Financial Asset Returns, Direction-of-Change Forecasting, and Volatility Dynamics
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
We consider three sets of phenomena that feature prominently in the financial economics literature: (1) conditional mean dependence (or lack thereof) in asset returns, (2) dependence (and hence forecastability) in asset return signs, and (3) dependence (and hence forecastability) in asset return volatilities. We show that they are very much interrelated and explore the relationships in detail. Among other things, we show that (1) volatility dependence produces sign dependence, so long as expected returns are nonzero, so that one should expect sign dependence, given the overwhelming evidence of volatility dependence; (2) it is statistically possible to have sign dependence without conditional mean dependence; (3) sign dependence is not likely to be found via analysis of sign autocorrelations, runs tests, or traditional market timing tests because of the special nonlinear nature of sign dependence, so that traditional market timing tests are best viewed as tests for sign dependence arising from variation in expected returns rather than from variation in volatility or higher moments; (4) sign dependence is not likely to be found in very high-frequency (e.g., daily) or very low-frequency (e.g., annual) returns; instead, it is more likely to be found at intermediate return horizons; and (5) the link between volatility dependence and sign dependence remains intact in conditionally non-Gaussian environments, for example, with time-varying conditional skewness and/or kurtosis.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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