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Enregistrement W2044166721 · doi:10.1108/03074351011039418

S&P 500 index inclusion announcements: does the S&P committee tell us something new?

2010· article· en· W2044166721 sur OpenAlexaff
Karel Hrazdil

Notice bibliographique

RevueManagerial Finance · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndex (typography)Inclusion (mineral)PresumptionMarket liquidityValue (mathematics)OriginalityActuarial scienceEconomicsSelection (genetic algorithm)Adverse selectionBusinessPsychologyStatisticsMonetary economicsComputer sciencePolitical scienceMathematicsSocial psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to directly examine the information hypothesis of S&P 500 index inclusion announcements by investigating the degree to which information beyond Standard & Poor's eight stated criteria enters the inclusion decision. Design/methodology/approach Isolating a sample of S&P 500 additions and their eligible candidates during 1987‐2004, this paper employs logistic analysis that identifies factors ex post beyond the stated criteria that help distinguish the type of information that influences the final selection decision and that is arguably priced at the inclusion announcements. Findings The evidence indicates that, when choosing among new S&P 500 candidates, the S&P's committee relies primarily on publicly available information related to enterprise risk and historical performance. Material, private insight into future value‐relevant information plays at most a small part in the selection. Research limitations/implications The results suggest that index additions convey limited new information about added firms. Studies analysing index additions should start with the presumption that index inclusion announcements are information‐free events, and focus on the consequences of index inclusions such as liquidity, awareness or arbitrage risk, in their relation to index premia. Originality/value The results indicate that the previous evidence supporting the information hypothesis using the S&P 500 inclusions is not compelling.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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