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Enregistrement W2024371581 · doi:10.1139/x10-048

Equity pricing in the forest sector: evidence from North American stock markets

2010· article· en· W2024371581 sur OpenAlexaffvenue
Kurt Niquidet

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCapital Investment and Risk Analysis
Établissements canadiensCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital asset pricing modelCost of capitalEconomicsCost of equityEquity capital marketsStock (firearms)Financial economicsEquity (law)Monetary economicsBusinessFinancePrivate equityProfit (economics)Microeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Financial capital is very mobile and the failure to earn the cost of capital can result in capital flight and a considerably altered forest industry. This article seeks to assess the cost of equity capital for the forest sector from a modern finance perspective and test to what extent it has earned the cost of this capital over the period spanning from December 2003 to December 2008. To do so, using time series and cross-sectional methods, the capital asset pricing model and the Fama–French three-factor model were applied to the weekly returns of 45 publicly traded forest sector securities that are listed on North American stock exchanges. The time series results for both the capital asset pricing and Fama–French three-factor models yielded several negative pricing errors, suggesting ex post that many firms in the sector have failed to earn the cost of equity. Furthermore, cross-sectional results show that riskier firms tended to have lower returns. Such findings are unlikely to hold in the long run and could be one of the primary factors driving significant change in the forest sector in the future.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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