Notice bibliographique
Résumé
This thesis consists of three chapters in Bayesian financial econometrics. The first chapter proposes\nnew dynamic component models of returns and realized covariance (RCOV) matrices based on timevarying\nWishart distributions. Bayesian estimation and model comparison is conducted with a range of\nmultivariate GARCH models and existing RCOV models from the literature. The main method of model\ncomparison consists of a term-structure of density forecasts of returns for multiple forecast horizons. The\nnew joint return-RCOV models provide superior density forecasts for returns from forecast horizons of\n1 day to 3 months ahead as well as improved point forecasts for realized covariances. Global minimum\nvariance portfolio selection is improved for forecast horizons up to 3 weeks out. The second chapter\nproposes a full Bayesian nonparametric procedure to investigate the predictive power of exchange rates on\ncommodity prices for 3 commodity-exporting countries: Canada, Australia and New Zealand. I examine\nthe predictive effect of exchange rates on the entire distribution of commodity prices and how this effect\nchanges over time. A time-dependent infinite mixture of normal linear regression model is proposed for\nthe conditional distribution of the commodity price index. The mixing weights of the mixture follow a\nProbit stick-breaking prior and are hence time-varying. As a result, I allow the conditional distribution of\nthe commodity price index given exchange rates to change over time nonparametrically. The empirical\nstudy shows some new results on the predictive power of exchange rates on commodity prices. The\nthird chapter proposes a flexible way of modeling heterogeneous breakdowns in the volatility dynamics\nof multivariate financial time series within the framework of MGARCH models. During periods of\nnormal market activities, volatility dynamics are modeled by a MGARCH specification. I refer to any\nsignificant temporary deviation of the conditional covariance matrix from its implied GARCH dynamics\nas a covariance breakdown, which is captured through a stochastic component that allows for changes in\nthe whole conditional covariance matrix. Bayesian inference is used and I propose an efficient posterior\nsampling procedure. Empirical studies show the model can capture complex and erratic temporary\nstructural change in the volatility dynamics.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».