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Enregistrement W2996318928 · doi:10.1111/jbfa.12430

Do shareholder protection and creditor rights have distinct effects on the association between debt maturity and ownership structure?

2019· article· en· W2996318928 sur OpenAlexaff
Henrique Castro Martins, Eduardo Schiehll, Paulo Renato Soares Terra

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Finance &amp Accounting · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShareholderMaturity (psychological)Corporate governanceCreditorBusinessDebtMonetary economicsDebt ratioFinancial systemEconomicsFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines the effects of the firm's ownership concentration and its institutional environment on corporate debt maturity choices. As ownership concentration and debt maturity are alternative governance mechanisms, we theorize and investigate whether their association is influenced by country‐level governance factors that enhance outside monitoring by minority shareholders and debtholders. Our investigation is based on a dataset of 50,599 firm‐year observations from 38 countries. We use a propensity‐score matching approach and find that the effect of ownership concentration on debt maturity is conditional to country‐level governance attributes. Ownership concentration has a negative effect on debt maturity in countries where both shareholder protection and creditor rights are weak. Ownership concentration, however, tends to lengthen debt maturity as protection increases, and this positive effect on the length of debt maturity is stronger in countries enhancing protection towards debtholders (instead of shareholders). We also explore other characteristics of ownership structure, such as the identity and presence of controlling shareholders. These results corroborate the view that entrenched shareholders may use debt maturity opportunistically. Our study provides new insights into the interplay between firm‐ and country‐level governance mechanisms and a deeper understanding of cross‐country differences in the association between ownership structure and debt financing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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