After controlling for these deal an

After controlling for these deal and firm characteristics, we note
that both of the two risk indicators are statistically significant and
have the expected signs, regardless of the proximity measurement.
In Model (1), we find that domestic banks are more likely to underwrite risky bonds in a sample of rated bonds. In Model (2), domestic banks are more likely to underwrite non-rated bonds. When the
Table 6
Effects of proximate underwriter on the bond issue cost.
Panel A:DOMESTIC Panel B:REGIONAL
Dependent variable TCOST YIELD SPREAD TCOST YIELD SPREAD
Intercept 0.052 1.342 0.531 0.283 1.221 0.624
(0.10) (3.99) (4.01) (0.54) (3.67) (4.66)
DOMESTIC 0.348 0.229 0.160
(3.05) (2.76) (4.82)
REGIONAL 0.519 0.192 0.124
(4.13) (2.20) (3.60)
RATING 1.468 1.295 0.244 1.459 1.293 0.241
(24.29) (41.53) (14.96) (24.31) (41.44) (14.76)
NONRATE 4.018 3.857 0.673 3.973 3.822 0.647
(13.93) (20.99) (8.64) (13.85) (21.01) (8.27)
MATURITY 0.056 0.045 0.010 0.056 0.045 0.010
(9.32) (9.73) (5.90) (9.67) (9.84) (6.05)
ENHANCER 0.808 0.860 0.172 0.806 0.864 0.166
(2.99) (5.31) (1.62) (2.98) (5.32) (1.56)
ISIZE 0.146 0.286 0.090 0.143 0.280 0.095
(2.64) (7.67) (5.88) (2.66) (7.62) (6.50)
RANKING 0.035 0.025 0.009 0.036 0.024 0.008
(3.08) (2.96) (2.80) (3.11) (2.86) (2.67)
SYNSIZE 0.024 0.021 0.004 0.021 0.021 0.004
(2.43) (2.74) (1.11) (2.15) (2.70) (1.07)
CRATE 0.069 0.047 0.021 0.074 0.049 0.022
(2.26) (2.48) (2.23) (2.41) (2.56) (2.38)
Year dummies Yes Yes Yes Yes Yes Yes
Country dummies Yes Yes Yes Yes Yes Yes
Adj. R
2 0.434 0.489 0.242 0.436 0.489 0.239
N 2689 3982 2689 2689 3982 2689
This table shows the results from an ordinary least squares (OLS) regression analysis. The dependent variables are ex ante yield to maturity (YIELD), gross spread (SPREAD),
and total cost (TCOSTis equal to the sum ofYIELDandSPREAD). Panel A shows the effect of domestic underwriting on bond issue costs, and Panel B shows the effect of regional
underwriting on bond issue costs.RATINGmeasures bond credit rating.NONRATEis a dummy variable that equals one if the bond is not rated by Standard & Poor’s or Moody’s
and zero if otherwise.MATURITYis the time period (in years) between the issue date and final maturity date.ENHANCERis a dummy variable that equals one if the issue has a
credit letter and zero if otherwise.ISIZE is the natural log of the gross proceeds in millions of US$. RANKINGmeasures the lead underwriter’s reputation in the primary
international bond market using its previous year’s market shares, and scores range from 1 (lowest rank) to 15 (highest rank).RANKINGequals zero if the investment bank is
not on the top-15 list. If there is more than one lead underwriter in the bond issuance,RANKINGequals the highest ranking among the lead underwriters.SYNSIZEequals the
total number of lead underwriter(s) and co-manager(s).CRATEdenotes the issuing company’s credit rating. Country dummies and year dummies are also included in the
regression.tStatistics (in parentheses) are adjusted for heteroskedasticity.Adj. R
2
is the adjustedR-squared.Nis the number of observations. Sample period is from 1999 to
2005.
2034 S.T. Lau, J. Yu / Journal of Banking & Finance 34 (2010) 2027–2041
two risk indicators are regressed in one probit model [see Model
(3)], the previous results remain unchanged. We repeat the tests
by replacingDOMESTICwithREGIONALin Models (4)–(6) in Panel
A. The coefficient ofRATINGturns insignificant, althoughNONRATE
is statistically significant. The relatively weak result when REGIONALis used indicates the effect of geographic proximity on information exchange weakens as the distance between the issuer
and underwriter increases fromDOMESTICtoREGIONAL.
To gauge the economic impact of the two information risk indicators on the likelihood of having a proximate underwriter, we estimate the predicted probabilities based on the probit models in
Panel A by varying the value of one specific risk indicator and holding other explanatory variables at their means. In Panel B ofTable 3,
the predicted probability of having a domestic underwriter on the
basis of Model (3) in Panel A is 26.4% when the credit rating of
the bond is AAA and increases to 37.6% when the rating is BB. With
the same probit model, we find that the predicted probability of
selecting a domestic underwriter increases from 29.7% for bonds
with credit ratings to 58.8% for bonds without credit ratings. The
findings are weaker when we replace the dependent variable
DOMESTICwithREGIONAL. Based on Model (6), the predicted probability of having an underwriter in the same region as the issuing
firm increases only 1% when the credit rating of the bond drops
from AAA to BB. Similarly, the probability increases by 10% when
a bond credit rating becomes available from the rating agency.
Taken together, the overall findings highlight the important statistical and economic relationship between the information opaqueness of bond new issues and the

Kết quả (Việt) 1:

Sau khi kiểm soát đối với những thỏa thuận và đặc điểm công ty, chúng tôi lưu ýcả hai chỉ số hai nguy cơ có ý nghĩa thống kê vàcó những dấu hiệu dự kiến, bất kể các đo lường sự gần gũi.Trong mô hình (1), chúng tôi thấy rằng các ngân hàng trong nước có nhiều khả năng để bảo kê các liên kết nguy hiểm trong một mẫu xếp trái phiếu. Trong mô hình (2), các ngân hàng trong nước có nhiều khả năng để bảo kê không xếp trái phiếu. Khi cácBảng 6Ảnh hưởng của proximate underwriter trên trái phiếu vấn đề chi phí.Bảng điều khiển A:DOMESTIC Panel B:REGIONALPhụ thuộc vào biến TCOST sản lượng lây lan TCOST sản lượng lây lanNgăn chặn 0.052 1,342 0.531 0.283 1.221 0.624(0,10) (3,99) (4,01) (0,54) (3.67) (4,66)TRONG NƯỚC 0.348 0.229 0.160(3,05) (2,76) (4,82)KHU VỰC 0.519 0.192 0.124(4,13) (2.20) (3.60)XẾP HẠNG 1.468 1.295 0.244 1.459 1.293 0.241(24.29) (41.53) (14.96) (24.31) (41.44) (14.76)NONRATE 4.018 3.857 0.673 3.973 3.822 0.647(13,93) (20,99) (8,64) (13.85) (21.01) (8,27)KỲ HẠN THANH TOÁN 0.056 0.045 0.010 0.056 0.045 0.010(9,32) (9,73) (5,90) (9.67) (9.84) (6.05)ENHANCER 0.808 0.860 0.172 0.806 0.864 0.166(2,99) (5.31) (1,62) (2.98) (5.32) (1.56)ISIZE 0.146 0.286 0.090 0.143 0.280 0.095(2,64) (7,67) (5,88) (2.66) (7. 62) (6,50)XẾP HẠNG 0.035 0.025 0.009 0.036 0.024 0.008(3,08) (2,96) (2.80) (3.11) (2,86) (2,67)SYNSIZE 0.024 0.021 0.004 0.021 0.021 0.004(2,43) (2,74) (1.11) (2.15) (2.70) (1.07)THÙNG 0.069 0,047 0.021 0.074 0.049 0,022(2.26) (2,48) (2,23) (2,41) (2.56) (2,38)Núm vú cao su năm Vâng, có có có có cóNúm vú cao su quốc gia Vâng, có có có có cóAdj. R2 0.434 0.489 0.242 0.436 0.489 0.239N 2689 3982 2689 2689 3982 2689Bảng này cho thấy các kết quả từ một phân tích hồi quy bình thường tối thiểu (OLS). Phụ thuộc vào biến là ex ante yield để đáo hạn (năng suất), tổng lây lan (lây lan),và tổng chi phí (tương đương với số tiền ofYIELDandSPREAD TCOSTis). Bảng A cho thấy hiệu lực của bảo lãnh phát hành trong nước vào liên kết vấn đề chi phí và bảng B cho thấy ảnh hưởng của khu vựcbảo lãnh phát hành trái phiếu vấn đề chi phí. RATINGmeasures bond đánh giá tín dụng. NONRATEis một biến giả bằng một nếu liên kết không được xếp hạng bởi Standard & Poor's hoặc Moody'svà nếu không nếu không. MATURITYis khoảng thời gian (năm) ngày phát hành và kỳ hạn thanh toán cuối cùng ngày. ENHANCERis một biến giả bằng một nếu các vấn đề có mộttín dụng thư và nếu không nếu không. ISIZE là ghi tổng số tiền thu được trong hàng triệu US$, tự nhiên. RANKINGmeasures dẫn underwriter danh tiếng ở tiểu họcthị trường trái phiếu quốc tế bằng cách sử dụng năm trước chia sẻ thị trường, và điểm số nằm trong khoảng từ 1 (cấp bậc thấp nhất) đến 15 (xếp hạng cao nhất). RANKINGequals zero nếu ngân hàng đầu tưkhông phải trên danh sách top 15. Nếu có nhiều hơn một dẫn underwriter trong việc phát hành trái phiếu, RANKINGequals xếp hạng cao nhất trong số các nguyên dẫn. SYNSIZEequals cácTổng số lead underwriter(s) và co-manager(s). CRATEdenotes công ty phát hành tín dụng đánh giá. Quốc gia núm vú và núm vú cao su năm cũng được bao gồm trong cácregression.tStatistics (trong ngoặc đơn) được điều chỉnh cho heteroskedasticity.Adj. R2adjustedR-squared.Nis là số quan sát. Mẫu thời gian là từ năm 1999 đếnnăm 2005.2034 S.T. Lau, J. Yu / tạp chí của ngân hàng & tài chính 34 (2010) 2027-2041hai chỉ số rủi ro Andrew trong một probit mẫu [xem hình(3)], kết quả trước đó vẫn được giữ nguyên. Chúng ta lặp lại các bài kiểm trabởi mô hình replacingDOMESTICwithREGIONALin (4)–(6) trong bảng điều khiểnA. ofRATINGturns hệ số không đáng kể, althoughNONRATElà ý nghĩa thống kê. Kết quả tương đối yếu khi REGIONALis sử dụng cho thấy tác dụng của sự gần gũi địa lý về trao đổi thông tin làm suy yếu là khoảng cách giữa các công ty phát hànhvà underwriter tăng fromDOMESTICtoREGIONAL.Để đánh giá tác động kinh tế của các chỉ báo thông tin rủi ro hai trên khả năng của việc có một underwriter proximate, chúng tôi ước tính xác suất dự đoán dựa trên các Model probitBảng A bằng thay đổi giá trị của một trong những nguy cơ cụ thể chỉ số và giữ các biến giải thích tại phương tiện của họ. Ở bảng B ofTable 3,dự đoán xác suất của việc có một underwriter nội địa trên cácCác cơ sở của mô hình (3) trong bảng A là 26,4% khi xếp hạng tín dụng củatrái phiếu là AAA và tăng lên đến 37.6% khi xếp hạng là BB. Vớicùng một mô hình probit, chúng tôi thấy rằng khả năng dự đoánchọn một underwriter trong nước tăng từ 29,7% trái phiếuvới xếp hạng tín dụng 58.8% trái phiếu mà không xếp hạng tín dụng. Cáckết quả là yếu hơn khi chúng tôi thay thế biến phụ thuộcDOMESTICwithREGIONAL. Dựa trên mô hình (6), khả năng dự đoán có underwriter một vùng tương tự như các phát hànhcông ty tăng chỉ 1% khi xếp hạng tín dụng của các trái phiếu giảmtừ AAA để BB. Tương tự như vậy, xác suất tăng 10% khimột đánh giá tín dụng bond sẽ trở thành có sẵn từ các cơ quan đánh giá.Lấy nhau, kết quả tổng thể làm nổi bật mối quan hệ kinh tế và thống kê quan trọng giữa opaqueness thông tin trái phiếu các vấn đề mới và các

Kết quả (Việt) 2:

Sau khi kiểm soát các đặc điểm giao dịch và công ty, chúng tôi lưu ý
rằng cả hai chỉ số rủi ro hai đều có ý nghĩa thống kê và
có những dấu hiệu dự kiến, không phân biệt của phép đo khoảng cách.
Trong mô hình (1), chúng ta thấy rằng các ngân hàng trong nước có nhiều khả năng để bảo lãnh rủi ro trái phiếu trong một mẫu phiếu đánh giá. Trong mô hình (2), các ngân hàng trong nước có nhiều khả năng để bảo lãnh trái phiếu không được đánh giá cao. Khi
Bảng 6
Ảnh hưởng của bảo lãnh phát hành gần về chi phí phát hành trái phiếu.
Hình A: NỘI hình B: KHU VỰC
Biến phụ thuộc TCOST LƯỢNG SPREAD TCOST LƯỢNG SPREAD
?? Intercept 0,052 1,342 0,531 0,283 1,221 0,624
(? 0,10) (4,01 (3,99?) ) (0,54) (? 3,67) (4,66)
trong nước 0,160? 0,348? 0,229?
(? 3,05) (? 2,76) (? 4,82)
KHU VỰC 0.124? 0,519? 0,192?
(? 4.13) (? 2.20) (? 3,60)
XẾP HẠNG 1,468 1,295 0,244 1,459 1,293 0,241
(24,29) (41,53) (14,96) (24,31) (41,44) (14,76)
NONRATE 4,018 3,857 0,673 3,973 3,822 0,647
(13,93) (20,99) (8,64) (13,85) (21,01) (8,27)
Maturity 0,056 0,045 0,010 0,056 0,045 0,010
(9.32) (9.73) (5.90) ​​(9.67) (9.84) (6.05)
ENHANCER 0,808 0,860 0,172 0,806 0,864 0,166
(2.99) (5.31) (1.62) (2.98) (5.32) (1.56)
iSize 0,146 0,286? 0,090 0,143 0,280? 0,095
(2,64) (7,67) (? 5.88) (2.66) (7.62) (? 6.50)
XẾP HẠNG? 0,035? 0,025? 0.009? 0,036? 0,024? 0,008
(? 3.08) (? 2.96) ( ? 2.80) (? 3.11) (? 2.86) (? 2.67)
SYNSIZE? 0,024 0,004? 0,021? 0,021 0,004? 0,021
(? 2,43) (? 2.74) (1.11) (? 2.15) (? 2.70) (1.07)
THÙNG? 0,069? 0.047? 0,021? 0,074? 0,049? 0,022
(? 2.26) (? 2.48) (? 2.23) (? 2.41) (? 2.56) (? 2.38)
Năm Dummies Có Có Có Có Có Có
Nước Dummies Có Có Có Có Có Có
Adj. R
2 0,434 0,489 0,242 0,436 0,489 0,239
N 2689 3982 2689 2689 3982 2689
Bảng này cho thấy các kết quả từ một bình phương nhỏ nhất (OLS) phân tích hồi quy. Các biến phụ thuộc là năng suất ex ante đến ngày đáo hạn (LƯỢNG), lây lan gộp (SPREAD),
và tổng chi phí (TCOSTis bằng tổng ofYIELDandSPREAD). Hình A cho thấy tác dụng của bảo lãnh phát hành trong nước về chi phí phát hành trái phiếu, và bảng B cho thấy tác dụng của khu vực
bảo lãnh phát hành trên rating.NONRATEis tín dụng trái phiếu phát hành trái phiếu costs.RATINGmeasures một biến giả đó tương đương với một nếu trái phiếu không được xếp hạng của Standard & Poor hoặc của Moody
và zero nếu otherwise.MATURITYis khoảng thời gian (tính theo năm) giữa ngày phát hành và trưởng thành thức date.ENHANCERis một biến giả đó tương đương với một vấn đề nếu có một
thư tín dụng và số không nếu otherwise.ISIZE là loga tự nhiên của tổng tiền thu được trong hàng triệu US $. RANKINGmeasures uy tín bảo lãnh phát hành của chì trong chính
thị trường trái phiếu quốc tế sử dụng thị trường cổ phiếu trong năm trước đó của nó, và điểm số từ 1 (cấp thấp nhất) đến 15 (cao cấp nhất) .RANKINGequals số không nếu ngân hàng đầu tư là
không phải trên danh sách top-15. Nếu có nhiều hơn một lãnh đạo trong việc phát hành trái phiếu, RANKINGequals thứ hạng cao nhất trong số các underwriters.SYNSIZEequals dẫn các
tổng số bảo lãnh phát hành chính (s) và người đồng quản lý (s) .CRATEdenotes xếp hạng tín dụng của công ty phát hành. Núm vú cao su nước và núm vú cao su năm cũng được bao gồm trong
regression.tStatistics (trong ngoặc đơn) được điều chỉnh cho heteroskedasticity.Adj. R
2
là adjustedR-squared.Nis số quan sát. Thời kỳ mẫu là từ năm 1999 đến
năm 2005.
2034 ST Lau, J. Yu / Tạp chí Ngân hàng & Tài chính 34 (2010) 2027-2041
hai chỉ số rủi ro đang thụt lùi trong một mô hình probit [xem mẫu
(3)], các kết quả trước đó vẫn không thay đổi . Chúng tôi lặp lại các bài kiểm tra
của replacingDOMESTICwithREGIONALin Models (4) - (6) trong bảng
A. Các ofRATINGturns hệ số không đáng kể, althoughNONRATE
là ý nghĩa thống kê. Các kết quả tương đối yếu khi REGIONALis sử dụng chỉ ra ảnh hưởng của sự gần gũi về địa lý về trao đổi thông tin suy yếu khi khoảng cách giữa người phát hành
và bảo lãnh phát hành tăng fromDOMESTICtoREGIONAL.
Để đánh giá tác động kinh tế của các chỉ số rủi ro thông tin hai trên khả năng của việc có một bảo lãnh gần, chúng tôi ước tính xác suất dự đoán dựa trên các mô hình probit trong
hình A bằng cách thay đổi giá trị của một chỉ số rủi ro cụ thể và nắm giữ các biến giải thích khác vào các phương tiện của họ. Trong hình B ofTable 3,
xác suất dự đoán của việc có một bảo lãnh phát hành trong nước trên
cơ sở các mẫu (3) trong hình A là 26,4% khi xếp hạng tín dụng của
trái phiếu là AAA và tăng lên đến 37,6% khi đánh giá là BB. Với
mô hình probit cùng, chúng ta thấy rằng xác suất dự đoán của
việc lựa chọn một tăng bảo lãnh phát hành trong nước từ 29,7% đối với trái phiếu
với xếp hạng tín dụng đối với 58,8% cho trái phiếu không có xếp hạng tín dụng. Các
phát hiện này rất yếu khi chúng ta thay thế các biến phụ thuộc
DOMESTICwithREGIONAL. Dựa trên mô hình (6), xác suất dự đoán của việc bảo lãnh phát hành trong cùng một khu vực như phát hành
công ty chỉ tăng 1% khi xếp hạng tín dụng của trái phiếu giảm
từ AAA đến BB. Tương tự như vậy, xác suất tăng lên 10% khi
một đánh giá tín dụng trái phiếu trở nên có sẵn từ các cơ quan đánh giá.
Cùng với nhau, những phát hiện tổng thể làm nổi bật mối quan hệ thống kê và kinh tế quan trọng giữa không rõ ràng thông tin về các vấn đề trái phiếu mới và các