Size and Calender Anomalies: The Case of International Property Shares
Notice bibliographique
Résumé
Price anomalies have being intriguing both financial professionals and academics for many years. Academics like to think that asset pricing models have matured sufficiently in that enable those who use them to price assets according to the risks that are being modelled. However, at the same time we continuously observe price behaviour that cannot be attributed to the identified drivers in our theoretical frameworks. These repeating price irregularities, anomalies, create puzzles that are in need of solution, or at least an explanation. Recent studies in the mainstream finance literature show that some of these anomalies have either disappeared or been reversed in the general stock market. This change is often to changes in the market depth, the increase of institutional involvement and the rise of cross-border trading. For real estate shares the issue has been analyzed as well by several authors. However, so far these analyses have been limited to U.S. REITs and not considering potential time variations in price anomalies. In order to assess the effect of market maturity, liquidity and institutional involvement an international scope grants possibilities for new and valuable insights in the matter. Therefore we will study daily price returns of all real estate shares traded on the ten most prominent financial markets in the world: U.S., Canada, U.K., France, Germany, Spain, The Netherlands, Australia, Japan and Singapore. We analyze a period that dates back to 1985 and we will explicitly focus on variations over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».