Determinants of credit spread changes for the financial sector
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Most of the credit spread literature deals with the determinants of credit spread changes for individual bonds. The purpose of this paper is to investigate the explanatory power of credit spread changes and their determinants for portfolios. Design/methodology/approach Using ordinary least squares (OLS) regressions and monthly data from 1990 to 1997, this paper tests several new potential determinants (e.g. portfolio diversification) and expectations (and realizations) for some previously identified determinants (e.g. gross domestic product (GDP)) of credit spread changes for portfolios of financials as derived from spot curves. Findings Strong empirical support is reported that default risk and undiversified risk are priced in credit spreads. The paper finds that forecasts for GDP and inflation are better determinants of credit spread changes than the realized values previously used in the literature, which is consistent with the notion that term structures convey expectations about future interest rates. Research limitations/implications Interesting issues for future research include the sensitivity of the results to the use of other procedures for deriving zero‐coupon spot rates, and whether forecasts of macrovariables (such as GDP) are better determinants of credit spreads for other industrial categories, such as utilities and industrials. Practical implications The findings provide guidance for the management of risk for fixed income portfolios, for the pricing of fixed income securities differentiated by the difficulties encountered in achieving well‐diversified portfolios, and for assessing the performance of credit spread portfolios managed by financial institutions. Originality/value The empirical model, which achieves substantial explanatory power while being parsimonious, is the first to support the usage of forecasts instead of realized values in determining credit spreads, and to show that undiversifiable risk is an important component of the credit spreads of portfolios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».