Long-time fluctuations in a dynamical model of stock market indices
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
Financial time series typically exhibit strong fluctuations that cannot be described by a Gaussian distribution. Recent empirical studies of stock market indices examined whether the distribution P(r) of returns r(tau) after some time tau can be described by a (truncated) Lévy-stable distribution L(alpha)(r) with some index 0<alpha< or =2. While the Lévy distribution cannot be expressed in a closed form, one can identify its parameters by testing the dependence of the central peak height on tau as well as the power-law decay of the tails. In an earlier study [R. N. Mantegna and H. E. Stanley, Nature (London) 376, 46 (1995)] it was found that the behavior of the central peak of P(r) for the Standard & Poor 500 index is consistent with the Lévy distribution with alpha=1.4. In a more recent study [P. Gopikrishnan et al., Phys. Rev. E 60, 5305 (1999)] it was found that the tails of P(r) exhibit a power-law decay, with an exponent alpha congruent with 3, thus deviating from the Lévy distribution. In this paper we study the distribution of returns in a generic model that describes the dynamics of stock market indices. For the distributions P(r) generated by this model, we observe that the scaling of the central peak is consistent with a Lévy distribution while the tails exhibit a power-law distribution with an exponent alpha>2, namely, beyond the range of Lévy-stable distributions. Our results are in agreement with both empirical studies and reconcile the apparent disagreement between their results.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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