Does Spatial Autocorrelation Hold for the Stock Market Application to the NASDAQ Composite Index
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Notice bibliographique
Résumé
<p>This study examines the spatial distribution of companies listed in the NASDAQ Composite Index from 2010 to 2019. The aim of this study is to understand how Tobler's First Law of Geography is reflected on the spatial pattern of headquarters of companies where their stock prices increased or decreased. The first research question is (1) if there is clustering of publicly traded companies (headquarters) associated with growth stocks and publicly traded companies associated with non-growth stocks in the mainland US.</p> <p>The second research question is (2) where are hotspots located in the US on a State-level? The values of daily mean change in closing price that was greater than 0 was considered a growth stock and a value less than 0 was considered a non-growth stock for this research. A test for spatial autocorrelation (Global Moran's I) was done using R, and local spatial autocorrelation (Getis Ord Gi*) was conducted to find hot spots using R with a distance threshold of 2000 km. Of 1496 stocks, 1028 stocks grew while 468 did not. The Global Moran's I for growth stocks is -0.0016 and 0.0001 in non-growth stocks.</p> <p>In addition, at a 2000 km threshold, California is the only hot spot in the US. Therefore, there was no spatial autocorrelation of publicly traded companies from 2010 to 2019. Spatial Autocorrelation in this study for the 1496 stocks has provided evidence that there is randomness of company locations in relation to the stock performance. The NASDAQ is a formidable marker of stock performance from 2010 to 2019 and location of the company relative to the stock is not an influence of how well the stock performs. Therefore, this study delivers empirical evidence based on the NASDAQ to confirm Tobler's second law of geography. Another possible theorization is that artificial features in space may not be related to one another either nearer or more distant and further research on man-made phenomena could be studied in future research.</p>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle