Generalized Multiplicative Error Models: Asymptotic Inference and Empirical Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation consists of two parts.The first part focuses on extended Multiplicative Error Models (MEM) that include two extreme cases for nonnegative series.These extreme cases are common phenomena in high-frequency financial time series.The Location MEM(p,q) model incorporates a location parameter so that the series are required to have positive lower bounds.The estimator for the location parameter turns out to be the minimum of all the observations and is shown to be consistent.The second case captures the nontrivial fraction of zero outcomes feature in a series and combines a so-called Zero-Augmented general F distribution with linear MEM(p,q).Under certain strict stationary and moment conditions, we establish a consistency and asymptotic normality of the semiparametric estimation for these two new models.The second part of this dissertation examines the differences and similarities between trades in the home market and trades in the foreign market of cross-listed stocks.We exploit the multiplicative framework to model trading duration, volume ii per trade and price volatility for Canadian shares that are cross-listed in the New York Stock Exchange (NYSE) and the Toronto Stock Exchange (TSX).We explore the clustering effect, interaction between trading variables, and the time needed for price equilibrium after a perturbation for each market.The clustering effect is studied through the use of univariate MEM(1,1) on each variable, while the interactions among duration, volume and price volatility are captured by a multivariate system of MEM(p,q).After estimating these models by a standard QMLE procedure, we exploit the Impulse Response function to compute the calendar time for a perturbation in these variables to be absorbed into price variance, and use common statistical tests to identify the difference between the two markets in each aspect.These differences are of considerable interest to traders, stock exchanges and policy makers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle