From Risk Appetite to Values at Risk: Exploring the Ethical Turn in Risk Management
Notice bibliographique
Résumé
In the wake of the 2007–2009 financial crisis and subsequent financial services scandals, there are numerous normative and regulatory demands on risk managers to assess the ethicality of corporate plans and actions. An ethical turn in risk management looms, focusing the attention of boards and executive teams on a plurality of ValueS at Risk, rather than on a single or composite—and primarily financial—Value at Risk. The controller’s question of what risks an organisation is running is increasingly seen as intertwined with the ethical question of whose risks an organisation is managing—or even taking into account—a discussion that needs to be addressed in what Power (AOS, 2009) conceptualised as the “risk appetising process”. Based on a longitudinal case study conducted at a Canadian electric utility, I show empirical evidence that some risk managers have created tools and processes that tangibly link risk management and business ethics. Drawing on the literature of behavioural ethics, I outline a conceptual framework that also links risk management and business ethics. I conclude that an ethical turn in risk management will require the ability to bring the ethical dimension to the fore by making ValueS at Risk graphically visible as part of strategic decision-making and formal control processes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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 ».