Vorhersage von Fusionen und Übernahmen in wettbewerbsintensiven Branchen: Ein Modell basierend auf zeitlichen Dynamiken und Branchennetzwerken

Core Concepts

Ein Modell zur Vorhersage von Fusionen und Übernahmen, das die zeitlichen Dynamiken und Branchennetzwerke berücksichtigt, um präzise Vorhersagen auf Transaktionsebene zu ermöglichen.

Abstract

Der Artikel behandelt ein Modell zur Vorhersage von Fusionen und Übernahmen (M&A) in wettbewerbsintensiven Branchen. Das Modell basiert auf zeitlichen Dynamiken und Branchennetzwerken und zielt darauf ab, präzise Vorhersagen auf Transaktionsebene zu ermöglichen. Kernpunkte: Das Modell berücksichtigt sowohl intrinsische Faktoren (finanzielle und Managementvariablen) als auch extrinsische Faktoren (Peer-Effekte) als Einflussfaktoren für M&A-Aktivitäten. Es verwendet einen zeitlichen Punktprozess-Ansatz, um die komplexen Abhängigkeiten zwischen diesen Faktoren und den Anreizen für M&A-Transaktionen zu modellieren. Das Modell kann feingranulare Vorhersagen auf Transaktionsebene treffen, ohne manuelle Merkmalsauswahl oder Datenumverteilung vornehmen zu müssen. Es überwindet die Herausforderungen bisheriger Modelle, wie die Vernachlässigung von Wechselwirkungen zwischen Käufern und Zielfirmen oder die Handhabung der Datensparsamkeit von M&A-Ereignissen.

Stats

Der Wert weltweiter M&A-Aktivitäten hat im Jahr 2021 bis August 3,6 Billionen US-Dollar erreicht und damit den Gesamtwert von 2020 übertroffen. M&A-Transaktionen machen 6 bis 10 Prozent des gesamten US-BIP in den letzten zwei Jahrzehnten aus.

Quotes

"Merger und Übernahme (M&A) ist eine Transaktion, bei der das Eigentum an einem Unternehmen auf ein anderes Unternehmen übertragen wird." "Neben finanziellen und Managementvariablen beginnen neuere Studien, die Interdependenzen zwischen M&A-Ereignissen in der lokalen Umgebung der Unternehmen zu untersuchen."

Key Insights Distilled From

Predicting Mergers and Acquisitions in Competitive Industries

by Dayu Yang at arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07298.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte das Modell erweitert werden, um auch Auswirkungen auf Wettbewerb und Innovationstätigkeit in den Branchen zu berücksichtigen?

Um die Auswirkungen auf Wettbewerb und Innovationstätigkeit in den Branchen zu berücksichtigen, könnte das Modell um zusätzliche Inputvariablen erweitert werden, die relevante Informationen zu Wettbewerbsfaktoren und Innovationsaktivitäten enthalten. Dies könnte beispielsweise die Integration von Daten zu Patentanmeldungen, Forschungs- und Entwicklungsausgaben, Marktanteilen der Unternehmen, Branchentrends und regulatorischen Änderungen umfassen. Durch die Berücksichtigung dieser Faktoren könnte das Modell ein umfassenderes Verständnis der Wettbewerbssituation und Innovationsdynamik in den Branchen liefern. Darüber hinaus könnte eine Netzwerkanalyse durchgeführt werden, um die Verbindungen zwischen Unternehmen, Wettbewerbern und Innovatoren in der Branche zu erfassen und deren Einfluss auf M&A-Entscheidungen zu bewerten. Durch die Integration dieser Aspekte könnte das Modell präzisere Vorhersagen über M&A-Aktivitäten treffen, die sowohl Wettbewerbs- als auch Innovationsaspekte berücksichtigen.

Welche Rolle spielen regulatorische Aspekte bei M&A-Entscheidungen, und wie könnten diese in das Modell integriert werden?

Regulatorische Aspekte spielen eine entscheidende Rolle bei M&A-Entscheidungen, da sie die Genehmigungsfähigkeit und Durchführbarkeit von Transaktionen beeinflussen können. Diese Aspekte umfassen kartellrechtliche Bestimmungen, Compliance-Anforderungen, Steuervorschriften und andere gesetzliche Regelungen, die die Fusion oder Übernahme von Unternehmen regeln. Um regulatorische Aspekte in das Modell zu integrieren, könnten spezifische Indikatoren für regulatorische Risiken und Anforderungen als Inputvariablen verwendet werden. Dies könnte die Berücksichtigung von Daten zu vergangenen regulatorischen Genehmigungen, Rechtsstreitigkeiten im Zusammenhang mit M&A-Transaktionen und regulatorischen Trends umfassen. Darüber hinaus könnte eine Risikoanalyse durchgeführt werden, um potenzielle regulatorische Hürden zu identifizieren und ihre Auswirkungen auf M&A-Entscheidungen zu bewerten. Durch die Integration regulatorischer Aspekte könnte das Modell fundiertere Vorhersagen treffen und Unternehmen bei der Bewertung von M&A-Chancen unterstützen.

Inwiefern lassen sich die Erkenntnisse aus diesem Modell auf andere Investitionsentscheidungen von Unternehmen übertragen?

Die Erkenntnisse aus diesem Modell können auf andere Investitionsentscheidungen von Unternehmen übertragen werden, insbesondere auf Entscheidungen im Zusammenhang mit Fusionen, Übernahmen und anderen strategischen Investitionen. Das Modell bietet einen strukturierten Ansatz zur Analyse von M&A-Aktivitäten, der auf der Berücksichtigung von internen und externen Faktoren basiert. Diese Methodik kann auf andere Investitionsentscheidungen angewendet werden, um die Erfolgsaussichten und Risiken von Investitionen zu bewerten. Durch die Anpassung des Modells an spezifische Investitionsziele und -kontexte können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und potenzielle Chancen und Herausforderungen identifizieren. Darüber hinaus können die prädiktiven Fähigkeiten des Modells genutzt werden, um Investitionsstrategien zu optimieren und langfristige Wachstumsziele zu unterstützen.