Why Are Financial Markets Regulated? An Empirical Investigation of Validity of Regulation Theories.
Notice bibliographique
Résumé
According to the normative market efficiency theory of regulation (Buchanan and Tullock, 1962) popular in Finance and the mission of the Securities and Exchange Commission (SEC), the main regulatory body of financial markets in the United States, the first and foremost responsibility of regulation is to protect the interests and the rights of investors. According to Public Choice (Chicago) theory of regulation, developed by Stigler (1971) and Peltzman (1976), given that regulators in the US and other countries are appointed by and are ultimately responsible to the elected politicians, regulation is a benefit that is bought by interest groups using political contributions and votes. Following Public Choice theory, Securities and Exchange Commission's decisions should benefit suppliers of financial markets: financial services companies. Still, according to growth-smoothing theory of regulation (Aldridge, 2004), regulation benefits suppliers of the market but only in the following sense: regulation smoothes short-run growth fluctuations itself becoming a financial growth-hedging security that market suppliers (such as financial companies) buy through lobbying and votes. In this paper, I test the three theories using SEC regulatory decisions data obtained from the Federal Register database for the period of 1997-2003. I find strong empirical support for the growth-smoothing theory of regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,256 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,016 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».