Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to examine the nexus between hedging, which reduces the volatility of corporate assets, and the anomaly of debt overhang, whereby corporate management is motivated to reject positive net present value (NPV) projects. The question of whether hedging ameliorates or aggravates debt overhang is addressed. Design/methodology/approach – The Black–Scholes isomorphism between common shares and call options is exploited to determine the allocation of a project’s NPV between debt- and stock-holders. The effect of hedging on this NPV-partitioning is then gauged to determine the resulting likelihood of debt overhang. Findings – If the volatility of corporate assets is below a critical maximum, hedging ameliorates debt overhang consistent with extant theoretical research. However, above that critical value of volatility, hedging aggravates debt overhang. Originality/value – The novel result of this note, namely, hedging may exacerbate debt overhang, is demonstrated both analytically and intuitively. The latter is explained by allusion to a second agency-theoretic conflict between debt- versus stock-holders, namely, risk shifting. The disparate effects of hedging on debt overhang imply a non-monotonic relationship between metrics for these two variables, which is a phenomenon that extant empirical studies have failed to take into account.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».