Jorge Daniel Galavis Guerrero Estudiante de Economía e ...

Efectos del Precio Internacional del Petróleo en las Fusiones y Adquisiciones del

Sector Petrolero.

Jorge Daniel Galavis Guerrero

Estudiante de Economía e Ingeniería Industrial

Universidad de los Andes

[email protected]

Este trabajo busca analizar las fusiones y adquisiciones del sector de exploración y producción

petrolera, realizando un énfasis en la relación que existe entre estas transacciones y el precio

internacional del petróleo. Con el fin de explicar esta relación se utilizan modelos de regresión lineal

y de vector auto regresivo para determinar la correlación y la causalidad del precio del petróleo en

cada una de las clasificaciones de las fusiones y adquisiciones. A partir de los resultados de estos

modelos se puede concluir que existen incentivos para las firmas a realizar fusiones y adquisiciones

cuando el precio del petróleo aumenta. Adicionalmente, se encontró un efecto adicional debido a

otros factores durante el período posterior a la crisis financiera del 2008.

Clasificación JEL G34 L25

Bogotá, noviembre 29 del 2017

1. Introducción

La importancia de las fusiones y adquisiciones dentro del crecimiento de las firmas ha

generado varios estudios, de diversa índole, sobre las causas y la efectividad que tienen estas

transacciones en el crecimiento y desarrollo de las firmas. Sin embargo, la mayoría de estos

estudios se han concentrado en observar las fusiones y adquisiciones desde puntos de vista

financieros u organizacionales que resultan ser muy generales, por lo que no profundizan en

las casusas y efectos de estas transacciones dentro de un sector específico de la economía.

Un ejemplo de esto es Copeland (1983) quien menciona fusiones como la de Chevron

(Standard Oil de California) y Gulf en la misma categoría que la de Nestlé y Carnation

Company. Por este motivo, en este estudio se busca realizar un análisis de estas transacciones

concentrado en los factores macroeconómicos que afectan específicamente al sector de

exploración producción de petróleo.

En este estudio se busca determinar la relación que existe entre las fusiones y

adquisiciones del sector de exploración y producción de petróleo con el precio del petróleo,

debido a los efectos de este último sobre la toma de decisiones de las firmas en este sector.

Adicionalmente, se pretende contextualizar esta relación con base en las barreras de entrada

características del sector que se pueden interpretar como causas para estas fusiones y

adquisiciones desde la teoría consultada.

Al relacionar el estudio con las características del sector, se busca probar sí las barreras

de entrada que posee el sector de exploración y producción petrolera permiten que exista una

sustitución de los procesos de desarrollo de nuevos pozos de producción por las fusiones y

adquisiciones. Lo anterior se debe a que los elevados costos de exploración, que actúan como

una barrera de entrada al mercado, reducen los incentivos de las firmas a iniciar procesos de

exploración y desarrollo de nuevos pozos de producción petrolera.

Este estudio se concentrará en utilizar metodología de series de tiempo y datos panel para

determinar la relación de fusiones y adquisiciones del sector con el precio del petróleo.

Debido a que el propósito de este estudio es probar si existe causalidad, se utiliza una prueba

de causalidad de Granger, alimentada por los coeficientes de un modelo de Vector Auto

Regresivo (VAR). A través de este modelo se busca determinar la posible causalidad de los

precios del petróleo actuales y pasados sobre la cantidad de fusiones y adquisiciones.

Este estudio comienza con una revisión del a literatura en el a que se reseñaran trabajos

similares realizados sobre el sector petrolero. Posteriormente, en el marco teórico se resumen

algunos fundamentos de la literatura de fusiones y adquisiciones, como también algunas

explicaciones de las barreras de entrada del sector de exploración y producción petrolera que

afectan el comportamiento de estas transacciones. En el marco empírico se resume en el

contexto teórico de los modelos VAR y la prueba de causalidad de Granger, así como

también se hace una descripción de la base de datos utilizada y se presentan los resultados

obtenidos de la estimación de los modelos VAR y de regresión lineal. Finalmente, se

presentan las conclusiones y los aspectos a continuar para un trabajo futuro.

2. Revisión de la literatura

A pesar de que no hay trabajos similares, en los que se busque encontrar la relación entre

el precio del petróleo y las fusiones y adquisiciones del sector de exploración petrolera,

existen varios trabajos que se han enfocado en analizar este tipo de transacciones en el sector.

El primero de estos es el realizado por Ghicas, D. Y Pastena, V. (1989). Estos autores

realizaron un análisis para predecir el valor de las adquisiciones del sector de exploración y

producción petrolera, en base a la información sobre los reservorios de la firma disponible

en el mercado. En este estudio se concluyó que las reservas, que las compañías reportan,

generan una mejor estimación del valor de estas firmas en los procesos de fusión y

adquisición que los valores de los estados financieros en libros. Asimismo, los autores

resaltan la importancia de otras fuentes de información para determinar el valor de las firmas,

entre los que resaltan los costos históricos para la producción de un barril que poseen las

firmas y la información de mercado.

El segundo trabajo usado como referencia es el realizado por Weston, Johnson y Siu

(1999) en el cual se describen las dinámicas del sector durante las últimas décadas del siglo.

En este estudio, los autores enumeran varias causas tanto de las fusiones y adquisiciones

como de las reestructuraciones corporativas de este sector, sin embargo no se cuantifican los

efectos de estas causas. Dentro de las causas enumeradas por estos autores se resaltan algunas

fuerzas macroeconómicas que son comunes para la mayoría de sectores económicos tales

como el avance tecnológico y la globalización, entre otras. Estas causas son evaluadas a

través de modelos financieros, en los que se realiza el supuesto de la no existencia de

sinergias, por lo que en este trabajo se omiten las posibles causas organizacionales de estas

transacciones en el sector.

Otro trabajo usado como referencia es el realizado por Kolk (2001) que se enfoca en las

estrategias organizacionales de las corporaciones multinacionales del sector. Este autor

realiza un recuento del contexto histórico de las empresas con mayor tamaño y

reconocimiento del sector. Dentro de este recuento, el autor analiza las diferentes estrategias

de crecimiento según el contexto histórico, resaltando el uso de fusiones y adquisiciones

como una estrategia regular de algunas de estas compañías.

Finalmente, se tomó como referencia el trabajo realizado por Sarria (2000) en el cual el

autor utiliza la metodología VAR para determinar la causalidad existente entre los precios

del petróleo y las variables macroeconómicas relacionadas con la política monetaria. Con

esta metodología, se encontró que los cambios en el precio del petróleo causan efectos en las

variables macroeconómicas estudiadas, concluyendo que las autoridades encargadas de la

política monetaria usan los precios del petróleo como un factor de decisión al momento de

determinar sus políticas.

3. Marco Teórico

3.1.Fusiones y Adquisiciones

Las fusiones son aquellas transacciones en la que dos o más firmas aceptan combinarse

creando una nueva compañía que incorpora todos los activos y recursos de las originales. Por

otro lado, una adquisición es un término más genérico para aquellas transacciones en las que

una firma obtiene en control sobre otra. Generalmente las fusiones y adquisiciones han sido

clasificadas como verticales, horizontales o conglomeradas. Esta clasificación se basa en la

actividad económica que desarrolla cada firma, siendo las fusiones verticales aquellas que

relacionan las empresas en distintas etapas de un proceso productivo, las fusiones

horizontales aquellas que involucran empresas dentro del mismo sector y actividad

económica, y finalmente las fusiones conglomeradas aquellas que se refieren a firmas que

trabajan en sectores poco relacionados de la economía (Copeland, 1983).

3.2.Causas de las Fusiones y Adquisiciones

Existen varios motivos para que las empresas entren en procesos de fusiones y

adquisiciones, sin embargo se puede resumir en que aprovechan estas transacciones para

generar más valor del que las firmas que entran en el proceso, son capaces de generar por sí

mismas. En otros términos, las compañías entran en procesos de fusiones y adquisiciones

debido a que el valor esperado de la nueva firma resultante es mayor al de las firmas

participantes. Para comprender como las fusiones y adquisiciones generan valor, se han

generado diversas teorías, en Financial Theory and Corporate Policy (1988) Copeland las

agrupa en cinco áreas mayores: Eficiencia, Información, problemas de agencia, poder de

mercado y beneficios en impuestos.

La primera de estas áreas, agrupadas por Copeland, es la eficiencia y se refiere a que a

través de estas transacciones se implementan las prácticas de la firma más eficiente,

aprovechando mejor el potencial de los recursos productivos involucrados en la transacción.

La siguiente es el área de información en la que el autor aclara que la fuente de valor es la

información nueva que se genera durante la transacción, debido a esto el mercado revalúa el

valor en base a las nuevas señales. El área de problemas de agencia, hace referencia a la

remoción de los problemas organizacionales que pueden existir dentro de una de las firmas,

generando que la firma actúe por debajo de la productividad de sus factores productivos.

Posteriormente se nombra el área de poder de mercado, en esta área el autor hace referencia

a que las firmas entran en un proceso de fusión y adquisición, sólo con el fin de ser más

grandes generando valor aprovechando la implementación de economías de escala, con el fin

de generar más valor, igualmente en esta categoría también incluye a las firmas que utilizan

estas transacciones para obtener una posición dominante dentro de su mercado. Por último el

autor menciona los beneficios de impuestos, en los cual se señalan los incentivos que pueden

surgir para vender una firma ante la imposibilidad de aprovechar sus ganancias debido al

contexto tributario.

Para este estudio es importante enfatizar en los efectos de las teorías sobre la creación de

valor basadas en el papel de la información, debido a que el planteamiento presentado por

Copeland es el que mejor se aplica a las empresas del sector primario, como el sector de

exploración y producción petrolera. De la misma forma, se tomará en cuenta los conceptos

de Bradley, Desai y Kim (1983).

Bradley, Desai y Kim (1983) analizan la nueva información como una señalización al

mercado que genera la revaluación de la firma, que según este planteamiento se encuentra

subvalorado. Sin embargo, los autores también toman en cuenta que la nueva información

generada durante el proceso de fusión o adquisición como fuente del nuevo valor generado

en la transacción. Debido a esta revaluación de la firma Bradley, Desai y Kim (1983)

mencionan que también en los casos de fusiones y adquisiciones fallidas se puede observar

un cambio permanente en el valor de la empresa objetivo de esta transacción. Lo anterior es

causado porque la información sobre posibles sinergias que mejoran la eficiencia de la firma

y por ende su capacidad de producir valor es revelada al mercado.

Para Bradley, Desai y Kim (1983) todos los casos de valor generado a través de nueva

información se pueden explicar debido a la capacidad, de ciertos agentes dentro del mercado,

de comunicar información sobre el potencial subvalorado de los factores productivos de las

compañías. Por lo anterior, plantean que la información sólo puede considerarse como una

causa para las fusiones y adquisiciones debido a que existen sinergias que pueden mejorar la

capacidad de generar valor de alguna de las firmas implicadas. Dentro del mismo estudio los

autores plantean que esta revaluación de las firmas comienza a través de la información

revelada al mercado, durante el anuncio del proceso de fusión o adquisición, por lo que la

mediación de otros agentes de mercado, ajenos a las firmas dentro de la transacción, puede

tener efectos en la producción de valor.

Copeland (1988) amplia la teoría de la información al postular que las firmas pueden

aprovechar los factores productivos subvalorados de otras firmas como una fuente de menor

costo para aumentar su capacidad productiva. Según este planteamiento, las firmas de

explotación de recursos naturales, pertenecientes al sector primario de la economía, tendrían

incentivos mayores a realizar fusiones y adquisiciones debido a los altos costos de reemplazar

sus activos.

Las otras teorías que son importantes enfatizar son las relacionadas con la eficiencia. Estas

teorías son más generales que la de información y abarcan temas como la des-utilización de

factores por parte de alguna de las firmas, la existencia de economías de escala y las sinergias

que pueden existir de la interacción de las firmas. En el caso de la des-utilización estas teorías

plantea que el incentivo que existe para una firma de entrar en una fusión o adquisición es

aprovechar los factores productivos de la firma objetivo que se encuentran por debajo de su

potencial. Similarmente las teorías sobre las sinergias permiten complementar la producción

de los factores productivos de todas las firmas implicadas al aprovechar y complementar las

capacidades técnicas de las firmas involucradas.

3.3.Barreras en el Sector de Exploración y Producción Petrolera

A diferencia del negocio de refinación, en el sector de exploración y producción las

barreras de entrada no están asociadas a economías de escala que favorecen a las firmas de

mayor tamaño y capacidad productiva. Por el contrario, las barreras de entrada están

asociadas a factores estocásticos como el riesgo y a los costos de instalar un nuevo pozo de

producción de petróleo. Estas barreras no sólo impiden el ingreso de nuevas firmas al sector,

sino que también limitan la capacidad de crecimiento de las firmas existentes dentro de este

sector.

La primera barrera de entrada que existe en el sector que está asociada a la exploración

petrolera es el riesgo que tiene cualquier proyecto de exploración de no encontrar reservas

extraíbles suficientes para ser rentable. Esto se debe a que la exploración petrolera se realiza

a través de estudios geológicos que permiten identificar yacimientos potenciales, pero no

pueden generar información exacta de la localización y cantidad de reservas de estos

yacimientos (The American Petroleum Institute (API), 2017).

La segunda barrera son los costos en los que incurre una firma para poner a funcionar un

nuevo pozo de producción de petróleo. El sector de exploración y producción petrolera se

caracteriza por la alta volatilidad en los costos, debido a que varían según los factores

geológicos, sociales, legales y geográficos asociados a la ubicación de un pozo de petróleo o

gas natural. La mayoría de estos costos están representados por los costos fijos en los que se

incurren al comienzo del proyecto, desde los estudios geológicos para la localización del

pozo, las licencias necesarias para la operación y los costos de montaje de la infraestructura

necesaria para la extracción del petróleo a la superficie (The American Petroleum Institute

(API), 2017).

Lo anterior significa también que los niveles de riesgo son más elevados en las regiones

donde no se han realizado perforaciones por lo que las firmas entran en mayores costos de

encontrar reservas a medida que se alejan de las regiones donde las propiedades geológicas

y químicas del petróleo ya son conocidas. Esto genera que los costos de exploración sean

mayores a medida que se buscan nuevas reservas, lo que se puede definir como economías

de des-escala que son un desincentivo para las firmas más grandes a crecer a través de la

explotación de nuevos reservorios de petróleo.

Debido a que el sector de exploración y producción petrolera está compuesto,

mayoritariamente, por firmas pequeñas que no cuentan con la capacidad para realizar la

inversión inicial de un nuevo pozo, el sector de exploración y producción está compuesto por

varios joint-ventures. Estas asociaciones entre las firmas del sector no sólo permiten repartir

los costos de la exploración y creación de un pozo, sino que también permite a las firmas

involucrarse en distintas locaciones y aprovechar varios yacimientos reduciendo la

dependencia que tienen los mismos a un solo reservorio (Hill, 1994). Similarmente, el

proceso de joint-ventures también permite a las firmas aprovechar algunas sinergias para el

beneficio mutuo.

Como se mencionó anteriormente, las barreras de entrada de este sector no sólo

representan un impedimento para el ingreso de nuevas firmas, sino que también son principal

impedimento para el crecimiento de las firmas del sector de exploración y producción

petrolera. Lo anterior se debe a que tanto el riesgo en el proceso de exploración, como los

costos de la instalación y perforación de un nuevo pozo aumentan a medida que el sector

crece. Cuando lo anterior sucede, las firmas se ven obligadas a incurrir en mayores costos de

exploración y desarrollo para poder aumentar su capacidad de producción.

Consecuentemente, los procesos de exploración y desarrollo se desincentivan a media que la

capacidad productiva de las empresas del sector aumentan y no existen condiciones de

mercado suficientes, que permitan obtener una rentabilidad esperada lo suficientemente alta

para que la firma incurra en los riesgos y costos asociados a este proceso.

Bajo el razonamiento anterior y teniendo lo descrito por (Copeland, 1983) sobre las

fusiones y adquisiciones como una fuente de activos por debajo del valor de mercado, se

puede esperar que las firmas sustituyan los procesos de exploración y perforación por

fusiones y adquisiciones. El razonamiento anterior se puede explicar debido a que los costos

de adquirir o fusionarse con otra firma son menores a los costos en los que debe incurrir una

firma para aumentar su capacidad de producción. Sin embargo es importante resaltar que la

capacidad adquisitiva de las firmas está determinada por el precio del petróleo, debido a que

determinan la mayor parte de los ingresos de las firmas que pertenecen al sector.

4. Marco Empírico

4.1.Modelo VAR y Prueba de Causalidad de Granger

Para comprender mejor la correlación de las fusiones y adquisiciones con el precio del

petróleo se realizará un análisis de Vector Auto-Regresivo VAR y una Prueba de Causalidad

de Granger, con el fin de comprobar si el precio internacional del petróleo tiene un efecto en

la cantidad de fusiones y adquisiciones del sector de exploración y producción petrolera. La

metodología VAR es un sistema de ecuaciones simultáneas que permite explicar cada

variable en base a sus rezagos y a los rezagos de las demás variables. El modelo VAR resulta

muy útil para medir efectos en series de tiempo multivariadas en los que se puede observar

una simultaneidad entre varias series, donde los modelos más tradicionales como los modelos

ARIMA tienden a fallar debido a que en sus supuestos incluye la unidireccionalidad de las

relaciones entre variables.

Para este estudio se definirán dos modelos VAR separados los cuales se buscará realizar

un análisis separado que permita: definir la causalidad que existe entre el precio internacional

del petróleo con las fusiones y adquisiciones del sector de exploración y producción

petrolera. Posteriormente se realizará un análisis más detallado con el fin de comprobar la

hipótesis de que la causa que existe para las fusiones y adquisiciones en el sector está

relacionada con la teoría de las fusiones por información, tal y como la detalla Copeland

(1988) en el cual las firmas deciden entrar en transacciones de fusiones y adquisiciones con

el fin de aumentar su capacidad productiva a través de activos que están subvalorados por el

mercado en general o que en el caso específico del sector de exploración y producción

petrolera sería costoso desarrollar por las barreras de entrada que existen en el sector para el

desarrollo de nuevos pozos de producción funcionales.

Los modelos VAR a estimar se pueden expresar como:

𝑋𝑡 = 𝛼0 + 𝛼1𝑋𝑡−1 + ⋯ + 𝛼𝑟𝑋𝑡−𝑟 + 𝛽1𝑝𝑡−1 + ⋯ + 𝛽𝑟𝑝𝑡−𝑟 + 𝑈𝑡 (1)

𝑌𝑡 = 𝛾0 + 𝛾1𝑌𝑡−1 + ⋯ + 𝛾𝑟𝑌𝑡−𝑟 + 𝜏1𝑝𝑡−1 + ⋯ + 𝜏𝑟𝑝𝑡−𝑟 + 𝜖𝑡 (2)

Donde:

𝑋𝑇: 𝑉𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑓𝑢𝑠𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑦 𝑎𝑑𝑞𝑢𝑖𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 (𝑣𝑒𝑟𝑡𝑖𝑐𝑎𝑙𝑒𝑠, ℎ𝑜𝑟𝑖𝑧𝑜𝑛𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑦 𝑐𝑜𝑛𝑔𝑙𝑜𝑚𝑒𝑟𝑎𝑑𝑎𝑠)

𝑌𝑇: 𝑉𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑓𝑢𝑠𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑦 𝑎𝑑𝑞𝑢𝑖𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 (𝑚𝑒𝑟𝑔𝑒𝑟𝑠 𝑦 𝑎𝑑𝑞𝑢𝑖𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑠𝑒𝑔ú𝑛 𝑙𝑎 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑐𝑖ó𝑛)

𝑝𝑇: 𝑉𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑒𝑛𝑑ó𝑔𝑒𝑛𝑜 𝑞𝑢𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑖𝑒𝑛𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑡𝑟ó𝑙𝑒𝑜 𝐵𝑟𝑒𝑛𝑡

𝛼𝑇: 𝑉𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑟𝑒𝑧𝑎𝑔𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑋𝑇

𝛾𝑇: 𝑉𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑟𝑒𝑧𝑎𝑔𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑌𝑇

𝛽𝑇 , 𝜏𝑇: 𝑉𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑟𝑒𝑧𝑎𝑔𝑜𝑠 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒𝑜 𝐵𝑟𝑒𝑛𝑡

𝑈𝑇 , 𝜖𝑇: 𝑉𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑙 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟

Una vez estimado los coeficientes se procede a realizar una prueba de causalidad de

Granger, a través de una prueba F de significancia conjunta en la cual la hipótesis para cada

modelo está definida como:

𝐻0: 𝛽1 = ⋯ = 𝛽𝑡−𝑟 = 0 (1)

𝐻0: 𝜏1 = ⋯ = 𝜏𝑡−𝑟 = 0 (2)

Con su respectiva hipótesis nula:

𝐻𝑎: 𝛽𝑖 ≠ 0, 𝑖 ∈ (1, 𝑡 − 𝑝) (1)

𝐻𝑎: 𝜏𝑖 ≠ 0, 𝑖 ∈ (1, 𝑡 − 𝑝) (2)

En la cual al negar las hipótesis se concluirá que existe una relación de causalidad entre

el precio internacional del petróleo, en este caso el precio promedio del barril de Brent y las

fusiones y adquisiciones. Adicionalmente, la especificación simultánea de ambos modelos

permite revisar si la causalidad se debe a un tipo claro de fusión o adquisición, así como si la

causalidad está relacionada con la necesidad de las firmas del sector en aumentar su

capacidad productiva en base a sus reservas probadas.

Otra de las ventajas que ofrece el modelo VAR son las funciones de impulso-repuesta que

permiten descartar presencia de comportamientos anómalos ante un choque en las variables

del modelo. Esta función será utilizada para descartar la causalidad entre los cambios

drásticos que se observan en las variables y los resultados obtenidos durante el resto del

proceso.

4.2.Descripción de los Datos

La base de datos utilizada consiste en la cantidad de transacciones de fusiones y

adquisiciones que tuvieron como firma objetivo una empresa del sector de exploración y

producción petrolera desde el año 2001 hasta el año 2016. Estos datos se construyen a partir

de la base de datos de fusiones y adquisiciones de Thomson Reuters, que posee clasificación

de todas las fusiones y adquisiciones anunciadas públicamente. Se eligió este periodo de

tiempo debido a que es una ventana lo suficientemente grande para evaluar los efectos de

varios niveles de precio del petróleo en las fusiones y adquisiciones.

Para estos datos se omitieron todos los Sell Off, o creaciones de nuevas firmas a través de

la separación del capital de una firma existente Copeland (1988), debido a que no era una

muestra suficientemente grande como para construir una serie de tiempo constante durante

el horizonte de tiempo estudiado y a que estas transacciones no tienen un efecto directo sobre

la hipótesis a probar en este estudio.

Para el análisis de causalidad se tomó el precio promedio de cada mes en el mercado

internacional del barril de petróleo WTI (West Texas Intermediate), ya que comparte un

comportamiento similar con el Brent la otra referencia más importante en los mercados

internacionales, sin embargo al realizar los estudios de estacionariedad se encontró que la

serie del WTI es mejor para cumplir con los supuestos del modelo. Lo anterior significa que

ambos precios mantienen un comportamiento similar causado por los mismos fundamentales

de mercado, debido a que a pesar de las diferencias en composición son sustitos casi perfectos

para la industria energética y la refinación. Sin embargo, la serie del Brent no es estacionaria

por lo que el WTI representa un mejor parámetro para desarrollar la metodología de este

estudio.

Gráfica 1. Cantidad de Fusiones y Adquisiciones respecto al Precio del Petróleo WTI

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Pre

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Fusiones y adquisiciones WTI

En la gráfica anterior se puede observar de forma conjunta el precio del petróleo WTI y la

cantidad de transacciones de fusiones y adquisiciones que fueron anunciadas durante el

período de tiempo del estudio. Adicionalmente, se pueden observar tres momentos

significativos para el periodo de estudio, el primero la crisis financiera de 2008 la cual afectó

el precio del crudo generando una caída drástica en el valor de éste respecto a la tendencia

que se había observado durante años anteriores. El segundo los últimos meses de 2012 en el

cual la recuperación económica y la estabilidad de los precios del petróleo permitieron una

recuperación de las firmas del sector que continúo hasta una nueva caída de los precios

durante los últimos meses de 2014, que corresponden al tercer momento significativo en este

estudio. Es importante resaltar que el comportamiento de las series posee tendencias

similares, durante los periodos que se encuentran fuera del intervalo de tiempo limitado entre

estos momentos mencionados anteriormente

Adicionalmente con el fin de profundizar más en los efectos que tiene el precio

internacional del petróleo en las fusiones y adquisiciones de empresas del sector de

exploración y producción petrolera se utilizó la clasificación interna de Thomson Reuters en

la cual se diferenciaba entre Mergers (fusiones y adquisiciones completas en los que se

conformaba una sola firma del proceso) y Adquisitions (en la cual se refería a diferentes tipo

de adquisiciones parciales de firmas o de activos). Esta clasificación se utilizó con el fin de

comprobar si existía algún efecto diferenciador, entre el tipo de transacción escogida por las

firmas del sector, debido a que permite observar la preferencia de las firmas del sector a

adquirir activos que refuercen su capacidad productiva a entrar en un proceso de fusión que

aproveche las posibles sinergias corporativas o de poder de mercado.

Gráfica 2. Cantidad de Fusiones y Cantidad de Adquisiciones

En esta clasificación también se puede observar que las adquisiciones tienen un

comportamiento menos estacionario que las fusiones y que existe una disminución

significativa en la cantidad de fusiones durante la época en la que los precios internacionales

del petróleo tuvieron la caída más marcada durante horizonte de estudio, mientras las

fusiones casi no tuvieron un efecto aparente durante el mismo periodo.

De la misma forma, se realizó una clasificación propia entre fusiones y adquisiciones

verticales, horizontales y conglomeradas. A partir de esta clasificación se espera observar

más detalladamente la relación de causalidad que existe entre el precio internacional del

petróleo y las fusiones y adquisiciones horizontales, las cuales para este caso de estudio

representan las fusiones y adquisiciones que realizan las firmas con el fin de aumentar su

capacidad productiva.

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Acquisitions Mergers

Gráfica 3. Cantidad de Fusiones y Adquisiciones clasificadas en Verticales, Horizontales y

Conglomeradas

Finalmente, se analizaron estas series a partir de la mezcla de estas dos clasificaciones

para observar si la interacción entre estas dos clasificaciones tenía alguna interacción especial

con el precio del petróleo.

Gráfica 4. Composición de la Muestra según Tipo y Clasificación de las Transacciones

A partir de la gráfica 4 se observa que las adquisiciones son las transacciones más comunes

en este sector. Igualmente son las más afectadas en el intervalo de tiempo posterior a la crisis

financiera de 2008, como se observa en la gráfica 2. De la misma forma, se observa que la

categoría más común es la horizontal, en la que las firmas se fusionan o adquieren dentro del

sector. En la gráfica 3 se observa que éstas también son las más afectadas luego de la crisis

de 2008.

Es importante mencionar que las fusiones y adquisiciones poseen limitaciones legales en

la mayoría de países con el fin de evitar la creación de monopolios y posiciones dominantes

dentro del mercado. Esta limitación genera que este tipo de transacciones tenga 2 fechas

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Vertical Conglomerate Horizontal

21%

43%

10%

5%

18%

3%

ConglomerateAcquisitionsHorizontal Acquisitions

Vertical Acquisitions

Conglomerate Mergers

asociadas, la fecha de anuncio de la fusión o adquisición y la fecha en la que se hace efectiva

la misma, después de que todas las autorizaciones necesarias son conseguidas. En las tablas

de abajo se puede observar las estadísticas descriptivas para cada uno de los casos.

Variable Promedio Desviación Min Max

WTI 64.51 27.78 19.4 133.9 Tabla 1. Variables Descriptivas Precio WTI

Promedio Desviación

Variable Efectiva Anuncio Efectiva Anuncio

Total transacciones 37.32 37.51 13.93 14.55

Fusiones 9.79 9.67 4.08 4.34

Adquisiciones 27.53 27.84 11.97 12.41

Verticales Total 4.94 5.04 2.69 2.72

Horizontales Total 22.51 22.37 9.54 9.76

Conglomeradas Total 9.87 10.10 5.44 5.54

Adquisiciones Conglomeradas 7.88 8.07 4.96 5.06

Adquisiciones Horizontales 15.83 15.85 7.67 7.81

Adquisiciones Verticales 3.82 3.92 2.40 2.38

Fusiones Conglomeradas 1.99 2.03 1.49 1.50

Fusiones Horizontales 6.68 6.52 3.57 3.80

Fusiones Verticales 1.12 1.13 1.10 1.14 Tabla 2. Comparativa entre Variables Descriptivas con Fecha Efectiva y Fecha de Anuncio

Respecto a la diferencia entre las estadísticas delas series agrupadas entre fecha de anuncio

y fecha efectiva se puede observar que las tipos de series tienen un comportamiento similar,

por lo que los promedios no tienen cambios significativos al cambiar la agrupación según el

tipo de fecha.

4.3.Estimación del modelo

Para la evaluación de los resultados se eligió trabajar con la fecha de anuncio debido a

que esta fecha es más cercana al momento en que las firmas toman la decisión de entrar en

una fusión o adquisición. Lo anterior debido a que a pesar de que el tiempo promedio para

que una estas transacciones sean efectivas está en 56 días existen la distribución es dispersa

y existen valores muy alejados de este promedio que pueden sesgar los resultados, tanto de

las regresiones lineales como los resultados del modelo VAR.

Diferencia en Días

entre el día del

anuncio el día

efectivo de la

transacción

Promedio Mediana Moda Desviación.

Estándar Máximo Mínimo

56 17 0 132.83 3206 0

Tabla 3. Variables Descriptivas entre la Diferencia en Días Entre el Día de Anuncio y Día Efectivo

Como se puede observar en la tabla anterior a pesar de que la mayoría de las fusiones y

adquisiciones no poseen un tiempo significativo para la muestra existen varios casos en los

cual la fecha efectiva es distante de la del anuncio alejando el promedio de la mediana. Al

comparar los resultados de los mismos modelos, pero usando la fecha de anuncio y la fecha

efectiva se encontró que los modelos con la fecha de anuncio tenían mayor significancia.

Simultáneamente se evaluaron algunas variables macroeconómicas como las tasa de

interés de la reserva federal y el crecimiento real de PIB (Producto Interno Bruto) de los

Estados Unidos de América, con el fin de encontrar una variable explicativa para el

comportamiento observado de las series de fusiones y adquisiciones durante el período de

crisis económica. Sin embargo, ninguna de estas variables resultó explicativa por lo que se

retiraron del modelo final.

4.3.1. Estimación de la correlación simple entre las series

El primer paso en el análisis de las series de fusiones y adquisiciones es la estimación de

un modelo de regresión lineal simple, por mínimos cuadrados ordinarios, para establecer la

correlación entre las series de fusiones y adquisiciones con el precio internacional del

petróleo WTI. Adicionalmente, debido a l cambio de comportamiento observado en la serie

durante el período de la crisis financiera y la caída del petróleo de 2014, se estableció una

nueva variable dicótoma con el nombre crisis la cual toma el valor 1 cuando el período de

tiempo se encuentra en este intervalo de tiempo.

Esta variable crisis se decidió incluir luego de realizar una prueba de Chow para

comprobar la existencia de un comportamiento diferente durante el período identificado

durante las crisis del 2008 y 2015. En esta prueba 𝐹2,188 = 14.66 se encontró que existe una

diferencia significativa entre los coeficientes de correlación estimados durante este periodo,

debido a que la 𝑃𝑟𝑜𝑏 > 𝐹 = 0.000.

WTI Crisis

Coeficiente Intervalo P-Value Coeficiente Intervalo P-Value

Total Fusiones y Adquisiciones 0.30 0.19 - 0.40 0.000 -14.03 -19.68 -8.38 0.000

Total Fusiones 0.56 0.03 - 0.08 0.000 -2.63 -4.36 -0.89 0.003

Fusiones Verticales 0.004 -0.004 0.127 0.338 -0.25 -0.74 0.23 0.301

Fusiones Horizontales 0.04 0.01 - 0.06 0.007 -2.23 -3.76 -0.69 0.005

Fusiones Conglomeradas 0.01 0.002 - 0.02 0.015 -0.14 0.78 0.49 0.659

Total Adquisiciones 0.24 0.16 - 0.32 0.000 -11.40 -16.3 -6.5 0.000

Adquisiciones Verticales 0.42 0.02 - 0.05 0.000 -2.23 -3.23 -1.23 0.000

Adquisiciones Horizontales 0.14 0.08 - 0.19 0.000 -6.92 -10.11 -3.73 0.000

Adquisiciones Conglomeradas 0.06 0.02 - 0.10 0.001 -2.25 -4.37 -0.12 0.038

Verticales 0.46 0.02 - 0.06 0.000 -2.49 -3.60 -1.36 0.000

Horizontales 0.18 0.10 - 0.24 0.000 -9.15 -13.09 -5.20 0.000

Conglomeradas 0.08 0.03 - 0.11 0.000 -2.39 -4.7 -0.83 0.042

Tabla 4. Resumen Regresiones Lineales para Revisar Correlación.

En la tabla de arriba se resumen los resultados de cada una de las regresiones lineales

simples (Anexo 1). Según estos resultados se puede observar que el precio del petróleo tiene

una mayor correlación con las adquisiciones debido a que tanto la serie general como sus

clasificaciones fueron significativas. Igualmente se puede observar que la relación entre los

precios del petróleo y las adquisiciones es positiva lo cual implica que un mayor precio del

petróleo genera un mayor nivel de fusiones y adquisiciones. En la mayoría de los casos donde

la variable WTI es significativa, la variable crisis también lo es por lo que se puede concluir

que durante la crisis del 2008 y la segunda gran caída del precio del petróleo durante 2014,

existe un comportamiento diferente y menor, debido a la magnitud de los estimadores, al

observado durante el resto del intervalo de tiempo analizado.

4.3.2. Estimación del modelo VAR

El primer paso para la estimación del modelo VAR es el cumplimiento del supuesto de

estacionalidad de las series, por lo que se realizaron pruebas de Dick-Fuller aumentadas a

cada una de las series del modelo, incluyendo tanto las clasificaciones de las fusiones y

adquisiciones como el precio del petróleo WTI (Anexo 2). Para todos los grupos de series se

puedo comprobar la estacionalidad al 5%. El segundo paso es revisar los criterios de

selección de rezagos para el modelo, dentro de los criterios revisados se encuentran selección

de Akaike Information Criteria (AIC), Akaike Final Predition Error (FPE), Schwarz

Bayesian Information (SBIC) y el Hannan–Quinn information criterion (HQI). Los

resultados de esta estimación se pueden observar en las tablas del Anexo 2.

Para este análisis se realizaron varios modelos VAR, cada uno con su respectiva prueba de

causalidad de Granger. En los primeros casos se realizó el análisis para todo el intervalo de

estudio, tomando en cuentas las clasificaciones de las fusiones y adquisiciones. Por otro lado,

en los segundos casos se tomó sólo los datos anteriores a la crisis del 2008 con el fin de

evaluar la causalidad de estos datos sin el sesgo generado por el cambio súbito en las series

que se observaron durante este período de tiempo.

Intervalo Total Hasta 2008

Núm. Total de transacciones No existe causalidad entre

las series

Total de transacciones

causada por WTI

Núm. Fusiones y adquisiciones Causalidad mutua entre

fusiones y adquisiciones.

Adquisiciones causadas

por WTI

Núm. Verticales, horizontales y

conglomeradas

Causalidad de las fusiones

horizontales sobre las

verticales

Transacciones

horizontales causadas por

WTI

Fusiones y adquisiciones separadas

por Verticales, horizontales y

conglomeradas

No existe causalidad entre

las series

Adquisiciones

Horizontales, y fusiones

verticales y

conglomeradas, causadas

por WTI

Tabla 5. Resumen de las pruebas de causalidad de Granger Revisar Anexo 4 para Chi 2

En tabla anterior se puede observar las conclusiones de las pruebas de causalidad de

Granger (Anexo 4) realizadas sobre los coeficientes estimados con el modelo VAR (Anexo

3), en estos resultados se puede observar que el intervalo de tiempo resaltado anteriormente

entre la crisis de 2008 y la segunda caída del precio del petróleo afecta la relación existente

entre las fusiones y adquisiciones. Por lo anterior, al evaluar la totalidad del intervalo de

tiempo no se puede encontrar causalidad del precio del petróleo con las fusiones y

adquisiciones del sector. Sin embargo, al evaluar el período anterior a la crisis se observa que

muchas de esas series son causadas por el precio del petróleo.

Finalmente, con los resultados de estimación del modelo VAR se realizaron las

respectivas funciones de impulso respuesta (Anexo 5) para descartar que cambios extremos

en la variable WTI afecten las variables de fusiones y adquisiciones. Esto con el fin de

descartar que el pico y posterior caída del precio del WTI que se observó a comienzos del año

2008 hayan generado el cambio en el comportamiento de las distintas series durante el

período de crisis observado y señalado anteriormente.

Gráfica 5. Función Impulso Respuesta VAR Total Transacciones y WTI

En base a estos resultados se observa que los cambios extremos en el precio del petróleo

no genera cambios en tendencia de las variables de estudio y se puede descartar que el

aumento en el precio del petróleo, que se observó en el período anterior a la crisis del 2008,

sea el causante del comportamiento observado en las fusiones y adquisiciones.

5. Conclusiones

A partir de los modelos de correlación y causalidad se puede determinar que existe una

relación entre los precios del petróleo WTI con las fusiones y adquisiciones del sector de

exploración y producción de petróleo. Sin embargo, esta relación no es el principal

-1

0

1

2

0 5 10

order1, wti, MnA

95% CI orthogonalized irf

step

Graphs by irfname, impulse variable, and response variable

determinante de las firmas al momento de decidir si entrar en uno de estos tipos de

transacciones para aumentar su capacidad productiva. El efecto de la crisis de 2008 en el

comportamiento de las series demuestra que las firmas de este sector toman otros factores de

decisión, como la capacidad de financiamiento y la demanda del petróleo, que en situaciones

extremas pueden tener un mayor efecto que el precio internacional de petróleo.

Adicionalmente, la relación directa que se pudo observar entre el precio de petróleo con

la cantidad de transacciones de fusiones y adquisiciones demuestra que las firmas tienen un

mayor incentivo a crecer a través de estas cuando el precio internacional del petróleo se

encuentra en los niveles más altos. Esto puede ser explicado que durante las épocas de mayor

bonanza en el precio las firmas tratan de ampliar su capacidad productiva, pero debido a las

economías de des-escala en los procesos de exploración y perforación de nuevos pozos se

genera un incentivo para las fusiones y adquisiciones. Similarmente, se puede esperar que las

firmas se vean incentivadas a realizar este tipo de relaciones debido a que las posibles

sinergias que puedan ocurrir producto de estas transacciones permiten aumentar la capacidad

de producción de la firma en el corto sin necesidad de realizar inversiones riesgosas, de las

cuales no se pueden observar rendimientos en el corto plazo.

Sin embargo el rol secundario que toma la variable del precio del petróleo WTI durante el

período entre la crisis financiera de 2008 y la crisis petrolera de 2015 puede ser estudiado en

trabajos futuros que analicen el efecto de nuevas variables, específicas a este intervalo de

tiempo. Para explicar el comportamiento anómalo que se observó en las series y en los

resultados estimados para este período de tiempo.

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Anexo 1. Regresiones Lineales

Fusiones y adquisiciones en total, crisis y

WTI.

Fusiones, crisis y WTI

Adquisiciones, crisis y WTI

Fusiones y adquisiciones verticales, crisis

y WTI

Fusiones y adquisiciones horizontales,

crisis y WTI

Fusiones y adquisiciones conglomeradas,

crisis y WTI

Fusiones verticales, crisis y WTI

Fusiones horizontales, crisis y WTI

Fusiones conglomeradas, crisis y WTI

Adquisiciones verticales, crisis y WTI

_cons 23.88043 2.680522 8.91 0.000 18.59285 29.16801

crisis -14.02961 2.864894 -4.90 0.000 -19.68088 -8.378329

wti .2990001 .0509752 5.87 0.000 .1984468 .3995535

MnA Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total 37075.9792 191 194.115074 Root MSE = 12.867

Adj R-squared = 0.1471

Residual 31292.2635 189 165.567532 R-squared = 0.1560

Model 5783.71563 2 2891.85781 Prob > F = 0.0000

F( 2, 189) = 17.47

Source SS df MS Number of obs = 192

_cons 7.255428 .8256839 8.79 0.000 5.626688 8.884168

crisis -2.62606 .8824764 -2.98 0.003 -4.366829 -.8852917

wti .056278 .0157019 3.58 0.000 .0253045 .0872516

mergers Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total 3173.66667 191 16.6160558 Root MSE = 3.9635



Model 204.558942 2 102.279471 Prob > F = 0.0018

F( 2, 189) = 6.51


_cons 16.625 2.324944 7.15 0.000 12.03883 21.21117

crisis -11.40355 2.484859 -4.59 0.000 -16.30516 -6.501925

wti .2427221 .0442132 5.49 0.000 .1555074 .3299368

acquisitions Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total 27353.8125 191 143.213678 Root MSE = 11.16



Model 3812.90879 2 1906.45439 Prob > F = 0.0000

F( 2, 189) = 15.31


_cons 3.01858 .5315011 5.68 0.000 1.970144 4.067016

crisis -2.488361 .5680589 -4.38 0.000 -3.608912 -1.367811

wti .0458998 .0101075 4.54 0.000 .0259618 .0658378

vertical Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total 1378.36979 191 7.21659577 Root MSE = 2.5514



Model 148.082384 2 74.0411919 Prob > F = 0.0000

F( 2, 189) = 11.37


_cons 15.02351 1.873665 8.02 0.000 11.32753 18.71949

crisis -9.149535 2.00254 -4.57 0.000 -13.09973 -5.199335

wti .1751576 .0356313 4.92 0.000 .1048715 .2454436

horizontal Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total 17383.9792 191 91.0155977 Root MSE = 8.9941



Model 2094.87484 2 1047.43742 Prob > F = 0.0000

F( 2, 189) = 12.95


_cons 5.838341 1.095024 5.33 0.000 3.678303 7.99838

crisis -2.391709 1.170342 -2.04 0.042 -4.70032 -.0830979

wti .0779427 .0208239 3.74 0.000 .0368655 .1190199

conglomerate Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total 5647.74479 191 29.5693445 Root MSE = 5.2564



Model 425.641 2 212.8205 Prob > F = 0.0006

F( 2, 189) = 7.70


_cons .9553774 .2292328 4.17 0.000 .5031939 1.407561

crisis -.254262 .245 -1.04 0.301 -.7375477 .2290237

wti .004191 .0043593 0.96 0.338 -.0044081 .0127901

verticalme~s Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total 230.244792 191 1.20547011 Root MSE = 1.1004

Adj R-squared = -0.0045


Model 1.39431271 2 .697156357 Prob > F = 0.5633

F( 2, 189) = 0.58


_cons 5.163344 .7296221 7.08 0.000 3.724095 6.602593

crisis -2.228143 .7798072 -2.86 0.005 -3.766387 -.6898988

wti .0378573 .0138751 2.73 0.007 .0104873 .0652274

horizonta~rs Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total 2427.97917 191 12.7119328 Root MSE = 3.5024



Model 109.547413 2 54.7737066 Prob > F = 0.0127

F( 2, 189) = 4.47


_cons 1.136707 .3039181 3.74 0.000 .5371999 1.736215

crisis -.1436555 .3248223 -0.44 0.659 -.7843984 .4970874

wti .0142297 .0057796 2.46 0.015 .0028289 .0256305

conglomer~rs Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total 424.994792 191 2.22510362 Root MSE = 1.4589



Model 22.7304665 2 11.3652332 Prob > F = 0.0055

F( 2, 189) = 5.34


_cons 2.063203 .4731353 4.36 0.000 1.129898 2.996507

crisis -2.234099 .5056786 -4.42 0.000 -3.231599 -1.2366

wti .0417088 .0089976 4.64 0.000 .0239603 .0594574

verticalac~s Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total 1095.97917 191 5.73811082 Root MSE = 2.2712



Model 121.059274 2 60.5296372 Prob > F = 0.0000

F( 2, 189) = 11.73


Adquisiciones horizontales, crisis y WTI

Adquisiciones conglomeradas, crisis y

WTI

Anexo 2. Pruebas estimación modelo VAR

Prueba Dick-Fuller Aumentada fusiones y

adquisiciones en total.

Prueba Dick-Fuller Aumentada fusiones.

Prueba Dick-Fuller Aumentada

adquisiciones.


adquisiciones verticales.


adquisiciones horizontales.


adquisiciones conglomeradas.

Prueba Dick-Fuller Aumentada fusiones

verticales.


horizontales.


conglomeradas.

_cons 9.860164 1.512601 6.52 0.000 6.876415 12.84391

crisis -6.921392 1.616641 -4.28 0.000 -10.11037 -3.732414

wti .1373003 .028765 4.77 0.000 .0805586 .1940419

horizonta~ns Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total 11222.6667 191 58.7574171 Root MSE = 7.2609



Model 1258.36134 2 629.180669 Prob > F = 0.0000

F( 2, 189) = 11.93


_cons 4.701634 1.007981 4.66 0.000 2.713295 6.689973

crisis -2.248054 1.077313 -2.09 0.038 -4.373155 -.1229519

wti .063713 .0191687 3.32 0.001 .025901 .1015251

conglomer~ns Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Total 4693 191 24.5706806 Root MSE = 4.8386



Model 268.101107 2 134.050553 Prob > F = 0.0039

F( 2, 189) = 5.73


MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000

Z(t) -5.555 -3.480 -2.884 -2.574

Statistic Value Value Value

Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical

Interpolated Dickey-Fuller

Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 191


Z(t) -9.756 -3.480 -2.884 -2.574






Z(t) -5.905 -3.480 -2.884 -2.574






Z(t) -11.782 -3.480 -2.884 -2.574





Z(t) -6.369 -3.480 -2.884 -2.574






Z(t) -7.086 -3.480 -2.884 -2.574






Z(t) -13.046 -3.480 -2.884 -2.574






Z(t) -9.272 -3.480 -2.884 -2.574






Z(t) -12.837 -3.480 -2.884 -2.574






adquisiciones verticales.


adquisiciones horizontales.


adquisiciones conglomeradas.

WTI

Pruebas de rezagos Total transacciones WTI

(Total)

Pruebas de rezagos fusiones y adquisiciones

WTI (Total)

Pruebas de rezagos verticales, horizontales y

conglomeradas WTI (Total)

Pruebas de rezagos todas las clasificaciones

WTI (Total)

Pruebas de rezagos Total transacciones WTI

(hasta 2008)

Pruebas de rezagos fusiones y

adquisiciones WTI (hasta 2008)

Pruebas de rezagos verticales,

horizontales y conglomeradas WTI (hasta

2008)

Pruebas de rezagos todas las clasificaciones

WTI (Total)


Z(t) -11.419 -3.480 -2.884 -2.574






Z(t) -7.146 -3.480 -2.884 -2.574






Z(t) -6.793 -3.480 -2.884 -2.574





p-value for Z(t) = 0.0474

Z(t) -1.679 -2.346 -1.653 -1.286



Z(t) has t-distribution


Exogenous: _cons

Endogenous: MnA wti

4 -1254.64 3.0046 4 0.557 2599.65 13.5387 13.6643 13.8486

3 -1256.14 5.5623 4 0.234 2531.29 13.5122 13.6098 13.7532

2 -1258.93 55.748* 4 0.000 2498.57* 13.4992* 13.569* 13.6714*

1 -1286.8 722.18 4 0.000 3220.95 13.7532 13.795 13.8565

0 -1647.89 143815 17.552 17.566 17.5865

lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC

Sample: 2001m5 - 2016m12 Number of obs = 188

Selection-order criteria

Exogenous: _cons

Endogenous: mergers acquisitions wti

4 -1733.64 8.7511 9 0.461 31097.6 18.8579 19.1299 19.5292

3 -1738.01 12.234 9 0.200 29594.1 18.8087 19.0179 19.3251

2 -1744.13 60.417* 9 0.000 28694.5* 18.778* 18.9245* 19.1395*

1 -1774.34 728.35 9 0.000 35954.1 19.0036 19.0873 19.2102

0 -2138.51 1.6e+06 22.782 22.803 22.8337




Exogenous: _cons

Endogenous: horizontal conglomerate vertical wti

4 -2144.69 28.478* 16 0.028 196764 23.5393 24.0136 24.7099

3 -2158.93 18.871 16 0.275 192900 23.5206 23.8832 24.4157

2 -2168.37 71.12 16 0.000 179782* 23.4507* 23.7018* 24.0705

1 -2203.93 760.83 16 0.000 221315 23.6588 23.7983 24.0031*

0 -2584.34 1.1e+07 27.5356 27.5635 27.6044




Exogenous: _cons

verticalmergers wti

verticalacquisitions conglomeratemergers horizontalmergers

Endogenous: conglomerateacquisitions horizontalacquisitions

4 -3079.84 65.212 49 0.060 3.5e+06 34.9238 36.3397 38.4185

3 -3112.44 58.324 49 0.170 2.9e+06 34.7494 35.8235 37.4005

2 -3141.61 112.25* 49 0.000 2.4e+06* 34.5384* 35.2707 36.346

1 -3197.73 808.34 49 0.000 2.5e+06 34.6142 35.0048* 35.5782*

0 -3601.9 1.1e+08 38.3926 38.4414 38.5131




Exogenous: _cons

Endogenous: MnA wti

4 -1061.88 1.6847 4 0.794 2497.43 13.4985 13.639 13.8445

3 -1062.73 7.0785 4 0.132 2400.47 13.4591 13.5683 13.7281

2 -1066.26 44.423* 4 0.000 2386.52* 13.4533* 13.5314* 13.6455*

1 -1088.48 629.82 4 0.000 2996.51 13.6809 13.7278 13.7963

0 -1403.39 146032 17.5673 17.5829 17.6058




Exogenous: _cons

Endogenous: mergers acquisitions wti

4 -1468.58 6.8281 9 0.655 30706.6 18.8448 19.1492 19.5944

3 -1472 9.6368 9 0.381 28618.9 18.775 19.0091 19.3516

2 -1476.82 47.752* 9 0.000 27152.7* 18.7227* 18.8866* 19.1263*

1 -1500.69 635.92 9 0.000 32697.3 18.9086 19.0023 19.1393

0 -1818.65 1.6e+06 22.7706 22.794 22.8283




Exogenous: _cons

Endogenous: horizontal conglomerate vertical wti

4 -1793.55 26.793* 16 0.044 150409 23.2694 23.8001 24.5763

3 -1806.95 19.108 16 0.263 145333 23.2369 23.6427 24.2363

2 -1816.5 60.061 16 0.000 133954* 23.1563* 23.4372* 23.8482

1 -1846.53 668.59 16 0.000 159570 23.3317 23.4878 23.7161*

0 -2180.83 8.5e+06 27.3103 27.3416 27.3872




Exogenous: _cons

verticalmergers wti

verticalacquisitions conglomeratemergers horizontalmergers

Endogenous: conglomerateacquisitions horizontalacquisitions

4 -2578.99 59.058 49 0.154 3.1e+06 34.7749 36.3592 38.6765

3 -2608.52 57.054 49 0.201 2.4e+06 34.5315 35.7334 37.4913

2 -2637.05 86.033* 49 0.001 1.8e+06 34.2756 35.095 36.2937

1 -2680.06 710.4 49 0.000 1.7e+06* 34.2008* 34.6378* 35.2771*

0 -3035.26 7.7e+07 38.0283 38.0829 38.1628




Anexo 3. Modelos VAR

VAR Total transacciones WTI (Total)

VAR fusiones y adquisiciones WTI (Total)

VAR Total transacciones WTI (hasta 2008)

VAR fusiones y adquisiciones WTI (2008)

.

_cons 3.198743 1.326268 2.41 0.016 .5993062 5.79818

L2. -.4079686 .0665077 -6.13 0.000 -.5383213 -.2776159

L1. 1.378388 .0664372 20.75 0.000 1.248173 1.508602

wti

L2. -.0081539 .0397366 -0.21 0.837 -.0860362 .0697284

L1. -.0239685 .0397091 -0.60 0.546 -.101797 .05386

MnA

wti

_cons 6.135337 2.31875 2.65 0.008 1.59067 10.68

L2. .013204 .1162772 0.11 0.910 -.2146952 .2411032

L1. .0132162 .116154 0.11 0.909 -.2144415 .2408739

wti

L2. .3096694 .0694726 4.46 0.000 .1735057 .4458332

L1. .4837111 .0694246 6.97 0.000 .3476414 .6197808

MnA

MnA

Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

wti 5 5.2726 0.9645 5164.531 0.0000

MnA 5 9.21823 0.5712 253.0699 0.0000

Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2

Det(Sigma_ml) = 2210.997 SBIC = 13.65311

FPE = 2456.484 HQIC = 13.55144

Log likelihood = -1270.811 AIC = 13.48222

Sample: 2001m3 - 2016m12 No. of obs = 190

Vector autoregression

_cons 3.2807 1.417251 2.31 0.021 .5029394 6.05846

L2. -.4117069 .0662648 -6.21 0.000 -.5415836 -.2818303

L1. 1.382272 .0661948 20.88 0.000 1.252533 1.512012

wti

L2. -.0300392 .0441603 -0.68 0.496 -.1165919 .0565134

L1. -.0006988 .0450968 -0.02 0.988 -.0890869 .0876893

acquisitions

L2. .0855352 .1047921 0.82 0.414 -.1198535 .2909239

L1. -.1309263 .1026419 -1.28 0.202 -.3321007 .0702481

mergers

wti

_cons 2.069376 2.195807 0.94 0.346 -2.234327 6.373079

L2. .0060702 .1026669 0.06 0.953 -.1951533 .2072937

L1. .0137482 .1025585 0.13 0.893 -.1872627 .214759

wti

L2. .2930116 .0684195 4.28 0.000 .1589118 .4271114

L1. .4166534 .0698704 5.96 0.000 .2797099 .5535969

acquisitions

L2. .1014282 .1623589 0.62 0.532 -.2167893 .4196457

L1. .3818716 .1590275 2.40 0.016 .0701835 .6935597

mergers

acquisitions

_cons 3.920792 .9964293 3.93 0.000 1.967826 5.873757

L2. .0100487 .0465889 0.22 0.829 -.081264 .1013613

L1. -.0035928 .0465397 -0.08 0.938 -.0948089 .0876234

wti

L2. .0339337 .0310479 1.09 0.274 -.0269191 .0947864

L1. .0448725 .0317063 1.42 0.157 -.0172707 .1070158

acquisitions

L2. .1370682 .0736764 1.86 0.063 -.0073348 .2814713

L1. .2025848 .0721646 2.81 0.005 .0611448 .3440249

mergers

mergers


wti 7 5.27453 0.9649 5219.087 0.0000

acquisitions 7 8.17205 0.5502 232.3779 0.0000

mergers 7 3.70837 0.1932 45.49823 0.0000


Det(Sigma_ml) = 22339.5 SBIC = 19.10768

FPE = 27868.84 HQIC = 18.89417



Vector autoregression

_cons 2.204039 1.397982 1.58 0.115 -.5359549 4.944033

L2. -.3977259 .0727432 -5.47 0.000 -.5402999 -.2551519

L1. 1.368464 .0726726 18.83 0.000 1.226028 1.510899

wti

L2. .0236457 .0441364 0.54 0.592 -.0628601 .1101515

L1. -.0239416 .0441947 -0.54 0.588 -.1105615 .0626784

MnA

wti

_cons 5.788778 2.371413 2.44 0.015 1.140894 10.43666

L2. .0739383 .1233951 0.60 0.549 -.1679117 .3157883

L1. -.048412 .1232754 -0.39 0.695 -.2900274 .1932033

wti

L2. .3043127 .0748691 4.06 0.000 .1575719 .4510535

L1. .4941734 .0749679 6.59 0.000 .3472389 .6411079

MnA

MnA


wti 5 5.26952 0.9672 4772.606 0.0000

MnA 5 8.93874 0.5818 225.3398 0.0000


Det(Sigma_ml) = 2066.54 SBIC = 13.62343

FPE = 2338.177 HQIC = 13.51023



_cons 2.673144 1.517971 1.76 0.078 -.3020245 5.648312

L2. -.4003835 .072607 -5.51 0.000 -.5426907 -.2580763

L1. 1.370415 .0727241 18.84 0.000 1.227878 1.512951

wti

L2. .008321 .0482951 0.17 0.863 -.0863357 .1029776

L1. .0125675 .0496583 0.25 0.800 -.084761 .109896

acquisitions

L2. .1113854 .1165834 0.96 0.339 -.1171139 .3398846

L1. -.2087576 .1134624 -1.84 0.066 -.4311398 .0136247

mergers

wti

_cons .7147782 2.346992 0.30 0.761 -3.885241 5.314797

L2. .0104305 .1122605 0.09 0.926 -.209596 .230457

L1. .0189171 .1124414 0.17 0.866 -.201464 .2392982

wti

L2. .2544167 .0746709 3.41 0.001 .1080644 .4007689

L1. .3795916 .0767786 4.94 0.000 .2291084 .5300749

acquisitions

L2. .1745395 .180254 0.97 0.333 -.1787518 .5278308

L1. .5300066 .1754285 3.02 0.003 .186173 .8738402

mergers

acquisitions

_cons 3.991983 1.039054 3.84 0.000 1.955476 6.028491

L2. .0559487 .0496996 1.13 0.260 -.0414608 .1533582

L1. -.0575798 .0497797 -1.16 0.247 -.1551463 .0399867

wti

L2. .0446596 .0330581 1.35 0.177 -.020133 .1094523

L1. .0643804 .0339912 1.89 0.058 -.0022411 .1310019

acquisitions

L2. .1479142 .0798015 1.85 0.064 -.0084939 .3043224

L1. .1832327 .0776652 2.36 0.018 .0310116 .3354537

mergers

mergers


wti 7 5.2475 0.9679 4878.308 0.0000

acquisitions 7 8.11336 0.5340 185.6168 0.0000

mergers 7 3.59192 0.2476 53.31988 0.0000


Det(Sigma_ml) = 20244.17 SBIC = 19.08876

FPE = 26240.07 HQIC = 18.85102



VAR verticales, horizontales y

conglomeradas WTI (Total)

VAR verticales, horizontales y

conglomeradas WTI (Hasta 2008)

_cons 3.39701 1.346758 2.52 0.012 .7574126 6.036607

L2. -.4178934 .0658881 -6.34 0.000 -.5470316 -.2887552

L1. 1.38812 .0659184 21.06 0.000 1.258923 1.517318

wti

L2. -.1283895 .0895981 -1.43 0.152 -.3039986 .0472197

L1. .1347959 .0887124 1.52 0.129 -.0390771 .308669

conglomerate

L2. .054998 .0543979 1.01 0.312 -.0516199 .1616158

L1. -.0745894 .0552248 -1.35 0.177 -.182828 .0336492

horizontal

L2. -.0341215 .1515406 -0.23 0.822 -.3311356 .2628926

L1. -.1688696 .1509775 -1.12 0.263 -.4647801 .1270409

vertical

wti

_cons 1.565044 1.114788 1.40 0.160 -.6199014 3.749989

L2. .0380398 .0545393 0.70 0.486 -.0688552 .1449349

L1. -.0210203 .0545644 -0.39 0.700 -.1279646 .085924

wti

L2. .1987907 .0741655 2.68 0.007 .053429 .3441524

L1. .3872451 .0734323 5.27 0.000 .2433204 .5311697

conglomerate

L2. .0960094 .0450282 2.13 0.033 .0077557 .1842631

L1. .0040481 .0457127 0.09 0.929 -.0855472 .0936434

horizontal

L2. -.1148613 .1254388 -0.92 0.360 -.3607169 .1309942

L1. -.0429498 .1249727 -0.34 0.731 -.2878918 .2019921

vertical

conglomerate

_cons 3.237827 1.723333 1.88 0.060 -.139844 6.615497

L2. -.0384422 .0843114 -0.46 0.648 -.2036895 .1268051

L1. .0436021 .0843502 0.52 0.605 -.1217212 .2089255

wti

L2. .0102031 .1146512 0.09 0.929 -.2145091 .2349154

L1. .1959833 .1135178 1.73 0.084 -.0265074 .4184741

conglomerate

L2. .3003258 .0696084 4.31 0.000 .1638959 .4367557

L1. .3721456 .0706665 5.27 0.000 .2336417 .5106494

horizontal

L2. -.0475267 .1939137 -0.25 0.806 -.4275906 .3325373

L1. .4205231 .1931932 2.18 0.030 .0418714 .7991748

vertical

horizontal

_cons 2.097231 .6520974 3.22 0.001 .8191437 3.375319

L2. .0124725 .0319029 0.39 0.696 -.0500559 .075001

L1. -.006466 .0319175 -0.20 0.839 -.0690232 .0560912

wti

L2. .0319854 .0433832 0.74 0.461 -.0530441 .117015

L1. .0013445 .0429543 0.03 0.975 -.0828445 .0855334

conglomerate

L2. .0312301 .0263393 1.19 0.236 -.020394 .0828543

L1. .0705749 .0267397 2.64 0.008 .018166 .1229838

horizontal

L2. -.0549407 .0733756 -0.75 0.454 -.1987543 .0888729

L1. .0241981 .073103 0.33 0.741 -.1190811 .1674773

vertical

vertical


wti 9 5.26038 0.9654 5308.313 0.0000

conglomerate 9 4.35432 0.3911 122.0311 0.0000

horizontal 9 6.73127 0.5219 207.3877 0.0000

vertical 9 2.54706 0.1427 31.61991 0.0001


Det(Sigma_ml) = 120449.8 SBIC = 24.04467

FPE = 175996.5 HQIC = 23.67866



_cons 2.47935 1.394192 1.78 0.075 -.253216 5.211916

L2. -.3904742 .0728542 -5.36 0.000 -.5332659 -.2476826

L1. 1.354821 .0742428 18.25 0.000 1.209307 1.500334

wti

L2. -.072498 .1114162 -0.65 0.515 -.2908698 .1458739

L1. .2472715 .1055121 2.34 0.019 .0404716 .4540715

conglomerate

L2. .1006103 .0614339 1.64 0.101 -.019798 .2210186

L1. -.1403781 .0629345 -2.23 0.026 -.2637274 -.0170287

horizontal

L2. -.0347314 .1609919 -0.22 0.829 -.3502697 .2808068

L1. -.074273 .1582327 -0.47 0.639 -.3844034 .2358573

vertical

wti

_cons 1.461104 1.075562 1.36 0.174 -.6469584 3.569166

L2. .0458946 .056204 0.82 0.414 -.0642632 .1560525

L1. -.0166141 .0572753 -0.29 0.772 -.1288715 .0956434

wti

L2. .1673267 .085953 1.95 0.052 -.0011382 .3357916

L1. .3308243 .0813982 4.06 0.000 .1712867 .490362

conglomerate

L2. .0669194 .0473937 1.41 0.158 -.0259707 .1598094

L1. .0493983 .0485514 1.02 0.309 -.0457606 .1445572

horizontal

L2. -.1721696 .1241986 -1.39 0.166 -.4155943 .0712552

L1. -.1234984 .12207 -1.01 0.312 -.3627513 .1157544

vertical

conglomerate

_cons 3.082549 1.698474 1.81 0.070 -.2464002 6.411497

L2. .0135851 .0887547 0.15 0.878 -.1603708 .1875411

L1. -.0150915 .0904463 -0.17 0.867 -.192363 .16218

wti

L2. -.0026569 .1357329 -0.02 0.984 -.2686884 .2633746

L1. .2165298 .1285401 1.68 0.092 -.0354043 .4684638

conglomerate

L2. .3482214 .0748419 4.65 0.000 .201534 .4949088

L1. .3669538 .07667 4.79 0.000 .2166834 .5172241

horizontal

L2. -.1430057 .1961284 -0.73 0.466 -.5274103 .2413988

L1. .4670401 .192767 2.42 0.015 .0892237 .8448565

vertical

horizontal

_cons 1.930709 .6938033 2.78 0.005 .5708793 3.290538

L2. -.0196249 .036255 -0.54 0.588 -.0906834 .0514337

L1. .0287646 .0369461 0.78 0.436 -.0436484 .1011776

wti

L2. -.0188668 .055445 -0.34 0.734 -.127537 .0898034

L1. -.0218747 .0525069 -0.42 0.677 -.1247863 .0810369

conglomerate

L2. .0645793 .0305719 2.11 0.035 .0046596 .1244991

L1. .0699264 .0313186 2.23 0.026 .0085431 .1313098

horizontal

L2. -.070723 .0801157 -0.88 0.377 -.2277469 .0863009

L1. -.0080146 .0787427 -0.10 0.919 -.1623474 .1463182

vertical

vertical


wti 9 5.18867 0.9690 5060.637 0.0000

conglomerate 9 4.00285 0.3657 93.40781 0.0000

horizontal 9 6.3211 0.5801 223.8462 0.0000

vertical 9 2.58208 0.1545 29.59783 0.0002


Det(Sigma_ml) = 83981.08 SBIC = 23.82043

FPE = 131038.9 HQIC = 23.41288



Anexo 4. Pruebas de causalidad de Granger

Total transacciones WTI (Total)

Fusiones y adquisiciones WTI (Total)

Verticales, horizontales y conglomeradas

WTI (Total)

Total transacciones WTI (hasta 2008)

Fusiones y adquisiciones WTI (hasta 2008)


WTI (Total)

wti ALL 1.1847 2 0.553

wti MnA 1.1847 2 0.553

MnA ALL 1.1554 2 0.561

MnA wti 1.1554 2 0.561

Equation Excluded chi2 df Prob > chi2

Granger causality Wald tests

wti ALL 3.1326 4 0.536

wti acquisitions .75571 2 0.685

wti mergers 1.922 2 0.383

acquisitions ALL 8.3793 4 0.079

acquisitions wti .8379 2 0.658

acquisitions mergers 7.1961 2 0.027

mergers ALL 9.4844 4 0.050

mergers wti .4516 2 0.798

mergers acquisitions 8.0693 2 0.018



wti ALL 24.161 12 0.019

wti verticalmergers 9.9285 2 0.007

wti horizontalmergers .67617 2 0.713

wti conglomeratemer~s 4.1665 2 0.125

wti verticalacquisi~s 1.0977 2 0.578

wti horizontalacqui~s 3.6598 2 0.160

wti conglomerateacq~s 9.5889 2 0.008

verticalmergers ALL 10.162 12 0.602

verticalmergers wti 1.813 2 0.404

verticalmergers horizontalmergers 1.6055 2 0.448

verticalmergers conglomeratemer~s 1.9031 2 0.386

verticalmergers verticalacquisi~s .84584 2 0.655

verticalmergers horizontalacqui~s .64124 2 0.726

verticalmergers conglomerateacq~s .63197 2 0.729

horizontalmergers ALL 21.471 12 0.044

horizontalmergers wti .31376 2 0.855

horizontalmergers verticalmergers 2.2518 2 0.324

horizontalmergers conglomeratemer~s 1.0294 2 0.598

horizontalmergers verticalacquisi~s 5.768 2 0.056

horizontalmergers horizontalacqui~s 9.1174 2 0.010

horizontalmergers conglomerateacq~s 2.1115 2 0.348

conglomeratemer~s ALL 18.331 12 0.106

conglomeratemer~s wti 10.949 2 0.004

conglomeratemer~s verticalmergers 5.2909 2 0.071

conglomeratemer~s horizontalmergers .47262 2 0.790

conglomeratemer~s verticalacquisi~s .22003 2 0.896

conglomeratemer~s horizontalacqui~s 1.0819 2 0.582

conglomeratemer~s conglomerateacq~s .25451 2 0.881

verticalacquisi~s ALL 30.454 12 0.002

verticalacquisi~s wti 1.0861 2 0.581

verticalacquisi~s verticalmergers 2.4799 2 0.289

verticalacquisi~s horizontalmergers 8.7312 2 0.013

verticalacquisi~s conglomeratemer~s .0741 2 0.964

verticalacquisi~s horizontalacqui~s 3.7958 2 0.150

verticalacquisi~s conglomerateacq~s .80986 2 0.667

horizontalacqui~s ALL 31.934 12 0.001

horizontalacqui~s wti .02492 2 0.988

horizontalacqui~s verticalmergers 1.4774 2 0.478

horizontalacqui~s horizontalmergers 9.5498 2 0.008

horizontalacqui~s conglomeratemer~s 2.2233 2 0.329

horizontalacqui~s verticalacquisi~s 4.1391 2 0.126

horizontalacqui~s conglomerateacq~s 9.7547 2 0.008

conglomerateacq~s ALL 23.344 12 0.025

conglomerateacq~s wti .05767 2 0.972

conglomerateacq~s verticalmergers .34306 2 0.842

conglomerateacq~s horizontalmergers .61776 2 0.734

conglomerateacq~s conglomeratemer~s 8.4573 2 0.015

conglomerateacq~s verticalacquisi~s .00679 2 0.997

conglomerateacq~s horizontalacqui~s 11.156 2 0.004



wti ALL 4.655 2 0.098

wti MnA 4.655 2 0.098

MnA ALL 16.757 2 0.000

MnA wti 16.757 2 0.000



wti ALL 6.0238 4 0.197

wti acquisitions 5.3438 2 0.069

wti mergers .51804 2 0.772

acquisitions ALL 43.37 4 0.000

acquisitions wti 8.9867 2 0.011

acquisitions mergers 16.886 2 0.000

mergers ALL 12.529 4 0.014

mergers wti 4.7979 2 0.091

mergers acquisitions 1.4662 2 0.480



wti ALL 14.768 12 0.254

wti verticalmergers .39926 2 0.819

wti horizontalmergers .10675 2 0.948

wti conglomeratemer~s .92945 2 0.628

wti verticalacquisi~s 2.8361 2 0.242

wti horizontalacqui~s 3.0838 2 0.214

wti conglomerateacq~s 2.6869 2 0.261

verticalmergers ALL 18.415 12 0.104

verticalmergers wti 6.6532 2 0.036

verticalmergers horizontalmergers .46393 2 0.793

verticalmergers conglomeratemer~s 1.6921 2 0.429

verticalmergers verticalacquisi~s 1.1577 2 0.561

verticalmergers horizontalacqui~s 12.268 2 0.002

verticalmergers conglomerateacq~s .13403 2 0.935

horizontalmergers ALL 16.372 12 0.175

horizontalmergers wti 4.6891 2 0.096

horizontalmergers verticalmergers 1.5094 2 0.470

horizontalmergers conglomeratemer~s .10132 2 0.951

horizontalmergers verticalacquisi~s 4.1358 2 0.126

horizontalmergers horizontalacqui~s .54443 2 0.762

horizontalmergers conglomerateacq~s .17133 2 0.918

conglomeratemer~s ALL 23.404 12 0.024

conglomeratemer~s wti 11.261 2 0.004

conglomeratemer~s verticalmergers 6.497 2 0.039

conglomeratemer~s horizontalmergers .51035 2 0.775

conglomeratemer~s verticalacquisi~s 1.3078 2 0.520

conglomeratemer~s horizontalacqui~s .43444 2 0.805

conglomeratemer~s conglomerateacq~s 3.3474 2 0.188

verticalacquisi~s ALL 19.738 12 0.072

verticalacquisi~s wti .72467 2 0.696

verticalacquisi~s verticalmergers 2.4331 2 0.296

verticalacquisi~s horizontalmergers 8.8651 2 0.012

verticalacquisi~s conglomeratemer~s .9945 2 0.608

verticalacquisi~s horizontalacqui~s .329 2 0.848

verticalacquisi~s conglomerateacq~s .74312 2 0.690

horizontalacqui~s ALL 43.49 12 0.000

horizontalacqui~s wti 5.9317 2 0.052

horizontalacqui~s verticalmergers .47698 2 0.788

horizontalacqui~s horizontalmergers 9.9133 2 0.007

horizontalacqui~s conglomeratemer~s 1.3015 2 0.522

horizontalacqui~s verticalacquisi~s 4.0858 2 0.130

horizontalacqui~s conglomerateacq~s 1.0397 2 0.595

conglomerateacq~s ALL 22.721 12 0.030

conglomerateacq~s wti 1.5292 2 0.466

conglomerateacq~s verticalmergers 1.6866 2 0.430

conglomerateacq~s horizontalmergers 5.3352 2 0.069

conglomerateacq~s conglomeratemer~s .12651 2 0.939

conglomerateacq~s verticalacquisi~s 1.395 2 0.498

conglomerateacq~s horizontalacqui~s .03966 2 0.980



Anexo 5. Funciones Impulso Respuesta Modelo VAR

Total transacciones WTI (Total)

Fusiones y adquisiciones WTI (Total)


WTI (Total)

(1) irfname = order1, impulse = wti, and response = MnA

95% lower and upper bounds reported

10 .677197 -.546913 1.90131

9 .665711 -.544741 1.87616

8 .644217 -.543445 1.83188

7 .610639 -.547464 1.76874

6 .562779 -.563403 1.68896

5 .498082 -.6062 1.60236

4 .415106 -.67715 1.50736

3 .311703 -.823024 1.44643

2 .195474 -.873716 1.26466

1 .068319 -1.10855 1.24519

0 0 0 0

step oirf Lower Upper

(1) (1) (1)

(1) irfname = order1, impulse = wti, and response = acquisitions


10 .551842 -.482368 1.58605

9 .539855 -.483178 1.56289

8 .519266 -.485148 1.52368

7 .488524 -.491837 1.46888

6 .446004 -.508585 1.40059

5 .390534 -.546218 1.32729

4 .321301 -.605531 1.24813

3 .24067 -.720614 1.20195

2 .151249 -.756777 1.05928

1 .070655 -.962416 1.10373

0 0 0 0


(1) (1) (1)

Results from order1

(1) irfname = order1, impulse = wti, and response = horizontal


10 .303048 -.507366 1.11346

9 .294776 -.509027 1.09858

8 .282927 -.509043 1.0749

7 .267867 -.50841 1.04414

6 .2496 -.510051 1.00925

5 .231562 -.51664 .979764

4 .20936 -.534664 .953384

3 .204134 -.567633 .9759

2 .160479 -.573915 .894872

1 .222342 -.620995 1.06568

0 0 0 0


(1) (1) (1)

Results from order1

-1

0

1

2

0 5 10

order1, wti, MnA


step

Graphs by irfname, impulse variable, and response variable

-1

0

1

2

0 5 10

order1, wti, acquisitions

-.5

0

.5

1

0 5 10

order1, wti, horizontal


step

Fusiones y Adquisiciones separadas por


WTI (Total)

(1) irfname = order1, impulse = wti, and response = horizontalacquisitions


10 .282086 -.334857 .899029

9 .280365 -.330676 .891407

8 .274449 -.326979 .875876

7 .262876 -.326393 .852145

6 .244594 -.332086 .821275

5 .217108 -.349505 .783721

4 .178206 -.381556 .737969

3 .131908 -.436425 .700241

2 .088397 -.454676 .631469

1 .020691 -.658434 .699816

0 0 0 0


(1) (1) (1)

Results from order1

. irf table oirf, impulse( wti) response( horizontalacquisitions)

-.5

0

.5

1

0 5 10

order1, wti, horizontalacquisitions


Jorge Daniel Galavis Guerrero Estudiante de Economía e ...

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