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        企業(yè)并購(gòu)行為的完全但不完美信息的動(dòng)態(tài)博弈分析

        2014-04-14 11:17:58陽(yáng)倩
        2014年3期
        關(guān)鍵詞:博弈論

        作者簡(jiǎn)介:

        陽(yáng)倩(1990—),女,漢族,重慶市永川市人,碩士在讀,單位:四川大學(xué)商學(xué)院,公司金融專業(yè),研究方向:企業(yè)微觀金融決策。

        摘 要:上市公司并購(gòu)(M&A)是經(jīng)濟(jì)資源重新配置的一種重要方式。本文利用一個(gè)完全但不完美信息的動(dòng)態(tài)博弈分析模型,分析了資本市場(chǎng)中并購(gòu)雙方在并購(gòu)過(guò)程中的支付函數(shù)以及上市公司的動(dòng)態(tài)并購(gòu)過(guò)程,為資本市場(chǎng)上的并購(gòu)實(shí)踐提供指導(dǎo)。

        關(guān)鍵詞:公司并購(gòu);博弈論;貝葉斯法則

        一、博弈論視角下的資本市場(chǎng)并購(gòu)過(guò)程分析

        (一)博弈模型構(gòu)建

        企業(yè)并購(gòu)的博弈過(guò)程可以看做是一個(gè)信號(hào)博弈。目標(biāo)公司(局中人1)是信號(hào)的發(fā)送者(R),主并公司(局中人2)是信號(hào)的接受者(D)。分別用P(g) 、P(b) 表示好、差企業(yè)各自的概率,對(duì)目標(biāo)公司類型的先驗(yàn)信念p(g)、p(b)是共同知識(shí),且p(g)>0,p(b)>0, p(g)+ p(b) =1。

        (二)博弈過(guò)程分析

        企業(yè)并購(gòu)過(guò)程是一個(gè)不完全信息的動(dòng)態(tài)博弈模型。下面我們對(duì)這個(gè)信號(hào)博弈進(jìn)行分析。這里i=2, j=2, k=2,通過(guò)海薩尼轉(zhuǎn)換方法建立的博弈樹(shù)如下:

        (三)博弈結(jié)果與可能性分析

        1、由于如果主并公司收購(gòu)好的目標(biāo)企業(yè),無(wú)論目標(biāo)公司表現(xiàn)出業(yè)績(jī)好壞,則主并公司都有正的收益Dg或S2+Dg,若主并公司不收購(gòu)好的企業(yè),則并購(gòu)雙方的收益均為零,因此它們的理性選擇是進(jìn)行并購(gòu)。此時(shí),好的目標(biāo)公司會(huì)選擇表現(xiàn)出好的業(yè)績(jī),因?yàn)镽g>-S2+Rg.

        先驗(yàn)概率:P( L/g)= 1,P( R/g)=0

        2、由于如果主并公司收購(gòu)差的目標(biāo)企業(yè),當(dāng)差的目標(biāo)企業(yè)表現(xiàn)出業(yè)績(jī)好時(shí),并購(gòu)雙方的收益為(S1+Rb,-S1+Db);當(dāng)差的企業(yè)表現(xiàn)出業(yè)績(jī)差時(shí),并購(gòu)雙方的收益為(Rb,Db)。主并公司不收購(gòu)差的企業(yè),則并購(gòu)雙方的收益均為零,因此主并公司理性選擇由Db的大小而定。

        (1)當(dāng)Db<0時(shí),即并購(gòu)為主并公司帶來(lái)非直接的投資收益( 如借殼上市圈錢(qián))不能彌補(bǔ)投資差的目標(biāo)企業(yè)帶來(lái)的損失。此時(shí)主并公司會(huì)選擇不進(jìn)行并購(gòu),此時(shí)目標(biāo)公司表現(xiàn)出業(yè)績(jī)好壞無(wú)影響。

        根據(jù)貝葉斯法則有:

        P=(b/L)=P(L/b)* P(b)/[P(L/b)* P(b)+P(L/g)* P(g)] = P(L/b)* P(b)/ [P(L/b)* P(b)+P(P(g)] 1-P=(g/L)=P(L/g)* P(g)/[P(L/b)* P(b)+P(L/g)* P(g)] = P(g)/ [P(L/b)* P(b)+P(P(g)]

        q=(b/R)=P(R/b)* P(b)/[P(R/b)* P(b)+P(R/g)*P(g)] = P(R/b)* P(b)/[P(R/b)* P(b)+0]=1

        1-q=(g/R)=P(R/g)*P(g)/[P(R/b)* P(b)+P(R/g)*P(g)] = 0* P(g)/[P(R/b)* P(b)+0]=0

        后驗(yàn)概率q=1表明:當(dāng)Db<0時(shí),主并企業(yè)看到業(yè)績(jī)表現(xiàn)不好的公司,一定是差的目標(biāo)公司。

        (2)當(dāng)0

        在A點(diǎn)主并公司會(huì)選擇不進(jìn)行收購(gòu),并購(gòu)雙方的收益為(0,0)。由于Rb>0,此時(shí)差的目標(biāo)公司會(huì)選擇表現(xiàn)出業(yè)績(jī)不好。

        先驗(yàn)概率:P( L/b)= 0,P( R/b)=1 ; P( L/g)= 1,P( R/g)=0

        根據(jù)貝葉斯法則有:

        P=(b/L)=P(L/b)* P(b)/[P(L/b)* P(b)+P(L/g)* P(g)]=0*P(b)/[0*P(b)+P(P(g)] =0

        1-P=(g/L)=P(L/g)* P(g)/[P(L/b)* P(b)+P(L/g)* P(g)] = P(g)/ [0+P(P(g)]=1

        q=(b/R)=P(R/b)* P(b)/[P(R/b)* P(b)+P(R/g)*P(g)] = 1* P(b)/[ P(b)+0]=1

        1-q=(g/R)=P(R/g)*P(g)/[P(R/b)* P(b)+P(R/g)*P(g)] = 0* P(g)/[ P(b)+0]=0

        后驗(yàn)概率1-P=1 表明:當(dāng)0

        (3)當(dāng)Db>S1,即主并公司收購(gòu)差的目標(biāo)公司獲得的收益大于因目標(biāo)公司傳遞錯(cuò)誤的信息引起的額外損失時(shí),在B點(diǎn)主并公司會(huì)選擇進(jìn)行收購(gòu),并購(gòu)雙方的收益為(Rb,Db);在A點(diǎn)主并公司也會(huì)選擇進(jìn)行收購(gòu),并購(gòu)雙方的收益為(S1+Rb,-S1+Db)。由于S1+Rb> Rb,此時(shí)差的目標(biāo)公司也表現(xiàn)出業(yè)績(jī)好。

        先驗(yàn)概率:P( L/b)= 1,P( R/b)=0 ; P( L/g)= 1,P( R/g)=0

        根據(jù)貝葉斯法則有:

        P=(b/L)=P(L/b)* P(b)/[P(L/b)* P(b)+P(L/g)* P(g)]=P(b)/[P(b)+P(P(g)] = P(b)

        1-P=(g/L)=P(L/g)* P(g)/[P(L/b)* P(b)+P(L/g)* P(g)] = P(g)/ [P(b)+P(P(g)]= P(g)

        q=(b/R)=P(R/b)* P(b)/[P(R/b)* P(b)+P(R/g)*P(g)] = 0* P(b)/[ 0+0]

        后驗(yàn)概率P=P(b) ,1-p= P(g)表明:當(dāng)Db>S1時(shí),主并企業(yè)看到業(yè)績(jī)表現(xiàn)好的公司卻是差的目標(biāo)公司的概率等于自然賦予目標(biāo)公司是差的類型的概率P(b);主并企業(yè)看到業(yè)績(jī)表現(xiàn)好的公司恰好就是好的目標(biāo)公司的概率等于自然賦予目標(biāo)公司是好的類型的概率P(g);

        二、完善企業(yè)并購(gòu)行為的建議

        (1)主并公司應(yīng)盡量收集更全面的并購(gòu)信息,在談判過(guò)程中做到心中有數(shù)。

        (2)政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)并購(gòu)業(yè)務(wù)的監(jiān)管和規(guī)范,加強(qiáng)并購(gòu)企業(yè)信息披露。

        (3)并購(gòu)雙方可以選擇通過(guò)討價(jià)還價(jià)來(lái)降低并購(gòu)定價(jià)成本。(作者單位:四川大學(xué)商學(xué)院)

        參考文獻(xiàn)

        [1] 饒建斌、范慶華 跨國(guó)公司并購(gòu)國(guó)有企業(yè)之動(dòng)態(tài)博弈及陷阱分析——基于凱雷—徐工并購(gòu)案例分析[J].商場(chǎng)現(xiàn)代化,2008(11):7-8

        [2] 陳悅、倪浩、陶柏 企業(yè)并購(gòu)中的討價(jià)還價(jià)博弈模型[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2004(3):27-28

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