Do COVID-19 cases and government response to COVID-19 drive mispricing in cross-listed companies?
Notice bibliographique
Résumé
This research is to examine�impact of COVID-19 cases and government response to COVID-19 to cross-listed companies stock return, mispricing and volatility of the mispricing, using evidence from 164 Canadian companies stocks listed on Toronto Stock Exchange (TSX shares) and cross-listed in New York Stock Exchange or NASDAQ (US shares). Our results show that there is negative impact from growth of COVID-19 cases to stock return�and positive impact from government response to COVID-19 to stock return in both Canada and US. As for impact to mispricing, using price premium of stock listed in Canada relative to US as a proxy,�the results suggest that�when we implemented separate variables of growth of COVID-19 cases and government response to COVID-19 for each country, only government response to COVID-19 in Canada was found to have significant positive impact to the price premium. We have further examined the impact by implemented variables of difference in COVID-19 cases growth and government response to COVID-19 between Canada and US instead of separate variables for each country, the results showed that difference in COVID-19 cases growth of Canada relative to US is significantly negatively related to the price premium while difference in government response to COVID-19 cases is significantly positively related to the price premium. As for impact to volatility of the price premium, COVID-19 cases growth in US and government response in both Canada and US are found to be positively related to volatility of the price premium.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».