Do Managers Have Capital Structure Targets? Evidence from Corporate Spinoffs
Notice bibliographique
Résumé
The two main theories of capital structure—the tradeoff theory and the pecking order theory—have opposite predictions about the expected relationship between corporate leverage and profitability. According to the tradeoff theory, companies that earn higher profits will use more debt both to shield their income from corporate taxes and to discipline corporate investment policy. In contrast, the pecking order theory predicts that more profitable companies will borrow less mainly because they have less need to borrow. Corporate spinoffs provide a unique opportunity to investigate the influence of profitability and other asset characteristics on the design of capital structure. In their study of 98 spinoffs over the period 1979–1997, the authors began by investigating the popular argument that managers routinely assign more debt to subsidiaries than parents in order to leave the parents less encumbered—a possibility they reject after finding that the average leverage ratios of the parents and spunoff units were roughly equal. At the same time, the authors reported large differences in the leverage ratios among both parents and spun‐off units, and that the variation was explained primarily by differences in three factors: asset tangibility and the level and variability of cash operating profits. Consistent with the tradeoff theory (but not the pecking order), the study found a significantly positive correlation between a post‐spinoff company's cash profitability and its assigned debt load, as well as a negative correlation between debt and the variability of operating cash flow.
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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 | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».