Tirgus uzskata novērtēšanas un izmantošanas salīdzināšana dažādu portfeļu modeļu ietvaros
Bibliographic record
Abstract
Darba mērķis ir izpētīt tirgus uzskata fenomenu un pārbaudīt vai ir iespējams un cik lielā mērā var izmantot šo fenomenu portfeļu pārvaldīšanā un ieņēmumu maksimizēšanā ekonomiskās volatilitātes apstākļos. \nPētījuma norises vieta ir Ņujorkas Fondu Birža. Pētījuma empīriskā daļa ietver DJIA indeksa analīzi, kā ASV ekonomikas stāvokļa indikatoru, šajā indeksā iekļautu kompāniju akciju ienesīguma analīzi, kā arī papildus hedžēšanas aktīva izpēti. \nPamatojoties uz datiem par trīs pēdējiem gadiem pielietojot trīs dažādus portfeļa modeļus tika sastādīti četri atšķirīgi akciju portfeli. Šo portfeļu efektivitāte, kā arī „tirgus uzskata” izmantošanas iespējas tika pārbaudītas izmantojot reālus tirgus datus volatilitātes apstākļos periodā no 01/01/2008 līdz 31/03/2008.\n\nAtslēgvārdi: akcijas, portfeļu teorija, tirgus uzskats, ekonomiskā volatilitāte
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) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".