• Disclosure Informativa
• Fusioni e Acquisizioni
• Sentiment Analysis

Questo studio ha esaminato le determinanti che potrebbero influenzare l’annullamento delle operazioni di fusione e acquisizione (M&A), fornendo ulteriori prove empiriche sul ruolo che le variabili rappresentative delle caratteristiche a livello aziendale, dei fattori specifici della transazione e i fattori normativi siano determinanti per il corretto svolgimento dell’operazione. La motivazione di tale lavoro risiede nel fatto che, al di là delle prove aneddotiche, non sappiamo perché alcune operazioni di M&A vengono abbandonate. Lo studio ha utilizzato un campione di 1342 imprese su 671 operazioni di M&A statunitensi estratte dal database di M&A Thomson Reuters Financial Securities Data Company (SDC). Applicando l'analisi di regressione Logit, si è analizzata la probabilità di completamento di una transazione annunciata, fornendo un analisi relativa anche ai diversi settori, come manifatturiero, servizi, minerario e public utilities. Il documento ha rivelato una serie di risultati significativi non solo relativi allo specifico campione, ma anche rispetto ad alcune specificità settoriali. Non sorprende che l'atteggiamento della transazione - sia essa ostile o amichevole - sia un fattore chiave, così come la percentuale di controllo ricercata dall'acquirente. È stato confermato che la presenza di meccanismi anti-takeover come Pillole avvelenate, clausole lock-up e Pac-man defense siano significative nell’aumentare la probabilità di annullamento di un operazione. Inoltre, aziende che abbiano precedenti esperienze di insuccessi nel concludere accordi di M&A hanno maggiori probabilità di commettere gli stessi errori nel futuro. Infatti, tali esperienze hanno un effetto negativo sulla probabilità di completamento dell'affare. Infine, si è dimostrato che sebbene non vi siano particolari evidenze per il settore manifatturiero e delle public utilities, nel settore dei servizi sembrerebbe essere determinante il leverage della target e le precedenti esperienze in accordi non conclusi. Mentre, da un’analisi del settore minerario di deduce che l’appartenenza a tale settore comporti una minore probabilità di annullamento. Una possibile spiegazione potrebbe ricollegarsi alla presenza di elevate barriere all’uscita e dalle influenze normative sul settore.
In conclusione, questo studio non si limita ad integrare i precedenti ma bensì introducendo diversi strumenti di analisi, cerca di confermare o meno alcuni di essi sui quali ad oggi non risulta il raggiungimento di risultati condivisi e coerenti. Infatti, il principale elemento di originalità di questo elaborato risiede nel fatto che, rispetto agli studi precedenti sull’argomento, la percezione dell’operazione non viene approssimata attraverso proxy discutibili ma bensì osservata ed analizzata in base alle parole comunicate direttamente dai CEO, utilizzando un differente approccio metodologico tramite l’utilizzo della Sentiment Analysis con elementi tratti dal Machine Learning.