The Foreign Practice of Large Merger & Acquisitions in the Public Sector of the Oil and Gas Industry
Notice bibliographique
Résumé
Subject. The article analyzes 12 major M&A deals in the public sector of the oil and gas industry in 2000–2019. Industry indicators are measured on the basis of data from ExxonMobil, Chevron, ConocoPhillips, Occidental Petroleum, Devon Energy, Anadarko Petroleum, EOG Resources, Apache, Marathon Oil, Imperial Oil, Suncor Energy, Husky Energy, Canadian Natural Resources, Royal Dutch Shell, BP, TOTAL, Eni, Equinor (Statoil), PetroChina, Sinopec, CNOOC, Petrobras, Gasprom, Rosneft Oil Company and LUKOIL. Objectives. I study on what terms M&A are concluded in the public sector of the oil industry and analyze the approval and changes in the current premium for control over the ratio of share capital to market capitalization. The article also evaluates how the above deals influenced the market capitalization of companies. Methods. The study employs methods of statistical analysis and summarizing official annual reports on financial and business performance and news releases of major State-owned oil and gas corporations. Results. Having analyzed 12 major M&A in the public sector of the oil and gas industry comprehensively, I traced trends in terms on which such deals are concluded and determined their consequences. Conclusions and Relevance. In the public sector of the oil and gas industry, M&A are found to depend on capitalization, but also sometimes refer to the difference between the market value of assets and liabilities. In the industry, share capital control premium is noted to grow, thus exceeding half of capitalization. Therefore, the least acceptable factors include a combination of high oil prices, commensuration of companies’ capitalization, compensation for share capital and high control premium. On the contrary, market capitalization significantly improved in case of deals implying the compensation with stocks, which took placed during low oil prices.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».