Lessons from the financial crisis : insights from the defining economic event of our lifetime
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Arthur M. Berd The Roots of the Crisis 1. The Credit Crunch of 2007: What Went Wrong? Why? What Lessons Can be Learned? John C. Hull [University of Toronto] 2. Underwriting versus Economy: A New Approach to Decomposing Mortgage Losses Ashish Das, Roger M. Stein [Moody's Research Labs] 3. Credit Expansion, Leverage and the Shadow Banking System Paul McCulley [PIMCO] 4. The Collapse of the Icelandic Banking System David Lando, Rene Kallestrup [Copenhagen Business School] 5. The Quant Crunch Experience and the Future of Quantitative Investing Robert Litterman [GSAM, retired] The Impact on the Markets 6. The Impact of the Crisis on the OTC Derivatives Markets Jeff Rosenberg [Bank of America Merrill Lynch] 7. The Re-Emergence of Distressed Exchanges in Corporate Restructurings Edward I. Altman, Brenda Karlin [NYU] Risk Management and Regulation 8. Modeling Systemic and Sovereign Risks Dale F. Gray, Andreas A. Jobst [IMF] 9. Measuring and Managing Risk in Innovative Financial Instruments Stuart M. Turnbull [University of Houston] 10. Forecasting Extreme Risk of Equity Portfolios with Fundamental Factors Vladislav Dubikovsky, Michael Y. Hayes, Lisa R. Goldberg, Ming Liu [MSCI Barra] Quantitative Modelling 11. Limits of Implied Credit Correlation Metrics Before and During the Crisis Damiano Brigo [King's College], Andrea Pallavicini [Banca Leonardo], Roberto Torre-setti [QCM] 12. Another View on the Pricing of MBS, CMOs, CDOs of ABS Jean-David Fermanian [CREST-ENSAE] 13. Pricing of Credit Derivatives with or without Counterparty and Collateral Adjustments Alexander Lipton, David Shelton [Bank of America Merrill Lynch] 14. A Practical Guide to Monte Carlo CVA Alexander Sokol [CompatibL] Market Efficiency and (In)Stability 15. The Endogenous Dynamics of Markets: Price Impact, Feedback Loops and Instabilities Jean-Philippe Bouchaud [CFM] 16. Market Panics: Correlation Dynamics, Dispersion, and Tails Lisa Borland [Evnine and Assoc.] 17. Financial Complexity and Systemic Stability in Trading Markets Matteo Marsili, Kartik Anand [ICTP] 18. The Martingale Theory of Bubbles: Implication for the Valuation of Derivatives and Detecting Bubbles Robert A. Jarrow, Philip Protter [Cornell University] Lessons for Investors 19. Managing through a Crisis: Practical Insights and Lessons Learned for Quantitatively Managed Equity Portfolios Peter J. Zangari [GSAM] 20. Active Risk Management: a Credit Investor's Perspective Vineer Bhansali [PIMCO] 21. Investment Strategy Returns: Volatility, Asymmetry, Fat Tails and the Nature of Alpha Arthur M. Berd [CFM]
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».