EL IMPACTO DE LAS FUSIONES Y ADQUISICIONES EN LA DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO Y EL PIB: AMÉRICA LATINA, 1990-2014
Notice bibliographique
Résumé
RESUMENEl artículo presenta los factores explicativos de las fusiones y adquisiciones (F&A), mostrando la evolución, importancia relativa y sectores de destino de esas operaciones en 16 economías de América Latina en el periodo 1990-2014. Con base en un modelo integral, se evalúan los impactos de las F&A en el producto interno bruto (PIB), la vinculación entre el valor de las operaciones de F&A y las ganancias y con ello se determinan los impactos en el consumo privado, la inversión privada y las exportaciones. Se concluye que la elasticidad del PIB respecto al valor de las F&A es negativa en los casos de Chile, Perú y México. Más fusiones reconcentran el ingreso a favor de las ganancias e impactan de forma negativa en el producto. En el resto de las economías de la región estos resultados son ligeramente positivos o inciertos. THE IMPACT OF MERGERS AND ACQUISITIONS ON INCOME DISTRIBUTION AND GROWTH IN LATIN AMERICA, 1990-2014ABSTRACTThe paper reviews the factors accounting for Mergers and Acquisitions (M&As). It then discusses the evolution of M&A trades, their relative importance and the economic sectors that have been influenced by M&As in sixteen Latin-American economies during 1990-2014. An integral model is developed with the aim of assessing both the impact of M&As on Gross Domestic Product (GDP) and the link between the value of M&A transactions and profits so as to determine the effects of profit share changes on private consumption, private investment and exports. The conclusion is reached that the elasticity of GDP with respect to the value of M&As is negative in countries such as Chile, Peru and Mexico. A larger value of M&As tend to redistribute income towards profits and impart a negative impact on output. The impact for other Latin American economies in our sample is either slightly positive or uncertain.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».