Too Big to Fool: Moral Hazard, Bailouts, and Corporate Responsibility
Notice bibliographique
Résumé
Domestic and international regulatory efforts to prevent another financial crisis have been converging on the idea of trying to end the problem of “too big to fail”—that systemically important financial firms take excessive risks because they profit from success and are (or at least, expect to be) bailed out by government money to avoid failure. The legal solutions being advanced to control this morally hazardous behavior tend, however, to be inefficient, ineffective, or even dangerous—such as breaking up firms and limiting their size, which can reduce economies of scale and scope; or restricting central bank authority to bail out failing firms, which (ironically) exacerbates the risk that an uncontrolled banking failure will trigger another crisis. This article contends that the too-big-to-fail problem is exaggerated. It shows that the evidence for this problem is weak, conflating correlation and causation. It also shows that managerial incentives should mitigate the problem because managers who cause their firms to engage in excessive risk-taking, in the expectation of a government bailout, are taking serious personal risks. That begs the question why systemically important firms sometimes do take excessive risks. The article argues that such risk-taking is more likely to be caused by other factors, including a legally embedded conflict between corporate governance and the public interest that allows managers of those firms to ignore the costs of systemic externalities. To address this, the law should—and the article shows that it realistically could—control excessive risk-taking more directly by requiring managers to account for systemic externalities in their governance decisions. It also argues for the creation of a privatized fund to minimize the public cost of bailing out systemically important firms that might fail (because of exogenous shocks, for example) notwithstanding reduced risk-taking.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».