The Effects of the Financing Facilitation Act after the Global Financial Crisis: Has the Easing of Repayment Conditions Revived Underperforming Firms?
Notice bibliographique
Résumé
After the global financial crisis, the Japanese government enacted the Financing Facilitation Act in 2009 to help small and medium-sized enterprises (SMEs) that had fallen into unprofitable conditions. Under this law, when troubled debtors asked financial institutions to ease repayment conditions (e.g., extend repayment periods or bring down interest rates), the institution would have the obligation to meet such needs as best as possible. Afterward, the changing of loan conditions began to be utilized often in Japan as a means for supporting underperforming companies. Although many countries employed various countermeasures against the global financial crisis, the Financing Facilitation Act was unique to Japan. However, there is criticism that it did not become an opportunity for companies to substantially reform their businesses, and that there was a moral hazard on the company’s side. This paper analyses whether the easing of repayment conditions revived underperforming firms and who were likely to recover, by using the “Financial Field Study After the End of the Financing Facilitation Act”, carried out by the Research Institute of Economy, Trade and Industry (RIETI) in Oct 2014. We found that the act was successful in that about 60% of companies whose loan conditions were changed recovered their performance after the loan condition changed, and the attitude that financial institutions had towards support was an important factor in whether performance recovered or not. In sum, the act might be effectual when financial institutions properly support firms, although previous studies tend to emphasize its problems.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».