Upload
eugenio-pugliese
View
551
Download
4
Tags:
Embed Size (px)
DESCRIPTION
The dissertation is aimed to analyze, evaluate and describe the effects that Leverage buyout operations create on the target companies’ performances. Thus this paper will include two parts, the fist one focused on the theoretical aspects and the second one focused on an empirical analysis on LBO operations sample realized in Italy from 2005 to 2008. Utilizing descriptive statistic tools, we formulated and tested five hypotheses that underlined how the target company presented in the post-buyout period, positive change in the corporate growth level; profitability’s improvements; increases in the investing activities; increase of financial leverage and increases of the employment growth level. Moreover it has been built a regression function aimed to find the existing relationship among the different variables, already used for the five hypotheses test, and their capability to generate value and improvements in the operative performances.
Citation preview
Relatore:
Chiar.mo Prof. Francesco SAITA
Controrelatore:
Chiar.mo Prof. Andrea SIRONITesi di Laurea Specialistica di:
Elena AGOSTI
Matricola Numero: 1453224
L’EFFETTO POSITVO DELLE OPERAZIONI
DI LBO SULL PERFORMANCE OPERATIVE
DELLE SOCIETA’ TARGET
UNIVERSITÀ COMMERCIALE LUIGI BOCCONI
Facoltà di Economia
Corso di Laurea Magistrale CLEFIN
12/10/2012 1
Relatore
Chiar.mo prof. Stefano Caselli
Controrelatore
Chiarm.mo prof. Stefano Gatti
Eugenio Pugliese
Matricola numero: 1447507
2
DOMANDA DI RICERCA
Utilizzando gli strumenti di statistica descrittiva, abbiamo formulato e testato 5 ipotesi
che ha sottolineato come la società target presentano nel periodo post-buyout:
Crescita aziendale
Miglioramento redditività
Incremento positivo di attività di investimento
Aumento del livello occupazionale
Inoltre è stata costruita una funzione di regressione con lo scopo di individuare il valore
esplicativo delle diverse variabili, già utilizzato per la prova delle 5 ipotesi, riguardo la
loro capacità di generare valore e miglioramenti delle prestazioni operative.
LE OPERAZIONI DI LEVERAGE BUYOUT GENERANO
EFFETTI POSITIVI SULLE PERFORMANCE OPERATIVE
DELLE SOCIETA’ TARGET?
PARTE TEORICA
PARTE ANALITICA
PARTE TEORICA Focus su aspetti TEORICI
Focus su un’analisi empirica su campione di operazioni
di LBO avvenute in ITALIA nel periodo 2005-2008
AGENDA
3
LETTERATURA
INQUADRAMENTO TEORICO
ANALISI DEL MERCATO ITALIANO
ANALISI STATISTICHE DELLE PERFORMANCE OPERATIVE
CONCLUSIONI
Caratteristiche principali LBO
Struttura di un operazione LBO
Letteratura Manageriale
Steven Kaplan
Smith Abbie
Analisi del campione
Ipotesi ed evidenze empiriche
Analisi multivariata
Evoluzione dell’attività di buy out dal 2004 al 2007.
Distribuzione % del numero degli investimenti per
tipologia.
Distribuzione % dell’ammontare investito per
tipologia.
Considerazioni Finali
Caratteristiche principali di un LBO (1)
4
Azienda matura , come ragionevole certezza di generare cash flows.
Attivo patrimoniale ricco di asset, che possono cosi fungere da garanzia o da fonte di asset pricing o di
securitization..
Disponibilità alla cessione da parte dei vecchi azionisti della Target al fine di ridurre i costi ed i tempi di
negoziazione.
DEFINIZIONE
Operazione di finanza strutturata che attraverso fusioni,
scissioni, acquisizioni di pacchetti di controllo, permette il
trasferimento di proprietà dai precedenti soci ad un nuovo
gruppo imprenditoriale grazie al sostegno, nella maggior parte
dei casi, di un fondo di Private equity.
STRUTTURA DI UN LBO
CONDIZIONI DI FATTIBILITA’
STRUTTURA FINANZIARIA
ASPETTI FISCALI
Opportunità per società acquirente di dedurre ai fini fiscali gli oneri fiscali generati dal debito contratto per
concludere l’operazione.
5
DISTRIBUZIONE % DEL NUMERO DEGLI INVESTIMENTI PER TIPOLOGIA
DISTRIBUZIONE % DELL’AMMONTARE INVESTITO PER TIPOLOGIA.
EVOLUZIONE DELL’ATTIVITÀ DI BUY OUT DAL 2004 AL 2007
Analisi del mercato Italiano
Settore LBO in crescita 2004-2007:
aumento del numero di operazioni ed
ammontare investito.
Le operazioni buyout rappresentano circa il
75% delle totale dell’ammontare investito
nell’industria del private equity.
6
LETTERATURA
Analisi su un campione di 76 MBO tra 1980 e 1986 va ad analizzare gli impatti delle operazioni su:
EBITDA – “Buyout companies have significantly better operating returns on asset and better operating returns
sales than their industry counterpart”.
Investimenti – diminuzione di ammontare investito che genera un aumento di profittabilità.
Net Operating Cash Flow – forte incremento della capacita di creare liquidità. post buyout.
Decremento personale – non genera miglioramenti operativi
STEVEN KAPLAN
SMITH ABBIE
Conduce una ricerca su 58 operazioni di MBO ed identifica in linea con il pensiero di Kaplan, come cause del
migliormanto nei ritorni operativi:
La diminuzione dei costi di agenzia
La maggiore attenzione riservata alle decione operative.
La necessita di servire il debito.
LETTERATURA MANAGERIALE
Le principali fonti di ricchezza per i buyout investor sono:
La riduzione del personale e dei livelli retributivi
Il vantaggio informativo detenuto dai manager
I vantaggi fiscali creati dal ricorso all’indebitamento
La riduzione dei costi di agenzia e l’introduzione di nuovi sistemi incentivanti:
7
ANALISI STATISTICHE DELLE PERFORMANCE OPERATIVE DEGLI LBO
DESCRIZIONE DEL CAMPIONE
Distributions per year of buyout accomplishment
2005 2006 2007 2008
8 13 25 28
Periodo: 31.12.2005-31.12.2008
Numero di operazioni totali: 74
T0 variable Average Median
Turnover €/000 54.946 20.431
Asset €/000 77.728 27.284
Employees 252 255
EBITDA €/000 7.917 2.666
EBITDA/Turnover 14% 14%
PFN €/000 27.751 6.872
D/E 3,27 2,50
METODOLOGIA ANALISI DEL CAMPIONE
I dati raccolti sono raggruppati in modo da poterli raffigurare avendo come periodo di riferimento i
due anni antecedenti e successivi all’operazione. T+2 T+1 T0 T-1 T-2
-2 -1
-1 +2
-1 +1
-2 +2
Abbiamo calcolato per ogni anno i valori di MEDIA, MEDIANA e
DEVIAZIONE STANDARD per ogni parametro utilizzato per poi
procedere alla determinazione delle relative variazioni negli intervalli
temporali:
Al fine di testare l'affidabilità dei nostri dati saranno applicate per ogni variabile T.TEST a due code.
Test statistico utilizzato in inferenza, in cui una data ipotesi statistica, H0 (l'ipotesi nulla), saranno
respinte quando il valore della statistica del test è o sufficientemente piccolo o sufficientemente
grande.
8
IPOTESI ED EVIDENZE EMPIRICHE
HP 1Le imprese non registrano un cambiamento nel livello di crescita nel periodo
successivo al buyout.
5 IPOTESI
HP 2 Le imprese conseguono miglioramenti nella redditività post buyout.
HP 3Le imprese registrano una diminuzione dell'attività di investimento negli anni
post buyout.
HP 4 Le imprese aumentano il ricorso alla leva finanziaria
HP 5 Le imprese osservano un aumento del numero dei dipendenti e dei
relativi costi.
9
IPOTESI ED EVIDENZE EMPIRICHE
IPOTESI 1
LE IMPRESE DEL NOSTRO CAMPIONE NON REGISTRANO UN CAMBIAMENTO SIGNIFICATIVO NEL LIVELLO RICAVI SU ASSET NEL PERIODO POST-BUYOUT, NONOSTANTE LA CRESCITA DI FATTURATO E ATTIVO
Variazione di Ricavi/Asset in diminuzione del periodo post-buyout, dovuta ad un’ intensiva crescita di asset rispetto
al Ricavi (vedi impatto dell’avviamento nell’appendice).
Si riscontra alta crescita di Ricavi ed Asset, dovuta alla particolare struttura del sistema industriale italiano,
costituito principalmente da piccole medie imprese a gestione familiare che considera il buyout come una rapida
opportunità di crescita e una possibile soluzione al problema relativo al ricambio generazionale del management.
Turnover €/000 T+2 T+1 T0 T-1 T-2 Variation -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 61.554 55.543 54.946 56.253 49.165 Average 14,40% -1,30% 9,40% 25,20%
Median 22.841 21.211 20.431 22.117 19.098 Median 15,80% -4,10% 3,30% 19,60%
St. Deviation 101.547 85.321 88.529 93.459 80.253 T.TEST 6,10% 46,70% 1,60%
Num 74 74 74 74 74
Asset €/000 T+2 T+1 T0 T-1 T-2 Variation -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 96.030 95.791 77.728 64.238 59.430 Average 8,10% 49,10% 49,50% 61,60%
Median 29.527 27.142 27.284 19.206 16.781 Median 14,40% 41,30% 53,70% 75,90%
St. Deviation 174.053 175.198 130.725 114.906 103.606 T-test 0,70% 0,60% 0,20%
Num 74 74 74 74 74
Turnover/Asset T+2 T+1 T0 T-1 T-2 Variation -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 0,91 0,92 1,08 1,26 1,21 Average 4,00% -26,90% -27,90% -25,00%
Median 0,77 0,8 0,95 1,2 1,11 Median 8,90% -33,20% -36,40% -30,70%
St. Deviation 0,51 0,68 0,81 0,78 0,6 T.TEST 0,00% 0,10% 0,00%
Num 74 74 74 74 74
Goodwill T+2 T+1 T0 T-1 T-2
Average €/000 21.753 18.057 9.006 2.732 5.669
10
IPOTESI 2
LE IMPRESE DEL NOSTRO CONSEGUONO MIGLIORMANTI NELLA REDDITIVITA NEL PERIODO POST-BUYOUT
EBITDA €/000 T+2 T+1 T0 T-1 T-2 Variation -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 9.869 8.241 7.678 8.348 6.776 Average 23,20% -1,30% 18,20% 45,60%
Median 2.654 2.272 2.648 3.059 2.736 Median 11,80% -25,70% -13,20% -3,00%
St. Deviation 20.186 15.663 14.209 14.752 12.058 T.TEST 5,00% 95,90% 13,20%
Num 69 69 69 69 69
EBITDA/Turnover
T+2 T+1 T0 T-1 T-2 Variation -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 0,15 0,14 0,15 0,17 0,15 Average 10,90% -14,00% -12,20% 2,60%
Median 0,14 0,13 0,14 0,14 0,12 Median 13,00% -6,10% -2,80% 9,80%
St. Deviation 0,14 0,14 0,15 0,13 0,1 T.TEST 4,00% 22,30% 2,70%
Num 69 69 69 69 69
Turnover €/000 T+2 T+1 T0 T-1 T-2 Variation -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 59.395 52.613 52.530 54.107 47.480 Average 14,00% -2,80% 9,80% 25,10%
Median 20.778 18.447 20.103 21.035 18.598 Median 13,10% -12,30% -1,20% 11,70%
St. Deviation 102.546 83.929 88.579 94.477 81.257 T.TEST 6,70% 60,20% 1,90%
Num 69 69 69 69 69
Notiamo un miglioramento dell’EBITDA nel periodo post buyout, un leggero incremento della media e mediana
Ebitda/Ricavi (periodo +2/-2). Questa situazione dipende dal fatto che più dei 2/3 delle operazioni di buyout
sono stati realizzati durante il 2007 e il 2008, gli anni di crisi economica, che ha avuto un impatto significativo
sulle performance reddituali delle aziende.
Questo lieve miglioramento e’ dovuto una ottimizzazione della sua struttura costi-ricavi e alla riduzione dei
costi agenzia, generato dalla eliminazione di separazione tra proprietà e controllo e dimostra la
concentrazione sulla gestione del margine operativo, piuttosto che sulle vendite
IPOTESI ED EVIDENZE EMPIRICHE
11
IPOTESI 3
LE ATTIVITA DEL NOSTRO CAMPIONE REGISTRANO UNA AUMENTO DELL’ATTIVITA DI INVESTMENTO NEL PERIODO POST BUYOUT
Intangible Asset €/000 T+2 T+1 T0 T-1 T-2 -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 37.015 37.644 19.816 13.800 12.720 8% 173% 168% 191%
Median 7.025 6.053 5.126 699 723 -3% 766% 906% 872%
St. Deviation 97.294 101.320 41.229 45.148 38.838 T.TEST 2% 2% 1%
Num 74 74 74 74 74
Tangible Asset €/000 T+2 T+1 T0 T-1 T-2 -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 21.284 21.418 21.034 18.452 17.014 8% 16% 15% 25%
Median 3.601 2.863 2.481 1.724 1.735 -1% 66% 109% 108%
St. Deviation 55.535 56.063 56.729 50.225 47.684 T.TEST 15% 14% 2%
Num 74 74 74 74 74
Intangible Asset without
goodwill €/000T+2 T+1 T0 T-1 T-2 -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 15.262 19.586 10.809 11.067 7.051 57% 77% 38% 116%
Median 861 821 822 237 283 -16% 247% 263% 204%
St. Deviation 55.201 64.297 37.801 44.850 31.551 T.TEST 50% 98% 55%
Num 74 74 74 74 74
Questa ipotesi discosta dall’evidenza della ricerca di Kaplan, nella quale si e’ riscontrato un diminuzione delle
capital expenditure nel periodo post buyout.
La ragione di questa differenza con lo studio della Kaplan è principalmente dovuta al fatto che:
le imprese del campione mostrano un elevato livello di crescita aziendale (HP1) e di conseguenza
vediamo un livello di investimento più elevato, vedi crescita delle attività materiali durante il periodo -2 / +2.
Un incremento della redditività, precedentemente dimostrato (HP2), implica anche la possibilità di fare
nuovi investimenti.
IPOTESI ED EVIDENZE EMPIRICHE
12
IPOTESI 4
LE IMPRESE DEL NOSTRO CAMPIONE AUMENTANO IL RICORSO ALLA LEVA FINANZIARIA
Net Financial
Position €/000T+2 T+1 T0 T-1 T-2 -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 36.218 38.564 27.752 15.221 13.353 14% 153% 138% 171%
Median 10.547 9.164 6.873 1.477 1.436 3% 520% 614% 634%
St. Deviation 65.836 72.642 57.734 41.505 30.437 T.TEST 4% 22% 3%
Num 74 74 74 74 74
D/E T+2 T+1 T0 T-1 T-2 -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 5,7 3,8 3,3 3,4 3,5 -3% 13% 75% 70%
Median 2,8 2,7 2,5 2,1 2,5 -18% 28% 45% 40%
St. Deviation 10,9 3,7 2,7 3,8 3,7 T.TEST 36% 9% 8%
Num 74 74 74 74 74
Banks loan on
Turnover €/000T+2 T+1 T0 T-1 T-2 -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 37,7 35,3 30,3 18,6 18,4 1% 90% 103% 105%
Median 30,1 29,6 21,4 13,1 9,4 40% 126% 129% 222%
St. Deviation 27,4 27,1 28,5 21,2 20,8 T.TEST 4% 22% 3%
Num 63 60 63 73 73
La tabella mostra l'incremento od D / E con una media del 70%;
Inoltre è importante sottolineare l'importante e prevedibile INCREMENTO di prestito bancario sul
fatturato (mediana + 222% e il livello di significatività del 5%) .
Questa ipotesi è confermata anche dalla tendenza della posizione finanziaria netta, che peggiora di circa
6 volte durante i periodi di -1 / +1 e -2 / +2.
IPOTESI ED EVIDENZE EMPIRICHE
13
IPOTESI 5
LE IMPRESE DEL NOSTRO CAMPIONE OSSERVANO UN AUMENTO DEL NUMERO DEI DIPENDENTI E DEL RELATIVO COSTO
Employees T+2 T+1 T0 T-1 T-2 -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 285 271 252 229 204 12% 18% 24% 40%
Median 288 274 255 231 206 12% 18% 25% 40%
St. Deviation 290 275 256 233 207 T.TEST 21% 13% 1%
Num 71 71 71 71 71
Workforce Cost€/000
T+2 T+1 T0 T-1 T-2 -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 11.413 10.488 9.384 8.049 7.534 7% 30% 42% 51%
Median 3.517 3.270 3.544 2.809 2.514 12% 16% 25% 40%
St. Deviation 18.964 17.187 14.721 11.995 11.661 T.TEST 18% 7% 2%
Num 74 74 74 74 74
Questa ipotesi è in linea con gli studi di Smith e Kaplan e va smentire altre teorie secondo le quali il
valore viene creato con il taglio drastico del numero dei dipendenti.
Vengono potenziate le risorse umane e anche viene aumentata la retribuzione media degli stessi
dipendenti, dovuta anche maggiori riconoscimenti salariali per agevolare il ricambio del personale.
IPOTESI ED EVIDENZE EMPIRICHE
Workforce Costs /Employees €/000
T+2 T+1 T0 T-1 T-2 -2/-1 -1/+1 -1/2 -2/2
Average 47,6 46,4 42,5 39,4 36,7 7% 18% 21% 30%
Median 41,2 40,6 38,4 40,3 37,2 8% 1% 2% 11%
St. Deviation 44 43,4 32,9 15 14,1 T.TEST 39% 28% 10%
Num 71 71 71 71 71
14
ANALISI MULTIVARIATA
METODO
Testare simultaneamente le diverse variabili
utilizzate nella verifica delle cinque ipotesi
precedentemente trattate con la finalità di
individuare il loro valore esplicativo riguardo
alla dimostrata capacità di generare miglioramenti
delle performance aziendali
OBIETTIVO
Per ottenere una funzione di regressione testiamo diversi indici di bilancio,
controllando il valore assunto dei relativi:
P-value, R2, R2 adj ed i valori delle correlazioni
considerando l'intervallo di tempo:
-1 / +1
sulle 74 operazioni di LBO del nostro campione.
Scegliamo di analizzare il modello in termini di variazioni di intervalli temporali.
Scelta variabile dipendente: EBITDA
15
ANALISI MULTIVARIATA
INTERVALLO -1/ +1
VariableP-value 1stModel
P-value2nd Model
P-value3rd Model
P-value4th Model
Intercepts 39,26% 94,14% 85,51% 14,23%
Ricavi 0,00% 0,00% 0,00% 4,04%
PFN 0,47% 0,66% 0,00%
CCN 1,29% 1,01% 1,99% 0,10%
Cash Flow 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%
D/E 40,46% 32,59% 29,25% 4,57%
Employees 0,06% 0,09% 0,04% 15,68%
Asset 34,24% 33,28%
Wages 51,67%
Inflation 28,31%
R2 84,90% 84,56% 84,14% 76,27%
R2 Adjusted 82,77% 82,92% 82,97% 74,52%
Il primo modello include tutte le variabili elencate ma alcune presentano livelli di
significatività non accettabili, pertanto costruiamo modelli successivi eliminando
gradualmente quelle con bassa significatività ad eccezione del rapporto di indebitamento.
DEBITDA = -b0 +b1DTO+b2DWC+b3DCF+b4DD /E+b5DEmployees+e
MODELLO
MODELLO
EBITDA
EBITDA 100%
TO 73%
D/E -1%
Employees 16%
WC 17%
CF 82%
CORRELAZIONE
16
Questo modello mette in evidenza:
1. Un rapporto positivo con un fatturato. (Ipotesi 1).
2. Un rapporto positivo con capitale circolante giustificata dalla crescita che le imprese del
nostro campione realizzano.
3. Un rapporto positivo con Cash Flow: questo è coerente con l'obiettivo del management di
creare il denaro sufficiente, che permetto di ripagare il debito.
4. Un rapporto negativo con D/E, questo è coerente con le teorie analizzate nel terzo capitolo
in cui si spiega che un elevato effetto leva finanziaria potrebbe peggiorare la performance
operativa.
5. Una relazione negativa con il numero di dipendenti, infatti un aumento di questo indice
tende a ridurre il margine operativo lordo.
INTERVALLO -1/ +1
DEBITDA = -b0 +b1DTO+b2DWC+b3DCF+b4DD /E+b5DEmployees+e
MODELLO
ANALISI MULTIVARIATA
17
Abbiamo formulato e testato cinque ipotesi
che ha sottolineato come la società target
presentato nel post-buyout periodo, le
seguenti modifiche:
1. Variazione negativa del livello di del
rapporto Ricavi/Asset ma crescita di
entrambi: Asset e Ricavi.
2. Miglioramento della redditività;
3. L'aumento delle attività di
investimento;
4. Aumento della leva finanziaria;
5. Gli aumenti del livello di occupazione
e la crescita dei relativi costi.
CONCLUSIONI
IPOTESI E VERIFICHE
E stata costruita una funzione di regressione
Scelta la variabile dipendente: Ebitda, la
funzione di regressione ha evidenziato una
relazione positiva con:
Fatturato,
Cash flow,
Capitale circolante Netto
mentre aveva una relazione negativa con:
D / E
numero di dipendenti.
MODELLO DI REGRESSIONE
CONSIDERAZIONI
E 'importante ricordare come le caratteristiche del sistema industriale italiano siano
profondamente differenti rispetto a quello americano. Infatti la forte crescita e il livello di
investimenti osservati sono in contrasto con risultati osservati nella ricerca di Kaplan.
Abbiamo osservato come per le piccole medie imprese a gestione familiare l'acquisizione ha
rappresentato una possibilità di perseguire una strategia di espansione e di risolvere problemi
di ricambio generazionale.