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Enregistrement W6908437460 · doi:10.25904/1912/4904

Economic Uncertainty and Cross-sectional Asset Pricing

2022· other· en· W6908437460 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGriffith Research Online (Griffith University, Queensland, Australia) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLibraries and Information Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital asset pricing modelStock (firearms)Consumption-based capital asset pricing modelEconomic riskInvestment (military)Risk premiumRisk–return spectrumStock marketConsumption (sociology)Asset (computer security)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most important challenges in asset pricing is to explain cross-sectional variation in returns across different assets. As returns represent compensation for bearing risk, assets with different risk exposures should earn dissimilar returns. Consequently, investors and researchers have long attempted to specify factors capturing the risk that can drive stock returns by investigating the relationship between the potential risk factors and the future returns. Factors that are closely related to future returns are widely accepted candidates for better explaining return spreads. However, there is no consensus on the predictive power of these potentially competing factors. The intertemporal capital asset pricing model (ICAPM), for example, assumes that investors tend to hedge against unfavorable risk by adjusting their consumption and investment using shifts in future economic conditions and investment opportunities over the long run (Merton, 1973). As such hedging needs affect investor behavior, macroeconomic variables that predict future macroeconomic fundamentals and investment conditions are widely accepted return predictors. Among these macroeconomic factors is economic uncertainty, which measures the turbulence of general economic conditions. This is important as it heightens risks, adversely affects investment, and even triggers global financial crises and worldwide economic downturns. Many studies find that economic uncertainty, being an unfavorable shift in the economic and financial environment, undermines macroeconomic outcomes and eventually drags down market returns at the aggregate level. In their focus on individual stock returns, Bali et al. (2017, 2019a) conclude that domestic uncertainty exposure indeed predicts cross-sectional returns in the US. Motivated by the significant role of uncertainty in affecting macroeconomic conditions and stock market returns, this thesis investigates the relationship between exposure to economic uncertainty and future individual stock returns over multiple trading horizons in non-US markets. It extends the US-based findings of Bali et al. (2017, 2019a) by examining the predictive role of domestic uncertainty exposure for individual stock returns in Australia. In addition to domestic uncertainty, the research considers the spillover effects of uncertainty risk from other markets. Two underlying trends in global economic development serve as background for this analysis. The first is the ongoing integration of the global economy and the comovements existing among financial markets. Motivated by the ongoing integration of the global economy, this thesis then investigates the relationship between risk exposure to global uncertainty and future individual stock returns in the top-five non-US developed markets, comprising the Japanese, UK, Hong Kong, Euronext, and Canadian stock markets. A second trend is the continuing integration of economies in geographically close areas. Motivated by the growing economic power of China in the Asian regional economy, the thesis also investigates the relationship between exposure to Chinese uncertainty and future individual stock returns in the five leading Asian markets, namely, Japan, Hong Kong, India, South Korea, and Taiwan. [...]

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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