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Enregistrement W3121356408

Government Guarantees and the Risk-Taking of Financial Institutions: Evidence from a Regulatory Experiment

2019· article· en· W3121356408 sur OpenAlexaffabout
Christina Atanasova, Mingxin Li, Yevgeny Mugerman, Mehrdad Rastan

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)CapitalizationIncentiveBusinessEarningsYield (engineering)Interest rateFinanceEconomicsFinancial systemMonetary economicsMarket economy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential dark side of government guarantees, introduced to mitigate concerns about financial stability during economic downturns, is that they may create incentives for excessive risk-taking. In a low-interest rate environment, this effect may be even stronger as financial institutions try to “reach for yield”. In this paper, we use the 2008 introduction of unlimited deposit insurance for all credit unions in the province of British Columbia, Canada, to examine the effect of government guarantees on financial institutions’ earnings uncertainty. We find that the policy change resulted in an economically and statistically significant decrease in earnings uncertainty. In addition, although deposits grew following the policy change, lending did not increase and instead capitalization ratios improved. Overall, our results suggest that the provincial government guarantee boosted depositor confidence and increased the flow of funds to the insured financial institutions. We do not find support for the risk-taking hypothesis but instead show that risk management improved following the policy change. Finally, the effect of the policy change was stronger for smaller, more levered credit unions as well as those with fewer members and smaller market share.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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