The Effects of Bank Consolidation on Risk Capital Allocation and Market Liquidity
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the effects of financial market consolidation on risk capital allocation in a financial institution and the implications for market liquidity in dealership markets. We show that an increase in financial market consolidation can have ambiguous effects on liquidity in foreign exchange and government securities markets. The framework employed assumes that financial institutions use risk-management tools (for example, value-at-risk) in the allocation of risk capital. Capital is determined at the firm level and allocated among separate business lines, or divisions. The ability of market-makers to supply liquidity is influenced by their risk-bearing capacity, which is directly related to the amount of risk capital allocated to this activity. A model of inter-dealer trading is developed that is similar to the framework of Volger (1997). However, we allow for heterogeneity among dealers with respect to their risk-bearing capacity. The allocation of risk capital within financial institutions has implications for the types of mergers among financial institutions that can be beneficial for market quality. This effect depends on the correlation among cash flows from business activities that the newly merged financial institution will engage in. A negative correlation between market-making and the new activities of a merged firm suggests the possibility of increased market liquidity. Our results suggest that, when faced with a proposed merger between financial institutions, policy-makers and regulators would want to examine the correlations among division cash flows.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».