Essays on Mergers and Acquisitions
Bibliographic record
Abstract
Après avoir proposé un cadre général des opérations de fusion‐acquisition, notamment en tant que processus créateur de valeur, nous examinons empiriquement les effets de leur annonce au travers de trois essais. Premièrement, nous étudions les réactions intra‐journalières des investisseurs lors d’annonces diffusées aux États‐Unis. Nous trouvons des gains pour la cible, alors que l’impact s'avère neutre pour l’acquéreur. Ces résultats se déroulent dans une activité de marché soutenue, conjointement à une amélioration de la liquidité. Deuxièmement, nous étendons l’analyse aux concurrents des acquéreurs et des cibles. Considérant le marché canadien, la diffusion de l’information affecte négativement leurs rivaux. Troisièmement, nous soulignons les conditions sous lesquelles les dirigeants écoutent les marchés financiers. Analysant un échantillon d’acquisitions françaises, nous montrons que les dirigeants connectés sont plus enclins à réaliser une acquisition en dépit d’une réaction négative des marchés financiers lors de l’annonce.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".