The Costs of Issuing Private Versus Public Equity
Bibliographic record
Abstract
Les sociétés canadiennes inscrites en Bourse se financent de plus en plus fréquemment par placement privé, les PIPES. Le coût de ce type d'émission n'a jamais été comparé à celui des émissions publiques subséquentes (SEO). Nous analysons un échantillon de 2018 PIPES et 1990 émissions publiques, effectuées entre 1993 et 2003. Nous montrons que l'escompte est supérieur dans le cas des PIPEs, ce qui correspond aux attentes, mais les commissions payées aux courtiers sont inférieures. Lorsque la taille et les autres caractéristiques des émissions sont prises en compte, la différence entre les deux catégories d'émissions est de l'ordre de 4 %. Cet écart est statistiquement significatif. Toutefois, dans la mesure où l'émission privée peut permettre à l'entreprise d'obtenir les fonds six mois plus tôt que l'appel public, il peut être économiquement justifié de supporter ce coût supplémentaire. Cette situation pourrait expliquer la croissance des émissions privées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".