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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
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Financial Risk and Volatility Modeling
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.

1 344 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.
1 344 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 6 sur 27

Les étiquettes couvrent 1 des 1 344 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 1 344 des 1 344 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.

affaboutnon étiqueté
Gamma stochastic volatility models
Bovas Abraham, N. Balakrishna, Ranjini Sivakumar
2006· article· en· Journal of Forecasting· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
24
citations
afffundnon étiqueté
Structure Learning for Extremal Tree Models
Sebastian Engelke, Stanislav Volgushev
2022· article· en· Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology)· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
23
citations
afffundnon étiqueté
Backtesting
Peter Christoffersen
2010· other· en· Encyclopedia of Quantitative Finance· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
23
citations
affnon étiqueté
International Market Integration: A Survey
Amir Akbari, Lilian Ng
2020· article· en· Asia-Pacific Journal of Financial Studies· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
afffundsans résuménon étiqueté
A modeler’s guide to extreme value software
Léo R. Belzile, Christophe Dutang, Paul J. Northrop, Thomas Opitz
2023· article· en· Extremes· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affsans résuménon étiqueté
Explaining Monetary Policy in Press Conferences
Michael Ehrmann, Marcel Fratzscher
2007· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affvenuenon étiqueté
Tests of serial independence based on Kendall's process
Christian Genest, Jean-FranÇlois Quessy, Bruno RÉamillard
2002· article· en· Canadian Journal of Statistics· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Tail dependence and heavy tailedness in extreme risks
Liuyan Ji, Ken Seng Tan, Fan Yang
2021· article· en· Insurance Mathematics and Economics· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
afffundvenueaboutnon étiqueté
On a new goodness‐of‐fit process for families of copulas
Mhamed Mesfioui, Jean‐François Quessy, Marie‐Hélène Toupin
2009· article· en· Canadian Journal of Statistics· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affsans résuménon étiqueté
On weak convergence of random fields
Youri Davydov, Ričardas Zitikis
2006· article· en· Annals of the Institute of Statistical Mathematics· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations

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