Compensation par contrepartie centrale et assurance contre le risque systémique sur les marchés dérivés de gré à gré
Bibliographic record
Abstract
Les chambres de compensation peuvent-elles gérer les risques présents sur le marché de gré à gré des produits dérivés ? Pour répondre à cette question, nous exposons deux angles d’approche sur les pratiques de gestion des risques des chambres de compensation : l’angle des contrats se concentre sur la question de la gestion des pertes en cas de défaut, alors que sous l’angle des contreparties, on considère la probabilité d’un défaut en premier lieu et donc les incitations à prendre des positions risquées. En appliquant cette dernière approche au marché des contrats dérivés, nous concluons que l’introduction d’une chambre de compensation sur ce marché incitera à une prise de risque plus importante et à l’échec collectif des participants à prendre en compte la concentration du risque systémique sur ce marché. Cette externalité sera magnifiée avec l’introduction d’une chambre de compensation qui concentrera le risque et donc deviendra trop importante pour faire faillite. Afin de corriger ce problème, nous proposons une assurance contre le risque systémique comme composante nécessaire d’une chambre de compensation pour les produits dérivés. Classification JEL : G18, G23.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".