Reputation risk management in financial firms: protecting (some) small investors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to provide an explanation and evidence for the recent lack of retail financial product failures in Canada in the face of a (formal) regulatory failure. Design/methodology/approach – The paper applies the literature on self-regulation and reputational risk management to a detailed investigation of the marketing of financial products to Canadian retail investors. Internal approval processes for many different players in the retail financial industry were analyzed in detail primarily using interviews. Findings – The author was able to identify associations between structures and policies at financial firms and outcomes for retail investors. Knowing that prevention is more effective than mitigation, marketers of financial products would generally welcome increased state intervention in terms of more and better information disclosures. Research limitations/implications – The research contributes to our understanding of self-regulation in financial markets, specifically addressing what firm characteristics may be related to positive and negative outcomes for small investors in complex structured financial products. Practical implications – Regulators may be able to imply the research findings in selectively allocating scarce resources to policing firms that may be more inclined to participate in riskier behavior. Financial firms may be able to influence the decisions relating to how regulations are designed and implemented and which products are sold to which clients to minimize reputation risk. Originality/value – This is the first time, to the author's knowledge, that the reputation risk management channel has been analyzed in terms of influencing outcomes for retail (small) investors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle