A review of IPO selling methods: Is there a clear winner?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
After the hot IPO market of 1999/2000, numerous U.S. underwriters have been sued in connection with unfair IPO allocation schemes. In these lawsuits, plaintiffs contend that the underwriters engaged in illegal tactics by soliciting and receiving kickbacks in exchange for allocations of portions of a company’s IPO, required tie-in purchases creating an artificial demand for the stock, and artificially inflated the price of the stock through “laddering” (requiring purchases of additional stock in the aftermarket at escalating prices). The proliferation of these laddering schemes has inspired several government agencies and regulatory bodies to seek alternatives for a fairer way to sell IPO shares to the public. While auctions such as that used by Google alleviate issues related to unfair share allocation, they are associated with other problems which make them unattractive for many issuers. Our study discusses the advantages and disadvantages of the existing selling methods. While there is no clear-cut answer as to what constitutes the bestselling method, our study should provide corporate managers with the necessary insights that are needed to choose the method that best meets their objectives. In addition, our study aims to open the door for further academic discussion that is required to address a number of questions that to date remain unanswered in this area.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle