Meta-analýzy determinant akciových výnosů
Cíle projektu
Porozumět faktorům korelovaným s rozdíly ve výnosnosti finančních aktiv je zásadní jak pro výzkum fungování finančních trhů, tak pro praktické aplikace v oblasti podnikových financí. Empirické výsledky o vztahu jednotlivých faktorů k budoucím výnosům mohou odrážet i) jejich schopnost zachytit citlivost firmy na rizikové faktory, ii) jejich vztah k nedokonalostem v mikrostruktuře finančních trhů, iii) jejich korelaci se systematickými odchylkami od fundamentální hodnoty aktiva, nebo iv) mohou představovat mylné závěry plynoucí z chybné metodologie nebo nereprezentativních datových vzorků. Za použití technik meta-analýzy shrneme empirické výsledky týkající se důležitosti jednotlivých determinant akciových výnosů s cílem posoudit jejich všeobecnou platnost (validitu), porovnat přesvědčivost možných vysvětlení a odhadnout velikost odpovídajících výnosových prémií. Naším záměrem je také přispět k rozvoji metodologie meta-regresní analýzy navržením modifikací vhodných pro očištění efektu publikační selektivity v oblasti výzkumu finančních trhů.
Klíčová slova
asset pricingpricing factorsmarket efficiencyriskmicrostructuremispricingmeta-analysisstatistical powersystematic surveyeffect sizemeta-regressionpublication selection biasmodel averagingfile-drawer problem
Veřejná podpora
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
Standardní projekty
Veřejná soutěž
Standardní projekty 22 (SGA0201800001)
Hlavní účastníci
Univerzita Karlova / Fakulta sociálních věd
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
18-02513S
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
Meta-Analyses of Stock Return Determinants
Anotace anglicky
Understanding factors associated with cross-sectional variation in returns on financial assets is fundamental both for research in asset pricing and for corporate finance practice. Empirical findings on the predictive power of those factors may reflect i) their ability to proxy for a firm’s exposure to underlying risk, ii) their relation to imperfections in financial market microstructure, iii) their association with systematic mispricing, or iv) incorrect statistical inferences resulting from non-representative samples or inappropriate methodology. Using meta-analysis techniques, we will synthesize empirical findings on the predictive power of stock return determinants to assess their validity, to discriminate between the competing explanations, and to estimate the magnitude of the corresponding stock returns premiums. We also aim at contributing to the development of the meta-regression methodology by proposing how it can be adapted to adjust for the publication selection bias in areas related to asset pricing.
Vědní obory
Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
OECD FORD - hlavní obor
50201 - Economic Theory
OECD FORD - vedlejší obor
—
OECD FORD - další vedlejší obor
—
CEP - odpovídající obory
(dle převodníku)AH - Ekonomie
GA - Zemědělská ekonomie
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 1. 2018
Ukončení řešení
31. 12. 2020
Poslední stav řešení
—
Poslední uvolnění podpory
24. 4. 2020
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP21-GA0-GA-R/11:1
Datum dodání záznamu
22. 2. 2021
Finance
Celkové uznané náklady
3 944 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
3 944 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
0 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
0 tis. Kč
Základní informace
Uznané náklady
3 944 tis. Kč
Statní podpora
3 944 tis. Kč
100%
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
OECD FORD
Economic Theory
Doba řešení
01. 01. 2018 - 31. 12. 2020