Two essays on regulation and transparency
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation includes two essays. The first essay analyses the effect of demutualization on the New York Stock Exchange (NYSE) and the Toronto Stock Exchange (TSX). Exchanges have undergone significant transformations due to increased competition but some changes have created conflicts of interest, particularly when deciding which firms to delist. On the NYSE, delisting is an autonomous decision whereas on the TSX, external regulators have a larger role. After collecting data from involuntarily delisted firms that continue to trade on smaller listing markets between 2002 and 2009, I create a sample of 195 NYSE and 39 TSX firms. I calculate the percentage spreads on firms from both exchanges and find that spreads are larger and more volatile on the NYSE than on the TSX. These results are stronger after 2006, when the NYSE went public. Similar results are obtained when I look at firms that were delisted for trading below minimum quantitative standards. The second essay studies the effect of post-transparency on the NASDAQ. Transparency has been promoted by the SEC as a measure that can reduce transaction costs and increase liquidity. However, empirical studies have shown that the benefits of transparency have not been entirely positive across different markets. This paper contributes to the transparency literature by measuring the effects on transaction costs after the implementation of the National Market System NMS. The paper looks at a sample of 2,882 firms that have trading information 60 days before and after NMS and were incorporated to the NMS between 1982 and 1989. The paper shows that spreads decrease by 5 percent and spreads of a matching sample also decrease but at a smaller magnitude. Another effect of transparency is a reduction of 41 percent in the volatility of returns after firms start trading on the NMS. This paper also shows that the effects of transparency are much stronger after removing firms that are already trading at very low spreads prior to NMS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».