Underpricing Process of IPOs in Tunis Stock Exchange: An Agent-Based Modelling Approach
Notice bibliographique
Résumé
The fundamental problematic treated in our study was an attempt to explain an anomaly in the issuance of new stocks in IPOs process. The objective of this research is to analyze the effect of certain variables on the level of undervaluation by presenting certain econometric models issued from Agent-based modelling approach. Certain variables can be predictive of the phenomenon of undervaluation such as: the Stock equity distributed to institutional investors, liquidity in the secondary market measured by the price range and the type of investor who can be insiders or outsiders, in addition to these variables we have introduced some control variables which in turn help explain the level of underpricing and which are the age of the company, its size and dimension, the volume of trade and the volatility. Empirically and based on a sample of 16 companies, we were able to respond to our problematic. In fact, according to the hypotheses tests, the prices of the newly introduced stocks on the stock exchange are mostly undervalued which were aligned with our study. Thereby, the methodology adopted based to Dynamic linear models (DLM) that allows offering a very generic framework to analyse time series data. The results of this research were, in part, consistent with work done in developed countries (especially in USA and Europe). Indeed, the undervaluation is in a positive relationship with certain explanatory variables such as the Institutional ownership (INST), Insiders ownership (INSID), Price range (FOUR), etc. On the other hand, we were able to identify significant negative relationships between the initial undervaluation and the basic variable Outsiders ownership (OUTSID), the size of companies listed on the Tunis Stock exchange (BVMT) and the volume of issued stocks.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».