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Enregistrement W3124291793 · doi:10.34989/swp-1996-10

Unit-Root Tests and Excess Returns

2021· preprint· en· W3124291793 sur OpenAlexaff
Marie-Josée Godbout, Simon van Norden

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsExcess returnUnit rootOrder (exchange)EconometricsCapital asset pricing modelFinancial economicsAsset (computer security)Market efficiencyMonetary economicsComputer scienceGeographyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several recent papers have presented evidence from foreign exchange and other markets suggesting that the log of excess returns can be characterized as first-order integrated processes (I(1)). This contrasts sharply with the "conventional" wisdom that log prices are integrated of order one I(1) and that log returns should therefore be integrated of order zero I(0), and even more sharply with the view that past returns have no ability to predict future returns (weak market efficiency). It has been suggested that this should be interpreted as evidence of the importance of regime-switching in asset prices, since such non-linear processes can produce these results even when returns are truly I(0). This paper suggests an alternative interpretation. We consider whether the above results can be explained away as an artifact of the estimation procedure used. At first glance, this is not a likely explanation because - the significance level of some of the results is very high - the methodologies vary considerably across papers, so that a problem with any one statistical test cannot account for all the results - simulation experiments are used to check the validity of the tests Despite this, we suggest that the above evidence of unit roots may be spurious. Our explanation relies on the presence of several factors, including - severe size distortion in more than one statistical test - sensitivity to the design of the simulation experiments used to validate those tests Once these factors are taken into account, we think that the "anomaly" vanishes. We find that there is no remaining evidence of unit roots in excess returns once we account for the size distortion. We also show that the test results seem to be consistent with simple linear data generating processes -- regime-switching is not needed to account for them.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,298
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,298
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,197 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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