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Enregistrement W3023958727 · doi:10.1111/fima.12315

Institutional influence on syndicate structure and cross‐border leveraged buyouts

2020· article· en· W3023958727 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFinancial Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensOntario Tech UniversityQueen's UniversityTrinity Western UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyndicateBusinessWeb syndicationPrivate equityMultinational corporationEquity (law)Database transactionAllianceNegotiationTransaction costAccountingVenture capitalFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We explore the extent to which differences in countries’ formal and informal institutions reduce cross‐border leveraged buyout transactions and the potential influence these same institutions have on how private equity (PE) investors choose to enter these transactions. Although institutional differences have frequently been viewed as barriers to cross‐border investment, we find evidence that these same differences may motivate a PE firm's decision to enter the transaction with a syndicate of firms rather than undertaking the transaction on their own. Cultural differences between a PE firm and the target nation are significantly related to the choice to enter the deal via a multinational syndicate. The varying nationalities within the syndicate contribute to enhanced familiarity, with average institutional distances between the syndicate and target firms being significantly lower than for single‐PE‐led deals. Overall, deals undertaken by syndicates are more likely to be successfully completed and require less time in negotiation. These results persist even after accounting for selection bias with regard to target country choice. We explore whether other features of the syndicate are responsible for improved deal outcomes, such as repeated transactions with the same partners, but find no evidence that this is the case.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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