Notice bibliographique
Résumé
This study examines the sophistication of rating agencies in incorporating managerial risk‐taking incentives into their credit risk evaluation. We measure risk‐taking incentives using two proxies: the sensitivity of managerial wealth to stock return volatility (vega) and the sensitivity of managerial wealth to stock price (delta). We find that rating agencies impound managerial risk‐taking incentives in their credit risk assessments. Assuming other things equal, a one standard deviation increase in vega (delta) will lead to an approximately one‐notch (two‐notch) rating downgrade. In addition, we evaluate the significance of credit ratings in the design of CEO compensation. Our findings suggest that rating‐troubled firms will gear down managerial incentives of risk seeking. In particular, other things equal, a rating downgrade to the lower edge of the investment category (i.e., BBB−) in the immediate prior year will bring about an approximately 51 percent reduction of vega incentive from options newly granted to the CEO in the current year. However, we find no evidence that firms' rating concerns significantly affect delta. Given the significance of credit ratings in the marketplace and their close connection to accounting, the findings of the current study advance our understanding, not only of how sophisticated rating agencies are in incorporating forward‐looking information (i.e., vega and delta) into risk assessments, but of how influential the raters are in changing firms' compensation policies. The findings also have implications on the role of accounting in constraining excessive managerial risk taking with improved disclosures on managerial compensation.
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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 | 0,007 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».