Fusiones y adquisiciones: emisoras que cotizan en la BMV como estrategia para generación de valor
Notice bibliographique
Résumé
En la presente investigación se analizan las razones financieras de los casos sobre fusiones y adquisiciones (F&A) más significativos, realizándose el análisis con los estados financieros de las emisoras seleccionadas antes y después de efectuada la operación de acuerdo a nueve casos analizados y así mostrar que las empresas listadas en la Bolsa Mexicana de Valores (BMV) crearon valor con las fusiones y adquisiciones realizadas durante el periodo 2010 a 2012. Además, se analiza el precio de mercado de la acción de acuerdo al rendimiento de los activos que poseen las empresas y a las expectativas de crecimiento, realizando para ello un mapa del valor de crecimiento donde se distribuyen las emisoras en cuatro zonas y se valora la estrategia seguida señalando las variables más prometedoras de cara a crear valor. Finalmente, con la ayuda del mapa de valor de crecimiento se puede observar que las empresas listadas en la BMV tienen resultados satisfactorios en su rendimiento y crecimiento, demostrando que las F&A son una estrategia empresarial exitosa para las empresas listadas en la BMV que optan por la generación de valor con las fusiones y adquisiciones.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».