The Case for Constructive Ambiguity in a Regulated System: Canadian Banks and the 'Too Big to Fail' Problem
Notice bibliographique
Résumé
This brief focuses on the purported Canadian virtues of risk aversion and regulatory caution in light of one important characteristic of the banking system: it is dominated by only five large banks that are “too big to fail.” I address the issue using a concept – ambiguity – which is often mentioned but relatively neglected analytically in the scholarly literature on bank regulation. I argue that the capacity of the Canadian banking system to successfully navigate the “too big to fail” problem presents an instance in which this form of ambiguity may contribute to helpful dynamics in the regulatory landscape, in that it can attenuate the moral hazard dilemma posed by banks that are “too big to fail.” I discuss the ways in which the refusal to permit mergers among the large Canadian banks in the late 1990s shaped the constructive ambiguity animating the relationships among the banks, the Bank of Canada, and bank regulators. I will argue that this policy decision both enhanced the credibility of the government’s constructive ambiguity and attenuated the moral hazard implications of banks that are “too big to fail” in Canada. I conclude with a discussion of the implications of this analysis for regulatory initiatives going forward.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,030 |
| Communication savante | 0,013 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».