Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse se compose de trois chapitres distincts. Dans le premier chapitre, nous examinons si les facteurs explicatifs de la maturité de la dette précédemment identifiés dans la littérature ont des impacts qui varient en fonction du niveau de maturité de la dette en mettant l'accent sur les cas extrêmes. Nous constatons que les effets des déterminants classiques varient sensiblement en fonction de la distribution de la maturité de la dette. Ces effets sont beaucoup plus faibles pour les percentiles les plus bas et les plus élevés. Cela indique que le risque de refinancement est beaucoup plus contraignant à très court terme et beaucoup moins à très long terme. En revanche, le fait d'avoir accès ou non au financement public accentue ce phénomène d'hétérogénéité de l'impact des déterminants en fonction du niveau de maturité de la dette. Ce dernier point peut s'expliquer par le fait que le risque de refinancement est beaucoup plus important pour les entreprises n'ayant pas accès au financement public. En résumé, nos résultats confirment notre intuition concernant les impacts hétérogènes des déterminants de la maturité de la dette en fonction du niveau de maturité de la dette et en particulier dans les cas extrêmes. Dans le deuxième chapitre, nous examinons les choix de la maturité de la dette des entreprises dans une perspective dynamique. Premièrement, nos résultats mettent en évidence des effets moutonniers. Aussi bien en termes de niveaux de la maturité de la dette qu'en termes de modifications de la maturité de la dette, les entreprises reproduisent le comportement des entreprises du même secteur. Ce comportement moutonnier explique beaucoup plus les variations de la maturité des dettes que les caractéristiques propres des entreprises. Après avoir éliminé l'impact des variations de la structure par terme des taux d'intérêt, ce comportement moutonnier en réponse aux modifications de la maturité de la dette des entreprises du même secteur est encore plus conséquent. Deuxièmement, nous constatons une persistance de niveaux de maturité de la dette dans le temps, notamment pour les entreprises ayant des maturités de la dette très faibles. Le troisième chapitre analyse l'impact du « market timing » sur la maturité de la dette. Nous affirmons que les grandes entreprises affichant des fondamentaux solides ont tendance à émettre des dettes à long terme plutôt qu'à court terme en cas de surévaluation temporaire des titres de ces entreprises. En particulier, pour ce type d'entreprises, l'effet du timing domine celui du comportement moutonnier pendant les périodes de refinancement important. Pour les petites entreprises dont les fondamentaux sont faibles, l'effet du « market timing » est faible, tandis que celui du comportement moutonnier est conséquent.
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 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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 ».