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Enregistrement W3123248998

The Emergence of Concentrated Ownership and the Rebalancing of Portfolios due to Shareholder Activism in a Financial Market Equilibrium

2000· preprint· en· W3123248998 sur OpenAlexfundno aff
Barbara G. Katz, Joel Owen

Notice bibliographique

RevueThe Faculty Digital Archive (New York University) · 2000
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésChurningShareholderAffect (linguistics)PortfolioValue (mathematics)Monetary economicsFinancial marketBusinessEconomicsFinancial economicsFinanceCorporate governanceLabour economics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consider a …nancial market equilibrium with correlated …rms and risk averse investors holding diversi…ed portfolios. When an activist investor has the ability to perform valueenhancing activities in a single …rm, and these activities increase with ownership, we show that optimizing behavior by all investors leads to a concentration of shares in the hands of this activist. This concentration arises in the presence of complete information and is a consequence of Walrasian equilibrium mechanisms that include all investors and give no special powers to any of them in the equilibrium process. By yielding more ownership to the activist, all investors alter the risk pro…les of their holdings, ending with less balanced portfolios. This rebalancing e¤ect is accompanied by an increase in the price of the security that the activist can a¤ect, as well as in the total value of the market. When the activist can a¤ect more than one …rm, rebalancing of all portfolios again occurs. Although the activist may not acquire increased concentration in all the …rms she might a¤ect, prices change for all those …rms, and we give conditions under which at least one price must increase. We …nd that equilibrium results in a sharing of the costs and bene…ts of activism among all market participants, mitigating the free-rider problem. When we study multiple activists in many

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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