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Enregistrement W3210797818

터키 환율 결정요인에 관한 일고찰: 주식시장모형의 상대적 적합성

2019· article· ko· W3210797818 sur OpenAlexaboutno aff
양오석, 한재훈

Notice bibliographique

Revue중동문제연구 · 2019
Typearticle
Langueko
DomaineDecision Sciences
ThématiqueStock Market Forecasting Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconometricsStock exchangeEconomicsMean squared errorForeign exchangeExcellencePredictive powerIndex (typography)Term (time)Regression analysisRegressionForeign exchange marketActuarial scienceFinancial economicsStatisticsMathematicsMonetary economicsComputer scienceFinancePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the prediction power of competing prediction models of foreign exchange. It especially covers the case of Turkey in comparison with 11 other OECD member countries such as Canada, Korea, Norway, etc. Data covers the period of the year 2002 to 2018 and is collected on the basis of monthly figures. Given the advantages of monetary approach in predicting foreign exchange, this paper proves the excellence of an alternative model in which the stock market index is included in the construction of determinants. The main findings are: (1) short-term and long-term interest rates are significantly associated with foreign exchange in both the basic and alternative models; (2) money supply (M1 and M3) is also significantly associated with foreign exchange; (3) generally, in the cases of regression or alternative prediction models it is found that the stock market model shows excellence by proving better RMSE (Root Mean Square Error).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,046

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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