How Efficiently Can Infant Stock Markets Exhibit the Random Walk? Evidence From Malawi
Notice bibliographique
Résumé
It is no secret that the Malawi Stock Exchange (MSE) is still in its infancy. In 2011, the Malawi government in conjunction with the World Bank launched the Financial Sector Technical Assistance Project (FSTAP). The project targeted an improvement in financial literacy and also the automation of trading on the MSE to an advanced stage so as to improve market efficiency. This paper investigated the weak form and semi-strong efficient market hypotheses on the Malawi Stock Market in the wake of such a project with aid of parametric and non-parametric tests. The weak form efficiency of the market is tested by the application of Lo and MacKinlay’s Variance ratio test, the Cumby-Huizinga autocorrelation test and the Phillips-Perron unit root test. An adjustment to the methodology suggested by Borges (2009) is employed to ascertain the presence of market anomalies and by extension test out semi-strong form of efficiency. The paper employed more recent and comprehensive data stretching back to January 2010 through to June, 2022, amounting to 12years and 6months. Results are in support of weak form efficiency. However, the paper found significant evidence against semi-strong efficiency of the MSE. Calendar effects like day-of-the-week effect and turn-of-the-year effect were deemed to be absent from the market but turn-of-the-month effect was existent. Results of applying the Fama and French three-factor model to a time series regression reveal the presence of size and value effects. As such, the paper concludes that the Malawi Stock Market is weak-form efficient but semi-strong inefficient.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».