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Leverage dynamics and credit quality

机译：利用动态和信用质量

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We study a dynamic model of collateralized credit markets with asymmetric information, which allows for a rich set of signaling strategies based on the path of debt and repayment. Whether credit history reveals private information about credit quality depends on the degree of uncertainty in collateral value. When uncertainty is low, good borrowers fully and costlessly separate by deleveraging, that is borrowing a sufficiently high amount such that subsequent repayment reveals the presence of unobservable income. When uncertainty is higher, good borrowers pay an adverse selection cost through a higher interest rate because bad borrowers could default, and asymmetric information is not always resolved. (C) 2019 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：我们研究了具有不对称信息的抵押信贷市场的动态模型，该模型允许基于债务和还款路径的丰富信号策略。信用历史记录是否揭示了有关信用质量的私人信息，取决于抵押品价值的不确定性程度。当不确定性很低时，好的借款人通过去杠杆化来完全和无成本地分离，即借入足够高的金额，以致随后的还款表明存在不可观察的收入。当不确定性更高时，好的借款人会通过较高的利率支付不利的选择成本，因为坏的借款人可能会违约，而且不对称的信息也不会总是得到解决。 （C）2019 Elsevier Inc.保留所有权利。

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