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Enregistrement W2014164737

Market Discipline of Canadian Banks’ Letters of Credit Activities: An Empirical Examination

2002· article· en· W2014164737 sur OpenAlexaffabout
M. Kabir Hassan, Van Son Lai, Min‐Teh Yu

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueLaw, logistics, and international trade
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpirical examinationBusinessFinancial systemMarket disciplineAccountingActuarial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the motivation and riskiness of US off-balance sheet banking activities have been studied both theoretically and empirically, no such study has been found dealing with Canadian off-balance sheet banking activities, although such activities are numerically huge, and growing larger each year. This article provides support for a market discipline hypothesis of Canadian bank letters of credit activities by employing several market measures of risk from one-factor and multi-factor models, and an implied asset volatility from the option-pricing model. Furthermore, it examines both price and quantity response of off-balance sheet activities in the Canadian banking market by employing a tobit analysis to assess the robustness of our conclusions about market discipline. The results indicate that various market measures of risk and letters of credit are negatively related. Moreover, banks with greater portfolio risk measured in terms of equity and asset risk, high leverage and interest rate risk are less likely to issue letters of credit.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations5
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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