Notice bibliographique
Résumé
Syndicated investments are common in the private equity industry. This pa- per examines how management team composition might influence LBO syndica- tion decisions, and links both to performance. By using a unique hand-collected dataset of 947 LBO investments, we show that investment size, geographic dis- tance, and investor experience increase syndication likelihood. Besides, manage- ment teams with engineers and MBA graduates are prone to syndication. More specifically, Harvard MBAs tend to work with each other while Columbia MBAs are more likely to syndicate with each other as well as with engineers. We find a non-linear relationship between syndication and performance, probably due to different inherent nature of deals. MBA graduates seem to affect perfor- mance in non-syndicated deals, but not in syndicated ones. It thus suggests that MBAs are good at pre-deal screening, and might further explain why they would seek outside expertise when needed. Finally, we find that the strongest syndi- cation match that enhances value is the "Harvard MBA-and-Harvard MBA" pair. Hence, Harvard MBAs may syndicate with each other because a personal acquaintance enables a better match of skills. For other teams, syndication is likely for the purpose of diversification or future deal reciprocity. Keywords: Leveraged Buyouts, Syndication, Top Management Teams
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 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 | 0,017 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,004 |
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 ».