دانلود و نمایش مقالات مرتبط با S&P 500::صفحه 1
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

نتیجه جستجو - S&P 500

تعداد مقالات یافته شده: 8
ردیف عنوان نوع
1 The systematic risk estimation models: A different perspective
مدلهای برآورد سیستماتیک سیستماتیک: دیدگاه متفاوت-2020
In practice, the capital asset pricing model (CAPM) using the parametric estimator is almost certainly being used to estimate a firms systematic risk (beta) and cost of equity as in Eq. (1). However, the parametric estimators, even when data is normal, may not yield better performance compared with the non-parametric estimators when outliers existed. This research argued for the non-parametric Bayes estimator to be employed in the CAPM by applying both advance and basic evaluation criteria such as hypotheses/confidence intervals of the AIC/DIC, model variance, fit, and error, alpha, and beta and its standard deviation. Using all the S&P 500 stocks having monthly data from 07/2007–05/2019 (450 stocks) and the Bayesian inference, we showed the non-parametric Bayes estimator yielded less number of zeroed betas and smaller alpha compared with the parametric Bayes estimator. More importantly, this non-parametric Bayes yielded the statistically significantly smaller AIC/DIC, model variance, and beta standard deviation and higher model fit compared with the parametric Bayes estimator. These findings indicate the CAPM using the non-parametric Bayes estimator is superior compared with the parametric Bayes estimator, a contrast of common practice. Hence, the non-parametric estimator is recommended to be employed in asset pricing work.
Keywords: Asset pricing | CAPM | Systematic risk | Cost of equity | Bayes estimators | Statistics | Corporate finance | Financial market | International finance | Pricing | Risk management | Business | Economics
مقاله انگلیسی
2 Is estimating the Capital Asset Pricing Model using monthly and short-horizon data a good choice?
آیا تخمین مدل قیمت گذاری دارایی سرمایه با استفاده از داده های ماهانه و افق کوتاه انتخاب خوبی است؟-2020
This research argued for estimating the Capital Asset Pricing Model (CAPM) using daily and medium-horizon data over monthly and short horizon-data. Using a Gibbs sample, the Bayesian framework via both parametric and non-parametric Bayes estimators, confidence interval approach, and six data sets (two daily, two weekly, and two monthly data) from a sample of 150 randomly selected S&P 500 stocks from 2007 – 2019, the empirical results showed that the CAPM using daily data yielded a statistically significant higher model fit and smaller Beta standard deviation, model error, and Alpha compared with monthly data. The CAPM using medium-horizon data yielded a statistically significant higher model fit, smaller Beta standard deviation and Alpha, and much less zeroed Betas compared with short-horizon data. These findings show 1) daily data is more reliable and efficient, has higher forecasting power, and fits better with the assumption of market efficiency compared with monthly data. 2) Medium-horizon data is more reliable and efficient, has more explanatory power, and fits better with the assumption of market efficiency compared with monthly data. Therefore, these findings challenge the common practices of using monthly (quarterly/annually) and short-horizon data among the practitioners and researchers in asset pricing work.
Keywords: Asset pricing | Bayes estimators | CAPM | Monthly data | Short-horizon data | Statistics | Economics | Finance | Accounting | Pricing | Macroeconomics | Econometrics | Business | Risk management
مقاله انگلیسی
3 Continuous control with Stacked Deep Dynamic Recurrent Reinforcement Learning for portfolio optimization
کنترل مداوم با یادگیری تقویتی مجدد پویا عمیق انباشته برای بهینه سازی نمونه کارها-2020
Recurrent reinforcement learning (RRL) techniques have been used to optimize asset trading systems and have achieved outstanding results. However, the majority of the previous work has been dedicated to sys- tems with discrete action spaces. To address the challenge of continuous action and multi-dimensional state spaces, we propose the so called Stacked Deep Dynamic Recurrent Reinforcement Learning (SDDRRL) architecture to construct a real-time optimal portfolio. The algorithm captures the up-to-date market con- ditions and rebalances the portfolio accordingly. Under this general vision, Sharpe ratio, which is one of the most widely accepted measures of risk-adjusted returns, has been used as a performance metric. Ad- ditionally, the performance of most machine learning algorithms highly depends on their hyperparameter settings. Therefore, we equipped SDDRRL with the ability to find the best possible architecture topology using an automated Gaussian Process ( GP ) with Expected Improvement ( EI ) as an acquisition function. This allows us to select the best architectures that maximizes the total return while respecting the car- dinality constraints. Finally, our system was trained and tested in an online manner for 20 successive rounds with data for ten selected stocks from different sectors of the S&P 500 from January 1st, 2013 to July 31st, 2017. The experiments reveal that the proposed SDDRRL achieves superior performance com- pared to three benchmarks: the rolling horizon Mean-Variance Optimization (MVO) model, the rolling horizon risk parity model, and the uniform buy-and-hold (UBAH) index.
Keywords: Reinforcement learning | Policy gradient | Deep learning | Sequential model-based optimization | Financial time series | Portfolio management | Trading systems
مقاله انگلیسی
4 Algorithmic sign prediction and covariate selection across eleven international stock markets
پیش بینی علائم الگوریتمی و انتخاب متغیرها در یازده بورس بین المللی سهام-2019
I investigate whether an expert system can be used for profitable long-term asset management. The trad- ing strategy of the expert system needs to be based on market predictions. To this end, I generate binary predictions of the market returns by using statistical and machine-learning algorithms. The methods used include logistic regressions, regularized logistic regressions and similarity-based classification. I test the methods in a contemporary data set involving data from eleven developed markets. Both statistical and economic significance of the results are considered. As an ensemble, the results seem to indicate that there is some degree of mild predictability in the stock markets. Some of the results obtained are highly significant in the economic sense, featuring annualized excess returns of 3.1% (France), 2.9% (Netherlands) and 0.8% (United States). However, statistically significant results are seldom found. Consequently, the re- sults do not completely invalidate the efficient-market hypothesis.
Keywords: Stock market indices | S&P 500 | Sign prediction | Efficient-market hypothesis | Regularized regression | Similarity-based classification
مقاله انگلیسی
5 Option-implied objective measures of market risk
سنجه های هدفمند دال بر گزینه برای خطر بازار-2018
Foster and Hart (2009) introduce an objective measure of the riskiness of an asset that implies a bound on how much of one’s wealth is ‘safe’ to invest in the asset while (a.s.) guaranteeing no-bankruptcy. In this study, we translate the Foster–Hart measure from static and abstract gambles to dynamic and applied finance using nonparametric estimation of risk-neutral densities from S&P 500 call and put option prices covering 2003–2013. The dynamics of the resulting ‘option-implied Foster–Hart bound’ are assessed in light of other well-known option-implied risk measures including value at risk, expected shortfall and risk-neutral volatility, as well as high moments of the densities and several industry measures. Rigorous variable selection reveals that the new measure is a significant predictor of (large) ahead-return downturns. Furthermore, it grasps more characteristics of the risk-neutral probability distributions in terms of moments than other measures and exhibits predictive consistency. The robustness of the risk-neutral density estimation is analyzed via Monte Carlo methods.
keywords: Risk measure |Risk dynamics |Risk-neutral densities |Value at risk |Expected shortfall
مقاله انگلیسی
6 آیا درگیری خانواده علت اینکه مسئولیت اجتماعی شرکتی بر مدیریت درآمد ها تاثیر می گذارد را توضیح میدهد؟
سال انتشار: 2017 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 9 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 31
ما به بررسی این می پردازیم که درگیری خانواده در مالکیت، مدیریت، یا حاکمیت یک تجارت چطور بر درگیری آن در مدیریت درآمد ها به شکل مستقیم و غیرمستقیم از طریق فعالیت های مسئولیت اجتماعی شرکتی (CSR) تاثیر می گذارد. با استفاده از نمونه ای از شرکت های S&P 500، ما پی بردیم که شرکت های خانوادگی میل به این دارند که عملکرد CSR بالاتری داشته باشند، که این می تواند به آنها کمک کند تا مشروعیت و سرمایه ی اجتماعی-احساسی خود را حفظ کنند. شرکت های خانوادگی همینطور کمتر در مدیریت درآمد مبتنی بر اقلام تعهدی درگیر می شوند، اگرچه آنها از نظر مدیریت درآمد واقعی فرقی با شرکت های غیرخانوادگی ندارند. برعکس تحقیقات قبلی، ما پی بردیم که عملکرد CSR ارتباط نزدیکی با رفتار مدیریت مبتنی بر اقلام تعهدی یا مدیریتواقعی درآمد ها پس از در نظر گرفتن اثر درگیری خانواده ندارد. یافته های ما نشان می دهند که ارتباط بین عملکرد CSR و درگیری خانواده پیشران اصلی ارتباط بین عملکرد CSR و مدیریت درآمد ها است که در تحقیقات قبلی ذکر شد.
مقاله ترجمه شده
7 Oops! I did it again: Effect of corporate governance and top management team characteristics on the likelihood of product-harm crises
اوخ! من دوباره اونو انجام دادم: اثر حاکمیت شرکتی و ویژگی های تیم مدیریت عالی بر احتمال بحران آسیب محصول-2016
Product-harm crises are ubiquitous in today's marketplace. Prior research has explored the negative consequences associated with these crises and highlighted effective crisis management strategies. Limited attention, however, has been devoted to exploring the antecedents of such crises. The authors use agency theory to explore corporate governance and top management team (TMT) characteristics that impact firms' likelihood of experiencing a product-harm crisis. They argue that family firms, firms with higher levels of managerial ownership, and firms in which the marketing function has a higher influence in the TMT are likely to exhibit a higher strategic emphasis on product quality. Strategic product-quality emphasis, in turn, mediates these firms' lower likelihood of encountering a product-harm crisis. An analysis of 116 S&P 500 firms across 2006– 2011 provides considerable support for the authors' arguments. These results have important implications for practitioners and for scholars working in the areas of innovation, family business, and corporate governance.© 2015 Elsevier Inc. All rights reserved.
Keywords: Product-harm crisis | Innovation | Family firms | Managerial ownership | Chief Marketing Officer
مقاله انگلیسی
8 اثرات بازده بورس سهام و ارز ایالت متحده و تغییرات بر روی VKOSPI
سال انتشار: 2015 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 35 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 40
KOSPI (شاخص مرکب قیمت گذاری سهام کشور کره)، 200 اپشن، یکی از فرامده های (غیراصلی) فعال تجاری در جهان است. این مقاله، بطور تجربی، به بررسی ازمون: الف) خصوصیات اماری شاخص معرف تغییرات ضمنی کشور کره (VKOSPI) ناشی از KOSPI 200 options ، و ب) اقتصاد کلان و متغیرهای مالی که می توانند پروسه تغییرات ضمنی شاخص را (با استفاده از مدل های خودکاهشی تقویت شده ناهمگون (HAR) با متغیرهای کمکی برون زاد، پیش بینی نمایند. نتایج حاصل پیشنهاد می کنند که چهارچوب پیچیده HAR، قادر به توصیف پویایی شناسی VKOSPI، است و از اینرو برخی از متغیرهای درونی اقتصاد کلان، VKOSPI را توصیف می کنند. بطور قابل توجهی، به این نتیجه رسیدیم که بازده بورس سهام و ارز و شاخص تغییرات ضمنی بازار ایالات متحده (یعنیS&P 500 spot return و VIX از 500 options S&P) نقشی کلیدی در پیش بینی سطح VKOSPI و بیان پویایی ان دارد. بعلاوه، در حالیکه بازده بورس سهام و ارز داخلی، VKOSPI را پیش بینی نمی کند، بازده بورس سهام و ارز ایالت متحده، نسبتا، عملکرد خوبی دارد. زمانی که دو عامل جهانی (هم بازده بورس سهام و ارز ایالت متحده و هم شاخص تغییرات ضمنی US)، در چهارچوب HAR ادغام می شوند، مدل نامبرده، بهترین عملکرد را هم در خصوص برازندگی و تناسب در نمونه و هم در توانایی پیش بینی خارج از نمونه، نشان می دهد. کلید واژه ها: مدل HAR | شاخص تغییرات ضمنی | KOSPI 200 options | S&P 500 | VIX | VKOSPI.
مقاله ترجمه شده
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 3692 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 37959 :::::::: افراد آنلاین: 45