Seasonality, Quarterly Impact on Net Asset Value of Equity Linked Savings Schemes
Notice bibliographique
Résumé
This article attempts to (a) understand the quarterly seasonal behaviour of Net Asset Value of Equity Linked Savings Schemes (ELSS—Tax Saver Schemes), (b) analyse statistical significance of quarterly seasonal behaviour, (c) investigate the existence of unit root (Stationarity and Non-Stationarity time series of deseasonalised NAV) and (d) examine the weak form of efficient market hypothesis. Twenty tax saver schemes launched on or prior to 2006 were selected for analysis. The quarterly NAV data for the study period between 2006 and 2011 were obtained from respective asset management companies. The study reveals that (i) majority of the selected funds follow normal distribution, that is, seasonalised NAV is not skewed, (ii) 3rd quarter and 4th quarter of a calendar year are seen as appropriate for structuring investment decisions, (iii) statistical significance exists among the seasonal indices across quarters, (iv) autocorrelation function among the selected schemes are statistically significant, that is, deseasonalised NAV is non-stationary, (v) majority of schemes contains unit root at base level, that is, deseasonalised NAV is non-stationary, (vi) all schemes do not contain unit root at first differences, that is, deseasonalised NAV is stationary, (vii) deseasonalised NAV is weak–form inefficient, that is, cautious investors can have greater mileage by exploiting historical NAV and at the same time historical NAV facilitates to forecast future NAV on account of its non-randomness. Hence, this study accentuates that mutual fund investments are beneficial in the long run.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».