For the empirical analysis, I use d

For the empirical analysis, I use data on German rmbank relationships to address these
questions. The data set represents a 10% random sample of German rms active in the years
2000 to 2013. The panel covers semiannual rm observations. The data was collected by
Creditreform, the largest German credit bureau. The data set contains rm characteristics,
such as the rm's industry, location, date of incorporation, main and further bank relationships. It was supplemented with information from the ZEW Bank Panel concerning bank
type, bank portfolio, and local banking market characteristics. Based on the rm's payment
status, I observe episodes of nancial distress, as well as the status of the rm after distress.
In addition to rm closure, I distinguish between rms that survive but remain in nancial
distress and rms with improved ratings.

Kết quả (Việt) 1:

Phân tích thực nghiệm, tôi sử dụng dữ liệu trên mối quan hệ ngân hàng Đức rm đến địa chỉ nàycâu hỏi. Dữ liệu thiết lập đại diện cho một mẫu ngẫu nhiên 10% của Đức rms hoạt động trong nămnăm 2000 đến năm 2013. Bảng điều khiển bao gồm semiannual rm quan sát. Dữ liệu được thu thập bởiCreditreform, lớn nhất phòng tín dụng Đức. Tập hợp dữ liệu chứa đặc tính rm,chẳng hạn như rm của ngành công nghiệp, vị trí, ngày lập, chính và tiếp tục mối quan hệ ngân hàng. Nó đã được bổ sung các thông tin từ ZEW ngân hàng bảng điều khiển liên quan đến ngân hàngloại, danh mục đầu tư ngân hàng và ngân hàng địa phương thị trường đặc điểm. Dựa trên thanh toán của rmtình trạng, tôi quan sát tập của quầy đau khổ, cũng như tình trạng của rm sau khi đau khổ.Ngoài việc đóng cửa rm, tôi phân biệt giữa rms mà tồn tại, nhưng vẫn còn trong quầyđau khổ và rms với cải thiện xếp hạng.