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Enregistrement W1537805491

L'impact de la notation financière sur les stratégies de croissance externe

2007· preprint· fr· W1537805491 sur OpenAlexaboutno aff
François Lantin, Pierre Van Roy

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2007
Typepreprint
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche vise à explorer une nouvelle piste de réflexion sur les comportements des grandes entreprises dans un contexte de financiarisation des stratégies. Elle s'attache ainsi à traiter une question de recherche inédite en Sciences de Gestion en mettant en lumière et en précisant le rôle des agences de notation financière dans les modalités de croissance externe des entreprises. La notation financière (ou rating) représente l'évaluation exprimée en lettres du risque de non remboursement d'un émetteur d'emprunt obligataire. La problématique retenue concerne l'impact d'une baisse potentielle de cette note sur les stratégies de rachat externe des firmes. Le traitement du cas empirique a été effectué sur la base de données secondaires quantitatives et qualitatives issues de bases de données économiques et financières et en ayant recours à la méthodologie de l'étude de cas et de l'étude d'événements. La réflexion engagée prend appui sur les récents événements intervenus au sein du secteur de l'acier et, en particulier, l'opposition entre Arcelor et ThyssenKrupp pour la prise de contrôle du canadien Dofasco au début de l'année 2006. L'analyse sectorielle et stratégique réalisée souligne l'importance et la pertinence du rachat pour ces deux firmes au regard des synergies visées, mais l'analyse financière, et notamment l'étude de la structure financière, montre à quel point l'opération aurait réduit la flexibilité financière de ThyssenKrupp. En réalisant sa propre analyse à la fois qualitative et quantitative, et en bénéficiant d'informations non publiques, l'agence de notation Standard and Poor's a joué un rôle déterminant. En effet, en menaçant officiellement de baisser sa note de crédit et de la faire basculer de la catégorie investissement à la catégorie spéculative, elle a conduit les dirigeants de ThyssenKrupp à ne pas s'aligner une nouvelle fois sur la proposition d'Arcelor. Enfin, l'analyse des réactions du marché boursier aux annonces des agences de notation nous conduit à mieux comprendre le rôle joué par ces nouveaux acteurs, et à justifier leur existence même au travers du cas d'une annonce de rachat puisqu'ils permettent à tous les investisseurs de connaître à l'avance l'impact financier de cette opération.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
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