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Enregistrement W2807114145 · doi:10.7939/r3td9nn9k

Three Essays in Financial Economics: the Interactions of Stocks and Fixed Income Securities

2017· article· en· W2807114145 sur OpenAlexaboutno aff
Ning Cao

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsFixed incomeFinanceBusinessFinancial economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation consists of three essays in the field of financial economics, which examine the interactions of stocks and fixed income securities, at the individual bond level and aggregate market level. The first chapter provides a general introduction for the whole thesis. The second chapter studies asynchronous and contemporaneous links between values of individual stocks and bonds issued by the same firm. These correlations offer indications on how firm-specific information streams between the stock and bond markets. We examine those links using a novel database which contains bonds issued by Canadian firms over three decades. The overall result provides strong evidence of information flows streaming from the stock market to the bond market, and suggests that significant bidirectional information flows were triggered by the 2007 financial crisis. Further, information regarding the mean of firm's value, rather than its volatility, prevails in driving contemporaneous variations in stocks and bonds. The third chapter examines flights from stocks to three types of safe-haven assets: long-term Treasuries, T-Bills, and top-grade corporate bonds. We propose an innovative data-driven approach to identify flight-to-quality, and thus eliminate the exogenous identification of the crisis period. The chapter then examines the role of asset performance, volatility, illiquidity, and monetary policy activities on the flight-to-quality episode. The results indicate that illiquidity shocks appear to diversely affect different types of flights. Monetary policy announcements, both past and contemporaneous, are shown to decrease the incidence of flight-to-quality. In addition, this chapter establishes a strong link between the profitability of the momentum strategy and flight-to-quality. In Chapter 4, we check the robustness of the methodology to identify flight-to-quality proposed in Chapter 3. We find that flight indicators obtained by employing sub-samples, crisis periods or benchmark periods with different numbers of observations are highly correlated with each other. Our flight to long-term Treasuries indicators are robust to inclusion of the two other safe-haven assets. Results based on a series of data simulations with correlation changes of various possible sizes indicate that when a correlation change is about 5 times as large as the benchmark correlation level, our model can identify a flight in 90% of the data simulations. The last chapter concludes.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,158 · 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'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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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