The Scrutinized-firm Effect, Portfolio Rebalancing, Stock Return Seasonality, and the Pervasiveness of the January Effect in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This article examines whether seasonality is present in the excess returns of low risk Canadian firms in safe industries for a sample of firms that are highly scrutinized and visible and uses such tests as the foundation to empirically test competing explanations of stock market seasonality, namely, the tax-loss selling hypothesis and the gamesmanship hypothesis. The tests cover the period 1980 to 1998. For a sample of highly scrutinized and visible firms strong seasonality in excess returns is reported. However, the firms in our sample have unusually low excess returns in January and returns adjust upwards over the remainder of the year. The results hold even after we control for various risk differences among the stocks of our sample. Further, this article’s findings imply that the January effect is not as pervasive across risk classes and industry sectors as earlier studies using aggregate data have shown it to be. The disaggregated data of this study provide evidence in support of the gamesmanship hypothesis, but not the tax-loss selling hypothesis. Whenever a January effect is observed, the last quarter of the year tends to be weak for those companies in our sample that experienced a strong January. The opposite is true when a January effect is not evident, as the gamesmanship hypothesis would predict.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».