MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3123929309 · doi:10.1108/mf-04-2017-0111

The new capital raised in IPOs

2017· article· en· W3123929309 sur OpenAlexaff
Chuntai Jin, Tianze Li, Steven Xiaofan Zheng, Ke Zhong

Notice bibliographique

RevueManagerial Finance · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensUniversity of ManitobaKeyano CollegeNorthwestern Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInitial public offeringCapital expenditureCapital (architecture)Cost of capitalBusinessMonetary economicsDebtEconomicsFinancial capitalEconomic capitalFinanceHuman capitalMicroeconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to answer the following three questions about the new capital raised in initial public offerings (IPOs): why do some IPO companies raise a lot of new capital while some others do not? Where do the IPO companies use the new capital they raise in IPOs? How does the use of new capital affect the operating performance of IPO companies? Design/methodology/approach Matching firm approach, univariate and regression tests. Findings This paper finds that companies with higher research and development (R&D) spending, higher capital expenditure, lower working capital and more long-term debt tend to raise more capital in IPOs. These firms also spend more on R&D and capital expenditure. The results also suggest that the more the new capital firms raise in IPOs, the lower operating performance they have in subsequent years. However, firms spending more new capital on R&D and capital expenditure seem to perform better. Originality/value These results help us understand the behavior of IPO firms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,210
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueManagerial FinanceMême sujetCorporate Finance and GovernanceTravaux en français237 207