MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2145152741 · doi:10.1111/j.1468-5957.2008.02105.x

Cross‐listing and Trading on the Domestic Market: Evidence from Canada–US Partial Holidays

2008· article· en· W2145152741 sur OpenAlexaffabout
George F. Tannous, Ying Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Finance &amp Accounting · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésListing (finance)Market liquidityStock exchangeBusinessDatabase transactionAlternative trading systemAlgorithmic tradingFinancial economicsOpen outcryStock (firearms)Cross listingStock marketMonetary economicsEconomicsFinanceDatabaseGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This study uses intraday data to analyze security trading during partial holidays. The objectives include understanding the trading environment during such holidays and learning whether cross‐listing Canadian securities on the New York Stock Exchange (NYSE) affects liquidity, the information environment, and trading volume on the domestic market. We find that the bid‐ask spread increases significantly during Canadian or United States (US) partial holidays. Informed trading, average transaction size, and trading volume on the Toronto Stock Exchange (TSX) drop during US partial holidays, while the changes on the NYSE during Canadian partial holidays are insignificant. This result suggests that during US partial holidays the ratio of institutional‐to‐retail trading on the TSX decreases.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,237
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Business Finance &amp AccountingMême sujetFinancial Markets and Investment StrategiesTravaux en français237 207