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Enregistrement W4400990443 · doi:10.69554/jgoo7054

The transition to T+1: Accelerated settlement cycles and progress so far

2023· article· en· W4400990443 sur OpenAlexaboutno aff
Pardeep Cassells

Notice bibliographique

RevueJournal of securities operations & custody · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed and Parallel Computing Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransition (genetics)Settlement (finance)Computer scienceBiologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the current momentum driving faster settlements in financial markets, specifically focusing on the shift from trade date + 2 (T+2) to trade date + 1 (T+1) settlement cycles. The U.S. Securities and Exchange Commission (SEC) and the Canadian Capital Markets Association plan to implement it in May 2024. His Majesty’s Treasury in the UK and the Association for Financial Markets in Europe (AFME) have both established taskforces to assess the feasibility of transitioning to T+1 settlement. This paper aims to provide readers with a comprehensive understanding of the accelerated settlement movement and its potential implications for global market participants. It will delve into the reasons behind the simultaneous adoption of this change across various markets, highlight the key changes being introduced in the US market, and explore its impact on market participants within the US. It will also address the consequences of accelerated settlement for international markets, raising critical factors that all market participants need to consider when facing settlement cycle changes. Practical recommendations to prepare for T+1 readiness will be offered. Readers can expect insights into the motivations driving the accelerated settlement movement, the key changes unfolding in major markets and the potential effects on international markets, ensuring preparedness for the forthcoming T+1 settlement era.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 GPT0,286
Écart entre enseignants0,265 · 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
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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