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Enregistrement W3125389004 · doi:10.24149/wp0904

Preventing a Repeat of the Money Market Meltdown of the Early 1930s

2009· article· en· W3125389004 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFederal Reserve Bank of Dallas, Working Papers · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensBank of CanadaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollateralized debt obligationStock market crashBondFinancial crisisTreasuryEconomicsInterest rateFinancial systemBond marketMonetary economicsBusinessStock marketStock (firearms)Open market operationGreat DepressionFinanceMonetary policyCollateral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes the meltdown of the commercial paper market during the Great Depression, and relates those findings to the recent financial crisis.Theoretical models of financial frictions and information problems imply that lenders will make fewer noncollateralized loans or investments and relatively more extensions of collateralized finance in times of high risk premiums.This study investigates the relevance of such theories to the Great Depression by analyzing whether the increased use of a collateralized form of business lending (bankers acceptances) relative to that of non-collateralized commercial paper can be econometrically attributable to measures of corporate credit/financial risk premiums.Because commercial paper and bankers acceptances are short-lived, they are more timely measures of the availability of short-term credit than are bank or business failures and the level or growth rate of the stock of bank loans, whose maturities were often longer and were renegotiable.In this way, the study adds to the literature on financial market frictions during the Great Depression, which aside from analyzing securities prices, typically investigates the behavior of credit-related variables that lag current conditions, such as bank failures, bankruptcies, the stock of money, or outstanding bank loans.In particular, the real level of bankers acceptances and their use relative to noncollateralized commercial paper were strongly and positively related to spreads between corporate and treasury bond yields.Also significant were short-run events, such as the October 1929 stock market crash and the 1933 bank holiday episode that sparked flights to quality in the bond market and a flight to collateral (BAs) in the money market and perhaps away from the loan market.Furthermore, these shifts in the composition of external finance were large, supporting the view that financial frictions and reduced credit availability may have played an important role in depressing the U.S. economy during the 1930s.The paper also relates these findings to the current financial crisis by examining how the relative use of commercial paper reacted to yield spreads during the current crisis, taking into account Federal Reserve actions to improve liquidity conditions in the money markets.Results suggest that these efforts may have, at least so far, helped prevent the commercial paper market from melting down to the extent seen during the early 1930s.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,201 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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