Fair value's effects on closed-end funds' discounts and premia: is level 3 the sole perpetrator?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study examines the long-term link between fair valuation uncertainty and discounts/premia in closed-end funds. This study argues that, in exploring the close-end funds puzzle, prior research generally omits to consider the uncertainty surrounding the measurement of funds' financial disclosure, as reflected in the fair value hierarchy, when investment specialty differs across funds. Design/methodology/approach Regressions were employed to explore how the fair value hierarchy affects closed-end funds' discounts/premia when investment specialty differs. The authors also examine the effects pre- and post-2012 to explore if that relationship changes due to the additional disclosure requirements enacted at the end of 2011. Findings The authors find that the three levels of the fair value hierarchy have effects that vary according to a fund's specialty. For equity specialized funds, Level 3 significantly increases discounts and decreases premia, suggesting the impact of valuation uncertainty that underlies Level 3 estimates; this relationship disappears (decreases in severity) for premia (discount) experiencing funds post-2012. In contrast, Level 1 and Level 2 do not have any significant effect on discounts or premia except that post-2012, Level 2 begins to display discount decreasing effects. For bond specialized funds, no significant association was noted between premia and any of the fair value levels except that post-2012, Level 3 begins to display premium increasing effects. However, results are different for discounts. The authors note that Level 1 valuations significantly increase discounts, but only post-2012; Level 2 valuations significantly decrease discounts (pre- and post-2012), consistent with such estimates incorporating unique and relevant information; and Level 3 valuations do not have a significant effect on discounts. Originality/value The results of this study revisit prior evidence and indicate that results about the effects of fair value measurement and the closed-end funds' puzzle are sensitive to the period length being considered and the investment specialty of the fund. The authors also note that additional disclosure regarding Level 3 valuation inputs decreases market concern for valuation uncertainty and increases the liquidity benefits of investing in Level 3 carrying funds.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».