An Empirical Investigation of Herding Behavior in the U.S. REIT Market
Notice bibliographique
Résumé
Our study investigates the market-wide herding behavior in the U.S. equity REIT market. Utilizing the quantile regression method, we find that herding is more likely to be present in the high quantiles of the REIT return dispersion. This implies that REIT investors tend to herd under turbulent market conditions. Our results also support the asymmetry of herding behaviors, that is, herding is more likely to occur and becomes stronger in declining markets than in rising markets. In addition, our findings show that the current financial crisis has caused a change in the circumstances under which herding can occur, as we find that during the current crisis REIT investors may not start to herd until the market becomes extremely turbulent whereas during the relatively normal period before the crisis, investors tend to herd when the market is moderately turbulent. Finally, we find that compared with the case of the 'pre-modern' era, REIT investors are more likely to herd in the 'modern' era, during which herding usually occurs when the market becomes tumultuous. This implies that the switch of REITs from passive externally managed entities into active self-managed ones has made the investors more responsive to market sentiment. © 2011 Springer Science+Business Media, LLC.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».