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Enregistrement W1574879310

Regulatory Discretion and Banks' Pursuit of 'Safety in Similarity'

2007· article· en· W1574879310 sur OpenAlexaff
Ryan Stever, James A. Wilcox

Notice bibliographique

RevueRepository of the University of Ljubljana (University of Ljubljana) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCredit Risk and Financial Regulations
Établissements canadiensAcadian Seaplants (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscretionBusinessSimilarity (geometry)Computer securityLaw and economicsPolitical scienceComputer scienceEconomicsLawArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose that individual banks' reported loan losses and provisions for future loan losses are lower, all else equal (including their own financial statements), when the banking industry is weaker.We further hypothesize that this option of underreporting charge-offs and provisions provides banks with incentives, when the banking industry is weaker, to cluster more, or to seek "safety in similarity."We provide evidence that large, individual U.S. banks indeed tend to report both lower charge-offs and lower provisions for loan losses, after controlling for their other determinants, when the banking industry is weaker.We also show that banks tend to be more clustered, or similar, when the industry is weaker.In addition, individual banks change their risk-taking to make it more similar to that of banking industry averages, and change it faster, when the industry is weaker.At the same time, in contrast to banks, we show that non-bank financial corporations show virtually no tendency to cluster more as their part of the financial sector weakens.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,156
Écart entre enseignants0,146 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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