Exploring a Three-Factor Dependence Structure of Conditional Volatilities: Some Quantile Regression Evidence from Real Estate Investment Trusts
Notice bibliographique
Résumé
We propose a simple three-factor pricing model, consisting of a local stock market index, a global REIT market index, and a global stock market index, to examine the dependence structure of conditional volatilities in the real estate investment trust (REIT) market from 11 countries over the sample period from 1 June 2008 to 30 April 2021. The main quantile regression results reveal that a simultaneous dependence structure exists between each REIT market and local stock, global REIT market, and global stock market. There is a positive and significant dependence between REITs and three factors for every part of the quantiles. Across each quantile, Asia-Pacific REIT markets have a consistently higher average degree of dependence with their local stock markets than with the global stock and global REIT markets, whereas European REIT markets are generally more globally integrated. Furthermore, the lower and upper quantile estimates for over half of the REIT-quantiles for the three market factors are statistically different. Additionally, some REIT markets display asymmetric co-movement with at least one of the three factors as the degree of dependence increases when these markets are booming, but the dependence level declines when the markets are bearish. This evidence of dependence across the three influential factors and REIT markets provides meaningful insights into REIT market growth, international asset pricing, risk management, and dynamic linkages in the global economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».