Market Freeze and Recovery: Trading Dynamics under Optimal Intervention by a Market-Maker-of-Last-Resort
Notice bibliographique
Résumé
We study the trading dynamics in a distressed asset market with search frictions. When trading of a financial asset ceases due to an adverse selection problem, a large player can resurrect the market by buying up bad assets which involves assuming financial losses. The player can, however, delay the intervention: a mere announcement today of intervening at a later point in time can cause markets to function again. This announcement effect gives rise to a trade-off between the size and the timing of the intervention. The optimal intervention involves balancing the financial losses from the intervention and the social cost of illiquid markets. If the losses are small and a market is deemed important, it is optimal to ensure that the market functions continuously. In this case, there is a fixed cost associated with intervention delay, making it optimal to intervene as early as possible at the minimum size. As losses increase and the importance of the market declines, the intervention is optimally delayed and it can be optimal to rely on the announcement effect by increasing the size of the intervention. Furthermore, our finding highlights the importance of search friction in the formation of market distress, the determination of policy announcement effect, and the optimal design of intervention. The views expressed in this paper are not necessarily the views of the Bank of Canada. 1 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».