Do Activist Hedge Funds Target Female CEOs? The Role of CEO Gender in Hedge Fund Activism
Bill Francis, Iftekhar Hasan, Yinjie (Victor) Shen, Qiang Wu
Journal of Financial Economics,
No. 1,
2021
Abstract
Using a comprehensive US hedge fund activism dataset from 2003 to 2018, we find that activist hedge funds are about 52% more likely to target firms with female CEOs compared to firms with male CEOs. We find that firm fundamentals, the existence of a “glass cliff,” gender discrimination bias, and hedge fund activists’ inherent characteristics do not explain the observed gender effect. We also find that the transformational leadership style of female CEOs is a plausible explanation for this gender effect: instead of being self-defensive, female CEOs are more likely to communicate and cooperate with hedge fund activists to achieve intervention goals. Finally, we find that female-led targets experience greater increases in market and operational performance subsequent to hedge fund targeting.
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Transformation und Finanzmärkte: Die Rolle evidenzbasierter Politik
Claudia M. Buch
Beitrag in IWH-Sammelwerk,
Festschrift für Gerhard Heimpold, IWH
2020
Abstract
Die Transformation der Planwirtschaften Osteuropas in markwirtschaftliche Systeme, die Integration Ost- und Westeuropas und die deutsche Wiedervereinigung waren recht einmalige politische und gesellschaftliche Prozesse. Es gab keine „Evidenz“ aus früheren Zeiten, an denen sich die handelnden Akteure orientieren konnten. Zeigt dies die Grenzen evidenzbasierter Politik auf? Einer Politik, die Maßnahmen vorab evaluiert, deren Wirkungen beobachtet und aus diesen empirischen Beobachtungen systematisch Schlüsse für zukünftiges politisches Handeln zieht? In einem eng definierten Sinn evidenzbasierter Politik muss die Antwort auf diese Frage sicherlich „Ja“ lauten. Es gibt Grenzen evidenzbasierter Politik in Zeiten großer gesellschaftlicher Umwälzungen und wenn (wirtschafts-)politische Maßnahmen so weit aus dem Rahmen des bisher Bekannten heraustreten, dass Verhaltensmuster der Vergangenheit kaum Rückschlüsse auf zukünftiges Verhalten zulassen. In solchen Phasen sind alle sozialwissenschaftlichen Disziplinen gefordert, politische Prozesse aus einem breiten Fundus an Wissen und Erfahrungen heraus zu begleiten. Empirisch messbare Effekte einzelner Maßnahmen sind in solchen Umbruchzeiten nicht verfügbar. So verstanden könnten Überlegungen zur Rolle evidenzbasierter Politik generell und speziell zur Frage, wie Finanzmärkte zur Transformation von wirtschaftlichen Systemen beitragen, schnell enden.
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Wissens- und Technologietransfer und wissensbasierte Wirtschaftsentwicklung — ein Weg zur Förderung des wirtschaftlichen Aufholprozesses in Ostdeutschland?
Franz Barjak
Beitrag in IWH-Sammelwerk,
Festschrift für Gerhard Heimpold, IWH
2020
Abstract
Der wirtschaftliche Transformations- und Aufholprozess in Ostdeutschland seit 1990 hat sich gemäß verschiedenen Analysen und Publikationen nicht zuletzt des Leibniz-Instituts für Wirtschaftsforschung Halle in einer deutlichen Steigerung der Arbeitsproduktivität niedergeschlagen: Während in Ostdeutschland 1991 nur rund 45% des Bruttoinlandsprodukts Westdeutschlands pro Erwerbstätigen erwirtschaftet wurden, so stieg dieser Wert bis 2018 auf 83%. Die Erklärungen für diese noch immer bestehende ostdeutsche „Produktivitätslücke“ sind multifaktoriell und werden etwa in fehlenden Headquarterfunktionen, der Betriebsstruktur mit wenigen Großbetrieben, der auf Arbeitsplätze fokussierten Investitionsförderung, siedlungsstrukturellen Unterschieden, einem zunehmenden Fachkräftemangel und nicht zuletzt niedrigeren Preisen für in Ostdeutschland produzierte Güter und Dienstleistungen gesucht. Folglich braucht es auch in vielen Wirtschafts- und Lebensbereichen und auf allen Ebenen Strategien und Maßnahmen. Während eine Angleichung der Unternehmensstrukturen hinsichtlich Branchen, Größenstrukturen oder Funktionen, wie etwa der Durchführung von Forschung und Entwicklung (FuE) in Ostdeutschland, sowohl mittels Unternehmensverlagerungen als auch Neugründungen von Unternehmen als Maßnahmen mit langfristiger Wirkung betrachtet werden, wurde und wird große Hoffnung in den öffentlichen Bildungs- und Forschungssektor und seinen Beitrag zu einer wissens- und technologiegestützten Entwicklung gesetzt.
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Mikrofundierte makroökonomische Resultate der ostdeutschen Transformationswirtschaft
Udo Ludwig
Beitrag in IWH-Sammelwerk,
Festschrift für Gerhard Heimpold, IWH
2020
Abstract
Mit zunehmend zeitlichem Abstand seit der Wiederentstehung eines vereinten Deutschlands schwindet im Alltag das Wissen und in Forschung und Lehre das Verständnis der bewegenden Kräfte um dieses historisch einmalige und bis in die Gegenwart nachwirkende Ereignis. Die Zeitzeugen und die Mitgestalter der damit verbundenen Transformation einer Zentralplanwirtschaft verlassen altersbedingt die Bühne, und die nachrückenden Generationen wenden sich anderen Herausforderungen zu. Denn heute stehen erneut, aber ganz anders geartete Transformationsprozesse auf der Tagesordnung: Gefragt sind Antworten auf den Klimawandel, den Ausstieg aus der Energiegewinnung durch fossile Brennstoffe, die Digitalisierung der Produktions- und Verbrauchsprozesse, die Verkehrswende und anderes. Schnell wird dann die Transformation einer ganzen Wirtschaftsordnung von der Agenda verdrängt, und die systemischen Zusammenhänge sowie das Verständnis der längerfristigen Folgen dieses historischen Wendepunktes für Deutschland treten in den Hintergrund und geben den Platz frei für oberflächliche Vereinfachungen. Der Systemwechsel verschwindet im sprachlichen Alltag hinter Schlagworten wie “Wende” und Ost-West-Vergleiche, in denen historische Bruchstellen geglättet bzw. sozioökonomische Inhalte durch die Projektion auf Himmelsrichtungen ersetzt werden. Selbstverständlichkeiten aus der Zeit des Umbruchs gehen unter oder werden durch Halbwahrheiten verzerrt wiedergegeben.
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Was wurde aus den industriellen Kernen der ehemaligen DDR? Einige Fallbeispiele
Gerhard Heimpold
Dierk Hoffmann (Hrsg.): Transformation einer Volkswirtschaft. Neue Forschungen zur Geschichte der Treuhandanstalt. Berlin,
2020
Abstract
Das öffentliche Urteil über die Treuhandanstalt ist in Deutschland nach wie vor einhellig negativ. Die damit verbundenen Deutungen sind aber nicht neu, sondern gehen bis in die 1990er Jahre zurück, als die Behörde mit der Privatisierung der Volkseigenen Betriebe der ehemaligen DDR beauftragt war. Die Öffnung der Treuhandakten ermöglicht jedoch einen differenzierten Blick und neue Erkenntnisse. Die Beiträge des vorliegenden Bandes thematisieren verschiedene Aspekte der Transformation der ostdeutschen Wirtschaft von der Plan- zur Marktwirtschaft und leisten so einen Beitrag zur Historisierung der Treuhandanstalt und ihrer Arbeitsweise.
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Does Low-pay Persist across Different Regimes? Evidence from the German Unification
André Diegmann, Nicole Gürtzgen
Economics of Transition and Institutional Change,
No. 3,
2020
Abstract
Using German administrative data, we study across-regime low-pay persistence in the context of an economic transformation process. We first show that individuals' initial allocation to the post-unification low-wage sector was close to random in terms of market-regime unobservables. Consistent with a weak connection between individuals' true productivity and their pre-unification low-wage status, the extent of across-regime state dependence is found to be small and appears to vanish over time. For males, across-regime state dependence is most pronounced among the medium- and high-skilled, suggesting the depreciation of human capital as an explanation.
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Does Machine Learning Help us Predict Banking Crises?
Johannes Beutel, Sophia List, Gregor von Schweinitz
Journal of Financial Stability,
December
2019
Abstract
This paper compares the out-of-sample predictive performance of different early warning models for systemic banking crises using a sample of advanced economies covering the past 45 years. We compare a benchmark logit approach to several machine learning approaches recently proposed in the literature. We find that while machine learning methods often attain a very high in-sample fit, they are outperformed by the logit approach in recursive out-of-sample evaluations. This result is robust to the choice of performance metric, crisis definition, preference parameter, and sample length, as well as to using different sets of variables and data transformations. Thus, our paper suggests that further enhancements to machine learning early warning models are needed before they are able to offer a substantial value-added for predicting systemic banking crises. Conventional logit models appear to use the available information already fairly efficiently, and would for instance have been able to predict the 2007/2008 financial crisis out-of-sample for many countries. In line with economic intuition, these models identify credit expansions, asset price booms and external imbalances as key predictors of systemic banking crises.
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19.09.2019 • 19/2019
Long-term effects of privatisation in eastern Germany: award-winning US economist begins large-scale research project at the IWH
It is one of the most prestigious awards in the German scientific community: the Max Planck-Humboldt Research Award 2019 endowed with €1.5 million goes to Ufuk Akcigit, Professor of Economics at the University of Chicago. At the Halle Institute for Economic Research (IWH), Akcigit aims to use innovative methods to investigate why the economy in eastern Germany is still lagging behind that in western Germany – and what role the privatisation process 30 years ago played in this.
Reint E. Gropp
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An Evaluation of Early Warning Models for Systemic Banking Crises: Does Machine Learning Improve Predictions?
Johannes Beutel, Sophia List, Gregor von Schweinitz
Abstract
This paper compares the out-of-sample predictive performance of different early warning models for systemic banking crises using a sample of advanced economies covering the past 45 years. We compare a benchmark logit approach to several machine learning approaches recently proposed in the literature. We find that while machine learning methods often attain a very high in-sample fit, they are outperformed by the logit approach in recursive out-of-sample evaluations. This result is robust to the choice of performance measure, crisis definition, preference parameter, and sample length, as well as to using different sets of variables and data transformations. Thus, our paper suggests that further enhancements to machine learning early warning models are needed before they are able to offer a substantial value-added for predicting systemic banking crises. Conventional logit models appear to use the available information already fairly effciently, and would for instance have been able to predict the 2007/2008 financial crisis out-of-sample for many countries. In line with economic intuition, these models identify credit expansions, asset price booms and external imbalances as key predictors of systemic banking crises.
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The Privatisation Activities of the Treuhandanstalt and the Transformation of the East German Corporate Landscape: A New Dataset for First Explorations
Alexander Giebler, Michael Wyrwich
IWH Technical Reports,
No. 1,
2018
Abstract
Even nearly 30 years after the fall of the Berlin Wall, the privatisation and transformation of East Germany's business landscape is controversially discussed in the media and politics. The privatisation process led to enormous structural changes, which were associated with massive job losses. In particular, the stagnating regional development of East Germany is often blamed on the “long shadow” of the privatisation activities of the Treuhandanstalt (THA). From a scientific perspective, however, there are hardly any contributions dealing with the effects of privatisation activities. The IWH-Treuhand Privatisation Micro Database introduced in this technical report is novel as such that it provides comprehensive information on employment and turnover figures for formerly state-owned enterprises for the early 1990s.
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