What Drives U.S. M&A Activity? Macro-Financial Evidence from a Time-Series Econometric Analysis (1990–2024) - Maldonado Martin, Gabriela

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado analiza el efecto y la magnitud económica de una selección de indicadores macrofinancieros sobre la actividad anual de fusiones y adquisiciones (M&A) anunciadas en Estados Unidos entre 1990 y 2024. Para ello, se emplea un modelo de series temporales estimado mediante Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS), complementado con pruebas de diagnóstico y con errores estándar robustos de Newey–West frente a heterocedasticidad y autocorrelación (HAC), con el fin de garantizar una inferencia estadística sólida. A partir de las relaciones estimadas, el estudio desarrolla además un marco predictivo que muestra cómo las variaciones en las variables macrofinancieras con mayor significación estadística se traducen en cambios en la actividad esperada de M&A.

Los resultados empíricos se contextualizan asimismo dentro del marco histórico de las oleadas de fusiones y adquisiciones, ya que el período analizado (1990–2024) abarca tres ciclos de concentración empresarial: la quinta, la sexta y una incipiente séptima oleada, bajo distintos regímenes de política monetaria.

Los hallazgos muestran que las condiciones de financiación y la evolución del mercado laboral constituyen los principales factores macrofinancieros de la actividad agregada de M&A. En particular, unos mayores rendimientos de los bonos del Tesoro y un aumento del desempleo se asocian con caídas económicamente relevantes y estadísticamente significativas en el volumen de transacciones, lo que destaca el papel crucial del coste del capital en las fusiones y adquisiciones.

This dissertation examines the effect and economic magnitude of selected macro- financial indicators on annual announced U.S. merger and acquisition (M&A) activity between 1990 and 2024. Using a time-series Ordinary Least Squares (OLS) framework, complemented by diagnostic testing and heteroskedasticity- and autocorrelation-consistent (HAC) Newey–West standard errors, providing a basis for statistically robust inference. Building on these estimated relationships, the study further develops a predictive framework illustrating how changes in highly statistically significant macro-financial variables translate into variations in expected M&A activity.

The empirical findings are further contextualised within the historical M&A wave framework, given that the sample period (1990–2024) spans three merger cycles, the Fifth, Sixth, and nascent Seventh waves, across distinct monetary policy regimes.

The findings demonstrate that financing conditions and labour market performance are the primary macro-financial drivers of aggregate M&A activity. Higher Treasury yields and rising unemployment are associated with economically large and statistically significant declines in transaction volume, highlighting the central role of the cost-of-capital channel in shaping merger dynamics.