The measure for proximate banks is

The measure for proximate banks is DOMESTIC and REGIONAL.
DOMESTIC(REGIONAL) is a dummy variable that equals one if the lead underwriter and issuer are located in the same country (region) and zero if otherwise. If the first hypothesis holds, we expectthe probit regression analysis to show that proximate banks are
more likely to underwrite informationally opaque bonds. We follow previous studies and use two information risk indicators: (1)
Standard & Poor’s bond credit rating (RATING) and (2) a non-rated
dummy (NONRATE). Bond credit rating measures the credit riskiness of one bond issue, which should be an appropriate proxy for
the information opaqueness of the bond issue. In addition, the
bond issues not rated by credit rating agencies may also suffer
from information opaqueness. A potential underwriter needs to
evaluate issuers on their own since no public assessment of the
new issue’s underlying credit risk (i.e., credit rating) is available.
We also include seven other issue and firm characteristics that
might determine the selection of the proximate underwriters: (1)
total bond issue cost (TCOST); (2) years to maturity (MATURITY);
(3) a dummy variable that equals one if the issue has a letter of
credit (ENHANCER) and zero if otherwise; (4) the issue size in natural log (ISIZE); (5) the ranking of the lead underwriter (RANKING),
measured by the lead underwriter’s previous year’s market share
in the primary international bond market; (6) the syndicate size
(SYNSIZE), which is equal to the total number of lead underwriters
and co-managers in the syndicate group; and (7) the credit rating
of the company (CRATE), with a higher value indicating a higher
credit risk. In order to control for variations across countries and
time, we also add country fixed effects and year fixed effects to
the model.
The results of the probit regression analysis are presented in Panel A ofTable 3. The probit model specifications exhibit the goodness of model fit, with pseudoR
2
ranging from 0.323 to 0.339 for
models that predict a domestic underwriter and from 0.163 to
0.169 for models that predict a regional underwriter. In addition,
our probit models that predict a domestic underwriter show good
sensitivity and specificity performance, suggesting the high predictive accuracy of the models. For example, Model (3) in Panel A has
a sensitivity of 74.3% and a specificity of 78.4%. The power of the
models to predict the likelihood of regional underwriter, on the
other hand, is relatively weaker, with a high sensitivity but a low
specificity. For example, Model (6) inTable 3shows a sensitivity
of 95.0% but a specificity of 30.3%.
Turning to the estimation results, we observe that the selection
of a domestic lead underwriter is determined by a series of issue
characteristics, including total bond issue cost (TCOST), issue size
(ISIZE), ranking of the lead underwriter (RANKING), and syndicate
size (SYNSIZE). The results show that the likelihood of selecting a
domestic lead underwriter is negatively related to issue cost and
positively related to issue size and syndicate size. Interestingly,
the selection of proximate banks is not positively associated with
the reputation of the lead underwriter measured by its previous
year’s market share in primary international bond markets. Also,
company credit rating (CRATE) is not significantly associated with
lead underwriter selection

Kết quả (Việt) 1:

Các biện pháp đối với các ngân hàng proximate là nội địa và khu vực.Domestic(Regional) là một biến giả bằng một nếu chì underwriter và công ty phát hành được đặt trong cùng một quốc gia (vùng) và không nếu không. Nếu giả thuyết đầu tiên nắm giữ, chúng tôi expectthe probit hồi qui phân tích để hiển thị các ngân hàng proximate lànhiều khả năng để bảo kê informationally đục trái phiếu. Chúng tôi theo các nghiên cứu trước đó và sử dụng hai chỉ số rủi ro thông tin: (1)Standard & Poor's bond tín dụng đánh giá (RATING) và (2) một không xếp hạngdummy (NONRATE). Bond đánh giá tín dụng các biện pháp riskiness tín dụng của một trái phiếu phát hành, nên một proxy thích hợp nhấtopaqueness thông tin về vấn đề trái phiếu. Ngoài ra, cácvấn đề trái phiếu không xếp hạng của các cơ quan đánh giá tín dụng cũng có thể bịtừ thông tin opaqueness. Underwriter tiềm năng cần phảiđánh giá các công ty phát hành của mình kể từ khi không có khu vực đánh giá cácvấn đề mới tiềm ẩn rủi ro tín dụng (tức là đánh giá tín dụng) có sẵn.Chúng tôi cũng bao gồm bảy đặc trưng vấn đề và công ty màcó thể xác định sự lựa chọn của proximate underwriters: (1)Tất cả liên kết vấn đề chi phí (TCOST); (2) năm để trưởng thành (trưởng thành);(3) một biến giả bằng một nếu các vấn đề có một lá thư củatín dụng (ENHANCER) và nếu không nếu không; (4) kích thước vấn đề trong tự nhiên đăng nhập (ISIZE); (5) xếp hạng underwriter chì (xếp hạng),đo bằng chì underwriter trước đó năm thị trường chia sẻtrong thị trường trái phiếu chính quốc tế; (6) kích thước syndicate(SYNSIZE), mà là tương đương với tổng số chì nguyênvà đồng quản lý trong nhóm syndicate; và (7) đánh giá tín dụngcông ty (thùng), với một giá trị cao cho thấy một cao hơnrủi ro tín dụng. Để kiểm soát cho các biến thể trên khắp quốc gia vàthời gian, chúng tôi cũng thêm nước cố định ảnh hưởng và năm cố định ảnh hưởng đếnCác mô hình.Kết quả phân tích hồi qui probit được trình bày trong bảng điều khiển một ofTable 3. Thông số kỹ thuật của mô hình probit triển lãm tốt đẹp của người mẫu phù hợp với pseudoR2khác nhau, từ 0.323 để 0.339 choMô hình dự đoán một underwriter trong nước và từ 0.163 để0.169 cho các mô hình dự đoán một underwriter khu vực. Ngoài raCác mô hình probit của chúng tôi dự đoán trong nước underwriter Hiển thị tốtđộ nhạy và đặc trưng hiệu suất, độ chính xác cao tiên đoán của các mô hình đề xuất. Ví dụ, mô hình (3) trong bảng A cómột sự nhạy cảm của 74,3% và một đặc trưng của 78,4%. Sức mạnh của cácCác mô hình để dự đoán khả năng khu vực underwriter, trên cácmặt khác, là tương đối yếu hơn, với một sự nhạy cảm cao nhưng một thấpđặc trưng. Ví dụ, mô hình (6) inTable 3shows a độ nhạy95,0% nhưng một đặc trưng của 30,3%.Chúng tôi chuyển sang kết quả ước lượng, quan sát rằng sự lựa chọnunderwriter chì trong nước được xác định bởi một loạt các vấn đềđặc điểm, bao gồm cả trái phiếu tất cả vấn đề chi phí (TCOST), vấn đề kích thước(ISIZE), xếp hạng của chì underwriter (xếp hạng), và cung cấp thôngKích thước (SYNSIZE). Kết quả cho thấy rằng khả năng chọn mộtunderwriter chì trong nước tiêu cực liên quan đến vấn đề chi phí vàtích cực liên quan đến vấn đề kích thước và cung câp kích thước. Điều thú vị,sự lựa chọn của proximate ngân hàng không phải là tích cực liên kết vớidanh tiếng của underwriter chì đo bằng trước đây của nónăm nay của thị trường chia sẻ trong thị trường trái phiếu quốc tế chính. Ngoài ra,công ty xếp hạng tín dụng (thùng) là không đáng kể kết hợp vớilựa chọn chì underwriter

Kết quả (Việt) 2:

Các biện pháp để các ngân hàng gần là trong nước và KHU VỰC.
TRONG NƯỚC (KHU VỰC) là một biến giả đó tương đương với một nếu chủ trì, tổ chức phát hành đều nằm trong cùng một nước (khu vực) và số không nếu khác. Nếu giả thuyết đầu tiên nắm giữ, chúng tôi expectthe phân tích hồi quy probit để cho thấy rằng các ngân hàng gần là
nhiều khả năng bảo lãnh phát hành trái phiếu về mặt thông tin không rõ ràng. Chúng tôi tuân theo các nghiên cứu trước đó và sử dụng hai chỉ số rủi ro thông tin: (1)
Standard & Poor xếp hạng tín dụng trái phiếu (XẾP HẠNG) và (2) một không đánh giá
giả (NONRATE). Bond biện pháp xếp hạng tín dụng các rủi ro tín dụng của một hành trái phiếu, mà phải là một proxy thích hợp cho
không rõ ràng thông tin về phát hành trái phiếu. Ngoài ra, các
vấn đề trái phiếu không được đánh giá bởi các cơ quan xếp hạng tín dụng cũng có thể bị
từ không rõ ràng thông tin. Một lãnh tiềm năng cần phải
đánh giá các tổ chức phát hành riêng của họ vì không có đánh giá nào của
rủi ro tín dụng tiềm ẩn vấn đề mới (tức là, xếp hạng tín dụng) có sẵn.
Chúng tôi cũng bao gồm bảy vấn đề khác và đặc điểm công ty đó
có thể xác định sự lựa chọn của các chủ thể ở gần nhau: ( 1)
tổng chi phí phát hành trái phiếu (TCOST); (2) năm đến ngày đáo hạn (thời hạn);
(3) một biến giả đó tương đương với một vấn đề nếu có một thư
tín dụng (ENHANCER) và số không nếu khác; (4) kích thước vấn đề trong log tự nhiên (iSize); (5) bảng xếp hạng của chủ chì (Ranking),
đo bằng thị phần bảo lãnh phát hành chính của năm trước đó của
thị trường trái phiếu quốc tế chính; (6) kích thước tổ hợp
(SYNSIZE), tương đương với tổng số lãnh đạo
và đồng quản lý trong các nhóm tổ hợp; và (7) xếp hạng tín dụng
của công ty (THÙNG), với giá trị cao hơn cho thấy một cao hơn
rủi ro tín dụng. Để kiểm soát cho các biến thể giữa các quốc gia và
thời gian, chúng tôi cũng thêm quốc gia hiệu ứng cố định và các hiệu ứng năm cố định để
các mô hình.
Các kết quả phân tích hồi quy probit được thể hiện trong hình A ofTable 3. probit mô hình thông số kỹ thuật triển lãm sự tốt lành của mô hình phù hợp , với pseudoR
2
dao 0,323-0,339 cho
mô hình dự báo một bảo lãnh trong nước và 0,163 để từ
0,169 cho mô hình dự báo một lãnh vực. Ngoài ra,
mô hình probit của chúng tôi đã dự đoán rằng một bảo lãnh trong nước hiện tốt
độ nhạy và hiệu suất đặc, cho thấy độ chính xác dự đoán cao của các mô hình. Ví dụ, Model (3) trong hình A có
độ nhạy 74,3% và độ đặc hiệu là 78,4%. Sức mạnh của
mô hình để dự đoán khả năng của bảo lãnh phát hành trong khu vực, trên
mặt khác, là tương đối yếu hơn, với độ nhạy cao nhưng mức thấp
đặc hiệu. Ví dụ, Model (6) inTable 3shows một sự nhạy cảm
của 95,0% nhưng độ đặc hiệu là 30,3%.
Quay sang các kết quả ước lượng, chúng tôi nhận thấy rằng sự lựa chọn
của một lãnh đạo trong nước được xác định bởi một loạt các vấn đề
đặc điểm, bao gồm tổng số phát hành trái phiếu chi phí (TCOST), vấn đề kích thước
(iSize), thứ hạng của các tổ chức bảo lãnh chính (xẾP hẠNG), và tổ hợp
kích thước (SYNSIZE). Kết quả cho thấy rằng khả năng lựa chọn một
lãnh đạo trong nước được tiêu cực liên quan đến phát hành và chi phí
liên quan tích cực để phát hành kích thước và kích thước cung câp. Điều thú vị là,
việc lựa chọn ngân hàng gần là không tích cực liên quan đến
uy tín của chủ đầu đo bởi trước đó
thị phần trong năm của thị trường trái phiếu quốc tế chính. Ngoài ra,
xếp hạng tín dụng của công ty (THÙNG) không liên quan đáng kể với
lựa chọn bảo lãnh phát hành chính