MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2890328545 · doi:10.3386/w17500

Liquidity and the Threat of Fraudulent Assets

2011· report· en· W2890328545 sur OpenAlexaff
Yiting Li, Guillaume Rocheteau, Pierre-Olivier Weill

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2011
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket liquidityBusinessFinancial systemMonetary economicsFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study an over-the-counter (OTC) market with bilateral meetings and bargaining where the usefulness of assets, as means of payment or collateral, is limited by the threat of fraudulent practices.We assume that agents can produce fraudulent assets at a positive cost, which generates endogenous upper bounds on the quantity of each asset that can be sold, or posted as collateral in the OTC market.Each endogenous, asset-specific, resalability constraint depends on the vulnerability of the asset to fraud, on the frequency of trade, and on the current and future prices of the asset.In equilibrium, the set of assets can be partitioned into three liquidity tiers, which differ in their resalability, their prices, their sensitivity to shocks, and their responses to policy interventions.The dependence of an asset's resalability on its price creates a pecuniary externality, which leads to the result that some policies commonly thought to improve liquidity can be welfare reducing.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,628
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,048 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNational Bureau of Economic ResearchMême sujetCorruption and Economic DevelopmentTravaux en français237 207