The Impact of Foreign Direct Investment on Financial Performance: Results from the Mergers and Acquisitions (M&A) Experience of Canadian Firms from 1999 to 2005.
Notice bibliographique
Résumé
Mergers & Acquisition is an important strategy for higher market share, rapid market penetration and economies of scale. Trans-border M&A is an important part of the annual FDI (Foreign Direct Investment) flow. In recent years, Canada has witnessed an impressive number of mergers and acquisitions. The popular belief in connection with the subject of mergers and acquisitions is relatively mixed. However, when the acquirer is non-Canadian company especially from the countries other than the USA, Canadians express negative view on the M & A deals. In this study, we analyze the financial performance of pre- and post-acquisition of 95 mergers and acquisitions that took place in Canada between 1999 and 2005. These mergers and acquisitions have all been made by companies that are not Canadians. The results show that the post-acquisition financial performance is substantially the same as the one obtained pre-acquisition. We use the average earnings per share as a tool for calculating financial performance. In addition to measuring the change in earnings per share through pre- and postacquisition, we conduct segmentation by industry, size of investment, business experience and nationality of the buyer to understand whether these factors can explain the success or failure of a merger or acquisition transaction. In light of the results, only the industry and business experience affect, to a certain level, the chances of successful mergers and acquisitions.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».