Lehren aus der Krise – Notwendige Änderungen der Finanzmarktregeln und zur Begrenzung systemischer Risiken
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The latest financial crisis has been caused by a mixture of state and market failure, argues Otmar Issing. To avoid future crises, more transparency is needed - not by gathering more information, but by gathering it systematically and thereby creating “intelligent transparency”. Furthermore, regulation has to be global, he states. The necessary institutions are in place: The International Monetary Fund, the Financial Stability Board and the Bank for International Settlements. Stephany Griffith-Jones and Stefano Pagliari point out, that containing “systemic risk” is one of the most important rationales for regulating financial markets. Our understanding of the sources of systemic risk has repeatedly been challenged by major episodes of financial instability. The crisis that started in the summer of 2007 has been no exception. They discuss how the latest global financial crisis urges analysts and regulators to rethink the origin of systemic risk beyond a narrow focus on the banking sector, beyond the “too big to fail problem”, and beyond a narrow micro-prudential focus. They focus on two regulatory principles: comprehensiveness and countercyclicality. Claudia Buch und Katja Neugebauer review the existing empirical evidence on whether the increase in cross-border activities has allowed banks to diversify risks and to what extent it has increased banks’ exposure to systemic risks.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».