The Effect of the Current Expected Credit Loss Model on Conditional Conservatism of Banks and Its Spillover Effect on Borrower Conservatism
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Under the Current Expected Credit Loss (CECL) model, banks should fully recognize expected lifetime credit losses upon loan origination while gradually recognizing interest revenues. This timelier recognition of losses versus gains (i.e., conditional conservatism) makes banks more capital constrained. To mitigate this, banks may (1) offset timelier credit losses by lowering conservatism in other earnings components and (2) reduce credit losses by demanding greater borrower conservatism. We find that, under CECL, banks increase conservatism in loan losses but decrease conservatism in other earnings components, making overall conservatism only marginally increase. In sharp contrast, their borrowers increase conservatism by 40 percent, and borrowers’ increase is twice that of banks. This substantial spillover effect suggests that, by greatly increasing borrowers’ conservatism, CECL may strengthen debt governance of a broad scope of firms in the economy, thereby having economy-wide consequences beyond the banking industry and potentially enhancing the stability of the entire economy. Data Availability: Data are publicly available from the sources identified in the study. JEL Classifications: G21; M41; M48.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».