Payment coordination and liquidity efficiency in wholesale payments systems
Notice bibliographique
Résumé
A new wholesale payments system launched in Canada in 2021. This real-time gross settlement system, called Lynx, has two types of settlement mechanisms, one allowing offsetting and the other not. This paper studies the decision problem of the Bank of Canada: which of the two settlement mechanisms it should use to send its payments. Using extensive simulation, we show that, mainly due to the benefits of liquidity pooling, Lynx would achieve its highest liquidity efficiency (even better than that of the current Large Value Transfer System (LVTS)) if all payments (urgent and nonurgent) from all participants were sent to the mechanism allowing offsetting. The minimum amount of liquidity required to settle all payments by critical intraday deadlines is approximately C$10 billion, around half the amount of collateral that LVTS participants allocated pre-Covid-19. Since time-critical payments sent to the offsetting mechanism could experience a delay, the high level of liquidity efficiency is accompanied by an increase in the number of participants’ operational interventions (to pledge more collateral or to alter payment priorities) to ensure that those time-critical payments are never delayed. When coordination does not occur, liquidity efficiency can be far lower than in the LVTS. The results highlight that the Bank of Canada helping with coordination is more important than the specific choice of mechanism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».