Valuating the capital structure under incomplete information
Notice bibliographique
Résumé
Can higher uncertainty increase the valuation (market-to-book value) of young firms compared to more established ones? As the current market shows higher levels of uncertainty about companies’ expected cash flows and changes in firm value, the question of the fundamental convex relationship between the two becomes more relevant. This paper aims to study how cash flow uncertainty affects the capital structure/leverage of a firm over time. A simple Bayesian learning framework is employed to assess leverage ratios in the presence of parameter uncertainty about expected cash flow. This study provides an analytical solution for leverage as a function of firm age and explores the implications using numerical results. The model links market leverage with expected cash flow volatility and firm age. Young firms face uncertainty about their expected cash flows and hence their firm value. Managers continuously update their evaluation of leverage ratios when they observe realized cash flow until firms reach maturity. Therefore, the paper provides a novel explanation of why the leverage ratio for many start-ups increases over time: the resolution of uncertainty decreases upside shock expectations as the firm ages. This result is useful both for academics, who can test the formulas derived in this paper for various industries, countries, and conditions, and for practitioners, who can use them to calibrate algorithmic trading models when linking uncertainty and firm valuation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».