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Enregistrement W2280127685

Gresham's Law in Corporate Finance

2013· article· en· W2280127685 sur OpenAlexaff
Gordon S. Roberts

Notice bibliographique

RevueJournal of financial perspectives · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeigniorageEconomicsMonetary economicsEquity (law)FinanceBusinessCurrencyFinancial systemLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Financing patterns in corporate takeovers and private equity deals over the last twenty years demonstrate the widespread application of Rolnick and Weber’s (1986) extension of one of the most venerable principles of monetary economics: Gresham’s Law. Two currencies, corporate securities (bad money) and cash (good money) circulate together with the former playing the dominant role of par money in times when investors exhibit irrational enthusiasm. Heightened social pressure in the form of herding combined with greater uncertainty about the degree and duration of the overvaluation of securities jointly play the role of transactions costs creating a preference for payment in the par money and most deals are financed with equity or debt securities rather than cash. To illustrate, overvalued bank loans were the most common form of financing in the credit bubble up to 2008 while stock deals predominated in takeover financing during the Internet bubble period of the late 1990s. Normal markets, not characterized by irrational enthusiasm, display the use of both corporate securities and cash in funding takeovers with cash deals (good money) enjoying a premium in the form of more favorable stock market reaction. The analysis provides useful insights for both monetary economists and researchers in corporate finance. For the former, it brings a fresh currency to the interpretation and extension of Gresham’s law relating the classic debate to contemporary, as opposed to historical, events. For the latter, the lesson is that principles of monetary economics can enhance understanding of corporate financing choices.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,013
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2013
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