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Enregistrement W4400085592 · doi:10.1287/mnsc.2023.00380

Optimal Dynamic Clearing for Interbank Payments

2024· article· en· W4400085592 sur OpenAlexaffabout
Shuzhen Chen, Opher Baron, Ningyuan Chen

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensUniversity of TorontoSimulent (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClearingInterbank lending marketPaymentEconomicsActuarial scienceMonetary economicsEconometricsFinanceMonetary policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the optimal clearing policy for a financial payment system composed of a number of member banks and a central bank in a dynamic setting, when new payment obligations or debts between member banks are generated over time. The central bank clears the debts among members in the system in order to minimize the costs, including the setup cost of each clearing, the variable cost of clearing the net debts, and the liquidity cost of uncleared debts. We formulate the problem using dynamic programming via state space reduction that provides a tractable framework to analyze and compute the optimal policy. We characterize the structure of the optimal policy and show that it is optimal for the central bank either to clear all the debts in the system or not to clear at all in each period under mild conditions. This structure leads to efficient computation of the optimal clearing policy. We further characterize the optimal clearing frequency based upon the deterministic approximation for the debt process. We conduct a comprehensive case study based on the data acquired from our industry partner, Payments Canada, to demonstrate the performance of the policy and its feasibility in industrial-size problems. This paper was accepted by Chung Piaw Teo, optimization. Funding: S. Chen’s research was supported by the National Natural Science Foundation of China [Grants 72101273, 72188101, 72101258, and 71991463], the Humanities and Social Science General Foundation of the Ministry of Education of China [Grant 21YJC630008], and the Hunan Provincial Natural Science Foundation of China [Grant 2022JJ40643]. Support for O. Baron’s research on this paper was provided by a grant from the Natural Science and Engineering Research Council of Canada (NSERC). N. Chen’s research was supported by the NSERC [Discovery Grant RGPIN-2020-04038]. Supplemental Material: The online appendix and data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2023.00380 .

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 GPT0,258
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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