Prix des ressources et rendement des actifs financiers au Canada
Bibliographic record
Abstract
Le Modèle d'Évaluation des Actifs Financiers (MEDAF ou CAPM) stipule que l'écart de rendement entre un titre risqué et un titre sûr dépend seulement de deux variables : la covariance entre le rendement de ce titre et celui d'un portefeuille de référence (dit "de marché") et l'écart de rendement entre ce portefeuille de marché et un titre sûr. Les exercices de validation empirique effectués sur ce modèle simple ont toutefois amené beaucoup de chercheurs à postuler l'existence de facteurs additionnels pouvant expliquer le rendement des actifs financiers. C'est dans ce contexte que s'inscrit la contribution du présent mémoire. Nous postulons et ensuite vérifions si un facteur relié à l'évolution du prix des ressources (ou produits de base) pourrait contribuer à expliquer le rendement des actifs boursiers des entreprises cotées à la bourse de Toronto. L'analyse empirique du mémoire révèle que ce facteur " produits de base" peut jouer un rôle quantitatif significatif.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".