Benefiting from Insurance : An empirical analysis of directors’ and officers’ liability insurance on Canadian corporations’ capital structure
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, we examine the role of Directors’ and Officers’ Liability Insurance, as a proxy\nof comprehensive corporate insurance, in strategic risk management within corporations\nand its impact on various aspects of a firm’s capital structure. Our empirical study is\ngrounded in a dataset containing Canadian corporations listed on the S&P/TSX Index,\nexamining insurance and financial data to understand how alternations in insurance\npremium levels affect a firm’s capital structure, valuation, and risk profile.\nOur findings indicate that insurance reduces the asset volatility, lowers cost of debt and\npositively influence its leverage. Furthermore, enhanced insurance appears to beneficially\naffect the enterprise value, likely due to increased tax benefits from increased leverage\nand an improved risk profile.\nThe application of the Leland model in this research allows us for the validation of our\nfindings by examining the connection between insurance and asset volatility, as determined\nthrough the Merton model. Our analysis implies that insurance will reduce the asset\nvolatility thus enhancing its risk profile. Leland’s theory further supports our findings,\nasserting that a reduction in asset volatility will yield similar changes in its capital\nstructure.\nOverall, our findings suggest that insurance is advantageous for companies, leading to\nreduced volatility and cost of debt, and positively impacting the firm’s leverage and\nenterprise value.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».