MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7000673066

Gamma stochastic volatility models

2006· report· en· W7000673066 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDyuthi Digital Repository (Cochin University of Science and Technology) · 2006
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStochastic volatilityVolatility (finance)EstimatorAutoregressive modelAutoregressive conditional heteroskedasticityFinancial models with long-tailed distributions and volatility clusteringAutocorrelationKurtosisForward volatility
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents gamma stochastic volatility models and investigates its distributional\nand time series properties. The parameter estimators obtained by the\nmethod of moments are shown analytically to be consistent and asymptotically\nnormal. The simulation results indicate that the estimators behave well. The insample\nanalysis shows that return models with gamma autoregressive stochastic\nvolatility processes capture the leptokurtic nature of return distributions and\nthe slowly decaying autocorrelation functions of squared stock index returns\nfor the USA and UK. In comparison with GARCH and EGARCH models, the\ngamma autoregressive model picks up the persistence in volatility for the US\nand UK index returns but not the volatility persistence for the Canadian and\nJapanese index returns. The out-of-sample analysis indicates that the gamma\nautoregressive model has a superior volatility forecasting performance compared\nto GARCH and EGARCH models.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,018
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSans objet
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDyuthi Digital Repository (Cochin University of Science and Technology)Travaux en français237 207