Industry Peer Information and the Equity Valuation Accuracy of Firms Emerging from Chapter 11
Notice bibliographique
Résumé
Valuation plays a central role in determining Chapter 11 reorganization outcomes. However, obtaining accurate valuation estimates of reorganized firms is challenging because of limited firm-specific market-based information and the oft-conflicting incentives of claimholders. We examine the role of industry peer information in reducing misvaluations and its implications for unintended interclaimant wealth transfers and postreorganization performance. First, we find that the availability of relevant industry peer information is negatively associated with equity valuation errors for firms emerging from Chapter 11. Cross-sectional results suggest that the relation between industry peer information and valuation errors varies substantially with debtors’ information environment and case characteristics. Second, we find that industry peer information quality is associated with better ex post financial performance of emerged firms because of lower overvaluation. Finally, we document the role of industry peer information in substantially reducing the frequency and magnitude of unintended wealth transfers between claimants arising from equity valuation errors. This paper was accepted by Suraj Srinivasan, accounting. Funding: The authors appreciate financial support from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada [Grant 435-2020-0583] and the Canadian Academic Accounting Association. B. Fang acknowledges financial support from the Della Suantio Fellowship. Supplemental Material: The online appendix and data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.01233 .
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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 | 0,005 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».