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Enregistrement W4300544218 · doi:10.5281/zenodo.58938

Arbitrage Pricing Model In Relation To Efficient Market Hypotheses

2016· article· en· W4300544218 sur OpenAlexaboutno aff
Bilal Razzaq, Sabra Noveen, Adeel Mustafa, Rabia Najaf

Notice bibliographique

RevueINFM-OAR (INFN Catania) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArbitrageEconomicsFinancial economicsRelation (database)Arbitrage pricing theoryEconometricsIndex arbitrageCapital asset pricing modelRisk arbitrageComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this thesis is to distinguish between efficient and inefficient markets and check the validity and efficiency of Arbitrage Pricing Theory in these markets (United States and Hong Kong). In order to distinguish between efficient and inefficient markets, Durbin Watson Autocorrelation tests were applied on 12 stock exchanges name EUROPE, HONG KONG, INDIA, TAIWAN, AMSTERDAM, MALAYSIA, UNITED STATES, CANADA, TOKYO, AUSTRALIA, AUSTRIA, and SWITZERLAND. Furthermore, the efficiency was further checked through comparison of the market and locally listed mutual funds. After the selection of Hong Kong and United States Stock Exchanges, 10 macroeconomic variables (Inflation, Short Term Interest Rate, Long Term Interest Rate, Exchange Rate, Money Supply, Gold Prices, Oil Prices, Industrial Production Index, Market Return and Unemployment Rate were tested upon so that the APT model could be constructed. Tests like Normality and Multi-co-linearity were performed. Principle Component Analysis was used to reduce the number of variables. After all the above mentioned tests 4 variables were chosen to represent the APT in both the Hong Kong and United States Stock Exchanges. Lastly OLS Regression was applied to study the effect of these macroeconomic variables on the stock prices. The results showed that Hong Kong Stock Exchange was the most efficient while United States Stock Exchange fell in the inefficient category. The efficiency of APT was proven through the analysis of the value of R2. This value proved that when similar model of APT is applied in two different stock exchanges, the results would be more efficient in an efficient market like Hong Kong. This is the first attempt at constructing an APT Model based on the economic conditions in one country and applying the same model in a highly efficient market; in order to relate the performance of APT with market efficiency

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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