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Enregistrement W2339720206

Return-Enhancing Strategies with International ETFs: Exploiting the Turn-of-the-Month Effect

2015· article· en· W2339720206 sur OpenAlexaboutno aff
Haiwei Chen, Sang Heon Shin, Xu Rui Sun

Notice bibliographique

RevueFinancial Services Review · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)BusinessStock (firearms)Index fundMarket liquidityFinancial economicsEconomicsMonetary economicsInstitutional investorFinanceOpen-end fundCorporate governanceGeographyMarketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. IntroductionExchange-traded funds (ETFs) become a valuable tool for individual investors and financial advisors in the pursuit of higher returns and more effective diversification. In this article, we study whether investors can take advantage of the turn-of-the-month (TOM) effect in international ETFs. The TOM effect refers to the phenomenon that stock returns are higher surrounding the turn of the month. Early studies in Ziemba (1991) and Cadsby and Ratner (1992) document that the TOM effect exists in several international stock returns. Recently, McConnell and Xu (2008) reconfirm the existence of the TOM effect in 34 out of 38 international market indexes.Hensel and Ziemba (1996) and Kunkel and Compton (1998) show that the trading strategy of investing in low risk fixed-income account during non-TOM period and switching to investing in stocks during TOM period produces a higher return than the traditional strategy of buying-and-holding stocks. However, Chen and Chua (2011) show that the trading strategy of holding a Standard & Poor's Depositary Receipt (SPDR), the corresponding ETF for the Standard & Poor's (S&P) 500 index, during TOM period and switching to holding T-bills during non-TOM period does not produce a higher return than the strategy of investing in SPDR throughout the month.Given that ETFs have high liquidity and extremely low trading cost, can individual investors exploit the TOM effect in iShares? We examine the following markets: Australia, Brazil, Canada, France, Germany, Japan, Hong Kong, Sweden, and United Kingdom. All of them allow foreign investors without much restriction. We first show that the TOM effect exists in index returns in all markets except for the Japanese market, whereas the TOM effect exists in all nine ETF returns. When we control for other known confounding factors such as the January effect and the Weekend effect, the TOM effect still exists in all nine ETF returns except for the Japanese market and in six index returns. In addition, we find that the risk level is lower during TOM period than during non-TOM period for both index and ETF returns in all nine markets.Following Chen and Chua (2011), we compare the performance of the following three strategies for individual investors. The first strategy is for investors who buy and hold an index fund mimicking a foreign stock market index throughout the month. The second strategy is for investors who buy and hold the corresponding ETF throughout the month. The third strategy is for investors who invest in the ETF during TOM period and switch to holding T-bills during non-TOM period. We show that this ETF-T-bills switching strategy produces the highest return and has the lowest risk compared to the other two strategies. Statistically, the mean monthly return from the switching strategy is significantly positive, whereas those from the other two strategies are not significant. Economically, this switching strategy produces a terminal value that is at least 50% higher than the other two strategies. Therefore, our results show that investors can exploit the TOM effect in international ETFs.The following of the article is organized as follows. Section 2 reviews previous literatures on TOM calendar anomaly and ETFs. Section 3 describes data and methodology used in this study. Empirical results are presented in Section 4. Section 5 summarizes and concludes.2. Related studies2.1. Calendar anomalyAriel (1987) shows that the cumulative returns during a window of (^9, ^9) around the first day of the month are non-negligible even after controlling for the impact of the January effect. Examining the monthly Dow Jones Industrial Average (DJIA) returns over the period of 1987 through 1986, Lakonishok and Smidt (1988) find an average of 0.473% return cumulated during the four-day period at the turn of month, which is higher than the average cumulative return of 0.349% in the whole month. …

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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