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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
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Revue
Sujet
Financial Markets and Investment Strategies
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

3 747 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
3 747 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 28 sur 75

Les étiquettes couvrent 0 des 3 747 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 3 747 des 3 747 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
Downside Risk and the Cross-section of Corporate Bond Returns
Patrick Augustin, Linxiao Cong, Ricardo Lopez Aliouchkin, Roméo Tédongap
2020· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
A Model of Stochastic Liquidity
Masahiro Watanabe
2003· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
A nonlinear model of asset returns with multiple shocks
Hannu Kahra, Vance L. Martin, Saikat Sarkar
2018· article· en· Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
afffundsans résuménon étiqueté
A Stackelberg order execution game
Yinhong Dong, Donglei Du, Qiaoming Han, Jianfeng Ren, Dachuan Xu
2022· article· en· Annals of Operations Research· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affaboutnon étiqueté
Reputational Risk Management in Central Banks
Jill Vardy
2021· preprint· en· Econstor (Econstor)· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
The Social Internetwork and Stock Returns
M. Al Guindy, Ryan Riordan
2019· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Outliers and momentum in the corporate bond market
Valentina Galvani, Lifang Li
2023· article· en· The Quarterly Review of Economics and Finance· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
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affsans résuménon étiqueté
How Is Earnings News Transmitted to Stock Prices?
Vincent Grégoire, Charles Martineau
2017· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
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affsans résuménon étiqueté
Arbitrage Portfolios in Large Panels
Soohun Kim, Robert A. Korajczyk, Andreas Neuhierl
2018· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
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6
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affsans résuménon étiqueté
Does the CAPM Predict Returns?
Michael Hasler, Charles Martineau
2019· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
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venueno affnon étiqueté
Volatility Risk and January Effect: Evidence from Japan
Jingya Li, Gong Jian
2015· article· en· International Journal of Economics and Finance· Economics, Econometrics and Finance
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6
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affsans résuménon étiqueté
On Evolving Multi-agent FX Traders
Alexander Loginov, Malcolm I. Heywood
2014· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
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affnon étiqueté
MD&A tone and stock returns
Wenjun Xue, Zhongzhi He, Feifei Wang
2024· article· en· Journal of Contemporary Accounting & Economics· Economics, Econometrics and Finance
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6
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affsans résuménon étiqueté
Loss Aversion, Survival and Asset Prices
David Easley, Liyan Yang
2011· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
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affsans résuménon étiqueté
Option Returns: Closing Prices Are Not What You Pay
Ruslan Goyenko, Chengyu Zhang
2019· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
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venueno affnon étiqueté
Consequences of CEO Overconfidence
Qiuhong Zhao, Dave A. Ziebart
2017· article· en· Accounting and Finance Research· Economics, Econometrics and Finance
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affsans résuménon étiqueté
The Real Effects of Investor Sentiment
Christopher Polk, Paola Sapienza
2004· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
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6
citations
affsans résuménon étiqueté
Inter-market competition for NYSE-listed securities under decimals
Michael A. Goldstein, Andriy Shkilko, Bonnie F. Van Ness, Robert A. Van Ness
2009· article· en· Review of Quantitative Finance and Accounting· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations

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