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Enregistrement W2800009500 · doi:10.34989/sdp-2017-17

Who Pays? CCP Resource Provision in the Post-Pittsburgh World

2021· preprint· en· W2800009500 sur OpenAlexaff
Jorge Cruz Lopez, Mark Manning

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueLaw, logistics, and international trade
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummitBusinessOver-the-counterFinancial systemResource (disambiguation)FinanceMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the Pittsburgh Summit in 2009, G20 countries announced their commitment to clear all standardized over-the-counter (OTC) derivatives through central counterparties (CCPs). Since then, CCPs have become increasingly important and there has been an extensive program of regulatory enhancements to both them and OTC derivatives markets. However, as OTC clearing has grown, tensions have emerged among market participants over CCPs’ traditional model of resource provision through loss mutualization. We argue that most of these tensions can be explained by a misalignment between the policy goal of enhancing financial stability and the delivery of that goal by mandating clearing through CCPs as they are currently organized. Specifically, the traditional model for resource provision makes most CCPs suitable for managing club goods, whereas financial stability is a public good. The key differences between these two types of goods, driven by the wedge between those who pay for them and those who derive the benefits, create the observed tensions. Thus, we propose a framework to analyze the functional elements of a CCP and examine whether an alternative clearing model might be more effective in supporting financial stability. We conclude that some tensions could perhaps be mitigated by unbundling the functions of a CCP and selecting the ownership and funding structure that best suits their individual characteristics. Functions that are critical for the provision of financial stability might imply some form of public sector involvement, whereas other services might lend themselves to a for-profit or traditional club model.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,239
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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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