Herding, Information Cascades and Volatility Spillovers in Futures Markets
Notice bibliographique
Résumé
Economists and financial analysts have begun to recognise the importance of the actions of other agents in the decision-making process. Herding is the deliberate mimicking of the decisions of other agents. Examples of mimicry range from the choice of restaurant, fashion and financial market participants, to academic research. Herding may conjure negative images of irrational agents sheepishly following the actions of others, but such actions can be rational under asymmetric information and uncertainty. This paper uses futures position data in nine different markets of the Commodity Futures Trading Commission (CFTC) to provide a direct test of herding behaviour, namely the extent to which small traders mimic the positions of large speculators. Evidence consistent with herding among small traders is found for the Canadian dollar, British pound, gold, S&P 500 and Nikkei 225 futures. Consistent with survey-based results on technical analysis, the positions are significantly correlated with both current and past market returns. Using various time-varying volatility models to accommodate conditional heteroskedasticity, the empirical results are found to be robust to alternative models and methods of estimation. When a test of causality-in-variance is used to analyse if volatility among small traders spills over into spot markets, it is found that spillovers occur only with Nikkei 225 futures. The policy implications of the findings are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».