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Enregistrement W2724954307 · doi:10.55016/ojs/sppp.v10i1.42623

Policy Reflection: Letter of Credit Usage by Defined Benefit Pension Plans in Canada

2017· article· en· W2724954307 sur OpenAlexaffabout
Norma Nielson, Peggy L. Hedges

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPensionReflection (computer programming)BusinessActuarial scienceFinanceAccountingComputer scienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an argument to be made for letting corporations hold off on contributing to their employees’ defined benefit pension plans, as long as there is a guarantee the cash will come eventually. That is the reason that provincial governments began allowing creditworthy companies to instead provide a letter of credit, backed by a Canadian bank, guaranteeing the cash deposit, and secured by the company’s line of credit or some similar facility. Sometimes circumstances are such that a company needs all the cash it can get to grow, or perhaps to manage through tough economic times. Given the sluggish recovery from last decade’s financial crisis and the difficulty for pension funds to grow amid persistent low interest rates, it perhaps is understandable that more companies are using standby letters of credit as IOUs for their employee pensions. The letters provide the companies more flexibility with their capital, and diminish the risk that, should returns to pension funds rise again to more normal rates, there could be “trapped surplus.” It is, however, harder to make a case for why public sector companies and Crown corporations have begun using letters of credit in place of cash deposits to pensions. They certainly do not face the same pressure for capital flexibility, given their revenue is frequently assured, and they face no competition that would pressure them to redirect capital for strategic purposes. And yet, research shows that this is happening, at least to some degree. That should give policymakers pause. Unfortunately, there is a troubling lack of data available as to which organizations have been using letters of credit in place of cash contributions to pension funds. Clearly they are proving useful for some companies, and that the exact reasons vary widely. We observe some companies using the letter of credit option that would appear to have plenty of capital flexibility, so the rationale for their use might not be what the policy anticipated. Meanwhile, it is unclear why so many other companies have chosen not to avail themselves of this temporary pension-funding relief, despite the advantages it offers for avoiding the risk of trapped surpluses. There also remain restrictions on who can underwrite these credit guarantees — regulations do not consider foreign banks and insurance companies acceptable, for example — raising the cost for companies that arrange letters of credit. Taken together, it would seem that there are signs that the policy changes allowing pension-funding relief might be serving their purpose and might be helping companies that could use it, but there is a worrying lack of information to be sure how well they are working and what problems may loom. It certainly seems like a close review is in order. When a Crown corporation is writing IOUs to its defined-benefit pension fund, that is surely a sign that policy-makers are not keeping a close enough eye on the outcomes this policy has led to.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0210,005
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0190,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission2
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