Information Content of Volatility Forecasts at Medium-term Horizons
Bibliographic record
Abstract
En utilisant la volatilité réalisée pour estimer la volatilité conditionnelle quotidienne des rendements financiers, nous comparons les prévisions de volatilité quotidienne effectuées à partir de modèles GARCH-QVM standard et à partir de projections directes sur les volatilités réalisées. Nous considérons un horizon maximal de trente jours de transaction. Les prévisions sont comparées à la variance non conditionnelle des rendements quotidiens, ce qui nous permet d'estimer l'horizon maximal pour lequel les modèles détiennent un pouvoir de prévision. Nous utilisons des données de l'indice TSE 35 et des taux de change DM/US$ et Yen/US$, et nos résultats montrent qu'il y a un pouvoir de prédiction jusqu'à un horizon de trente jours, et ce, pour chacune des trois séries. Nous montrons aussi que le résultat de Bollerslev et Wright (2001), résultat indiquant que les projections sont supérieures sur l'horizon d'un jour, reste valide dans un horizon s'étendant jusqu'à dix ou quinze jours. Pour des horizons plus longs, les deux types de méthodes de prévision ne se différencient guère.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".