Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the relationship between S&P Global Dividend Opportunities Index and market indices of the largest economies of the world, which included U.S., U.K., Germany, Sweden, Spain, Brazil, Hong Kong, Australia, Norway, and Canada for the time period of five years, starting from April 2007 and ending April 2012. Multiple correlation coefficient and coefficient of determination were calculated to study this relationship. The multiple correlation coefficient measured the relationship between the S&P Global Dividend Opportunities Index and market indices whereas the coefficient of determination indicated the percentage of the variation in the S&P Global Dividend Opportunities Index that can be explained and accounted for by the market indices in the regression equation. The multiple regression analysis was performed to study the effect of ten market indices on the movement of S&P Global Dividend Opportunities Index. Results implied that market indices of five out of ten economies when used together better predicted the movements in the S&P Global Dividend Opportunities Index. It was also found that, when individual market Indices were regressed with S&P Global Dividend Opportunities Index, the S&P Global Dividend Opportunities Index was highly correlated with Australia’s market index. The regression equations indicated that the market indices of all economies had positive coefficients in the regression equations, indicating that market indices moved in the same direction as that of the S&P Global Dividend Opportunities Index. TOPICS:Mutual funds/passive investing/indexing, global, performance measurement
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,016 |
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 ».