Determinare il premio di acquisizione in un'operazione di M&A è un processo estremamente complesso a causa dell'elevato numero di fattori che devono essere considerati e dall’impatto che possibili rumours hanno sul prezzo della società target prima che l'operazione venga realmente annunciata e si concretizzi. Il seguente articolo riassume l'impatto statistico che diverse variabili hanno sul premio di M&A attraverso l’analisi degli ultimi 30 anni di operazioni di fusione e acquisizione in tutto il mondo.
L'analisi è condotta su operazioni con un valore maggiore di 10 milioni di euro relativo ad un acquisto di un pacchetto di maggioranza in una società quotata e mira a trasformare un processo altamente soggettivo come la determinazione del premio di M&A in un processo parzialmente oggettivo.
Gli obiettivi del lavoro sono quelli di creare una guida ai premi di M&A e fornire un metodo di valutazione alternativo alla determinazione del premio di acquisizione attraverso la creazione di un modello di regressione lineare multipla generalizzato che analizzi l'impatto e la significatività statistica di variabili deal-specific, target-specific e acquirer-specific. Grazie alla formula di previsione “predict”, il software R-Commander consentirà alle aziende, con caratteristiche simili al campione di dati considerato, di inserire i propri valori nel modello e ottenere un range di premi (un premio minimo e uno massimo) che includerà con una buona probabilità il premio finale della transazione.
La guida sarà vantaggiosa sia all’acquirente sia al venditore da un punto di vista strategico. Dal punto di vista del venditore, il premio determinato è sufficiente a soddisfare la parte venditrice? Dal punto di vista dell'acquirente, il prezzo determinato consentirà all'acquirente di creare valore a lungo termine? O distruggerà il valore dell'azienda? Il premio gioca un ruolo fondamentale nel determinare se un'operazione creerà valore o meno: dal punto di vista dell'acquirente, ad esempio, è cruciale che le sinergie previste e ipotizzate siano sufficienti a giustificare il premio pagato. In particolare, esistono alcuni strumenti analitici utili a supportare il processo decisionale di un’azienda: per esempio, i manager possono utilizzare strumenti statistici per analizzare grandi quantità di dati e stimare la relazione tra le variabili di interesse. Per esempio, dopo aver analizzato la relazione tra il premio pagato e la percentuale di azioni possedute dopo una transazione, il manager di un’azienda potrebbe prevedere il valore del premio di acquisizione per ogni dato livello di azioni detenute dopo la transazione. Inoltre, la guida ai premi di M&A consentirà al venditore di individuare i fattori critici che incidono in modo significativo sul premio e su cui l'azienda dovrebbe focalizzare la propria attenzione per aumentare il premio di vendita.
In particolare, lo studio condotto analizzerà separatamente l'impatto del premio per il controllo (Model_1) e della variabile internazionalizzazione (Model_2). Queste due variabili non sono state ancora analizzate precedentemente dalla letteratura ma giocano un ruolo cruciale nella determinazione del premio. Infine, Model_1 (che include le transazioni appartenenti a tutti i settori) verrà confrontato con il terzo e ultimo modello della tesi (Model_3) che invece include transazioni appartenenti al solo settore luxury.
Nello specifico, l’analisi condotta si pone l’obiettivo di rispondere alle seguenti domande di ricerca:
Come e in quale direzione le diverse categorie di variabili (deal-specific, target-specific e acquirer-specific) impattano il premio di M&A?
Qual è l'impatto statistico del premio di controllo sul premio pagato?
Qual è l'impatto statistico dell'internazionalizzazione sul premio pagato?
Il modello generale a tutti i settori è valido nel settore luxury?
Il lavoro svolto proverà a rispondere a queste domande di ricerca analizzando in primo luogo i premi di M&A da un punto di vista teorico e poi attraverso la costruzione di modelli statistici.
L’elaborato decorre con l'analisi della letteratura e del framework teorico sull'argomento.
Qualora vi sia la possibilità di acquistare una quota di maggioranza di una società, e quindi l'opportunità di controllare e gestire l'impresa, allora la determinazione del prezzo di acquisizione deve considerare il premio di controllo, che aumenta il prezzo finale dell'operazione. Sinergie e premio di controllo sono due concetti molto diversi tra loro: le sinergie rappresentano l'aumento dei ricavi o la riduzione dei costi grazie alla combinazione delle due società oggetto della transazione; il premio per il controllo misura invece il valore che l'acquirente è disposto a pagare per ottenere il diritto di poter prendere decisioni aziendali che influenzeranno l'attività dell'azienda come ad esempio effettuare investimenti, gestire e ottimizzare l'azienda da un punto di vista strategico, operativo e finanziario. In particolare, il controllo attribuisce all'azionista di maggioranza il diritto di approvare il bilancio, nominare e revocare gli amministratori e fissare gli stipendi e i premi ai propri dipendenti. L'impatto delle altre variabili che impattano il premio di acquisizione è invece riassunto nella seguente tabella:
Il prezzo (e il premio) di acquisizione viene solitamente determinato attraverso le principali metodologie di valutazione utilizzate da banche di investimento per valutare una società, come i comparable multiples, il discounted cash flow (DCF) e l'analisi delle precedent transactions. Tuttavia, anche se queste metodologie sono utili a stabilire un possibile range di prezzo bid, è fondamentale sottolineare come molti altri fattori che influenzano il prezzo d’acquisto non vengano considerati attraverso i principali metodi di valutazione, come ad esempio:
Liquidità del mercato.
Andamento dei tassi di interesse.
Competizione nel processo di vendita: è il caso di un approccio ristretto, veloce e riservato ma che riduce le possibilità di massimizzare il prezzo? Oppure si tratta di un processo aperto con un livello di riservatezza inferiore ma con una maggiore possibilità di ottenere un prezzo più alto dovuto alla competizione elevata?
La due diligence svolta dall’acquirente.
Garanzie e clausole earn-out, reverse earn out o la clausola MAC (Material Adverse Change).
Negli ultimi 30 anni, l'evidenza empirica mostra come i premi pagati di M&A subiscano significative oscillazioni a conferma di quanto varie e complesse siano le determinanti che incidono sul premio. In particolare, si può affermare come da un lato l'andamento dei premi non sia direttamente legato a principali eventi macroeconomici come la crisi finanziaria del 2008; dall’altro lato invece, i premi sono connessi al paese in cui ha sede la società target e al business in cui la società opera.
Di seguito verranno poi analizzate le differenze tra il modello generale che include tutti i settori e il modello settoriale del lusso. “Luxury” vuol dire status, esclusività, personalizzazione, unicità, servizio impeccabile al cliente. I brand di lusso sono multisensoriali, esperienziali, esclusivi e distintivi. Secondo Bain & Co., a causa della crisi Covid-19, il valore di mercato globale del lusso si è contratto a 1 trilione di euro, in calo del 2% rispetto al 2019. In particolare, l’assenza di turismo, i lockdown, la chiusura di negozi e la bassa fiducia del consumatore hanno avuto un forte impatto negativo sul mercato del lusso in Europa, registrando una riduzione della propria quota di mercato dal 31% al 26%.
Il settore del lusso sta oggi vivendo un trend di consolidamento dove le grandi aziende come LVMH e Kering (per il segmento fashion luxury) stanno consolidando la propria posizione di mercato acquisendo piccole Maisons. Infatti secondo Deloitte, nel 2020, il 59% delle operazioni di M&A ha riguardato imprese di piccole dimensioni con un fatturato inferiore a 51 milioni di dollari, a conferma di questo trend. Nonostante la crisi, l'industria del lusso è cresciuta molto negli ultimi anni ed è destinata a crescere, alimentando cosi l’attrazione di investitori finanziari come i private equity.
Passiamo ora all’analisi sperimentale del lavoro.
Per costruire il dataset, SDC Platinum è stato utilizzato per raccogliere i dati relativi alle transazioni M&A; Thompson Reuters Datastream è stato invece impiegato per raccogliere informazioni riguardo la performance economico finanziaria della società target e dell'acquirente. Infine, R-Commander è stato utilizzato per testare le ipotesi di ricerca, sviluppare i modelli di regressione e analizzare i risultati ottenuti.
L'analisi sperimentale inizia con la raccolta dei dati delle operazioni di M&A che hanno le seguenti caratteristiche:
Valore dell'operazione > € 10 milioni.
Acquisto di un pacchetto di maggioranza.
Stato transazione: completato.
Acquirente e società target sono aziende quotate.
Data annuncio transazione: dal 01/01/1990 al 01/01/2021.
Regioni geografiche: “worldwide”.
Tutti i settori.
Metodo di pagamento: 100% stock o 100% cash.
Operazioni nazionali e cross-border.
Acquirenti sponsor finanziari esclusi (private equity). Solo “strategic buyers” considerati.
Dopo aver applicato i seguenti filtri, è stato identificato un campione di 3492 transazioni. Successivamente, il campione di dati è stato unito ai dati raccolti su Datastream. Qui, dopo aver selezionato solo quelle transazioni con dati completi, il campione è stato ridotto a 936 transazioni. Infine, con l'aiuto di R-Commander e per non distorcere la validità dei risultati dei modelli, sono stati esclusi i valori “outlier” dal campione di dati.
Successivamente, è stato possibile costruire 3 modelli di regressione. In tutti i modelli analizzati, la variabile dipendente (y) è la variabile di risposta del modello, che è il premio della transazione. Le variabili indipendenti (x) utilizzate per predire il valore del Premio sono invece i predictors del modello, classificati in tre categorie principali: deal-specific, target-specific e acquirer-specific, incluse le variabili dummy.
Model_1 è composto da 621 osservazioni. Il modello sarà utilizzato per creare la guida ai premi di M&A e analizzare l'impatto che diverse variabili hanno sul premio di acquisizione. Inoltre, il modello verificherà se esiste un legame tra un'azienda gestita male (connesso al premio di controllo) e un premio di acquisizione più alto attraverso l’introduzione e l’analisi di due variabili che confrontano la crescita degli ultimi 5 anni dell'Earning-per-Share (EPS_growth_A_vs_T) e l'Earning Before Interests, Tax, Depreciation & Amortization (EBITDA_growth_A_vs_T) dell'acquirente e della target.
Model_2 è composto da 128 osservazioni e analizzerà l’impatto della variabile internazionalizzazione (Internationalization). Internazionalizzazione è una variabile dummy che ha valore 1 se il livello di internazionalizzazione dell'acquirente è superiore a quello della target (se quindi la percentuale di vendite estere sulle vendite totali dell’acquirente è maggiore di quella della target); valore 0 altrimenti. L’obiettivo è analizzare se avere un buon export viene ripagato con un premio più alto quando un'azienda target è soggetta a un'operazione di M&A. In altre parole, se il premio riflette una componente che dipenda dalla percentuale di vendite estere sulle vendite totali.
Model_3 è composto da 54 osservazioni e include solo aziende target che operano nel settore del lusso. L'obiettivo sarà quello di analizzare le differenze e i punti comuni con Model_1 in termini di coefficienti, significatività e adjusted R-squared.
Cinque le principali assunzioni dei 3 modelli: linearità, omoschedasticità, non correlazione degli errori, normalità multivariata e multicollinearità.
Si può concludere che tutte le ipotesi alla base del modello OLS sono state rispettate e si possono quindi analizzare i risultati dei tre modelli.
Model_1:
Analizzando i risultati, è possibile trarre le seguenti conclusioni:
Esiste una relazione statisticamente significativa lineare e positiva tra Premium e Equity_Value, EPS_growth, Payment_Method, Size, CashFlow_growth e Percentage_Owned_after_Transaction. Un aumento di una unità del predictor X porta ad un aumento del premio medio di acquisizione del valore pari al coefficiente. Per esempio:
La crescita dei profitti della target aumenta l'opportunità di distribuire dividendi e aumenta l'attrattività (e il premio) dell'investimento.
Il pagamento in cash produce un effetto fiscale vantaggioso per l'acquirente, aumentandone il premio.
La crescita dei flussi di cassa è valutata positivamente dagli investitori perché rappresenta una buona misura della solidità e forza dell'azienda.
Esiste una relazione statisticamente significativa lineare e negativa tra il premio d’acquisizione e l’Enterprise Value. La correlazione negativa può essere spiegata dal fatto che un aumento dell'indebitamento netto della società (debito – cash) riduce l'attrattività dell’impresa, determinando così un minor premio di acquisizione.
I p-value di EBITDA_growth_A_vs_T e EPS_growth_A_vs_T sono elevati e quindi non statisticamente significativi. Non è possibile trarre conclusioni strategiche sull'impatto del premio di controllo sul premio di acquisizione. Pertanto, sarebbe meglio rimuovere queste variabili per aumentare la precisione del modello.
L'R-squared è 36,65% e l'adjusted R-squared è 29,66%.
Il modello è valido per la porzione di popolazione che ha caratteristiche simili alle imprese del campione. I seguenti step possono essere utilizzati per stimare il premio:
PremiumRange <- data.frame (…)
Previsione (oggetto = Modello_1, nuovi dati = PremiumRange, intervallo = "previsione", livello = 0,95)
In conclusione alla guida al premio di M&A, Model_1 può essere utilizzato sia dall’acquirente che dall’azienda target per determinare a priori un'ipotetica fascia di premio a cui la transazione possa chiudersi. Una condizione necessaria è che l'acquirente e il venditore abbiano caratteristiche simili al campione di dati delle 621 transazioni utilizzate per costruire il modello.
Model_2:
L'interpretazione del coefficiente della variabile Internationalization è la seguente: ogni volta che la variabile di internazionalizzazione è uguale a 1, e quindi
il premio medio di acquisizione aumenta di 0,207073.
La spiegazione di questo effetto positivo è legata al concetto di “geographical synergies” che si possono sperimentare quando l'azienda target non è internazionalizzata quanto l'acquirente.
Supponendo che l'acquirente disponga di solide reti di distribuzione in tutto il mondo, l'azienda target avrà modo di vendere i propri prodotti attraverso queste reti. Di conseguenza, l’acquirente sperimenterà sinergie di costo in quanto la nuova entità combinata potrà vendere un numero maggiore di prodotti utilizzando le stesso numero di reti distributive. Inoltre, la nuova combined entity sarà in grado di rinegoziare i termini contrattuali con i fornitori grazie a un maggiore potere contrattuale. In questo caso, l'acquirente sarà disposto a pagare un prezzo di acquisizione più elevato grazie alle maggiori sinergie distributive e di costo, dato il basso livello di internazionalizzazione della società target acquisita e la possibilità di aumentarne l’export e il suo valore.
Model_3:
Per Model_3, il premio medio è del 25,7%, superiore rispetto al premio medio del Model_1 pari al 23,3%:
Il premio più elevato è legato al ruolo che il brand ha nel fissare prezzi più elevati per i propri prodotti rispetto a brand che offrono prodotti simili con le stesse funzioni.
La stessa riflessione può essere fatta sul prezzo di acquisto in una transazione: nel caso in cui l'acquirente riconosca la superiorità del brand, allora l'acquirente potrebbe attribuire una parte del premio al valore immateriale del brand.
Differenze dal Modello_1:
CAPEX e premio sono correlati positivamente; nel settore luxury in particolare, alle aziende viene chiesto di investire in nuove tecnologie come sistemi di CRM (Customer Relationship Management) e in strategie omnichannel.
Leverage ratio e premio sono correlati negativamente: un debito eccessivo può portare a un deterioramento della posizione creditizia, scoraggiando gli investitori e determinando per questo un premio di acquisizione inferiore.
Si può concludere che Model_1 non può essere applicato al settore luxury.
L'obiettivo finale della guida al premio era quello di trasformare un processo altamente soggettivo come la determinazione del premio di M&A in un processo oggettivo parziale. "Parziale" è la parola chiave: è molto difficile riuscire a creare un modello generale che sia in grado di spiegare ogni premio di M&A pagato negli ultimi 30 anni. Per questo motivo, la tesi è solo in grado di spiegare alcuni dei principali effetti sul premio di acquisizione. Molte altrevariabili oggettive come la liquidità del mercato, l'andamento dei tassi di interesse, la competizione nel processo di vendita o clausole come earn-out giocano un ruolo cruciale nel processo di negoziazione del premio e devono essere considerate nell'analisi; tuttavia, la mancanza di informazioni di queste variabili pone un altro limite critico alla ricerca.
A ciò si aggiungono due limiti ulteriori: la capacità di negoziazione delle parti, difficilmente generalizzabile e le diverse prospettive del compratore e del venditore. Prendiamo come esempio un'azienda con flussi di cassa non soddisfacenti: l'acquirente potrebbe sostenere che l'azienda non sia finanziariamente stabile e quindi negoziare un prezzo e un premio inferiore. D'altra parte, il venditore potrebbe sostenere che abbia investito molto in CAPEX e che quindi l'acquirente non avrà bisogno di sostenere ulteriori investimenti in futuro. In questo modo il venditore negozierà per un premio più alto. Sarà quindi il ROI sufficiente a giustificare il premio pagato? Chissà. Effettuare un'acquisizione è spesso molto rischioso, soprattutto se non esiste un piano di integrazione post-fusione atto ad implementare sinergie e prevenire il cosiddetto clash of cultures.
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