The G20 Over-the-Counter Derivative Markets \nReforms: More Harm than Good? \nA Theoretical Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The Great Financial Crisis (GFC) has revealed that financial theory influences the manner in which financial markets are conceptualised and consequently regulated as evidenced by the deregulation that took place in over-the-counter derivative markets (OTC-DMs) pre-GFC – attributable to the economic ideology proselytised by theories of modern finance. Operating on the premise that theory matters for how we regulate, this thesis explores post-GFC reforms in OTC-DMs. Specifically, this thesis explores the central counterparty prescription, the reporting obligation, and the centralised trading requirement to determine whether there is any congruence between regulatory reforms in OTC-DMs and theories of modern finance. In addition, this thesis assesses these reforms utilising alternative theories of finance, which it argues are better suited for the operation and regulation of real-world financial markets namely behavioural finance, Minsky’s financial instability hypothesis, and imperfect knowledge economics as an evaluative framework. This analysis reveals that the endogenous risk attributable to fundamental uncertainty, irrationality, and the imperfect knowledge constraint is not fully accounted for in current regulatory reforms. Consequently, this thesis argues that regulatory reforms in OTC-DMs may prove ineffective in environments of financial stress. Finally, this thesis makes the case for an approach towards financial regulation that recognises the primacy of endogenous risk in financial markets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».