Macroeconomic Applications of Network Formation in the Presence of Contagious Risk
Notice bibliographique
Résumé
By looking at network formation and risk associated with creating relationships, Blume et. al. (2011) were able to model cascading failure over multi-step paths using graph theory. Applications of such failure include financial contagion, modeling epidemic disease, and the exposure of covert organizations to discovery, among others. In graph theory terms, the goal in all of these applications is to form graphs in which cascading failure is unlikely. Blume et. al. were able to prove that the formation of disjoint cliques, or subsets of a graph in which all vertices (participants) in each subset do not form edges (relationships) with vertices not in the subset, has this property. This poster focuses on how Blume’s model of financial contagion, the transmission of financial shock from one participant to another, can be applied to recent macroeconomic events. The Financial Crisis of 2008 was an event that demonstrated the consequences of contagious risk in networks. It is commonly accepted that higher risk yields higher reward. Higher risk taken by banks in 2008 posed a threat not only to the two primary participants in the agreement, but also all participants in the network of agreements that could be reached via multi-step paths. In addition, we show how social optimality affects payoffs and the stability of economies by analyzing banking systems in countries with centralized and decentralized governments. Lastly, we explore an application related to market structure. Electronic, digital currencies, such as Bitcoin and Canada’s Mintchip, are commonly used as a form of investment. However, these investments solely rely on the willingness of users to accept this form of currency. It has been shown that a large portion of Bitcoin investments default due to the anonymous nature of the transactions.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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 ».