Distance, information asymmetry, and mergers: evidence from Canadian firms
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the impact of the distance between the acquiror and the target on merger outcomes. Design/methodology/approach The authors use the distance between acquiror and target headquarters for a sample of 134 Canadian mergers to proxy for the impact of information asymmetry due to distance. They use an ordinary least squares regression to examine the impact of this distance on the abnormal returns earned by the acquiror and the operating performance of the acquiror. They also use a logistic regression to test for the impact of distance on the choice of the medium of exchange. Findings The results suggest that a larger distance between the acquiror and the target is related to lower abnormal returns for the acquiror, poorer post‐merger operating performance, as well as to a greater use of stock as the medium of exchange. The results are robust to several alternate specifications. Research limitations/implications The findings of this paper extend existing research that suggests that distance affects investment decisions. Moreover, by analyzing the choice of the medium of exchange, this paper provides evidence that indicates that the distance matters due to its impact on information. As such, the paper suggests a potential empirical approach to measuring information asymmetry. Future research could help us better understand the role of distance in various other aspects of corporate decision making. Originality/value This paper, by analyzing a sample of Canadian firms, provides an out‐of‐sample test for prior research that has focused almost exclusively on US firms. Moreover, by looking at the choice of the medium of exchange, it provides direct evidence that distance affects corporate decision making.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».