Strategic Uncertainty in Financial Markets: Evidence from a Consensus Pricing Service
Notice bibliographique
Résumé
Many over-the-counter markets suffer from a lack of publicly available price data. This creates problems for two market activities. The first activity is trading: prices are an important source of information when valuing assets. The second is managing risk: public prices provide a reference point for market participants to have a common understanding of market conditions. This is a key input for reducing uncertainty about relative positions among participants, known as strategic uncertainty. As a market response to these problems, consensus pricing services have sprung up in many over-the-counter markets. These services collect and average price estimates from market participants. In this paper, we analyze a consensus pricing service that operates in the over-the-counter options market. We measure valuation and strategic uncertainties among its participants (large dealer banks) and quantify the effect of the consensus price information on these uncertainties. We find that the valuation and strategic uncertainty of dealer banks vary greatly across the different segments of the options market. Uncertainty is higher for option contracts that are not listed on centralized exchanges and are traded exclusively over the counter. We find that the consensus price information is most important for reducing strategic uncertainty, rather than valuation uncertainty. The effect is strongest in the most opaque segments of the options market. This finding stresses that publicly observed market data, such as financial benchmarks, are important to establish a shared understanding of conditions in markets with limited price transparency.
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 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 | 0,021 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».