L’intégration des marchés émergents et la modélisation des rendements des actifs risqués
Bibliographic record
Abstract
Nous cherchons à vérifier la capacité des modèles CAPM conditionnels et non conditionnels à expliquer les rendements sur les marchés émergents en fonction de leur intégration au marché mondial. Nous utilisons des données sur 16 marchés développés et 10 marchés en émergence et des données sur la bourse de Casablanca (BVC) avant et après les réformes financières de 1990. Nous obtenons les résultats suivants. (1) Les corrélations entre les rendements des marchés émergents et les rendements des marchés développés et du marché mondial sont très faibles et parfois négatives. (2) L’APT conditionnel (et le CAPM conditionnel) a une capacité prédictive plus faible pour les marchés émergents que pour les marchés développés. (3) Suite aux réformes financières de 1990, les marchés financiers marocains sont davantage intégrés au marché mondial (rendements excédentaires et ß non conditionnel plus conformes aux anticipations), mais l’APT conditionnel explique mal le rendement du marché marocain. Notre étude confirme que nous n’avons pas encore une modélisation très performante d’une structure aussi complexe que la BVC.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".