The potential role of government debt management offices in monitoring and managing contingent liabilities
Notice bibliographique
Résumé
As poor management of contingent liabilities has led to significant losses for governments, many now seek to manage them in a more prudent and systematic fashion. Some governments have given the Debt Management Office (DMO) an important role in managing contingent liabilities (CL) risks, often in close coordination with the Budget Office. The latter can promote budget transparency and discipline, while the DMO can contribute with sovereign risk quantification and management, and together they can contribute to the government's design of a general contingent liability policy. The examples of Sweden, New Zealand, Denmark, Canada, and Colombia show how the offices in charge of managing the risks from the country's debt have extended their scope to also monitor and manage risks from contingent liabilities. These examples may be useful for countries seeking to improve the monitoring and management of their contingent liabilities. This paper is divided into six sections, including the introduction. Section two briefly reviews the reasons why governments have CL in the first place, and concludes that many countries will have liabilities of this type, although with varying degrees of exposure. The three main levels of CL management are analyzed in section three, namely: general policy; budgetary transparency and discipline; and financial risk management. Section four analyzes the institutional arrangements for managing CL, section five presents country examples where a country's debt management office (DMO) plays an active role, and finally, some brief conclusions are presented in section six.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».