The Efficiency of Mergers and Acquisitions in Malaysia Based Telecommunication Companies
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyses the technical efficiencies (TE) of total asset model, current asset model and expense model of the mergers and acquisition (M&A) activities in Malaysia based telecommunication companies. For the purpose of this research, a two-stage analysis has been used. For the first stage, a CCR model is used to calculate the technical efficiency of individual companies during the period 2005-2010 and the multiple regression analysis is adopted in the second stage to examine factors such as intensity of acquisitions, sequence of acquisitions and size which influence the efficiency of the companies. As a result of the regression analysis, there is an existence of significant relationship which is of negative value between sequence of acquisitions and TE in both total asset model and current asset model. Further findings also showed that there is a significant relationship between size and TE in the current asset model and in the total asset model but the former holds a positive relationship while the latter has a negative relationship. Based on the regression analysis, none of the said factors above could explain the variation in TE in the expense model. At the end of this research, it is recommended that a further study should be done on this area by including additional variables namely the existence of the government linked corporations (GLCs) among the telecommunication companies and role of regulatory as they might also affect companies which are involved in M&A.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».