MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385249913 · doi:10.1080/07350015.2023.2239869

Generalized Autoregressive Positive-valued Processes

2023· article· en· W4385249913 sur OpenAlexaff
Bruno Feunou

Notice bibliographique

RevueJournal of Business and Economic Statistics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Risk and Volatility Modeling
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoregressive modelSTAR modelInferenceEconometricsMathematicsErgodicityConditional varianceSETARClass (philosophy)Dimension (graph theory)Moment (physics)Autoregressive conditional heteroskedasticityComputer scienceStatisticsAutoregressive integrated moving averageTime seriesVolatility (finance)Artificial intelligenceCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce generalized autoregressive positive-valued (GARP) processes, a class of autoregressive and moving-average processes that extends the class of existing autoregressive positive-valued (ARP) processes in one important dimension: each conditional moment dynamic is driven by a different and identifiable moving average of the variable of interest. The article provides ergodicity conditions for GARP processes and derives closed-form conditional and unconditional moments. The article also presents estimation and inference methods, illustrated by an application to European option pricing where the daily realized variance follows a GARP dynamic. Our results show that using GARP processes reduces pricing errors by substantially more than using ARP processes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Business and Economic StatisticsMême sujetFinancial Risk and Volatility ModelingTravaux en français237 207