Analyse de processus de sauts dans le prix du pétrole brut
Bibliographic record
Abstract
Nous considérons trois paires de modèles (GBM, ARCH. retour à la moyenne) pour vérifier la présence de sauts dans les prix spot du Brent Montréal. Les sauts correspondent à la présence d'information non-anticipée. Comme la statistique du quotient de vraisemblance pertinente suit - sous l'hypothèse nulle - une distribution asymptotique non-standard, nous utilisons la méthode des tests de Monte-Carlo pour obtenir des seuils de signification marginaux (valeurs-p) valides. Nous étudions par la suite la capacité à prévoir de ces différents modèles. Vu la complexité des processus de sauts, nous calculons les erreurs quadratiques moyennes (EQM) de prévision à l'aide de simulations. Les trois modèles, lorsque les sauts sont pris en considération, ne présentent pas de différences visibles quant à leur capacité à prévoir à court terme. Toutefois, dans l'ensemble, les tests LR révèlent des sauts statistiquement significatifs. Les résultats de ces tests sont fondamentaux pour analyser le prix du pétrole.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".