MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2524931941 · doi:10.1287/mnsc.2016.2542

Can Investment Shocks Explain the Cross Section of Equity Returns?

2016· article· en· W2524931941 sur OpenAlexaff
Lorenzo Garlappi, Zhongzhi Song

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational IT Industry Promotion Agency
Mots-clésEconomicsValue premiumEconometricsCapital asset pricing modelEquity premium puzzleRisk premiumEarningsInvestment (military)MacroFinancial economicsEquity (law)Monetary economicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using two macro-based measures and one return-based measure of investment-specific technology (IST) shocks, we find that over the 1964–2012 period, exposure to IST shocks cannot explain cross-sectional return spreads based on book-to-market, momentum, asset growth, net share issues, accrual, and price-to-earnings ratio. Only one of the two macro-based measures can explain a sizable portion of the value premium over the longer 1930–2012 period. We also find that the IST risk premium estimates are sensitive to the sample period, the data frequency, the test assets, and the econometric model specification. Impulse responses of aggregate investment and consumption indicate potential measurement problems in IST proxies, which may contribute to the sensitivity of IST risk premium estimates and the failure of IST shocks to explain cross-sectional returns. This paper was accepted by Neng Wang, finance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations37
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueManagement ScienceMême sujetFinancial Markets and Investment StrategiesTravaux en français237 207