The Influence of Nation-Level Institutions on Acquisition Premiums: A Cross-Country Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
We build on neo-institutional theory to examine the manner in which nation-level institutions systematically affect domestic acquisitions—that is, acquisitions involving acquirers and targets from the same country. Specifically, we study in what way premiums are influenced through a set of cognitive, normative, and regulatory forces. In terms of cognitive pressures, we theorize that prior premium decisions of industry peers in the same country influence focal acquisition premiums, since prior premium decisions serve as reference frames for firms. In addition, we posit that normative forces in the form of the national cultural values of uncertainty avoidance, future orientation, and in-group collectivism affect bid premiums, as these factors influence the manner in which firms deal with the uncertainty, payoff time, and merger of groups inherent to acquisitions. Furthermore, we propose that a country’s regulatory pressures through its disclosure requirements influence premiums, since they reduce information asymmetries and affect a firm’s confidence in assessing its potential gains from acquisitions. Using a sample of domestic acquisitions, we find support for several of the hypotheses. Our work offers a cross-country comparative study of how nation-level institutions affect domestic bid premiums and makes theoretical contributions to acquisition premium research and institutional theory.
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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 | 0,001 |
| 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 ».