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Enregistrement W3122565851

Dodging Dodd-Frank: Excessive Speculation, Commodities Markets, and the Burden of Proof

2015· article· en· W3122565851 sur OpenAlexaff
James W. Williams

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpeculationRulemakingFutures contractEconomicsHarmPosition (finance)CommissionLaw and economicsFinancial marketFinancial economicsFinancePolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,041
Communication savante0,0140,019
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0140,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSans objet
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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