Notice bibliographique
Résumé
This dissertation consists of three essays linking the business models of rating agencies to the rating decisions these agencies make as market intermediaries between buyers and sellers.\nThe first study examines the link between a rating agency‟s primary revenue source and its rating decisions. Theoretically, rating payments could influence rating agency decisions or be counterbalanced by reputational rewards for rating accuracy. I explore this relationship in U.S. corporate credit ratings, where some agencies are primarily paid by bond issuers (sellers) and others by investors (buyers). Analysis of a balanced panel of 338 companies rated between 2005 and 2009 reveals that agencies produce differing ratings consistent with the preferences of their paying customers. Changes in buyer-paid ratings are more frequent and generally precede corresponding seller-paid rating changes. Seller-paid ratings are slower to incorporate negative information, particularly for rated firms in the financial services sector and firms with ratings above a critical grading cutoff.\nThe second study complements the first by estimating the gap between the rating information disclosed by sellers and the information sought by buyers, again using evidence from U.S. corporate credit ratings. While seller willingness to pay for an additional rating is highly concentrated among a subset of relatively high-quality firms, buyers demonstrate more uniform interest in additional ratings for firms at all quality levels. This finding highlights an information gap among high-risk firms that is not a major focus of existing regulation.\nThe third study focuses on rating decisions by government rating agencies, an alternative rating model to those examined in the first two studies. The empirical setting is Canadian film classification where the existence of multiple regional regulators has been justified by claims of variation in community standards. I find significant and increasing consistency in the regulatory decisions of these agencies, suggesting institutional isomorphism that brings into question the persistence of the parallel regional structure.\nOverall, these studies provide new empirical insight into the relevance of rating agency heterogeneity to firm strategy and policy. The findings may also be relevant to a variety of other settings involving information disclosure such as environmental impact and corporate social responsibility.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».