Vorhersage von Fusionen und Übernahmen durch Patentanalysen

Fusionen und Übernahmen (M&A) sind wichtige Strategien für Unternehmen, die wachsen und innovativ sein wollen. Aber den richtigen Partner für eine Fusion oder Übernahme zu finden, kann echt herausfordernd sein. Firmen müssen viele Faktoren berücksichtigen, wie etwa die geschäftliche Kompatibilität und technologische Kapazitäten. Diese Studie konzentriert sich auf eine neue Methode, um M&As mithilfe von Patentdaten vorherzusagen, die Unternehmen helfen kann, besser informierte Entscheidungen zu treffen.

#Die Bedeutung von Innovation

In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt müssen Unternehmen ständig innovativ sein, um relevant zu bleiben. Während einige Firmen auf interne Forschung und Entwicklung setzen, kann dieser Ansatz langsam und teuer sein. Deshalb suchen viele Unternehmen nach Möglichkeiten durch M&As, die es ihnen ermöglichen, neue Technologien zu nutzen und in neue Märkte einzutreten. Allein im Jahr 2019 erreichte der globale Wert von M&A-Deals fast 4 Billionen Dollar. Unternehmen nutzen M&As als finanzielle Strategie, um wertvolle technologische Fähigkeiten zu erlangen und wettbewerbsfähig zu bleiben.

#Herausforderungen bei der Partnersuche

Den besten potenziellen Partner für eine M&A zu identifizieren, ist eine komplexe Aufgabe. Es geht darum, viele Faktoren zu analysieren, einschliesslich der Technologiemappen und Marktpositionen des Unternehmens. Dieser Prozess erfordert viel Zeit und Expertise. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, führt die Studie einen neuen Algorithmus namens MASS ein, der die Ähnlichkeiten zwischen Unternehmen basierend auf deren Patentaktivitäten misst.

#Der MASS-Algorithmus

MASS steht für Mergers and Acquisitions Sapling Similarity. Er vereinfacht, wie Unternehmen verglichen werden, indem er sich auf deren Patente konzentriert. Der Algorithmus ist so gestaltet, dass er sowohl einfach zu interpretieren als auch zu erklären ist. Durch die Analyse von Daten zweier bekannter Datenbanken, Zephyr und Crunchbase, zeigt MASS eine bessere Vorhersagegenauigkeit im Vergleich zu traditionellen Methoden.

#Patentaktivitäten und deren Rolle

Patentaktivitäten heben technologische Innovationen und Verbesserungen hervor, die Unternehmen vorgenommen haben. Durch die Untersuchung von Patentdaten bewertet der MASS-Algorithmus, wie eng verschiedene Unternehmen anhand der Technologien, mit denen sie arbeiten, verwandt sind. Eine starke Ähnlichkeit in den Patentportfolios kann auf eine höhere Wahrscheinlichkeit für erfolgreiche M&As hindeuten.

#Ähnlichkeitsmetriken

Um die Wahrscheinlichkeit einer M&A zu berechnen, müssen wir Unternehmen basierend auf ihren Patentaktivitäten vergleichen. Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist durch Ähnlichkeitsmetriken, die quantifizieren, wie eng verwand zwei Firmen in Bezug auf ihre Patente sind.

Eine beliebte Ähnlichkeitsmetrik ist die Cosinus-Ähnlichkeit, die den Cosinus des Winkels zwischen zwei Vektoren misst. Eine andere Methode, die als Sapling Similarity bezeichnet wird, nutzt Entscheidungsbäume, um zu bewerten, wie Firmen durch gemeinsame Technologien verbunden sind. Diese Studie modifiziert die Sapling Similarity, um den MASS-Algorithmus zu erstellen.

#Die Bedeutung des Rahmens der wirtschaftlichen Komplexität

Die Studie stützt sich auf den Rahmen der wirtschaftlichen Komplexität, um die Beziehung zwischen Unternehmen und deren Technologien zu verstehen. Wirtschaftliche Komplexität betrachtet, wie vielfältig und komplex die Wirtschaft eines Landes ist, was oft durch dessen Patentaktivitäten widerspiegelt wird. Durch die Verwendung dieses Rahmens versucht die Studie, die Ähnlichkeiten zwischen Firmen basierend auf deren technologischen Fähigkeiten zu quantifizieren.

#Methodologie

Die Forschung nutzt vier Datenbanken, um Daten über Patente und Unternehmen zu sammeln und abzugleichen. Die Worldwide Patent Statistical Database (PATSTAT) liefert Patentinformationen, während AMADEUS Unternehmensdaten bietet. Die Datenbanken Zephyr und Crunchbase liefern Informationen zu M&A-Deals.

Das Datenset wird dann so zusammengestellt, dass es Unternehmen umfasst, die sowohl Patentaktivitäten haben als auch an M&As beteiligt waren. Das Ziel ist es, zu analysieren, wie Patentähnlichkeiten zukünftige M&A-Transaktionen vorhersagen können.

#Erstellung des Datensatzes

Die Erstellung des Datensatzes beinhaltet die Verknüpfung von Patentinformationen mit Unternehmen. Die Daten werden basierend auf den Technologien und Patenten organisiert, die für jedes Unternehmen relevant sind. Durch die Analyse dieser Verbindungen zielt die Studie darauf ab, potenzielle M&As basierend auf technologischen Ähnlichkeiten zu identifizieren.

#Analyse verschiedener Sektoren

Verschiedene Branchen haben unterschiedliche Häufigkeiten von Patentaktivitäten. Zum Beispiel produziert der Pharmasektor tendenziell mehr Patente als der Finanzsektor. Wenn Firmen mit weniger Patenten M&As in Betracht ziehen, suchen sie oft nach Verbindungen zu anderen Unternehmen ohne gemeinsame Technologien.

Hier haben traditionelle Ähnlichkeitsmasse Schwierigkeiten, nützliche Einblicke zu liefern. Der MASS-Algorithmus kann jedoch immer noch Signale erkennen, die auf potenzielle M&As hinweisen, und bietet einen flexibleren Ansatz.

#Literaturüberblick

Jüngste Forschungen zu M&As haben erheblich zugenommen. Viele Studien konzentrieren sich auf verschiedene Aspekte, wie die Bewertung von Risiken oder die Identifikation von Faktoren, die zu erfolgreichen Übernahmen beitragen. Darüber hinaus wurde die Auswirkung externer Faktoren wie der COVID-19-Pandemie im Kontext der globalen M&A-Aktivität analysiert.

Ein weiteres wichtiges Konzept in der M&A-Forschung ist die „absorptive capacity“, also die Fähigkeit eines Unternehmens, Wissen von einem anderen Unternehmen aufzunehmen. Die Verwandtschaft der beiden Unternehmen ist entscheidend für eine erfolgreiche Integration nach einer Fusion oder Übernahme.

#Verständnis technologischer Verwandtschaft

Zu verstehen, wie eng zwei Firmen in Bezug auf Technologie verwandt sind, ist entscheidend für die Vorhersage des Erfolgs einer M&A. Forschungen zeigen, dass technologischer Zusammenhang die Leistung nach einer Übernahme erheblich beeinflusst. Dennoch gibt es bisher keine standardisierte Methode zur Messung dieser Verwandtschaft. Diese Studie hofft, diese Lücke zu schliessen, indem sie den MASS-Algorithmus einführt.

#Ziele der Studie

Das Hauptziel dieser Forschung ist es, die Vorhersagen für M&A-Deals basierend auf Patentaktivitäten zu verbessern. Mithilfe des MASS-Algorithmus strebt die Studie an, zugrunde liegende Muster hinter M&As offenzulegen und zur bestehenden Diskussion über Technologie, Diversifizierung und Unternehmensleistung beizutragen.

#Überblick über Daten und Methodologie

Die Forschung beinhaltet das Sammeln von Daten aus verschiedenen Datenbanken, um ein umfassendes Datenset für die Analyse zu erstellen. Wichtige Aspekte sind die Verarbeitung von Patentinformationen, die Zuordnung von Unternehmen zu ihren jeweiligen Patenten und die Analyse der resultierenden Daten, um sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

#Patentdaten

Patente liefern wertvolle Informationen über die technologischen Fähigkeiten eines Unternehmens. Die PATSTAT-Datenbank organisiert Patentdaten und kategorisiert sie mithilfe eines standardisierten Systems. Durch den Fokus auf spezifische Technologiebereiche zielt die Studie darauf ab, zu verstehen, wie verschiedene Firmen innovieren.

#Unternehmensdaten

Unternehmensdaten aus der AMADEUS-Datenbank helfen dabei, Patentinformationen mit spezifischen Firmen zu verknüpfen. Obwohl grosse Unternehmen gut dokumentiert sind, fehlt es kleineren Firmen oft an umfassenden Aufzeichnungen. Diese Studie erkennt diese Einschränkung an, glaubt jedoch, dass sie die Analyse nicht wesentlich beeinträchtigt.

#Daten zu Fusionen und Übernahmen

Für M&As verlässt sich die Studie auf Daten von Zephyr und Crunchbase. Zephyr konzentriert sich auf Transaktionen in der biopharmazeutischen Industrie, während Crunchbase ein breiteres Spektrum an M&A-Aktivitäten bietet. Zusammen liefern diese Quellen ein reichhaltiges Datenset zur Vorhersage potenzieller Fusionen und Übernahmen.

#Ähnlichkeitsmetriken definiert

Die Studie führt verschiedene Ähnlichkeitsmetriken ein, um zu bewerten, wie eng Unternehmen in Bezug auf ihre Patente ausgerichtet sind. Diese Metriken dienen als Grundlage zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit, dass M&As zwischen Firmen stattfinden.

#Vorhersage von Fusionen und Übernahmen

Um M&As vorherzusagen, verwendet die Forschung drei Klassifizierungsübungen: Paarvorhersage, Zielvorhersage und Erwerbervorhersage. Jede Übung zielt darauf ab, die Wahrscheinlichkeit von M&As basierend auf vergangenen Daten und technologischen Ähnlichkeiten zu bewerten.

#Experimentelles Setup

Die Experimente basieren auf einem binären Klassifizierungssystem, in dem echte M&As mit zufällig generierten Unternehmenspaaren verglichen werden. Die besten Modelle sind die, die effektiv zwischen echten M&As und zufälligen Paaren unterscheiden können.

#Leistungsbewertung

Der Erfolg der Modelle wird durch verschiedene Leistungsindikatoren bewertet, darunter F1-Werte, Präzisions-Recall-Kurven und Trefferquoten. Diese Indikatoren helfen zu beurteilen, wie genau jede Methode M&As vorhersagt.

#Ergebnisse

Die Ergebnisse zeigen, dass der MASS-Algorithmus andere Methoden bei der Vorhersage von M&As übertrifft. Diese Überlegenheit bestätigt die Effektivität des MASS-Ansatzes bei der Nutzung von Patentdaten zur Prognose von Fusionen und Übernahmen.

#Fazit

Diese Studie erweitert unser Verständnis der Beziehung zwischen Patentaktivität und M&As. Durch den Vorschlag des MASS-Algorithmus bietet sie ein robustes Werkzeug für Unternehmen, die informierte Entscheidungen über potenzielle Fusionen und Übernahmen treffen möchten.

#Zukünftige Richtungen

Die Forschung eröffnet Möglichkeiten für weitere Erkundungen im Bereich der M&A-Vorhersage. Durch die Verfeinerung des MASS-Algorithmus und die Erweiterung seiner Anwendung können Unternehmen ihre strategische Planung verbessern und ihre Chancen auf erfolgreiche M&As erhöhen.

#Daten- und Codeverfügbarkeit

Alle Daten und Codes, die notwendig sind, um die Ergebnisse dieser Studie zu reproduzieren, stehen Forschern zur Verfügung, die sich weiter mit diesen Erkenntnissen beschäftigen möchten.