Application empirique du modèle d'évaluation des actifs financiers conditionnel international (MEDAFI) et ses implications pour la diversification internationale sur les marches émergents et développés
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire utilise le modèle GARCH multivarié de De Santis et Gérard (1997) avec une spécification BEKK afin de tester une version conditionnelle du MEDAF International. Notre étude porte sur 8 marchés financiers, quatre marchés développés (Canada, États-Unis, Japon et France) et quatre marchés émergents (Brésil, Afrique du Sud, Chine et Grèce), ainsi que le marché mondial pour la période de juillet 1993 à juillet 2018. Le modèle permet d'estimer simultanément pour les huit marchés et le marché mondial. Cette approche permet aux primes de risque, aux bêtas, aux corrélations et aux gains ex ante de diversification internationale de varier suivant les dates. Le prix \nde risque de covariance est modélisé comme une fonction exponentielle d'un ensemble de variables macroéconomiques et financières. Nos résultats montrent que les gains de la diversification internationale sont statistiquement et économiquement significatifs pour tous les pays de l'échantillon, mais que ces derniers sont plus importants pour les \nmarchés émergents. \n_____________________________________________________________________________ \n \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : MEDAFI, diversification des portefeuilles, intégration financière, BEKKGARCH multivarié
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".