The impact of credit default swaps on corporate capital structure \nand investment policies
Notice bibliographique
Résumé
Credit default swaps (CDSs) are credit derivatives whose primary purposes include hedging and the trading of credit risks. Unlike other derivatives, such as options or futures, CDSs materially alter lender-borrower relations and thus have real economic effects on the companies referenced by the CDSs. In this thesis, I explore the impact of CDS trading on the cost of capital, corporate capital structure, and corporate social responsibility. \n \nFirst, I use the universe of U.S. public firms to examine the impact of CDS trading on a firm’s cost of capital during the period 2001 – 2018. My results robustly show that the inception of CDSs causes a significant reduction in a firm’s weighted average cost of capital (WACC). Further analyses reveal that highly levered firms tend to reduce their debt weight, while firms with low leverage increase their usage of debt. Moreover, CDS referenced firms adjust their debt types by using more arm-length debts, while they simultaneously decrease the usage of revolving credits and term loans from banks. The alteration in capital financing choices may be ascribed to the improved information environment and reflects the fact that CDS trading increases debt renegotiation costs but simultaneously also reduces capital supply-side frictions. \n \nAfter confirming that CDS can impact firms’ financing decisions, I further investigate whether CDS trading can affect a company’s investment in corporate social and environmental activities. A longitudinal sample spanning from 2002 to 2017 across 11 countries and regions was constructed to evaluate the impact. I find that the inception of CDS trading causes a significant reduction in the metric of environmental emission reduction. In addition, the initiation of CDS trading weakly but negatively influences other aspects of CDS firms’ social and environmental performance. Further analysis reveals that investments in emission reduction activities have no relationship to shareholder value creation, whereas engaging in CSR activities related to, e.g., employee, community, or eco-product innovation, etc., increases shareholder wealth. Collectively, my findings reveal one of the downsides of CDSs arising from CDS-protected lenders who become less accommodating over post-CDS periods.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».