論文の概要: A Deep Learning Method for Predicting Mergers and Acquisitions: Temporal Dynamic Industry Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07298v3
• Date: Thu, 17 Oct 2024 18:48:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:21:46.254731
• Title: A Deep Learning Method for Predicting Mergers and Acquisitions: Temporal Dynamic Industry Networks
• Title（参考訳）: 合併・買収予測のための深層学習手法--時間動的産業ネットワーク
• Authors: Dayu Yang,
• Abstract要約: 効果的なM&A予測モデルは、アドホックな機能エンジニアリングやデータリバランスを必要とせずに、取引レベルの予測を提供するべきである。 M&Aイベントのばらつきのため、既存のモデルはデータリバランシングを必要とし、バイアスを導入し、現実の応用性を制限する。 本稿では、時間点過程と深層学習を利用して複雑なM&A相互依存を捕捉する時間動的産業ネットワーク(TDIN)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Merger and Acquisition (M&A) activities play a vital role in market consolidation and restructuring. For acquiring companies, M&A serves as a key investment strategy, with one primary goal being to attain complementarities that enhance market power in competitive industries. In addition to intrinsic factors, a M&A behavior of a firm is influenced by the M&A activities of its peers, a phenomenon known as the "peer effect." However, existing research often fails to capture the rich interdependencies among M&A events within industry networks. An effective M&A predictive model should offer deal-level predictions without requiring ad-hoc feature engineering or data rebalancing. Such a model would predict the M&A behaviors of rival firms and provide specific recommendations for both bidder and target firms. However, most current models only predict one side of an M&A deal, lack firm-specific recommendations, and rely on arbitrary time intervals that impair predictive accuracy. Additionally, due to the sparsity of M&A events, existing models require data rebalancing, which introduces bias and limits their real-world applicability. To address these challenges, we propose a Temporal Dynamic Industry Network (TDIN) model, leveraging temporal point processes and deep learning to capture complex M&A interdependencies without ad-hoc data adjustments. The temporal point process framework inherently models event sparsity, eliminating the need for data rebalancing. Empirical evaluations on M&A data from January 1997 to December 2020 validate the effectiveness of our approach in predicting M&A events and offering actionable, deal-level recommendations.
• Abstract（参考訳）: M&A(Merger and Acquisition)活動は、市場統合と再編において重要な役割を担っている。 企業を買収するためには、M&Aは主要な投資戦略として機能し、競争産業における市場力を高めるための相補性を達成することが第一の目標である。 内在的要因に加えて、企業のM&A行動は、その仲間のM&A活動の影響を受けており、これは「ピアエフェクト」と呼ばれる現象である。 しかし、既存の研究はしばしば、業界ネットワーク内のM&Aイベント間の豊富な相互依存を捉えるのに失敗する。 効果的なM&A予測モデルは、アドホックな機能エンジニアリングやデータリバランスを必要とせずに、取引レベルの予測を提供するべきである。 このようなモデルは、ライバル企業のM&A行動を予測し、入札者とターゲット企業の両方に具体的なレコメンデーションを提供する。 しかし、現在のほとんどのモデルは、M&Aの取引の片側だけを予測し、しっかりした推奨を欠き、予測精度を損なう任意の時間間隔に依存している。 さらに、M&Aイベントが広範囲にあるため、既存のモデルはデータリバランシングを必要とし、バイアスを導入し、現実の応用性を制限する。 これらの課題に対処するために、時間的ポイントプロセスとディープラーニングを活用して、アドホックなデータ調整なしに複雑なM&A相互依存性を捕捉する、時間的動的産業ネットワーク(TDIN)モデルを提案する。 時間的ポイントプロセスフレームワークは本質的にイベントの疎結合をモデル化し、データリバランシングの必要性を排除します。 1997年1月から2020年12月までのM&Aデータに関する実証的な評価は、M&Aイベントの予測と、実行可能な取引レベルのレコメンデーションの提供において、我々のアプローチの有効性を検証するものである。

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