Three Essays on Financial Markets
Notice bibliographique
Résumé
This thesis comprises three distinct but interconnected studies in the field of financial markets, each exploring different facets of financial markets: asset pricing, sustainable investment and behavioral finance. The first paper derives stock returns for firms producing non-renewable commodities employing the investment-based asset pricing approach. By identifying the appropriate time-varying discount rate the investment-based approach allows an alternative test of the Hotelling Valuation Principle. The empirical results support the principle and enable predicting returns from sorting firms into quintiles by expected return, producing a 16-20 percent realized difference between top and bottom quintile. The return differences cannot be explained by standard risk factors or a commodity-specific factor, suggesting that an important risk factor is still missing from standard models. The approach permits cost-of-capital estimation that circumvents identifying systematic risk factors. The second paper examines whether the carbon pricing risk factor is priced in the cross-section of commodity futures. Analyzing unexpected pricing shocks in carbon emission allowances, it is shown that carbon pricing risk carries a significant positive risk premium in commodity markets. The study reveals that commodity sensitivities to carbon pricing risk vary, influenced by commodity-specific characteristics such as basis and hedging pressure. Additionally, a portfolio of commodity futures constructed based on carbon pricing beta offers superior out-of-sample hedging performance for climate change risk compared to hedge portfolios constructed from equities or ETFs. The third paper investigates the accuracy of target price forecasts made by sell-side analysts, employing machine learning approaches to predict the forecasts’ accuracy. Using a dataset of target price forecasts for U.S. listed companies from 1999 to 2021, ensemble methods incorporating market-level, firm-level, and analyst-level information are used to predict target price accuracy in terms of errors and achievement. A long-short portfolio constructed based on these predictions significantly outperforms the benchmark in terms of cumulative return and Sharpe ratio.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».