Acquisition Motives and the Distribution of Acquisition Performance
Notice bibliographique
Résumé
Research summary: I examine how acquisition motives relate to the distribution of post‐acquisition performance. I argue that acquisitions motivated by operating synergies have the potential to experience greater gains than acquisitions driven by financial synergies but are harder to value and implement, making them more uncertain. Using SEC filings, conference calls and press releases to capture acquisition motives, I find that acquirers pursuing operating synergies are more likely to experience highly positive and highly negative long‐term returns than acquirers pursuing financial synergies. I also find that acquisition experience and geographic proximity to targets soften acquirers' extreme downside outcomes in operating synergy acquisitions. My theory and results suggest that approaches that emphasize average outcomes for acquirers and use industry classifications to capture acquisition motives may be incomplete . Managerial summary: Managers engage in acquisitions for various reasons. In this study, I find that reasons related to operating synergies (e.g., revenue growth through new product offerings or cost savings through economies of scale) are more likely to result in extreme high and low performance outcomes for the acquiring firm compared to reasons related to financial synergies (e.g., diversification of cash flow streams). In addition, I find that the acquirer's prior acquisition experience and the geographic proximity between the target and acquirer help soften the extreme low performance outcomes related to operating synergies . Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».