La rémunération des PDG et la prise de risque dans le secteur bancaire
Bibliographic record
Abstract
La crise financière de 2008 a été largement imputée à une prise de risque excessive par lesbanques US et du monde entier, qui ont été mises en grande difficulté. Une des questionsprincipales que se posent les scientifiques et les régulateurs concerne le rôle joué par lesmodes de rémunération des dirigeants des banques dans l'incitation à la prise de risque. Le butde cette recherche est d'étudier si les modes de rémunération des dirigeants des banquesinduisent la prise de risque et contribuent à la crise financière. Nous nous proposonsd'analyser séparément les effets de chaque composante de la rémunération des PDG (lesalaire, la prime, les autres rémunérations annuelles, le pourcentage du salaire, le pourcentagede la prime, le pourcentage des autres rémunérations annuelles, et les rémunérations qui sontfondées sur une participation au capital de la banque) sur la prise de risque dans le secteurbancaire. Nous tenterons aussi de déceler plus spécifiquement une éventuelle responsabilitéde ces modes de rémunération dans le déclenchement de la crise financière et lesmanifestations du risque bancaire dans les deux premières années de crise. Pour les risquesbancaires, nous utilisons de nombreuses mesures différentes : le risque total, le risquesystématique, le risque idiosyncratique, le ratio de la provision pour pertes sur prêts enpourcentage des crédits, le ratio des prêts non performants en pourcentage des crédits, lerisque de défaut mesuré par la distance par rapport au défaut (Z-score), le changement de laCDS, le changement de la notation des banques et la chute de la valeur des actions. Enutilisant un échantillon de 63 grandes banques d'Europe, du Canada et des États-Uniscouvrant une période de 5 ans de 2004 à 2008, nous trouvons que le salaire et la prime desPDG diminuent l‘essentiel des risques bancaires, alors que les autres rémunérations annuellesdes PDG les augmentent. Ces modes de rémunération des PDG n‘ont pourtant aucun lien avecles changements du risque bancaire dans la crise. En ce qui concerne les rémunérationsfondées sur une participation au capital de la banque, nous trouvons que l'utilisation desactions gratuites en rémunération pendant la période pré-crise n'a pas d'effet sur leschangements anormaux du risque bancaire dans la période de crise. Au contraire, l'utilisationdes options d'achat d'actions pendant la même période est une des raisons des manifestationsdu risque bancaire dans la récente crise financière.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".