Cross Section Analysis of the KBW Nasdaq Financial Technology Index
Notice bibliographique
Résumé
Financial Technology (FinTech) has emerged as a potentially transformative force in the various financial segments. To track this new sector garnering investor attention, Keefe, Bruyette & Woods and Nasdaq, came up with KBW Nasdaq Financial Technology Index (KFTX) on July 18, 2016 comprising of 49 constituents. The objective of this paper is to compare KFTX performance with the leading market indices, including S&P 500 and Dow Jones Industrial Average index. The data is collected for a period of 12 months, 24 months and 34 months starting from July 18, 2016. The findings of the analysis suggest that the returns for KFTX are consistently higher for 12 months, 24 months and 34 months over S&P 500 and Dow Jones Industrial Average. The cross section analysis of the 48 KFTX index constituents sub-classified into eight categories representing several different financial industry groups and businesses indicate that for the 34 months period networks and payments gave returns of 82.1% and 71.6% whereas asset management business gave an average negative return of – 51.0% and the specialty marketplace lenders gave a return of 26.6%. This indicates a significant non-uniform growth within the FinTech industry. The findings motivate for an in-depth analysis of the various industry groups and businesses within the FinTech industry and to explore further the reasons and attributes which differentiate these sectors. The study has implications for policy makers, asset management companies and investors in terms of understanding and framing policies for FinTech investments.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».