Risk Culture and the Role Model of the Honorable Merchant
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The current discussion about a “risk culture” in financial services was triggered by the recent series of financial crises. The last decade saw a long list of hubris, misconduct and criminal activities by human beings on a single or even a collective basis in banks, in the industry or in the whole economy. As a counter-reaction, financial authorities called for a guidance by a “new” risk culture in financial institutions based on a set of abstract, formal, and normative governance processes. While traditional risk research in economics and in banking was focused on the statistical aspects of risk as the probability of loss multiplied by the amount of loss, culture is a paraphrase for the behavior in collectives and dynamics of organization found in human societies. Therefore, a “risk culture” should link the normative concepts of risk with the positive “real-world” decision-making in financial services. This paper will describe a novel view on “risk culture” from the perspective of human beings interacting in dynamical and intertemporal commercial relations. In this context “risk” is perceived by economic agents ex−ante as the consequence of the time lag between the present and the uncertain future development (compared to a probability distribution calculated by observers ex−post). For all those individual decisions—to be made under uncertainty—future “risk” includes the so-called “normal accidents”, i.e., failures that will happen at some uncertain point in time but are inevitable, and the only questions are when failure will happen and how to maintain function in the first line of defense. Finally, the shift from an abstract definition of “risk” as a probability distribution to a role model of “honorable merchants” as a benchmark for significant individual decision-making with individual responsibilities for the uncertain future outcome provides a new framework to discuss the responsibilities in the financial industry.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle