MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3085356865 · doi:10.1108/jdqs-02-2013-b0003

Does CDS Slope Predict Future Stock Returns? Evidence from the Korean Market

2013· article· en· W3085356865 sur OpenAlexaff
Jungmu Kim, Yuen Jung Park

Notice bibliographique

RevueJournal of Derivatives and Quantitative Studies 선물연구 · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCredit Risk and Financial Regulations
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconometricsWeightingQuartileProfitability indexStock (firearms)Predictive powerEconomicsStock marketPortfolioMathematicsFinancial economicsStatisticsGeographyMedicineFinancePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We provide evidence that current CDS slope negatively predicts future stock returns over several months in the Korean market. The entire sample period covers January 2003 through June 2009. The empirical results are as follows. First, when constructing quartile portfolios based on the slope of CDS spreads, we find that predictive power of CDS slope lasts for seven months. In addition, the lower the CDS slope is, the higher average stock return is. Specifically, a slope-based strategy of buying the lowest slope and selling the highest slope makes profits over 2% each month. The profitability is statistically and economically significant even after controlling for some risk factors. We also find that the results are robust to various sub-samples, portfolio-weighting schemes, as well as the number of sorted portfolios. This abnormal return cannot be explained by standard risk factors, default risk, and expectation hypothesis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Derivatives and Quantitative Studies 선물연구Même sujetCredit Risk and Financial RegulationsTravaux en français237 207