MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3186032901

Детерминанты эффективности международных сделок по приобретению компаний из стран Европейского союза (Determinants of M&A Effectiveness in Acquisition of EU Companies)

2015· article· ru· W3186032901 on OpenAlexaboutno aff
Marina Maslennikova, Ilya Patrin

Bibliographic record

VenueSSRN Electronic Journal · 2015
Typearticle
Languageru
FieldSocial Sciences
TopicEconomic and Technological Developments in Russia
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsResidenceSample (material)BusinessMultinational corporationAccountingInternational tradeFinanceEconomicsDemographic economics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Russian Abstract: Сделки слияний и поглощений всегда являлись драйверами развития международного биз-неса. Рост объемов международных сделок делает тему M&A актуальной. в статье рассма-триваются детерминанты эффективности международных сделок M&A при приобретении компаний из стран ес в период с 2006 по 2014 г., исключая кризис.для исследования международного рынка M&A на теоретической основе выбраны детер-минанты: способ оплаты сделки, дружественность или враждебность поглощения, принад-лежность к одной отрасли, публичный или частный статусе компании, языковые различия, количество сделок в секторе за последний год и финансовый рычаг компании–покупателя. метод CAR на краткосрочном интервале позволяет обнаружить интересные взаимосвязи за-висимой переменной с детерминантами эффективности сделок. Разные окна событий пока-зывают различия в накопленной доходности в периоде за 15 дней до, во время и за 15 дней после события. Новизна исследования заключается в разделении выборки на кластеры. Компании-цели явля-ются резидентами стран ес на момент заключения сделки, а компании-покупатели делятся на три кластера: развитые рынки США и Канады, развивающиеся страны BRICS, развитые страны УC. Развитые страны разбиты на кластеры, чтобы проследить преимущества деятель-ности в рамках еврозоны. анализ всей выборки показывает, что значимыми факторами являются способ оплаты сделки и принадлежность к одной отрасли. значимость переменной принадлежности к развитому/развивающемуся рынку обуславливает дальнейшее деление выборки на кластеры.при исследовании международных сделок M&A с участием США и Канады выявлено, что оплата сделки акциями и долговыми инструментами является наиболее значимым фактором и положительно влияет на значение CAR. принадлежность к одной отрасли, частный ста-тус компании – цели и использование одинакового языка увеличивает эффективность сделки M&A.На развивающихся рынках стран BRICS факторы принадлежности к одной отрасли и значе-ния финансового рычага компании-покупателя увеличивают избыточную накопленную до-ходность. Наиболее сильное негативное влияние оказывают языковые различия.анализ компаний-покупателей из развитых стран евросоюза показывает значимость един-ственной переменной – способа оплаты сделки на всех окнах события, что означает, что оплата сделки акциями повышает значение CAR на краткосрочном временном интервале. English Abstract: M&A deals have always been the drivers of international business development. Growth of international M&A deals volume puts the scrutinized issue on the front burner. Under this article the key effectiveness determinants of international M&A deals with the participation of EU countries are analyzed on the data period from 2006 to 2014, excluding financial crisis.For international M&A deals research the following determinants are chosen on the basis of theoretical background: method of payment, friendliness or hostility of merger, belonging to the same industry, public or private status of the company, language differences, amount of M&A deals in the industry in the past year and financial leverage of the acquiring company. Method of CAR (Cumulated abnormal return) in the short-run period allows finding puzzling interconnections between dependent variable and the determinants of effectiveness. Different event-windows give the opportunity to analyze differences in CAR-values in 15 days before event, in the time of event and 15 days after event.novelty of the paper lies in the division on the sample in clusters. Target-companies are all EU-residents on the moment of deal, but acquiring companies are divided into 3 groups by the country of residence: developed markets of USA and Canada, developing BRICS countries and developed countries of EU. Developed countries were graded to indicate advantages of European-zone residence.whole sample analysis shows that significant factors are payment method and belonging to the same industry. Significance of dummy-variable «cluster» determines partial group analysis. International M&A deals effectiveness with USA and Canada is strongly influenced by method of payment – stocks and debt instruments increase CAR-value of the acquiring company. Belonging to the same industry, private status of the target-company and the same language positively influence M&A effectiveness. Belonging to the same industry and financial leverage of the acquiring-companies positively affect CAR in deals with developing markets of BRICS countries. The strongest negative effect is made by language differences. analysis of EU acquiring companies shows the significance of the single variable – method of pay-ment in all event – windows. as a result, payment with stocks increases CAR-value for the acquiring company in the short-run period.

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)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.264
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
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 head0.025
GPT teacher head0.301
Teacher spread0.276 · 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.

Study designTheoretical or conceptual
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

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueSSRN Electronic JournalSame topicEconomic and Technological Developments in RussiaFrench-language works237,207