Predicting Systematic Risk: Implications from Growth Options
Notice bibliographique
Résumé
En vertu de l'effet de levier financier bien connu, les baisses du cours des actions produisent une hausse du bêta des capitaux propres avec facteur d'endettement par rapport à un bêta donné des capitaux propres sans facteur d'endettement. Toutefois, étant donné que les options de croissance sont plus volatiles et présentent un risque plus élevé que les actifs en place, une baisse de leur prix peut contribuer à diminuer le bêta des capitaux propres sans facteur d'endettement à cause de l'effet de « levier d'exploitation ». Ce phénomène s'explique par le fait que les baisses de prix peuvent être associées à une perte proportionnellement plus élevée dans le cas des options de croissance par rapport aux actifs en place. La plupart des études existantes mettent l'accent sur l'effet de levier financier. Le document actuel se penche sur les deux effets. Nos résultats empiriques démontrent que, contrairement à la croyance répandue, l'effet de levier d'exploitation domine largement l'effet de levier financier, même dans le cas des firmes dont le facteur d'endettement est élevé et qui, vraisemblablement, ont peu d'options de croissance. Nous établissons un lien entre les variations dans les bêtas et les caractéristiques mesurables des firmes qui représentent la proportion investie dans les options de croissance. Nous démontrons que ces données indirectes prédisent conjointement une forte proportion de différences transversales dans les bêtas. Les résultats ont une incidence importante sur la prévisibilité des bêtas des capitaux propres et, par le fait même, sur la fixation empirique des prix des actifs et sur l'optimisation du portefeuille qui limite le risque systématique.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».