The Cost of Debt and Its Economic and Financial Drivers: An Empirical Study of European Companies
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to define the relationship between the cost of debt and firm financial performance measures. To this end, a multiple linear regression model has been applied on a sample of European companies issuing bonds traded on Euronext. The analysis considers data relating to the period 2019-2023. Specifically, the work tests the impact of measures concerning company size, liquidity, solidity and profitability on the yield to maturity. The independent variables are the following: net working capital to total assets ratio, return on assets, logarithm of revenues, leverage, interest coverage ratio, current ratio and the coefficients of variation of operating profit and net income. Consistent with the literature on this topic, size has a significant and inverse impact on the cost of debt. For the other variables, the regression also returns coefficients in line with expectations. The resulting model allows for estimating the cost of debt by applying the coefficients to a company’s financial data. Even if the company is not publicly traded, the relationship returns a measure of its debt capital cost. This study contributes to the research on the cost of debt, a central topic in corporate finance. It also provides practical implications for corporate management by raising awareness of the drivers that influence the cost of debt capital and offering the opportunity to optimize financial decisions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».