Notice bibliographique
Résumé
This article aims to describe the contemporary objectives and tactics of activist hedge funds as well as the actions taken by the targeted companies as a result of their intervention. In this research, we explore the consequences of activism over time (impact on operational performance and share price returns) and compare these with a random sample of firms with similar characteristics at the time of intervention; we also analyse the singularities associated with salient sub-groups of targeted firms. The sample used for our research consists of all 259 firms targeted by activist hedge funds in 2010 and 2011. We found evidence that any improvements in operating performance (return on assets, return on equity, Tobin’s Q) result mainly from selling assets, cutting capital expenditures, buying back shares, reduce workforce and other basic financial manoeuvres. Although there is no evidence of deterioration over a 3-year period, the stock’s performance of targeted companies over a 3-year span barely matches the performance of a random sample of companies. We found that the best way for activists to make money for their funds is to get the company sold off or substantial assets spun off. If not sold, the hedge fund episode often results for the targeted firms in change of senior management and board members, stagnation of assets and R&D. This research does not provide any evidence of the superior strategic sagacity of hedge fund managers, but does point to their keen understanding of what moves stock prices in the short term.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».