Streamlining Investors’ Perceptions and the Behaviour of Capital Market Returns Around the World
Notice bibliographique
Résumé
This study adopted various econometric tools (Descriptive Statistics, Unit tests, Autocorrelation test, Pairwise Granger Causality test, Ordinary Least Square test, Normality/Random Walk test, Variance Ratio test and ARCH-GARCH models) to streamline the diverse investors' perceptions and behaviours of the capital market returns around the world.The study employed daily historical data from May 18, 2015 to June 6th, 2022, from prominent capital markets each from all the continents of the world: Nigeria, South Africa, USA, Germany, United Arab Emirate and China.Results of the analysis revealed that none of the market follows the random walk theory, hence investors cannot use the past data about the markets to predict their outcome.ARCH-GARCH models results showed that all the countries exhibited property of stock returns distribution known as volatility clustering or volatility pooling.The persistence parameter found that shocks to the conditional variance are persistent for all the capital markets under study.Asymmetric parameter results that all the countries except Nigeria corroborate the leverage effect theory; bad news create more volatility than good news of the same magnitude.Since all the markets under study do not follow random walk, demystifying the efficient market hypothesis, meaning that the behaviours of investors, heavily influenced by share prices deviated from the economic fundamentals or assumptions.This means that psychology of investors influence investment decision-making process and financial markets.Therefore, the researcher advises among others to place more emphasis on the theory of behavioural finance as a guide for decision concerning stock market investments.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».