MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6988171697

Εμπειρική ανάλυση των αποδόσεων ομολόγων και μετοχών: συμπεράσματα από τις ευρωπαϊκές αγορές

2012· dissertation· el· W6988171697 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

fundA Canadian funder is recorded on the work.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueDione (University of Piraeus) · 2012
Typedissertation
Languageel
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicSpatial and Panel Data Analysis
Canadian institutionsnot available
FundersUniversiteit van TilburgCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaAccounting and Finance Association of Australia and New ZealandYale University
KeywordsGranger causalityAutoregressive modelCausality (physics)Vector autoregression
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Η παρούσα εμπειρική ανάλυση επιχειρεί να προσδιορίσει τη σχέση ανάμεσα στους χρηματιστηριακούς δείκτες CAC 40, DAX 30 και FTSE 100 των χωρών της Γαλλίας, της Γερμανίας και του Ηνωμένου Βασιλείου, αντίστοιχα, και στα δεκαετή και διετή κρατικά ομόλογα των χωρών αυτών. Η αξιολόγηση των εν λόγω σχέσεων θα μπορούσε να χαρακτηριστεί ως μία περίπλοκη, αλλά άκρως ενδιαφέρουσα, διαδικασία στον τομέα της χρηματοοικονομικής επιστήμης που προσπαθεί, χρησιμοποιώντας διάφορες έννοιες και μεθόδους της στατιστικής επιστήμης και της οικονομετρίας, να διερευνήσει τη μεταξύ τους εξάρτηση, καθώς και την αιτιότητα των εν λόγω σχέσεων. Στο πλαίσιο της εμπειρικής ανάλυσης χρησιμοποιήθηκαν χρονολογικές σειρές των ανωτέρω δεικτών, καθώς και των δεκαετή (GT FRF 10y, GT DEM 10y και GT GBP 10y) και διετή (GT FRF 10y, GT DEM 10y και GT GBP 10y) κρατικών ομολόγων των χωρών αυτών, για το χρονικό διάστημα από 4.1.2000 μέχρι και 30.12.2011 (δηλαδή ημερήσιες παρατηρήσεις επί δώδεκα συναπτά έτη). Για την επίτευξη των στόχων της εμπειρικής ανάλυσης, οι βασικότεροι έλεγχοι που χρησιμοποιούνται είναι οι έλεγχοι της μοναδιαίας ρίζας (unit root test) με τη βοήθεια του ελέγχου Dickey-Fuller, ο έλεγχος της ετεροσκεδαστικότητας σύμφωνα με το κριτήριο White, ο έλεγχος μέσω του υποδείγματος αυτοπαλίνδρομου μοντέλου (vector autoregressive model), καθώς και ο έλεγχος αιτιότητας κατά Granger (Granger causality test).

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.238
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.009

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.183
Teacher spread0.152 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it