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Enregistrement W6927129728 · doi:10.25949/19434551

Order protection, commonality, and herding behaviour in equity markets

2020· dissertation· en· W6927129728 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacquarie University · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacillus and Francisella bacterial research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket liquidityTick sizeHerdingEquity (law)Price discoveryOrder (exchange)Market microstructureMarket impactLiquidity crisis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation consists of three research papers on financial system efficiency and stability. The findings of the thesis expand our understanding of equity market liquidity, efficiency, herding behaviour and potential systemic risks. The results also have significant implications for policy makers and various market participants, in particular those concerned with the impact of changes to trading rules on equity markets . Paper 1 examines the impact of the Order Protection Rule (OPR) on market liquidity and price discovery in North America. The OPR is one of the most influential policies that guarantees that trades are executed at the best available price and provides fair protection for investors. Using the difference - in - differences (DiD) and two - stage least squares (2SLS) methodologies, we find that market liquidity increases and transaction cost decreases. We evaluate two possible channels, market fragmentation and active returns, and find that only the former explains the result. Furthermore, we find a more efficient price discovery process, while the in creased liquidity mainly happens to U.S. lit markets where orders are displayed on order book transparently. We also find a significant improvement in national quoted prices and depth in small trading venues in Canada. Paper 2 examines the impact of the U. S. Securities and Exchange Commission Tick Size Pilot on commonality in liquidity, i.e. the level of co - movement between a security's liquidity and that of the corresponding Tick Size Pilot group. The Tick Size Pilot increases the tick size from 1 cent to 5 cents for a chosen list of small capitalisation stocks. Using a DiD methodology, we find an increase in liquidity commonality due to the higher analyst c overage and institutional ownership across treatment stocks in the pilot period. We further investigate the reactions from stocks not included in the pilot period and find that the tick unconstrained stocks attracted more analysts' attention and institutional investors, resulting in a higher commonality in liquidity. Paper 3 examines herding behaviour among investors in the renewable energy sector in the U.S. Over the last decade, the renewable energy sector demonstrated significant growth in the global economy. However, the sector also has variations in performance, with periods of relatively high active returns and others with substantial underperformance. We examine the relationship between the level of equity return dispersion - measured by the cross - sectional absolute deviation (CSAD) of returns - and the overall market return in the renewable sector. Using data from January 2000 to December 2015, we find significant evidence of excess return dispersion, or dispersion in the renewable energy sector for several sub - periods. We also find evidence of asymmetric return dispersion, indicating a different imp act of positive or negative market returns on return dispersion. These results also hold when considering risk - adjusted returns for the renewable sector based on a CAPM or multifactor model. In addition, we find some evidence of investor herding during periods of low market liquidity. Our results indicate a unique behaviour of returns in the renewable energy sector compared to other equity markets. Overall, investors in renewable energy stocks seem to disagree on their interpretation of large market movements, leading to an even higher return dispersion than predicted by standard asset pricing models.

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)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2020
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