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Enregistrement W2947156622 · doi:10.5354/0719-0816.1994.56689

Time Series Properties of four Latin American Equity Markets: Argentina, Brazil, Chile and Mexico

2020· article· en· W2947156622 sur OpenAlexaboutno aff
Jorge L. Urrutia

Notice bibliographique

RevueEstudios de Administración · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueComplex Systems and Time Series Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatin AmericansEquity (law)HeteroscedasticityEconomicsPortfolioFinancial economicsRandom walkStock (firearms)Variance (accounting)Emerging marketsEconometricsGeographyFinancePolitical scienceStatisticsMathematicsAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variance ratio tests indicate that the equity markets of Argentina, Brazil and Mexico follow random walks, but not those of Chile. The low correlations among the four markets suggest that investments in these countries can contribute to reduce portfolio risk. The research on the random walk hypothesis has been heavily concentrated on the large equity markets of the United States, Canada, Japan and Europe (summers 1986; Fama and French 1986a, 1986b; Lo and MacKinlay 1988, and Poterba and Summers 1988). Even though some studies have been conducted for stock markets of developing countries (Errunza 1983 and Errunza and Losq 1985), little research has been done in Latin American capital markets (Errunza and Losq 1987). This paper employs the variance-ratio test to investigate the random walk hypothesis for the following four Latin American equity markets: Argentina, Brazil, Chile and Mexico. Two versions of the variance-ratio tests are implemented : first, the variance-ratio under the maintained hypothesis of homocedasticity and, second, the heteroscedasticity-robust variance-ratio. The empirical results reported in the paper indicate that the random walk hypothesis is rejected for Chile but it is generally confirmed for Argentina, Brazil and Mexico. Therefore, American investors might not be able to develop investment strategies that can be generate abnormal returns in these three countries. However, the low correlation among these markets suggests that American investors can reduce the risk of their portfolios by diversifying in international stocks of these countries.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations5
Publié2020
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