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Enregistrement W4391687976 · doi:10.1111/1467-8551.12803

Post‐IPO lead venture capital firm involvement, merger‐related litigation and target firm valuation

2024· article· en· W4391687976 sur OpenAlexafffund
Anup Basnet, Thomas Walker

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesUniversity of SurreyConcordia UniversityLakehead University
Mots-clésInitial public offeringVenture capitalValuation (finance)BusinessCertificationStock (firearms)AccountingValuation effectsFinanceInvestment bankingStock priceTender offerEconomicsCorporate governanceManagementShareholder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Venture capital firms (VCs) provide certification and monitoring services to the initial public offering (IPO) companies they finance, as has been well documented in the academic literature. Yet, there are few studies that explore what role – if any – VCs play when an IPO company is subsequently acquired, particularly if that acquisition is legally contested. Using a sample of 721 merger and acquisition (M&A) offers for US VC‐backed IPO companies, announced between 1996 and 2018, we find that a takeover bid that occurs in the presence of the lead VC commands a higher target firm valuation and is less likely to be legally contested than a bid for a company from which the lead VC has already exited. In addition, companies in which the lead VC is present enjoy higher stock‐price returns in response to M&A announcements. Our results provide new evidence regarding VC certification and monitoring – including its role as a litigation deterrent – long after the IPO.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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