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Enregistrement W3125348235 · doi:10.3386/w18367

Systematic Risk, Debt Maturity, and the Term Structure of Credit Spreads

2012· preprint· en· W3125348235 sur OpenAlexaff
Hui Chen, Yu Xu, Jun Yang

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)Maturity (psychological)DebtBusinessCredit riskFinancial systemMonetary economicsEconomicsActuarial scienceFinancePsychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We build a dynamic capital structure model to study the link between firms' systematic risk exposures and their time-varying debt maturity choices, as well as its implications for the term structure of credit spreads. Compared to short-term debt, long-term debt helps reduce rollover risks, but its illiquidity raises the costs of financing. With both default risk and liquidity costs changing over the business cycle, our calibrated model implies that debt maturity is pro-cyclical, firms with high systematic risk favor longer debt maturity, and that these firms will have more stable maturity structures over the cycle. Moreover, pro-cyclical maturity variation can significantly amplify the impact of aggregate shocks on the term structure of credit spreads, especially for firms with high beta, high leverage, or a lumpy maturity structure. We provide empirical evidence for the model predictions on both debt maturity and credit spreads.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations49
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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