Excess Collateral in the LVTS: How Much is Too Much?
Notice bibliographique
Résumé
The authors build a theoretical model that generates demand for collateral by Large Value Transfer System (LVTS) participants under the assumption that they minimize the cost of holding and managing collateral for LVTS purposes. The model predicts that the optimal amount of collateral held by each LVTS participant depends on the opportunity cost of collateral, the transactions costs of acquiring assets used as collateral and transferring them in and out of the LVTS, and the distribution of an LVTS participant's payment flows in the LVTS. The authors conclude that the aggregate amount of collateral pledged to the LVTS is quite close to that predicted by the model, when benchmark values are used for opportunity and transactions costs that are based on anecdotal evidence, despite the fact that these costs are likely to vary among participants. If one LVTS participant that appears to face a lower opportunity cost of collateral is excluded from the analysis, the model predicts an aggregate level of collateral that is within 5 per cent of the amount actually held by LVTS participants, on average, between February 1999 and May 2003. The authors also apply panel-data regressions to the level of collateral held in the LVTS. They find that the results are broadly supportive of the theoretical model. Sensitivity analysis of this model indicates that, when the opportunity cost of collateral increases, the amount of collateral that participants hold could be greatly reduced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».