Managerial Effect or Firm Effect: Evidence from the Private Debt Market
Bill Francis, Iftekhar Hasan, Yun Zhu
Financial Review,
Nr. 1,
2020
Abstract
This paper provides evidence that the managerial effect is a key determinant of firms’ cost of capital, in the context of private debt contracting. Applying the novel empirical method developed by an earlier study to a large sample that tracks the job movement of top managers, we find that the managerial effect is a critical and significant factor that explains a large part of the variation in loan contract terms more accurately than firm fixed effects. Additional evidence shows that banks “follow” managers when they change jobs and offer loan contracts with preferential terms to their new firms.
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12.02.2020 • 2/2020
Ursachen von Populismus: IWH beginnt internationales Forschungsprojekt
Hat das Erstarken von populistischen Parteien ökonomische Ursachen? Diese brisante Frage untersucht das Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH) ab sofort federführend zusammen mit Forschenden aus England, Schottland und Tschechien. Die VolkswagenStiftung fördert das interdisziplinäre Projekt für vier Jahre mit knapp einer Million Euro.
Steffen Müller
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Does Machine Learning Help us Predict Banking Crises?
Johannes Beutel, Sophia List, Gregor von Schweinitz
Journal of Financial Stability,
December
2019
Abstract
This paper compares the out-of-sample predictive performance of different early warning models for systemic banking crises using a sample of advanced economies covering the past 45 years. We compare a benchmark logit approach to several machine learning approaches recently proposed in the literature. We find that while machine learning methods often attain a very high in-sample fit, they are outperformed by the logit approach in recursive out-of-sample evaluations. This result is robust to the choice of performance metric, crisis definition, preference parameter, and sample length, as well as to using different sets of variables and data transformations. Thus, our paper suggests that further enhancements to machine learning early warning models are needed before they are able to offer a substantial value-added for predicting systemic banking crises. Conventional logit models appear to use the available information already fairly efficiently, and would for instance have been able to predict the 2007/2008 financial crisis out-of-sample for many countries. In line with economic intuition, these models identify credit expansions, asset price booms and external imbalances as key predictors of systemic banking crises.
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Kurzfristige ökonomische Effekte eines „Brexit“ auf die deutsche Wirtschaft - Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie
Hans-Ulrich Brautzsch, Geraldine Dany-Knedlik, Andrej Drygalla, Stefan Gebauer, Oliver Holtemöller, Martina Kämpfe, Axel Lindner, Claus Michelsen, Malte Rieth, Thore Schlaak
IWH Online,
Nr. 3,
2019
Abstract
Viele Fragen rund um den Brexit sind weiterhin offen. Es kann nicht ausgeschlossen werden, dass sich Großbritannien und die Europäische Union nicht auf einen Austrittsvertrag einigen können. Dann könnte es zu einem sogenannten harten Brexit (No-Deal Brexit) kommen. Wir haben die kurzfristigen Effekte eines harten Brexit für die deutsche Wirtschaft untersucht. Effekte über den Handelskanal werden zunächst auf Basis einer Input-Output-Analyse der internationalen und sektoralen Verflechtungen auf 0,3% in Relation zum Bruttoinlandsprodukt geschätzt. Diese Größenordnung ergibt sich auch aus dem internationalen Konjunkturmodell des IWH, mit dem auch makroökonomische Rückwirkungen berücksichtigt werden. Mit einem harten Brexit entstünde neben den Handelsbarrieren ein erhebliches Verunsicherungspotenzial für Unternehmer und private Haushalte. Dies wirkt sich nachfrageseitig negativ auf die Investitionstätigkeit und den privaten Verbrauch aus. Für sich genommen belaufen sich diese Effekte auf 0,1% des Bruttoinlandsproduktes. Insgesamt könnte das deutsche Bruttoinlandsprodukt in den ein bis zwei Jahren nach einem harten Brexit um mehrere zehntel Prozentpunkte gedämpft werden. Am stärksten wäre wohl die Automobilbranche betroffen. Empfehlungen für diskretionäre konjunkturpolitische Maßnahmen, die auf die Dämpfung der kurzfristigen gesamtwirtschaftlichen Effekte oder auf einzelne Wirtschaftszweige abzielen, lassen sich daraus nicht ableiten. Die automatischen Stabilisatoren sind angesichts der erwarteten Größenordnung der Effekte ausreichend.
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Do Start-ups Provide Employment Opportunities for Disadvantaged Workers?
Daniel Fackler, Michaela Fuchs, Lisa Hölscher, Claus Schnabel
ILR Review,
Nr. 5,
2019
Abstract
This article compares the hiring patterns of start-ups and incumbent firms to analyze whether start-ups offer relatively more job opportunities to disadvantaged workers. Using administrative linked employer–employee data for Germany that provide the complete employment biographies of newly hired workers, the authors show that young firms are more likely than incumbents to hire applicants who are older, foreign, or unemployed, or who have unstable employment histories, arrive from outside the labor force, or were affected by a plant closure. Analysis of entry wages shows that penalties for these disadvantaged workers, however, are higher in start-ups than in incumbent firms. Therefore, even if start-ups provide employment opportunities for certain groups of disadvantaged workers, the quality of these jobs in terms of initial remuneration appears to be low.
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Pricing Sin Stocks: Ethical Preference vs. Risk Aversion
Stefano Colonnello, Giuliano Curatola, Alessandro Gioffré
European Economic Review,
2019
Abstract
We develop an ethical preference-based model that reproduces the average return and volatility spread between sin and non-sin stocks. Our investors do not necessarily boycott sin companies. Rather, they are open to invest in any company while trading off dividends against ethicalness. When dividends and ethicalness are complementary goods and investors are sufficiently risk averse, the model predicts that the dividend share of sin companies exhibits a positive relation with the future return and volatility spreads. An empirical analysis supports the model’s predictions. Taken together, our results point to the importance of ethical preferences for investors’ portfolio choices and asset prices.
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07.03.2019 • 7/2019
Konjunktur aktuell: Deutsche Konjunktur nimmt nur langsam wieder Fahrt auf
Im Winterhalbjahr 2018/2019 ist die Weltwirtschaft vor allem aufgrund wirtschaftspolitischer Risiken in eine Schwächephase geraten. In Deutschland nimmt die Konjunktur nur langsam wieder Fahrt auf; das Bruttoinlandsprodukt dürfte laut Frühjahrsprognose des Leibniz-Instituts für Wirtschaftsforschung Halle (IWH) im Jahr 2019 nur um 0,5% zunehmen. Der Produktionszuwachs in Ostdeutschland dürfte in diesem Jahr auf 0,7% und damit etwas weniger stark zurückgehen als in Gesamtdeutschland.
Oliver Holtemöller
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Konjunktur aktuell: Deutsche Konjunktur nimmt nur langsam wieder Fahrt auf
Konjunktur aktuell,
Nr. 1,
2019
Abstract
Im Winterhalbjahr 2018/2019 hat sich die Weltkonjunktur deutlich abgekühlt. Allerdings divergiert die Lage zwischen den Regionen erheblich: Der Aufschwung in den USA hat nur wenig an Fahrt verloren, im Euroraum ist er dagegen zum Erliegen gekommen. Auch in China ist die Wirtschaft ins Stocken geraten. Ein wichtiger Grund für die weltwirtschaftliche Schwächephase dürfte in der Unsicherheit darüber liegen, welche Wendung die Streitigkeiten der US-Regierung mit China und der Europäischen Union nehmen. Zudem sind alle Fragen um den Brexit weiterhin offen. In Deutschland hat die gesamtwirtschaftliche Produktion im Schlussquartal 2018 stagniert, nach einem Rückgang um 0,2% im Quartal zuvor. Zur Produktionsschwäche trugen mit dem neuen Abgas-Prüfverfahren für Automobile und dem niedrigen Rheinwasser zwei Sondereffekte bei. Mehr ins Gewicht fällt, dass sich die Auslandsnachfrage, vor allem aus den EU-Partnerländern, verlangsamt hat. Die Unternehmen bauen dennoch weiter Beschäftigung auf. Offensichtlich wird die gegenwärtige Schwächephase vielfach als vorübergehend eingeschätzt. Die Folge ist allerdings ein deutlicher Anstieg der Lohnstückkosten. Auch für das erste Halbjahr 2019 ist wenig mehr als Stagnation zu erwarten. Dennoch dürfte der private Konsum robust expandieren, nicht zuletzt wegen steigender Reallöhne. Zudem stützen die niedrigen Zinsen und eine expansive Finanzpolitik. Das reale Bruttoinlandsprodukt liegt nach vorliegender Prognose im Jahr 2019 um 0,5% höher als im Vorjahr, im Jahr 2020 steigt die Rate auch wegen der höheren Arbeitstagezahl auf 2,0%. Die ostdeutsche Wirtschaft expandiert in diesem Jahr um 0,7% und im Jahr 2020 um 1,7%.
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Benign Neglect of Covenant Violations: Blissful Banking or Ignorant Monitoring?
Stefano Colonnello, Michael Koetter, Moritz Stieglitz
Abstract
Theoretically, bank‘s loan monitoring activity hinges critically on its capitalisation. To proxy for monitoring intensity, we use changes in borrowers‘ investment following loan covenant violations, when creditors can intervene in the governance of the firm. Exploiting granular bank-firm relationships observed in the syndicated loan market, we document substantial heterogeneity in monitoring across banks and through time. Better capitalised banks are more lenient monitors that intervene less with covenant violators. Importantly, this hands-off approach is associated with improved borrowers‘ performance. Beyond enhancing financial resilience, regulation that requires banks to hold more capital may thus also mitigate the tightening of credit terms when firms experience shocks.
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An Evaluation of Early Warning Models for Systemic Banking Crises: Does Machine Learning Improve Predictions?
Johannes Beutel, Sophia List, Gregor von Schweinitz
Abstract
This paper compares the out-of-sample predictive performance of different early warning models for systemic banking crises using a sample of advanced economies covering the past 45 years. We compare a benchmark logit approach to several machine learning approaches recently proposed in the literature. We find that while machine learning methods often attain a very high in-sample fit, they are outperformed by the logit approach in recursive out-of-sample evaluations. This result is robust to the choice of performance measure, crisis definition, preference parameter, and sample length, as well as to using different sets of variables and data transformations. Thus, our paper suggests that further enhancements to machine learning early warning models are needed before they are able to offer a substantial value-added for predicting systemic banking crises. Conventional logit models appear to use the available information already fairly effciently, and would for instance have been able to predict the 2007/2008 financial crisis out-of-sample for many countries. In line with economic intuition, these models identify credit expansions, asset price booms and external imbalances as key predictors of systemic banking crises.
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