The Shape of the Risk Premium: Evidence from a Semiparametric Garch Model.

We examine the relationship between the risk premium on the S&P 500 index return and its conditional variance. We use the SMEGARCH - Semiparametric-Mean EGARCH - model in which the conditional variance process is EGARCH while the conditional mean is an arbitrary function of the conditional variance. For monthly S&P 500 excess returns, the relationship between the two moments that we uncover is nonlinear and nonmonotonic. Moreover, we find considerable persistence in the conditional variance as well as a leverage effect, as documented by others. Moreover, the shape of these relationships seems to be relatively stable over time.

Document de travail : Modèle de fournisseur de services de dépôt électronique

Ce texte se veut un document de présentation visant familiariser les différents auteurs ayant participé à l’étude « Étude de faisabilité : Modèle de fournisseur de services de dépôt électronique », commandée par le Bureau du Registraire de la Cour suprême du Canada en septembre 2002 avec la notion de dépôt électronique telle qu’envisagée par le gouvernement canadien. Il fait l’état d’un modèle conceptuel de marché de fournisseur de services de dépôt électronique (FSDE) normatif géré par le secteur privé afin de fournir des services de dépôt électronique sûrs et peu coûteux aux praticiens du droit au Canada. Ce modèle envisagé par les responsables du projet pourra, grâce à l’utilisation de la norme juridique XML Court Filing 1.0, fournir une plate-forme commune de dépôt électronique et de gestion des documents offrant une interface avec les systèmes de gestion des instances et de gestion des documents de chaque tribunal. Ces travaux ne constituent pas pour autant un endossement du modèle FSDE, mais plutôt un engagement d’étudier de façon complète et systématique une solution de rechange au dépôt électronique afin d’améliorer notre connaissance collective dans ce domaine.

A Coupled 2 × 2D Babcock–Leighton Solar Dynamo Model. I. Surface Magnetic Flux Evolution

The need for reliable predictions of the solar activity cycle motivates the development of dynamo models incorporating a representation of surface processes sufficiently detailed to allow assimilation of magnetographic data. In this series of papers we present one such dynamo model, and document its behavior and properties. This first paper focuses on one of the model's key components, namely surface magnetic flux evolution. Using a genetic algorithm, we obtain best-fit parameters of the transport model by least-squares minimization of the differences between the associated synthetic synoptic magnetogram and real magnetographic data for activity cycle 21. Our fitting procedure also returns Monte Carlo-like error estimates. We show that the range of acceptable surface meridional flow profiles is in good agreement with Doppler measurements, even though the latter are not used in the fitting process. Using a synthetic database of bipolar magnetic region (BMR) emergences reproducing the statistical properties of observed emergences, we also ascertain the sensitivity of global cycle properties, such as the strength of the dipole moment and timing of polarity reversal, to distinct realizations of BMR emergence, and on this basis argue that this stochasticity represents a primary source of uncertainty for predicting solar cycle characteristics.