Trial and Settlement: A Study of High-Low Agreements
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the first systematic theoretical and empirical study of high-low agreements in civil litigation.A high-low agreement is a private contract that, if signed by litigants before the conclusion of a trial, constrains any plaintiff recovery to a specified range.Whereas existing work describes litigation as a choice between trial and settlement, our examination of high-low agreements-an increasingly popular phenomenon in civil litigation-introduces partial or incomplete settlements.In our theoretical model, trial is both costly and risky.When litigants have divergent subjective beliefs and are mutually optimistic about their trial prospects, cases may fail to settle.In these cases, high-low agreements can be in litigants' mutual interest because they limit the risk of outlier awards while still allowing an optimal degree of speculation.Using claims data from a national insurance company, we describe the features of these agreements and empirically investigate the factors that may influence whether litigants discuss or enter into them.Our empirical findings are consistent with the predictions of the theoretical model.We also explore extensions and alternative explanations for high-low agreements, including their use to mitigate excessive, offsetting trial expenditures and the role that negotiation costs might play.Other applications include the use of collars in mergers and acquisitions.
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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 | 0,018 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 ».