Impact of initial public offering coalition on deal completion
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Measures of underwriter and top management team prestige have been shown to signal the underlying quality of a company in an initial public offering (IPO). We extend these measures to include the entire coalition (i.e., managers, board, venture capitalists (VCs), underwriters, auditors, and both sets of lawyers) and surprisingly find VCs to have the highest explanatory power in predicting IPO outcomes (completion or withdrawal). Companies with deep management and a separation of the CEO/chair role are more likely to hire prestigious underwriters and successfully complete IPOs. Although companies with prestigious VCs are more likely to have prestigious underwriters, companies with VC-backing are more likely to withdraw the offering, likely to take advantage of better market opportunities. Companies with prestigious underwriters are more likely to have successful IPOs, although we show that the capabilities of underwriters and other intermediaries are more likely driven by activity level (i.e., market share), rather than prestige in affecting IPO outcome. Using an agency framework, we test how signals of monitoring, information asymmetry, bonding, and incentive alignment affect IPO outcomes and show that signals of lower agency costs are associated with a greater likelihood of IPO completion. Finally, because many of these measures are shown to endogenously affect IPO completion, a selection bias may exist in previous IPO studies as up to 70% of IPOs filed annually are not completed.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle