Modernizing the Stock Pricing Mechanism: An Effective Path to Improve the Stock Market Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates whether regulating the stock pricing mechanism by adopting an agreed-upon efficient stock valuation model can enhance the stock market efficiency. The study involves a simulated stock market experiment with 65 traders who provide daily stock price predictions for a virtual company under unregulated and regulated scenarios. In the regulated scenario, traders agree on one of three valuation models to generate stock prices. Moreover, 20 evaluators acted as “Homo-Economicus” to determine a stock's fair value trend, serving as a benchmark to assess the information efficiency of the simulated market. The study finds that the NAPV-regulated market shows a strong linear relationship and high R-squared, indicating the highest level of information efficiency, while the DDM- and RIM-regulated markets show moderate correlations. The study suggests that modernizing the stock pricing mechanism, by regulating shareholders to mutually agree on one efficient stock valuation model to be used by the company to generate fair values alternative to market prices, could significantly enhance the stock market efficiency by focusing on fundamentals rather than irrational speculators. However, model choice matters, as NAPV explains more variation. The study suggests that appropriate regulation is crucial for realizing this potential. Although the results are promising, limitations like small evaluator samples, inability of models to always generate stock values, and trader biases should be considered. Future research with larger samples and more models could strengthen these insights.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».