Corporate-Sector Functional Currency: An International Comparison
Notice bibliographique
Résumé
Since 2012, Chile’s corporate debt has increased as a percentage of GDP, mainly explained by external debt, high even relative to comparable countries. This dynamic owes mainly to firms that use the U.S. dollar (USD) as their functional currency in their financial statements, so for these firms dollar-denominated debt does not generate a currency mismatch in their balance sheets. This paper studies the relevance of firms with the USD as their functional currency using a cross-country comparison at the asset level of the corporate sector. Our results show that the case of Chile is not isolated as, for example, Canada, Norway, Israel, Australia, and Peru exhibit an important share of firms with this characteristic. We also find that Chile is the country with the highest proportion of firms with dollar accounting with respect to GDP (64% in 2017). In addition, these countries share a common factor, since these companies’ assets are concentrated in economic sectors oriented towards international trade. In Chile the importance of these sectors, like Basic Materials, Forestry and paper, and Mining, explains the high proportions of firms with USD as their functional currency. These conclusions are important to consider when analyzing a country's external debt and the potential exchange rate risks, such as currency mismatch, due to the effect of dollar debt in the balance sheet. During depreciations, it has been a concern among Latin-American firms, especially during the emerging-market financial crises of the 1990s.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».