Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to verify the existence of commonality in liquidity in the Brazilian market by delivering common factors of liquidity with an innovative technique (dynamic factor analysis). Also sought to examine the relationship between commonality and return on individual assets. Most studies of commonality are proceeded with data analysis and worked out daily in developed markets like the United States (Chord, Roll and Subrahmanyam (2000) Huberman and Halka (1999), Hasbrouck and Seppi (2001), Henker and Martens (2003 ), Lee (2005) and Brockman, Chung and Perignon (2009)), but some use intraday data on the formation of the sample and, moreover, show the commonality in emerging markets. Brockman and Chung (2002), Zheng and Zhang (2006), and Giouvris Galariotis (2008) are examples of studies in these markets, using a variety of measures and different methodological approaches. There were no Brazilian studies involving the commonality, but a study of foreign Brockman, Chung and Perignon (2009) reported weak evidence in Brazil. The procedure adopted for estimating the dynamic factor analysis (DFA) was based on a study of Frederic (2006) using the software Stata version 11. This survey was conducted with the shares belonging to the Bovespa index (Bovespa) from intraday data every five minute interval in the period from January 4 until April 30, 2010, total assets of 63 theoretical portfolio of first quarter 2010. Due to the limitation of the software, the sample was divided into three groups (group 1, 2 and 3), each composed of 21 companies with 498 5 minute intervals during periods of 83 observations for each trading day, the day 01/04/2010 until 01/11/2010 generating a total of 10,458 observations for each group. Common factors were found from the liquidity variables, which explain in part the common variation in liquidity. After analyzing the factors we proceeded to estimate the regressions by group. For each group had three regressions, only the first return of Ibovespa regressing against the return of the asset. Then we included a factor for liquidity and, after all factors were included in the model. Among the results of the regressions, the Group 1 stands out, presented the highest coefficient of determination and where the Bovespa index return and Factor 1 were significant, indicating that beyond the market beta the common factor in liquidity also produces impacts on return the company. This study showed that there is commonality in liquidity in the market and also that there is influence of liquidity in the return of individual assets, confirming the evidence found by Brockman, Chung and Perignon (2009).
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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».