Notice bibliographique
Résumé
I build a dynamic capital structure model that allows the firm to renegotiate debt with its creditors. Renegotiations between creditors and equity holders are not always successful as debt forgiveness by some creditors increases the value of other creditors ’ debt claims. Rationally anticipating that the firm’s assets are insufficient to cover the creditors ’ claims under these externalities debtholders refuse to participate in a restructuring and the firm is inefficiently liquidated. The probability of successful renegotiations increases in the value of the firms assets at the time of restructuring, the concentration of the debt structure, and in the costs of liquidating the firm’s assets. Anticipating the outcome of the debt restructuring I solve for the firm’s optimal capital structure in a dynamic tradeoff model. Contrasting the classical tradeoff theory optimal leverage is non-monotonic in bankruptcy costs. When bankruptcy costs are low and debt is held by multiple creditors renegotiations will fail and optimal leverage is decreasing in bankruptcy costs in line with the trade-off theory. High bankruptcy costs increase the probability that renegotiations succeed making debt more attractive resulting in higher optimal leverage. Firms with low bankruptcy costs will optimally have a concentrated debt structure while firms with high bankruptcy costs maximize ex-ante firm value with dispersed debt. Preliminary and incomplete 1
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».