Bibliographic record
Abstract
Nous dérivons la représentation ARMA des variances intégrées et réalisées quand la variance instantanée est la combinaison linéaire de deux facteurs auto-régressifs, c'est-à-dire, les modèles SR-SARV(2). Cette classe de processus contient les modèles affines, diffusion GARCH, CEV, à fonctions propres, ainsi que les processus Ornstein-Uhlenbeck et positifs. Nous étudions le cas à effet de levier, et aussi le lien entre la représentation GARCH faible des rendements et la représentation ARMA de la volatilité réalisée. Finalement, nous analysons les conséquences empiriques de ces représentations ARMA. Nous trouvons qu'il est possible que certains paramètres de la représentation ARMA soient négatifs. Ainsi, la positivité de l'espérance linéaire des variances intégrées et réalisées n'est pas assurée. Nous trouvons aussi que pour certaines fréquences d'observation, les paramètres du modèle en temps continu peuvent être faiblement identifiables ou pas identifiables à partir de la représentation ARMA de variances réalisées.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".