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Enregistrement W7066681904

Issuing a Convertible Bond with
\nCall-Spread Overlay: Incorporating
\nthe Effects of Convertible Arbitrage

2015· dissertation· en· W7066681904 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCredit Risk and Financial Regulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésConvertible arbitrageConvertible bondConvertibleIssuerBondArbitrageStock priceStock (firearms)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years companies issuing convertible bonds enter into some transactions simul-
\ntaneously in order to mitigate some of the negative impacts of issuing convertible bonds
\nsuch as the dilution of existing shares. One of the popular concurrent transactions is a
\ncall-spread overlay which is intended to reduce the dilution impact. This thesis explores
\nthe motivation for using these combined transactions from the perspective of the issuers,
\ninvestors, and underwriters. We apply a binomial method to price the convertible bonds
\nwith call-spread which are subject to default risk. Based on previous empirical studies
\nconvertible bond issuers experience a drop in their stock price due to the activities of
\nconvertible bond arbitrageurs when the issuance of convertible bonds is announced. We
\npropose a model to estimate the drop in the stock price due to convertible bond arbitrage
\nactivities, at the time of planning the issue and designing the security that will be offered.
\nWe examine the features of the model with simulated and real-world data.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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