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Enregistrement W3121538412 · doi:10.1108/ijmf-11-2015-0199

Why does bank screening matter? Private information and publicly traded securities

2016· article· en· W3121538412 sur OpenAlexaff
Edwin H. Neave

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Managerial Finance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentivePrivate information retrievalProfit maximizationProfit (economics)BusinessMoral hazardEconomicsMicroeconomicsFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to use an equilibrium model to identify the public and private informational requirements for equilibrium pricing and shows that unless these informational requirements are met, skin-in-the-game policies will not be fully effective against moral hazard for banks with relatively large market share. Selling securitizations with recourse can be. Design/methodology/approach The single-period model shows equilibrium prices depend on both public and private information, the latter produced as banks screen loans. If bank has a sufficiently large market share, it can profit by omitting the screening unless investors can detect the change. The author derives the profit function for not screening, shows that a skin-in-the-game policy cannot fully offset its incentives, and proposes a sale with recourse policy that can. Findings To value securitizations correctly, investors require both publicly and privately available information. If investors cannot monitor banks closely, correct pricing can be frustrated by profit maximization incentives, since banks with large market shares can profit from not screening. Skin-in-the-game policies cannot fully offset these incentives. Research limitations/implications The equilibrium model identifies the public and private informational requirements for equilibrium pricing and shows that unless these informational requirements are met, skin-in-the-game policies will not be fully effective for banks with relatively large market share. Selling securitizations with recourse can be more fully effective. Practical implications If it is difficult for investors to obtain private information, skin-in-the-game policies are not provide fully effective remedies against moral hazard. Sales with recourse policies offer promise because they are easy for investors to understand and difficult to evade. Social implications Trading on the basis of private information can create perverse incentives, and appropriate corrective policies can help offset them. Originality/value The general equilibrium methodology, the findings of incentives to avoid screening, the flaws with skin-in-the-game policies, and the proposal for sale with recourse are all new.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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