MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2123857922

Short and Long Memory in Equilibrium Interest Rate Dynamics

2001· preprint· en· W2123857922 sur OpenAlexfundno aff
Jin‐Chuan Duan, Kris Jacobs

Notice bibliographique

RevueÉrudit documents and data repository (Érudit Consortium, University of Montreal) · 2001
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaHong Kong University of Science and Technology
Mots-clésInterest rateVolatility (finance)EconomicsEconometricsMathematical economicsFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans cet article, nous analysons une classe de processus pour le taux d'intérêt à court terme, qui sont dérivés dans un cadre d'équilibre en temps discret. La dynamique des taux d'intérêts et des rendements est commandée par la dynamique de la volatilité conditionnelle de la variable d'état. Sous des restrictions de paramètres appropriées, les taux d'intérêt dérivés dans ce cadre sont non-négatifs. Nous étudions les processus Markovien de taux d'intérêt, de même que des procédés Markoviens plus généraux, qui affichent une mémoire courte et longue. Ces processus affichent aussi des schémas d'hétéroscédasticité qui sont plus généraux que ceux des modèles d'équilibre existants. Nous trouvons que les déviations à la structure Markovienne améliorent de façon significative la performance empirique du modèle et que les données soutiennent la présence de mémoire longue. Nous trouvons également que les données soutiennent des schémas d'hétéroscédasticité qui diffèrent de ceux présents dans les modèles d'équilibre existants.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations9
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueÉrudit documents and data repository (Érudit Consortium, University of Montreal)Même sujetStochastic processes and financial applicationsTravaux en français237 207