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Enregistrement W1828663032

On the Mechanics of Measuring the Production of Financial Institutions

2004· article· en· W1828663032 sur OpenAlexaffabout
Milan Jayasinghe

Notice bibliographique

RevueMunich Personal RePEc Archive (Ludwig Maximilian University of Munich) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScrutinyFinancial intermediaryProduction (economics)Financial instrumentFinancial marketFinancial servicesEconomicsGeography of financeFinanceFinancial econometricsFinancial crisisBusinessAccountingMacroeconomicsIndirect financePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract * With the emergence of new technologies, innovative financial instruments and the integration of global market operations national accountants are confronted with a series of new challenges and complexities in determining the output of financial institutions. The SNA93 recommended measure, the FISIM – financial intermediation services indirectly measured- which focused around the traditional deposits and loans business is currently under scrutiny as numerous views have been expressed questioning its validity in measuring the financial output. Critics have argued that the FISIM, as is defined, fails to capture the recent developments in financial markets and the technological advances and thus undermine the true economic contribution of these institutions. Several OECD task groups have examined this issue and currently considering changes to the existing methodologies. The goal of this study is two-fold. First, it explores a number of emerging areas in finance that are critically important for national accounting purposes. Second, by using the latest I-O tables the paper examines empirically how the recent technological advances and the global market environment have impacted the Canadian financial sector and provides some insights as to how the current SNA practices could be extended to account for such changes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,161 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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