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Enregistrement W3014702087 · doi:10.1007/s11186-020-09389-y

Market governance, financial innovation, and financial instability: lessons from banks’ adoption of shareholder value management

2020· article· en· W3014702087 sur OpenAlexaff
Kim Pernell

Notice bibliographique

RevueTheory and Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceSecuritizationFinancial systemBusinessFinancial marketFinanceShareholder valueShareholderFinancial servicesAsset (computer security)Financial innovationEconomicsIndirect financeMarket valueAccountingMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As the economy has grown increasingly financialized, the relationship between financial innovation and instability has attracted more attention. Previous research finds that the proliferation of complex financial innovations, like asset securitization and new financial derivatives, helped to erode the market governance arrangements that kept excessive bank risk-taking in check, inviting instability. This article presents an alternative way of understanding how financial innovations and market governance arrangements combine to shape instability. Market governance arrangements also shape how financial firmsreceiveinnovations, leading to greater or lesser instability at particular times and places. I illustrate this argument by tracing the effects of changing corporate governance arrangements at large US banks in the 1990s and 2000s. Like non-financial firms in the preceding decade, banks adopted reforms associated with the shareholder value model of corporate governance. These changes to internal bank governance arrangements affected the agendas of bank executives in ways that encouraged expanded use of securitization and derivatives. Drawing from this case, I argue that a full understanding of instability in the financialized era requires closer attention to the (institutionally-structured) interests of financial innovationusers—not just to features of financial innovations themselves.

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)0,010
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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