Politique monétaire, choix de portefeuille du secteur bancaire et canal de la prise de risque
Bibliographic record
Abstract
La responsabilité des banques centrales dans le déclenchement des crises est mise en cause lorsque des taux d’intérêt directeurs durablement bas favorisent des prises de risques excessives, notamment de la part des banques. Ces dernières réalisent également des choix en liaison avec la distorsion induite par l’existence de ratios de capital réglementaires, suivant le canal dit du capital bancaire. Dans ce contexte, un modèle simple centré sur le secteur bancaire permet de montrer comment le pilotage macroéconomique par les taux d’intérêt peut favoriser des arbitrages défavorables à l’activité traditionnelle de crédit et producteurs d’instabilité financière. La possibilité de titriser les créances peut renforcer la solvabilité bancaire, mais produit à son tour de nouveaux risques en liaison avec la création de monnaie par le secteur bancaire fantôme. Des résultats s’en dégagent en termes de politiques monétaire et prudentielle.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".