Notice bibliographique
Résumé
Empirical studies show that a large portion of the diversification discount can be explained by controlling for firm-specific characteristics. Although these studies leave no doubt that there is a self-selection component in firm’s decision to diversify, the failure to explain the entire discount implies that some conglomerates destroy value and raises a question: why firms choose to diversify and what prevent them from value-increasing divestitures. This paper provides an answer to this question. It argues that the agency cost in a conglomerate is positively related to the number of divisions with good investment opportunities. Therefore, benefits of conglomeration offset agency costs for conglomerates with a number of bad divisions and make diversification profitable for bad firms. However, when investment opportunities of some divisions improve, the agency cost increases and offsets the benefits of diversification. Unfortunately, if investors cannot correctly price all of the conglomerate’s divisions, the conglomerate cannot receive the fair price for its good divisions and, therefore, cannot implement value-increasing divestitures. As a result, the paper predicts a negative relationship between the age of the conglomerate and the diversification discount, while a failure to control for the self-selection bias may lead to an incorrect conclusion that this relationship is positive. By looking at the exogenous shocks to the economy, the paper also predicts more refocusing activities and greater value-distortion of diversification during economic booms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».