Модель зависимости количества сделок слияния и поглощения в России от индекса РТС

Большое количество M&A сделок может сигнализировать положительные тенденции в развитии национальной экономики, поскольку к данной стратегии развития компания прибегают именно в период роста производственных мощностей.

Фондовый рынок обладает свойством показывать состояние экономического сектора как на конкретный момент времени, так и за определенный период, наглядно демонстрируя, насколько в конкретный момент инвесторы оценивают бизнес и какую цену они готовы за него заплатить. Рост фондового рынка сигнализирует рост бизнеса, также верно и обратное утверждение.

В связи с вышеизложенным, можно предположить наличие зависимости между положением дел на финансовом рынке и M&A активностью. Выявление и количественное измерение фактора влияния фондового рынка на количество сделок M&A открывает возможность построения экономико-математической модели, с помощью которой возможно было бы прогнозировать данную величину.

В статье представлена модель зависимости количества сделок слияния и поглощения от состояния фондового рынка в России. Для построения моделей были собраны статистические данные индекса РТС [7] и количества сделок M&A c 2007 по 2013 гг  [6]. В исследуемой модели количество сделок M&A c 2007 по 2013 г в России является эндогенной переменной, а значение индекса РТС экзогенной.

Ниже приведен график, отражающий зависимость между данными показателями, на основе которого можно прийти к выводу о возможном наличии линейной связи между переменными и возможной применимости метода наименьших квадратов к прогнозированию.

Оцененные методом наименьших квадратов коэффициенты тренда, а также стандартная форма оцененной модели имеют вид:

(в круглых скобках указаны значения стандартных ошибок коэффициентов)

Для анализа общего качества уравнения многофакторной регрессии используют обычно множественный коэффициент детерминации , называемый также квадратом коэффициента множественной корреляции R [1,с.9]. Множественный коэффициент детерминации равен 80%, что свидетельствует о высокой степени объясняемости переменных в модели. Тест Фишера (F тест) в свою очередь подтверждает высокое качество спецификации модели (F=16,26>Fcrit=7,71). Проверка значимости внутренней переменной осуществляется с помощью t-статистики или критерия Стьюдента. Поскольку полученный показатель (t=4,03) для переменной  превышает критическое значение (tcrit=2,78), то данная переменная является значимой. Отсутствие гетероскедастичности проверяется с использованием теста Голдфелда-Квандта. Предпосылку о гомоскедастичности случайных возмущений необходимо полагать адекватной, если справедливы оба следующие неравенства [1, с.31]: