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【MBA - 海外論文要約】買収におけるアドバイザー報酬とM&A成功率、支払いプレミアム率
The Dynamics of Advisory Compensation in Tender Offers
Fábio Manuel Pinto de Castro
この論文は、公開買付けにおいて、アドバイザー報酬と買収企業の戦略的意思決定の間の複雑な関係について検証しています。買収の財務メカニズムは十分に文書化されていますが、アドバイザーの行動に対するインセンティブの影響についてはまだ十分に理解されていません。この研究では、報酬構造がどのように戦略シナリオを形成し、これらの取引の成功に影響を与えるかを調査しています。
研究内容の詳細
1. エージェンシー理論とリアルオプション理論の融合
この研究は、エージェンシー理論とリアルオプション理論を組み合わせることで、買収プロセスにおけるアドバイザーの役割をより深く理解しようと試みています。エージェンシー理論は、プリンシパル(この場合は買収企業)とエージェント(アドバイザー)の間の情報非対称性と利害の不一致に焦点を当てています。リアルオプション理論は、不確実性下における意思決定、特に投資のタイミングに関する柔軟性の価値を評価するためのフレームワークを提供します。
この研究では、これらの理論を統合することで、アドバイザー報酬がどのようにしてアドバイザーの行動を変化させ、ひいては買収の成功確率や買収プレミアムに影響を与えるのかを分析しています。
2. 理論モデルの構築
この研究では、買収プロセスをゲーム理論的枠組みでモデル化しています。具体的には、買収企業がアドバイザーに買収の管理を委託し、アドバイザーが目標企業にプレミアムを提案するという、完全情報を持つシーケンシャルゲームを検討しています。
このモデルでは、以下の要素が考慮されています。
買収企業の目標: 買収を成功させ、目標企業の価値を最大化すること。
アドバイザーの目標: 報酬を最大化すること。
目標企業の反応: 買収提案を受け入れるか拒否するか。
情報の非対称性: 買収企業は目標企業の価値に関するプライベート情報を持っている。
アドバイザー報酬の構造: 成功報酬、固定報酬、またはその組み合わせ。
3. 実証分析
理論モデルの予測を検証するために、1990年から2010年までの米国における公開買付けのサンプルデータを用いて実証分析が行われています。データは、Thomson Reuters SDCデータベースから取得され、10,000件を超える公開買付けが含まれています。
この実証分析では、以下の変数を用いて回帰分析が行われています。
被説明変数: 買収プレミアム、買収の成功確率
説明変数: アドバイザー報酬、目標企業の規模、買収企業の規模、業界、買収提案の種類など
研究結果の詳細
1. アドバイザー報酬と買収プレミアムの関係
実証分析の結果、アドバイザー報酬と買収プレミアムの間には正の相関関係があることが示されました。つまり、アドバイザー報酬が高いほど、買収企業はより高いプレミアムを支払う傾向があります。
これは、成功報酬型の報酬構造を採用している場合、アドバイザーはより高いプレミアムを提案することで、買収を成功させ、自身の報酬を最大化しようとするインセンティブが働くためと考えられます。
2. アドバイザー報酬と買収成功確率の関係
アドバイザー報酬と買収成功確率の間にも正の相関関係が見られました。これは、アドバイザーが買収を成功させるために、専門知識やネットワークを活用して、目標企業との交渉を有利に進めることができるためと考えられます。
また、アドバイザーは、買収プロセスにおけるリスクを評価し、買収企業に適切なアドバイスを提供することで、買収の成功確率を高めることができます。
3. 報酬構造の影響
さらに、この研究では、報酬構造の違いが買収プレミアムや買収成功確率に与える影響についても分析しています。
成功報酬型: 買収が成功した場合にのみ報酬が支払われる。
固定報酬型: 買収の成否に関わらず、一定の報酬が支払われる。
分析の結果、成功報酬型の報酬構造を採用している場合、アドバイザーはより高いプレミアムを提案し、買収を成功させるためにより積極的に行動する傾向があることが示されました。
一方、固定報酬型の報酬構造を採用している場合、アドバイザーは買収の成否にそれほど関心を持たず、努力レベルが低下する可能性があります。
示唆
この研究は、公開買付けにおけるアドバイザー報酬の重要性を示しています。買収企業は、アドバイザー報酬が戦略的意思決定に与える影響を認識し、適切な報酬構造を採用する必要があります。
アドバイザーは、報酬構造が買収の成功に与える影響を認識し、倫理的な行動規範を遵守しながら、クライアントの利益を最大限に追求する必要があります
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