Financement dynamique des intermédiaires financiers : l’effet de la volatilité du taux de crédit sur les dépôts de base
Notice bibliographique
Résumé
L’étude examine les effets à court et long terme de la volatilité du taux de crédit sur les moyens de financement d’un intermédiaire financier qui est caractérisé par la neutralité au risque et des rendements constants à l’échelle dans sa technologie de transformation d’actifs. Étant donné l’existence de coûts d’ajustement convexes, nous démontrons que le flux courant de dépôts nouveaux est une fonction croissante du prix d’ordre des dépôts existants. Nous prouvons aussi qu’un accroissement de la volatilité du taux de crédit augmente le flux courant de dépôts nouveaux. De plus, si le taux de crédit ne présente pas de corrélation chronologique, cette volatilité accrue fait monter le niveau anticipé d’équilibre à long terme des dépôts de base. Ces résultats se vérifient également dans la plupart des cas où le taux est corrélé chronologiquement. Les fluctuations du taux de crédit étant corrélées, le modèle d’optimisation peut même entraîner une situation particulière, la désintermédiation à long terme des dépôts de base. C’est le cas si le coût marginal d’ajustement est plus convexe que la fonction d’intermédiation : ceci ne se réalise (de façon non ambiguë) que s’il y a forte persistance temporelle des fluctuations du taux de crédit, que si le facteur d’actualisation est faible et que si le taux d’attrition des dépôts existants est élevé.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».