Does a firm’s bond IPO influence monitoring by private lenders?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate whether a firm’s undertaking of a bond IPO influences the monitoring of the private loans granted to the firm by private lenders. If it does, in which direction the monitoring changes? Design/methodology/approach The author uses both univariate and multivariate analyses to test the hypothesis. For the purposes of this research, the author’s primary data sources are LPC Dealscan, which provides data on private loans; Mergent FISD, which provides data on public bond issues; and the Compustat Industrial Annual Database, which provides the required financial data for the sample firms. The author’s sample covers non-financial US firms for the period of 1991-2010. The author’s final sample consists of nearly 23,000 private loans granted to about 5,500 non-financial US firms. Findings The major finding of this research is that private lenders increase their degree of monitoring of loans that they extend to a firm after it issues a bond IPO. The results of the two-stage bond IPO anticipation model further strengthen the findings. The evidence suggests that as the firm issues public debt for the first time, private lenders get concerned about the potential increase of agency problems and leverage, and consequently, find it valuable to increase the degree of monitoring of loans. Also, the magnitude of change in monitoring is strongly influenced by the degree of information asymmetry, leverage, profitability, and potential to waste free cash flow. Originality/value This paper enhances one’s understanding of the contracting dynamics between private lenders and the firm as it issues in the public debt market. The findings can aid firms anticipate the borrowing conditions they will face if they undertake a bond IPO. Further, the cross-sectional analysis on covenant changes from pre- to post-bond IPO period identifies specific firm characteristics that impact the magnitude of change of covenant intensity and comprehensiveness. As a result, uncertainty regarding post-bond IPO outcomes is reduced for borrowing firms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,035 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».