+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Финансы и кредит»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.1. Экономическая теория
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика
5.2.4. Финансы
5.2.5. Мировая экономика
5.2.6. Менеджмент


ЭКОНОМИЧЕСКИЕ,
ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.2. Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

eLIBRARY.RU
ООО «ИВИС»
Biblioclub

Двухкомпонентная модель оценки вероятности успеха SPAC-компаний на основе модели оценки вероятности дефолта Васичека

ВЫПУСК 5, МАЙ 2025

Получена: 06.03.2025

Одобрена: 13.03.2025

Доступна онлайн: 29.05.2025

Рубрика: Рынок ценных бумаг

Коды JEL: G12, G15, G32, G34

Страницы: 140-161

https://doi.org/10.24891/xgncbk

Михаил Кириллович ХОМЕНКО аспирант кафедры математических методов анализа экономики экономического факультета, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Российская Федерация 
mkkhomenko@yahoo.com

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: отсутствует

Предмет. Поведение SPAC-компаний – специализированных пустых компаний, чьей единственной целью является слияние или поглощение непубличных компаний, желающих миновать стадию IPO, но осуществить листинг акций на бирже, – в контексте успешности проведения ими итоговой сделки по слиянию или поглощению.
Цели. Разработать модель, учитывающую поведенческие финансовые показатели SPAC-компаний и временной фактор, что влияет на успешность таких фирм, где эффект каждой характеристики может быть оценен количественно.
Методология. Использованы методы статистического анализа, регрессионный анализ с логистической и пробит-регрессией.
Результаты. Предложена двухкомпонентная модель оценки вероятности успеха на основе модели вероятности дефолта Васичека. Гипотеза исследования о фактическом влиянии временной компоненты на успешность SPAC-компаний была подтверждена. Были получены оценки эффекта влияния времени и финансовых показателей на успешность SPAC-сделок и выявлена системная компонента успешности от времени.
Выводы. Значимо влияние временной компоненты на успешность компаний SPAC. Применение временной компоненты в количественном анализе позволило повысить точность прогноза, а также подтвердило гипотезы более ранних исследователей о контрциклическом поведении рынка компаний указанного типа. Временная компонента также может использоваться в последующих работах в виде ценового индекса рынка SPAC.

Ключевые слова: SPAC, оценка успешности компаний, IPO, модель дефолта Васичека

Список литературы:

  1. Wright R.E. Reforming the US IPO market: lessons from history and theory. Accounting, Business, & Financial History, 2002, vol. 12, iss. 3, pp. 419–437. URL: Link
  2. Gigante G., Guidotti G.M. Do Chinese-focused U.S. listed SPACs perform better than others do? Investment Management and Financial Innovations, 2021, vol. 18, iss. 3, pp. 229–248. URL: Link.2021.21
  3. Schumacher B. A new development in private equity: The rise and progression of special purpose acquisition companies in Europe and Asia. Northwestern Journal of International Law and Business, 2020, vol. 40, iss. 3, pp. 391–416.
  4. Tykvová T. Venture capital and private equity financing: an overview of recent literature and an agenda for future research. Journal of Business Economics, 2018, vol. 88, pp. 325–362. URL: Link
  5. Caselli S., Negri G. Private equity and venture capital in Europe: markets, techniques, and deals. Academic Press, 2021. URL: Link
  6. Lewellen S. SPACs as an asset class. SSRN, 2011. URL: Link
  7. Floros I.V., Sapp T.R.A. Shell games: On the value of shell companies. Journal of Corporate Finance, 2011, vol. 17, iss. 4, pp. 850–867. URL: Link
  8. Klausner M., Ohlrogge M., Ruan E. A sober look at SPACs. Yale Journal on Regulation, 2022, vol. 39, iss. 1. URL: Link
  9. Clements R. Misaligned incentives in markets: Envisioning finance that benefits all of society. DePaul Bus. & Comm. LJ., 2020, vol. 19. URL: Link
  10. Kiesel F., Klingelhöfer N., Schiereck D., Vismara S. SPAC merger announcement returns and subsequent performance. European Financial Management, 2023, vol. 29, iss. 2, pp. 399–420. URL: Link
  11. Kolb J., Tykvóva T. Going public via special purpose acquisition companies: Frogs do not turn into princes. Journal of Corporate Finance, 2016, vol. 40, pp. 80–96. URL: Link
  12. Jenkinson T., Sousa S. Why SPAC investors should listen to the market. Journal of Applied Finance, 2009, vol. 21, iss. 2, pp. 38–57.
  13. Dimitrova L. Perverse incentives of special purpose acquisition companies, the “poor man's private equity funds”. Journal of Accounting and Economics, 2017, vol. 63, iss. 1, pp. 99–120. URL: Link
  14. Chiang Y.-M., Kim W., Park B., Yoon T.J. De-SPAC Performance Under Better Aligned Sponsor Contracts. European Corporate Governance Institute – Finance, Working Paper, 2024, vol. 962. URL: Link
  15. Berger R. SPACs: An alternative way to access the public markets. Journal of Applied Corporate Finance, 2008, vol. 20, iss. 3, pp. 68–75. URL: Link
  16. Feldman D.N. Reverse Mergers: And Other Alternatives to Traditional IPOs. John Wiley & Sons, 2010.
  17. Cumming D., Haß L.H., Schweizer D. The fast track IPO–Success factors for taking firms public with SPACs. Journal of Banking & Finance, 2014, vol. 47, pp. 198–213. URL: Link
  18. Feng F.Z., Nohel T., Tian X. et al. The incentives of SPAC sponsors. PBCSF-NIFR Research Paper Forthcoming, 2023. URL: Link
  19. Murray J. Innovation, imitation and regulation in finance: The evolution of special purpose acquisition corporations. Review of Integrative Business and Economics Research, 2017, vol. 6, iss. 2, pp. 1–27.
  20. Vasicek O. The distribution of loan portfolio value. Risk, 2002, vol. 15, no. 12, pp. 160–162.
  21. Witzany J. A Note on the Vasicek’s Model with the Logistic Distribution. IES Working Paper, 2013, no. 1/2013.
  22. Breiman L. Friedman J.H., Olshen R.A., Stone C.J. Classification and regression trees. Monterey, CA: Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software, 1984.
  23. Navas-Palencia G. Optimal binning: Mathematical programming formulation. arXiv: 2001.08025. URL: Link
  24. Navas-Palencia G. Optimal Counterfactual Explanations for Scorecard modelling. URL: Link.
  25. Ferri F.J., Pudil P., Hatef M., Kittler J. Comparative study of techniques for large-scale feature selection. Machine Intelligence and Pattern Recognition,, 1994, vol. 16, pp. 403–413. URL: Link
  26. Fritsch F.N., Butland J. A method for constructing local monotone piecewise cubic interpolants. SIAM Journal on Scientific and Statistical Computing, 1984, vol. 5, iss. 2, pp. 300–304. URL: doi: 10.1137/0905021.
  27. Witzany J. Stressing of Migration Matrices for IFRS 9 and ICAAP Calculations. FFA Working Paper, 2020, vol. 1. URL: Link
  28. García-Céspedes R., Moreno M. An approximate multi-period Vasicek credit risk model. Journal of Banking & Finance, 2017, vol. 81, pp. 105–113. URL: Link
  29. Vasicek O.A. Probability of Loss on Loan Portfolio. San Francisco, KMV Corporation, 1987.
  30. Никифорова В.Д., Макарова В.А., Волкова Е.А. IPO – путь к биржевому рынку. СПб.: Питер, 2007. 197 с.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8709 (Online)
ISSN 2071-4688 (Print)

Свежий номер журнала

ВЫПУСК 5
МАЙ 2026

Другие номера журнала

Журнал входит в Единый государственный перечень научных изданий — «Белый список». Подробнее>>