MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2028258339 · doi:10.5539/ijef.v7n2p293

The Application of Gold Price, Interest Rates and Inflation Expectations in Capital Markets

2015· article· en· W2028258339 sur OpenAlexvenueno aff
Adam Abdullah, Mohd Jaffri Abu Bakar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsInterest rateCapital marketInflation (cosmology)Real interest rateGold as an investmentMonetary economicsFinancial economicsFisher hypothesisOrder (exchange)Financial marketDominance (genetics)Price levelFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this research is to determine a forecasting model of the price of gold in relation to the rate of interest from 1971–2013 that would benefit wealth managers in their forward interpretation of capital market expectations. It is not a model for market makers, since the price-setting dominance of banks in the physical as well as derivative markets presents a problem for any economic agent participating in these markets. Nonetheless, the ability to understand the variability of gold, interest rates and prices would clearly enhance financial planning and investor performance. This research models a full population of the price of gold with the rate of interest, in order to assess what impact a change in the interest rate would have on a change in the gold price (and vice versa). In developing a model price of gold that is strongly correlated with the actual price, the outcome of the research expects to show that not only is the interest rate and the gold price manipulated in relation to each other, but would also affirm the Gibson’s Paradox, that real gold is inversely related with the real interest rate, so that real prices are positively related with the real interest rate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Economics and FinanceMême sujetMarket Dynamics and VolatilityTravaux en français237 207