Transformation of the Ukrainian Stock Market: A Data Properties View
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the evolution of the Ukrainian stock market through an analysis of various data properties, including persistence, volatility, normality, and resistance to anomalies for the case of daily returns from the PFTS stock index spanning 1995–2022. Segmented into sub-periods, it aims to test the hypothesis that the market’s efficiency has increased over time. To do this different statistical techniques and methods are used, including R/S analysis, ANOVA analysis, regression analysis with dummy variables, t-tests, and others. The findings present a mixed picture: while volatility and persistence demonstrate a general decreasing trend, indicating a potential shift towards a more efficient market, normality tests reveal no discernible differences between analyzed periods. Similarly, the analysis of anomalies shows no specific trends in the market’s resilience to the day-of-the-week effect. Overall, the results suggest a lack of systematic changes in data properties in the Ukrainian stock market over time, possibly due to the country’s volatile conditions, including two revolutions, economic crises, the annexation of territories, and a Russian invasion leading to the largest war in Europe since WWII. The limited impact of reforms and changes justifies the need for continued market reform and evolution post-war.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».