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Enregistrement W2176392780 · doi:10.19030/jber.v8i10.775

Influence Of Unusual Economic Conditions On The Occurrence Of The Size Anomaly

2010· article· en· W2176392780 sur OpenAlexaff
Charles E. Mossman, Sergiy Rakhmayil

Notice bibliographique

RevueJournal of Business & Economics Research (JBER) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconometricsAnomaly (physics)EconomicsPortfolioLogistic regressionRisk–return spectrumFactor analysisLogitFinancial economicsRegressionExcess returnStatisticsMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much of the explanation for the size anomaly has been assigned to taxation and behavioural issues near the end of the calendar year. However, factor models based on company characteristics suggest that some type of risk may also have a long term effect on returns. We use a traditional multifactor model to re-examine the influence of macroeconomic variables on the magnitude and direction of size portfolio returns using traditional and Logit regression models. Our results indicate significant differences in sensitivity of returns to the market risk factor across size portfolios, but limited mean return effects of economic and financial factors. However, we find that macroeconomic factors that take on unusually extreme values influence the probable direction of annual size anomalies. The unusual economic conditions may influence investor risk-return expectations differentially across size portfolios. These differing expectations are reflected in the occurrence of a size anomaly.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,237 · 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
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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