Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the implications of ambiguity for the credit spreads. We consider two ways of incorporating ambiguity into the Duffie and Lando [2001] model of credit spreads under incomplete information. We begin by examining the credit spreads in a setting where news about the asset value are of an uncertain quality. In this setting, ambiguity-averse investors act as if they take the worst-case assessment of quality. Thus, they react more strongly to bad news than to good news. As a result, changes in the information environ-ment can lead to a widening of credit spreads and implied default intensities, even if firm fundamentals do not change. If the underlying asset value dynamics are also ambiguous, then the ambiguity-averse investors in the secondary debt market act as if the drift rate of the underlying asset value is lower than it actually is. We calibrate the two competing models to match the observed increase in credit spreads after August 9, 2007. Comparing the implications of the two models for default spreads, we find that ambiguity about the underlying asset value dynamics is better able to match the patterns observed in the data. ∗I would like to thank Lars P. Hansen, Lubos Pastor, three anonymous faculty reviewers and participants in the Finance Brownbag, University of Chicago Booth School of Business, for helpful comments on the previous drafts of this paper. All the remaining errors are mine. 1 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».