L’objectif de cet article est d’étudier l’effet du risque de chute du cours d’action sur le coût d’endettement des sociétés françaises cotées. Nos résultats montrent que les chutes du cours d’action augmentent le coût d’endettement, ce qui suggère que les créanciers considèrent ces chutes comme un facteur important du risque de crédit. Cet effet est plus prononcé en présence d’un risque systématique élevé et d’une forte asymétrie d’information. Nous montrons également que l’effet des chutes du cours sur le coût de l’endettement est plus faible dans les entreprises dirigées par leur propriétaire et dans les entreprises familiales.

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Cette thèse propose des solutions innovantes pour répondre aux défis posés par l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) durant le processus d''évaluation de la solvabilité d'un emprunteur. Le premier chapitre introduit un cadre d’analyse permettant de détecter et de corriger les biais de discriminations potentielles des algorithmes d’IA, tout en maintenant leur niveau de performance. Le deuxième chapitre propose une méthodologie permettant de comprendre pourquoi un algorithme est en capacité, ou non, de distinguer un individu solvable d’un individu non solvable. Le dernier chapitre introduit une nouvelle mesure d’homogéneité des classes de risque dans les systèmes de notation interne des banques pour le risque de crédit.
SAURIN Sébastien - FNEGE |
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