The Effects of Order Flow Imbalance on Stock Prices in Tehran Stock Exchange
Bibliographic record
Abstract
در این پژوهش با استفاده از دادههای دفتر سفارش سهام 30 شرکت بزرگ در بازار سهام تهران در سال2020 میلادی اثر رویدادهای دفتر سفارش بر تغییرات قیمت سهام بررسی میشود. هدف از این پژوهش اندازهگیری حساسیت قیمت به تغییرات حجم عرضه و تقاضا در سرخطهای مختلف دفتر سفارش و شناسایی عوامل موثر بر این حساسیت است. برای این منظور ابتدا با استفاده از دادههای دفتر سفارش، متغیر نابرابری جریان سفارش، که نشاندهنده نابرابری حجم سفارشها در دو سمت عرضه و تقاضای سهم است، ساخته میشود. سپس مشابه روش پیشنهادی کنت و همکاران (2014)، با انجام حدود سی هزار رگرسیون OLS نشان داده میشود که متغیر نابرابری جریان سفارش تغییرات قیمت سهام در بازههای کوتاهمدت را توضیح میدهد [7]. همچنین نشان داده میشود که استفاده از متغیر نابرابری جریان سفارش در سه سرخط اول دفتر سفارش میتواند توضیحدهندگی مدل را برای تغییرات قیمت سهام افزایش دهد که حاکی از آن است که سرخطهای بالاتر دفتر سفارش نیز بر تغییرات قیمت سهام اثرگذار هستند. همچنین نشان داده میشود که بین میزان اثرگذاری سفارشها بر تغییرات قیمت سهام و عمق بازار یک رابطه خطی منفی وجود دارد. بنا بر شواهد ارائه شده، این نتایج به تغییرات در ماهها یا سهمها حساس نیستند.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".