Share classes, families and asset purchases: Canadian evidence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to test if relative asset purchase values (RAPVs) differ between single- and dual-class purchasers (not) differentiated by family ownership for Canadian firms. Design/methodology/approach The paper uses multivariate regressions and 2SLS estimations of simultaneous equations models with both continuous and dichotomous endogenous variables. Data on share structures and family involvements are hand collected. Findings RAPVs for dual-class purchasers are significantly different (larger) than their single-class counterparts only for family-controlled samples. Larger RAPVs for dual-class purchases are associated with higher degrees of dual-class structures, higher family ownerships and with boards with no more than one family member. Research limitations/implications RAPV is important because of its common use as a primary determinant of the wealth effects of M&As, its use as an exchange-rate proxy in two-stage regressions used to determine the amount of abnormal returns attributable to short selling activity around M&A announcements, and its use as a channel for conveying information about deal complexity, seller’s bargaining power, additional monitoring benefits from purchase and/or greater challenges in incorporating a purchase into existing assets. Larger sample size would facilitate more differentiated examinations. Practical implications Findings imply that dual-class share structures assist family shareholders in elevating their control over corporate decisions involving asset purchases. Social implications This paper furthers the authors’ knowledge about the effects of agency issues on corporate decisions. Originality/value It provides an extension and robustness test of the US evidence for asset purchases by providing evidence for Canada given its greater preponderance of families as the ultimate controlling shareholders, restricted or subordinated voting shares issued and pyramidal structures.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».