Διαρθρωτικές μεταβολές στη διακύμανση και η πρόσφατη χρηματοοικονομική/οικονομική κρίση : μια εφαρμογή στο Χρηματιστήριο Αθηνών
Bibliographic record
Abstract
Η παρούσα διπλωματική ασχολείται με το ζήτημα των διαρθρωτικών μεταβολών στη μη δεσμευμένη διακύμανση χρηματιστηριακών στοιχείων. Παρουσιάζονται διάφοροι έλεγχοι που χρησιμοποιούνται στην εμπειρική έρευνα, μαζί με μια σύντομη παρουσίαση των επιπτώσεων από την αγνόηση της ύπαρξης τέτοιων μεταβολών. Η διπλωματική ολοκληρώνεται με μια εμπειρική εφαρμογή, στις μετοχές που συνθέτουν τον δείκτη FTSE20 του Χρηματιστηρίου Αξιών Αθηνών. Συγκεκριμένα, ο έλεγχος Kokoszka-Leipus εφαρμόζεται στο τετράγωνο των λογαριθμικών αποδόσεων με τη χρήση μιας διαδοχικής διαδικασίας τμηματοποίησης, προκειμένου να διερευνηθεί η ύπαρξη σημείων διαρθρωτικής μεταβολής που συνδέονται με την τρέχουσα οικονομική-χρηματοπιστωτική κρίση.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.007 |
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".