A pricing‐error rule on share distribution in equity joint ventures: The Bayesian approach
Notice bibliographique
Résumé
Equity joint ventures (EJVs) are a popular governance mode of inter‐firm cooperation that has attracted substantial research attention. The literature, however, still lacks a precise rule for the parents to follow in splitting the equity shares of an EJV, although share distribution is critical to almost all aspects of the co‐ownership relationship. In this study, we fill this literature gap by taking the Bayesian approach to draw a pricing‐error rule on share distribution in EJVs. More specifically, we contend that equity participation by two firms in an EJV allows profit sharing to correct for the errors that they might commit in pricing their inputs to the EJV. For profit sharing to fully nullify such pricing errors, the shares of an EJV must be split between the parent firms in a percentage combination that matches the relative sizes of their pricing errors. Because pricing errors are observable only afterward, share distribution in EJVs resembles a Bayesian process, in which the partners keep updating their estimates on pricing errors to adjust share distribution to a percentage combination that could best nullify their pricing errors. Thus, the eventual outcome of share adjustment is EJV buyout, in that the partner whose pricing errors remain substantial buys out the shares of the other whose pricing errors have become tolerable.
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 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 | 0,027 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».