希釈取得とは何ですか？
希薄化買収は買収者の1株当たり利益（EPS）をより低い（またはマイナスの）利益貢献を通じて減少させる買収取引です。 また、買収の支払いのために買収会社が追加の株式を発行する必要がある場合、EPSが低下する可能性があります。 EPSは、企業の純利益（または利益）を、発行済み普通株式数で割ったものです。 希薄化により、一時的に株主価値が低下する可能性があります。 ただし、取引に戦略的価値がある場合、希薄化買収により、後のEPSが増加する可能性があります。
重要なポイント
- 希薄化買収は、買収者の1株当たり利益（EPS）を低下させる買収取引です。希薄化買収は、対象企業からの低い（またはマイナスの）利益貢献から、または取引の支払いのために株式が発行された場合に発生します。買収は一時的に株主価値を低下させる可能性があり、潜在的に後年のEPSの増加につながる可能性があります。
希釈取得の理解
買収または合併には通常、2つ以上の企業の組み合わせが含まれます。 企業は、収益、市場シェア、顧客数の増加など、さまざまな理由で買収を行います。 また、企業は、2つの企業内でプロセスが重複している場合、コストを削減するという目標を達成します。 たとえば、買収した企業の重複する製造プロセスを排除することにより、統合された企業はコストの相乗効果と呼ばれるコスト削減を実現します。
買収または合併の目標は最終的に収益を上げることですが、最初の結果は買収企業のEPSを低下させる可能性があります。 言い換えれば、買収により買収企業の収益が減少または希薄化されたため、希薄化買収の名前が付けられました。 通常、対象企業の単独の収益力が買収企業ほど強くない場合、その組み合わせは買収企業にとってEPS希薄化されます。
希薄な買収のすべてが長期的に失敗した取引ではないため、投資家は注意を払うことが重要です。 代わりに、EPSは買収終了後の初期に低下する可能性がありますが、収益とコストの相乗効果が定着するにつれて、買収により最終的に収益が増加する可能性があります。
ただし、利益がすぐに明確にならない場合、市場は買収者の株価を罰する傾向があります。 市場が収益成長が実現されないと予想する場合、または収益成長を実現するのに時間がかかりすぎると予測される場合、投資家は取得企業の株式を売却する可能性があります。
増加的買収と希薄化買収
増加的 買収は、買収企業の 一株当たり利益の増加に つながります。 付加的な買収では、買収者が支払う価格は通常、取引の結果としてEPSで実現される利益よりも低くなります。
投資家は付加的な取引で利益を得ることができるため、市場は希薄な買収よりも付加的な取引により好意的に反応する傾向があります。 ただし、希薄な買収が長期的なEPSのプラス成長につながる可能性があるように、長期的には増加する取引が悪化し、EPSが低下する可能性があります。 EPSの成長を実現するためには、買収が当初は増加的であったか希薄化したものであったかどうかにかかわらず、両社は効果的に統合する必要があります。
希釈（または降着）のモデリング
企業が買収入札を進める前に、両社のすべての財務諸表を結合するプロフォーマ財務モデルを作成します。 アカウントを追加するのは簡単なことではありません。 組み合わされたステートメントの近似値を取得するには、多くの調整と仮定を行う必要があります。 プロフォーマEPSが描画される損益計算書に多くの焦点が置かれます。
対象企業の収益性が買収企業の収益性よりも低い場合、収益の希薄化が発生する可能性があります。 場合によっては、対象企業がまだ赤字で運営されている可能性があります。 EPSの希薄化が発生する可能性がある別の方法は、取引のために追加の株式が発行されるために、より高い株式数が生じる場合です。 モデルは複数年である必要があり、最初は希釈を示す場合と示さない場合があります。 ただし、買収企業が想定したとおりに取引が実行される場合、希釈は最終的に降着に道を譲るはずです。
希釈取得の例
2016年、MicrosoftはLinkedInの買収を発表しました。 マイクロソフトは、2017会計年度の終了後および2018会計年度の残りの期間に、1株当たりの非GAAP利益に対して約1％の最小限の希釈が期待されると述べました。マイクロソフトは、LinkedInに現金を支払ったため、追加の株式が希薄化することはありませんでした。 マイクロソフトは、2018年から毎年1億5, 000万ドル以上の相乗効果を発表しました。
マイクロソフトは非GAAP EPS番号を指定したことに注意してください。これには、株式報酬が含まれますが、購入会計の調整と統合費用および取引費用は含まれません。 投資家が取引の財務的メリットを評価する際に、GAAP数値と非GAAP数値を区別することが重要です。
