Determinants of Cross-Border Mergers and Acquisitions in Developed Markets: A Recent Empirical Analysis and it´s Practical Implications
Notice bibliographique
Résumé
Cross-border mergers and acquisitions are contributing to economic growth, welfare, market expansions and competitiveness. Many countries are thriving to attract them and in political discussions it is one of the hot topics how to do so. For policy makers and corporate decision makers it is crucial to know what the real drivers of foreign corporate investments are. For this purpose, this study will analyze cross-border mergers and acquisitions in industrialized countries. The paper is focusing on two key questions: • What are the key determinants for cross-border mergers and acquisitions? • Does industry similarity between countries affect the deal frequency? The paper contains a theoretical and a literature review followed by an empirical investigation which was based on descriptive statistical methods and a regression analysis. The empirical findings revealed a concentration of transactions in certain countries, particularly the US, Canada, UK, Germany, and France. The healthcare and financial industries lead the way as the top sectors, followed by the industrial and technology sector. Some sectors, such as finance, healthcare, and high technology, had a high frequency of intra-industry cross-border transactions. The regression results showed that GDP size as a proxy for the attractiveness of the local market had the biggest impact. Cultural affinity and political stability followed in terms of impact, when the USA was excluded from the dataset. Including the USA in the estimation proved the strong significance of the GDP size again but also revealed the importance of lower corporate taxes, however, to a clearly lesser extent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».