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Enregistrement W3122203669 · doi:10.1093/jjfinec/nbj001

Incomplete Information, Heterogeneity, and Asset Pricing

2005· article· en· W3122203669 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Financial Econometrics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensCenter for Interuniversity Research and Analysis on Organizations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital asset pricing modelEconomicsAsset (computer security)Financial economicsFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider a pure exchange economy where the drift of aggregate consumption is unobservable. Agents with heterogeneous beliefs and preferences act competitively on financial and goods markets. We discuss how equilibrium market prices of risk differ across agents, and in particular we discuss the properties of the market price of risk under the physical (objective) probability measure. We propose a number of specifications of risk aversions and beliefs where the market price of risk is much higher, and the riskless rate of return lower, than in the equivalent full information economy (homogeneous and heterogeneous preferences) and thus can provide an(other) answer to the equity premium and risk-free rate puzzles. We also derive a representation of the equilibrium volatility and numerically assess the role of heterogeneity in beliefs. We show that a high level of stock volatility can be obtained with a low level of aggregate consumption volatility when beliefs are heterogeneous. Finally, we discuss how incomplete information may explain the apparent predictability in stock returns and show that in-sample predictability cannot be exploited by the agents, as it is in fact a result of their learning processes. Copyright 2006, Oxford University Press.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,185 · 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