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Record W3121773935

Bypassing the Financial Growth Cycle: Evidence from Capital Pool Companies

2004· article· en· W3121773935 on OpenAlexafffundabout
Cécile Carpentier, Jean‐Marc Suret

Bibliographic record

VenueRePEc: Research Papers in Economics · 2004
Typearticle
Languageen
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicPrivate Equity and Venture Capital
Canadian institutionsCenter for Interuniversity Research and Analysis on OrganizationsUniversité Laval
FundersSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
KeywordsListing (finance)BusinessEquity (law)Private equityStock (firearms)Capital marketInitial public offeringFinanceStock marketPublic offeringMonetary economicsEconomics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pour remédier à une discontinuité de marché supposée, les autorités canadiennes des valeurs mobilières ont mis en place le programme des sociétés de capital de démarrage. Celui-ci permet aux petites entreprises d'accéder directement au marché boursier, sans avoir recours aux étapes traditionnelles de financement de la croissance. Comparables aux Blind Pools américaines, les sociétés de capital de démarrage représentent plus de la moitié des émissions publiques initiales au Canada entre 1995 et 2001. Les hypothèses sous jacentes à ce programme, ainsi qu'à d'autres initiatives gouvernementales, sont les suivantes : 1) un nombre significatif de projets rentables ne peuvent pas être financés en utilisant les moyens de financement conventionnels, 2) les petites entreprises peuvent croître et être rentables sans les services fournis habituellement par les intermédiaires traditionnels, 3) les investisseurs individuels sont capables d'évaluer correctement le prix d'émission des petites, et généralement jeunes, entreprises. Notre analyse de près de 450 émetteurs résultants de ce programme ne permet pas de confirmer ces hypothèses. Les entreprises qui accèdent au marché boursier au moyen de ce programme sont de mauvaise qualité, ce qui est cohérent avec le paradigme de l'anti-sélection. Leur performance opérationnelle subséquente est anormalement faible, ce qui peut être relié à un manque d'outils d'incitation et de surveillance, ainsi qu'au même paradigme de l'anti-sélection. En outre, leur performance boursière est également anormalement faible, ce qui tend à montrer que les investisseurs individuels ne sont pas en mesure d'évaluer correctement le prix de ces nouvelles émissions, dans un contexte d'asymétrie informationnelle forte. En termes de politiques publiques, le développement de mécanismes de marché visant à faciliter l'accès au marché boursier d'entreprises en démarrage requiert un sérieux réexamen. Nos résultats confirment le rôle crucial joué par les intermédiaires de financement traditionnels auprès des petites entreprises.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.539
Threshold uncertainty score0.616

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.240 · 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 teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2004
Admission routes3
Has abstractyes

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