Debt covenant violations and risk shifting behavior
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The study has three inter-related goals: first, to examine empirically the transfer of wealth from creditors to shareholders that occurs when firms default on debt covenants, second, to develop a framework for measuring the impact of overinvestment by firms in covenant default and, third, to provide an estimate of the cost to creditors of managerial risk-shifting. Design/methodology/approach The paper examines the relationship between market volatility and investment of financially distressed firms in a real options framework. The debt is taken to be exogenously determined. Numerical methods are employed to assess the impact of volatility on investment. Findings The study finds that the risk-shifting motivations of shareholders offset the anticipated negative relationship between investment and volatility as firms violate covenants and become financially distressed. Research limitations/implications The debt violation data in this study are extracted from filings by SEC registrants posted on the EDGAR website. The laws and regulations affecting firms in other jurisdictions may differ, possibly affecting the options open to firms in financial distress. Practical implications Prior research has found that covenant violations rarely lead to accelerated payment or bankruptcy. The present study suggests that monitoring should include investment scrutiny procedures to minimize risk-shifting behavior. Social implications The results offer a cautionary tale for creditors about the negative value created by risk-shifting when firms are in financial distress. They indicate a need for close monitoring of a firm's investment decisions post-violation. Originality/value This study appears to be the first to provide evidence of changes in the relationship between investment and volatility as a firm violates debt covenants and become financially distressed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».