Notice bibliographique
Résumé
Several recent papers have presented evidence from foreign exchange and other markets suggesting that the log of excess returns can be characterized as first-order integrated processes (I(1)). This contrasts sharply with the "conventional" wisdom that log prices are integrated of order one I(1) and that log returns should therefore be integrated of order zero I(0), and even more sharply with the view that past returns have no ability to predict future returns (weak market efficiency). It has been suggested that this should be interpreted as evidence of the importance of regime-switching in asset prices, since such non-linear processes can produce these results even when returns are truly I(0). This paper suggests an alternative interpretation. We consider whether the above results can be explained away as an artifact of the estimation procedure used. At first glance, this is not a likely explanation because - the significance level of some of the results is very high - the methodologies vary considerably across papers, so that a problem with any one statistical test cannot account for all the results - simulation experiments are used to check the validity of the tests Despite this, we suggest that the above evidence of unit roots may be spurious. Our explanation relies on the presence of several factors, including - severe size distortion in more than one statistical test - sensitivity to the design of the simulation experiments used to validate those tests Once these factors are taken into account, we think that the "anomaly" vanishes. We find that there is no remaining evidence of unit roots in excess returns once we account for the size distortion. We also show that the test results seem to be consistent with simple linear data generating processes -- regime-switching is not needed to account for them.
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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 | 0,034 | 0,298 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».