Notice bibliographique
Résumé
We apply GARCH (p, q) and ARCH(m) model to the daily return of DSE general index (DGEN) ranging from 1st January, 2002 to 30th July 2013 for examining market volatility. Besides, we calculate year wise standard deviation of daily return of DGEN for the same period. The result of GARCH (1, 1) process and standard deviation of the daily return confirms an abnormal volatility episode from 2009 to 2012. The highest per day volatility was observed in the first half of 2011 in both investigations. The volatility rate found in GARCH (1, 1) process is 2.44% in 2011 followed by 2.00% and 1.99% in 2009 and 2012 respectively. The highest standard deviation of return is 2.99% in 2011 followed by 2.08% in 2012 authenticate the highest volatile periods of the study. We apply ARCH (m) model in 2004 and 2013 for volatility estimate due to inapplicability of GARCH (p, q) process in those market return. The results of ARCH (m) model confirm reliable estimates of market volatility, 1.10% and 1.46% respectively. This is a part of our total research work where our main focus is to detect the factors affecting market volatility and its spillover effects in emerging markets.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».