Dodging Dodd-Frank: Excessive Speculation, Commodities Markets, and the Burden of Proof
Notice bibliographique
Résumé
Inspired by the wave of regulatory rulemaking, which followed the 2008 financial crisis and the passage of the Dodd-Frank Act, this article examines the efforts of the Commodities Futures Trading Commission to implement one such rule: Rule 76 FR 4752. Born of concerns with the impact of financial speculators on commodities prices, the rule calls for the expanded use of position limits to control “excessive speculation” in US commodities markets. In documenting the political and legal life of this rule from its roots in policy reports through to its suspension by a federal judge, the article explores the place of “evidence” in the rulemaking process. Particular attention is devoted to the growing evidentiary burden placed on financial regulators who are expected to frame market problems in terms of quantitative, price-based forms of harm. In the case of position limits, this has involved statistical analyses of the causal connections between excessive speculation and commodities prices and the use of a single statistical test: Granger causality. By examining the parameters and limitations of this test, the article offers a valuable window into the unique challenges of financial regulation and their roots in questions of knowledge, evidence, and proof.
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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 | 0,026 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,041 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».