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Enregistrement W2416117824 · doi:10.2118/0315-022-twa

The Price Is Right: What Makes an M&A Deal Go Round, and What You Can Do When Companies Combine

2015· article· en· W2416117824 sur OpenAlexaff
C. T. Frenette, Islin Munisteri, Samuel Ighalo, R. Rueda Terrazas, Alan Tambosso, Jeffrey T. Dodson, Lucas K. Law

Notice bibliographique

RevueThe Way Ahead · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensCenovus Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCash flowMergers and acquisitionsDatabase transactionCashBusinessFinanceAsset (computer security)Free cash flowLimited partnershipEconomicsGeneral partnership

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forum This year and the last have been significant for acquisitions in the energy sector. At the corporate level, we are seeing the Halliburton takeover of Baker Hughes, the Shell buyout of BG Group, and Repsol’s acquisition of Talisman. At the asset level, there was the Woodside-Apache liquefied natural gas project, Nigerian companies’ acquisition of western companies’ interests in the country, and various master limited partnership mergers in the US. The TWA Forum team talked with some of the top minds in the energy mergers and acquisitions (M&A) arena about what is driving the market, and how to prepare yourself if you are employed on either side of a transaction. This article will provide an overview of what happens behind closed doors before a merger or an acquisition takes place. What Gets the Ball Rolling? What are the key drivers of M&A activity in the energy sector? Alan Tambosso (AT): The key drivers are currently cash flow, cash flow, and cash flow! Assets that are currently making money are in demand. Previously, assets were traded on a reserves basis. Transactions were very often based on a proved plus probable reserves value at a specified discount rate, say 15%. However, the focus has changed now as the market demands a current cash flow. The shift in M&A drivers from reserves to cash flow occurred in the early 1990s when junior companies would buy underdeveloped assets with lots of reserves and then put capital in to accelerate the cash flow of the asset. This in turn provided more capital to develop more reserves, which created growth. The market reacted by funding these companies, as markets will always allocate capital toward companies with high growth potential. Recently, low commodity prices have highlighted the focus on cash flow. Assets must be producing positive cash flow or the company holding the assets will not be able to sustain itself. Other drivers of transactions are debt, including operational obligations, such as abandonment liabilities. Companies with high levels of debt are less likely to be able to acquire a company or asset. In addition, acquirers may not want to purchase a target with high debt load.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0050,005
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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