Notice bibliographique
Résumé
Financing patterns in corporate takeovers and private equity deals over the last twenty years demonstrate the widespread application of Rolnick and Weber’s (1986) extension of one of the most venerable principles of monetary economics: Gresham’s Law. Two currencies, corporate securities (bad money) and cash (good money) circulate together with the former playing the dominant role of par money in times when investors exhibit irrational enthusiasm. Heightened social pressure in the form of herding combined with greater uncertainty about the degree and duration of the overvaluation of securities jointly play the role of transactions costs creating a preference for payment in the par money and most deals are financed with equity or debt securities rather than cash. To illustrate, overvalued bank loans were the most common form of financing in the credit bubble up to 2008 while stock deals predominated in takeover financing during the Internet bubble period of the late 1990s. Normal markets, not characterized by irrational enthusiasm, display the use of both corporate securities and cash in funding takeovers with cash deals (good money) enjoying a premium in the form of more favorable stock market reaction. The analysis provides useful insights for both monetary economists and researchers in corporate finance. For the former, it brings a fresh currency to the interpretation and extension of Gresham’s law relating the classic debate to contemporary, as opposed to historical, events. For the latter, the lesson is that principles of monetary economics can enhance understanding of corporate financing choices.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,013 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».