Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to examine the impact of governance quality on firms with multiple voting structures. Design/methodology/approach – The sample includes 487 acquisitions undertaken by dual-class firms from 1996 to 2009. The author used event studies (Patell, 1976) for short-term performance analysis around merger announcement dates; Berkovitch and Narayanan (1993) methods to identify the motive behind these transactions; and standard benchmark adjusted return on assets (and return on sales) (Barber and Lyon, 1996) and BHAR (Mitchell and Stafford, 2000) to analyze long-term post-acquisition performance. Findings – First, dual-class acquirers with better governance quality show stronger performance around takeovers which indicates that these firms make better acquisition decisions. These results hold even after controlling for different firm and deal characteristics. Second, transactions undertaken by acquirers with good governance show little or no sign of agency motive. This reinforces the findings in first. Third, the author reports that acquirers with above-median governance quality display stronger long-term post-acquisition operating as well as stock performances. These results are robust to different benchmarks used for this study. Originality/value – This paper expands the literature on dual-class firms by showing the impact of governance quality on acquisition activities undertaken by these firms. This is the first study to show that despite agency issues inherent in the dual-class structure, improving governance quality would have a positive impact, at least in the case of corporate takeovers.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».