Notice bibliographique
Résumé
This thesis is a collection of three essays with a common theme on the riskiness of banks.The first essay (Chapter 2) examines how banks' discretionary accounting practices affect banks' stock trading liquidity and stock price crash risk.Bank managers can use discretionary loan loss provisioning practices to obscure information on banks' performance and riskiness, thus elevating information uncertainty among investors.We find empirical evidence confirming that banks with greater opacity, as measured by the discretionary loan loss provisioning (DLLP) practice, are associated with greater stock trading illiquidity and higher stock price crash risk.The second essay (Chapter 3) examines depositors' tendency to apply financial discipline to banks that adopt discretionary accounting practices.We find that uninsured deposit growth is negatively associated with banks' DLLP.The findings suggest that depositors punish banks' discretionary accounting practices.We also find that within the non-too-big-to-fail (non-TBTF) banks, depositors react sensitively to DLLP during both the 2008 financial crisis and non-crisis periods.However, for those so-called too-big-tofail (TBTF) banks, depositors react sensitively to DLLP practices only during the non-crisis period, but not during the crisis period.In addition, banks subject to U.S. government bailout actions during the 2008-2009 crisis period received less depositor discipline than other banks.The third essay (Chapter 4) examines whether tail risk for respective real (i.e., nonfinancial) sub-sectors appears to be affected by risk emanating from the financial sector.We use the Conditional Value-at-Risk ("CoVaR") approach to examine which real subsectors are more vulnerable to risk emanating from the financial sector by measuring the
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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 ».