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Enregistrement W2036344053 · doi:10.1017/cbo9780511844393.007

Market Microstructure and Securities Values Evidence from the Tel Aviv Stock Exchange*

2012· book-chapter· en· W2036344053 sur OpenAlexaboutno aff
Yakov Amihud, Haim Mendelson, Beni Lauterbach

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTel avivStock exchangeBusinessStock marketFinancial systemFinancial economicsEconomicsFinanceGeographyComputer scienceLibrary scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Securities markets around the world are making major investments to improve their trading technology. The London Stock Exchange is phasing in an automated, order-driven trading system to improve liquidity and reduce trading costs (see, London Stock Exchange, 1996). The current plan is to implement the system for the FTSE-100 stocks while preserving the traditional quote-driven system for large block trades. Other European stock exchanges (e.g., the French, Italian, Spanish, and Swedish markets) have converted their trading systems from the traditional call market to computer-based continuous trading alternatives. The stock exchanges of Toronto, Montreal, Vancouver, and Alberta have recently changed their trading systems to support decimal pricing ‘in a bid to increase liquidity’ (Reuters, 1996). In the United States, the Securities and Exchange Commission has introduced new rules requiring market-makers to incorporate in their public quotes both customer limit orders and orders they quote on electronic communication networks such as Instinet and Selectnet. These rules are intended to improve liquidity through increased market transparency and enhanced quality of execution (see, Securities and Exchange Commission, 1996). These reforms were partly triggered by the studies of Christie and Schultz (1994) and Christie et al. (1994), who presented evidence that market makers implicitly colluded to maintain high bid--ask spreads, and Huang and Stoll (1996), who showed that Nasdaq spreads exceeded NYSE benchmarks. Further, emerging markets are evaluating and implementing new trading systems, and are making considerable investments in improving their microstructure. A question of interest for both financial economists and practitioners is whether investments in improving the market microstructure have positive value. The answer relates to the raison d’être of market microstructure research, and it can quantify the benefits of improving trading mechanisms. This paper examines the value of an improvement in the market microstructure for selected stocks on the Tel Aviv Stock Exchange (TASE).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,148 · 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

Citations85
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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