MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3036075050 · doi:10.3390/jrfm13060132

Marketability Discount in Various Economic Environments. Comparison of Developed and Emerging Markets on the Example of the USA and Poland

2020· article· en· W3036075050 sur OpenAlexvenueno aff
Radosław Pastusiak, Jakub Keller, Michał Radke

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Reporting and Valuation Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInitial public offeringEmerging marketsStatisticContext (archaeology)Market liquiditySample (material)EconomicsFinancial economicsBusinessEconometricsMonetary economicsStatisticsGeographyFinanceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the presented article is to compare and evaluate the occurrence and level of marketability discount in developed and emerging markets in the example of the United States of America (USA) and Poland. According to the hypothesis put forward in the article, due to the smaller degree of development and depth of emerging markets, the marketability discount obtained in the context of the initial public offering (IPO) is lesser in its extent, as compared to the case when the IPO takes place in the developed market. The authors have made a statistic and econometric analysis based on a sample of nearly 200 IPOs in Poland and 1200 IPOs in the USA. The study used an analysis of the statistical differences between the groups (t-test), and also a linear modelling of the determinants of liquidity discount volume. The obtained results show that the stated hypothesis was correct, and that there are significant differences between the studied markets in reference to the marketability discount. The authors also concluded that the discount is not related to the condition of the company.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,272
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of risk and financial managementMême sujetFinancial Reporting and Valuation ResearchTravaux en français237 207