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Enregistrement W2000133784 · doi:10.1002/fut.10041

The effect of multiple listings on the bid–ask spread in option markets: The case of Montreal Exchange

2002· article· en· W2000133784 sur OpenAlexaffabout
Nabil Khoury, Klaus Fischer

Notice bibliographique

RevueJournal of Futures Markets · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBid priceBid–ask spreadVolatility (finance)Financial economicsAsk priceEconomicsBusinessEconometricsMonetary economicsMarket liquidityFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, we examine the effect of multiple listings of options on their bid–ask spread, by comparing options contracts listed only on the Montreal Exchange with those interlisted on that exchange and on a U.S. exchange as well. Using a statistical procedure adapted to panel data and two models for the determination of the bid–ask spread, we find that the bid–ask spreads of Montreal options interlisted in U.S. markets are narrower than those of non‐interlisted options. That advantage tends to disappear, however, with an increase in option price and to increase with its volatility, but is not affected by the volume of transactions in the option market. The analysis also shows that interlisting may result in time lags in the convergence of quotes between Montreal and the U.S. markets. Moreover, our evidence shows that with interlisting, volume shifts to the option market where trading in the underlying security is concentrated, irrespective of the location where the option was first introduced. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Jrl Fut Mark 22:939–957, 2002

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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