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Enregistrement W4252938444 · doi:10.32920/ryerson.14647392

A quadrinomial lattice model that incorporates skewness and kurtosis

2021· preprint· en· W4252938444 sur OpenAlexaff
Nikulbhai Patel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInnovation Diffusion and Forecasting
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKurtosisSkewnessLattice (music)Statistical physicsMathematicsLog-normal distributionLimitingVolatility (finance)EconometricsStatisticsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primbs et al. (2007) proposed an option pricing method using a pentanomial lattice that incorporated mean, volatility, skewness and kurtosis. This approach is very useful when the return of the underlying asset follows a lognormal distribution. However, Primbs et al. (2007) claimed that "with four moments, one could conceivably use a quadrinomial lattice (i.e., four branches); however, the recombination conditions along with the requirement of non-negative probabilities are quite limiting in terms of the range of skewness and kurtosis that can be captured". In this research, as a refutation, a quadrinomial lattice model has been developed incorporating mean, volatility, skewness, and kurtosis; and it has been shown that the conditions for the non-negative probabilities are the same as the conditions obtained for the pentanomial lattice in Primbs et al. (2007). Several numerical examples are presented to compare the result obtained from the quadrinomial lattice with that of the pentanomial lattice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,267
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,117 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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