23、亚洲金融科技公司中的横向持股现象分析

亚洲金融科技公司中的横向持股现象分析

1. 欧洲的初步执法行动

在欧洲层面,通过机构投资者进行的横向持股受到了更多关注,尤其是在《欧洲合并控制条例》可能进一步发展的框架下。尽管文献中存在分歧,其他执法和政策制定机构措辞谨慎,但欧盟在两起执法行动(陶氏/杜邦、拜耳/孟山都)中提及了这一现象。

前欧盟竞争事务专员玛格丽特·维斯塔格承认,同一行业中不同公司由相同投资者持股的情况越来越普遍,并且明确指出横向持股可能导致企业间竞争不必过于激烈。因此,欧盟委员会需要密切关注横向持股问题,并基于在陶氏/杜邦和拜耳/孟山都合并案中所采取的立场开展工作。

在这些合并案中,欧盟委员会有以下几点发现:
- 高横向持股比例 :涉及的所有公司都有很高的横向持股程度。例如,巴斯夫、拜耳、陶氏杜邦和孟山都有106个共同股东,这些股东在四家公司中合计持有相当比例的股权。
|公司名称|共同股东持股比例|
| ---- | ---- |
|巴斯夫|23.09%|
|拜耳|28.04%|
|陶氏杜邦|40.83%|
|孟山都|35.25%|

  • 股东积极参与战略制定 :欧盟委员会引用了投资基金经理的言论以及学术文献来表明,横向股东积极参与他们所投资公司的战略制定。例如,先锋集团的董事长兼首席执行官F. 威廉·麦克纳布三世表示,先锋集团将积极与所投资的公司互动。同时,学术研究也表明,行业中大量共同持股的存在可能对企业行为产生重大影响,如价格可能更高,共同股东倾向于塑造企业高管的货币激励,使其与行业表现而非仅与公司特定表现保持一致。
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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