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Enregistrement W4399086795 · doi:10.21511/imfi.21(2).2024.25

ESG factors in M&A in India: Performance and market insights from 2010 to 2023

2024· article· en· W4399086795 sur OpenAlex
Manoj Panda, Pankaj Sharma, László Vasa, Manohar Kapse, Vinod Sharma, Yogesh Mahajan

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInvestment Management and Financial Innovations · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensAssociation for Canadian and Québec Literatures
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessProfitability indexLeverage (statistics)Corporate governanceMergers and acquisitionsValue (mathematics)Market valuePositive correlationMonetary economicsIndustrial organizationAccountingFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assesses the impact of mergers and acquisitions on Environmental, Social, and Governance (ESG) performance and market value of acquiring companies operating in India. Data were collected and analyzed from 69 M&A announcements from January 2010 to June 2023, sourced from the Bloomberg database. The analysis reveals a positive correlation between the post-merger market value of acquiring firms and their ESG performance, indicating that an improvement in ESG factors is associated with increased market value after mergers. Additionally, a positive correlation was identified between acquiring companies’ post-merger ESG performance and their target firms’ pre-merger ESG performance. This finding suggests that when acquiring a target firm with high ESG performance, the acquirer is likely to experience an improvement in its own post-merger ESG performance. Moreover, both the post-merger market value and ESG performance of the acquirer are likely to improve with the profitability and size of firms but will have a negative impact based on the leverage components of the acquiring firms. 

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.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,219 · 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