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
As shown by continuous-time mathematics, a current stock price is the sum of the mean or equity value and the residual volatility of the current stock price. The residual volatility is a fraction of the volatility of the current stock price. Equity value is derived from the valuation of corporate and economic events. In a continuous-time first-order autoregressive process for a current demeaned stock price, valuation is completed when a lagged demeaned stock price is discounted. Volatility is present in a lagged demeaned stock price. Discounting a nominal lagged demeaned stock price converts it to equity value. A discounted model is a valuation model. The equity value from the valuation model is the sum of the mean stock price and the discounted lagged demeaned stock price. The valuation process starts from the process of mean reversion and ends at the process of autoregression. During mean reversion, the current demeaned stock price reacts to corporate and economic events. At autoregression, the lagged demeaned stock price is discounted completing valuation. My objective is to derive and test a valuation model under uncertainty. The residual volatility is produced by speculation. The residual volatility is a measure of stock market inefficiency, which is of topical interest. First-order autoregression of current demeaned stock prices was noticeably demonstrated at the start of the COVID-19 pandemic. The daily equity value represented 98.46% of the current S&P 500 in 2019. The proportion of daily equity value to the current S&P 500 was high. The inefficiency of a stock market is measured by the daily residual volatility of the current stock price. At the start of the COVID-19 pandemic, the S&P 500 market was 3.17% inefficient. The inefficiency was small in a stock market under great uncertainty.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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