The Effects of Investor Behavior on Market Predictability
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to test the effects of investor behavior on the predictability of the market by testing CAPM estimation errors in negative growth period and growth period of the market. This study also aims to draw attention to the existence of some factors that may affect the CAPM estimation errors. Negative growth period is the period in which irrational behavior is likely to occur. Growth period is the period when irrational behaviors are less common. CAPM estimation errors calculated by jensen’s alpha, sharpe ratio, sortino ratio and treynor ratio were compared by T-Test and Mann-Whitney U Test during negative growth periods and growth periods.USA-S&P 500, Germany-DAX 100, England-FTSE 100, France-CAC All Tradable, Canada-S&P TSX, Japan-Nikkei 225 developed countries and their indices and India S&P BSE 200, China-SSE Composite, South Africa &-FTSE JSE African All Share, Turkey-BIST 100 developing countries and their indices included in the study. Between January 31,2005 and December 31,2018 monthly closing prices of the indices, monthly closing prices of stocks listed in consumer staples sectors and consumer discretionary sectors were used.As a result of the study, it has been observed that CAPM estimation errors calculated by jensen’s alpha and treynor ratio in consumer staples and consumer discretionary sectors in developed and developing countries do not differ during negative growth periods and growth periods of the market. It cannot be said that CAPM is more reliable or unreliable in negative growth periods compared to growth periods. It has been determined that CAPM estimation errors calculated by sharpe ratio and sortino ratio differ during negative growth periods and growth periods. It can be said that CAPM is less reliable in negative growth periods compared to growth periods.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».