The determinants of corporate cost of debt during a financial crisis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Panel data from publicly listed US industrial firms is used to investigate how firm- specific cost of debt (COD) determinants impact COD at different quantiles during a financial crisis. Six COD determinants: firm size, firm age, profitability, leverage, liquidity, and firm value, and advanced estimators: robust and bootstrapped fixed effects, bias-corrected least square dummy variable (LSDVC), and quantile regression, are employed within the context of pecking-order theory. The results show that firm size and leverage negatively impact COD, while liquidity positively impacts it when COD is high (90% quantile). The degree of profitability only confirms the pecking order theory when COD is extremely low (10% quantile) and contrasts with the theory for the 25% and above COD quantiles during the Global Financial Crisis (GFC). These findings confirm that the practicalities of access to finance matter during a financial crisis for corporate financing decisions. • US industrial firms' cost of debt (COD) determinants are studied in the context of pecking order theory. • Robust and bootstrapped fixed effects, LSDVC, and quantile regressions are employed. • Leverage positively affects the COD in the low quantiles and negatively in others. • Profitability and liquidity positively affect COD in the higher quantiles. • The finding for profitability mostly contrasts with expected pecking order theory.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle