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Enregistrement W2100819365 · doi:10.1111/j.0967-0750.2004.00196.x

Capital markets and capital allocation: Implications for economies in transition*

2004· article· en· W2100819365 sur OpenAlexaff
Art Durnev, Kan Li, Randall Mørck, Bernard Yeung

Notice bibliographique

RevueEconomics of Transition · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsCapital marketMonetary economicsShareholderProperty rightsMarket economyCorporate governanceEconomyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent work showing that a sounder financial system is associated with faster economic growth has important implications for transition economies. Stock prices in developed economies move in highly firm‐specific ways that convey information about changes in firms’ marginal value of investment. This information facilitates the rapid flow of capital to its highest value uses. In contrast, stock prices in low‐income countries tend to move up and down en masse, and thus are of scant use for microeconomic capital allocation. Some transition economy markets are coming to resemble those of developed economies, others those of low‐income countries. Stock return asynchronicity is highly correlated with the strength of private property rights in general and public shareholders’ rights in particular. Other recent work suggests that small entrenched elites in low‐income countries preserve their sweeping control over the corporate sectors of their economies by using political influence to undermine the financial system and deprive entrants of capital. The lack of cross‐sectional independence in some transition economies’ stock returns may be a warning of such economic entrenchment. Sound property rights, solid shareholder rights, stock market transparency, and capital account openness appear to check this, and thus contribute to efficient capital allocation and economic growth.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations160
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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