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Enregistrement W2285686645

Growing out of Crises and Recessions: Regulating Systemic Financial Institutions and Redefining Government Responsibilities

2015· preprint· en· W2285686645 sur OpenAlexaboutno aff
Marcel Boyer

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecessionPrivate sectorGovernment (linguistics)BailoutPoliticsEconomic policyFinancial crisisEconomicsFinanceFinancial systemBusinessPolitical scienceEconomic growthKeynesian economics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I characterize and discuss the challenges and pitfalls we must face to grow out for good of recent and future financial crises and economic recessions. I propose a brief history of the 2008 crisis and insist on the loss of confidence within the banking and financial sector, which propagated later to the real sector. I discuss the factors underlying this loss of confidence: the failure of the Federal Reserve Board to abide by its mission; the ill-advised political interventions in mortgage markets; the leniency of (captured) financial regulators; the faulty risk management mechanisms in the banking sector; and the omnipresence of poorly designed compensation systems in the banking and financial sector. I also discuss the ways to rebuild confidence and move out of a bad and stable economic equilibrium. Considering data on gross job creation and loss in the US private sector, I challenge the sorcerer’s apprentices’ plan for reforming capitalism and I recall the key role played by creative destruction. I suggest that government deficits and economic growth are not good friends, offering a reference to the Canadian experience of the two decades 1985-2005. Finally, I discuss fiscal and regulatory reforms and propose a set of redefined roles for public/governmental and competitive/private sectors in generating a more prosperous economy. Je caractérise les défis et écueils auxquels nous devons faire face pour sortir pour de bon des crises financières et récessions économiques. Je propose une brève histoire de la crise de 2008 et insiste sur la perte de confiance au sein du secteur bancaire et financier, qui s’est propagée plus tard au secteur réel. Je présente les facteurs-clés de la crise : la défaillance du Federal Reserve Board dans la poursuite de sa mission; les interventions politiciennes dans le marché hypothécaire; la complaisance des régulateurs; la faiblesse des mécanismes de gestion de risques au sein du système bancaire; et l’omniprésence dans le secteur bancaire et financier de systèmes de rémunération mal conçus. Je discute des moyens de rétablir la confiance et de se sortir d'un équilibre économique mauvais mais stable. Considérant les données brutes sur la création et la perte d'emplois dans le secteur privé américain, je nous mets en garde contre les apprentis-sorciers en mal de réformer le capitalisme et je rappelle le rôle-clé de la destruction créatrice. Je suggère que les déficits publics et la croissance économique ne sont pas de bons comparses, donnant en référence l'expérience canadienne de la période 1985-2005. Enfin, je discute des réformes fiscales et réglementaires et je propose des rôles renouvelés des secteurs public/gouvernemental et privé/concurrentiel dans le façonnement d’une économie plus prospère.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,021
Communication savante0,0140,009
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,215 · 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
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

Citations0
Publié2015
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