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Enregistrement W2130248719 · doi:10.1093/rof/rfp018

The Limits of the Limits of Arbitrage

2009· article· en· W2130248719 sur OpenAlexaff
Alon Brav, J.B. Heaton, Si Li

Notice bibliographique

RevueEuropean Finance Review · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArbitrageLimits to arbitrageEconomicsFinancial economicsArbitrage pricing theoryIndex arbitrageStock (firearms)Fixed income arbitrageStatistical arbitrageRisk arbitrageEarningsCapital asset pricing modelAsset (computer security)EconometricsMonetary economicsFinanceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We test the limits of arbitrage argument for the survival of irrationality-induced financial anomalies by sorting securities on their individual residual variability as a proxy for idiosyncratic risk – a commonly asserted limit to arbitrage – and comparing the strength of anomalous returns in low versus high residual variability portfolios. We find no support for the limits of arbitrage argument to explain undervaluation anomalies (small value stocks, value stocks generally, recent winners, and positive earnings surprises) but strong support for the limits of arbitrage argument to explain overvaluation anomalies (small growth stocks, growth stocks generally, recent losers, and negative earnings surprises). Other tests also fail to support the limits of arbitrage argument for the survival of overvaluation anomalies and suggest that at least some of the factor premiums for size, book-to-market, and momentum are unrelated to irrationality protected by limits to arbitrage.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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