Sample selection and data descripti

Sample selection and data description
2.1. Sample acquisitions
Our sample begins with the 25,213 acquisitions listed on the Securities Data Corporation’s (SDC) Mergers and
Acquisitions database that were completed by publicly traded U.S. corporations between 1994 and 2003. Of this set, SDC
identifies 990, or 3.9%, that include an earnout as part of the acquisition agreement. This rate of earnout use is slightly
below the 4.1% observed in Datar et al. (2001) and the 5.6% observed in Kohers and Ang (2000). As shown in Panel A of
Table 1, the rate of earnout use has increased over the sample period from 3.1% in 1994 to 6.8% in 2003.4
Although the target companies come from a wide variety of industries, they exhibit some clustering relative to the SDC
population in industries with large amounts of intangible assets. For example, 33% of the sample targets (untabulated)
come from the following five industries: computer programming and data processing (19%), management and public
relations services (4%), drugs (4%), electronic components and accessories (3%), and surgical, medical, and dental
instruments (3%). These same five industries account for 23% of the SDC population.

Panel B of Table 1 reports descriptive statistics for the sample target companies and compares them to the SDC
population. All data are obtained from the SDC Mergers and Acquisitions database. It is striking that fewer than 2% of the
target companies are publicly traded. The sample companies are predominantly private companies (74%) and subsidiaries of
public companies (23%). By way of comparison, 19% of the SDC acquisition population involves publicly traded targets (the
difference is significant at the 0.01 level). Panel B also shows that acquisitions with earnout payments are slightly more
likely to involve target firms from another industry (as measured by primary 3-digit SIC code) than are targets in the SDC
population. The difference is statistically significant at the 0.05 level. To the extent that private targets and targets from
industries that are different from those of the acquirer present more difficult valuation challenges, the evidence in Panel B
supports the view that earnouts are more likely to be used in acquisitions of targets that are more difficult to value.5

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คำอธิบายตัวเลือกและข้อมูลตัวอย่าง2.1. ตัวอย่างซื้อตัวอย่างของเราเริ่มต้น ด้วย 25,213 ซื้อกิจการที่อยู่ในหลักทรัพย์ข้อมูล บริษัท (SDC) ควบรวมกิจการ และฐานข้อมูลซื้อที่เสร็จสมบูรณ์แล้วโดยเผยซื้อขายบริษัทในสหรัฐอเมริการะหว่างปี 1994-2003 ของชุดนี้ SDCระบุ 990 หรือ 3.9% ที่มี earnout ที่เป็นส่วนหนึ่งของข้อตกลงการซื้อ อัตรานี้ใช้ earnout อยู่เล็กน้อยต่ำกว่า 4.1% สังเกตใน Datar et al. (2001) และ 5.6% สังเกตได้จาก Kohers และอ่างทอง (2000) ดังที่แสดงในแผงที่ A ของตารางที่ 1 อัตราการใช้ earnout ได้เพิ่มขึ้นระยะเวลาตัวอย่างจาก 3.1% ในปี 1994 6.8% ใน 2003.4แม้ว่าบริษัทเป้าหมายมาจากหลากหลายอุตสาหกรรม พวกเขาแสดงบางคลัสเตอร์เทียบกับ SDCประชากรในอุตสาหกรรมกับสินทรัพย์ไม่มีตัวตนจำนวนมาก ตัวอย่างเช่น 33% ของเป้าหมายตัวอย่าง (untabulated)มาจากอุตสาหกรรมห้าต่อไปนี้: การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ และประมวลผลข้อมูล (19%), การจัดการ และประชาชนบริการความสัมพันธ์ (4%), ยาเสพติด (4%), ชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ และอุปกรณ์เสริม (3%), และการผ่าตัด แพทย์ และทันตกรรมเครื่องมือ (3%) อุตสาหกรรมเหล่านี้ห้าเดียวกันบัญชี 23% ของประชากร SDCรายงาน B ตาราง 1 แผงสถิติอธิบายสำหรับเป้าหมายอย่างบริษัท และเปรียบเทียบได้กับ SDCประชากร ข้อมูลทั้งหมดได้รับมาจากฐานข้อมูล SDC ควบรวมและซื้อกิจการ มันจะโดดเด่นที่น้อยกว่า 2% ของการเป้าหมายบริษัทจะซื้อขาย อย่างบริษัทมีบริษัทเอกชนส่วนใหญ่ (74%) และบริษัทย่อยบริษัทมหาชน (23%) โดยวิธีเปรียบเทียบ 19% ของประชากร SDC ซื้อเกี่ยวข้องกับเป้าหมาย (ที่ขายทั่วไปความแตกต่างมีนัยสำคัญที่ระดับ 0.01) แผง B แสดงว่า ซื้อ earnout เงินมีเพิ่มเติมเล็กน้อยน่าจะเกี่ยวข้องกับบริษัทเป้าหมายจากอุตสาหกรรมอื่น (จากการวัดโดยรหัส SIC 3 หลักหลัก) มากกว่าที่มีเป้าหมายในการ SDCประชากร ความแตกต่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 ขอบเขต ส่วนบุคคลที่กำหนดเป้าหมาย และเป้าหมายจากปัจจุบันอุตสาหกรรมที่แตกต่างจากของซ้อท้าทายยากประเมินค่า หลักฐานในแผง Bสนับสนุนมุมมองที่ว่า earnouts มีแนวโน้มที่จะใช้ในกิจการของเป้าหมายที่ได้ value.5

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเลือกตัวอย่างและข้อมูลรายละเอียด
2.1 การเข้าซื้อกิจการตัวอย่าง
ตัวอย่างของเราเริ่มต้นด้วยการเข้าซื้อกิจการ 25,213 จดทะเบียนในหลักทรัพย์ข้อมูลของ บริษัท (SDC) การควบรวมกิจการและ
การเข้าซื้อกิจการของฐานข้อมูลที่เสร็จสมบูรณ์โดยสาธารณชนซื้อขาย บริษัท สหรัฐระหว่างปี 1994 และ 2003 ของชุดนี้, SDC
ระบุ 990 หรือ 3.9% ที่มี earnout เป็นส่วนหนึ่งของข้อตกลงการเข้าซื้อกิจการ อัตราการใช้ earnout นี้เป็นเพียงเล็กน้อย
ดังต่อไปนี้ 4.1% ข้อสังเกตใน Datar et al, (2001) และ 5.6% ข้อสังเกตใน Kohers และอ่างทอง (2000) ดังแสดงในแผงของ
ตารางที่ 1 อัตราการใช้ earnout ได้เพิ่มขึ้นในช่วงเวลาตัวอย่างจาก 3.1% ในปี 1994-6.8% ในปี 2,003.4
แม้ว่า บริษัท เป้าหมายมาจากหลากหลายอุตสาหกรรม, พวกเขาแสดงการจัดกลุ่มบางเทียบกับ SDC
ประชากรในอุตสาหกรรมที่มีจำนวนมากของสินทรัพย์ไม่มีตัวตน ยกตัวอย่างเช่น 33% ของเป้าหมายตัวอย่าง (untabulated)
มาจากต่อไปนี้ห้าอุตสาหกรรม: การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์และการประมวลผลข้อมูล (19%), การจัดการและประชาชน
บริการความสัมพันธ์ (4%), ยาเสพติด (4%), ชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์และอุปกรณ์เสริม ( 3%) และการผ่าตัดทางการแพทย์และทันตกรรม
เครื่องมือ (3%) บัญชีสำหรับ 23% ของประชากร SDC เดียวกันนี้ห้าอุตสาหกรรม. แผง B ของตารางที่ 1 รายงานสถิติเชิงพรรณนาสำหรับ บริษัท เป้าหมายตัวอย่างและเปรียบเทียบพวกเขาไปที่ SDC ประชากร ข้อมูลทั้งหมดจะได้รับจาก SDC การควบรวมกิจการของฐานข้อมูล มันเป็นที่โดดเด่นที่น้อยกว่า 2% ของบริษัท เป้าหมายที่มีการซื้อขายต่อสาธารณชน บริษัท ตัวอย่างส่วนใหญ่ บริษัท เอกชน (74%) และ บริษัท ย่อยของบริษัท มหาชน (23%) โดยวิธีการเปรียบเทียบ 19% ของประชากรในการเข้าซื้อกิจการ SDC เกี่ยวข้องกับการซื้อขายหุ้นในตลาดหลักทรัพย์เป้าหมาย (คนที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ 0.01) แผง B นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นว่าการเข้าซื้อกิจการที่มีการชำระเงิน earnout เล็กน้อยมากขึ้นมีแนวโน้มที่จะเกี่ยวข้องกับ บริษัท เป้าหมายจากอุตสาหกรรมอื่น (โดยวัดจากหลัก 3 หลักบาทรหัส SIC) กว่าเป็นเป้าหมายใน SDC ประชากร ความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 ในขอบเขตที่เป้าหมายส่วนตัวและเป้าหมายจากอุตสาหกรรมที่แตกต่างจากผู้ที่ได้มานำเสนอความท้าทายการประเมินมูลค่าที่ยากมากขึ้นหลักฐานในแผงขสนับสนุนมุมมองที่ earnouts มีแนวโน้มที่จะนำไปใช้ในการเข้าซื้อกิจการของเป้าหมายที่มีความยากมากขึ้นที่จะคุ้มค่า 0.5

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเลือกตัวอย่างและข้อมูลรายละเอียด2.1 . กิจการตัวอย่างตัวอย่างของเราเริ่มต้นด้วย 25213 กิจการที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ข้อมูล ( SDC ) และควบรวมกิจการบริษัทฐานข้อมูลซีดีรอมที่เสร็จสมบูรณ์โดยซื้อขายสาธารณะ บริษัท สหรัฐ ระหว่างปี 1994 และ 2003 SDC ของชุดนี้ระบุ 990 หรือ 3.9% ซึ่งรวมถึง earnout เป็นส่วนหนึ่งของข้อตกลงการซื้อกิจการ ซึ่งอัตราการ earnout ใช้เล็กน้อยต่ำกว่า 4.1% จาก Datar et al . ( 2001 ) และ 5.6 % ) และ kohers อ่างทอง ( 2000 ) ตามที่แสดงในแผงของตารางที่ 1 อัตรา earnout ใช้มีเพิ่มขึ้นกว่าระยะเวลาตัวอย่างจาก 3.1% ในปี 1994 ถึง 6.8% ใน 2003.4แม้ว่าเป้าหมายของบริษัทที่มาจากหลากหลายอุตสาหกรรม พวกเขามีบางข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ SDCประชากรในอุตสาหกรรมที่มีจำนวนมากของสินทรัพย์ไม่มีตัวตน . ตัวอย่าง ร้อยละ 33 ของเป้าหมาย ( untabulated ) ตัวอย่างออกมาจาก 5 อุตสาหกรรมต่อไปนี้ : การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์และการประมวลผลข้อมูล ( 19% ) และการจัดการสาธารณะบริการประชาสัมพันธ์ ( 4% ) , ยา ( 4% ) , ชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์และอุปกรณ์ ( ร้อยละ 3 ) และการผ่าตัดทางการแพทย์และทันตกรรมเครื่องมือ ( 3% ) เหล่านี้ห้าอุตสาหกรรมบัญชีสำหรับ 23% ของ SDC ประชากรแผง B ของตารางที่ 1 รายงานสถิติสำหรับกลุ่มตัวอย่างเป้าหมาย บริษัท และเปรียบเทียบพวกเขาไปยัง SDCประชากร ข้อมูลทั้งหมดที่ได้รับจาก SDC การควบรวมและการจัดหาฐานข้อมูล . มันเป็นที่โดดเด่นที่น้อยกว่า 2% ของเป้าหมายเป็นบริษัทซื้อขายสาธารณะ ตัวอย่าง บริษัท เป็น บริษัท เอกชนส่วนใหญ่ ( 74% ) และ บริษัท ย่อยของบริษัท มหาชน ( 23% ) โดยวิธีของการเปรียบเทียบ , 19 เปอร์เซ็นต์ของประชากรที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขายแก่สาธารณชน การ SDC ( เป้าหมายแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.01 ) แผง B ยังแสดงให้เห็นว่าการซื้อด้วยเงิน earnout เล็กน้อยเพิ่มเติมแนวโน้มที่จะเกี่ยวข้องกับเป้าหมายบริษัทจากอุตสาหกรรมอื่น ( ซึ่งเป็นหลัก 3-digit รหัส SIC ) กว่าเป้าหมายใน SDCประชากร แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 ในขอบเขตที่ส่วนบุคคลเป้าหมายและเป้าหมายจากอุตสาหกรรมที่แตกต่างจากปัจจุบันมูลค่าของผู้ซื้อที่ยากท้าทาย หลักฐานในแผง Bสนับสนุนมุมมองที่ earnouts มีแนวโน้มที่จะใช้ในกิจการของเป้าหมายที่ยากต่อค่า .