LA CRISE FINANCIERE ET LE PROBLEME DE LA CONTAGION ENVERS LES PAYS DEVELOPPES ET LES PAYS EN VOIE DE DEVELOPPEMENT
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de cette thèse est d’étudier les effets de contagion de la crise des subprimes sur les marchés financiers et d’analysé les mécanismes de sa propagation à la sphère financier des pays développés(les Etats-Unis, la France, la grande Bretagne et le Canada) et des pays en voie développement (Tunisie et Maroc). Pour ce faire, nous nous sommes intéressés, d’abord à la modélisation de la contagion des six marchés financiers. Nous avons adopté un modèle GARCH-DCC afin de montrer l’effet de la crise des subprimes sur l’augmentation de la volatilité et de corrélation des marchés boursier, ainsi que la présence de corrélation dynamique qui les liens. Nos résultats confirment la transmission des perturbations entre les marchés financiers. Nous avons utilisé un modèle VAR et nous l’avons appliqué pour deux sous période ; une période de crise et une période d’accalmie afin de tester l’existence des effets de contagion entre les marchés boursiers. Nous avons analysés la transmission des chocs et de la volatilité entre les marchés boursiers étudiés, d’une part, et les corrélations entre ces marchés, d’autre part. Les résultats empirique montrent la contamination des marchés boursiers des pays développés par le phénomène de la contagion, par contre, les pays en voie de développement ne sont pas très influents par la crise sur leur système financier, l’impact est plus apparent dans leur secteur réels.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».