The Performance, Pervasiveness, and Determinants of Value Premium in Different US Exchanges: 1985-2006
Notice bibliographique
Résumé
Using AMEX, NASDAQ and NYSE stock market data for the period 1985–2006, this paper sheds further light into the value premium and the discussion of whether the value premium is driven by risk or behavioral factors. The paper utilizes a more comprehensive set of data and tests than previous studies and a research methodology that minimizes potential data snooping problems and confounding inferences. We document a consistently strong value premium in all markets examined, which persists in both bull and bear markets, as well as in recessions and recoveries. We show that the value premium is not driven by a few outliers, but it is pervasive as the overwhelming majority of stocks in the value portfolio have positive returns, and the majority of the industries in our sample have positive value premiums. The value premium, in general, remains positive and statistically significant over time. Our results are consistent with, but, in general, stronger than, those of other US studies. Previous studies’ results seem to be driven primarily by AMEX and NYSE stocks, as NASDAQ stocks experience much stronger value premium than other markets. In terms of explaining the drivers of the value premium, having looked at this question from many angles, we conclude that the evidence is mixed. It seems that both risk and mispricing may play a role in explaining the value premium, although the scale of the evidence seems to tilt more to the side of mispricing. The paper’s conclusions both with regards to the value premium and its drivers hold up well to various robustness tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».