The effect of additions to or deletions from the TSE 300 Index on Canadian share prices
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we examine shares that have been added to or deleted from the TSE 300 Index to determine whether abnormal price movements have occurred. We apply the dummy variable approach to event study methodology and adjust the estimated standard errors for arbitrary heteroscedasticity and clustering of events. We also use a non‐parametric method of inference. Like authors of U.S. studies, we find that the market reacts positively to inclusion and negatively to deletion, albeit not significantly in the latter case. The information content of inclusion does not account for the entire share price response, lending support to the hypothesis of increased purchases by index funds. JEL Classification: G14 Ce texte examine les titres qui ont été ajoutés ou soustraits de l'indice TSE 300 pour déterminer si des mouvements anormaux de prix s'en sont suivis. On utilise l'approche des variables fictives dans le cadre d'une méthodologie qui étudie l'impact d'événements, et on ajuste les erreurs standards pour tenir compte de l'hétéroskédasticité arbitraire et de l'agglomération d'événements. On utilise aussi une méthode non‐paramétrique d'inférence. Comme dans des études américaines du même type, on découvre que les marché réagit positivement à l'inclusion et négativement à la soustraction d'un titre, mais que l'effet n'est pas significatif dans ce dernier cas. Le contenu informationnel de l'inclusion n'explique pas entièrement le mouvement dans le prix du titre, ce qui apporte un support à l'hypothèse de l'impact des achats accrus par des fonds indexés.
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 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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».