論文の概要: Predicting Mergers and Acquisitions: Temporal Dynamic Industry Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07298v2
- Date: Sat, 13 Apr 2024 15:54:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 19:31:26.071496
- Title: Predicting Mergers and Acquisitions: Temporal Dynamic Industry Networks
- Title（参考訳）: 合併と買収の予測 - 時間的動的産業ネットワーク
- Authors: Dayu Yang,
- Abstract要約: M&A活動は市場統合にとって重要な要素であり、企業が戦略的補完を通じて市場力を増強することができる。
既存の研究はしばしば、企業間のM&A行動の相互影響であるピア効果を見落とし、業界ネットワーク内の複雑な相互依存を捉えるのに失敗する。
本稿では,TDIN(Temporal Dynamic Industry Network)を利用して,時間的ポイントプロセスと深層学習を利用して,業界全体のM&Aダイナミクスを効果的に捉える,革新的なM&A予測モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: M&A activities are pivotal for market consolidation, enabling firms to augment market power through strategic complementarities. Existing research often overlooks the peer effect, the mutual influence of M&A behaviors among firms, and fails to capture complex interdependencies within industry networks. Common approaches suffer from reliance on ad-hoc feature engineering, data truncation leading to significant information loss, reduced predictive accuracy, and challenges in real-world application. Additionally, the rarity of M&A events necessitates data rebalancing in conventional models, introducing bias and undermining prediction reliability. We propose an innovative M&A predictive model utilizing the Temporal Dynamic Industry Network (TDIN), leveraging temporal point processes and deep learning to adeptly capture industry-wide M&A dynamics. This model facilitates accurate, detailed deal-level predictions without arbitrary data manipulation or rebalancing, demonstrated through superior evaluation results from M&A cases between January 1997 and December 2020. Our approach marks a significant improvement over traditional models by providing detailed insights into M&A activities and strategic recommendations for specific firms.
- Abstract（参考訳）: M&A活動は市場統合にとって重要な要素であり、企業が戦略的補完を通じて市場力を増強することができる。
既存の研究はしばしば、企業間のM&A行動の相互影響であるピア効果を見落とし、業界ネットワーク内の複雑な相互依存を捉えるのに失敗する。
一般的なアプローチは、アドホックな機能エンジニアリング、データトランケーション、重大な情報損失、予測精度の低下、現実世界のアプリケーションにおける課題などに依存する。
さらに、M&Aイベントの希少さは、バイアスを導入し、予測信頼性を損なうなど、従来のモデルにおけるデータ再バランスを必要とする。
本稿では,TDIN(Temporal Dynamic Industry Network)を利用して,時間的ポイントプロセスと深層学習を利用して,業界全体のM&Aダイナミクスを効果的に捉える,革新的なM&A予測モデルを提案する。
このモデルは,1997年1月から2020年12月にかけてのM&A症例による評価結果から,任意のデータ操作や再バランスを伴わない,正確かつ詳細な取引レベルの予測を容易にする。
当社のアプローチは、M&A活動に関する詳細な洞察と、特定の企業に対する戦略的レコメンデーションを提供することによって、従来のモデルよりも大幅に改善されている。
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