MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390270692 · doi:10.54254/2754-1169/61/20231268

The Influence of the Federal Reserve System Interest Rate Hike on Tesla: Empirical Research Based on ARIMA Model

2023· article· en· W4390270692 sur OpenAlexaff
Yanjun Feng

Notice bibliographique

RevueAdvances in Economics Management and Political Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoregressive integrated moving averageInterest rateEconomicsStock (firearms)Inflation (cosmology)Federal Reserve Economic DataEconometricsMonetary economicsFinancial economicsMonetary policyTime seriesQuantitative easingCentral bankStatisticsGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 23 March 2022, the Federal Reserve System announced interest rate hikes and increased 25 basis points. After that, a series of negative monetary policies were carried out. Tesla CEO stated that the price of cars must be reduced when interest rates rose sharply. This means that Tesla's stock price will continue to decrease. The 25 -basis points raised the rate of interest rates and the highest interest rate reached 5 % to respond to inflation. The rate hikes of The Federal Reserve System have a great impact on the world. This article selected all stock data from Tesla from the listing to August this year (including daily data, weekly data, and monthly data) and uses ARIMA model to model and analyses the data. It will compare with the actual value of the Federal Reserve System. According to the study, the trend of the decline in stock prices after the RECERAL Reserve System raised interest rates is the same as the trend of research prediction in this article. Its interest rate hikes will cause Tesla's stock price to fall.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,354
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in Economics Management and Political SciencesMême sujetMarket Dynamics and VolatilityTravaux en français237 207