Measuring Synergies of Banks’ Cross-Border Mergers by Real Options: Case Study of Luminor Group AB
Notice bibliographique
Résumé
Applying the real options valuation to measure merger and acquisition (M&A) synergy is highly debatable, with questions arising from the usefulness of this approach in real-world settings. Understanding the full benefits (and possible limits) of real options applications to measure synergy in cross-border merger activities remains a challenge. The main objective of the paper is to explore multiple types of synergies in the recent, highly strategic cross-border merger—the Luminor Group AB deal—and to value those synergies with the real options application. The research found that the sum of values of different types of synergies in M&A deals as the market value added provided by this deal could be valued with real options applications. A real options application may serve as a decision-making tool and at the same time be a useful valuation method of M&A deal synergies. The implications of this paper are twofold. First, the research contributes to corporate financing by providing relevant synergy measurement models in M&A deals. Second, the paper contributes to “grand challenges’’ research topics of international businesses by illustrating how a group of multinational banks solved the problem of income inequality across countries, and balanced inequality within their networks through a cross-border merger.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».