Simultaneous determination of optimal cultural distance and market potential in international market entry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to develop and test a theoretical model of managerial decisions involving international market entry. Design/methodology/approach The authors propose a mathematical model that seeks the optimal level of cultural distance between the host and the home country and the market potential of the host country that maximizes a firm's investment in an international market. The authors illustrate the intuition and the managerial application of the model using a large data set of cross‐border acquisitions, then the results of this data set are used to validate the model in a specific data context. Findings The authors find that cultural distance and market potential have curvilinear and interaction effects on the level of equity participation. The empirical results are further used to conduct sensitivity analysis of decisions for changes in parameters. Research limitations/implications The authors’ general approach can be used to analyze any two variables that have interaction effect on a variable of interest related to market entry strategies. Practical implications The authors illustrate the intuition and the managerial application of the model using a large data set of cross‐border acquisitions. Managers can use this approach in choosing CBA targets. Originality/value The study provides a mathematical framework and an empirical illustration of optimizing the cultural distance and market potential for maximizing equity participation in foreign market acquisitions. This is a new unique contribution to the literature.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».