Persistent Leverage in Residual-Based Portfolio Sorts: An Artifact of Measurement Error?
Notice bibliographique
Résumé
University, the Bank of Canada, and the NFA Conference, as well as an anonymous referee for their Firm leverage has been documented to be a slow-moving, persistent variable, even after controlling for leverage determinants. I show that if a firm’s leverage dynamics are driven by a persistent explanatory variable that is measured with error, the mismeasured explanatory variable creates leverage persistence in a Lemmon et al. portfolio sort framework. In regression residual-sorted portfolios, a large positive residual will forecast above average future leverage. If a single factor drives leverage (we can think of this factor as a composite of many tradeoff theorybased explanatory variables), then the measurement error variance of this single “composite ” variable needs to be 42 % larger than its cross-sectional variance to reproduce the stylized facts of portfolio leverage persistence. Even small levels of measurement error produce a remarkable level of persistence in residual-based portfolio sorts. Furthermore, low quantities of measurement error in profitability, tangibility, and industry leverage, coupled with a measurement error variance equal to about 80 % of the cross-sectional variation in the market to book ratio, produce a good fit of simulated sample data moments to empirical moments. This suggests that unobserved investment opportunities may play an important role in explaining leverage ratios. EFM Classification: 140 1 1
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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 | 0,004 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».