Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire a pour objectif de bonifier les connaissances quant à la prévision de la prime de risque du marché des actions au Canada. La méthodologie présentée s’appuie sur l’hypothèse que les variables, permettant de prévoir la prime de risque, caractérisent la conjoncture économique et sont définies comme des variables d’état dans le modèle de Merton (1973). Les deux modèles de prévision utilisés peuvent être différenciés par leur caractère univarié et multivarié. Le second modèle fait usage de l’analyse en composantes principales afin de créer des facteurs capturant la majeure partie de la covariance des groupes de variables. On identifie trois groupes de variables spécifiques; ces groupes se distinguent par leur caractère macroéconomique, technique ou leur lien avec le sentiment du marché. Une innovation est présentée dans la création de cinq séries de données mensuelles afin de refléter le sentiment du marché des actions canadiennes. Une approche globale est employée dans le but de prévoir la prime de risque mensuelle du S&P/TSX, puis une approche segmentée répète le même processus pour dix secteurs d’activités. Pour chacune de ces deux approches, une série de tests hors échantillon, « out of sample » en anglais est étudiée. Le pouvoir de prévision de la prime de risque des groupes de variables est alors testé en contexte de récession et de période d’expansion. Finalement, le gain d’utilité des modèles est calculé à l’aide d’une simulation de l’allocation d’un portefeuille en fonction des prévisions préétablies. De façon globale, bien que plus d’indicateurs techniques soient statistiquement significatifs, les variables macroéconomiques semblent mieux performer dans la prévision de la prime de risque du Canada sur la période observée. Le ratio dividende-prix, le ratio de distribution des bénéfices et une prime de crédit semblent dominer les autres variables. L’utilisation d’indicateurs techniques est particulièrement intéressante lors de la prévision sectorielle, le momentum sur douze mois se distinguant de façon notable.
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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».