Notice bibliographique
Résumé
The close connection between information and the price of an asset has long been discussed in the financial literature. In order for information to be incorporated into the asset price, investors must pay sufficient attention to the market. However, individuals have scarce cognitive abilities, and since there is a large amount of information, they tend to be selective and pay limited attention to their choices. So, investor attention should play an important role in capital markets. This relationship is potentially affected by the economic, cultural and regulatory characteristics of the markets, and by the existing informational advantages between local and non-local investors. Given this context, the objective of this research is to detect and measure how the attention of investors, with different levels of informational advantage (local and nonlocal), impacts return, volatility and trading volume, in capital markets of countries emerging and developed. To this end, closing price and volume data were collected from the main stock exchange indices for ten developed markets (Germany, Canada, Spain, United States, France, Holland, Italy, Japan, United Kingdom and Switzerland) and ten emerging markets. (South Africa, Brazil, China, India, Indonesia, Malaysia, Mexico, Pakistan, Russia and Turkey). To construct measures of local and non-local investor attention, Google Trends search volume was used, which tracks the volume of queries for each term/word during a given period of time and geographic location. The collection period was from January 2017 to December 2021 for the main models, and from January 2015 to December 2019 for the robustness tests. Based on these data, the characteristics of each variable were examined and a Panel vector autoregression model was used in six panels. From these, causal relationships and temporal precedence were estimated, impulse response functions and variance decompositions were generated to determine the impact of investor attention on return, volatility and trading volume. The empirical evidence found converges with the investor recognition hypothesis and indicated that local and foreign attention measures significantly affected return, volatility and abnormal trading volume. As far as market development is concerned, it has been found that stock exchanges in developed markets are more responsive to attention than those in emerging markets. The results also showed that it is not possible to attribute an informational advantage to local investors in relation to non-local ones.
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 | 0,001 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».