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Enregistrement W7071811225

Three Essays on Financial Markets

2020· dissertation· en· W7071811225 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)Emerging marketsCorporate governancePortfolioFinancial marketStock marketPosition (finance)Stock (firearms)Downside risk
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation consists of three essays that address recent topics in financial markets that concern for scholars, policymakers, and investors. The first essay examines the benefits of international diversification for US investors, while accounting for market development, corporate governance, market cap effects, and structural change across countries over period August 1996 –July 2013. Improved risk adjusted returns are obtained from a diversified portfolio consisting of a mix of developed and emerging countries. Additionally, we find that diversification benefits are not significant for most of the small-cap foreign assets when an investor already holds position in corresponding countries large-cap assets. Diversification benefits based on the governance effectiveness of a country’s companies are not ubiquitous. We find that economically significant improvements in risk-return performance can be attained by adding large caps of developed countries with high and low overall Governance Metrics International (GMI) ratings and large and small caps of emerging countries with low overall GMI ratings to the investment universe containing the assets of common law developed countries. However, diversification benefits are economically significant only for large and small caps of low GMI emerging countries when short selling is not allowed. \n \nThe second essay looks at the market impact of recent regulatory changes in Canada that provide for trading halts on individual stocks that experience large upside or downside movements. The focus is on all stocks traded on the Toronto Stock Exchange since the inception of the single stock circuit breaker rule (SSCB) in February 2012, to replace the short-sale uptick rule. The results support pricing efficiency: material information that caused the circuit breaker is incorporated in stock prices on the day of the halt (neither overreaction nor underreaction), with no decline in market liquidity. Using trade-by-trade data constructed on 5-minute trading intervals, we refine the daily results, and show that shocks in realized volatility are focused in the ten-minute trading interval surrounding the halts. While circuit breakers provide a limited “safety net” for investors when their stocks are subject to severe volatility, they do not provide for a quick turnaround for stocks experiencing severe price decline events. \n \nThe last essay re-examines the historical vs implied volatility spread anomaly, reported by Goyal and Saretto (2009) using a second-order stochastic dominance (SSD) criterion. The approach incorporates transaction frictions, and is robust to model specification problems, return distributions, as well as preferences. It is found that option trading frictions such as cash collateral requirements and option trading costs significantly reduce but do not eliminate returns to a long-short straddle trading strategy pre-2006 period. However, the anomaly disappears after 2006, consistent with market efficiency. The SSD test results confirm the findings.

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)0,019
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,007

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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