TY  - THES
T1  - Empirical essays on initial public offerings
A1  - Reiff,Annika
Y1  - 2023/02/15
N2  - Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit dem Börsengang amerikanischer Unternehmen. Hierbei werden zwei Forschungsfelder in den Blick genommen. Erstens wird das Phänomen des vorzeitigen Rückzugs vom Börsengang untersucht. Aus methodischer Perspektive wird hierbei analysiert, in wie weit die Verwendung neuer Verfahren aus dem Bereich des Machine Learning einen Rückzug vom Börsengang präziser vorhersagen kann, als klassische, bisher genutzte statistische Verfahren. Aus inhaltlicher Perspektive wird die Kontextabhängigkeit bestimmter Einflussfaktoren hervorgehoben. Zweitens stehen die Auswirkungen des Börsengangs auf Konkurrenten im Fokus. Hierbei liegt ein besonderes Augenmerk auf der Frage, durch welche kausalen Mechanismen diese durch einen Börsengang konkurrierender Unternehmen beeinflusst werden. Diese Frage wird mit in diesem Forschungsfeld bisher nicht angewendeten Methoden aus dem Bereich der Kausalen Inferenz untersucht.  
Die Ergebnisse der durchgeführten Analysen liefern wesentliche neue Erkenntnisse zum Phänomen des Rückzugs vom Börsengang sowie zu den Auswirkungen eines Börsengangs auf Konkurrenten. Es stellt sich heraus, dass Machine Learning Verfahren den Rückzug tatsächlich präziser vorhersagen können als die bisher genutzten statistischen Verfahren. Jedoch zeigen sich gleichzeitig neue Schwierigkeiten bei der Vorhersage zukünftiger Rückzüge basierend auf historischen Daten. Des Weiteren deuten die Ergebnisse darauf hin, dass bestimmte Determinanten, insbesondere Variablen, die eine gute Corporate Governance signalisieren, besonders in unsicheren Marktbedingungen eine wichtige Rolle spielen. Ferner unterscheidet sich der Effekt von VC Backing hinsichtlich verschiedener VC Charakteristika. 
Hinsichtlich des Effekts von Börsengängen auf Konkurrenten bestätigt sich, dass von der Theorie bisher angenommene, aber nicht explizit getestete Kausalmechanismen in der Tat eine wichtige Rolle für die Auswirkungen auf Konkurrenten spielen können. Hierbei deuten die Ergebnisse insbesondere darauf hin, dass der Börsengang eines Konkurrenten die Konkurrenzsituation in der Industrie verschärft und deshalb mit negativen Effekten auf die Konkurrenten einhergeht.
 Die vorliegende Dissertation zeigt somit neue Erklärungsansätze auf, weist aber auch auf neue Fragen hin. Es deutet sich hierbei an, dass insbesondere das Zusammenspiel neue theoretischer Überlegungen mit innovativen methodischen Ansätzen zu neuen Erkenntnissen beitragen kann. 

KW  - Going Public
KW  - Maschinelles Lernen
KW  - Rückzug
CY  - Hohenheim
PB  - Kommunikations-, Informations- und Medienzentrum der Universität Hohenheim
AD  - Garbenstr. 15, 70593 Stuttgart
UR  - http://opus.uni-hohenheim.de/volltexte/2023/2115
ER  -