Notice bibliographique
Résumé
This paper measures the output and TFP losses from sovereign risk, considering firm-level intangible investment. Using Italian firm-level data, we show that firms reallocated from intangible assets to tangible assets during the 2011–2012 Italian sovereign debt crisis. This asset reallocation is more pronounced among small firms and high-leverage firms. This reallocation affects aggregate output and TFP. To explain the reallocation pattern and quantify the output and TFP losses, we build a sovereign default model incorporating firm intangible investment. In our model, sovereign risk deteriorates bank balance sheets, disrupting banks’ ability to finance firms. Firms with greater external financing needs are more exposed to sovereign risk. Facing tightening financial constraints, firms shift their resources towards tangibles because they can be used as collateral. We find that elevated sovereign risk explains 45% of the observed output losses and 31% of the TFP losses in Italy from 2011 to 2016. • Sovereign risk leads firms to shift from intangibles to tangibles during the crisis. • Small and high-leverage firms are more affected by the shift in asset allocation. • Intangible assets are crucial for driving TFP growth. • We build a sovereign default model incorporating firm intangible investment. • The model effectively measures output and TFP losses due to sovereign risk.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».