Leverage Choice and Credit Spreads when Managers Risk Shift
Notice bibliographique
Résumé
We model the debt and asset risk choice of a manager with performance-insensitive pay (cash) and performance-sensitive pay (stock) to theoretically link compensation structure, leverage, and credit spreads. The model predicts that optimal leverage trades off the tax benefit of debt against the utility cost of ex-post asset substitution and that credit spreads are increasing in the ratio of cash-to-stock. Using a large cross section of U.S.-based corporate credit default swaps (CDS) covering 2001 to 2006, we find a positive association between cash-to-stock and CDS rates, and between cash to-stock and leverage ratios. CEO compensation typically includes both performance-sensitive and performance-insensitive components. This pay structure can be readily ratio nalized in a contracting setting (e.g., Holmstrom (1982)). Performance-sensitive payments link a manager's value-enhancing actions to his wealth, thereby aligning his incentives with those of the firm. These payments are risky, how ever, and in contracts with a risk-averse manager risk-sharing motives give rise to a role for the performance-insensitive component. Because compensa tion structure has a direct impact on manager objectives, it is natural to expect * Murray Carlson is from the Sauder School of Business at the University of British Columbia; Ali Lazrak is from the Sauder School of Business at the University of British Columbia and HEC Paris. We thank seminar participants at Carnegie Mellon University, Connor, Clark, and Lunn In vestment Management Ltd., HEC Lausanne, HEC Paris, Northwestern University, the Stockholm School of Economies, the University of British Columbia, the University of Calgary, the University of Colorado at Boulder, the University of Illinois at Urbana Champaign, the 2005 Northern Fi nance Association Meetings, the 2006 Society for Economic Dynamics, the 2007 American Finance Association Meetings, the 2008 French Finance Association Meetings, the 2009 European Finan cial Association Meetings, as well as two anonymous referees, the Associate Editor, Ulf Axelson, Haijoat Bhamra, Ivar Ekeland, Adlai Fisher, Thierry Foucault, Lorenzo Garlappi, Ron Gi ammarino, Robert Goldstein, Rick Green, Cam Harvey (the Editor), Ulrich Hege, Rob Heinkel, Tim Johnson, Marcin Kacperczyk, Erwan Morellec, Hernan Ortiz-Molina, Michael Roberts, Jean Charles Rochet, Dion Roseman, Neal Stoughton, Ilya Strebulaev (AFA discussant), Per Stromberg, Suresh Sundaresan, Michael Troege (FFA discussant), Fernando Zapatero, Josef Zechner (EFA discussant), Jaime Zender, and Song Zhongzhi for helpful comments. We are grateful to Markit Group Limited for providing us with credit default swap rate data and to Maryam Rastegar and Sandy Tanaka for their administrative help in acquiring these data. Financial support from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (grant #410-2006-1345) is gratefully acknowledged. An Internet Appendix for this article is available online in the Sup plements and Datasets section, containing supplementary results and supporting material, at http ://www. afajof. org/supplements. asp.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».