Is the Warsaw Stock Exchange Mature Enough to Analyse the Returns by the Models Known on the Developed Markets?
Notice bibliographique
Résumé
Polish economy has been characterised by the dynamic development since political changes in 1989. Relatively fast economic development, privatisation program and financial sector reforms gave a fundamental background for creating capital market. For the last few years the Polish capital market has been growing rapidly. More and more financial instruments appear on the market. Also growing number of investors’ trade on the market. All decision-making processes have to include the risk related to the capital market. Consequently it is necessary to measure the level of the risk. Widely used measures of risk are standard deviation and beta parameter (ß) known, for example, from models of returns from investments or CAPM model. Some of the models show which variables influence the returns of assets. One of these is an arbitrage pricing model (APT) developed by Ross (1976). First, the APT model was evaluated on the markets of the developed countries (such as Japan, Canada, UK, and USA) and later on developing markets. Many recently published papers describe the application of the model on South Asian markets, for example, on Korean, Malaysian and Taiwan markets (see Clare and Priestley 1998). An empirical analysis of the APT on both developed and developing markets suggests that the sources of systematic risk could be the following variables: unexpected inflation, changes in industrial production and changes in the structure of the interest rate. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».