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Enregistrement W3029784750 · doi:10.5539/ibr.v13n6p115

Ethical Challenges of Complex Products: Case of Goldman Sachs and the Synthetic Collateralized Debt Obligations

2020· article· en· W3029784750 sur OpenAlexvenueno aff
Franklin M. Lartey

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Institutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollateralized debt obligationBusiness ethicsProduct (mathematics)EconomicsMoral obligationStakeholderShareholderLaw and economicsSociologyBusinessLawPolitical scienceCorporate governanceManagementFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In analyzing complex products, this study selected the company Goldman Sachs and one of its product offerings, the synthetic collateralized debt obligation (synthetic CDO). The study later analyzed the ethical implications of providing such a complex product to customers. A review of the literature indicates that researchers identified this product and other associated derivatives of the mortgage backed securities as the main causes of the 2008 financial crisis in the United States of America. As such, Goldman Sachs’ offering of the product posed ethical and moral issues. An analysis of the company and its offering was done under the lenses of various ethical theories such as Kohlberg's theory of moral reasoning, the Kantian ethics, the utilitarian perspective, Friedman’s shareholder theory, the stakeholder theory, the market approach to consumer protection, and the contract view of consumer protection. Besides Friedman’s shareholder theory, all other theories judged the product offering morally wrong and unethical. At the end of the study, the author suggested a contribution to knowledge regarding Kohlberg’s theory of moral reasoning in its application to organizations. The author also suggested further research to validate the outcome of Friedman’s shareholder theory regarding this case.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,147 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2020
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