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Enregistrement W3124769232

The Transmission of Shocks in Endogenous Financial Networks: A Structural Approach

2019· article· en· W3124769232 sur OpenAlexaff
Jonas Heipertz, Amine Ouazad, Romain Rancière

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral equilibrium theoryPartial equilibriumEconomicsVolatility (finance)Balance sheetMonetary economicsDiversification (marketing strategy)Asset (computer security)Financial acceleratorNet worthMonetary policyDynamic stochastic general equilibriumEconometricsFinanceBusinessMacroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper uses bank- and instrument-level data on asset holdings and liabilities to identify and estimate a general equilibrium model of trade in financial instruments. Bilateral ties are formed as each bank selects the size and the diversification of its assets and liabilities. Shocks propagate due to the response, rather than the size, of bilateral ties to such shocks. This general equilibrium propagation of shocks reveals a financial network where the strength of a tie is determined by the sensitivity of an instrument's return to other instruments' returns. General equilibrium analysis predicts the propagation of real, financial and policy shocks. The network's shape adjusts endogenously in response to shocks, to either amplify or mitigate partial equilibrium shocks. The network exhibits key theoretical properties: (i) more connected networks lead to less amplification of partial equilibrium shocks, (ii)Â the influence of a bank's equity is independent of the size of its holdings; (ii) more risk-averse banks are more diversified, lowering their own volatility but increasing their influence on other banks. The general equilibrium based network model is structurally estimated on disaggregated data for the universe of French banks. We used the estimated network to assess the effects of ECB quantitative easing policy on asset prices, balance-sheets, individual bank distress risk, and networks systemicness.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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