Bankruptcy Risk in Discounted Cash Flow Equity Valuation
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the importance of bankruptcy risk in discounted cash flow (DCF) equity valuation. Our analyses first show how bankruptcy risk is incorporated in DCF valuation, where investment risk is captured by cash flow certainty equivalents. Within this general setting, we find that bankruptcy risk can be captured by discounting factors incorporating period-specific bankruptcy probabilities, allowing the numerators in a DCF valuation model to follow a binary random walk. Elaborating a model of this kind, we assess the value of the equity holders’ limited liability right (the equity holders’ right to hand over the firm to its creditors if bankruptcy occurs). Two valuation models commonly used in academic research and professional practice—the Dividend Discount Model (DDM) and the Residual Income Valuation (RIV) model—are addressed specifically. Our analyses show that bankruptcy probabilities are important for the estimation of the value drivers in both models. Even if bankruptcy probabilities are as low as 0.02, equity values might be severely exaggerated if bankruptcy risk is ignored in DDM or RIV. In particular, this holds for firms expected to have high future growth (conditioned on firm survival). For the RIV model to properly capture bankruptcy risk, we identify “bankruptcy event accounting principles” and an additional term that must be included in the model. We also show that bankruptcy risk under certain conditions can be handled through a specific calibration of the discounting rate/-s in all DCF models, allowing the value drivers—i.e., future dividends or residual income—to be forecasted conditioned on firm survival.
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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 | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».