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Enregistrement W4295868287 · doi:10.1002/iir.1466

Law and macro finance of corporate debt: Managing the business cycle through bankruptcy

2022· article· en· W4295868287 sur OpenAlexvenueno aff
M. Konrad Borowicz

Notice bibliographique

RevueInternational Insolvency Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Insolvency and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBankruptcyCreditorInsolvencyBoomDebtBustEconomicsBusinessFinanceLaw and economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article proposes that, as a matter of policy, the bankruptcy law protections of creditors offering to lend money to large firms in a boom should be weaker than those of creditors offering to lend to such firms in a bust. The policy goals of bankruptcy law under this proposal, inspired by the theoretical framework for Law and Macro Finance, are to curb booms, mitigate the effects of booms gone bust, and protect the productive capacity of the economy in the long term. Bankruptcy courts play a central role in the implementation of this framework. This article discusses examples of legal doctrines the courts could employ for that purpose, such as deepening insolvency and equitable subordination. The courts' role in the countercyclical management of creditor expectations concerning recoveries distinguishes the Law and Macro Finance framework for corporate debt from the more conventional Law and Finance framework. Under the Law and Finance framework, the primary policy objective of bankruptcy courts is to maximise creditor recoveries. Under the Law and Macro Finance framework, that objective is to help manage creditors' expectations concerning recoveries across the credit cycle.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
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