M&A deal initiation: the case of the unwelcome suitor
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Within the context of mergers and acquisitions, the purpose of this paper is to clarify the relationship between the deal initiator and various outcomes of the deal, particularly in consideration of the cash position of the acquiring firm. Design/methodology/approach Using hand-collected deal initiation data from various filings on the Securities Exchange Commission EDGAR online database, this paper performs a series of event study analyses, multivariate analyses, a Heckman two-step estimation procedure, and an instrumental variable approach to examine merger outcomes. Findings This paper finds that many merger and acquisition (M&A) outcomes (target and acquirer announcement returns, acquirer long-run returns, premiums, and the method of payment) are significantly related to deal initiation, particularly in consideration of the cash position of the acquiring firm. Overall, evidence is seen as consistent with the theory that “lemons” selectively approach cash-rich acquirers, often to the acquirers’ detriment. Originality/value This paper finds that target-initiated deals are not necessarily associated with poorer transaction outcomes for targets as contemporaneous studies suggest, and presents the first empirical evidence of M&A outcomes related to the deal initiator which are dependent on the cash position of the acquiring firm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».