Do Credit Ratings Reflect Underlying Firm Characteristics? Evidence from the Utility Industry
Notice bibliographique
Résumé
The recent financial crisis has raised questions regarding the role credit rating agencies play in monitoring the quality of corporate debt. Utility industry deregulation serves as a natural testing ground for evaluating the prudence of rating agencies and their monitoring process. Following deregulation and the Enron scandal, the general opinion among industry professionals is that utilities are being punished by credit rating agencies. Contrary to this popular belief, we find that the utility credit ratings are significantly higher compared to those of other firms, and this significance is more pronounced in the post-deregulation period. We also do not find any evidence that the credit ratings of utilities are more likely to be downgraded (upgraded) following deregulation. Although rating agencies often cite regulatory reasons for placing utilities on negative credit watches, these firms ‟ ratings are rarely downgraded after being placed on negative watches. We also find that while firms in other industries adjust their capital structures following rating changes, rating changes have insignificant impact on utilities. Thus, despite the statements often seen in popular press, credit ratings of utilities seem more of a product of interactions between utilities and rating agencies than of firm characteristics. In general, our evidence indicates that credit ratings might not always be reflective of the underlying firm characteristics.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».