Prevedere Fusioni e Acquisizioni Attraverso l'Analisi dei Brevetti

Le Fusioni e Acquisizioni (M&A) sono strategie importanti per le aziende che vogliono crescere e innovare. Tuttavia, trovare il partner giusto per una fusione o un'acquisizione può essere davvero complicato. Le aziende devono valutare molti fattori, come la compatibilità aziendale e la capacità tecnologica. Questo studio si concentra su un nuovo metodo per prevedere le M&A usando i Dati sui brevetti, che può aiutare le aziende a fare scelte più informate.

#L'importanza dell'innovazione

Nel mondo degli affari di oggi, che va a mille all'ora, le aziende devono costantemente innovare per rimanere rilevanti. Mentre alcune aziende si affidano alla ricerca e sviluppo interne, questo approccio può essere lento e costoso. Per questo molte imprese cercano opportunità attraverso le M&A, che consentono loro di accedere a nuove tecnologie e entrare in nuovi mercati. Solo nel 2019, il valore globale delle operazioni di M&A ha quasi raggiunto i 4 trilioni di dollari. Le aziende usano le M&A come strategia finanziaria per ottenere capacità tecnologiche preziose e rimanere competitive.

#Sfide nel trovare il partner giusto

Identificare il miglior partner potenziale per un M&A è un compito complesso. Richiede di analizzare diversi fattori, tra cui i portafogli tecnologici e le posizioni di mercato dell'azienda. Questo processo richiede un sacco di tempo e competenze. Per affrontare queste sfide, lo studio introduce un nuovo algoritmo chiamato MASS, che misura le somiglianze tra le aziende in base alle loro attività di brevetto.

#L'algoritmo MASS

MASS sta per Mergers and Acquisitions Sapling Similarity. Semplifica il modo in cui le aziende vengono confrontate, concentrandosi sui loro brevetti. L'algoritmo è progettato per essere sia facile da interpretare che da spiegare. Analizzando i dati di due database ben noti, Zephyr e Crunchbase, MASS mostra una maggiore accuratezza nelle previsioni rispetto ai metodi tradizionali.

#Attività di brevetto e il loro ruolo

Le attività di brevetto evidenziano le innovazioni tecnologiche e i miglioramenti che le aziende hanno realizzato. Esaminando i dati sui brevetti, l'algoritmo MASS valuta quanto siano correlate tra loro le diverse aziende in base alle tecnologie con cui lavorano. Una forte somiglianza nei portafogli di brevetti può indicare una maggiore probabilità di M&A di successo.

#Metriche di somiglianza

Per calcolare la probabilità di un M&A, dobbiamo confrontare le aziende in base alle loro attività di brevetto. Un modo per farlo è attraverso le metriche di somiglianza, che quantificano quanto siano correlate due aziende in termini di brevetti.

Una metrica di somiglianza popolare è la somiglianza coseno, che misura il coseno dell'angolo tra due vettori. Un altro metodo, chiamato Sapling Similarity, utilizza alberi decisionali per valutare come le aziende siano collegate attraverso tecnologie condivise. Questo studio modifica la Sapling Similarity per creare l'algoritmo MASS.

#L'importanza del framework di Complessità Economica

Lo studio si basa sul framework di Complessità Economica per comprendere la relazione tra le aziende e le loro tecnologie. La Complessità Economica guarda alla diversità e alla sofisticazione dell'economia di un paese, che spesso si riflette nelle sue attività di brevetto. Utilizzando questo framework, lo studio cerca di quantificare le somiglianze tra le aziende in base alle loro capacità tecnologiche.

#Metodologia

La ricerca utilizza quattro database per raccogliere e abbinare dati su brevetti e aziende. Il Worldwide Patent Statistical Database (PATSTAT) fornisce informazioni sui brevetti, mentre AMADEUS offre dati sulle aziende. I database Zephyr e Crunchbase forniscono informazioni sulle operazioni di M&A.

Il dataset viene quindi costruito per includere aziende che hanno sia attività di brevetto sia partecipato a M&A. L'obiettivo è analizzare come le somiglianze nei brevetti possano prevedere future transazioni di M&A.

#Creazione del dataset

La creazione del dataset coinvolge il collegamento delle informazioni sui brevetti alle aziende. I dati sono organizzati in base alle tecnologie e ai brevetti pertinenti per ciascuna azienda. Analizzando queste connessioni, lo studio mira a identificare potenziali M&A basate su somiglianze tecnologiche.

#Analizzando diversi settori

Diverse industrie hanno frequenze di attività di brevetto variabili. Ad esempio, il settore farmaceutico tende a produrre più brevetti rispetto al settore finanziario. Quando le aziende con meno brevetti considerano le M&A, spesso cercano connessioni con altre aziende senza tecnologie condivise.

Qui, le misure di somiglianza tradizionali faticano a fornire insight utili. Tuttavia, l'algoritmo MASS può comunque rilevare segnali che indicano potenziali M&A, offrendo un approccio più adattabile.

#Revisione della letteratura

Recenti ricerche sulle M&A si sono ampliate in modo significativo. Molti studi si concentrano su aspetti diversi, come la valutazione dei rischi o l'identificazione dei fattori che contribuiscono ad acquisizioni di successo. Inoltre, l'impatto di fattori esterni come la pandemia di COVID-19 è stato analizzato nel contesto dell'attività globale di M&A.

Un altro concetto importante nella ricerca sulle M&A è la "capacità assorbente", che si riferisce alla capacità di un'azienda di assorbire conoscenze da un'altra azienda. La correlazione tra le due aziende è fondamentale per una integrazione di successo dopo una fusione o acquisizione.

#Comprendere la correlazione tecnologica

Comprendere quanto siano correlate due aziende in termini di tecnologia è essenziale per prevedere il successo di un M&A. Le ricerche dimostrano che la correlazione tecnologica influenza significativamente la performance post-acquisizione. Tuttavia, non esiste ancora un metodo standardizzato per misurare questa correlazione. Questo studio spera di colmare questa lacuna introducendo l'algoritmo MASS.

#Obiettivi dello studio

L'obiettivo principale di questa ricerca è migliorare le previsioni delle operazioni di M&A in base all'attività di brevetto. Utilizzando l'algoritmo MASS, lo studio cerca di rivelare modelli sottostanti dietro le M&A e contribuire alla discussione esistente su tecnologia, diversificazione e performance aziendale.

#Panoramica dei dati e della metodologia

La ricerca implica la raccolta di dati da vari database per costruire un dataset completo per l'analisi. Gli aspetti chiave includono l'elaborazione delle informazioni sui brevetti, l'associazione delle aziende con i rispettivi brevetti e l'analisi dei dati risultanti per estrarre insight significativi.

#Dati sui brevetti

I brevetti forniscono informazioni preziose sulle capacità tecnologiche di un'azienda. Il database PATSTAT organizza i dati sui brevetti e li categorizza utilizzando un sistema standardizzato. Concentrandosi su settori tecnologici specifici, lo studio mira a comprendere come diverse aziende innovano.

#Dati sulle aziende

I dati sulle aziende forniti dal database AMADEUS aiutano a associare le informazioni sui brevetti a imprese specifiche. Anche se le grandi corporation sono ben documentate, le aziende più piccole spesso mancano di registrazioni complete. Questo studio riconosce questa limitazione, ma crede che non influisca significativamente sull'analisi.

#Dati su fusioni e acquisizioni

Per le M&A, lo studio si basa su dati provenienti da Zephyr e Crunchbase. Zephyr si concentra sulle transazioni nell'industria biofarmaceutica, mentre Crunchbase offre una gamma più ampia di attività di M&A. Insieme, queste fonti forniscono un dataset ricco per prevedere potenziali fusioni e acquisizioni.

#Metriche di somiglianza definite

Lo studio introduce varie metriche di somiglianza per valutare quanto siano allineate le aziende in base ai loro brevetti. Queste metriche servono da base per calcolare la probabilità che si verifichino M&A tra le aziende.

#Prevedere fusioni e acquisizioni

Per prevedere le M&A, la ricerca utilizza tre esercizi di classificazione: previsione delle coppie, previsione del target e previsione dell'acquirente. Ogni esercizio mira a valutare la probabilità di M&A in base ai dati passati e alle somiglianze tecnologiche.

#Impostazione degli esperimenti

Gli esperimenti si basano su un sistema di classificazione binaria, dove le vere M&A vengono confrontate con coppie di aziende generate casualmente. I modelli che funzionano meglio sono quelli che riescono a distinguere efficacemente tra vere M&A e coppie casuali.

#Valutazione delle performance

Il successo dei modelli viene valutato attraverso vari indicatori di performance, tra cui punteggi F1, curve precision-recall e rapporti di successo. Questi indicatori aiutano a valutare quanto accuratamente ciascun metodo prevede le M&A.

#Risultati

I risultati rivelano che l'algoritmo MASS supera gli altri metodi nella previsione delle M&A. Questa superiorità conferma l'efficacia dell'approccio MASS nell'utilizzare i dati sui brevetti per la previsione di fusioni e acquisizioni.

#Conclusione

Questo studio avanza la nostra comprensione della relazione tra attività di brevetto e M&A. Proponendo l'algoritmo MASS, fornisce uno strumento robusto per le aziende che cercano di prendere decisioni informate riguardo a potenziali fusioni e acquisizioni.

#Direzioni future

La ricerca apre nuove vie per ulteriori esplorazioni nel campo della previsione delle M&A. Raffinando l'algoritmo MASS e espandendo la sua applicazione, le aziende possono migliorare la loro pianificazione strategica e aumentare le probabilità di M&A di successo.

#Disponibilità di dati e codice

Tutti i dati e il codice necessari per replicare i risultati di questo studio sono accessibili per i ricercatori interessati ad esplorare ulteriormente queste scoperte.