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Enregistrement W2139001217 · doi:10.1080/10427710701335885

Irving Fisher and Financial Economics: The Equity Premium Puzzle, the Predictability of Stock Prices, and Intertemporal Allocation Under Risk

2007· article· en· W2139001217 sur OpenAlexaff
Robert W. Dimand

Notice bibliographique

RevueJournal of the History of Economic Thought · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsStock market crashStock marketEquity premium puzzleFinancial economicsStock (firearms)CrashPredictabilityEquity (law)Financial marketRisk premiumFinancePolitical scienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Irving Fisher is renowned as the pundit who declared in October 1929 that stock prices appeared to have reached a permanently high plateau and who, having amassed a net worth of ten million dollars in the boom of the 1920s, proceeded to lose eleven million dollars of that fortune in the crash, which, as John Kenneth Galbraith (1977, p. 192) remarked, “was a substantial sum, even for an economics professor.” Along with the Dow-Jones index, Fisher's reputation for understanding financial markets declined relative to that of Roger Babson, the stock forecaster, amateur economist, and founder of Babson College, who presciently predicted the stock market crash of autumn 1929 (and, with less prescience, the stock market crashes of 1926, 1927, and 1928, and the stock market recovery of 1930). An editorial in The Commercial and Financial Chronicle (November 9, 1929) declared of Fisher: “The learned professor is wrong as he usually is when he talks about the stock market” (quoted by Galbraith 1972, p. 151).

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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations20
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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