MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2018649896 · doi:10.1080/09599916.2011.577903

Long memory in REIT volatility revisited: genuine or spurious, and self-similar?

2011· article· en· W2018649896 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Property Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueComplex Systems and Time Series Analysis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpurious relationshipVolatility (finance)Real estate investment trustLong memoryEmerging marketsEconometricsReal estateEconomicsFinancial economicsComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper revisits the Real Estate Investment Trust (REIT) long-memory literature and addresses two important research questions: one, whether the observed long memory in REIT volatility is genuine or spurious (that is, caused by structural changes); and, two, a related one – whether the long memory is self-similar. Regarding the first question, we find strong evidence for the coexistence of pure long memory and structural breaks in all developed countries under study when daily data are used. But for the emerging markets under study some show coexistence while others show only pure long memory. Such a finding is also shared by both developed and emerging markets when it comes to using lower frequency data (weekly and monthly). As for the second question, we find support for self-similarity when we compare the daily and weekly long-memory estimates for the developed markets, implying that long memory is an intrinsic feature of the data. However, the support is not strong enough to completely rule out the possibility of structural breaks. Moreover, the support is found reduced when we consider the emerging markets and the monthly estimates from the developed markets. This is possibly due to the small sample size in both cases. Overall our findings have important implications for volatility modeling and forecasting.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,103 · 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