A Social Network Analysis on Venture Capital Alliance’s Exit from an Emerging Market
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-06-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This study investigated the impacts of network structure on a venture capital (VC) alliance’s successful exit from an emerging market by empirically analyzing joint VC data in China.
We find that, compared to a mature capital market, the mechanism not only has a certain commonality but also shows the emerging market’s particularities.
From the commonality perspective, the mechanism has a positive effect on successful exit by obtaining heterogeneity information.
These particularities are manifested in the following three aspects.
First, the mechanism is not conducive to deepening the enterprise value chain to establish credibility by obtaining short-term cash during an initial public offering with the enhancement of the VC alliance’s intervention ability for enterprise development.
In addition, a VC alliance’s independent judgment is bound by the VC market.
Furthermore, the problem of over-trust in investees reduces the likelihood of a VC alliance’s successful exit.
Therefore, we should pay more attention to the particularity of emerging markets such as China to improve the relevant management mechanism.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Jing& Luo, Chuan& Liu, Ling. 2020. A Social Network Analysis on Venture Capital Alliance’s Exit from an Emerging Market. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142032
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Jing…[et al.]. A Social Network Analysis on Venture Capital Alliance’s Exit from an Emerging Market. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142032
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Jing& Luo, Chuan& Liu, Ling. A Social Network Analysis on Venture Capital Alliance’s Exit from an Emerging Market. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142032
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142032
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر