On Financial Distributions Modelling Methods: Application on Regression Models for Time Series
Notice bibliographique
Résumé
The financial market is a complex system with chaotic behavior that can lead to wild swings within the financial system. This can drive the system into a variety of interesting phenomenon such as phase transitions, bubbles, and crashes, and so on. Of interest in financial modelling is identifying the distribution and the stylized facts of a particular time series, as the distribution and stylized facts can determine if volatility is present, resulting in financial risk and contagion. Regression modelling has been used within this study as a methodology to identify the goodness-of-fit between the original and generated time series model, which serves as a criterion for model selection. Different time series modelling methods that include the common Box–Jenkins ARIMA, ARMA-GARCH type methods, the Geometric Brownian Motion type models and Tsallis entropy based models when data size permits, can use this methodology in model selection. Determining the time series distribution and stylized facts has utility, as the distribution allows for further modelling opportunities such as bivariate regression and copula modelling, apart from the usual forecasting. Determining the distribution and stylized facts also allows for the identification of the parameters that are used within a Geometric Brownian Motion forecasting model. This study has used the Carbon Emissions Futures price between the dates of 1 May 2012 and 1 May 2022, to highlight this application of regression modelling.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».