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Enregistrement W2023807491 · doi:10.5539/ijef.v5n12p183

An Analysis of the LPCs’ Returns in the Middle East Markets: The Search for the Efficient Frontier

2013· article· en· W2023807491 sur OpenAlexvenueno aff
Anas A. Al Bakri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconometricsStock (firearms)Real estatePortfolioEconomicsFrontierEquity (law)Efficient frontierFinancial economicsFinanceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analysed the performance of selected property companies (PCs) stocks returns observed over the time period from Jan 2007 to June 2012. The analysis is based on the Markowitz Model and the Single Index Model (SIM). This paper focused on the results from the Markowitz Model in particular, as the SIM is a simplified approach. The selection of the assets for either portfolio was exhaustive relying on various reputable data sources reporting financial characteristics of each stock. The specific criteria for selecting an asset in all portfolios are volume, P/E ratio, return on equity, positive returns and data sufficiency. Thus, the current study considered PCs stocks with large trading volume to avoid daily swings in security prices. The study compared the return on equity (ROE) of each stock with the ROE of its real estate sector, selecting only those stocks that historically outperformed the sector. PCs with unusually high P/E ratios and those with missing P/E data were excluded. Monthly returns were used for the calculations. The analysis of the results clearly indicated the significance of selecting an appropriate time span for the historical stocks returns used for calculating the efficient frontier. It was shown in this paper that the estimated parameters of the models differ considerably when different time frames are chosen for the analysis. In addition the number of observations used for the calculations has great ramifications on the accuracy of the estimates. As long time spans do not reflect the current character of stocks it becomes important to keep the intervals between observations as narrow as possible. The efficient frontiers for both models were analysed and justifications for the inclusion and exclusion of certain stocks were discussed. Certainly, it is important to note that the outcome of this paper is specific to the PCs stocks that were included in each portfolio and during the period in which this paper was conducted. Also this study concluded that as Real Estate market becomes more volatile, such results may not hold due to greater imbalances and global market inefficiency.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,189 · 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'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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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