Credit Enhancement and Loan Default Risk Premiums
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using contingent claims analysis, we study the impact of private guarantees on the default risk premiums or credit spreads of discount loans. Specifically, we analyze the reduction of the default risk premium on a new junior loan by obtaining the numerical estimates under a stochastic interest rate. We demonstrate how the value of credit enhancement relates to the profitability and size of the new junior loan, as well as the leverage, asset risk, and debt seniority of the borrowing firm and the private insurer. The main results show that (a) for the new junior loan, although the benefits of financial insurance are substantial with an AAA‐rated private insurer, in general, default risk premiums can only be reduced to a minute amount; and (b) even with complete insurance coverage from an AAA‐rated private insurer, loan issues command default risk premiums that reflect not only the intrinsic values and risks of the insured and the insurer, but also their covariance. Résumé Nous examinons l'impact des garanties financières privées sur la structure de risque des taux d'intérêt des prêts escomptés en utilisant l'approche d'évaluation de Brennan (1979) et de Stapleton et Subrahmanyam (1984) qui n'impose pas la condition de perte et de gain nul sur les créanciers. Nous étudions également la réduction (ou augmentation) des primes de risque de défaut des dettes sous le régime de taux d'intérêt stochastique. Pour obtenir des résultats de statique comparée, des simulations numériques ont été entreprises. Les résultats confirment les évidences empiriques provenant du marché d'assurance (et de rehaussement de crédit) des obligations. Nous trouvons que les primes de défaut ne peuvent être éliminées complètement par des endosseurs privés donc vulnérables.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».