Social Factors and Herd Behaviour in Developed Markets, Advanced Emerging Markets and Secondary Emerging Markets
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the existence of herd behaviour in fifteen (15) global stock markets, which consist of Developed Markets (Canada, Hong Kong, Japan, Singapore and the United Kingdom), Advanced Emerging Markets (Brazil, Malaysia, Mexico, Poland and South Africa) and Secondary Emerging Markets (Chile, China, Indonesia, the Philippines and Russia) by using Cross Sectional Absolute Deviation (CSAD) method of Chiang and Zheng (2010). It also seeks to explore the impact of social factors such as prosperity, education, ageing society, industry orientation and gender on the existence of market-wide herding. The findings of this paper indicate that herd behaviour exists in Singapore (Developed Market), Mexico, Poland and South Africa (Advanced Emerging Markets) and China and the Philippines (Secondary Emerging Markets). No evidence of herding is observed for Canada, Hong Kong, Japan, United Kingdom, Brazil, Malaysia, Chile, Indonesia and Russia. Ageing society is also found to have significant impact on the existence of herd behaviour. Nonetheless, prosperity, education, industry orientation and gender are found to be insignificant to herding. This study sheds some light on whether social factors determine herding behaviour in the 15 selected stock markets.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».