A note on the relationship between market efficiency and adaptability – New evidence from artificial stock markets

Manahov, Viktor; Hudson, Robert

doi:10.1016/j.eswa.2014.06.004

Cited by 37 publications

(14 citation statements)

References 77 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Therefore, we can only conclude that our results might suggest some market inefficiency, although a clear lack of consistency in overperformance points towards the validity of the adaptive market efficiency hypothesis (AMH) proposed by Lo (2004 and (some more recent evidence on AMH is provided e.g. by McGroarty (2014 and2016) or Manahov and Hudson (2014), among others) rather than efficient market hypothesis (EMH). Adaptive market hypothesis incorporates the principles of evolution, such as: adaptation or natural selection, to explain financial markets mechanisms.…”

Section: Risk-adjusted Performancecontrasting

confidence: 59%

Socially Responsible Investment and Market Performance: The Case of Energy and Resource Companies

Brzeszczyński¹,

Ghimire²,

Jamasb³

et al. 2019

The Energy Journal

View full text Add to dashboard Cite

Do financial markets reward the energy and resource companies for adopting socially responsible practices? In this study, we investigate the stock market performance of major international energy and resource firms, classified within the socially responsible investment (SRI) category, from 2005 to 2016. We simulate investments in the portfolios of the SRI energy and resource companies stocks during this 11-year period and we further assess their risk-adjusted performance. The returns of the energy and resource SRI portfolio as a whole were neither consistently superior nor inferior to those of the benchmark indices. However, there exist substantial differences across the individual sub-sectors. The overall results show that markets do not reward or penalize the energy and resource firms for their SRI attitudes. We also find that the crude oil price consistently had a significant influence on the stock returns of the SRI energy and resource companies.

show abstract

Section: Risk-adjusted Performancecontrasting

confidence: 59%

Socially Responsible Investment and Market Performance: The Case of Energy and Resource Companies

Brzeszczyński¹,

Ghimire²,

Jamasb³

et al. 2019

The Energy Journal

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…From the above analysis, it can be seen that there is long-term memory, abnormality, and autocorrelation in the recurrence intervals of China's fuel oil futures market, which shows that this market is mostly a complicated nonlinear system. Therefore, efficient market hypothesis adopting "linear and normal" as the hypothetical premise can no longer efficiently describe and analyze the price volatility of the futures markets [49][50][51]. This conclusion makes it necessary to alter the linear traditional research paradigm in the futures research when analyzing the energy futures market and introduce nonlinear theory and methods.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Sustainable Energy Consumption in Northeast Asia: A Case from China’s Fuel Oil Futures Market

Zhang

Zhou

2018

Sustainability

View full text Add to dashboard Cite

The sustainable energy consumption in northeast Asia has a huge impact on regional stability and economic growth, which gives price volatility research in the energy market both theoretical value and practical application. We select China's fuel oil futures market as a research subject and use recurrence interval analysis to investigate the price volatility pattern in different thresholds. We utilize the stretched exponential function to fit the pattern of the recurrence intervals of price fluctuations and find that the probability density functions of the recurrence intervals in different thresholds do not show the scaling behavior. Then the conditional probability density function and detrended fluctuation analysis prove that there is short-term and long-term correlation. Last, we use a hazard function to introduce the recurrence intervals into the (value at risk) VaR calculation and establish a functional relationship between the mean recurrence interval and the threshold. Following this result, we also shed light on policy discussion for hedgers and government.

show abstract

“…Akcijų rinkos prognozavimas turi didelę reikšmę priimant investavimo sprendimus (Guresen et al 2011). Deja, akcijų kainos juda atsitiktinai, yra susijusios su istoriniais duomenimis, o pati akcijų rinka yra sudėtinga ir netiesiška sistema (Lo, MacKinlay 2011;Manahov, Hudson 2014), kurią sudaro daug skirtingų dalyvių, veikiančių pagal atskirus ekonominius, politinius ir psichologinius veiksnius (Ballings et al 2015), kurie gali padidinti rinkoje esamą neapibrėžtumą, o šis savo ruožtu gali turėti teigiamą arba neigiamą poveikį akcijų kainoms. Todėl labai svarbu siekti prognozavimo stabilumo, kad kuo tiksliau ir laiku būtų galima nustatyti tam tikrą nežinomų duomenų kiekį (Maknickienė, Maknickas 2012).…”

Section: Prielaidos Investavimo Sprendimų Priėmimo Modeliams Kurtiunclassified

Comparative Analysis of Investment Decision Models

Kekytė

Stasytytė

2017

Science - Future of Lithuania

View full text Add to dashboard Cite

2017 © Straipsnio autoriai. Leidėjas VGTU leidykla "Technika". Šis straipsnis yra atvirosios prieigos straipsnis, turintis Kūrybinių bendrijų (Creative Commons) licenciją (CC BY-NC 4.0), kuri leidžia neribotą straipsnio ar jo dalių panaudą su privaloma sąlyga nurodyti autorių ir pirminį šaltinį. Straipsnis ar jo dalys negali būti naudojami komerciniams tikslams. ISSN 2029-2341 / eISSN 2029-2252 De Oliveira et al. 2013). Taigi pagrindinė mokslinė problema, kuri bus sprendžiama šiame straipsnyje, yra informacijos ir kriterijų trūkumas, pagal kuriuos investuotojas ar rinkos tyrinėtojas rinktųsi investavimo modelį. Kadangi yra daug įvai-rių modelių bei sprendimų paramos sistemų, kyla sunkumų norint išsirinkti tinkamiausią dinamiškai rinkai ir didelėms duomenų apimtims analizuoti. Modelių palyginimas pagal jų privalumus, trūkumus, taikomus metodus ir rezultatus galėtų būti svarus indėlis sprendžiant įvardytą mokslinę problemą. MOKSLAS -LIETUVOS ATEITIS SCIENCE -FUTURE OF LITHUANIATradicinių inovacijų augimo požiūriu inovacijos finan sų srityje padeda gerinti įvairių banko paslaugų kokybę, palengvinti rizikos valdymą, išpildyti rinką ir galiausiai padidinti išteklių paskirstymo efektyvumą (Berger 2003;Houston et al. 2010). Lerner ir Tufano (2011) teigia, kad finansinės naujovės teigiamai veikia finansų sektoriaus stiprėjimą, taip pat ir ekonominį augimą. Taigi aukštesnis finansinių inovacijų lygis skatina spartesnį atskirų pramonės sektorių ir visos šalies ekonominį augimą bei suteikia daugiau galimybių didinti plėtros efektyvumą (Beck et al. 2016).Per pastaruosius kelis dešimtmečius finansinių duomenų analizė, padedanti prognozuoti akcijų kainas, prekybos vietas ir investicinius portfelius, tapo labai populiari mokslinių tyrimų tema (Wu et al. 2014 Santrauka. Sparti finansų rinkų plėtra lemia naujus iššūkius tiek investuotojams, tiek investavimo problematiką nagrinėjantiems mokslininkams. Kyla būtinybė sukurti inovatyvius, šiuolaikines finansų rinkų sąlygas atitinkančius investicijų portfelio sudarymo ir valdymo sprendimus. Finansų rinkos sulaukia ypatingo dėmesio, atliekami įvairūs tyrimai, įskaitant įvairių investavimo modelių formavimą, kurie apima finansinės rizikos valdymą ir investavimo sprendimų paramos sistemas. Mokslininkai pripažįsta būtinumą nagrinėti finansines problemas integruotais ir realybę atitinkančiais būdais, grindžiamais sudėtinga kiekybinės analizės technika. Taigi matematinio modeliavimo vaidmuo finansų sektoriuje tampa labai svarbus. Straipsnyje nagrinėjami įvairūs investavimo sprendimų priėmimo modeliai, apimantys prognozavimą, optimizavimą, stochastinius procesus, dirbtinį intelektą ir kt., kurie tampa reikšmingo-mis priemonėmis priimant investicinius sprendimus.reikšminiai žodžiai: investavimas, sprendimų priėmimo modeliai, akcijų rinka, portfelis, duomenų analizė, prognozavimas. ĮvadasFinansų rinkos palengvina tarptautinę prekybą, sujungia ir suteikia informacijos apie organizacijų bei ekonomikos ateities perspektyvas, yra ekonomikos augimą skatinanti priemonė . Tačiau šiuolaikinėje finan...

show abstract

A note on the relationship between market efficiency and adaptability – New evidence from artificial stock markets

Cited by 37 publications

References 77 publications

Socially Responsible Investment and Market Performance: The Case of Energy and Resource Companies

Socially Responsible Investment and Market Performance: The Case of Energy and Resource Companies

Sustainable Energy Consumption in Northeast Asia: A Case from China’s Fuel Oil Futures Market

Comparative Analysis of Investment Decision Models

Contact Info

Product

Resources

About