The Impact of Acquisitions on the Financial Performance of Companies in the Gulf States
Notice bibliographique
Résumé
The acquisition of economic institutions has become a global trend in recent periods, either through the transfer of all or part of the properties or shares. Such operations contribute to enhanced opportunities for economic expansion and growth. The Gulf States have not been away from these rising trends, with acquisitions taking a noticeable rise. This study analyses the impact of acquisitions on the financial performance of companies in the Gulf States based on the time sequence of data analysis for the duration between 2005-2018. The Empirical Bayesian and Ordinary Least Squares regression techniques are considered to demonstrate the acquisition impact on acquired non-financial companies in the Gulf States by using these major measures profitability, liquidity, and leverage. First and foremost, the study discovered that acquisition does not affect the profitability of the firm which formed into a new firm. But looking at the impact of the acquisition on leverage, the Interest Coverage ratio (COV) is been positively impacted by acquisition but the Debt to Equity ratio (ED) is not impacted by the acquisition. Additionally, the acquisition has a negative effect on a firm’s leverage. The outcomes of both OLS and the Bayesian have some variances, but the correspondence of the two results exceeds the difference. Thereby, it can be concluded that the Bayesian method is partially steady with the outcomes of OLS. The outcome of the study demonstrates that the financial performance of firms is not significantly affected by the acquisition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».