Position growth rate interactions between exchange-traded derivatives and OTC derivatives
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, nous avons réalisé une comparaison entre l’activité des marchés de gré à gré (OTC) et des marchés organisés de dérivés pour différentes catégories de risque sur plusieurs années en utilisant les données d’enquêtes triennales de BIS. Nous avons regroupé les données des marchés mondiaux de produits dérivés de gré à gré en trois régions: les Amériques, l’Europe et l’Asie / Pacifique, et comparé leur activité dans ces régions.Nous nous sommes concentrés sur l’interaction entre les taux de croissance des positions entre les marchés OTC et organisés pour les dérivés. Les résultats empiriques montrent que le taux de croissance des dérivés négociés en bourse dirige celle sur les marchés OTC. La conclusion reste la même pour les dérivés de différentes catégories de risque. Pour les dérivés de change uniquement, les échanges sur les marchés OTC déterminent ceux sur les marchés organisés et cela est significatif au seuil de 10%. Nos conclusions ne varient pas lorsque l’on compare les statistiques des tests initiaux avec celles qui sont fondées sur des valeurs critiques générées par bootstrapping.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».