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Enregistrement W2417157102 · doi:10.5465/ambpp.2016.17032abstract

Do Acquirers Benefit from Target Alliances? Taking a Relational View of Synergy

2016· article· en· W2417157102 sur OpenAlexaff
Panos Desyllas, Martin C. Goossen, Corey Phelps

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllianceBusinessExtant taxonEconomic rentMergers and acquisitionsValue (mathematics)Value creationIndustrial organizationEvent studySample (material)Stock (firearms)MarketingMicroeconomicsEconomicsFinanceContext (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although relational resources and rents derived from interfirm partnerships represent an important source of firm value, extant M&A research has focused on synergies involving resources that target firms own or control. This study builds on the relational view of the firm to examine whether and under what conditions acquirers benefit from resources embedded in target firm alliance relationships. We investigate these questions using an event study methodology and a sample of 344 biopharmaceutical acquisitions in the USA. We find that an acquired firm’s alliance activity has an inverted U-shaped relationship with acquirer abnormal stock returns. We also find that this relationship is positively moderated by the acquirer’s experience with acquiring companies with alliances. These results contribute to the acquisition and organizational learning literatures by showing how relational resources of target firms and acquirer experience in dealing with such resources interact to influence value creation and capture in acquisitions.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,909

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2016
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