MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312893824 · doi:10.1561/114.00000030

Asset Market Equilibrium and Family Firm Cost of Capital: Implications for Corporate Finance

2022· article· en· W4312893824 sur OpenAlexaff
Carlton Osakwe, Jess H. Chua, James J. Chrisman

Notice bibliographique

RevueReview of Corporate Finance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessAsset (computer security)Corporate financeCost of capitalEconomicsCapital (architecture)Monetary economicsFinancial economicsFinanceFinancial systemMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Family firms are different from nonfamily firms because the combination of family ownership, family control, and family management leads to certain distinctive structural effects. These effects, along with the demonstrated importance of family firms in the global economy, have the potential to affect asset market equilibrium and the cost of capital for both family and nonfamily firms. We propose an equilibrium model that incorporates the key features characterizing family firms – receipt of nonpecuniary socioemotional benefits, holding a nontraded and non-diversified control block, and information asymmetry between the family and other investors. The resulting information and competitive equilibrium model shows that the costs of capital for family and nonfamily firms operating inside the same economy are different. These differences yield important implications for corporate finance in terms of investment and financing at the macro level.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReview of Corporate FinanceMême sujetCorporate Finance and GovernanceTravaux en français237 207