LA REGRESSIONE LINEARE

Si spiega la variabile THREE CAR attraverso un modello di regressione lineare. Il modello testato è il seguente:

THREE CARi = β0 + β1 * DIMENSIONE CONSIGLIO i + β2 * FEMMINE i + β3 * MEMBRI

INDIPENDENTI i + β4 * MEMBRI CON PIÙ INCARICHI i + β5 * CEO DUALITY i + β6 *

PARTECIPAZIONE AZIONARIA i + β7 * FLUSSI DI CASSA DISPONIBILI i + β8 * MARKET TO

BOOK RATIO i + β9 * DIMENSIONE SOCIETA’ i + β10 * DIMENSIONE RELATIVA i + β11 *

LEVA FINANZIARIA i + β12 * RENDIMENTO AZIONARIO i + β13 * COPERTURA ANALISTA i

+ β14 * CONTANTI i + β15 * AZIONI i + β16 * SETTORE CORRELATO i + β17 * INDICE ANNUO i + ε i (Eq. 1)

La tabella ANOVA (analisi della varianza) contiene la somma dei quadrati del modello di regressione, la somma dei quadrati dei residui e la somma dei quadrati totali.

Per verificare la significatività del modello si utilizza il test F.18 La statistica F è data da:

F = Regressione / ( n-k-1 ) | Residuo / ( n-1 )

Dove:

Ipotesi nulla = H0 : B i = 0;

dove i fattori considerati non hanno effetto sulla variabile analizzata in quanto tutti i coefficienti sono uguali a zero.

Ipotesi alternativa = H1 : Bi ≠ 0 per almeno un i;

Tabella 14: Anova – Three CAR Somma dei quadrati gl Media quadratica F Sign. Regressione 0,146 17 0,009 3,497 0,000b Residuo 1,072 436 0,002 Totale 1,218 453

Si nota che la statistica F è altamente significativa in quanto ha un p-value prossimo a zero, perciò si rifiuta l’ipotesi nulla del test.

Successivamente si esegue lo stesso test per la variabile dipendente Five CAR.

Five CAR = β0 + β1 * DIMENSIONE CONSIGLIO i + β2 * FEMMINE i + β3 * MEMBRI

INDIPENDENTI i + β4 * MEMBRI CON PIÙ INCARICHI i + β5 * CEO DUALITY i + β6 *

PARTECIPAZIONE AZIONARIA i + β7 * FLUSSI DI CASSA DISPONIBILI i + β8 * MARKET TO

BOOK RATIO i + β9 * DIMENSIONE SOCIETA’ i + β10 * DIMENSIONE RELATIVA i + β11 *

LEVA FINANZIARIA i + β12 * RENDIMENTO AZIONARIO i + β13 * COPERTURA ANALISTA i

+ β14 * CONTANTI i + β15 * AZIONI i + β16 * SETTORE CORRELATO i + β17 * INDICE ANNUO i + ε i (Eq.2)

Tabella 15: Anova – Five CAR Somma dei quadrati gl Media quadratica F Sign. Regressione 0,123 17 0,007 2,133 0,005b Residuo 1,482 436 0,003 Totale 1,605 453

Otteniamo quindi diversi valori di F, nel primo caso F= 3,497, nel secondo caso F= 2,133. Quindi F diminuisce a diminuire della differenza tra le medie.

Anche in questo caso si rifiuta l’ipotesi nulla del test.

La tabella 16 mostra i risultati della regressione riassunta nell’equazione 1. Contiene le stime dei parametri del modello (B), gli errori standard degli stimatori ottenuti con il

metodo dei minimi quadrati, le statistiche (t) e i p-values (Sign.) dei test di Students che verificano se i parametri siano significativamente diversi da zero.

Tabella 16: Regressione lineare – Three CAR

Coefficienti non standardizzati

Coeff. Stand. B Errore

standard Beta t Sign.

(Costante) -0,074 0,026 -2,812 0,005 Dimensione del consiglio 0,003 0,001 0,154 2,402 0,017 Femmine -0,008 0,032 -0,013 -0,251 _0,802 Membri indipendenti -0,013 0,018 -0,037 -0,717 0,474 Consiglio con molteplici incarichi -0,006 0,02 -0,016 -0,31 _0,757 CEO duality -0,002 0,005 -0,021 -0,436 _0,663 Partecipazione azionaria -0,002 0,017 -0,007 -0,119 0,905 Flussi di cassa 0,041 0,045 0,051 0,905 _0,366 Market to book ratio 0,001 0,001 0,118 1,986 0,048 Dimensione della società -0,001 0,006 -0,013 -0,147 0,884 Dimensione relativa -0,006 0,01 -0,036 -0,66 0,510 Leva finanziaria 0,041 0,02 0,103 2,103 0,036 Rendimento azionario -0,004 0,01 -0,02 -0,419 0,676 Copertura analista 0 0 -0,044 -0,623 0,534

Settore

correlato 0,01 0,005 0,093 1,947 0,052

Indice annuo 0,002 0,001 0,162 2,752 _0,006

Questa tabella mostra i risultati della regressione OLS sul ritorno anomalo cumulativo sulla finestra [-1;+1]. I coefficienti significativi pari a 10%, 5%, 1%, sono contrassegnati con *, **, ***; mentre i valori di p-values sono riportati nella colonna Sign.

Si nota che la variabile relativa alla dimensione del consiglio di amministrazione ha un’influenza significativa maggiore dell’1%. Questo risultato è coerente con l’idea che la dimensione del consiglio di amministrazione permette di determinare l’efficacia della corporate governance in quanto incide sulla ricchezza dell’azionista.

Sono riscontrabili diverse opinioni contrastanti perché c’è chi crede che i consigli di maggiori dimensioni siano migliori di quelli più piccoli e viceversa.

Un esempio è dato da Pearce e Zhara (1992) che ritengono che un consiglio più grande sia più efficiente perché permette di esercitare un maggior controllo sui manager e di conseguenza di poter beneficiare di diversi punti di vista per un miglior processo aziendale. Allo stesso modo Bauguess e Stegemoller (2008) sostengono che maggiore è la dimensione del consiglio maggiori sono le probabilità di realizzare M&A e di creare valore durante le fusioni e le acquisizioni.

In alternativa, Eisenberg e Yemark (1998 e 1996) affermano che i consigli di maggior dimensione portino a problemi negativi perché si creano difficoltà di comunicazione e di coordinamento e quindi le decisioni che vengono prese sono inefficienti.

Allo stesso modo anche Kolasinski (2013) ritiene che consigli minori possano aiutare i manager a prendere decisioni migliori in merito alle acquisizioni, in quanto attenuano l’effetto di arroganza dell’amministratore delegato sull’acquisizione di un’impresa. In virtù di queste visioni si dimostra che la dimensione del consiglio, sia maggiore che minore, ha certamente un’influenza sulla ricchezza degli azionisti, e questo risulta confermato dal presente lavoro in quanto questa variabile appare statisticamente significativa.

Le restanti caratteristiche del consiglio di amministrazione non sono significative in quanto sono connotate da valori superiori alla soglia del 10%; infatti possiamo notare

dalla tabella che la condizione di CEO duality, i membri indipendenti, il genere femminile e i membri dotati di molteplici incarichi hanno un p-value superiore al 10%.

Nello specifico, la variabile CEO duality non statisticamente significativa in quanto presenta un p-value = 0,663, fa notare come l’amministratore delegato e il presidente del consiglio di amministrazione che sono considerate la stessa persona non sono in grado di incidere sulla ricchezza degli azionisti.

Secondo la teoria dell’agenzia il fatto che il CEO della società sia anche il presidente potrebbe ledere gli interessi degli azionisti, infatti l’indipendenza e la supervisione del consiglio potrebbe essere compromessa dal fatto che le decisioni di gestione e di controllo non siano separate. Secondo questa teoria la condizione di CEO duality si ripercuote negativamente sulla performance dell’impresa in quanto il CEO agisce nel suo interesse al fine di massimizzare la sua condizione personale.

Contrariamente a questa teoria troviamo la teoria della stewardship che sostiene come la condizione di CEO duality sia considerata un aspetto positivo in quanto accresce le performance aziendali poiché il CEO agisce per il bene dell’azienda. Infatti come sostenuto da Boyd (1995) la combinazione dei due ruoli fornisce obiettivi più mirati e una risposta rapida agli eventi esterni. Allo stesso modo Bange e Mazzeo (2004) mostrano che i guadagni degli azionisti target sono maggiori quando l'amministratore delegato è anche il presidente del consiglio di amministrazione, il che suggerisce che concentrare il potere nelle mani del CEO può essere vantaggioso per gli azionisti target.

Nell’esempio notiamo come il risultato è in contrasto con queste visioni in quanto la condizione di CEO duality non ha un’influenza sulla ricchezza degli azionisti. Questo risultato secondo la mia visione non è coerente in quanto la condizione di CEO duality dovrebbe influenzare negativamente la performance dell’impresa perché il CEO potrebbe adottare comportamenti a suo vantaggio ma in contrasto con quelli degli azionisti.

Anche la variabile relativa ai membri indipendenti non risulta statisticamente significativa in quanto presenta un p-value del 0,474; questo significa che l’indipendenza del consiglio di amministrazione non ha nessun effetto sulla ricchezza degli azionisti. Nonostante questo risultato, ci sono diversi studi che dimostrano come la presenza di consiglieri indipendenti porti beneficio alle imprese in quanto influisce positivamente sulla ricchezza degli azionisti in M&A.

azionisti e mitigare problemi di agenzia. Risulta quindi coerente con quanto affermato dai giudici della corte del Delaware che ritengono che la loro presenza induca ad una corporate governance ottimale e porti a evitare l’assunzione di elevati rischi.

Alla luce di queste considerazioni il risultato del presente lavoro è in contraddizione con quanto affermato dai diversi studiosi perché come è stato dimostrato, la presenza di amministratori indipendenti porta a migliori performance aziendali e quindi dovrebbe avere una relazione positiva anziché non significativa.

Per quanto riguarda la variabile relativa al genere femminile non è statisticamente significativa in quanto il suo p-value risulta pari a 0,802, il che indica che la presenza di soggetti femminili non sembra influire sulla ricchezza degli azionisti.

Anche in questo caso troviamo pareri contrastanti perché c’è chi ritiene che un consiglio eterogeneo in termini di genere sia più efficiente e chi invece sostiene che un giusto equilibrio tra soggetti maschili e femminili possa portare ad un maggior beneficio per l’impresa. Chi ritiene che una maggiore diversità di genere presente nel consiglio di amministrazione possa portare a maggiori problemi, lo fa perché crede che possano sorgere difficoltà di integrazione e comunicazione suscitando in tal modo conflitti. Al contrario troviamo chi ritiene che la presenza di soggetti femminili all’interno del consiglio di amministrazione è considerata un aspetto positivo in quanto contribuiscano a creare valore per gli azionisti attraverso la loro influenza sulle decisioni di acquisizione. La presenza di soggetti femminili e maschili permette di beneficiare di maggiori informazioni e di un migliore accesso alle risorse economiche, offrendo una maggiore prospettiva e soluzione più innovative ai problemi.

Sulla base di queste visioni il fatto che nel presente esempio la presenza di soggetti femminili non porti a nessuna influenza nei confronti degli azionisti non risulta confermata da nessuna delle due visioni. Infatti la variabile non significativa non indica che la loro presenza porti a risultati negativi, ma al contrario che sia irrilevante considerare il genere femminile all’interno del consiglio di amministrazione.

Secondo quanto precedentemente affermato non sarebbe corretto questo risultato in quanto sarebbe opportuno considerare all’interno del consiglio di amministrazione un giusto equilibrio tra soggetti maschili e femminili al fine di migliorare la capacità di monitorare il comportamento dei manager affinché agiscano nell’interesse degli azionisti e apportino diverse prospettive per la risoluzione dei vari problemi.

Infine per quanto riguarda la variabile relativa al consiglio di amministrazione dotato di molteplici incarichi, presenta un p-value pari a 0,757, segno dell’assenza di un influenza per gli azionisti.

Anche in quest’ultimo caso c’è chi è favorevole ad attribuire agli amministratori molteplici incarichi e chi non lo è. Chi è favorevole crede che il fatto di attribuire diversi incarichi in capo agli amministratori sia un indicatore di qualità in quanto solamente agli amministratori ritenuti più capaci di fornire una migliore consulenza e monitoraggio vengono attribuiti più incarichi. Quindi secondo questa visione dovremmo osservare una relazione positiva tra i vari incarichi tenuti dagli amministratori e la reazione del mercato all'annuncio di un'operazione di fusione e acquisizione.

Al contrario, c’è chi ritiene che questo fattore possa minare la qualità della supervisione e quindi generare conflitti di agenzia nelle decisioni di acquisizione.

Inoltre, come sostenuto da Ferris (2003) , gli amministratori dotati di molteplici incarichi potrebbero compromettere la loro capacità di prepararsi adeguatamente alle riunioni a causa della mancanza di tempo portandoli a non adempiere adeguatamente ai propri obblighi e questo potrebbe comportare la possibilità per il management di perseguire i propri benefici privati a spese degli azionisti.

Sebbene il risultato dell’esempio non convalidi l'ipotesi che più incarichi attribuiti agli amministratori influiscano sulla ricchezza degli azionisti, abbiamo potuto notare come secondo diverse teorie questo fattore esercita una forte influenza, positiva per alcuni, negativa per altri. Sarebbe quindi giusto trovare un corretto equilibrio nell’attribuzione dei compiti, ne troppo eccessivi ne troppo contenuti.

Non abbiamo nessuna variabili significativa contraddistinta con * vicina al 10%. Mentre abbiamo numerose variabili positive anche se non significative che sono: partecipazione azionaria, flussi di cassa disponibile, dimensione società acquirente, dimensione relativa, rendimento azionario, copertura analista, pagamento mediante azioni, e sono definite come variabili di controllo nel nostro modello di regressione. Queste variabili non sono significativamente associate a rendimenti anomali al momento dell’annuncio dell’acquisizione quindi non portano a nessun peggioramento della situazione, ma possono anche se lievemente incidere sulla ricchezza degli azionisti. Le variabili market to book ratio, leva finanziaria e settore correlato rappresentano un

Anche le variabili relative al pagamento effettuato in contanti e l’indice annuo hanno un’influenza significativa in quanto sono connotati da un p-value del 0,001 e del 0,006. Vengono successivamente stimati i coefficiente per finestre di eventi più lunghe, quali la finestra di eventi [-2;+2] per valutare la robustezza delle nostre analisi.

Tabella 17: Regressione lineare – Five CAR

Coefficienti non standardizzati

Coeff. Stand.

B Errore

standard Beta t Sign.

(Costante) -0,067 0,031 -2,181 _0,030 Dimensione del consiglio 0,002 0,001 0,127 1,935 0,054 Femmine 0,006 0,038 0,009 0,157 0,875 Membri indipendenti -0,009 0,021 -0,022 -0,424 0,672 Consiglio con molteplici incarichi -0,004 0,023 -0,008 -0,156 _0,876 CEO duality -0,002 0,006 -0,014 -0,275 _0,784 Partecipazione azionaria -0,001 0,02 -0,003 -0,048 0,962 Flussi di cassa 0,044 0,053 0,048 0,83 _0,407 Market to book ratio 0,001 0,001 0,066 1,087 0,278 Dimensione della società -0,002 0,007 -0,025 -0,268 0,789 Dimensione relativa -0,002 0,011 -0,009 -0,165 _0,869 Leva finanziaria 0,051 0,023 0,112 2,222 0,027 Rendimento azionario 0,004 0,012 0,014 0,293 0,769

Copertura analista 0 0 -0,054 -0,741 0,459 Contanti 0,022 0,008 0,185 2,871 _0,004 Azioni 0,004 0,009 0,029 0,477 _0,634 Settore correlato 0,01 0,006 0,083 1,705 0,089 Indice annuo 0,001 0,001 0,11 1,823 _0,069

Da questa ulteriore analisi dimostriamo che per quanto riguarda le caratteristiche del consiglio di amministrazione, non variano di molto, tranne per quanto riguarda la variabile relativa alla dimensione del consiglio di amministrazione che raggiunge una soglia superiore al 5% quindi risulta ancora significativa ma con un effetto minore. Lo stesso accade per le variabili relative al settore correlato e all’indice annuo in quanto non soddisfano più la soglia del 1-5 % ma bensì la soglia del 10%, quindi sono anch’esse da considerarsi significative ma con minor effetto

La maggior parte delle precedenti conclusioni viene confermata, tranne il fatto che la variabile market to book ratio non è più mediamente significativa ma diventa non significativa.

Per la finestra di eventi [-2;+2] i risultati sono generalmente comparabili sebbene i valori di p-values siano leggermente più alti.