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Enregistrement W3123826102

On Risk Management Determinants: What Really Matters?

2004· preprint· en· W3123826102 sur OpenAlexaff
Georges Dionne, Thouraya Triki

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2004
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRisk Management in Financial Firms
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTobit modelHedgeFinancial distressRisk aversion (psychology)Corporate governancePanel dataDebtInformation asymmetryOrder (exchange)Risk managementBusinessEconometricsActuarial scienceEconomicsFinancial economicsFinanceFinancial systemExpected utility hypothesis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the determinants of the risk management decision for an original dataset of North American gold mining firms. We propose explanations based on the firm's financial characteristics, managerial risk aversion and internal corporate governance mechanisms. We develop a theoretical model in which the debt and the hedging decisions are made simultaneously. Our model suggests that more hedging does not always lead to a higher debt capacity when the firm holds a standard debt contract, while hedging is an increasing function of the firm's financial distress costs. We then test the predictions of our model. To estimate our system of simultaneous Tobit equations, we extend, to panel data, the minimum distance estimator proposed by Lee (1995). We obtain that financial distress costs, information asymmetry, separation between the posts of CEO and chairman of the board positions and managerial risk aversion are important determinants of the decision to hedge whereas the composition of the board of directors has no impact in such decision. Also, our results do not support the conclusion that firms hedge in order to increase their debt capacity which seems to confirm our model's prediction.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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