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Enregistrement W2139024098 · doi:10.1080/13504850500425659

Is South Korea's stock market efficient? A note

2006· article· en· W2139024098 sur OpenAlexaff
Abdul Rahman, Samir Saadi

Notice bibliographique

RevueApplied Economics Letters · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandom walk hypothesisUnit rootSpurious relationshipEfficient-market hypothesisEconometricsStock marketEconomicsStock (firearms)Random walkMarket efficiencyFinancial economicsUnit (ring theory)Unit root testMathematicsStatisticsCointegrationEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an attempt to examine efficiency of South Korea's stock market (SKM), Narayan and Smyth (2004 Narayan, KP and Smyth, R. 2004. Is South Korea's stock market efficient?. Applied Economics Letters, 11: 707–10. [Taylor & Francis Online], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) used a battery of unit root tests to investigate the random walk hypothesis and on the basis of the reported evidence for unit root, they concluded that the SKM is efficient. The authors have unfortunately confused random walk with unit root hypothesis. The present note stresses the fact that it is insufficient to test for stationarity when examining efficiency, casting serious doubt on Narayan and Smyth's conclusions. Furthermore, we provide comments on the shortfalls of the unit roots tests employed and not accounted for in Narayan and Smyth's study which may lead to spurious results.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,005

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,163 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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