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Enregistrement W2050972154 · doi:10.5539/ibr.v5n5p8

Could Investors’ Expectations Explain Temporal Variations in Hurst’s Exponent, Loci of Multifractal Spectra, and Statistical Prediction Errors? The Case of the S&P 500 Index

2012· article· en· W2050972154 sur OpenAlexaffvenue
C-René Dominique, Luis Eduardo Rivera‐Solis

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueComplex Systems and Time Series Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultifractal systemHurst exponentStatistical physicsAttractorMathematicsEconometricsIndex (typography)Invariant (physics)Formalism (music)StatisticsFractalEconomicsPhysicsMathematical analysisComputer scienceMathematical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the periods 1998-2002 and 2009-2011, the S&P-500 Index went from persistence to anti-persistence mode, as measured by the Hurst index H. To uncover the reasons that characterize such a change, this paper uses a simple method that consists in treating quasi self-similar segments of the Index as initiators, and then finding appropriate generators with two intervals each to asymptotically model the strange attractor. The multifractal formalism shows that the change in persistence implies a corresponding change in the multifractal spectrum, and an enlargement of the invariant equilibrium set, making a market crash more likely, most probably due to a collapse of investors’ expectations. This also means that all statistical predictions made in one mode would have been off by an amount proportional to change in any element of the generalized set of dimensions in the other.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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