Prédire les fusions et acquisitions grâce à l'analyse des brevets

Les Fusions et Acquisitions (FA) sont des stratégies super importantes pour les boîtes qui veulent grandir et innover. Mais, trouver le bon partenaire pour une fusion ou une acquisition, c'est vraiment pas évident. Les entreprises doivent prendre en compte plein de facteurs, comme la compatibilité des affaires et la capacité technologique. Cette étude se concentre sur une nouvelle méthode pour prédire les FA en utilisant des Données de brevets, ce qui peut aider les entreprises à faire des choix plus éclairés.

#L'importance de l'innovation

Dans le monde des affaires qui va à toute vitesse aujourd'hui, les entreprises doivent constamment innover pour rester pertinentes. Alors que certaines boîtes comptent sur la recherche et le développement internes, cette approche peut être lente et coûteuse. Du coup, beaucoup d'entreprises cherchent des opportunités à travers les FA, ce qui leur permet d'accéder à de nouvelles technologies et de pénétrer de nouveaux marchés. Rien qu'en 2019, la valeur mondiale des deals de FA a presque atteint 4 trillions de dollars. Les entreprises utilisent les FA comme une stratégie financière pour acquérir des capacités technologiques précieuses et rester compétitives.

#Les défis pour trouver le bon partenaire

Identifier le meilleur partenaire potentiel pour une FA, c'est une tâche complexe. Ça implique d'analyser plusieurs facteurs, y compris les portefeuilles technologiques et les positions sur le marché de l'entreprise. Ce processus demande pas mal de temps et d'expertise. Pour relever ces défis, l'étude présente un nouvel algorithme appelé MASS, qui mesure les similitudes entre les entreprises en fonction de leurs activités de brevets.

#L'algorithme MASS

MASS, ça veut dire Mergers and Acquisitions Sapling Similarity. Il simplifie la façon dont les entreprises sont comparées, en se concentrant sur leurs brevets. L'algorithme est conçu pour être facile à interpréter et à expliquer. En analysant les données de deux bases de données bien connues, Zephyr et Crunchbase, MASS montre une meilleure précision de prédiction par rapport aux méthodes traditionnelles.

#Activités de brevets et leur rôle

Les activités de brevets mettent en avant les innovations et améliorations technologiques que les entreprises ont réalisées. En examinant les données de brevets, l'algorithme MASS évalue à quel point différentes entreprises sont liées en fonction des technologies avec lesquelles elles travaillent. Une forte similarité dans les portefeuilles de brevets peut indiquer une probabilité plus élevée de FA réussies.

#Métriques de similarité

Pour calculer la probabilité d'une FA, il faut comparer les entreprises en fonction de leurs activités de brevets. Une façon de le faire est d'utiliser des métriques de similarité, qui quantifient à quel point deux entreprises sont liées en termes de brevets.

Une métrique de similarité populaire est la similarité cosinus, qui mesure le cosinus de l'angle entre deux vecteurs. Une autre méthode, appelée Similarité Sapling, utilise des arbres de décision pour évaluer comment les entreprises sont connectées à travers des technologies partagées. Cette étude modifie la Similarité Sapling pour créer l'algorithme MASS.

#L'importance du cadre de Complexité Économique

L'étude s'appuie sur le cadre de la Complexité Économique pour comprendre la relation entre les entreprises et leurs technologies. La Complexité Économique examine à quel point l'économie d'un pays est diverse et sophistiquée, ce qui se reflète souvent dans ses activités de brevets. En utilisant ce cadre, l'étude tente de quantifier les similarités entre les entreprises en fonction de leurs capacités technologiques.

#Méthodologie

La recherche utilise quatre bases de données pour rassembler et associer des données sur les brevets et les entreprises. La Base de Données Statistique Mondiale des Brevets (PATSTAT) fournit des informations sur les brevets, tandis qu'AMADEUS offre des données sur les entreprises. Les bases de données Zephyr et Crunchbase fournissent des informations sur les accords de FA.

Le jeu de données est ensuite construit pour inclure les entreprises qui ont à la fois une activité de brevets et qui ont participé à des FA. L'objectif est d'analyser comment les similarités de brevets peuvent prédire de futures transactions de FA.

#Création du jeu de données

La création du jeu de données consiste à lier les informations sur les brevets aux entreprises. Les données sont organisées en fonction des technologies et des brevets pertinents pour chaque entreprise. En analysant ces connexions, l'étude vise à identifier des FA potentielles basées sur des similarités technologiques.

#Analyse des différents secteurs

Différentes industries ont des fréquences d'activités de brevets variables. Par exemple, le secteur pharmaceutique a tendance à produire plus de brevets que le secteur financier. Quand des entreprises avec moins de brevets envisagent des FA, elles cherchent souvent des connexions avec d'autres entreprises sans technologies partagées.

Ici, les mesures traditionnelles de similarité ont du mal à fournir des informations utiles. L'algorithme MASS, cependant, peut toujours détecter des signaux indiquant des FA potentielles, offrant une approche plus adaptable.

#Revue de la littérature

Les recherches récentes sur les FA se sont considérablement élargies. Beaucoup d'études se concentrent sur différents aspects, comme l'évaluation des risques ou l'identification des facteurs qui contribuent à des acquisitions réussies. En plus, l'impact de facteurs externes comme la pandémie de COVID-19 a été analysé dans le contexte de l'activité mondiale des FA.

Un autre concept important dans la recherche sur les FA est la "capacité d'absorption", qui fait référence à la capacité d'une entreprise à absorber des connaissances d'une autre entreprise. La relation entre les deux entreprises est cruciale pour une intégration réussie après une fusion ou une acquisition.

#Comprendre la relation technologique

Comprendre à quel point deux entreprises sont liées en termes de technologie est essentiel pour prédire le succès d'une FA. Les recherches montrent que la relation technologique influence significativement la performance post-acquisition. Cependant, il n'existe toujours pas de méthode standardisée pour mesurer cette relation. Cette étude espère combler cette lacune en introduisant l'algorithme MASS.

#Objectifs de l'étude

L'objectif principal de cette recherche est d'améliorer les prédictions des accords de FA basées sur l'activité des brevets. En utilisant l'algorithme MASS, l'étude s'efforce de révéler les schémas sous-jacents derrière les FA et de contribuer à la discussion existante sur la technologie, la diversification et la performance des entreprises.

#Vue d'ensemble des données et de la méthodologie

La recherche implique la collecte de données à partir de diverses bases de données pour construire un jeu de données complet pour l'analyse. Les aspects clés incluent le traitement des informations sur les brevets, l'association des entreprises avec leurs brevets respectifs, et l'analyse des données résultantes pour extraire des informations significatives.

#Données de brevets

Les brevets fournissent des informations précieuses sur les capacités technologiques d'une entreprise. La base de données PATSTAT organise les données de brevets et les classe à l'aide d'un système standardisé. En se concentrant sur des secteurs technologiques spécifiques, l'étude vise à comprendre comment différentes entreprises innovent.

#Données sur les entreprises

Les données sur les entreprises provenant de la base de données AMADEUS aident à associer les informations sur les brevets avec des entreprises spécifiques. Bien que les grandes corporations soient bien documentées, les petites entreprises manquent souvent de dossiers complets. Cette étude reconnaît cette limitation mais pense que cela n'affecte pas significativement l'analyse.

#Données sur les fusions et acquisitions

Pour les FA, l'étude s'appuie sur des données provenant de Zephyr et Crunchbase. Zephyr se concentre sur les transactions de l'industrie biopharmaceutique, tandis que Crunchbase offre une gamme plus large d'activités de FA. Ensemble, ces sources fournissent un jeu de données riche pour prédire des fusions et acquisitions potentielles.

#Métriques de similarité définies

L'étude introduit différentes métriques de similarité pour évaluer à quel point les entreprises sont alignées en fonction de leurs brevets. Ces métriques servent de fondement pour calculer la probabilité d'occurrence des FA entre les entreprises.

#Prédire les fusions et acquisitions

Pour prédire les FA, la recherche emploie trois exercices de classification : prédiction de paire, prédiction de cible et prédiction d'acquéreur. Chaque exercice vise à évaluer la probabilité de FA en fonction des données passées et des similarités technologiques.

#Configuration expérimentale

Les expériences sont basées sur un système de classification binaire, où de vraies FA sont comparées à des paires d'entreprises générées au hasard. Les modèles les plus performants sont ceux qui peuvent distinguer efficacement les vraies FA des paires aléatoires.

#Évaluation des performances

Le succès des modèles est évalué à travers divers indicateurs de performance, y compris les scores F1, les courbes de précision-rappel et les taux de réussite. Ces indicateurs aident à évaluer à quel point chaque méthode prédit précisément les FA.

#Résultats

Les résultats révèlent que l'algorithme MASS surpasse d'autres méthodes dans la prédiction des FA. Cette supériorité confirme l'efficacité de l'approche MASS dans l'utilisation des données de brevets pour prévoir les fusions et acquisitions.

#Conclusion

Cette étude fait avancer notre compréhension de la relation entre l'activité des brevets et les FA. En proposant l'algorithme MASS, elle offre un outil robuste pour les entreprises cherchant à prendre des décisions éclairées sur d'éventuelles fusions et acquisitions.

#Directions futures

La recherche ouvre des avenues pour des explorations supplémentaires dans le domaine de la prédiction des FA. En affinant l'algorithme MASS et en élargissant son application, les entreprises peuvent améliorer leur planification stratégique et augmenter leurs chances de réussir des FA.

#Disponibilité des données et du code

Toutes les données et le code nécessaires pour reproduire les résultats de cette étude sont accessibles pour les chercheurs intéressés par l'exploration de ces résultats plus en profondeur.