Как инвесторам зарабатывать больше благодаря модели прогнозирования сделок слияния и поглощения?

В данной статье раскрывается развитие инвестиционных стратегий, прогнозирование сделок слияния и поглощения с применением логистической модели для финансовых и нефинансовых показателей публичных компаний. Была использована случайная выборка из 1510 поглощенных и непоглощенных компаний из Германии, Великобритании, Франции, Швеции и России за 2000–2021 гг., чтобы построить логит-модель прогнозирования, слияния и поглощения с высокой предсказательной способностью. Применение переменных взаимодействия значительно усиливает предсказательную силу модели и позволяет достичь до 70% корректных прогнозов вне выборки. В статье также проверена способность модели генерировать аномальную доходность с помощью событийного анализа с использованием данных о ценах акций за 2011–2021 гг. Мы показываем, что модель прогнозирования слияния и поглощения можно также использовать для получения аномальной доходности (в среднем до 49%) в портфеле поглощаемых компаний. Более того, обнаружены доказательства того, что сокращение невернопредсказанных прогнозов положительно воздействует на объем потенциальной аномальной доходности, полученной из-за дополнительной гибкости модели благодаря переменным взаимодействия. Теоретические и эмпирические результаты статьи помогут частным и институциональным инвесторам разработать инвестиционные стратегии. Существуют также косвенные признаки, подтверждающие практическую важность наличия эффективной модели прогнозирования сделок слияния и поглощения.