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Enregistrement W2399039834 · doi:10.5539/ijef.v8n6p78

Investigating the Motivations of VC Syndication in China --- Do Chinese Leading VC Firms Make a Difference in Terms of Syndication Decisions

2016· article· en· W2399039834 sur OpenAlexvenueno aff
Yi Tan, Xiaoli Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWeb syndicationVenture capitalChinaBusinessInvestment (military)FinanceIndustrial organizationInvestment decisionsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The venture capital industry in China is quickly evolving and becoming more and more important in the development of small and medium-size companies in China. Venture capital firms usually invest in young private transactions which are usually involved with high risk. In addition, the legal and political environments in China are significantly different from those in the developed markets and at the same time, China is undergoing significant changes of business environments, which brings even more challenges to the VC firms in China’s market. Under these challenges, syndication has become a very popular investment method for the VC companies to diversify their investment risks. In this paper, we explore the various factors that might influence the motivation of VC firm’s syndication decisions in China’s market and especially focus on the impact of the firm’s Chinese ownership. We believe that VC firms’ Chinese ownership has a significant influence on the firm’s decision for syndication investment and our empirical analysis confirms this. We find that Chinese VC firms have a significantly lower likelihood to make syndicated investment than their foreign counterparties. We also explore the interactions between the firms’ Chinese ownership and other influencing factors to investigate their joint impacts on the syndication likelihood. We believe our study will provide a better and thorough understanding about the VC firms’ syndication behavior in China’s market and thus will offer significant values to Chinese policy makers in terms of their efforts to promoting VC development in China.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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