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Enregistrement W3122999681 · doi:10.34989/swp-2012-22

The Ex-Ante Versus Ex-Post Effect of Public Guarantees

2021· article· en· W3122999681 sur OpenAlexaff
Evren Damar, Reint Gropp, Adi Mordel

Notice bibliographique

RevueWorld Scientific Book Chapters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEx-anteBusinessEconomicsActuarial scienceFinancial system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In October 2006, Dominion Bond Rating Service (DBRS) introduced new ratings for banks that account for the potential of government support. The rating changes are not a reflection of any changes in the respective banks’ credit fundamentals. We use this natural experiment to evaluate the consequences of bail out expectations for bank behavior using a difference in differences approach. The results suggest a striking difference between the effects of bail out probabilities during calm times (“ex ante”) versus during crisis times (“ex post”). During calm times, higher bail-out probabilities result in higher risk taking, consistent with the moral hazard view and much of the empirical literature. However, in crisis times, we find that banks with higher bail out probabilities tend to increase their risk taking less compared to banks that were ex ante unlikely to be bailed-out. Charter values are one part of the explanation: Supported banks may have a funding advantage relative to non-supported banks during the crisis. However, we cannot rule out that other factors also may be playing a role, including tighter supervision of supported banks in crisis times.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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