Position growth rate interactions between exchange-traded derivatives and OTC derivatives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle