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Enregistrement W4416001690 · doi:10.5465/amproc.2025.357bp

Modeling Optimal FSA Recombination Decisions Using Real Options Theory

2025· article· en· W4416001690 sur OpenAlexaff
Simon Peter Iskander, Anthony Goerzen, Christian Geisler Asmussen

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCapital Investment and Risk Analysis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceTransaction costPerspective (graphical)Mode (computer interface)Process (computing)Database transactionValue (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MNEs can create a competitive advantage by ‘melding’ or adapting location-bound and non-location-bound FSAs across international borders. However, this process of melding also entails significant transaction costs which can be abated via internal and external modes of governance, prompting the question: which mode of governance should MNEs choose when engaging in cross-border FSA recombination? Recently, scholars have argued that the ‘optimal’ mode of governance is contingent upon the governance capabilities an MNE possesses: MNEs endowed with high external (Ote) governance capabilities should choose external modes of governance, while MNEs endowed with high internal (Oti) governance capabilities should choose internal or hierarchical modes of governance. However, this perspective has been strongly criticized on the basis of being tautological. In this paper, we seek to demonstrate that the optimal mode of governance is actually contingent upon the type and degree of uncertainty (i.e., endogenous vs. exogenous) in the external environment, rather than the governance capabilities the MNE is endowed with. We adopt a Real Options Theory (ROT) perspective to model the value of internal versus quasi-internal modes of governance under different forms of structural uncertainty, and use option pricing simulations to explore how the optimal choice of governance mode changes in response to changes in the degree of structural uncertainty.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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