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Enregistrement W4411147763 · doi:10.1093/restud/rdaf009

A Theory of Cash Flow-Based Financing with Distress Resolution

2025· article· en· W4411147763 sur OpenAlexaff
Barney Hartman‐Glaser, Simon Mayer, Konstantin Milbradt

Notice bibliographique

RevueThe Review of Economic Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCredit Risk and Financial Regulations
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCash flowEconomicsFinancial distressResolution (logic)DistressCash flow forecastingFinanceMonetary economicsFinancial systemComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We develop a dynamic contracting theory of asset- and cash flow-based financing that demonstrates how firm, intermediary, and capital market characteristics jointly shape firms’ financing constraints. A firm with imperfect access to equity financing covers financing needs through costly sources: an intermediary and retained cash. The firm’s financing capacity is endogenously determined by either the liquidation value of assets (asset-based) or the intermediary’s going-concern valuation of the firm’s cash flows (cash flow-based). The optimal contract is implemented with defaultable debt—specifically unsecured credit lines and senior-secured debt—and features risk-sharing via bankruptcy. When the firm does well, it repays its debt in full. When it does poorly, distress resolution mirrors U.S. bankruptcy procedures (Chapters 7 and 11). Secured and unsecured debt are complements because risk-sharing via unsecured debt increases secured debt capacity. Debt and equity are dynamic complements because future access to equity financing increases current debt capacity.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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