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Enregistrement W32311181 · doi:10.1111/odi.13365

The use of idiosyncratic risk to time the Canadian market

2004· dissertation· en· W32311181 sur OpenAlexaboutno aff
Sébastien Weiner

Notice bibliographique

RevueOral Diseases · 2004
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStock marketEconometricsGeneralityStock (firearms)Market timingEconomicsRobustness (evolution)Actuarial scienceStatisticsFinancial economicsMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research is aimed at testing the robustness of the positive correlation between average stock risk and stock market returns documented by Goyal and Santa-Clara (2003). This is addressed by investigating this relationship in the Canadian market by using an improved market timing methodology. We examine both the statistical and financial properties of average stock risk, as measured for equal- and value-weighted portfolios using a daily sample of all TSE-listed Canadian firms between January 1975 and December 2001. In order to further test the robustness of the relationship, we examine two sub-samples, January 1980 to December 1989 and January 1990 to December 1999. We find that the positive trend in average stock risk previously noted by Campbell et al (2001) and by Goyal and Santa-Clara (2003) is only present over our entire time period and not over each of the sub-periods. This questions the generality of the result for the entire period. Further, our findings do not support the positive correlation between average stock risk and stock market return. Our analysis shows only a weak statistical link and practically no financial timing ability when this time-series is used in an active market timing investment strategy. When macro-economic variables are introduced into our forecasting models, the in-sample statistical properties of the risk-return relationship increases significantly at the expense of the out-of-sample forecasting accuracy.

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 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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil0,833

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2004
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Résumé présentoui

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