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Enregistrement W2794655571 · doi:10.22215/etd/2017-11905

Three Essays on Mergers and Acquisitions: Negative Premium, Failed Mergers, and Deal Quality Implications of Medium of Exchange

2017· dissertation· en· W2794655571 sur OpenAlexaff
Erin Oldford

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMergers and acquisitionsRestructuringMarket liquidityShareholderBusinessMonetary economicsTender offerCashStock exchangeFinancial economicsEconomicsFinanceCorporate governance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mergers and acquisitions (M&A) are important economic events.They not only transform firms and industries but also have significant wealth implications for shareholders.In the past decade, investment in merger and acquisition activity has reached unprecedented levels, and the increase in M&A activity and the economic significance of this form of corporate restructuring provide the fundamental motivation for the study of the antecedents and consequences of mergers and acquisitions.In particular, this thesis is motivated by three areas within the M&A literature that demand further research, and it intends to address these gaps in the literature in three separate but interrelated essays.The results from the first essay provides evidence that while target firm's financial distress and overvaluation permit the bidder to offer a negative acquisition premium, it is the combination of the negative market reaction to the negative premium bid (resulting in a convergence of the target's stock price to bid price) and high block ownership (resulting in lower share liquidity) that lead target shareholders to prefer the negative premium bid over selling at market prices.The second essay investigates the issue of long-run post-acquisition underperformance, and contributes evidence to the literature that target firms in terminated deals not only outperform their own pre-acquisition performance but also outperform financial and operating performance of targets in completed deals.The third essay investigates the issue medium of exchange choice (i.e., cash or stock) under conditions of asymmetric information.This third essay reports evidence that the information content of announcement returns of bidding firms in stock financed deals is associated with the bidder valuation and the quality of the combination, but only the quality of the combination for cash bidders.The three essays, though investigating different aspects of the construction of the acquisition bid, each identify that the deal construction (e.g., deal consideration, medium of exchange) and deal outcomes (e.g., failure or success) is a key determinant of post-combination outcomes, both in terms of financial and operating performance. CHAPTER 2 Essay 1: Leaving money on the table? Negative premia on public acquisition targets

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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