Evaluating Mergers and Acquisition as Strategic Interventions in the Nigerian Banking Sector: The Good, Bad and the Ugly
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated Merger/Acquisition as an intervention strategy in the Nigerian banking sector. The objective was to identify whether this strategy has actually achieved the desired result for which it was purposed, especially, in the popular Nigerian merger of 2005. To this end, the study was carried out using both primary (questionnaire) and secondary (banks financial statements) data. 100 copies of questionnaire were administered on the management members of the sampled banks. From the three hypotheses that were tested; hypothesis 1 result revealed the calculated t-statistics (t = 6.591 P < 0.05) signifying that, Merger/Acquisition had helped to curb the distress that would have occurred in the Nigeria banks during the period it was executed. Hypothesis 2 which measured performances in pre and post-merger showed that, the average capital of banks sampled in pre Merger period was N1433.20 million while post Merger period was N6358.76 million and the difference was statistically significant at 0.05 level (t = 6.755, P < 0.05). Profit recorded for pre Merger period was N 2192.48 million while post Merger profit was N16839.12 million thereby creating significant differences between pre and post Merger profit which was statistically significant at 0.05 level (t = 5.276, P < 0.05), implying that, banks performance in post Merger was significantly different from the performance before Merger. Hypothesis 3 evaluated whether bad corporate governance was responsible for this merger; the calculated t-statistics was (t = 3.197, P < 0.05) and it was decided that there would not have been need for merger if good corporate governance had been in place. Based on these findings, it was recommended that merger/acquisition should not be hastily implemented; rather, it should be carefully applied when the objective for the intending firms is to achieve synergy; and that, corporate governance should be given priority attention by both the regulatory agencies and shareholders so that erring bank directors can be sanctioned appropriately.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».