Private information and bank‐loan pricing: The effect of upcoming corporate spinoffs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Corporate spinoffs are important events that are accompanied by valuation and credit‐risk implications for the parent firm. Among other benefits, spinoffs can improve corporate focus and enhance valuation transparency. In the debt‐contracting context, however, spinoffs can also be associated with negative outcomes for the divesting firms. We examine whether banks, due to their timely access to material private information, are able to ascertain the likelihood and the implications of impending spinoffs for the parent firm before a formal public announcement of the spinoff. Our empirical analyses indicate that, in the 365‐day pre‐spinoff announcement period, banks charge incrementally higher (lower) spreads to borrowers with increased (decreased) post‐spinoff riskiness relative to nondivesting firms. This suggests that, while lenders recognize the value‐ and transparency‐enhancing effects of spinoffs, they are also able to foresee potentially negative implications of these divestitures. Cross‐sectional analyses indicate that banks charge incrementally lower loan spreads if spinoffs result in high‐risk borrowers having either higher reporting quality or lower reporting or operational complexity. These results suggest that the post‐spinoff increase in riskiness is compensated by the divestiture benefits typically associated with spinoffs. Similarly, high‐risk borrowers incur larger spreads if they do not undergo “focus‐increasing” spinoffs. Overall, our findings suggest that banks are able to ex ante determine the implications of important corporate events such as spinoffs.
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 | 0,002 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».