III.4 Branchenreaktionen bei M&A-Ankündigungen im Zeitvergleich
III.4.1 Reaktionen beim Käuferunternehmen im Zeitvergleich – PSM Methode
Zu Beginn wird mittels der PSM-Methode der isolierte Einfluss der vergangenen M&A-Welle nachgewiesen. Damit soll sichergestellt werden, dass der zuvor beschriebene positive Einfluss nicht durch die Kombination bzw. Abhängigkeiten zwischen den übrigen Variablen aufgetreten ist. Tabelle III.4.1 fasst die deskriptiven Merkmale der Akquisitionen seit 2013 zusammen und stellt diese den restlichen Transaktionen im davorliegenden Zeitraum gegenüber. Nachdem sich nachfolgend bei der Betrachtung der Branchenreaktion ausschließlich auf vollständige Über-nahmen konzentriert werden soll, werden anschließend auch nur solche betrachtet. Nach Ab-zug der Asset Deals bleiben insgesamt 206 Transaktionen seit 2013 und 492 im Zeitraum davor.
Von den aufgeführten 25 Faktoren unterscheiden sich wenige signifikant voneinander. Bei den transaktionsspezifischen Variablen ist nur der Kaufpreis signifikant verschieden. Mit +0,16 ist der Wert der durchschnittlichen Akquisition zuletzt knapp 50 % höher als im Zeitraum zuvor.
Die Werte der übrigen Binärvariablen unterscheiden sich nur marginal, was bedeutet, dass beide Stichproben weitestgehend die gleiche Verteilung diesbezüglich aufweisen. Bei den käu-ferbezogenen Variablen unterscheidet sich hingegen ein Großteil der Firmencharakteristika.
Gegeben durch den vergleichsweise hohen Wert der Unternehmen in den letzten Jahren, ist der relative Kaufpreis deutlich angestiegen und liegt im Schnitt um fast 10 % über dem Wert der Vorperiode. Bei den Finanzkennzahlen entsteht generell der Eindruck, dass die Käufer seit 2013 finanziell schlechter aufgestellt sind. Die EBITDA-Marge liegt deutlich niedriger (auch wenn der Median immer noch bei +21,5 % liegt), gleiches gilt für die Eigenkapitalrendite mit eben-falls knapp -10 %, sowie für Tobin’s Q mit etwa -0,4. Auf der anderen Seite scheinen die Käufer zuletzt verstärkt zu forschen, da sowohl im Schnitt mehr Medikamente zuletzt vermarktet
Transaktion seit 2013 Transaktion vor 2013 Durchs. Median ∆ MW P (Tt) P (Wx)
Deal Kaufpreis D-DV Log10 2,73 2,64 0,16 *** ***
Deal Zahlungsmethode (Cash Only) D-MoPCO Binär 0,55 / -0,04
Deal Grenzübergreifend D-NAT Binär 0,49 / 0,06
Deal US vs. Rest der Welt D-USA Binär 0,67 / 0,03
Deal Spezialisierung D-SPEZ Binär 0,24 / -0,03
Deal Diversifikation D-DIV Binär 0,38 / -0,05
Käufer Kaufpreis zu U.wert K-DV/MC % 31,6 % 7,9 % 8,8 % **
Käufer EBITDA-Marge K-EBITDA % -51,0 % 21,5 % -47,9 % ***
Käufer F&E zu Umsatz K-F&E/U % 68,3 % 13,8 % 19,7 %
Käufer Umsatzentwicklung K-UE NT % 26,2 % 7,4 % 1,0 % *
Käufer Eigentkapitalrendite K-RoE % -1,5 % 9,0 % -10,3 % * ***
Käufer Tobin's Q K-Tq Absolut 2,12 1,91 -0,37 *** ***
Käufer Price-to-Book Ratio K-PtBR Absolut 3,99 2,98 0,24
Käufer Portfolioalter K-PA Absolut 11,89 12,48 0,73 **
Käufer Neue Medikamente K-NM Absolut 4,16 1,00 0,98 *
Käufer Kl. Studien Phase K-KSP Absolut 3,56 4,39 0,42 ** *
Käufer Kl. Studien Anzahl K-KSA Absolut 37,51 10,00 -8,20
Käufer M&A Erfahrung K-M&A Binär 0,55 / -0,05
Käufer FIPCO K-FIPCO Binär 0,57 / -0,01
Käufer Generics K-GEN Binär 0,15 / 0,03
Ziel Neue Medikamente Z-NM Absolut 0,18 0,00 -0,27
Ziel Kl. Studien Phase Z-KSP Absolut 1,53 0,00 0,17
Ziel Kl. Studien Anzahl Z-KSA Absolut 3,56 0,00 1,17
Ziel Privatunternehmen Z-PRV Binär 0,50 / 0,06
Ziel Unternehmenswert Z-MC Binär 0,63 / -0,05
Variable Name Typ
Tabelle III.4.1: Merkmale der erklärenden Variablen für Transaktionen ab 2013.
∆MW als Differenz der Mittelwerte der Untergruppen „Transaktion seit 2013“ (N = 206) und „Transaktion vor 2013“ (N = 492) inkl. der jeweiligen Signifikanzniveaus.
Signifikanzniveaus auf dem 10 %(*), 5 %(**) und 1 %(***) Level. Tt = T-Test; Wx
= Wilcoxon-Test.
wurden und zudem die durchschnittliche Phase der klinischen Studien signifikant angestiegen ist. Sowohl bei den übrigen Binärvariablen rund um das Geschäftsmodell des Käufers als auch bei allen zielbezogenen Faktoren ergeben sich keine nennenswerte Unterschiede zwischen den beiden Perioden.
Ausgehend von den deutlichen Unterschieden der Finanzkennzahlen ergibt die Anwendung der PSM-Methode für die Unterscheidung hinsichtlich des Transaktionszeitraums höhere Wahr-scheinlichkeitswerte für Akquisitionen nach 2013 und folglich eine deutlichere Zuordnung (Ab-bildung III.4.1). Wie man u.a. an den Dichtefunktionen erkennen kann, liegt der Scheitelwert für Akquisitionen innerhalb der letzten M&A-Wellt deutlich weiter rechts. Zusätzlich gibt es zudem einen kleinen Teil der 2013er-Transaktionen, welche Propensity Scores von 80-100 % erhalten. Dies bedeutet jedoch zugleich, dass das Ereignis-Matching weniger gut möglich ist bzw. weiterhin signifikante Unterschiede in den Variablen wahrscheinlich sind.
Tabelle III.4.2 zeigt die Ereignis-Matching-Ergebnisse für die fünf zuvor verwendeten Zuord-nungsmethoden. Unter Einbezug aller Ereignisse weisen lediglich zwei Variablen einen Bias von unter 5 % auf. Die Methode des direkten Nachbarn liefert bereits das vermeintlich beste Resul-tat. 16 der 25 Variablen haben nach der 1zu1-Zuordnung eine Verzerrung von weniger als 5 %.
Selbst die Eigenkapitalrendite, welche bei dem Wilcoxon-Test signifikante Unterschiede liefert, Abbildung III.4.1: Propensity Scores bei Transaktionen seit 2013.
Anzahl und Verteilung für die beiden Untergruppen „Transaktion seit 2013“ und
„Transaktion vor 2013“.
Propensity Score Wahrscheinlichkeit
Anzahl
Transak-tionen vor 2013 Häufigkeit Verteilung
bzw. Dichte Anzahl
Transak-tionen seit 2013
0
Transaktion seit 2013 (Verteilungsfunktion) Transaktion vor 2013 (Anzahl)
Transaktion vor 2013 (Dichtefunktion) Transaktion vor 2013 (Verteilungsfunktion)
Transaktion seit 2013 (Anzahl) Transaktion seit 2013 (Dichtefunktion)
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Propensity Score Matching - Transaktion innerhalb der letzten M&A-Welle (2013+) ggü. Transaktion im Zeitraum davor
Gesamte Stichprobe Direkter Nachbar 2-Nachbar-Regelung Distanz: 0,2 % Distanz: 0,125 % Distanz: 0,05 %
N = 206/492 N = 206/206 N = 206/260 N = 162/348 N = 142/290 N = 94/131
Variable Bias ∆MW Bias P(T)/(W) ∆MW Bias P(T)/(W) ∆MW Bias P(T)/(W) ∆MW Bias P(T)/(W) ∆MW Bias P(T)/(W)
D-DV 24,2 % -0,03 4,8 % 0,02 3,0 % 0,06 9,8 % 0,03 5,1 % -0,12 21,6 %
D-MoPCO 8,9 % -0,04 7,8 % -0,05 10,1 % -0,02 3,3 % -0,03 5,2 % -0,06 12,3 %
D-NAT 12,9 % -0,01 2,9 % 0,02 3,2 % 0,03 6,1 % 0,00 0,5 % -0,05 9,9 %
D-USA 6,5 % 0,02 5,2 % 0,01 2,0 % 0,03 5,8 % 0,03 5,7 % 0,00 1,0 %
D-SPEZ 7,8 % 0,00 1,1 % 0,01 1,9 % 0,01 1,4 % 0,01 1,2 % 0,01 1,4 %
D-DIV 10,6 % -0,04 8,0 % -0,04 8,9 % -0,05 9,9 % -0,02 4,3 % 0,02 4,7 %
K-DV/MC 11,6 % -1,5 % 1,9 % 1,1 % 1,5 % 3,8 % 5,2 % 3,8 % 5,2 % 9,9 % 11,6 %
K-EBITDA 16,2 % -42 % 14,1 % ** -48 % 16,2 % *** * -0,3 % 0,2 % -0,7 % 0,4 % 5,1 % 10,3 %
K-F&E/U 7,7 % 21 % 8,1 % 21 % 8,2 % -2,1 % 1,3 % -3,7 % 2,1 % -11 % 25,3 %
K-UE NT 1,2 % 1,7 % 2,1 % 1,1 % 1,4 % -1,8 % 2,4 % -3,8 % 5,8 % * -3,8 % 5,0 % **
K-RoE 16,7 % -2,3 % 3,7 % *** -5,0 % 8,1 % *** -12 % 21,2 % *** *** -14 % 23,7 % *** *** -12 % 33,2 % ** ***
K-Tq 20,9 % -0,17 9,7 % -0,23 13,1 % * ** -0,18 10,2 % -0,17 9,4 % -0,24 13,8 %
K-PtBR 7,5 % 0,17 5,3 % 0,12 3,8 % -0,13 5,0 % -0,20 8,1 % -0,38 14,9 %
K-PA 22,4 % 0,25 7,8 % 0,42 12,8 % 0,48 14,7 % 0,48 14,9 % 1,21 37,7 % ** *
K-NM 10,9 % 0,20 2,2 % 0,51 5,6 % 1,05 11,5 % 0,36 4,2 % -0,75 9,2 % *
K-M&A 9,8 % -0,05 9,7 % -0,07 14,2 % * -0,04 7,1 % -0,04 8,1 % -0,07 13,6 %
K-KSP 21,6 % -0,06 3,2 % 0,11 5,4 % 0,46 23,9 % ** 0,45 22,7 % ** 0,05 2,3 %
K-KSA 13,8 % -0,43 0,7 % -5,13 8,6 % -1,58 2,5 % * -0,89 1,4 % * 2,38 3,5 %
K-FIPCO 1,0 % 0,00 0,0 % -0,03 6,5 % -0,02 3,6 % -0,02 3,9 % -0,05 10,2 %
K-GEN 7,4 % 0,00 1,4 % 0,01 2,3 % 0,03 8,5 % 0,02 4,7 % -0,01 2,6 %
Z-NM 30,7 % 0,01 1,1 % 0,02 2,0 % 0,06 6,1 % 0,07 6,7 % -0,12 31,4 %
Z-KSP 7,7 % -0,10 4,5 % -0,03 1,5 % 0,06 2,9 % -0,03 1,6 % -0,38 17,5 %
Z-KSA 9,5 % 0,42 3,4 % 0,78 6,3 % 0,56 4,8 % 0,87 7,0 % 0,00 0,0 %
Z-PRV 12,2 % 0,01 1,9 % 0,01 2,3 % 0,04 8,6 % 0,03 6,2 % 0,13 26,5 % ** *
Z-MC 10,4 % -0,01 2,0 % -0,02 4,1 % -0,04 8,4 % -0,02 4,5 % -0,06 11,8 %
CAAR [0;2] 30,1 % 2,6 % 28,3 % *** *** 2,4 % 25,8 % *** ** 3,5 % 38,1 % *** *** 3,8 % 39,9 % *** *** 3,9 % 37,2 % *** ***
Tabelle III.4.2: Ergebnisse des Propensity Score Matchings für Transaktionen seit 2013.
Ergebnisse für die Untergruppe „Transaktion seit 2013“ und „Transaktion vor 2013“. ∆MW als Differenz der Mittelwerte inkl. der jeweiligen Signifikanzniveaus. Signifikanzniveaus auf dem 10 %(*), 5 %(**) und 1 %(***) Level. T = T-Test; W = Wilcoxon-Test. Jeweils hervorge-hoben sind die Variablenwerte, bei denen der Bias unter der 5 %-Schwelle liegt.
hat einen solch niedrigen Wert. Insgesamt hat nur die EBITDA-Marge eine Verzerrung von mehr als 10 %. Trotz der weitreichenden Homogenität der Faktoren bleiben die Unterschiede in den abnormalen Renditen von +2,6 %*** deutlich erhalten. Die übrigen Modelle führen zu keiner nennenswerten Verbesserung der Ergebnisse. Die Zahl der Variablen mit einem Bias unter 5 % sinkt zunehmend, gleichzeitig erhöhen sich die Faktoren, bei denen nach der Zuordnung wei-terhin signifikante Unterschiede in den Mittelwerten existieren. Bei den Distanz-Methoden wird zudem deutlich, dass eine Zuordnung zwischen den Stichproben schwierig ist. Bei einer Distanz von maximal 0,2 % muss schon jede fünfte Transaktion seit 2013 ausgeschlossen werden, bei 0,05 % ist es sogar jede zweite. Wenngleich die Unterschiede der abnormalen Renditen zum Ende auf bis zu +3,9 %*** ansteigen, erweisen sich die „Direkten Nachbar“-Methoden wie schon bei den Asset Deals als das zu bevorzugende Zuordnungsverfahren.
Somit wird noch einmal die besondere Bedeutung der letzten M&A-Welle unterstrichen. Im Durchschnitt schneiden die Käufer zuletzt um etwa 3 % besser ab als noch Anfang der 2000er Jahre. Die Ergebnisse bringen neues Licht in die Marktreaktion von Übernahmen in Zeiten einer branchenweiten M&A-Welle und ergänzen bzw. widerlegen sogar einige der bisherigen Studien zu diesem Thema. Konkret ist gemeint, dass es durchaus möglich ist, signifikant bessere und insbesondere positive Renditen in Zyklen branchenspezifischer starker Konkurrenz am M&A-Markt und teurer Zielunternehmen zu erhalten. Da dieses Phänomen zudem unternehmens-übergreifend auftritt, gehen die Ursachen hierfür über isolierte Firmencharakteristika hinaus.