[review]Similarity_Cohen Malloy Nguyen(2019)LAZY PRICES
현재 진행중인 연구의 선행논문인 lazy prices에 대한 리뷰를 정리 겸 하려고 한다.
Figure 7. Event Time Returns
event time returns 에 대한 figure이다 7-A는 filling date를 기준으로 해서 1달~6달 뒤까지의 CAR(cumulative abnormal returns)를 나타내었다. 10-k와 10-q를 함께 사용해서 6달까지인것 같은데 한국 연구에서는 1~12로 구성하겠다.
7-B는 daily를 기준으로 (0이 공시시점) 공시효과를 확인한다. 보통 미국에서는 -1~1일을 기준(window 1)으로 effect를 보는 것 같다. Q5가 Q1보다 높은 것 같지만 공시이전의 방향성을 봤을 때 공시효과가 크게 있는 것 같지는 않다. 논문은 없다고 해석하고 있다.
Cumulative abnormal return (CAR), is the total of all abnormal returns. Usually, the calculation of cumulative abnormal return happens over a small window of time, often only days. This short duration is because evidence has shown that compounding daily abnormal returns can create bias in the results. Cumulative abnormal return (CAR) is used to measure the effect of lawsuits, buyouts, and other events have on stock prices. Cumulative abnormal return (CAR) is also useful for determining the accuracy of asset pricing model in predicting the expected performance.
CAR에 대한 설명이다. raw return에서 normal return을 뺀 abnormal return의 누적 수익률을 의미하는 것이고 보통 소송이나 주가에 대한 events 이후 짧은 기간동안의 변동을 보려고 하는것이기때문에 windows 가 작다고 한다.
'machine learning > Article review' 카테고리의 다른 글
YOLO v1 리뷰 (0) | 2021.12.16 |
---|---|
Fast & Faster R-CNN 리뷰 (0) | 2021.12.03 |
[R-CNN] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation (0) | 2021.12.03 |
[GoogLeNet] Going deeper with convolutions (0) | 2021.11.29 |
[review] Large-sample evidence on firm's year over year MD&A modification (0) | 2020.04.01 |
댓글
이 글 공유하기
다른 글
-
Fast & Faster R-CNN 리뷰
Fast & Faster R-CNN 리뷰
2021.12.03 -
[R-CNN] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
[R-CNN] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
2021.12.03 -
[GoogLeNet] Going deeper with convolutions
[GoogLeNet] Going deeper with convolutions
2021.11.29 -
[review] Large-sample evidence on firm's year over year MD&A modification
[review] Large-sample evidence on firm's year over year MD&A modification
2020.04.01