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Enregistrement W2106969056 · doi:10.1506/r8nt-q5u8-amqf-nhc8

Corporate Investment Incentives and Accounting‐Based Debt Covenants*

2003· article· en· W2106969056 sur OpenAlexaffvenue
Alan V. S. Douglas

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpropriationAccountingBusinessDebtDividendAccounting information systemIncentiveShareholderMonetary economicsEconomicsFinanceMicroeconomicsCorporate governanceMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper studies the conditions under which accounting‐based debt covenants increase firm value in a setting that incorporates the conflicting incentives of shareholders, bondholders, and managers. We construct a model in which debt is needed to discipline managerial investment decisions despite endogenous compensation contracts. We show that accounting covenants increase value when (1) debt serves as a credible commitment to penalize poor investment decisions; (2) the firm faces other (exogenous) sources of uncertainty that can make debt risky despite good investment decisions; and (3) accounting information serves as a contractible proxy for firm's economic performance. In these circumstances, accounting covenants ensure that shareholders do not offer compensation schemes that would encourage bondholder wealth expropriation when the debt becomes risky. A covenant specifying a required level of accounting performance provides additional bondholder power when performance is low. An accounting‐based dividend covenant allows a disbursement to maintain investment incentives when performance is high without allowing dividend‐based expropriation. The optimal covenants depend on the reliability of accounting information, and the interaction between accounting performance and the different incentive conflicts provides new insight into the empirical literature on accounting‐based covenants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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