An Empirical Investigation on Stock Market Anomalies: The Evidence from Colombo Stock Exchange in Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
The current study examines the Stock Market Anomalies in Colombo Stock Exchange (CSE); Sri Lanka during the period of 2004 to 2013. The existences of both Day of the Week Effect and Monthly Effect have been tested using daily and monthly data respectively. The Ordinary Least Squares (OLS) method and GARCH (1, 1) model were employed to capture the Day of the Week effects and Monthly Effects along with the daily volatility behavior. The sample period was divided in to two periods as War Period and Post War Period in order to take the impacts of the War in to account. The results indicate the presence of negative Monday effect and the positive effects for all other days only for the war period. Further, the positive volatility effect on Monday and the negative volatility effect on Friday have been examined for both war period and the entire sample period with significant Wald F statistics. Despite, the positive January effects are common for all sample periods, the negative December effects cannot be identified for post war period. Hence, the study confirms the existence of Stock Market anomalies; both day of the week effect and monthly effect particularly during the war period. Moreover, these seasonality patterns limit the validity of Efficient Market Hypothesis in the context of Colombo Stock Exchange.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».