L’intégration des marchés émergents et la modélisation des rendements des actifs risqués
Notice bibliographique
Résumé
Nous cherchons à vérifier la capacité des modèles CAPM conditionnels et non conditionnels à expliquer les rendements sur les marchés émergents en fonction de leur intégration au marché mondial. Nous utilisons des données sur 16 marchés développés et 10 marchés en émergence et des données sur la bourse de Casablanca (BVC) avant et après les réformes financières de 1990. Nous obtenons les résultats suivants. (1) Les corrélations entre les rendements des marchés émergents et les rendements des marchés développés et du marché mondial sont très faibles et parfois négatives. (2) L’APT conditionnel (et le CAPM conditionnel) a une capacité prédictive plus faible pour les marchés émergents que pour les marchés développés. (3) Suite aux réformes financières de 1990, les marchés financiers marocains sont davantage intégrés au marché mondial (rendements excédentaires et ß non conditionnel plus conformes aux anticipations), mais l’APT conditionnel explique mal le rendement du marché marocain. Notre étude confirme que nous n’avons pas encore une modélisation très performante d’une structure aussi complexe que la BVC.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».