Testing a Multi-factor Capital Asset Pricing Model in the Jordanian Stock Market
Notice bibliographique
Résumé
A valid and accurate capital asset pricing model (CAPM) may help investors and mutual funds managers in determining expected returns which may lead to increase their profits and community resources. The problem is that the traditional CAPM does not accurately predict the expected rate of return. A more accurate model is needed to help investors in determining the intrinsic price of the financial asset they want to sell or buy. The purpose of this study was to examine the validity of the single-factor CAPM and then develop and test a multifactor CAPM in the Jordanian stock market. The study was informed by the modern portfolio theory and specifically by the single-factor CAPM developed by Sharpe, Lintner, and Mossin. The research questions for the study examined the factors that may explain the variation in the expected rate of return on stocks in the Jordanian stock market and the relationship between the expected rate of return and factors of market return, company size, financial leverage, and operating leverage. A causal-comparative quantitative research design was employed to achieve the purpose of the study by testing the listed companies on the Amman stock exchange (ASE) for the period from 2000 to 2015. Data were collected from the ASE database and analyzed using the multiple regression model and t test. The results revealed that market return, company size, and financial leverage are not predictors of the expected rate of return while operating leverage is a predictor.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».