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Record W3115475566

Private Equity: teoria ed evidenza in Italia

2008· book· en· W3115475566 on OpenAlexaboutno aff
Simona Zambelli

Bibliographic record

VenueArchivio istituzionale della ricerca (Alma Mater Studiorum Università di Bologna) · 2008
Typebook
Languageen
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicPrivate Equity and Venture Capital
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceEconomics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

1) ABSTRACT \n \nLo scopo del presente lavoro è quello di analizzare, con un'ottica interdisciplinare di law and finance, la struttura e l'organizzazione dell'intero processo di investimento gestito dai private equity investors, con particolare riferimento alla struttura contrattuale caratterizzante i rapporti fra venture capitalist e imprese finanziate. A tal fine, si sono analizzate nel dettaglio la struttura finanziaria e le clausole contrattuali di 162 transazioni di private equity realizzate in Italia tra il 1999-2006, costruendo un nuovo dataset contenente informazioni inedite, raccolte attraverso un'indagine campionaria realizzata dall'autrice con una metodologia innovativa, nota come "Sequential Mixed Mode Approach". Tale metodologia ha permesso di raggiungere un tasso di risposta molto elevato, ricoprendo l’84% dei fondi specializzati in operazioni di buyout e il 47% degli investitori operanti nel settore del private equity italiano. \n \nAl momento, in letteratura non esistono altri studi al riguardo. \n \nSi allega la presentazione dell'opera da parte del prof. Douglas Cumming, York University, Canada (considerato tra i maggiori esperti di private equity a livello internazionale). \n \n2) DESCRIZIONE e STRUTTURA DELL'OPERA- \n \nLa presente monografia (di cui si allega la presentazione da parte del prof. Douglas Cumming, York University, Toronto, Canada) risulta motivata da recenti indagini empiriche (sponsorizzate da Credif 2006 , Capitalia 2005, Aifi 2004, KPMG, Capitalia 2003, Poutziouris 2001) dalle quali pare emergere un atteggiamento diffidente da parte delle imprese italiane (soprattutto di piccole-medie dimensioni –PMI-) verso la possibilità di aprire il proprio capitale di rischio a partner finanziari esterni. Questo atteggiamento potrebbe essere spiegato da una cultura imprenditoriale basata su schemi di proprietà chiusa, nonché da una non piena conoscenza da parte delle imprese delle peculiarità e delle potenzialità collegate al private equity financing. Lo scopo del presente lavoro è pertanto quello di analizzare le caratteristiche distintive e le modalità di realizzazione del finanziamento attraverso private equity, nella convinzione che se lo conosci non lo eviti. \n \nIl presente lavoro risulta articolato in due parti principali: \n \n1) analisi teorica (di carattere economico, finanziario e giuridico); \n \n2) analisi empirica. Tale analisi empirica rappresenta il contributo più innovativo del presente lavoro, che sintetizza le caratteristiche peculiari del Private Equity Investment Cycle, con particulare riferimento alle modalità di finanziamento, monitoring e governance effettivamente adottate dagli investitori istituzionali per gestire il rischio associato ai propri investimenti. \n \nLa suddetta analisi empirica si basa su un nuovo dataset ottenuto da un'indagine campionaria implementata dall'autrice con riferimento al mercato italiano. Attraverso una puntuale analisi delle peculiarità finanziarie e contrattuali di 162 transazioni di private equity realizzate tra il 1999 e il 2006, il presente lavoro contribuisce ad ampliare la conoscenza sulle modalità operative degli investitori istituzionali, con particolare riferimento ad una serie di aspetti fondamentali: criteri di selezione delle imprese; modalità di due diligence e valutazione delle stesse; strumenti finanziari adottati; diritti di controllo richiesti dagli investitori; percentuale di compartecipazione al capitale delle imprese finanziate; board representation; modalità di disinvestimento e relativi rendimenti associati. Tale indagine è particolarmente interessante anche perché ricopre l’84% dei fondi specializzati in operazioni di buyout e il 47% degli investitori operanti nel settore del private equity italiano.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.027
Threshold uncertainty score0.090

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0110.016
Science and technology studies0.0000.002
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0270.003

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.210 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Citations2
Published2008
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