MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2279140398 · doi:10.1002/fut.21899

Open outcry versus electronic trading: Tests of market efficiency on crude palm oil futures

2018· article· en· W2279140398 sur OpenAlexaff
Stuart Snaith, Neil Kellard, Norzalina Ahmad

Notice bibliographique

RevueJournal of Futures Markets · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésFutures contractVolatility (finance)EconomicsOpen outcryPrice discoveryFutures marketAlgorithmic tradingCrude oilPalm oilMarket efficiencyFinancial economicsMonetary economicsSkewElectronic tradingEconometricsAlternative trading systemFinanceAgricultural science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the widespread transfer of trading to electronic platforms we ask whether such trading is more efficient than open outcry. Examining the Crude Palm Oil (CPO) market from 1995:06 to 2008:07, our findings, derived from a novel threshold autoregressive relative efficiency measure, are that efficiency is conditional on: (i) volatility; (ii) the maturity of the futures contract; and (iii) the market trading system. Specifically, when volatility is high, open outcry is superior for shorter maturities and electronic trading for longer maturities. These results suggest an efficiency skew and that there may be benefits to the coexistence of trading mechanisms.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Futures MarketsMême sujetMarket Dynamics and VolatilityTravaux en français237 207