структур, основанная на эконометрической модели интеграционной активности в России в виде системы одновременных уравнений, которая позволила количественно оценить влияние различных факторов на интеграционные процессы российских холдингов.

  5. Разработана и апробирована методика прогнозирования интеграционной активности холдинговых структур на основе сезонных моделей временных рядов, позволяющая оценить эффективность применяемых инструментов стимулирования инвестиционной деятельности и повысить обоснованность краткосрочных и среднесрочных прогнозов социально-экономического развития, учитывающих протекающие интеграционные процессы.

  6. Предложена методология ранжирования и группировки российских регионов по уровню интеграционной активности холдинговых структур с

8
применением многомерных статистических методов и нейросетевых
технологий, которая дала возможность оценить территориальные

диспропорции и выявить группы регионов РФ однородных по уровню интеграционной активности, как основы при разработке предложений по межрегиональным экономическим взаимодействиям.

  1. Разработана методика сравнительного анализа регионов РФ по уровню интеграционной и инновационно-технологической активности, которая основана на построении синтетических интегральных показателей и позволяет статистически обоснованно выявлять региональные особенности развития в рамках протекающих интеграционных процессов, формировать на территории РФ кластеры регионов, своеобразные узлы реиндустриализации отечественной экономики.

  2. Разработана методология классификации видов экономической деятельности российской экономики по уровню интеграционной активности холдинговых структур на основе использования алгоритмов расщепления смесей вероятностных распределений, что позволило количественно определить диспропорции развития и выявить интеграционно-активные отрасли экономики, что может служить основой восстановления структурной целостности промышленности в рамках реиндустриализации экономики России.

  3. Усовершенствована методика анализа эффективности сделок слияний и поглощений российских холдингов, основанная на методах имитационного моделирования, позволяющая учесть индивидуальные предпочтения инвесторов, а также дать комплексную статистическую оценку стратегическим выгодам экономики от сделок слияний и поглощений холдинговых структур.

  1. Предложена методика оценки рисков сделок слияний и поглощений российских холдингов, базирующаяся на математико-статистическом анализе мнений экспертов относительно рисков интеграционной деятельности, позволяющая учитывать специфику каждого из этапов слияний и поглощений холдинговых структур.

  2. Разработана и апробирована методология построения интегрального показателя риска интеграционных проектов российских холдингов, которая основана на аппарате нечетких множеств, позволяющая объективно оценить результаты интеграционной деятельности и статистически обосновать последствия принятия проекта для обеспечения конкурентоспособности российских холдингов и устойчивого экономического роста.

Теоретическая и практическая значимость результатов

исследования. Теоретическая значимость исследования состоит в развитии
концептуальных подходов, разработке методик и инструментов,

характеризующих закономерности развития интеграционной активности российских холдингов. Выполненное исследование ориентировано на улучшение статистического обеспечения принятия управленческих решений

9 в области экономической интеграции российской экономики на макро-, мезо- и микроуровне, на повышение конкурентоспособности российского бизнеса и реиндустриализации отечественной экономики.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в том, что методология статистического анализа интеграционной активности холдинговых структур Российской Федерации позволяет:

усовершенствовать статистический учет интеграционных сделок, призванный стать основой построения системы сбора и обработки официальной статистической информации для обеспечения актуальности, своевременности, надежности и международной сопоставимости данных по экономической интеграции, а также для повышения обоснованности решений, принимаемых по социально-экономическому развитию российских территорий;

усовершенствовать методы моделирования и прогнозирования интеграционной активности для разработки краткосрочных и среднесрочных прогнозов социально-экономического развития, призванных способствовать формированию благоприятных условий ведения бизнеса и инновационно-технологическому развитию отечественной экономики;

повысить обоснованность управленческих решений по интеграционным проектам российских холдингов посредством количественного учета интеграционных рисков и комплексной статистической оценки стоимости и эффективности сделок слияний и поглощений, что будет способствовать повышению конкурентоспособности и устойчивости развития российского бизнеса.

Результаты исследования и разработанные рекомендации использованы крупнейшими металлургическими холдингами России ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» и АО «Объединенная металлургическая компания», а также администрацией г. Магнитогорск и Правительством Челябинской области при планировании стратегий и направлений интеграционной деятельности, что подтверждается документально. Основные результаты исследования поддержаны в форме гранта губернатора Челябинской области (2006-2007), гранта Президента РФ для государственной поддержки молодых российских ученых -кандидатов наук (2010-2011), гранта в рамках программы развития инновационной инфраструктуры МГТУ на базе постановления Правительства РФ от 09 апреля 2010 г. №219 (2012).

Основные положения и результаты исследования используются в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова» по курсам «Теория риска и моделирование рисковых ситуаций», «Многомерные статистические методы», «Эконометрика» и «Эконометрическое моделирование», а также были использованы при разработке магистерской программы «Управление рисками и страхование» по направлению подготовки «Экономика».

Апробация результатов исследования. Основные результаты

исследования докладывались и получили одобрение на 23 международных,
всероссийских, региональных научно-практических конференциях,

симпозиумах и семинарах, в том числе на: Международной научно-
практической конференции «Статистические методы в гуманитарных и
экономических науках» (Санкт-Петербург, Россия, 2016); Всероссийской
научно-практической конференции «Статистика и вызовы современности»
(Москва, Россия, 2015); Международной научно-практической конференции
«Статистика как средство международных коммуникаций» (Санкт-
Петербург, Россия, 2014); Международной молодежной научно-
практической конференции «Математическое моделирование в экономике,
страховании и управлении рисками» (Саратов, Россия, 2013);
Международном научно-консультационном семинаре «Система управления
рисками и комплексное страхование коммерческих предприятий» (Шарджа,
ОАЭ, 2013); Мировом симпозиуме по финансам и банковскому делу
(Шанхай, КНР, 2012); Международном научно-практическом семинаре
«Французский опыт построения сети трансфера технологий» (Париж,
Франция, 2012); Международном научно-практическом семинаре
«Инновационный менеджмент и инновационные технологии»
(Дюссельдорф, Германия, 2011); Всероссийской конференции «Российский
M&A Конгресс» (Москва, Россия, 2011); IX Международной научной
конференции «Применение многомерного статистического анализа в
экономике и оценке качества» (Москва, Россия, 2010); XII Международной
научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные
проблемы приборостроения, информатики и экономики» (Сочи, Россия,
2009); VII Международной научно-технической конференции, посвященной
75-летию ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат»
(Магнитогорск, Россия, 2007); Международной молодежной научной
конференции «Туполевские чтения» (Казань, Россия, 2006).

Публикации. Результаты исследования опубликованы в 102 работах (98,17 п.л., авт. – 88,35 п.л.), в том числе в 33 публикациях в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ (37,68 п.л., авт. – 32,46 п.л.) и в 4 монографиях (37,75 п.л.).

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Список литературы содержит 284 библиографические ссылки на отечественные и зарубежные публикации по тематике диссертации и смежным вопросам.

Формирование информационной базы и системы статистических показателей интеграционной активности российских холдингов

Современное состояние экономики России характеризуется утратой значительной части промышленного потенциала, связанной с устареванием преобладающей доли основного капитала, приватизацией ряда отраслевых блоков промышленного производства, нарастающей дифференциацией социально-экономического развития регионов страны1. Негативно сказывается и отсутствие достаточной востребованности передовых научно-технических разработок действующими отраслями экономики.

Одним из способов решения данной проблемы является реиндустрали-зация экономики, предполагающая обновление производственного аппарата промышленности, восстановление ее структурной целостности, выравнивание пространственных характеристик экономического потенциала страны. При этом мировая практика свидетельствует о том, что одним из инструментов, способствующим решению данной задачи в условиях социально-экономической нестабильности, является интеграция хозяйствующих субъектов.

Инициатива государства в поддержании интеграционных процессов обусловлена возможностью значительной концентрации капитала и диверсификации производства, более эффективным использованием достижений научно-технического прогресса, обеспечением финансовыми ресурсами сферы промышленных НИОКР и активизацией интеграционной активности компаний, ускорением научно-технического прогресса, повышением экспортного капитала и конкурентоспособности хозяйствующих субъектов, стабилизацией экономики и социальной сферы.

В тоже время, вопросы, касающиеся проблем и перспектив экономической интеграции в современном мире, можно отнести к числу дискуссионных вопросов, неоднозначно воспринимаемых в различных странах и регионах. Среди исследователей данной сферы нет единого теоретико-методологического подхода к толкованию ее содержания и природы.

Термин «интеграция» впервые был применен в 30-х гг. XX в. рядом немецких и шведских ученых и в переводе с латинского (от лат. integratio -восстановление, восполнение) означает объединение каких-либо частей, элементов в единое целое [175, с.27].

Интеграцию производства в глобальных масштабах на уровне современных холдинговых структур по своей природе можно отнести к рыночному феномену, поскольку она выступает как стратегия развития и является в то же время проявлением самоорганизации системы в конкурентной среде. При этом наблюдается двухстороннее взаимодействие. С одной стороны, интеграционные процессы могут влиять на формирование рынка, с другой, интеграция является реакцией на рынок.

Многие исследователи вслед за классиком теории интеграции Б. Балашей при определении содержания экономической интеграции различают следующие характерные проявления. Во-первых, под интеграцией понимается связанность отдельных разрозненных частей и функций всей системы, организма в целое, во-вторых, интеграция - это процесс, который ведет к такому состоянию. Таким образом, интеграция может быть представлена в динамике как процесс и в статике как состояние, результат процесса.

По мнению авторского коллектива в составе Берсенева В.Л., Важенина С.Г., Татаркина А.И., при всей многочисленности видов интеграции они сводятся к двум вариантам в зависимости от субъектного состава участников: территориальная (межгосударственная, межрегиональная) интеграция, осуществляемая по инициативе центральных или местных органов власти и управления; производственная интеграция, осуществляемая по инициативе предприятий и организаций - субъектов предпринимательской (хозяйственной) деятельности [103, с. 6].

В связи с этим в диссертационной работе под экономической интеграцией подразумевается именно производственная интеграция, реализуемая хозяйствующими субъектами через механизм совершения интеграционных сделок.

Разрабатывая методологические направления статистического анализа интеграционной активности, автор диссертационной работы исходил из следующего определения: интеграционная активность - это экономическая деятельность хозяйствующих субъектов, направленная на углубление и усиление взаимодействия, взаимосвязей и сотрудничества с целью более полного использования хозяйствующими субъектами своих конкурентных преимуществ и получения синергетического эффекта.

Проведенное исследование позволяет выделить в рамках течений и школ экономической теории различные направления к исследованию интеграционной активности, что объясняется сложностью, многокомпонентно-стью и взаимообусловленностью составляющих исследуемого явления.

Интеграционная активность в рамках неоклассического направления анализируется как процесс, необходимый для функционирования рынка, существенно влияющий на его эффективность, что позволяет не только исследовать стимулы к проведению экономической интеграции со стороны предприятий, но и определить результаты интеграции для общества в целом. Основными направлениями анализа интеграции в неоклассической теории являются оценка возможности нейтрализовать отрицательные внешние эффекты и изучение полученных результатов усиления рыночной власти [216, с.312].

Институциональная экономическая теория исследует интеграционную активность хозяйствующих субъектов в контексте минимизации трансакци онных издержек. Тогда в качестве базы исследования интеграционной ак тивности становится контрактная теория фирмы Р. Коуза, который первый обратил внимание на наличие трансакционных издержек, представляющих собой затраты по составлению и исполнению контрактов, и выдвинул теорию о том, что любой хозяйствующий субъект существует для максимального снижения трансакционных издержек [273, с.62-76].

Структурно-функциональный подход рассматривает интеграцию как высшую функциональную и уровневую форму организации производства. Производственно-технологический подход связывает интеграционную активность бизнес-структур с конечной ступенью развития процессов концентрации и дифференциации производства.

Эконометрический анализ процессов слияний и поглощений в российской экономике

Таким образом, методология сбора статистической информации по интеграционной активности хозяйствующих субъектов нуждается в гармонизации для национальных и международных сопоставлений.

При этом в соответствии с международными стандартами финансовой отчетности (IFRS) и стандартами финансовой отчетности США (FAS) к основным требованиям, предъявляемым к учету сделок слияний и поглощений, можно отнести следующие: 1) регистрацию завершенных сделок (при возникновении корпоративного конфликта сделка M&A учитывается в момент получения покупателем фактического контроля над активами приобретенной компании); 2) регистрацию сделок по приобретению права на осуществление функции исполнительного органа или права, позволяющего определять условия осуществления предпринимательской деятельности.

Тогда на основе анализа таблицы 1.2 можно сделать вывод, что для проведения международных сопоставлений более предпочтительным является использование базы данных агентства «Слияния и поглощения», в которой допускается ретроспективное обновление статистических данных1. Статистика базы данных агенства «Слияния и поглощения» позволяет проанализировать динамику уровня корпоративного контроля для разных групп сделок слияний и поглощений, в которых: 1) исключительно компании российских холдингов являются контрагентами сделок; 2) зарубежные компании являются покупателями российских активов; 3) российские холдинги являются покупателями зарубежных активов.

Обоснование, выбор и использование системы статистических показателей является важным условием объективной оценки интеграционной активности российских холдингов. От полноты показателей оценки интегра-1 При этом финансовые показатели по ряду завершенных и объявленных сделок, вошедших в базу данных M&A – Intelligence, не были раскрыты. Чтобы дополнить информацию из указанного источника, были проведены дополнительные исследования для оценки стоимости сделок на основе ряда других информационных источников, например пресс-релизы интеграционных сделок, издания Bloomberg и DealWatch Russia. ционных процессов и их количественного определения зависит качество системы и возможность ее использования для научно обоснованного и достоверного определения интеграционной активности хозяйствующих субъектов. То есть, достижение целей в сфере интеграции должно обеспечиваться полнотой и единством методологии определения и расчета ключевых показателей интеграционной активности хозяйствующих субъектов на основе баз данных слияний и поглощений на макро- и мезоуровне и финансовой отчетности интегрирующихся компаний на микроуровне.

Принципы системного исследования, базирующегося на концепциях системного статистического анализа, определяются необходимостью целостного представления об интеграционной деятельности и отображения механизма причинно-следственных связей ее отдельных элементов [137]. Авторским коллективом В.Г. Минашкиным, Н.А. Садовниковой, Е.Н. Клочко-вой, О.В. Александровым в ряде работ были затронуты принципы системного подхода к объекту анализа: целостность, которая определяется как принципиальная невозможность свести свойства объекта к сумме свойств составляющих элементов; структурность, которая характеризуется возможностью описания системы через установленную структуру объекта; иерархичность, которая представляется как ранжированность и соподчиненность элементов; взаимосвязь элементов системы, которая означает трансформацию свойств, характеристик, значений одного или группы элементов, приводят к изменениям в других элементах системы.

Учитывая сложный характер сделок M&A, определяемый целью, задачами, выбранным направлением интеграции, отношением к сделке сторон-участниц, уровнем доступности, полноты, достоверности, адекватности информационной базы, а также учитывая высокие риски интеграции, обусловленные неопределенностью, сопровождающей принятие стратегических ре шений, можно выдвинуть следующие предпосылки относительно характеристики системы показателей интеграционного анализа: сложная многоуровневая структура и невозможность полного унифицирования [55]. При этом построение системы статистических показателей интеграционного анализа должно быть осуществлено с учетом таких факторов, как:

1. Направление интеграции. Так, вариант горизонтальной интеграции подразумевает использование большего числа показателей, так как происходит объединение компаний-аналогов и существует объективная необходимость сопоставления их характеристик на всех уровнях, что дает возможность определить «эталонную систему» базовых характеристик. В случае вертикальной интеграции отсутствует необходимость в проведении двухстороннего комплексного экономического анализа, так как объединяемые компании имеют различные бизнес-профили и изначально ставят целью достижения эффекта синергии.

2. Размер компаний-участниц. Чем больше и сложнее деятельность компании, тем крупнее риски, соответственно, тем тщательнее следует проводить анализ, тем более подробной должна быть система.

3. Цели интеграции. В зависимости от избранной стратегии достижения синергетического эффекта будут выбраны приоритетные направления достижения экономических выгод, на которые будет ориентирована система статистических показателей.

Система статистических показателей интеграционной активности является специфичной по способу, структуре построения и особенностям содержания составляющих ее показателей. Статистические показатели системы должны быть связаны смысловым единством, расположены с учетом определенной последовательности и логики. С учетом особенностей интеграционной деятельности построение системы показателей должно основываться на определенных методологических принципах [127]. Показатели системы анализа интеграционной активности должны:

Методология многомерного ранжирования регионов России по уровню интеграционной активности холдинговых структур

Построение модели количества заключенных сделок М&А с использованием гармонического анализа

Гармоническим анализом называется операция разложения заданной периодической функции f(x) (f(x+2/)=f(x)) в ряд Фурье. Если функция f(x) задана аналитически, то задача ее гармонического анализа полностью решается с помощью известных формул Эйлера - Фурье для вычисления коэффициентов ряда Фурье [124].

По сравнению с другими методами изучения сезонности гармонический анализ обладает рядом серьезных преимуществ. Он позволяет одновременно определить период колебания (частоту) и интенсивность (амплитуду) этих колебаний [124]. Сезонная компонента была представлена как сумма среднего значения и ряда синусоид и косинусоид: где а и b - параметры гармонического представления; І - угловая частота, измеряемая в радианах в единицу времени и равна со = 2лГ(0 со 2я); n=N/2 (N - длина временного ряда). Поскольку в ряду количества заключенных сделок М&А было выявлено наличие тренда, то ряд Фурье был использован для описания ряда, полученного после выделения из исходного ряда трендовой составляющей. Для выбора наилучшего гармонического представления был использован расчет коэффициентов детерминации (таблица 2.11).

Таблица 2.11 – Гармонические функции для модели количества заключенных сделок слияний и поглощений российских холдингов Номер гармоники Гармоническая функция Число гармоник Накопленный коэффициент детерминации, %

Модель с 12-ю гармониками достаточно хорошо описывает сезонную составляющую динамики количества заключенных сделок слияний и поглощений холдинговых структур в Российской Федерации, объясняя 87,94% вариации уровней. Тогда Графическое изображение исходного ряда динамики количества сделок М&А и ряда, построенного по модели, представлено на рисунке 2.15. Вопрос о возможности применения построенной модели в целях анализа и прогнозирования явления может быть решен только после проверки адекватности, т.е. соответствия модели исследуемому процессу [77].

Для проверки нормальности распределения остатков данной модели был использован критерий Пирсона. Так как 2набл Лкр., то нет оснований отвергать гипотезу о нормальном распределении остатков модели. Для исследования на наличие автокорреляции в остатках был использован асимптотический критерий серий Бреуша-Годфри, который основан на идеи, что если имеется корреляция между соседними наблюдениями, то естественно ожидать, что в уравнении коэффициент окажется значимо отличающимся от нуля: et=p0+p1et_1,t = 2ji, (2.23) где et - остатки модели. Согласно имеющимся данным et =-0,91 -0,017et_ т.е. коэффициент =-0,017 не значимо отличается от 0, следовательно, автокорреляция первого порядка в остатках отсутствует.

В эконометрике разработаны формальные тесты, позволяющие определить наличие гетероскедастичности в остатках: тест Гольдфельда-Куандта, тест Уайта, тест Глейзера и др. [155]. В работе был использован тест Гольдфельда-Куандта, согласно которому набл. Fкр., значит нет оснований отвергать гипотезу о гомоскедастичности остатков модели.

Для исследования на наличие условной гетероскедастичности, т.е. эффектов ARCH в ошибках модели, был использован асимптотический критерий, который основывается на построении регрессии et2 на et-\2 e2t=X0+X1e2t_1,t = i. (2.24) Согласно имеющимся данным е2 =11,67-0,0008 e2_j, т.е. коэффициент =-0,0008 не значимо отличается от 0, что свидетельствует об отсутствии эффектов ARCH в ошибках модели.

Таким образом, результаты диагностики показывают, что модель, полученная на основе применения гармонического анализа, адекватна исследуемому процессу интеграционной активности российских холдинговых структур.

Модель проинтегрированного скользящего среднего (модель Бокса-Дженкинса) количества заключенных сделок M&A

Применение теста Дики-Фуллера к ряду, характеризующему количество заключенных интеграционных сделок, подтвердило их нестационарность (поскольку tнабл. tкр. для параметра =-0,603 из уравнения Ayt =-0,603yt_1, что свидетельствует о том, что нулевая гипотеза Я0 о наличии единичного корня не может быть отклонена). Поэтому исследуемый ряд был скорректирован путем перехода к первой разности событий и получения стационарного ряда, в котором в качестве единицы наблюдения выступает Ayt = yt - yt_}

Выбор и привязка сезонной модели Бокса-Дженкинса к имеющимся данным достигалась с помощью трехстадийной итеративной процедуры, включающей идентификацию, оценку и диагностическую проверку модели. Оптимальная модель определялась путем перебора параметров модели с целью минимизировать статистики R2, СКО и статистику %2, характеризующую близость распределения остатков к нормальному [77]. Расчеты произ 127 водились с использованием пакетов прикладных программ Statistica 10.0 и SPSS 20.0. В результате было получено две модели: a) ARIMA(3;1;0)(1;0;0); b) ARIMA(3;1;0)(2;1;0).

Поскольку в результате проверки несколько моделей оказались адекватными исходным данным, то при окончательном выборе учитывалось как необходимость повышения точности, так и необходимость уменьшения числа параметров модели. Вместе эти критерии представлены в информационном критерии Акайка (AIC): n AIC = P + H ), (2-25) n n где et - уровни ряда остатков. Выбор делается в пользу модели с наименьшим значением AIC. Аналогичный характер имеет критерий Байеса (SIK), усиливающий требование уменьшения количества параметров модели:

Для модели ARTMA(3;1;0)(1;0;0) критерий Акайка А1С=6,25, критерий Байеса SIK=6,49, для модели ARIMA(3;1;0)(2;1;0) AIC=7,05, SIK=6,97, следовательно, выбор был сделан в пользу модели ARTMA(3;1;0)(1;0;0).

В общем виде сезонный процесс авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего ARIMA(p;d;q)(Ps;Ds;Qs) можно записать при помощи оператора запаздывания В в следующем виде:

Разработка статистической методики оценки стоимости бизнеса в интеграционных сделках российских холдингов

Потребление и производство стали являются достаточно чувствительными индикаторами состояния экономики как мира, так и России. Значение металлургии для российской экономики сложно переоценить. Металлургическая отрасль является одной из базовых отраслей отечественной промыш ленности и одной из отраслей специализации России в рамках современного международного разделения труда. Доля металлургии в ВВП составляет около 5%, в промышленном производстве - свыше 17,5%, в экспорте - около 14%, в налоговых поступлениях в бюджеты всех уровней - свыше 9,3%. Российские металлургические холдинги включают в себя около 3000 предприятий, на которых работают свыше 1,5 млн человек. Металлургический комплекс использует от общепромышленного уровня порядка 33% электроэнергии, 24% природного газа, 11% нефти и нефтепродуктов, его доля в грузовых железнодорожных перевозках - около 20%.

Так как лишь половина металлопродукции России потребляется на внутреннем рынке, можно утверждать, что в настоящее время российские металлургические холдинги глубоко интегрирована в мировую экономику. При этом речь идет не только об экспорте металлургической продукции, но и покупке производственных активов, кооперации и интеграции с мировыми горно-металлургическими компаниями [177]. В связи с этим задачами данного этапа исследования явилось: проанализировать основные тенденции развития мировой металлургии и их влияние на отраслевую M&A-активность; провести статистический анализ интеграционных процессов и основных направлений развития металлургии экономики РФ; выявить основные тенденции при осуществлении сделок слияний и поглощений, в которых участниками являлись российские металлургические холдинги.

В 2013 г. по данным World Steel Association (Мировая ассоциация стали) производство стали увеличилось на 1,34% по сравнению с 2012 г. и составило 1618,5 млн т. Производство стали по регионам мира представлено в таблице 4.8. Производство стали снизилось в таком регионе мира, как Европа, включая СНГ. Следует отметить, что практически весь прирост достигнут за счет роста объемов производства в Китае (на 106,6 млн т или на 15,04%).

Основными производителями стали являются Китай (815,4 млн т, 50,38% мирового производства), Япония (110,6 млн т, 6,83%), США (86,88 млн т, 5,37%), Индия (81,3 млн т, 5,02%), Россия (69 млн т, 4,26 %) и Южная Корея (66,1 млн т, 4,08%). Таблица 4.8 – Производство стали по регионам мира в 2012-2013 гг., млн т Регион, страна 2012 2013 Темп роста, %

Согласно данным Iron and Steel Statistics Bureau (ISSB) крупнейшими экспортерами стали в 2013 г. явился Китай (57,8 млн т), Япония (42,1 млн т), Южная Корея (28,1 млн т), Украина (24,6 млн т) и Россия (23,5 млн т). Основным импортером стали является США, объем импорта в 2012 г. составил 28,6 млн т, что на 3,7% ниже по сравнению с 2012 г. Объем импорта стали в Китай составил 14,4 млн т, а в Южную Корею 18,5 млн т. Показатели импорта по Южной Корее снизились более чем на 7% по сравнению с 2012 г. вследствие роста внутреннего производства. Совокупный объем импорта стали в странах Европы составил 26,9 млн т.

Согласно исследованию Ernst&Young, основной проблемой производителей стали и проката в настоящее время является высокая волатильность цен на сырье (в первую очередь на ЖРС). Необходимо отметить, что при росте цен на ЖРС цена на сталь растет медленнее, что приводит к сокращению маржи производителей проката; с другой стороны, при снижении цен на ЖРС цены на металлопродукцию снижаются либо с тем же темпом, либо быстрее. Таким образом, колебания цен на сырье, как правило, приводят к снижению маржинальности стали и проката. В целом, чем большую долю затрат контролирует производитель стали (чем выше сырьевая обеспеченность), тем стабильнее прибыльность его бизнеса.

Несмотря на лидерство по количеству слияний и поглощений, металлургическая отрасль в мире является слабо консолидированной. Десять крупнейших производителей в 2013 г. обеспечило 27,49% мирового производства стали (таблица 4.9). Таблица 4.9 – Крупнейшие производители стали и металлопроката в 2013 г. Название холдинга Страна География производства Объем производства стали, млн. т. Доля мирового производства, %

Доля лидера рейтинга компании ArcelorMittal составила всего 5,93%, в тоже самое время как три производителя железорудного сырья держат под своим контролем 78% мирового производства. Консолидация потребителей металлопродукции также высока: в автомобилестроении пять ведущих корпораций контролируют выпуск 66% мирового объема производства автомобилей.

Среди российских металлургических холдингов согласно результатам рейтинга World Steel Association в 2013 г. лидирует холдинг ОАО «НЛМК» (21 место), далее следует холдинг «Евраз» (22 место), «Северсталь» (27 место), ОАО «ММК» (30 место).

На основе проведенного анализа можно выделить следующие основные тенденции развития мировой металлургической промышленности:

Переориентация производства и потребления стали в сторону развивающихся стран. По данным Ernst&Young в 2001-2013 гг. среднедушевое потребление стали в Китае в среднем росло на 13,5%, в Индии - на 6%, тогда как в США снижалось на 2%.

Активный поиск источников сырья (железной руды и угля) крупнейшими металлургическими холдингами как следствие высокой волатиль-ности цен на сырье. Вертикальная интеграция с сырьевыми компаниями включена в стратегические планы большинства металлургических компаний.

Нацеленность металлургических холдингов на снижение производственных издержек для поддержания конкурентоспособности на мировом рынке металлопроката.

Наращивание производства продукции с высокой добавленной стоимостью (огнеупорной, высокопрочной стали, стали с покрытием, стали для автомобильной отрасли) для поддержания рентабельности и сглаживания цикличности производства.