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Enregistrement W1980813908 · doi:10.5539/ass.v4n11p68

Forecasting Movement of Stock Index – Use Of Spread between E/P Ratio and Interest Rate

2009· article· en· W1980813908 sur OpenAlexvenueno aff
Sathya Swaroop Debasish, Bhagaban Das

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueStock Market Forecasting Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconometricsGranger causalityEconomicsStock marketIndex (typography)Stock market indexInterest rateStock (firearms)Capitalization-weighted indexFinancial economicsRandom walkStatisticsMathematicsMonetary economicsComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The earnings-price ratio (E/P ratio) of the NSE Nifty index and the spreads between the E/P ratio and interest rates are widely used by market practitioners to forecast the stock market outlook. The present paper employs several statistical and econometric tools (viz., correlation analysis, regression analysis, Granger’s causality test and measures of out-of-sample forecast performance) for rigorously assessing the usefulness of spread in explaining stock market return in India. The database includes the weekly and monthly closing values of NSE Nifty index over the period January 5, 1997 to December 31, 2007 (11 years). The two measures of interest rate considered are Bank rate and call money rate. Empirical results reveal that spread seems to have reasonably strong causal influence on return and the causal model helps achieving forecasts slightly better than the random walk model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,251
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
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Résumé présentoui

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