Two essays on the impact of automation on firms' operating performance and M&A decisions, and one essay on a comparative analysis in external financing between U.S. and Japan
Notice bibliographique
Résumé
This thesis includes three topics on corporate finance: (1) Automation Exposure and Operating Performance, (2) Corporate Cash Shortfalls and External Financing: US vs Japan, and (3) Automation Exposure and M&A. The first essay, "Automation Exposure and Operating Performance," finds empirical evidence that firms with increased automation exposure experience deteriorating operating performance in subsequent years. Further analysis shows that financially unconstrained firms are better positioned to mitigate this negative impact on their operating performance compared to financially constrained firms. However, unconstrained firms are drawn into an automation arms race, escalating their investments in capital, tangible assets, and R&D. This race, while aimed at maintaining a competitive edge, paradoxically leads to a greater deterioration in their financial health compared to their financially constrained counterparts. In the second essay, "Corporate Cash Shortfalls and External Financing: US vs Japan," I find supporting evidence for the funding-horizon theory on external financing in both the US and Japan. I also find that repurchase and subnormal cash holding are important motives for debt issuance, while debt reduction is an important motive for equity issuance. Japanese firms are much less likely to issue debt and equity compared to US firms. The results suggest that this difference is due to the lower leverage used by Japanese firms and the fact that Japanese firms tend to be mature with fewer cash needs for growth. In the third essay, “Automation Exposure and M&A,” I find evidence that firms with high automation exposure are more likely to be involved in M&A transactions. High automation exposure firms with high R&D, profitability, cash holding, market value, and low leverage tend to be acquirers, while firms with the reverse characteristics tend to be targets. I further find that automation facilitates M&A transactions when product similarity is high. Consistent with the findings from my first essay on the automation arms race, acquisitions for automation purposes result in a "winner's curse," where the acquiring firms face greater financial constraints and lower operating profits in the following period.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».