Acquisitions of private vs. public firms: Private information, target selection, and acquirer returns
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The acquisition of privately held firms is a prevalent phenomenon that has received little attention in mergers and acquisitions research. In this study, we examine three questions: (1) What drives the acquirer's choice between public and private targets? (2) Do acquisitions of private targets elicit a more positive stock market reaction than acquisitions of public targets, which, on average, destroy value for acquirers' shareholders? (3) Do acquirers gain when their selection of a public or private target fits the theory? In this paper, we argue that the lack of information on private targets limits the breadth of the acquirer's search and increases its risk of not evaluating properly the assets of private targets. At the same time, less information on private targets creates more value‐creating opportunities for exploiting private information, whereas the market of corporate control for public targets already serves as an information‐processing and asset valuation mechanism for all potential bidders. Using an event study and survey data, we find that: (1) acquirers favor private targets in familiar industries and turn to public targets to enter new business domains or industries with a high level of intangible assets; (2) acquirers of private targets perform better than acquirers of public targets on merger announcement, after controlling for endogeneity bias; (3) acquirers of private firms perform better than if they had acquired a public firm, and acquirers of public firms perform better than if they had acquired a private firm. These results support the expectation that acquirer returns from their target choice (private/public) are not universal but depend on the acquirer's type of search and on the merging firms' attributes. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle