Sell‐offs, internal capital markets, and long run performance: Canadian evidence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The paper's aim is to analyze excess returns generated by Canadian sell‐offs and their links to changes in firms' internal capital allocation efficiency to test the efficiency of internal capital markets after assets divestitures. Design/methodology/approach This study investigates the relationship between the level of the excess returns subsequent to sell‐offs and changes in the capital allocated through internal capital markets. The authors measure excess returns by calculating buy‐and‐hold abnormal (BHAR) returns up to three years after divestitures and test whether changes in value are related to changes in investment efficiency. The paper uses the relative value added by allocation (RVA) as developed by Rajan et al. to measure the variation in allocational efficiency of the internal capital market. Findings The study reveals that on average assets divestitures enable Canadian firms to keep up with the performance of their peers of the same industrial sector during the long‐run post divestiture period. A closer look at the results shows that the variation of long‐run post divestitures performance among Canadian firms is significantly and positively linked to changes in the allocational efficiency of the internal capital markets. These results suggest that dismantling some parts of the internal capital market does lead to improvements in firm value in the long run. Research limitations/implications The sample is limited to a group of firms that sell off a portion of their assets. Further research could be conducted to determine whether other divestiture methods (spin‐off, sell‐off or equity carve‐out) have any impact on internal capital allocation efficiency and long run financial performance. Originality/Value The paper adds to other studies examining the source of gains from divestitures by documenting the effects of changes in internal capital allocation efficiency on the creation of long‐term shareholder wealth.
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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 | 0,000 | 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 | 0,003 |
| 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 ».