Analysis of financial services and recent turbulence in the USA banking system
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Very recently, the three USA banks that failed this year 2023, Silicon Valley Bank (SVB), First Republic Bank (FRB) and Signature Bank, accounted for 2.4% of all assets in the banking sector. Still, most economists expect a recession in the second half of this year. They estimate the USA Fed’s high interest rates eventually will be felt more profoundly by consumers and businesses. A significant number of steps have been taken by the federal government to boost confidence in the U.S. financial system appears to have contained a potential banking crisis after the collapse of Silicon Valley Bank and Signature Bank. However, turbulence remains over possible spillover effects. It forecasts global finance from increased scrutiny by U.S. regulators and raises questions about the fitness of banks, financial markets around the world (Graeme. Sipa, March 15, 2023). Risk factors imposed on regulators, politicians and the media for confusing the public, supply chain disruptions about the safety of the USA banks and carried out that conditions might have worsened (Hugh. Son, May 06, 2023). The purpose of this paper is to get a better understanding of the turmoil that has affected the U.S. banking system for this year. While the main objective is to analyze the crisis as a whole, which affected several banks as stated previously, an emphasis will be placed on the Silicon Valley Bank (SVB).
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle