I detta kapitel kommer analysen att presenteras. En presentation av resultaten kommer beskrivas för att med hjälp av den informationen besvara frågeställningen och syftet med uppsatsen. Koppling till teorier och tidigare forskning från kapitel två kommer också att redogöras i det här kapitlet.
5.1 Sammanställning av resultat
Enligt resultat tagna från avsnitt innehållande empiri visar det på att CAR för samtliga förvärv ökar markant på händelsedagen. Detta innebär som den effektiva marknadshypotesen säger att marknaden reagerar på information så fort den publiceras, men efter händelsedagen mattas CAR ner igen. Figur 4.3 visar en kurva för samtliga förvärv som är undersökta i studien, kurvan visar på hur resultaten för AAR under eventfönstret varierar i värde. Enligt både figur 4.3 och enligt tabell 4.1 går det att utläsa att den största ökningen i värde sker mellan dag -1 och dag 0. Annonseringsdagen av förvärvet visar därmed på högst värde av både CAR och AAR. Efter annonseringsdagen, dag 0, sjunker värdet för CAR och AAR och når sitt lägsta värde under hela eventfönstret på dag 2. Utifrån tabell 4.1 går det att utläsa att dag 2 visar på en signifikans på 95%, samtidigt som dag 4 och 5 visar på en signifikans på 90%.
Genomgående av samtliga resultat i den här studien går det att konstatera att det blir en överreaktion på marknaden vid ett tillkännagivande av ett förvärv som resulterar i en stark reaktion på händelsedagen och aktiekursen påverkas genom att öka markant för att sedan tonas ner (Fama 1970). Enligt rapporten från BCG (2019) menar även de på att det blir en positiv reaktion på dagen för tillkännagivandet men därefter är det många affärer som resulterar i att förvärvarens aktie går ner. Som också syns i ökningen i värde av CAR mellan dagen innan annonseringen av förvärvet, dag -1, och annonseringsdagen, dag 0. I och med att aktiekursen i genomsnitt inte påverkats och ökat dagen innan annonsering tyder detta på att det inte finns någon form av insiderinformation som påverkar marknaden. Det visar på att den här studien inte följer beskrivningen av teorin om den starka formen av marknadseffektivitet. Däremot svarar studien istället för den semi-starka marknadsformen där priset speglas av all tillgänglig offentlig information som finns på marknaden, vilket i denna studie är annonsering av förvärv (Fama 1970).
“Random walk theory” handlar om hur det inte går att förutsätta framtidens prisjusteringar genom ett speciellt mönster. Fama (1970) menar att “random walk theory” blir en konsekvens av den effektiva marknadshypotesen och att aktiepriset rör sig slumpmässigt och inte går att förutspå. Utifrån den här studien kan argument motsättas mot denna teori, eftersom det går att se en positiv ökning i CAR vid annonseringen av förvärv. Dock går det också att se att det inte finns någon tydlig signifikans på alla värden under eventfönstret och därför kan inte teorin exkluderas helt. Däremot finns det argument om att studien är i led med den så kallade “non-random walk theory” som menar på att aktiepriset kan röra sig i mönster som kan förutspås baserat på tidigare händelser eller tidigare mönster (MacKinlay & Lo 1999). Det mönster som kan tydas i den här studien är hur vid eventdagen och annonseringen av förvärvet sker en positiv ökning som efter eventdagen sjunker och justeras. Dock eftersom alla dagar under eventfönstret inte visar på någon signifikans kan detta inte generaliseras utan avser endast den här studien.
5.2 Konjunktur
Tabell 4.2 visar AAR och CAR för förvärv annonserande i högkonjunktur. Den visar hur CAR har den högsta positiva ökningen under eventfönstret från dag -1 till dag 0. Tabellen visar också på hur värdena efter dag 0 sjunker igen och når sitt lägsta värde, ett negativt CAR och AAR, på dag 2. Signifikans syns på värdena för dag -4, dag 4 och dag 5. Tabell 4.3 visar AAR och CAR för förvärv annonserade i lågkonjunktur. Även i lågkonjunktur syns en stor positiv ökning mellan dag -1 och dag 0 i CAR. Något som sticker ut i den här tabellen är hur ökningen som sker från -1 till dag 0 håller i sig till dag 1 och sjunker sedan efter den dagen mot dag 2. Signifikans visas på dag -3, dag -1 och dag 4. Den högsta signifikansen på 95% syns på dag -3.
Sett till CAR i hög och lågkonjunktur ökar CAR betydligt mycket mer i högkonjunktur på händelsedagen för att sedan mattas av dagen efter medan i lågkonjunktur reagerar marknaden inte lika mycket och därför blir inte uppgången lika tydlig som under en högkonjunktur. I figur 4.4 redogörs för hur rörelsen för AAR skiftar upp mellan dag -1 till dag 0, vid eventdagen är AAR som högst under hela eventfönstret. Detta gäller för förvärv annonserade under hög- och lågkonjunktur. Dock visar figur 4.4 även på hur AAR är betydligt högre på eventdagen för förvärv annonserade i högkonjunktur än i lågkonjunktur. Tabell 4.4 visar medelvärdet för CAR i hög- och lågkonjuktur. Medelvärdet skiljer sig betydligt mellan hög- och lågkonjunktur vilket
stärker argumenten för de tidigare studierna som också visar på att det finns en skillnad mellan konjunkturens läge. Studiens resultat visar på en skillnad i uppköpens resultat av avkastning på aktiepriset i låg- och högkonjunktur. Baserat på dessa argument kan författarna förkasta nollhypotesen:
H0 - Det finns ingen skillnad i uppköpens resultat av avkastning på aktiepriset i låg- eller högkonjunktur på kort sikt.
Genom ovanstående argument samt figur 4.4 som visar på AAR mellan förvärv annonserade i hög- och lågkonjunktur, kan hypotes ett besvaras:
H1 - Det finns skillnad i uppköpens resultat av avkastning på aktiepriset i låg- eller högkonjunktur på kort sikt.
Det förekommer naturligt en viss osäkerhet i resultaten av hur den abnormala avkastningen på aktier påverkas av konjunkturläge då konjunkturläge är något som påverkas av flera variabler på marknaden. Alla dessa variabler är inte så enkla att fånga upp vilket är det som kan skapa osäkerhet. Trots detta anser författarna att den här aspekten är intressant att analysera eftersom de finner flertal tidigare studier som undersökt den abnormala avkastningen vid annonsering av förvärv och påverkan av konjunkturläge. Författarnas resultat motsäger Pangarkar och Lie`s (2004) studie som menade på att förvärv utförda i lågkonjunktur presterar bättre än förvärv utförda i högkonjunktur. Dock ligger författarnas resultat i linje med Rosen (2006) och Bouwman, Fuller och Nain (2009) studier som visade att förvärv som offentliggjorts under högkonjunktur genererar en bättre reaktion från marknaden än förvärv som offentliggjorts under lågkonjunktur. Även rapporten från BCG (2019) stämmer överens med författarnas resultat av att CAR visar ett högre resultat i högkonjunktur än i lågkonjunktur på kort sikt. Av dessa studier finns resultat som påvisar att på lång sikt skapar affärer genomförda i lågkonjunktur högre värde, vilket författarna inte kan resonera kring i denna studie eftersom undersökningen är baserad på kort sikt.
5.3 Utländska- och inhemska målföretag
Tabell 4.5 visar på AAR och CAR för förvärv genomförda mellan svenska företag. I tabellen går det att utläsa hur den största positiva ökningen i både AAR och CAR sker mellan dag -1 och dag 0, eventdagen. Efter eventdagen sjunker värdena och vid dag 2 ligger siffrorna på sitt lägsta värde. Det syns ingen signifikans på någon av dagarna i eventfönstret för inhemska förvärv vilket betyder att resultaten är begränsade till den här studien. Tabell 4.6 visar på AAR och CAR för förvärv genomförda av svenska företag där målföretagen är utländska. Det går att utläsa från tabell 4.6 liknande resultat som visas i tabell 4.5. Den största positiva ökningen sker mellan dag -1 och dag 0, som sedan mattas av efter dag 0. Det här resultatet styrker även Mateevs (2017) resultat som också visar på en stor positiv ökning mellan dag -1 och dag 0. Det syns inte heller någon signifikans på någon av dagarna i eventfönstret för utländska förvärv. I figur 4.5 presenteras ett diagram som visar på skillnaden i AAR mellan inhemska och utländska förvärv under eventfönstret. Det går utifrån den figuren att utläsa att skillnaden mellan resultaten av AAR mellan inhemska och utländska förvärv inte är speciellt markant. I tabell 4.7 presenteras medelvärdet av CAR för inhemska och utländska förvärv och det är en liten differens mellan de olika variablerna där inhemska förvärv har ett lite högre medelvärde är utländska förvärv.
Det är däremot ingen större skillnad i hur AAR och CAR beter sig när ett svenskt företag förvärvar ett annat svenskt företag kontra när ett svenskt företag förvärvar ett utländskt. Den inhemska marknaden genererar i lite högre AAR och CAR men ytterst liten skillnad. Som i de andra fallen ökar både AAR och CAR på händelsedagen för att sedan mattas av redan dagen efter. Enligt studien gjord av Kim och Jung (2016) visade resultatet på en skillnad i den abnormala avkastningen mellan inhemska och utländska företagsförvärv. I deras studie genererade de utländska företagsförvärven högre abnormal avkastning än för de inhemska. Däremot visade Moeller och Schlingmanns studie från 2005 på en motsatt effekt, att de utländska företagsförvärven genererade i en lägre avkastning på aktien på grund av cross border effekten. Det går att dra slutsatsen att resultaten av den här studien inte ligger i linje med varken Kim och Jung (2016) studie eller Moeller och Schlingmanns (2005) studie. Däremot Mateevs (2017) studie som visade resultat på att den abnormala avkastningen är positiv för både inhemska- och utländska förvärv och att det inte finns någon större signifikant skillnad i crossborder-effekten. Mateevs (2017) resultat ligger därmed med i linje med resultaten som den här studien visar på. Baserat på dessa resonemang kan vi förkasta hypotes ett:
H1 - Det finns skillnad i uppköpens resultat av avkastning på aktiepriset mellan förvärv mellan inhemska och utländska företag på kort sikt.
Hypotes noll kan bekräftas genom tabell 4.5 och tabell 4.6 samt genom resultaten av den multipla regressionsanalysen som inte visar på någon signifikans för variabeln inhemska och utländska förvärv.
H0 - Det finns ingen skillnad i uppköpens resultat av avkastning på aktiepriset mellan förvärv mellan inhemska och utländska företag på kort sikt.
5.4 Regressionsanalys
Det avslutade och sista steget av analysering av datan var i form av en regressionsanalys. Analysen genomfördes för att se sambandet mellan CAR och de oberoende variablerna konjunktur och utländska/inhemska målföretag. Tabell 4.8 och tabell 4.9 visar resultaten av regressionsanalysen. Tabell 4.8 visar hur det endast finns signifikans mellan den oberoende variabeln konjunktur och beroende variabeln CAR, som visar på en 95% signifikans. Variabeln utländska/inhemska målföretag visade inte på någon signifikans och därför fick regressionsanalysen göras om enligt tabell 4.9 där variabeln land plockades bort. Som tidigare argumenterat att konjunkturläge vid annonsering av förvärv har en påverkan på den abnormala avkastningen, kan detta styrkas med hjälp av regressionsanalysens resultat.