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Enregistrement W2277156385

Valeur informative et fréquences des transactions d'initiés

2013· article· fr· W2277156385 sur OpenAlexaboutno aff
Philippe Groulx

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Algebra and Logic
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'objectif de ce mémoire est d'analyser les transactions d'initiés, effectuées sur la Bourse de Toronto, lors de la période 2008-2010. De façon plus spécifique, nous analysons les fréquences de transactions effectuées dans les jours entourant les annonces de surprise de bénéfice net trimestriel (BNT) et la profitabilité de celles-ci. Les études de Sivakumar et Waymire (1994) et Park et al. (1995) ont conclu que les fréquences moyennes quotidiennes des transactions d'initiés américains sont supérieures à la moyenne dans les premiers jours suivant la divulgation de rapports des résultats. L'hypothèse à vérifier, concernant les initiés canadiens, est de déterminer si leurs fréquences de transactions sont différentes de la moyenne lors des premiers jours suivant les surprises de bénéfice net trimestriel. Les résultats obtenus sont en accord avec cette hypothèse.- Selon Fama (1970), la forme forte d'efficience de marché implique que les initiés ne réalisent pas un rendement anormal moyen cumulé (RAMC) significativement différent de zéro. Les études de Basel et Stein (1979), Lee et Bishara (1989) et McNally et Smith (2003) ont tous rejeté l'efficience forte de la Bourse de Toronto. Cependant, Heinkel et Kraus (1987) ne rejettent pas l'efficience forte de la Bourse de Vancouver. L'hypothèse à vérifier concernant la profitabilité des transactions d'initiés est de déterminer si le marché canadien, représenté par la Bourse de Toronto, est efficient selon la forme forte. Pour ce faire, nous avons utilisé deux méthodologies pour calculer les RAMC, soit le modèle de marché utilisé par Basel et Stein (1979), Heinkel et Kraus (1987) et Lee et Bishara (1989), et le modèle simple utilisé par McNally et Smith (2003). Les résultats obtenus avec la méthode de marché nous permettent de rejeter cette hypothèse contrairement à ceux obtenus avec le modèle simple. Selon Park et. al. (1995), plusieurs études concluent que les surprises de BNT positives (négatives), sont suivies d'un RAMC positif (négatif). Grâce à leur connaissance, il est possible que les-initiés effectuent des transactions à des moments spécifiques entourant les surprises. L'hypothèse à vérifier est de déterminer si les transactions, effectuées à des moments précis relatifs aux surprises, obtiennent un RAMC différent que les transactions effectuées à d'autres moments. En général, les résultats obtenus rejettent cette hypothèse.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

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Publié2013
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