Using Synthetic Data to Measure the Impact of RTGS on Systemic Risk in the Australian Payments System
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the possibility that financial contagion may be spread from one bank to another via the Australian payments system. The initial study of payments system risk was undertaken by Humphrey (1986) who found significant risk in the U.S. Fedwire system in the mid 1980s. Subsequent studies by Angelini, Maresca & Russo (1996), Kuussaari (1996), Northcott (2002) and Furfine (2003) have found, however, little evidence of systemic risk in the payments systems of Italy, Finland and Canada, and in the U.S. inter-bank market. Given that the implementation of real time gross settlement (RTGS) systems in many countries, including Australia, at significant cost, has been designed to reduce payments system risk, the finding that this risk is small is significant. While detailed payments system data for Australia is not available to researchers outside the Reserve Bank, this study constructs a synthetic data set based on available information and uses this data to simulate the failure of each financial institution operating in the Australian payments system. We find little evidence of systemic risk in the Australian payments system using this approach and conclude that the introduction of RTGS in the Australian system in 1996 had only a marginal effect on risk.
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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 | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».