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Enregistrement W2119452761 · doi:10.1177/0312896212440269

The preferences of private equity investors in selecting target acquisitions: An international investigation

2012· article· en· W2119452761 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Osborne, Dean Katselas, Larelle Chapple

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Management · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrivate equityEquity (law)BusinessMergers and acquisitionsClub dealPrivate equity firmPrivate equity fundSelection biasStock (firearms)Monetary economicsVolatility (finance)Sample (material)FinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the characteristics and attributes that private equity investors prefer when selecting target acquisitions. These characteristics are examined against a matched sample of firms subject to corporate acquisitions via tender/merger offer during 2000–2009, across seven countries: Australia, Canada, the United Kingdom, the USA, France, Germany and Sweden. We show that firm-specific characteristics are more influential in target selection than external or institutional variables. In particular, private equity targets exhibit lower stock volatility and long-term growth prospects, are larger, and have greater abnormal operating income relative to tender/merger offer target firms. Further, private equity bidders exhibit ‘home bias’, implying that familiarity motivates target selection. Institutional factors remain largely insignificant across all tests.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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