Tính Liên Kết Trong Các Điều Khoản Hợp Đồng Cho Vay, Thông Tin Bất Đối Xứng và Mối Quan Hệ Cho Vay

Chuyên khảo phân tích Luận văn jointness of loan contract terms information asymmetries and lending relationships, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp

• Tác giả: Pham Phu Quoc
• Người hướng dẫn: Professor Michael Skully
• Trường học: Banking University of Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Banking
• Đề tài: Tính Liên Kết Trong Các Điều Khoản Hợp Đồng Cho Vay và Mối Quan Hệ Cho Vay
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2012
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tính Liên Kết Trong Điều Khoản Hợp Đồng Vay

Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích tính liên kết giữa các điều khoản chính trong hợp đồng vay, bao gồm giá, tài sản thế chấp, thời hạn, các điều khoản ràng buộc (covenants) và quy mô khoản vay. Mục tiêu là làm sáng tỏ cách các bên cho vay và đi vay điều chỉnh các điều khoản này để giải quyết tình trạng bất cân xứng thông tin. Đồng thời, nghiên cứu cũng xem xét liệu mối quan hệ cho vay trước đó có ảnh hưởng đến các điều khoản ràng buộc và quy mô khoản vay hay không, và liệu người đi vay có mức độ bất cân xứng thông tin cao hơn có thể đạt được các điều khoản tốt hơn từ các bên cho vay có quan hệ hay không. Nghiên cứu này phân tích riêng biệt các khoản vay tuần hoàn (revolving loans) và các khoản vay có kỳ hạn (term loans) do sự khác biệt về đặc điểm của chúng.

1.1. Bối Cảnh Về Bất Cân Xứng Thông Tin Trong Cho Vay

Bất cân xứng thông tin là một vấn đề cốt lõi trong thị trường tín dụng. Bên đi vay thường có nhiều thông tin hơn về tình hình tài chính và khả năng trả nợ của mình so với bên cho vay. Điều này dẫn đến rủi ro lựa chọn đối nghịch (adverse selection) và rủi ro đạo đức (moral hazard). Các điều khoản hợp đồng vay được sử dụng như một công cụ để giảm thiểu những rủi ro này. Nghiên cứu này đi sâu vào cách các điều khoản như lãi suất, tài sản thế chấp và các điều khoản ràng buộc được điều chỉnh để phản ánh mức độ bất cân xứng thông tin giữa bên cho vay và bên đi vay.

1.2. Vai Trò Của Mối Quan Hệ Cho Vay Trong Giảm Thiểu Rủi Ro

Mối quan hệ cho vay lâu dài có thể giúp giảm thiểu bất cân xứng thông tin. Thông qua quá trình tương tác và theo dõi, bên cho vay có thể thu thập thông tin về bên đi vay, từ đó đánh giá rủi ro chính xác hơn. Nghiên cứu này xem xét liệu mối quan hệ cho vay trước đó có ảnh hưởng đến các điều khoản hợp đồng vay hay không, đặc biệt là các điều khoản ràng buộc và quy mô khoản vay. Mối quan hệ này có thể tạo điều kiện cho các điều khoản linh hoạt hơn và quy mô khoản vay lớn hơn.

II. Thách Thức Bất Cân Xứng Thông Tin và Điều Khoản Vay

Bất cân xứng thông tin tạo ra những thách thức đáng kể trong việc thiết lập các điều khoản hợp đồng vay. Bên cho vay phải đối mặt với rủi ro không đánh giá chính xác được khả năng trả nợ của bên đi vay, dẫn đến việc định giá sai khoản vay và tăng khả năng vỡ nợ. Do đó, việc hiểu rõ cách các điều khoản vay được sử dụng để giảm thiểu bất cân xứng thông tin là rất quan trọng. Nghiên cứu này tập trung vào việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn và điều chỉnh các điều khoản vay trong bối cảnh bất cân xứng thông tin.

2.1. Ảnh Hưởng Của Bất Cân Xứng Thông Tin Đến Lãi Suất Cho Vay

Lãi suất là một trong những công cụ chính để bù đắp rủi ro do bất cân xứng thông tin. Các khoản vay có rủi ro cao hơn thường đi kèm với lãi suất cao hơn. Tuy nhiên, việc định giá chính xác rủi ro là một thách thức, đặc biệt khi bên cho vay thiếu thông tin đầy đủ về bên đi vay. Nghiên cứu này xem xét liệu lãi suất có thực sự phản ánh mức độ bất cân xứng thông tin hay không, và liệu có các yếu tố khác ảnh hưởng đến lãi suất ngoài rủi ro thông tin hay không.

2.2. Tác Động Của Tài Sản Thế Chấp Đến Rủi Ro Cho Vay

Tài sản thế chấp là một biện pháp bảo vệ quan trọng cho bên cho vay trong trường hợp bên đi vay không trả được nợ. Yêu cầu về tài sản thế chấp có thể thay đổi tùy thuộc vào mức độ rủi ro của khoản vay và mức độ bất cân xứng thông tin. Nghiên cứu này phân tích mối quan hệ giữa tài sản thế chấp và bất cân xứng thông tin, và xem xét liệu tài sản thế chấp có thực sự giảm thiểu rủi ro cho bên cho vay hay không.

2.3. Vai Trò Của Các Điều Khoản Ràng Buộc Covenants Trong Hợp Đồng

Các điều khoản ràng buộc (covenants) là các điều kiện mà bên đi vay phải tuân thủ trong suốt thời gian vay. Chúng có thể bao gồm các yêu cầu về tỷ lệ tài chính, hạn chế về việc bán tài sản hoặc vay thêm nợ. Các điều khoản ràng buộc được sử dụng để giám sát hoạt động của bên đi vay và ngăn chặn các hành vi có thể làm tăng rủi ro cho bên cho vay. Nghiên cứu này xem xét liệu các điều khoản ràng buộc có hiệu quả trong việc giảm thiểu rủi ro do bất cân xứng thông tin hay không.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Tính Liên Kết Điều Khoản Hợp Đồng Vay

Nghiên cứu sử dụng một hệ thống gồm năm phương trình đồng thời để kiểm tra tính liên kết của các điều khoản vay. Mô hình này bao gồm các biến đại diện cho bất cân xứng thông tin và mối quan hệ cho vay để xem xét cách các điều khoản vay được sử dụng để giải quyết bất cân xứng thông tin, cũng như liệu mối quan hệ cho vay trước đó có tác động đến các điều khoản ràng buộc và quy mô khoản vay hay không. Mô hình này được sửa đổi bằng cách thêm tích của các thước đo bất cân xứng thông tin và mối quan hệ cho vay, sau đó được sử dụng để điều tra xem liệu người đi vay có bất cân xứng thông tin cao hơn có nhận được các điều khoản tốt hơn từ các bên cho vay có quan hệ hay không.

3.1. Dữ Liệu và Mẫu Nghiên Cứu Về Hợp Đồng Cho Vay

Mẫu nghiên cứu bao gồm 17.636 khoản vay tuần hoàn và 6.625 khoản vay có kỳ hạn được thực hiện bởi các ngân hàng hoạt động tại Hoa Kỳ cho các công ty phi tài chính của Hoa Kỳ từ ngày 1 tháng 1 năm 1994 đến ngày 31 tháng 12 năm 2009. Dữ liệu được thu thập từ DealScan và Compustat, hai nguồn dữ liệu chính về thị trường cho vay và thông tin tài chính của công ty.

3.2. Mô Hình Hóa Các Điều Khoản Vay Đồng Thời

Việc sử dụng hệ thống phương trình đồng thời cho phép nghiên cứu xem xét mối quan hệ tương hỗ giữa các điều khoản vay. Ví dụ, lãi suất có thể ảnh hưởng đến quy mô khoản vay, và ngược lại. Bằng cách mô hình hóa các điều khoản vay đồng thời, nghiên cứu có thể tránh được các vấn đề về tính nội sinh và đưa ra các ước tính chính xác hơn về tác động của bất cân xứng thông tin và mối quan hệ cho vay.

3.3. Đo Lường Bất Cân Xứng Thông Tin và Mối Quan Hệ Cho Vay

Nghiên cứu sử dụng nhiều thước đo khác nhau để đại diện cho bất cân xứng thông tin, bao gồm tuổi của công ty, chi phí nghiên cứu và phát triển, và sự phân tán trong dự báo thu nhập. Mối quan hệ cho vay được đo lường bằng số lượng khoản vay trước đó giữa bên cho vay và bên đi vay, cũng như thời gian của mối quan hệ.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Ảnh Hưởng Của Bất Cân Xứng Thông Tin

Kết quả thực nghiệm cho thấy tất cả năm điều khoản vay chính đều được xác định đồng thời. Đối với các khoản vay tuần hoàn, người đi vay có bất cân xứng thông tin cao phải trả giá cao hơn, có nhiều khả năng được yêu cầu cung cấp tài sản thế chấp và chấp nhận thời hạn ngắn hơn để đổi lấy các khoản vay lớn hơn với ít điều khoản ràng buộc hơn. Đối với các khoản vay có kỳ hạn, những người đi vay như vậy phải trả giá cao hơn và có nhiều khả năng thế chấp tài sản để đổi lấy các khoản vay lớn hơn.

4.1. Tác Động Đến Giá Cả và Tài Sản Thế Chấp Trong Hợp Đồng Vay

Nghiên cứu cho thấy rằng bất cân xứng thông tin có tác động đáng kể đến giá cả và yêu cầu về tài sản thế chấp. Các bên cho vay có xu hướng yêu cầu lãi suất cao hơn và tài sản thế chấp cho các khoản vay có rủi ro thông tin cao hơn. Điều này phản ánh nỗ lực của bên cho vay để bù đắp rủi ro không chắc chắn về khả năng trả nợ của bên đi vay.

4.2. Ảnh Hưởng Đến Thời Hạn và Các Điều Khoản Ràng Buộc

Bất cân xứng thông tin cũng ảnh hưởng đến thời hạn và các điều khoản ràng buộc của khoản vay. Các khoản vay có rủi ro thông tin cao hơn thường có thời hạn ngắn hơn và các điều khoản ràng buộc chặt chẽ hơn. Điều này cho phép bên cho vay giám sát chặt chẽ hơn hoạt động của bên đi vay và giảm thiểu rủi ro vỡ nợ.

4.3. Quy Mô Khoản Vay và Mức Độ Bất Cân Xứng Thông Tin

Nghiên cứu cũng xem xét mối quan hệ giữa quy mô khoản vay và mức độ bất cân xứng thông tin. Kết quả cho thấy rằng các bên cho vay có thể sẵn sàng cung cấp các khoản vay lớn hơn cho các bên đi vay có bất cân xứng thông tin cao hơn, nhưng với các điều khoản chặt chẽ hơn để bù đắp rủi ro.

V. Mối Quan Hệ Cho Vay Tác Động Đến Điều Khoản và Quy Mô Vay

Những người đi vay có mối quan hệ cho vay trước đó chấp nhận nhiều điều khoản ràng buộc hơn nhưng nhận được các khoản vay lớn hơn cho cả hai loại khoản vay. Tuy nhiên, những người đi vay có bất cân xứng thông tin cao hơn không nhận được giá thấp hơn hoặc các điều khoản phi giá thuận lợi hơn từ các bên cho vay có quan hệ của họ.

5.1. Ảnh Hưởng Của Mối Quan Hệ Đến Các Điều Khoản Ràng Buộc

Mối quan hệ cho vay có thể dẫn đến việc áp dụng nhiều điều khoản ràng buộc hơn. Điều này có thể là do bên cho vay có nhiều thông tin hơn về bên đi vay thông qua mối quan hệ, và do đó có thể thiết lập các điều khoản ràng buộc phù hợp hơn để giám sát hoạt động của bên đi vay.

5.2. Tác Động Của Mối Quan Hệ Đến Quy Mô Khoản Vay

Mối quan hệ cho vay có thể tạo điều kiện cho các khoản vay lớn hơn. Điều này có thể là do bên cho vay tin tưởng hơn vào khả năng trả nợ của bên đi vay khi có mối quan hệ lâu dài, và do đó sẵn sàng cung cấp các khoản vay lớn hơn.

5.3. Bất Cân Xứng Thông Tin và Lợi Ích Từ Mối Quan Hệ Cho Vay

Nghiên cứu cho thấy rằng mối quan hệ cho vay không nhất thiết mang lại lợi ích cho những người đi vay có bất cân xứng thông tin cao hơn. Mặc dù họ có thể nhận được các khoản vay lớn hơn, nhưng họ không nhận được giá thấp hơn hoặc các điều khoản phi giá thuận lợi hơn.

VI. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Về Hợp Đồng Vay

Nghiên cứu này đóng góp vào sự hiểu biết về cách các điều khoản hợp đồng vay được sử dụng để giải quyết bất cân xứng thông tin và cách mối quan hệ cho vay ảnh hưởng đến các điều khoản này. Kết quả cho thấy rằng các bên cho vay và đi vay điều chỉnh các điều khoản vay để phản ánh mức độ rủi ro và thông tin có sẵn. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng mối quan hệ cho vay có thể tạo điều kiện cho các khoản vay lớn hơn, nhưng không nhất thiết mang lại lợi ích cho những người đi vay có bất cân xứng thông tin cao hơn.

6.1. Hàm Ý Cho Các Nhà Nghiên Cứu và Các Bên Liên Quan

Các nhà nghiên cứu nên xem xét tính liên kết của tất cả các điều khoản vay chính để giải quyết các vấn đề về tính nội sinh. Các khoản vay tuần hoàn và các khoản vay có kỳ hạn không nên được gộp chung trong một mẫu duy nhất và tính nội sinh của việc lựa chọn loại khoản vay cũng nên được giải quyết. Các bên cho vay nên tìm cách trao đổi các điều khoản vay khác nhau và giải quyết các vấn đề thông tin bất đối xứng để làm hài lòng người đi vay của họ, nhưng cần lưu ý rằng sự trao đổi này khác nhau tùy thuộc vào loại khoản vay.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về Tính Liên Kết Hợp Đồng Vay

Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc khám phá các yếu tố khác ảnh hưởng đến việc lựa chọn và điều chỉnh các điều khoản vay, chẳng hạn như môi trường kinh tế vĩ mô và các quy định của chính phủ. Ngoài ra, nghiên cứu có thể xem xét tác động của các công nghệ mới, chẳng hạn như fintech, đến thị trường cho vay và cách chúng thay đổi mối quan hệ giữa bên cho vay và bên đi vay.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Jointness of Loan Contract Terms, Information Asymmetries, and Lending Relationships Pham Phu Quoc BEcon (Banking) – Banking University of Ho Chi Minh City, Vietnam MA (Economics) – University of Colombo, Sri Lanka An independent thesis submitted in fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy Department of Accounting and Finance Faculty of Business and Economics Monash University November 2012 TABLE OF CONTENTS TABLE OF CONTENTS ii LIST OF TABLES vi ABBREVIATIONS viii ABSTRACT ix STATEMENT OF AUTHORSHIP xii ACKNOWLEDGEMENTS xiii CHAPTER 1 - INTRODUCTION 1 1.3 Loan Contract Terms 4 1.4 Borrower Information and Lending Relationships 4 1.3 MOTIVATIONS AND RESEARCH QUESTIONS 5 1.1 Jointness of Loan Contract Terms 5 1.2 Information Asymmetries and Loan Contract Terms 8 1.3 Lending Relationships and Loan Contract Terms 9 1.4 RESEARCH OBJECTIVES AND HYPOTHESES 11 1.5 DATA, METHODOLOGY, AND EMPIRICAL FINDINGS 15 1.8 STRUCTURE OF THE THESIS 24 CHAPTER 2 - LITERATURE REVIEW 25 2.2 THEORY AND EVIDENCE ON LOAN TERM RELATIONS 25 2.1 Relations between Loan Contract Terms 25 2.2 Jointness of Loan Contract Terms (Hypotheses for RQ1) 33 2.3 INFORMATION ASYMMETRIES AND CONTRACT TERMS 36 2.1 Information Asymmetries and Loan Terms 36 2.2 Loan Term Trade-Offs and Information Asymmetries 39 2.1 Loan Size Selection, Given Loan Term Jointness 39 2.2 Covenant Choice, Given Loan Term Jointness 42 2.3 Loan Price, Collateral, and Maturity Choice, Given Loan Term Jointness 43 2.4 Hypotheses for RQ2 43 2.4 LENDING RELATIONSHIPS AND LOAN TERMS 45 2.1 Lending Relationship Concepts 45 3.1 Lending Relationships 45 ii 3.2 Lending Relationship Measures 46 2.2 Literature on Lending Relationships and Loan Terms 47 2.3Hypotheses for RQ3 52 2.1 Impact of Lending Relationships on Loan Covenants 53 2.2 Impact of Lending Relationships on Loan Size 54 2.4 Hypotheses for RQ4 55 2.5 CHAPTER SUMMARY 57 CHAPTER 3 - DATA AND METHODOLOGY 60 3.2 DATA AND SAMPLE 60 3.1 DealScan’s Information Sources 62 3.2 DealScan’s Deal and Facility Classifications 62 3.3 Searching DealScan Borrower Information from Compustat 63 3.4 Reporting Year Inconsistencies between DealScan and Compustat 64 3.5 Potential Misidentification of Lender and Borrower Names 65 3.3 Revolving and Term Loans 66 3.4 Sample Units, Sampling Procedures, and Composition 68 3.3 METHODOLOGY FOR RQ1, RQ2, AND RQ3 71 3.4 METHODOLOGY FOR RQ4 82 3.1 Different Proxies for Information Asymmetries 85 3.2 Alternative Measures of Lending Relationship 85 3.3 Endogeneity of Loan Type Selection 86 3.6 CHAPTER SUMMARY 90 CHAPTER 4 - VARIABLES AND DESCRIPTIVE STATISTICS 92 4.1 Loan Contract Terms 92 4.6 Other Loan Characteristics 99 4.3 Borrower Characteristics 102 iii 4.3 Other Borrower Characteristics 109 4.3 DESCRIPTIVE STATISTICS AND CORRELATION ANALYSIS 122 4.4 CHAPTER SUMMARY 129 CHAPTER 5 - EMPIRICAL RESULTS 130 5.2 EMPIRICAL RESULTS FOR RQ1 130 5.3 Summary of Hypothesis Testing for RQ1 142 5.3 EMPIRICAL RESULTS FOR RQ2 144 5.6 Summary of Hypothesis Testing for RQ2 149 5.4 EMPIRICAL RESULTS FOR RQ3 151 5.3 Summary of Hypothesis Testing for RQ3 153 5.5 EMPIRICAL RESULTS FOR RQ4 154 5.5 Summary of Hypothesis Testing for RQ4 159 5.6 RESULTS FOR CONTROL VARIABLES AND ROBUSTNESS TESTS 161 5.1 Results for Control Variables 162 5.2 Robustness Tests of the Hypotheses for RQ1, RQ2, RQ3, and RQ4 162 5.1 Other Information Asymmetry Proxies 162 5.2 Alternative Lending Relationship Measures 163 5.3 Endogeneity of Loan Type Selection 163 5.7 CHAPTER SUMMARY 164 CHAPTER 6 - CONCLUSION 166 6.2 REVIEW OF RESEARCH QUESTIONS, HYPOTHESES, AND FINDINGS 166 6.1 RQ1: Are loan contract terms (i., price, collateral, maturity, covenants, and size) simultaneously determined? 168 6.2 RQ2: Given their jointness, are loan terms (i., price, collateral, 170 iv maturity, covenants, and size) traded off when addressing borrower information asymmetries? 6.3 RQ3: Given the jointness of loan terms, do lending relationships affect loan covenants and size? 171 6.4 RQ4: Given the jointness of loan terms, do borrowers with higher information asymmetries benefit from better price and non-price terms from their relationship lenders? 172 6.6 FUTURE RESEARCH DIRECTIONS 181 REFERENCES 184 APPENDIX A - SELECTED LOAN DATA CHARACTERISTICS 218 APPENDIX B - EXPECTED SIGNS OF VARIABLES 224 APPENDIX C - CORRELATION MATRIX FOR REVOLVING AND TERM LOANS 226 APPENDIX D - FIRST STAGE REGRESSION FOR THE RQ1, RQ2, AND RQ3 MODEL 234 APPENDIX E - FURTHER ANALYSIS ON THE RQ1, RQ2, AND RQ3 MODEL 238 E.2 LOAN TERM RELATIONS 242 E.3 LENDING RELATIONSHIP IMPACT ON LOAN TERMS 245 E.4 RESULTS OF CONTROL VARIABLES 247 APPENDIX F - ROBUSTNESS TESTS FOR RQ1, RQ2, AND RQ3 250 F.1 DIFFERENT PROXIES FOR INFORMATION ASYMMETRIES 250 F.2 ALTERNATIVE MEASURES OF LENDING RELATIONSHIPS 267 F.3 ENDOGENEITY OF LOAN TYPE SELECTION 288 APPENDIX G - DETAIL ESTIMATES RELATED TO THE RQ4 MODEL 294 APPENDIX H - ROBUSTNESS TESTS FOR RQ4 298 H.1 DIFFERENT PROXIES FOR INFORMATION ASYMMETRIES 298 H.2 ALTERNATIVE MEASURES OF LENDING RELATIONSHIPS 315 H.3 ENDOGENEITY OF LOAN TYPE SELECTION 336 v LIST OF TABLES Table 1.1 Prior studies on loan term jointness 7 Table 2.1 Relations between the pairs of loan terms 27 Table 2.2 Summary of the effects of information asymmetry on individual loan terms 37 Table 2.3 Summary of information asymmetry effects on loan terms, given their jointness 39 Table 2.4 Summary of prior studies on the impact of the lending relationship on loan terms 48 Table 2.5 Summary of the four research questions and their hypotheses 59 Table 3.1 Summary of data sources 61 Table 3.2 An example of the contract terms of different facilities in a deal 63 Table 3.3 Sample selection process 70 Table 3.4 Testing procedures for the hypotheses associated with RQ1, RQ2, and RQ3 80 Table 3.5 Testing procedure for the hypotheses associated with RQ4 84 Table 4.1 Financial and general covenants 96 Table 4.2 List of variables and their definitions and data sources 118 Table 4.3 Descriptive statistics and difference test results for revolving and term loans 123 Table 5.1 DWH statistics for exogeneity tests 132 Table 5.2 Second-stage regression results 135 Table 5.3 Summary of test results for the hypotheses related to RQ1 143 Table 5.4 Summary of test results for the hypotheses related to RQ2 150 Table 5.5 Summary of test results for the hypotheses related to RQ3 153 Table 5.6 Summary of the interaction impacts of information asymmetries and lending relationship on loan terms 156 Table 5.7 Summary of test results for the hypotheses related to RQ4 160 Table 6.1 Research questions, related hypotheses and results 167 Table A1 Distributions of loan types and loan distribution methods from 1987 to 2009 219 Table A2 Distribution of loan covenants from 1987 to 2009 220 Table A3 Differences between loans with and without collateral information 221 Table A4 Comparison of loan terms and firm characteristics in initial and final samples 222 Table B1 Expected signs of variables used in Equations 3.15 224 Table C1 Correlation matrix for revolving and term loans 226 Table D1 First stage regression for the model related to RQ1, RQ2, and RQ3 235 Table E1 VIF values for independent variables in Equations 3.15 239 Table F1 Second stage regression results for RQ1, RQ2, and RQ3 with information asymmetries proxied by LN(FIRMAGE) 251 vi Table F2 Second stage regression results for RQ1, RQ2, and RQ3 with information asymmetries proxied by R&D 255 Table F3 Second stage regression results for RQ1, RQ2, and RQ3 with information asymmetries proxied by FCSTERROR 259 Table F4 Second stage regression results for RQ1, RQ2, and RQ3 with information asymmetries proxied by DISPERSION 263 Table F5 Second stage regression results for RQ1, RQ2, and RQ3 with lending relationships measured by REL(A) 268 Table F6 Second stage regression results for RQ1, RQ2, and RQ3 with lending relationships measured by REL(N) 272 Table F7 Second stage regression results for RQ1, RQ2, and RQ3 with lending relationships measured by REL(D)_3YEAR 276 Table F8 Second stage regression results for RQ1, RQ2, and RQ3 with lending relationships measured by REL(A)_3YEAR 280 Table F9 Second stage regression results for RQ1, RQ2, and RQ3 with lending relationships measured by REL(N)_3YEAR 284 Table F10 Logit estimation of revolving loan selection (Equation 3.16) 289 Table F11 Second stage regression results for RQ1, RQ2, and RQ3 after controlling for the endogeneity of loan type selection 290 Table G1 Results for interaction impacts of information asymmetries and lending relationship on loan terms 294 Table H1 Second stage regression results for RQ4 with information asymmetries proxied by LN(FIRMAGE) 299 Table H2 Second stage regression results for RQ4 with information asymmetries proxied by R&D 303 Table H3 Second stage regression results for RQ4 with information asymmetries proxied by FCSTERROR 307 Table H4 Second stage regression results for RQ4 with information asymmetries proxied by DISPERSION 211 Table H5 Second stage regression results for RQ4 with lending relationships measured by REL(A) 316 Table H6 Second stage regression results for RQ4 with lending relationships measured by REL(N) 320 Table H7 Second stage regression results for RQ4 with lending relationships measured by REL(D)_3YEAR 324 Table H8 Second stage regression results for RQ4 with lending relationships measured by REL(A)_3YEAR 328 Table H9 Second stage regression results for RQ4 with lending relationships measured by REL(N)_3YEAR 332 Table H10 Second stage regression results for RQ4 after controlling for the endogeneity of loan type selection 337 vii ABBREVIATIONS 2S Two-Stage CPI Consumer Price Index CRSP Center for Research in Security Prices DWH Durbin–Wu–Hausman EBITDA Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization ENSR European Network for SME Research FFIEC Federal Financial Institutions Examination Council GVKEY Global Company Key H Hypothesis IA Information Asymmetries I/B/E/S Institutional Brokers' Estimate System LIBOR London Interbank Offered Rate LPC Loan Pricing Corporation IPO Initial Public Offering LBO Leveraged Buyout MBO Management Buy-out NIC National Information Center NSSBF National Survey of Small Business Finances OLS Ordinary least squares REL Lending Relationship RQ Research Question RSSD ID Replication Server System Database Identification SEC Securities and Exchange Commission SFE Survey of the Financial Environment SIC Standard Industrial Classification SSBF Survey of Small Business Finances U. The United Kingdom U. The United States of America VIF Variance Inflation Factor WRDS Wharton Research Data Services viii ABSTRACT This thesis shows that five key loan contract terms – price, collateral, maturity, covenants, and size – are jointly determined and investigates how lenders and borrowers trade these off to address information asymmetries. It further examines whether prior lending relationships affect loan covenants and size and whether borrowers with higher information asymmetries obtain better loan terms from their relationship lenders.

Since revolving and term loans differ in their characteristics, these issues are examined for the two loan types separately. The sample consists of 17,636 revolving and 6,625 term loans made by banks operating in the United States to U. non-financial firms from 1 January 1994 to 31 December 2009. A system of five simultaneous equations is used to examine loan term jointness.

It also provides coefficients for an information asymmetry proxy and a lending relationship measure to examine how loan terms are used to address information asymmetries as well as whether prior lending relationships impact loan covenants and size. This model is modified by adding a product of the information asymmetry and lending relationship measures and then used to investigate if borrowers with higher information asymmetries obtain better terms from their relationship lenders. The empirical results show all five key loan terms are jointly determined. For revolving loans, high information asymmetry borrowers pay higher prices, are more likely to be required to provide collateral, and accept shorter maturities in return for obtaining larger loans with fewer covenants.

For term loans, such borrowers pay higher prices and are more likely to pledge collateral in return for larger loans. Those ix borrowers with prior lending relationships accept more covenants but obtain larger loans for both two loan types. Borrowers with higher information asymmetries, however, obtain neither lower prices nor more favourable non-price terms from their relationship lenders. This thesis makes several academic contributions.

It extends other studies (e., Dennis, Nandy, and Sharpe, 2000) to include covenants and loan size as key loan contract terms and finds that all five loan terms are jointly determined.