MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2892141151 · doi:10.3386/w17736

Inconsistent Regulators: Evidence From Banking

2012· preprint· en· W2892141151 sur OpenAlexaff
Sumit Agarwal, David O. Lucca, Amit Seru, Francesco Trebbi

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessFinancial system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

US state chartered commercial banks are supervised alternately by state and federal regulators. Each regulator supervises a given bank for a fixed time period according to a predetermined rotation schedule. We use unique data to examine differences between federal and state regulators for these banks. Federal regulators are significantly less lenient, downgrading supervisory ratings about twice as frequently as state supervisors. Under federal regulators, banks report higher nonperforming loans, more delinquent loans, higher regulatory capital ratios, and lower ROA. There is a higher frequency of bank failures and problem-bank rates in states with more lenient supervision relative to the federal benchmark. Some states are more lenient than others. Regulatory capture by industry constituents and supervisory staff characteristics can explain some of these differences. These findings suggest that inconsistent oversight can hamper the effectiveness of regulation by delaying corrective actions and by inducing costly variability in operations of regulated entities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,206 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations65
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNational Bureau of Economic ResearchMême sujetAuditing, Earnings Management, GovernanceTravaux en français237 207