Corrigendum for Dividend Dynamics, Learning, and Expected Stock Index Returns
Notice bibliographique
Résumé
We discovered inconsistencies in our coding for Jagannathan and Liu (2019) that, after addressed, has led to changes in the tables and figures that we reported. These changes do not in anyway affect any of the paper's statements, findings, or conclusions. We report updated tables and figures in this erratum and highlight any statistics where the change is nontrivial by underlining it. The nontrivial changes are as follows. In Table III (and Table V), the out-of-sample R2 for our dividend model drops from 0.413 (0.395) to 0.320 (0.331), but remains statistically higher than the corresponding R2s of competing models. Return predictability R2 for the full learning model in Table IX increases from 0.271 to 0.291 for the full data sample, in Table XI it increases during expansions from 0.191 to 0.252, and decreases during recessions from 0.641 to 0.474. These changes do not change the main conclusions in the paper. The Internet Appendix to the paper gives the data, and the Matlab and Stata codes used in generating the tables and figures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».