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Enregistrement W7039113879

L'analyse de l'impact de la politique monétaire canadienne sur les risques du marché boursier

2019· other· fr· W7039113879 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2019
Typeother
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Invertebrate Physiology and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Public investmentCVARRail transportation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis la crise financière de 2008, les principales économies du monde ont mis en œuvre une série de mesures visant à assurer la croissance économique, notamment une politique monétaire d'assouplissement quantitatif à long terme. En même temps, les principaux marchés boursiers nord-américains ont également connu une période prospère de plus de 10 ans. Le fonctionnement du marché boursier crée des risques. Basé sur le calcul de la valeur à risque conditionnelle (CVaR) de l'indice composé S&P/TSX et de l'indice composé S&P/TSX de croissance et de leurs caractéristiques statistiques, ce travail vise à explorer l'impact de la politique monétaire de la Banque du Canada sur le risque d'investissement du marché boursier de Toronto et à étudier la relation quantitative entre les deux pour garantir une gestion efficace du risque financier. Aussi, afin d'étudier la relation d'équilibre à long terme entre le risque du marché boursier de Toronto et des indicateurs économiques étroitement liés à la politique monétaire tels que l'indice des prix à la consommation, la masse monétaire, le produit intérieur brut, le taux de change et le taux de rendement sans risque, dans ce travail, le modèle VAR est appliqué et les effets de ces indicateurs sur le niveau de risque du marché boursier de Toronto sont étudiés au moyen de la fonction de réponse impulsionnelle et de la décomposition de la variance. Les innovations possibles dans ce travail sont : la CVaR est utilisée pour mesurer le risque de la Bourse de Toronto, et la CVaR est incluse dans le système de vecteur autorégressif (VAR) afin d'étudier l'influence des variables liées à la politique monétaire sur le risque de marché boursier; dans l'application de la méthode analytique, la méthode de test non paramétrique a été introduite dans la méthode d'étude d'événement afin d'analyser l'impact des événements d'ajustement de la politique monétaire sur le risque du marché boursier de Toronto. Les résultats de ce travail montrent que l'ajustement de la politique monétaire a un certain impact sur le risque du marché boursier de Toronto, mais cet impact est faible. La plupart des ajustements de la politique monétaire sont conformes aux attentes du marché boursier. D'ailleurs, le niveau de risque du marché boursier de Toronto est toujours corrélé avec lui-même, et la plupart des risques ne sont pas liés à la politique monétaire et quelques variables économiques qui y sont liées. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : risque de marché boursier, valeur à risque conditionnelle, politique monétaire, méthode d'étude d'événement, modèle vectoriel autorégressif.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
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