MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4318473246 · doi:10.1111/jpim.12658

Premature R&D alliance termination and shareholder returns: Evidence from the biopharmaceutical industry

2023· article· en· W4318473246 sur OpenAlexaff
Hadi Eslami, Kamran Eshghi, Farhad Sadeh

Notice bibliographique

RevueJournal of Product Innovation Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCapital Investment and Risk Analysis
Établissements canadiensLaurentian UniversitySaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllianceShareholderBusinessStock (firearms)Transaction costEvent studyMonetary economicsAbnormal returnVolatility (finance)Shareholder valueFinancial economicsEconomicsAccountingFinanceStock exchangeCorporate governance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Prior research has highlighted the performance implications of R&D alliances for innovation outcomes and the financial returns of firms. However, research on R&D alliances has yet to offer insights into how the premature termination of such alliances, before fulfilling their predetermined innovation objectives, affects the shareholder returns of the firm. Applying transaction cost economics (TCE) theory and real options (RO) logic to a post‐formation alliance setting, we posit that premature termination of R&D alliances prompts relative volatility in investors' prospective benefits and risks. Employing an event study analysis method and using a sample of 116 premature alliance termination announcements in the biopharmaceutical industry, we observe an average negative abnormal stock return of 3.21% for focal firms. Further, our analyses reveal that investors respond even more adversely to alliances terminated unilaterally by the partner of the focal firm in which they invested than those terminated through mutual agreements or by the focal firm itself. Also, we find that alliance duration from formation to termination mitigates the negative effect of termination on shareholder returns.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,166 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Product Innovation ManagementMême sujetCapital Investment and Risk AnalysisTravaux en français237 207